Lab-IS/filkom-research-papers huggingface dataset:
Prediksi Harga Beras menggunakan Metode Least Square
Authors: Brillian Ghulam Ash Shidiq, Muhammad Tanzil Furqon, Lailil Muflikhah
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2022
Topics: Regression Analysis; Machine Learning
Abstract: Bahan pokok merupakan suatu hal yang wajib untuk dipenuhi guna menunjang keberlangsungan hidup untuk semua manusia, salah satu bahan pokoknya yaitu beras. Beras adalah sebuah komoditi yang utama dari bahan pokok yang dibutuhkan oleh manusia di sebagian negara di dunia. Akibatnya jika harga bahan pokok beras mengalami naik-turun harga yang tidak menentu (fluktuasi) yang dapat menyebabkan penurunan terhadap daya beli dari masyarakat yang mempunyai penghasilan rendah, penggilingan padi berhenti beroperasi untuk menghindari kerugian. Oleh karena itu, untuk menghindari serta mengurangi resiko dari masalah ketahanan pangan pada masa yang akan datang, dibutuhkan sebuah sistem yang mampu melakukan prediksi harga beras agar dapat membantu mengurangi terhadap resiko kerugian dan dapat menjamin harga beras dapat dijangkau oleh masyarakat luas. Dalam pembuatan sistem ini tentunya dibutuhkan metode data berkala (time series) yang dapat mengolah data asli (real) agar dapat melakukan prediksi harga bahan pokok beras secara tepat. Pada penelitian ini menggunakan metode Least Square. Pada metode ini dapat melakukan prediksi harga beras dengan menggunakan data pada masa lampau untuk menjadi pedoman peramalan pada masa yang akan datang. Dari hasil prediksi tersebut maka dilakukan perhitungan pencarian kesalahan terkecil (error) menggunakan MAPE (Mean Absolute Percentage Error). Data pada penelitian ini menggunakan sebanyak 132 data. Yang terdiri dari 132 data latih dan 12 data uji data terakhir. Setelah dilakukan proses prediksi maka didapatkan hasil …
The role of big data in the implementation of distance learning
Authors: Eko Eddya Supriyanto, Ilham Susilo Bakti, Mohamad Furqon
Journal: Paedagoria: Jurnal Kajian, Penelitian dan Pengembangan Kependidikan
Year: 2021
Topics: Big Data; Educational Technology
Abstract: Big data is one of the advancements in the field of technology that is developing and needed today, big data will be able to store large data and integrated between data from each other. With big data we can use the correct and fast data from anywhere safely and conveniently. Covid-19 pandemic conditions that force must carry out online learning. The method used in this research is qualitative with the approach of literature studies. Literature study itself is a study used in collecting information and data with the help of various materials in the library such as documents, books, magazines, historical stories and others as such. The purpose of this research is to know the role of big data and its application in online learning in Indonesia. The results of this study from several sources in the library material and in the mass media, the use of big data has not been widely used in the world of education, so that policymakers can give direction to educational institutions to apply big data in distance learning. But there are also some things that inhibit the application of big data in distance learning, among others, the speed of data between regions in Indonesia is not the same so it needs acceleration for the application of big data in each region.
Penerapan Metode Fuzzy Tsukamoto untuk Menentukan Harga Sewa Hotel (Studi Kasus: Gili Amor Boutique Resort, Dusun Gili Trawangan, Nusa Tenggara Barat)
Authors: Rudito Pujiarso Nugroho, Budi Darma Setiawan, M Tanzil Furqon
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Fuzzy Logic; Decision Support Systems
Abstract: Gili Trawangan merupakan objek wisata yang sedang tenar di kalangan masyarakat lndonesia maupun mancanegara. Dalam industri perhotelan di Gili Trawangan mereka mengenal 3 musim, yaitu; low season, high season, dan peak season. Gili Amor Boutique Resort merupakan salah satu hotel yang berada di Gili Trawangan yang kesulitan dalam menentukan harga sewa hotel karena hanya mengira-ngira harga hotel yang disewakan berdasarkan musim yang berlangsung. Berdasarkan masalah tersebut Fuzzy Tsukamoto dipilih karena memiliki penalaran monoton pada setiap aturannya, dimana setiap konsekuen pada aturan yang berbentuk lF-THEN harus direpresentasikan dengan suatu himpunan fuzzy dengan fungsi keanggotaan yang monoton. Logika fuzzy digunakan untuk memecahkan masalah secara linguistik atau variabel yang mengandung ketidakpastian bukan melalui angka-angka. Metode Tsukamoto mempunyai 3 tahapan, yaitu; fuzzifikasi, sistem inferensi fuzzy, dan defuzzifikasi. Fuzzifikasi berfungsi untuk mengubah nilai tegas (crisp) ke nilai fuzzy. Sistem inferensi fuzzy adalah penarikan kesimpulan berdasarkan aturan atau kaidah fuzzy. Defuzzifikasi adalah proses mengubah output fuzzy menjadi nilai tegas (crisp) dengan menggunakan konsep rata-rata terbobot. Dalam penelitian ini aturan (rule) akan dicari secara otomatis oleh sistem berdasarkan data yang telah dimasukan. Data yang telah dimasukan akan ditambahkan â€ œeventâ€ untuk membedakan hari libur, perubahan harga yang signifikan, dan semacamnya. Hasil dari penelitian ini didapatkan error menggunakan MAPE sebesar 28, 41% untuk data uji …
Perbandingan Metode Exponential Smoothing Untuk Peramalan Penjualan Produk Olahan Daging Ayam Kampung (Studi Kasus: Ayam Goreng Mama Arka)
Authors: Dzar Romaita, Fitra Abdurrachman Bachtiar, Muhammad Tanzil Furqon
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Time Series Analysis; Machine Learning
Abstract: Ayam Goreng Mama Arka merupakan usaha kuliner produk olahan daging ayam kampung yang saat ini sedang berkembang. Tidak menentunya permintaan pelanggan menjadi tantangan bagi Ayam Goreng Mama Arka untuk menentukan strategi penjualan yang tepat agar dapat memaksimalkan keuntungan dan meminimalkan kerugian. Oleh karena itu, dibuatlah suatu sistem peramalan permintaan pelanggan menggunakan metode Exponential Smoothing. Pada penelitian ini membandingkan akurasi dari 3 metode Exponential Smoothing, yaitu: Single Exponential Smoothing (SES), Double Exponential Smoothing (DES), dan Triple Exponential Smoothing (TES) menggunakan Mean Absolute Error (MAE). Data yang digunakan adalah data hasil penjualan bulan Januari 2019 sampai November 2019 untuk 5 produk, yaitu ayam goreng laos, ayam bakar kecap, ayam bumbu rujak, ayam frozen laos, dan ayam frozen rujak. Berdasarkan hasil pengujian untuk salah satu produk yaitu ayam bakar kecap, nilai MAE terkecil didapatkan pada metode TES saat a= 0.3, b= 0.2, g= 0.7 dengan nilai sebesar 2.45, sedangkan nilai MAE terbesar didapatkan pada metode DES saat a= 0.3, b= 0.1 dengan nilai sebesar 2.74. Secara keseluruhan, peramalan dengan TES menghasilkan peramalan terbaik untuk 3 produk, dengan nilai MAE terkecil didapatkan pada produk ayam bakar kecap sebesar 2.45, sehingga dapat disimpulkan metode yang paling akurat untuk peramalan produk olahan daging ayam kampung adalah metode Triple Exponential Smoothing.
The simplicity of XGBoost algorithm versus the complexity of Random Forest, Support Vector Machine, and Neural Networks algorithms in urban forest classification
Authors: Fatwa Ramdani, Muhammad Tanzil Furqon
Journal: F1000Research
Year: 2022
Topics: Machine Learning; Algorithm Comparison
Abstract: Background: The availability of urban forest is under serious threat, especially in developing countries where urbanization is taking place rapidly. Meanwhile, there are many classifier algorithms available to monitor the extent of the urban forest. However, we need to assess the performance of each classifier to understand its complexity and accuracy. Methods: This study proposes a novel procedure using R language with RStudio software to assess four different classifiers based on different numbers of training datasets to classify the urban forest within the campus environment. The normalized difference vegetation indices (NDVI) were then employed to compare the accuracy of each classifier. Results: This study found that the Extreme Gradient Boosting (XGBoost) classifier outperformed the other three classifiers, with an RMSE value of 1.56. While the Artificial Neural Network (ANN), Random Forest (RF), and Support Vector Machine (SVM) were in second, third, and fourth place with RMSE values of 4.33, 6.81, and 7.45 respectively. Conclusions: The XGBoost algorithm is the most suitable for urban forest classification with limited data training. This study is easy to reproduce since the code is available and open to the public.
Pembentukan Daftar Stopword Menggunakan Term Based Random Sampling Pada Analisis Sentimen Dengan Metode Naïve Bayes (Studi Kasus: Kuliah Daring Di Masa Pandemi)
Authors: Raditya Rinandyaswara, Yuita Arum Sari, Muhammad Tanzil Furqon
Journal: Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2022
Topics: Natural Language Processing; Machine Learning
Abstract: Stopword Removal merupakan bagian dari tahapan preprocessing teks yang bertujuan untuk menghapus kata yang tidak relevan didalam suatu kalimat berdasarkan daftar stopword. Daftar stopword yang biasa digunakan berbentuk digital library yang daftarnya sudah tersedia sebelumnya, namun tidak semua kata-kata yang terdapat didalam digital library merupakan kata yang tidak relevan dalam suatu data tertentu. Penelitian ini menggunakan daftar stopword yang dibentuk dengan algoritme Term Based Random Sampling. Dalam Term Based Random Sampling terdapat 3 parameter yaitu Y untuk jumlah perulangan pengambilan kata random, X untuk jumlah pengambilan bobot terendah dalam perulangan Y, dan L sebagai persentase jumlah stopword yang ingin digunakan. Sehingga penelitian ini ditujukan untuk mencari kombinasi terbaik dari 3 parameter tersebut serta membandingkan stopword Term …
Klasifikasi Penyakit Diabetes menggunakan Metode Support Vector Machine
Authors: Abu Wildan Mucholladin, Fitra Abdurrachman Bachtiar, Muhammad Tanzil Furqon
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2021
Topics: Machine Learning; Healthcare Analytics
Abstract: Diabetes mellitus (DM) adalah penyakit kronis yang berhubungan dengan tingginya kadar gula atau glukosa dalam darah. Diabetes disebabkan oleh salah satu dari dua penyebab, yaitu reaksi autoimun (sistem pertahanan tubuh menyerang sel-sel yang memproduksi insulin) atau resistensi insulin (tubuh tidak sepenuhnya menanggapi insulin). Tujuan penelitian ini adalah membuat model machine learning yang dapat mendeteksi dini penyakit diabetes. Ada banyak cara untuk mendiagnosis diabetes, salah satu metodenya adalah menggunakan machine learning. Support Vector Machine (SVM) adalah salah satu metode machine learning yang dikenal cukup efektif untuk kasus klasifikasi. Dataset dibersihkan dan dinormalisasi terlebih dahulu sehingga siap untuk dimasukkan ke dalam model SVM. Model SVM diproses dan diuji sehingga mendapatkan model terbaik untuk melakukan diagnosis. Keluaran dari model SVM akan mendiagnosis pasien yang menderita diabetes ataupun yang tidak menderita diabetes. Model SVM dibagi menjadi dua jenis yaitu model benchmark yang diimplementasikan menggunakan algoritme Sequential Minimal Optimization (SMO) dan model scratch yang diimplementasikan menggunakan algoritme Sequential Learning. Masing-masing model dioptimasi menggunakan algoritme Grid Search sehingga dapat menemukan hyperparameters optimal yang dapat digunakan oleh model. Model yang sudah optimal diuji kembali pada beberapa metrik menggunakan 10-fold cross validation. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model benchmark memiliki nilai 0, 87 mean accuracy, 0, 82 mean precision, 0, 78 mean …
An artificial neural network approach to predict the future land use land cover of great Malang Region, Indonesia
Authors: Fatwa Ramdani, Budi Setiawan, Alfi Rusydi, Muhammad Furqon
Year: 2050
Topics: Machine Learning; Geospatial Analysis
Abstract: Great Malang region is developing rapidly with the population increase and inhabitants activity, like migration and urbanization. Other activities like agricultural expansion as well as an uncontrolled residential development need to be monitored to avoid any negative impact in the future. The availability of free and open-source software, spatial high-resolution satellite imagery datasets, and powerful algorithms open the possibilities to map, monitor, and predict the future trend of land use land cover (LULC) changes. However, the accuracy and precision of this model is still in doubt, especially in the Great Malang region. Research is needed to provide a foundational basis and documentation on how the changes occur, where did the changes occur, and the accuracy of the predicted model. This study tries to answer those questions using the high spatial resolution of Sentinel-2 imageries. Combination of the fuzzy algorithm, artificial neural network, and cellular automata was utilized to process the datasets. We analysed four different scenarios of simulation and the result then compared. The different number of hidden layers and iteration was used and evaluated to understand the effect of different parameters in the prediction result. The best scenario was then used to predict future land use changes. This study has successfully produced the future LULC model of Great Malang region with high accuracy level (87%). The study also found that the land use transformation from agriculture to urban built-up area is relatively low, where changes of the built-up area over three periods of analysis are below than 5%. This is due to the physical condition of …
Mixup domain adaptations for dynamic remaining useful life predictions
Authors: Muhammad Furqon, Mahardhika Pratama, Lin Liu, Habibullah Habibullah, Kutluyil Dogancay
Journal: Knowledge-Based Systems
Year: 2024
Topics: Machine Learning; Domain Adaptation
Abstract: Remaining Useful Life (RUL) predictions play vital role for asset planning and maintenance leading to many benefits to industries such as reduced downtime, low maintenance costs, etc. Although various efforts have been devoted to study this topic, most existing works are restricted for i.i.d conditions assuming the same condition of the training phase and the deployment phase. This paper proposes a solution to this problem where a mix-up domain adaptation (MDAN) is put forward. MDAN encompasses a three-staged mechanism where the mix-up strategy is not only performed to regularize the source and target domains but also applied to establish an intermediate mix-up domain where the source and target domains are aligned. The self-supervised learning strategy is implemented to prevent the supervision collapse problem. Rigorous evaluations have been performed where MDAN is compared to recently …
Klasifikasi jenis tanaman tembakau di Indonesia menggunakan Naïve Bayes dengan seleksi fitur information Gain
Authors: Fahmi Achmad Fauzi, Muhammad Tanzil Furqon, Novanto Yudistira
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2021
Topics: Machine Learning; Feature Selection
Abstract: Tanaman tembakau merupakan hasil perkebunan tetapi bukan tanaman pangan, daunnya biasa digunakan untuk bahan utama pembuatan rokok keretek maupun cerutu. Penanaman tembakau sudah dikenal sejak lama di Indonesia, penanaman tembakau dari generasi ke generasi membuat munculnya banyak varietas-varietas baru di berbagai daerah di Indonesia. Banyaknya varietas tembakau dapat dikelompokkan berdasarkan budidaya dan tipe. Banyaknya varietas tembakau membuat petani mengalami kesulitan untuk membedakan tipe tanaman tembakau karena morfologi dan biologi antara tanaman tembakau ciri-cirinya hampir serupa, maka untuk memudahkan menentukan tipe tanaman tembakau dibutuhkan sebuah sistem dengan metode klasifikasi. Salah satu metode klasifikasi yaitu dengan algoritme Naive Bayes. Pada penelitian ini kelas yang digunakan sebanyak 11 kelas dan fitur yang digunakan sebanyak 19 fitur. Selain klasifikasi digunakan juga metode seleksi fitur untuk mendapatkan kombinasi fitur dan nilai akurasi yang baik, metode seleksi fitur yang digunakan adalah Information Gain. Pada evaluasi digunakan metode K-fold cross validation untuk menghilangkan bias pada data dengan k= 10. Dari seluruh pengujian yang dilakukan akurasi rata-rata tertinggi untuk seluruh pengujian kelas seimbang yaitu 52, 72% dengan menggunakan 17 fitur. Sedangkan untuk akurasi tertinggi dari seluruh pengujian kelas tidak seimbang adalah 64, 06% ketika menggunakan 15 fitur.
Upaya Perlindungan Hukum Terhadap Konten Kreator Pada Platform Youtube
Authors: Muhammad Furqon
Journal: Philosophia Law Review
Year: 2021
Topics: Legal Studies; Digital Media
Abstract: Penelitian ini merupakan penelitian perbandingan undang-undang No, 19 tahun 20016 tentang ITE (Informasi Transaksi Elektronik) dengan udang-undang No. 39 tahun 1999 tentang hak asasi manusia, udang-undang No. 11 tahun 20020 tentang cipta kerja, udang-undang No. 32 tahun 2002 tentang penyiaran, dan asas legalitas. Penelitian ini bertujuan untuk melihat situasi dan posisi konten kreator sebagai profesi kerja dan pada era terkini dalam aspek perlindungan hukum. Penelitian ini menggunakan dua rumusan masalah yaitu:(1) Bagaimana penerapan regulasi pada platform Youtube?(2) Apa akibat hukum konten kreator terhadap UU ITE?. Penelitian ini dilakukan dengan menggunakan tiga tahapan diantaranya yaitu (1) pendefinisian (define) merupakan tahapan yang mana tujuannya untuk mengetahui secara jelas dan rinci pemaknaan konten kreator sebagai profesi kerja pada era terkini,(2) perancangan (design) merupakan tahapan penyusunan dan perbandingan undang-undang terkait konten kreator sebagai profesi kerja pada era terkini,(3) Pencapaian (achievement) merapakan tahapan terakhir diaman hasil dari perbadingan undang-undang terkait konten kreator sebagai profesi kerja. Penelitian ini mengggunakan metode kuantitatif normatif dimana penelitian ini mengggunakan metode perbandingan (komparasi) undang-undang yang berkaitan dengan konten kreator sebagai profesi pada masa terkini guna mencapai hasil yang objektif. Penelitian ini menghasilkan (1) Adanya aturan yang mengatur secara jelas dan rinci terkait profesi kerja dalam bidang informasi transaksi elektronik salah satunya konten kreator.(2 …
Peringkasan Teks Otomatis Pada Artikel Berita Hiburan Berbahasa Indonesia Menggunakan Metode BM25
Authors: Desy Andriani, Indriati Indriati, Muhammad Tanzil Furqon
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Natural Language Processing
Abstract: Salah satu kegiatan yang paling sering dilakukan pengguna internet Indonesia adalah membaca berita. Lebih dari 50% pengguna internet Indonesia memanfaatkan internet untuk membaca berita. Namun, masalah akan muncul apabila isi dari artikel adalah teks yang panjang sehingga pembacanya membutuhkan waktu untuk membaca dan memahami isi dari artikel tersebut. Salah satu cara agar pengguna tetap dapat membaca dan memahami isi artikel dengan cepat adalah dengan membaca ringkasannya. Maka dari itu diperlukan sistem peringkas teks otomatis secara ekstratif pada artikel berita hiburan dengan tujuan menekankan informasi utama dan membantu pembaca memperoleh informasi utama dari teks dengan cepat tanpa perlu membaca seluruh isi teks atau dokumen. Penelitian ini menggunakan metode BM25 yang merupakan metode pembobotan kalimat yang mengurutkan kalimat berdasarkan term yang muncul pada setiap kalimat dalam dokumen. BM25 menggunakan pembobotan tf idf untuk pembobotan kata dan hubungan antara term dan tiap kalimat dalam dokumen dipengaruhi oleh parameter bebas k 1 dan b. Berdasarkan hasil pengujian didapatkan bahwa peringkasan teks dengan metode BM25 memperoleh nilai rata-rata precision, recall, dan f-measure terbaik saat nilai compression rate yang digunakan adalah 30%. Dimana nilai rata-rata precision, recall, dan f-measure secara berurutan adalah sebesar 0,730, 0,738, dan 0,734.
Peramalan Jumlah Produksi Padi menggunakan Metode Backpropagation
Authors: Dwi Yana Wijaya, Muhammad Tanzil Furqon, Marji Marji
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer
Year: 2022
Topics: Machine Learning
Abstract: Padi sebagai tanaman yang menghasilkan beras merupakan produk terpenting untuk masyarakat Indonesia. Beras dengan harga yang terjangkau bagi masyarakat merupakan salah satu faktor penting untuk menjaga ketahanan nasional dan stabilitas pemerintahan. Dalam hal ini melakukan peramalan produksi padi dapat dijadikan sebagai pertimbangan pemerintah untuk mengambil sebuah kebijakan, karena peramalan produksi padi dapat memberikan gambaran informasi berupa jumlah produksi yang dihasilkan di waktu yang akan datang. Penelitian ini menggunakan metode Backpropagation untuk melakukan peramalan jumlah produksi padi, dan untuk evaluasi nilai error menggunakan Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Peramalan produksi padi dilakukan pada beberapa provinsi seperti DKI Jakarta, Jawa Barat, Sumatera Utara, Riau, dan Banten. Penelitian ini menghasilkan nilai MAPE terkecil dengan nilai 7, 39%. Nilai tersebut dihasilkan dari data provinsi Jawa Barat dengan input neuron sebanyak 10 neuron, hidden neuron sebanyak 3 neuron, nilai range bobot dan bias awal dari-0, 8 hingga 0, 8, nilai learning rate sebesar 0, 6, dan epoch sebanyak 50 kali.
Exponential Smoothing untuk Peramalan Jumlah Penjualan Hijab Vie Hijab Store
Authors: Eky Cahya Pratama, Muhammad Tanzil Furqon, Sigit Adinugroho
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2021
Topics: Time Series Analysis
Abstract: Di era modern seperti saat ini, kemajuan teknologi informasi sudah merambah ke berbagai bidang, salah satunya di bidang industri yang dapat membantu dalam proses pengambilan keputusan hingga melakukan peramalan sesuatu yang akan terjadi dimasa mendatang. Vie Hijab Store merupakan salah satu usaha rumahan seperti rumah jahit yang bergerak di bidang produksi dan penjualan hijab yang memiliki permasalahan dalam penyetokan kain sebagai bahan baku. Proses peramalan jumlah penjualan akan sangat membantu dalam mengatur dalam proses pengambilan keputusan ketika melakukan penyetokan barang. Pada penelitian ini, digunakan metode peramalan Exponential Smoothing yang terdiri dari metode Single Exponential Smoothing (SES), Double Exponential Smoothing (DES), Triple Exponential Smoothing (TES). Mengacu pada salah satu hasil pengujian pada sampel data periode kenaikan ke-4 yang merepresentasikan keadaan terjadinya kenaikan di bulan Haji tahun kedua yang didapatkan dari dataset, diperoleh nilai parameter terbaik untuk produk khimar pada metode TES dengan alpha= 0, 9, beta= 0, 9 dan gamma= 0, 1 yang menghasilkan MAPE 11, 47%. Sedangkan untuk produk pashmina pada metode TES dengan alpha= 0, 4, beta= 0, 9 dan gamma= 0, 8 yang menghasilkan MAPE 9, 22%. Berdasarkan hasil dari semua pengujian terhadap ketiga metode tersebut jika dilakukan perbandingan ditunjukkan bahwa mayoritas hasil terbaik didapatkan ketika menggunakan metode Triple Exponential Smoothing. Oleh karena itu, metode Triple Exponential Smoothing terpilih sebagai metode terbaik untuk …
Analysis of the application of an advanced classifier algorithm to ultra-high resolution unmanned aerial aircraft imagery–a neural network approach
Authors: Fatwa Ramdani, Muhammad Tanzil Furqon, Budi Darma Setiawan, Alfi Nur Rusydi
Journal: International Journal of Remote Sensing
Year: 2020
Topics: Machine Learning; Neural Networks
Abstract: Mapping the existing land use is the essential activity in the management of an area, especially in densely urbanized areas. Knowing the development, amount, and extent of specific land use will be very helpful in management activities. The availability of geospatial data acquisition technology such as unmanned aerial systems (UAS) is currently beneficial for monitoring and inventory activities. Geospatial data with ultra-high resolution are now easily obtained using UAS. This study evaluated the performance of advanced classification algorithms on ultra-high-resolution UAS aerial imagery data based on the different number of regions of interest (ROIs) with two different algorithms, namely, Multilayer Perceptron (MLP) and Radial Basis Function Neural Network (RBFNN). Evaluation was carried out regarding both the performance of computing time and accuracy. The final result shows that the number of ROIs …
Penerapan Metode Neighbor Weighted K-Nearest Neighbor Dalam Klasifikasi Diabetes Mellitus
Authors: Dendry Zeta Maliha, Edy Santoso, Muhammad Tanzil Furqon
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Machine Learning
Abstract: Diabetes mellitus adalah penyakit kritis yang ditimbulkan oleh abnormal sekresi insulin yang tidak teratur pada peningkatan gula dalam darah. Diabetes mellitus dapat meningkatkan glukosa pada tubuh, akibatnya timbul komplikasi penyakit yang mampu mengakibatkan beberapa risiko yaitu penyakit jantung, stroke, gagal ginjal, kematian serta kebutaan Menurut World Health Organization (WHO), sebanyak 300 juta populasi di dunia akan terpengaruh oleh diabetes pada tahun 2025. Selain itu terdapat beberapa penyakit yang memilki gejala awal yang hampir mirip dengan penyakit diabetes mellitus, jika sampai melakukan kesalahan untuk menganalisa maka akan berakibat fatal pada penderita penyakit diabetes mellitus. Oleh sebab itu diperlukan aplikasi yang dapat mempermudah klasifikasi penyakit diabetes mellitus. Pada penelitian ini mengusulkan penerapan metode Neighbor Weighted K-nearest Neighbor dalam klasifikasi penyakit diabetes mellitus. Metode NWKNN menggunakan pembobotan pada kelas data. Hasil penelitian menunjukkan rata-rata akurasi dengan menggunakan nilai K= 15 dan Nilai E= 2 mendapatkan akurasi sebesar 92.3% pada data latih sebesar 130 data yang terbagi menjadi 10 fold dan data uji sebanyak 13 data pada setiap fold.
Penerapan Algoritme Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation pada Pengklasifikasian Status Gizi Balita
Authors: Maria Sartika Tambun, Muhammad Tanzil Furqon, Agus Wahyu Widodo
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2074
Topics: Machine Learning; Neural Networks
Abstract: Pertumbuhan dan perkembangan balita merupakan hal penting yang dapat diketahui dengan penilaian terhadap status gizinya. Tolak ukur dari suatu pencapaian yang terpenuhi dari nutrisi pada anak yang dapat di klasifikasikan dengan beratobadanoanak. Penilaian dari status gizi balita dapat ditentukan melalui mengukur tubuh yang dikenal denganâ€ œAnthropometriâ€. Dalam mengklasifikasi status gizi balita terdapat kekhawatiran yaitu pada masyarakat tentang masalah gizi yang baik untuk mengetahui dari banyak balita yang gizi nya baik, dan juga ingin mengetahui mana yang benar-benar gizi ideal. Karena dalam penilaian status gizi balita melalui Antroprometri gizi baik terdapat rentang yang besar. Pada proses pengujian menggunakan metode backpropagation dimulai dengan jumlah dari iterasi, nilai pada learning rate, batas error dan jumlah data latih dan uji. Dalam penelitian terdapat 3 neuron input layer, 3 neuron hidden layer dan 1 output layer. Hasil dari tahapan pengujian yaitu diperoleh hasil dari akurasi tertinggi yaitu sebesar 54.0% untuk nilai learning rate 0.1, pada batas error 0.001 dan 0.005. Jumlah data latih dan data uji yang dipakai adalah 80: 10, dengan iterasi 10000. Selanjutntnya akurasi terendah yang diperoleh yaitu bernilai 43.0% yaitu pada hasil data latih dan data uji adalah 70: 50, dan learning rate 0.3 dan 1000 iterasi maksimum.
Sistem Pendukung Keputusan Penyakit Stroke menggunakan Metode Fuzzy Tsukamoto dengan Basis Pengetahuan Framingham Risk Score
Authors: Arief Andy Soebroto, Muhammad Tanzil Furqon, Eko Ari Setijono Marhendraputro, Wildan Ziaulhaq
Journal: JEPIN (Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika)
Year: 2022
Topics: Fuzzy Logic
Abstract: Penyakit stroke adalah salah kerusakan pada otak yang muncul secara mendadak akibat gangguan peredaran darah otak non-traumatis. Gangguan tersebut dapat berupa pembuluh darah tersumbat yang dapat menghambat atau menghentikan aliran darah ke otak. Penyakit stroke di Indonesia telah mengalami peningkatan, angka prevalensi per mil telah meningkat dari 7% pada tahun 2013 menjadi sebesar 10, 9% pada tahun 2018. Penyakit stroke dapat dikurangi dengan melakukan deteksi dini pada masyarakat supaya dapat melakukan tindakan preventif. Deteksi dini penyakit stroke memiliki kondisi data yang semi terstruktur karena banyaknya faktor untuk mengidentifikasi risiko penyakit stroke. Kondisi data semi terstruktur akan mempersulit deteksi dini penyakit stroke sehingga diperlukan alat bantu berupa sistem pendukung keputusan (SPK). Penelitian dilakukan dengan membangun sistem pendukung keputusan deteksi dini penyakit stroke menggunakan metode Fuzzy Tsukamoto. Model basis pengetahuan menggunakan Framingham Risk Score sebagai dasar untuk pembuatan aturan (rule) klasifikasi dengan 120 data pasien Puskesmas Kendalkerep Kota Malang. Hasil pengujian yang didapatkan adalah akurasi sebesar 0, 8444, presisi sebesar 0, 7801, recall sebesar 0,796, specificity sebesar 0, 8891, dan F1 score sebesar 0,751.
Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Kepuasan Nasabah Bank Syariah Mandiri Cabang Palembang
Authors: Muhammad Furqon, Sri Rahayu, Diah Isnaini Astiati
Journal: Jurnal Adminika Volume
Year: 2020
Topics: Customer Satisfaction
Abstract: This research aims to determine the factors that affect customer satisfaction at Bank SyariahMandiri Branch of Palembang. The research design was categorized as descriptive research in the form of a single cross sectional. The analytical methods used are quantitative and qualitative. The variables used are eight independent variables, namely the variable product excellence, tangible, trust, responsiveness, confidence, reliability, empathy, customer value and the dependent variable like customer satisfaction. The sample that used in this research as much as 250 respondents. The analytical tools that used are factor analysis and multiple regression analysis. Based on the results of the research, it was found that:(1) There is a significant influence on the variable of product excellence, tangible, trust, responsiveness, confidence, reliability, empathy and customer value together on customer satisfaction at Bank SyariahMandiri Palembang Branch; and (2) Among these variables, there is a significant effect of product excellence, tangible and partial responsiveness on customer satisfaction at Bank SyariahMandiri Branch of Palembang. As for trust, confidence, reliability, empathy and customer value partially do not have a significant effect on customer satisfaction at Bank SyariahMandiri Branch Palembang. From the results of the calculation of the regression coefficient, it shows that the variable that has the most dominant influence on customer satisfaction at Bank SyariahMandiri Branch of Palembang is the responsiveness variable with an effect of 37.70%.
Klasifikasi Varietas Unggul Padi menggunakan Algoritme C4. 5
Authors: Arinda Rachman, Muhammad Tanzil Furqon, Fatwa Ramdani
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Machine Learning
Abstract: Varietas unggul merupakan komponen pendukung yang penting dalam peningkatan produksi padi nasional. Setiap jenis varietas unggul memiliki ciri yang berbeda. petani membutuhkan pengetahuan untuk dapat memilih jenis padi sesuai yang diinginkan sekaligus menjaga agar produksi padi tetap stabil. Untuk mengatasi masalah dalam penentuan benih padi, salah satu solusinya adalah dengan menggunakan klasifikasi data mining. klasifikasi menggunakan metode decision tree, dengan algoritme C4. 5. Algoritme C4. 5 adalah algoritme yang membangun pohon keputusan dari data dengan pola rekursif. C4. 5 mendatangi setiap simpul dari pohon keputusan, kemudian memilih cabang yang optimal sampai tidak ada lagi cabang yang dihasilkan. algoritme tersebut dapat menghasilkan klasifikasi varietas unggul padi yang diperlukan untuk ditanam di sawah. Penelitian ini memiliki data masukan berupa daun bendera, bentuk gabah, warna gabah, kerabahan dan tekstur nasi. Data masukan tersebut kemudian diolah oleh algoritme C4. 5 sehingga menghasilkan luaran yang menentukan varietas unggul padi. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa performa klasifikasi varietas unggul padi lebih banyak dipengaruhi oleh atribut bentuk gabah dibandingkan dengan atribut lainnya. Sementara, akurasi algoritme C4. 5 tertinggi pada perhitungan k-fold 1 sebanyak 28,571%. Sementara, k-fold 2 sebanyak 17,857%, k-fold 3 10,344% dan k-fold 4 sebanyak 10,714%.
Implementasi Metode Support Vector Machine Untuk Klasifikasi Jenis Penyakit Malaria
Authors: Tryse Rezza Biantong, Muhammad Tanzil Furqon, Arief Andy Soebroto
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Machine Learning
Abstract: Malaria merupakan suatu penyakit yang ditularkan oleh nyamuk Anopheles betina yang terinfeksi oleh suatu parasit (protozoa) yang berasal dari genus Plasmodium. Terdapat empat spesies parasit protozoa yang umumnya menyerang manusia, diantaranya: Plasmodium vivax yang menyebabkan malaria tertiana, Plasmodium falciparum menyebabkan malaria tropika, Plasmodium malariae menyebabkan malaria kuartana, dan Plasmodium ovale menyebabkan malaria ovale. Dari keempat penyakit malaria ini memiliki gejala yang hampir sama sehingga tidak mudah untuk membedakan antara jenis malaria yang satu dengan yang lain. Maka dari itu, dibutuhkan suatu sistem yang dapat mengklasifikasan jenis penyakit malaria berdasarkan gejala yang ditimbulkan. Klasifikasi merupakan pembuatan suatu model yang digunakan untuk mengelompokkan suatu objek yang memiliki ciri-ciri yang sama ke dalam suatu kelas yang telah ditentukan. Salah satu metode klasifikasi adalah Support Vector Machine (SVM). Oleh karena itu dalam penelitian ini digunakan algoritma klasifikasi SVM dengan menggunakan kernel RBF. Data yang digunakan sebanyak 200 data yang diambil dari Dinas Kesehatan Kabupaten Nabire, Papua. Pada pengujian ini digunakan K-fold Cross Validation dengan nilai K-fold= 10. Hasil akurasi terbaik yang dihasilkan oleh sistem ini adalah 72% dengan nilai parameter Î»= 0.1, Ïƒ= 1, Î³= 0.001, C= 0.1, Îµ= 1.10-5, itermax= 50 pada data rasio 80% data training: 20% data testing.
Implementasi Metode Modified K-Nearest Neighbor untuk Klasifikasi Status Gunung Berapi
Authors: Fikar Cevi Anggian, Nurul Hidayat, Muhammad Tanzil Furqon
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Machine Learning
Abstract: Indonesia merupakan negara yang memiliki daerah rawan bencana sangat besar, sehingga biasa dijuluki negara 1001 bencana. Bencana alam yang terjadi terkadang tidak dapat ditolak datangnya, namun dampaknya dapat diminimalisir dengan antisipasi yang baik. Salah satu bencana yang sering terjadi di Indonesia yaitu gunung meletus. Indonesia sendiri memiliki 127 gunung aktif yang siap meletus kapan saja. Indonesia menyumbang sekitar 30% gunung berapi yang ada di dunia yang dimana lokasi dari gunung berapi tersebut berada tidak jauh dari pemukiman warga. Seringnya jatuh korban jiwa di setiap letusan gunung berapi diakibatkan kurangnya antisipasi dari warga di lereng atau sekitar gunung berapi. Guna meminimalisir kerugian baik korban jiwa maupun materi dibutuhkan peringatan dini berupa pemberitahuan tentang status gunung berapi yang cepat dan akurat. Pada penelitian ini akan dilakukukan pemanfaatan metode Modified K-Nearest Neighbor untuk pengklasifikasian status gunung berapi. Data yang digunakan yaitu 110 data yang diperoleh dari badan resmi yang berwenang mengeluarkan status gunung berapi yaitu Pusat Vulkanologi dan Mitigasi Bencana Geologi (PVMBG). Pengujian dilakukan dengan menggunakan nilai k yang beragam yaitu 3, 5, 6, 7, dan 9. Akurasi tertinggi yang didapat pada penelitian ini sebesar 86, 87%, sedangkan untuk rata-rata akurasi sebesar 82, 87%.
Pengaruh Budaya Kerja dan Iklim Kerja Terhadap Kinerja Karyawan pada PT. Korin Technomic Cirebon
Authors: Muhammad Furqon, Wiwin Winarsih
Journal: ATRABIS Jurnal Administrasi Bisnis (e-Journal)
Year: 2024
Topics: Human Resources
Abstract: Penelitian ini bertujuan untuk menilai pengaruh budaya kerja dan iklim kerja terhadap kinerja karyawan di PT Korin Technomic Cirebon. Data dikumpulkan melalui penyebaran kuesioner kepada 74 karyawan di PT Korin Technomic. Data dianalisis menggunakan SPSS Statistic Versi 23. Metode pengumpulan data menggunakan kuesioner yang telah divalidasi dan direliabilitasi oleh pihak sesuai kriteria pada sampel yang diteliti. Metode analisis data mencakup analisis deskriptif, analisis korelasi, serta uji hipotesis regresi linear berganda.
Klasifikasi Jamur Dapat Dimakan atau Beracun Menggunakan Naïve Bayes dan Seleksi Fitur berbasis Association Rule Mining
Authors: Muhammad Rafif Al Aziz, Muhammad Tanzil Furqon, Lailil Muflikhah
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2022
Topics: Machine Learning; Association Rule Mining
Abstract: Jamur merupakan komoditas makanan yang bernutrisi bagi tubuh. Bahkan jamur dapat menjadi obat bagi penyakit tertentu. Namun tidak semua jenis jamur berkhasiat atau bernutrisi bagi tubuh, terdapat jenis jamur yang bahkan dapat berakibat buruk bagi tubuh atau beracun. Oleh karena itu klasifikasi jamur yang dapat dimakan dan beracun sangat penting agar dapat mengkonsumsi jamur yang tepat. Metode klasifikasi yang digunakan untuk mengklasifikasikan jamur yang dapat dimakan atau beracun adalah Naive Bayes dengan seleksi fitur berbasis Association Rule. Sebelum dilakukan klasifikasi menggunakan Naive Bayes, dilakukan seleksi fitur berbasis Association Rule dengan menyeleksi fitur dalam rule yang memenuhi minimum support dan minimusm confident. Hasil akurasi terbaik dari klasifikasi jamur dengan Naive Bayes dan seleksi fitur adalah 95% dengan satu fitur terseleksi. Sedangkan dengan tujuh fitur terseleksi menghasilkan akurasi sebesar 94%. Jika tanpa seleksi fitur akurasi yang dihasilkan adalah 95%. Walaupun akurasi dengan seleksi fitur tidak lebih baik dari tanpa seleksi fitur, dengan menggunakan seleksi fitur performa komputasi model menjadi lebih efisien dan akurasi hanya turun sebesar 1% saja. Artinya seleksi fitur berbasis Association Rule dan klasifikasi menggunakan Naive Bayes berhasil dalam mengklasifikasikan.
Mapping riparian zone macro litter abundance using combination of optical and thermal sensor
Authors: Fatwa Ramdani, Riswan Septriayadi Sianturi, Muhammad Tanzil Furqon, Mahardeka Tri Ananta
Journal: Scientific Reports
Year: 2022
Topics: Remote Sensing; Environmental Science
Abstract: A significant increase in the world's population will lead to an increase in consumption and, therefore, an increase in global waste. Various attempts have been made to monitor and map waste, but the proposed approaches are difficult and complicated, and they incur high costs. In this study, to overcome limitations in monitoring and mapping plastic waste, using combined optical and thermal sensors installed on drones is proposed. The study area is the riparian zone, or the zone around the river, where the accumulation of plastic waste at the mouth of the river eventually reaches the sea. The image data obtained were processed using machine learning methods to produce high accuracy and precision. To determine the effectiveness of the proposed method, an accuracy assessment was conducted. The results of this study indicate that the combination of optical and thermal sensors provides the best accuracy …
Diagnosis Hama Penyakit Tanaman Bawang Merah Menggunakan Metode Neighbors Weighted K-Nearest Neighbors (NWKNN)
Authors: Masayu Vidya Rosyidah, Budi Darma Setiawan, Muhammad Tanzil Furqon
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Machine Learning; Agriculture
Abstract: Bawang merah merupakan tanaman yang masuk ke dalam komoditas ekspor yang sukses di Indonesia. Bawang merah memiliki segudang kegunaan, mulai dari bumbu masakan hingga menjadi bahan obat. Namun dibalik itu, selama masa tanamnya tumbuhan ini seringkali mengalami risiko gagal panen yang disebabkan oleh hama dan penyakit tanaman bawang merah. Selain itu, masih kurangnya pemahaman para petani dalam mengendalikan hama dan penyakit ini menyebabkan kerugian yang tidak bisa terelakkan. Salah satu cara untuk mengatasi permasalahan ini adalah membangun sistem yang dapat mendiagnosis hama dan penyakit tanaman bawang merah yaitu sistem pakar. Sistem pakar yang dibagun untuk mendiagnosis hama dan penyakit tanaman bawang merah pada penelitian ini menggunakan metode Neighbors Weighted K-Nearest Neighbors (NWKNN) dengan parameter k bernilai 2 dan e bernilai 4 menghasilkan akurasi sebesar 100%.
Pengaruh Citra Merek dan Kepuasan Konsumen Terhadap Loyalitas Merek Mie Instan Indomie pada Alfamart Cabang Putat
Authors: Sepryhatin Dioputra, Ujang Cepi Barlian, Muhammad Furqon
Journal: JSMA (Jurnal Sains Manajemen Dan Akuntansi)
Year: 2021
Topics: Marketing; Consumer Behavior
Abstract: Penelitian ini bertujuan menganalisis pengaruh citra merek dan kepuasan konsumen terhadap loyalitas merek mie instan indomie pada Alfamart Cabang Putat. Penelitian ini menggunakan variabel independen yaitu citra merek dan kepuasan konsumen dengan satu variabel dependen yaitu loyalitas merek. Sampel diambil dengan teknik incidental sampling, dengan jumlah sebanyak 41 responden. Metode pengumpulan data yang terkait dengan masalah penelitian dilakukan metode kuesioner. Teknik analisa menggunakan analisa regresi linier berganda. Hasil penelitian menunjukkan bahwa secara simultan citra merek dan kepuasan konsumen berpengaruh secara positif dan signifikan terhadap loyalitas merek. Secara parsial bahwa citra merek berpengaruh secara positif dan signifikan terhadap loyalitas merek, dan kepuasan konsumen berpengaruh secara positif dan signifikan terhadap loyalitas merek.
Peramalan Indeks Harga Konsumen Indonesia menggunakan Metode Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation
Authors: Elan Putra Madani, Muhammad Tanzil Furqon, Nurul Hidayat
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2020
Topics: Neural Networks; Economics
Abstract: Salah satu fokus pemerintah dalam strategi makroekonomi 2020 adalah terwujudnya inflasi yang terkendali, indikator yang sering digunakan untuk mengukur tingkat inflasi yaitu Indeks Harga Konsumen (IHK). Pergerakan harga barang dan jasa yang dikonsumsi masyarakat menyebabkan perubahan pada nilai IHK, ketika pergerakan harga yang tidak stabil dapat menyebabkan inflasi. Peramalan digunakan untuk membantu pihak pemutus kebijakan untuk dijadikan pertimbangan agar menghindari ketidakstabilan inflasi. Penelitian ini menggunakan data IHK sebagai input yang kemudian akan dibentuk polanya, selanjutnya dilakukan proses normalisasi data dan diolah menggunakan metode jaringan saraf tiruan Backpropagation untuk peramalan IHK, pengembalian nilai dengan denormalisasi data dan terakhir menggunakan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) untuk evaluasi hasil peramalan. Nilai MAPE terkecil yang didapat dari penelitian ini yaitu sebesar 0,463% dengan parameter nilai input neuron= 6, nilai hidden neuron= 10, nilai range bobot awal dalam rentang-1 sd 1, nilai learning rate= 0, 1, dan nilai epoch= 5000.
A Case Report of Wellens’ Syndrome: An Ominous Sign of Left Anterior Descending Artery Critical Stenosis and Impending Anterior Myocardial Infarction
Authors: Herick Alvenus Willim, Andini Agustyana, Dwisetyo Gusti Arilaksono, Nurnajmia Curie Proklamartina, Muhammad Furqon
Journal: Indonesian Journal of Medicine
Year: 2020
Topics: Cardiology; Medical Imaging
Abstract: Background: Wellens’ syndrome is a potentially life-threatening condition, characterized by biphasic or deeply inverted T-waves changes in electrocardiographic (ECG) precordial leads, which associated with critical stenosis of left anterior descending (LAD) coronary artery and impending anterior myocardial infarction in patients presenting with unstable angina. This syndrome is an important sign for clinicians because delay in coronary angiography and revascularization may lead toanterior myocardial infarction, left ventricular dysfunction, and even death. Case presentation: A 50-year-old woman came to emergency department in a hospital in Bontang, with new onset intermittent typical chest pain lasting since 3 days. She had history of hypertension without regular medication. Physical examination was in normal ranges. An ECG obtained during chest pain-free period showed Wellens’ type A with biphasic T waves in V2-V6 and preserved R-wave progression. Troponin T was slightly elevated. During observation, the ECG pattern changed from Wellens’ type A to Wellens’ type B with deep T-wave inversions in V2-V6 and preserved R-wave progression. Results: The patient was initially treated with conservative treatment. On the next day, she was referred to percutaneous coronary intervention-capable hospital in Samarinda. Coronary angiography revealed 90% stenosis of mid LAD. A drug-eluting stent was successfully implanted with restoration of LAD flow. She was discharged on the following day in good condition with medication of dual antiplatelet therapy, angiotensin-converting enzyme inhibitor, beta-blocker, and statin. Conclusion …
Prediksi Pertumbuhan Penduduk di Kota Malang menggunakan Metode Extreme Learning Machine (ELM)
Authors: Inas Hakimah Kurniasih, Muhammad Tanzil Furqon, Sigit Adinugroho
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2020
Topics: Machine Learning; Demographics
Abstract: Dinas Kependudukan dan Pencatatan Sipil (Dispendukcapil) Kota Malang bertugas memberikan pelayanan publik dalam hal pencatatan sipil seperti pembuatan Kartu Tanda Penduduk elektronik (e-KTP) dan akta kelahiran. Dispendukcapil mempersiapkan hal tersebut dengan membuat perencanaan target kebutuhan dan memprediksi jumlah penduduk 5 tahun ke depan, namun tidak diketahui nilai error yang dihasilkan. Penelitian ini membantu memprediksi dengan nilai error yang kecil menggunakan metode Extreme Learning Machine (ELM) dan menghitung nilai error menggunakan Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Berdasarkan hasil implementasi pengujian dan analisis, dengan menggunakan data dari tahun 2009 hingga 2019 diperoleh nilai error MAPE 0,498% dan runtime 1,166 detik dengan penggunaan 3 neuron input, 5 neuron hidden, sigmoid biner, serta 50 data training dan 66 data testing. Lalu pada implementasi pengujian dengan menggunakan data dari tahun 2012 hingga 2019 diperoleh nilai error MAPE 0,117% dan runtime 1,278 detik dengan penggunaan 3 neuron input, 6 neuron hidden, sigmoid biner, serta 70 data training dan 4 data testing.
Prediksi Laju Pertumbuhan Penduduk Menggunakan Metode Support Vector Regression (Studi Kasus: Kota Malang)
Authors: Arynda Kusuma Dewi, Muhammad Tanzil Furqon, Randy Cahya Wihandika
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer
Year: 2020
Topics: Machine Learning; Statistics
Abstract: Laju pertumbuhan penduduk di Indonesia yang selalu meningkat tinggi merupakan salah satu masalah yang penting karena berdampak pada bidang ekonomi, sosial, politik dan pertahanan negara. Maka dari itu pihak-pihak terkait seperti Dinas sosial dan BKKBN melakukan analisis faktor-faktor yang berhubungan dengan laju pertumbuhan penduduk sehingga dapat membuat kebijakan untuk mewujudkan pertumbuhan penduduk yang seimbang. Selain itu, prediksi laju pertumbuhan penduduk juga digunakan oleh Dispendukcapil untuk membuat rencana anggaran dan kebutuhan lainnya. Pada penelitian ini, laju pertumbuhan penduduk diprediksi menggunakan metode Support Vector Regression dengan membandingkan antara kinerja kernel linier dengan kernel Gaussian RBF menggunakan dataset time series jumlah penduduk pada bulan Maret 2013 hingga Desember 2018. Tahapan untuk memprediksi laju pertumbuhan dimulai dengan melakukan normalisasi data, training SVR untuk menghasilkan nilai update lagrange multiplier dan testing SVR untuk mendapatkan hasil prediksi dan tingkat error menggunakan MAPE. Hasil pengujian diperoleh nilai MAPE menggunakan kernel linier sebesar 0, 0985% dan 0, 38192% menggunakan kernel Gaussian RBF.