Abstract:Abstract: Non-performing loan (NPL) is a risk that credit unions must face and to avoid that, prospective debtors need to be surveyed. With previous loan data, support vector machine and naïve bayes can be used as classification…
ssification methods to give a decision about NPL. We use a data set with 61 data and process the data with orange 3.30 application to see the difference between SVM using linear (SVM-L), polynomial (SVM-P), RBF (SVM-R) and sigmoid (SVM-S) kernel with naïve bayes. We use a cross validation technique with various folds to measure the classification results and a convusion matrix to measure the data training classification results. Naïve bayes scores the highest in terms of accuracy and SVM-R scores the highest in terms of F1, precision and recall. SVM-P scores the lowest in terms of accuracy, F1, precision and recall. Naïve bayes scores the highest in terms of proportion of predicted for true negative class and proportion of actual for true positive class. SVM-S scores the highest in terms of proportion of predicted for true positive class and proportion of actual for true negative class. SVM-P scores the lowest in both proportion of predicted and proportion of actual.
Keywords: classification; naïve bayes; non-performing loan; support vector machine
Abstrak: Kredit macet merupakan resiko yang sering dialami koperasi simpan pinjam, sehingga perlu dilakukan survei terhadap calon debitur agar kredit menjadi sehat. Dengan menggunakan data pemberian kredit sebelumnya, support vector machine dan naïve bayes digunakan sebagai metode klasifikasi untuk memberikan keputusan macet atau tidaknya kredit anggota koperasi Mutiara Sejahtera. Data set yang berjumlah 61 data diolah menggunakan aplikasi Orange 3.30 dan dilihat perbandingan antara metode SVM dengan kernel linear, polynomial, RBF dan sigomoid dengan metode naïve bayes. Cross validation dengan jumlah fold bervariasi digunakan sebagai nilai ukur klasifikasi dan convusion matrix digunakan sebagai nilai ukur klasifikasi data training. Hasil yang diperoleh adalah naïve bayes memiliki nilai accuracy tertinggi dan SVM kernel RBF memiliki nilai F1, precision dan recall tertinggi. SVM kernel polynomial memiliki nilai terendah untuk accuracy, F1, precision dan recall. Naïve bayes memiliki nilai tertinggi untuk proportion of predicted (PoP) kelas true negative dan proportion of actual (PoA) kelas true positive. SVM kernel sigmoid memiliki nilai tertinggi untuk PoP kelas true positive dan PoA kelas true negative. SVM kernel polynomial memiliki nilai terendah baik untuk PoP maupun PoA true negative dan kelas true positive.
Kata kunci: klasifikasi; kredit macet; naive bayes; SVM
Abstract:Abstract: The government's effort to improve the community's economy is to give birth to Micro, Small and Medium Enterprises (MSMEs) in the midst of the community. The people of Cirebon city are people who are starting of…
f being a productive society, so that MSMEs are born in the city of Cirebon. However, limited land for the process of buying and selling and marketing products has, in MSMEs being run by the community often resulting in bankruptcy due to market competitiveness. So to overcome this problem, we need a media that can distribute the results of MSME products for the people of the city of Cirebon without having to have land to sell products. This research was conducted of building an E-Marketplace (Digital Market) system that is used by the people of the city of Cirebon to promote, sell and buy the products of the Cirebon city community's MSME products online based on a Website . Apart from that, with the E-Marketplace, it can help MSMEs in the city of Cirebon continue to run their business during this pandemic even though there are Community Activity Restrictions (PPKM). In this study, the research method applied is the System Development Life Circle, where the method includes the process of data collection and analysis, system design, system development and system implementation and system testing. The results of this application design will be named Padibon . So with this Padibon application, MSME actors in marketing their products, and consumers can buy MSME products anywhere and anytime.
Keywords: E-Marketplace; Frameworks; MSMEs; SDLC
Abstrak: Usaha pemerintah dalam meningkatan perekonomian masyarakat adalah dengan melahirkan Usaha Mikro Kecil Menengah (UMKM) didalam lingkungan masyarakat. Masyarakat kota Cirebon merupakan masyarakat yang mulai menyadari pentingnya menjadi masyarakat yang produktif. Namun keterbatasan lahan untuk proses jual beli dan pemasaran produk mengakibatkan UMKM yang di jalankan oleh masyarakat seringkali mengakibatkan kebangkrutan karena daya saing pasar. Maka untuk mengatasi masalah tersebut, diperlukan sebuah media yang dapat menyalurkan hasil produk UMKM masyarakat kota Cirebon tanpa harus adanya lahan tempat menjual produk. Penelitian dilakukan untuk membangun sebuah sistem E- Marketplace (Pasar Digital) yang digunakan oleh masyarakat kota Cirebon untuk mempromosikan, menjual dan membeli hasil-hasil produk UMKM masyarakat kota Cirebon secara online berbasis Website. Selain dari itu, dengan adanya aplikasi ini maka dapat membantu UMKM masyarakat kota Cirebon tetap menjalankan usahanya di masa pandemi ini walaupun terdapat Pemberlakuan Pembatasan Kegiatan Masyarakat (PPKM). Pada penelitian ini, metode yang diterapkan adalah System Development Life Circle, dimana metode tersebut meliputi proses pengumpulan dan analisis data, design system, development system dan implementasi sistem serta pengujian sistem. Hasil dari perancangan aplikasi ini adakan diberi nama Padibon. Maka dengan aplikasi Padibon ini, pelaku UMKM dapat memasarkan hasil produknya, dan konsumen bisa membeli produk UMKM dimanapun dan kapanpun.
Kata kunci: E-Marketplace; Framework; SDLC; UMKM
Abstract:Abstract: The technique of multiclass classification based on SVMs has been widely used. SVM optimization will be accomplished by examining the extraction features of Principal Component Analysis (PCA), Box-Cox Transformation,…
ation, and Recursive Feature Elimination (RFE). The dataset contains 13,611 rows and 17 variables, generated from the UCI repository's multiclass dry bean data. Barbunya, Bombay, Cal, Dermas, Horoz, Seker, and Sira are just a few of the dry bean kinds available. The dataset was tested using SVM Linear kernel and SVM Radial Basis.According to the results, the combination of scale-center-BoxCox-SVM Radial extraction achieves the maximum accuracy of 93.16 percent and the shortest processing time of 6.10 minutes. 96.00 percent, 100 percent, 96.71 percent, 95.16 percent, 97.60 percent, 97.74 percent, and 91.95 percent, according to bean class.RFE-SVM Radial has a 91.18 percent accuracy and a processing time of 6.55 minutes. BoxCox outperforms conventional techniques in terms of prediction accuracy while requiring less training time.
Keywords: Bean, PCA, BoxCox, SVM, RFE
Abstrak: Klasifikasi Multikelas menggunakan SVM telah banyak digunakan. Pada penelitian ini akan diuji fitur ekstraksi Principal Component Analysis, Box Cox Transformation dan fitur eliminisi Recursive Feature Elimination untuk mendapatkan optimasi SVM. Dataset berasal dari data multikelas kacang kering UCI repository dengan jumlah 13.611 baris dan 17 variabel. Kelas kacang kering yakni : Barbunya, Bombay, Cal, Dermas, Horoz, Seker dan Sira. Dataset diuji menggunakan kernel SVM Linier dan SVM Radial Basis. Didapatkan hasil, bahwa kombinasi fitur ekstraksi : scale-center-BoxCox-SVM Radial memiliki akurasi terbaik yakni 93,16% dan waktu proses 6,10 menit. Klasifikasi berdasarkan kelas kacang berturut-turut 96,00%,100%, 96,71%, 95,16%, 97,60%, 97,74% dan 91,95%. RFE- SVM Radial hanya memberikan akurasi sebesar 91,18 % dengan waktu proses sebesar 6.55 menit. Penggunaan BoxCox dibandingkan dengan lainnya, memberikan hasil prediksi lebih baik dan namun tidak mempercepat waktu pelatihan.
Kata kunci: BoxCox; Kacang; PCA; RFE; SVM
Abstract:Abstract: The goal to be achieved in this research is a decision support system that can provide support to decision makers in determining the supplier to be selected. The decision support system made using the Simple Additive…
ditive Weighting (SAW) method in processing the data. Based on the results of data processing and information obtained, the decision support system made was successful in giving preference and ranking of suppliers in accordance with the criteria given by the decision maker. In selecting suppliers at Tia Pet Shop, the criteria used are quality, average price, packaging and speed of delivery.
Keywords: Decision Support System; Simple Additive Weighting; Supplier;
Abstrak: Tujuan yang ingin dicapai dalam penelitian ini yaitu sebuah sistem penunjang keputusan yang dapat memberikan dukungan kepada pembuat keputusan dalam menentukan supplier yang akan dipilih. Sistem penunjang keputusan yang dibuat menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) dalam melakukan pemprosesan datanya. Berdasarkan hasil pengolahan data dan informasi yang didapat sistem penunjang keputusan yang dibuat berhasil memberikan preferensi dan perangkingan supplier sesuai dengan kriteria yang diberikan oleh pembuat keputusan. Dalam pemilihan supplier di Tia Pet Shop kriteria yang digunakan yaitu kualitas, harga rata-rata, pengemasan dan kecepatan pengiriman.
Kata kunci: Simple Additive Weighting; Supplier; Sistem Penunjang Keputusan
Abstract:Abstract: This study uses the C4.5 classification algorithm to determine creditworthness, clasification aims to divide the assigned object intoin a number of categories called classes. In this study, the authorusing data…
mining and C4.5 algorithm as the selection method. The criteria used are loan installments, prospective customer income, termloan time, status of prospective customers. This study resulted in a classification modeldecision tree using the C4.5 algorithm is included in the Excellent category Classification with an accuracy value of 98.33% and a classification error of 1.67%,so that this study uses 70% training data and 30% test data. From resultthe calculation obtained shows that the C4.5 algorithm can be usedto determine the feasibility of granting credit to Koperasi Jaya customers Together (KORJABE).
Keywords: Analysis, Credit Eligibility, C4 Algorithm, Data Mining, Method
Abstrak: Penelitian ini menggunakan metode Algoritma C4.5 klasifikasi untuk menentukan kelayakan kredit, klasifikasi bertujuan untuk membagi objek yang ditetapkan ke dalam satu nomor kategori yang disebut kelas. Dalam penelitian ini, penulis menggunankan data mining dan algoritma C4.5 sebagai metode pemilihannya. Kriteria yang digunakan yaitu , angsuran pinjaman,penghasilan calon nasabah,jangka waktu pinjaman ,status calon nasabah. Penelitian ini menghasillkan model klasifikasi pohon keputusan menggunakan algoritma C4.5 termasuk dalam kategori Excellent Classification dengan nilai akurasi sebesar 98,33% dan klasifikasi eror 1,67%, sehingga penelitian ini kan menggunakan data latih 70% dan data uji 30%. Dari hasil perhitungan yang diperoleh menunjukan bahwa algoritma C4.5 dapat digunakan untuk menen tukan kelayakan pemberian kredit kepada nasabah Koperasi Jaya Bersama (KORJABE).
Kata kunci: Algoritma C4.5, Analisis, Data Mining, Kelayakan Kredit, Metode
Abstract:Abstract: During the COVID-19 pandemic, educational institutions were not allowed to carry out the face-to-face teaching and learning process as usual but were replaced with an online learning system. The offline learning…
g system (outside the network) is very different from the online learning system whose effectiveness is not yet known. Meanwhile, effective learning is very important in the world of education. Effective learning provides maximum learning outcomes in accordance with the achievement plan. Certainty Factor is an expert system method that adopts expert knowledge that can be used to measure the effectiveness of online learning during the COVID-19 pandemic. This study aims to help parents and schools measure the level of effectiveness of online learning during the COVID-19 pandemic so that evaluations can be carried out for the development of more appropriate and better educational methods.
Keywords: Certainty Factor; Effectiveness Online Learning; Expert System
Abstrak: Di masa pandemic covid-19, lembaga pendidikan tidak diperbolehkan melakukan proses belajar mengajar secara tatap muka seperti biasanya namun digantikan dengan sistem pembelajaran online. Sistem belajar secara luring (luar jaringan) sangat berbeda dengan sistem belajar online yang belum diketahui efektivitasnya. Sementara itu, pembelajaran yang efektif sangat penting dalam dunia pendidikan. Pembelajaran yang efektif memberikan hasil pembelajaran yang maksimal sesuai dengan rencana pencapaian. Certainty Factor merupakan salah satu metode sistem pakar yang mengadopsi pengetahuan pakar yang dapat digunakan untuk mengukur tingkat efektivitas pembelajaran online dimasa pandemic covid-19. penelitian ini bertujuan membantu orang tua siswa dan pihak sekolah dalam mengukur tingkat efektivitas pembelajaran online selama masa pandemic covid-19 sehingga dapat dilakukan evaluasi untuk pengembangan metodependidikan yang lebih tepat dan baik.
Kata kunci: Certainty Factor; Efektivitas Pembelajaran Online; Sistem Pakar;
Abstract:Abstract: The number of applicants for scholarship recipients is many, so in the registration process, the scholarship provider provides several requirements that students must meet, and these requirements have criteria…
with different weight values. The number of applicants for the scholarship recipients is enormous; a Decision Support System (DSS) is needed to help the selection process be more accessible and faster and reduce errors in determining scholarship recipients. The data collection method uses interviews, observations, and literature with the waterfall's system development method. The calculation of the criteria used in developing this system is the Simple Additive Weighting (SAW) method. Comparing the final results between manual and system analyses shows that the equation is close to 100%. Still, the final results may be different because manual calculations use raw values, while system calculations use the Simple Additive Weighting (SAW) method, which compares alternatives.
.
Keywords: decision support system; scholarship; simple additive weighting
Abstrak: Pendaftar calon penerima beasiswa tidak sedikit jumlahnya, sehingga pada proses pendaftaran pihak pemberi beasiswa memberikan sejumlah persyaratan yang harus dipenuhi oleh siswa, dan persyaratan tersebut memiliki kriteria dengan nilai bobot yang berbeda-beda. Jumlah siswa yang mengajukan beasiswa sangat banyak, dan memerlukan sistem pendukung keputusan untuk mempermudah dan mempercepat proses seleksi serta mengurangi kesalahan dalam menentukan penerima beasiswa. Metode dalam mengumpulkan data menggunakan metode wawancara, observasi, dan literatur dengan metode pengembangan sistem menggunakan waterfall. perhitungan kriteria yang digunakan dalam pengembangan sistem ini adalah metode SAW (Simple Additive Weighting). Perbandingan hasil akhir antara perhitungan manual dan sistem menunjukkan persamaan mendekati 100%, namun hasil akhir bisa saja berbeda karena perhitungan manual menggunakan nilai mentah, sedangkan perhitungan sistem menggunakan metode SAW (Simple Additive Weighting) yang perhitungan dengan cara membandingkan alternatif.
Kata kunci: beasiswa; simple additive weighting; sistem pendukung keputusan
Abstract:Abstrak: Tujuan praktis dari kecerdasan buatan adalah membuat komputer lebih bermanfaat bagi manusia. Kecerdasan buatan dapat membantu manusia membuat keputusan, menemukan informasi yang lebih akurat atau membuat komputer…
r lebih mudah digunakan dengan tampilan alami untuk membuatnya mudah dimengerti. Pada kenyataannya, sistem permohonan kredit bertujuan untuk memberikan kemudahan serta layanan yang tepat sesuai kebutuhan nasabah, dan juga memberikan suatu pedoman serta syarat-syarat dalam permohonan kredit dengan jelas agar nasabah mengerti bagaimana prosedur dalam mengajukan permohonan kredit. Adapun resiko yang dihadapi dari Bank SUMUT seperti tunggakan kredit atau kredit macet. Oleh karena itu, dibutuhkanlah kecermatan pihak internal bank dalam melakukan analisa. Ini bertujuan untuk mempelajari Sistem Pakar dengan metode Forward Chaining dan masalah untuk mengetahui apakah tindakan yang akan diambil oleh pihak internal dalam memproses pemberian kredit rumah sesuai aturannya.
Kata kunci: kredit; runut maju; sistem pakar
Abstract: The practical goal of artificial intelligence is to make computers more useful to humans. Artificial intelligence can help humans make decisions, find more accurate information or make computers easier to use with natural displays to make them easy to understand. The credit application system aims to provide convenience and appropriate services according to customer needs, and also provides clear guidelines and conditions for credit applications so that customers understand the procedure for applying for credit. The risks faced by Bank SUMUT such as credit arrears or bad loans. Therefore, it takes the accuracy of the bank's internal parties in conducting the analysis. This aims to study the Expert System with the Forward Chaining method and the problem to find out whether the actions that will be taken by internal parties in processing home loans are following the rules.
Keywords: credit; expert system; forward chaining
Abstract:Abstract: In the current digital era, almost all health care sectors require fast, precise, detailed, and valid services. The results of observations show that during lectures, students still have difficulty understanding…
g the flow of input, process, and output of a good application, and do not know and have an idea about Application Software in Health Care Facilities that are already running in health facilities because some students do Field Work Practices. placed in health care facilities institutions still use manual systems with paper and recording in ledgers, during the current pandemic. In this study, an electronic medical record information system was designed and built as a student learning application regarding health service applications, system accuracy test using ISO 9126, where ISO 9126 looks at Functionability, Reliability, usability, efficiency, maintainability, and portability of a good system and provides recommendations if there are findings that the system does not meet the needs. The results of this study obtained the value of the Information System that was built only 75,92593 % which is the result of quality measurement so that this application does not fall into the category of the ISO 9126 standard because there are Portability Characteristics, namely Adaptability and Installability elements are not met, for these finding recommendations for improvements are given so that the system can run perfectly. according to the need for use.
Keywords: Covid-19, Electronic Medical Records, Learning Media, ISO 9126
Abstrak: Pada era digital sekarang, hampir semua sektor pelayanan kesehatan membutuhkan pelayanan yang cepat, tepat, detail, dan valid. Hasil observasi menunjukkan bahwa selama perkuliahan mahasiswa masih kesulitan memahami alur input, proses, dan output dari suatu aplikasi yang baik, serta belum mengetahui dan mempunyai gambaran tentang Software Aplikasi di Fasilitas Pelayanan Kesehatan yang sudah berjalan di fasilitas kesehatan dikarenakan beberapa mahasiswa yang melakukan Praktek Kerja Lapangan ditempatkan di institusi fasilitas pelayanan kesehatan masih menggunakan sistem manual dengan kertas dan pencatatan di buku. Pada penelitian ini dirancang dan dibangun sebuah sistem informasi rekam medis elektronik sebagai aplikasi pembelajaran mahasiswa mengenai aplikasi pelayanan kesehatan, uji akurasi sistem menggunakan ISO 9126, dimana ISO 9126 menilik Functionability, Reliability, usability, efesiency, maintainability dan portability sistem yang baik serta memberi rekomendasi apabila ada temuan sistem yang belum sesuai kebutuhan. Hasil dari penelitian ini diperoleh nilai Sistem Informasi yang dibangun hanya 75,92593 % yang merupakan hasil pengukuran kualitas sehingga aplikasi ini tidak masuk kategori standar ISO 9126 karena ada Karakteristik Portability yaitu unsur Adaptability, dan Installability tidak terpenuhi, untuk temuan ini diberikan rekomendasi perbaikan agar sistem dapat berjalan sempurna sesuai kebutuhan penggunaannya.
Kata kunci: Covid-19, Media Pembelajaran, Rekam Medis Elektronik, ISO 9126
Abstract:Abstract: The entry of Covid-19 into Indonesia has caused many people to be affected, for example is delay in many activities and the increasing spread of the virus that affects public panic. One way to prevent the spread…
d of the virus is the vaccination. Vaccination is the process of administering the vaccine that is useful for providing immunity to a certain disease in a person’s body. With vaccination, it will strengthen the community’s immune system. To make it easier for the public, vaccination registration can be done online now. Filling in the data can be done from home, so that it does not cause long queues that allow the risk of new clusters. The public will get proof of registration, which must be screenshots in the form of a barcode accompanied by a queue number and any prerequisites that must be brought when they come to. On the other hand, it will also be easier for health workers to confirm the suitability of the registered data with the person who came for the vaccine. The research used is descriptive research with observational and interview methods. The design of this system using the web with PHP programming language and MySQL database.
Keywords: information system; registration; vaccination
Abstrak: Masuknya Covid-19 ke Indonesia menyebabkan banyaknya masyarakat yang terkena dampaknya, contohnya yaitu terhambatnya banyak aktivitas dan meningkatnya penyebaran virus mempengaruhi kepanikan masyarakat. Salah satu cara untuk mencegah penyebaran virus ini adalah dengan melakukan vaksinasi. Vaksinasi adalah proses pemberian vaksin yang berguna untuk memberikan kekebalan terhadap suatu penyakit tertentu ke dalam tubuh seseorang. Dengan adanya vaksinasi, maka akan memperkuat sistem imun masyarakat. Untuk mempermudah masyarakat maka saat ini pendaftaran vaksinasi dapat dilakukan secara online. Pengisian data dapat dilakukan dari rumah, agar tidak menyebabkan antrian panjang yang memungkinkan adanya resiko cluster baru. Masyarakat akan mendapatkan bukti pendaftaran yang harus di screenshoot berupa barcode disertai nomor antrian dan persyaratan apa saja yang wajib dibawa saat akan datang melakukan vaksinasi. Di sisi lain, petugas kesehatan pun akan lebih mudah dalam mengonfirmasi kesesuaian data yang terdaftar dengan orang yang datang melakukan vaksin. Penelitian yang digunakan adalah penelitian deskriprif dengan metode observasional dan wawancara. Perancangan sistem ini dilakukan menggunakan web dengan bahasa pemrograman PHP dan database MySQL.
Kata Kunci: registrasi; sistem informasi; vaksin