Abstract:Abstract: Facial recognition is widely used in areas such as video surveillance and database management. Facial images have been used as a preferred biometric feature in many identity recognition systems to obtain good image…
mage results in image segmentation. A good image must pay attention to several factors, namely high resolution, good contrast, image sharpness, consistent colors, lack of noise and appropriate lighting conditions. In this face recognition research, using canny edge detection method for 10 original images paired with 10 other images. The original faces taken are male and female. Canny edge detection has a low error rate in image segmentation compared to other edge detections. The purpose of this study is to determine the edge of the image in I-rat and can display the results of a good segmentation of facial images. The results of the test data with data stored in the database in the study is 1 face image produces 67.69% accuracy and 26.92% and 8 other face images produce 100% accuracy. The average success rate of 10 experiments using image segmentation is 89.461%. In conclusion, the canny edge detection method can provide accurate results in the face recognition process.
Keywords: accuracy; canny edge detection; face recognition; image; segmentation
Abstrak : Pengenalan wajah banyak digunakan dalam diberbagai bidang seperti pengawasan video dan manajemen basis data. Gambar wajah telah digunakan sebagai ciri biometrik yang disukai di banyak sistem pengenalan identitas untuk mendapatkan hasil citra yang bagus dalam segmentasi citra. Citra yang baik harus memperhatikan beberapa faktor yaitu resolusi tinggi, kontras yang baik, ketajaman citra, warna yang konsisten, kurangnya noise dan kondisi pencahayaan yang sesuai. Pada penelitian pengenalan wajah ini, menggunakan metode deteksi tepi canny untuk 10 citra asli yang dipasangkan dengan 10 citra lainnya. Wajah asli yang diambil berjenis kelamin laki-laki dan perempuan. Deteksi tepi canny memiliki tingkat kesalahan rendah dalam segmentasi citra dibandingkan dengan deteksi tepi lainnya. Tujuan dari penelitian ini adalah menentukan tepi gambar secara akurat dan dapat menampilkan hasil segmentasi citra wajah yang baik. Hasil dari data uji dengan data yang tersimpan di database dalam penelitian adalah 1 citra wajah menghasilkan akurasi 67,69% dan 26,92% dan 8 citra wajah lainnya menghasilkan akurasi 100%. Rata-rata tingkat keberhasilan dari 10 kali percobaan dengan menggunakan segmentasi citra adalah 89,461%. Kesimpulan, metode deteksi tepi canny dapat memberikan hasil yang akurat dalam proses pengenalan wajah.
Kata Kunci : akurasi; deteksi tepi canny; citra; pengenalan wajah; segmentasi
Abstract:Abstract: Halodoc is an ICT that supports access to health service facilities, with various facilities such as consultations with doctors, purchasing medicines, making appointments with hospitals, as well as several other…
r health support facilities. This research is based on calculations using the Customer Satisfaction Index (CSI) method to determine the overall level of customer satisfaction with an approach that considers the level of importance of product or service attributes as measured by an importance scale (Importance), a satisfaction/performance level scale (Performance) and the question indicators include usability, information quality, interaction quality, then the satisfaction level criteria are obtained with a CSI value of 61.29%, meaning that the patient gives the criteria as being quite satisfied with Halodoc services. Keywords: CSI, halodoc, patient
Abstrak: Halodoc merupakan TIK yang mendukung akses fasilitas pelayanan kesehatan, dengan berbagai fasilitas yang dimiliki seperti konsultasi dengan dokter, pembelian obat, buat janji dengan rumah sakit, serta beberapa fasilitas pendukung kesehatan lainnya. Penelitian ini berdasarkan perhitungan menggunakan metode Customer Satisfaction Index (CSI) untuk menentukan tingkat kepuasan pelanggan secara menyeluruh dengan pendekatan yang mempertimbangkan tingkat kepentingan dari atribut-atribut produk atau jasa yang diukur dengan skala tingkat kepentingan (Importance), skala tingkat kepuasan/kinerja (Performance) dan indikator pertanyaan meliputi usability, information quality, interaction quality maka diperoleh kriteria tingkat kepuasan dengan nilai CSI 61.29% artinya bahwa pasien memberikan kriteria cukup puas terhadap layanan Halodoc.
Kata kunci: CSI, halodoc, pasien
Abstract:Abstract: The service dramatically affects the number of guests staying at the hotel. Bali is the most visited tourist area by foreign tourists. Therefore, improved service is crucial for determining the rating level of…
a hotel. This research aims to combine two data mining algorithms: clustering and classification. This research is expected to contribute to hospitality in improving the best services for tourists, especially in the City of Bali. Clustering algorithms are used to group the best number of hotels based on the four clusters selected from the k-means clustering algorithm. The classification algorithm using C4.5 determines the factors most dominant in determining the hotel rating level based on the gain ratio. The data used in this study results from observations on the website agoda.com in Bali of 51 data. The results of this study explained that cluster_0 is the highest-rated cluster, with a total number of 19 hotels found in claster_0. Data cluster0 is used for classification analysis using a decision tree, and the most dominant factor is the service factor, with an accuracy of 80%.
Keywords: data mining; kmeans; decision tree; hotel; bali;
Abstrak: Pelayanan sangat mempengaruhi jumlah pengunjung yang menginap dihotel. Bali merupakan daerah wisata paling banyak dikunjungi oleh wisatawan mancanegara. Oleh karena itu, peningkatan pelayanan sangat penting untuk penentuan level rating dari hotel. Tujuan dari penelitian ini untuk menggabungkan dua algoritma data mining yaitu clustering dan klasifikasi. Dengan penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi bagi perhotelan dalam meningkatkan pelayanan yang terbaik bagi wisatawan khususnya di Kota Bali. Algoritma Clustering digunakan untuk mengelompokkan dari jumlah hotel yang terbaik berdasarkan empat cluster yang dipilih dari algoritma clustering berupa k-means. Algoritma klasifikasi menggunakan C4.5 digunakan untuk mengetahui faktor apa yang paling dominan dalam menentukan level rating hotel berdasarkan gain ratio. Data yang digunakan dalam penelitian ini hasil observasi di website agoda.com di bali sebanyak 51 data. Hasil dari penelitian ini menjelaskan dataset cluster_0 merupakan cluster rating tertinggi dengan jumlah 19 hotel yang terdapat di cluster_0. Data cluster_0 digunakan untuk analisis klasifikasi menggunakan decesion tree, didapat faktor yang paling dominan adalah faktor layanan dengan nilai akurasi sebesar 80%.
Kata kunci: data mining; kmeans; decision tree; hotel; bali;
Abstract:Abstract: Toko Anda v7 is a shop that sells office stationery and school teaching aids. One of the items frequently ordered at Toko Anda v7 is educational teaching aids (APE). So that shop activities can continue to run,…
suppliers have a very important role, for this reason the supplier selection process is one of the important decisions that must be taken by the shop. However, this is a problem because each supplier has its own advantages and disadvantages. To help Toko Anda v7 in choosing suppliers, a decision support system was designed. The decision support system is able to provide alternative decision options that can be chosen by decision makers in Toko Anda v7 in determining suppliers of educational teaching aids. The method used in the decision selection process in this decision support system is Weighted Product (WP). Calculations using the Weighted Product (WP) method are able to provide decisions with fast and efficient calculations. The results of designing this decision support system are able to provide a ranking of alternative suppliers based on predetermined criteria.
Keywords: Decision Support System; Supplier; Weighted Product
Abstrak: Toko Anda v7 adalah toko yang bergerak dalam penjualan alat tulis kantor dan alat peraga sekolah. salah satu barang yang sering dipesan di Toko Anda v7 adalah alat peraga edukatif (APE). agar aktivitas toko tetap dapat berjalan suplier memiliki peran yang sangat penting, untuk itu proses pemilihan suplier menjadi salah satu keputusan yang penting yang harus diambil oleh toko. namun hal tersebut menjadi masalah karena setiap suplier memiliki kelebihan dan kekurangan masing-masing. untuk membantu Toko Anda v7 dalam memilih suplier maka dirancanglah sebuah sistem penunjang keputusan. sistem penunjang keputusan mampu memberikan pilihan alternatif keputusan yang bisa dipilih oleh pembuat keputusan di Toko Anda v7 dalam menentukan suplier alat peraga edukatif. metode yang digunakan dalam proses pemilihan keputusan di sistem penunjang keputusan ini adalah Weighted Product (WP). Perhitungan dengan metode Weigthted Product (WP) mampu memberikan keputusan dengan perhitungan yang cepat dan efisien. hasil dari perencangan sistem penunjang keputusan ini mampu memberikan perangkingan alternatif suplier berdasarkan kriteria-kriteria yang telah ditentukan.
Kata kunci: Pemasok; Sistem Penunjang Keputusan; Weighted Product
Abstract:Abstract: Unemployment is a global economic issue that directly impacts human life in both developed and developing countries, especially in Indonesia, which, if ignored, will severely impact society's social dynamics. To…
o overcome this problem, forecasts are made so that later, the government can take policies to control and suppress the unemployment growth rate. This research aims to predict unemployment in Indonesia in 2023 using the Weighted Moving Average method, widely used to determine the trend of a time series, which is part of one of the Time Series methods that gives different weights. The dataset used was obtained from the Central Statistics Agency (BPS) relating to unemployment data from 2000 to 2022 (23 years). To analyze the level of accuracy of the results of this unemployment forecast using the MAD, MSE, and MAPE methods. This research concludes that the Weighted Moving Average method can be applied in predicting unemployment in Indonesia in 2023. The results of this research are a prediction of the number of unemployed in Indonesia, as many as 8,874,942 people at a weight value of 3 (three) where the accuracy of the MAD value is 745786.1833, the MSE value is 948402050986.3 and MAPE is 8.28%.
Keywords: forecasting; unemployment; weigth moving average; indonesia
Abstrak: Pengangguran menjadi isu ekonomi global yang berdampak secara langsung terhadap tingkat kehidupan manusia di negara-negara yang sudah maju maupun yang sedang berkembang khususnya di negara Indonesia, yang jika diabaikan akan berdampak serius terhadap dinamika sosial masyarakat. Untuk mengatasi permasalahan tersebut dibuatlah peramalan agar nantinya pemerinta dapat mengambil kebijakan dalam mengendalikan dan menekan angka pertumbuhan pengangguran tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi pengangguran di Indonesia pada tahun 2023 menggunakan metode Weighted Moving Average dimana metode ini banyak digunakan untuk menentukan trend dari suatu deret waktu yang merupakan bagian dari salah satu metode Time Series yang memberikan bobot yang berbeda-beda. Adapun dataset yang digunakan diperoleh dari Badan Pusat Satatistik (BPS) berkaitan dengan data pengangguran dari tahun 2000 sampai dengan tahun 2022 (selama 23 tahun). Untuk menganalisa tingkat akurasi dari hasil peramalan pengangguran ini memakai metode MAD, MSE, dan MAPE. Kesimpulan dari penelitian ini yaitu dapat diterapkannya metode Weighted Moving Average dalam memprediksi pengangguran di Indonesia pada tahun 2023. hasil dari penelitian ini berupa prediksi jumlah pengangguran di Indonesia sebanyak 8.874.942 orang pada nilai bobot 3 (tiga) dimana akurasi nilai MAD sebesar 745786,1833, nilai MSE sebesar 948402050986,3 dan MAPE sebesar 8,28 %.
Kata kunci: peramalan; pengangguran; weigth moving average; indonesia
Abstract:Abstract: Weighted Product (WP) Methodology Implementation System for Employee Recruitment at PT. Web-Based XYZ conducted research on decision support systems with a website platform for PT. XYZ. The data collection method…
od was carried out for research using the literature study method from existing theories, interviews, several discussions as well as questions and observations at research sites. Using the Weighted Product (WP) Methodology aims to provide a solution to the problems that exist at PT. XYZ, for the basis of a computational assessment. PT assistant system. XYZ to conduct elections in determining employees who are selected from the best of all existing candidates. As well as the selection presented in the system. Research shows that this website system can make it easier for PT. XYZ to make selections in choosing prospective employees with specifications with the help of the Weighted Product (WP) methodology. So it can be said that the values and results that can be displayed still provide eligibility and suitability of the system that can be applied the same as the manual system that runs for the selection of new PT employees. XYZ.
Keywords: Methodology Weighted Product; SPK; Website; Warehouse
Abstrak: Sistem Penerapan Metodologi Weighted Product (WP) Untuk Penerimaan Karyawan di PT. XYZ Berbasis Web melakukan riset tentang sistem pendukung keputusan dengan platform website untuk PT. XYZ. Metode pengambilan data-data dikerjakan untuk riset me-manfaatkan metode studi pustaka dari teori-teori yang ada, wawancara beberapa diskusi serta pertanyaan dan observasi ke tempat riset. Menggunakan Metodologi Weighted Product (WP) bertujuan agar memberikan solusi dari masalah yang ada pada pada PT. XYZ, untuk dasar penilaian secara perhitungan. Sistem pembantu PT. XYZ agar melakukan pemilihan dalam menentukan karyawan yang terpilih dari yang terbaik dari semua kandi-dat yang ada. Serta penseleksian disajikan dalam sistem. Pada riset menampilkan kalua sistem website ini bisa memudahkan PT. XYZ untuk melakukan pemilihan dalam memilih calon karyawan dengan spesifikasi oleh bantuan metodologi Weighted Product (WP). Jadi bisa dikatakan kalau nilai dan hasil dapat ditampilkan masih memberikan kelayakan serta kecocokan sistem dapat diterapkan sama seperti manual sistem yang berjalan untuk seleksi karyawan baru PT. XYZ.
Kata kunci: Metodologi Weighted Product; SPK; Website; Warehouse
Abstract:Abstract: Sales of products that are frequently sold and new products at HNI Range fluctuate, namely sometimes increasing and sometimes decreasing. This is because consumers often move to other stockists because the product…
uct they want is not available, whereas if they have to buy, they must pre-order and wait a few days. This problem had an impact on product stock control which could not be predicted properly by HNI Kisaran. The purpose of this study is to apply the Single Exponential Smoothing method for forecasting product sales at HNI Kisaran based on the data obtained. The research method used in this research is qualitative research which is research that only collects data and explains descriptively/narratively without having to be processed by statistical tests. This research will only utilize data obtained from research sites and input them without changing anything. Manual calculation results and computerized calculation results have the same results. Using the Single Exponential Smoothing method can help HNI Kisaran to determine the amount of product that must be provided in order to be able to meet customer demand.
Keywords: forecasting; product; single exponential smoothing
Abstrak: Penjualan produk yang sering terjual dan produk baru di HNI Kisaran mengalami fluktuasi yaitu kadang kala meningkat dan kadang kala menurun. Hal ini disebabkan karena konsumen sering berpindah-pindah ke Stockis lainya dikarenakan produk yang diinginkan tidak ada sedangkan jika harus membeli, harus melakukan Pre Order terlebih dahulu dan menunggu beberapa hari. Masalah tersebut berdampak pada pengendalian stok produk yang tidak dapat diprediksi dengan baik oleh pihak HNI Kisaran. Tujuan penelitian ini adalah menerapkan metode Single Exponential Smoothing untuk peramalan penjualan produk di HNI Kisaran berdasarkan data yang diperoleh. Metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah penelitian kualitatif yang merupakan penelitian yang hanya mengumpulkan data dan menjelaskan secara deskripstif/narasi tanpa harus diolah dengan pengujian statistik. Penelitian ini hanya akan memanfaatkan data yang diperoleh dari tempat riset dan menginputkannya tanpa mengubah apapun. Hasil perhitungan manual dan hasil perhitungan komputerisasi memiliki hasil yang sama. Menggunakan metode Single Exponential Smoothing dapat membantu pihak HNI Kisaran untuk menentukan jumlah produk yang harus disediakan agar mampu memenuhi permintaan pelanggan.
Kata kunci: peramalan; produk; single exponential smoothing
Abstract:Abstract: Rokan Hulu Regency is one of the regencies in Riau Province and has 2 large rivers, namely the Rokan Kanan River and the Rokan Kiri River. When the level of rainfall is high, the river flow overflows and causes…
flooding in several sub-districts. Climate change that is happening has an impact on changes in rainfall patterns, to overcome the impacts of climate change Rokan Hulu Regency needs to take early steps before a flood disaster occurs. The method used in processing the data is the backpropagation method and data processing using the Matlab software. Data processing was carried out on rainfall data for the last 6 years, from 2015 to 2020, which was sourced from the Rokan Hulu Regency Statistics Agency. Rainfall data from 2015 to 2019 is used as input data, while 2020 is the target. The data processing stage begins with data normalization and determining network training parameters. Artificial neural network research was carried out on rainfall data with a 5-5-1 architecture. The results of testing the rainfall data show prediction results with high accuracy, where the average accuracy rate reaches 98.17% with the highest accuracy of 99.99% while the lowest accuracy is 91.53%. The prediction results show a fairly high level of accuracy so that they can be used as evaluation material.
Keywords: artificial neural network; backpropagation; prediction; rainfall
Abstrak: Kabupaten Rokan Hulu merupakan salah satu kabupaten yang berada di Provinsi Riau dan memiliki 2 aliran sungai besar yaitu sungai rokan kanan dan sungai rokan kiri. Ketika tingkat curah hujan tinggi aliran sungai meluap dan menyebabkan banjir beberapa kecamatan. Perubahan iklim yang terjadi memberikan dampak pada perubahan pola curah hujan, untuk menanggulangi dampak perubahan iklim Kabupaten Rokan Hulu perlu melakukan langkah-langkah dini sebelum terjadi bencana banjir. Metode yang digunakan dalam mengolah data yaitu metode backpropagation dan pengolahan data menggunakan software Matlab. Pengolahan data dilakukan pada data curah hujan selama 6 tahun terakhir yaitu dari tahun 2015 sampai dengan 2020 yang bersumber dari Badan Statistik Kabupaten Rokan Hulu. Data curah hujan tahun 2015 sampai dengan tahun 2019 sebagai data input sedangkan tahun 2020 sebagai target. Tahapan pengolahan data diawali dengan melakukan normalisasi data dan menentukan parameter pelatihan jaringan. Penelitian jaringan saraf tiruan dilakukan pada data curah hujan dengan arsitekur 5-5-1. Hasil pengujian terhadap data curah hujan menunjukkan hasil prediksi dengan akurasi yang tinggi, dimana tingkat akurasi rata-rata mencapai 98,17% dengan akurasi tertinggi sebesar 99,99% sedang akurasi terendah sebesar 91,53%. Hasil prediksi menunjukkan tingkat akurasi yang cukup tinggi sehingga dapat digunakan sebagai bahan evaluasi.
Kata kunci: backpropagation; curah hujan; jaringan saraf tiruan; prediksi
Abstract:Abstract: The poor community is a condition in which the community does not have adequate facilities and infrastructure and an adequate environment, with the quality of housing and settlements far below the eligibility standard…
tandard and uncertain livelihoods covering all multidimensional dimensions. The Pasiran Village Office, Sei Dadap District, is one of the agencies located in the Pasiran area, Sei Kamah. Where the Pasiran Village Hall Office carries out activities to distribute assistance to village communities who are declared to be underprivileged or have low incomes below 3.5 million. With such a large number of village people, an in-depth analysis is needed to determine which poor people are entitled to receive Non-Cash Food Assistance from the government. The solution to this problem is to use data mining with the Naïve Bayes algorithm for data classification. Data mining is the science of extracting information by utilizing data sets to obtain valuable information with a large enough data size through the process of extracting data or filtering data. The classification application uses the naïve Bayes algorithm used at the Pasiran Village Office to produce a classification of beneficiaries, namely Worthy and Unworthy based on the attributes of Citizenship, Family Group, ASN Status, and Having a Healthy Family Card.
Keywords: data mining; naïve bayes; classification, beneficiary
Abstrak: Masyarakat miskin merupakan suatu kondisi dimana keadaan masyarakat yang tidak memiliki sarana dan prasarana serta lingkungan yang memadai, dengan kualitas perumahan dan pemukiman yang jauh dibawah standar kelayakan serta mata pencaharian yang tidak menentu yang mencakup seluruh multidimensi. Kantor Balai Desa Pasiran Kecamatan Sei Dadap merupakan salah satu instansi yang berada di daerah Pasiran, Sei Kamah. Dimana Kantor Balai Desa Pasiran melakukan kegiatan pembagian bantuan terhadap masyarakat desa yang dinyatakan kurang mampu atau memiliki penghasilan rendah dibawah 3,5 juta. Dengan jumlah masyarakat desa yang begitu banyak, diperlukan analisis yang mendalam untuk menentukan masyarakat tidak mampu yang berhak untuk mendapatkan Bantuan Pangan Non Tunai dari pemerintah. Solusi dari permasalahan tersebut adalah menggunakan data mining dengan algoritma naïve bayes untuk klasifikasi data. Data mining merupakan suatu ilmu untuk menggali informasi dengan memanfaatkan kumpulan data untuk mendapatkan berbagai informasi yang berharga dengan ukuran data yang cukup besar melalui proses penggalian data atau penyaringan data. Aplikasi klasifikasi menggunakan algoritma naïve bayes yang terapkan pada Kantor Balai Desa Pasiran menghasilkan klasifikasi warga penerima bantuan yaitu Layak dan Tidak Layak berdasarkan atribut Kewarganegaraan, Golongan Keluarga, Status ASN dan Memiliki Kartu Keluarga Sehat.
Kata kunci: data mining; naïve bayes; klasifikasi, penerima bantuan
Abstract:Abstract : In building community economic independence, each year DISKOPDAGIN provides micro business loans sourced from the Asahan Regency Regional Revenue and Expenditure Budget (APBD) funds which aim to help strengthen…
n capital for micro business actors. However, in providing micro business credit, certain conditions or criteria are required so that the DISKOPDAGIN can determine whether the customer receiving the micro business loan is eligible to receive credit or not. The problem that is often faced by the Department of Industry and Trade at this time is the difficulty in making decisions to determine recipients of micro business loans. The purpose of this research is to facilitate the Department of Industry and Trade in selecting micro business credit customers. The Simple Additive Weighting (SAW) method in this study aims to select the best alternative from a number of alternatives to be used based on specified criteria. The results of this study are micro business credit decision support systems, where the application of this system shows that the results of the ranking process with the SAW method are the same if calculated manually. The calculation uses 7 criteria where the highest alternative is the Asmah alternative (A7) with a preference value of 1.
Keywords: decision support system; micro business credit; simple additive weighting;
Abstrak: Dalam membangun kemandirian ekonomi masyarakat, tiap tahunnya DISKOPDAGIN mengadakan kredit usaha mikro yang bersumber dari dana Anggaran Pendapatan dan Belanja Daerah (APBD) Kabupaten Asahan yang bertujuan untuk membantu penguatan modal kepada pelaku usaha mikro. Namun dalam memberikan kredit usaha mikro juga mempunyai syarat-syarat atau kriteria tertentu agar pihak DISKOPDAGIN dapat menentukan apakah nasabah penerima kredit usaha mikro tersebut layak menerima kredit atau tidak. Permasalahan yang sering dihadapi oleh pihak DISPERINDAG saat ini ialah kesulitan dalam mengambil keputusan untuk menentukan penerima kredit usaha mikro. Tujuan dari penelitian ini untuk memudahkan pihak DISPERINDAG dalam menyeleksi nasabah kredit usaha mikro. Metode Simple Additive Weighting (SAW) dalam penelitian ini bertujuan untuk menyeleksi alternatif terbaik dari sejumlah alternatif yang akan digunakan berdasarkan kriteri yang ditentukan. Hasil penelitian ini sistem pendukung keputusan kredit usaha mikro, dimana penerapan sistem ini menunjukkan bahwa hasil dari proses perangkingan dengan metode SAW sama jika dihitung secara manual. Perhitungan menggunakan 7 kriteria dimana alternatif yang tertinggi adalah alternatif Asmah (A7) dengan nilai preferensi 1.
Kata Kunci: kredit usaha mikro; sistem pendukung keputusan; simple additive weighting;