Prediksi Status Darurat Covid-19 di Yogyakarta Menggunakan Naive Bayes

Meluasnya wabah virus corona di awal tahun 2020 menggemparkan dunia. Mudahnya penyebaran virus tersebut, orang terkonfirmasi positif Covid-19 dengan kasus terkonfirmasi meluas terutama di Daerah Istimewa Yogyakarta (DIY). Tiap kabupaten di Daerah Istimewa Yogyakarta memiliki status tingkat gawat darurat Covid-19 yang berbeda-beda. Hal ini dapat berpengaruh pada status DIY berdasarkan kondisi kasua terkonfirmasi Covid-19. Pada penelitian ini menerapkan prediksi dari ilmu data mining untuk mengklasifikasi status kegawat daruratan Covid-19 di DIY. Pengklasifikasian menggunakan metode Naive Bayes yang diterpkan untuk membantun model berdasarkan dataset pasien yang terkonfirmasi Covid-19. Model yang dibangun dapat memprediksi stastus gawat darurat DIY berdasarkan banyaknya kasus terkonfirmasi yang berada di tiap kabupaten di DIY. Pengolahan data diaplikasikan menggunakan Rapidminer. Hasil penelitian menunjukkan bahwa nilai akurasi mencapai 98,84%

Introduction to the 4.0 Education Revolution for Counseling Guidance Teachers

This community service activity is carried out to provide teachers with an understanding and ability to face the education era 4.0. Training is carried out by combining assignments, discussions, and reflections. The results can increase the knowledge and capacity of the teachers involved in the activity. The increase occurred quite significantly, based on the assessment that has been done. This service is carried out to provide increased understanding and ability in terms of developing constructivist concepts. From the evaluation results, further training is needed regarding the teacher's ability to utilize technology in learning, implement class changes, and use MOOCs in education. Furthermore, this training can also be carried out so that teachers can be more prepared to accept the changes in this educational revolution.

Klasterisasi Negara Pengekspor Beras ke Indonesia Menggunakan Algoritma K-Means Clustering

Beras merupakan bahan makanan utama bagi masyarakat Indonesia, sehingga harus selalu dijaga ketersediaannya. Untuk memenuhi permintaan domestik, pemerintah Indonesia mengambil kebijakan impor beras dari sejumlah negara. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengelompokan karakteristik dari negara-negara yang mengekspor beras ke Indonesia. Penelitian dilakukan melalui penerapan data mining menggunakan algoritma K-Means Clustering. Variabel yang digunakan di dalam penelitian yaitu berat bersih (neto) dan nilai Cost, Insurance, Freight (CIF). Data diolah dan diklasterisasi ke dalam tiga kelompok, mulai dari cluster impor tingkat tinggi, cluster impor tingkat sedang, hingga cluster impor tingkat rendah. Hasil penelitian menunjukkan perolehan nilai berdasarkan tingkatan impor beras dengan dua negara berada pada cluster impor tingkat tinggi, yaitu Vietnam dan Thailand. Kemudian, terdapat tiga negara dengan cluster impor tingkat sedang (Tiongkok, India dan Pakistan), serta enam negara dengan cluster impor tingkat rendah (Amerika Serikat, Taiwan, Singapura, Myanmar, Jepang dan negara-negara lainnya). Analisis data memberikan sejumlah rekomendasi sebagai bentuk dukungan terhadap pemerintah dalam menentukan arah kebijakan impor beras di masa yang akan datang

PERANCANGAN KLASIFIKASI SENTIMEN TWEET MENGENAI COVID-19 PADA TWITTER DI INDONESIA DENGAN METODE VECTOR SPACE MODEL

Sejak awal tahun 2020, dunia dikejutkan dengan pandemi Covid-19, Virus Corona terus menyebar, hingga pada tanggal 19 Oktober 2020 Indonesia ditetapkan sebagai negara nomor satu dengan tingkat kematian tertinggi se-Asia Tenggara, Salah satu kebijakan yang ditempuh pemerintah dengan pemberian vaksinasi kepada seluruh masyarakat. Indonesia  secara gratis. Masyarakat mulai memperbincangkan opini mereka mengenai  PPKM di twitter secara masif. Kemudian opini-opini tersebut yang dimanfaatkan untuk mengetahui sentimen dari masyarakat. Ragam pendapat mengenai vaksinasi ini dimedia sosial twitter mengenai kewajiban vaksinasi terjadi perbedaan pendapat, baik yang setuju maupun yang tidak setuju akan berpengaruh bagi program-program penanganan pandemi corona virus maupun pemulihan ekonominya. Penelitian ini akan mengklasifikasi pendapat pengguna twitter dalam penggunaaan vaksinasi dan akan dibangun dalam sebuah perancangan sistem yang berbasis web, dengan  kombinasi penggunaan  metode Vector Space Model. Tujuan dari penelitian ini  membangun  sistem  untuk  mengklasifikasi  sentimen  positif  dan  negatif mengenai vaksin Covid-19 dengan metode Vector Space Model. Klasifikasi  terhadap  twitter  secara  langsung  mengenai  Covid-19,  dapat diimplemantasikan dengan hasil tweet yang memperlihatkan nilai positif dengan 51.6%. Sistem dapat menjadikan program ini digunakan untuk melakukan klasifikasi dan menganalisa penentuan terhadap data tweet   pada tahun berjala

Menumbuhkan Kemandirian dan Minat Berwirausaha Pada Wanita Tuna Susila di UPT Pelayanan Sosial Wanita Tuna Susila dan Tuna Laras Brastagi

Permasalahan wanita tuna susila kerap kali didapati dalam lingkungan  masyarakat dengan berbagai macam penyebabnya yang sebagian besar adalah disebabkan faktor ekonomi. Hal ini juga terungkap dalam hasil wawancara yang dilakukan terhadap para wanita susila tersebut dimana sebagian besar dari mereka mengungkapkan bahwa penyebab mereka melakukan perbuatan asusila tersebut adalah karena suami yang menelantarkan dan tidak menafkahi mereka, sehingga mereka harus mencari cara untuk menghidupi diri mereka sendiri beserta anak mereka. Mereka juga mengatakan bahwa mereka terpaksa melakukan hal tersebut dikarenakan kebutuhan anak mereka yang sangat penting untuk dicukupi yaitu untuk membeli makanan dan susu. Sehingga hal inilah yang membuat mereka mencari jalan pintas yaitu dengan melakukan perbuatan asusila tersebut. Oleh karena itu diperlukan sebuah solusi untuk mengatasi permasalahan ini, yaitu dengan memberikan sebuah pembinaan mental/psikologi yang dapat menumbuhkan kemandirian serta minat berwirausaha. Hal ini diharapkan akan dapat menjadi bekal bagi mereka untuk dapat menafkahi hidup mereka sendiri sehingga mereka dapat mempunyai penghasilan dan tidak lagi terjerat dalam perbuatan asusila

Analisis Pengaruh Optimizer pada Model CNN untuk Identifikasi Cacat pada Perekat Kemasan

Industri makanan dan minuman yang mengalami peningkatan pesat salah satunya yakni industri produksi tepung terigu. Namun, dalam proses produksi masih mengalami kendala salah satunya klasifikasi kelayakan kemasan produk tepung terigu yang sesuai standard. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh optimizer pada model Convolutional Neural Network dalam mendeteksi hasil kelayakan produk kemasan tepung terigu berdasarkan 2 kondisi yakni cacat atau normal. Area deteksi kemasan dilakukan pada area vertikal kemasan dengan indikasi cacat ditentukan berdasarkan kerusakan pada area perekat kemasan yang menimbulkan keluarnya bercak tepung pada area tersebut. Proses deteksi menggunakan webcam untuk capture image yang kemudian akan dilakukan ekstraksi fitur, reduksi citra, dan classification berdasarkan nilai probabilitas tertinggi. Pada penelitian ini kami mengimplementasikan dan membandingkan optimizer pada model CNN untuk meminimalisir terjadinya overfitting serta menghasilkan akurasi terbaik dalam klasifikasi produk cacat atau normal. Optimizer yang dibandingkan yakni optimizer Adadelta, Adagrad, Adam, Adamax, RMSprop, dan SGD. Dataset berjumlah 250 gambar, 125 gambar merupakan kelas cacat dan 125 gambar lainnya merupakan kelas normal. Sementara itu, split data pada proses training dibagi dengan perbandingan 90% data training dan 10% data validation. Setelah dilakukan pengujian diperoleh hasil training model CNN terbaik yakni menggunakan optimizer Adam dengan validation accuracy sebesar 92.77% dan akurasi testing mencapai 90%.Kata kunci— CNN, Optimizer, Kemasan, Tepung Terigu, Klasifikasi

Analisis Perbandingan metode ARAS dan WP Dalam Penentuan Prioritas Masyarakat Miskin Berdasarkan Sosial Ekonomi

Setiap daerah termasuk Kalimantan Timur dihadapkan pada permasalahan kemiskinan yang harus ditanggapi dengan serius. Pemerintah tak henti berupaya mengatasi masalah kemiskinan ini agar tercipta kondisi masyarakat yang sejahtera. Program bantuan untuk pengentasan kemiskinan merupakan upaya pemerintah dalam menyelesaikan masalah ini. Sistem Pendukung Keputusan dapat membantu pemerintah dalam membuat sebuah keputusan. Pembuatan sistem tersebut dapat menggunakan metode WP atau ARAS dengan bobot kriteria entropy sehingga perlu dianalisis metode yang paling tepat diterapkan. Kriteria keputusan berdasarkan Badan Pusat Statistik Provinsi Kalimantan Timur sebanyak 15 kriteria yaitu pengeluaran per kapita/bulan, status pekerjaan utama, jaminan kesehatan, pernah rawat inap dalam 1 tahun terakhir, pernah tidak menyantap makanan yang sehat dan bergizi, status kepemilikan tempat tinggal, luas lantai rumah, bahan utama atap rumah, bahan utama dinding rumah, bahan utama lantai rumah, sumber air utama MCK, ketersediaan fasilitas MCK, ketersediaan listrik, bahan bakar utama memasak, kepemilikan harta mobil. Hasil uji sensitivitas kedua metode diperoleh tingkat sensitivitas metode WP sebesar 0,005379 dan metode ARAS sebesar -0,118622. Hasil ini menunjukkan bahwa metode WP lebih relevan untuk digunakan dalam mengevaluasi tingkat kesejahteraan masyarakat di Kota Samarinda daripada metode ARAS

Aplikasi Rekrutmen Karyawan Menggunakan Artificial Neural Network dan Flask

Kemajuan dan perkembangan terkini dalam pendekatan strategi berbasis kecerdasan buatan (Artificial Intelligence) telah banyak digunakan dalam berbagai bidang. Salah satu dampak positif dari pendekatan berbasis AI tersebut yaitu dapat meningkatkan keberlanjutan pada organisasi atau perusahaan. Dengan mengadopsi pendekatan strategi berbasis AI, perusahaan dapat meningkatkan pengambilan keputusan, produktivitas, dan kinerja sistem yang lebih baik. Saat ini, sebagian besar perusahaan belum mampu memprediksi kandidat karyawan akan bergabung atau tidak dalam perusahaan melalui proses rekrutmen karyawan. Oleh karena itu, dikembangkanlah sebuah sistem klasifikasi rekrutmen untuk mendukung keputusan pada proses perekrutan agar dapat meningkatkan kualitas sumber daya manusia pada perusahaan. Sistem klasifikasi rekrutmen karyawan ini merupakan sistem yang dapat mengklasifikasikan kandidat karyawan yang memiliki kemungkinan dapat akan bergabung dalam suatu perusahaan menggunakan salah satu pendekatan Data Science. Sistem ini dirancang menggunakan bahasa pemrograman Python serta menggunakan model hasil dari pendekatan prediksi dengan kemampuan interpretasi dari metode Deep Learning. Model pendekatan ini dilatih dengan menggunakan algoritma Artificial Neural Network (ANN) yang akan memberikan klasifikasi terbaik berdasarkan beberapa variabel yang dimiliki oleh kandidat karyawan. Dataset yang digunakan untuk membuat model sebanyak 11018 data yang telah diubah dari yang sebelumnya adalah 8995 data setelah dilakukan preprocessing data. Hasil yang didapat dengan evaluasi confusion matrix mendapatkan akurasi sebesar 78%. Dengan dibuatnya sistem klasifikasi ini, maka diharapkan perusahaan dapat meningkatkan kualitas sumber daya manusia dengan memprediksi kandidat karyawan terbaik yang berkemungkinan akan bergabung dalam perusahaan tersebut

Manajemen Belajar Masa Pandemi Covid-19 Sekolah Bina Satria

Berdasarkan hasil yang diperoleh dalam penelitian ini, maka dapat disimpulkan, Adanya manajemen belajar siswa yang baik dimasa pandemi covid 19 di Smk Bina Satria Medan Kontribusi manajemen belajar siswa di masa pandemi covid 19 terlaksana “baik”. Berdasarkan hasil penelitian tentang manajemen belajar siswa Smk Bina Satria Medan adalah 63% valid, jadi dapat disimpulkan bahwa manajemen belajar siswa di Smk Bina Satria baik

Analisa Tingkat Kepuasan Pelanggan Pada Percetakan Cv. Mega Media Menggunakan Algoritma C4.5

Di Indonesia media cetak dari waktu ke waktu berkembang dengan pesat. Hal tersebut diketahui dengan banyaknya jumlah percetakan jasa yang berdiri. percetakan jasa merupakan usaha yang memproduksi bermacam media cetak seperti spanduk, banner, pamflet dan lain sebagainya. Ada banyak  usaha percetakan yang menawarkan berbagai promo, hadiah, maupun dengan harga yang murah. Jika pelanggan kurang puas dengan hal tersebut semua akan sia-sia. Tujuan dari penelitian ini yaitu  membantu pemilik CV.Mega Media mengetahui tolak ukur kepuasan pelanggan untuk dapat bersaing dengan percetakan yang lain. Peneliti akan menganalisa  mengenai kepuasan pelanggan percetakan dengan atribut nama, jenis kelamin, usia, jenis pesanan, harga, pelayanan, kualitas produk, loyalitas, dan kepuasan. Dengan memanfaatkan teknik data mining  dari ketiga kali pengujian yang telah dilakukan pada dataset kepuasan pelanggan  yang dibagikan kepada 100 pelanggan, dapat di prediksi menggunakan algoritma C4.5 (decision tree)  dengan hasil  akurasi sebesar 93.00%  dengan bantuan tools Rapidminer 9.9. Dengan hasil  tersebut dapat digunakan untuk mengukur tingkat kepuasan pelanggan pada percetakan CV. Mega Media