Credit Risk Analysis With Extreme Gradient Boosting and Adaptive Boosting Algorithm

Credit Risk Analysis digunakan untuk mengenali resiko terhadap pinjaman untuk mencegah penunggakan pembayaran utang. Pemberian uji kelayakan pinjaman dapat di analisis menggunakan model klasifikasi. Untuk menghasilkan model credit risk analysis yang sesuai, penulis mengajukan Algoritma Extreme Gradient Boosting (XGBoost) dan Adaptive Boosting (AdaBoost). Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data pinjaman platform Peer to Peer (P2P) Lending. Penelitian ini menerapkan data preprocessing yang bertujuan untuk menghasilkan data yang lebih baik dan melakukan analisis terhadap data. Analisis dilakukan berdasarkan fitur yang dimiliki oleh peminjam menggunakan algoritma klasifikasi berdasarkan historical data pinjaman peminjam. Fitur yang digunakan seperti jumlah pinjaman yang diajukan, total pinjaman yang ditawarkan, jumlah pembayaran pinjaman, jangka waktu pembayaran, suku bungan pinjaman, jumlah angsuran dan lain lain. Jumlah fitur sebelum dilakukan data reduksi 136 dan setelah direduksi 34 fitur.  Fitur tersebut digunakan pada penerapan algoritma XGBoost dan AdaBoost untuk menghasilkan klasifikasi good borrower dan bad borrower. Penulis menggunakan metode evaluasi kurva ROC dan nilai AUC untuk menilai performa dari kedua algoritma. Pada kurva ROC, nilai AUC dari algoritma XGBoost 0,92 dan nilai AUC dari algrithma AdaBoost adalah 0,89. Berdasarkan perbandingan nilai AUC tersebut dapat disimpulkan algoritma XGBoost menghasilkan klasifikasi yang lebih baik untuk model klasifikasi pemberian pinjaman

Deteksi Aspek Review E-Commerce Menggunakan IndoBERT Embedding dan CNN

Dengan semakin berkembangnya teknologi informasi, maka muncul istilah e-commerce dalam dunia bisnis. Pada e-commerce ada fitur review, pelanggan dapat memberikan review berupa teks, gambar, dan bintang. Review tersebut merupakan opini dari pelanggan terkait barang yang dibeli. Tetapi pada kebanyakan e-commerce tidak ada fitur kategori terkait review hal ini membuat calon pembeli kesusahan dalam menganalisa secara manual. Aspect-based sentiment analysis (ABSA) merupakan solusi dari permasalahan tersebut. ABSA memiliki tiga tugas salah satunya Aspect Category Detection yang memiliki fungsi untuk menggabungkan review pelanggan menjadi beberapa aspek dimana aspek-aspek tersebut sudah didefinisikan terlebih dahulu. Cukup banyak penelitian terkait Aspect Category Detection dengan mengunakan machine learning. Dari beberapa metode yang diuji, Convolutional Neural Network (CNN) merupakan metode terbaik. Selain itu penggunaan BERT sebagai word embedding menghasilkan output yang bagus baik dari pada word embedding konvensional. Penelitian ini menggunakan dataset dari e-commerce Bukalapak dengan 3114 review dan 6 aspek (Akurasi, Pengiriman, Kualitas, Harga, Pengemasan, dan Pelayanan). Berdasarkan ujicoba dengan menggunakan IndoBERT sebagai word embedding dan CNN untuk deteksi aspek, maka didapatkan akurasi sebesar 94,86%. Dengan demikian model tersebut dapat digunakan untuk deteksi aspek. Selain itu, metode CNN mendapatkan hasil yang lebih baik dari pada metode LSTM

Studi Klasifikasi Gerakan Semaphore menggunakan Fuzzy Mamdani dari Data IMU Sensor

Sering dijumpai di komunikasi antar kapal dan dikepramukaan penggunaan bendera semaphore untuk media komunikasi jarak jauh. Pembelajaran semaphore umumnya dilakukan secara manual dan menggunakan pendeteksian dengan citra digital. Namun keduanya memiliki keterbatasan yaitu ketersediaan tenaga ahli/tutor dan permasalahan pencahayaan. Mengingat pentingnya semaphore untuk komunikasi jarak jauh maka ahli semaphore memerlukan guidance system yang dapat menilai gerakan latihan. Penelitian ini menggunakan fuzzy logic dengan mamdani inference system. Metode yang digunakan adalah memasang sensor inersial pada kedua pergelangan tangan untuk mendapatkan data sudut gerakan tangan. Sensor inersial yang digunakan menghasilkan tiga sudut orientasi yaitu roll, pitch, dan yaw; namun dalam penelitian ini digunakan sudut roll. Gerakan semaphore pada penelitian ini berporos hanya pada satu sumbu sehingga data sudut roll yang digunakan untuk analisis. Sensor inersial secara nirkabel memberikan data ke komputer yang telah berisi perangkat lunak fuzzy system. Pada dasarnya gerakan semaphore memiliki delapan titik sudut, namun dalam penelitian ini telah ditemukan metode baru menggunakan lima area untuk mengelompokkan sudut kedua tangan. Pengelompokan pada lima area bermanfaat untuk penciptaan rule fuzzy. Output fuzzy berupa skor sesuai atau tidak sesuai. Eksperimen menggunakan lima orang subjek yang diminta melakukan delapan karakter yang mewakili huruf A-Z, dan spasi. Hasil pengujian menunjukkan sistem berhasil mendeteksi gerakan dengan akurasi 67.5%. Hasil umpan balik analisis menunjukkan bahwa kedepannya diperlukan sebuah sensor yang dapat mendeteksi kemiringan torso untuk mengkompensasi postur tubuh yang kurang tegak saat subjek melakukan eksperimen

Pengembangan Aplikasi Human Resource Management pada PT. HJMB Menggunakan JS, React Native, dan GraphQL

Sumber daya manusia sudah menjadi salah satu elemen terpenting dalam suatu perusahaan. Akan tetapi untuk mengelola sumber daya manusia yang sudah terbilang banyak dalam suatu perusahaan, Tentu saja hal itu sudah menjadi suatu masalah bagi perusahaan. Untuk mengatasi masalah tersebut perusahaan membuat sebuah divisi HRD (Human Resource Division) untuk membantu dalam melakukan pengelolaan sumber daya manusia yang terdapat di perusahaan. Untuk itu dikembangkan aplikasi yang membantu perusahaan dalam melakukan pengelolaan sumber daya manusia. Pada aplikasi ini, akan terdapat fitur pencatatan kinerja karyawan yang dulunya masih menggunakan cara konvensional menggunakan kertas dalam pelaporan sehingga dapat menimbulkan beberapa resiko seperti hilang atau rusaknya pencatatan pelaporan yang dilakukan oleh karyawan. Uji coba yang dilakukan yaitu compability, usability dan functional testing, dengan hasil 52,8% pengguna menjawab mudah dan 30,6% oengguna menjawab sangat mudah dalam menggunakan aplikasi ini. Hasil pengujian compatibility juga menunjukkan aplikasi dapat berjalan dengan baik di berbagai jenis perangkat Android

ISO/IEC 25010 : Analisis Kualitas Sistem E-learning sebagai Media Pembelajaran Online

Pandemi COVID-19 berpengaruh pada sektor pendidikan, sehingga terjadi perubahan pada sistem pembelajaran yaitu dari tatap muka menjadi daring (online). Institusi PQR merupakan perguruan tinggi yang menggunakan e-learning sejak adanya pandemi COVID-19 untuk memudahkan aktivitas pembelajaran hingga sekarang. Sistem e-learning dapat membantu tenaga pendidik untuk merencanakan, mengelola, menyampaikan, dan melacak proses pembelajaran serta pengajaran. Melihat peran e-learning yang sangat potensial di bidang pendidikan, maka e-learning sebaiknya memenuhi kriteria kualitas suatu perangkat lunak. Sebagaimana kualitas perangkat lunak yang baik dapat merepresentasikan kesuksesan dari implementasi perangkat lunak. Maka dari itu kualitas perangkat lunak harus selalu dijaga supaya memenuhi kebutuhan pengguna dan dapat meningkatkan kualitas pendidikan di Institut PQR. Untuk mengetahui kualitas sistem e-learning sebagai media pembelajaran online, peneliti melakukan analisis terhadap kualitas sistem e-learning menggunakan ISO/IEC 25010 yang berfokus pada dimensi Software Product Quality. Kemudian peneliti menggunakan metode kuantitatif yang didukung dengan teknik analisis statistik deskriptif untuk merepresentasikan kondisi kualitas sistem menurut pengguna. Hasil penelitian menyatakan bahwa kualitas sistem e-learning Institut PQR sudah memenuhi standar ISO/IEC 25010 yaitu dengan rata-rata persentase sebesar 73,85%. Kualitas sistem dengan persentase tertinggi terdapat pada karakteristik Portability dengan persentase sebesar 82,75% dan persentase paling rendah terdapat pada karakteristik Security dengan persentase 68,11%. Meskipun demikian, terdapat beberapa subkarakteristik yang memerlukan perbaikan, diantaranya pada subkarakteristik Functional Appropriateness, Time Behavior, User Interface Aesthetics, Maturity, Non-repudiation, Modularity, dan Analysability

Model Deteksi Kebakaran Hutan dan Lahan Menggunakan Transfer Learning DenseNet201

Kebakaran hutan dan lahan di Indonesia merupakan peristiwa yang sering terjadi dan menimbulkan kerugian yang signifikan dalam bidang kesehatan, ekologi, dan sosial. Faktor manusia dan alam berperan dalam memicu terjadinya kebakaran ini. Namun, penanganan kebakaran hutan dan lahan masih menghadapi kendala dalam memprediksi lokasi titik panas secara akurat, sehingga pengendalian yang optimal sulit dilakukan. Oleh karena itu, diperlukan pengembangan sistem cerdas untuk mendeteksi kebakaran hutan dan lahan dengan lebih efektif. Penelitian ini bertujuan untuk menciptakan sebuah model yang mampu mendeteksi kebakaran hutan dan lahan dengan menggunakan pendekatan transfer learning, dengan memanfaatkan arsitektur DenseNet201 guna meningkatkan akurasi deteksi. Dataset yang digunakan dalam penelitian ini berasal dari Fire Forest Dataset pada situs Kaggle. Proses ekstraksi fitur dilakukan menggunakan arsitektur DenseNet201, dan model yang dihasilkan diuji dengan menggunakan metode confusion matrix untuk mengklasifikasikan gambar menjadi dua kelas, yaitu kelas api dan non-api. Melalui pelatihan menggunakan arsitektur DenseNet201, diperoleh model yang efektif dalam mendeteksi kebakaran hutan dan lahan. Hasil pengujian dengan menggunakan data uji sebanyak 380 data menunjukkan tingkat akurasi sebesar 99% dalam mengenali gambar kebakaran hutan dan lahan. Penelitian ini memberikan kontribusi penting dalam pengembangan teknologi deteksi kebakaran hutan dan lahan. Penggunaan pendekatan transfer learning dengan arsitektur DenseNet201 memiliki potensi untuk meningkatkan akurasi deteksi kebakaran yang lebih baik. Diharapkan penelitian ini dapat memberikan landasan bagi pengembangan sistem cerdas yang lebih canggih dan efektif dalam mengatasi masalah kebakaran hutan dan lahan, serta melindungi lingkungan dan kesehatan masyarakat di Indonesia

Algoritma Random Forest pada Prediksi Status Kredit Usaha Rakyat untuk Mengurangi Nonperforming Loan Rate

Program Kredit Usaha Rakyat (KUR) adalah salah satu program pemerintah Indonesia dalam meningkatkan akses pembiayaan kepada Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM) yang disalurkan melalui lembaga keuangan dengan pola penjaminan. Dana penyaluran KUR 100% berasal dari dana lembaga keuangan penyalur KUR. Pemerintah memberikan subsidi berupa pembayaran penjaminan kredit yang menjamin kredit sebesar 70% dari nilai total kredit yang ditetapkan dan 30% sisanya ditanggung lembaga keuangan salah satunya adalah bank. Mempertahankan non performing loan (NPL) rate yang rendah sangat penting untuk mencegah terjadinya pembentukan biaya pencadangan kerugian yang akan mengurangi keuntungan bank. Memprediksi variabel yang berpengaruh terhadap macetnya KUR diperlukan untuk mencegah kredit macet terutama pada tahap awal pemberian kredit. Belum terdapat penelitian untuk memprediksi kredit macet pada KUR menggunakan machine learning. Penelitian ini bertujuan agar Bank dapat melakukan prediksi dengan pendekatan machine learning dan mengetahui kontribusi variabel yang mempengaruhi KUR macet. Teknik SMOTE juga digunakan dalam penelitian untuk mengatasi ketidakseimbangan data. Hasil yang diperoleh menunjukkan bahwa klasifikasi random forest memberikan akurasi lebih tinggi dari regresi logistik yaitu sebesar 88% pada data uji. Urutan tingkat kepentingan dari kontribusi variabel yang mempengaruhi macet pada KUR adalah status restrukturisasi kredit, ketersediaan debt service payment account, unit operasional pemroses kredit, dan sektor usaha dapat menjadi dasar Bank untuk menganalisis profil resiko proses KUR baru sehingga dapat menurunkan potensi kredit bermasalah kedepannya dan menekan NPL rate

Perencanaan Arsitektur Sistem Informasi pada PT. XYZ dengan Menggunakan Pendekatan TOGAF ADM

Pemanfaatan teknologi yang ada pada perusahaan sangatlah penting agar strategi bisnis dengan strategi IT dapat diseleraskan, dengan cara menerapkan Enterprise Architecture berdasarkan pendekatan The Open Group Architecture Framework (TOGAF) Architecture Development Method (ADM). Pada PT. XYZ, belum memiliki sebuah Arsitektur Sistem Informasi sehingga dapat memicu proses bisnis yang berjalan lambat. Dengan menerapkan Enterprise Architecture (EA) berdasarkan pendekatan The Open Group Architecture Framework (TOGAF) Architecture Development Method (ADM) perusahaan dapat menyelaraskan strategi bisnis dan strategi IT yang sesuai untuk kebutuhan dari perusahaan tersebut serta menghasilkan sebuah usulan atau rekomendasi kebutuhan dari perusahaan. Hasil penelitian ini merupakan analisis perencanaan dan usulan dari Enterprise Architecture (EA) dengan menggunakan Preliminary Phase dan 3 (tiga) fase pada The Open Group Architecture Framework (TOGAF) Architecture Development Method (ADM) v9.2 yakni Phase A: Architecture Vision, Phase B: Business Architecture, dan Phase C: Information System Architecture

Implementasi Metode Fuzzy Analytica Hierarchy Process (FAHP) Dalam Penentuan Bobot Seleksi Mahasiswa Program Pendidikan Dokter Spesialis

Tujuan dari penelitian ini adalah mengimplementasi metode Fuzzy Analytical Hierarchy Process (F-AHP) dalam menentukan bobot penerimaan mahasiswa pendidikan dokter spesialis Ilmu Kesehatan Kulit dan Kelamin di Fakultas Kedokteran Universitas Udayana dan mengukur tingkat akurasinya menggunakan confusion matrix. Metode F-AHP mampu mengurangi penilaian kriteria yang bersifat subjektif dari metode AHP dan menghasilkan keputusan yang lebih baik. Proses perhitungan dimulai dari menyusun matriks perbandingan berpasangan dari hasil wawancara, menghitung nilai eigen, menghitung nilai rasio konsistensi, mengubah pembobotan kriteria ke dalam bentuk matrik berpasangan kriteria F-AHP, menghitung nilai fuzzy syntethic extent untuk tiap kriteria sampai mendapatkan bobot dari masing-masing variabel. Bobot yang dihasilkan adalah: C1 = tes kompetensi dasar sebesar 30%, C2 = tes wawancara sebesar 30%, C3= tes potensi akademik sebesar 17%, dan C4 = TOEFL sebesar 23%. Pengujian akurasi dilakukan dengan menggunakan confusion matrix dan diperoleh akurasi total sebesar 89%, sedangkan akurasi per-predikat kelulusan diperoleh untuk cumlaude = 93%, sangat memuaskan = 84% dan memuaskan = 90%. Temuan tersebut mengindikasikan bahwa bobot yang diperoleh signifikan untuk diterapkan dalam proses seleksi mahasiswa program pendidikan dokter spesialis