Parameter Optimization In Grey Holt – Winter Exponential Smoothing Using Golden Section

Grey Holt-Winter Exponential Smoothing is a combination of Grey and exponential smoothing methods used to forecast seasonal trends and seasonal time series data with randomness, irregularity and limited data information that available. The parameter values for smoothing level (α), trend (β) and seasonal (γ) in the Grey Holt - Winter method affect the performance of the forecasting model. The Grey Holt - Winter Method has not yet provided a way to select the optimal value of the smoothing parameter to minimize the size value of the forecast error. In this research, the Golden Section method is used to obtain the optimal value of the smoothing parameter.The Golden Section method has the basic concept of narrowing the interval of the origin area, so that the optimal value of the smoothing parameter is obtained in the Grey Holt-Winters forecasting. Mean Absolute Percentage Error (MAPE) is used to measure forecasting errors. The results of this research are comparison MAPE generated by the conventional method of Grey-Holt Winter Exponential Smoothing method with MAPE of Grey-Holt Winter Exponential Smoothing values using Golden Section parameter optimization. The data set used in this research is the Room Occupancy Rate of Star Hotel in Special Region of Yogyakarta from January 2008 - December 2017.Based on the test result for the data testing in amount of 96, obtained a minimum forecasting error based on the conventional method of Grey Holt Winter Exponential Smoothing is 16.06%, while the forecasting error minimum produced by the Grey Holt Winter Exponential Smoothing method with the Golden Section is 13.92% with the optimal parameter value proposed is α equal to 0.146, β is 0.010 and γ is 0.146

MATERIAL CuO/BENTONIT SEBAGAI BAHAN ANTIBAKTERI ESCHERICHIA COLI

Sintesis, karakterisasi, dan uji aktivitas antibakteri material CuO/bentonit telah dilakukan. Preparasi diawali dengan perlakuan aktivasi terhadap bentonit dengan H2SO4 untuk menghasilkan H-bentonit dan kemudian didispersikan dalam CuSO4∙5H2O, KOH, dan etanol untuk menghasilkan CuO/bentonit. Sintesis CuO/bentonit ini dilakukan dengan metode hidrotermal. Produk dikarakterisasi dengan FTIR, XRD dan SEM-EDS. Aktivitas antibakteri produk diuji dengan metode Agar Diffusion Test. Hasil penelitian menunjukkan jika CuO/bentonit telah berhasil terbentuk yang dikonfirmasi oleh difraktogram XRD dengan keberadaan puncak pada 2θ = 35,10; 38,34; dan 40,07o. Citra SEM menunjukkan bahwa modifikasi bentonit menjadi CuO/bentonit menyebabkan perubahan pada permukaan bentonit. Data EDX menunjukkan munculnya kandungan Cu di dalam CuO/bentonit sebesar 19,50% (b/b). Hasil uji antibakteri menunjukkan bahwa bentonit, CuO/bentonit, dan CuO memiliki aktivitas antibakteri. CuO/bentonit memiliki diameter daya hambat paling luas dibandingkan dengan bentonit, H/bentonit, dan CuO/bentoni

Decision Support System for Selection of Trainees Using Modified Delphi, AHP and PROMETHEE Methods

The selection of trainees aims to get the trainees that suit training goals and objectives. Selection assessment of trainees based on agreed criteria. The criteria for selection assessment of trainees in BLK Bantul have not been written, so each assessor has different criteria according to their own ideas. Selection decisions are dominated by interview assessment results and not yet based on the assessment of the entire selection process. The announcement of election results are not based on the ranking of the selection participants, but only announced the selection participants who passed the selection. To overcome these problems, a model of decision support system is needed that can assist in the selection of trainees in BLK Bantul.Decision support system built using Modified Delphi, AHP and PROMETHEE methods. Modified Delphi used to define the criteria in the assessment. AHP to obtain the criteria weight based on priority. PROMETHEE produces the ranking of the selection participants. The assessment results using Modified Delphi-AHP-PROMETHEE compared with the assessment results using AHP-PROMETHEE and Modified Delphi-AHP-TOPSIS to find the most appropriate method to be applied.After testing the proposed systems and methods, the results of the research indicate that the most appropriate method to apply the decision support system of the trainee selection in BLK Bantul is by using the Delphi Modified Method, AHP and PROMETHEE.Keywords: Decision Support System, Selection of Trainees, Modified Delphi, AHP, PROMETHE

PLAYFAIR CIPHER BLOCK CHAINING AND ELLIPTIC CURVE FOR REPRESENTATIONAL STATE TRANSFER DATA EXCHANGE SECURITY

REpresentational State Transfer (REST) is a representation for online data exchange and have good speed and response. The ease for commnunication exchange if not safeguard can be result in unauthorized information is read by unauthorized persons.Cryptography is an art and science used to keep or secure data. Modifying the cryptography algorithm in another form from the basic method, will get a variety of it method. Playfair Cipher Block Chaining (Playfair CBC) algorithm is used to secure request data by applying encrypted digraph to build lock again. The weakness of this algorithm lies in securing the key so that another algorithm is needed to do so. The Elliptic Curve algorithm is used to solve the security lock problem.Testing had done by using 10 different data. Testing indicates that the key can be used to perform encryption and decryption. Perform brute force analysis on the algorithm used. Analysis is shows the algorithm used has a good level of security

Pengaruh Gangguan Terhadap Routing Open Shortest Path First Dan Multiprotocol Label Switching

Computer network technology today becomes an important thing in doing activities in a company. The growing number of users, technology development and the number of devices, impact on the need for better network quality. In addition, interference on network devices may also affect service quality. Therefore, network managers must be able to provide the convenience of network users with the selection of appropriate methods.Network settings with the OSPF routing protocol can provide good performance when network changes occur, and are independent of certain types of network devices. In addition, the use of MPLS technology with the switching labeling mechanism can also be applied to provide better quality. OSPF and MPLS routing protocols can provide fast convergence times.Testing is done by granting network load engineering as well as interruption of router gradually termination up to 4 node router. The results show that MPLS routing protocol performance is superior to OSPF routing in testing of delay, throughput and jitter of UDP and TCP data testing, but worse performance in packet loss and convergence time testing of terminal termination termination conditions

Sistem Prediksi Harga Nilai Tukar Mata Uang Menggunakan Elman Recurrent Neural Network dengan Algoritma Genetika sebagai Metode Pembelajaran

Soft computing belakangan ini marak dipergunakan untuk membantu manusia seperti pada bidang peramalan, klasifikasi, clustering dan bidang lain. Pada bidang peramalan forex dapat dilakukan dengan memanfaatkan Jaringan Syaraf Tiruan (JST) seperti Elman Recurrent Neural network (ERNN). JST memerlukan proses training yang memakan waktu lama untuk memberikan peramalan yang akurat. Berdasarkan paparan tersebut, penelitian ini berusaha memberikan alternatif solusi training agar waktu yang diperlukan semakin kecil tanpa mengurangi akurasi. Sehingga dapat melakukan Trading atau analisa pasar dengan lebih tepat.ERNN dipilih karena proses pembelajaran yang cepat dan cocok untuk data time series dimana ERNN memiliki contex layer yang mengingat nilai t-1 sehingga mempercepat proses pembelajaran. Alternatif pembelajaran diusulkan dengan menggunakan Algoritma Genetika (Algen) karena kemampuan generalisasi Algen mampu melakukan pencarian pada ruang pencarian yang luas.Penelitian ini menghasilkan Algoritma Genetika sebagai alternatif metode pembelajaran JST memberikan nilai error yang kecil dengan hasil prediksi yang lebih akurat dibandingkan BPTT. Selain itu dari sisi kecepatan pembelajaran, Algen mampu lebih cepat dibandingkan BPTT karena Algen memerlukan generasi yang sedikit walaupun tiap generasinya memerlukan waktu yang panjang. Namun kedua algoritma tidak dapat mencapai target error yang ditentukan yang berefek pada Dstat dari kedua algoritma belum mampu mencapai 60% sehingga belum dapat diterapkan pada industri

Pemodelan dan Simulasi untuk Rancangan Polimer Tercetak Molekul Brazilein dengan Asam Metakrilat sebagai Monomer Fungsional

Penelitian mengenai rancangan sintesis polimer tercetak molekul brazilein dengan metode komputasi menggunakan pemodelan dan simulasi dinamika molekular telah dilakukan. Tujuan dari penelitian ini yaitu untuk mengetahui rasio optimum brazilein:asam metakrilat serta mempelajari dinamika ikatan hidrogen yang terjadi selama proses sintesis. Kajian pemodelan menggunakan perhitungan mekanika kuantum DFT/B3LYP dengan basis set 6-31G(d) sedangkan simulasi dinamika molekular menggunakan AMBER. Hasil perhitungan mekanika kuantum kompleks brazilein dengan asam metakrilat menunjukkan rasio optimum kompleks adalah 1:4 dengan energi interaksi sebesar -47,247 kkal/mol. Hasil simulasi dinamika molekular menunjukkan interaksi efektif hanya terjadi pada 3 asam metakrilat dengan nilai persen okupansi ikatan hidrogen tertinggi sebesar 44,30% pada jarak 2,835 Å dan sudut ikat 32,05º. Dari perbandingan hasil kedua metode komputasi, rasio optimum yang direkomendasikan untuk sintesis adalah 1:3 (brazilein:asam metakrilat)

Estimasi Biaya Proyek Perangkat Lunak Menggunakan JST dan Algoritma Genetika

Estimasi biaya pengembangan proyek perangkat lunak merupakan salah satu masalah yang kritis dalam rekayasa perangkat lunak. Kegagalan dari proyek perangkat lunak diakibatkan ketidak akuratannya estimasi sumber daya yang dibutuhkan. Beberapa model telah dikembangkan dalam beberapa dekade ini. Untuk memberikan keakuratan dalam estimasi biaya proyek perangkat lunak masih menjadi tantangan tersendiri. Tujuan dilakukannya penelitian ini meningkatkan akurasi estimasi biaya proyek perangkat lunak dengan menerapkan algoritma genetika sebagai proses pelatihan pada ANN yang mengakomodasi formula dari Post Architecture Model (COCOMO II). COCOMO II merupakan model berbasis regresi yang digunakan untuk estimasi biaya proyek perangkat lunak. Dataset COCOMO adalah yang biasa digunakan untuk melakukan pelatihan dan pengujian pada jaringan. Magnitude of Relative Error (MRE) dan Mean Magnitude of Relative-Error (MMRE) digunakan sebagai pengkuran indikasi kinerja. Hasil percobaan menunjukan bahwa model yang diusulkan memberikan hasil estimasi biaya proyek perangkat lunak menjadi lebih akurat. Dalam kasus ini MMRE untuk COCOMO II adalah 73.01%, FFNN-BP adalah 39.90% dan FFNN-GA adalah 31.48%

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN ATLET BERBAKAT MENGGUNAKAN METODE FUZZY MAMDANI

AbstrakPerkembangan taekwondo di Kota Pontianak pada saat ini sangat cepat dan persaingan antara tiap atlet di Kota Pontianak sangat ketat. Kebijaksanaan pelatih dalam mengambil sebuah keputusan untuk memilih atlet yang akan diberangkat ke kejuaraan tingkat nasional bukanlah hal yang mudah, karena perlu melakukan pertimbangan supaya mendapatkan hasil medali yang terbaik di tingkat nasional.      Sistem pendukung keputusan yang dibangun menggunakan metode fuzzy mamdani dalam pemrosesan data input dan output, serta informasi pendukung berupa rangking atlet yang sangat mendukung dalam pengambilan keputusan untuk menentukan seorang atlet untuk menjadi atlet yang dipilih mengikuti kejuaraan di tingkat nasional.      Hasil dari penelitian ini dapat memberi suatu bantuan kepada pelatih taekwondo untuk memilih atlet yang akan diturunkan di kejuaraan tingkat nasional. Pengujian sistem ini dilakukan dengan membandingkan hasil sistem dengan total bobot perolehan medali dengan tingkat korelasi sebesar 0,8

COMBINATION OF GENETIC ALGORITHM AND TABU LIST IN THE CASE OF EXAM SCHEDULING

The exam scheduling system aims to provide solutions for scheduling exams that have been done manually. Several studies on scheduling have been done, one with a genetic algorithm. But there are still weaknesses that occur in the genetic algorithm is often trapped in local optimum. This study developed a scheduling system using a combination of genetic algorithms and tabu lists to address the weaknesses of the previous system. This research uses Immanuel Christian University data on Informatics Engineering course. Genetic algorithm and taboo list results show that genetic algorithm succeeded in avoiding local optimum by using taboo list as a requirement that genetic result value should not be used if the result is already in taboo list. The process of scheduling using genetic algorithms and tabu lists can reduce the generation of more than the genetic algorithm. But the disadvantage of genetic algorithms with taboo lists is that process time tends to be slower than the genetic algorithm without taboo lists