Prediksi harga emas berjangka di masa pandemi covid-19 menggunakan model tren deterministik

Pada akhir bulan desember 2019 sampai awal januari 2021 ini, di Indonesia masih adanya wabah pandemic covid-19. Adanya pandemi ini mempengaruhi beberapa sektor, seperti sektor ekonomi dan bisnis. Di masa pandemi ini, investor di bidang emas berjangka, mengalami ketidakpastian untuk menjual atau membeli emas berjangka. Karena harga emas berjangka yang tidak menentu. Hal ini dikarenakan harga emas berjangka mengalami kenaikan dan penurunan dalam perubahan waktu. Oleh karena itu penelitian ini bertujuan untuk meramalkan harga emas berjangka, dengan menggunakan model tren deterministik polinomial berderajat 2. Pemilihan model prediksi ini, dikarenakan data harian emas berjangka memiliki pola tren. Dan dengan menggunakan model ini diperoleh nilai Adjusted R-squared sebesar 80,11%. Menunjukkan bahwa model estimasi peramalan yang terbentuk memiliki kesesuaian sebesar 80,11% antara nilai prediksi dengan nilai observasi. Atau dengan kata lain nilai Adjusted R-squared mendekati 1, menunjukkan kesesuaian yang lebih baik. Oleh karena itu dengan menggunakan model prediksi ini, diperoleh nilai prediksi data harga emas berjangka yang bermanfaat bagi investor emas berjangka dalam pengambilan keputusan untuk menjual atau membeli emas berjangka

Algoritme Stacking Untuk Klasifikasi Penyakit Jantung Pada Dataset Imbalanced Class

Berdasarkan data Riset Kesehatan Dasar (Riskesdas) tahun 2018, angka kejadian penyakit jantung dan pembuluh darah semakin meningkat dari tahun ke tahun. Setidaknya, 15 dari 1000 orang, atau sekitar 2.784.064 individu di Indonesia menderita penyakit jantung. Data mining merupakan bidang yang dapat menjadi solusi untuk digunakan sebagai alat deteksi dini penyakit jantung. Pada penelitian yang dilakukan sebelumnya mayoritas menggunakan single classifier, hal ini akan menimbulkan sebuah permasalahan baru ketika dalam dataset penyakit terdapat ketidakseimbangan kelas. Keberadaan ketidakseimbangan tersebut dapat menyebabkan kinerja single classifier menjadi tidak maksimal. Oleh karena itu pada penelitian ini akan digunakan metode ensemble atau meta learning. Berdasarkan pengujian yang dilakukan menunjukkan bahwa algoritme stacking mampu menghasilkan kinerja dari sisi akurasi TPR, TNR, G-Mean dan AUC yang lebih baik dibandingkan single classifier lainnya. Dengan adanya peningkatan nilai tersebut diharapkan penelitian ini mampu menjadi referensi untuk pengembagan berbagai sistem yang mendukung dan memaksimalkan tingkat keberhasilan proses deteksi dini penyakit jantung menggunakan data mining

(PSEUDOCODE - S4) - Hasan, Febriandirza [2021-03-10]

Data yang berada dan digunakan pada perguruan tinggi bermacam-macam seperti data akademik, data mahasiswa, data penelitian, dan lain-lain. Penggunaan teknologi data warehouse banyak digunakan oleh berbagai industri karena memungkinkan integrasi berbagai macam aplikasi atau sistem. Desain data warehouse yang efektif dapat membantu manajemen lembaga untuk memutuskan evaluasi kritis untuk organisasinya. Penelitian ini membahas tentang perancangan data warehouse untuk data penelitian di perguruan tinggi menggunakan pendekatan nine steps methodology. Data warehouse penelitian yang telah dibuat, berguna didalam menganalisis data-data penelitian di perguruan tinggi. Sebelumnya perguruan tinggi tersebut belum mempunyai database untuk data penelitian. Sehingga dapat dijadikan sebagai analisis data menggunakan OLAP untuk dijadikan pendukung pengambilan keputusan

APPLICATION OF ENSEMBLE METHOD FOR EMPLOYEE TURNOVER PREDICTIONS IN FINANCIAL SERVICES COMPANY

High employee turnover is a challenge for every company, considering that employees are a valuable asset for the company. A high employee turnover rate indicates the high frequency of employees leaving a company. This will harm the company in terms of time, costs, human resources, and reduce the company's reputation. Low employee turnover is an objective for every company in its efforts to achieve its vision and mission, the employee turnover rate is high at 78.97% at PT. HCI operating in the financial services sector can have a negative impact on the company's reputation. Therefore, there is a need to analyze and predict employee turnover so that company management can take preventive and persuasive actions so as to reduce employee turnover rates. Therefore, a tool is needed to predict whether an employee will leave the company. This paper aims to predict the possibility of employees out of the company using the ensemble method, which is a method that uses a combination of several algorithms consisting of base learners and individual learners, algorithms with the ensemble method used are stacking, random forest, and adaboost, then comparing the result to get the best accuracy. The test results prove that the Stacking algorithm technique is the best model with the highest score in terms of accuracy with a value of 86.84%, while the Random Forest and AdaBoost algorithm techniques have a value of 81.04% and 80.30%. With this high accuracy value, the Stacking model is proven to have better individual performance in analyzing employee turnover predictions in human resource applications in companies

PREDIKSI PENJUALAN KOSMETIK DENGAN SUPPORT VECTOR MACHINE

The development of the cosmetics industry experienced a very significant development. Along with the development of cosmetics, information technology has become one of the inputs for the company. Information about the sale of cosmetics and information on cosmetic supplies is an inseparable thing. Cosmetics are products made from plants, minerals and animals. Predictions about future sales can control the amount of available product stock, so that shortages and excess product stock can be minimized. Accurate Prediction results will facilitate the fulfillment of market demand and can provide timely predictions. This research was conducted to predict cosmetic sales. Knowing the supply of cosmetics is something that can be found in cosmetic stores, to facilitate the prediction of cosmetic inventories in the coming period can use sales data in the previous period. Date time series is one of the time series methods used for forecasting methods to find out the pattern of patterns in the past to find out patterns in the future. The Support Vector Machine algorithm will work accurately when the required features are relevant. But inreality the features needed are not relevant, feature selection can be done to select the features needed to obtain accurate information, so as to increase efficiency. In this study the Support Vector Machine algorithm produces the best method, which is 0.136 based on the smallest error value with period 4 variables, Validation Shuffled Sampling 10 and Polynomial kernel type. The best model is also obtained with the Support Vector Machine algorithm with forward selection resulting in the smallest error value of 0.144 with period 8 variables, as well as the Validation Shuffled Sampling 10 and the polynomial kernel type. Keywords: Kosmetik, Data Mining,  Support Vector Machine, feature selection, forward selectio

DIAGNOSE OF MENTAL ILLNESS USING FORWARD CHAINING AND CERTAINTY FACTOR

The prevalence of mental disorders in Indonesia is increasingly significant, as seen from the 2018 Riskesdas data. Riskesdas records mental, emotional health problems (depression and anxiety) as much as 9.8%. This shows an increase when compared to the 2013 Riskesdas data of 6%. Based on these data, it can be said that many people still suffer from mental disorders. Meanwhile, the number of medical personnel, medicines and public treatment facilities for people with mental disorders is still limited. In addition, the lack of public awareness, concern and knowledge about mental health causes a lack of public interest in consulting a psychologist, so people tend to self-diagnose. One solution for self-diagnosis is to use an expert system. This study developed an expert system using the forward chaining method and certainty factor. Based on the research conducted, the results are as follows. First, the expert-based system that has been developed can help provide the results of a diagnosis that is carried out before there are complaints and will be detected early by efforts to increase awareness of the prevention of mental illness and reduce the tendency to self-diagnose. Second, applying the forward chaining method and certainty factor to this expert system can produce an accuracy rate of 95.918%. An expert has also validated these results; in this study, the expert was a psychologist at a hospital in Yogyakarta

Sistem Klasifikasi Penyakit Diabetes Menggunakan Algoritma C4.5 Dengan Pendekatan SMOTE

Diabetes merupakan sebuah penyakit kronis yang salah satu ciri-cirinya ditandai dengan tingginya glukosa atau kadar gula darah. Menurut International Diabetes Federation (IDF) jumlah penderita diabetes mendekati 463 juta. Angka tersebut diperoleh dari hasil surver pada tahun 2019, peneliti memperkirakan jumlah penderita diabetes bisa terus meningkat menjadi 642 juta. Algoritma C4.5 merupakan salah satu metode data mining yang dapat diterapkan untuk melakukan klasifikasi risiko penyakit diabetes. Dataset dalam penelitian ini diperoleh dari situs repositori UCI Machine Learning, dimana dataset tersebut memiliki 768 record dan 9 artibut. Atribut tersebut mencakup Pregnancies, Glucose, Blood Pressure, Skin Thickness, Insulin, Bmi, Diabetes Pedigree Function, Age, kelas. Klasifikasi penyakit Diabetes menggunakan pendekatan Synthetic Minority Over-sampling Technique. SMOTE berkerja mensintesis sampel baru dari kelas minoritas untuk menyeimbangkan dataset dengan cara sampling ulang sampel kelas minoritas. Klasifikasi risiko penyakit diabetes berbasis web dengan implementasi bahasa pemograman PHP diharapkan mampu membantu masyarakat dalam melakukan pengecekan dini mereka yang berisiko tinggi mengidap penyakit diabetes sehingga mereka dapat megetahui risiko penyakit yang diderita. Ouput sistem ini adalah klasifikasi resiko penyakit diabetes dan serta rekomendasi penanganan. Sistem diuji dengan blackbox test, dan tes akurasi menggunakan confusion matrix diperoleh akurasi terbesar dengan rasio 90:10 sebesar 88%. Peningkatan menggunakan pendekatan SMOTE adalah sebesar 5%