Penggunaan Algoritma T-Apriori* Untuk Pencarian Association Rule Pada Data Spatio-Temporal

Seiring dengan berkembang pesatnya aplikasi basisdata, obyek data mining juga berkembang untuk menangani tipe data yang kompleks, antara lain data spatio-temporal. Data spatio-temporal menyimpan obyek spasial dan perubahannya, baik perubahan data spasial maupun data atributnya. Pada makalah ini akan dibahas pengembangan algoritma association rule pada data spasial dengan menambahkan batasan waktu. Spatio-temporal association rule terjadi jika terdapat relasi spatio-temporal pada bagian antecedent atau consequent dari sebuah rule. Dua aspek penting dalam pencarian spatio-temporal association rule adalah prapemrosesan data dan algoritma pembangkitan frequent predicate. Metode prapemrosesan data berfungsi untuk memproses data sumber yang berupa data spasial dan non-spasial dengan batasan waktu dan menghasilkan data yang siap untuk di-mining. Pembangkitan frequent predicate dilakukan dengan menggunakan algoritma T-Apriori*, yaitu pengembangan algoritma T- Apriori yang diperluas untuk menangani data spatio-temporal. Selanjutnya, algoritma ini dimanfaatkan untuk mendukung proses pengambilan keputusan dengan cara mengintegrasikannya kedalam sebuah perangkat lunak SIG. Sistem ini mampu melakukan analisis data kesehatan dan demografi yang berbasis spatio-temporal dan menghasilkan knowledge dalam bentuk spatio-temporal association rule. Kata kunci: association rule, spatio-temporal data mining, frequent predicate, T-Apriori

SOFTWARE DESIGN TO RISK ANALYSIS OF PADDY PRODUCTION WITH ENSO INDICATORS (CASE-STUDY: EAST JAVA)

Indonesia known as agrarian country, it caused by most its people are farmers. The level of paddy production in East Java was highest compared to other provinces. However, its level of production has decreased in recent years. This was caused by the lack of knowledge about risk management in paddy production. One of knowledge should be known is the change of seasons. In fact, the change of seasons was difficult to predicted due to global climate disruption. In previous study, ENSO was used to climate forecasts for decision-making in agriculture. A risk assessment framework could be used in policy decision-making processes. In this paper, we discuss about architecture design for decision support system (DSS) to risk of paddy production in East Java with ENSO indicators. ENSO indicators are SST (Sea Surface Temperature) anomalies, as predictor variables. Harvested area in East Java as respons variable. Predictor and respons variables is identified their correlation using Copula correlation. Estimation of harvested area is constructed using Robust regression model. The prediction level of risk of paddy production is determined using confidence interval (CI). The last, we construct DSS components, database systems, and user interface design. Key words: Decision Support Systems (DSS), agriculture, ENSO, copula correlation, robust regressio

Spatial Data Preprocessing for Mining Spatial Association Rule with Conventional Association Mining Algorithms

The increasing usage of Geographical Information Systems (GIS) for various problems makes the volume of spatial data is growing fast. Spatial data mining is one of the several ways to find the new knowledge from data collection. One of spatial data mining tasks is spatial association rule. There are numerous association rule algorithms have been developed for mining association. Unfortunately, the most algorithms can only used for mining non-spatial and specific formatted data. Therefore, spatial data preprocessing is needed in order conventional association algorithms can be used for spatial data

WATERMELON PLANT CLASSIFICATION BASED ON SHAPE AND TEXTURE FEATURE LEAF USING SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM)

Nowadays, some efforts are used to increase results of agriculture production. One of those is utilizing herbisides to exterminate the weeds. However, there are some of the weeds having resemblance with the plant, with the result that we need to classify the plant and the weeds before utilizing herbisides as an extermination weeds. In this paper, we use watermelon plant classification as case study. The recognition of the plant owned by the similarity of leaves of these plants are divided into three phases. At the first phase we perform preprocessing to convert the RGB image into a grayscale images. Further, the grayscale images are changed into segmentation of edge detection using Canny operator. In the second, we use feature extraction to retrieve important informations for the recognition of those leaves. The last phase we classify that leaves as watermelon plants or weeds using Support Vector Machine (SVM) algorithm. The results of early trials indicate that this method has an accuracy of 91,3%. Keywords : image, leaf, edge detection, feature extraction, and plant classification esults of early trial

APLIKASI SISTEM INFERENSI FUZZY METODE SUGENO DALAM MEMPERKIRAKAN PRODUKSI AIR MINERAL DALAM KEMASAN

Persaingan pasar dalam dunia industri pada era globalisasi saat ini semakin kompetitif sehingga dibutuhkan kemampuan pengelola perusahaan yang profesional agar dapat memenangkan persaingan dalam pasar global. Pada bidang produksi kemampuan itu antara lain adalah kemampuan merencanakan atau menentukan jumlah produksi barang. Hal ini agar dapat memenuhi permintaan pasar dengan jumlah yang sesuai dengan memperhatikan persediaan barang, biaya yang tersedia dan kemampuan mesin produksi. Sehingga jumlah kebutuhan konsumen terhadap barang produksi terpenuhi dengan tepat. Penelitian ini bertujuan untuk memperkirakan berapa jumlah produksi dengan mengaplikasikan sistem inferensi fuzzy metode Sugeno orde satu berdasarkan variabel jumlah permintaan, jumlah persediaan, kemampuan mesin produksi dan biaya produksi yang tersedia. Pengambilan data diperoleh dari Perusahaan Daerah Air Minum dengan produk air minum dalam kemasan, mulai bulan Januari 2011 sampai dengan Pebruari 2012. Tahapan pengolahan data meliputi proses fuzzifikasi, pembentukan aturan dasar dengan menggunakan metode inferensi model fuzzy Sugeno orde satu, mengaplikasikan komposisi aturan dan defuzifikasi. Estimasi jumlah permintaan pada periode berikutnya dimaksudkan agar jumlah produksi dapat ditentukan lebih tepat. Metode estimasi menggunakan regresi kuadratik. Sedangkan untuk mengetahui tingkat akurasi hasil estimasi digunakan Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Kata kunci : Jumlah Produksi, Metode Sugeno, Orde Sat

PEMILIHAN GURU BERPRESTASI MENGGUNAKAN METODE AHP DAN TOPSIS

Paper ini akan mengkaji tentang aplikasi MCDM (Multiple Criteria Decision Making) dalam permasalahan pemilihan guru berprestasi dengan kriteria penilaian: portofolio, tes tertulis, tes kepribadian, wawancara, membuat makalah dan presentasi. Dari metode ini dapat dibuat sebuah sistem pengambilan keputusan yang dapat digunakan secara efektif dan efesien. Dalam penelitian ini digunakan metode AHP (Analytical Hierarchy Process) untuk pembobotan kriteria dan uji tingkat konsistensi terhadap matriks perbandingan berpasangan. Jika matriks telah konsisten maka dapat dilanjutkan ke proses metode TOPSIS (Technique For Orders Reference by Similarity to Ideal Solution) dalam melakukan perankingan untuk menentukan alternatif terpilih dengan menggunakan input bobot kriteria yang diperoleh dari metode AHP. Kata kunci: AHP, TOPSIS, MCDM, Guru Berprestasi

PENGENALAN POLA TANDA TANGAN MENGGUNAKAN METODE MOMENT INVARIANT DAN JARINGAN SYARAF RADIAL BASIS FUNCTION (RBF)

Jaringan syaraf tiruan Radial Basis Function (RBF) dikenal sebagai salah satu bentuk dari jaringan syaraf Feedforward lapis banyak yang handal dalam memecahkan masalah aproksimasi dan klasifikasi/pengenalan pola. Dalam penelitian ini JST RBF digunakan untuk klasifikasi pola-pola tanda tangan berdasarkan output jaringan yang mempunyai kemiripan dengan target (pemilik tanda tangan). Metode Moment Invariant digunakan untuk mengekstraksi citra tanda tangan menjadi suatu vektor input yang merepresentasikan setiap citra tanda tangan. Satu citra tanda tangan diwakili oleh 7 moment invariant. Hasil klasifikasi tanda tangan yang dikenali dengan tingkat akurasi tertentu. Untuk menguji hasil klasifikasi dilakukan uji coba. Dari hasil uji coba program menunjukkan bahwa JST RBF dapat mengenali pola tanda tangan dengan akurasi pada data uji 80 %. Kata kunci: Jaringan syaraf tiruan, RBF, moment invariant

Penentuan Pola Jaringan Pergerakan Logistik Yang Optimal Pada Transportasi Laut Menggunakan Minimum Spanning Tree Berbasis Algoritma Genetika

Penentuan pola jaringan pergerakan logistik yang optimal berguna untuk mendukung perencanaan tol laut. Salah satu parameter yang dapat digunakan untuk menentukan pola jaringan pergerakan logistik yang optimal adalah dengan menentukan jalur-jalur yang mempunyai kepadatan dalam pergerakan kontainer. Penentuan pola jaringan pergerakan logistik dapat dilakukan dengan menggunakan Minimum Spanning Tree (MST) berbasis algoritma genetika. Algoritma genetika adalah sebuah algoritma yang dapat digunakan dalam menyelesaikan permasalahan MST. Adapun tahapan dari penentuan pola jaringan pergerakan logistik yang optimal pada Tugas Akhir ini adalah penentuan node, proses crossover, proses mutasi, proses evaluasi, dan proses seleksi. Dalam penentuan node terdapat 52 node yang merepresentasikan pelabuhan. Proses crossover menggunakan crossover rate sebesar 0,2. Proses mutasi menggunakan mutation rate sebesar 0,4. Berdasarkan hasil pengujian sistem ini diperoleh total jalur terpadat dengan jumlah kontainer pada tiga tahun, yaitu 2010, 2011, dan 2012 berturut-turut adalah 1647896 Teus, 1825049 Teus, dan 2027860 Teus dengan inisialisasi populasi 100 dan generasi maksimum 2000

Optimisasi Pembentukan Sel Diintegrasikan dengan Penempatan Mesin dan Penjadwalan di dalam Selular Manufaktur Menggunakan Algoritma Genetika

Perindustrian di Indonesia belakangan ini semakin berkembang, hal ini mengantarkannya pada persaingan global, sehingga mendorong banyak Perusahaan untuk semakin memperbaiki dan meningkatkan USAhanya agar lebih efektif dan efisien. Salah satu yang berdampak signifikan pada keefektifan dan keefesianan suatu Perusahaan adalah perencanaan fasilitas. Cellular Manufacturing (CM) adalah salah satu metode yang telah terbukti mampu menambah efisiensi serta fleksibilitas dalam lingkungan produksi manufaktur. Diantara faktor-faktor yang diperlukan dalam selular manufaktur adalah Cell Formation (CF), Group Layout (GL), dan Group Scheduling (GS). Biasanya, tiga faktor ini diselesaikan dalam keadaan terpisah atau diselesaikan secara berurutan. Tugas ahir ini membahas tentang metode untuk penyelesaian CF, GL, GS secara bersamaan. A hierarchical genetic algorithm (HGA) digunakan untuk menyelesaikan permasalahan tersebut