INTEGRASI TEKNIK SMOTE BAGGING DENGAN INFORMATION GAIN PADA NAIVE BAYES UNTUK PREDIKSI CACAT SOFTWARE

The prediction accuracy of defects in code can help direct the test effort, reduce costs and improve software quality. Until now, many researchers have applied various types of algorithm based on machine learning and statistical methods to build predictive performance software defects. One of them uses a machine learning approach to the classification, which is a popular approach to predict software defects. While Naive Bayes one simple classification to have good performance that produces an average probability of 71 percent. As well as the time required in the process of learning faster than on any other machine learning. Additionally, it has a good reputation on the accuracy of the prediction. While NASA MDP is a very popular data used by previous researchers in the development of predictive models of software defects. Because it is common and freely used by researchers. However, these data have deficiencies, including the occurrence of imbalance class and attribute noise. Therefore by using SMOTE (Synthetic Minority Over-Sampling Technique) for sampling techniques and Bagging on the ensemble method, is used to deal with the class imbalance. As for dealing with noise attribute, in this research using information gain in the process of selecting the relevant attributes. So after the trial that the application of the model SMOTE Bagging and Information Gain proven to obtain good results to handled imbalance class and attribute noise at prediction software defects, and can increase the accuracy of the prediction results software defects

ANDROID-BASED MOSQUITO LARVA RECORDING SYSTEM DESIGN USING CERTAINTY FACTOR METHOD FOR DBD ENDEMIC CONTROL

Dengue Fever (DHF) or Demam Berdarah (DBD)  is an endemic disease in Indonesia. In 2015, there were 126,675 dengue cases occurred in Indonesia. This extraordinary event of DHF can be avoided if the early alert system is carried out well, such as counseling about dengue fever, periodic eradication of mosquito nests or pemberantasan sarang nyamuk (PSN) by the community, administration of abate drugs in water reservoirs and fogging (Fogging). The success of an early alert system can be measured by the larva free rate (ABJ). The use of the certainty factor method in determining the certainty presentation of ABJ and the endemic DHF early alert system, due to the certainty factor method shows good accuracy results of a certainty level of up to 92%. So that when applied to the larva note system (SICANTIK) mobile application. it is expected to be able to predict accurate and fast ABJ and early alert systems. So that through the larva note system (SICANTIK) mobile application, health workers can quickly find out the value of ABJ in a residential area of ​​citizens. Based on this, health workers can take quick action by fogging in areas with low ABJ values. Where the act of fumigation is an act of controlling dengue outbreak

ANALISA PENERIMAAN MASYARAKAT TERHADAP FINTECH SEBAGAI ALAT TRANSAKSI ELEKTRONIK MENGGUNAKAN METODE TAM

Pendekatan Tecnology Acceptance Model (TAM) dapat mengetahui seberapa besar tingkat kepuasan pengguna. Aplikasi OVO merupakan objek peneliti. Tujuan penelitian ini untuk mengetahui prilaku masyarakat yang sudah menggunakan aplikasi OVO sebagai alat transaksi. Dalam penelitian ini data di kumpulkan melalui kuesioner dengan menggunakan skala likert terhadap 100 responden pengguna aplikasi OVO. Uji Asumsi Klasik meliputi Uji Normalitas Kolmogorov Sminov dan Uji Multikolinearitas. Analisis regresi linear berganda digunakan untuk mengetahui pengaruh antara variabel independen dengan variabel dependen. Hasil penelitian menunjukan bahwa variabel (X1, X2, dan X3) secara simultan (bersama-sama) berpengaruh terhadap variabel (Y) sebesar 27,6%

IMPLEMENTASI METODE NAIVE BAYES PADA ANALISA PENERIMAAN KARTU JAKARTA PINTAR DI SMK AL KAUTSAR JAKARTA

Kemajuan dari suatu negara tergantung dari kemajuan dari aspek Pendidikan guna menciptakan pembangunan nasional yang lebih baik dan sebagai cara mencerdaskan anak bangsa. Pendidikan di Jakarta merupakan salah satu aspek yang menjadi cerminan untuk daerah-daerah lain yang ada di negara indoensia. Pemerintah DKI Jakarta melakukan pembangunan dalam aspek Pendidikan dengan program wajib belajar 12 tahun. Pada kenyataannya masih banyak anak yang putus sekolah karena keterbatasan kemampuan orang tua untuk memenuhi biaya Pendidikan. Pemerintah berupaya untuk memberikan subsidi antara lain Bantuan Operasional Sekolah (BOS), bantuan Operasional Pendidikan (BOP), dan Kartu Jakarta Pintar (KJP). Temuan pokok menunjukan bahwa pelanggaran dan penyalahgunaan dana Kartu Jakarta Pintar (KJP) masih terjadi. Masih banyak ketidakakuratan data dan masih salah sasaran meskipun pengelolaan aturan dan juga mekanisme sudah di berikan. Oleh karena itu, penulis menerapkan metode data mining untuk mengklasifikasikan diterimanya ajuan siswa dalam kategori diterima dan tidak diterima berdasarkan data KJP dimasa sebelumnya, kemudian digunakan dalam penentuan kelayakan ajuan siswa dimasa depan, yaitu dengan algoritma Naive Bayes. Penulis menggunakan aplikasi RapidMiner 9.2.0 untuk menguji tingkat akurasi algoritma tersebut. Pengujian dilakukan dengan menyiapkan data  sebanyak 324 data yang diambil dari Arsip KJP SMK Al-Kautsar Jakarta ditahun 2017-2019. Hasil pengujian akurasi yang didapatkan menggunakan aplikasi RapidMiner maupun perhitungan manual diperoleh akurasi yaitu 60.49% dengan persentase eror 39.50%. Jadi, dapat disimpulkan bahwa Algoritma Naive Bayes dapat diterapkan untuk penentuan kelayakan penerimaan Kartu Jakarta Pintar kepada siswa pada SMK Al-Kautsar Jakarta

ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS DALAM PEMILIHAN KARYAWAN TERBAIK BERDASARKAN KUALITAS SUMBER DAYA MANUSIA

Contact Center PT. Bank HSBC Indonesia yang bergerak dalam bidang layanan informasi penggunaan kartu kredit, debit serta penjualan melalui telepon. Dimana saat ini Contact Center PT. Bank HSBC Indonesia khususnya dalam menentukan karyawan terbaik hanya menggunakan keputusan pimpinan yang dilihat dari hasil produktifitas saja tanpa mempertimbangkan yang lain. maka dari itu penulis ingin membangun sebuah sistem pendukung keputusan untuk pemilihan karyawan terbaik. Metode yang digunakan oleh penulis adalah Analytic Hierarchy Process (AHP) yang dapat membantu dalam mengambil keputusan secara tepat dan akurat. Hasil akhir yang diperoleh adalah terciptanya sistem pendukung keputusan pemilihan karyawan terbaik pada Contact Center PT. Bank HSBC Indonesia secara objektif. Yaitu dengan perhitungan menggunakan kriteria-kriteria seperti penjualan, kehadiran, kualitas pelayanan, tanggung jawab dan disiplin. Sistem ini dapat membantu bagian SDM dalam melakukan pemilihan karyawan terbaik dan karyawan dengan predikat terbaik memperoleh sertifikat penghargaan karyawan terbaik. Sistem pendukung keputusan pemilihan karyawan terbaik ini dapat dikembangkan seiring perkembangan kebutuhan penggunaan sehingga dapat meningkatkan kinerja sistem

Physical Violence Detection System to Prevent Student Mental Health Disorders Based on Deep Learning

Physical violence in the educational environment by students often occurs and leads to criminal acts. Apart from that, repeated acts of physical violence can be considered non-verbal bullying. This bullying can hurt the victim, causing physical disorders, mental health, impaired social relationships and decreased academic performance. However, monitoring activities against acts of violence currently being carried out have weaknesses, namely weak supervision by the school. A deep Learning-based physical violence detection system, namely LSTM Network, is the solution to this problem. In this research, we develop a Convolutional Neural Network to detect acts of violence. Convolutional Neural Network extracts features at the frame level from videos. At the frame level, the feature uses long short-term memory in the convolutional gate. Convolutional Neural Networks and convolutional short-term memory can capture local spatio-temporal features, enabling local video motion analysis. The performance of the proposed feature extraction pipeline is evaluated on standard benchmark datasets in terms of recognition accuracy. A comparison of the results obtained with state-of-the-art techniques reveals the promising capabilities of the proposed method for recognising violent videos. The model that has been trained and tested will be integrated into a violence detection system, which can provide ease and speed in detecting acts of violence that occur in the school environment

PENERAPAN FEATURE SELECTION PADA BAYESIAN NETWORK UNTUK PREDIKSI CACAT PERANGKAT LUNAK

Pada perkembangannya penelitian pada bidang prediksi cacat perangkat lunak, semakin banyak diminati oleh para peneliti. Untuk mengurangi biaya perawatan dan menjaga kualitas perangkat lunak. Salah satunya dengan, pemilihan modul cacat dan tidak cacat pada perangkat lunak menggunakan machine learning. Salah satunya adalah machine learning Bayesian Network, yang memiliki kinerja lebih baik dari Naive Bayesian. Seperti yang telah dilakukan pada penelitian ini, bahwa Bayesian Network dengan mengintegrasikan algoritma pemilihan atribute seperti Chi Square, Information Gain dan Relief. Model tersebut dapat menghasilkan tingkat akurasi hingga 0,9 % pada salah satu dataset Nasa yang digunakan pada penelitian ini. Oleh karenanya kinerja dan tingkat akurasi Bayesian Network pada prediksi cacat perangkat lunak sangat baik

IMPLEMENTASI METODE TAM PADA ANALISIS PENERIMAAN TRANSAKSI UANG ELEKTRONIK DI MRT

Pesatnya perkembangan teknologi saat ini berdampak pada banyak sektor kehidupan, Salah satu sektor yang terkena dampak kemajuan teknologi tersebut yaitu bidang transportasi. Transportasi dapat menjadikan salah satu alat yang dapat membantu mobilitas masyarakat dalam menjalankan kegiatannya. Moda Raya Terpadu atau MRT Jakarta merupakan alat transportasi kereta tercepat dengan bantuan listrik guna memeratakan transportasi di Indonesia, serta memenuhi fasilitas yang terintegrasi. Stasiun MRT Lebak Bulus menerapkan Sistem pembayaran non tunai seperti Kartu MRT Jakarta Jelajah Single Trip, kartu tersebut dapat diperoleh di mesin tiket otomatis (ticket vending machine). Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui apakah kemudahan, sikap perilaku, minat perilaku dan pemakaian nyata memiliki pengaruh yan signifikan terhadap penggunaan alat pembayaran non tunai pada MRT Lebak Bulus. Populasi dalam penelitian ini adalah pelanggan MRT. Sampel ditetapkan dengan menggunakan metode simple random sampling karena sampel diambil secara acak tanpa memperhatikan strata yang ada dalam populasi. Responden yang didapat adalah sebanyak 100 orang. Teknik analisis data yang digunakan adalah analisis regresi linier sederhana dengan bantuan aplikasi IBM SPSS. Hasil penelitian yang diperoleh menemukan bahwa masing-masing variabel kemudahan, sikap perilaku, minat perilaku dan pemakaian nyata berpengaruh secara positif dan signifikan terhadap penggunaan alat pembayaran non tunai pada MRT Lebak Bulus.&nbsp

Pelatihan Penggunaan Photoshop dan Internet Marketing Guna Mendukung Kemandirian

Program pengabdian kepada masyarakat yang akan diselenggarakan oleh STMIK Nusa Mandiri berkaitan dengan kepedulian setiap lembaga atau institusi yang bergerak di bidang Pendidikan khususnya Pendidikan Tinggi dengan mengikuti perkembangan dan kemajuan teknologi sebagai salah satu negara yang memiliki potensi sumber daya alam dan manusia yang banyak. Dalam aspek pendidikan, sebuah pendidikan memprioritaskan anak didik agar mendapatkan pendidikan yang layak, salah satunya dalam mengembangkan kemampuan dan kompetensinya memanfaatkan TIK untuk berwirausaha. Salah satu kesuksesan dari internet marketing adalah tampilan foto yang menarik dan menawan dari setiap produk. Dengan foto yang semakin menarik, tentunya akan membuat banyak orang yang ingin membelinya. Dengan adanya pembelajaran mengenai photoshop dan internet marketing ini, maka secara tidak langsung bisa membantu mereka mencapai apa yang diharapkan dalam wirausaha yang akan dijalaninya tersebut. Kegiatan ini berjalan dengan baik dan lancar serta hasil yang dicapai dari kegiatan pengabdian masyarakat ini adalah memberikan pemahaman tentang pemanfaatan fitur-fitur aplikasi photoshop dan penggunaan internet marketing agar para santri dapat memiliki modal awal pengetahuan untuk berwirausah

ANALISA KEPUASAN PENGGUNA TERHADAP KUALITAS APLIKASI TICKET MONITORING PT. INFRASTRUKTUR TELEKOMUNIKASI DENGAN METODE WEBQUAL

The Helpdesk as Single Point Of Contact (SPOC) is a communication facility between customers or users and a support team of the company providing the product or service and the user usually complains or questions via telephone or email. Because currently the helpdesk staff often complain that the website being used is often error / slow, so the writer analyzes the website quality measurement, measuring the quality of the website can be done with tools or surveys. In this study, web quality is measured by users based on the measurement of website quality using webqual 4.0. The measurement of web quality on webqual 4.0 is done by the web user so that the measurements taken will help the web manager to adjust the quality of the web according to the user's perceptions. The research objective is to find out how effective the Ticket Monitoring System is for Users. To find out the effect of the system on what data information is obtained by the user. To find out the difficulties and convenience for each user in using the system