Model Klasifikasi Calon Mahasiswa Baru Untuk Sistem Rekomendasi Program Studi Sarjana Berbasis Machine Learning

Proses pemilihan program studi bagi calon mahasiswa baru, khususnya bagi mereka yang masih duduk di bangku SMA atau sederajat, merupakan salah satu momen pengambilan keputusan penting. Tak jarang pilihan yang salah berujung pada kegagalan studi atau kesulitan lain selepas menamatkan studi. Meski sudah mulai marak dilakukan di berbagai negara maju, sistem rekomendasi program studi berbasis machine learning untuk calon mahasiswa baru masih belum banyak dikembangkan di Indonesia. Penelitian ini dilakukan sebagai upaya rintisan sistem rekomendasi tersebut dengan menggunakan data pribadi dan akademik dari semua mahasiswa dan alumni program sarjana di Universitas Islam Indonesia (UII), di mana data prestasi akademik di masing-masing program studi digunakan sebagai ground truth label. Dari hasil penelitian ini, didapatkan sebuah model berbasis Random Forest (RF) dengan tingkat akurasi 86%, presisi 84%, recall 86%, dan AUC 97%. Model ini memiliki kinerja yang jauh lebih baik jika dibandingkan dengan model berbasis Multinomial Logistic Regression (MLR) maupun Support Vector Machine (SVM). Sesuai peta jalan penelitian, model yang dihasilkan dari penelitian ini akan digunakan untuk pengembangan sistem rekomendasi yang dapat membantu calon mahasiswa baru dalam memilih program studi saat proses penerimaan mahasiswa baru (PMB), khususnya di lingkungan UII. AbstractChoosing a major for the prospective undergraduate students is one of the most important moments in their life, especially for the high school graduates. Not infrequently, a wrong choice can lead to academic failure or even other difficulties after graduating from college. While a machine learning-based college major recommendation system is not strange in some developed countries, it is not the case in Indonesia. This study aims to serve as a pilot project for such a recommendation system by using personal and academic data of all students and alumni of the undergraduate programs in Universitas Islam Indonesia (UII) where academic achievement data is used as the ground truth label. Out of three models used and evaluated in this study, we found that Random Forest-based model to be the best option with an accuracy of 86%, precision on 84%, recall of 86%, and AUC of 97%. We also found that this model has a much better performance than other models with Multinomial Logistic Regression (MLR) or Support Vector Machine (SVM). The resulting model from this study will be deployed to develop a college major recommendation system that can help the prospective students choose their majors during college admission process, particularly in the context of UII as per research roadmap.

Analisa Perbandingan Penggunaan Bekisting Konvensional, Semi Sistem, Dan Sistem (Peri) Pada Kolom Gedung Bertingkat

Bekisting merupakan suatu sarana pembantu untuk mencetak beton dengan ukuran, bentuk, ataupun posisi yang dikehendaki. Analisa yang dilakukan adalah membandingkan bekisting metode konvensional, semi sistem, dan sistem (PERI) pada kolom pekerjaan Proyek Pembangunan World Trade Center 3, Jakarta, Proyek Pembangunan Ruko Grand Kota Bintang, Bekasi dan Proyek Pembangunan Ruko Gajah Mada, Semarang terhadap biaya dan waktu. Analisa harga satuan pekerjaan bekisting mengacu pada harga material, alat, dan upah tenaga kerja tahun 2016. Tujuan yang ingin dicapai dalam penulisan tugas akhir ini adalah mengetahui jenis bekisting yang tepat untuk digunakan pada suatu pekerjaan bekisting kolom pada masing-masing proyek, ditinjau dari perbandingan waktu dan biaya pekerjaan bekisting. Setelah melakukan berbagai perhitungan mulai dari menganalisa harga satuan pekerjaan, menghitung luas permukaan kolom dan menghitung kapasitas produksi dari masing-masing proyek kemudian membuat rekomendasi skenario untuk mengambil keputusan yang menggabungkan dua metode bekisting agar menghasilkan biaya dan waktu yang efektif. Proyek World Trade Center 3, Jakarta jika mengutamakan segi biaya, pekerjaan bekisting lebih tepat menggunakan bekisting semi sistem. Jika mengutamakan segi waktu, pekerjaan bekisting sudah tepat menggunakan bekisting sistem (PERI) karena bekisting ini durasi pelaksanaannya paling cepat diantara bekisting lainnya. Proyek Ruko Grand Kota Bintang, Bekasi jika mengutamakan segi biaya, pekerjaan bekisting sudah tepat menggunakan bekisting semi sistem karena memiliki biaya pekerjaan yang paling murah diantara bekisting lainnya. Jika mengutamakan segi waktu, pekerjaan bekisting lebih tepat menggunakan bekisting sistem (PERI). Proyek Ruko Gajah Mada, Semarang jika mengutamakan segi biaya, pekerjaan bekisting lebih tepat menggunakan bekisting semi sistem. Jika mengutamakan segi waktu, pekerjaan bekisting lebih tepat menggunakan bekisting sistem (PERI)

Energi Terbarukan Dan Pengurangan Emisi Gas Rumah Kaca Dari Palm Oil Mill Effluent

Biodiesel kelapa sawit diprediksi oleh banyak kalangan menjadi andalan sebagai sumber bahan bakar nabati (BBN) yang paling tinggi produktivitasnya dibandingkan dengan sumber BBN lainnya. Proses produksi biodiesel kelapa sawit berpotensi mencemari lingkungan akibat dari keluaran limbah padat (tandan buah kosong, serat, cangkang buah dan abu bakar) dan limbah cair kelapa sawit (palm oil mill effluent/POME). Makalah ini mengevaluasi dan mendiskusikan potensi penangkapan gas metan dari POME sebagai energi terbarukan dan estimasi penyelamatan emisi karbon yang dihasilkan selama proses produksi BBN. Data kualitas dan kuantitas gas metan yang diperoleh dari studi ini akan diadaptasikan dengan nilai faktor energi dan faktor emisi dari sumber pustaka yang terpercaya. Hasil evaluasi dan perhitungan menyatakan bahwa kualitas dan kuantitas POME menentukan jumlah gas metan yang dihasilkan secara signifikan. Hasil inventori energi mencatat bahwa potensi energi yang dihasilkan dari penangkapan gas metan dari POME berkisar 427,2 MJ/FU (fungsional unit). Nilai energi ini menaikkan net energy ratio (NER) dari 3,19 menjadi 3,31 atau sebesar 3,4 %. Inovasi penangkapan gas metan ini juga menghasilkan penyelamatan emisi gas karbon sebesar 126,4 kg/FU atau mengurangi emisi karbon sekitar 8,2 % dari nilai yang umum terjadi

PEMETAAN ZONA RISIKO GERAKAN MASSA TANAH DAN BATUAN DESA KARANGSARI, KECAMATAN PENGASIH, KABUPATEN KULONPROGO, PROPINSI DAERAH ISTIMEWA YOGYAKARTA

Landslide disaster is one of the most frequently occurring each year in Indonesia and the location of the research is a risky place of the mass movement. This study was conducted to determine the level of risk generated mass movement based on the level and extent of potential vulnerabilities mass movement. In order to minimize the impact of losses incurred. Construction stage research with field geology investigation based on several parameters. Determination of potential zones and zones of vulnerability determined that each parameter has particularly different values. Zone of potential mass movement based on parameters such as slope, lithology, structural geology and land use while the mass movement hazard intensity level based on the parameters of the population and infrastructure activity. In the determination of the mass movement risk zones include all the parameters of the zone and the potential for mass movement hazard. Results of analysis showed the risk zones in the study area are divided into three zones, they are zone mass movement with high level of risk, zone of moderate mass movement, and a zone of low-level risk of mass movement. In order to reduce and prevent the occurrence of mass movements, they need some efforts from another people too such as knowing the early symptoms of a mass movement and make a retaining wall on the cliffs prone to landslide

E-Learning Satisfaction Menggunakan Metode Auto Model

E-Learning just like learning media in general need to be evaluated to find out and measure how much effectiveness, efficiency and user satisfaction with the quality of the overall learning process. One effort that can be done to find out and evaluate the quality of a learning is to use satisfaction evaluation. Measurement of satisfaction requires data derived from questionnaires that are presented using a Likert scale. The data illustrates the perception of users who have uncertainty because it is very subjective so that it has the potential to cause misinterpretation. The auto model method can be used to evaluate e-Learning satisfaction because the auto model method has the advantage of solving a problem with the various models produced, which in this case are in accordance with the context of the satisfaction problem that is often presented in natural language that has uncertainty, such as "how satisfied? "," How efficient? "And" how much is user satisfaction. Based on the auto model method, the results of the satisfaction scores of each respondent, shown in the table above, are summed and the average is calculated. With the auto model, the results show that SVM is the best performance method with an acceleration rate of 90% and best gains with a value of 38

Penerapan Machine Learning Menggunakan Algoritma C4.5 Berbasis PSO dalam Menganalisa Data Siswa Putus Sekolah

Pendidikan sangat memegang peranan penting dalam meningkatkan kualitas Sumber daya manusia yang ada di Indonesia. Untuk itu Pemerintah menggalakkan program wajib belajar 12 tahun. SMK As Salam, adalah salah satu Sekolah Menengah Kejuruan (SMK) swasta yang ada di Kecamatan Gegesik yang memiliki angka putus sekolah yang berubah setiap tahunnya. Ada beberapa penyebab seorang anak putus sekolah, diantaranya faktor ekonomi dimana orang tua tidak sanggup membiayai anaknya untuk sekolah, bisa juga faktor membantu usaha orang tua, faktor siswanya sendiri, atau faktor lingkungan dan teman – teman siswa tersebut. Perlu dilakukan penganalisaan terhadap data siswa agar dapat diklasifikasikan siswa yang berpotensi putus sekolah. Sehingga kepala sekolah dan bagian kesiswaan di SMK As Salam dapat mengambil keputusan agar siswa yang putus sekolah bisa diantisipasi setiap tahunnya. fokus maka penelitian ini adalah penggunaan model decision tree dalam mengkasifikasikan data putus sekolah yang dioptimasi menggunakan PSO di SMK As Salam Gegesik. Dari hasil klasifikasi tersebut diketahui nilai akurasi dari model decision tree tersebut adalah 90.86 %. Artinya keakuratan dalam klasifikasi tersebut sudah cukup baik. Sedangkan hasil klasifikasi model decision tree yang menggunakan  PSO diketahui memiliki nilai akurasi 92.95 %. Artinya keakuratan dalam klasifikasi tersebut menjadi lebih baik dari decision tree yang tanpa optimasi PS

KEUANGAN NEGARA

Keuangan negara merupakan hal yang sangat menarik untuk dibicarakan, dikaji dan dipelajari oleh masyarakat Indonesia. Istilah keuangan negara ini sering kita dengar di berbagai media, baik media cetak maupun media elektronik seperti televisi atau internet. Istilah ini tidak asing lagi bagi sebagian besar warga negara Indonesia, karena keuangan negara ini erat kaitannya dengan kesejahteraan masyarakat Indonesia, bahkan sering juga kita mendengar pemberitaan yang negative mengenai keuangan negara ini yaitu seringnya tindakan korupsi yang merugikan masyarakat yang dilakukan oleh oknum pejabat yang tidak bertanggung jawab. Secara umum keuangan negara membicarakan masalah penerimaan anggaran atau sumber-sumber penerimaan/pemasukan kas negara untuk membiayai operasional suatu negara, serta berbagai macam pengeluaran anggarannya. Menurut Musgrave dalam Effendi (2021) mengatakan bahwa pada umumnya studi keuangan negara membatasi hanya pada penerimaan dan pengeluaran yang ada pada anggaran pemerintah (pusat dan daerah) dan pengaruh-pengaruhnya. Aspek-aspek lain yang juga merupakan bidang studi keuangan negara adalah regulasi ekonomi oleh cabang pemerintahan yudikatif, pengelolaan perusahaan negara, dan pengaturan kebijakan moneter. Oleh karena itu buku ini hadir kehadapan sidang pembaca sebagai bagian dari upaya diskusi sekaligus dalam rangka melengkapi khazanah keilmuan dibidang keuangan negara, sehingga buku ini sangat cocok untuk dijadikan bahan acuan bagi kalangan intelektual dilingkungan perguruan tinggi ataupun praktisi yang berkecimpung langsung dibidang pengelolaan keuangan negara