Sistem Rekomendasi Prioritas Bantuan Industri Kecil dan Menengah (IKM) Dengan Metode AHP dan MOORA

Bantuan modal diperlukan untuk meningkatkan produktivitas dan mendukung pertumbuhan industri kecil dan menengah (IKM). Dinas Perindustrian dan Tenaga Kerja Kabupaten Bangkalan seringkali mengalami kesulitan untuk merekomendasikan dan memprioritaskan penerima bantuan dari IKM agro dan non-agro sesuai dengan kriteria yang telah ditetapkan. Permasalahan tersebut mengakibatkan terjadinya penyaluran bantuan modal yang tidak efisien. Sistem rekomendasi untuk penentuan prioritas bantuan IKM dengan menggunakan metode AHP dan MOORA. Metode AHP digunakan untuk mengatribusikan nilai bobot pada kriteria yang berbeda, sedangkan metode MOORA dimanfaatkan untuk melakukan peringkat pada setiap opsi yang ada. Parameter kriteria yang digunakan adalah jumlah produksi, tenaga kerja, omzet dan surat ijin usaha. Pengujian validasi metode MOORA mendapatkan nilai precision 86%, recall 90%, accuracy 80% dan F1-score 88% yang menunjukkan metode MOORA mampu menghasilkan rekomendasi alternatif yang terbaik. Manfaat hasil penelitian ini dapat membantu penyalur untuk merekomendasikan dan memprioritaskan penerima bantuan modal IKM sesuai dengan kriteria

Pengembangan Aplikasi Game Edukasi Sejarah Sunan Kalijaga Berbasis Android

Historical education is essential in forming human character because it is the basis for forming a sense of nationalism. Along with the development of technology, learning models are also affected. Learning can be facilitated through learning sources other than educators, thereby changing the role of educators in learning and adapting learning to current developments. One of the learning resources is game technology. Game applications can be a learning medium because of their visual and interactive nature. Packing history learning into an educational game application might be an alternative source of learning that is interesting and not monotonous. The purpose of this research is developing education media as an Android-based historical learning tool by packaging the historical learning of the story of Sunan Kalijaga in the form of a game application. The results of the black box, white box trials that went well, and the feasibility test that was carried out on 15 respondents, 93% stated that the material presented was appropriate so that it can be concluded that the game application is suitable for use as an alternative media for mobile learning by teachers and students with an assessment feature using an Android smartphone.AbstrakPendidikan sejarah sangat penting dalam proses pembentukan karakter manusia karena merupakan dasar dari pembentukkan rasa nasionalisme. Seiring dengan berkembangnya teknologi, Pembelajaran pun ikut terpengaruhi. Pembelajaran dapat dipermudah melalui sumber pembelajaran selain pendidik, sehingga menggubah peran pendidik dalam pembelajaran dan menyesuaikan pembelajaran dengan perkembangan zaman saat ini. Salah satu sumber pembelajaran itu adalah teknologi game. Aplikasi game dapat menjadi media pembelajaran karena sifatnya yang visual dan interaktif. Mengemas pembelajaran sejarah kedalam sebuah aplikasi game edukasi mungkin bisa menjadi salah satu alternatif sumber pembelajaran yang menarik dan tidak monoton. Tujuan dari penelitian ini adalah membuat aplikasi game “Lokajaya Sang Kalijaga” sebagai sarana pembelajaran sejarah berbasis Andoid dengan mengemas pembelajaran sejarah kisah Sunan Kalijaga ke dalam bentuk aplikasi game. Hasil dari uji coba black box, white box yang berjalan baik serta uji kelayakan yang telah dilakukan pada 15 responden, 93% menyatakan materi yang dibawakan telah sesuai sehingga dapat disimpulkan aplikasi game layak dipergunakan sebagai media alternatif pembelajaran secara mobile oleh guru dan murid dengan fitur penilaian menggunakan smartphone Android

REPRESENTASI DATA HASIL ANALISA SPASIAL DAERAH RAWAN PENYAKIT CAMPAK MENGGUNAKAN METODE WEIGHT PRODUCT MODEL

Measles is a part of many diseases that occur in the tropics as happened in East Java. Measles disease data recorded in the Health Profile Book contains information on tabular data on the number of measles cases, the fatality rate of measles cases, and data that contain infant measles immunization. The purpose of the discussion of this paper is to represent spatial and attribute data resulting from spatial data processing in the spatial analysis process by Weight Product Model (WPM) methods and in the Multiple Attribute Decision Making (MADM). Data representation to determine areas prone to tropical diseases based on infant immunization status, nutritional status, epidemics, and PD3I. The results of the spatial data modeling will be represented into spatial data and attribute data obtained from the preferential value of Vi with the category of classification of tropical disease-prone areas with good, average, fair, and poor immunization status

Forecasting Model of Export and Import Value of Oil and Gas Using Gated Recurrent Unit Method

Indonesia’s natural resources are abundant, including oil and gas. It is one of the countries active in international trade, including exports and imports. Oil and gas exports are a significant source of income for the country, encouraging economic growth. Oil and gas imports are very important to meet domestic energy needs, which continue to increase in demand. Increasing oil and gas imports can increase the trade balance, which can affect the country’s economic stability if the value of imports exceeds the value of exports. Forecasting is a solution to overcome these problems by forecasting the value of oil and gas exports and imports. The gated recurrent unit (GRU) method is used for forecasting in this study because it has a simple computation and fairly high accuracy. The dataset used is monthly time series data from 1993 to 2023 from the website of the Badan Pusat Statistik (BPS). The MAPE results on the GRU model forecast the value of oil and gas exports and imports at 12.19% and 14.30%, respectively. The best average forecasting of export and import values obtained a MAPE of 13.38%

Pemetaan Tingkat Polusi Udara di Kota Surabaya Berbasis Android

Pencemaran udara merupakan permasalahan yang sangat umum terjadi di kota-kota besar seperti Kota Surabaya, pemerintah sudah melakukan banyak hal dalam menangani kondisi tersebut salah satunya dengan menempatkan beberapa titik alat pantau udara yang ditempatkan pada wilayah tertentu. Masyarakat dapat mengetahui tingkat polusi udara melalui display yang terpasang pada beberapa ruas jalan raya. Penempatan display yang terbatas membuat masyarakat kesulitan dalam mendapatkan informasi tingkat polusi udara. Penelitian ini bertujuan untuk menunjukkan tingkat polusi udara berupa peta digital sehingga masyarakat dapat dengan mudah melihat informasi polusi udara. Selain memudahkan masyarakat untuk memperoleh informasi, juga dapat membantu Badan Lingkungan Hidup dalam memantau kondisi kualitas udara. Hasil penelitian ini mampu menampilkan peta tingkat polusi udara pada perangkat android dan server berupa web yang menampilkan line chart tiap parameter. Dalam pengambangan sistem ini menggunakan metode Indeks Standar Pencemar Udara dengan menggunakan parameter carbon monoksida, nitrogen dioksida, sulfur dioksida, partikulat, dan ozon. Hasil pengujian sistem menunjukkan bahwa sistem mampu mempermudah Badan Lingkungan Hidup dalam memantau kualitas udara di Kota Surabaya, sistem juga mampu memberikan informasi mengenai tingkat polusi udara kepada masyarakat berupa peta digital yang dapat dilihat pada perangkat Android. Hasil pengklasifikasian sistem pemetaan tingkat polusi udara di Kota Surabaya didapatkan nilai precision sebesar 79.47% dan recall sebesar 85.71%

Performance Comparison of AHP and Saw Methods For Selection of Doc Broiler Chicken Suppliers

Choosing the most suitable day-old chick (DOC) broiler chicken supplier is currently one of the most important issues that must be addressed. This is because selecting the most suitable supplier can reduce the amount spent on purchases and the risk of sick chickens being delivered by the supplier. Another problem related to supplier selection that has been happening so far is the quality of products that are not following company standards or rejected products. The number of products provided does not match what was ordered by the company. The decision support system (DSS) can evaluate and select suppliers using multi-criteria characteristics related to the solutions offered based on parameters quality, price, delivery, supplier certificates, and death claims after the chickens have been delivered. The Analytical Hierarchy Process (AHP) and the Simple Additive Weighting (SAW) methods are used in this study as a comparison to produce the best-recommended accuracy value to get the best decision results based on ranking. The test results state that the AHP and SAW methods go well. The test was carried out using a dataset of the last ten months of history of purchasing docs broiler chicken from suppliers. The comparison of the results of the F1-score value between the AHP and SAW methods is 94% and 87%, respectively. The results state that the AHP method is superior as a system recommendation that can produce the best alternative supplier.Choosing the most suitable day-old chick (DOC) broiler chicken supplier is currently one of the most important issues that must be addressed. This is because selecting the most suitable supplier can reduce the amount spent on purchases and the risk of sick chickens being delivered by the supplier. Another problem related to supplier selection that has been happening so far is the quality of products that are not following company standards or rejected products. The number of products provided does not match what was ordered by the company. The decision support system (DSS) can evaluate and select suppliers using multi-criteria characteristics related to the solutions offered based on parameters quality, price, delivery, supplier certificates, and death claims after the chickens have been delivered. The Analytical Hierarchy Process (AHP) and the Simple Additive Weighting (SAW) methods are used in this study as a comparison to produce the best-recommended accuracy value to get the best decision results based on ranking. The test results state that the AHP and SAW methods go well. The test was carried out using a dataset of the last ten months of history of purchasing docs broiler chicken from suppliers. The comparison of the results of the F1-score value between the AHP and SAW methods is 94% and 87%, respectively. The results state that the AHP method is superior as a system recommendation that can produce the best alternative supplier

Data Mining Untuk Prediksi Penjualan Menggunakan Metode Simple Linear Regression

Prediksi penjualan menjadi elemen penting dalam perencanaan perusahaan karena akan menentukan rencana anggaran penjualan, yang mempengaruhi banyak faktor dalam perusahaan. Produsen penjualan sering kali mengalami kesulitan untuk memprediksi kisaran jumlah produk yang terjual pada periode yang akan datang. Permasalahan tersebut mengakibatkan ketidakefektifan dalam pengelolaan stok dan jadwal produksi, sehingga stok produk digudang menumpuk yang mengakibatkan beberapa produk mengalami kerusakan karena disimpan terlalu lama. Tujuan dari penelitian ini adalah mengimplementasikan metode Simple Linear Regression untuk memprediksi penjualan produk agar dapat mengetahui tentang kisaran jumlah penjualan produk di periode yang akan datang, sehingga dapat menyesuaikan penyedian stok yang lebih efektif berdasarkan prediksi yang diperoleh. Metode Simple Linear Regression digunakan untuk mengevaluasi dan memahami arah serta kekuatan hubungan antara dua variabel, yaitu variabel independen (X) dan variabel dependen (Y). Parameter yang digunakan adalah periode bulan dan jumlah penjualan. Periode bulan yang merujuk pada rentang waktu, bagaimana perubahan waktu dapat memengaruhi jumlah penjualan produk sedangkan jumlah penjualan merupakan output yang menjadi fokus utama, mengetahui sejauh mana variabilitas dalam periode bulan dapat dijelaskan oleh variasi dalam jumlah penjualan produk. Dataset yang digunakan untuk uji tingkat kesalahan terhadap hasil prediksi menggunakan data penjualan mulai periode Februari 2021 sampai dengan September 2023. Hasil uji menyatakan nilai rata-rata dari selisih absolut antara nilai prediksi atau MAD sebesar 3,778563, rata-rata dari kuadrat selisih antara nilai prediksi dan nilai aktual atau MSE sebesar 21,661444 dan rata-rata persentase kesalahan absolut antara nilai prediksi dan nilai aktual atau MAPE sebesar 12%. Berdasarkan nilai MAPE yang diperoleh, dapat disimpulkan bahwa prediksi penjualan untuk penjualan produk ini dapat dikategorikan Baik. Hasil penelitian ini dapat dijadikan rekomendasi untuk memprediksi kisaran jumlah penjualan produk diperiode yang akan datang agar menyesuaikan persediaan stok, anggaran dan jadwal produksi

Konsep dasar algoritma pemrograman

Buku ini mengulas tentang penggunaan pernyataan matematika, intruksi komputer, serta logika matematika untuk pembuatan algoritma komputasi. Sangat direkomendasikan sebagai pendamping belajar Algoritma Pemrograman. Khususnya untuk meningkatkan kemampuan penalaran matematis, keterampilan belajar mandiri, penyelesaian masalah, berpikir kritis, serta kreatif peserta didik. Buku ini juga direkomendasikan untuk Pendidik yang mayoritas peserta didiknya belum trampil dalam bernalar secara matematis.xxii, 266 hlm.: 24 c

WEB-GIS KESESUAIAN LAHAN UNTUK PENGEMBANGAN HUTAN KOTA MENGGUNAKAN METODE MULTI-CRITERIA DECISION MAKING

Hutan menjadi hamparan lahan yang bertumbuhan pohon-pohon yang kompak dan rapat di dalam wilayah perkotaan baik pada tanah negara maupun tanah hak. Hutan kota pada daerah perkotaan ditentukan oleh pejabat yang berwenang. Fungsi hutan kota untuk memperbaiki dan menjaga iklim mikro dan nilai estetika, meresapkan air, dan mendukung pelestarian keanekaragaman hayati Indonesia. Perlu adanya penanganan penting untuk mengatasi masalah tersebut, salah satunya adalah dengan mengembangkan RTH jenis Hutan Kota di Kabupaten Sidoarjo. Dinas Lingkungan Hidup dan Kebersihan (DLHK) Kabupaten Sidoarjo adalah salah satu lembaga yang mengantur tentang pembangunan hutan kota. Namun pihak DLHK masih belum tau daerah mana sajakah di Kabupaten Sidoarjo yang lahannya bisa untuk dibuat hutan kota. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk memberikan informasi mengenai pengembangan lahan yang cocok untuk dijadikan sebagai hutan Kota tipe kawasan permukiman berbasis Web-GIS di Kabupaten Sidoarjo. Metode yang digunakan untuk pemodelan data spasial menggunakan Multi-Criteria Decision Making (MCDM) diantaranya Analitychal Hierarchy Process (AHP) dan metode Weighted Sum Model (WSM). Parameter berdasarkan jumlah penduduk, ketinggian wilayah, banyak perusahaan, dan luas lahan standar untuk mengetahui kesesuaian lahan untuk pengembangan hutan kota pada tiap kecamatan dengan studi kasus di Kabupaten Sidoarjo. Klasifikasi hutan kota pada hasil pemodelan data spasial meliputi lahan dengan kategori tidak cocok, cocok, dan sangat cocok. Hasil uji perbandingan kedua metode MCDM menggunakan koefisien kappa Cohen (κ) menghasilkan rata-rata nilai κ = 0.07 untuk hutan kota tipe kawasan permukiman. Kesimpulan dari pemodelan data spasial untuk menggunakan metode AHP dan WSM pada hutan kota tipe kawasan permukiman memiliki hasil yang berbeda untuk digunakan dalam perhitungan kesesuaian lahan pada pengembangan hutan kota.Forests are expanses of land that grow compact and dense trees in urban areas, both on state land and private land. Urban forests in urban areas are determined by the competent authority. The function of urban forests is to improve and maintain the microclimate and aesthetic value, absorb water, and support the preservation of Indonesia's biodiversity. The Department of Environment and Hygiene (DLHK) of Sidoarjo Regency is one of the institutions that regulates urban forest development. However, the DLHK still doesn't know which areas in Sidoarjo Regency can make urban forests. The purpose of this study is to provide information on the development of land suitable for use as urban forest, a type of residential area based on Web-GIS in Sidoarjo Regency. The methods used for modeling spatial data using Multi-Criteria Decision Making (MCDM) include the Analytical Hierarchy Process (AHP) and the Weighted Sum Model (WSM) method. Parameters based on population, area height, number of companies, and standard land area to determine land suitability for urban forest development in each sub-district with a case study in Sidoarjo Regency. The classification of urban forests on the results of spatial data modeling includes land with unsuitable, suitable, and very suitable categories. The results of the comparison test of the two MCDM methods using Cohen's kappa coefficient (κ) resulted in an average value of = 0.07 for urban forests with residential areas. Conclusions from spatial data modeling to use AHP and WSM methods in urban forest residential area types have different results to be used in the calculation of land suitability in urban forest development