Visualisasi Teori Optimalisasi Biaya Transportasi Untuk Pembelajaran Riset Operasi

Penelitian ini merupakan penelitian lanjutan dari penulis yang sama dengan judul Pengembangan Sarana Pembelajaran Berbantuan Komputer Untuk Teori Optimalisasi Biaya Transportasi. Sarana pembelajaran berbantuan komputer tersebut berwujud sebuah aplikasi perangkat lunak (software). Aplikasi ini dibangun untuk mensimulasikan materi perkuliahan riset operasi, khususnya tentang optimalisasi biaya transportasi sehingga menjadi salah satu alternatif sarana belajar bagi mahasiswa. Aplikasi ini bersifat dinamis, artinya mampu menerima masukan data yang ditentukan sendiri oleh pengguna dan pemecahan permasalahan transportasi bisa ditampilkan secara langkah demi langkah.Aplikasi hasil penelitian ini merupakan penyempurnaan dari hasil penelitian sebelumnya. Pada penelitian sebelumnya aplikasi hanya mempresentasikan proses perhitungan pada tahap 1 proses optimalisasi yaitu menggunakan metode yaitu Vogel\u27s Aproximation Method, Minimum Cost Value, dan North West Corner. Pada penelitian kedua ini telah diterapkan metode lanjutan teknik optimalisasi biaya transportasi yaitu teknik Stepping Stone, sehingga menjadi semakin optimal.Aplikasi terdiri atas tiga bagian, yaitu bagian pengisian data lokasi supply dan lokasi demand, pengisian nilai supply dan demand di setiap lokasi supply dan lokasi demand, serta pengsian data biaya transportasi. Data yang telah diisikan akan diolah dengan teknik awal optimalisasi biaya transportasi yaitu salah satu metode Vogel\u27s Aproximation Method, Minimum Cost Value, atau North West Corner. Optimalisasi lanjutan dengan metode Stepping Stone. Informasi yang dihasilkan dari setiap metode adalah jumlah unit yang harus dikirimkan dari setiap lokasi supply ke lokasi demand tertentu sehingga meminimalkan biaya transportasi

Model Penelusuran Citra Digital Pada Database Citra Menggunakan Pendekatan Perhitungan Kedekatan Pola Warna

Pencarian citra digital sangat dibutuhkan di berbagai bidang kehidupan terutama pada aktifitas yang mengandalkan pemanfaatan citra sebagai bagian dari otentifikasi atau identitas khusus. Penelusuran citra digital yang umumnya berbentuk sebuah image bitmap dapat dilakukan dengan berbagai cara. Pada penelitian ini cara mengenali suatu citra dengan cara mengenali pola warna dari citra tersebut kemudian dibandingkan dengan pola warna gambar yang hendak dicari. Proses pembandingan pola warna dapat dilakukan per pixel kedua citra pada posisi pixel yang bersesuaian. Semakin kecil jarak warna antara pixel citra yang dikenali dengan pixel citra yang dijadikan acuan pencarian maka kedua citra tersebut semakin mirip atau sesuai. Penelitian ini memanfaatkan citra bitmap 24 bit dimana dalam citra bitmap tersebut setiap komponen warna merah, hijau dan biru memiliki 256 derajat kecerahan. Database citra mengandung banyak citra bitmap 24 bit dengan ukuran yang sama. Sebagai kasus pada penelitian ini menggunakan kumpulan citra wajah yang diperoleh melalui kamera digital. Metode pencocokan jarak warna menggunakan perhitungan selisih kode warna merah, hijau, dan biru pada pixel yang bersesuaian. Kemudian selisih jarak tersebut dihitung menggunakan rumus jarak Euclidean. Semua jarak pixel-pixel yang bersesuaian pada satu kali pencocokan citra dijumlahkan sehingga diperoleh persen kemiripan antara citra yang dicari dengan citra acuan. Proses pembandingan jarak dilakukan bagi semua citra dalam database citra. Proses ini dilakukan secara sekuensial. Maka citra yang memiliki persen kemiripan yang tertinggi akan menjadi citra yang paling mirip dengan citra acuan

Expert System Dengan Beberapa Knowledge Untuk Diagnosa Dini Penyakit-penyakit Hewan Ternak Dan Unggas

Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan lebih lanjut sistem pakar dengan beberapa knowledge yang pernah dikembangkan sebelumnya, Domain penelitian dikembangkan diharapkan dapat membantu peternak dalam mendiagnosa penyakit pada hewan ternak dan unggas dengan satu buah sistem. Sistem pakar yang dirancang memiliki beberapa basis pengetahuan yang dapat menjadi solusi bagi para peternak karena umumnya para peternak memiliki beberapa jenis binatang ternak secara bersama-sama dalam satu lokasi peternakan.. Target penelitian adalah terwujudnya model sistem pakar yang lebih baik yang memiliki beberapa basis pengetahuan (knowledge) untuk mendiagnosa secara dini penyakit pada hewan ternak dan unggas, diantaranya membantu diagnosa penyakit kambing, ikan lele, dan ayam. Karena diagnosa dilakukan untuk masa dini maka sistem pakar diberi kemampuan untuk menalar penyakit apakah yang terjadi pada seekor ternak dan unggas walaupun belum semua gejala penyakit tersebut dapat terlihat jelas.Hasil penelitian adalah sebuah sistem pakar yang lebih sempurna dengan beberapa knowledge. Metode inferensi menggunakan pendekatan forward chaining. Sistem pakar dilengkapi dengan manajemen ketidak pastian menggunakan Probabilitas Bayes sehingga sistem tetap dapat memberikan hasil kesimpulan walaupun fakta yang dimasukkan oleh pengguna tidak lengkap

Arsitektur Aplikasi Twitter Opinion Mining Untuk Mengetahui Sentimen Publik Terhadap Merek Produk

Merek suatu produk adalah ciri khas produk tersebut dan mencerminkan daya tarik serta kekuatan diterimanya suatu produk di tengah pasar. Opini publik pada suatu merek ini penting bagi pemilik merek karena pemilik merek dapat membantu memprediksi penjualan produk merek tersebut di masa depan dan mengetahui posisi suatu merek diantara kompetitornya. Data yang dapat dipakai oleh proses opinion mining dapat diperoleh dari twitter dan facebook. Karena data tersebut sangat variatif benuknya dan sangat tidak terstruktur maka harus dikelola dan diseragamkan menggunakan teknik data preproccesing menjadi data semi terstruktur. Data semi terstruktur ini dilanjutkan dengan tahap klasifikasi untuk mengkategorikan opini tersebut menjadi opini negatif atau positif. Penelitian tentang klasifikasi pada data opini berbentuk teks sudah banyak dilakukan tetapi umumnya metode-metode yang dipakai tidak mengakomodasi masalah pembobotan pada variabel-variabel pembentuk opini. Untuk mengakomodasi pembobotan maka penelitian ini menggunakan Weighted Association Rule Mining Classifier. Metodologi penelitian menggunakan studi literatur dimana penelitian akan menelaah penelitian sebelumnya dengan topik yang hampir sama. Telaah difukuskan pada menemukan arsitektur yang tepat untuk mengembangkannya menjadi aplikasi twitter opinion mining untuk mengetahui sentimen publik terhadap merek produk

CONSIDERING STRATEGIC FORMULATION FOR TAX REVENUE ENHANCEMENT IN DIRECTORATE GENERAL OF TAXES

The Directorate General of Taxes (DGT) as a large organization certainly has directions and goals to be achieved. The main objective of the DGT is to achieve the tax revenue target. This main objective is set by the DGT to support the national development priority agenda. To achieve the main objective of DGT, a strategic formulation was considered out. This study aims to consider the importance of strategic formulations for DGT to increase tax revenue. This research is based on qualitative methods and descriptive analysis based on the actualization of strategic planning at DGT. The results of the study indicate that the strategic formulation is important for DGT to increase tax revenue, by: a). considering environmental realities, available resources and capacities; b) setting overall strategic objectives; c). identify the organization's mandate, clarify the vision, mission and values of the organization; d). assessing the external and internal environment; e) identify problems facing the organization, formulate and select strategies; and f) reassessing the strategy and strategic planning process.The Directorate General of Taxes (DGT) as a large organization certainly has directions and goals to be achieved. The main objective of the DGT is to achieve the tax revenue target. This main objective is set by the DGT to support the national development priority agenda. To achieve the main objective of DGT, a strategic formulation was carried out. This study aims to consider the importance of strategic formulations for DGT to increase tax revenue. This research is based on qualitative methods and descriptive analysis based on the actualization of strategic planning at DGT. The results of the study indicate that the strategic formulation is important for DGT to increase tax revenue, by: a). considering environmental realities, available resources and capacities; b) setting overall strategic objectives; c). identify the organization's mandate, clarify the vision, mission and values of the organization; d). assessing the external and internal environment; e) identify problems facing the organization, formulate and select strategies; and f) reassessing the strategy and strategic planning process. &nbsp

Implementation Of Text Mining For Emotion Detection Using The Lexicon Method (Case Study: Tweets About Covid-19)

Information and news about Covid-19 received various responses from social media users, including Twitter users. Changes in netizen opinion from time to time are interesting to analyze, especially about the patterns of public sentiment and emotions contained in these opinions. Sentiment and emotional conditions can illustrate the public's response to the Covid-19 pandemic in Indonesia. This research has two objectives, first to reveal the types of public emotions that emerged during the Covid-19 pandemic in Indonesia. Second, reveal the topics or words that appear most frequently in each emotion class. There are seven types of emotions to be detected, namely anger, fear, disgust, sadness, surprise, joy, and trust. The dataset used is Indonesian-language tweets, which were downloaded from April to August 2020. The method used for the extraction of emotional features is the lexicon-based method using the EmoLex dictionary. The result obtained is a monthly graph of public emotional conditions related to the Covid-19 pandemic in the dataset

Feasibility study for banking loan using association rule mining classifier

The problem of bad loans in the koperasi can be reduced if the koperasi can detect whether member can complete the mortgage debt or decline. The method used for identify characteristic patterns of prospective lenders in this study, called Association Rule Mining Classifier. Pattern of credit member will be converted into knowledge and used to classify other creditors. Classification process would separate creditors into two groups: good credit and bad credit groups. Research using prototyping for implementing the design into an application using programming language and development tool. The process of association rule mining using Weighted Itemset Tidset (WIT)–tree methods. The results shown that the method can predict the prospective customer credit. Training data set using 120 customers who already know their credit history. Data test used 61 customers who apply for credit. The results concluded that 42 customers will be paying off their loans and 19 clients are declin

EXPERT SYSTEM DENGAN BEBERAPA KNOWLEDGE UNTUK DIAGNOSA DINI PENYAKIT-PENYAKIT HEWAN TERNAK DAN UNGGAS

Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan lebih lanjut sistem pakar dengan beberapa knowledge yang pernah dikembangkan sebelumnya, Domain penelitian dikembangkan diharapkan dapat membantu peternak dalam mendiagnosa penyakit pada hewan ternak dan unggas dengan satu buah sistem. Sistem pakar yang dirancang memiliki beberapa basis pengetahuan yang dapat menjadi solusi bagi para peternak karena umumnya para peternak memiliki beberapa jenis binatang ternak secara bersama-sama dalam satu lokasi peternakan.. Target penelitian adalah terwujudnya model sistem pakar yang lebih baik yang memiliki beberapa basis pengetahuan (knowledge) untuk mendiagnosa secara dini penyakit pada hewan ternak dan unggas, diantaranya membantu diagnosa penyakit kambing, ikan lele, dan ayam. Karena diagnosa dilakukan untuk masa dini maka sistem pakar diberi kemampuan untuk menalar penyakit apakah yang terjadi pada seekor ternak dan unggas walaupun belum semua gejala penyakit tersebut dapat terlihat jelas.Hasil penelitian adalah sebuah sistem pakar yang lebih sempurna dengan beberapa knowledge. Metode inferensi menggunakan pendekatan forward chaining. Sistem pakar dilengkapi dengan manajemen ketidak pastian menggunakan Probabilitas Bayes sehingga sistem tetap dapat memberikan hasil kesimpulan walaupun  fakta yang dimasukkan oleh pengguna tidak lengkap