GARMENT EMPLOYEE PRODUCTIVITY PREDICTION USING RANDOM FOREST

Clothing also means clothing is needed by humans. Besides the need for clothing in terms of function, clothing sales or business is also very potent. About 75 million people worldwide are directly involved in textiles, clothing, and footwear. In this case, a common problem in this industry is that the actual productivity of apparel employees sometimes fails to reach the productivity targets set by the authorities to meet production targets on time, resulting in huge losses. Experiments were conducted using the random forest model, linear regression, and neural network by looking for the values ​​of the correlation coefficient, MAE, and RMSE.  This aims to predict the productivity of garment employees with data mining techniques that apply machine learning and look for the minimum MAE value. The results of testing the proposed algorithm on the garment worker productivity dataset obtained the smallest MAE, namely the random forest algorithm, namely 0.0787, linear regression 0.1081, and 0.1218 neural network

Peramalan Data Kunjungan Wisatawan Mancanegara ke Indonesia menggunakan Fuzzy Time Series

Wisatawan mancanegara memegang peranan penting terhadap pertumbuhan ekonomi dari sektor pariwisata. Untuk meningkatkan kunjungan wisatawan mancanegara perlu dilakukan pembangunan yang berkelanjutan pada sektor pariwisata. Pembangunan yang dilakukan harus sejalan dengan tren pertumbuhan kunjungan wisatawan mancanegara agar pembangunan tepat sasaran, efektif dan efisien. penelitian ini bertujuan untuk meramalkan kunjungan wisatawan mancanegara ke Indonesia menggunakan metode Fuzzy Time Series. Data historis yang digunakan adalah data kunjungan wisatawan mancanegara ke Indonesia periode Januari Tahun 2013 sampai dengan Desember Tahun 2017 dari Badan Pusat Statistik (BPS). Implementasi Fuzzy Time Series pada data historis menghasilkan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) sebesar 4,42 % dengan tingkat kesalahan tertinggi sebesar sebesar 18,05% pada Januari 2014 dan kesalahan terendah sebesar 0,04% pada Mei 2017. Hasil tersebut menunjukan bahwa penggunakan Fuzzy Time Series pada peramalan data kunjungan wisatawan mancanegara ke Indonesia memiliki hasil yang sangat baik

Pengaruh Rating Film terhadap Jumlah Audience yang Menonton Film

Film menjadi salah satu bentuk hiburan yang ditawarkan dan diminati sejumlah audience dengan disajikan melalui adaptasi dari novel, komik, atau serial televisi, serta melalui berbagai macam media. Perkembangan perfilman dari tahun ke tahun semakin berkembang dan mulai diminati. Keinginan penonton dalam mencari, menggunakan dan menilai suatu film telah membuat dunia perfilman saat ini menjadi sorotan utama sineas dalam menyalurkan hobi, minat, bakat, dan usaha mereka. Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui tentang apakah tingginya rating atau penilaian sebuah film berpengaruh pada banyaknya jumlah penonton. Penelitian ini menggunakan Metode kuantitatif deskriptif. Populasi dalam penelitian ini adalah semua penonton film box office tahun 2014-2015. Penelitian ini menggunakan 2 variabel yaitu rating dan views dengan jumlah data sebanyak 696 data. Pengolahan data yang digunakan algoritma regresi linier. Hasil pengolahan data implementasi algoritma regresi linier pada rapidminer menunjukan pengaruh rating film hanya sebesar 0,011. Kecilnya angka rating ini menunjukan bahwa pengaruh yang diberikan rating film terhadap jumlah audience tidak terlalu signifikan atau tidak berpengaruh