Metode Hibrida K-Means Dan Generalized Regression Neural Network Untuk Prediksi Arus Lalu Lintas

. Traffic flow forecasting is a popular research topic in the development of Intelligent Transportation System. There have been many forecasting methods used for traffic flow forecasting, such as Generalized Regression Neural Network (GRNN) which has a fairly good accuracy. One of the GRNN\u27s characteristics is that the number of neurons in pattern layer increases as the number of training samples raise and this can cause overfitting problem. In this research, a hybrid method to predict traffic flow is proposed, that is K-means and GRNN algorithm. K-means method aims to solve overfitting problem in GRNN model by choosing training samples based on their similar characteristics. Leave One Out Cross Validation (LOOCV) is used to select an appropriate smoothing factor parameter at each GRNN\u27s model. Mean Absolute Percentage Error (MAPE) is used as the evaluation criterion in the testing process. The results show that the proposed method could improve the accuracy of predictions by reducing the value of MAPE by 0.82-3.81%

Aplikasi Pengambilan Keputusan Alternatif Pemilihan Obat Dengan Memanfaatkan Xpertrule

Kemudahan masyarakat mendapatkan obat-obatan bebas membawa dampak yang baik maupun yang kurang baik. Dampak yang baik bahwa masyarakat tidak kesulitan dalam menemukan obat untuk penyakitnya. Dampak yang kurang baik adalah ketika masyarakat tidak mendapatkan informasi yang cukup tentang efektifitas obat tersebut, sehingga terkesan bahwa masyarakat melakukan coba-coba dalam menyembuhkan gejala sakit yang dideritanya. Untuk satu jenis penyakit saja tersedia berbagai pilihan obat dengan berbagai merek dan bentuk. Berawal dari masalah diatas dan dari beberapa informasi yang didapat dari indikasi dan faktor penyembuhan obat dibuat suatu sistem berbasis komputer dengan memanfaatkan XpertRule yang dapat memberikan informasi alternatif obat untuk membantu pemakai mengambil keputusan dalam hal pemilihan obat. Sistem ini menggabungkan dua sistem yaitu sistem pakar dan sistem pendukung keputusan. Pemakai dapat menggunakan dua jalur konsultasi yaitu jalur pakar dan jalur pengalaman. Dasar dari jalur pakar adalah informasi dari buku ISO yang berupa indikasi-indikasi sakit beserta obatnya. Sedangkan dasar dari jalur pengalaman adalah pengalaman sejumlah responden terhadap sakit dan kesembuhannya dari obat yang pernah diminum. Untuk jalur pengalaman disertai juga informasi prosentase kesembuhan untuk tiap obat berdasarkan data dari responden. Adapun cara kerja sistem adalah bahwa sistem memberikan pertanyaan-pertanyaan kepada pemakai berupa gejala-gejala sakit yang dideritanya, selanjutnya sistem akan memberikan pilihan alternatif obat yang tepat untuk gejala sakit tersebut. Berdasarkan hasil uji coba terutama untuk kasus-kasus gejala penyakit dengan gejala yang sama serta jalur yang berbeda, maupun untuk kasus yang berbeda-beda untuk jalur yang sama, sistem mampu memberikan solusi berupa alternatif beberapa obat sesuai yang diharapkan. Untuk kasus yang sama dengan jalur yang berbeda bisa saja menghasilkan alternatif obat yang berbeda. Dengan beberapa alternatif obat dan data histori (tingkat kesembuhan obat) untuk tiap-tiap obat tersebut pemakai dapat mengambil keputusan dengan memilih salah satu obat diantaranya

Pengembangan Metode Analogy Untuk Estimasi Biaya Rancang Bangun Perangkat Lunak

The important aspect of planning and managing software development project is to estimate the cost of a project. There are several methods for estimating the cost of a software development project, and the Analogy method is a method which gives relatively better estimates. This paper shows that the modified Analogy method selects a closer project reference, estimates more accurate project effort and cost. This study enhances the cost estimate technique by including valid and complete cost parameters, therefore the estimate of a project cost is better than the result of the standard Analogy method

Pembuatan Prototipe Aplikasi Web Services Berbasis Xml Menggunakan Teknologi J2ee Dengan Studi Kasus Reservasi Hotel

Dalam era globalisasi, para pelaku bisnis secara intensif melakukan USAha-USAha untuk memasuki pasar global. Suatu Perusahaan semakin membutuhkan transaksi bisnis yang bersifat fleksibel, yang bisa dilakukan dengan siapa saja, kapan saja dan dimana saja. Tentunya sistem informasi yang dimiliki Perusahaan tersebut harus bisa berkomunikasi dengan sistem yang dimiliki oleh patner bisnis, tanpa harus terlalu banyak perjanjian dan persetujuan. Hal ini berarti diperlukan standard infrastruktur sederhana untuk pertukaran data bisnis.Kebutuhan ini dapat dipenuhi oleh teknologi web service sebagai teknologi yang menyediakan infrastruktur sederhana bagi pelaku bisnis untuk berkomunikasi melalui pertukaran pesan XML. Pada Penelitian ini dikembangkan sebuah prototipe aplikasi web service dengan studi kasus reservasi hotel melalui perantara broker. Studi kasus ini dipilih karena dapat merepresentasikan sistem yang terdistribusi. Dimana broker berperan sebagai penghubung antara customer dan beberapa sistem yang terdistribusi.Pada pembuatan aplikasi ini dipilih teknologi J2EE karena framework J2EE yang telah ada mendukung penerapan web service. Dan selain itu, J2EE bersifat netral terhadap berbagai macam platform (tidak tergantung pada platform tertentu). Dan pada akhirnya prototipe ini diharapkan menjadi solusi alternatif dalam masalah komunikasi transaksi bisnis antara Perusahaan dengan Perusahaan lain

Simulasi Evakuasi Keadaan Darurat: Studi Kasus Apartemen XYZ, Surabaya

Cepat lambatnya proses evakuasi suatu gedung bertingkat menentukan tinggi rendahnya faktorkeselamatan manusia apabila sampai terjadi bencana seperti kebakaran pada gedng tersebut. Semakin pendekwaktu evakuasi, semakin tinggi faktor keselamatan manusia apabila terjadi bencana. Dengan demikianmengetahui seberapa banyak waktu yang diperlukan untuk evakuasi apabila terjadi bencana merupakan halyang penting untuk diketahui. Untuk mengetahui hal tesebut di atas, pada penelitian ini digunakan simulasi.Simulasi sesuai untuk permasalahan ini karena adanya sejumlah hal yang bersifat stokastik pada permasalahanini, seperti jumlah penghuni pada saat kejadian, dan beragamnya karakteristik (umur, jenis kelamin, danadanya faktor kepanikan penghuni apartemen saat ada bencana). Studi kasus yang diambil pada penelitian iniadalah sebuah apartemen bertingkat di kota Surabaya. Dari uji coba yang dilakukan, disimpulkan bahwa untukpenghuni pria dewasa, skenario 2 dan 3 lebih baik dalam kecepatan evakuasi. Untuk penghuni lain, skenario 3adalah terbaik

Algoritma Komputasi Cerdas Untuk Prediksi Jumlah Pengguna Kendaraan Sebagai Indikator Rawan Macet

Pertumbuhan jumlah kendaraan bermotor yang tinggi menimbulkan permasalahan kemacetan sehingga memerlukan suatu solusi untuk menanganinya. Jalan rawan macet diketahui berdasarkan banyak kendaraan yang lewat dalam rentang waktu tertentu. Bahasan makalah ini adalah penggunaan algoritma komputasi cerdas, multi layer perceptron, k-means dan particle swarm optimization (PSO), untuk melakukan peramalan jalan rawan macet berdasarkan jumlah pengguna jalan. Sumber data diambil dari pengamatan lapangan yang digunakan dalam pembangkitan bilangan acak untuk distribusi uniform, eksponensial dan normal. Prediksi tingkat kepadatan jalan di suatu rentang waktu dengan jaringan saraf menunjukkan hasil lebih baik apabila data pembelajaran juga diambil dari waktu yang sama dengan sejumlah hari sebelumnya (seminggu sampai sebulan). Sedangkan penggunaan k-means+PSO untuk optimasi pengelompokkan jalan berdasarkan kepadatannya membutuhkan data belajar dengan rentang waktu lebih pendek (10 menit di hari kerja untuk mobil dan motor)