Prediction of Rupiah Against US Dollar by Using ARIMA

The currency exchanges rate is one of the most important things in the economy. The currency exchange rate is needed in the business word for example, investment and profit assessment. Prediction of rupiah rate is done to get the price of the rupiah against US dollar in the future to be used as consideration in decision-making, thereby reducing the risk of loss. Therefore, we need a method that can help in making business decisions about when to make the right trades with a high degree of accuracy. This study aims to predict the value of rupiah against US dollar by using ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average). This study uses four stages, including (1) the preparation of the dataset, (2) preprocessing of data, (3) the use of ARIMA models, (4) test accuracy. The data used for the test is the data rate from January 4th 2010 until June 24th 2016. The result showed that ARIMA method has an accuracy rate of 98.74%. Based on the result, it can be concluded that the development of the predictive value of the rupiah against the US dollar using ARIMA method was accurate to use

Metode-metode Data Mining untuk Penyelesaian Masalah Kehamilan dan Persalinan

keakuratan data yang digunakan pada bidang kesehatan dituntut untuk memiliki tingkat akurasi yang tinggi. Oleh karena itu banyaknya data pada bidang kesehatan ini perlu diimbangi dengan pemrosesan data yang sesuai salah satunya dengan menggunakan data mining. Data mining dapat digunakan untuk menggali informasi-informasi dari banyaknya data yang telah ada. Pada penelitian terdahulu khususnya pada masalah kehamilan dan persalinan, beberapa metode data mining telah diaplikasikan.. Dalam data mining, terdapat metode prediksi yang juga kerap digunakan untuk menggali dapat di bidang kehamilan dan persalinan. Pada paper ini, akan dijelaskan kelebihan dan kelemahan metode-metode prediksi yang sering digunakan pada masalah kehamilan dan persalinan

Optimasi Algoritma C4.5 Berbasis Particle Swarm Optimization Untuk Prediksi Rujukan Partus

RINGKASAN Tingkat kematian ibu melahirkan mengalami peningkatan. Begitu juga dengan tingkat kematian bayi yang baru dilahirkan. Salah satu upaya peningkatan keselamatan ibu yang melahirkan adalah dengan memperbaiki sistem rekomendasi rujukan.Sistem rekomendasi yang sudah ada dilakukan oleh tenaga kesehatan dengan menggunakan metode skrinning. Metodeskrinningini memiliki beberapa kelemahan yaitu memerlukan waktu yang relatif lama,tidak terlaksanakan dengan baik, dan kerap terjadi human error.Oleh karena itu, perlu dilakukan langkah-langkah perbaikan, salah satunya dilakukan dengan teknik data mining. Beberapa algoritma di dalam data minning telah digunakan untuk memprediksi hal yang berkaitan dengan rujukan pasien adalah algoritma Naive Bayes, Neural Network, dan C4.5. Algoritma C4.5 yang telah diterapkan di beberapa kasus dan terbukti memiliki nilai yang baik pada prediksi kelahiran bayi prematuryang kemudian ditambahkan Particle Swarm Optimizationuntuk meningkatkan kinerja model. Pada penelitian ini, digunakan algoritma C4.5 dan Particle Swarm Optimization mengklasifikasi rujukan partus. Dataset yang digunakan adalah dataset rujukan partus dari register kohort ibu yang dikumpulkan dari tahun 2014 sampai 2016 di Kecamatan Selopuro, Kabupaten Blitar, Jawa Timur. Pemodelan digunakan untuk mengklasifikasikan data ke dalam dua kelas, yaitu kelas LANCAR dan RUJUK. Metode Particle Swarm Optimization dilakukan untuk feature selection sehingga atribut memiliki nilai weight masing-masing untuk memudahkan pemodelan decision tree dari C4.5. Validasi data yang digunakan adalah menggunakan teknik k-cross validation dengan nilai k yang terbaik.Metode evaluasi yang digunakan adalah confusion matrix untuk mencari nilai akurasi, presisi dan recall. Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan, hasil yang diperoleh dari penelitian ini menunjukkan bahwa algoritma C4.5 dapat digunakan untuk mengklasifikasikan permasalahan rujukan partus dengan nilai akurasi tertinggi adalah 76%. Penggunaan metode Particle Swarm Optimization dapat menaikkan nilai akurasi dari pemodelan C4.5 sehingga tercapai nilai akurasi tertinggi sebesar 78%. Berdasarkan hasil yang diperoleh, pemodelan C4.5 dan Particle Swarm Optimization dapat diterapkan untuk membantu prediksi data rujukan partus