MEMBANGUN SOFTWARE APLIKASI PADA ANTRIAN JARINGAN JACKSON UNTUK MENENTUKAN PERFORMANSI OPTIMAL

Dalam tugas akhir ini dibangun sebuah software aplikasi sistem antrian, untuk memudahkan dan mempercepat dalam melakukan proses perhitungan performansi pada antrian jaringan dengan metode Jackson. Aplikasi ini digunakan untuk menganalisis performansi sistem antrian yang dapat menghasilkan informasi dari ukuran‐ukuran performansi antrian. Dengan adanya aplikasi ini akan dapat membantu peneliti atau pihak yang berkepentingan dengan persoalan antrian. Paradigma pembangunan software aplikasi adalah waterfall paradigm, sedangkan untuk kegiatan desain sistem, proses pemodelannya menggunakan Data Flow Diagram (DFD). Adapun tool aplikasi yang digunakan untuk implementasi sistem antrian ini menggunakan program microsoft visual basic 6.0. Kata kunci : Antrian Jaringan Jackson, Data Flow Diagram (DFD), Microsoft Visual Basi

IDENTIFIKASI PERUBAHAN POLA CURAH HUJAN MELALUI PERIODOGRAM STANDAR

Rainfall is time series data that has seasonal pattern, usually period 12. The pattern of rainfall seasonal itself often changes. In this paper, the pattern of rainfall will identify by Periodogram Analysis. We use Time series data from one of city in west Java province. By this analysis, it is proved that the pattern of rainfall has been change. Computation itself, we use macro of Open Source Software R (OSSR).  &nbsp

Prediksi Harga Saham Syariah menggunakan Bidirectional Long Short Term Memory (BiLSTM) dan Algoritma Grid Search

Sharia stocks are one of the investment instruments in the Islamic capital market. In the capital market, it is known that stock prices are very volatile. This makes investors need to carry out a strategy for making the right decision in investing, one of which can be done by predicting stock prices. In this study, predictions were made using historical data on the closing price of Islamic shares of PT. Telkom Indonesia Tbk with the Bidirectional Long Short Term Memory (BiLSTM) method. In building the best prediction model, it is necessary to choose the right parameters and one way to do this is to use the grid search algorithm. Based on the results of the test analysis, it was found that the smallest Mean Absolute Percentage Error (MAPE) value was found in the BiLSTM model in the distribution of data with a percentage of 90% training data and 10% testing data and parameter values obtained based on parameter tuning using grid search, including the number of neurons 25, 100 epochs, 4 batches, and 0.2 dropouts. The MAPE obtained in this study was 10.83% and based on the scale on the MAPE value criteria, this shows that the resulting prediction model is accurate. As for the test results from the comparisons made on the BiLSTM and LSTM models using grid search as a tuning parameter and models without using a grid search or it can be called a trial and error approach as a tuning parameter, it is found that the model with better predictive performance is found in BiLSTM using a grid search. compared to other models

PERBANDINGAN AKURASI RECURRENT FORECASTING DAN VECTOR FORECASTING PADA METODE SINGULAR SPECTRUM ANALYSIS DALAM PERAMALAN JUMLAH WISATAWAN MANCANEGARA YANG MASUK MELALUI BANDARA NGURAH RAI BALI TAHUN 2017

Pariwisata merupakan sektor penting didalam perekonomian Indonesia. Salah satu tolak ukur perkembangan sektor pariwisata adalah jumlah kedatangan wisatawan mancanegara melalui pintu masuk yaitu bandara. Pada tahun 2017 pemerintah telah menargetkan 15 juta kunjungan wisatawan mancanegara ke Indonesia. Agar target ini tercapai diperlukan perencanaan yang tepat dimana informasi peramalan jumlah wisatawan mancanegara yang datang pada tahun 2017 sangat diperlukan. Metode Singular Spectrum Analysis (SSA) merupakan metode terbaru didalam analisis time series. Pada dasarnya metode SSA dapat menguraikan data deret waktu kedalam komponen-komponen deret waktu, yaitu tren, musiman, siklis dan noise sehingga metode SSA tidak terikat kepada asumsi-asumsi seperti ARIMA. Terdapat dua metode peramalan dalam SSA, yaitu metode recurrent (R-Forecasting) dan vector (V-Forecasting). Dari hasil penghitungan, metode vector  dengan menggunakan window length sebesar 54 dan grouping sebanyak 4 kelompok memberikan  akurasi peramalan yang lebih baik dibanding metode recurrent. Dari hasil peramalan didapat bahwa jumlah wisatawan mancanegara yang datang melalui bandara Ngurah Rai Bali tahun 2017 hanya sebanyak 5,1 juta wisatawan dengan puncak kunjungan terjadi di bulan September

Perancangan Arsitektur Sistem Informasi Absensi dan Penggajian Menggunakan Framework Zachman: Studi Kasus: PT. XYZ Realty

Penelitian ini bertujuan untuk merancang arsitektur sistem informasi dengan pendekatan model enterprise architecture menggunakan metode Framework Zachman dengan mengadopsi 4 baris (Planner, Owner, Designer, Builder) dan 5 kolom (What, How, Where, Who, When) di PT. XYZ Realty Kabupaten Sukabumi. Teknik dan sumber pengumpulan data adalah melalui proses observasi, wawancara, dan penyebaran angket terhadap pihak-pihak terkait pada PT. XYZ Realty. Hal ini dilakukan berdasarkan hasil temuan yang menunjukan bahwa kondisi saat ini khususnya pada bagian keuangan, dalam pengelolaan absensi dan penggajian karyawan masih menggunakan alat bantu aplikasi Ms. Excel, serta belum terintegrasinya antara data absensi dan data penggajian. Dari penelitian ini menghasilkan prototipe aplikasi dengan hasil analisis dan pengujian korelasi yang menunjukan bahwa penerapan metode Framework Zachman yang diimplementasikan pada sistem informasi absensi dan penggajian berbasis web memilki korelasi yang sangat kuat

PENERAPAN METODE SINGULAR SPECTRUM ANALYSIS (SSA) PADA PERAMALAN JUMLAH PENUMPANG KERETA API DI INDONESIA TAHUN 2017

Peramalan data deret waktu dengan Singular Spectrum Analysis (SSA) tengah populer beberapa tahun terakhir. Kemampuan SSA dalam menguraikan pola data deret waktu dalam bentuk yang sederhana dianggap cukup baik dalam menghasilkan data ramalan. Pada penelitian ini SSA digunakan untuk meramalkan jumlah penumpang kereta api di pulau Jawa pada tahun 2017. Penggunaan Metode Periodegram dan Tracking signal juga dibahas dalam penelitian ini. Model SSA yang paling tepat dalam kasus ini diperoleh pada windows length 19 dan jumlah grup 5 dengan MAPE 7,11 persen

Peramalan Indeks Harga Konsumen dengan Metode Singular Spectral Analysis (SSA) dan Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA)

Consumer Price Index (CPI) are the indicators used to measure the inflation and deflation of a group of goods and services in general. Forecasting CPI to be important as early detection in facing price hikes. This study uses the SSA and SARIMA. SARIMA a parametric model that requires various assumptions while SSA is a nonparametric technique that is free from a variety of assumptions, but both methods require seasonal patterns in the data. Based on the research results, methods of SSA with length window(L) of 24 and a grouping of 4 (1 group of seasonal and 3 groups of trends) and SARIMA models of order (0,1,1), (0,1,1) 6 is the most accurate and reliable models in forecasting CPI to the value Padang Sidempuan City. Forecasting CPI Padang Sidempuan City for the next 5 months with SSA method and SARIMA (0,1,1), (0,1,1) 6 shows the pattern of a trend is likely to increase but forecasting the 5th month with SSA method showed a surge in the value of CPI high or high inflation will occur

Aplikasi Metode Singular Spectral Analysis (SSA) dalam Peramalan Pertumbuhan Ekonomi Indonesia Tahun 2017

The purpose of this study was to look at seasonal patterns in the data of Gross Domestic Product (GDP) quarterly in the year 2000-2016 and the implementation of Singular Spectral Analysis (SSA) in the data of GDP to predict the data of GDP in 2017. The SSA method used is the method of recurrent forecasting with bootstrap confidence interval to look at its beliefs of the interval. The source of data derived from the data of GDP in 2000-2016 with the base year in 2000 compiled by the Central Statistics Agency (CSA). The results showed that the SSA method can be used as a reliable method and can be valid that view from the value of MAPE size is 0.82 and the size of the tracking signal at -4.00

Perbandingan Model Peramalan Singular Spectrum Analysis (SSA) dan Fourier Series Analysis (FSA) pada Data Suhu Udara di Surabaya

Pada dekade terakhir terjadi peningkatan suhu di kota besar tidak terkecuali di Surabaya. Kenaikan suhu juga sangat berkaitan dengan kelembaban udara di suatu wilayah yang juga akan mempengaruhi cuaca. Peramalan yang tepat akan suhu udara sangat dibutuhkan. Dalam penelitian ini akan dibandingkan hasil peramalan dengan menggunakan model Singular Spectrum Analysis (SSA) dengan model Fourier Series Analysis (FSA). Kedua metode ini tidak memerlukan pemenuhan asumsi parametrik dan baik diterapkan pada data musiman. Dari hasil pengujian, data suhu udara yang digunakan dalam penelitian ini memiliki pola musiman. Berdasarkan analisis dengan menggunakan kedua model tersebut, yang memberikan nilai MAPE terkecil adalah FSA sebesar 1,8897 dibandingkan model SSA sebesar 2,00932. Namun, jika dilihat plot data asli dengan hasil rekonstruksi, penghitungan dengan SSA mempunyai plot yang hampir mirip dibandingkan dengan FSA.Kata kunci: peramalan, suhu udara, analisis deret waktu, Singular Spectrum Analysis, Fourier Series Analysi

Perbandingan Keakuratan Hasil Peramalan Produksi Bawang Merah Metode Holt-Winters dengan Singular Spectrum Analysis (SSA)

The Holt-Winters method is used to model data with seasonal patterns, whether trends or not. There are two methods of forecasting in Singular Spectrum Analysis (SSA), namely recurrent method (R-forecasting) and vector method (V-forecasting). The recurrent method performs continuous continuation (with the help of LRF), whereas the vector method corresponds to the L-continuation. Different methods of course make a difference in the accuracy of forecast results. To see the difference between the three methods is done by looking at the comparison of accuracy and reliability of forecast results. To measure the accuracy of forecasting used Mean Absolute Percentage Error (MAPE) and to measure the reliability of forecasting results is done by tracking signal. Applications are done on Indonesian red onion production from January 2006 to December 2015. Forecasting of both methods in SSA uses window length L = 39 and grouping r = 8. With α = 0.1, β = 0.001 and γ = 0.5, Holt-Winters additive method gives better result with MAPE 13,469% than SSA method.   Keywords:&nbsp