Support Vector Machine optimization with fractional gradient descent for data classification

Data classification has several problems one of which is a large amount of data that will reduce computing time. SVM is a reliable linear classifier for linear or non-linear data, for large-scale data, there are computational time constraints. The Fractional gradient descent method is an unconstrained optimization algorithm to train classifiers with support vector machines that have convex problems. Compared to the classic integer-order model, a model built with fractional calculus has a significant advantage to accelerate computing time. In this research, it is to conduct investigate the current state of this new optimization method fractional derivatives that can be implemented in the classifier algorithm. The results of the SVM Classifier with fractional gradient descent optimization, it reaches a convergence point of approximately 50 iterations smaller than SVM-SGD. The process of updating or fixing the model is smaller in fractional because the multiplier value is less than 1 or in the form of fractions. The SVM-Fractional SGD algorithm is proven to be an effective method for rainfall forecast decisions

Simulation design of trajectory planning robot manipulator

Robots can be mathematically modeled with computer programs where the results can be displayed visually, so it can be used to determine the input, gain, attenuate and error parameters of the control system. In addition to the robot motion control system, to achieve the target points should need a research to get the best trajectory, so the movement of robots can be more efficient. One method that can be used to get the best path is the SOM (Self Organizing Maps) neural network. This research proposes the usage of SOM in combination with PID and Fuzzy-PD control for finding an optimal path between source and destination. SOM Neural network process is able to guide the robot manipulator through the target points. The results presented emphasize that a satisfactory trajectory tracking precision and stability could be achieved using SOM Neural networking combination with PID and Fuzzy-PD controller.The obtained average error to reach the target point when using Fuzzy-PD=2.225% and when using PID=1.965%.

Edukasi tentang Manajemen Risiko Keselamatan dan Kesehatan Kerja di CV.AVN General Contractor Malang

Masalah keselamatan kerja di Indonesia telah lama mendapat perhatian dan dukungan dari pemerintah sejak ditetapkannya Undang-Undang Keselamatan Kerja Nomor 1 Tahun 1970. Bahkan sejak tahun 1993, keselamatan kerja telah ditingkatkan untuk mencapai kecelakaan nihil (zero accident) pada setiap proses produksi.  Setiap pekerjaan selalu mengandung potensi risiko bahaya dalam bentuk kecelakaan kerja, besarnya potensi kecelakaan dan penyakit akibat kerja tergantung dari jenis produksi, teknologi yang dipakai, bahan yang digunakan, tata ruang dan lingkungan serta kualitas manajemen dan tenaga pelaksana. Maka dari itu pelaksanaa K3 (Keselamatan dan Kesehatan Kerja) sangat penting diterapkan dalam berbagai jenis pekerjaan untuk mengurangi atau bahkan meniadakan potensi risiko bahaya yang berakibat keceelakaan. Oleh karena itu, pihak pengabdi bermaksud untuk mengadakan pengabdian pada CV.AVN dengan judul “Edukasi tentang Manajemen Risiko Keselamatan dan Kesehatan Kerja di CV.AVN General Contractor” untuk meningkatkan derajat kesehatan masyarakat, khususnya pihak manajemen dan pegawai CV.AVN. Metode yang digunakan dalam kegiatan ini adalah pre dan post test. Hasil kegiatan ini menunjukkan ada peningkatan nilai rata-rata sebelum diberi penyuluhan sebesar 49,33 dan setelah diberikan penyuluhan sebesar 79. Hasil analisis statistik menunjukkan nilai p value < 0,05 menunjukkan bahwa ada perbedaan pengetahuan sebelum dan sesudah diberikan penyuluhan. Kesimpulan kegiatan ini adalah pmberian edukasi melalui penyuluhan sangat efektif dalam meningkatkan pengetahuan karyawan dan pihak manajemen CV.AVN General Contractor tentang pentingnya Keselamatan dan Kesehatan Kerja

Implementasi Algoritma Clustering Untuk Pengelompokan Pelanggan Retail Berdasarkan Skor Recency, Frequency, Dan Monetary

Retail atau dalam Bahasa Indonesia disebut ecerean merupakan sebuah teknik untuk memasarkan produk yang dilakukan oleh penjual ke pelanggan. Para pembisnis retail biasanya memperhatikan masalah umum yang terdapat pada bisnis ini, seperti pelanggan mana yang setia. Berdasarkan kasus tersebut, pembisnis retail mulai tertarik untuk menerapkan proses penambangan data untuk mengelompokan pelanggan berdasarkan karakteristik pelanggan yang serupa dan mengidentifikasi perbedaan antar kelompok.Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menyelidiki masalah pemetaan pelanggan yang kaitannya dengan customer relationship management. Pada penelitian ini akan diterapkan metode RFM analysis untuk melakukan penilaian pelanggan berdasarkan skor recency, frequency, dan monetary. Selanjutnya diterapkan metode klustering DBSCAN dan Fuzzy C-Means untuk melakukan pengelompokan data pelanggan retail. DBSCAN merupakan sebuah metode klustering yang mengelompokan data berdasarkan tingkat kerapatan data yang tinggi dengan yang rendah, sedangkan Fuzzy C-Means mengelompokan data berdasarkan derajat keanggotaan setiap data. Data pelanggan akan dikelompokan dengan 2 metode tersebut menjadi masing – masing metode 5 kelompok. Selanjutnya hasil setiap proses klustering baik DBSCAN dan Fuzzy C-Means akan dinilai validitas klusternya dengan menggunakan metode Silhouette Index. Dimana untuk DBSCAN pada kluster 2 sampai 5 memiliki nilai SI 1 sedangkan untuk Fuzzy C-Means memiliki kluster dengan nilai validitas tertinggi yaitu kluster 4 dengan nilai 0.5584288019243665

Analisis Sentimen pada Opini Pengguna Maskapai Penerbangan Menggunakan Hybrid Cuckoo Search

Tingginya minat penggunaan pesawat terbang dipengaruhi oleh tingginya tingkat mobilitas masyarakat yang menuntut perpindahan kota dalam waktu yang singkat. Meski demikian, tidak semua maskapai penerbangan mampu memberikan layanan yang memuaskan bagi konsumennya. Kualitas layanan yang diberikan oleh suatu maskapai, baik dari segi keselamatan, keamanan, maupun kenyamanan, umumnya dapat diketahui melalui opini penumpang lainnya. Banyaknya opini negatif yang didapat oleh maskapai mengindikasikan buruknya kualitas layanannya, begitu pula sebaliknya. Akan tetapi, jumlah opini yang semakin hari semakin meningkat menyebabkan sulitnya konsumen dalam menilai kualitas maskapai secara cepat. Oleh karena itu, analisis sentimen dibutuhkan guna mempercepat konsumen dalam menilai kualitas layanan maskapai. Hybrid Cuckoo Search (HCS) merupakan salah satu metode yang dapat digunakan untuk melakukan analisis tersebut. Metode ini mampu mengelompokkan informasi secara cepat. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan HCS dalam melakukan analisis sentimen pada data opini penumpang maskapai penerbangan. Hasil uji coba menunjukkan bahwa nilai rata-rata akurasi, precision, dan recall dari data opini 7 maskapai dengan 1.000 iterasi masing-masing sebesar 69,24%; 70,88%; dan 77,57%. AbstractThe high demands of airplanes usage are influenced by the increasing levels of people's mobility who want to trip from one city to another in a short time. However, not all airlines company could provide satisfactory services for the consumers. The quality of services provided by an airline, in terms of safety, security, and convenience, is usually known through passenger opinions. The number of negative opinions gained by airlines indicates its poor quality of service and vice versa. However, the increasing number of opinion increases the difficulty of the consumer in assessing the quality of the airline quickly. Therefore, sentiment analysis is needed to accelerate the consumer in assessing the quality of airline services. Hybrid Cuckoo Search (HCS) is a method which can be used in conducting such analysis. This method is able to group information quickly. This study aims to implement HCS in conducting sentiment analysis on airline passenger opinion data. The results show that the averaged accuracy, precision, and recall from opinion dataset of 7 airlines company at 1,000 iteration are 69.24%, 70.88%, and 77.57% respectively

Pemanfaatan Teknologi Informasi Sebagai Media Pembelajaran di Taman Pendidikan Al-Quran

Perkembangan teknologi informasi saat ini memberikan kemudahan akses disegala bidang sekalipun pendidikan non formal seperti TPQ. Cara belajar yang menyenangkan menjadi tuntutan bagi para guru TPQ termasuk di TPQ Al-Fadlol agar para santri bisa memahami materi agama sehingga bisa diterapkan dalam rutinitas keseharian. Materi ibadah sehari-hari yang diajarkan di TPQ Al-Fadlol ini adalah doa sehari-hari, tuntunan shalat dan cerita islami. Kegiatan Pengabdian Kepada Masyarakat yang dilakukan ini adalah menyajikan materi utama di TPQ Al-Fadlol dalam sebuah aplikasi yang diberi nama Muslim Daily Prayer sebagai media pembelajaran. Dengan aplikasi ini, para santri dan para guru bisa menciptakan suasana belajar yang tidak membosankan sehingga para santri lebih bersemangat belajar agama. Selain itu, sosialisasi terhadap pengaruh positif dan negatif dari adanya teknologi informasi ini diberikan untuk membekali para santri dan para guru agar lebih bijak dalam menggunakannya

SEROPREVALENSI TOXOPLASMOSIS WANITA DI KOTA SEMARANG

Pada berbagai belahan dunia diperkirakan 95% dari populasi telah terinfeksi Toxoplasma. Wanita terinfeksi Toxoplasma selama dan sesaat sebelum kehamilan dapat meneruskan infeksinya kepada janin (Congenital Transmission). Infeksi toxoplasma dapat mengakibatkan keguguran, janin lahir mati, dan cacat janin. Pada wanita hamil toksoplasmosis dapat menyebabkan 9% kematian fetus. Belum ada penelitian toxoplasmosis di Kota Semarang. Penelitian ini bertujuan memperoleh data seroprevalensi antibodi anti toxoplasma Ig G dan menganalisis faktor risiko terjadinya toxoplasmosis pada wanita di Kota Semarang. Penelitian ini dilaksanakan dengan rancangan analitik observasional, menggunakan desain penelitian cross sectional. Pemberian kuesioner dilakukan pada responden, selain itu juga dilakukan pengambilan sampel darah untuk uji antibodi anti Toxoplasma IgG. Variabel bebas dalam penelitian adalah memelihara kucing, interaksi dengan kucing, konsumsi daging yang kurang matang, kebiasaan kontak dengan tanah. Didapatkan 88 sampel penelitian responden yang memenuhi kriteria inklusi. Sebagian besar memiliki status menikah (75%) dan pendidikan tinggi (83%). Seroprevalensi toxoplasmosis pada wanita di Kota Semarang 48,9%. Tidak didapatkan pengaruh faktor risiko memelihara kucing (OR: 0,568; p-value:0,318), interaksi dengan kucing (OR:0,684, p-value: 0,378), konsumsi daging yang kurang matang (OR: 0,499, p-value: 0,085), kebiasaan kontak dengan tanah (OR:1,912, p-value:0,134) terhadap seroprevalensi toxoplasmosis pada wanita di Kota Semarang.  Diharapkan penelitian lanjutan tentang IgM Toxoplasma dan faktor lain yang kemungkinan berpengaruh terhadap penularan toxoplasmosis di Kota Semarang

SISTEM REKOMENDASI MICE KOTA SURABAYA BERBASIS ANDROID

Surabaya merupakan kota terbesar kedua di Indonesia serta telah dinominasikan sebagai kota pengembang MICE (Meeting, Incentive, Conference, Exhibition) dan juga sebagai “Smart City”. Pemerintah Surabaya terus berupaya agar Surabaya menjadi tempat yang banyak diminati wisatawan. Banyak sector yang ditawarkan untuk menarik wisatawan. Mulai dari pendidikan, kebudayaan, perdagangan, pariwisata, dll. Kemudahan pengaksesan informasi tentang kota Surabaya sendiri akan sangat membantu pemerintah dalam mengenalkan Surabaya. Saat ini banyak orang yang menggunakan internet sebagai alat untuk mendapatkan informasi sebuah tempat. Terutama bagi seseorang yang akan bepergian ke tempat yang awam. Mereka membutuhkan sebuah system rekomendasi tempat untuk mempermudah perjalanannya menikmati tempat-tempat yang mereka inginkan dengan waktu yang efisien. Banyak peneliti yang terus mengembangkan system rekomendasi untuk mempermudah pengguna mendapatkan informasi yang mereka inginkan dan butuhkan. Pada artikel ini akan dipaparkan sebuah system rekomendasi bergerak yang dikhususkan bagi mereka yang ingin mendapatkan informasi tentang MICE di Surabaya. Selain tempat MICE juga disediakan informasi tentang restoran, dan hotel bagi peserta maupun penyelenggara MICE agar mereka mampu memaksimalkan kunjungan mereka ke Surabaya. Rekomendasi akan didasarkan pada beberapa kriteria yang biasa dicari oleh pengguna seperti harga, jarak dan review

IMPLEMENTASI FUZZY DECISION TREE UNTUK PREDIKSI GAGAL GINJAL KRONIS

Fuzzy Decision Tree Implementation for Predicting Chronic Renal Failure. Kidney is one of the important organs for the body. The main function of kidney is for filtering process. The gradual decreasing of kidney function will lead to kidney disease and if it is left unchecked, it will lead to chronic renal failure. Chronic renal failure is a type of disease that can cause death. Until now there is no antidote for the disease of chronic renal failure, therefore this disease cannot be cured but its development can be slowed or stopped. The early diagnosis of this disease will help to prevent the fatal consequences. To diagnose the disease requires some laboratory tests in which the results of the test will be calculated and summed up by a doctor or medical practitioner. The development of science and technology, especially in the field of computers will help the doctor’s works in analyzing the results of laboratory test easier and faster. By some data as training data and implementing Fuzzy Decision Tree classification algorithm, it is expected to obtain high accuracy results that can be used as a reference for predicting chronic renal failure and avoid the occurrence of fatal consequences. The test was conducted by using some predetermined threshold and obtained the most optimal accuracy 98.28% with which indicated a fairly high level of accuracy. Thus the Fuzzy Decision Tree algorithm can be said to be able to predict the disease of chronic renal failure by the accuracy 98.28%

Analisa Kualitas Fitur Aplikasi Mobile Dengan Menggunakan Pendekatan Sentimen Grey

Media sosial adalah salah satu media untuk berkomunikasi yang banyak diminati oleh para penggunanya.Seiring semakin banyaknya pengguna yang mengunduh aplikasi media sosial berbasis mobile, membuatpara develover rutin meriliskan fitur-fitur terbaru setiap rentan waktu tertentu. Akan tetapi, tidak semua fiturditerima dengan baik oleh para pengguna dalam berselancar di media sosial. Para pengguna mempunyaiperan untuk memberikan penilaian terhadap fitur terbaru yang dirilis pada media sosial yang digunakannya.Semakin banyak suatu fitur media sosial yang mendapatkan komentar positif, maka fitur tersebut berhasilditerima dengan baik oleh para penggunanya. Sebaliknya semakin banyak komentar negatif yang didapat,maka fitur media sosial tersebut kurang dapat diterima oleh para penggunanya. Namun, masih belum adasistem untuk mengulas komentar para pengguna media sosial. Melalui pendekatan Sentimen Greyberdasarkan Grey Sentiment Lexicon dilakukan dalam penelitian ini untuk mendapatkan nilai sentimen dantingkat kepuasan para pengguna terhadap fitur aplikasi media sosial berbasis mobile. Berdasarkan percobaanyang dilakukan terhadap tiga media sosial, didapatkan nilai akurasi, presisi, recall dan f-measure berturutturut sebesar 78.14%, 83.13%, 90.2% dan 86.52%. Hasil tersebut menunjukkan bahwa Sentimen Grey dapatdigunakan sebagai sistem untuk mengklasifikasikan komentar serta mampu memberikan nilai sentimenyang terkandung dalam komentar pengguna