Perancangan Sistem Informasi Data Survei Sosial Ekonomi Daerah (Suseda) Berbasis Web Mobile

Ketika Peneliti melakukan penelitian terhadap sensus suseda di BPS kota Lubuklinggau, peneliti mendapati bahwa sensus suseda dilakukan melalui kertas sensus dan datang langsung ke wilayah bertemu responden yang akan memberikan data seputar pertanyaan tentang keadaan ekonomi mereka.Dengan makin berkembangnya penerapan ilmu komputer di segala aspek kehidupan masyarakat pada saat ini, sehingga muncul sebuah gagasan berupa penerapan Sistem Informasi Data Survei Sosial Ekonomi Daerah (Suseda) Berbasis Web Mobile di BPS Kota Lubuklinggau, di karenakan belum adanya suatu sistem penunjang kegiatan sensus suseda pada Badan Pusat Statistik Kota Lubuklinggau, sehingga kegiatan sensus masih di lakukan secara konvensional yang di rasa tidak efektif dan kurang tepat waktu terhadap masyarakat. Metode yang digunakan dalam sistem sensus suseda berbasis web mobile di BPS kota Lubuklinggau ini, serta untuk mengetahui sistem yang sedang berjalan, menggunakan pendekatan terstruktur dengan menggunakan beberapa alat bantu seperti Uml, use case diagram, diagram activity, diagram sequence, diagram class, sedangkan untuk metode pengembangan sistemnya menggunakan sekuensial linier atau sering disebut dengan “siklus pengembangan klasik” atau “model air terjun / waterfall”. Perangkat lunak pendukung yang digunakan adalah Xampp, Adobe Dreamweaver CS3, PHP, dan database MySQL sebagai pembangun serta dokumentasi program dan laporan. Dengan adanya sistem berbasis web mobile ini, yang sudah terkoneksi dengan internet, tentunya akan sangat mempermudah pengolahan data sensus suseda untuk disimpan dan akan sangat membantu sekali dalam hal penyimpanan data sensus suseda, karena setiap data yang telah selesai dapat dikumpulkan lebih cepat, akurat dan menghemat waktu dengan jadwal yang ditentukan.

PEMETAAN PERSEBARAN FASILITAS UMUM BERBASIS SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS (STUDI KASUS DI PROPINSI BENGKULU)

 Abstrak Propinsi Bengkulu sebagai Propinsi yang sedang menggalakkan sektor pariwisata dengan Semboyan Visit to Bengkulu sangat memerlukan sebuah Sistem Informasi Geografis (SIG) yang dapat membantu pengguna dalam mengakses informasi objek wisata dan fasilitas umum yang diperlkan. Sistem Informasi Geografis (GIS) adalah sistem komputer yang dirancang untuk menangkap, menyimpan, memanipulasi, menganalisis, mengelola, dan menyajikan semua jenis data geografis. Singkatan GIS kadang-kadang digunakan untuk geografis ilmu informasi atau Penelitian informasi geospasial yang berkaitan dengan akademik disiplin atau karir yang bekerja dengan informasi geografis sistem dan domain utama yang lebih luas disiplin akademik geoinformatics. Dengan adanya Sistem Informasi Geografis pemetaan persebaran fasilitas umum di Propinsi Bengkulu ini, dapat memberikan kemudahan bagi masyarakat Propinsi Bengkulu dalam mencari lokasi fasilitas umum yang tersebar di Propinsi Bengkulu dengan mudah dan cepat. Keywords: SIG, GIS, Pemetaan persebaran, fasilitas umum, uml SI

IMPLEMENTASI ASOSIASI RULE MINING PADA DATA TRANSAKSI PENJUALAN MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI

Data mining merupakan serangkaian proses untuk mendapatkan informasi yang berguna dari gudang basis data yang besar. Data mining juga dapat diartikan sebagai pengekstrakan informasi baru yang diambil dari bongkahan data besar yang membantu dalam pengambilan keputusan[1]. Dalam data mining terdapat banyak teknik dalam pengerjaannya, diantaranya yaitu algoritma naïve bayes, decision tree, jaringan saraf tiruan dan masih banyak lainnya. Prediksi merupakan suatu proses memperkirakan secara sistematis tentang sesuatu yang paling mungkin terjadi dimasa depan berdasarkan informasi masa lalu dan sekarang yang dimiliki, agar kesalahannya (selisih antara sesuatu yang terjadi dengan hasil perkiraan) dapat diperkecil. Prediksi tidak harus memberikan jawaban secara pasti kejadian yang akan terjadi, melainkan berusaha untuk mencari jawaban sedekat mungkin yang akan terjadi [2].metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Algoritma apriori digunakan untuk mendapatkan aturan asosiasi dan mencari pola hubungan antar satu atau lebih item dalam suatu data [2]. Salah satu tahap analisis asosiasi yang menarik perhatian banyak peneliti untuk menghasilkan algoritma yang efisien adalah analisis pola frekuensi (frequent pattern mining). Suatu asosiasi dapat diketahui penting atau tidak dapat diukur menggunakan parameter support dan confidence. Support atau nilai penunjang adalah ukuran yang menunjukkan tingkat dominasi suatu item dari keseluruhan transaksi, sedangkan confidence atau nilai kepastian adalah kuatnya hubungan antar-item dalam aturan asosiasi [2]. Toko  Bobi elektronik selama ini sudah memiliki data penjualan yang dicatat secara manual  yaitu dengan membuat catatan di buku dan juga microsoft excel, hanya saja  history penjualan ini tidak digunakan secara maksimal hasil dari penelitian ini memiliki 10 best rule dengan nilai confiden rata-rata 90%

ANALISIS SENTIMEN MASYARAKAT TERHADAP KENAIKAN HARGA BBM DI MEDIA SOSIAL TWITTER MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE

Melalui media sosial twitter, masyarakat bisa berbagi cuitan tentang kesehariannya, berbagi foto, berita terbaru, cuaca, politik, ataupun menyampaikan pendapat tentang suatu hal yang sedang trending topic. Salah satu isu yang sedang trending topic di twitter pada bulan september 2022 di indonesia adalah harga BBM naik. Indonesia secara resmi menaikan harga BBM dikarenakan meroketnya harga minyak dunia. Sehingga pemerintah tidak dapat lagi menjual harga BBM yang sama seperti sebelumnya kepada masyarakat, hal ini dilakukan pemerintah untuk mengurangai pengeluaran negara yang semakin membesar. Penelitian dilakukan untuk mengetahui sentimen masyarakat terhadap kenaikan harga BBM pada tweets pengguna media sosial twitter menggunakan metode SVM. Data yang di ambil adalah 5000 data tweets yang menggunakan kata kunci “harga bbm naik”. Pada tahap preprocessing dari 5000 data, tersisa menjadi 4209 data. Lebelling data dilakukan otomatis menggunakan library TextBlob. Hasil labelling data menggunakan library TextBlob dibagi menjadi 3 sentimen yaitu sentimen positif sebanyak 1275, sentimen negatif sebanyak 1287, dan sentimen netral sebanyak 1647. Klasifikasi dan evalusi dilakukan menggunakan metode SVM. Berdasarkan nilai perbandingan data training dan testing sebesar 9:1, 8:2, dan 7:3 diperoleh hasil yang paling tinggi menggunakan metode SVM adalah perbandingan data training dan testing 9:1 dengan tingkat akurasi sebesar 76%.Keyword: Analisis Sentimen, harga BBM, Support Vector Machine, Twitter