Pendekatan Fungsi Transfer sebagai Input Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS) dalam Peramalan Kecepatan Angin Rata-Rata Harian di Sumenep

Angin merupakan aliran udara dari suatu tempat ke tempat yang lain. Kecepatan angin yang melebihi 40 km/jam dapat menyebabkan bencana, misalnya nelayan tidak dapat melaut akibat gelombang laut meninggi dan lain-lain. Besarnya kecepatan angin di daerah Sumenep menjadi hal yang sangat dipertimbangkan mengingat Sumenep merupakan daerah pesisir yang masyarakatnya juga sebagian besar menjadi nelayan. Oleh karena itu perlu dilakukan penelitian mengenai kecepatan angin. Salah satu penelitian yang bisa dilakukan adalah peramalan terhadap besarnya kecepatan angin. Data yang digunakan adalah data sekunder dari BMKG di Sumenep periode Januari 2010 sampai Desember 2011. Data yang digunakan adalah data harian kecepatan angin (Y) dan tekanan udara(X). Data in-sample sebanyak 723 data, sedangkan data out-sample 7 data. Hasil analisis deskriptif untuk tekanan udara rata-rata harian di Sumenep mulai dari Januari 2010 sampai dengan Desember 2011 sebesar 1010,275 dan rata-rata kecepatan angin adalah 5,386 knot. Model Fungsi Transfer yang terbentuk adalah data kecepatan angin pada hari ini dipengaruhi oleh tekanan udara pada 13 hari dan 14 hari sebelumnya serta kecepatan angin satu hari sebelumnya.. Model ANFIS dengan membership function 3 dan fungsi Phi paling cocok digunakan untuk meramalkan data kecepatan angin. Hasil perbandingan antara Metode Fungsi Transfer dengan Metode ANFIS input fungsi transfer, diketahui bahwa metode ANFIS dengan input fungsi transfer adalah metode yang paling cocok digunakan untuk meramalkan data Kecepatan Angin periode Januari 2010 sampai dengan Desember 2011

Evaluasi Kepuasan Mahasiswa terhadap Kinerja Layanan Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)

Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Surabaya sebagai salah satu institusi pendidikan selalu berusaha meningkatkan kualitas layanan. Kualitas pelayanan terhadap pelanggan merupakan suatu indikator yang sangat penting untuk industri jasa. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui tingkat kepuasan mahasiswa sebagai salah satu stakeholder ITS, terhadap layanan ITS. Pengukuran kualitas layanan menggunakan konsep kriteria penentu kualitas pelayanan, yaitu: keandalan (reliability), ketanggapan (responsiveness), jaminan (assurance), empati (emphaty), dan bukti langsung (tangibles). Metode yang digunakan adalah Importance Performance Analysis (IPA), untuk menganalisis tingkat kepentingan atribut dengan mengetahui hal-hal yang perlu diperbaiki atau dipertahankan. Tingkat kepuasan mahasiswa terhadap layanan ITS berdasarkan Customer Satisfication Index (CSI) adalah sebesar 79,99%, sedangkan rata-rata ringkat kepuasan mahasiswa ITS secara keseluruhan untuk semua unit adalah 3,9 yang berada pada zona kepuasan tinggi. Unit yang mempunyai indeks kepuasan tertinggi adalah Unit Perpustakaan dengan nilai 3,995 dan terendah adalah Direktorat Akademik dengan nilai 3,968

Peramalan Jumlah Penumpang Kereta Api Kelas Ekonomi Kertajaya Menggunakan ARIMA dan ANFIS

Kebutuhan masyarakat terhadap penggunaan alat transportasi kereta api kelas ekonomi perlu diperhatikan mengingat jenis  kereta api tersebut telah dipilih masyarakat berdasarkan kenyamanan dan terjangkaunya tarif tiket. Peramalan jumlah penumpang kereta api kelas ekonomi Kertajaya merupakan salah satu upaya penting untuk mengetahui kebutuhan pengguna transportasi tersebut. Namun, time series jumlah penumpang kereta api Kertajaya yang mempunyai fluktuasi tinggi terbukti bersifat nonlinear berdasarkan uji linieritas. Pemodelan menggunakan pendekatan linier seperti ARIMA Box-Jenkins tidak selalu memberikan peramalan yang baik karena terikat beberapa asumsi dalam membangun model. Oleh karena itu penelitian ini mengusulkan penggunaan metode ANFIS yang diharapkan memberikan kinerja lebih baik dalam pemodelan nonlinier dan dibandingkan dengan hasil dari ARIMA. Penggunaan ANFIS untuk peramalan jumlah penumpang selama 14 periode ke depan memberikan akurasi ramalan yang lebih tinggi daripada ARIMA karena MAPE dan RMSE yang dihasilkan lebih kecil. Model ANFIS terbaik dihasilkan dari input jumlah penumpang pada satu, tujuh, dan delapan hari sebelumnya dan fungsi keanggotaan pi

Pemetaan Jumlah Property Crime di Provinsi Jawa Timur Menggunakan Metode Geographically Weighted Negative Binomial Regression (GWNBR) dan Geographically Weighted Poisson Regression (GWPR)

Kriminal merupakan suatu kegiatan yang melanggar hukum. Ada beberapa faktor yang mempengaruhi para kriminal melakukan tindakan kejahatan antara lain  kemiskinan, kesempatan kerja, dan karakter pelaku yang melakukan kejahatan. Selain itu ada pula faktor lain yang mempengaruhi timbulnya kejahatan yaitu kepadatan penduduk, jumlah patroli polisi, keadaan jalan dan lingkungan, frekuensi ronda siskamling, dan faktor lainnya. Property crime merupakan kategori kejahatan yang termasuk di dalamnya yaitu pencurian, pengambilan sesuatu yang melanggar hukum, perampokan, kejahatan dengan pembakaran, dan perusakan properti. Seringkali kejadian kriminalitas akan saling berdampak dari satu wilayah ke wilayah yang lainnya. Untuk menyelesaikan kasus tersebut diperlukan suatu pemodelan dengan metode spasial kerena memperhatikan kondisi geografis yang ada di provinsi Jawa Timur. Pemodelan dengan memperhatikan faktor spasial menggunakan GWNBR dan GWPR, dimana setiap wilayah pasti memiliki kondisi geografis yang berbeda sehingga menyebabkan adanya perbedaan jumlah Property crime antara wilayah satu dengan wilayah yang lainnya sesuai dengan karakteristik wilayah tersebut. Hasil pemodelan dengan metode GWNBR terbentuk dua kelompok kabupaten/kota menurut variabel yang berpengaruh signifikan terhadap jumlah kasus Property crime. Hasil pemodelan dengan metode GWPR menunjukkan bahwa kelompok kabupaten/kota menurut variabel yang berpengaruh signifikan terhadap jumlah kasus Property crime sebanyak 16 kelompok. Berdasarkan kriteria AIC terkecil menunjukkan bahwa metode GWNBR merupakan metode yang paling sesuai untuk memodelkan jumlah kasus Property crime setiap kabupaten/kota di Jawa Timur dibandingkan dengan metode regresi Poisson, regresi binomial negatif, dan GWPR

Klasifikasi Sentimen Ulasan Film Indonesia dengan Konversi Speech-to-Text (STT) Menggunakan Metode Convolutional Neural Network (CNN)

Ulasan film adalah sebuah opini yang bersifat subjektif. Ulasan film memiliki media yang bera-gam, seperti tulisan, audio, dan video. Ulasan film dapat diolah dengan menggunakan klasifikasi sentimen, agar u-capan seseorang terkait film dapat ditentukan sebagai sen-timen tertentu. Di masa sekarang, data memiliki berbagai bentuk, pemilihan jenis data yang lebih baik juga dapat mempengaruhi klasifikasi sentimen. Data video dapat di-konversi menjadi data teks dengan bantuan Speech-to-Text (STT). Data teks digunakan karena kata atau kalimat dapat dibedakan secara negatif atau positif. Data ulasan dikelom-pokkan berdasarkan aspek penilaian film dan klasifikasi sentimen dilakukan pada keseluruhan potongan ulasan serta di tiap aspek yang ada. Dengan menggunakan metode Convolutional Neural Network, didapatkan bahwa model klasifikasi sentimen tiap aspek memiliki nilai AUC lebih baik dibandingkan model klasifikasi sentimen dengan keseluruhan data

Klasifikasi Microarray “Prostate Cancer” Menggunakan Metode Fuzzy Support Vector Machine (FSVM)-Genetic Algorithm

Salah satu jenis kanker yang yang menjadi penye-bab terbanyak kematian pada populasi pria adalah kanker prostat. Penyakit ini hanya terdapat pada pria karena pada wanita tidak memiliki kelenjar prostat. Secara global, kanker prostat menduduki urutan keempat, kanker yang paling sering ditemukan pada manusia setelah kanker payudara, paru dan kolorektum. sedangkan angka kejadian kanker pada pria, kanker prostat menduduki urutan ke-2. Pada umumnya pende-rita baru mengetahui penyakit tersebut sudah memasuki stadium lanjut. Terlambatnya penanganan pada penderita prostate bisa berakibat fatal bahkan dapat menyebabkan kematian. Oleh karena itu,penyakit kanker prostat sangat penting untuk didiag-nosis sedini mungkin sebelum penyebaran sel kanker ke organ internal. Pada perkembangan saat ini, terdapat teknologi micro-array yang memiliki pengaruh besar dalam menentukan gen in-formatif menyebabkan kanker. Penelitian ini mengguna-kan da-ta microarray “prostate cancer”. Ekspresi gen yang ter-dapat pa-da data microarray “prostate” dapat digunakan untuk mengklasi-fikasikan pasien yang mengalami tumor prostat dan normal. Penelitian ini diperoleh hasil klasifikasi Fuzzy Support Vector Ma-chine (FSVM)dengan menggunakan seleksi Fast Correlation Ba-sed Filter(FCBF) tanpa optimasi genetic algorithm menghasilkan nilai akurasi lebih tinggi dibandingkan tanpa seleksi. Selain itu, diperoleh juga nilai akurasi klasifikasi FSVM dengan menggu-nakan seleksi dan optimasi genetic algorithm lebih tinggi diban-dingkan tanpa seleksi

Klasifikasi Pasien Penderita Penyakit Liver dengan Pendekatan Machine Learning

Liver atau hati adalah organ yang perannya sangat vital dalam tubuh manusia. Penyakit liver sering dianggap sebagai silent killer (pembunuh diam-diam) karena adanya kemungkinan tidak timbul gejala. Permasalahan yang terjadi adalah sulitnya mengenali penyakit liver sejak dini., bahkan saat penyakit ini sudah menyebar pun masih sulit untuk dideteksi. Padahal penderita perlu mengetahui adanya gejala penyakit liver sejak dini agar dapat segera melakukan pengobatan. Adanya diagnosa penyakit liver sejak dini mampu meningkatkan kelangsungan hidup pasien. Pada penelitian ini diterapkan metode untuk klasifikasi penyakit liver menggunakan machine learning dan dibandingkan hasilnya dengan metode klasik. Data yang digunakan adalah Indian liver patients dataset (ILPD)yang diambil dari UCI machine learning. Terdapat beberapa tahapan preprocessing yang dilakukan, antara lain pengecekan missing value, imputasi, feature selection, dan resampling untuk mengatasi data imbalance. Setelah dilakukan preprocessing, selanjutnya dilakukan analisis menggunakan metode regresi logistik, decision tree, naïvebayes, k-nearest neighbor, dan support vector machine. Berdasarkan nilai akurasi dan presisi, maka metode SVM memberikan hasil yang terbaik, tapi berdasarkan recall maka metode K-Nearest Neighbor memberikan hasil terbaik. Walaupun SVM memberikan hasil nilai akurasi dan presisi tertinggi tetapi terdapat ketimpangan yang besar antara nilai presisi dan recall yang dihasilkan, jika dibandingkan selisih nilai akurasi dan recall dari metode K-Nearest Neighbor

Identifikasi Genre Musik dengan Menggunakan Metode Random Forest

Genre musik merupakan pengelompokkan musik sesuai dengan kemiripan antara satu musik dengan musik yang lainnya. Hal yang paling penting dalam pengidentifikasian musik adalah pengelompokkan genre musik. Pengelompokan tersebut dilakukan secara manual pada umumnya dengan mendengarkan secara langsung lagu tersebut. Namun, hal tersebut dapat menimbulkan ketidakefisiensian. Oleh karena itu, dilakukan penelitian yang bertujuan untuk mengidentifikasi sebuah lagu dengan menggunakan metode Random Forest dengan data yang digunakan adalah GTZAN dataset yang diperoleh dari laman MARSYAS. Metode supervised learning yang digunakan yaitu Random Forest karena metode tersebut lebih baik dalam hal mengklasifikasikan data karena bersifat robust terhadapt outliers dan noise. Fitur ekstraksi yang digunakan dalam penelitian ini adalah MFCC karena mampu mengadaptasi pendengaran manusia. Model yang digunakan untuk identifikasi genre musik memiliki performa klasifikasi yang tinggi dengan penggunaan KCV untuk pembagian data training dan testing

Peramalan Penumpang Angkutan Laut Rute Surabaya-Jayapura di PT Pelayaran Nasional Indonesia (Persero) Cabang Surabaya

Laut Indonesia memiliki peranan penting bagi kehidupan bangsa dan negara. Salah satunya dalam hal transportasi. Indonesia memiliki beberapa pelabuhan utama, salah satunya adalah Pelabuhan Tanjung Perak. Sejak tahun 2010 Pelabuhan Tanjung Perak menaungi 2 perusahaan kapal, salah satunya adalah PT Pelni (Persero). Sebesar 41% dari total penumpang angkutan laut di Indonesia pada tahun 2017 menggunakan jasa PT Pelni (Persero). Tingginya kebutuhan pelayanan di PT Pelni (Persero) mengharuskan perusahaan memiliki database yang baik. Namun dikarenakan human error, data perusahaan tahun 2017 hilang. Pada penelitian ini akan didapatkan model terbaik untuk peramalan jumlah penumpang angkutan laut rute Surabaya-Jayapura di PT Pelni (Persero) untuk tahun 2017 dengan menggunakan metode A-RIMA Box-Jenkins dan regresi time series efek variasi kalen-der dengan residual data dilanjutkan dengan ARIMA Box-Jenkins. Efek variasi kalender digunakan karena pergeseran bulan terjadinya Hari Raya Idul Fitri. Hasil penelitian me-nunjukkan bahwa peramalan dengan menggunakan regresi ti-me series memberikan hasil yang lebih baik dibandingkan de-ngan metode ARIMA Box-Jenkins karena nilai MAPE dan AIC yang dihasilkan cendrung lebih kecil

Pengelompokan Kabupaten/Kota di Provinsi Jawa Timur Berdasarkan Indikator Pendidikan SMA/SMK/MA dengan Metode C-Means dan Fuzzy C-Means

Di Provinsi Jawa Timur memiliki beberapa komponen indikator pendidikan. Beberapa komponen yang masuk dalam indikator pendidikan di Jawa Timur yaitu Angka Partisipasi Murni, Angka Partisipasi Kasar, Angka Transisi, Angka Putus Sekolah, Angka Murid Mengulang, Angka Lulusan, Rasio Murid/Ruang Belajar, Rasio Kelas/Ruang Belajar, Rasio Murid/Guru dan Rasio Murid/Sekolah. Salah satu parameter keberhasilan pendidikan adalah menuntaskan APK dan APM mutu pendidikan hingga minimal mencapai 95%.Berdasarkan parameter tersebut pendidikan di Jawa Timur masih belum maksimal apabila ditinjau berdasarkan jenjang pendidikan formal khususnya pada jenjang pendidikan SMA/SMK/MA.Berdasarkan informasi yang telah didapat, penelitian ini dilakukan untuk mengetahui kabupaten/kota mana sajakah yang dapat dikelompokkan berdasarkan tingkat kemiripan berdasarkan indikator pendidikan SMA/SMK/MA di Provinsi Jawa Timur dengan menggunakan metode c-means dan fuzzy c-means. Pada kasus ini metodec-means memiliki kinerja yang hampir sama dengan metode fuzzy c-means. Hal ini berdasarkan perbandingan nilai icdrate yang hanya memiliki nilai selisih sebesar 0,001