Implementasi Perancangan Sistem Pengolahan Data Ktp Dan Kk Berbasis Web (Studi Kasus : Kecamatan Kampar Kiri Hilir)

Kecamatan Kampar Kiri Hilir Kabupaten Kampar yang merupakan instansi pemerintah yang melayani masyarakat salah satunya dalam bidang administrasi kependudukan seperti pendaftaran Kartu Tanda Penduduk (KTP) dan Kartu Keluarga (KK). Namun saat ini sistem pelayanan kependudukan yang dilakukan di Kantor Kecamatan Kampar Kiri Hilir masih dilakukan secara manual. Karena proses pendaftaran KTP dan KK masih rumit sehingga membutuhkan waktu yang cukup lama. Dengan kemajuan teknologi yang pesat saat ini berpengaruh pada perkembangan kebutuhan efisiensi. Perkembangan ini sangat membantu dalam penyediaan sistem pendaftaran yang efisien melalui teknologi web. Salah satunya dalam Implementasi Perancangan Sistem Pengolahan Data KTP dan KK Berbasis Web. Aplikasi dibangun dengan menggunakan bahasa pemrograman PHP dan database MySQL. Dengan fitur yang ada di aplikasi ini, masyarakat (pemohon) dapat mendaftarkan KTP atau KK

Modeling motorcycle's maneuver using Markov decision process with a dynamical discretized reward field in urban scenarios

This paper proposes a novel MDP framework to deal with the accuracy of the motorcycle driving model. It proposes a weighted and unweighted Dynamical-Discretized Reward Field (DDRF) as a major contribution on modeling motorcycle maneuver in mixed traffic conditions. Other contributions of this work are the integration of a motorcycle trajectory maneuver model in the state transition function, derivation of probability functions, area of awareness (AoA) and its sectorization to perceive vehicles inside the AoA, which is used to determine actions. We conducted some simulations to evaluate the performance of the proposed model by comparing the data from the simulations with real data. In this study, we use 100 simulation data on motorcycle maneuvering, which consisted of two different scenarios, i.e., 50 data of motorcycle maneuvering to avoid other motorcycles and 50 data of motorcycle maneuvering to avoid cars. We adjusted the simulation setting to the real situation and measured the performance of the proposed model using root mean square error (RMSE). In general, the proposed method can properly model the maneuver of motorcycles in heterogeneous traffic with an RMSE value of around 0.74 meters. This model performs twice as good as an existing car-following model. Furthermore, the proposed reward function performs around 4~6% better than the reward function in previous studies

Modeling motorcycle maneuvering in urban scenarios using Markov decision process with a dynamical-discretized reward field

This paper proposes a novel MDP framework to deal with the accuracy of the motorcycle driving model. It proposes a weighted and unweighted Dynamical-Discretized Reward Field (DDRF) as a major contribution on modeling motorcycle maneuver in mixed traffic conditions. Other contributions of this work are the integration of a motorcycle trajectory maneuver model in the state transition function, derivation of probability functions, area of awareness (AoA) and its sectorization to perceive vehicles inside the AoA, which is used to determine actions. We conducted some simulations to evaluate the performance of the proposed model by comparing the data from the simulations with real data. In this study, we use 100 simulation data on motorcycle maneuvering, which consisted of two different scenarios, i.e., 50 data of motorcycle maneuvering to avoid other motorcycles and 50 data of motorcycle maneuvering to avoid cars. We adjusted the simulation setting to the real situation and measured the performance of the proposed model using root mean square error (RMSE). In general, the proposed method can properly model the maneuver of motorcycles in heterogeneous traffic with an RMSE value of around 0.74 meters. This model performs twice as good as an existing car-following model. Furthermore, the proposed reward function performs around 4~6% better than the reward function in previous studies

PREDIKSI PENGIRIMAN TEH KEMUNING DI NGARGOYOSO MENGGUNAKAN ALGORITMA MONTE CARLO (STUDI KASUS PT. RUMPUN SARI KEMUNING )

  Teh kemuning merupakan produk yang sangat populer di Ngargoyoso Kabupaten Karanganyar. Kawasan tersebut berada di dekat  kota Surakarta dan merupakan salah satu tujuan wisata menarik di provinsi Jawa Tengah , PT. Rumpun Sari Kemuning mengalami kendala pengiriman teh kemuning yang tidak terstruktur sehingga menyebabkan kerugian di setiap cabangnya. Simulasi Monte Carlo adalah metode komputasi yang digunakan untuk memodelkan dan menganalisis sistem yang kompleks dengan memperhitungkan ketidakpastian simulasi Monte Carlo merupakan teknik yang efektif untuk prediksi pengiriman teh kemuning dengan mempertimbangkan distribusi probabilitas yang telah ditentukan dan menerapkan kombinasi nilai acak pada setiap variabel.Dalam studi kasus ini, peneliti mengumpulkan data historis pengiriman teh kemuning dari tahun 2020 hingga 2022. Setelah melakukan uji coba pada data sebelumnya, nilai akurasinya ditemukan mencapai 88% ketika dibandingkan dengan prediksi pengiriman di masa depan. Hasil dari simulasi Monte Carlo ini dapat membantu PT. Rumpun Sari Kemuning dalam mengambil keputusan perencanaan pengiriman dengan lebih cepat dan efisien, sehingga dapat meningkatkan efisiensi operasional serta kepuasan pelanggan