Optimasi Radial Basis Function Neural Network dengan Growing Hierarchial Self Organizing Map pada Data Time Series

Salah satu model JST yang sesuai dengan peramalan data time series, adalah model Radial Basis Function Network (RBFN). Jaringan syaraf tiruan Radial Basis Function merupakan jaringan feed-forward yang memiliki tiga lapisan, yaitu lapisan masukan (input layer), lapisan tersembunyi (hidden layer) dan lapisan keluaran (output layer). Besarnya dimensi input pada jaringan syaraf menyebabkan menurunnya kemampuan komputasi suatu model jaringan. Salah satu cara untuk mengatasi hal tersebut adalah dengan mereduksi dimensi input. Dalam penelitian ini jaringan syaraf tiruan Radial Basis Function dipadukan dengan metode Growing Hierarchical Self Organizing Map (GH-SOM). Penggunaan teknik clustering data pada proses awal, memungkinkan mengurangi dimensi input dengan kehilangan informasi yang minimum. Sehigga dapat mengoptimalkan proses prediksi dengan menggunakan pendekatan RBFN. Prediksi harga saham dengan Optimasi metode Radial Basis Function neural network dengan Menggunakan Growing Hierarchical Self Organizing Map, dengan jumlah vektor data sebanyak 364 dengan SSE sebesar 0,074713 diperoleh akurasi sebesar 94,03

PENERAPAN METODE BACKPROPAGATION UNTUK MEMPREDIKSI PENGGUNAAN AIR PDAM DI KOTA KUPANG

Seiring dengan meningkatnya laju pertumbuhan penduduk, kebutuhan akan air bersih juga semakin meningkat. Perusahaan Daerah Air Minum (PDAM) merupakan sebuah lembaga yang mengatur dan mengelola pengadaan air bersih bagi masyarakat. Jumlah air yang disalurkan harus sesuai dengan kebutuhan masyarakat namun timbul persoalan dimana penyediaan dan pelayanan belum optimal, ini dilihat dari penjualan air yang tidak selalu mencapai target yang telah ditetapkan oleh pihak PDAM. Penelitian ini mengimplementasikan jaringan saraf tiruan backpropagation dalam memprediksi penggunaan air perbulan di kota kupang. Data yang digunakan adalah data perbulan dari bulan Januari 2018 – Desember 2020, dengan membagi data menjadi data latih dan data uji. Pada tahap pelatihan dilakukan pengujian untuk mendapat jumlah node pada lapisan tersembunyi, jumlah epoh, minimum error, learning rate yang optimal. Dari hasil pelatihan didapatkan jumlah neuron pada hidden neuron 15, jumlah epoch sebanyak 10.000, minimum error 0,00001 dan learning rate 0,6. Dari hasil pengujian menggunakan parameter yang optimal tersebut didapat akurasi rata-rata sebesar 92,23%

Penerapan Metode Color Filtering dan Learning Vector Quantization dalam Penentuan Tingkat Kematangan Cake Dasar Putih

Cake merupakan panganan yang terbuat dari campuran bahan-bahan seperti tepung, gula, telur, garam, susu, aroma dan lemak yang dikembangkan dengan atau tanpa bahan pengembang. Penentuan tingkat kematangan cake dasar putih dilakukan berdasarkan grade warna permukaan pada saat proses pemanggangan. Namun hal ini sering menjadi kendala karena faktor persepsi komposisi warna setiap orang berbeda-beda. Pengambilan data citra menggunakan kamera 3.2 mp dan 13 mp, setelah itu citra disegmentasi dengan color filtering untuk membuang pixels yang mengandung efek lighting. Tahap selanjutnya yaitu ekstraksi ciri warna RGB kemudian dilakukan pelatihan dengan metode Learning Vector Quantization (LVQ). Hasilnya aplikasi mampu menentukan tingkat kematangan kue cake dasar putih dengan rata-rata akurasi 65,19% dan cake dasar cokelat sebagai kelas validasi 96,88% untuk kamera 3.2 mp sementara pada kamera 13 mp rata-rata akurasi 64,93% dan cake dasar cokelat sebagai kelas validasi yaitu 93,75%. Keberhasilan identifikasi dipengaruhi oleh faktor pencahayaan dalam ruangan, jarak pengambilan dan wadah penampung

IMPLEMENTASI METODE FUZY-SIMPLE ADDITIVE WEIGHTNG (F-SAW) UNTUK SISTEM PENERIMA BANTUAN RUMAH DI KECAMATAN AMARASI KABUPATEN KUPANG

Recipients of housing assistance for poor people are government assistance programs that have a limited budget so that not all people receive housing assistance. Criteria for recipients of housing assistance can be seen from 13 criteria such as age, education, occupations, income, land ownership, home ownership, number of occupants, roof conditions, wall conditions, floor conditions, ownership of bathrooms, water sources, electricity sources. To get a decent recipient, a Decision Support System (DSS) is needed to make it easier for the government to provide housing assistance for poor people. Fuzzy Method Simple Additive Weighting (F-SAW) is one method in DSS that can help resolve unstructured problems and can accommodate weakness of SAW method in linguistic and numerical assessments. System testing conducted use sensitivity testing that is with change value weight each criteria in a manner gradually. From sensitivity test above that has been done, the most sensitive is education criteria because when tested three times of high weight is changed to very high has experienced one change, low has 4 times changed and very low has 4 times the change, with these changes the results got 90% presentation for education criteria. From the results of comparisons that have been made between Dinas Sosial and system, data quota that deserves to receive housing assistance as much as 30 data from dinas sosial showed that total data quota is 20 which is same with system and 10 data is not same with system.  Penerima bantuan rumah untuk warga yang kurang mampu merupakan program bantuan pemerintah yang memiliki anggaran yang terbatas sehingga tidak semua masyarakat menerima bantuan rumah. Penentuan kriteria penerima bantuan rumah dapat dilihat dari 13 kriteria yaitu umur, pendidikan, pekerjaan, penghasilan, kepemilikan tanah, kepemilkan rumah, jumlah pengghuni, kondisi atap, kondisi dinding, kondisi lantai, kepemilikan kamar mandi, sumber air, sumber listrik. Untuk mendapatkan penerima yang layak diperlukan sebuah Sistem Pendukung Keputusan (SPK) agar mempermudah pihak pemerintah dalam memberikan bantuan rumah untuk warga yang kurang mampu. Metode Fuzzy Simple Additive Weighting (F-SAW) merupakan salah satu metode dalam SPK yang dapat membantu menyelesaikan masalah tidak terstruktur serta dapat mengakomodir kekurangan metode SAW dalam penilaian yang bersifat linguistik dan numerik. Pengujian sistem yang dilakukan menggunakan pengujian sensitivitas yaitu dengan merubah nilai bobot masing-masing kriteria secara bertahap. Dari pengujian sensitifitas diatas yang telah dilakukan, kriteria pendidikan paling sensitif karena saat dilakukan pengujian sebanyak tiga kali dari bobot tinggi diubah menjadi sanggat tinggi mengalami 1 kali perubahan, rendah mengalami 4 kali perubahan dan sangat rendah mengalami 4 kali perubahan, dengan perubahan tersebut didapatkan hasil presentasi 90 % untuk kriteria pendidikan. Dari hasil perbandingan yang telah dilakukan antara Dinas Sosial dan sistem, kuota data yang layak untuk menerima bantuan rumah sebanyak 30 data dari Dinas Sosial menunjukan bahwa total kuota data tersebut 20 yang sama dengan sistem dan 10 data tidak sama dengan sistem. &nbsp

IMPLEMENTASI METODE BACKPROPAGATION UNTUK MEMPREDIKSI PEMAKAIAN OBAT DI PUSKESMAS OESAPA

The medicine management incommunity health clinic is one of important aspect, because the health community clinic will have negative impact in costs if there is inefficiency in managing the medicine, the most used medicine will be out of stock before the re-order due date. In artificial neural network backpropagation method is classified as algorithm learning or traning tend to supervised and using rules of quality correction. Backpropagation is using error output to change the value of qualities in two ways, in backward and forward propagation. In this research, writer applying backpropagation method to predicting the medicine usage in oesapa community health clinic. The data was taken from usage report and medicine order receipt in 2014-2016. Where at 2014-2015 was data training and 2016 was data test. Which is the result of data training has ±99% accuracy and the data test has 70,66% accuracy

PENERAPAN METODE COLOR FILTERING DAN LEARNING VECTOR QUANTIZATION DALAM PENENTUAN TINGKAT KEMATANGAN CAKE DASAR PUTIH

Cake merupakan panganan yang terbuat dari campuran bahan-bahan seperti tepung, gula, telur, garam, susu, aroma dan lemak yang dikembangkan dengan atau tanpa bahan pengembang. Penentuan tingkat kematangan cake dasar putih dilakukan berdasarkan grade warna permukaan pada saat proses pemanggangan. Namun hal ini sering menjadi kendala karena faktor persepsi komposisi warna setiap orang berbeda-beda. Pengambilan data citra menggunakan kamera 3.2 mp dan 13 mp, setelah itu citra disegmentasi dengan color filtering untuk membuang pixels yang mengandung efek lighting. Tahap selanjutnya yaitu ekstraksi ciri warna RGB kemudian dilakukan pelatihan dengan metode Learning Vector Quantization (LVQ). Hasilnya aplikasi mampu menentukan tingkat kematangan kue cake dasar putih dengan rata-rata akurasi 65,19% dan cake dasar cokelat sebagai kelas validasi 96,88% untuk kamera 3.2 mp sementara pada kamera 13 mp rata-rata akurasi 64,93% dan cake dasar cokelat sebagai kelas validasi yaitu 93,75%. Keberhasilan identifikasi dipengaruhi oleh faktor pencahayaan dalam ruangan, jarak pengambilan dan wadah penampung

Sistem Pendukung Keputusan Calon Penerima Raskin dengan Metode Polygons Area Method (Pam) di Kelurahan Airnona-kota Kupang

Raskin (Beras Miskin) is one of the Indonesian government programs to help reduce the expenditure of the poor people. This program is conducted by Bulog and Local Government. Raskin distribution procedure at Airnona sub-district is still using manual method, that those who will receive Raskin is submitted by RT, so that a Decision Support System (DSS) is needed to help handle the problem. The PAM (Polygons Area Method) method is one of the methods in DSS which can help solve unstructured problems. This study uses 8 criteria namely, monthly income, quantity of dependents, floor area of the house, the type of house floor, type of the house wall, assets, lighting source, and drinking water source. System test is done by comparing the ranking system with the name issued by Dinas Sosial. This test uses 66 interview data with 2016 recipient data resulting in similarity rate of 43% and unsimilarity rate is 57%. During then analysis on several data the conclusion is system able to provide good result

Implementasi Metode Analisis Gap dan Profile Matching untuk Kelayakan Calon Debitur di Koperasi Simpan Pinjam (Ksp) Kopdit Solidaritas Santa Maria Assumpta

In granting credit to debtors, it must go through an assessment of whether the debtor is appropriate or not feasible. KSP Koprit Solidaritas has set policy standards in granting credit to accept or reject the risk of bad credit, namely assessing prospective borrowers who meet the conditions of character rating, ability to pay off credit, capital owned, collateral owned and socioeconomic conditions. In this study, the design and manufacture of decision support system applications were carried out using profile matching methods to assess the eligibility of prospective debtors. Profile Matching is used to determine the priority with the highest ranking, which is used as a suggestion from the right system in determining the best alternative. The test results using 60 data obtained an accuracy of 81.667% with an error rate of 18.333% which indicates that the decision support system is functioning optimally following the Profile Matching method

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN CALON PENERIMA RASKIN DENGAN METODE POLYGONS AREA METHOD (PAM) DI KELURAHAN AIRNONA-KOTA KUPANG

Raskin (Beras Miskin) is one of the Indonesian government programs to help reduce the expenditure of the poor people. This program is conducted by Bulog and Local Government. Raskin distribution procedure at Airnona sub-district is still using manual method, that those who will receive Raskin is submitted by RT, so that a Decision Support System (DSS) is needed to help handle the problem. The PAM (Polygons Area Method) method is one of the methods in DSS which can help solve unstructured problems. This study uses 8 criteria namely, monthly income, quantity of dependents, floor area of the house, the type of house floor, type of the house wall, assets, lighting source, and drinking water source. System test is done by comparing the ranking system with the name issued by Dinas Sosial. This test uses 66 interview data with 2016 recipient data resulting in similarity rate of 43% and unsimilarity rate is 57%. During then analysis on several data the conclusion is system able to provide good result