Penerapan Metode Fuzzy Time Series Chen dan Hsu dalam Memprediksi Kunjungan Wisatawan di Museum Mulawarman

Museum Mulawarman merupakan salah satu objek wisata yang menjadi daya tarik bagi para wisatawan yang berkunjung ke Kalimantan Timur. Analisis pola kunjungan wisatawan dan prediksi jumlah pengunjung ke museum sangat penting untuk dilakukan, karena hal ini merupakan dasar dalam perencanaan kebijakan yang efektif bagi para pemangku kepentingan untuk memberikan rasa nyaman bagi para wisatawan. Metode Fuzzy Time Series Chen dan Hsu merupakan metode prediksi yang memiliki kemampuan dalam menyelesaikan masalah peramalan data historis berupa nilai-nilai linguistic dan mampu mengenali pola dari data time series. Hasil prediksi akan bernilai baik jika nilai MAPE (Mean Absolute Percentage Error) berada dibawah 10%. Hasil penelitian menunjukkan bahwa nilai MAPE yang diperoleh sebesar 6% untuk wisawatan domestik dan 10% untuk wisatawan asing. Berdasarkan hasil penelitian tersebut, metode Fuzzy Time Series Chen dan Hsu sesuai untuk memprediksi data kunjungan wisatawan di museum dengan nilai akurasi yang baik

Pengolahan Data Demografi Penduduk Menggunakan Microsoft Excel di Kelurahan Sempaja Timur, Kota Samarinda

Pengelolaan data demografi penduduk disuatu wilayah merupakan hal yang sangat penting untuk memberikan informasi terkait keadaan maupun kondisi dari penduduk tersebut. Namun, dibeberapa wilayah data demografi penduduk masih belum tersedia karena kurangnya pengetahuan petugas dan masyarakat terkait pentingnya data demografi penduduk. Salah satu wilayah yang belum memiliki data demografi penduduk adalah wilayah RT. 32 Kecamatan Samarinda Utara, Kelurahan Sempaja Timur, Kota Samarinda. Data demografi yang belum tersedia di wilayah ini membuat kepala desa atau ketua Rukun Tetangga (RT) sangat kesulitan dalam mengetahui kondisi warga didaerah tersebut. Selain itu, akurasi terkait data kependudukan di RT.32 masih kurang padahal data terkini sangat dibutuhkan sebagai salah satu cara memperlancar segala urusan demi kemajuan di suatu tempat tinggal maupun individu. Kegiatan pengabdian kepada masyarakat ini bertujuan untuk mendata penduduk dan menyajikan data demografi penduduk menggunakan Microsoft Excel. Data kependudukan diperoleh dengan cara melakukan sensus penduduk kepada masyarakat di RT. 32. secara door to door. Sensus penduduk di tingkat RT ini dilakukan secara door to door dengan harapan data tersebut adalah data sebenarnya (real) yang sesuai kondisi penduduk tersebut. Pada saat sensus penduduk, masyarakat diberikan penyuluhan tentang pentingnya melakukan pembaharuan data kependudukan. Hasil yang dicapai pada pelaksanaan kegiatan pengabdian ini adalah perangkat desa memiliki data kependudukan yang lebih akurat serta menunjang pemahaman. Lebih lanjut, kegiatan ini dapat menambah pengetahuan aparat desa dalam mengelola statistik demografi penduduk sehingga meningkatkan kualitas pengelolaan dan penataan data kependudukan yang dapat digunakan untuk pembangunan dan mempermudah pelayanan terhadap masyarakat desa

HUBUNGAN ANTARA KEBUTUHAN AFILIASI DENGAN PERILAKU ASERTIF PADA ANAK USIA 5-6 TAHUN DI YAYASAN BUAH HATI BUNDA, TK DAN PAUD BONDAR DESA TAMBUSAI BARAT

 Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui hubungan antara kebutuhan afiliasi dengan perilaku asertif pada anak usia 5-6 tahun di Yayasan Buah Hati Bunda, TK dan PAUD Bondar Desa Tambusai Barat, Kecamatan Tambusai Kabupaten Rokan Hulu. Penelitian ini adalah penelitaian kuantitatif dengan jenis penelitian korelasi. Teknik sampling yang digunakan dalam penelitian ini yaitu sampel jenuh dengan jumlah sampel 30 orang. Teknik pengumpulan data yang digunakan yaitu lembar observasi. Teknik analisis data menggunakan teknik korelasi pearson product moment. Berdasarkan hasil uji hipotesis diketahui dari nilai koefisien korelasi sebesar rxy = 0.577 dengan taraf signifikan 0.001 < 0.05. dengan demikian dapat disimpulkan terdapat hubungan antara kebutuhan afiliasi dengan perilaku asertif. Tingkat hubungannya termasuk dalam kategori sedang dengan nilai koefisien determinan yang dihasilkan adalah sebesar 33.3% maka dapat diketahui bahwa kebutuhan afiliasi memberi kontribusi sebesar 33.3% terhadap perilaku asertif

PENGARUH FAKTOR DEMOGRAFI DAN FAKTOR PSIKOLOGIS TERHADAP PENGAMBILAN KEPUTUSAN INVESTASI PADA REKSADANA

Many factors may affect investors in making investment decision, some of which are demographic factors (gender, age, marital status, education level, family member, occupation, income) and psychological factors (overconfidence, data mining, social interaction, emotion, representativeness, familiarity, considering the past). Those factors thought to have an influence on investment decision making, one of them is mutual funds. The purpose of this study was to examine the influence of demographic factors and psychological factors on mutual fund investment decision. The research object of this study are investors who invest in mutual fund in Surabaya. Methods of data collection in this study used questionnaires by purposive sampling of 75 mutual fund investors in Surabaya. To answer the problem and test the hypothesis proposed in this study, the researcher used descriptive analysis and inferential analysis (statistical tests) by using chi-square and log linear. The expected result from this study is demographic factors and psychological factors have a significant influence on mutual fund investment decision. Key words : Demographic Factors, Psychological Factors, Mutual Fun

METODE K-NEAREST NEIGHBOR DAN FITUR WARNA UNTUK KLASIFIKASI DAUN SIRIH BERDASARKAN CITRA DIGITAL

Sirih (Piper betle L.) merupakan spesies dalam genus Piper yang sangat dikenal masyarakat. Sirih terdiri dari beberapa jenis yaitu sirih merah, sirih wulung, sirih hijau, sirih emas, dan sirih hitam. Namun, masyarakat masih memerlukan bantuan untuk membedakan berbagai jenis sirih. Penelitian ini menerapkan teknik image processing untuk mendeteksi daun sirih yang berbeda menggunakan teknik klasifikasi dengan tahapan segmentasi dan ekstraksi ciri. Metode klasifikasi yang digunakan adalah metode K-Nearest Neighbor (KNN) yang dilakukan pada objek daun sirih untuk menentukan jenis daun sirih. Metode ini terdiri dari 5 tahap yaitu deteksi Region of Interest (ROI), preprocessing, segmentasi, ekstraksi fitur orde 1, dan klasifikasi. Data citra yang digunakan sebanyak 360, terbagi menjadi 300 data latih dan 60 data uji. Hasil klasifikasi kemudian dibagi menjadi tiga jenis sirih yaitu sirih merah, sirih hijau, dan sirih hitam. Tingkat akurasi hasil klasifikasi jenis daun sirih dideteksi menggunakan Confusion Matrix Multi Class berdasarkan kedekatan karakteristik statistik. Hasil penelitian menunjukkan bahwa fitur Orde 1 yang digunakan dalam penelitian ini sesuai dengan sistem klasifikasi daun sirih. Hasil uji klasifikasi menggunakan Confusion Matrix Multi yang mencapai nilai akurasi sebesar 97,77%. Hasil penelitian menunjukkan bahwa fitur Orde 1 yang digunakan dalam penelitian ini sesuai dengan sistem klasifikasi daun sirih. Hasil uji klasifikasi menggunakan Confusion Matrix Multi yang mencapai nilai akurasi sebesar 97,77%. Hasil penelitian menunjukkan bahwa fitur Orde 1 yang digunakan dalam penelitian ini sesuai dengan sistem klasifikasi daun sirih. Hasil uji klasifikasi menggunakan Confusion Matrix Multi yang mencapai nilai akurasi sebesar 97,77%

Klasifikasi Penderita ISPA Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier

Information related to the classification of ARI disease suffered by the community in a public health is essential. This is because the public health is one of the community health centers that is a reference for treatment for the community. Public health must identify the right type of ARI disease so that treatment for ARI sufferers can be given optimally. This study classified the data of patients with ARI in a public health based on the determining factors, namely the disease suffered, age, and period of stay. Classification is carried out using the Naive Bayes Classifier method with the Confusion Matrix testing method. The results of applying the Naive Bayes Classifier method to patient data resulted in three types of ARI, namely mild, moderate and severe. The highest number of ARI patients is severe ARI. The results of the Confusion Matrix test that have been carried out prove that this method has an accuracy of 93.33% so it is suitable for use to classify ARI diseases

Sistem Monitoring Anggaran Kegiatan Organisasi Kemahasiswaan

Pengelolaan anggaran di sebuah organisasi khususnya organisasi kemahasiswaan di Fakultas merupakan salah satu hal yang sangat penting. Namun, saat ini organisasi kemahasiswaan masih belum memiliki format baku dalam hal pelaporan anggaran yang dapat digunakan sebagai bentuk pertanggung jawaban ke Fakultas dan seluruh civitas akademik terkait penggunaan anggaran kegiatan yang telah digunakan. Disisi lain informasi terkait penggunaan anggaran kegiatan oleh organisasi kemahasiswaan masih sulit didapatkan oleh pihak yang membutuhkan. Pengembangan sistem monitoring anggaran menggunakan metode Waterfall dalam penelitian ini menghasilkan sebuah sistem yang dapat memantau dan memberikan informasi secara rinci dan real-time mengenai pelaporan penggunaan dana kegiatan kemahasiswaan berdasarkan hasil pengujian black box dan aspek portability yang telah dilakukan

COMPARISON OF K-NEAREST NEIGHBOR AND NAIVE BAYES METHODS FOR CLASSIFICATION OF NEWS CONTENT

With the development of technology, news reading via the internet or digital tends to increase. In addition, there are about 300 to 400 news articles in one month and many categories of news articles in a web portal. It makes the editor's performance more and more because an editor must be able to edit articles from various channels and at the same time have to categorize articles one by one manually into several specified categories. This study aims to compare the K-Nearest Neighbor (KNN) and Naive Bayes methods to classify news content in order to obtain the best method. The data used in this study are news articles from the web portal kaltimtoday.co from January 2022 to March 2022. Therefore 576 data are obtained. The results showed that the application of the KNN and Naive Bayes methods could be used to classify news content. The KNN method is able to produce a higher accuracy value than Naïve Bayes, reaching 86% and 51% with test data of 100 news articles