Prediksi Kunjungan Wisatawan Taman Nasional Gunung Merbabu dengan Time Series Forecasting dan LSTM

Abstract. Prediction of tourist visits of Mount Merbabu National Park (TNGMb) needs to be done to control the number of visitors and to preserve the national park. The combination of time series forecasting (TSF) and deep learning methods has become a new alternative for prediction. This case study was conducted to implement several methods combination of TSF and Long-Short Term Memory (LSTM) to predict the visits. In this case study, there are 18 modelling scenarios as research objects to determine the best model by utilizing tourist visits data from 2013 to 2018. The results show that the model applying the lag time method can improve the model's ability to capture patterns on time series data. The error value is measured using the root mean square error (RMSE), with the smallest value of 3.7 in the LSTM architecture, using seven lags as a feature and one lag as a label.Keywords: Tourist Visit, Taman Nasional Gunung Merbabu, Prediction, Recurrent Neural Network, Long-Short Term MemoryAbstrak. Prediksi kunjungan wisatawan Taman Nasional Gunung Merbabu (TNGMb) perlu dilakukan untul pengendalian jumlah pengunjung dan menjaga kelestarian taman nasional. Gabungan metode antara time series forecasting (TSF) dan deep learning telah menjadi alternatif baru untuk melakukan prediksi. Studi kasus ini dilakukan untuk mengimplementasi gabungan dari beberapa macam metode antara TSF dan Long-Short Term Memory (LSTM) untuk memprediksi kunjungan pada TNGMb. Pada studi kasus ini, terdapat 18 skenario pemodelan sebagai objek penelitian untuk menentukan model terbaik, dengan memanfaatkan data jumlah kunjungan wisatawan di TNGMb mulai dari tahun 2013 sampai dengan tahun 2018. Hasil prediksi menunjukkan pemodelan dengan menerapkan metode lag time dapat meningkatakan kemampuan model untuk menangkap pola pada data deret waktu. Besar nilai kesalahan diukur menggunakan root mean square error (RMSE), dengan nilai terkecil sebesar 3,7 pada arsitektur LSTM, menggunakan tujuh lag sebagai feature dan satu lag sebagai label. Kata Kunci: Kunjungan Wisatawan, Taman Nasional Gunung Merbabu, Prediksi, Recurrent Neural Network, Long-Short Term Memor

Sistem Rekomendasi Objek Pariwisata di Pontianak Berbasis Android Menggunakan Metode Content-Based Filtering

Kalimantan Barat merupakan provinsi terbesar ketiga di Indonesia. Sebagai Ibukota Provinsi, Pontianak juga memiliki banyak objek wisata, kuliner, rumah adat dan sebagainya. Banyaknya tempat wisata yang ditawarkan di Pontianak sendiri membuat wisatawan terkadang bingung untuk menentukan pilihan objek wisata mana yang akan dikunjungi. Sering juga ketika memutuskan untuk berkunjung ke sebuah tempat wisata, kadang wisatawan belum mengetahui apakah objek wisata yang hendak dikunjungi tersebut sesuai atau tidak dengan keinginannya. Oleh karena itu penulis akan membuat sistem rekomendasi objek wisata kota Pontianak. Sistem rekomendasi objek pariwisata ini bertujuan untuk membantu wisatawan untuk mendapatkan informasi objek-objek wisata yang berada di kota Pontianak dan sekitarnya. Dengan menggunakan metode Content-based Filtering, sistem akan melihat objek wisata yang wisatawan pilih sebelumnya dan memberikan rekomendasi objek wisata menggunakan metode tersebut. Agar nyaman penggunaan sistem saat berwisata, sistem ini dibangun untuk ponsel pintar bersistem operasi Android menggunakan Android Studio.Kata Kunci: Pariwisata, Sistem Rekomendasi, Pontianak, Content-based Filtering

Sistem Rekomendasi Objek Pariwisata di Pontianak Berbasis Android Menggunakan Metode Content-Based Filtering

Kalimantan Barat merupakan provinsi terbesar ketiga di Indonesia. Sebagai Ibukota Provinsi, Pontianak juga memiliki banyak objek wisata, kuliner, rumah adat dan sebagainya. Banyaknya tempat wisata yang ditawarkan di Pontianak sendiri membuat wisatawan terkadang bingung untuk menentukan pilihan objek wisata mana yang akan dikunjungi. Sering juga ketika memutuskan untuk berkunjung ke sebuah tempat wisata, kadang wisatawan belum mengetahui apakah objek wisata yang hendak dikunjungi tersebut sesuai atau tidak dengan keinginannya. Oleh karena itu penulis akan membuat sistem rekomendasi objek wisata kota Pontianak. Sistem rekomendasi objek pariwisata ini bertujuan untuk membantu wisatawan untuk mendapatkan informasi objek-objek wisata yang berada di kota Pontianak dan sekitarnya. Dengan menggunakan metode Content-based Filtering, sistem akan melihat objek wisata yang wisatawan pilih sebelumnya dan memberikan rekomendasi objek wisata menggunakan metode tersebut. Agar nyaman penggunaan sistem saat berwisata, sistem ini dibangun untuk ponsel pintar bersistem operasi Android menggunakan Android Studio.Kata Kunci: Pariwisata, Sistem Rekomendasi, Pontianak, Content-based Filtering

Pengujian Content Management System – Quest Master Menggunakan Black Box Testing (Studi Kasus: Astra Credit Companies)

Abstrak. Astra Credit Companies (ACC) adalah perusahaan pembiayaan untuk kendaraan umum maupun alat berat. ACC memiliki divisi IT yang saat ini sedang mengembangkan techno center. Quest Master dibangun sebagai wadah proyek untuk peserta bootcamp, magang, dan freelance. Quest Master merupakan proyek yang baru dibangun, maka pengujian diperlukan untuk memastikan sistem tersebut berjalan sesuai fungsionalnya. Metode pengujian sistem CMS Quest Master adalah black box testing dengan teknik equivalence partitioning. Pengujian dilakukan secara manual dan otomatis dengan bantuan tools Katalon. Pengujian berguna untuk menentukan keefektifan antara pengujian manual dan otomatis dari perbandingan waktunya serta fungsinya sudah berjalan sesuai fungsionalnya. Hasil pengujian secara manual dan otomatis menyatakan fungsi pada sistem CMS Quest Master berjalan sesuai fungsionalnya. Hal ini terbukti dengan hasil pengujian yaitu, 143 passes 0 failures dan rata-rata application readiness sebesar 100%. Tetapi terdapat perbedaan waktu dari kedua metode tersebut yang membuat pengujian otomatis lebih cepat 83.11% dari pengujian manual. Kata Kunci: Black Box Testing, Equivalence Partitioning, Pengujian Manual, Pengujian Otomatis, Katalo

KAJIAN KONDISI TERUMBU KARANG DAN KAITANNYA DENGAN PROSES EUTROFIKASI DI KEPULAUAN SERIBU

Penelitian ini bertujuan untuk mengindentifikasi kondisi terumbu karang dan keterkaitannya dengan proses eutrofikasi dimana P. Belanda dan P. Untung Jawa dipilih sebagai studi kasus pada bulan April sampai Juni 2009. Metode foto transek kuadrat digunakan untuk pengambilan data kondisi terumbu karang. Pengukuran parameter kualitas perairan seperti suhu, kecepatan arus, dan kecerahan dilakukan secara in-situ, sedangkan parameter lainnya seperti salinitas, pH, kekeruhan, ortofosfat (PO4), nitrit (NO2), nitrat (NO3), dan amonia (NH3) dianalisis di laboratorium (ex-situ). Principal Component Analysis (PCA) digunakan untuk melihat parameter-parameter yang paling berpengaruh pada setiap stasiun pengamatan. Analisis Regresi Linear digunakan untuk melihat hubungan antara tutupan makroalga dengan parameter kualitas air serta hubungan antara tutupan makroalga dengan tutupan karang hidup. Hasil penelitian menunjukkan bahwa persentase tutupan karang hidup di P. Belanda berada dalam kategori ”sedang” dengan persentase tutupan sebesar 27,90%, sedangkan di P. Untung Jawa berada dalam kategori ”rusak” dengan persentase tutupan sebesar 0,21%. Ada perbedaan tingkat kesuburan perairan antara lokasi P. Belanda dan P. Untung Jawa, dimana P. Untung Jawa memiliki kondisi perairan dengan kategori sangat subur (eutrofikasi) berdasarkan pada tingginya kandungan fosfat dan persentase tutupan makroalga yang tinggi. Faktor nutrien mempunyai pengaruh cukup besar terhadap persentase tutupan makroalga yang cukup berpengaruh terhadap persentase tutupan karang hidup.Kata kunci: eutrofikasi, kualitas perairan, terumbu karang, strategi pengelolaa

Perencanaan Dan Pembuatan Webportal Dengan Penerapan “Market Basket Analysis”

The onlinestore "X" is a business entity engaged in clothes and all sorts of accessories. It is effectiveness if to collect data on purchases and sales manually expected with this online portal website can help carry out the customer data as well as its transactions,Website created with the aim to understand the conditions on how make a better communication between the customer and the online shop "X" through a portal website that is able to accommodate the needs of the onlinestore "X" in promoting goods. This Website provide a place for non users onlinestores who want to sell at this website are intended to increase the variety of products and attract buyers for transaction on this website. This website is created using programming languages PHP and SQL. As well as the use of JavaScript to help, while using the MySQL database connection is thus easy to develop his future.To facilitate the user in search of goods, the application of data mining features with the a priori method in which these methods will analyze the habits of the transaction the buyer and the items alternately visited by users to find the relationship between different goods not only by one vendor that but it could be a few sellers. Transaction data and user traffic data is processed by a priori algorithm to generate frequent itemsets that ultimately results in the form apriori table association rules. The addition of the element of time from the time the transaction is expected to also help provide accurate results against the results of the data mining process

The Utilization of Agricultural and Food Industry Wastes as Feed of Grower Pigs in Manokwari Regency West Papua

The aim of this study was to find out the potential of agricultural and food industry wastes as the constituents of pig feed to improve pigs’ performance and to reduce the feeding cost. This study was conducted at Manokwari Regency, West Papua Province. The agricultural and food industry wastes were collected from two traditional market, and four small-scale food industries. All materials used as feed were proximately analyzed to determine their nutritional values. Average daily gain, feed consumption and feed coversion ratio were taken to determine the pigs performance. Feed cost using local market prices was estimated in knowing the ability of agricultural and food industry wastes to substitutes commercial feed. The result of this research indicates that the use of agricultural and food industries wastes as an alternative components of pigs’ feed to substitute the commercial feed do not reduce the pigs’ performance and production. Among three feeds that use of agricultural and food industry wastes, feed with the combination of 75% waste and 25% commercial feed had the best feed conversion ratio, namely 2.36. On the other hand, a mixture of 25% wastes and 75% commercial feed was the most economic one, and able to reduce the feeding cost of grower pig up to 48.00%.Key words: agricultural waste,  food industry wastes, grower period, pig, fee