Relevansi Konsepsi Rahmatan Lil Alamin dengan Keragaman Umat Beragama

The impression of western world to the eastern has not shown a positive proportion. It always considers the latter as a minor. It is more so after the incident of WTC 9 September 2001. The eastern or as an assertive known as a terrorist, unhuman, and far from humane proportion. While in Islam itself, there is rahmatan li al-‘alamin. These things make the researcher interested in examining deeper what it means to be a rahmatan li al-‘alamin in Koran as a source of that word. Apart from the phrase rahmatan li al-‘alamin, a rahmat word is not connected to the li al-‘alamin word (universe) in the Koran. What also precisely is the difference between grace (rahmat) and rahmatan li al-‘alamin. Indonesia is a plural nation. That is not only ethnic, language, and custom tradition, but also religion. How is the relationship between faith in diversity frame? Is there relevance of li al-‘alamin in the diversity frame of religious people? Some questions need to search for answer in various reverence. The nation's founders have been proud not to obtrude by doing sharia for the adherents is a space for tolerance and religious people

Analisis Quantum Perceptron Untuk Memprediksi Jumlah Pengunjung Ucok Kopi Pematangsiantar Pada Masa Pandemi Covid-19

Quantum perceptron adalah merupakan metode jaringan saraf tiruan yang memadukan antara algoritma perceptron dengan komputasi quantum. Pada penelitian ini, peneliti melakukan analisis quantum perceptron untuk memprediksi jumlah pengunjung pada ucok kopi Pematangsiantar pada masa pandemi Covid-19. Dalam memprediksi jumlah pengunjung pada Ucok Kopi Pematangsiantar, peneliti menggunakan data pengunjung sebelumnya pada masa panedmi Covid-19. Variabel yang digunakan adalah 10 varibel dimulai dari x1 sampai dengan x10. Hasil dari penelitian ini adalah analisis quantum perceptron untuk memprediksi jumlah pengunjung ucok kopi Pematangsiantar

Application of Numerical Measure Variations in K-Means Clustering for Grouping Data

The K-Means Clustering algorithm is commonly used by researchers in grouping data. The main problem in this study was that it has yet to be discovered how optimal the grouping with variations in distance calculations is in K-Means Clustering. The purpose of this research was to compare distance calculation methods with K-Means such as Euclidean Distance, Canberra Distance, Chebychev Distance, Cosine Similarity, Dynamic TimeWarping Distance, Jaccard Similarity, and Manhattan Distance to find out how optimal the distance calculation is in the K-Means method. The best distancecalculation was determined from the smallest Davies Bouldin Index value. This research aimed to find optimal clusters using the K-Means Clustering algorithm with seven distance calculations based on types of numerical measures. This research method compared distance calculation methods in the K-Means algorithm, such as Euclidean Distance,  Canberra Distance, Chebychev Distance, Cosine Smilirity, Dynamic Time Warping Distance, Jaccard Smilirity and Manhattan Distance to find out how optimal the distance calculation is in the K-Means method. Determining the best distance calculation can be seen from the smallest Davies Bouldin Index value. The data used in this study was on cosmetic sales at Devi Cosmetics, consisting of cosmetics sales from January to April 2022 with 56 product items. The result of this study was a comparison of numerical measures in the K-Means Clustering algorithm. The optimal cluster was calculating the Euclidean distance with a total of 9 clusters with a DBI value of 0.224. In comparison, the best average DBI value was the calculation of the Euclidean Distance with an average DBI value of 0.265

RETRACTED : Decision support system in Predicting the Best teacher with Multi Atribute Decesion Making Weighted Product (MADMWP) Method

Following a rigorous, carefully concerns and considered review of the article published in International Journal of Artificial Intelligence Research to article entitled “Decision support system in Predicting the Best teacher with Multi-Attribute Decision Making Weighted Product (MADMWP) Method” Vol 1, No 1, pp. 47-53, June 2017, DOI: https://doi.org/10.29099/ijair.v1i1.1This paper has been found to be in violation of the International Journal of Artificial Intelligence Research Publication principles and has been retracted.The article contained redundant material, the editor investigated and found that the paper published in JURASIK(Jurnal Riset Sistem Informasi dan Teknik Informatika) Vol. 1, No. 1, pp. 56-63, 2016,  http://ejurnal.tunasbangsa.ac.id/index.php/jurasik/article/view/9The document and its content have been removed from International Journal of Artificial Intelligence Research, and reasonable effort should be made to remove all references to this article

Jaringan Syaraf Tiruan Memprediksi Ekspor Minyak Sawit Menurut Negara Tujuan Utama

Penelitian ini mempunyai tujuan untuk memprediksi jumlah ekspor batubara ke depan. Sektor pertanian mempunyai peran sangat penting dan strategis dalam ekonomi nasional. Produksi dalam negeri membuat pemerintah terus menerapkan kebijakan ekspor batubara sesuai dengan negara tujuan utama. Penelitiaan ini menggunakan Jaringan Saraf Tiruan dengan algoritma backpropagation mencari model arsitektur terbaik untuk memprediksi jumlah ekspor batubara. Hasil prediksi menjadi bahan acuan pemerintah dalam menentukan kebijakan pemerintah dalam meningktkan jumlah ekspor batubara. Penelitian ini terdiri dari 12 variabel input dengan 1 target. Ad4 model arsitektur untuk pengujian data yang akan digunakan untuk prediksi, yaitu model 12-8-1, model 12-16-1, model 12-32-1 dan model 12-64-1. Model arsitektur terbaik yang diperoleh adalah model arsitektur 12-16-1 dengan akurasi 100%, jumlah epoch 2602 dan MSE adalah 0,0032. Hasil prediksi menunjukkan tingkat akurasi 100%

JARINGAN SARAF TIRUAN DALAM MEMPREDIKSI SUKUK NEGARA RITEL BERDASARKAN KELOMPOK PROFESI DENGAN BACKPROPOGATION DALAM MENDORONG LAJU PERTUMBUHAN EKONOMI

ABSTRAKSukuk Ritel Negara adalah Surat berharga Syariah yang diterbitkan dan penjualannya diatur oleh Negara, yaitu Departemen Keuangan (depkeu). Dimana pemerintah akan memilih agen penjual dan konsultasi hukum sukuk ritel. Agen penjual haruslah wajib memiliki komitmen terhadap pemerintah dalam pengembangan pasar sukuk dan berpengalaman dalam menjual produk keuangan syariah. Penerbitan instrumen ini diibaratkan sebuah “simbiosis mutualis” antara Pemerintah dan Masyarakat, dimana keduanya sama-sama memperoleh keuntungan. Pemerintah selaku penerbit memperoleh keuntungan berupa  penggunaan dana dari masyarakat, sedangkan masyarakat memperoleh keuntungan dari investasi yang dilakukan. Penelitian ini memberikan kontribusi bagi pemerintah dan Bank untuk dapat melakukan promosi secara maksimal untuk penerbitan sukuk berikutnya. Data yang digunakan adalah data dari kemenkeu melalui website www.djppr.kemenkeu.go.id. Data tersebut adalah data penjualan sukuk dengan seri 001 – 007 yang dikelompokkan dalam beberapa kategori yakni geografis, profesi dan kategori umur. Algoritma yang digunakan pada penelitian ini adalah Jaringan Saraf Tiruan dengan metode Backpropogation. Variabel masukan (input) yang digunakan adalah PNS (X1), Pegawai Swasta (X2), IRT (X3), Wiraswasta (X4), TNI/Polri (X5) dan Lainnya (X6) dengan model arsitektur pelatihan dan pengujian sebanyak 4 arsitektur yakni 6-2-1, 6-5-1, 6-2-5-1 dan 6-5-2-1. Keluaran (output) yang dihasilkan adalah pola terbaik dari arsitektur JST. Model arsitektur terbaik adalah 6-5-2-1 dengan epoch 37535, MSE 0,0009997295 dan tingkat akurasi 100%. Dari model ini akan dilakukan analisis sensivitas untuk melihat variabel yang memiliki performa terbaik dan diperoleh variabel Pegawai Swasta (X2) dengan skor 0,3268. Sehingga didapat hasil prediksi investor terbanyak pada pembelian sukuk untuk seri 008 berikutnya berdasarkan kategori profesi adalah Pegawai Swasta. Kata Kunci: Sukuk, JST, Backpropogation, Analisis Sensivitas dan Prediks

Jaringan Syaraf Tiruan Dalam Memprediksi Tingkat Pertumbuhan Industri Mikro Dan Kecil Berdasarkan Provinsi

Peran usaha mikro dan kecil di Indonesia yaitu sebagai dasar pondasi pembangunan nasional. Usaha industri mikro dan kecil merupakan motor inovasi dan pertumbuhan ekonomi nasional mengingat bahwa usaha mikro dan kecil adalah penyedia lapangan kerja utama serta memberikan kontribusi dalam pembentukan PDB nasional. Kontribusi sektor usaha mikro, kecil, dan menengah terhadap produk domestik bruto meningkat dari 57,84 persen menjadi 60,34 persen dalam lima tahun terakhir. Serapan tenaga kerja pada sektor ini juga meningkat, dari 96,99 persen menjadi 97,22 persen pada periode yang sama. Penelitian ini berguna untuk memberikan gambaran tentang keadaan dimasa mendatang sehingga dapat menjadi sebuah tolak ukur kepada pemerintah untuk menciptakan tindakan-tindakan lebih yang dapat meningkatkan perekonomian nasional. Adapun metode yang akan digunakan dalam penelitian ini adalah Jaringan Syaraf Tiruan (JST) . Dalam JST terdapat teknik peramalan yang dapat digunakan untuk melakukan prediksi yaitu backpropogation. Data yang digunakan adalah data Pertumbuhan Industri Mikro dan Kecil berdasrkan Provinsi tahun 2012 sampai tahun 2017 yang didapatkan dari Badan Pusat Statistik Nasional (online: bps.go.id). Di gunakan 5 model arsitektur Jaringan Syaraf Tiruan yaitu 5-10-1, 5-12-1, 5-14-1, 5-16-1 dan 5-18-1. Didapatkan hasil terbaik yaitu model arsitektur 5-14-1 dengan akurasi kebenaran 100% dan MSE 0.0009999984 yang kemudian digunakan untuk prediksi

Penerapan Metode Naïve Bayes Dalam Memprediksi Prestasi Siswa Di SMA Negeri 1 Panombeian Panei

Tujuan dari penelitian  ini adalah untuk melakukan klasifikasi dalam menentukan prestasi siswa di SMA Negeri 1 Panombeian Panei. Untuk mengetahui hasil dari klasifikasi prestasi siswa di sekolah tersebut  maka digunakan metode data mining Klasifikasi dengan Algoritma Naive Bayes. Sumberdata didapatkan dari hasil kuesioner yang diberikan kepada siswa kelas 2 semester genap, dengan sampel data 105Siswa. Atribut yang digunakan sebanyak 4, yaitu Keberadaan guru (C1), Kemampuan Siswa (C2), Motivasi(C3) dan Lingkungan Sekolah (C4). Diperoleh hasi penelitian bahwa nilai Accuracy  sebesar 91.00 %.  class precision pada prediksi kurang berprestasi memiliki nilai 83..33%, sedangkan pada prediksi berprestasi memiliki nilai 93,42%. Class recall pada truekurang berprestasi  memiliki nilai 80.00%, sedangkan pada trueberprestasi memiliki nilai 94.67 %. Sehingga dengan analisis ini diharapkan dapat membantu pihak sekolah khususnya pihak pendidikan SMA Negeri 1 Panombeian Panei dalam mengetahui prestasi siswa dalam proses belajar mengajar sehingga apabila diketahui banyak siswa yang kurang berprestasi dapat dilakukan antisipasi dalam memperbaiki mutu pendidikan dalam menanganin siswa yang memiliki prestasi yang kurang sehingga dapat menghasilkan generasi yang baik dan memperbaiki kualitas sekolah