Prediction Model for Soybean Land Suitability Using C5.0 Algorithm

Soybean is one of the protein main sources that can be used for consumption in tempeh, tofu, milk, etc. Based on projection results, soybean production and consumption balance in Indonesia, in 2018-2022, it is estimated that deficit will increase by 6.18% per year. So, it's necessary to guide soybean land suitability, which can be carried out by evaluating existing land suitability to support soybean farming expansion and production. This study conducted an analytical study to evaluate soybean land suitability using C5.0 algorithm based on land and weather characteristics. The C5.0 algorithm is an extension of spatial decision tree, an ID3 decision tree extension. Dataset is divided into two categories: explanatory factors representing seven land characteristics (drainage, land slope, base saturation, cation exchange capacity, soil texture, soil pH, and soil mineral depth) and two weather data (rainfall and temperature), and a target class represent soybean land suitability in two study areas, namely Bogor and Grobogan Regency. The result generated two land suitability models with the best model obtained accuracy for training data 98.58%, while testing data was 97.17%. The best model rules are 69 rules that do not involve three attributes: cation exchange capacity, soil mineral depth, and rainfall

A Support Vector Machine-Firefly Algorithm for Movie Opinion Data Classification

The sentiment analysis used in this study is the process of classifying text into two classes, namely negative and positive classes. The classification method used is Support Vector Machine (SVM). The successful classification of the SVM method depends on the soft margin coefficient C, as well as the σ parameter of the kernel function. Therefore we need a combination of SVM parameters that are appropriate for classifying film opinion data using the SVM method. This study uses the Firefly method as an SVM parameter optimization method. The dataset used in this study is public opinion data on several films. The results of this study indicate that the Firefly Algorithm (FA) can be used to find optimal parameters in the SVM classifier. This is evidenced by the results of SVM system testing using 2179 data with nine SVM parameter combinations resulting in 85% highest accuracy, while the FA-SVM system with nine population and generation combinations produces the highest accuracy of 88%. The second test results using 1200 data using the same combination as the one test, the SVM method produces the highest accuracy of 87%, while the FA-SVM method produces the highest accuracy of 89%

Pendekatan Metode Extreme Programming untuk Pengembangan Sistem Informasi Manajemen Surat Menyurat pada LPIK STIKI

In its application, the administrative system at LPIK STIKI still uses conventional methods or has not used the system. There are several obstacles when using the conventional method, namely, letter archiving that is less than optimal, it is still difficult when searching for letters because archiving is not optimal, and generating / making letters is still manual. So to facilitate the administration of correspondence in LPIK STIKI, it is deemed necessary to create a correspondence management administration system. The method used to build a correspondence information system is the Extreme Programming (XP) method. The XP method was chosen because it can build a system in a short time and the demands or business processes of system stakeholders that often change. From the results of research that has been carried out the system built can run as expected by the user, this is evidenced by the results of testing with the black box testing method. The Extreme Programming method approach used by researchers in building the system really helps speed up system development and is proven to be efficient

Pengaruh Manajemen Risiko, Pengendalian Internal dan Sistem Akuntansi Terhadap Efektivitas Kredit

The purpose of this study was to examine the effect of implementing risk management, internal control, and accounting systems on the effectiveness of lending to Rural Banks (BPR) throughout Gianyar Regency. The population is all employees at 22 BPR units throughout Gianyar Regency as many as 808 people. The sample was determined using purposive sampling as many as 151 people. Data were analyzed using multiple linear regression analysis. The results of the analysis show that the application of risk management, internal control, and accounting systems have a positive and significant effect on the effectiveness of lending to Rural Banks (BPR) throughout Gianyar Regency

Analisis Perbandingan Algoritma LSTM dan Naive Bayes untuk Analisis Sentimen

New Normal merupakan sebuah sebutan bagi kebijakan pemerintah untuk mengizinkan masyarakatnya melakukan aktifitas seperti biasa di tengah pandemi Covid-19 yang sedang melanda dengan tetap memperhatikan protokol kesehatan. Kebijakan ini menimbulkan berbagai tanggapan dari masyarakat terutama di media sosial twitter. Untuk itu, diperlukan proses analisis sentimen untuk melakukan pemrosesan terhadap teks yang didapat dari twitter. Analisis sentimen adalah bentuk representasi dari text mining dan text processing. Pada penelitian ini melakukan perbandingan kinerja metode Long Short Therm Memory dengan Naïve Bayes terhadap analisis sentimen Kebijakan New Normal. Hasil yang diperoleh dari penelitian ini yaitu metode  LSTM memiliki kinerja yang lebih baik bila dibandingkan dengan Naïve Bayes. Metode LSTM menghasilkan nilai akurasi, presisi dan recall sebesar 83.33%. Sedangkan metode Naïve Bayes memiliki nilai akurasi, presisi dan recall sebesar 82%

Strategi kolektivitas Zakat melalui E-Commerce : studi kasus fundrising Zakat melalui Tokopedia di Dompet Dhuafa

E-commerce adalah terobosan dalam metode fundrising yang dipilih Dompet Dhuafa sebagai sebuah strategi. E-commerce merupakan marketplace yang memakai jaringan internet high-tech, termasuk fitur halal corner yang didalamnya disediakan fitur tokopedia salam oleh tokopedia selaku e-commerce yang menjadi wadah dompet dhuafa untuk menghimpun dana zakat. maka dapat dirumuskan, strategi fundrising zakat yang dilakukan dompet dhuafa melalui tokopedia, peran e-commerce sebagai strategi penghimpunan dana zakat, faktor pendukung dan kendala yang dihadapi Dompet Dhuafa dalam menghimpun dana zakat di tokopedia, Perbandingan penghimpunan zakat dengan dana insidental. Jenis penelitian yang digunakan adalah penelitian lapangan yang bersifat kualitatif dengan menggunakan pendekatan deskriptif kualitatif yang menggambarkan data dan informasi yang berlandaskan fakta-fakta yang diperoleh di lapangan mengenai penelitian ini menemukan teori kolektivitas yang merujuk pada teori Augustin serta Nick Coldry dan Andras Hepp juga Alison mendefinisikan kolektivitas. sesuai dengan hasil penelitian lapangan yaitu Dompet Dhuafa memiliki strategi yang sama dengan tokopedia salah satu strategi tersebut adalah pemakaian fitur Pushnotif dalam rangka mengingatkan muzakki untuk berzakat, memberikan dampak yang sangat signifikan bagi prosentase penghimpunan dana zakat di dompet dhuafa. dompet dhuafa juga mengalami kendala dalam mengumpulkan zakat di tokopedia salah satunya muzakki kesulitan mendapatkan struk bukti zakat. Dompet Dhuafa tidak hanya menghimpun dana zakat di tokopedia tapi juga menghimpun dana insidental, disimpulkan, perolehan penghimpunan zakat nilai rupiahnya besar namun partisipannya sedikit, berbeda dengan dana insidental yang dihimpun nominalnya kecil, namun partisipannya sangat banyak

PENGARUH GENDER GAP DALAM PENDIDIKAN/PASAR KERJA, KEPADATAN PENDUDUK DAN TINGKAT INVESTASI TERHADAP PERTUMBUHAN EKONOMI DI INDONESIA

Penelitian ini bertujuan untuk melihat pengaruh dari adanya gender gap dalam pendidikan/pasar kerja, kepadatan penduduk dan tingkat investasi terhadap pertumbuhan ekonomi di seluruh provinsi yang ada di Indonesia selama periode tahun 2004 sampai dengan 2013. Metode analisis dalam penelitian ini menggunakan regresi data panel dengan model Fixed Effect Model (FEM) dan data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder. Hasil regresi data panel dalam penelitian ini didapatkan kesimpulan bahwa adanya gender gap dalam pendidikan/pasar kerja, kepadatan penduduk dan tingkat investasi secara simultan berpengaruh signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi. Secara parsial, adanya gender gap dalam pendidikan/pasar kerja berpengaruh negatif dan signifikan, sedangkan kepadatan penduduk dan tingkat investasi berpengaruh positif dan signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi di seluruh provinsi yang ada di Indonesi

HUBUNGAN ANTARA PENGETAHUAN DENGAN KEPATUHAN PERAWAT DALAM PENGGUNAAN APD SAAT PASANG INFUS DI RS PKU MUHAMMADIYAH SEKAPUK

Pemasangan infus merupakan prosedur invasif dan merupakan tindakan yang sering dilakukan di rumah sakit. Hal ini risiko tinggi terjadinya infeksi nosokomial atau disebut juga Hospital Acquired Infection (HAIS) yang bisa menambah tingginya biaya dan waktu perawatan. Tujuan dari penelitian ini adalah menganalisis apakah ada hubungan antara pengetahuan dengan kepatuhan perawat dalam penggunaan APD saat pasang infus di RS PKU Muhammadiyah Sekapuk. Desain penelitian ini menggunakan pendekatan cross-sectional. Pada penelitian ini sampel yang diambil yaitu seluruh perawat yang bertugas di Rumah Sakit PKU Muhammadiyah Sekapuk sebanyak 30 orang. Instrumen pengetahuan perawat dalam penggunaan APD saat pasang infus menggunakan Kuisioner Pengetahuan Perawat perawat dalam penggunaan APD saat pasang infus, untuk instrument Kepatuhan perawat perawat dalam penggunaan APD saat pasang infus menggunakan lembar Observasi Kepatuhan perawat dalam penggunaan APD saat pasang infus. Sebagian besar pengetahuan perawat dengan pengetahuan Baik yaitu sebanyak 53.3% dan Kepatuhan Perawat Dalam Penggunaan APD Saat Pasang Infus Patuh yaitu sebanyak 66.7%. uji Koefisien Kontigensi dengan C=0.05%, N=30 dengan p= 0,047 karena p< 0.05. Bahwa terdapat hubungan antara pengetahuan Perawat dengan kepatuhan Perawat Dalam Penggunaan APD saat pasang infus di Rumah Sakit PKU Muhammadiyah Sekapuk