Penerapan Datamining Pada Ekspor Buah-Buahan Menurut Negara Tujuan Menggunakan K-Means Clustering Method

Ekspor dan impor barang-barang terdiri dari cakupan komoditas, sistem perdagangan, penilaian, pengukuran kuantitas dan rekan negara. Kegiatan ekspor dan import melibatkan kedua negara, yakni negara tujuan dan negara asal. Negara tujuan adalah adalah negara yang pada saat pengiriman diketahui sebagai negara terakhir dimana barang tersebut akan terkirim sedangkan negara asal adalah negara dimana barang-barang tersebut diproduksi, setelah diverifikasi oleh Kantor Bea Cukai, sesuai dengan peraturan. Penelitian ini membahas tentang Penerapan Datamining Pada Ekspor Buah-Buahan Menurut Negara Tujuan Menggunakan K-Means Clustering Method. Sumber data penelitian ini dikumpulkan berdasarkan dokumen-dokumen keterangan ekspor impor yang dihasilkan oleh Direktorat Jenderal Bea dan Cukai. Selain itu sejak tahun 2015 data ekspor juga berasal dari PT. Pos Indonesia, catatan instansi lain di perbatasan, dan hasil survei perdagangan lintas batas laut. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data Ekspor Buah-buahan Menurut Negara Tujuan Utama dari tahun 2002-2015 yang terdiri dari 11 negara yakni Hongkong, Tiongkok, Singapura, Malaysia, Nepal, Vietnam, India, Pakistan, Bangladesh, Iran dan Negara Lainya. Varibale yang digunakan (1) jumlah ekspor berat bersih (netto) dan (2) nilai Free On Board (FOB). Data akan diolah dengan melakukan clustering ekspor buah-buahan berdasarkan negara tujuan utama dalam 3 cluster yaitu cluster tingkat ekspor tinggi, cluster tingkat ekspor sedang dan cluster tingkat ekspor rendah. Metode clustering yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode K-Means. Cetroid data untuk cluster tingkat ekspor tinggi 904.276,5, Cetroid data untuk cluster tingkat ekspor sedang 265.501 dan Cetroid data untuk cluster tingkat ekspor rendah 34.280,1. Sehingga diperoleh penilaian berdasarkan indeks ekspor buah-buahan dengan 2 negara cluster tingkat ekspor tinggi yakni India dan Pakistan, 3 negara cluster tingkat ekspor sedang yakni Singapura, Bangladesh dan Negara lainnya dan 6 negara cluster tingkat ekspor rendah yakni Hongkong, Tiongkok, Malaysia, Nepal, Vietnam dan Iran. Hasil yang dari penelitian dapat digunakan untuk mengetahui jumlah ekspor buah-buahan menurut negara tujuan

Implementasi WSM Dalam Menentukan Anime Action Terbaik Berdasarkan Data Statistik

Menonton adalah salah satu aktifitas yang sering dilakukan oleh manusia dalam kehidupan sehari-hari mulai dari usia muda sampai yang tua. Tontonan memiliki banyak ragam seperti film, sinetron, kartun, dan lain. Anime adalah salah satu tontonan yang termasuk ke dalam animasi yang berasal dari Jepang. Animasi ini sangat banyak diminati oleh masyarakat dari Indonesia terutama kaum remaja. Penelitian ini membahas tentang implementasi WSM dalam menentukan anime action terbaik berdasarkan data statistikâ€. Data statistik pada penelitian ini bersumber dari salah satu website populer anime yakni  https://myanimelist.net/. Penelitian dilakukan dengan 18 data alternatif dan 5 atribut. Hasil penelitian menunjukkan anime action terbait menggunakan algoritma WSM adalah Shingeki No Kyojin dengan nilai 43037.75. Hasil penelitian ini dapat memberikan rekomendasi kepada masyarakat untuk menonton anime action terbaik sehingga memberikan kesan yang menyena-ngka

IMPLEMENTASI JST DALAM MENENTUKAN KELAYAKAN NASABAH PINJAMAN KUR PADA BANK MANDIRI MIKRO SERBELAWAN DENGAN METODE BACKPROPOGATION

The purpose of this study was to develop a decision support system that can facilitate in determining the eligibility of borrowers KUR (Kredit Usaha Rakyat) through predictive use based on existing data and presents various alternative solutions in the selection of a feasibility customers in KUR loan. This study uses Artificial Neural Network applications using Backpropogation method. Criteria used as an assessment in this study is Collateral, Capacity, Loan Application Form, Income and Establishment Business License (Business License). The decision making process consists of two (2) phases where the first phase and pattern recognition, the second phase is forecast feasibility KUR customers. pattern recognition and predictive feasibility KUR customers using different data with the same process using training and testing. The conclusion by the two architectural models 5-2-1 and 5-3-1, obtained 93% accuracy with 0.0009995807 MSE is the 5-2-1 model architecture. This model is used to predict the feasibility of KUR customers with accuracy> 90% and MSE truth 0.000956628

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

Artificial Neural Network Pada Industri Non Migas Sebagai Langkah Menuju Revolusi Industri 4.0

The research conducted aims to make predictions with artificial neural metwork (backpopagation) and sensitivity analysis in the non-oil processing industry for the value of industrial exports. Data was obtained from the Badan Pusat Statistik (BPS) in collaboration with the Ministry of Industry of the Republic of Indonesia in the last 7 years (2011-2017). The process is carried out by dividing the data into 2 parts (training and testing) to obtain the best architectural model. The data processing uses the help of Matlab 6.0 software. Model selection is done by try and try to get the best architectural model. In this study using 7 architectural models (15-2-1; 15-5-1; 15-10-1; 15-15-1; 15-2-5-1; 15-5-10-1 and 15- 10-5-1) who have been trained and tested. By using the help of Matlab 6.0 software, the best architectural model is obtained 15-2-1 with an accuracy rate of 93%, epoch training = 189,881, MSE testing = 0.001167108 and MSE training = 0,000999622. The best architecture will be continued to predict the non-oil industry based on the most dominant export value using sensitivity analysis. From the architectural model a prediction of 5 out of 15 non-oil and gas industries contributes: Food Beverage Industry, Textile Apparel Industry, Basic Metal Industry, Rubber Industry, Rubber and Plastic Goods and Metal Goods Industry, Not Machines and Equipment , Computers, Electronics and Optics

Implementasi WSM Dalam Menentukan Anime Action Terbaik Berdasarkan Data Statistik

Menonton adalah salah satu aktifitas yang sering dilakukan oleh manusia dalam kehidupan sehari-hari mulai dari usia muda sampai yang tua. Tontonan memiliki banyak ragam seperti film, sinetron, kartun, dan lain. Anime adalah salah satu tontonan yang termasuk ke dalam animasi yang berasal dari Jepang. Animasi ini sangat banyak diminati oleh masyarakat dari Indonesia terutama kaum remaja. Penelitian ini membahas tentang implementasi WSM dalam menentukan anime action terbaik berdasarkan data statistikâ€. Data statistik pada penelitian ini bersumber dari salah satu website populer anime yakni  https://myanimelist.net/. Penelitian dilakukan dengan 18 data alternatif dan 5 atribut. Hasil penelitian menunjukkan anime action terbait menggunakan algoritma WSM adalah Shingeki No Kyojin dengan nilai 43037.75. Hasil penelitian ini dapat memberikan rekomendasi kepada masyarakat untuk menonton anime action terbaik sehingga memberikan kesan yang menyena-ngkan</p

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

Penerapan Metode Promethee II pada Dosen Penerima Hibah P2M Internal

Pengabdian Pada Masyarakat (P2M) merupakan salah satu bentuk aktivitas dosen dalam memberikan kontribusi secara langsung kepada masyarakat. Untuk mendukung dosen dalam pelaksanaan adalah adanya Program Hibah Pengabdian Internal. Program Pengabdian Hibah Internal dimaksudkan sebagai kegiatan pengabdian dalam rangka membina dan mengarahkan para dosen untuk meningkatkan kemampuannya dalam melaksanakan pengabdian di perguruan tinggi. Tujuan penelitian ini adalah menerapkan Preference Ranking Organization Method for Enrichment Evaluation (PROMETHEE II) dalam kasus Dosen Penerima Hibah Pengabdian Internal. Penilaian proposal Hibah P2M masih bersifat manual tanpa adanya sistem yang membantu para reviewer.  Untuk mengatasi permasalahan tersebut diperlukan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) yang diharapkan menyelesaikan permasalahan dalam pemberian Hibah P2M internal. Perbandingan analisa yang dilakukan hanya menjaga kualitas dari pengabdian pada masyarakat di lingkungan STIKOM Tunas Bangsa Pematangsiantar. Penerapan metode Promethee II diharapkan dapat membantu reviewer dalam menentukan calon dosen penerima Hibah P2M Internal