Random Forest Algorithm for Prediction of Precipitation

Predicting rainfall needs to be done as one of such effort to anticipate water flooding. One of the algorithm that can be used to predict rainfall is random forest. The porpose of the research is to create a model by implementing random forest algorithm. The research method consist of four steps: data collection, data processing, random forest implementation, analysis. Random forest implementation with using training set resulted model that has accurracy 71,09%, precision 0.75, recall 0.85, f-measure 0.79, kappa statistic 0.33, MAE 0.35, RMSE 0.46, ROC Area 0.78. Implementation of random forest algorithm with 10-fold cross validation resulted the output with accurracy 99.45%, precision 0.99, recall 0.99, f-measure 0.99, kappa statistic 0.99, MAE 0,09, RMSE 0.14, ROC area 1

Identifikasi Keterkaitan Variabel Dan Prediksi Indeks Pembangunan Manusia (IPM) Provinsi Jawa Barat Menggunakan Dynamic Bayesian Networks

Indeks Pembangunan Manusia (IPM) merupakan gambaran komprehensif mengenai tingkat pencapaian pembangunan manusia di suatu daerah, sebagai dampak dari kegiatan pembangunan yang dilakukan di daerah tersebut. Membangun sebuah model prediksi tingkat IPM sangat dibutuhkan untuk mengetahui faktor-faktor apa saja yang berpengaruh dominan dan dijadikan sasaran fokus pengembangan dan perbaikan di daerah untuk dapat meningkatkan IPM. Penelitian ini menggunakan metode Dynamic Bayesian Networks untuk prediksi dan pemodelan suatu sistem yang dilengkapi dengan visualisasi berupa graf. Pada penelitian ini software CaMML versi 1.4.1 digunakan untuk membangun struktur graf Dynamic Bayesian Networks dan package Netica J-API yang berbasis Java untuk memvisualisasikan serta evaluasi graf. Evaluasi dilakukan dengan mengukur nilai akurasi dengan membentuk matriks konfusi. Eksperimen menggunakan 75% data latih dan 25% data uji pada prediksi tiga kategori tingkat IPM menunjukkan hasil yang terbaik, yaitu dapat memprediksi dengan akurasi sebesar 88,461%. Identifikasi keterkaitan variabel diketahui dengan memperhatikan struktur graf Dynamic Bayesian Networks. Struktur graf Dynamic Bayesian Networks yang terbangun bisa dijadikan model prediksi di mana dapat memberikan rekomendasi faktor utama apa yang perlu diperhatikan untuk meningkatkan kategori tingkat IPM di kab/kota yang ada di provinsi Jawa Barat, yaitu faktor pendidikan, faktor kependudukan, dan faktor kesehatan

Algoritma C4.5 untuk Pemodelan Daerah Rawan Banjir Studi Kasus Kabupaten Karawang Jawa Barat

Karawang merupakan kota yang dijuluki dengan kota lumbung padi dan industri. Kemajuan kota Karawang ditentukan dengan situasi dan kondisi kota yang terkendali. Banjir merupakan salah satu hal yang dapat memperhambat kemajuan kota Karawang. Dengan membuat model daerah rawan banjir, dapat mempermudah pemerintah dalam memprediksi daerah – daerah yang rawan banjir berdasarkan data – data yang telah diolah. Algoritma C4.5 merupakan salah satu metode dalam mengklasifikasikan dataset. Pembagian dataset dilakukan dengan menggunakan metode 10-fold cross validation dimana setiap bagian (fold) akan dijadikan data testing sedangkan n-1 akan dijadikan sebagai data training. Data yang digunakan dalam pembuatan model adalah data banjir, kepadatan penduduk, ketinggian wilayah, jarak pusat daerah dengan sungai dan rata – rata curah hujan. Tingkat akurasi yang dihasilkan dengan menggunakan algoritma C4.5 adalah 84.385%, sedangkan Recall dan Precision yang dihasilkan sebesar 0.95 dan 0.87. pohon keputusan yang dihasilkan dapat dijadikan sebagai aturan dalam pembuatan visualisasi WEB GIS

Pengembangan Sistem Informasi Manajemen Tugas Akhir Mahasiswa (Fakultas Ilmu Komputer Universitas Singaperbangsa Karawang)

Salah tujuan untuk mewujudkan visi dan misi Fakultas Ilmu Komputer (Fasilkom) adalah menghasilkan lulusan yang memiliki kompetensi di bidang informatika. Hal ini menunjukkan bahwa masalah pengelolaan tugas akhir mahasiswa sebagai syarat mahasiswa bisa lulus termasuk hal yang prioritas. Mayoritas mahasiswa yang belum menyelesaikan tugas akhir ini sudah bekerja, sehingga terkendala masalah waktu tatap muka dan bimbingan dengan dosen pembimbing. Penelitian ini akan mengembangkan sistem informasi pengelolaan tugas akhir berupa media komunikasi bimbingan dengan mahasiswa, rangkuman catatan selama bimbingan, data mahasiswa tugas akhir berdasarkan Fase pengerjaannya. Pengembangan sistem informasi menggunakan model extreme programming (XP),yaitu melalui tahap perencanaan, desain, pembuatan kode, kemudian pengujian. Perencanaan dilakukan dengan wawancara, observasi dan penyebaran kuisioner. Desain sistem informasi dilakukan menggunakan Balsamiq mock up. Tahap penulisan program menggunakan bahasa pemrograman PHP, framework Code Igniter 3. Pengujian dengan metode black box testing atau usability testing

Penerapan Digital Marketing dan Pelatihan Perhitungan Harga Pokok Penjualan Bagi UMKM

. Mitra pengabdian ini adalah Usaha Mikro Kecil Menengah (UMKM) yang tergabung dalam komunitas GenUs Mart. Ditengah laju perkembangan teknologi, UMKM dalam komunitas GenUs Mart sudah dapat beradaptasi dengan teknologi namun belum mampu memanfaatkannya dengan maksimal terutama dalam memasarkan produknya menggunakan digital marketing dan fotografi produk yang menarik. Kendala lainnya yaitu kurangnya kemampuan UMKM dalam pencatatan laporan keuangan. Mengingat pentingnya laporan keuangan bagi suatu usaha, hal tersebut sangat disayangkan. Tujuan dilaksanakannya pengabdian ini yaitu mendukung untuk mengembangkan dan mewujudkan UMKM yang maju, mandiri dan modern. Harapan dari pengabdian ini, UMKM dapat memahami pentingnya pencatatan laporan keuangan, pengambilan foto produk dan penggunaan digital marketing sehingga mampu mengimplementasikannya dalam kegiatan usaha. Metode pelaksanaan dalam kegiatan pengabdian yaitu ceramah, tanya jawab, pelatihan dan praktik. Berdasarkan hasil kegiatan ini disarankan kegiatan ini dapat dilaksanakan secara berkelanjutan mengingat Perubahan-Perubahan teknologi dan ekonomi selalu ada. Ditambah UMKM harus peka akan setiap Perubahan dan mengikuti Perubahan tersebut. Perlu sekali UMKM terus meningkatkan inovasi dan kemampuan terutama dibidang digital. &nbsp

Klasifikasi Minat Beli Pelanggan terhadap Udang Vaname Menggunakan Algoritma Naïve Bayes

Vannamei shrimp is a type of shrimp that is immune to disease attacks and has promising profit opportunities so that many shrimp farming entrepreneurs like this type of vaname shrimp. From 2007 to 2009 Indonesia was able to export this type of vaname shrimp with a total amount of 548,250 tons. The large number of exports has resulted in this shrimp entrepreneur being overwhelmed in overcoming the sales strategy. So this study will have the aim of analyzing whether the classification method with the Naive Bayes algorithm is good enough in overcoming problems in the sales process in one of the ponds on the island of Nusakambangan. The results of this study provide an accuracy value of 83% and a precision value of 0.79%