MODEL PREDIKSI KEBANGKRUTAN BERBASIS NEURAL NETWORK DAN PARTICLE SWARM OPTIMIZATION

Kebangkrutan suatu perusahaan dan bank dapat mempengaruhi sistem perekonomian. Karena itulah, pihak-pihak seperti: kreditor, auditor, pemegang saham dan pihak manajemen perusahaan itu sendiri memiliki kepentingan untuk mengetahui kondisi suatu perusahaan yang berhubungan dengan kebangkrutan. Dalam penelitian ini dikembangkan beberapa model klasifikasi untuk memprediksi kebangkrutan suatu perusahaan. Model dikembangkan berdasarkan metode yang berbasis ANN (Voted Perceptron, Stochastic Gradient Descent dan Multilayer Perceptron) dengan metode PSO. Metode-metode yang berbasis ANN bertugas sebagai klasifier dan PSO bertugas sebagai pemilih fitur dan penentu parameter-parameter (learning rate dan epoch) optimal model. Dari hasil ujicoba dapat disimpulkan bahwa model yang menggabungkan ANN dengan PSO terbukti memiliki performa yang cukup baik, yaitu sekitar 72-75%. Performa terbaik dicapai oleh model Stochastic Gradient Descent+PSO, yaitu sebesar 75% dengan jumlah fitur sebanyak 7 fitur. Dengan adanya model prediksi dengan performa yang baik, diharapkan pihak memiliki gambaran yang lebih baik tentang perusahaan yang sedang ditangani. Gambaran tersebut akan membantu pihak-pihak yang berkepentingan dalam mengambil keputusan

PREDIKSI PERGERAKAN HARGA SAHAM MENGGUNAKAN SUPPORT VECTOR REGRESSION

Dalam pasar saham, harga suatu saham dapat berubah secara cepat dari waktu ke waktu. Para pemilik saham diharapkan dapat segera memutuskan kapan saham sebaiknya dijual atau tetap dipertahankan. Karenanya prediksi pergerakan harga saham sampai saat ini masih menjadi topik hangat untuk diperbincangkan dalam dunia jual beli saham. Model prediksi pergerakan harga saham yang akurat dapat membantu para investor dalam pertimbangan pengambilan keputusan transaksi saham. Di dalam praktiknya, harga suatu saham dapat diprediksi dengan menggunakan konsep analisa teknikal. Analisa teknikal didasarkan pada prinsip penggunaan data histori harga saham untuk memprediksi pergerakan saham di masa mendatang. Tujuan penelitian ini adalah mengimplementasikan metode Support Vector Regression dalam analisa teknikal untuk memprediksi pergerakan harga saham di masa mendatang. Support Vector Regression (SVR) merupakan pengembangan dari metode support vector machine untuk kasus regresi. Metode ini mampu mengatasi overfitting serta mampu menunjukkan performa yang bagus. Dari serangkaian uji coba yang dilakukan, dapat disimpulkan bahwa metode SVR dapat memprediksi pergerakan harga saham dengan cukup baik. Hal ini terlihat dari nilai NRMSE terbaik yang didapatkan sebesar 0.14. Kata kunci: Prediksi harga saham, Regresi, SVR, Analisa Teknika

Implementasi KD-Tree K-Means Clustering untuk Klasterisasi Dokumen

Klasterisasi dokumen adalah suatu proses pengelompokan dokumen secara otomatis dan unsupervised. Klasterisasi dokumen merupakan permasalahan yang sering ditemui dalam berbagai bidang seperti text mining dan sistem temu kembali informasi. Metode klasterisasi dokumen yang memiliki akurasi dan efisiensi waktu yang tinggi sangat diperlukan untuk meningkatkan hasil pada mesin pencari web,  dan untuk proses filtering. Salah satu metode klasterisasi yang telah dikenal dan diaplikasikan dalam klasterisasi dokumen adalah K-Means Clustering. Tetapi K-Means Clustering sensitif terhadap pemilihan posisi awal dari titik tengah klaster sehingga pemilihan posisi awal dari titik tengah klaster yang buruk akan mengakibatkan K-Means Clustering terjebak dalam local optimum. KD-Tree K-Means Clustering merupakan perbaikan dari K-Means Clustering. KD-Tree K-Means Clustering menggunakan struktur data K-Dimensional Tree dan nilai kerapatan pada proses inisialisasi titik tengah klaster. Pada makalah ini diimplementasikan algoritma KD-Tree K-Means Clustering untuk permasalahan klasterisasi dokumen. Performa klasterisasi dokumen yang dihasilkan oleh metode KD-Tree K-Means Clustering pada data set 20 newsgroup memiliki nilai distorsi 3×105 lebih rendah dibandingkan dengan nilai rerata distorsi K-Means Clustering dan nilai NIG 0,09 lebih baik dibandingkan dengan nilai NIG K-Means Clustering

Dotted-board Model Dan Extended Local Search Untuk Optimalisasi Tata Letak Pola Busana Pada Bahan Bermotif Dengan Mempertimbangkan Aturan Keserasian Motif

Permasalahan peletakkan pola busana penting dilakukan untuk memperoleh efisiensi dalam penggunaan bahan kain.Tidak hanya itu, waktu pemrosesan dengan memperhatikan keserasian motif juga masih menjadi masalah yang belum terselesaikan. Permasalahan ini dikenal dengan irregular strip packing problem (SPP). Penelitian irregular SPP menggunakan bahan bermotif pernah dilakukan sebelumnya, namun tidak memperhatikan keserasian isi motif. Penelitian ini diusulkan untuk menyelesaikan irregular SPP pada bahan bermotif dengan mempertimbangkan keserasian isi motif. Metode yang diusulkan adalah Dotted Board Model (DBM) yang dikombinasikan dengan Extended Local Search (ELS). Pada tahap awal pola busana dibagi menjadi dua kelompok. Kelompok pola busana yang memiliki aturan keserasian mo-tif, dan kelompok pola busana yang tidak memiliki aturan keserasian motif. Selanjutnya, inisialisasi tata letak awal dil-akukan pada kelompok pola busana yang memiliki aturan keserasian motif menggunakan DBM. Selebihnya, pola busana tanpa aturan keserasian motif akan dioptimalisasi dengan menggunakan ELS. Setiap aturan keserasian memiliki poin yang digunakan sebagai tolak ukur keserasian motif. Berdasarkan ujicoba, kombinasi terbaik ELS+DBM terdapat pada resolusi 3 piksel dengan iterasi local search ke 5. Nilai efisiensi dan waktu ELS+DBM adalah 57% dan 381 detik. Waktu komputasi ELS+DBM lebih cepat dengan selisih waktu komputasi 392,7detik dibandingkan tanpa DBM. Hal ini menun-jukkan bahwa metode ELS+DBM lebih unggul dibandingkan ELS tanpa DBM, karena metode ELS+DBM memiliki waktu yang lebih singkat untuk mencapai nilai efisiensi yang hampir sama

Deteksi Penyakit Epilepsi Dengan Menggunakan Entropi Permutasi, K-means Clustering, Dan Multilayer Perceptron

Epilepsi didefinisikan sebagai kumpulan gejala dan tanda-tanda klinis yang muncul disebabkan gangguan fungsi otak secara intermiten, yang terjadi akibat lepas muatan listrik abnormal atau berlebihan dari neuron-neuron secara paroksimal dengan berbagai macam etiologi. Banyak pasien yang tidak menyadari adanya gejala epilesi dalam dirinya. Oleh karena itu diperlukan sistem yang bisa memprediksi apakah seseorang menderita epilepsi bebas kejang, atau epilepsi kejang. Dalam artikel ini diimplementasikan perangkat lunak pendeteksi penyakit epilepsi dengan menggunakan entropi permutasi, K-means clustering, dan multilayer perceptron. Hasil model dari algoritma multilayer perceptron akan digunakan dalam proses prediksi. Dataset yang digunakan dalam proses uji coba berisi lima himpunan (A-E) EEG dari manusia sehat dan yang menderita epilepsi yang tersedia online (''Klinik für Epileptologie, Universität Bonn''). Performa terbaik yang dihasilkan oleh model adalah akurasi sebesar 96,5%, specificity sebesar 95,45%, dan sensitivity sebesar 97,97%

KLASIFIKASI CITRA BATIK MENGGUNAKAN METODE EKSTRAKSI CIRI YANG INVARIANT TERHADAP ROTASI

Untuk membantu proses pendokumentasian citra Batik, dibutuhkan sistem klasifikasi yang cukup handal dalam mengklasifikasi dan mengidentifikasi citra Batik. Salah satu kehandalan sistem klasifikasi yang dibutuhkan adalah invariant terhadap rotasi. Kehandalan tersebut dibutuhkan agar sistem dapat diaplikasikan untuk mengenali citra dari berbagai macam sumber, seperti internet. Kehandalan sistem klasifikasi tidak lepas dari kehandalan metode ekstraksi cirinya. Salah satu metode ekstraksi ciri yang invariant terhadap rotasi adalah LBPROT. Namun, LBPROT memiliki kekurangan yaitu mengabaikan karakteristik lokal dari kekontrasan atau nilai varian. Di lain pihak, Completed Local Binary Pattern (CLBP) dan Completed Robust Local Binary Pattern (CRLBP) memiliki ciri yang dapat merepresentasikan nilai varian lokal tanpa mengabaikan struktur spasial lokal, yaitu ciri magnitude-nya, CLBP_M dan CRLBP_M. Oleh karena itu, pada penelitian kali ini diusulkan metode klasifikasi yang invariant terhadap rotasi, dengan menggunakan metode ekstraksi ciri yang menggabungkan kelebihan metode LBPROT dan CLBP_M (rotCLBP_M), atau LBPROT dan CRLBP_M (rotCRLBP_M). Hasil ekstraksi ciri akan menjadi data masukan untuk sistem klasifikasi Probabilistic Neural Network (PNN). Kinerja sistem diukur menggunakan akurasi. Hasil uji coba menunjukkan bahwa sistem klasifikasi dengan metode ekstraksi ciri rotCRLBP_M, lebih unggul dibandingkan dengan metode rotCLBP_M. Sistem klasifikasi dapat mencapai akurasi maksimal sebesar 90.34% untuk dataset Batik. Sedangkan pada dataset Brodatz, sistem klasifikasi dapat mencapai akurasi sebesar 87,92%

Deteksi Penyakit Epilepsi dengan Menggunakan Entropi Permutasi, K-means Clustering, dan Multilayer Perceptron

Epilepsi didefinisikan sebagai kumpulan gejala dan tanda-tanda klinis yang muncul disebabkan gangguan fungsi otak secara intermiten, yang terjadi akibat lepas muatan listrik abnormal atau berlebihan dari neuron-neuron secara paroksimal dengan berbagai macam etiologi. Banyak pasien yang tidak menyadari adanya gejala epilesi dalam dirinya. Oleh karena itu diperlukan sistem yang bisa memprediksi apakah seseorang menderita epilepsi bebas kejang, atau epilepsi kejang. Dalam artikel ini diimplementasikan perangkat lunak pendeteksi penyakit epilepsi dengan menggunakan entropi permutasi, K-means clustering, dan multilayer perceptron. Hasil model dari algoritma multilayer perceptron akan digunakan dalam proses prediksi. Dataset yang digunakan dalam proses uji coba berisi lima himpunan (A-E) EEG dari manusia sehat dan yang menderita epilepsi yang tersedia online (''Klinik für Epileptologie, Universität Bonn''). Performa terbaik yang dihasilkan oleh model adalah akurasi sebesar 96,5%, specificity sebesar 95,45%, dan sensitivity sebesar 97,97%

Perbandingan Performa Antara Imputasi Metode Konvensional Dan Imputasi Dengan Algoritma Mutual Nearest Neighbor

Missing value adalah sebuah permasalahan yang sering terjadi pada dataset riil. Kekurangan ini biasanya mempengaruhi akurasi saat dilakukan klasifikasi dengan menggunakan dataset tersebut. Salah satu cara menyelesaikan masalah missing value tersebut adalah mengisi nilai baru atau dikenal dengan metode imputasi. Algoritma mutual nearest neighbor (MNN) adalah sebuah algoritma pengenalan pola yang menggunakan tetangga mutual terdekat suatu instance. Dalam studi ini, algoritma MNN digunakan sebagai metode imputasi. Performanya akan dibandingkan dengan metode imputasi konvensional yaitu mengisikan nilai mean atau modus data atribut ke missing value. Berdasarkan hasil uji coba, performa klasifikasi setelah dilakukan imputasi dengan algoritma MNN mengungguli performa klasifikasi dengan metode imputasi konvensional

Pembuatan Prototipe Aplikasi Web Services Berbasis Xml Menggunakan Teknologi J2ee Dengan Studi Kasus Reservasi Hotel

Dalam era globalisasi, para pelaku bisnis secara intensif melakukan USAha-USAha untuk memasuki pasar global. Suatu Perusahaan semakin membutuhkan transaksi bisnis yang bersifat fleksibel, yang bisa dilakukan dengan siapa saja, kapan saja dan dimana saja. Tentunya sistem informasi yang dimiliki Perusahaan tersebut harus bisa berkomunikasi dengan sistem yang dimiliki oleh patner bisnis, tanpa harus terlalu banyak perjanjian dan persetujuan. Hal ini berarti diperlukan standard infrastruktur sederhana untuk pertukaran data bisnis.Kebutuhan ini dapat dipenuhi oleh teknologi web service sebagai teknologi yang menyediakan infrastruktur sederhana bagi pelaku bisnis untuk berkomunikasi melalui pertukaran pesan XML. Pada Penelitian ini dikembangkan sebuah prototipe aplikasi web service dengan studi kasus reservasi hotel melalui perantara broker. Studi kasus ini dipilih karena dapat merepresentasikan sistem yang terdistribusi. Dimana broker berperan sebagai penghubung antara customer dan beberapa sistem yang terdistribusi.Pada pembuatan aplikasi ini dipilih teknologi J2EE karena framework J2EE yang telah ada mendukung penerapan web service. Dan selain itu, J2EE bersifat netral terhadap berbagai macam platform (tidak tergantung pada platform tertentu). Dan pada akhirnya prototipe ini diharapkan menjadi solusi alternatif dalam masalah komunikasi transaksi bisnis antara Perusahaan dengan Perusahaan lain

Perbandingan Performa antara Imputasi Metode Konvensional dan Imputasi dengan Algoritma Mutual Nearest Neighbor

Missing value adalah sebuah permasalahan yang sering terjadi pada dataset riil. Kekurangan ini biasanya mempengaruhi akurasi saat dilakukan klasifikasi dengan menggunakan dataset tersebut. Salah satu cara menyelesaikan masalah missing value tersebut adalah mengisi nilai baru atau dikenal dengan metode imputasi. Algoritma mutual nearest neighbor (MNN) adalah sebuah algoritma pengenalan pola yang menggunakan tetangga mutual terdekat suatu instance. Dalam studi ini, algoritma MNN digunakan sebagai metode imputasi. Performanya akan dibandingkan dengan metode imputasi konvensional yaitu mengisikan nilai mean atau modus data atribut ke missing value. Berdasarkan hasil uji coba, performa klasifikasi setelah dilakukan imputasi dengan algoritma MNN mengungguli performa klasifikasi dengan metode imputasi konvensional