ALGORITHM COMPARISON AND FEATURE SELECTION FOR CLASSIFICATION OF BROILER CHICKEN HARVEST

Broiler chickens are the result of superior breeds that produce a lot of meat. In practice, however, many breeders experience crop failure, which has a serious impact on the economy and can also affect farmer quality, resulting in sanctions. The value of the performance index produced at harvest indicates the success rate of harvesting broiler chickens. Broiler crop yield data can be used to help classify broiler crop yield data using an approach method. The CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining) method was used in this study's data mining technique. This study compares 3 classification algorithms to determine the best algorithm and 3 feature selection methods to determine the best method for improving algorithm performance. According to the findings of this study, the Random Forest algorithm is the best algorithm for classifying harvest data, with an accuracy rate of 89.14 percent. The best way to improve the algorithm's performance is to use the Backward Elimination method, which can increase the accuracy by 7.53 percent. As a result, the Random Forest + Backward Elimination algorithm yields an accuracy value of 96.67 percent. According to this study, the factors that influence crop yield increase are FCR, number of harvests, and body weight

Analisis Perbandingan Algoritma dan Feature Selection untuk Klasifikasi Hasil Panen Ayam Broiler

Ayam broiler merupakan hasil ras unggulan yang mempunyai produktivitas yang tinggi dalam menghasilkan daging. Namun pada prakteknya tidak sedikit peternak yang mengalami gagal panen yang memberikan dampak cukup serius pada perekonomian dan hal ini juga dapat mempengaruhi kualitas peternak yang mengakibatkan peternak mendapatkan sanksi. Tingkat keberhasilan panen ayam broiler dapat dilihat dari nilai indek performa yang dihasilkan saat panen. Data Mining dapat dijadikan sebagai metode pendekatan untuk membantu mengklasifikasikan data hasil panen ayam broiler. Teknik Data Mining yang digunakan dalam penelitian ini dengan menggunakan metode CRISP-DM (Cross Industry Standard Process For Data Mining). Penelitian ini membandingkan 3 algoritma klasifikasi untuk mendapatkan algoritma terbaik dan membandingkan 3 Feature Selection untuk mendapatkan metode yang terbaik dalam meningkatkan performa algoritma. Hasil yang didapat dari penelitian ini adalah kinerja algoritma Random Forest menjadi algoritma yang terbaik dalam mengklasifikasi data hasil panen, dengan nilai akurasi sebesar 89,14%. Sedangkan untuk metode Feature Selection, ketiga metode baik dalam meningkatkan performa algoritma K-Nearest Neighbor. Namun algoritma + Feature Selection terbaik terdapat pada algoritma Random Forest + Backward Elimination dengan nilai 96,67%. Serta dari penelitian ini dapat diketahui atribut yang berpengaruh dalam peningkatan hasil panen yaitu FCR (Feed Convertion Ratio), jumlah panen dan berat badan.Broiler chickens are the result of superior breeds that produce a lot of meat. In practice, however, many breeders experience crop failure, which has a serious impact on the economy and can also affect farmer quality, resulting in sanctions. The value of the performance index produced at harvest indicates the success rate of harvesting broiler chickens. Broiler crop yield data can be used to help classify broiler crop yield data using an approach method. The CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining) method was used in this study's data mining technique. This study compares 3 classification algorithms to determine the best algorithm and 3 feature selection methods to determine the best method for improving algorithm performance. According to the findings of this study, the performance Random Forest algorithm is the best algorithm for classifying harvest data, with an accuracy rate of 89.14%. In terms of Feature Selection, all three methods are effective at improving the performance of the K-Nearest Neighbor algorithm. However, the Random Forest + Backward Elimination algorithm has the best algorithm + Feature Selection with a value of 96.67%. According to this study, the factors that influence crop yield increase are FCR, number of harvests, and body weight

Perancangan Aplikasi Android Bank Sampah Menggunakan Metode Object Oriented di Wilayah Salatiga

A trash bank is a place where used or recycled waste is collected by collectors who will later be used as craft materials or materials that can be useful and of high value. Currently, collectors and customers, in terms of buying and selling recycled waste, can only walk around the complex hoping that someone sells used goods and customers can only wait for collectors to pass by their homes. From these problems, this research was conducted to design a trash bank application using an object oriented method. And to design applications using the unified modeling language (UML). From this research results in designing an android application that in the future can be developed or implemented to the public. This application will be very useful and help collectors and customers.Bank sampah merupakan sebagai tempat dimana barang bekas atau sampah daur ulang dikumpulkan oleh para pengepul yang nantinya akan dijadikan bahan kerajinan atau bahan yang dapat berguna dan bernilai tinggi. Saat ini pengepul dan nasabah dalam hal membeli dan menjual sampah daur ulang pengepul hanya dapat berkeliling kompleks berharap ada yang menjual barang bekas dan nasabah hanya dapat menunggu pengepul lewat rumah mereka. Dari permasalahan tersebut maka dilakukan penelitian ini untuk merancang aplikasi bank sampah menggunakan metode object oriented. Serta untuk merancang aplikasi menggunakan unified modelling language (UML). Dari penelitian ini menghasilkan perancangan aplikasi android yang kedepannya dapat dikembangkan atau diimplementasikan kepada masyarakat. Aplikasi ini nantinya akan sangat bermanfaat dan membantu para pengepul dan nasabah. Selain itu juga dapat mempermudah pendataan transaksi yang sudah pernah dilakuka

Analisis Sentimen Pada Rating Aplikasi Shopee Menggunakan Metode Decision Tree Berbasis SMOTE

Text mining research that performs the categorization procedure on text documents is known as sentiment analysis. Sentiment analysis is the process of extracting a person's ideas, emotions, and evaluations expressed about a certain issue using natural language approaches. Researchers used the Decision Tree approach to do sentiment analysis on the Shopee application rating. The goal of this research is to find out how accurate this Shopee app is and what users think about it. The accuracy value of 99.91 percent, AUC (Area Under Curve) 0.999, recall 99.88 percent, and precision value 99.98 percent were obtained using the Decision Tree method using SMOTE (Synthetic Minority Oversampling Technique). The accuracy of the Decision Tree method without SMOTE is 99.89 percent, the AUC (Area Under Curve) is 0.950, the recall is 99.88 percent, and the precision is 99.98 percent. Based on the findings of the current study, it can be concluded that SMOTE has an effect on value accuracy and AUC (Area Under Curve), but has no effect on recall and precision values, and that the results are the same whether SMOTE is used or not. The accuracy value achieved differs by 0.02 percent, whereas the AUC differs by 0.049Analisis sentimen adalah cabang penelitian text mining yang melakukan proses dalam klasifikasi pada dokumen teks. Analisis sentimen merupakan mengekstrasi pendapat, emosi dan evaluasi seseorang yang tertulis mengenai suatu topik tertentu dengan memanfaatkan teknik pemrosesan bahasa alami. Peneliti melakukan penelitian tentang analisis sentimen pada rating aplikasi Shopee dengan menggunakan metode  Decision Tree. Tujuan penelitian ini untuk mengetahui tingkat keakurasian dan mengetahui pendapat pengguna mengenai aplikasi Shopee ini. Hasil penelitian dengan menggunakan algoritma Decision Tree dengan SMOTE (Synthetic Minority Oversampling Technique) nilai accuracy-nya menghasilkan 99,91 persen, AUC (Area Under Curve) 0,999, recall 99,88 persen dan nilai precision 99,98 persen. Hasil menggunakan algoritma Decision Tree tanpa SMOTE nilai accuracynya menghasilkan 99,89 persen, AUC (Area Under Curve) 0,950, recall 99,88 persen dan nilai precision 99,98 persen. Dari hasil evaluasi yang ada dapat ditarik kesimpulan SMOTE dapat berpengaruh terhadap nilai accuracy dan AUC (Area Under Curve), serta untuk nilai recall dan precision tidak berpengaruh atau hasilnya tetap sama walau menggunakan SMOTE atau tanpa SMOTE. Selisih nilai accuracy yang didapat adalah 0,02 persen dan untuk AUC-nya sebesar 0.049

Rancang Bangun Website Pejualan Roti Pada Toko Bakery Di Desa Subah

Perkembangan teknologi yang cepat mempengaruhi kecepatan dalam mempromosikan produk. Dalam hal ini, wensite penjualan kue dan roti pada toko bakery di desa subah menajdi solusi untuk meningkatkan efisiensi perdagangan dan memberikan pelayanan yang lebih baik kepada pelanggan. Roti telah menajdi makanan bagian makanan favorite masyarakat di seluruh dunia, temasuk Indonesia, karena kepraktisan dan cocok dengan gaya hidup modern. Dalam perasaingan bisnis yang ketat pengguna website sebagai sarana penjualan roti dan kue membantu meingkatkan pelayanan dan daya tarik usaha. Pembuatan data penjualan yang masih menggunakan buku catatan yang rentan akan rusak atau hilang. Penerapan e-commerce, khususnya melalui website, membawa manfaat dalam meningkatkan efisiensi penjualan dan mengatasi tantangan persaingan di era globalisasi. Metode penelitian yang digunakan dalam membangun website adalah model waterfall. Use case dagram, flowchart, ERD (Entity Relationship Diagram), dan activity diagram. Hasil perancangan aplikasi telah di implentasikan dalam bentuk metode waterfall. Melalui aplikasi ini pengguna dapat melakukan pemesanan secara online. Dengan demikian pengembangan website penjualan roti di toko bakery menajdi solusi untuk meningkatkan efisiesnsi penjualan, memberikan pelayanan yang lebih baik kepada pelanggan dan mangatasi tantangan persaingan di era globalisasi

Decision Support System in Selecting Residential Houses using the S.A.W Method. and Fuzzy Logic

Proses pemilihan rumah seringkali menjadi tantangan tersendiri karena melibatkan banyak faktor dan kriteria yang harus dipertimbangkan. Pemilihan rumah hunian merupakan keputusan penting dan berdampak jangka panjang, sehingga memerlukan pertimbangan yang matang dan objektif. Hal tersebut dapat diselesaikan dengan bantuan dari Decision Support System (DSS). Metode yang digunakan adalah penggabungan metode S.A.W dan Fuzzy Mamdani. Hasil penelitian menghasilkan model konseptual mengenai penggabungkan kedua metode tersebut sehingga DSS yang dihasilkan dapat memberikan rekomendasi rumah hunian terbaik sesuai dengan preferensi pengguna. Perhitungan secara manual dengan metode Fuzzy Mamdani menghasilkan nilai 50 dan pengujian menggunakan aplikasi Matlab menunjukkan nilai yang sama, yaitu 50. Dengan demikian, penggabungan kedua metode yang dilakukan akurat dan dapat dilanjutkan untuk implementasi sistem.The decision to choose a residential house is an important decision that has a long-term impact, so it requires careful and objective consideration. S.A.W. Method (Simple Addictive Weighting) and Fuzzy Mamdani are two methods that can be used to evaluate alternative residential homes based on the weights and values of specified criteria. By combining these two methods, it is hoped that the Decision Support System (DSS) can provide recommendations for the best residential houses according to user preferences. By using the S.A.W method, there are three important factors that need to be considered, namely house price, house location and land area. These three factors are then analyzed again to produce decisions or recommendations regarding the choice of residential house using the Fuzzy Mamdani method. The Fuzzy Mamdani method calculation produces a value of 50 which is tested using the Matlab application showing the same value, namely 50. From these results, it can be concluded that the S.A.W and Fuzzy Logic Mamdani methods are effective and accurate in selecting residential houses

Analisis Daerah Rawan Longsor Di Kabupaten Brebes Memanfaatkan Citra Landsat 8 Dengan Metode Inverse Distance Weighted (IDW)

Brebes adalah salah satu Kabupaten di Provinsi Jawa Tengah. Sebagian besar wilayahnya berupa dataran rendah yang diapit sungai pemali dan sungai serayu. Maka dari itu, Kabupaten Brebes merupakan salah satu daerah yang rawan terjadi tanah longsor maupun bencana lainnya. Maka dari itu akan dilakukan penelitian untuk menganalisis daerah rawan longsor di Kabupaten Brebes dengan citra landsat 8 yang dipadukan dengan metode Inverse Distance Weighted (IDW) sehingga dapat diketahui daerah mana saja yang berpotensi longsor. Parameter yang digunakan untuk melakukan analisis adalah jenis tanah, curah hujan, dan kemiringan lereng. Ketiga parameter tersebut akan dilakukan overlay sehingga mendapatkan peta daerah rawan tanah longsor. Hasil penelitian ini diharapkan dapat digunakan oleh pemerintah setempat untuk melakukan upaya preventif sehingga dapat mengurangi kerugian dari masyarakat setempat.Brebes is a regency in Central Java Province. Most of the area is in the form of lowlands flanked by the Pemali River and the Serayu River. Therefore, Brebes Regency is one of the areas prone to landslides and other disasters. Therefore, a research will be conducted to analyze landslide-prone areas in Brebes Regency with Landsat 8 imagery combined with the Inverse Distance Weighted (IDW) method so that it can be seen which areas have the potential for landslides. The parameters used to perform the analysis were soil type, rainfall, and slope. The three parameters will be overlaid so that a map of landslide prone areas is obtained. The results of this study are expected to be used by the local government to make preventive measures so as to reduce losses to the local community

Analysis of Landslide Prone Areas in Brebes Regency Using Images Landsat 8 with Inverse Distance Weighted (IDW) Method

Brebes adalah salah satu Kabupaten di Provinsi Jawa Tengah. Sebagian besar wilayahnya berupa dataran rendah yang diapit sungai pemali dan sungai serayu. Maka dari itu, Kabupaten Brebes merupakan salah satu daerah yang rawan terjadi tanah longsor maupun bencana lainnya. Maka dari itu akan dilakukan penelitian untuk menganalisis daerah rawan longsor di Kabupaten Brebes dengan citra landsat 8 yang dipadukan dengan metode Inverse Distance Weighted (IDW) sehingga dapat diketahui daerah mana saja yang berpotensi longsor. Parameter yang digunakan untuk melakukan analisis adalah jenis tanah, curah hujan, dan kemiringan lereng. Ketiga parameter tersebut akan dilakukan overlay sehingga mendapatkan peta daerah rawan tanah longsor. Hasil penelitian ini diharapkan dapat digunakan oleh pemerintah setempat untuk melakukan upaya preventif sehingga dapat mengurangi kerugian dari masyarakat setempat