Implementasi Pendekatan Rule-Of-Thumb untuk Optimasi Algoritma K-Means Clustering

In the big data era, the clustering of data or so-called clustering has attracted great interest or attention from researchers in conducting various studies, many grouping algorithms have been proposed in recent times. However, as technology evolves, data volumes continue to grow and data formats are increasingly varied, thus making massive data grouping into a huge and challenging task. To overcome this problem, various research related methods for data grouping have been done, among them is K-Means. However, this method still has some shortcomings, among them is the sensitivity issue in determining the value of cluster (K). In this paper we discuss the implementation of the rule-of-thumb approach and the normalization of data on the K-Means method to determine the number of clusters or K values dynamically in the data groupings. The results show that the implementation of the approach has a significant impact (related to time, number of iterations, and no outliers) in the data grouping

Utilization of the COBIT 2019 framework to identify the level of governance in internet services

Information and communication technology services at the University of Muhammadiyah Bengkulu are IT services that support IT needs in all sectors. Of all the IT services that have been implemented at this institution, there is one very crucial service, namely the internet connection service, where this internet connection service is needed by all existing information technology access. In managing this internet connection, a standardized feasibility calculation has not been carried out which results in it not being in accordance with the institutional business needs. Information technology governance is a process that is able to manage investment decisions related to Information Technology within the company in order to achieve the company's current and future needs. To achieve standardized governance, this research uses the COBIT 2019 framework which is the latest version of the development results from COBIT 5. The purpose of this study is to identify the extent to which the value of existing processes for internet connection services is currently and the value of the process achievement that refers to the standard. COBIT 2019 by calculating the maturity level value which represents the level of performance on internet connection services. From the results of the 2019 COBIT Design, LTIK Muhammadiyah Bengkulu University, it is known that those who score above 80 or must reach Capability Level 4 are APO13, BAI10, DSS02, DSS03 and DSS04, for a value of 100 there is APO12

Forecasting Penjualan Gas LPG di Toko Sembako Menggunakan Metode Fuzzy Time Series

Abstract  This study discusses the forecasting of 3 kg LPG gas sales at the Carica House Grocery Store. This shop as one of the LPG gas agents in the Kaliwiro area who sells 3 kg LPG Gas either retail or reseller, the number of requests for LPG gas in stores is very high , thus causing the sale of LPG gas in the shop is always uncontrolled between incoming goods and outgoing goods. Therefore, it is necessary to forecast sales. Sales forecasting has the meaning as an activity to predict product sales by using previous data as a reference in making decisions. The development of this forecasting model aims to get better forecasting results, especially regarding the accuracy of forecasting results. The Fuzzy Time Series method is used to predict the demand for 3 kg gas cylinders for the next month based on the pattern from the previous data. In data forecasting using this method, there are two forecasting techniques, namely qualitative analysis and quantitative analysis. Then for the calculation of the error value from the forecasting results, this study using MAPE produces an error value of 0,3% because it states the percentage of error results more accurately.Pada penelitian ini membahas mengenai peramalan penjualan Gas LPG 3 kg di toko sembako rumah carica .Toko ini sebagai salah satu agen gas LPG yang berada di daerah Kaliwiro yang menjual Gas LPG 3 kg baik eceran ataupun reseller, jumlah permintaan akan gas lpj di toko sangatlah tinggi, sehingga menyebabkan penjualan gas LPG di toko tersebut selalu tidak terkontrol antara  barang masuk maupun barang keluar. Oleh karena itu dibutuhkan peramalan terhadap penjualan, Peramalan penjualan mempunyai arti sebagai suatu kegiatan untuk memprediksi penjualan produk dengan menggunakan data sebelumnya sebagai acuan dalam mengambil keputusan.Pengembangan model peramalan ini bertujuan untuk mendapatkan hasil peramalan yang lebih baik khususnya menyangkut akurasi hasil peramalan..Dengan menggunakan Metode Fuzzy Time Series untuk meramalkan banyaknya permintaan tabung gas 3 kg untuk bulan selanjutnya berdasarkan  pola dari data sebelumnya .Dalam  Peramalan data menggunakan metode ini terdapat dua teknik peramalan yaitu analisis kualitatif dan analisis kuantitatif. Kemudian untuk perhitungan nilai eror dari hasil peramalan penelitian ini menggunakan  MAPE  menghasilkan nilai eror 0,3%  karena menyatakan persentase kesalahan hasil dengan lebih akurat

Pengelompokkan Produktivitas Tanaman Padi di Jawa Tengah Menggunakan Metode Clustering K-Means

Padi merupakan salah satu sumber makanan pokok yang dikonsumsi masyarakat Indonesia. Namun kebutuhan beras masyarakat yang semakin meningkat tidak diimbangi dengan pertumbuhan area pertanian. Luas panen kota/kabupaten di provinsi Jawa Tengah di tahun 2020 mengalami penurunan dibandingkan tahun sebelumnya. Selain itu produksi padi juga mengalami penurunan. Oleh karena itu provinsi Jawa Tengah perlu mengelompokkan kota/kabupaten penghasil padi untuk mengetahui daerah yang memiliki potensi dalam memproduksi padi. Metode yang dapat digunakan dalam mengelompokkan kota/kabupaten penghasil padi adalah clustering. Clustering dapat mengelompokkan data tersebut berdasarkan kesamaan jenis data ke dalam cluster. Pada penelitian ini dilakukan pengelompokkan kota/kabupaten penghasil padi di Jawa Tengah dengan metode clustering. Clustering yang digunakan adalah dengan menggunakan algoritma K-Means. Hasil yang didapatkan dari metode ini yaitu 3 cluster antara lain  C0 menggambarkan daerah yang hasil produktivitas padinya sedang terdiri dari 12 daerah. C1 menggambarkan daerah yang hasil produktivitas padinya rendah terdiri dari 18 daerah. Serta C2 menggambarkan daerah yang hasil produktivitas padinya tinggi terdiri dari 12 daerah

Evaluasi Kinerja Aplikasi PakBudi Terhadap Minat Pendaftaran Calon Mahasiswa Baru Menggunakan Metode End User Computing Satisfaction (EUCS) pada Perguruan Tinggi Swasta

Perguruan tinggi merupakan lembaga penyelenggara pendidikan di tingkat tinggi yang memiliki beberapa fungsi dan bermacam-macam jurusan. Calon mahasiswa baru harus tepat dalam memilih jurusan sesuai dengan kemampuan dan minat bakat agar tidak mengalami kesulitan. Kesulitan dalam memilih jurusan dipengaruhi oleh beberapa faktor, antara lain asal jurusan di sekolah sebelumnya, minat bakat, nilai rapot dan ujian serta adanya paksaan dari orang tua. Bagian Pemasaran Perguruan Tinggi Swasta telah mengantisipasi permasalahan kesulitan memilih jurusan dengan mengarahkan calon mahasiswa baru untuk mengikuti tes minat bakat melalui aplikasi PakBudi. Selama aplikasi dibuat dan digunakan, belum dilakukan pengukuran fungsi aplikasi terhadap harapan pengguna. Penelitian ini bertujuan mengevaluasi kinerja aplikasi PakBudi terhadap minat pendaftaran calon mahasiswa baru di Perguruan Tinggi Swasta. Metode yang digunakan dalam mengevaluasi kinerja aplikasi PakBudi adalah End User Computing Satisfaction (EUCS). Metode EUCS memiliki 5 (lima) dimensi indikator, diantaranya Content, Accuracy, Format, Ease of Use dan Timeliness. Kelebihan dari metode EUCS yaitu lebih menekankan kepada tingkat kepuasan (satisfaction) pengguna dengan melakukan evaluasi pada sistem meliputi isi, keakuratan, tampilan atau format, kemudahan pengguna dan ketepatan waktu. Hasil penelitian yaitu aplikasi PakBudi memberikan informasi yang bermanfaat bagi pengguna dan memiliki kemudahan dalam penggunaan dengan hasil sebesar 85%

IMPLEMENTASI METODE FUZZY TIME SERIES CHENG UNTUK FORECASTING KONSENTRASI GAS NO₂ DI UDARA

Proses peramalan sangat penting pada data time series karena diperlukan dalam proses pengambilan keputusan. Dalam penentuan kualitas udara peramalan dapat digunakan untuk memantau gas NO₂ di udara. Pada penelitian ini metode Fuzzy Time Series Cheng digunakan untuk memprediksi gas NO2 di udara, dimana pada proses akuisisi data gas NO2 terintegrasi dengan Multichannel-Multistasion Menggunakan Teknologi Wireless Sensor Network Melalui Internet Broadband yang kemudian dikirimkan dan disimpan dalam bentuk online database pada web server untuk selanjutnya dilakukan prediksi. Data gas NO₂ hasil akuisisi diperoleh dari sensor yang dikirim ke web server dalam basis data dalam jaringan (online) untuk selanjutnya di prediksi menggunakan Fuzzy Time Series Cheng yang menerapkan pembagian ulang (re-divide) terhadap hasil interval partisi pertama dari nilai semesta pembicaraan (universe of discourse) dengan melakukan fuzzifikasi data historis untuk menentukan Fuzzy Logical Relationship dan Fuzzy Logical Relationship Group, sehingga didapat hasil nilai prediksi konsentrasi gas NO2. Dengan menggunakan 36 data sampel dari gas NO2 diperoleh nilai root of mean squared error (RMSE) sebesar 2.08%. Hal ini mengindikasikan bahwa Fuzzy Time Series Cheng cukup baik untuk digunakan dalam memprediksi Gas NO2. Kata Kunci : Forecasting, Time Series, Wireless Sensor, Gas NO₂ Forecasting process is very important in the time series data because it is really needed in the decision making process. In determining the air quality forecasting can be used to monitor the NO2 gas in the air. In this research Fuzzy Time Series Cheng method is used to predict NO2 gas in the air, where the data acquisition process NO2 gas integrated with Multichannel-Multistasion using Wireless Sensor Network Technology through The Internet Broadband which is then transmitted and stored in the form of an online database on the web server for further will be done the predictions. Acquisition result of NO2 gas data is obtained from the sensor which is sent to the web server in the data base in the network (on line) then for futher it is predicted using fuzzy time series Cheng applying reapportionment (re-divide) to the results of intervals the first partition of the value of the universe of discourse ( universe of discourse) by doing historical data fuzzification to determine Fuzzy Logical Relationship dan Fuzzy Logical Relationship Group, so that is obtained result value prediction of NO2 gas concentration. ). By using 36 sample data of NO2 gas, it is obtained that the value of root of mean squared error (RMSE) of 2.08%. This indicates that Fuzzy Time Series Cheng is good enough to be used in predicting the NO2 gas. Key Words : Forecasting, Time Series, Wireless sensor, NO₂ Gas

Edukasi Sistem Pendukung Keputusan Sekolah Menengah Kejuruan Telkom Purwokerto

Teknologi saat ini memiliki peran penting sebagai penentu keputusan maupun pendukung keputusan, hal ini dapat diimplementasikan Bidang Pendidikan. Kegiatan OSIS guna meningkatkan pengalaman jiwa kepemimpinan, kersama tim yang solid dan diakhir tahun ajaran pembelajaran pengurus OSIS SMK Telkom memberikan apresiasi bagi anggota terbaiknya. Saat mekanisme pemilihan menggunakan cara mengumpulkan poin yang didapatkan akan tetapi masih belum menerapkan teori sistem pendukung keputusan. Kegiatan pengabdian menggunakan teknik ceramah teori dasar sistem pendukung keputusan dan pendampingan menggunakan algoritma sistem pendukung keputusan. Hasil kegiatan ini guna meningkatkan pengetahuan sistem pendukung keputusan untuk diimplementasikan lingkungan sekolah dan bisa memberikan rekomendasi alternatif keputusan. Dampak positif para siswa mengetahui teori-teori sistem pendukung keputusan, algoritma hingga perhitungan algoritma sistem pendukung keputusan. Pemahaman ilmu sistem pendukung keputusan dengan tiga kategori menghasilkan nilai rata-rata sembilan

Analisis Forecasting Penjualan Gula Merah di Jatilawang Menggunakan Metode Weighted Moving Average

Gula Merah berasal dari air nira yang disadap langsung dari pohon kelapa dan kemudian dilakukan proses memasak. Perubahan musim memberikan dampak berupa air nira yang dihasilkan oleh pohon kelapa tidak stabil oleh karena itu kuantitas produksi serta penjualan gula merah juga terdampak. Adanya permasalahan tersebut maka penelitian ini membahas tentang analisis forecasting penjualan gula merah di Kecamatan Jatilawang menggunakan Metode Weighted Moving Average (WMA) dengan pengukuran akurasi menggunakan Mean Absolute Error (MAE). Penelitian ini bertujuan untuk meramalkan penjualan gula merah sebagai tolok ukur petani dalam memproduksi gula merah di musim yang terus berubah. Sumber data berasal dari tiga petani gula merah di Kecamatan Jatilawang, yaitu Petani A, Petani B, Petani C. Hasil penelitian ini menunjukan penjualan Gula Merah pada bulan Juni akan mengalami peningkatan. Hasil forecasting WMA pada bulan Juni 2022 mendapatkan forecasting penjualan paling tinggi pada Petani Gula Merah B dengan nilai peramalan 264.80, selanjutnya nilai peramalan pada peringkat kedua ada pada Petani Gula Merah C berada pada tengah – tengah dengan nilai peramalan 263.61, sedangkan  penjualan terendah pada Petani Gula Merah A dengan nilai peramalan 253.5

Implementasi Pendekatan Rule-Of-Thumb untuk Optimasi Algoritma K-Means Clustering

In the big data era, the clustering of data or so-called clustering has attracted great interest or attention from researchers in conducting various studies, many grouping algorithms have been proposed in recent times. However, as technology evolves, data volumes continue to grow and data formats are increasingly varied, thus making massive data grouping into a huge and challenging task. To overcome this problem, various research related methods for data grouping have been done, among them is K-Means. However, this method still has some shortcomings, among them is the sensitivity issue in determining the value of cluster (K). In this paper we discuss the implementation of the rule-of-thumb approach and the normalization of data on the K-Means method to determine the number of clusters or K values dynamically in the data groupings. The results show that the implementation of the approach has a significant impact (related to time, number of iterations, and no outliers) in the data grouping

Supply Chain Management's Analysis In Improving Nopia Mino Production Using SCOR Model

Supply chain is an activity to convert raw materials into products that will be marketed to consumers. Besides, Supply Chain Management is a process for efficient integration where goods can be produced and distributed in the right quantity, time, and location between suppliers, factories, distributors, and end customers to minimize costs to provide customer satisfaction. Kampoeng Wisata Nopia Mino is production center for nopia and mino from Banyumas which was established to introducing Banyumas typical snacks and improve economy of local residents. The production of nopia mino has several problems. One is there is competition between fellow makers of nopia mino. Besides, nopia mino production during the pandemic was decreasing. With these problems, it is necessary to measure the production decline that occurred in home industry and develop a production strategy for nopia and mino. Hence, it can maximized in the development of its business. The solution is carried out using the SCOR Model method. The SCOR Model has six processes including plan, source, make, deliver, return, and enable. The results of this study stated that the highest value for large is in the return process of 34 and the lowest value is in the plan process of 11.89, while the highest value for lower is in the make process of -50.5 and the lowest value is in the plan process of -197. Based on the results of these studies, in this study recommendations are given to improve Supply Chain Management in increasing the production of nopia and mino