FUZZY LOGIC APPLICATION ON EMPLOYEE ACHIEVEMENT ASSESSMENT (CASE STUDY: EDUCATION QUALITY ASSURANCE INSTITUTE OF MALUKU PROVINCE)

Employee achievement assessment in an agency is essential for agency planning and evaluation. Therefore, the Employee achievement assessment must be carried out with a good and appropriate method so that it can guarantee fair and satisfactory treatment for the assessed employees. The value of employee achievement is determined by 60% of the target value of employee achievement and 40% of the average employee behavior value consisting of service orientation, integrity, commitment, discipline, and cooperation. The writing and discussion of this research are about the application of the fuzzy logic Mamdani method using MATLAB software in determining the work performance value of the Maluku Education Quality Assurance Institution (LPMP) employees based on the target value of employee achievement and behavioral values. The Mamdani method’s calculation level of truth is 94%, so it can be concluded that the fuzzy logic of the Mamdani method can be used to measure the performance value of employees

PENGELOMPOKKAN DAN PEMETAAN KARAKTERISTIK KEMISKINAN DI KABUPATEN MALUKU BARAT DAYA PROVINSI MALUKU DENGAN MENGGUNAKAN SELF-ORGANIZING MAP DAN ANALISIS BIPLOT

Berdasarkan hasil survei sosial ekonomi nasional (SUSENAS) BPS Provinsi Maluku menunjukkan bahwa kabupaten Maluku Barat Daya (MBD) merupakan kabupaten yang memiliki persentase tingkat kemiskinan tertinggi di provinsi Maluku dengan persentase tingkat kemiskinan 30,18 persen. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan pengelompokkan desa/kecamatan di Kabupaten MDB guna melihat karakteristik kemiskinan pada setiap cluster. Selain itu, juga dilakukan pemetaan karakteristik kemiskinan untuk setiap desa/kecamatan di Kabupaten MBD sebagai upaya untuk mengetahui keragaman karakteristik kemiskinan. Metode pengelompokkan yang digunakan adalah algoritma jaringan syaraf tiruan Self Organizing Map (SOM) dan Biplot. Hasil penelitian memperlihatkan bahwa hasil pengelompokkan terbaik adalah dengan metode Biplot karena memiliki rasio yang lebih kecil. Adapun hasil pengelompokkan 17 kecamatan di kabupaten MBD terbagi dalam 4 cluster yakni cluster 1 terdiri kecamatan Pulau-Pulau Terselatan, Letti dan Moa; cluster 2 terdiri dari kecamatan Pulau-Pulau Babar dan Babar Timur; cluster 3 terdiri dari kecamatan Pulau Masela, Mdona Hyera, Kepulauan Romang, Damer, Wetar, dan Wetar Barat; sedangkan cluster 4 terdiri dari kecamatan Wetar Utara, Wetar Timur, Kisar Utara, Lakor, Dawelor Dawera dan Pulau Wetang. Ada 11 faktor yang mempengaruhi sehingga cluster 4 tergolong dalam cluster dengan karakteristik kemiskinan tertinggi. Sedangkan ada 4 faktor yang mempengaruhi sehingga cluster 3 tergolong dalam cluster dengan karakteristik kemiskinan cukup tinggi

Simulasi Model Matematika Dispersi Larutan Limbah Pada Saluran Air

Water pollution is now a condition that needs special attention. One source of water pollution comes from waste solutions that produce pollutants that can reduce water quality. The Chemical Oxygen Demand (COD) number is a parameter used to measure waste pollution. The purpose of this research is to examine the effect of flow velocity and rate of change of substances on COD concentrations. The method used in this research is a finite difference method to express the discrete form of a mathematical model of the dispersion of a waste solution in a water channel. The results show that the greater the flow velocity, the lower the COD concentration and the greater the rate of change in the concentration of substances, the higher the COD concentration. So if the COD is high then the water quality is not good to use or in other words the water can be said to be polluted

Algoritma Multi-Kelas Twin Bounded SVM Untuk Klasifikasi Pola

Pattern recognition is a process of recognizing patterns by using machine learning algorithm. Pattern recognition can be defined as a classification of data based on knowledge that already gained or  information extracted from patterns. One method that can be used in pattern classification problem is SVM. In this study we introduced Twin Bounded SVM which is refinement of Twin SVM. The discussion begins with the linear Twin Bounded SVM method to solve a two-class classification problem and followed by an algorithm to solve multi-class classification proble

PENYELESAIAN SISTEM PEMBENTUKAN SEL PADA HYDRA MENGGUNAKAN METODE BEDA HINGGA SKEMA EKSPLISIT

Mathematical models that describes the pattern of cell formation in hydra are expressed in a system of equations known as the Meinhardt model. This model is a continuous model in the form of diffusion equations. Thus, one of the studies which can be applied to Meinhardt equation is discretization. The finite difference model is a numerical method that can describe the discrete form of a continuous differential form. The method used in this study is finite different methods implementing explicit scheme.  The advantage of the explicit scheme is easier to use for solving non-linear partial differential equations. This method used finite forward difference for derivatives of ð‘¡ and finite centre difference for derivatives of ð‘¥ at theactivator ð‘Ž(ð‘¥, ð‘¡) and inhibitor ð‘(ð‘¥, ð‘¡). The Steps conducted by analyzing Meinhardt equation andcontinued with discretization such that earn the solution of system cell formation in hydra. According to the research its found that the activator cell population graphic have cell growth disposed ascend by the unit time, be different with the inhibitor cell population disposed descend of cell growth by the unit time

Analisis Stabilitas dan Simulasi Model Penyebaran Penyakit HIV/AIDS Tipe SIA (Susceptible, Infected, Abstained)

HIV/AIDS is a disease that continues to grow and become a global problem that requires special attention. This can be seen from the high number of cases of HIV/AIDS every year. In this study, we discussed an analysis of stability of a point equilibrium and numerical simulation for the spread of HIV/AIDS. The mathematical models that we used is SIA (Susceptibles, Infected, Abstained) model. The model of SIA assumed that sub populations infected will increase because of the influence of the transmission rate sub populations infected to sub population susceptibles. However, mode of transmission of HIV is possible if the transmission of individual of sub populations abstained to individual of sub population susceptibles. The result of the model indicate that population growth rate is determined by theese parameters: birth, death, interaction and isolation. Based on the result of the model simulation showed that the impact of the sub populations abstained would affect so reduced sub population infected

A Stage-structure Leslie-Gower Model with Linear Harvesting and Disease in Predator

The growth dynamics of various species are affected by various aspects. Harvesting interventions and the spread of disease in species are two important aspects that affect population dynamics and it can be studied. In this work, we consider a stage-structure Leslie–Gower model with linear harvesting on the both prey and predator. Additionally, we also consider the infection aspect in the predator population. The population is divided into four subpopulations: immature prey, mature prey, susceptible predator, and infected predator. We analyze the existences and stabilities of feasible equilibrium points. Our results shown that the harvesting in prey and the disease in predator impacts the behavioral of system. The situation in the system is more complex due to disease in the predator population. Some numerical simulations are given to confirm our results

Perancangan Sistem Diagnosa Penyakit Saluran Pernapasan Menggunakan Metode Learning Vector Quantization (LVQ)

Jaringan saraf tiruan telah banyak digunakan untuk membantu menyelesaikan berbagai macam permasalahan dalam rangka pengambilan keputusan berdasarkan pelatihan yang diberikan. Aplikasi jaringan saraf tiruan dapat diterapkan dalam berbagai bidang, salah satunya dalam bidang kesehatan. Learning Vector Quantization (LVQ) adalah salah satu jenis jaringan saraf tiruan yang berbasis pembelajaran kompetitif yang terawasi. Suatu lapisan kompetitif akan secara otomatis belajar untuk mengklasifikasikan vektor-vektor input. Apabila vektor-vektor input memiliki jarak terdekat maka vektor-vektor input tersebut akan dikelompokkan dalam kelas yang sama. Dalam penelitian ini, metode LVQ diaplikasikan untuk mendiagnosa penyakit saluran pernapasan khususnya pada penyakit Tuberculosis, Asma, Sinusitis, Bronchitis, Pneumonia, dan ISPA berdasarkan gejala-gejala dari penyakit saluran pernapasan tersebut. Data yang digunakan dalam penelitian ini sebanyak 109 data, 60 data untuk pelatihan dan 49 data untuk pengujian. Data pada penelitian ini didapat dari ruang rekam medis RSUD Dr. M. Haulussy Ambon. Dari beberapa pengujian menunjukkan bahwa laju pelatihan ( ) = 0,1 dan reduksi laju pelatihan ( ) = 0,00001 menghasilkan nilai diagnosa terbaik dengan tingkat keakuratan sebesar 95,92%. Kata kunci : Diagnosa, Learning Vector Quantization, Penyakit Saluran Pernapasa

Sistem Diagnosa Penyakit Dalam dengan Menggunakan Jaringan Saraf Tiruan Metode Backpropagation dan Learning Vector Quantization

Jaringan saraf tiruan telah banyak digunakan untuk membantu menyelesaikan berbagai macam permasalahan dalam rangka pengambilan keputusan berdasarkan pelatihan yang diberikan. Jaringan saraf tiruan dapat diaplikasikan pada berbagai bidang dalam kehidupan manusia, salah satunya bidang kesehatan. Dalam penelitian ini, jaringan saraf tiruan digunakan untuk mendiagnosa Penyakit Dalam dengan menggunakan metode Backpropagation dan Learning Vector Quantization yang selanjutnya akan dibandingkan hasil diagnosa dari kedua metode tersebut. Data penelitian sebanyak 266 data, dengan 190 data sebagai data pelatihan dan 76 data sebagai data pengujian yang diambil dari data pasien RSUD Dr. M. Haulussy, Ambon. Dengan menggunakan metode Backpropagation tingkat keakuratan diagnosanya sebesar 61.84% sedangkan dengan menggunakan metode LVQ tingkat keakuratan diagnosanya sebesar 93.42%. Dari hasil penelitian ini metode LVQ dianggap lebih baik dalam mendiagnosa Penyakit Dalam

PENGELOMPOKAN KABUPATEN/KOTA UNTUK MENGANALISIS KEBUTUHAN GURU SMA/SMK NEGERI DI PROVINSI MALUKU MENGUNAKAN METODE ANALISIS BIPLOT

Pemerataan kebutuhan guru di setiap sekolah menjadi hal penting dalam menunjang pendidikan. Data BPS Provinsi Maluku menunjukkan bahwa pada tahun 2022 masih ada sekolah yang kekurangan tenaga guru. Hal  ini tentunya berdampak  pada  masih ada guru yang  mengajar  tidak  sesuai  dengan  latar  belakang  pendidikan. Solusi yang dapat dijadikan acuan adalah melalui pengelompokan kabupaten/kota sebagai acuan dalam analisis kebutuhan guru. Tujuan dari penelitian ini adalah menerapkan metode analisis Biplot untuk mengelompokkan kabupaten/kota yang ada di Provinsi Maluku berdasarkan data rasio jumlah guru terhadap jumlah sekolah dan rasio jumlah siswa terhadap jumlah guru SMA/SMK Negeri. Dari hasil penelitian diperoleh 3 kluster yaitu Kluster I terdiri dari Kota Ambon, Kluster II terdiri dari Kabupaten Maluku Tenggara, Kabupaten Kepulauan Aru, Kabupaten Seram Bagian Barat, Kabupaten Maluku Tengah, Kota Tual, Kabupaten Buru, dan Kepulauan Tanimbar, dan Kluster III terdiri dari  Kabupaten Maluku Barat Daya, Kabupaten Seram Bagian Timur, dan Kabupaten Buru Selatan. Hasil analisis menunjukkan bahwa perlu adanya penambahan tenaga guru pada SMA/SMK negeri di kabupaten yang ada pada Kluster III guna memenuhi kebutuhan minimal jumlah guru