Perbandingan Analisis Dekomposisi dan Exponential Smoothing Holt Winters untuk Peramalan Rata-Rata Jumlah KPM PKH di NTB

Program Keluarga Harapan (PKH) adalah program pemberian bantuan sosial bersyarat kepada keluarga miskin dan rentan terdaftar dalam Data Terpadu Kesejahteraan Sosial (DTKS) dan ditetapkan sebagai Keluarga Penerima Manfaat (KPM). Tujuan penelitian ini untuk meramalkan rata-rata jumlah PKM PKH untuk periode 2021. Hal ini dapat dijadikan dasar bagi instansi pemerintah terkait dalam perencanaan kedepannya. Untuk mendapatkan peramalan terbaik digunakan perbandingan dua metode yaitu metode dekomposisi dan metode Exponential Smoothing Holt Winters. Untuk mencapai tujuan penelitian tersebut dilakukan perhitungan kesalahan yang terdiri dari Mean Absolute Percentage Error (MAPE), Mean Absolute Deviation (MAD), dan Mean Square Deviation (MSD). Berdasarkan hasil analisis data, diketahui metode peramalan terbaik untuk meramalkan rata-rata jumlah KPM PKH di provinsi NTB adalah metode Exponential Smoothing Holt Winters. Metode ini dikatakan lebih baik karena memiliki nilai error lebih kecil dibandingkan dengan nilai error metode dekomposisi. Metode Exponential Smoothing Holt Winters menggunakan nilai pemulusan ? = 0,3, ? = 0,1, ??? ? = 0,2 menghasilkan nilai MAPE = 15, MAD = 2761, dan MSD = 1692444

Penerapan Metode Clustering SOM dan DBSCAN dalam Mengelompokkan Unmet Need Keluarga Berencana di Nusa Tenggara Barat

Perkembangan big data terus mengalami kemajuan dengan sangat pesat. Untuk memudahkan mengakses data dan informasi dapat menggunakan metode clustering. Clustering merupakan proses pengelompokkan obyek atas kesamaan karakteristiknya. Metode clustering dapat diterapkan pada bidang kesehatan yaitu unmet need Keluarga Berencana (KB). Unmet need dapat diartikan sebagai tidak terpenuhinya kebutuhan akan alat kontrasepsi pada pasangan usia subur. Metode clustering yang digunakan pada penelitian ini yaitu SOMdan DBSCAN. Penelitian bertujuan untuk melihat gambaran unmet need di Provinsi Nusa Tenggara Barat yang kedua adalah menguraikan hasil clustering dengan metode Clustering Self Orgaizing Maps (SOM) dan terakhir untuk menguraikan hasil clustering dengan metode DBSCAN dalam kasus pengelompokkan penyebab unmet need KB di Provinsi NTB. Berdasarkan hasil analisis di dapatkan bahwa Kabupaten Lombok Timur merupakan kabupaten dengan jumlah unmet need KB tertinggi sebanyak 84.72 jiwa, sedangkan terendah di Kota Bima sebesar 4.636 orang. Hasil penelitian dengan metode SOM memiliki 3 cluster, 86 kecamatan cluster 1, 30 kecamatan cluster 2 dan 4 kecamatan cluster 3. Untuk metode DBSCANdengan eps 1.20 dan MinPts 3, jumlah cluster yang terbentuk yaitu 2 cluster, cluster 1 dengan 97 kecamatan dan cluster 2 dengan 4 kecamatan, serta 16 kecamatan yang memiliki data noise

PENERAPAN METODE CLUSTERING SELF ORGANIZING MAPS (SOM) DAN K-AFFINITY PROPAGATION (K-AP) DALAM MENGELOMPOKKAN NILAI TUKAR PETANI DI INDONESIA 2022

Sektor pertanian masih menjadi sorotan utama di Indonesia, hal ini dikarenakan kontribusi sektor pertanian terhadap perekonomian nasional cukup besar dan penyerapan tenaga kerja pada sektor pertanian terbilang cukup tinggi. Keberhasilan pembangunan di sektor pertanian dapat dilihat pada tingkat kesejahteraan petani dengan indikator Nilai Tukar Petani (NTP). Dalam rangka meningkatkan kesejahteraan petani di Indonesia dibutuhkan suatu analisis pengelompokan wilayah yang berguna untuk memetakan persebaran tingkat kesejahteraan petani. Analisis yang dapat digunakan adalah analisis clustering dengan algoritma Self Organizing Maps (SOM) dan K-Affinity Propagation (K-AP). Kedua metode cluster tersebut dapat diterapkan hampir disemua sektor, salah satunya sektor pertanian. Penelitian bertujuan untuk menguraikan hasil clustering metode SOM dengan K-AP dan untuk mengetahui hasil pengelompokan NTP terbaik antara metode SOM dengan K-AP. Hasil penelitian dengan metode SOM dan K-AP cluster terbaik yang terbentuk sebanyak 3 cluster.  Pada metode SOM cluster 1 terdapat 14 provinsi, cluster 2 terdapat 19 provinsi dan cluster 3 terdapat 1 porvinsi. Sedangkan untuk metode K-AP, terdapat 11 provinsi pada cluster 1, 22 provinsi pada cluster 2 dan 1 provinsi cluster 3. Metode SOM memiliki nilai rasio sebesar 18,59997 dan pada metode K-AP memiliki nilai rasio sebesar 38,04833. Dari nilai rasio yang didapatkan pada kedua metode tersebut, dapat disimpulkan bahwa nilai rasio metode SOM lebih kecil dibandingkan K-AP, sehingga analisis cluster data NTP berdasarkan subsektor pertanian di Indonesia tahun 2022 lebih baik jika menggunakan metode SOM dengan 3 cluster

Peramalan Jumlah Sampah di Kabupaten Lombok Timur dengan Metode ARIMA dan Dekomposisi

AbstractForecasting is the science of predicting events that will occur using historical data and projecting them into the future with some form of mathematical model that aims to handle and policy in the future. In forecasting there are several methods, two of which are Autoregeressive Integrated Moving Average (ARIMA) and Decomposition. ARIMA is a method developed by George Box and Gwilym Jenkins in 1970. The Decomposition Method is a method that decomposes (breaks) time series data into several patterns, namely trend, cyclical and seasonal, and identifies each of these components separately. Both of these methods can be applied in various fields, one of which is in the field of environmental health, especially data on the amount of waste. Problems related to the amount of waste in East Lombok are still a concern of the government because as the population increases and the needs of the community each year have the potential to cause waste problems. The final disposal site (TPA) in East Lombok is located in Ijo Balit, this TPA is the only one in East Lombok. The purpose of this research is to see which method is the best between ARIMA and Decomposition, and to see the forecasting results of the amount of waste entering TPA Ijo Balit from the best method. Based on the results of the analysis carried out by the Decomposition model, it gives the best performance in terms of the smallest error value so that it can be used for Forecasting and produces an RMSE value of 5201.694, a MAPE of 0.955827 and a MASE of 0.0129691. The results of forecasting using the Decomposition method are that the highest forecast occurs in December, while the lowest occurs in January with a total of 1,439,439 (tons) and 1,117,000 (tons). Keywords:  Forecasting, ARIMA, Decomposition, Wast

Penerapan Clustering Time Series pada Pengelompokan Provinsi di Indonesia (Studi Kasus : Nilai Ekspor Non Migas di Indonesia Tahun 2016-2020)

Ekspor non migas merupakan ekspor barang yang bukan berupa minyak dan gas. Tidak semua daerah di Indonesia memiliki potensi yang sama untuk melakukan kegiatan ekspor sehingga setiap daerah memiliki nilai ekspor yang berbeda-beda. Oleh karena itu dilakukan analisis pengelompokkan provinsi di Indonesia berdasarkan nilai ekspor non migas tahun 2016 – 2020 menggunakan cluster time series dengan metode hierarki clustering agglomerative diantaranya complete lingke yaitu pengelompokkan berdasarkan jarak terbesar antar objek dan centroid linkage merupakan nilai tengah observasi pada variabel dalam satu cluster, serta menggunakan pengukuran jarak Euclidean dan Dynamic Time Warping (DTW) dengan tujuan yaitu untuk memperoleh pengukuran jarak terbaik dengan metode yang optimal guna mendapatkan cluster yang representatif. Berdasarkan hasil analisis pengelompokkan Provinsi di Indonesia terhadap nilai ekspor non migas tahun 2016 - 2020 didapatkan pengukuran jarak kemiripin yang paling baik yaitu jarak DTW dan metode yang optimal yaitu centroid linkage berdasarkan pada nilai koefisien cophenetic sebesar 0.92 dengan kategori good cluster berdasarkan nilai koefisien silhouette yaitu 0.60. Sehingga didapatkan tiga cluster yaitu nilai ekspor tinggi, sedang dan rendah, diantaranya 24 Provinsi dengan nilai ekspor rendah, 9 Provinsi dengan nilai ekspor sedang, dan 1 Provinsi dengan nilai ekspor tinggi

Comparison of Algorithms K-Means and DBSCAN for Clustering Student Cognitive Learning Outcomes in Physics Subject

Clustering is an activity of grouping data into the same group based on similarity. The purpose of the study is to cluster and determine student cognitive learning outcomes characteristics. Cluster analysis was conducted on student cognitive learning outcomes using algorithms K-Means and DBSCAN. Both algorithms are appropriate to have been applied to the overlapping data such as student learning outcomes data. Also, their advantages are scaling large datasets and outliers. The data used in this study is student cognitive learning outcomes - final and mid-term exams grade X in physics subject. Applying the two proposed algorithms K-Means and DBSCAN, the best cluster algorithm to have been used for clustering analysis is K-Means which is based on the highest silhouette score of 0.43, while the silhouette score of DBSCAN is 0.39 respectively. Using the best cluster, the K-Means algorithm, found two types of clusters – cluster 1 consists of 132 students who have a high average score, and cluster 2 shows 183 students who have a low average score in both final and mid-term exams respectively. From the analysis results, most students still have low cognitive learning outcomes in physics subject

Clustrering of BPJS National Health Insurance Participant Using DBSCAN Algorithm

In the current era of Big Data, getting data is no longer a difficult thing because they can access easily it via the internet, which is open access. A large amount of data can cause many problems in the data, such as data that deviates too far from the average (outliers). The method used to handle outlier data is DBSCAN which is density based clustering. The DBSCAN can be applied in various fields, one of which is the social sector, namely the participation of the JKN BPJS Health in West Nusa Tenggara. This study sees the distribution of BPJS Health participation groups, and to detect outliers so that objects with noise are not included in the cluster. The results of the study using the DBSCAN algorithm show that the optimal epsilon value is between 0.37 points by observing the knee of a curve. and MinPts 3, with the highest silhouette value of 0.2763. The highest JKN BPJS participants are in cluster 1 with 5 sub-districts, the second highest cluster is cluster 3 with 5 sub-districts, while the lowest cluster is cluster 2 with 93 sub-districts. The 13 sub-districts are not included in any group because they are noise data

Penerapan Naïve Bayes dalam Mengklasifikasikan Masyarakat Miskin di Desa Lepak

Desa Lepak merupakan desa yang berada di pulau Lombok Nusa Tenggara Barat dengan angka penduduk miskin cukup tinggi. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasi masyarakat di desa Lepak Kecamatan Sakra Timur Kabupaten Lombok Timur. Teknik pengumpulan data dilakukan dengan teknik studi dokumen. Teknik analisis data pada penelitian ini menggunakan metode Naïve Bayes Classifier, yang merupakan salah satu teknik pengklasifikasian dalam data mining. Berdasarkan hasil pengujian confusion matrix diperoleh klasifikasi masyarakat miskin di desa Lepak yang memang miskin adalah 148 record dari 156 record yang artinya terdapat 8 record yang error dimana ia lebih mirip dengan yang tidak miskin. Sedangkan untuk masyarakat tidak miskin terdapat 110 record dari 111 record yang memang tidak miskin dan sisanya 1 record error yang lebih mirip dengan miskin. Keakuratan data testing dalam memprediksi hasil klasifikasi yang menunjukkan masyarakat miskin dan tidak miskin dapat dilihat dari nilai acurasy yaitu sebesar 96.63% yang artinya termasuk dalam kategori good. Berdasarkan penelitian ini menunjukkan bahwa klasifikasi kelas untuk masyarakat desa Lepak adalah kelas dengan masyarakat miskin