PERBANDINGAN IMPUTASI DAN PARAMETER SUPPORT VECTOR REGRESSION UNTUK PERAMALAN CUACA

Curah hujan adalah informasi penting di bidang transportasi, pertanian, industri dll. Dengan mengetahui informasi curah hujan, tindakan dapat diambil secara tepat di beberapa bidang tersebut. sehingga tidak ada kerugian karena kesalahan dalam informasi curah hujan. Makalah ini bertujuan untuk menemukan metode yang sesuai dalam peramalan curah hujan yang terkait dengan metode pemrosesan data imputasi dan nilai parameter dalam Support Vector Regression (SVR). Hasil percobaan menunjukkan bahwa metode preprocessing data imputasi terbaik diperoleh untuk digunakan ke dalam SVR berdasarkan nilai Mean Squared Error (MSE) dan Mean Absolute Error (MAE). Berdasarkan hasil MSE, k-nearest neighbor adalah metode terbaik yang digunakan untuk preprocessing data imputasi. Data preprocessing menghasilkan eksperimen pada SVR Polinomial dengan parameter C 1000, toleransi 0,001, epsilon 0,01 dan iterasi tak terbatas. Di sisi lain, hasil MAE menunjukkan bahwa Artificial Neural Network (ANN) adalah metode terbaik dalam imputasi data preprocessing. ANN dengan radial basis function kernel, gamma 0,001, C 1000, toleransi 0,001 dan iterasi tanpa batas. JST diuji pada RBF SVR dengan gamma 0,001, C 1000, toleransi 0,001 dan iterasi tak terbatas

Perancangan Aplikasi Keanggotaan Yamaha Vixion Club Indonesia Regional Jateng dan DIY Berbasis Web

Sistem informasi merupakan sistem yang saling berhubungan untuk mencapai suatu tujuan yang sama dan menjadikan sebuah data informasi yang berguna serta bermanfaat bagi penerimanya. Yamaha Vixion ClubIndonesia (YVCI) Regional Jateng dan DIY dalam pendataan anggota masih menggunakan kertas, sehingga pendataan anggota belum tersimpan dengan baik. Pada penelitian ini akan dibangun suatu aplikasi keanggotaan berbasis website, untuk membantu kepengurusan Regional dalam mengelola data anggota. Tahapan pada penelitian ini menggunakan metode prototype sebagai proses pembangunan sistem dan menggunakan UML (Unified Modelling Language) sebagai bahas pemodelan sistem. Hasil dari penelitian ini untuk memberikan informasi yang berkaitan dengan data anggota, data chapter, dan agenda

Government policy analysis in health crisis conditions: COVID-19 pandemic management

This study aims to examine and analyze (1) The government's response and efforts in responding to the health crisis that occurred in Indonesia during the COVID-19 pandemic (2) The direction of government policy in tackling the health crisis during the COVID-19 pandemic and post-COVID-19 pandemic in Indonesia. This research is a qualitative descriptive study that describes the conditions and challenges, as well as the factors that influence government policies in overcoming the health crisis that occurred in Indonesia. The writing of this article uses secondary legal materials, namely books, journals, articles, and other written works from print and internet media, as well as phenomena that occur in the field related to the issues raised. The results of the study show that (1) The handling of the COVID-19 pandemic attempted by the government is considered slow in responding to the health crisis; (2) The government's policy direction is focused on the formation of policies related to breaking the chain of the spread of the Corona Virus, but the policies formed have not been able to fully accommodate the state of the health crisis