Implementasi Data Mining Dalam Menentukan Strategi Promosi Program KB Menggunakan Algoritma K-Means Clustering

Strategi promosi program KB yang dilakukan oleh pihak Badan Kependudukan dan Keluarga Berencana Nasional (BKKBN) melalui Balai Penyuluhan Program Keluarga Berencana (BPPKB) masih menyamaratakan seluruh daerah tanpa melihat keberhasilan program KB. Dibutuhkan analisis data agar strategi yang dilakukan bisa tepat sasaran. Data yang akan dianalisis merupakan data rekapitulasi kependudukan yang ada pada BPPKB. Untuk menganalisis data tersebut dibutuhkan metode atau teknik analisis data yang tepat yaitu dengan analisis data mining menggunakan algortima k-means clustering. Dengan cara melihat pola keterkaitan antar data yang digunakan sebagai penentu keberhasilan program KB, pihak BPPKB dapat dengan mudah dalam menentukan strategi promosi program KB hanya melihat pola data dari masing-masing klaster. Data penelitian diambil dari BPPKB Kecamatan Gading untuk data peserta KB aktif tahun 2019-2021, yang mencakup data dari 19 Desa di wilayah Kecamatan Gading Kabupaten Probolinggo. Dari hasil penelitian yang telah dilakukan didapatkan kesimpulan bahwa strategi promosi terbaik bagi calon peserta KB baru agar tepat sasaran adalah dengan mengirim tim admisi BPPKB yang sesuai dengan program KB yang paling banyak diminati dan melakukan promosi berdasarkan wilayah peserta KB baru dengan melakukan penyelarasan menggunakan promotion mix

Prediksi Pemesanan Produk Untuk Membangun Permintaan Pasar Dengan Menggunakan Neuro Fuzzy

Keuntungan terbesar berasal dari penjualan terbesar. Jika jumlah produk yang ditawarkan oleh perusahaan lebih sedikit dari jumlah permintaan, maka perusahaan kehilangan kesempatan untuk memperoleh keuntungan yang maksimal, begitu pula sebaliknya. Oleh karena itu, merencanakan jumlah pembelian produk untuk gudang sangatlah penting. Untuk untuk memenuhi permintaan pasar secara tepat dan dalam jumlah yang tepat. Faktor-faktor yang perlu dipertimbangkan saat menentukan harga pembelian, persediaan dan volume penjualan. Survei ini dilakukan dengan menggunakan metode fuzzy Neoro. Hasil penerapan metode fuzzy Neoro terbukti dapat membantu perusahaan dalam mengambil keputusan untuk menentukan pembelian produk sehingga persediaan memenuhi permintaan pasar

Implementasi Algoritma Convolutional Neural Networks (CNN) Untuk Klasifikasi Batik

Batik adalah salah satu budaya khas Indonesia dan sudah diakui sebagai warisan budaya Internasional oleh UNESCO (The United Nations Educational, Scientific and Cultural Organization) pada tanggal 2 Oktober 2009. Batik telah menjadi warisan budaya turun temurun di seluruh Indonesia khususnya di daerah Jawa. Saat ini ada ratusan motif kain batik dari seluruh penjuru Indonesia. Banyaknya pola batik di Indonesia mengakibatkan sulitnya masyarakat mengidentifikasi motif pada batik.  penelitian ini dapat mempermudah pengenalan pola batik. Salah satu teknologi kecerdasan buatan dengan sebutan artificial intelligence (AI) adalah pembelajaran mesin dengan menggunakan metode computer vision Salah satu model pembelajaran mesin tersebut adalah jaringan syaraf tiruan (JST) dengan menggunakan banyak lapisan, sehingga dengan adanya model tersebut maka dapat lebih baik lagi performa komputasi dengan menggunakan teknik Deep Learning. Metode yang digunakan adalah Convolutional Neural Networks (CNN) dengan melakukan klasifikasi gambar pada batik berbasis komputer dengan memanfaatkan kecerdasan buatan (artificial intelligence). Hasil dari penelitian yang telah dilakukan pada pengujian terhadap 200 dataset dan 20 label diperoleh nilai akurasi yang tertinggi adalah “Batik Megamendung dan Batik Celup” dengan nilai akurasi 80% dan 60%, hasil accuracy yang diperoleh dari proses pelatihan model dari 200 epoch yang tertinggi adalah 90%

DOMPET SANTRI DI PONDOK PESANTREN RIYADLUS SHOLIHIN BERBASIS MOBILE

Pesantren Riyadlus Sholihin adalah institusi pendidikan agama berbasiskan pondok maupun non-pondok yang mengatur segala hal yang berkaitan dengan penyelenggaraan pendidikan keagamaan dan keuangan santri. Pada saat ini proses penyimpanan data keuangan santri masih berupa lembaran kertas sehingga pada saat pencarian data santri atau berkas-berkas masih membutuhkan waktu yang lama, karena masih harus membuka dan mencari satu persatu domumen atau data-data yang ada juga seringnya terjadi kehilangan atau kesalahan penghitungan dari petugas.. Pada saat ini orang tua juga tidak bisa mengontrol rekapitulasi keuangan putranya sehingga masih harus bertanya kepada petugas setiap kali menyetor uangnya ke pondok juga terdapat masalah ketika uang putranya habis terkadang orang tua lupa untuk mengirim putranya. Penelitian ini menggunakan metode Waterfall atau metode yang dalam pengerjaannya berurutan atau prosedural. Adapun sumber data yang digunakan adalah data – data wawancara dan observasi.Berdasarkan analisa data yang dilakukan, bahwa telah dihasilkannya aplikasi dompet santri di Pondok Pesantren Riyadlus Sholihin berbasis mobile, sehingga proses sehingga proses pencatatan dan pelaporan keuangan kepada wali santri bisa terwujud. Kesimpulan dari penelitian ini adalah  aplikasi dompet santri yang dirancang dengan menggunakan bahasa pemrograman Android pada software Android Studio ini dapat memberikan informasi kepada wali santri mengenai keuangan putranya. Berdasarkan hasil pengujian dan perhitungan  disimpulkan bahwa persentase yang diperoleh berjumlah 80,62% yaitu adalah sangat baik

Pencegahan Dampak Bencana Dengan Mitigasi Melalui Pemetaan Kebencanaan Berbasis GIS

The topography of Probolinggo Regency is located on a slope mountains stretching from West to East, namely Mount Semeru, Mount Argopuro, Mount Bromo and Mount Lamongan. Probolinggo Regency is located at an altitude of 0- 2500 m above sea level, so that the land in Probolinggo Regency is land volcanic which contains many minerals that come from volcanic explosions in the form of sand, stone and mud mixed with clay which has fertility levels high. The highest rainfall is in January and February, rainfall is 1,797.82 mm2, 89 rainy days, 169,616.65 ha outside the mainland area. Meanwhile, Social Services do not have UPT PSTW, health services include 6 hospitals, 33 health centers, 1320 Posyandu, 87 supporting health centers, 1 unit that handles Disasters and 6 universities. This research uses the Waterfall method, produces a GIS-based disaster mitigation mapping application, this application provides information to the Regional Disaster Management Agency (BPBD) of Probolinggo Regency on the location of the map of the area that is included in the red zone that is at risk of disaster.Kabupaten Probolinggo merupakan salah satu bagian dari Propinsi Jawa Timur yang terletak diantara 1120 50’ - 1130 30’ Bujur Timur dan 70 40’ – 80 10’ Lintang Selatan dengan batas-batas wilayah : utara selat madura, timur Kabupaten Situbondo, selatan Kabupaten Lumajang dan Jember dan barat Kabupaten Pasuruan. Topografi Kabupaten Probolinggo terletak di lereng gunung-gunung yang membujur dari Barat ke Timur, yaitu Gunung Semeru, Gunung Argopuro, Gunung Bromo dan Gunung Lamongan. Kabupaten Probolinggo terletak pada ketinggian 0- 2500 m diatas permukaan laut, sehingga tanah di Kabupaten Probolinggo berupa tanah vulkanis yang banyak mengandung mineral yang berasal dari ledakan gunung berapi yang berupa pasir, batu dan lumpur bercampur dengan tanah liat yang memiliki tingkat kesuburan tinggi. Curah hujan tertinggi pada bulan Januari dan Februari, curah hujan 1.797,82 mm2, 89 hari hujan,169.616,65 ha luar wilayah daratan. Sedangkan Pelayanan Sosial Tidak memiliki UPT PSTW, pelayanan kesehatan meliputi 6 Rumah Sakit, 33 Puskesmas, 1320 Posyandu, 87 Puskesmas Pembantu, 1 Unit yang menangangi Kebencanaan dan 6 Perguruan Tinggi. Penelitian ini menggunakan metode Waterfall, menghasilkan aplikasi pemetaan mitigasi bencana berbasis GIS, aplikasi ini memberikan informasi kepada Badan Penangggulangan Bencana Daerah (BPBD) Kabupaten Probolinggo terhadap letak peta daerah yang masuk ke daerah zona merah yang beresiko bencana eresiko bencana   Kata kunci : Pencegahan, Mitigasi, Pemetaan, Kebencanaan, GI

Pencegahan Dampak Bencana dengan Mitigasi melalui Pemetaan Kebencanaan Berbasis GIS

The topography of Probolinggo Regency is located on a slope mountains stretching from West to East, namely Mount Semeru, Mount Argopuro, Mount Bromo and Mount Lamongan. Probolinggo Regency is located at an altitude of 0- 2500 m above sea level, so that the land in Probolinggo Regency is land volcanic which contains many minerals that come from volcanic explosions in the form of sand, stone and mud mixed with clay which has fertility levels high. The highest rainfall is in January and February, rainfall is 1,797.82 mm2, 89 rainy days, 169,616.65 ha outside the mainland area. Meanwhile, Social Services do not have UPT PSTW, health services include 6 hospitals, 33 health centers, 1320 Posyandu, 87 supporting health centers, 1 unit that handles Disasters and 6 universities. This research uses the Waterfall method, produces a GIS-based disaster mitigation mapping application, this application provides information to the Regional Disaster Management Agency (BPBD) of Probolinggo Regency on the location of the map of the area that is included in the red zone that is at risk of disaster

Analisis Analisis Dan Perancangan Sistem Kredit Point Menggunakan Metode Ooad (Study Kasus Ma Dan Mts Taklimus Shibyan)

The system for recording violation points and student achievement points at MTs and MA Taklimus Shibyan is currently not well integrated. Because the bookkeeping of violation points and achievements are in different ledgers. Credit Point calculation errors will have an impact on the score on the selection of the Student Star award candidate at every turn of the semester. With the Analysis and Design of a Student Credit Point Information System at MTs and MA Taklimus Shibyan, it is hoped that it can provide an overview of the Credit Point application that will make it easier for students to recap student Credit Points and determine student stars easily. Credit points are an installment system for recording violation points and achievement points to measure student discipline and non-discipline in facilitating school students in choosing class stars each semester. In this research, the system development method uses the OOAD (Oriented Object Analysis and Design) method. To make it easier for users to understand the designs made by researchers. So it is more efficient and easy. Based on the analysis and trials that have been carried out, it can be concluded that this research has resulted in the design of a Credit Point Information System for MA and MTs Taklimus Shibyan Students using the OOAD (Oriented Object Analysis and Design) method in accordance with the credit point rules in MA and MTs Taklimus Shibyan.  Abstrak– Sistem pencatatan poin pelanggaran serta poin prestasi siswa di MTs dan MA Taklimus Shibyan saat ini belum terintegrasi dengan baik. Dikarenakan pembukuan poin pelanggaran dan prestasi berada di buku besar yang berbeda. Kesalahan perhitungan Kredit Point akan berimbas kepada skor pada pemilihan kandidat peraih Bintang Pelajar pada setiap pergantian semester. Dengan adanya Analisa dan Perancangan  Sistem Informasi Kredit Point Siswa di MTs dan MA taklimus Shibyan diharapkan dapat memberikan gambaran tentang aplikasi Kredit Point yang akan mempermudah pihak Kesiswaan dalam merekap Kredit Point siswa dan penentuan Bintang pelajar dengan mudah. Kredit point adalah sistem pencicilan pencatatan point pelanggaran dan point prestasi untuk mengukur kedisiplinan dan tidak kedisiplinan siswa dalam mempermudah kesiswaan sekolah dalam memilih bintang pelajar kelas setiap semesternya. Pada penelitian ini metode pengembangan sistem menggunakan metode OOAD (Oriented Object Analysis and Design). Agar lebih memudahkan user untuk memahami desain yang di buat oleh peneliti. Sehingga lebih efisien dan mudah. Berdasarkan analisis dan uji coba yang telah dilakukan, penelitian ini dapat disimpulkan bahwa telah menghasilkan desain Sistem Informasi Kredit Point Siswa MA dan MTs Taklimus Shibyan menggunakan metode OOAD (Oriented Object Analysis and Design) sesuai dengan aturan kredit point di MA dan MTs Taklimus Shibyan Kata Kunci—OOAD (Oriented Object Analysis Design), Kredit Point, prototype, figma, Taklimus Shibyan