Crude Palm Oil Prediction Based on Backpropagation Neural Network Approach

Crude palm oil (CPO) production at PT. Perkebunan Nusantara (PTPN) XIII from January 2015 to January 2018 have been treated. This paper aims to predict CPO production using intelligent algorithms called Backpropagation Neural Network (BPNN). The accuracy of prediction algorithms have been measured by mean square error (MSE). The experiment showed that the best hidden layer architecture (HLA) is 5-10-11-12-13-1 with learning function (LF) of trainlm, activation function (AF) of logsig and purelin, and learning rate (LR) of 0.5. This architecture has a good accuracy with MSE of 0.0643. The results showed that this model can predict CPO production in 2019

Comparing of ARIMA and RBFNN for short-term forecasting

Based on a combination of an autoregressive integrated moving average (ARIMA) and a radial basis function neural network (RBFNN), a time-series forecasting model is proposed. The proposed model has examined using simulated time series data of tourist arrival to Indonesia recently published by BPS Indonesia. The results demonstrate that the proposed RBFNN is more competent in modelling and forecasting time series than an ARIMA model which is indicated by mean square error (MSE) values. Based on the results obtained, RBFNN model is recommended as an alternative to existing method because it has a simple structure and can produce reasonable forecasts

An audio encryption using transposition method

Encryption is a technique to secure sounds data from attackers. In this study, transposition technique that corresponds to a WAV file extension is used. The performance of the transposition technique is measured using the mean square error (MSE). In the test, the value of MSE of the original and encrypted audio files were compared; the original and decrypted audio files used the correct password is ‘SEMBILAN’ and the incorrect password is ‘DELAPAN’. The experimental results showed that the original and encrypted audio files, and the original and decrypted audio files used the correct password that has a value of MSE = 0, and with the incorrect one with a value of MSE 0.00000428 or ≠ 0. In other words, the transposition technique is able to ensure the security of audio data files

Time Series Prediction Using Radial Basis Function Neural Network

This paper presents an approach for predicting daily network traffic using artificial neural networks (ANN), namely radial basis function neural network (RBFNN) method. The data is gained from 21-24 June 2013 (192 samples series data) in ICT Unit of Mulawarman University, East Kalimantan, Indonesia. The results of measurement are using statistical analysis, e.g. sum of square error (SSE), mean of square error (MSE), mean of absolute percentage error (MAPE), and mean of absolute deviation (MAD). The results show that values are the same, with different goals that have been set are 0.001, 0.002, and 0.003, and spread 200. The smallest MSE value indicates a good method for accuracy. Therefore, the RBFNN model illustrates the proposed best model to predict daily network traffic

Active Learning berbasis Teknologi Informasi (ICT)

Penerapan pembelajaran aktif di perguruan tinggi didasarkan pada prinsip bahwa cara belajar terbaik bagi mahasiswa adalah dengan melakukan, dengan menggunakan semua inderanya dan dengan mengeksplorasi lingkungannya yang terdiri atas orang, hal, tempat dan kejadian yang terjadi dalam kehidupan nyata (pembelajaran kontekstual dan pemecahan masalah). Untuk memfasilitasi pembelajaran aktif, dosen harus menggunakan berbagai strategi yang aktif dan kontekstual, melibatkan pembelajaran bersama (cooperative learning) dan mengakomodasi perbedaan jender dan gaya belajar masing-masing mahasiswa dengan tujuan untuk memaksimalkan kemampuan pembelajar dalam memahami hal baru dan dapat menggunakan informasi baru tersebut dalam kehidupan mereka sehari-hari. Teknologi informasi, meliputi segala hal yang berkaitan dengan proses, penggunaan sebagai alat bantu, manipulasi, dan pengelolaan informasi. Sementara teknologi komunikasi merupakan segala hal yang berkaitan dengan penggunaan alat bantu untuk memproses dan mentransfer data dari perangkat yang satu ke lainnya. Pembelajaran aktif sesungguhnya adalah bagaimana membuat proses pembelajaran itu lebih berpusat kepada mahasiswa yang aktif dengan memanfaatkan teknologi informasi atau ICT Component

Pemanfaatan Open Source Software (OSS) Dilingkungan Universitas Mulawarman

Perkembangan pemanfaatan software berbasis open source telah menjadi perhatian Pemerintah Pusat, diwujudkan dengan diterbitkannya Surat Edaran dari Departemen Komunikasi dan Informasi R.I dan juga diperkuat oleh SE Kementerian Negara Pendayagunaan Aparatur Negara R.I yang menginstruksikan penggunaan software legal (non-proprietary) oleh Instansi Pemerintah Pusat dan Daerah. Tujuan baik ini adalah untuk membuat kenyamanan dan keabsahan aspek legalitas pemakainya. Tidak terlepas Universitas Mulawarman sebagai pencetak SDM juga berperan aktif dalam mensukseskan program Pemerintah ini dengan mensosialisasikan penggunaan Open Source (OS) melalui lembaga UPT. Distance Learning, divisi POSS (Pusat Pendayagunaan Open Source Software) yang diberi kepercayaan sebagai motor penggerak pemanfaatan Open Source (OS) dilingkungan Universitas Mulawarman. Tulisan ini digunakan untuk melihat perkembangan pemanfaatan Open Source Software (OSS) dilingkungan Universitas Mulawarman dalam rangka menyikapi kebijakan pemerintah pusat dan kebijakan Universitas Mulawarman itu sendiri

Memahami Penggunaan Diagram Arus Data

Diagram Arus Data atau yang sering disebut sebagai Data Flow Diagram (DFD) merupakan alat perancangan sistem yang berorientasi pada alur data dengan konsep dekomposisi dapat digunakan untuk penggambaran analisa maupun rancangan sistem yang mudah dikomunikasikan oleh profesional sistem kepada pemakai maupun pembuat program. Diagram Arus Data mempunyai empat komponen utama yaitu entitas (entities), proses (process), media penyimpanan (data storage) dan arus data (data flows). Ke empat komponen tersebut menggambarkan arus sistem agar mudah dipahami

Memahami Penggunaan UML (Unified Modelling Language)

Unified Modelling Language merupakan alat perancangan sistem yang berorientasi pada objek. Secara filosofi kemunculan UML diilhami oleh konsep yang telah ada yaitu konsep permodelan Object Oriented (OO), karena konsep ini menganalogikan sistem seperti kehidupan nyata yang didominasi oleh obyek dan digambarkan atau dinotasikan dalam simbol-simbol yang cukup spesifik maka OO memiliki proses standard dan bersifat independen. UML diagram memiliki tujuan utama untuk membantu tim pengembangan proyek berkomunikasi, mengeksplorasi potensi desain, dan memvalidasi desain arsitektur perangkat lunak atau pembuat program. Komponen atau notasi UML diturunkan dari 3 (tiga) notasi yang telah ada sebelumnya yaitu Grady Booch, OOD (Object-Oriented Design), Jim Rumbaugh, OMT (Object Modelling Technique), dan Ivar Jacobson OOSE (Object-Oriented Software Engineering). UML mempunyai tiga kategori utama yaitu struktur diagram, behaviour diagram dan interaction diagram. Dimana masing-masing kategori tersebut memiliki diagram yang menjelaskan arsitektur sistem dan saling terintegrasi

Multi-step CNN forecasting for COVID-19 multivariate time-series

The new coronavirus (COVID-19) has spread to over 200 countries, with over 36 million confirmed cases as of October 10, 2020. As a result, numerous machine learning models capable of forecasting the epidemic worldwide have been produced. This paper reviews and summarizes the most relevant machine learning forecasting models for COVID-19. The dataset is derived from the world health organization (WHO) COVID-19 dashboard, and it contains official daily counts of COVID-19 cases, fatalities, and vaccination use reported by countries, territories, and regions. We propose various convolutional neural network (CNN) based models such as CNN, single exponential smoothing CNN (S-CNN), moving average CNN (MA-CNN), smoothed moving average CNN (SMA-CNN), and moving average smoothed CNN (MAS-CNN). Here, MAPE and MSE are used to assess the suggested models. MAPE is frequently used to compare accuracy across time series with different scales. MSE, the model must strive for a total forecast equal to the entire demand. That is, optimizing MSE seeks to create a forecast that is right on average and so unbiased. The final result shows that SMA-CNN outperformed its baselines in both MAPE and MSE. The main contribution of this novel forecasting approach is a more accurate result as a base of the strategy of preventing COVID-19 spreads

Analisa Mutu Sekolah Pada Provinsi Kalimantan Timur Menggunakan Algoritma K-Means

Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan Sekolah Menengah Atas (SMA) berdasarkan Standar Mutu Pendidikan (SNP) sehingga memiliki kategori Standar Tinggi (C1), Standar Sedang (C2), dan Standar Rendah (C3) di Daerah Kutai Barat dan Kutai Kartanegara, Provinsi Kalimantan Timur. Metode analisa telah menggunakan algoritma K-Means dengan tiga metode perhitungan jarak yaitu Euclidean Distance, Manhattan Distance, dan Minkowski Distance. Berdasarkan hasil percobaan dengan Euclidean Distance dan Minkowski Distance terdapat 9 sekolah dengan perhitungan akurasi sum of square error (SSE) sebesar 42.6793 dalam kategori berstandar tinggi (C1), 48 sekolah dengan akurasi perhitungan SSE sebesar 26.6885 berkategori standar sedang (C2), dan 3 sekolah dengan akurasi perhitungan SSE sebesar 52.6727 berkategori standar rendah (C3). Hasil penelitian ini diharapkan menjadi rekomendasi dalam memberikan program kerja peningkatan mutu dan kualitas SMA oleh pihak-pihak terkait seperti Dinas Pendidikan dan Kebudayaan (Dikbud)