Prediksi Komoditas Pangan Pada Masa Pandemi Dengan Metode Forecasting dan Moving Average

Proses mencari pola atau informasi yang berguna pada kumpulan data dengan menerapkan metode tertentu di dalamnya. Untuk memprediksi suatu harga dikemudian hari dalam penelitian ini penulis melakukan pengolahan data pada komoditas pangan yang di dalamnya terdiri dari beberapa variable. Prediksi tersebut tentunya dapat memberikan suatu informasi yang komperhensif kepada seseorang yang membutuhkan informasi mengenai harga dikemudian harinya. Dalam masa pandemi seperti sekarang ini komoditas pangan sudah menjadi kebutuhan pokok yang memang harus dipenuhi, dengan ketersediaan histori data yang diporelah dapat di olah menggunakan beberapa metode, antara lain metode forecasting dan metode moving average, serta menggunakan beberapa literatur terkait yang mengacu pada penelitian-penelitian sebelumnya. Pada penelitian ini untuk pengambilan data didapat dari sumber portal web yang sangat komperhensif dan selalu memberikan data dari hari ke harinya. Dengan menerapkan pendekatan dengan kedua metode tersebut dari sebuah history data yang sudah ada, maka akan di dapatkan sebuah nilai, dimana nilai tersebut dapat menjadi prediksi untuk kedepannya. Nilai tersebut berupa harga dari setiap variable komoditas pangan. Hasil dari kedua metode ini mempu memberikan prediksi harga di setiap komoditas pangan, hal tersebut tentunya akan diperlukan oleh masyarakat umum terlebih lagi sebagai salah satu bentuk strategi guna menjaga kestabilan dan memantau perkembangan harga pangan.

Analisis Cluster Penyakit Malaria Provinsi Papua Menggunakan Metode Single Linkage Dan K-Means

Malaria adalah penyakit yang disebabkan oleh parasite bernama Plasmodium. Tercatat keseluruhan kasus malaria yang terjadi di Indonesia pada tahun 2019 adalah sebanyak 250.644 kasus. Dan kasus malaria tertinggi terjadi di provinsi Papua, yaitu sebesar 86% atau sebanyak 216.380 kasus. Di Provinsi Papua, penyakit malaria dialami oleh semua usia dan bulan-bulan terjadi peningkatan pasien penderita malaria juga sangat bervariasi. Hal ini mengakibatkan dinas Kesehatan mengalami kesulitan dalam mengelompokan jenis malaria berdasarkan usia pasien dan bulan-bulan kejadian. Sebenarnya sudah ada penelitian yang menjelaskan pengelompokan jenis-jenis malaria, namun belum dijelaskan secara terperinci masing-masing kelompok malaria seperti Malaria Tropika, Malaria Tertiana, Malaria Quartana, Malaria Ovale. Tujuan dari penelitian ini adalah, melakukan analisis cluster terhadap beberapa jenis malaria, usia dan bulan kejadian. Metode cluster yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode Single Linkage dan K-Means. Selanjutnya kedua metode akan di evalusi menggunakan standar deviasi. Metode terbaik yang dapat digunakan untuk analisis cluster adalah metode yang memiliki nilai standar deviasi lebih kecil. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yang diperoleh dari Dinas Kesehatan Provinsi Papua. Hasil penelitian menunjukan bahwa, metode Single Linkage lebih akurat dibandingkan dengan K-Means. Dimana dari 50 pasien terdapat 47 pasien lebih dominan terkena penyakit malaria tertiana yaitu pada rentang usia remaja dan dewasa pada bulan juni. Sehingga diharapkan pemerintah Provinsi Papua dapat memberikan sosialisasi kepada masyarakat, khususnya mereka yang pada rentang usia remaja dan dewasa. Karena hampir 94% penyakit malaria tertiana di derita oleh mereka yang berusia remaja dan dewasa.

Rancang Bangun Aplikasi Monitoring Anak Penyandang Autism Spectrum Disorder (ASD) berbasis Website

Model pendidikan anak autisme terbagi menjadi dua, layanan pendidikan awal yang terdiri dari program terapi intervensi dan program terapi penunjang dan layanan pendidikan lanjutan yang terdiri dari kelas transisi dan program pendidikan inklusi. Dari hasil survey yang didapat, orang tua mengalami kesulitan memahami perkembangan anak autisme secara terperinci dan signifikan. Pengajar juga mengalami kesulitan dalam memonitoring kegiatan bina diri anak autisme di rumah bersama orang tua dikarenakan anak autisme masih memerlukan perhatian khusus dari kedua belah pihak. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk merancang dan membangun sebuah aplikasi berbasis website guna mendukung proses monitoring perkembangan anak-anak penyandang ASD. Model waterfall digunakan pada penelitian ini untuk membantu dalam mengembangkan aplikasi. Dimulai dari analisis kebutuhan, desain dan perancangan, implementasi program hingga pengujian. Berdasarkan hasil uji materi dan bahan ajar, aplikasi mendapatkan presentase kelayakan sebesar 80.79% yang menandakan bahwa aplikasi layak untuk dikembangkan dan diimplementasikan.

Penerapan Aplikasi Berbasis Web Untuk Monitoring Pengobatan Pasien Gangguan Jiwa Pada UPT Puskesmas Pasar Usang

Monitoring pengobatan pasien gangguan jiwa adalah pemantauan yang dilakukan oleh pemegang program kesehatan jiwa terhadap pelaksanaan prosedur pengobatan yang dilakukan oleh pasiennya. Selama ini proses pelaksanaan kegiatan monitoring pengobatan pasien gangguan jiwa pada Unit Pelaksana Teknis (UPT) Puskesmas Pasar Usang, Dinas Kesehatan Kabupaten Padang Pariaman belum berjalan dengan baik karena faktor pengelolaan data pasien yang masih dilakukan secara manual. Hal ini menyebabkan penanggung jawab program kesehatan jiwa kesulitan dalam mencari data pasien gangguan jiwa dan tidak memperoleh informasi tentang jadwal kunjungan berobat pasiennya. Selain itu susahnya mengetahui pasien-pasien yang tidak melakukan proses pengobatan secara teratur ke puskesmas (pasien home visit). Sehingga dapat mengakibatkan semakin tingginya tingkat kekambuhan penyakit pasien gangguan jiwa pada UPT Puskesmas Pasar Usang. Maka salah satu solusi untuk mengatasi permasalahan tersebut adalah dengan membangun dan menerapkan sebuah aplikasi untuk dapat melakukan monitoring pengobatan pasien gangguan jiwa. Metodologi penelitian yang digunakan adalah studi literatur sebagai landasan teori dari data penelitian sebelumnya, pengumpulan data berupa observasi, wawancara dan pengumpulan dokumen. Sementara itu metodologi yang digunakan untuk pengembangan aplikasi adalah Waterfall dengan tahapan requirements definitions, system and software design, implementation, dan system testing. Dengan diterapkannya Aplikasi monitoring pengobatan pasien gangguan jiwa berbasis web ini, maka proses monitoring yang berjalan di puskesmas dapat berjalan lebih baik dari sebelumnya.

Pengembangan Sistem Informasi Geografis Kebun Binatang Berbasis Progressive Web Application (PWA) dengan Metode Prototype (Studi Kasus Kebun Binatang Bandung)

Kebun binatang merupakan tempat yang memiliki peran strategis terhadap aspek konservasi satwa, sosial ekonomi masyarakat, maupun lingkungan. Kebun Binatang Bandung sebagai salah satu kebun binatang di Indonesia sudah seharusnya dapat dikelola dengan baik dengan memberikan fasilitas pelayanan yang mumpuni. Namun pada saat ini Kebun Binatang Bandung masih belum memiliki fasilitas layanan petunjuk arah, peta, dan informasi satwa yang memadai. Hal tersebut melatarbelakangi adanya penelitian pengembangan aplikasi Sistem Informasi Geografis Kebun Binatang Bandung ini. Tujuannya agar pengunjung Kebun Binatang Bandung dapat lebih mudah dan nyaman dalam menjelajahi kebun binatang, serta bisa mendapatkan informasi lebih dalam mengenai satwa yang dilihatnya. Pengembangan aplikasi menggunakan metode pengembangan perangkat lunak Prototype yang dinilai baik untuk pengembangan aplikasi berskala kecil. Metode Prototype terdiri dari lima tahap pengembangan yakni Communication, Quick Plan, Modeling Quick Design, Construction of Prototype, dan Deployment Develivery Feedback. Sementara itu, aplikasi dibuat berbasis Progressive Web Application (PWA) yang mudah diakses namun tetap memberikan fitur-fitur yang menarik layaknya aplikasi native. Hasil pengembangan aplikasi kemudian diujicobakan dengan menggunakan metode System Usability Scale (SUS) dan Retrospective Think Aloud (RTA). Dari hasil pengujian, didapat didapat nilai usabilitas sebesar 81,43 (Skor SUS) yang tergolong ke dalam kategori Acceptable. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa aplikasi ini diterima dan layak untuk digunakan.

Analisis Sentimen Twitter untuk Menilai Opini Terhadap Perusahaan Publik Menggunakan Algoritma Deep Neural Network

Dalam menaikkan kinerja serta mengevaluasi kualitas, perusahaan publik membutuhkan feedback dari masyarakat / konsumen yang bisa didapat melalui media sosial. Sebagai pengguna media sosial Twitter terbesar ketiga di dunia, tweet yang beredar di Indonesia memiliki potensi meningkatkan reputasi dan citra perusahaan. Dengan memanfaatkan algoritma Deep Neural Network (DNN), neural network yang tersusun dari layer yang jumlahnya lebih dari satu, didapati hasil analisa sentimen pada Twitter berbahasa Indonesia menjadi lebih baik dibanding dengan metode lainnya. Penelitian ini menganalisa sentimen melalui tweet dari masyarakat Indonesia terhadap sejumlah perusahaan publik dengan menggunakan DNN. Data Tweet sebanyak 5504 record didapat dengan melakukan crawling melalui Application Programming Interface (API) Twitter yang selanjutnya dilakukan preprocessing (cleansing, case folding, formalisasi, stemming, dan tokenisasi). Proses labeling dilakukan untuk 3902 record dengan memanfaatkan aplikasi Sentiment Strength Detection. Tahap pelatihan model dilakukan menggunakan algoritma DNN dengan variasi jumlah hidden layer, susunan node, dan nilai learning rate. Eksperimen dengan proporsi data training dan testing sebesar 90:10 memberikan hasil performa terbaik. Model tersusun dengan 3 hidden layer dengan susunan node tiap layer pada model tersebut yaitu 128, 256, 128 node dan menggunakan learning rate sebesar 0.005, model mampu menghasilkan nilai akurasi mencapai 88.72%.

Desain Model E-CRM Untuk Mengelola Interaksi Pelanggan Di KlikDNA Menggunakan Aplikasi Zoho Saat Covid-19

Pemanfaatan teknologi informasi dan komunikasi (TIK) terbukti mampu membuat perusahaan bersaing dalam era revolusi industri 4.0 dan bertahan ditengah pandemi COVID-19. TIK digunakan perusahaan untuk menjaga interaksi perusahaan dengan pelanggan, seperti di PT Klik DNA Mandiri (KlikDNA). Tujuan riset ini adalah untuk membuat desain model E-CRM untuk mengelola interaksi pelanggan di KlikDNA menggunakan aplikasi Zoho. Interaksi pelanggan di KlikDNA memiliki masalah terkait lamanya waktu tunggu dan waktu penanganan keluhan pelanggan. Pemodelan proses bisnis menggunakan aplikasi E-CRM, yaitu Zoho yang dihasilkan dalam riset diharapkan bisa menjadi solusi masalah interaksi perusahaan dan pelanggan di KlikDNA. Metode riset terdiri dari 4 tahapan, yaitu identifikasi masalah, pengumpulan data, analisis dan pengolahan data, dan yang terakhir adalah pemodelan E-CRM untuk KlikDNA. Aplikasi Zoho dapat mengintegrasikan media komunikasi KlikDNA dan pelanggan yang selama ini digunakan dalam satu paket agar data pelanggan dan keluhannya dapat dikelola dalam satu sistem terintegrasi. Pemodelan dilakukan dengan memanfaatkan fitur-fitur yang tersedia yaitu portal pengguna,live chat,ticket, didalam aplikasi Zoho. Hasil riset ini adalah terciptanya desain proses bisnis interaksi pelanggan yang dirancang berdasarkan proses bisnis yang ada di KlikDNA dengan menggunakan aplikasi Zoho yang sudah diatur untuk terintegrasi dengan website KlikDNA.

Implementasi Sistem Automasi Berbasis Web pada Proses Check-In dan Check-Out Asrama Universitas Andalas

Asrama Universitas Andalas merupakan salah satu fasilitas tempat tinggal yangberada lingkungan kampus Limau Manis, Padang. Saat ini memiliki 6 asrama yang masing-masing terbagi atas 4 asrama putri dan 2 asrama putra. Setiap tahun akademik baru, pengelola asrama harus melayani proses pengelolaan check-in dan check-out mahasiswa yang terdiri dari verifikasi dokumen masih dilakukan secara langsung untuk setiap calon penghuni. Proses ini dijadwalkan berlangsung selama 5-7 hari kerja. Perbaikan proses bisnis dengan melakukan automasi di beberapa proses yang berlangsung akan mempersingkat waktu pelaksanaan. Aplikasi berbasis web memudahkan interaksi pengguna dengan sistem. Sebuah aplikasi sistem informasi berbasis web dikembangkan dengan menerapkan model Waterfall. 29 kebutuhan fungsional dirumuskan berdasarkan analisis proses bisnis yang berjalan dan dokumen. Pada tahap perancangan dihasilkan rancangan proses dengan use-case diagram dan use-case scenario. Rancangan struktur database dan relasinya serta rancangan antar muka juga dilakukan untuk kebutuhan aplikasi. Pada tahap implementasi digunakan bahasa pemograman PHP dengan framework Laravel dan basis data MySQL. Pengujian dilakukan dengan model Blackbox Testing dengan membandingkan data input dan data yang tersimpan di dalam basisdata. Pengujian semua fungsional dilakukan untuk memastikan semua fungsional berjalan sesuai dengan rancangan. Dari hasil pengujian didapatkan semua fungsional telah sesuai dengan kebutuhan sistem.

Analisa Prediksi Kelayakan Pemberian Kredit Pinjaman dengan Metode Random Forest

Perkembangan di Indonesia saat ini tidak terlepas dari pernanan lembaga keuangan dengan salah satunya adalah perbankan. Bank memiliki peran dalam meningkatkan pertumbuhan dan perkembangan suatu Negara [1]. Perbankan memiliki fungsi sebagai lembaga yang memiliki peran sentral dalam meningkatkan pertumbuhan ekonomi suatu Negara. Dalam melakukan analisa pemberian kredit perbankan harus memerhatikan Prinsip-prinsip pemberian kredit[3]. besar kecilnya tingkat kredit yang disalurkan oleh bank kepada pihak lain ataupun masyarakat dipengaruhi oleh beberapa faktor [4]. Data dalam jumlah besar pada perbankan khususya perkreditan tersebut dapat diolah menggunakan beberapa metode tertentu akan memberikan informasi baru yang dapat mendukung dan membantu perbankan mengambil keputusan atau kebjakan, salah satu kebijakannya adalah dapat memprediksi kelayakan kredit pinjaman secara dini untuk mengetahui nasabah yang layak atau tidak layak, atau menggunakan salah satu teknik melakukan prediksi yang dapat digunakan adalah dengan teknik penggalian data atau data mining menggunakan algoritma random forest. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui penerapan metode klasifikasi dengan algoritma random forest serta menganalisis hasil terbaik dari algoritma random forest pada setiap kreditur. Variable yang dianalisis adalah V1 sampai dengan V20 dilakukan menggunakan perangkat lunak R. Tahapan metode penelitian menggunakan CRIPS-DM. untuk tahap pelatihan menggunakan 70% data dan Pengujian menggunakan 30% data secara acak dari 1000 data. Hasil performa dari algoritma random forest tersebut yaitu memiliki tingkat akurasi sebesar 0,77 atau 77% sehingga termasuk pada kategori klasifikasi fair model.

Perencanaan Pengembangan Smart City: Sebuah Kajian Pustaka

Penelitian ini bertujuan untuk mendeskripsikan lebih dalam terkait dengan perencanaan pembangunan kota pintar. Penulis menggunakan metode deskriptif dengan bantuan aplikasi VosViewers dalam mencari artikel terkait dan menghasilkan 53 artikel yang berhasil disaring dari 62 artikel yang ditemukan dan menghasilkan 5 cluster didalamnya dengan 3 tema dominan. Penelitian ini menemukan bahwa perkembangan teknologi menyebabkan kebutuhan masyarakat menjadi kompleks dan beragam. Dengan demikian, smart city hadir sebagai bentuk tuntutan zaman yang diharapkan mampu memenuhi kebutuhan masyarakat dan menyediakan fasilitas publik secara lebih inovatif dan efisien. Untuk mencapai tujuannya, perencanaan pembangunan kota pintar memerlukan kerjasama antar pemangku kepentingan yaitu pemerintah, masyarakat dan pihak swasta. Dalam hal ini peran serta masyarakat sangat penting untuk menentukan keberhasilan konsep smart city. Dengan melibatkan masyarakat dalam proses perumusan dan perumusan kebijakan, pemerintah dapat benar-benar mengetahui kebutuhan masyarakat sehingga tujuan smart city dan smart governance yang telah ditetapkan dapat tepat sasaran.