Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS): Publikasi Ilmiah Online Mahasiswa ITS (POMITS)
Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS): Publikasi Ilmiah Online Mahasiswa ITS (POMITS)Not a member yet
4139 research outputs found
Sort by
Membangun Pariwisata Pantai yang Berkelanjutan dan Tangguh Bencana: Strategi Mitigasi Bencana di Pantai Sine, Tulungagung
No full textPariwisata pantai menyajikan keindahan alam dan panorama laut, sehingga menarik wisatawan untuk berkunjung. Pantai Sine merupakan destinasi pariwisata pantai yang rawan terhadap bencana alam. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisa upaya pengembangan pariwisata pantai dalam mitigasi bencana, dan faktor pendukung serta faktor penghambat penerapan mitigasi pantai pada pengembangan pariwisata pantai. Metode penelitian yang digunakan adalah metode kualitatif fenomenologi dengan wawancara, observasi, dan dokumentasi sebagai teknik pengumpulan data. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Pokdarwis bertanggung jawab dalam mengelola Pantai Sine yang aman dari bencana. Dalam menanggulangi bencana alam, Pokdarwis Pantai Sine telah menerapkan mitigasi bencana, yaitu mitigasi striktural dan mitigasi non-struktural. Mitigasi struktural terdiri dari pembangunan infrastruktur mitigasi, pembuatan greenbelt, dan sistem peringatan dini. Mitigasi non-struktural mencakup sosialisasi bencana dan informasi bencana. Selain penerapan mitigasi bencana, pengembangan Pariwisata Pantai Sine juga melibatkan peran aktif masyarakat dalam bentuk bergotong-royong dalam mencegah bencana banjir, berpartisipasi dalam kegiatan penanggulangan bencana, berinisiatif dalam mencari informasi bencana, dan kesiapsiagaan dalam menghadapi bencana. Dalam upaya mengembangkan Pariwisata Pantai Sine berbasis mitigasi, terdapat faktor pendukung dan faktor penghambat. Faktor pendukung dalam penerapan mitigasi bencana di Pantai Sine, berupa upaya Pokdarwis dalam mengelola Pantai Sine yang aman bencana, dukungan Pemerintah Kabupaten Tulungagung, kesadaran dan respon aktif masyarakat Pantai Sine, dan kolaborasi dengan komunitas. Sementara itu, faktor penghambat dalam penerapan mitigasi bencana di Pantai Sine, berupa bencana alam, keterbatasan teknologi sistem peringatan dini, dan infrastruktur jalur evakuasi yang kurang memadai
Pendeteksi Situs Website Phishing Menggunakan Metode Stochastic Gradient Boosting
Full text linkPerkembangan teknologi jaringan dan komunikasi global yang pesat telah mengalihkan banyak aktivitas kehidup-an sehari-hari ke dunia maya. Namun, infrastruktur internet yang terbuka dan anonim membuka peluang bagi serangan cyber serius, terutama melalui phishing, yang melibatkan pem-buatan situs web palsu untuk mencuri informasi sensitif. Pene-litian ini mengusulkan sistem pendeteksi situs phishing menggu-nakan metode Stochastic Gradient Boosting (SGB), yang terbuk-ti efektif dalam klasifikasi dan prediksi. Sistem ini menganalisis struktur URL sebagai ciri utama dalam mendeteksi phishing. Melalui tahapan preprocessing data, implementasi model, dan pengujian dalam empat skenario, evaluasi menunjukkan bahwa SGB mampu mengklasifikasikan dengan sangat baik, dengan nilai rata-rata metrik evaluasi di atas 96%. Skenario tebraik de-ngan pembagian data 90%:10% tanpa feature selection meng-hasilkan accuracy 97%, precision 96,8%, recall 97,2%, dan F1-score 97%. Hasil ini menujukkan bahwa SGB sangat andal da-lam mengidentifikasi URL phishing, jarang membuat kesala-han, dan memiliki keseimbangan yang baik antara precision dan recall. Selain itu, metode SGB terbukti mampu mendeteksi situs phishing dengan performa sangat baik dalam kondisi data yang kompleks dan penggunaan parameter yang tepat, efektif melin-dungi pengguna dari kerugian finansial dan risiko keamanan
Pemodelan Indeks Pembangunan Manusia Pulau Kalimantan Menggunakan Geographically Weighted Log-Normal Regression
Full text linkPulau Kalimantan sebagai pulau terluas di Indonesia, ternyata memiliki IPM yang lebih rendah di tiga dari lima provinsinya dibandingkan dengan IPM Provinsi DKI Jakarta. Ketiga provinsi tersebut diantaranya adalah Provinsi Kalimantan Barat, Kalimantan Tengah dan Kalimantan Selatan. Penelitian ini akan dilakukan dengan memodelkan faktor-faktor yang signifikan terhadap IPM kabupaten/kota ketiga provinsi dengan menggunakan Geographically Weighted Log-Normal Regression (GWLNR). Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui persebaran spasial setiap variabel yang terlibat pada penelitian dan faktor-faktor yang memengaruhi IPM ketiga provinsi menggunakan GWLNR. Data yang digunakan adalah variabel-variabel penelitian tahun 2022 dari setiap kabupaten/kota ketiga provinsi, yaitu persentase penduduk dengan keluhan kesehatan (X_1), rasio sarana kesehatan-penduduk (X_2), rasio sekolah-siswa (X_3), persentase penduduk miskin (X_4), dan Tingkat Pengangguran Terbuka (X_5). Pengujian Breusch-Pagan menunjukkan terjadinya heterogenitas spasial pada data penelitian. Pemodelan IPM pada tingkat kabupaten/kota ketiga provinsi pada tahun 2022 menggunakan GWLNR dengan fungsi pembobot Adaptive Bisquare Kernel merupakan model terbaik karena memiliki AICc dan MSE terkecil dari seluruh model. Model tersebut menghasilkan 41 model regresi yang berbeda sehingga variabel prediktor yang berpengaruh signifikan setiap kabupaten/kota tidak seragam. Model ini membentuk tujuh kelompok kabupaten/kota berdasarkan kesamaan variabel prediktor yang berpengaruh signifikan terhadap IPM dan tanda estimasi koefisien regresi. Kelompok 1 merupakan kelompok kabupaten/kota dengan X_1, X_3 dan X_4 yang berpengaruh signifikan terhadap IPM, kelompok 2 dengan X_3 dan X_4, kelompok 3 dengan X_2, kelompok 4 dengan X_3, kelompok 5 dengan X_4, kelompok 6 dengan X_5 dan kelompok 7 tanpa variabel prediktor yang berpengaruh signifikan terhadap IPM
Analisis Kapabilitas Proses Produksi Automotive Safety Belt di PT Koko Metal International
Full text linkTercatat dalam laporan statistik Indonesia 2023 yang dirilis oleh Badan Pusat Statistik, selama periode 2012 hingga 2022 jumlah mobil penumpang di Indonesia bertambah seba-nyak 65%. PT. Koko Metal International merupakan salah satu perusahaan manufaktur yang dapat memproduksi komponen otomotif. Salah satu komponen otomotif yang konstan dipro-duksi perusahaan di setiap bulannya adalah automotive safety belt model upper stay CTR BGK120547D. Perusahaan meng-identifikasi kualitas produk dengan cara visual, yaitu cacat dan tidak cacat. Belum pernah dilakukan analisis kapabilitas proses secara mendalam. Untuk mengontrol dan mengetahui kualitas proses produksi dapat dianalisis menggunakan peta kendali p. Untuk mengetahui faktor-faktor yang menyebabkan ketidak-sesuaian hasil produk dapat dianalisis menggunakan diagram sebab akibat. Data fase 1 adalah data jumlah produk cacat sela-ma periode bulan Januari hingga Desember 2021. Sedangkan data fase 2 adalah data di bulan Januari hingga Desember 2022. Proses dikatakan kapabel jika proses terkendali secara statistik dan memiliki indeks kapabilitas proses (P ̂_pk^(% )) lebih dari satu. Proses produksi yang kapabel pada fase 1 adalah proses potong, piercing, pukul, bending 1, dan bending 2 dengan P ̂_pk^(% ) secara ber-urutan adalah 1,01; 1,05; 1,02; 1,07; dan 1,05. Pada fase 2, proses yang kapabel adalah proses potong, pukul, dan bending 2 dengan P ̂_pk^(% ) secara berurutan adalah 1,02; 1,01; dan 1,01 . Se-dangkan, proses yang belum kapabel adalah proses welding pada fase 1 dengan P ̂_pk^(% ) 0,99; serta proses piercing, bending 1, dan welding pada fase 2 dengan P ̂_pk^(% ) ketiga proses tersebut ada-lah 0,99. Faktor penyebab kecacatan produk adalah faktor ling-kungan, metode, material, manusia, dan mesin. Namun, penye-bab utama dari kecacatan produk adalah faktor manusia. Ope-rator kurang teliti dan kurang menjaga kebersihan saat meng-operasikan mesin
Analisis Perbandingan Metode Decision Tree, Naïve Bayes, dan Radial Basis Function Neural Network pada Klasifikasi Tinggi Muka Air Laut Marina Ancol
Full text linkSecara geografis, Indonesia merupakan negara kepulauan dengan luas lautan yang mencapai dua per tiga dibandingkan dengan luas daratannya. Berdasarkan hal tersebut, salah satu potensi yang dapat dikembangkan pada bidang perekonomian Indonesia adalah wisata bahari. Pantai Marina Ancol merupakan salah satu kawasan wisata bahari yang terletak di wilayah Jakarta Utara. Untuk menciptakan rasa keamanan dan kenyamanan bagi para wisatawan Pantai Marina Ancol, analisis klasifikasi tinggi muka air laut perlu dilakukan sebagai upaya antisipasi terhadap terjadinya bencana banjir rob yang merupakan peristiwa penggenangan daratan akibat terjadinya kenaikan permukaan air laut. Pada penelitian ini akan dilakukan analisis klasifikasi tinggi muka air laut Marina Ancol menggunakan metode Decision Tree, Naïve Bayes, dan Radial Basis Function Neural Network untuk mengetahui metode terbaik yang dapat digunakan dalam mengklasifikasikan tinggi muka air ke dalam empat kategori level air yaitu Siaga 1, Siaga 2, Siaga 3, dan Siaga 4 berdasarkan accuracy score dan false negative rate. Dalam memprediksikan kategori level air laut Marina Ancol, model yang didapat dengan metode Decision Tree menghasilkan nilai akurasi sebesar 85,19%, nilai false negative rate Siaga 1 sebesar 16,67%, dan nilai false negative rate Siaga 2 sebesar 12,24%. Dengan menggunakan metode Naïve Bayes, nilai akurasi yang dihasilkan dari model adalah sebesar 73,37%, nilai false negative rate Siaga 1 sebesar 16,67%, dan nilai false negative rate Siaga 2 sebesar 24,27%. Arsitektur model Radial Basis Function Neural Network yang terbaik adalah model dengan jumlah input layer sebanyak tiga, hidden neuron sebanyak lima belas, dan output neuron sebanyak empat. Nilai akurasi model RBFNN (3-15-4) menunjukkan nilai sebesar 86,64% nilai false negative rate Siaga 1 sebesar 100%, dan nilai false negative rate Siaga 2 sebesar 14,73%. Berdasarkan hasil tersebut, Decision Tree merupakan metode yang menghasilkan model lebih baik dibandingkan Radial Basis Function Neural Network dan Naïve Bayes dalam melakukan prediksi kategori level air
Pengukuran Estimasi Value at Risk Menggunakan Metode Monte Carlo Simulation dan Pendekatan ARIMA GARCH pada Saham Bluechip dan Smallcap
Full text linkMelakukan investasi pada saham mempunyai risiko yang cukup tinggi sehingga seorang investor harus melakukan perhitungan terhadap besarnya risiko berinvestasi pada sebuah saham serta mengukurnya. Value at Risk digunakan sebagai sebuah alat untuk mengukur risiko. Investor dapat menilai potensi keuntungan dan kerugian berdasarkan return saham. Namun, data return yang digunakan biasanya tidak berdistribusi normal, sehingga pendekatan mean dan varian untuk menghitung Value at Risk tidak dapat digunakan. Oleh karena itu, digunakan metode Monte Carlo Simulation yang dapat memberikan hasil return bangkitan simulasi yang memiliki distribusi normal. Selain itu, nilai saham mempunyai sifat stokastik dan bervolatilitas tinggi sehingga dilakukan estimasi Value at Risk menggunakan metode ARIMA-GARCH. Kemudian, untuk menguji validitas dari model pada Value at Risk ini, kita harus melakukan sebuah uji yang dinamakan uji backtesting. Uji backtesting yang digunakan yaitu Kupiec test. Pada penelitian ini, digunakan data saham perusahaan blue chip yaitu PT. MAP Aktif Adiperkasa Tbk. (MAPA) dan data saham perusahaan small cap yaitu PT. Indofood CBP Sukses Makmur Tbk. (ICBP.JK). Data yang digunakan memiliki periode 2 maret 2020 hingga 30 maret 2023 sebanyak 754 data. Pada estimasi value at risk menggunakan metode monte carlo simulation menggunakan Kupiec Test dikatakan valid dan sudah dapat dikatakan bahwa hasil estimasi Value at Risk dapat menggambarkan data aktual. Sedangkan pada estimasi value at risk menggunakan metode ARIMA GARCH menggunakan Kupiec Test dikatakan tidak valid dan belum dapat dikatakan bahwa hasil estimasi Value at Risk dapat menggambarkan data aktual
Pemodelan Tingkat Pengangguran Terbuka di Pulau Jawa dengan Metode Regresi Data Panel Dinamis Pendekatan Generalized Method Of Moment Blundell-Bond
Full text linkPenelitian ini bertujuan untuk melakukan pemodelan terhadap faktor-faktor yang memengaruhi tingkat Penganggur-an Terbuka (TPT) di Pulau Jawa dalam rentang tahun 2015 hingga 2019. Penelitian mengenai TPT ini mengadopsi pende-katan regresi data panel dinamis dengan metode estimasi parameter Generalized Method of Moments (GMM) Blundell-Bond. Penggunaan data panel diarahkan untuk menangkap sifat dinamis dari variabel ekonomi, demografi, dan pendidikan yang memengaruhi TPT. Metode GMM diterapkan untuk mengatasi masalah estimasi parameter yang mungkin bias dan tidak konsisten di mana sering terjadi pada estimasi parameter dengan metode OLS. Pendekatan sistem GMM Blundell-Bond dipilih karena lebih efisien daripada Arellano-Bond dalam mengatasi bias dan ketidaktepatan estimasi pada sampel beru-kuran kecil. Data menunjukkan penurunan TPT secara keselu-ruhan dari tahun ke tahun, meskipun terjadi kenaikan pada tahun 2017. Model regresi data panel dinamis menunjukkan koefisien determinasi (R²) sebesar 98,25% dengan variabel yang signifikan dalam model meliputi TPT tahun sebelumnya (posi-tif), tingkat partisipasi angkatan kerja (negatif), persentase pekerja sektor pertanian (negatif), persentase pekerja sektor industri pengolahan (positif), dan upah minimum provinsi (negatif). Hasil ini menunjukkan bahwa TPT dipengaruhi oleh faktor-faktor seperti partisipasi angkatan kerja, sektor peker-jaan, dan upah minimum provinsi
Pengembangan Permainan untuk Sarana Belajar sebagai Terapi Motorik Halus pada Anak Penyandang Autism (ASD) dengan Menggunakan Kayu Olahan
Full text linkAutism (ASD) adalah gangguan perkembangan yang meliputi sistem motorik, interaksi sosial, gangguan pada komunikasi dan keterbatasan minat serta kemampuan imajinasi pada anak. Perkembangan motorik yang terlambat pada anak dapat mempengaruhi kualitas dari pembelajaran dan kegiatan sehari-hari yang membuat anak mengalami gangguan dalam menerima, memproses, menganalisis atau untuk menyimpan informasi. Salah satu cara untuk dapat meningkatkan perkembangan dari keterlambatan motorik halus dengan melakukan terapi. Terapi yang dapat digunakan untuk menunjang perkembangan motorik halus adalah terapi okupasi dengan tujuan untuk membantu mencari cara agar anak-anak yang memiliki gangguan pada perkembangan motorik halus mampu memperbaiki kekuatan, koordinasi, dan keterampilannya. Tujuan dari perancanganyan ini adalah menghasilkan mainan edukatif yang dapat menunjang perkembangan keterampilan tersebut dengan menyesesuaikan dari kebutuhan anak penyandang autism (ASD). Dengan mengumpulkan data dari interview, shadowing, kuisioner dan usability tes pada terapis, pembimbing atau orang tua untuk mengoptimalkan kebutuhan dari perancangan mainan edukatif. Hasil dari penelitian ini berupa produk 1 set mainan edukasi dengan 4 macam keterampilan, diantaranya lacing toy, tracing, menusuk gambar dan puzzle grip. Keutamaan pada keterampilan lacing toys yang memiliki fitur sensor elektronika penghasil suara pada kegiatan meronce sebagai koordinasi mata dan tangan pada anak penyandang autism (ASD)
Karakterisrik Kemiskinan di Provinsi Kepulauan Riau
Full text linkStudi ini bertujuan untuk menganalisis Karakteristik Kemiskinan di Provinsi Kepulauan Riau. menggunakan metode deskriptif kuantitatif dengan menggunakan data Badan Pusat Statistik (BPS). Meskipun persentase penduduk miskin di Provinsi Kepulauan Riau termasuk paling rendah di Indonesia, namun provinsi ini cenderung rentan terhadap kemiskinan, yang dicerminkan oleh tren fluktuatif jumlah kemiskinan selama periode 2011-2022. Hal menarik dicermati dalam konteks karakteristik kemiskinan berdasarkan statistik deskriptif. Penduduk miskin di Kepulauan Riau cenderung didominasi oleh mereka yang berpendidikan rendah, berstatus tidak bekerja (menganggur), memiliki banyak anak, dan tinggal di perkotaan. Untuk mengatasi masalah kemiskinan di Provinsi Kepulauan Riau, perlu dilakukan upaya untuk meningkatkan akses pendidikan, menciptakan lapangan kerja, mengalakkan kembali program KB, dan memberikan bantuan kepada keluarga miskin guna menekan risiko sosial
Analisis Faktor-Faktor yang Diduga Berpengaruh Terhadap Kasus Balita Stunting di Jawa Timur Menggunakan Regresi Logistik Biner
Full text linkStunting adalah kondisi di mana pertumbuhan balita tidak optimal akibat kekurangan gizi sejak di dalam kandung-an. Stunting dapat memiliki konsekuensi negatif jangka pan-jang terhadap kesehatan, pendidikan, dan produktivitas eko-nomi balita. Tujuan dari penelitian ini adalah mendeskripsi-kan karakteristik balita stunting di Jawa Timur, mengidenti-fikasi faktor-faktor yang berpengaruh terhadap kasus stunting di Provinsi Jawa Timur serta memodelkan hubungan antara kasus stunting dan faktor-faktor yang diduga mempengaruhi stunting di Provinsi Jawa Timur. Penelitian ini menggunakan regresi logistik biner dengan pendekatan Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) digunakan untuk mengana-lisis karakteristik Kasus Balita Stunting. Data yang digunakan berasal dari Survei Status Gizi Indonesia (SSGI) Tahun 2022, dengan balita normal persentase sebanyak 87% atau 8.354 balita sedangkan balita stunting memiliki persentase sebesar 13% atau 1.259 balita. Dengan Variabel prediktor adalah jenis kelamin, Pemberian ASI eksklusif, Imunisasi Dasar Lengkap, Imunisasi dasar lengkap, Pemberian Obat Cacing, Berat Ba-dan Bayi Lahir, Tinggi Badan Bayi Lahir, Ibu Hamil Men-dapatkan PMT (Pemberian Makanan Tambahan), Ibu Hamil Mendapatkan TTD (Tablet Tambah Darah). Hasil Penelitian ini menunjukkan bahwa seluruh variabel prediktor merupa-kan faktor-faktor yang mempengaruhi stunting. Model regresi Logistik yang terbaik dari status balita stunting di Provinsi Jawa timur Tahun 2022 memiliki ketepatan klasifikasi setelah dilakukan penanganan data imbalanced sebesar 66,7%