Raharja Open Journal Systems
Not a member yet
1655 research outputs found
Sort by
Comparative Analysis of Time Series Methods LSTM and ARIMA for Predicting Inventory Availability (Case Study: PT XYZ)
Get PDFProduct availability plays a crucial role in supply chain management, directly impacting all aspects of business operations, from production to distribution. This study analyzes the optimization of product availability at PT. XYZ, a frozen and chilled food trading company in Indonesia, focusing on four main commodities: beef, buffalo meat, chicken, and potatoes. Utilizing historical transaction data from 2020 to July 27, 2024, this research compares the performance of two forecasting models: ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average) and Long Short-Term Memory (LSTM), in predicting product availability The traditional ARIMA model has proven effective in time series data analysis but has limitations in capturing complex patterns and non-linear fluctuations. LSTM, as a machine learning technique, demonstrates superiority in capturing long-term temporal relationships. This study finds that the LSTM model consistently outperforms ARIMA for beef, buffalo meat, and chicken categories, although there is a slight increase in error for the potatoes category. Model performance evaluation is conducted using metrics such as Mean Absolute Error (MAE), Mean Absolute Percentage Error (MAPE), and Root Mean Squared Error (RMSE). The results indicate that the LSTM model exhibits lower errors compared to ARIMA, proving its effectiveness in predicting dynamic demand patterns. With a better understanding of product availability, the company is expected to reduce operational costs, avoid losses, and enhance customer satisfaction through more efficient supply chain management. This research provides significant insights for PT. XYZ and similar industries in implementing more accurate forecasting methodologie
Model Deteksi Penyimpangan Keuangan Medis Menggunakan Gradient Boosted Tree (GBT ) Pada Rumah Sakit ABC
No full textTujuan penelitian ini yaitu untuk mengetahui penyimpangan keuangan yang terjadi di lingkungan Rumah Sakit. Penyimpangan transaksi keuangan ini melibatkan aktivitas dokter, pembuatan resep dan apotik atau farmasi serta bagian keuangan Rumah Sakit. Setiap dokter yang mengeluarkan resep untuk pengobatan pasien, diharapkan pasien membeli obat di apotik Rumah Sakit itu sendiri sehingga transaksi keuangannya menjadi pemasukan bagi Rumah Sakit. Namun sebaliknya, hal ini bisa mempersulit mengetahui pemasukan kas yang diperoleh dari setiap dokter terkait resep yang dikeluarkan. Oleh karenanya penelitian ini dilakukan dengan membuat model untuk mengetahui penyimpangannya. Untuk mendapatkan model yang terbaik dilakukan evaluasi model terhadap algoritma Gradient Boosted Tree(GBT) dan Random Forest(RF). Hasilnya adalah AUC (Area Under the Curve) model GBT = 0.976 dan AUC model RF = 0.964 yang menunjukkan bahwa algoritma GBT pilihan terbaik untuk pemrosesan penyimpangan transaksi keuangan dataset medis di Rumah Sakit ABC. 
Pembelajaran Mesin Untuk Prediksi Harga Rumah Dengan Metode Regresi Linier Berganda
No full textPenelitian ini bertujuan untuk memprediksi harga rumah sesuai fitur yang diinginkan. Fokus penelitian membuat sebuah model pembelajaran mesin berdasarkan dataset yang tersedia, dengan memanfaatkan beberapa fitur yang dibutuhkan untuk memprediksi. Fitur pada dataset yang dijadikan variabel penelitian ini adalah lokasi rumah, jangkauan akses tol, jenis rumah serta jumlah lantai, kamar mandi, kamar tidur sebagai variabel x, dan harga jual sebagai variabel y. Metode yang digunakan adalah regresi linier berganda, dengan jumlah dataset sebanyak sepuluh ribu untuk di observasi. Setelah melalui tahapan pengolahan, kemudian data dibagi menjadi dua bagian: data untuk pelatihan dan pengujian. Penelitian ini menghasilkan Multiple R sebesar 93%, R Square sebesar 86%, Adjusted R Square sebesar 86% dengan standar error sebesar 2%, dengan intercept -0.14, menghasilkan persamaan y = 9E-05x - 0.142 dengan R² = 0.0004. Persamaan ini kemudian dilakukan uji coba terhadap data uji yang berbeda dari data latih, dan hasilnya bisa digunakan untuk memprediksi harga rumah, sehingga bisa membantu dengan cepat bagi yang berkepentingan
Credit Risk Prediction Model Using Support Vector Machine with Parameter Optimization in Banks: Model Prediksi Risiko Kredit Menggunakan Support Vector Machine dengan Optimasi Parameter pada Bank
No full textAbstract
This research aims to determine the Support Vector Machine (SVM) model with Parameter Optimization in predicting loan worthiness to avoid the risk of bad credit at the Bank. Every bank tries to market financial loan products with very strict requirements. One of the requirements is that the company's financial reports must be healthy if it borrows money from a bank to develop the company's business. In the credit analysis process, there are 19 financial factors that must be measured from dozens or even hundreds of companies proposing financial loans, making it difficult for credit analysts to make decisions about whether these companies are worthy of borrowing or not. Therefore, this research was carried out by comparing the two models, namely SVM with parameter optimization and SVM with parameter optimization and Particle Swarm Optimization (PSO) to select the best model. The research results show that the Area Under Curve (AUC) criteria with validation number of folds (nof) = 10 and nof = 5 are 98.80% and 98.80%, meaning good and stable in the SVM model with parameter optimization. Meanwhile, the SVM model with parameter optimization and PSO has better AUC for validation nof=5 (99%) but for AUC with validation nof=10 (98.30%) it is less good.
 
Model Konseptual Struktur Cerita Untuk Pengembangan Game: Studi Kasus Program Microcredential Game Developer
Get PDFStorytelling is the most crucial component in games as it provides emotional stimulation, thereby enhancing player interest and immersion. However, commonly used storytelling models like the Three Act Structure, Freytag's Pyramid, and Hero's Journey are linear and not specifically mapped for game development. This study aims to develop a conceptual model of digital storytelling structure specifically for game development. The research methods include the analysis of existing storytelling models, the development of a new framework, and testing on 54 student teams from 166 universities, institutes, and polytechnics in Indonesia participating in the Microcredential Game Developer Program (PMGD). The testing results show that the conceptual storytelling structure model can provide story variation in game development. Additionally, this model allows for easier and more structured integration with game mechanics development. This model is expected to provide a foundation for further research to optimize storytelling techniques in games
Media Promosi Pada Rumah Makan Pondok Saung Gading Kabupaten Tangerang
Get PDFMedia iklan berperan signifikan dalam strategi pemasaran perusahaaan, terutama di industri restoran yang kompetitif. Rumah Makan Pondok Saung Gading, dengan konsepnya yang alami karena keberadaan pepohonan, terletak di Jl. Raya Bumi Indah, Gelam Jaya, Kec. Pasar Kemis, Kabupaten Tangerang, Banten 15560, memiliki area seluas ±1500 m2. Namun, strategi promosi sebelumnya terbatas pada media cetak, digital advertising, serta foto dan video testimonial di platform seperti Instagram dan Google Review, yang dirasakan kurang efektif dan tidak terkini. Hal ini menyebabkan pengurangan jumlah pengunjung. Penelitian ini dilakukan dengan tujuan untuk membantu pengelola dalam menghadirkan profil, pelayanan, produk, fasilitas, dan keunggulan Rumah Makan Pondok Saung Gading secara lengkap, terkini, dan menarik. Metode penelitian mencakup pengumpulan data, analisis SWOT, dan pembuatan media menggunakan perangkat lunak Adobe Premiere Pro CC 2019 dan Adobe After Effects CC 2019, serta Konsep Produksi Media (KPM) yang mencakup tahapan pre production, production, dan post production. Diharapkan penelitian ini dapat membantu pengelola dalam menjangkau masyarakat yang berminat untuk makan di sini atau mengadakan acara, serta meningkatkan jumlah pelanggan setiap tahunnya
APLIKASI SISTEM INFORMASI KEGIATAN PEMBANGUNAN DESA SINDANGASIH
Get PDFKecamatan Sindangasih merupakan bagian dari Kecamatan Rajeg dan Kecamatan Pasar Kemis. Ketika kebutuhan pembangunan desa bagi masyarakat semakin meningkat di Kecamatan Pasar Kemis, diperlukan pemekaran sebagai solusinya. Alhasil, terbentuklah sebuah kecamatan baru yang dikenal dengan Kecamatan Sindangasih. Dalam pembenahan Kota Sindangasih sebenarnya tidak bisa diterapkan di semua segmen. Masyarakat sulit memahami di mana dan mengapa dana desa digunakan, oleh warga kota Sindanasih. keuangan kota yang salah tersampaikan sedang dikembangkan latihan, sehingga daerah setempat hampir tidak mengenalnya. Karena permasalahan tersebut, sistem online berbasis website harus dikembangkan agar masyarakat dapat mengetahui bagaimana dana desa digunakan untuk pembangunan. Memanfaatkan strategi perencanaan Bahasa yang Disatukan (UML) untuk membuat kerangka kerja, serta bahasa pemrograman Individual Home Pages (PHP). Sehingga Anda dapat merencanakan dan membangun kerangka data perbaikan kota dengan anggaran belanja daerah aset kota untuk bantuan pemerintah dari orang-orang dari kota Sindangasih.
Kata Kunci : Website, Dana Desa, Siste
Pelatihan Pengembangan Konsep Produk/ Karya dan Usaha Kreatif dalam Rangka Meningkatkan Omzet Penjualan Produknya: Pelatihan Pengembangan Konsep Produk/ Karya dan Usaha Kreatif dalam Rangka Meningkatkan Omzet Penjualan Produknya
Get PDFDi Indonesia, bidang ekonomi kreatif ini diketahui sudah dikembangkan sejak tahun 2006 pada masa pemerintahan Presiden Susilo Bambang Yudhoyono. Hal tersebut kemudian terus berlanjut hingga saat ini di Indonesia (Madani, 2024). Salah satu yang perlu diperhatikan oleh UKM adalah kreativitas, sehingga konsep ekonomi kreatif, membutuhkan perhatian yang sangat ini menjadi salah satu yang perlu di fokuskan oleh UMKM. Bidang ekonomi kreatif yang menjadi perhatian pokok oleh seorang kreator dan inovator. Hadirnya ekonomi kreatif tidak hanya berpengaruh terhadap perkembangan inovasi dan segi kreativitas masyarakat saja, namun juga menjadi pembuka jalan untuk lapangan pekerjaan baru. Secara sederhana ekonomi kreatif merupakan pengembangan konsep ekonomi dengan penekanan pada kreativitas. Kreatifitas disini tidak hanya produksi saja, melainkan juga mencakup dalam pengunaan bahan baku, teknologi bahkan dalam etika bisnis juga perlu dilakukan. Semakin banyaknya inovasi dan kreativitas dari orang-orang yang membuka bisnis, maka akan semakin banyak juga produk-produk baru yang akan dihasilkan, dengan begitu maka semakin banyak juga tenaga kerja yang diperlukan dalam proses pembuatannya, hal ini menarik untuk diberikan pelatihan kepada usaha mikro kecil dan menengah tentang ekonomi kreatif untuk meningkatkan omzet penjualannya, dan hal ini diberikan pelatihan ke komunitas UMKM di daerah Tambun, Kab. Bekasi.Tujuan penelitian ini adalah agar usaha mikro kecil dan menengah tetap sustain dalam era globalisasi. Metode yang dilakukan dengan melakukan observasi, kerangka berpikir, mempersiapkan untuk membuat agenda pelatihan, pelatihan, sosialisasi, evaluasi tingkat pemahaman, evaluasi keberhasilan. Hasilnya adalah anggota komunitas UMKM setelah mengikuti pelatihan ekonomi kreatif, digital marketing dan etika bisnis dan profesi mampu dalam menghadapi persaingan yang kompetitif sehingga dapat tetap sustain di era globalisasi. Kesimpulannya adalah perlu adanya pelatihan yang terstruktur dengan baik sesuai dengan kebutuhan yang diperlukan untuk meningkatkan ekonomi kreatif bagi komunitas UMKM di Kec. Tambun, Kab. Bekasi
REKOMENDASI PROFESI SISWA BERDASARKAN MINAT DAN BAKAT MENGGUNAKAN METODE CASE-BASED REASONING
Get PDFPenelitian dilakukan pada SMK Era Pebangunan yang memiliki 5 jurusan diantaranya akuntansi, bisnis digital, manajemen perkantoran, teknik komputer dan jaringan, desain komunikasi visual. Banyak siswa yang masih bingung untuk menentukan jenjang pendidikan setelah lulus, atau mau kerja sebagai apa. Tes minat bakat sangat diperlukan untuk mengetahui karakteristik setiap siswa, selanjutnya siswa dapat diberikan rekomendasi profesi berdasarkan hasil tes tersebut. Dengan memanfaatkan teknologi, rekomendasi profesi berdasarkan minat dan bakat siswa dapat di implementasikan. Seperti penelitian ini menggunakan metode Case-Based Reasoning untuk mengetahui karakteristik setiap siswa, kemudian dihitung nilai kemiripannya menggunakan metode Simple Match Coefficient Similarity. Case-Based reasoning memiliki 4 tahapan yaitu Retrieve, Reuse, Revise dan Retain, sedangkan Simple Match Coefficient Similarity melakukan pencocokan data kasus baru dengan kasus lama dan dihitung menggunakan rumus untuk mendapatkan nilai kemiripannya. Ada 48 ciri minat bakat yang digunakan dalam kuisioner untuk mendapat karakteristik siswa yang selanjutnya dilakukan perhitungan nilai kemiripan dengan kasus lama. Nilai kemiripan menggunakan biner dimana “ya” bernilai 1 dan “tidak” bernilai 0
Uji Model Jaringan Syaraf Tiruan Dengan Metode Propagasi Balik Terhadap Sebaran Particulate Matter (Pm10) Di Kota Tangerang
Get PDFKualitas udara yang buruk, terutama terkait dengan sebaran Particulate Matter (PM10), telah menjadi isu lingkungan yang signifikan dalam lingkungan perkotaan. Penelitian ini bertujuan untuk menguji efektivitas model Jaringan Syaraf Tiruan (Artificial Neural Network) dengan metode propagasi balik dalam memprediksi sebaran partikel PM10 di Kota Tangerang. Penelitian ini didasarkan pada pemahaman bahwa Jaringan Syaraf Tiruan memiliki kemampuan untuk mengenali pola kompleks dalam data lingkungan dan dapat menjadi metode yang berguna untuk memahami faktor-faktor yang mempengaruhi kualitas udara. Data hasil pengamatan berupa parameter cuaca antara lain suhu, kelembapan, curah hujan dan lama penyinaran matahari serta kadar particulate PM10. Data diambil dari januari 2010 hingga desember 2019. Metode propagasi balik digunakan untuk melatih model agar dapat mengenali hubungan antara variabel-variabel tersebut dan konsentrasi partikel PM10. Hasil uji model menunjukkan bahwa Jaringan Syaraf Tiruan dengan metode propagasi balik mampu memberikan prediksi yang cukup akurat terkait sebaran partikel PM10 di Kota Tangerang