Jurnal Sains dan Seni ITS
Not a member yet
2345 research outputs found
Sort by
Prediksi Kebangkrutan Perusahaan Infrastruktur Berdasarkan Image Financial Ratio Menggunakan Metode Convolutional Neural Networks (CNN)
Full text linkSaat ini pembangunan infrastruktur terus dilakukan oleh pemerintah Indonesia. Untuk melakukan pembangunan infrastruktur dibutuhkan bantuan dari perusahaan yang ber-gerak dalam bidang infrastruktur. Terdapat beberapa peru-sahaan Badan Usaha Milik Negara (BUMN) yang tergolong da-lam klaster jasa infrastruktur. Meskipun perusahaan tersebut tergolong dalam perusahaan Badan Usaha Milik Negara (BUMN), perusahaan tersebut masih memiliki risiko untuk bangkrut. Perusahaan dapat dikatakan bangkrut apabila peru-sahaan tersebut sudah tidak mampu untuk membayar kewa-jibannya. Dengan melakukan analisis terhadap rasio keuangan suatu perusahaan, dapat diketahui kinerja dari suatu perusa-haan. Untuk memprediksi kebangkrutan suatu perusahaan, metode yang sering digunakan adalah Artificial Neural Net-works, Support Vector Machine, Altman’s Zscore, dan lainnya. Pada penelitian kali ini akan digunakan metode Convolutional Neural Networks. Data yang digunakan merupakan laporan keuangan masing-masing perusahaan Badan Usaha Milik Ne-gara (BUMN) klaster jasa infrastruktur yang dipublikasikan pada tahun 2019-2021 melalui website masing-masing peru-sahaan. Hasil yang diharapkan oleh penelitian ini berupa pre-diksi apakah perusahaan Badan Usaha Milik Negara (BUMN) klaster jasa infrastruktur akan mengalami kebangkrutan atau tidak. Berdasarkan hasil analisis melalui rasio keuangan, perusahaan BUMN klaster infrastruktur memiliki kemiripan pada rasio Total Assets Turnover, Debt to Assets Ratio, dan Gross Profit. Dengan menggunakan metode CNN, didapatkan tingkat akurasi sebesar 71,43% untuk memprediksi suatu perusahaan termasuk kategori akan bangkrut atau tidak bangkrut pada data training. Sedangkan model yang didapatkan oleh data training dapat memprediksi 66,67% dari total data testing
Analisis Rare Event Weighted Logistic Regression pada Kasus Data Imbalanced Rumah Tangga Miskin di Provinsi Jawa Timur
Full text linkKemiskinan merupakan permasalahan serius yang dihadapi hampir semua negara, termasuk di Indonesia. Menurut Badan Pusat Statistik tahun 2021, diantara provinsi di Pulau Jawa, Jawa Timur menempati peringkat terakhir kepadatan penduduk tetapi peringkat ke-3 tertinggi dalam persentase penduduk miskin. Saat mengatasi kemiskinan, faktor dan klasifikasi yang tepat sangat dibutuhkan untuk menyusun program penanggulangan kemiskinan kepada sasaran yang tepat pula, sehingga akan dilakukan pemodelan dan identifikasi faktor-faktor yang berpengaruh pada status kemiskinan rumah tangga di Jawa Timur. Status kemiskinan rumah tangga memiliki 2 kategori yaitu miskin dan tidak miskin. Pada tahun 2022, dari jumlah sampel sebanyak 32.454 rumah tangga, perbandingan status rumah tangga miskin dan tidak miskin di Jawa Timur adalah sekitar 1:20. Terlihat adanya kondisi data imbalanced. Keadaan jumlah data yang besar dan tidak seimbang menyebabkan metode Rare Event Weighted Logistic Regression (RE-WLR) tepat untuk penelitian ini. Data yang digunakan adalah data SUSENAS Jawa Timur dengan 1 variabel respon dan 12 variabel prediktor. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model terbaik RE-WLR telah sesuai memodelkan status kemiskinan rumah tangga di Jawa Timur dengan nilai AUC dan sensitivitas masing-masing 52,17% dan 4,7%. Variabel yang signifikan mempengaruhi status kemiskinan rumah tangga di Jawa Timur adalah jumlah ART, status literasi KRT, kedudukan utama KRT dalam pekerjaan, kepemilikan sepeda motor, kepemilikan komputer, luas lantai, dan bahan bangunan utama dinding rumah
Pengendalian Optimal Terhadap Intensitas Cahaya dan Nutrisi pada Pertumbuhan Mikroalga dengan Menggunakan Metode Prinsip Minimum Pontryagin
Full text linkMikroalga adalah tumbuhan berukuran mikro yang dapat menangkap dan memfiksasi CO_2 dari atmosfer dengan mengubahnya menjadi biomassa. Biomassa dengan lipid tinggi yang dihasilkan dari proses pertumbuhan mikroalga dapat dimanfaatkan sebagai energi alternatif. Agar produksi konsentrasi biomassa dan lipid mencapai tingkat yang tinggi, perlu untuk mengendalikan intensitas cahaya dan konsentrasi nutrisi limbah cair, sehingga pertumbuhannya dapat optimal. Pada penelitian ini, model matematika pertumbuhan mikroalga dari penelitian sebelumnya dianalisis kepositifan dan kestabilan modelnya. Lalu, tindakan kendali diterapkan pada variabel intensitas cahaya dan konsentrasi nutrisi limbah cair menggunakan metode Prinsip Minimum Pontryagin. Berdasarkan hasil simulasi numerik melalui metode Runge-Kutta orde 4 dengan bantuan perangkat lunak Matlab, hasil yang optimal berhasil diperoleh. Dengan rentang waktu selama 12 hari, pemberian kendali berupa intensitas cahaya matahari dan konsentrasi nutrisi limbah cair menaikkan produksi konsentrasi biomassa sebesar 6 kali lipat dan lipid naik sebesar 5 kali lipat dari produksi tanpa kendali pada model matematika pertumbuhan mikroalga
Penerapan Aksesibilitas pada Revitalisasi Pasar Buku Palasari
Full text linkPasar Tradisional Palasari merupakan pasar yang terbilang unik karena komoditas penjualan utamanya yang berupa buku. Pasar ini sendiri sudah berdiri cukup lama, namun setelah mengalami pandemi dan digitalisasi yang membuat turunnya minat masyarakat terhadap buku fisik dan berbelanja secara fisik, fungsi lahannya menjadi kurang optimal karena penurunan vitalitas Pasar Palasari, diikuti oleh penurunan jumlah pengunjung dan penyewa kios pasar membuat masyarakat seakan lupa akan adanya Pasar Tradisional Palasari ini. Permasalahan ini juga ditambah dengan aksesibilitas dan sirkulasi Pasar Tradisional Palasari yang tergolong buruk dan minim exposure untuk pengamat dari luar. Pada rancangan kali ini, penulis berusaha untuk menyelesaikan permasalahan turunnya vitalitas Pasar Palasari lewat Revitalisasi yang dibantu oleh Force Based Framework untuk melihat kebutuhan dan merespon dari context, culture, dan needs pada kawasan Pasar Tradisional Palasari. Diiringi juga dengan melihat dan menjadikan aspek-aspek dari dimensi manusia, panca indra, dan skala sebagai acuan untuk membantu rancangan menyelesaikan permasalahan-permasalahan tersebut
Keterhubungan Pengguna dalam Perancangan Ulang Stasiun Surabaya Pasar Turi
Full text linkStasiun Surabaya Pasar Turi merupakan salah satu stasiun besar di Kota Surabaya yang aktif melayani penumpang hingga sekarang. Permasalahan yang ditemukan dalam stasiun adalah lonjakan mobilitas penumpang yang mengakibatkan sirkulasi dalam bangunan menjadi kurang teratur, serta dapat mengakibatkan kurangnya rasa keterhubungan pengguna dengan bangunan. Untuk menjawab permasalahan, perlu dilakukan redesain kembali area Stasiun Surabaya Pasar Turi. Konsep keterhubungan pengguna secara spasial dan visual juga ditambahkan ke dalam perancangan. Redesain menggunakan metode infill, yang merupakan penambahan bangunan baru dan mempertahankan bangunan lama yaitu bangunan peron kereta api agar kualitas ruang di dalamnya semakin optimal. Metode infill menghadirkan aspek sejarah yang telah lama hilang, sekaligus membantu pengguna untuk kembali merasakan keterhubungan dengan bangunan stasiun saat ini dengan menghadirkan ekspresi bangunan lama ke dalam bangunan redesain. Perancangan memberikan konsep rancangan stasiun baru yang lebih mempunyai keterhubungan dengan pengguna bangunan, menjadi stasiun yang optimal, sebuah ikon, menjadi sebuah area transportasi publik yang baik, serta lebih memperhatikan pengguna dan sejarah yang ada di dalamnya
Wisata Budaya Bahari di Kawasan Pesisir Tanjung-Sampang dengan Pendekatan Holistik
Full text linkKawasan pesisir memiliki sumber daya alam dan jasa lingkungan yang sangat potensial bagi pembangunan. Seperti masyarakat pesisir Tanjung memiliki sejarah dan karakter budaya masyarakat Madura yang sangat kuat. Tidak hanya sebagai nelayan dan pedagang, namun mereka juga secara tidak sadar membentuk aktivitas seharian yang menarik sebagai bagian dari objek wisata di kawasan tersebut. Namun, sebagian kegiatan mereka berlangsung pada tempat yang kurang tepat, meluber ke jalan raya dan mengganggu aktivitas lain yang berlangsung di tempat tersebut, untuk itu, diperlukan suatu sarana yang tidak hanya memperbaiki dan meningkatkan kualitas lingkungan, namun juga dapat mewadahi objek-objek wisata tersebut. Sebuah sarana wisata bahari berbasis budaya dengan fasilitas rekreasi, yang juga dapat dimanfaatkan sebagai area transit Selain itu, penghadiran pasar ikan, kios oleh-oleh, tempat makan dapat menjadi penunjang kebutuhan ekonomi bagi masyarakat pesisir yang tinggal di dalamnya. Dengan pendekatan holistik, perancangan wisata bahari berbasis budaya ini dapat mengintegrasikan pengelolaan sumber daya pesisir dan laut, dengan fasilitas rekreasi dan fasilitas transit dengan baik. Proses dan metode desain menggunakan force-based framework. Force yang teridentifikasi adalah kondisi pesisir Tanjung-Sampang, aktivitas lokal penduduk setempat dan perilaku user, aktivitas pengunjung, dan karakter masyarakat Madura setempat
Pemodelan Zero-Inflated Poisson Inverse Gaussian Regression dan Zero-Inflated Generalized Poisson Regression terhadap Jumlah Kejadian Campak di Kabupaten Pamekasan dan Sumenep
Full text linkPenyakit campak merupakan satu dari penyakit infeksi yang menjadi penyebab kematian bayi di seluruh dunia dan meningkat setiap tahun. Campak diakibatkan oleh virus dan komplikasi penyakit campak antara lain radang selaput otak (meningitis), radang paru–paru, infeksi telinga. Pada ta-hun 2022 di Indonesia terjadi 3.341 kasus campak, sedangkan di Jawa Timur terjadi 443 kasus campak. Umunya campak bisa dicegah dan diatasi dengan pemberian imunisasi dasar lengkap (IDL) yang biasanya diberikan pada anak namun juga bisa diberikan pada orang dewasa. Pada penelitian ini akan dila-kukan pemodelan faktor-faktor yang diduga mempengaruhi jumlah kejadian penyakit campak di Kabupaten Pamekasan dan Sumenep Tahun 2022 menggunakan Zero-Inflated Gene-ralized Poisson Regression (ZIGPR) dan Zero-Inflated Poisson Invers Gaussian Regression (ZIPIGR). Faktor-faktor yang diduga mempengaruhi penyakit campak baik pada model tipe satu dan dua adalah rasio jumlah tenaga kesehatan, kepadatan penduduk, rasio jumlah anak usia <12 bulan yang mendapat imunisasi dasar lengkap, rasio pemberian vitamin A pada anak usia <12 bulan, dan rasio jumlah tenaga medis. Berdasarkan kedua metode, didapatkan model terbaik untuk tipe satu adalah ZIGPR dengan exposure sedangkan model terbaik tipe dua adalah ZIPIGR dengan exposure. Dari hasil penelitian ini diharapkan dapat menjadi bahan pertimbangan bagi peme-rintah agar dapat menurunkan jumlah penderita penyakit cam-pak di Kabupaten Pamekasan dan Kabupaten Sumenep
Peramalan Volume Ekspor Akibat Pelarangan Ekspor CPO di Indonesia Menggunakan Model Intervensi
Full text linkKelapa sawit merupakan komoditas perkebunan ung-gulan dan utama Indonesia sebagai penghasil minyak sawit mentah atau CPO (Crude Palm Oil), yaitu minyak kelapa sawit mentah yang diolah kembali menjadi beberapa produk turun-an. Ekspor minyak sawit berperan penting untuk Indonesia karena kontribusi terhadap neraca perdagangan yang cukup besar. Volume ekspor minyak sawit Indonesia dari tahun 2019 hingga 2022 mengalami penurunan secara berkala namun pun-cak penurunan yang paling tajam terjadi pada bulan Mei 2022 sebesar 68% yang disebabkan oleh pemberlakuan kebijakan pelarangan ekspor CPO. Kebijakan ini diberlakukan pada 28 April hingga 23 Mei 2022 untuk mengatasi kelangkaan pasokan minyak goreng dalam negeri. Larangan ekspor CPO ini kemu-dian dicabut karena banjirnya minyak sawit dalam negeri hing-ga tangki tingkat produsen penuh dan menyebabkan petani me-rugi karena harus menjual dengan harga rendah. Indonesia se-bagai eksportir dan produsen minyak sawit terbesar di dunia harus mempertimbangkan agar kebutuhan ekspor minyak sa-wit tetap terpenuhi. Sebagai antisipasi perubahan volume eks-por dapat diperkirakan dengan mengembangkan model pera-malan yang memperhitungkan efek intervensi kebijakan ter-sebut. Penelitian ini menggunakan metode Autoregressive Inte-grated Moving Average (ARIMA) dengan fungsi intervensi. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa model yang terbentuk, yaitu ARIMA (1,0,0) dengan orde intervensi (1,0,0). Hasil permodelan ini menunjukkan terdapat peningkatan nilai volume ekspor CPO sebesar 0,445 juta ton pada satu periode sebelum inter-vensi dan penurunan nilai volume ekspor CPO sebesar 0,141 juta ton pada dua periode sebelum intervensi serta nilai volume ekspor CPO dipengaruhi sebesar 0,316 kali dari nilai volume ekspor CPO sebelumnya, dengan akurasi model MAPE sebesar 12,69% dan RMSE sebesar 0,390 maka dikatakan baik dan ha-sil ramalan sudah mendekati nilai sebenarnya
Penerapan Multimodel Deep Learning dalam Pendeteksian Berita Hoaks Laman “Turnbackhoax.Id” Menggunakan Arsitektur CNN
Full text linkMeningkatnya penyebaran berita hoaks memicu ke-butuhan publik untuk mengatasi permasalahan tersebut. Ma-syarakat Anti Fitnah Indonesia (Mafindo), sebagai komunitas independen, berupaya memberikan edukasi dan identifikasi terkait berita hoaks. Meski demikian, proses verifikasi berita yang masih manual dan tidak cukup efektif mengingat jumlah berita hoaks yang tersebar cepat dan dalam jumlah besar. Oleh karena itu, penelitian dilakukan untuk membangun model machine learning menggunakan deep learning, khususnya con-volutional neural network (CNN), dalam mengklasifikasikan berita hoaks secara cepat dan otomatis. Penggunaan CNN ber-basis data teks dan gambar telah menunjukkan performa kla-sifikasi yang baik, terutama ketika kedua data digabungkan da-lam multimodel deep learning. Multimodel deep learning atau model CNN gabungan, menggabungkan model CNN berbasis teks (CNN 1D) dan gambar (CNN 2D) yang menunjukkan ki-nerja lebih baik dibandingkan dengan model tunggal (uni-model). Model tersebut kemudian dilatih dengan 3.103 data training dan 775 data testing dan diperoleh nilai akurasi 99,35% dan AUC 99,81%. Hasil evaluasi menunjukkan kinerja yang baik dalam mengklasifikasikan berita hoaks di dalam dan di luar model
Peramalan Volatilitas Nilai IHSG dengan Metode Hybrid GARCH-LSTM
Full text linkInvestasi merupakan penempatan aset dengan harapan nilainya akan meningkat dan menghasilkan pendapatan pasif. Investasi saham di pasar modal penting bagi perusahaan global karena dampaknya signifikan terhadap ekonomi negara. Saham memiliki risiko tinggi namun dapat memberikan return besar. Investor harus mempertimbangkan pilihan saham sesuai toleransi risiko dan indikator seperti Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG), yang mengukur kinerja portofolio dan pergerakan harga saham di pasar modal. IHSG berbanding lurus dengan harga saham. Volatilitas IHSG dipengaruhi berbagai faktor, meningkatkan risiko dan ketidakpastian investasi, sehingga analisis tren IHSG perlu dilakukan sebelum investasi. Peramalan volatilitas IHSG bertujuan memprediksi pergerakan harga saham di masa mendatang. Penelitian ini menggunakan metode hybrid GARCH-LSTM untuk meramalkan volatilitas IHSG dari Januari 2018 hingga Desember 2023. Imputasi menggunakan metode linear imputation dilakukan untuk mengatasi 33 missing value pada data. Orde GARCH yang digunakan pada penelitian ini adalah GARCH (1,1). Pemodelan conditional variance pada model GARCH (1,1) menghasilkan nilai volatilitas dengan rentang 0,0000360984 sampai 0,0025139193. Model LSTM yang digunakan untuk melakukan prediksi residual adalah model dengan proporsi split data 80:20 dan menghasilkan nilai MAE sebesar 0,000015339655. Hasil prediksi volatilitas IHSG menggunakan kombinasi hybrid GARCH-LSTM pada penelitian ini menghasilkan rentang nilai 0,0000319 sampai 0,0000741. Hasil prediksi volatilitas dengan menggunakan metode hybrid GARCH-LSTM memiliki MAPE sebesar 30.38%, yang menunjukkan bahwa prediksi dengan metode ini termasuk dalam kategori reasonable prediction. Hal ini menunjukkan bahwa metode hybrid GARCH-LSTM masih dapat dipertimbangkan untuk melakukan prediksi volatilitas IHSG. Hasil peramalan nilai log return untuk 20 periode selanjutnya dengan mempertimbangkan volatilitas IHSG menunjukkan bahwa peramalan nilai log return cenderung konstan dan tidak mengalami perubahan yang signifikan