1,720,980 research outputs found
Sistem PrediksI Jumlah Permintaan Produk Darah Menggunakan Metode Least Square Regression Line (Studi Kasus : UTD PMI Kabupaten Jombang)
No full textUnit Transfusi Darah (UTD) adalah fasilitas pelayanan kesehatan yang menyelenggarakan donor darah, penyediaan darah, dan pendistribusian darah. Pada UTD PMI Kabupaten Jombang menyediakan lima macam produk darah yang setiap produknya mempunyai golongan darah A, B, AB dan 0. UTD PMI Jombang menerima permintaan produk darah yang berasal dari rumah sakit yang telah mempunyai bank darah. UTD sebagai penyelenggara penyediaan darah dituntut untuk memenuhi permintaan darah. Namun pada kenyataannya, stok darah tidak selalu memenuhi kebutuhan permintaan darah. Jumlah stok golongan darah pada UTD bergantung oleh pendonor darah yang secara sukarela mendonorkan darahnya. Sel darah merah hanya memiliki masa hidup 35 hari sejak didonorkan, jika sudah melewati rentang waktu tersebut maka darah sudah tidak boleh lagi digunakan untuk transfusi. Hal ini yang menjadi hambatan pada UTD PMI Kabupaten Jombang dalam mengontrol persediaan stok golongan darah yang tidak sesuai dengan permintaan darah di Kabupaten Jombang. Oleh sebab itu, dibutuhkan sistem prediksi untuk mengantisipasi masalah tersebut yang mampu memperkirakan permintaan produk darah pada bulan selanjutnya, sehingga kebutuhan darah dapat dipenuhi dengan efisien. Pada penelitian ini dibangun sebuah sistem prediksi jumlah permintaan produk dengan menggunakan metode Least Square Regression Line. Data permintaan darah yang ada di UTD PMI Kabupaten Jombang dapat digunakan sebagai bahan untuk memprediksi permintaan produk darah pada bulan berikutnya. Data yang digunakan adalah data permintaan kelima produk darah dan bank darah rumah sakit yang telah bekerja sama dengan UTD PMI pada bulan Januari 2017 sampai Oktober 2018 untuk memprediksi jumlah permintaan produk darah pada bulan November 2018. Hasil. perhitungan sistem menunjukkan nilai yang sama dengan perhitungan manual, sehingga sistem prediksi menggunakan metode Least Square Regression Line dapat digunakan untuk memprediksi jumlah permintaan produk darah pada UTD PMI Kabupaten Jombang dengan nilai MAPE terkecil yaitu 14,40%. Faktor atau parameter yang mempengaruhi jumlah permintaan produk darah yaitu lingkungan, wabah penyakit dan perbedaan daya tahan tubuh tiap golongan darah. Selain itu jenis produk darah juga memiliki jumlah permintaan yang berbeda bergantung dengan tingkat kebutuhan darah untuk kesehatan
Sistem Informasi Peramalan Penjualan Bibit Pepaya Menggunakan Metode Adaptive Response Rate Single Exponential Smoothing (Studi Kasus: UD Sumber Benih Pasirian)
No full textUD. Sumber Benih merupakan salah satu badan usaha yang bergerak dalam
bidang pertanian mulai dari aktivitas pembenihan hingga pembibitan. Badan usaha
ini terdapat di Pasirian, Kabupaten Lumajang. Aktivitas bisnis yang ada pada UD.
Sumber benih yaitu meliputi transaksi penjualan bibit pepaya dan pembelian buah
pepaya ke pemasok sebagai bahan baku dari bisnis tersebut. Permasalahan yang
jadi kendala dari UD Sumber Benih adalah sering terjadinya kelebihan dan
kekurangan stok bibit yang mengakibatkan penjualan bibit seringkali mengalami
kerugian jika stok berlebih dan tidak dapat memenuhi permintaan jika stok yang
tersedia kurang. Hal ini disebabkan karena pemilik UD Sumber benih hanya
menggunakan perhitungan berdasarkan asumsi saja (tanpa dasar ilmiah), dengan
menentukan jumlah penjualan yang sama dengan jumlah penjualan periode
sebelumnya, sementara penjualan bibit pepaya setiap bulan tidak menentu. Oleh
karena itu, pemilik budidaya pembibitan perlu memikirkan cara agar dapat tetap
memproduksi bibit tanaman tanpa harus kebingungan saat bibit yang tidak terjual
sudah tumbuh lebih besar. Oleh karena itu, dibutuhkan suatu sistem yang bertujuan
untuk meramalkan penjualan bibit pepaya berdasarkan data-data penjualan periode
sebelumnya menggunakan metode Adaptive Response Rate Single Exponential
Smoothing. Data penjualan bibit pepaya yang ada di UD Umber Benih dapat
digunakan sebagai bahan untuk memprediksi penjualan bibit pepaya pada bulan
berikutnya
Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Starting Five Tim Futsal Menggunakan Metode Simple Multi Attribute Rating Technique (SMART) (Studi Kasus : Tim Futsal Fakultas Ilmu Komputer Universitas Jember)
No full textTim futsal Fakultas Ilmu Komputer Universitas Jember (FASILKOM)
merupakan salah satu tim futsal di Universitas Jember yang mewakili FASILKOM.
Anggotanya terdiri mahasiswa aktif di Fakultas Ilmu Komputer. Tim futsal ini
sering mengikuti perlombaan futsal di regional Jember. Prestasi tertinggi tim futsal
ini adalah peringkat dua dalam perlombaan Arkesma Futsal Championship (AFC)
yang diselenggarakan oleh UKM Olahraga Arkesma dari Fakultas Kesehatan
Masyarakat Unej. Turnamen ini diikuti oleh beberapa fakultas dimana perguruan
tinggi tersebut mencangkup wilayah se-eks Keresidenan Besuki. Tidak adanya
pelatih yang berlisensi membuat potensi tim futsal ini tidak bisa dikeluarkan secara
maksimal. Pemilihan pemain dalam mengikuti lomba menjadi salah satu masalah
utama karena yang melakukan pemilihan adalah ketua divisi futsal yang mana
merupakan pemain juga sehingga tidak mempunyai kemampuan untuk melihat dan
menentukan pemain terbaik tim futsal ini. Untuk mengatasi permasalahan tersebut
diperlukan pengelolaan data pemain dan analisa mengenai pemain terbaik sesuai
posisinya agar mampu menentukan pemain terbak untuk mengikuti perlombaan
Optimasi Expert Advisor Dengan Pendekatan Martingale Theory Pada Platform Metatrader 4 (Studi Kasus: Pasangan Mata Uang Eur/Usd)
Full text linkPada penlitian ini, peneliti merancang dan mengoptimasi Expert Advisor Martingale dan membandingkannya dengan Expert Advisor Moving Average. Hasil dari penelitian ini kedua expert advisor saling mengungguli satu sama lain, yang dimana terlihat ada kondisi-kondisi khusus dimana expert advisor martingale lebih unggul dan expert advisor moving average lebih unggul. Expert advisor martingale lebih unggul pada kondisi sideways, dan expert advisor moving average lebih unggul pada kondisi trending
Rancang Bangun Antarmuka Aplikasi Smansamore Flipped School Menggunakan Metode User Centered Design (Ucd) (Studi Kasus: Sman 1 Glenmore)
No full textSmansamore Flipped School (SFS) merupakan aplikasi berbasis mobile yang dikembangkan oleh Gubuk IT (tim yang membuat dan mengembangkan beberapa aplikasi di Banyuwangi) yang ditujukan untuk siswa SMAN 1 Glenmore. Pemanfaatan SFS saat ini belum optimal. Berdasarkan hasil observasi aplikasi SFS dengan wawancara kepada pengguna (beberapa siswa), pengguna mengalami kesulitan dalam mengoperasikan SFS. Contohnya, pengguna sulit membedakan mata pelajaran dikarenakan keterangan pada gambar yang sama, desain tampilan kurang menarik dan terkesan monoton, serta pengguna membutuhkan waktu terlalu lama untuk membuka suatu halaman. Selain itu, masih banyak fitur-fitur yang belum bisa digunakan. Berdasarkan pernyataan pengguna tersebut, maka aplikasi SFS dinilai kurang user friendly. User friendly memiliki kriteria diantaranya yaitu, tampilan aplikasi seharusnya menarik, mudah dioperasikan, mudah dipelajari, dan pengguna selalu merasa senang setiap kali menggunakan aplikasi. Dari keempat kriteria, SFS hanya memenuhi 1 kriteria. Untuk memenuhi kriteria tersebut, maka dibutuhkan analisis sistem berdasarkan pengalaman pengguna untuk melakukan pengembangan dan perbaikan terhadap aplikasi SFS tersebut. Sistem yang user friendly dibangun berdasarkan hasil evaluasi sistem yang dapat diterapkan melalui metode User Centered Design (UCD). User Centered Design merupakan sebuah filosofi perancangan yang menempatkan pengguna sebagai pusat dari sebuah proses pengembangan sistem. Pendekatan UCD akan melibatkan pengguna pada proses pengembangan sehingga pengguna dapat memberikan saran mengenai antarmuka aplikasi, serta hasil akhir dalam perancangan aplikasi ini diharapkan menghasilkan desain solusi yang sesuai dengan kebutuhan pengguna
Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Beasiswa Situbondo Unggul Menggunakan Metode Simple Additive Weighting Dan Profile Matching
No full textDinas Pendidikan Kabupaten Situbondo adalah dinas yang ditunjuk sebagai penyelenggara Beasiswa Situbondo Unggul oleh Pemerintah Daerah Kabupaten Situbondo dan Beasiswa Situbondo Unggul sendiri adalah program beasiswa yang diberikan kepada mahasiswa yang kurang mampu namun berprestasi akademik dan memiliki keahlian di bidang lain.
Dalam rangka pemberian beasiswa tersebut, Dinas Pendidikan Kabupaten Situbondo melakukan penyeleksian kepada calon penerima beasiswa, berbagai dokumen dan nilai yang telah didapat di institut pendidikan diambil sebagai acuan penyeleksian. Namun permasalahannya, terkadang lembaga pemberi beasiswa kesulitan dalam penyeleksian calon penerima beasiswa, sehingga penerima beasiswa yang sebenarnya tidak memenuhi kriteria dapat diterima. Akibatnya lembaga pemerintah tersebut akan salah sasaran dalam pemberian beasiswa. Hal ini dapat berdampak secara tidak langsung dalam perkembangan sumber daya manusia daerah tersebut dan menghambat perkembangan daerah itu sendiri karena sumber daya manusia yang telah mereka harapkan sebenarnya tidak berkompeten.
Oleh sebab itu perlu adanya sebuah sistem pendukung pengambilan keputusan atau disebut juga Sistem Pendukung Keputusan (SPK) dalam mengoptimalkan penyeleksian penerima beasiswa agar tidak salah sasaran. Sistem Pendukung Keputusan diidentifikasi sebagai suatu sistem yang mendukung pembuatan keputusan pada tingkat manajerial dengan situasi keputusan semi terstruktur. Sistem Pendukung Keputusan biasa dibangun untuk mendukung solusi atas suatu masalah atau untuk mengevaluasi suatu peluang.
Dalam pelaksanaan Beasiswa Situbondo Unggul di lapangan, ada beberapa mahasiswa yang tidak melanjutkan kuliahnya setelah mendapatkan Beasiswa Situbondo Unggul dengan alasan tidak cukupnya biaya hidup yang diberikan untuk bantuan dan ada juga yang diputuskan beasiswanya dengan alasan nilai kuliah yang tidak mencapai target. Hal ini menyebabkan masalah karena biaya yang telah dikeluarkan oleh pemerintah akan hilang dengan percuma. Sebenarnya dalam permasalahan ini perlu profil yang ideal karena jika penerima memiliki ekonomi yang terlalu rendah maka dikhawatirkan penerima akan berhenti dalam proses perkuliahannya dan jika penerima adalah orang yang mampu maka penerima bukanlah sasaran yang tepat dan juga penerima haruslah profil yang telah mencapai tingkat minimum yang perlu dicapai karena jika tidak mencapai tingkat minimum maka dikhawatirkan nilai kuliah tidak mencapai target yang menyebabkan pemutusan beasiswanya. Dari penjelasan di atas dapat kita tarik kesimpulan bahwa terdapat 2 aspek penilaian dalam penyeleksian Beasiswa Situbondo Unggul yaitu aspek akademik dan aspek ekonomi. Oleh sebab itu perlu adanya metode untuk menghitung index relative dan index minimum yang dibutuhkan untuk menentukan penyeleksian Beasiswa Situbondo Unggul. Maka kami menggunakan Metode Profile Matching untuk menghitung aspek ekonomi, yang mana penghitungan ini mengasumsikan bahwa terdapat tingkat variabel prediktor yang ideal yang harus dimiliki oleh pendaftar Beasiswa Situbondo Unggul dan kami juga menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW) untuk menghitung aspek akademik, yang mana menghitung index minimum dari alternatif pada semua atribut penilaiannya. Kedua metode ini akan digunakan untuk bahan pertimbangan agar meminimalisir terjadi permasalahan ini kembali. Beberapa metode Sistem Pengambil Keputusan (SPK) salah satunya adalah Metode Simple Additive Weighting (SAW) dan Profile Matching. Metode Simple Additive Weighting (SAW) sering juga dikenal dengan istilah metode penjumlahan terbobot. Konsep dasar SAW adalah mencari penjumlahan terbobot dari kinerja setiap alternatif pada semua atribut. Metode Profile Matching sering juga disebut dengan Metode GAP, yaitu sebuah mekanisme pengambilan keputusan dengan mengasumsikan bahwa terdapat tingkat variabel prediktor yang ideal yang harus dimiliki oleh pelamar
Sistem Informasi Peramalan Kebutuhan Persediaan Daging Ayam Dengan Menggunakan Metode Weight Moving Average Berdasarkan Penjualan Produk Ayam Swiwings (Studi Kasus: Swiwings Jember)
No full textMetode Weight Moving Average digunakan untuk menghitung peramalan
penjualan produk Meepo, Mekcik 4, Mekcik 8, Mekcik 12, Mekcik 16,
Combo, Moni, Meeti dan Kabe pada periode Oktober 2018. MetodeSafety
Stockdigunakan untuk mengoptimasi kebutuhan daging ayam pada bulan
berikutnya agar terhindar dari stockouts. Perhitungan kebutuhan daging
ayam pada setiap bulan dengan menggunakan Safety Stock menghasilkan
perhitungan yang optimal karena pada setiap bulannya tidak pernah terjadi
stockouts dan tidak terjadi kelebihan bahan baku daging ayam yang
signifikan. Hasil peramalan memiliki nilai error dibawah 10% sehingga nilai
peramalan dapat dijadikan dasar perencanaan pengadaan daging ayam pada
bulan berikutnya. Peramalan yang dihasilkan untuk jumlah kebutuhan
daging ayam pada bulan Oktober 2018 adalah sebesar 1492 kg
Analisis Sentimen Positif dan Negatif Komentar Video YouTube Menggunakan Metode Naïve Bayes – Support Vector Machine (NBSVM) Classifier
No full textSentimen analis pada komentar video YouTube merupakan proses
memahami, mengekstrak dan mengolah data tekstual secara otomatis untuk
mendapat informasi sentimen yang terkandung dalam suatu kalimat komentar video
YouTube. Beragam reaksi opini dalam komentar pengguna ketika melihat konten
video yang di unggah di YouTube sangat mempengaruhi reputasi konten video dan
channel tersebut. Konten video didalam YouTube sangat beragam, salah satu
kategori yang mengalami pertumbuhan adalah konten video pendidikan yang
menjadi bagian terpenting dalam mengedukasi masyarakat.
Pendekatan text mining menjadi alternatif terbaik untuk mengartikan makna
dari setiap komentar. Pengklasifikasian konten Positif dan Negatif menjadi sangat
penting bagi pengguna YouTube untuk menilai seberapa bermakna konten yang
telah diterbitkan tersebut berdasarkan opini pengguna. Naïve Bayes dan Support
Vector Machine secara luas digunakan sebagai garis dasar dalam tugas-tugas yang
berhubungan dengan teks tetapi kinerjanya bervariasi secara signifikan diseluruh
varian, fitur dan jumlah kumpulan data. Naïve Bayes sangat baik dalam
mengklasifikasikan teks dengan jumlah data yang kecil atau cuplikan dokumen dan
snippets sedangkan Support Vector Machine sangat baik dalam mengklasifikasikan
teks dengan jumlah data yang relative banyak atau dokumen yang panjang fulllength. Kombinasi dari metode Naïve Bayes dan Support Vector Machine
menghasilkan tingkat akurasi yang lebih baik dan performa yang lebih kuat kuat
dengan penggunaan skala data 7:3 yaitu 70% data training dan 30% data testing.
Dengan menghasilkan nilai uji performansi terbesar yaitu precission sebesar 91%,
recall sebesar 83% dan flscore sebesar 87%
Penerapan Metode Gamifikasi Pada E-Commerce Berbasis Mobile Apps (Studi Kasus Usaha Mikro, Kecil dan Menengah (UMKM) Macarina Jember)
No full textMacarina atau singkatan dari Macaroninya Ina merupakan salah satu dari banyaknya Usaha Mikro, Kecil dan Menengah (UMKM) yang berada di Jember dan mengandalkan inovasi kreatif dari bahan macaroni sebagai produk andalan mereka. Seiring dengan berjalannya waktu, banyak UMKM serupa yang mulai bermunculan, sehingga membuat persaingan mejadi semakin ketat. Dan untuk mengatasi hal tersebut maka dibutuhkan sebuah inovasi yang unik, dimana inovasi tersebut mampu menjadi pembeda antara UMKM Macarina dengan yang lainnya.
Seiring dengan berjalannya waktu, perkembangan Teknologi Informasi dan Komunikasi (TIK) semakin pesat dan dikenal oleh masyarakat. Perkembangan ini ditunjukkan oleh data yang dirilis eMarketer.com pada tahun 2015, menunjukan perkiraan pengguna smartphone pada tahun 2016 berkisar 65,5 juta pengguna dan meningkat menjadi 74,9 juga pengguna di tahun 2017 dan menjadi 84,5 juta pengguna di tahun 2018 dan terus meningkat hingga menjadi 92 juta pengguna pada tahun 2019. Hal tersebut menunjukkan bahwa perkembangan penggunaan smartphone di Indonesia mengalami peningkatan yang sangat drastis. Dari hal tersebut didapatkan solusi untuk mengatasi permasalahan yang dihadapi oleh Macarina, yakni dengan pembuatan aplikasi yang didalamnya dimasukkan unsurunsur gamifikasi yang akan menjadi pembeda dengan UMKM yang lainnya. Karena kebanyakan dari mereka masih menggunakan e-marketplace untuk melakukan transaksinya.
Aplikasi e-commerce berbasis mobile apps yang menerapkan metode gamifikasi untuk Macarina ini merupakan aplikasi untuk mempermudah customer yang hendak membeli produk di outlet-outlet Macarina. Karena dengan adanya aplikasi ini, customer tidak perlu repot-repot untuk mengecek outlet mana saja yang masih buka dan mengetahui rasa mana yang masih tersedia di outlet tersebut.
Hasil dari penelitian ini adalah customer dapat memesang secara langsung produk Macarina, melakukan penukaran M-Poin yang sudah didapatkan dari pembelian produk menggunakan aplikasi, mengetahui rasa yang paling diminati dan juga leaderboard customer untuk mendapatkan reward berupa M-Cash untuk yang urutan paling atas pada tiap awal bulan. M-Cash merupakan uang digital yang hanya bisa digunakan untuk melakukan transaksi di UMKM Macarina. M-Poin merupakan poin yang didapatkan dari pembelian produk di Macarina menggunakan aplikasi. Semakin sering melakukan transaksi menggunakan aplikasi, maka akan semakin besar pula kesempatan untuk dapat menukarkannya dengan hadiah yang sudah disiapkan oleh pihak Macarina
Promosi Pariwisata, Seni, dan Produk Budaya Khas Using dengan Aplikasi Kepariwisataan Berbasis Android
No full textPSSI
Universitas Jember
Jl. Klimantan 37 JemberPemerintah Kabupaten Banyuwangi sedang giat melakukan promosi pariwisata, salah satu yang gencar dipromosikan dan paling banyak diminati adalah wisata dan seni budaya khas Using dimana suku Using (atau Osing) dikenal sebagai suku asli penduduk Banyuwangi. Beberapa produk budaya dan seni khas Using yang sering dipromosikan tersebut diantaranya adalah beberapa pertunjukan seni tari, ritual adat dan desa adat.
Salah satu media promosi yang cukup potensial yang dapat digunakan adalah penggunakan perangkat mobile, dikarenakan jumlah pengguna perangkat mobile yang sangat besar jumlahnya. Oleh sebab itu untuk mendukung promosi pariwisata, seni, dan produk budaya khas Using dan membantu para wisatawan dalam mendapatkan informasi pariwisata Banyuwangi, maka dibuatlah sebuah aplikasi kepariwisataan berbasis Android.
Untuk membangun aplikasi berbasis Android dilakukan melalui serangkaian tahapan: Analisa Kebutuhan, Studi Pustaka, Pengumpulan Data dan Pengolahan Data, Desain Aplikasi, Pengkodean Aplikasi serta Uji Coba dan Evaluasi.Hibah Dosen Pemula 201
- …
