Claim Missing Document
Check
Articles

Found 12 Documents
Search

Analisis Perencanaan Tanggul Pengaman Banjir Sungai Tallo Kelurahan Tello Baru Kecamatan Panakukang Ananta, Ari Azyari; Umar, Nuralfirah; Indriyanti; Agusalim, M.
Arus Jurnal Sains dan Teknologi Vol 2 No 1: April (2024)
Publisher : Arden Jaya Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.57250/ajst.v2i1.335

Abstract

Sungai Tallo merupakan salah satu sungai yang ada di Sulawesi Selatan. Sungai Tallo memiliki panjang 10 km yang berasal dari pegunungan Pangkalaeng dan pegunungan Parigi Tinggi Moncong sampai ke Selat Makassar. Sungai Tallo yang memiliki DAS sekitar 432,21 km² dan sekitar 200 m akan di buatkan tanggul pengaman banjir. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui debit banjir dan menentukan dimensi tanggul sebagai upaya pengendalian banjir. Pada penelitian kali ini menentukan dan mencari batas Kawasan dan mendapatkan data curah hujan serta data topografi. Hasil perhitungan untuk debit banjir dengan metode Hidrograf Satuan Sintetik (HSS) Nakayasu yaitu priode ulang Q2Tahun = 890,20 m3/dtk, priode ulang Q5Tahun = 1015,48 m3/dtk, Q10Tahun = 1162,17 m3/dtk, Q25Tahun 1264,31 m3/dtk, Q50Tahun = 1360,77 m3/dtk, Q100Tahun = 1453,30 m3/dtk dan dengan perhitungan hidrolis menghasilkan tinggu muka air banjir sebesar 2,83 meter dari dasar Sungai dan diperoleh dimensi tanggal dengan h = 4,05 meter, lebar mercu 4 meter. banjir yang terjadi diduga disebabkan karena debit air yang bertambah dengan cepat melebihi daya tampung Sungai Ketika terjadi hujan dengan intensitas yang tinggi.
Prediksi Cacat Software Menggunakan Class Balancer Bagging C4.5 dan Analisis Statistik SPSS dalam Konteks Akuntansi Nurul Ichsan; Haerul Fatah; Tri Wahyuni; Erni Ermawati; Indriyanti
PROFITABILITAS Vol 5 No 1 (2025): JURNAL PROFITABILITAS
Publisher : Sistem Informasi Akuntansi Kampu Kabupaten Karawang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/profitabilitas.v5i1.9081

Abstract

Prediksi cacat software merupakan langkah krusial dalam proses pengembangan perangkat lunak guna meminimalkan risiko kerugian akibat kegagalan sistem. Namun, tantangan utama dalam prediksi ini terletak pada ketidakseimbangan data (class imbalance) yang menyebabkan performa model prediksi menjadi tidak optimal. Penelitian sebelumnya menunjukkan bahwa algoritma C4.5 memiliki performa cukup baik, namun masih belum mampu menangani permasalahan ketidakseimbangan kelas secara efektif. Untuk mengatasi masalah tersebut, penelitian ini mengusulkan pendekatan integrasi Class Balancer dan teknik Bagging pada algoritma C4.5 sebagai solusi prediksi yang lebih robust. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model Class Balancer+Bagging+C4.5 memberikan peningkatan nilai AUC pada dataset PC4.arff hingga mencapai 0.834 dengan akurasi 83.35%, yang masuk dalam kategori Good Classification. Meskipun rata-rata akurasi menurun dibandingkan C4.5 original, rata-rata nilai AUC meningkat secara signifikan dari 0.599 menjadi 0.672, yang menunjukkan peningkatan kualitas klasifikasi dari Failure menjadi Poor Classification. Temuan ini menunjukkan bahwa integrasi teknik Class Balancer dan Bagging pada algoritma C4.5 mampu meningkatkan kemampuan model dalam mengenali cacat software, terutama dari sisi kestabilan prediksi terhadap data yang tidak seimbang.