Claim Missing Document
Check
Articles

Found 15 Documents
Search

PENGOPTIMUMAN JUMLAH RIT PADA PELAYANAN JASA BUS TRANS PAKUAN KOTA BOGOR Wihartiko, Fajar Delli
KOMPUTASI Vol 9, No 1 (2012): Komputasi
Publisher : KOMPUTASI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (3166.466 KB)

Abstract

ABSTRAKSeiring dengan perkembangan transportasi di kota-kota besar, pemerintah selalu berupaya memberikan yang terbaik kepada masyarakatnya. Salah satu upaya tersebut adalah dengan cara mengganti sarana yang ada dari mini bus menjadi angkutan massal yang lebis nyaman serta mengganti sistem pelayanan dari sistem setoran menjadi buy the service. Bus Trans Pakuan Kota Bogor adalah angkutan massal dikelola oleh Perusahaan Daerah Jasa Trasnportasi Kota Bogor yang melayani penumpang denagan sistem Buy the services. Dengan sistem ini perusahaan dituntut untuk meningkatkan pelayanan dengan tetap memperhatikan rugi/laba perusahaan. Pendekatan yang dilakukan adalah pendekatan manejemen riset operasi dimana akan dicari jumlah rit minimum dengan pelayanan optimum. Pencarian dilakukan dengan memodelkan masalah ke dalam bentuk Integer Programming / Pemograman Linear Bilangan Bulat dan mampertimbangkan seluruh kendala yang ada. Penyelesaian Integer Programming dapat diselesaikan dengan algoritme Branch and Bound. Hasil perhitungan dan pengujian menunjukkan bahwa jadwal keberangkatan bus (time table) untuk jalur Bubulak - Cidangiang hari Senin-Sabtu telah optimal pada taraf nyata sebesar 0.05. Pengujian dilakukan dengan menggunakan uji-t berpasangan (Paired T-Test)
PENDUGAAN PARAMETER MODEL PENINGKATAN POPULASI PEROKOK DENGAN METODE DEKOMPOSISI ADOMIAN MULTISTAGE Wijayanti, Hagni; Wihartiko, Fajar Delli
-
Publisher : Fakultas Matematika dan ilmu pengetahuan Alam. Universitas Pakuan.

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (477.061 KB)

Abstract

The prevalence of smoking in Indonesia over the years tend to experience increased. Increasing cigarette consumption in Indonesia will affect public health conditions and demanding high fees from the public, so that the necessary control of the consumption of cigarettes wisely. The smoking prevalence of the problem, can be made a mathematical formulation. There are three parameters involved, namely the active smoker population, the population of smokers and potential smokers who've stopped population, along with the change in time. Identify the parameter is very important, because it can show how the problem of the prevalence of smokers. In this study used method of Multistage Adomian Decomposition (MADM) which gives the solution of the model population increase smokers as solution series t (time) for each subinterval m during the period from [0, T]. The resolution of the model and the simulation model do with programming in Mathematica version 8. Key words : method of Multistage Adomian Decomposition (MADM),  prevalence of smokers
OPTIMIZING THE CLASSIFICATION ASSISTANCE THROUGH SUPPLY CHAIN MANAGEMENT FOR TELEMATICS SMES IN INDONESIA USING DEEP LEARNING APPROACH Tosida, Eneng Tita; Wahyudin, Irfan; Andria, Fredi; Wihartiko, Fajar Delli; Hoerudin, Andi
International Journal of Supply Chain Management Vol 9, No 3 (2020): International Journal of Supply Chain Management (IJSCM)
Publisher : International Journal of Supply Chain Management

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (393.737 KB)

Abstract

This study aims to optimize the classification process of providing assistance to Indonesian Telematics Small and Medium Enterprises (SMEs) using a deep learning approach. The data used is the 2016 Economic Census data. The research was conducted comprehensively through the process of comparing performance through several approaches. Deep learning performance shows an optimal accuracy rate of 99.03%, higher than other approaches of the Adaboost and Adaboos-Bagging Ensemble (92.0%), LVQ (93.11%) and Backpropagation (89.1%). The deep learning approach still has shortcomings in terms of tracing attributes that affect the provision of assistance. Unlike the case with an ensemble approach that is able to display priority attributes, and these results are also validated with relevant research results. Research development opportunities can be done through the integration of EXPLAIN and IME models in the deep learning model, making it easier for stakeholders to prioritize attributes that affect the delivery of telematics SMEs. This is expected to encourage the improvement of SMEs competitiveness in facing the challenges of the Industrial Revolution 4.0.
Augmented Reality dan Pehitungan Rendemen pada Produksi Kayu Profil Menggunakan Mesin Router Hermawan Hermawan; Fajar Delli Wihartiko; Yugo Ahmad Abdillah
FORMAT Vol 11, No 1 (2022)
Publisher : Universitas Mercu Buana

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22441/10.22441/format.2022.v11.i1.007

Abstract

Salah satu produk olahan kayu yang masih banyak diminati pasar adalah wood profile moulding. Bentuk profil yang tidak mengikuti ruang dasar geometris tertentu dapat dihadirkan melalui Augmented Reality. Pendugaan rendemen produksi kayu profil menjadi kurang akurat dengan bentuknya yang tidak beraturan. Augmented Reality memberikan bentuk nyata dari profil kayu yang akan dibentuk dari pilihan bit router. Augmented Reality dibangun menggunakan penanda (marker) yang diberikan dalam bentuk desain bit router 2D. Aplikasi yang dibuat dengan platform Android bahkan memudahkan pengguna untuk memilih jenis dan spesifikasi bit router, sesuai dengan bentuk profil yang diinginkan. Telah diuji untuk jenis Carbide Cove Router dengan tujuh bit router. Aplikasi dilengkapi dengan perkiraan jumlah profil, volume, hasil produksi, dan limbah kayu yang dihasilkan dari bahan baku kayu yang akan dikerjakan. Percobaan dilakukan pada bahan baku papan berukuran 30x200x2000 mm, menghasilkan jumlah profil cekung yang bervariasi antara 3-5 buah, sesuai dengan ukuran mata bor terluar. Hasil produksi bervariasi dari 42,95 hingga 74,44%. Peningkatan rendemen tersebut sejalan dengan jumlah bilah kayu profil yang diproduksi.
Model Manajemen Big Data Komoditas Beras untuk Kebijakan Pangan Nasional Eneng Tita Tosida; Fajar Delli Wihartiko; Irman Hermadi; Yani Nurhadryani; Feriadi
Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) Vol 4 No 1 (2020): Februari 2020
Publisher : Ikatan Ahli Informatika Indonesia (IAII)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1108.271 KB) | DOI: 10.29207/resti.v4i1.1520

Abstract

Rice is the main commodity in Indonesia, both for consumption and production. Rice production data are available at the Badan Pusat Statistika and at Kementrian Pertanian. The data is used to build a large data management model for Indonesia's rice trade. The model development strategy is done through analyzing agriculture big data analytic that is equipped with descriptive analysis, evaluation, predictive and prescriptive. The models and designs that are built discuss business processes, stakeholder networks and network management. Descriptive analysis results in the form of grouping and visualization of rice data. The results of the diagnostic process using classification approach produce a decision tree to see the results of the level of production in a province. In the predictive process produces a linear regression model to predict the results of the following year's production as well as in the analysis.
Sistem Penunjang Keputusan Strategi Tindakan Atas Pelanggaran Siswa Dengan Metode Analytical Network Process Fajar Delli Wihartiko; Eneng Tita Tosida; Lola Jaman Sentosa
KOMPUTASI Vol 15, No 1 (2018): Komputasi: Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer dan Matematika
Publisher : Ilmu Komputer, FMIPA, Universitas Pakuan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (755.962 KB) | DOI: 10.33751/komputasi.v15i1.1265

Abstract

Dalam proses belajar mengajar, siswa dapat saja melakukan pelanggaran baik dalam kategori ringan maupun berat. Setiap pelanggaran memiliki tindakan atau hukuman sesuai dengan aturan yang berlaku. Guna mempermudah proses pengambilan keputusan atas tindakan yang terjadi perlu dibuat suatu sistem penunjang keputusan atas pelanggaran yang terjadi. Sistem tersebut dibuat menggunakan metode Analytycal Network Process. Model yang dihasilkan kemudian dikembangkan dalam bentuk system penunjang keputusan berbasis web. Proses pengembangan system dilakukan pada Sekolah Menengah Kejuruan (SMK) Infokom Bogor. Sistem yang telah dikembangkan dapat digunakan sebagai bahan evaluasi pihak sekolah dalam mengupayakan kedisiplinan.Keywords: Sistem Penunjang Keputusan, Analytycal Network Process, Kedisiplinan
PENGOPTIMUMAN JUMLAH RIT PADA PELAYANAN JASA BUS TRANS PAKUAN KOTA BOGOR Fajar Delli Wihartiko
KOMPUTASI Vol 9, No 1 (2012): Komputasi: Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer dan Matematika
Publisher : Ilmu Komputer, FMIPA, Universitas Pakuan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (3166.466 KB) | DOI: 10.33751/komputasi.v9i1.705

Abstract

ABSTRAKSeiring dengan perkembangan transportasi di kota-kota besar, pemerintah selalu berupaya memberikan yang terbaik kepada masyarakatnya. Salah satu upaya tersebut adalah dengan cara mengganti sarana yang ada dari mini bus menjadi angkutan massal yang lebis nyaman serta mengganti sistem pelayanan dari sistem setoran menjadi buy the service. Bus Trans Pakuan Kota Bogor adalah angkutan massal dikelola oleh Perusahaan Daerah Jasa Trasnportasi Kota Bogor yang melayani penumpang denagan sistem Buy the services. Dengan sistem ini perusahaan dituntut untuk meningkatkan pelayanan dengan tetap memperhatikan rugi/laba perusahaan. Pendekatan yang dilakukan adalah pendekatan manejemen riset operasi dimana akan dicari jumlah rit minimum dengan pelayanan optimum. Pencarian dilakukan dengan memodelkan masalah ke dalam bentuk Integer Programming / Pemograman Linear Bilangan Bulat dan mampertimbangkan seluruh kendala yang ada. Penyelesaian Integer Programming dapat diselesaikan dengan algoritme Branch and Bound. Hasil perhitungan dan pengujian menunjukkan bahwa jadwal keberangkatan bus (time table) untuk jalur Bubulak - Cidangiang hari Senin-Sabtu telah optimal pada taraf nyata sebesar 0.05. Pengujian dilakukan dengan menggunakan uji-t berpasangan (Paired T-Test)
PEMODELAN MONTE CARLO UNTUK PREDIKSI SIFAT HUJAN HARIAN Siska Andriani; Dinar Munggaran Akhmad; Fajar Delli Wihartiko
Computatio : Journal of Computer Science and Information Systems Vol 4, No 2 (2020): COMPUTATIO : JOURNAL OF COMPUTER SCIENCE AND INFORMATION SYSTEMS
Publisher : Faculty of Information Technology, Universitas Tarumanagara

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24912/computatio.v4i2.9697

Abstract

Prediksi merupakan kegiatan peramalan untuk masa depan. Prediksi sudah banyak digunakan salah satunya untuk prediksi panen, jumlah keuntungan dan kerugian serta prediksi cuaca. Pada penelitian ini akan memanfaatkan prediksi cuaca untuk mengetahui sifat hujan harian menggunakan model monte carlo. Dalam prediksi hujan harian ada beberapa parameter yang dapat mempengaruhi missalnya temperatur, curah hujan, kelembaban, arah angin, tekanan udara dan lain sebagainya. Pengamatan cuaca dilakukan oleh Badan Meteorologi Klimatologi dan Geofisika (BMKG). Data pengamatan yang digunakan pada penelitian ini adalah data pengamatan yang dilakukan stasiun BMKG Waingapu selama 40 tahun (1973-2013). BMKG dalam melakukan prediksi masih sering menemukan kendala karena iklim cuaca di Indonesia dirasa masih sangat labil, sehingga hasil akurasi prediksi sangat sulit dilakukan dengan menggunakan cara tradisional. Untuk itu diusulkan prediksi sifat hujan harian dengan pembangunan model sifat hujan harian menggunakan metode monte carlo. Tahapan metode yang dilakukan dimulai dari analisis, perancangan, implementasi dan uji validasi. Pada tahap implementasi dilakukan pemodelan dimana tahap awal yaitu melakukan analisis data cuaca, penentuan Awal Musim Hujan (AMH), analisis korelasi antara data AMH dengan data Anomali Suhu Permukaan Laut (ASPL) Nino 3.4, penentuan 3 kelas data menggunakan SOM, kategorisasi 9 sifat hujan harian, pemodelan dengan metode monte carlo dan uji coba validasi.
PENDUGAAN PARAMETER MODEL PENINGKATAN POPULASI PEROKOK DENGAN METODE DEKOMPOSISI ADOMIAN MULTISTAGE Hagni Wijayanti; Fajar Delli Wihartiko
EKOLOGIA Vol 14, No 2 (2014): JURNAL ILMIAH ILMU DASAR DAN LINGKUNGAN HIDUP
Publisher : Universitas Pakuan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (477.061 KB) | DOI: 10.33751/ekol.v14i2.214

Abstract

The prevalence of smoking in Indonesia over the years tend to experience increased. Increasing cigarette consumption in Indonesia will affect public health conditions and demanding high fees from the public, so that the necessary control of the consumption of cigarettes wisely. The smoking prevalence of the problem, can be made a mathematical formulation. There are three parameters involved, namely the active smoker population, the population of smokers and potential smokers who've stopped population, along with the change in time. Identify the parameter is very important, because it can show how the problem of the prevalence of smokers. In this study used method of Multistage Adomian Decomposition (MADM) which gives the solution of the model population increase smokers as solution series t (time) for each subinterval m during the period from [0, T]. The resolution of the model and the simulation model do with programming in Mathematica version 8.Key words : method of Multistage Adomian Decomposition (MADM), prevalence of smokers
PEMETAAN TINGKAT KONSUMSI IKAN RUMAH TANGGA DI INDONESIA Fitria Virgantari; Sonny Koeshendrajana; Freshty Yulia Arthatiani; Yasmin Erika Faridhan; Fajar Delli Wihartiko
Jurnal Sosial Ekonomi Kelautan dan Perikanan Vol 17, No 1 (2022): JUNI 2022
Publisher : Balai Besar Riset Sosial Eonomi Kelautan dan Perikanan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.15578/jsekp.v17i1.11045

Abstract

Ikan merupakan salah satu produk pangan hewani yang memiliki kontribusi cukup besar terhadap konsumsi protein penduduk di Indonesia. Dari tahun ke tahun tingkat konsumsi ikan terus meningkat; namun ironisnya, tingkat konsumsi ikan di Indonesia masih tergolong rendah. Selain itu, data menunjukkan bahwa persebaran konsumsi ikan nasional per pulau selama ini tidak merata. Tingginya disparitas tingkat konsumsi ikan di Jawa atau Kawasan Barat Indonesia dengan Kawasan Timur Indonesia menyebabkan tingkat konsumsi ikan nasional relatif rendah. Salah satu cara yang dapat digunakan untuk memantau tingkat kecukupan konsumsi ikan dengan mudah adalah dengan mengelompokkannya di seluruh Indonesia. Dengan adanya klasterisasi kemudian pemetaan, perencanaan, monitoring dan evaluasi, serta sistem peringatan dini masalah kelangkaan konsumsi dapat dilakukan dengan baik. Kajian ini dilakukan dengan tujuan untuk menilai tingkat konsumsi ikan di Indonesia dengan cara mengelompokkan dan memetakannya; sehingga dapat dirumuskan rekomendasi kebijakan peningkatan konsumsi ikan penduduk Indonesia secara akurat. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder SUSENAS 2019 yang diselenggarakan oleh Badan Pusat Statistik. Variabel yang digunakan dalam penelitian ini adalah tingkat konsumsi ikan, tingkat partisipasi, dan tingkat pengeluaran untuk ikan. Pengelompokan dilakukan berdasarkan metode cluster K-means. Hasil analisis menunjukkan bahwa jumlah cluster yang optimal dengan rasio variance terkecil adalah 5 cluster. Klaster 1 dengan tingkat konsumsi, partisipasi dan pengeluaran ikan terendah adalah provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta dan Jawa Tengah. Klaster 2 terdiri dari 5 provinsi yaitu Lampung, Jawa Barat, Jawa Timur, Bali, Nusa Tenggara Timur. Klaster 3 terdiri dari 8 provinsi, yaitu Sumatera Barat, Sumatera Selatan, Bengkulu, Banten, Nusa Tenggara Barat, Sulawesi Tengah, Gorontalo, dan Sulawesi Barat. Klaster 4 terdiri dari 11 provinsi yaitu Sumatera Utara, Jambi, DKI Jakarta, Kalimantan Barat, Kalimantan Selatan, Sulawesi Utara, Sulawesi Tenggara, Maluku, Maluku Utara dan Papua. Sedangkan cluster 5 dengan tingkat konsumsi, partisipasi, dan pengeluaran ikan tertinggi terdiri dari 8 provinsi, yaitu Aceh, Riau, Kepulauan Bangka Belitung, Kepulauan Riau, Kalimantan Tengah, Kalimantan Timur, Kalimantan Utara, dan Papua Barat