Claim Missing Document
Check
Articles

Found 29 Documents
Search

Carbon Price Prediction by Incorporating Fossil Fuel Prices Using Long Short-Term Memory with Temporal Pattern Attention (TPA-LSTM) Mujiono, Edo Priyo Utomo Putro; Mukhlash, Imam; Pradana, Yan Aditya; Putri, Endah R.M.; Irawan, Mohammad Isa
Science and Technology Indonesia Vol. 10 No. 3 (2025): July
Publisher : Research Center of Inorganic Materials and Coordination Complexes, FMIPA Universitas Sriwijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26554/sti.2025.10.3.856-865

Abstract

Reliable carbon price prediction can help to stabilize the carbon market, minimize financial risks for investors, and encourage innovation in green industries. The forecasts have a crucial role in reaching advanced goals for reducing emissions, aiding the shift toward an economy with reduced carbon emissions, and lessening the adverse effects of climate change overall. This paper proposes applications of LSTM with Temporal Pattern Attention (TPA-LSTM) to predict carbon price fluctuations. The prediction of carbon price fluctuations not only draws on its own historical information but also from its main predictors, including fossil fuel prices from 2018 to 2023. The TPA-LSTM method is a combined method that uses the LSTM layer as the initial input of the model. Furthermore, the output generated by the LSTM layer serves as the input to the TPA layer, which is then used to predict the carbon price for the following day. The model is tested by predicting the test data and calculating the evaluation results. The experimental results indicate that TPA-LSTM has surpassed other models in accuracy by showing better performance based on MSE, RMSE, MAE, and MAPE metrics.
DIGITALISASI PEMASARAN DAN SISTEM KEUANGAN PADA INDUSTRI RUMAH TANGGA COCONUT OIL KEDIRI Irawan, Mohammad Isa; Mukhlash, Imam; Rukmini, Meme; Hendy; Hidayat, Nurul; Rukmi, Alvida Mustika; Iqbal, Mohammad; Probojati, Rasyadan Taufiq
Jurnal Abdi Masyarakat Vol. 8 No. 1 (2024): Jurnal Abdi Masyarakat November 2024
Publisher : Universitas Kadiri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30737/jaim.v8i1.6045

Abstract

Industri rumah tangga (IRT) minyak kelapa d’Hayfa Sukses Berkah memproduksi minyak kelapa murni Abila. Minyak kelapa yang dihasilkan memiliki kualitas yang tidak kalah baik dengan minyak kelapa yang dihasilkan industri besar. Beberapa kendala usaha yang dihadapi diantaranya sistem keuangan usaha yang belum tertata dan minimnya pemahaman pemilik dan staf dalam membuat laporan keuangan membuat usaha ini sulit berkembang. Tercampurnya keuangan usaha dan rumah tangga juga menjadi kendala internal. Selain memproduksi minya kelapa murni, dHayfa Sukses Berkah juga memiliki produk-produk turunan berbahan dasar minyak kelapa yang belum banyak diketahui masyarakat. Kegiatan pengabdian masyarakat ini dikembangkan sebuah sistem keuangan terkomputerisasi dan pemasaran digital bagi produk minyak kelapa Abila dan produk turunannya. Perkembangan sistem keuangan terkomputerisasi menunjukkan dampak positif dalam pengelolaan mitra. Pemanfaatan marketplace menunjukkan potensi dalam memperluas jangkauan pasar dan meningkatkan penjualan.
TE-LSTM: winding temperature prediction for induction motors in the oil and gas industry Supriyono, Joko; Mukhlash, Imam; Iqbal, Mohammad; Asfani, Dimas Anton
SINERGI Vol 29, No 3 (2025)
Publisher : Universitas Mercu Buana

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22441/sinergi.2025.3.022

Abstract

Induction motor winding failure repair takes longer compared to other failures, such as bearing failure. This research introduces a hybrid deep learning framework, TE-LSTM, to predict winding temperatures in induction motors used in oil and gas operations, aiming to address the challenges of accurately forecasting potential winding failures and enabling proactive maintenance strategies. The TE-LSTM model combines a transformer encoder-based architecture with long short-term memory to effectively model intricate temporal relationships and sensor dynamics within the dataset. The study utilized data collected from January 2016 to December 2024 at 1-minute intervals from induction motors equipped with stator winding temperature sensors, where the motors were designed with Class F insulation and had stage 1 and stage 2 alarms set at 257°F and 285°F, respectively. The findings highlight the efficiency and performance of the TE-LSTM model in predicting winding temperatures, which can significantly reduce unplanned downtime and associated costs, thereby optimizing maintenance operations and enhancing the reliability of the motor.
A Bibliometric Analysis of Metaheuristic Research and Its Applications Hendy, Hendy; Irawan, Mohammad Isa; Mukhlash, Imam; Setumin, Samsul
Register: Jurnal Ilmiah Teknologi Sistem Informasi Vol 9 No 1 (2023): January
Publisher : Information Systems - Universitas Pesantren Tinggi Darul Ulum

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26594/register.v9i1.2675

Abstract

Metaheuristic algorithms are generic optimization tools to solve complex problems with extensive search spaces. This algorithm minimizes the size of the search space by using effective search strategies. Research on metaheuristic algorithms continues to grow and is widely applied to solve big data problems. This study aims to provide an analysis of the performance of metaheuristic research and to map a description of the themes of the metaheuristic research method. Using bibliometric analysis, we examined the performance of scientific articles and described the available opportunities for metaheuristic research methods. This study presents the performance analysis and bibliometric review of metaheuristic research documents indexed in the Scopus database between the period of 2016-2021. The overall number of papers published at the global level was 3846. At global optimization, heuristic methods, scheduling, genetic algorithms, evolutionary algorithms, and benchmarking dominate metaheuristic research. Meanwhile, the discussion on adaptive neuro-fuzzy inference, forecasting, feature selection, biomimetics, exploration, and exploitation, are growing hot issues for research in this field. The current research reveals a unique overview of metaheuristic research at the global level from 2016-2021, and this could be valuable for conducting future research.
Object Oriented Design of Software Tool for Finite Abstractions of Max-Plus-Linear Systems using Unified Modeling Language Muhammadun Muhammadun; Dieky Adzkiya; Imam Mukhlash
(IJCSAM) International Journal of Computing Science and Applied Mathematics Vol. 3 No. 1 (2017)
Publisher : LPPM Institut Teknologi Sepuluh Nopember

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Max-Plus-Linear (MPL) systems are a class of discrete-event systems with a continuous state space characterizing the timing of the underlying sequential discrete events. There is a formal approach to analyze these systems based on finite abstractions. The abstraction algorithms have been in MATLAB using list data structure and in JAVA using tree data structure. The MATLAB implementation requires long computational time, whereas the JAVA one requires larger memory allocation. In this work, we discuss an object oriented design in C++ using tree data structure without recursive functions in the hope of improving the results obtained by the two previous implementations.
REGISTRASI CITRA PADA DOMAIN FREKUENSI MENGGUNAKAN METODE POWER CEPSTRUM Kartika Mahanani; Suhud Wahyudi; Budi Setiyono; Imam Mukhlash
Limits: Journal of Mathematics and Its Applications Vol. 9 No. 1 (2012): Limits: Journal of Mathematics and Its Applications Volume 9 Nomor 1 Edisi Nove
Publisher : Pusat Publikasi Ilmiah LPPM Institut Teknologi Sepuluh Nopember

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Penyampaian informasi dapat dilakukan melalui gambar. Gambar atau bisa disebut citra dapat kehilangan informasi yang terkandung didalamnya jika citra tersebut berkualitas buruk, seperti buram, berbintik, ataupun gelap. Sehingga diperlukan suatu teknik yang dapat mengubah kualitas citra menjadi lebih baik dari sebelumnya dan salah satu teknik yang dapat digunakan adalah teknik Super Resolusi. Teknik Super Resolusi merupakan teknik yang digunakan untuk membangun citra beresolusi lebih tinggi dari kumpulan citra yang beresolusi lebih rendah. Dalam teknik ini terdapat dua langkah utama yaitu registrasi dan rekonstruksi. Registrasi merupakan kegiatan yang dilakukan untuk memperoleh nilai pergeseran diantara dua citra yang memiliki pergeseran diantaranya. Registrasi Citra dilakukan pada domain frekuensi dengan menggunakan Transformasi Fourier, yaitu nilai matriks dari citra yang sebelumnya berada pada domain spasial diubah ke domain frekuensi. Pada Tugas Akhir ini digunakan metode Power Cepstrum untuk menyelesaikan permasalahan Registrasi Citra. Cepstrum merupakan hasil perolehan logaritma spektrum suatu sinyal yang ditransformasikan dengan menggunakan Transformasi Fourier. Power Cepstrum digunakan untuk mendapatkan besar pergeseran diantara kedua citra. Pada permasalahan satu dimensi, Power Cepstrum dari fungsi waktu adalah power spectrum dari logaritma dari power spectrum fungsi tersebut. Pada permasalahan dua dimensi, fungsinya diubah menjadi fungsi intensitas citra. Dari uji coba yang telah dilakukan, tampak bahwa perangkat lunak Registrasi Citra menggunakan metode Power Cepstrum mampu mendeteksi pergeseran pada level piksel dengan nilai pergeseran maksimum sebesar 30 piksel.
OPTIMISASI PEMBENTUKAN SEL DIINTEGRASIKAN DENGAN PENEMPATAN MESIN DAN PENJADWALAN DI DALAM SELULAR MANUFAKTUR MENGGUNAKAN ALGORITMA GENETIKA Moh Khoiron; Imam Mukhlash; Soetrisno
Limits: Journal of Mathematics and Its Applications Vol. 12 No. 1 (2015): Limits: Journal of Mathematics and Its Applications Volume 12 Nomor 1 Edisi Me
Publisher : Pusat Publikasi Ilmiah LPPM Institut Teknologi Sepuluh Nopember

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Perindustrian di Indonesia belakangan ini semakin berkembang, hal ini mengantarkannya pada persaingan global, sehingga mendorong banyak perusahaan untuk semakin memperbaiki dan meningkatkan usahanya agar lebih efektif dan efisien. Salah satu yang berdampak signifikan pada keefektifan dan keefesianan suatu perusahaan adalah perencanaan fasilitas. Cellular Manufacturing (CM) adalah salah satu metode yang telah terbukti mampu menambah efisiensi serta fleksibilitas dalam lingkungan produksi manufaktur. Diantara faktor-faktor yang diperlukan dalam selular manufaktur adalah Cell Formation (CF), Group Layout (GL), dan Group Scheduling (GS). Biasanya, tiga faktor ini diselesaikan dalam keadaan terpisah atau diselesaikan secara berurutan. Tugas ahir ini membahas tentang metode untuk penyelesaian CF, GL, GS secara bersamaan. A hierarchical genetic algorithm (HGA) digunakan untuk menyelesaikan permasalahan tersebut.
PEMILIHAN JENIS ASURANSI BERDASARKAN DEMOGRAFI CALON PEMEGANG POLIS DENGAN METODE NAÏVE BAYES CLASSIFIER Lailatul M. Chaira; Nurul Hidayat; Inu L. Wibowo; Imam Mukhlash
Limits: Journal of Mathematics and Its Applications Vol. 13 No. 2 (2016): Limits: Journal of Mathematics and Its Applications Volume 13 Nomor 2 Edisi No
Publisher : Pusat Publikasi Ilmiah LPPM Institut Teknologi Sepuluh Nopember

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Asuransi merupakan salah satu cara untuk memproteksi diri di masa depan. Saat ini, perusahaann asuransi berlomba-lomba untuk menawarkan produk asuransi yang menjanjikan. Dalam rangka bersaing dengan kompetitor lainnya dan demi memenuhi kebutuhan nasabahnya, perusahaan asuransi memerlukan startegi bisnis yang bijak dan tepat agar produknya mendapat respon positif dari calon nasabah. Salah satu permasalahan dalam bidang asuransi adalah bagaimana menentukan jenis asuransi yang tepat untuk calon nasabah. Pada paper ini, dibahas tentang bagaimana menetukan jenis asuransi yang tepat menggunakan task dalam data mining untuk menggali informasi yang berkaitan dengan kebutuhan produk asuransi bagi calon nasabah. Metode yang digunakan untuk klasifikasi adalah Naïve Bayes Classifier. Hasil uji coba menunjukkan bahwa metode NBC mampu mengklasifikasi record dengan tingkat kinerja tertinggi sebesar 94.12% ketika proporsi pembagian data latih 90% dan data uji sebesar 10%. Karena kinerja sistem yang dihasilkan dapat dikatakan baik, sistem dianggap kredibel untuk merekomendasikan produk asuransi kepada calon nasabah
Himpunan Fuzzy dan Rough Sets Bijan Davvaz; Imam Mukhlash; Soleha2
Limits: Journal of Mathematics and Its Applications Vol. 18 No. 1 (2021): Limits: Journal of Mathematics and Its Applications Volume 18 Nomor 1 Edisi Me
Publisher : Pusat Publikasi Ilmiah LPPM Institut Teknologi Sepuluh Nopember

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

The concept of a fuzzy set was introduced by Zadeh in 1965. Fuzzy set is a mathematical model of vague qualitative or quantitative data, frequently generated by means of the natural language. The model is based on the generalization of the classical concepts of set and its characteristic function. Intuitionistic fuzzy sets are sets whose elements have degrees of membership and non-membership. Intuitionistic fuzzy sets have been introduced by Atanassov in 1983 as an extension fuzzy sets. On the other hand, the concept of rough set was proposed by Pawlak 1982. Since then the subject has been investigated in many papers. The overall aim of this paper is to present an introduction to some of main concepts related to fuzzy sets, intuitionistic fuzzy sets and rough sets. We investigate Crisp sets and characteristic functions, fuzzy sets, intuitionistic fuzzy sets, rough sets and probabilistic rough sets