p-Index From 2021 - 2026
13.823
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Dinamik SEGMEN Jurnal Manajemen dan Bisnis GEMA TEKNOLOGI Techno.Com: Jurnal Teknologi Informasi Jurnal Simetris Syntax Jurnal Informatika Elkom: Jurnal Elektronika dan Komputer Jurnal Ilmiah Mahasiswa FEB Prosiding SNATIF Jurnal Ketahanan Nasional Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Jurnal Berkala Epidemiologi Seminar Nasional Informatika (SEMNASIF) CESS (Journal of Computer Engineering, System and Science) E-Dimas: Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat JOIN (Jurnal Online Informatika) Sinkron : Jurnal dan Penelitian Teknik Informatika Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) SISFOTENIKA Journal of Information Technology and Computer Science (JOINTECS) JOURNAL OF INFORMATICS AND TELECOMMUNICATION ENGINEERING Jurnal Ilmiah FIFO Jurnal Pilar Nusa Mandiri InComTech: Jurnal Telekomunikasi dan Komputer Prosiding Seminar Nasional Teknoka JRST (Jurnal Riset Sains dan Teknologi) JOURNAL OF APPLIED INFORMATICS AND COMPUTING SINTECH (Science and Information Technology) Journal JURNAL TEKNIK INFORMATIKA DAN SISTEM INFORMASI Jurnal Sisfokom (Sistem Informasi dan Komputer) JURNAL EDUCATION AND DEVELOPMENT Jiko (Jurnal Informatika dan komputer) JSiI (Jurnal Sistem Informasi) Explore IT : Jurnal Keilmuan dan Aplikasi Teknik Informatika JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) Jurnal Telematika STRING (Satuan Tulisan Riset dan Inovasi Teknologi) CCIT (Creative Communication and Innovative Technology) Journal Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research METIK JURNAL Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer Fakultas Ilmu Komputer Universitas Al Asyariah Mandar Journal of Electronics, Electromedical Engineering, and Medical Informatics Jurnal Ilmu Komputer dan Bisnis Syntax Idea Techno Xplore : Jurnal Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi Jurnal Informatika dan Rekayasa Perangkat Lunak Jurnal Mnemonic Jurnal Asiimetrik: Jurnal Ilmiah Rekayasa Dan Inovasi International Journal of Advances in Data and Information Systems Journal of Computer Science and Engineering (JCSE) SKANIKA: Sistem Komputer dan Teknik Informatika Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) Jurnal Pewarta Indonesia Djtechno: Jurnal Teknologi Informasi JURNAL KOMUNIKASI DAN BISNIS Ascarya: Journal of Islamic Science, Culture and Social Studies Jurnal PkM (Pengabdian kepada Masyarakat) Humantech : Jurnal Ilmiah Multidisiplin Indonesia Bit (Fakultas Teknologi Informasi Universitas Budi Luhur) Journal Of Human And Education (JAHE) Prosiding Seminar Nasional Sisfotek (Sistem Informasi dan Teknologi Informasi) Economic Reviews Journal Jurnal Algoritma Jurnal Ticom: Technology of Information and Communication Berita Kedokteran Masyarakat Jurnal Hasil Pengabdian Masyarakat (JURIBMAS) Journal of Systems Engineering and Information Technology J-Icon : Jurnal Komputer dan Informatika Jurnal Teknik Indonesia Research Horizon IIJSE Jurnal Relawan dan Pengabdian Masyarakat REDI Jurnal Pengabdian Masyarakat Nasional Jurnal Ticom: Technology of Information and Communication The Indonesian Journal of Computer Science Seminar Nasional Riset dan Teknologi (SEMNAS RISTEK) EDUCATIONAL: Jurnal Inovasi Pendidikan dan Pengajaran Prosiding SeNTIK STI&K Journal of Medical and Health Science Jurnal Ilmu Kesehatan Immanuel Jurnal Ekonomi, Manajemen, Akuntansi dan Keuangan
Claim Missing Document
Check
Articles

Penerapan Data Mining pada Suku Bunga Investasi Deposito di Indonesia Menggunakan Metode K-Means Clustering untuk Pengelompokan Profitabilitas Sasongko, Raden; Wibowo, Arief
Ascarya: Journal of Islamic Science, Culture, and Social Studies Vol. 2 No. 1 (2022)
Publisher : Perkumpulan Alumni dan Santri Mahyajatul Qurro'

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

Abstract

Investment in Indonesia has several types, one of which is deposits through banks, namely individual or collective customers lending excess funds to banks and channeling them in the form of credit. This research is about clustering on several Banks, those are Regional, Private, Foreign, Persero and General Banks which have different interest rates for investments. The method used in this study is the Knowledge Discovery using Database (KDD) method, using RapidMiner tools. The algorithm used to perform clustering is the K-Means algorithm. The data that was used is data on investment credit interest rates from several banks in Indonesia obtained from BPS (Central Statistics Agency) Indonesia. This data is taken from 2009-2020. The clustering results obtained are 3 clusters, where cluster 1 is Regional Bank, which turns out to have stable and high loan interest rates, then cluster 2 is Foreign Bank, which also has the lowest and unstable interest rate. While cluster 3 is a private bank and a state-owned company, these two banks have similar interest rates and levels of stability. In addition, these two banks are in the middle for investment options.
PEMBERDAYAAN PEMUDA PROGRAM KESETARAAN MELALUI WORKSHOP MC, EDITING VIDEO, DAN MOTIVASI KULIAH DI PKBM RABBANI MULIA Anggraini, Julaiha Probo; Kutanto, Haronas; Wibowo, Arief
Jurnal Pengabdian Masyarakat Nasional Vol 5, No 1 (2025)
Publisher : Universitas Mercu Buana

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22441/pemanas.v5i1.34246

Abstract

Pemuda peserta program kesetaraan di Pusat Kegiatan Belajar Masyarakat Rabbani Mulia menghadapi tantangan dalam memperoleh keterampilan praktis yang dibutuhkan untuk meningkatkan daya saing di dunia kerja serta melanjutkan pendidikan tinggi. Program pengabdian kepada masyarakat ini bertujuan untuk memberdayakan pemuda melalui pelatihan keterampilan memandu acara, penyuntingan video dasar, serta sesi motivasi kuliah dan informasi beasiswa guna membuka wawasan peserta terhadap peluang pendidikan tinggi dan cara mencapainya. Metode yang digunakan adalah pembelajaran berbasis pengalaman, dengan memberikan kesempatan praktik langsung melalui simulasi, diskusi kelompok, dan pendampingan oleh tiga dosen ahli. Hasil kegiatan menunjukkan peningkatan keterampilan komunikasi lisan, kemampuan teknis dalam penyuntingan video, serta peningkatan motivasi peserta dalam merencanakan studi lanjut. Program ini juga menghasilkan dokumentasi kegiatan yang disebarluaskan melalui media sosial dan portal informasi lembaga. Implikasi dari kegiatan ini menunjukkan bahwa pendekatan pembelajaran berbasis pengalaman efektif dalam meningkatkan kapasitas, kepercayaan diri, dan kesiapan peserta dalam menghadapi tantangan dunia kerja maupun pendidikan tinggi. Dengan demikian, kegiatan ini berkontribusi dalam memperluas akses dan peluang pengembangan potensi akademik dan profesional bagi pemuda peserta program kesetaraan.
Immune response in IGF-1 and growth parameters among infected children Ardianah, Eva; Widjaja, Nur Aisiyah; Indriani, Diah; Melaniani, Soenarnatalina; Kuntoro; Wibowo, Arief; Notobroto, Hari Basuki; Purnomo, Windhu; Indawati, Rachmah; Saputro, Sigit Ari; Santoso, Febrina Mustika; Puspitasari, Ria; Pebriaini, Prisma Andita; Nurfidaus, Yasmine; Irawan, Roedi; Hidayat, Boerhan; Hidayati, Siti Nurul; Hanindita, Meta Herdiana
BKM Public Health and Community Medicine Vol 41 No 08 (2025)
Publisher : Universitas Gadjah Mada

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22146/bkm.v41i08.18379

Abstract

Purpose: Infections in children can affect weight gain and linear growth by influencing metabolism and nutrition. Chronic inflammation results in growth failure mediated by pro-inflammatory cytokines and poor nutritional intake, which affects the GH/IGF-1 axis. This study aimed to investigate the impact of the inflammatory response on children's anthropometry, particularly HAZ, and the role of IGF-1. Methods: An observational study with a cross-sectional design was conducted from September 2021 to July 2022. The study involved children diagnosed with infections. The subjects had undergone a physical and laboratory investigation, which included a thorax photo, urine culture, Mantoux test, and complete blood test in a hospital setting. A complete medical history was obtained from the pediatrician. Results: The prevalence of undernutrition was 37.33%; the prevalence of underweight/severely underweight, stunted/severely stunted, and wasted/severely wasted was 25.33%, 30.66%, and 14.67% respectively. Stunted/severely stunted was more prevalent in subjects under 2 years old, compared to subjects more than 2 years old (22/41 vs. 7/34, p=0.014). SEM analysis revealed that the inflammatory response affected IGF-1 levels (r=0.850, p=0.000), while IGF-1 affected body composition (r=0.245, p=0.025), and then affected HAZ (r=1.000, p=0.000). The effect of IGF-1 on HAZ appears to be indirect, acting through body composition. Parental height has a weak, albeit significant, effect on body composition (r=0.101, p=0.025) and HAZ (r=0.192, p=0.040). Univariate analysis revealed strong correlations between IL-6 and IL-10 and IGF-1 (r=0.870, p=0.000 and 0.876, p=0.000, respectively). In contrast, parental height showed a correlation with HAZ/LAZ (r=0.319, p=0.000). Maternal height was correlated positively with WAZ (r=0.320, p=0.044). Conclusion: The prevalence of stunting among children under two years of age indicates that early childhood constitutes a critical period for intervention in growth and development. Inflammatory response has been demonstrated to influence IGF-1 levels in children. The role of IGF-1 on HAZ was mediated by body composition.
Twitter Public Sentiment towards Vasectomy in Indonesia Using SVM and Naïve Bayes Febrilliani, Jihan Sastri; Wibowo, Arief
Research Horizon Vol. 5 No. 4 (2025): Research Horizon - August 2025
Publisher : LifeSciFi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54518/rh.5.4.2025.756

Abstract

Social media has experienced rapid growth in various sectors, including the health sector. Active users of social media or often called netizens, are quite active in the health community by sharing information and experiences. access to social media is the main means of finding information related to health. This study aims to find out public sentiment on the issue of vasectomy using the SVM and Naïve Bayes methods. This research collects data from social media platforms (X) or Twitter, using several keywords related to vasectomy which has recently become a hot topic in the Indonesian community. The results of this study showed that using the Support Vector Machine (SVM) algorithm and Naïve Bayes as a comparison obtained an accuracy performance of 71% for the support vector machine method and 51% for the naïve bayes method. The findings provide insights for policymakers and health advocates on addressing misconceptions and stigma surrounding vasectomy. The findings suggest to develop a more comprehensive Indonesian sentiment dictionary, use multi-platform data, and apply advanced NLP techniques to better capture cultural and contextual nuances.
EFEKTIVITAS INSTALASI PENGOLAHAN AIR LIMBAH SECARA BIOLOGIS AEROBIK TERHADAP PENURUNAN KADAR COD, BOD, PH, TSS DAN MPN COLIFORM DI RUMAH SAKIT PARU DR. H. A. ROTINSULU Wibowo, Arief; Linda; Yogisutanti, Gurdani
Jurnal Ilmu Kesehatan Immanuel Vol. 17 No. 1 (2023): Jurnal Ilmu Kesehatan Immanuel
Publisher : Institut Kesehatan Immanuel

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36051/jiki.v17i1.208

Abstract

Rumah sakit sebagai tempat pelayanan kesehatan yang dirancang, dioperasikan, serta dipelihara dengan memperhatikan aspek kesehatan manusia dan lingkungan yang mencakup kebersihan fisik, limbah padat, limbah cair, air bersih, dan serangga atau binatang pengganggu. Diperlukan sistem pengolahan air limbah rumah sakit, sehingga ketika di keluarkan ke lingkungan tidak memiliki dampak bagi lingkungan. Tujuan penelitian ini adalah menganalisis efektivitas pengolahan air limbah secara biologis aerobik di RS Paru Dr. H. A. Rotinsulu dengan parameter COD, BOD, ph, TSS dan MPN Coliform tahun 2021. Jenis penelitian yang digunakan adalah penelitian kuantitatif dengan desain penelitian quasi experiment. Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan didapatkan pengolahan air limbah rumah sakit dengan sistem biologis aerobic di RS Paru Dr. H. A. Rotinsulu efektif dalam menurunkan kadar parameter yaitu COD sebesar 58,03%, TSS sebesar 55,24%, MPN Coliform sebesar 99,89%. Sistem pengolahan air limbah masih belum efektif dalam menurunkan parameter pH yaitu mengalami kenaikan dari 7,36 menjadi 7,56 tetapi masih memenuhi baku mutu. sementara untuk BOD meskipun terdapat penurunan sebesar 58,53%, namun hasil penurunan tersebut tidak memenuhi baku mutu dan dapat dikatakan tidak efektif. Untuk dapat hasil outlet yang baik dan memenuhi standar baku mutu diharapkan  tenaga  sanitarian  agar  melakukan  pemantauan  atau  pengecekan  berkala  sehingga mencegah terganggunya proses pengolahan air limbah Kata Kunci: limbah rumah sakit, sistem pengolahan air limbah, efektivitas
Penerapan Algoritma Forward Chaining Untuk Mendiagnosa Penyakit Pernapasan Pada Klinik Mitra Bhakti Sadewo, Bayu; Wibowo, Arief
Jurnal Ticom: Technology of Information and Communication Vol 11 No 1 (2022): Jurnal Ticom-September 2022
Publisher : Asosiasi Pendidikan Tinggi Informatika dan Komputer Provinsi DKI Jakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.70309/ticom.v11i1.53

Abstract

Klinik setiap harinya selalu mengakomodir serta mengelola data pasien yang berkonsultasi dan berobat dengan dokter. Namun, dalam konsultasi diklinik masih dirasa kurang baik, karena pendataan yang manual sehingga menghambat waktu dan menyebabkan antrean pada saat ingin berkonsultasi sehingga membuat lambatnya pasien saat ingin menemui dokter. Pada wawancara penelitian fasilitas pada klinik Mitra Bhakti menjelaskan bahwa memiliki keluhan yang banyak pada pasien penyakit pernapasan. Pasien yang merasakan sakit pada sistem pernapasan ingin secepatnya berobat dan berkonsultasi dengan dokter karena dari penyakit tersebut memiliki gejala yang mengganggu pada kegiatan sehari-hari contohnya pada gejala batuk, ada batuk berdahak dan batuk tidak berdahak. Dengan masalah yang dijabarkan penelitian ini menggunakan metode forward chaining yang digunakan untuk mendiagnosis penyakit pernapasan dengan gejala-gejala yang dirasakan oleh pasien. Penelitian ini bertujuan untuk membangun aplikasi Sistem pakar Diagnosis Penyakit Pernapasan Menggunakan Metode Forward Chaining berbasis web. Berdasarkan permasalahan tersebut maka penliti ingin menyelesaikan masalah antrian yang biasa terjadi pada Klinik Mitra Bhakti, Khususnya pada penyakit pernapasan yang mana pada saat dilakukan penelitian sedang marak penyakit covid-19 yang mana orang sering beranggapan jika memiliki gejala batuk adalah penyakit covid-19. Sistem Pakar ini menggunakan metode Forward Chaining dengan data penelitian berupa gejala yang diberikan oleh pakar sebagai acuan dalam menentukan hasil diagnosis dari penyakit yang diderita pasien.Dari hasil pada pengujian 10 pasien dapat disimpulkan sistem ini dapat mendiagnosis penyakit pernapasan dengan keakuratan 70%. Oleh karena itu sistem ini diharapkan dapat membantu keefektifan dalam mendiagnosis serta konsultasi juga membantu dokter untuk menentukan kesimpulan akhir dari gejala-gejala pasien sesuai fakta dan yang ada, dan juga diharapkan agar dapat membantu pasien mengenali gejala penyakit pernapasan tanpa harus datang ke Klinik Mitra Bhakti.
Sistem Penunjang Keputusan Pemilihan Pegawai Penerima Promosi Menggunakan Metode Ahp Dan Topsis Siregar, Sutan Syahdinullah; Wibowo, Arief
Semnas Ristek (Seminar Nasional Riset dan Inovasi Teknologi) Vol 5, No 1 (2021): SEMNAS RISTEK 2021
Publisher : Universitas Indraprasta PGRI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30998/semnasristek.v5i1.5070

Abstract

Pegawai pada suatu kantor pemerintahan merupakan ujung tombak dalam pelayanan. Pegawai yang memiliki kinerja dalam pelayanan maupun pekerjaannya berpeluang mendapatkan promosi atau peningkatan posisi. Kegiatan manajemen promosi pegawai bukan sekedar memberikan suatu jabatan atau eselon baru, melainkan juga sebagai motivasi bagi pegawai lain. Badan Kepegawaian Pendidikan dan Pelatihan Kota TangerangSelatan (BKPP Kota Tangsel) merupakan Perangkat Daerah yang mempunyai tugas dan fungsi adalah mengelola sumberdaya manusia. Tidak jarang sering terjadi masalah dalam pengelolaannya, seperti proses pemilihan kandidat pegawai yang belum terstandar dengan baik walaupun telah memiliki beberapa kriteria. Untuk itu diperlukan sistem penunjang keputusan yang dapat membantu pihak-pihak pengambil keputusanagar dapat memperluas kapabilitas mereka dalam menganalisis situasi pemilihan promosi jabatan. Penelitian ini menggunakan metode AHP (Analytical Hierarchy Process) untuk mencari nilai bobot kriteria dan metode TOPSIS (Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution) untuk mencari hasil akhir berupa ranking alternatif. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem dapat memberikan kemudahan dan ketepatandalam menentukan pemilihan karyawan yang layak dipromosikan dan menampilkan rangking untuk setiap alternatif berdasarkan hasil preferensi yang ada.
Sosialisasi Pemanfaatan Aplikasi Log Aktifitas Potensi SAR (AplotSAR) Sebagai Teknologi Pendukung Operasi Pencarian dan Pertolongan Probo Anggraini, Julaiha; Haris Achadi, Abdul; Wibowo, Arief; Marlina, Hesti
Journal Of Human And Education (JAHE) Vol. 4 No. 4 (2024): Journal Of Human And Education (JAHE)
Publisher : Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/jh.v4i4.1232

Abstract

Kolaborasi antara Badan SAR Nasional (BASARNAS) dengan potensi SAR telah terbukti efektif dalam menangani berbagai keadaan darurat di Indonesia. Meskipun demikian, tantangan dalam koordinasi dan pencatatan aktivitas di lapangan masih ada. Program pengabdian masyarakat ini bertujuan untuk mengatasi tantangan tersebut melalui pengembangan dan pemanfaatan Aplikasi Log Aktivitas Potensi SAR (APLOTSAR). Metode yang digunakan meliputi sosialisasi dan pelatihan penggunaan aplikasi APLOTSAR bagi para rescuer dan potensi SAR. Hasil kegiatan menunjukkan peningkatan pemahaman dan keterampilan peserta dalam menggunakan teknologi ini, serta peningkatan efisiensi dan efektivitas operasional tim SAR. Penggunaan APLOTSAR memungkinkan pencatatan dan pelaporan aktivitas secara real-time, yang pada gilirannya meningkatkan koordinasi dan respons dalam situasi darurat.
Analisis Sentimen Multi-Aspek Berbasis Konversi Ikon Emosi dengan Algoritme Naïve Bayes untuk Ulasan Wisata Kuliner Pada Web Tripadvisor Azzahra, Sitti Aliyah; Wibowo, Arief
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 7 No 4: Agustus 2020
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25126/jtiik.2020731907

Abstract

Wisatawan seringkali mencari informasi tentang obyek wisata pada situs web seperti TripAdvisor. Situs web TripAdvisor memiliki fitur bagi penguna terdaftar untuk memberi ulasan tentang objek wisata dalam kategori kuliner dari berbagai negara. Ulasan tersebut bisa digunakan wisatawan sebagai pertimbangan sebelum mendatangi objek wisata kuliner yang ingin dituju. Komentar atau ulasan yang ada di situs TripAdvisor dapat dianalisis untuk mengetahui nilai sentimen dari suatu obyek wisata yang diulas. Hasil analisis itu dapat bermanfaat bagi pengelola tempat wisata, pengusaha kuliner maupun bagi wisatawan lain. Ada tantangan yang ditemukan saat analisis sentimen dilakukan pada kalimat ulasan yang mengandung ikon emosi atau emoticon, karena ulasan dapat mengandung arti sentimen yang berbeda antara kalimat dengan ekspresi emosi yang ada. Penelitian ini berisi analisis ulasan tentang kuliner kota Bandung pada situs TripAdvisor yang mengklasifikasi sentimen menjadi tiga kelas. Penelitian ini menggunakan teknik klasifikasi data mining dengan algoritme Naïve Bayes dikombinasi dengan metode pelabelan multi aspek yang disertai konversi ikon emosi pada teks ulasan. Selain itu, analisis dilakukan pada bobot ulasan berdasarkan jumlah kontribusi pemberi ulasan di web TripAdvisor. Hasil pengujian menunjukkan bahwa penggunaan seluruh kombinasi metode tersebut dalam proses klasifikasi sentimen mampu menghasilkan nilai akurasi sebesar 98,67%. AbstractTourists often look for information about attractions on websites such as TripAdvisor. The TripAdvisor website has a feature for registered users to provide reviews about attractions in the culinary category from various countries. These reviews can be used by tourists as a consideration before visiting culinary attractions to be addressed. Comments or reviews on the TripAdvisor site can be analyzed to determine the sentiment value of a tourist attraction being reviewed. The results of the analysis can be useful for managers of tourist attractions, culinary entrepreneurs and for other tourists. There are challenges that are found when sentiment analysis is carried out on review sentences that contain emotion icons or emoticons, because reviews may contain different sentiment meanings between sentences and existing emotional expressions. This study contains a review of the culinary analysis of the city of Bandung on the TripAdvisor site which classifies sentiments into three classes. This study uses data mining classification techniques with the Naïve Bayes algorithm combined with a multi-aspect labeling method accompanied by the conversion of emotional icons in the review text. In addition, the analysis is carried out on the weight of the review based on the number of contributing reviewers on the TripAdvisor web. The test results show that the use of all combinations of these methods in the sentiment classification process is able to produce an accuracy value of 98.67%.
Prediksi Jumlah Pengiriman Barang Menggunakan Kombinasi Metode Support Vector Regression, Algoritma Genetika dan Multivariate Adaptive Regression Splines Nendi, Nendi; Wibowo, Arief
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 7 No 6: Desember 2020
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25126/jtiik.2020722441

Abstract

Sektor usaha logistik telah berkembang sangat pesat di Indonesia saat ini. PT. XYZ  adalah sebuah perusahaan logistik yang menyediakan jasa pengiriman barang dari satu tempat menuju ke tempat yang lain. Sebagai perusahaan logistik dengan jumlah kendaraan 2.100 unit armada truk dan akan terus bertambah seiring dengan target yang dicanangkan perusahaan, dimana pada 2020 jumlah armada truk harus mencapai 6.000 unit truk. Saat ini strategi operasional logistik dihasilkan berdasarkan pengalaman dari steakholder. Hal ini tentu tidak bisa dipertanggung jawabkan secara ilmiah. Prediksi jumlah pengiriman barang harian dapat menjadi solusi dalam membantu perusahaan dalam merencanakan, memonitoring dan mengevaluasi strategi operasional logistik. Hasil pengujian menunjukkan penggabungan metode Support Vector Regression (SVR), algoritma genetika dan Multivariate Adaptive Regression Splines (MARS) dapat menghasilkan prediksi jumlah pengiriman barang harian dengan nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE) yaitu 0.0969% dengan parameter epsilon(????) 1.92172577675873E-20, complexitas(????) 62 dan gamma(γ) 1.0. AbstractThe logistics business sector has developed very rapidly in Indonesia today. PT XYZ is a national logistics company that provides freight forwarding services from one place to another. As a national-scale logistics company, the company is supported by a fleet of 2,100 trucks. The number of fleets will continue to grow in line with the target set by the company, namely in 2020 the number of truck fleets must reach 6,000 trucks. Currently the logistics operational strategy is produced based on stakeholder experience, this certainly causes problems in the company's overall operations. Prediction of the number of daily goods shipments can be a solution in helping companies in planning, monitoring and evaluating logistical operational strategies, based on the company's ability in the availability of a fleet of vehicles for shipping. This study proposes a combination of Support Vector Regression (SVR) methods, genetic algorithms and Multivariate Adaptive Regression Splines (MARS) for problem solving in the prediction process, including in the selection of appropriate training data. The test results show that the combination of the three methods can produce predictions of the number of daily shipments with values of Mean Absolute Percentage Error (MAPE) 0.0969%, epsilon (????) 1.92172577675873E- 20, complexity (????) 62, and gamma (γ) 1.0.
Co-Authors - Arientawati - Sumardianto Abdul Haris Achadi Achadi, Abdul Haris Adita, Ita Afifah Khaerani Afifatussalamah, Rizka Ahmad Sururi Ahmad Sururi Akbar, Ahmad Aldizar Al Fatach, M Khabib Anggraini, Julaiha Probo Anita Anita Diana Antika Zahrotul Kamalia Anugrah Sandy Yudhasti Anuqman Fitriadi Apriati Suryani Ardhianto, Angga Ardianah, Eva Ari Wibowo Arief Umarjati Asep Permana Atik Ariesta Bayu Sadewo Bayu Satria Pratama Binarto, Antonius Jonet Bintang, Bagus Boerhan Hidayat, Boerhan Chairul Rizal Chintya Paramitha Danar Wido Seno Danniswara, Ahmad Deni Mahdiana Diah Indriani Didik Hariyadi Raharjo Didin Muhidin Dwi Kristanto Dwi Yulianti Dyah Retno Utari Dyah Retno Utari, Dyah Retno Ebine, Masato Eko Aji Putra Eko Aprianto Endah Sarah Wanty Fajar Siddik Chaniago Farah Chikita Venna Farid Setiawan Farid Setiawan, Farid Fathin Aulia Rahman Febrilliani, Jihan Sastri Fenny Irawati Fernando, Donny Firman Noor Hasan Firmanty Mustofa, Vina Fitri Nur Masruriyah, Anis Fitriadi, Rifqi Fitriani, Netty Fransiska Vina Sari Frenda Farahdinna Fried Sinlae Ganteng Hasanudin Ghapur, Abdul Gurdani Yogisutanti Hadidtyo Wisnu Wardani Hananto, Agustia Handoko, Andy Rio Hanindita, Meta Herdiana Hari Basuki Notobroto Haris Achadi, Abdul HARIYANTO HARIYANTO Harun Nasrullah Hassan, Shiza Hayatul Khairul Rahmat Henry Henry Herriyawan Herriyawan Herriyawan, Herriyawan Hidayat, Manarul Hidayat, Sarifudlin Huda, Ratu Najmil Ida Ariyani Hasanah Indah Rizky Mahartika Indra Indra Inge Virdyna Irfan Hadi Irfan Nurdiansyah Irman Efendi Istiqoomatun Nisaa Joko Sutrisno Jovansgha Avegad Jumaryadi, Yuwan Kanasfi, Kanasfi Karyaningsih, Dentik Kresno Yulianto KRESNO YULIANTO KUNTORO Kurnia Setiawan Kutanto, Haronas Larasati, Pamela Linda Lingga Desyanita Luthfi Akbar Ramadhan Mahmudah Mahmudah Mailana, Agus Maria Adiningsih Marlina, Hesti Martens, Brigitta Griselda Maskur A, Moch Riyadi Megananda Hervita Permata Sari Megawati, Rina Miechael Miechael Miftahul Arifin Miftahul Arifin Mochammad Rizky Royani Moh Makruf Monica, Silvi Muhamad Fadel Muhammad Bagus Bintang Timur Muhammad Bagus Bintang Timur, Muhammad Bagus Bintang Muhammad Febrian Rachmadhan Amri Muhammad Noor Hasan Siregar Muhammad Risky Mulyati Mulyati Nazihah, Fasya Nendi, Nendi Ningrum, Yogi Ajeng Nugroho, Angelika Pratiwi Widya Nur Aisiyah Widjaja, Nur Aisiyah Nur Anisah Rahmawati Nur Rohman Nurcahya, Gelar Nurfadhiilah, Annisa Nurfidaus, Yasmine Nursyi, Muhamad Pattipeilohy, William Frado Pattipeilohy, William Frado Pebriaini, Prisma Andita Poppy Ruliana Pradiptha, Anindya Putri Prastiyo, Krisna Probo Anggraini, Julaiha Purwadi Purwadi Purwadi Purwadi Putra, Andi Agung Putra, Rinaldi Febryatna Duriat Qamarullah Popalia Rachmah Indawati Rahman, Fathin Aulia Rakhman, Abdulah Rakhmat Rakhmat Rakhmat Rakhmat RAMAYU, I Made Satrya Rangkuti, Muhammad Yusuf Rizqon Ratna Ayu Sekarwati Ratna Ayu Sekarwati Relawanto, Bowo Ria Puspitasari Riama Simanjuntak Ridho Dwi Maulida Rika Nurhayati Riki Ramdani Saputra Rina Megawati Risaychi, Diva Ajeng Brillian Ristiana, Ina Rizkiyanto, Muhamad Ardiansyah Rizky Tarmudzi Roedi Irawan Rojakul, Rojakul Rosita Dewi, Erni Ruliana, Poppy Rusdah Ruwirohi, Jan Everhard Ryo Tanaka Sabirin, Sahril Sadewo, Bayu Santoso, Febrina Mustika Saptari Wijaya Mulia Sari Anggar Kusuma Melati Sari, Fransiska Vina Sasongko, Raden Satiri Satiri, Satiri Selamet Riyadi Selly Rahmawati Selly Rahmawati Septian Firman S Sodiq Septiani, Riska Setyowati, Erlin Sevtian Ferdian Shofinurdin Shofinurdin Siddik Chaniago, Fajar Sigit Ari Saputro Sigit Budi Nugroho Siregar, Sutan Syahdinullah SITI NURUL HIDAYATI Sitti Aliyah Azzahra Soenarnatalina Melaniani Sudewo, Andika Hasbigumdi Sugiyarta, Ahmad Sujiharno Sujiharno Sumarna, Presma Dana Scendi Suntoro, Dimas Fahmi Supiyandi Supiyandi Tarwan Tiaharyadini, Rizka Triantoro, Ery TRISNAWATI, WULAN Tulus Yuniasih Umam, Mohamad Hafidhul Vasthu Imaniar Ivanoti Wahyu Cesar Wahyu Desena Wahyu Setiawan Wahyudi, Widi Wahyuni, Chatarina Unggul Wangsajaya, Yosia Heartha Dhalasta Wibiyanto, Alif Dewan Daru Widiyaningrum, Diyah Kiki Widyanto, Tetrian Windhu Purnomo Wisnu Supri Harmito Wulan Novita Sari Yahya Darmawan Yudanto, Satyo Zakaria Anshori Zaqi Kurniawan