Claim Missing Document
Check
Articles

Found 12 Documents
Search

Pengaruh Pemilihan Banyak Data dan Time Frame dalam Finance Forecasting dengan Linear Regression Wahyu Cahyo Utomo; Resty Wulanningrum; Intan Nur Farida
Joutica Vol 8 No 2 (2023): Journal of Informatic Unisla
Publisher : Universitas Islam Lamongan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30736/informatika.v8i2.1049

Abstract

Finance forecasting merupakan kegiatan yang berhubungan dengan aktifitas trading yang memiliki resiko yang besar. Pendekatan forecasting merupakan salah satu langkah yang dapat dilakukan untuk meminimalkan resiko melalui bidang ilmu komputer atau Informatika. Dalam hal ini tantangannya adalah membuat sebuah model yang memiliki akurasi yang bagus untuk meminimalkan resiko. Pemilihan time frame dan pengunaan banyak data akan mempengaruhi akurasi karena setiap time frame memiliki range pergerakan yang berbeda. Berdasakan hal tersebut, penelitian ini mencoba menemukan serta melakukan analisa pengaruh time frame dan banyak data sehingga mendapat model evaluasi yang optimal dengan metode linear regression. Beberapa variasi perubahan time frame dan banyak data akan digunakan untuk melihat hasil forecasting terbaik. Dari hasil penelitian diperoleh time frame semakin turun maka hasil evaluasi MSE lebih baik. Sedangkan untuk penurunan jumlah data juga berpengaruh terhadap nilai evaluasi yang semakin kecil. maka dapat disimpulkan bahwa forecasting dalam bidang finance memiliki keunikan karena semakin banyak data tidak menjamin bahwa model yang dihasilkan semakin bagus.
IMPLEMENTASI METODE LOGIKA FUZZY SEBAGAI PENDETEKSI KEBAKARAN MENGGUNAKAN KLASIFIKASI CITRA TANGAN Andrean Ferdyana Vabian Eka Sakti; Resty Wulanningrum; Wahyu Cahyo Utomo; Roni Heri Irawan
Jurnal Simantec Vol 11, No 2 (2023): Jurnal Simantec Juni 2023
Publisher : Universitas Trunojoyo Madura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21107/simantec.v11i2.14709

Abstract

Dewasa ini perkembangan teknologi semakin pesat dan banyak hal yang sebelumnya dilakukan secara konvensional namun sekarang tergantikan oleh teknologi. Tombol kebakaran yang terbatas jumlah dan aksesnya akan menyulitkan untuk dijangkau apabila terjadi kebakaran, namun terdapat banyak alat yang terpasang yaitu CCTV. Alat ini dapat digunakan untuk mendeteksi terjadinya kebakaran dari proses klasifikasi citra tangan menggunakan metode Logika Fuzzy. Proses yang dilakukan agar citra tangan dapat dideteksi oleh sistem yaitu melalui beberapa proses. Tahap pertama adalah melakukan ekstraksi ciri dari citra data latih yaitu data yang digunakan sebagai rujukan terhadap data uji. Kemudian data uji adalah data yang akan digunakan untuk melakukan klasifikasi citra sebagai pendeteksi kebakaran menggunakan metode Logika Fuzzy. Berdasarkan hasil uji coba yang telah dilakukan melalui 3 skenario uji coba, maka didapatkan nilai akurasi pada skenario ke-1 sebesar 80%, nilai akurasi pada skenario ke-2 sebesar 88%, nilai akurasi pada skenario ke-3 sebesar 93,3%. Hal ini menunjukkan bahwa kinerja metode Logika Fuzzy memiliki hasil yang lebih baik pada skenario ke-3 dengan artian data latih yang digunakan lebih banyak dari skenario uji coba yang lain agar sistem dapat melakukan klasifikasi yang lebih baik.Kata kunci : Logika Fuzzy, Citra Tangan, Deteksi Kebakaran, CCTV, Klasifikasi.
Analisis Sentimen Masyarakat Tentang Naiknya Harga BBM Dengan Metode Fasttext dan Naïve Bayes Dedy Surya Wijaya; Ardi Sanjaya; Wahyu Cahyo Utomo
Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) Vol. 7 No. 1 (2023): SEMINAR NASIONAL INOVASI TEKNOLOGI 2023
Publisher : Universitas Nusantara PGRI Kediri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29407/inotek.v7i1.3405

Abstract

Pada 3 September 2022, pemerintah menginformasikan melalui media sosial bahwa penyesuaian harga BBM dilakukan karena kenaikan harga minyak dunia dan subsidi BBM yang tidak tepat sasaran. Tidak sedikit masyarakat memberikan komentar tentang naiknya harga BBM dengan opini yang berbeda-beda sehingga sulit diklasifikasi. Berdasarakan uraian tersebut peneliti tertarik melakukan analisis sentimen masyarakat tentang naiknya harga BBM dengan metode vektorisasi Fasttext dan Gaussian Naïve Bayes yang bertujuan untuk mengklasifikasi komentar. Data komentar berasal dari komentar Youtube CNN Indonesia sebanyak 3000 komentar. Proses pemberian label dilakukan oleh sistem yang berdasar pada perhitungan nilai polarity menggunakan Vader Sentiment. Validasi k-fold dimana k=10 mendapat hasil terbaik dengan akurasi sebesar 73,67% dan data negatif lebih mendominasi model.
Prediksi Kebutuhan Daging Ayam Broiler Menggunakan Metode Single Moving Average Akbar Fastio Hari Setiawan; Ardi Sanjaya; Wahyu Cahyo Utomo
Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) Vol. 7 No. 1 (2023): SEMINAR NASIONAL INOVASI TEKNOLOGI 2023
Publisher : Universitas Nusantara PGRI Kediri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29407/inotek.v7i1.3427

Abstract

Banyaknya konsumsi masyarakat Kabupaten Kediri akan menyebabkan fluktuasi disebabkan adanya ketidakstabilan antara suplayer daging ayam dan permintaan masyarakat. Pada saat itu suplayer kesulitan dalam memprediksi daging ayam tentu saja akan mempengaruhi jumlah permintaan kebutuhan daging ayam. melakukan penelitian prediksi kuantitas daging ayam broiler menggunakan metode Single Moving Average.Dengan memanfaatkan teknologi peramalan Single Moving Average Pada sistem peramalan kebutuhan kuantitas daging ayam Broiler. Dari data penjualan yang di inputkan akan digunakan sebagai data untuk perhitungan nilai peramalan penjualan dalam menggunakan ramalan 3tahun. Kesimpulan yang di dapat dari penelitian ini adalah sebuah salah satunya memprediksi kebutuhan daging ayam broiler menunggunakan metode Single Moving Average dengan menggunakan historis dan memprediksi sejauh mana permintaan akan berkembang dalam jangka waktu tertentu.
Sistem Informasi Klasifikasi Tingkat Resiko Kehamilan pada Posyandu Ploso Salsabilla Atasyaputri Setyawan; Ardi Sanjaya; Wahyu Cahyo Utomo
Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) Vol. 7 No. 2 (2023): SEMINAR NASIONAL INOVASI TEKNOLOGI 2023
Publisher : Universitas Nusantara PGRI Kediri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29407/inotek.v7i2.3487

Abstract

Pos Pelayanan Terpadu (Posyandu) memiliki peran penting dalam program pelayanan kesehatan bagi ibu dan bayi. Pada Posyandu Desa Ploso menyediakan pelayanan pemeriksaan kesehatan ibu hamil dan janin yang akan membantu mengetahui gejala dini dari resiko kehamilan, akan tetapi pada proses pendataan dan pengelompokan jenis resiko kehamilan pada ibu hamil masih dilakukan manual. Sehingga Posyandu Desa Ploso membutuhkan sistem bantu berbasis website yang digunakan untuk mendata dan mengelompokkan jenis resiko kehamilan sesuai dengan gejala dini yang dirasakan saat proses kehamilan menggunakan metode Naïve Bayes Classifier dan K-Nearest Neighbor. Berdasarkan hasil pengujian menggunakan 200 data gejala ibu hamil didapatkan hasil dengan Naïve Bayes Classifier mendapatkan akurasi 78,26% sedangkan dengan K-Nearest Neighbor didapatkan akurasi 86,95%. Sistem ini dapat menampilkan hasil klasifikasi resiko kehamilan untuk mempermudah dalam pelayanan kesehatan ibu hamil.
Rancang Bangun Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Gaji Dan Bonus Karyawan Imam Nur Muttaqin; Ardi Sanjaya; Wahyu Cahyo Utomo
Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) Vol. 7 No. 3 (2023): SEMINAR NASIONAL INOVASI TEKNOLOGI 2023
Publisher : Universitas Nusantara PGRI Kediri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29407/inotek.v7i3.3541

Abstract

Perkembangan sistem informasi saat ini sangat signifikan, terutama dalam era digital. Oleh karena itu, pengembangan website untuk absensi dan penggajian karyawan menjadi penting dalam perusahaan. PT One Jos Group, perusahaan digital marketing di Nganjuk, belum memiliki sistem absensi dan penggajian yang terintegrasi. Proses ini masih dilakukan secara manual dengan menggunakan pembukuan. Masalah yang dihadapi termasuk kurangnya integrasi antara absensi, penggajian, dan penilaian karyawan, sehingga sulit untuk menentukan bonus dan tunjangan karyawan yang layak. Untuk mengatasi hal ini, diperlukan sistem yang dapat merekap otomatis absensi dan penggajian dalam laporan bulanan dan tahunan. Sistem ini juga perlu terhubung dengan sistem pendukung keputusan untuk menentukan bonus dan tunjangan secara efisien dan obyektif. Dengan adanya sistem yang terintegrasi dan berbasis data, proses pengambilan keputusan terkait bonus dan tunjangan dapat dilakukan dengan lebih efisien
Penerapan Metode Simple Additive Weighting Untuk Rekomendasi Pemilihan Pakaian Wanda Nareswara; Ardi Sanjaya; Wahyu Cahyo Utomo
Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) Vol. 7 No. 3 (2023): SEMINAR NASIONAL INOVASI TEKNOLOGI 2023
Publisher : Universitas Nusantara PGRI Kediri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29407/inotek.v7i3.3576

Abstract

Sistem Pendukung Keputusan merupakan sistem informasi yang dapat membantu merekomendasikan barang, salah satunya adalah memilih pakaian yang sesuai dengan kriteria-kriteria yang diinginkan oleh pembeli. Dikarenakan banyaknya kriteria pada pakaian penjual kesulitan dalam merekomendasikan pakaian sesuai dengan yang diinginkan oleh pembeli. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk membuat sistem yang dapat membantu memudahkan penjual merekomendasikan pakaian menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW). Hasil akhir dari penelitian ini berupa sistem yang mampu merekomendasikan untuk pemilihan pakaian berdasarkan kriteria-kriteria yang diinginkan pembeli.
Forecasting the Price Movement of Volatility Index using the Fuzzy Tsukamoto Method and Dstat Metric Evaluationindonesia Utomo, Wahyu Cahyo; Saputra, Muh Aris
Generation Journal Vol 7 No 1 (2023): Generation Journal
Publisher : Universitas Nusantara PGRI Kediri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29407/gj.v7i1.19605

Abstract

Volatility index is one of the assets traded in trading activities. In this activity there are two possibilities that can be done by traders, namely buy and sell actions. This is the main problem in forecasting in the world of finance. With these two opportunities, an analysis is needed to estimate the direction of price movement correctly. In addition in trading the subjectivity factor sees very high price movements. In a sense, each individual trader has his own assumptions. So a non-subjective analysis system is needed. Based on these challenges, this research will focus on forecasting with a non-subjective approach with fuzzy logic or more precisely Fuzzy Tsukamoto and Dstat metric as an evaluation of the level of correctness of the prediction direction. From the results that have been tested in the study, the Fuzzy Tsukamoto Method by reading the Relative Strength Index and Stochastic Oscillators indicators received an evaluation value that met the trading industry standards of 64.13%.
Pengamatan Cuaca Lokal secara Multi Node dengan Internet of Things dan Django Framework Saputra, Muh Aris; Utomo, Wahyu Cahyo; Setiawan, Ahmad Bagus; Ramadhanu, Ilham Khefi
JITU : Journal Informatic Technology And Communication Vol. 8 No. 1 (2024)
Publisher : Universitas Boyolali

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36596/jitu.v8i1.1334

Abstract

Weather is one of the challenges that humans must experience in their activities. Like the MSMEs of sand crackers in Kediri Regency. This MSME uses sunlight as a means of drying products. What often becomes a problem is unpredictable weather conditions which reduce productivity and quality. Therefore, a real-time local weather observation system is needed to anticipate sudden weather changes. In this research, an IoT-based local weather condition measurement tool will be connected to a system built using the Django framework. This system and tools were tested for eight days. So it was concluded that the system was successfully built with data collection accuracy of 96.31%. Measurements are carried out every 5 minutes or a time frame of 5 minutes. In addition, this system supports observations in several places at once. This multiple node concept is used to detect local weather changes in the surrounding area. So it is not concentrated in the MSME area.
Sosialisasi dan Pelatihan Modul Data Preparation Aplikasi JIMAT di NPCI Kabupaten Kediri Wulanningrum, Resty; Bekti, Ruruh Andayani; Utomo, Wahyu Cahyo
Jurnal Pengabdian Masyarakat Nusantara Vol 4 No 1 (2024): Desember 2024
Publisher : Universitas Nusantara PGRI Kediri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29407/dimastara.v4i1.24393

Abstract

Pengabdian ini bertujuan untuk menyosialisasikan dan melatih modul Data Preparation Aplikasi JIMAT di NPCI Kabupaten Kediri. Dengan adanya peningkatan penggunaan teknologi informasi di berbagai sektor, diperlukan penyusunan data yang tepat dan efisien bagi atlet disabilitas yang potensial. Pelaksanaan sosialisasi dan pelatihan ada 5 tahapan, yaitu registrasi peserta, open ceremony, pemamparan materi, diskusi dan penyerahan aset, dan penutup. Hasil pengabdian semua peserta sangat antusias dan tertib dalam mengikuti acara pelatihan dan keluarga besar NPCI Kabupaten Kediri sekarang merasa senang karena mereka mempunyai sistem untuk pendataan atlet potensial.