cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
-
Contact Email
-
Phone
-
Journal Mail Official
-
Editorial Address
-
Location
Kota surabaya,
Jawa timur
INDONESIA
Jurnal Sains dan Seni ITS
Published by Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya
ISSN : -     EISSN : -     DOI : -
Core Subject : Humanities, Art,
Arts Humanities
Arjuna Subject : -
Articles 28 Documents
 1   2   3 
Search results for , issue "Vol 12, No 1 (2023)" : 28 Documents clear
Perbandingan Kinerja Peta Kendali CUSUM dan EWMA dalam Pengendalian Kualitas FJLB di PT Serbaguna Prima Elisabeth Yeyen Setyorini; Sentot Didik Surjanto
Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 12, No 1 (2023)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/j23373520.v12i1.90179

Abstract

Persaingan dalam dunia industri begitu ketat, salah satu faktor yang memengaruhi adalah adanya perkembangan teknologi. PT Serbaguna Prima merupakan bagian dari industri yaitu perusahaan yang memiliki spesialisasi dalam pengolahan kayu dan produk yang dihasilkan seperti FJLB (Finger Joint Laminated Board ), furniture, komponen rumah, serta komponen piano. Produk yang menjadi objek penelitian adalah FJLB karena FJLB sendiri merupakan produk utama yang dihasilkan oleh perusahaan. Upaya dalam mengendalikan kualitas produk perlu dilakukan untuk mempertahankan serta meningkatkan mutu produk di tengah perkembangan teknologi serta persaingan yang ada dengan menggunakan alat pengendalian kualitas, salah satunya yaitu peta kendali. Peta kendali memuat informasi berupa keberlangsungan suatu proses produksi dan dapat diketahui produk pada pengamatan ke berapa yang tidak memenuhi spesifikasi. Penelitian ini membahas mengenai perbandingan kinerja peta kendali CUSUM (Cumulative Sum) dan EWMA (Exponentially Weighted Moving Average) dalam mendeteksi keadaan out of control pada proses produksi FJLB di PT Serbaguna Prima. Sesuai dengan hasil analisis serta pembahasan yang dilakukan, terdapat beberapa sampel yang berada di luar batas kendali, artinya produksi FJLB belum terkendali secara statistik. Hasil analisis perbandingan kinerja juga menunjukkan bahwa peta kendali CUSUM memberikan kinerja atau kemampuan sensitivitas yang lebih baik sebesar 5,714% dibandingkan dengan peta kendali EWMA dalam mendeteksi sinyal out of control.
Peramalan Inflasi Kota Kediri Berdasarkan Indeks Harga Konsumen Menggunakan Metode Exponential Smoothing Rista Rosdianawati; Sentot Didik Surjanto
Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 12, No 1 (2023)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/j23373520.v12i1.91757

Abstract

Inflasi Kota Kediri pada Tahun 2021 tergolong inflasi ringan yaitu sebesar 1,64%. Laju inflasi yang rendah menandai pertumbuhan ekonomi lambat, sehingga diperlukan target untuk menghindari inflasi yang terlalu rendah. Dengan adanya target, dapat diambil kebijakan yang tepat untuk mencapai target tersebut. Peramalan dapat menjadi dasar dalam pengambilan keputusan, salah satunya yaitu metode peramalan exponential smoothing. Exponential smoothing merupakan metode pemulusan yang terbagi menjadi beberapa macam berdasarkan fluktuasi data yang diramalkan, diantaranya yaitu Holt’s exponential smoothing dan Holt-Winters exponential smoothing. Penelitian ini bertujuan untuk memperoleh model terbaik untuk meramalkan inflasi periode Januari hingga April 2022 berdasarkan IHK periode Januari 2012 hingga Desember 2021. Pemilihan model terbaik berdasarkan uji akurasi MAD dan MAPE. Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan, diperoleh model terbaik untuk meramalkan IHK Kota Kediri periode Januari hingga April 2022 adalah model Holt-Winters exponential smoothing multiplikatif dengan parameter (α=0,2;β=0,15;γ=0,1). Berdasarkan peramalan IHK, diperoleh laju inflasi periode Januari hingga April 2022 yaitu -1,95%,0,5%,0,35%, dan 0,07%..
Analisis Kestabilan Lyapunov dan Eksistensi Bifurkasi dari Model Sistem Budidaya Ikan Bandeng di Kecamatan Manyar, Kabupaten Gresik Sulis Rizkiatul Fitri; Hariyanto Hariyanto; Nur Asiyah
Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 12, No 1 (2023)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/j23373520.v12i1.94628

Abstract

Dalam sistem budidaya ikan, interaksi yang terjadi melibatkan manusia, organisme, makanan, dan kondisi lingkungan yang mendukung kehidupan didalamnya. Peran manusia juga penting dalam memperbanyak, menumbuhkan, serta meningkatkan kualitas organisme akuatik sehingga diperoleh keuntungan yang optimal. Pemodelan matematika menggunakan model prey-predator banyak digunakan dalam mempelajari ekologi akuatik. Model matematika pada prey-predator diperkenalkan pertama kali secara terpisah oleh A.J Lotka dan Vito Volterra pada tahun 1920. Model prey-predator ini telah banyak dikembangkan. Pada penelitian ini, menggabungkan model prey-predator dengan pemanenan proporsional dan respons fungsional Holling tipe II dengan persamaan diferensial bioekonomi. Tujuan penelitian ini adalah menganalisis kestabilan lokal dan global dari model prey-predator yang kemudian diinterpretasikan pada sistem budidaya ikan bandeng, sehingga dari sistem yang stabil ini diperoleh keuntungan ekonomi yang optimal, juga menyelidiki eksistensi bifurkasi dengan rate pemanenan pada prey sebagai parameter bifurkasi. Kestabilan lokal dianalisis dengan mencari nilai eigen dan kestabilan global dianalisis menggunakan fungsi Lyapunov. Serta menyelidiki kemungkinan parameter yang membuat sistem berubah kestabilannya. Dari hasil analisis yang telah dilakukan, dapat ditunjukkan bahwa titik setimbang E_1 (x^*,y^*) stabil asimtotis yang bermakna bahwa populasi prey dan predator tidak pernah habis. Sistem ini stabil juga karena laju pertumbuhan pada prey lebih besar daripada koefisien predasi oleh predator. Keberadaan predator dalam tambak budidaya bandeng dapat menghambat pertumbuhan ikan bandeng karena mengurangi persediaan makanan dan mempersempit tempat hidup dari ikan bandeng. Dari sistem yang stabil ini kita dapat memperoleh keuntungan ekonomi yang optimal. Akan tetapi, pada sistem ini tidak terjadi bifurkasi dibuktikan dengan stabilitas sistem yang tidak berubah meskipun kita mengganti nilai dari parameter rate pemanenan pada prey e_1 sebanyak 3 kali. Dari simulasi model juga diperoleh keuntungan ekonomi yang optimal ketika populasi prey dan predator sama-sama dipanen.
Penerapan Metode Kalman Filter dalam Estimasi Harga Saham Menggunakan Model ARCH-GARCH Lusi Nur Rahmawati; Mardlijah Mardlijah; Amirul Hakam
Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 12, No 1 (2023)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/j23373520.v12i1.96240

Abstract

Saham merupakan produk pasar modal yang menjadi salah satu instrumen investasi. Banyak investor yang memilih saham sebagai instrumen investasi dikarenakan saham memberikan keuntungan yang menarik. Metode estimasi merupakan metode yang tepat bagi para investor untuk memprediksi harga saham sehingga dapat membantu mengoptimalkan keuntungannya. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan model terbaik dari data harga saham menggunakan model ARCH-GARCH dan mendapatkan hasil estimasi harga saham menggunakan metode Kalman Filter dengan model ARCH-GARCH untuk periode selanjutnya. Adapun data harga saham yang digunakan yaitu data harga saham PT. Telkom Indonesia Tbk yang diambil dari website resmi Yahoo Finance. Data yang diambil adalah data harga saham saat penutupan (close) periode 29 Februari 2020 sampai 31 Agustus 2021. Pada data harga saham digunakan model ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) dan terdeteksi terdapat unsur heteroskedastisitas, sehingga digunakan model time series ARCH-GARCH (Autoregressive Conditional Heteroskedasticity Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity). Didapatkan model terbaik yaitu GARCH (1,1) dengan model ARIMA (2,1,3). Pada penerapan metode Kalman Filter didapatkan hasil estimasi harga saham lebih akurat yaitu mendekati data aktual yang ditandai dengan nilai MAPE (Mean Absolute Percentage Error) pada GARCH-Kalman Filter lebih kecil dibandingkan nilai MAPE pada model GARCH (1,1).
Implementasi Jaringan Saraf Konvolusional dengan Inception-V3 untuk Deteksi Katarak Menggunakan Gambar Digital Funduskopi Muhammad Ahnaf Amrullah; Mohammad Isa Irawan
Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 12, No 1 (2023)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/j23373520.v12i1.106807

Abstract

Katarak merupakan salah satu penyakit mata yang paling serius yang dapat menyebabkan kebutaan. Deteksi dan pengobatan dini dapat mengurangi kebutaan pada pasien katarak. Seiring berkembangnya teknologi pelayanan kesehatan saat ini mengintegrasikan alat kesehatan dan teknologi informasi untuk meningkatkan kualitas dan produktivitas dalam pelayanan kesehatan. Hasil gambar funduskopi atau gambar bagian belakang dan dalam mata (fundus) dapat digunakan untuk memprediksi katarak. Dalam Penelitian ini diimplementasikan Convolutional Neural Network (CNN) dengan arsitektur Inception-V3 dalam deteksi katarak berdasarkan gambar digital funduskopi. Terdapat 3 jenis citra fundus yang digunakan yaitu citra fundus normal, citra fundus katarak, dan citra fundus degenerasi makula. Data gambar fundus dipraproses menggunakan histogram equalization dan Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization (CLAHE) terhadap channel hijau. Hasil terbaik pada Penelitian ini adalah model dengan praproses CLAHE dengan Fine Tuning yang memiliki akurasi sebesar 98,33%.
Implementasi Long Short-Term Memory (LSTM) untuk Prediksi Intensitas Curah Hujan (Studi Kasus: Kabupaten Malang) Thoriq Afa Faisal Muhammad; Muhammad Isa Irawan
Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 12, No 1 (2023)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/j23373520.v12i1.106892

Abstract

Curah hujan merupakan salah satu fenomena alam yang dianggap sebagai salah satu faktor terpenting bagi setiap orang untuk meningkatkan produktivitasnya dalam berbagai sektor usaha. Kondisi ini sangat mempengaruhi dalam pengambilan keputusan yang optimal pada aspek kehidupan dengan berbagai tujuan, salah satu contohnya adalah kegiatan manusia di sektor pertanian. Sulitnya memprediksi curah hujan dikarenakan tidak menentunya keadaan cuaca. Pada beberapa daerah yang terlihat cerah, tidak lama kemudian dapat terjadi hujan bahkan badai. Kabupaten Malang merupakan daerah yang mempunyai iklim tropis dan juga memiliki sumber daya alam yang melimpah di sektor pertanian dan perkebunan. Pada sektor ini terdapat beberapa faktor yang memiliki pengaruh yang pada tingkat produktivitas yang mana salah satunya adalah curah hujan. Dengan dilakukannya prediksi pada curah hujan, yang bertujuan untuk meningkatkan produktivitas dan mobilitas pada aktivitas manusia. Penelitian ini membahas tentang prediksi curah hujan di Kabupaten Malang. Salah satu metode yang digunakan untuk memprediksi kondisi cuaca yaitu menggunakan Long Short-Term Memory (LSTM). Hasil penelitian ini diperoleh bahwa Model Long Short-Term Memory mempunyai performa terbaik dengan parameter yang telah ditentukan, dimana tingkat nilai error yang digunakan pada penelitian ini menggunakan RMSE dan MAE terkecil berturut-turut adalah sebesar 0.98162 dan 0.68847. Hal ini menunjukkan bahwa semakin kecil tingkat nilai error, maka semakin akurat model tersebut melakukan prediksi.
Komparasi Deteksi Kecurangan pada Data Klaim Asuransi Pelayanan Kesehatan Menggunakan Metode Support Vector Machine (SVM) dan Extreme Gradient Boosting (XGBoost) Alan Catur Nugraha; Mohammad Isa Irawan
Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 12, No 1 (2023)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/j23373520.v12i1.107032

Abstract

Pada era informasi ini banyak proses digitalisasi di berbagai bidang kehidupan maka semakin penting juga informasi yang didapatkan dari kumpulan data yang ada. Dampak dari perkembangan ini adalah semakin mudah terlihat kejanggalan pada data yang biasa terjadi dikarenakan adanya praktek kecurangan atau fraud. Deteksi adanya fraud pada layanan kesehatan penting dilakukan untuk dalam pengambilan keputusan yang diambil penyedia layanan kesehatan. Fraud pada layanan kesehatan itu sendiri merupakan masalah utama yang sering dialami penyedia layanan kesehatan saat ini yang merugikan banyak pihak di dalamnya. Oleh karena itu, penelitian ini membahas bagaimana cara mendeteksi fraud pada pelayanan kesehatan dengan cara machine learning. Machine learning adalah cara peningkatan kemampuan mesin dalam menyelesaikan masalah yang baru. Metode machine learning yang digunakan adalah klasifikasi Support Vector Machine (SVM) dan metode klasifikasi Extreme Gradient Boosting (XGBoost) yang hasilnya dibandingkan untuk melihat model yang lebih baik. Hasil yang didapatkan adalah hasil yang berhasil mendeteksi data fraud pada data pelayanan kesehatan tersebut dengan performa klasifikasi yang baik dalam membantu memberikan referensi pada penyedia layanan dalam mendeteksi fraud . Metode XGBoost menghasilkan performa klasifikasi yang baik dengan menghasilkan nilai Balanced Accuracy dan nilai Recall sebesar 0.9995 dan 0.9994.
Analisis Dinamika Harga Saham yang Dipengaruhi oleh Analisis Sentimen di Media Sosial Menggunakan Algoritma Support Vector Machine Antonio Galileo Tando; Mohammad Isa Irawan
Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 12, No 1 (2023)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/j23373520.v12i1.107080

Abstract

Saham dapat dideskripsikan sebagai tanda penyertaan modal pribadi atau pihak (badan usaha) dalam suatu perusahaan atau perseroan terbatas. Indeks LQ-45 terdiri atas 45 saham yang terpilih berdasarkan likuiditas perdagangan saham dan disesuaikan setiap enam bulan atau dua periode, maka saham yang terdapat dalam indeks tersebut akan selalu berubah. Analisis sentimen atau opinion mining merupakan studi komputasi dalam opini, sentimen, dan emosi yang diungkapkan dalam sebuah teks. Algoritma yang digunakan untuk melakukan klasifikasi adalah Support Vector Machine yang termasuk dalam algoritma supervised learning yang dapat digunakan untuk mengklasifikasikan teks secara otomatis. Pada penelitian ini, pre-processing teks yang digunakan adalah case folding, tokenizing, normalization, stopwords, dan stemming. Hasil klasifikasi untuk analisis sentimen dengan algoritma SVM menghasilkan accuracy rata-rata sebesar 75%. Kata-kata yang sering muncul pada masing-masing perusahaan, pada dataset sentimen positif adalah kata “bantu”, “kuat”, dan “sehat”. Sedangkan pada dataset negatif didominasi oleh kata “turun”, “tahan”, dan “bawah”. Hasil korelasi Rank Spearman menunjukkan beberapa perusahaan saham yaitu ANTM, BMRI, dan TLKM menghasilkan bahwa sentimen positif memiliki korelasi yang lemah dengan harga saham, sedangkan sentimen negatif tergolong tidak memiliki korelasi dengan harga saham.
Analisis Sentimen pada Komentar terhadap Kebijakan Perjalanan Domestik yang Dikelompokkan Menggunakan Metode Self-Organizing Maps Adrianus Bagas Tantyo Dananjaya; Mohammad Isa Irawan
Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 12, No 1 (2023)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/j23373520.v12i1.107484

Abstract

Kebijakan perjalanan domestik menerapkan aturan mengenai pembatasan kegiatan transportasi selama masa pandemi Corona Virus Disease 2019 (COVID-19) untuk memutus rantai penyebaran COVID-19. Kebijakan yang sering berubah-ubah dalam rentang waktu yang singkat membuat masyarakat mengeluhkan hal tersebut. Masyarakat memberi tanggapan terhadap kebijakan tersebut melalui media sosial. Keluhan masyarakat bisa menjadi referensi untuk menyesuaikan kebijakan selain melalui evaluasi Pemberlakuan Pembatasan Kegiatan Masyarakat (PPKM). Penelitian ini membahas mengenai pengelompokkan komentar masyarakat tersebut dengan cara text mining yang berarti proses penggalian informasi dari data-data berupa teks yang akan menemukan keluhan masyarakat terhadap kebijakan perjalanan domestik sehingga bisa menjadi bahan evaluasi untuk membuat kebijakan selanjutnya. Metode yang digunakan untuk text mining tersebut adalah Self-Organizing Maps yang bersifat unsupervised learning untuk clustering komentar dan Indonesian Sentiment Lexicon untuk analisis sentimen komentar setiap cluster. Vaksin dan syarat perjalanan anak-anak merupakan hal yang dominan pada komentar terhadap kebijakan semua jenis transportasi dengan sentimen yang dominan pada komentar terhadap kebijakan perjalanan domestik adalah sentimen negatif.
Pemodelan Distribusi Kerugian Siber dengan Pendekatan Copula dan Perhitungan Premi Asuransi Siber Putri Lathifah Idellie; Raden Mohamad Atok
Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 12, No 1 (2023)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/j23373520.v12i1.97479

Abstract

Percepatan perkembangan teknologi dan informasi serta kemudahan akses internet mendorong proses digitalisasi semakin luas. Hampir seluruh alat komunikasi baik alat komunikasi pribadi maupun perusahaan menggunakan jaringan internet untuk menerima, mengirimkan serta menyimpan data. Digitalisasi tidak hanya memberikan dampak positif bagi pengguna namun juga terdapat risiko-risiko siber didalamnya. Perkembangan digitalisasi dan meluasnya penggunaan internet membuat risiko atas kerugian yang diakibatkan serangan siber kerap terjadi dan beragam. Beberapa jenis serangan siber yang umumnya terjadi dan dapat terlindungi asuransi diantaranya serangan ransomware, business email compromise (BEC), phishing, dan kelalaian sumber daya manusia (SDM). Salah satu cara untuk mengurangi kerugian atas dampak yang ditimbulkan dari risiko siber yaitu dengan menggunakan jasa asuransi umum berupa produk asuransi siber. Asuransi siber merupakan produk dari asuransi umum yang melindungi pemegang polis dari kejadian tidak menentu terkait kejadian yang berhubungan dengan pengadaan sistem informasi. Perhitungan harga produk asuransi siber berbeda dengan perhitungan premi asuransi tradisional. Asuransi siber tidak memiliki sistem penilaian standar atau tabel aktuaria untuk menentukan harga premi, premi asuransi siber menggunakan variabel ranking yang menjadi dasar pengambilan keputusan. Maka dari itu, pada penelitian ini dilakukan perhitungan premi murni asuransi siber dengan metode black scholes dari simulasi Monte Carlo berbasis copula terpilih berdasarkan data historis variabel banyak komputer terpilih (xk) dan besar kerugian dalam dolar (yk) sebagai fungsi distribusi kerugian dan waktu tunggu kejadian serangan siber (T) dengan simulasi proses poisson dan menghasilkan distribusi marginal x ~ Geometri (0,053974) dan y ~ Lognormal (11,04501; 2,13956), copula Frank dengan parameter θ ̂_F=11,42 dan didapatkan premi murni asuransi siber sebesar $0 - $165.870 untuk tiap perusahaan.

Page 1 of 3 | Total Record : 28

 1   2   3 

Filter by Year

2023 2023


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 14, No 2 (2025) Vol 14, No 1 (2025) Vol 13, No 6 (2024) Vol 13, No 5 (2024) Vol 13, No 4 (2024) Vol 13, No 3 (2024) Vol 13, No 2 (2024) Vol 13, No 1 (2024) Vol 12, No 6 (2023) Vol 12, No 3 (2023) Vol 12, No 2 (2023) Vol 12, No 1 (2023) Vol 11, No 6 (2022) Vol 11, No 5 (2022) Vol 11, No 4 (2022) Vol 11, No 3 (2022) Vol 11, No 2 (2022) Vol 11, No 1 (2022) Vol 10, No 2 (2021) Vol 10, No 1 (2021) Vol 9, No 2 (2020) Vol 9, No 1 (2020) Vol 8, No 2 (2019) Vol 8, No 1 (2019) Vol 7, No 2 (2018) Vol 7, No 1 (2018) Vol 6, No 2 (2017) Vol 6, No 1 (2017) Vol 5, No 2 (2016) Vol 5, No 1 (2016) Vol 4, No 2 (2015) Vol 4, No 1 (2015) Vol 3, No 2 (2014) Vol 3, No 1 (2014) Vol 2, No 3 (2013) Vol 2, No 2 (2013) Vol 2, No 1 (2013) Vol 1, No 1 (2012): Jurnal Sains dan Seni ITS (ISSN 2301-928X) More Issue