PERAMALAN LAJU INFLASI DI INDONESIA MENGGUNAKAN METODE FUZZY TIME SERIES SAXENA-EASO

About the research of fuzzy time series model are proposed by Song and Chissom(1993). There are many researchers have proposed many different methods and models. Example the p-order fuzzy time series model FAR(p), the p-order fuzzy time series model with fuzzy trend, and the p-order fuzzy seasonal time series model FSAR(p)s. But, about a fuzzy time series has shown a tendency to increase or decrease over a particular period and also to follow a seasonal pattern, FASRI(p, d)×(P, D)(subscript s) that is no any paper to research this topic. In this research, we want to study the FASRI(p, d)×(P, D)(subscript s) model of fuzzy time series. First, we make testing for the fuzzy trend of fuzzy time series by the rule of Liaw(2000) proposed. If the fuzzy time series with fuzzy trend, we make a differencing for the original time series, then make testing for the fuzzy seasonal of the new fuzzy time series by the rule of Liaw(2000) proposed. If the new fuzzy time series with fuzzy seasonal. It is told us the fuzzy time series simultaneous with fuzzy trend and fuzzy seasonal. We must consider the fuzzy time series simultaneous with fuzzy trend and fuzzy seasonal at the model construction. Finally, we use two relevant instances verify our propose method.

ARMA(p,q) type high order fuzzy time series forecast method based on fuzzy logic relations

Fuzzy time series, subjected to many scientific studies, have been used in forecasting in recent years. Due to their uncertainty, time series encountered in daily life should be perceived as fuzzy time series and analyzed by fuzzy time series methods. Instead of representing time series, which may have different values during the time they measured, by instantaneous value of each observation, representing a fuzzy set which may contain several values provides more information and thus more realistic analyses. In such a situation, forecasting problem of time series whose observations are fuzzy sets emerges. In the literature, there are several methods and algorithms proposed for forecasting these types of fuzzy time series. However, one can say that most of the observed fuzzy time series contain seasonal structures. From this stand point, using seasonal fuzzy time series forecasting methods in analyzing fuzzy time series containing seasonal relations would be effective in terms of both forecasting performance and explanation of the relation of the data contained in. This study aims to introduce a partial high order bivariate fuzzy time series forecasting method hybridized with Box-Jenkins method seasonal autoregressive integrated moving average model (SARIMA), one of the conventional time series analysis methods used in forecasting seasonal time series, and its advantages. For this purpose, two real data are analyzed using this seasonal fuzzy time series forecasting method and results are evaluated with certain fuzzy and conventional seasonal time series methods.

Pengenalan aktivitas manusia telah banyak dikembangkan untuk berbagai keperluan, seperti kesehatan, olahraga, hingga pengawasan lanjut usia. Penggunaan perangkat sensor menjadi salah satu pilihan dalam melakukan pengenalan aktivitas manusia. Sensor accelerometer adalah salah satu perangkat yang umum digunakan dalam pengenalan aktivitas. Data sensor ini memerlukan teknik dan algoritma yang tepat sehingga menghasilkan hasil pengenalan aktivitas yang sesuai. Penggunaan tradisional machine learning menjadi salah satu teknik yang dapat digunakan, teknik ini memerlukan proses ekstraksi fitur, dan seleksi fitur. Teknik seleksi fitur mana dan berapa jumlah fitur yang tepat untuk mendapatkan performa machine learning yang optimal perlu dilakukan investigasi lebih lanjut. Pada penelitian ini, dilakukan evaluasi terhadap kombinasi sejumlah fitur menggunakan algoritma machine learning: Extreme Gradient Boosting (XGB), Gradient Boosting (GBoost), Random Forest (RF), Decision Tree (DT), dan Support Vector Machine (SVM. Dataset publik yang digunakan yaitu FORTH-TRACE. Sensor yang digunakan adalah sensor accelerometer. Fitur yang digunakan meliputi nilai minimum, nilai maksimum, nilai rata-rata, nilai tengah, standar deviasi, dan nilai interkuartil. Sedangkan seleksi fitur yang digunakan adalah Analysis of Variance (ANOVA) dan Mutual Information (MI). Performa machine learning yang paling optimal ketika jumlah fitur 17 sampai dengan 18 fitur dengan akurasi 0,875, sedangkan performa machine learning paling optimal dicapai dengan menggunakan Extreme Gradient Boosting (XGB).

Kemampuan pembuktian matematis merupakan salah satu kemampuan dasar yang harus dimiliki siswa dalam belajar matematika. Salah satu faktor yang mempengaruhi kemampuan pembuktian matematis yaitu dengan kemampuan representasi matematis. Kemampuan representasi merupakan aspek dalam membangun konsep, memahami konsep, dan mengemukakan ide-ide matematis. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh kemampuan representasi matematis terhadap kemampuan pembuktian matematis siswa yang dilihat dari hubungan linier dan seberapa besar pengaruh kemampuan representasi matematis dalam menjelaskan variabilitas kemampuan pembuktian matematis. Pendekatan yang digunakan adalah pendekatan kuantitatif dengan metode penelitian korelasional. Sampel pada penelitian ini terdiri dari 35 siswa dari salah satu kelas X TKJ di SMK PGRI 2 Karawang yang dipilih secara acak dengan menggunakan teknik cluster random sampling. Instrumen yang digunakan untuk mengumpulkan data yaitu berupa instrumen tes dan analisis yang digunakan yaitu analisis regresi sederhana. Hasil penelitian ini, berdasarkan pada taraf signifikan 95%, memiliki cukup bukti untuk menunjukkan terdapat hubungan yang linier dan signifikan antara kemampuan representasi matematis terhadap kemampuan pembuktian matematis dengan besar pengaruh 46,2%.

Masalah keamanan dan kerahasiaan merupakan salah satu aspek penting dari suatu data, pesan dan informasi. Salah satu teknik yang dapat menjaga kerahasiaan data adalah dengan kriptografi. Vigenere Cipher merupakan salah salah satu algoritma kripotgrafi klasik yang bekerja dengan membaca kata per karakter, dimana apabila pesan yang dikirim melebihi panjang kunci yang digunakan, maka kunci akan diulang kembali sampai pesan yang dikirim tersebut mendapatkan kunci masing-masing. Implementasi sistem menggunakan bahasa pemrograman Visual Basic 2010 dan metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah waterfall, aplikasi ini dirancang menggunakan UML (Unified Modelling Language). Hasil dari penelitian ini adalah sebuah aplikasi perangkat lunak yang berguna untuk menjaga kerahasiaan pesan dengan metode algoritma Vigenere Cipher. Dengan adanya aplikasi ini dapat menjadi salah satu solusi dalam pengamanan data dalam proses chatting.

Aplikasi software merupakan salah satu kemajuan dalam bidang Teknologi Informasi. Aplikasi software aplikasi PUT09 adalah salah satu aplikasi yang digunakan BPS untuk melakukan pengolahan data, khususnya data usaha tani. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui kualitas aplikasi yang digunakan oleh BPS Kabupaten Sumedang, tanggapan operator atas implementasi Aplikasi PUT09, kinerja operator dalam penggunaan Aplikasi PUT09, dan menguji pengaruh Kualitas Aplikasi PUT09 terhadap kinerja operator komputer. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah deskriptif dan verifikatif. Metode deskriptif digunakan untuk mengetahui implementasi aplikasi dan kinerja operator, sedangkan metode verifikatif digunakan untuk mengetahui pengaruh antara kualitas aplikasi terhadap kinerja operator. Jumlah operator (responden) sebanyak 30 orang, maka teknik sampling yang digunakan adalah total sampling atau sensus. Data yang diperoleh dari hasil penyebaran kuesioner diolah menggunakan Skala Likert. Analisis statistik yang digunakan adalah Koefisien Korelasi Rank Spearman dengan bantuan SPSS 12.0 for windows. Hasil penelitian menunjukan bahwa kualitas aplikasi PUT09 pada BPS Kabupaten Sumedang dalam kategori baik dan kinerja karyawan dalam kategori baik pula. Kualitas Aplikasi PUT09 berpengaruh positif terhadap kinerja operator komputer.

Era Revolusi Industri 4.0 telah semakin pesat, ditunjukkan dengan semakin banyak dan maraknya teknologi yang telah diciptakan dalam berbagai aspek kehidupan. Salah satu bentuk implementasi yang saat ini sedang dikembangkan di era revolusi industri 4.0 yaitu untuk mengganti beberapa peran manusia dengan menggunakan robot. Salah satu robot yang sudah mulai digunakan di beberapa perusahaan khususnya di negara maju adalah robot jenis AGV (Automatic Guided Vehicle). Robot AGV adalah robot yang digunakan untuk mengangkut barang dari suatu titik tempat awal menuju titik tujuan secara otomatis tanpa dikendalikan oleh operator. Kemampuan robot yang dapat dioperasikan tanpa operator ini juga dapat mengurangi tingkat kecelakaan kerja yang disebabkan dari kelalaian pekerja. Perancangan sistem alat yang dibuat pada penelitian ini yaitu berupa prototipe robot AGV dengan menggunakan 2 buah motor DC untuk menggerakkan 2 buah roda yang dikendalikan oleh driver motor L298N. Mikorokontroler yang digunakan adalah Arduino nano dan untuk sensor yang digunakan adalah sensor cahaya yang digunakan untuk mendeteksi garis lintasan robot. Selain 1 buah robot AGV, pada perancangan alat yang dibuat juga akan dibuat sebuah sistem yang digunakan pada area produksi dan warehouse, yang masing-masing terdiri dari mikrokontroler Arduino nano, modul wireless NRF24L01 dan ada tambahan sensor IRE18-D50NK pada warehouse dan push button pada area produksi. Berdasarkan data percobaan 10 kali pengujian yang dilakukan diperoleh persentase tingkat keberhasilan sebesar 90%. Terdapat 1 kali kegagalan, dimana robot tidak berhasil kembali ke home. Hal tersebut dikarenakan sensor yang gagal mendeteki persimpangan.

Perkembangan ilmu pengetahuan dan teknologi terus meningkat yang semakin pesat, belum lagi di sektor industri kini Indonesia telah memasuki era Revolusi Industri 4.0, hal tersebut berakibat pada peningkatan kebutuhan akan sumber daya manusia yang professional untuk mendukung proses pengembangan dunia industry. Otomatisasi dalam industri merupakan bagian dari perkembangan yang dipengaruhi oleh teknologi, seperti sebagai sarana transportasi. untuk meningkatkan produktivitas, menurunkan biaya produksi,memperm-udah dalam produksi dan juga kebutuhan optimalisasi dalam rangka mempertinggi efisiensi kerja. Salah satu alat transportasi yang di gunakan dalam dunia industry yaitu belt conveyor, salah satu yang secara intensif digunakan disetiap cabang industry sebagai salah satu industri yang bergerak dibidang industry semen menggunakan belt conveyor untuk membawa dan mendistribusikan material padat seperti batu bara, limestone, clay, dan material lainnya. Belt conveyor digunakan di industry bisanya untuk memindahkan material di bagian satuan muatan (unit loading). Pemilihan belt conveyor sebagai alat transportasi yaitu kapasitas yang ditangani adalah jarak perpindahan material, kondisi pengangkutan baik itu vertical,horizontal,ataupun ukuran. Belt conveyor digunakan disesuaikan dengan material yang diangkut, adapun persyaratn yang harus dipenuhi belt conveyor tidak menyerap air.Di dalam menentukan lapisan belt conveyor dapat ditentukan dengan lebar belt conveyor yang digunakan.

These days, fuzzy time series model has widely been applied in many applications to forecast about the future. In current fuzzy time series model only provides a single-point forecasted value and using less factors in prediction. Regarding the problems, many researches on the model have been done from time to time in order to find better accuracy forecasting models. This research aims to meet three objectives which are to understand and analyze current fuzzy time series development, to extend type-1 fuzzy to type-2 fuzzy and lastly to validate the accuracy of the new forecasting model. Fuzzy logic has solved the uncertainties problem that been faced by conventional time series models. However, the limitation of type-1 fuzzy in handling uncertainties has extended to type-2 fuzzy. The type-2 fuzzy has more degree of memberships that helps to handle more complex uncertainties values and provide more observations on data. Further research on fuzzy time series has brought towards the idea of multivariate fuzzy time series by more variables been used. By combining the type-2 fuzzy with multivariate time series will result more observations, more variables and also obtained more accuracy forecasting models.

Penggunaan energi sebagai komponen utama dalam menjalankan aktivitas dari waktu ke waktu semakin bertambah, khususnya untuk energi listrik.Dari pekerjaan industri, komersil dan pendidikan. Menurut OECD Institusi pendidikan tinggi dan komersil menggunakan 35% - 45% lebih tinggi energi listrik daripada hunian dan perkantoran. Namun dalam penggunaan energi listrik terbilang belum secara kesuluruhan dan tidak efisien. Salah satu penyebab dari penggunaan energi yang tidak efisien adalah tidak memperhitungkan beban yang digunakan dan juga energi harian yang digunakan oleh komponen atau aktivitas yang dilakukan sehingga perlu adanya solusi yang tepat untuk memperbaiki kondisi tersebut. Salah satu cara yang dapat menggunakan metode Time Series NARX. NARX adalah salah satu metode dari Time Series Neural Network yang menggunakan penundaan agar menghasilkan akurasi yang diinginkan .Pada penelitian ini diharapkan mendapatkan hasil maksimal dan efisien serta mengurangi penggunaan energi listrik yang berlebihan. Hasil dari penelitian ini mendapatkan MAPE sebesar 16,08% dan RMSE sebesar 20,96 Kata kunci: Time Series NARX , Estimasi Beban , Konservasi Energi , Efisiensi Energi

Fuzzy time series has been implemented for data prediction in the various sectors, such as education, finance-economic, energy, traffic accident, others. Moreover, many proposed models have been presented to improve the forecasting accuracy. However, the interval-length adjustment and the out-sample forecast procedure are still issues in fuzzy time series forecasting, where both issues are yet clearly investigated in the previous studies. In this paper, a new adjustment of the interval-length and the partition number of the data set is proposed. Additionally, the determining of the out-sample forecast is also discussed. The yearly oil production (OP) and oil consumption (OC) of Malaysia and Indonesia from 1965 to 2012 are examined to evaluate the performance of fuzzy time series and the probabilistic time series models. The result indicates that the fuzzy time series model is better than the probabilistic models, such as regression time series, exponential smoothing in terms of the forecasting accuracy. This paper thus highlights the effect of the proposed interval length in reducing the forecasting error significantly, as well as the main differences between the fuzzy and probabilistic time series models.

Air merupakan salah satu prioritas nasional memperkuat infrastruktur untuk mendukung pengembangan ekonomi dan pelayanan dasar. Dalam program Sustainable Development Goals (SDGs), salah satunya adalah air bersih. SDGs merupakan agenda pembangunan global termasuk di Indonesia. Berdasarkan pada Pasal 33 ayat (3) UUD 1945, dipahami bahwa air merupakan bagian dari kebutuhan/hajat hidup orang banyak. Penguasaannya harus berada di tangan negara dan dipergunakan untuk sebesar-besarnya kemakmuran rakyat. Hal tersebut belum mampu sepenuhnya termanisfestasikan dalam sebuah bentuk pengelolaan sumber daya air yang proporsional. Salah satu permasalahan mendasarnya yaitu ketersediaan air bersih. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui bagaimana kebijakan pemerintah atas ketersedian air bersih dalam mewujudkan SDGs di Indonesia. Metode penelitian yang digunakan yaitu penelitian hukum normatif. Data yang digunakan adalah data sekunder berupa bahan hukum primer dan bahan hukum sekunder, bersumber dari peraturan perundang-undangan dan literatur yang relevan. Bahan diperoleh dianalisis secara kualitatif dan ditulis secara deskriptif. Dari hasil penilitian dapat diketahui bahwa keikutsertaan Negara Indonesia dalam mewujudkan SDGs atas ketersedian air bersih yaitu dengan membentuk suatu peraturan atau kebijakan pemerintah diantaranya PP No. 16 Tahun 2005 yang dalam pelaksanaannya Pemerintah mencanangkan PDAM, dan PP No. 122 Tahun 2015 sebagai pedoman penyediaan air bersih yang layak minum bagi masyarakat di desa. Selain itu ditetapkan Permenkes No. 2 Tahun 2023 untuk memenuhi amanat dan target yang dimandatkan kepada pemerintah Indonesia untuk tujuan SDGs yaitu mencapai 100 % akses air minum aman.

Indonesia merupakan salah satu negara yang memiliki potensi energi panas bumi yang dapat menjadi sumber energi alternatif untuk memenuhi kebutuhan energi berkelanjutan di masa depan. Identifikasi area prospek yang potensial untuk eksplorasi panas bumi menjadi langkah awal yang penting dalam pengembangan potensi sumber daya panas bumi. Salah satu potensi tersebut terletak di Sumani, Kabupaten Solok, Provinsi Sumatera Barat yang memiliki sistem panas bumi vulkanik kompleks. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan kajian awal guna menentukan area prospek panas bumi di daerah Sumani dengan memanfaatkan integrasi citra Landsat 8 dan data DEMNAS. Penentuan area prospek dalam penelitian ini menggunakan Sistem Informasi Geografis (SIG) dengan melakukan pembobotan metode Analitycal Hierarchy Process (AHP). Parameter yang digunakan berupa hasil Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) yang digunakan untuk mengetahui kerapatan vegetasi, Land Surface Temperature (LST) yang digunakan untuk memperkirakan keberadaan sumber panas, dan Fault Fracture Density (FFD) yang digunakan untuk memperoleh indikator adanya zona dengan permeabilitas tinggi yang diperlukan dalam sistem panas bumi. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa potensi manifestasi panas bumi menggunakan metode AHP memiliki area prospek seluas 72 km2 dengan indikasi sumber panas diperkirakan berada pada kompleks vulkanik Bukit Tinjau Laut. Nilai NDVI di daerah penelitian tergolong sedang hingga tinggi, dengan dominasi tingkat kerapatan vegetasi yang tergolong tinggi (0,36 - 1). Umumnya, manifestasi panas bumi berada pada kawasan yang bervegetasi jarang hingga sedang serta pada kawasan dengan anomali temperatur 25-30oC. Nilai FFD yang tinggi (1,21 - 3,22 km-1) berada di bagian barat area penelitian dengan hasil penarikan kelurusan yang menunjukkan arah timur laut–barat daya dan barat laut - tenggara. Diharapkan dari hasil penelitian ini dapat menjadi salah satu metode yang berguna dalam pengembangan eksplorasi panas bumi dan menjadi rujukan penting untuk penelitian lebih lanjut.

Kekerasan Berbasis Gender Online (KBGO) adalah bentuk tindakan kriminal yang membuat seseorang merasa tidak aman atau menyerang gender seksualitas seseorang dengan difasilitasi oleh internet serta teknologi. Salah satu bentuk KBGO yaitu pelecehan seksual (sexual harassment).Berdasarkan Catatan Tahunan Komnas Perempuan yang dirilis pada 5 Maret 2021, terdapat 940 kasus KBGO dari sebelumnya 281 kasus sepanjang 2020. Dari banyaknya kasus tersebut mayoritas bentuk pelecehan yang dilakukan berupa ancaman untuk menyebarkan media tak senonoh (37,5%), pornografi balas dendam (15%), dan penuntutan gambar atau video tak senonoh (10,4%). Salah satu teknologiyang dijadikan media untuk komunikasiadalah Aplikasi Whatsapp. WhatsappMessenger adalah layanan komunikasi pertukaran pesan di smartphone berbasis Android. Kelengkapan fitur yang dimiliki Whatsapp memaksimalkan pengalaman pemanfaatan teknologi bagi pengguna secara umum yang dapat dimanfaatkan para pelaku kejahatan. Salah satunya yaitu Tindakan pelecehan seksual. Fitur penghapusan pesan hingga penghapusan riwayat panggilan dapat menjadi salah satu fitur yang dimanfaatkan pelaku kejahatan untuk menyembunyikan atau menghilangkan bukti digital. Oleh karena itu dibutuhkan protokol tertentu yang dapat membantu pihak berwajib untuk memeriksaatau menganalisa bukti digital yang telah berusaha dihilangkan oleh pelaku kejahatan pelecehan seksual. Metode yang digunakan untuk melakukan pemeriksaan pada barang bukti digital dalam konteks hukum adalahForensik digital. Penelitian ini melakukan skenario akuisisi bukti digital pada aplikasi Whatsapp berbasis Android dengan menerapkanmetode NIJ dalam tahapan proses investigasi barang bukti digital untuk mendapatkan barang bukti digital tersebut hingga menyimpulkan hasil bukti digital yang didapatkan. Dari hasil penelitian didapatkan berupa bukti fisik berupa 1 unit smartphone berbasis Android dilakukan proses penghilangan jangkauan sinyal dengan mengaktifkan airplane mode. Sementara itu, Proses Akuisisi Smartphone 1 dilakukan menggunakanMagnet Axiom dan MOBILedit Forensic Express dengan mengkoneksikannya ke Laptop Merk Asus ROG Strix G17, OS Windows 10 64 bit. Pada Smartphone 1 juga dilakukan pemeriksaan berdasarkan prosedur metode NIJ ditemukan informasi terkait aplikasi yang digunakan yaituWhatsApp Messenger dan menemukan chat, dan gambar yang dikirimkan kepada korban.