Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
1.152
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika (JEPIN) KLIK (Kumpulan jurnaL Ilmu Komputer) (e-Journal) InfoTekJar (Jurnal Nasional Informatika dan Teknologi Jaringan) Jurnal Teknologi dan Sistem Komputer Jurnal RESISTOR (Rekayasa Sistem Komputer) Jurasik (Jurnal Riset Sistem Informasi dan Teknik Informatika) KOMIK (Konferensi Nasional Teknologi Informasi dan Komputer) Jurnal Mantik Jurasik (Jurnal Riset Sistem Informasi dan Teknik Informatika) DEVICE
Solikhun Solikhun
AMIK Tunas Bangsa Pematangsiantar
Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Mechanical Engineering

Published : 23 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search
Journal : KLIK (Kumpulan jurnaL Ilmu Komputer) (e-Journal)

 1 
JARINGAN SARAF TIRUAN DALAM MEMPREDIKSI SUKUK NEGARA RITEL BERDASARKAN KELOMPOK PROFESI DENGAN BACKPROPOGATION DALAM MENDORONG LAJU PERTUMBUHAN EKONOMI Agus Perdana Windarto; Solikhun Solikhun; Handrizal Handrizal; M Fauzan
KLIK- KUMPULAN JURNAL ILMU KOMPUTER Vol 4, No 2 (2017)
Publisher : Lambung Mangkurat University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20527/klik.v4i2.90

Abstract

State Retail Sukuk is a Sharia Securities issued and its sale is regulated by the State, namely the Ministry of Finance (Depkeu). Where the government will choose the seller agent and consulting retail sukuk law. Selling agents must be obliged to have a commitment to the government in the development of the sukuk market and experience in selling Islamic financial products. The publication of this instrument is likened to a "mutualist symbiosis" between the Government and Society, both of which benefit equally. The government as the publisher benefits from the use of funds from the community, while the community benefits from investments made. This research contributes to the government and the Bank to be able to promote maximally for the next sukuk issuer. The data used is data from kemenkeu through website www.djppr.kemenkeu.go.id. The data are sukuk sales data with series 001 - 007 which are grouped into several categories namely geography, profession and age category. Algorithm used in this research is Artificial Neural Network with Backpropogation method. The input variables used are PNS (X1), Private Officer (X2), IRT (X3), Entrepreneur (X4), TNI / Polri (X5) and Others (X6) with architectural model of training and testing of 6 architectures 6-2-1, 6-5-1, 6-2-5-1 and 6-5-2-1. The output (output) generated is the best pattern of the ANN architecture. The best architectural model is 6-5-2-1 with epoch 37535, MSE 0.0009997295 and 100% accuracy rate. From this model will be conducted sensitivity analysis to see the variable that has the best performance and obtained variable Private Employees (X2) with a score of 0.3268. So obtained the results of the most investors predicted on the purchase of sukuk for the next 008 series based on the profession category is Private Employees. Keywords: Sukuk, JST, Backpropogation, Sensitivity Analysis and PredictionSukuk Ritel Negara adalah Surat berharga Syariah yang diterbitkan dan penjualannya diatur oleh Negara, yaitu Departemen Keuangan (depkeu). Dimana pemerintah akan memilih agen penjual dan konsultasi hukum sukuk ritel. Agen penjual haruslah wajib memiliki komitmen terhadap pemerintah dalam pengembangan pasar sukuk dan berpengalaman dalam menjual produk keuangan syariah. Penerbitan instrumen ini diibaratkan sebuah “simbiosis mutualis” antara Pemerintah dan Masyarakat, dimana keduanya sama-sama memperoleh keuntungan. Pemerintah selaku penerbit memperoleh keuntungan berupa  penggunaan dana dari masyarakat, sedangkan masyarakat memperoleh keuntungan dari investasi yang dilakukan. Penelitian ini memberikan kontribusi bagi pemerintah dan Bank untuk dapat melakukan promosi secara maksimal untuk penerbitat sukuk berikutnya. Data yang digunakan adalah data dari kemenkeu melalui website www.djppr.kemenkeu.go.id. Data tersebut adalah data penjualan sukuk dengan seri 001 – 007 yang dikelompokkan dalam beberapa kategori yakni geografis, profesi dan kategori umur. Algoritma yang digunakan pada penelitian ini adalah Jaringan Saraf Tiruan dengan metode Backpropogation. Variabel masukan (input) yang digunakan adalah PNS (X1), Pegawai Swasta (X2), IRT (X3), Wiraswasta (X4), TNI/Polri (X5) dan Lainnya (X6) dengan model arsitektur pelatihan dan pengujian sebanyak 6 arsitektur yakni 6-2-1, 6-5-1, 6-2-5-1 dan 6-5-2-1. Keluaran (output) yang dihasilkan adalah pola terbaik dari arsitektur JST. Model arsitektur terbaik adalah 6-5-2-1 dengan epoch 37535, MSE 0,0009997295 dan tingkat akurasi 100%. Dari model ini akan dilakukan analisis sensivitas untuk melihat variabel yang memiliki performa terbaik dan diperoleh variabel Pegawai Swasta (X2) dengan skor 0,3268. Sehingga didapat hasil prediksi investor terbanyak pada pembelian sukuk untuk seri 008 berikutnya berdasarkan kategori profesi adalah Pegawai Swasta.Kata Kunci: Sukuk, JST, Backpropogation, Analisis Sensivitas dan Prediksi
PERBANDINGAN METODE WEIGHTED PRODUCT DAN WEIGHTED SUM MODEL DALAM PEMILIHAN PERGURUAN SWASTA TERBAIK JURUSAN KOMPUTER Solikhun Solikhun
KLIK- KUMPULAN JURNAL ILMU KOMPUTER Vol 4, No 1 (2017)
Publisher : Lambung Mangkurat University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20527/klik.v4i1.75

Abstract

Sistem Pendukung Keputusan (SPK) merupakan suatu sistem yang dapat membantu seseorang dalam mengambil keputusan yang dengan lebih efektif dan efisien. Dengan adanya sistem ini, permasalahan yang di hadapi dapat di selesaikan, seperti penentuan perguruan tinggi swasta terbaik. Ada beberpa metode yang dapat di gunakan dalam membangun suatu SPK seperti Metode Weighted Product dan Weighted Sum Model. Metode Weighted Product (WP) menggunakan perkalian untuk menghubungkan rating atribut, dimana rating setiap harus di pangkatkan dulu dengan bobot atribut yang bersangkutan. Metode Weighted Sum Model (WSM) merupakan penjumlahan dari perkalian rating atribut dengan bobot atribut. WP dan WSM merupakan metode yang sederhana, dimana penggunaannya mudah untuk di pahami, seperti dalam SPK penentuan perguruan tinggi swasta terbaik di kota pematangsiantar. Penelitian ini menggunakan metode WP dan WSM. Dalam penentuan kualitas perguruan tinggi, ada beberapa kriteria yang menjadi dasar pengambilan keputusan antara lain jumlah jurusan komputer, biaya kuliah, lingkungan kampus, jumlah program beasiswa, dan akreditasi BAN PT. Adapun hasil dalam penelitian ini adalah hasil pilihan pengguna sistem dengan nilai kriteria yang di tentukan sendiri oleh pengguna, dan hasilnya akan diurutkan dari nilai yang tertinggi hingga terendah, sehingga pengguna lebih mudah mengambil keputusan dengan melihat hasil tersebut.Kata kunci : Sistem Pendukung Keputusan, Weighted Product, Weighted Sum Model, Perguruan Tinggi.
MODEL ARSITEKTUR NEURAL NETWORK DENGAN BACKPROPOGATION PADA PREDIKSI TOTAL LABA RUGI KOMPREHENSIF BANK UMUM KONVENSIONAL Agus Perdana Windarto; Muhammad Ridwan Lubis; Solikhun Solikhun
KLIK- KUMPULAN JURNAL ILMU KOMPUTER Vol 5, No 2 (2018)
Publisher : Lambung Mangkurat University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20527/klik.v5i2.148

Abstract

determine the marketing strategy in increasing the total comprehensive income. This study aims to create the best architectural model using Backpropogation where this model can later be made to make predictions of total comprehensive income. The variable used in this study is the total comprehensive income statement data of PT. Bank Mandiri, Tbk (January - November 2016). Data sourced from the Financial Services Authority (www.ojk.go.id). From a series of trials conducted with 4 architectural models tested, namely 4-25-1; 4-50-1; 4-100-1 and 4-50-75-1, obtained the best architectural model 4-50-1 with Epoch training = 1977, Mean Square Error (MSE) of 0,000997867 with the correctness of testing accuracy reaching 80%.Keywords: Artificial Neural Network, Back-propagation, Comprehensive Income, Prediction, Economy, Architecture Prediksi total laba rugi komprehensif sangatlah penting untuk memprediksi dimana posisi angka total laba rugi komprehensif pada suatu bank.  Informasi tersebut berguna bagi masayarkat dalam menentukan arah investasi masyarakat ke depan, begitu juga bagi pihak bank berguna untuk menentukan kebijakan strategi pemasaran dalam meninggkatkan total laba komprehensif tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk membuat model arsitektur terbaik dengan menggunakan Backpropogation dimana model ini nantinya dapat dilakukan untuk membuat prediksi terhadap total laba rugi komprehensif. Variabel yang digunakan pada penelitian ini adalah data total laba rugi komprehensif PT. Bank Mandiri,Tbk (Januari – November 2016). Data bersumber dari Otoritas Jasa Keuangan (www.ojk.go.id). Dari serangkaian uji coba yang dilakukan dengan 4 model arsitektur yang diuji yakni 4-25-1; 4-50-1; 4-100-1 dan 4-50-75-1, diperoleh model arsitektur terbaik 4-50-1 dengan Epoch training = 1977, Mean Square Error (MSE) sebesar 0,000997867 dengan tingkat akurasi pengujian mencapai kebenaran 80%. Kata kunci: Jaringan saraf tiruan, Back-propagation, Laba Rugi Komprehensif, Prediksi, Ekonomi, Arsitektur
Co-Authors Abdullah Ahmad Agus Perdana Windarto Ambariyanto Ambariyanto Bintang Bestari Dedy Hartama Desi Ratna Sari Enjelica Rumapea Freshtiya Beby Larasati Handrizal Handrizal Indra Gunawan Joose Andar Laidin Manurung Kiki Fatmawati Lise Pujiastuti M Fauzan Mhd Ridhon Ritonga Mochamad Wahyudi Nelson Butarbutar Pipit Mutiara Putri Poningsih Poningsih rizki josua tampubolon Rotua Sihombing Hutasoit Siti Hawani Tania Dian Tri Utami Verdi Yasin Winanda Alifah Yuni Sara Luvia Zulaini Masruro Nasution