Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal eProceedings of Engineering
Yulian Sibaroni
Telkom University
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Electrical & Electronics Engineering Engineering Industrial & Manufacturing Engineering

Published : 4 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 4 Documents
Search

 1 
Aplikasi Data Mining Menggunakan Aturan Asosiasi Dengan Algoritma Pincer Search Untuk Menganalisis Data Transaksi Penjualanstudi Kasus: Data Transaksi Penjualan Yomart Margacinta Bandung Mochamad Ikbal Ashari; Indwiarti Indwiarti; Yulian Sibaroni
eProceedings of Engineering Vol 2, No 2 (2015): Agustus, 2015
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Abstrak Dunia bisnis ritel mengalami pertumbuhan yang sangat pesat, hal ini ditandai meningkatnya jumlah ritel. Umumnya setiap ritel menggunakan sistem komputerisasi dalam penyimpanan data penjualan dan pembelian yang menghasilkan data transaksi. Data transaksi tersebut dapat digunakan sebagai sumber informasi penting dalam mempertahankan keberadaan usaha tersebut. Salah satu upaya yang dilakukan untuk dapat mempertahankan bisnis ritel ini adalah dengan meningkatkan dan mempertahankan tingkat pertumbuhan penjualannya. Penelitian ini bertujuan untuk membangun sebuah aplikasi analisis keranjang belanja (market basket analysis) yang berkaitan dengan data transaksi penjualan yang menggunakan aturan assosiasi, mengidentifikasi beberapa tipe dari kaidah asosiasi yang berkaitan dengan data transaksi penjualan yaitu nilai-nilai support dan confidence, mengetahui combinasi dari item-item yang sering dibeli bersamaan oleh konsumen. Penelitian diolah dengan menggunakan software Microsoft Office Excel 2010 dan software matlab 2013. Data dianalisis menggunakan algoritma pincer-search yang menghasilkan aturan asosiasi dengan pola “if-then”. Hasil dari Aplikasi Analisis Keranjang Belanja adalah rule-rule yang menerangkan kecenderungan pelanggan dalam membeli barang-barang yang dibeli secara bersamaan, rule-rule tersebut akan digunakan untuk menentukan penempatan item-item agar supermarket dapat memaksimalkan keuntungan yang dapat diperoleh supermarket, dalam studi kasus ini adalah Yomart. Kata Kunci: Market Basket Analysis, Algoritma Pincer-search, Support, Confidence
Pemodelan Harga Tanah Kota Batam Dengan Menggunakanmetode Universal Kriging Hari Yudha Fanani; Sri Suryani; Yulian Sibaroni
eProceedings of Engineering Vol 2, No 2 (2015): Agustus, 2015
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Abstrak Tanah merupakan sumber daya yang mempunyai peranan strategis dalam pembangunan perkotaan. Maka diperlukan sumber informasi harga tanah yang dapat mendukung pengelolaannya. Distribusi spasial harga tanah dapat diperoleh melalui pemodelan spasial. Penelitian ini bertujuan untuk mengestimasi model harga tanah perkotaan kota Batam menggunakan pendekatan geostatistik. Titik koordinat sampel sangat berpengaruh dalam mengestimasi harga tanah disebuah daerah. Adapun model yang digunakan dalam penelitian ini yaitu universal kriging dan model semivariogram yang digunakan adalah model spherical. Sampel yang digunakan merupakan data dari Badan Pertanahan Nasional Kota Batam pada tahun 2003 dengan jumlah data sampel 87 buah. Dari hasil perhitungan estimasi yang telah dilakukan, model eksponensial memberikan hasil paling baik dibandingkan dengan ketiga model lainnya yaitu model Gaussian, spherical dan linear . RMSE (Root Mean Square Error) untuk estimasi harga tanah sampel memberikan nilai yang terkecil. Parameter yang digunakan model eksponensial yaitu nugget effect 0.2, range 15 dan sill 0.5. Distribusi spasial harga tanah Kota Batam memperlihatkan harga tertinggi terletak di pusat kota, yaitu daerah sekitar Batam Centre. Menjauhi pusat kota secara umum harga tanah menurun dan mencapai nilai terendah. Berdasarkan percobaan yang dilakukan diperoleh informasi bahwa semakin kecil ukuran grid, tingkat penyebaran semakin tinggi mengakibatkan warna dari peta kontur semakin jelas perbedaannya. Kata kunci : harga tanah, geostatisk, universal kriging, semivariogram..
Analisis Prediksi Churn Menggunakan Metode Logistic Regression Dan Algoritma Decision Tree Cici Olivia; Indwiarti Indwiarti; Yulian Sibaroni
eProceedings of Engineering Vol 2, No 2 (2015): Agustus, 2015
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Abstrak Costumer Relationship Management (CRM) merupakan sebuah strategi bisnis yang berorientasi pada pelanggan, dengan tujuan untuk memaksimalkan profit perusahaan dan kepuasan pelanggan. Salah satu aplikasi dari CRM adalah prediksi Churn. Churn mempunyai makna pelanggan memutuskan untuk keluar dari provider dan beralih ke provider lainnya atau ketidaksetiaan pelanggan. Teknik klasifikasi yang digunakan untuk prediksi Churn menggunakan metode Logistic Regression dan Decision Tree. Pada Logistic Regression pembentukan model berbasiskan persamaan dan kurva Logistic Regression. Sedangkan pada Decision Tree berbasiskan pohon keputusan. Hasil penelitian menunjukkan Decision Tree menghasilkan performansi lebih baik dibandingkan Logistic Regression dengan nilai akurasi 94,42% dan waktu 0,064 second. Sedangkan performansi yang dihasilkan metode Logistic Regression dengan akurasi sebesar 80,73% dan waktu 0,935 second. Penelitian lebih lanjut menunjukkan performansi terbaik pada metode Decisian Tree menggunakan satu atribut tagihan. Kata kunci: Prediksi Churn, Klasifikasi, Logistic Regression, Decision Tree.
Identifikasi Ujaran Kebencian pada Twitter Menggunakan Metode Convolutional Neural Network (CNN) Zidan Adhari; Yulian Sibaroni
eProceedings of Engineering Vol 10, No 3 (2023): Juni 2023
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Abstrak-Ujaran kebencian merupakan suatu tindak kejahatan yang dijadikan sebagai alat provokasi ke suatu kelompok, yang dimana suatu kelompok tersebut di bagi ke dalam beberapa kelompok seperti ras, warna kulit, gender, cacat, dan kewarnganegaraan. Ujaran kebencian yang terjadi biasanya dalam bentuk kalimat maupun gambar dan disebarluaskan melalui internet. Media sosial Twitter merupakan jejaring sosial yang banyak menampung opini masyarakat tentang apapun yang dapat di sebarluaskan dengan cepat diterima oleh pengguna Twitter yang lain. Pada penelitian sebelumnya akurasi yang didapat sebesar 79% dengan menggunakan metode Convolutional Neural Network. Berdasarkan penelitian tersebut, maka dalam penelitian ini dikembangkan sebuah sistem untuk mengidendentifikasi ujaran kebencian dan diklasifikasikan menggunakan metode Convolutional Neural Network dengan membandingkan beberapa hyperparameter tuning dan menghasilkan hyperparameter tuning terbaik untuk model CNN yaitu dropout 0.3 dan learning rate 0.001 yang menghasilkan nilai akurasi model CNN sebesar 81%.Kata kunci-ujaran kebencian, convolutional neural network (CNN), hyperparameter tuning
Co-Authors Cici Olivia Hari Yudha Fanani Indwiarti, Indwiarti Mochamad Ikbal Ashari Sri Suryani Zidan Adhari