Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Kebutuhan manusia dalam berbagai bidang terus mengalami peningkatan yang pesat untuk setiap waktunya. Untuk membantu memenuhi kebutuhan manusia tersebut, teknologi dan sistem informasi yang bersifat tepat, akurat, cepat, dan memberikan informasi yang baru sangatlah diperlukan. Namun seringkali untuk mendapatkan informasi baru dari sekumpulan data dan fakta tidaklah mudah karena diperlukan pengolahan data dan fakta tersebut terlebih dahulu. Apabila dalam proses pengolahan data dan fakta yang didapatkan hanyalah mengandalkan kerja manual dari manusia, maka bisa saja informasi baru yang ingin didapatkan tidak bisa diperoleh tepat pada waktunya. Dibutuhkan suatu metode dalam pengolahan data, yang dinamakan data mining, untuk dapat membantu menyelesaikan masalah ini. Ada berbagai macam algoritma yang dikenal dalam data mining. Masing-masing algoritma yang dibuat mempunyai keunggulannya masing-masing dalam pengolahan data tertentu. Sampai saat ini belum ada sebuah algoritma yang cocok dan ideal untuk memproses semua data yang ada. Pemilihan algoritma yang tepat untuk pengolahan suatu data dengan cirinya masing-masing adalah kunci dalam mendapatkan informasi baru yang tepat, cepat dan akurat. FIKUI Mining adalah sebuah aplikasi untuk pemrosesan data dimana pada aplikasi ini menggabungkan beberapa algoritma yang sudah dikembangkan oleh tim pengembang sebelumnya. Ada 3 metode secara keseluruhan yang tergabung dalam aplikasi FIKUI Mining ini yaitu Association, Classification, dan Clustering. Hasil penelitian dan pengembangan FIKUI Mining ini diharapkan bisa memberikan kontribusi dalam bidang data mining, baik dalam pemanfaatan secara langsung pada kehidupan nyata maupun untuk pengembangan kedepannya.

---

Human needs in every aspect are growing fast. To fulfill those human needs, a fast and accurate technology information system is much needed. Nevertheless, gathering new information from raw data and fact is not a simple thing to do because before we can get the information, we need to process data and fact. If we only depend on human work in processing the data, the new information may not up to date anymore. A method, called data mining, is needed to process the data to solve this problem. There are some algorithms which are well-known in data mining. Each algorithm has its own advancement in processing each kind of data. Until now, there isn't one single algorithm which is suitable for all kind of data. The selection of algorithm is the key to gain the accurate information. FIKUI Mining is an application to process data. This application gathers few algorithms that already developed by the previous developer. There are 3 methods which are integrated in FIKUI Mining. There are Association, Classification and Clustering. The result from this research and development of FIKUI Mining are to give some contributions in data mining field for its direct using in real life or for the future development."

"Dalam rangka memenuhi harapan pelanggan, perusahaan kertas memasang sistem pengendali kualitas online pada fasilitas produksinya. Sistem ini akan memonitor dan mengontrol proses pembuatan kertas secara online. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mendapatkan faktor-faktor yang menyebabkan terjadinya variasi pada properti kertas terutama berat dan warna. Dimensi data yang didapatkan dari sistem online tersebut sangat besar. Data yang demikian tidak dapat dianalisis dengan menggunakan metode tradisional, oleh karena itu digunakan metode Data Mining. Teknik yang digunakan adalah Frequency Analysis, Principal Component Analysis dan Neural Network.Hasil penelitian menunjukkan bahwa faktor yang menyebabkan terjadinya variasi berat adalah proses penanganan bahan baku dan pengaturan bukaan slice lip headbox, sedangkan variasi warna disebabkan oleh bahan pewarna yang digunakan. Untuk meningkatkan mutu produk atau meminimalkan variasi maka diusulkan agar dilakukan penalaan atau kalibrasi sistem pengendali online secara rutin, dipasang sistem pengendali online untuk pengaturan bukaan slice lip headbox dan digunakannya bahan pewarna yang mempunyai efek interaksi minimal terhadap properti warna.

---

To fulfill customer expectation, Paper Industries install online quality control system in their production facilities. This system will monitor and control the paper making process online. Objective of this research is to find the causes of paper properties variation especially in Basis Weight and Color. The data that produced by online control system is very big. The huge data cannot be analyzed by traditional method, so that used Data Mining method. The techniques being used are Frequency Analysis, Principal Component Analysis and Neural Network.

The research shows that basis weight variation is caused by pulp handling process and headbox slice lip opening adjustment; color variation is caused by dyes stuff that used. In order to improve product quality or minimize the variation is suggested to tune or calibrate the online control system periodically, to install online control system for headbox slice lip opening adjustment and used the dyes stuff that have minimum interaction effect on color properties."

"Fraud adalah bentuk ketidaknormalan pola penggunaan layanan telekomunikasi yang menyebabkan kerugian pada operator [1]. Dengan berkembangnya layanan telekomunikasi, fraud pun berkembang ke arah layanan data dari yang tadinya layanan tradisional seperti suara, SMS, roaming internasional. Penelitian ini mengambil studi kasus di PT XYZ dimana selama ini, metode penanganan fraud dilakukan dengan berbasis teknologi. Metode ini memiliki kelemahan yaitu tidak bisa mendeteksi semua kasus fraud dan waktu yang diperlukan semakin lama. Oleh karena itu, perlu dikembangkan suatu prosedur penanggulangan fraud yang lebih efektif dan efisien. Penanganan fraud perlu dilakukan secara menyeluruh dengan melibatkan data dari bagian marketing dan keuangan sebagai bagian dari rantai nilai penciptaan produk layanan data. Dalam pengolahan data yang berukuran sangat besar, digunakan metode data mining menggunakan perangkat lunak Rapidminer. Dengan metode data mining dan definisi fraud baru, didapat data bahwa sebesar 45,5 % pelanggan paket data termasuk kategori fraud. Dari data tersebut dapat diusulkan suatu strategi layanan data baru yang lebih terkendali dengan membatasi penggunaan data pelanggan paket. Sedangkan untuk pelanggan harian, dideteksi jumlah pelanggan fraud sebesar 119% dibandingkan dengan metode lama. Dengan demikian terbukti bahwa metode baru ini mampu meningkatkan kinerja pengendalian fraud pada layanan data di operator seluler.

---

Fraud is an abnormality behavior of telecommunication service that cause loss to operator [1]. With the growing of telecommunication service, fraud also occur on data service compare to previous traditional service such as voice, SMS or international roaming.

This research takes case study at PT XYZ which already implement data service fraud management. This method has weakness on its ability to detect all fraud case and detection time. Therefore, need to develop more effective and efficient fraud management method. Fraud management need to involve data from marketing and finance function as part of value chain on product creation to get holistic approach. This research using data mining approach using free software Rapidminer to process big data.

Data mining method and new fraud definition resulted 45,5 % subscriber included on fraud category. That data suggested a new data service strategy that more controllable by limiting usage of package subscriber. For daily subscriber, detected that fraud subscriber is 119% compare with old method. It is proven that new method can improve performance of fraud control at data service on celluler operator."

"ABSTRAKFDDI, Fiber Distributed Data Interface merupakan standar jaringan dengan motode akses monggunsKan token ring pada jaringan dengan kecepatan tinggi (Hiigh Speed LAN), yang telah dibakukan dalam standar American National Standards Instiiule's (ANSI) Accredited Standards Committee (ASC) Task Group X3T9.5. Pada penelitian inl dibicarakan unjuk kerja (performance) FDDI pada jaringan dengan integrasi data dan suara, berdasarkan perhitungan-perhitungan secara analitis. Unjuk kerja (performance) diukur berdasarkan penundaan (delay) dan throughput dari Integrasi data dan suara pada jaringan serta jumlah terminal aktif yang dapat ditanganl. Integrasi data dan suara yang dimaksudkan disini adalah transmisi frame data dan frame suara dalam satu jaringan, dimana untuk transmisi data menggunakan transmisi Asynchronous dan untuk suara digunakan transmisi Synchronous. Semoga penelitian dapat meningkatkan pengertian dan pemahaman tentang standar jaringan FDDI khususnya mengenai integrasi data dan suara."

"Algoritma data mining membutuhkan sumber data yang berkualitas untuk mendapatkan hasil yang optimal. Kualitas sumber data dapat ditingkatkan kualitasnya dengan menggunakan teknik preprosessing data yang tepat. Kemampuan dalam menampilkan output dari proses data mining yang mudah dimengerti sangat penting untuk mendapatkan pengetahuan. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan aplikasi yang bisa menjawab kebutuhan dari algoritma data mining. Hasil dari penelitian ini adalah aplikasi yang dapat melakukan keseluruhan proses baik preprocessing data dalam hal pemilihan data dan pengolahan data awal, penyediaan metadata, sampai dengan analisis data menggunakan algoritma data mining. Sehingga, analisis jumlah data yang besar dapat dilakukan dengan efisien dan efektif, tetapi hasil prediksi yang didapatkan tetap optimal.

---

Data mining algorithms require high quality data sources to obtain optimal results. Quality of data sources can be enhanced by using appropriate data preprocessing techniques. Ability to display easily understood output of the data mining process is essential to gain knowledge. This study aims to develop applications that can address the needs of data mining algorithms. The results of this study is an application that can do the whole steps from data preprocessing until data analysis using data mining algorithms. Data processing itself includes data and preliminary data processing and provision of metadata.. So, analyzing large amount of data can be done in efficient and effective fashion without disregarding necessary need of optimal prediction result."

"Kompleksitas proses pengadaan dalam aplikasi e-procurement diperlukan performa yang menunjang untuk meningkatkan daya saing. Aplikasi e-procurement berbasis web yang dikembangkan pada sebuah perusahaan, akan menghasilkan data log yang terus bertambah, namun belum dimanfaatkan dengan maksimal. Metode web log mining yang digunakan dalam penelitian ini adalah sequential pattern dengan framework PrefixSpan kemudian dilakukan penghitungan waktu rata-rata yang dihabiskan pada sebuah halaman sesuai sequence pattern yang terbentuk. Hasil pengolahan dan analisis menunjukkan bahwa pengembangan sistem evaluasi tersebut menghasilkan pola urutan yang kemudian digunakan untuk mengetahui urutan akses dan waktu akses antar sequence sebagai bahan analisis untuk melakukan perbaikan atau peningkatan produk. Evaluasi yang dihasilkan adalah indikasi perlunya dilakukan peninjauan query pada bagian dengan waktu memuat halaman lebih dari 10 detik serta penggabungan halaman yang memanggil log bersamaan atau simultan.

---

The complexity of the procurement process in e-procurement applications requires performance that supports increasing competitiveness. A web-based e-procurement application developed by a company will produce log data that continues to grow, but has not been utilized to its full potential. The web log mining method used in this study is a sequential pattern with the PrefixSpan framework and then the average time spent on a page is calculated according to the sequence pattern formed. The findings show that the development of the evaluation system produces a sequence of patterns which is then used to determine the order of access and the access time between sequences as an analytical material to make product improvements. The resulting evaluation is an indication of the need to review queries on sections with page loading times greater than 10 seconds and merge pages that call the same log simultaneously.

"

"The central government is responsible for central government financialreporting, and the preliminary step of which is the reconciliation of financialdata between the State General Treasurer (BUN) at KPPN and the SpendingUnits (Satker). The Supreme Auditor (BPK) found unmatched reconciliationof financial data in the accounting system between BUN and Satker. TheDirectorate General of the Treasury might reduce the possibility ofunmatched financial data by conducting supervisory activities based onSatker characteristics. Data mining techniques can be used for selecting datausing Sistem Perbendaharan dan Anggaran Negara (SPAN) database. Thisresearch uses classification technique by setting two classes, namely SELISIHand OK, using 20 attributes of Satker. The results of data mining indicate thatSpending Units (Satker), with a high number of Payment Order (SP2D) andnon-tax revenue (PNBP) transaction records, tend to have higher possibilityof unmatched financial data reconciliation.Penyusunan Laporan Keuangan Pemerintah Pusat merupakan tanggungjawab pemerintah, dan penyusunan laporan keuangan tersebut harusdidahului dengan proses rekonsiliasi data keuangan antara BendaharaUmum Negara (BUN) melalui KPPN dengan satuan kerja. Temuan BPK atasselisih hasil rekonsiliasi menjadi bukti bahwa masih terdapat selisihpencatatan akuntansi pada sistem BUN dengan satuan kerja. DirektoratJenderal Perbendaharaan (KPPN) dapat menekan kemungkinan terjadinyaselisih rekonsiliasi dengan melakukan kegiatan supervisi yang terfokuspada karakteristik satker. Teknik data mining dapat digunakan untukmelakukan karakterisasi tersebut dengan memanfaatkan database padaSistem Perbendaharaan Anggaran dan Negara (SPAN). Teknik data miningdilakukan dengan metode klasifikasi yaitu menetapkan dua kelas yaitukelas SELISIH dan OK. Penelitian ini menggunakan dua puluh atribut satuankerja dengan teknik data mining yang hasilnya menunjukkan bahwa satkerdengan atribut Jumlah Surat Perintah Pencairan Dana (SP2D) dan RealisasiPenerimaan Negara Bukan Pajak (PNBP) yang tinggi memilikikecencerungan selisih hasil rekonsiliasi data keuangan."