Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Tingginya jumlah peserta seleksi beasiswa yang tidak lulus, menyebabkan tidak efisiennya penyelenggaraan kegiatan seleksi beasiswa di LPDP. Berdasarkan data hasil seleksi beasiswa, terlihat bahwa persentase kelulusan peserta sangat rendah tiap tahunnya. Pada tahun 2013 proporsi yang tidak lulus seleksi sebesar 54%, sedangkan pada tahun 2014 dan tahun 2015 meningkat menjadi 85% dan 71%. Secara keseluruhan, terdapat 74% pendaftar beasiswa LPDP yang tidak lulus seleksi beasiswa dari tahun 2013 hingga tahun 2015. Hal ini menyebabkan tingginya biaya yang dikeluarkan untuk pelaksanaan seleksi. Jika LPDP bisa memprediksi peluang kelulusan peserta, maka biaya tersebut bisa dikurangi. Teknik klasifikasi pada data mining merupakan teknik yang tepat untuk permasalahan ini. Metodologi yang digunakan dalam penelitian ini adalah knowledge discovery in databases (KDD). Metodologi ini terdiri dari 5 (lima) langkah, yaitu selection, preprocessing, transformation, data mining, dan interpretation / evaluation. Dataset bersumber dari data formulir pendaftaran beasiswa dan hasil wawancara. Proses pemodelan menggunakan software Rapid Miner dan algoritma decision tree. Model yang dihasilkan dievaluasi menggunakan k-fold cross validation. Hasil penelitian ini yaitu LPDP dapat memprediksi peluang kelulusan peserta seleksi.

---

The high number of participants who did not pass the scholarship selection, leading to inefficient operation of the selection of scholarship in the LPDP. Based on data from scholarship selection results, it appears that a very low percentage of graduation of each year. In 2013 the proportion who were not selected by 54%, whereas in 2014 and 2015 increased to 85% and 71%. Overall, there is a 74% LPDP scholarship applicants who did not pass the selection of scholarship from 2013 to 2015. This led to high costs incurred for the implementation of the selection. If LPDP can predict the chances of graduation participants, the cost can be reduced. Classification techniques in data mining is a technique that is appropriate for this problem.

The methodology used in this study is a knowledge discovery in databases (KDD). This methodology consists of five (5) steps, namely selection, preprocessing, transformation, data mining, and interpretation / evaluation. Dataset data sourced from the scholarship application form and interview. Process modeling using software Rapid Miner and decision tree algorithm. The resulting model was evaluated using the k-fold cross validation. Results of this study are LPDP can predict the chances of graduation of the selection."

"Saat ini credit scoring calon nasabah produk Kreasi Pegadaian masih menggunakan scorecard konvensional berupa pembobotan pertanyaan. Model credit scoring tersebut dibangun berdasarkan pengalaman pakar (expert scorecard) dan kemungkinan ada unsur subjektivitas dalam penilaian kelayakan kredit. Untuk mengatasi masalah tersebut, penelitian ini membangun model credit scoring dengan pendekatan data mining menggunakan data riwayat kredit nasabah produk Kreasi (data driven scoring) menggunakan algoritma klasifikasi, diantaranya: support vector machine (SVM), naïve bayes, decision tree dan neural network. Pengembangan model dilakukan dengan menggunakan metodologi CRISP-DM (The Cross Industry Standard Process for Data Mining). Model dibangun dengan kriteria tanpa penggunaan feature selection dan dengan feature selection. Teknik SMOTE (Synthetic Minority Over Sampling Technique) dan Oversampling dipilih untuk menyeimbangkan class data. Dari hasil evaluasi kinerja model menunjukan model SVM dengan feature selection dan penyeimbangan class menggunakan teknik Oversampling dipilih sebagai model dengan kinerja terbaik.

---

Currently, the credit worthiness of Pegadaian prospective customers still uses a conventional scorecard in the form of weighting questions. The model is built based on expert experience which is called expert scorecard. There might be an element of subjectivity in credit assessment. To resolve that problem, in this research data mining classification techniques are used to build credit scoring models. There are four classification algorithms, namely SVM (Support Vector Machine), Naïve Bayes, Decision Tree and Neural Network as a classification algorithm. Modelling uses the historical customer credit data of Pegadaian Kreasi product. CRISP-DM (The Cross Industry Standard Process for Data Mining) is used as a development methodology. Modeling is done with two criteria, by considering the use of feature selection and without feature selection. The SMOTE (Synthetic Minority Over Sampling Technique) and Oversampling techniques are chosen to balance the class data. The result of this research shows the SVM model with feature selection and data balancing using the Oversampling technique was chosen as the model with the best performance."

"Upaya untuk meningkatkan kepuasan dan loyalitas donatur serta untuk memandu perumusan perencanaan pengembangan organisasi, maka dibutuhkan strategi pengembangan donatur, adapun untuk melakukan strategi pengembangan donatur dapat dilakukan dengan pendekatan data mining yang meliputi pengelompokan donatur dengan metode clustering dan hasil pengelompokan tersebut dievaluasi dengan artificial neural network (multilayer perceptron), dan menggunakan metode association rules untuk menganalisa peta pemasaran serta dirumuskan strategi pengembangan donatur berdasarkan data transaksi dan visi misi. Hasil penelitian menyarankan bahwa manajemen hubungan lembaga amil zakat dengan donatur perlu dikembangkan sehingga terjalin komunikasi yang aktif antar keduanya.

---

Efforts to increase donor satisfaction and loyalty as well as to guide the formulation of organizational development planning, donor development strategy is required, as for donors to make development strategy can be done with data mining approach that involves the grouping of donors by the method of clustering and classification results were evaluated by artificial neural network (multilayer perceptron), and using methods of association rules to analyze a map of marketing and donor development strategies are formulated based on transaction data and the vision and mission. The results suggest that the management of relations with donor amil zakat institution should be developed so that active communication is established between them."

"Kabupaten Pangkajene dan Kepulauan Pangkep merupakan daerah yang berada pada wilayah Provinsi Sulawesi Selatan. Pengelolaan pegawai negeri sipil PNS lingkup pemerintah Kabupaten Pangkep dilakukan oleh Badan Kepegawaian Pendidikan dan Pelatihan Daerah BKPPD Kabupaten Pangkep. BKPPD Kabupaten Pangkep memberikan layanan kepada pegawai mulai dari perekrutan, penempatan, mutasi, pendidikan dan pelatihan, kedisiplinan, pemberhentian, dan pensiun. BKPPD dalam melakukan mutasi masih mengalami kesulitan dalam menentukan pegawai yang sebaiknya dipindahkan karena tidak adanya pola yang menjadi acuan. Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan pola mutasi dengan menggunakan data mining mengacu pada metodologi CRISP-DM berdasarkan data riwayat mutasi pada sistem aplikasi layanan kepegawaian SAPK . Teknik klasifikasi dengan algoritme Decision Tree, Na ve Bayes, dan Support Vector Machine SVM diterapkan pada data riwayat mutasi untuk mengetahui algoritme terbaik.Algoritme yang memiliki tingkat akurasi paling baik yaitu decision tree dengan nilai sebesar 72,76 . Pola mutasi dapat diimplementasikan oleh BKPPD untuk merancang dokumen redistribusi pegawai lingkup Pemerintah Kabupaten Pangkep.

---

Pangkajene and Kepulauan Pangkep District is an area located in South Sulawesi Province. The management of civil servants PNS scope of government of Pangkep District is done by Regional Civil Servants, Education, and Training BKPPD of Pangkep District. BKPPD provides services to civil servants ranging from recruitment, placement, transfer, education and training, discipline, dismissal, and retirement. BKPPD in conducting mutations still have difficulty in determining which civil servants should be moved because of the absence of a reference pattern.

This study aims to obtain mutation patterns using data mining refers to the CRISP-DM methodology based on historical data on the employment service application system SAPK . Classification techniques with Decision Tree, Na ve Bayes, and Support Vector Machine SVM algorithms are applied to the mutation history data to find the best algorithm.Algorithm that has the best accuracy is the decision tree with a value of 72,76 . The mutation pattern can be implemented by BKPPD to design the redistribution document of Pangkep District Government civil servants."

"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."

"Focuses on data mining theory and applications. This title intends to introduce some of the developments to a broad audience of both specialists and non-specialists in this field."

"Summary:Equips you with an understanding and application of the theory and practice of discovering patterns hidden in large data sets. This title focuses on important topics in the field: data warehouses and data cube technology, mining stream, mining social networks, and mining spatial, multimedia and other complex data."

"Pengembangan karier merupakan salah satu aspek dalam pelaksanaan sistem merit, yang juga merupakan bagian dari delapan area perubahan pada Grand Design Reformasi Birokrasi 2010-2025. Komisi Aparatur Sipil Negara (KASN) menyebutkan bahwa banyak instansi pemerintah yang kesulitan dalam melaksanakan aspek pengembangan karier ini. Dari hasil wawancara, hal ini pun terjadi di Badan Kepegawaian Daerah (BKD) Provinsi Kalimantan Selatan. Penelitian ini mengusulkan pemanfaatan data mining dalam penyusunan rencana pengembangan karier pegawai negeri sipil (PNS) dengan berbasis pada metodologi CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining). Penelitian ini memodelkan analisis kesenjangan kompetensi dan kinerja dengan melakukan eksperimen menggunakan class imbalance maupun class balance data set. Dari hasil evaluasi didapatkan algoritma SVM (Support Vector Machine) sebagai model terbaik pada masing-masing analisis dan skenario. Dari hasil analisis yang dilakukan dengan memetakan kelompok kesenjangan kompetensi-kinerja dalam bentuk Human Asset Value Matrix yang diadaptasi dari General Electric-McKinsey Nine-box Grid, dapat disusun rencana pengembangan karier PNS secara lengkap mulai dari rekomendasi promosi jabatan, informasi kebutuhan diklat, hingga hukuman disiplin. Selain dapat memberikan rekomendasi pengembangan karier PNS, hasil penelitian ini juga dapat memberikan informasi kompetensi maupun jabatan yang akan dikembangkan.

---

Career development is one aspect of implementing the merit system, which is also part of the eight areas of change in the Grand Design for Bureaucratic Reform 2010-2025. The State Civil Apparatus Commission (KASN) stated that many government agencies had difficulties in implementing this aspect of career development. From the results of the interview, this also happened in the Regional Personnel Agency (BKD) of South Kalimantan Province. This study proposes the use of data mining in the preparation of career development plans for civil servants (PNS) based on the CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining) methodology. This study models the competency and performance gap analysis by conducting experiments using class imbalance and class balance data sets. From the evaluation results, the SVM (Support Vector Machine) algorithm is obtained as the best model for each analysis and scenario. From the results of the analysis conducted by mapping the competency-performance gap groups in the form of the Human Asset Value Matrix adapted from the General Electric-McKinsey Nine-box Grid, a complete career development plan for civil servants can be drawn up starting from recommendations for promotions, information on training needs, to penalties. discipline. Besides being able to provide recommendations for career development for civil servants, the results of this study can also provide information on competencies and positions to be developed."