Jumlah mahasiswa baru suatu universitas selama 5 tahun terakhir yaitu mulai tahun 2016 hingga tahun 2020 mengalami kenaikan dan penurunan. Data tersebut selanjutnya akan digunakan untuk memprediksi pada tahun mendatang. Tujuan dibuat sebuah prediksi adalah untuk mengetahui rasio dosen yang tersedia dengan jumlah mahasiswa baru, mempersiapkan ruang kuliah dan juga fasilitas lainnya. Salah satu metode dengan penggunaan data masa lampau untuk melakukan prediksi adalah dengan metode regresi linier. Pada penelitian ini yang menjadi variabel bebas adalah periode tahun akademik sedangkan yang menjadi variabel terikat adalah jumlah mahasiswa baru. Data yang akan digunakan merupakan data mahasiswa baru fakultas sains dan teknologi yang terdiri dari 6 program studi dengan nilai MAPE (Mean Absolute Percentage Error) yaitu matematika , ilmu kelautan , biologi , sistem informasi , arsitektur , dan teknik lingkungan . Berdasarkan hasil analisis data tersebut juga didapatkan prediksi jumlah mahasiswa baru 5 tahun kedepan dengan hasil cenderung turun untuk setiap program studi.
The weather anomaly phenomenon that occurs can have some negative impact such as flooding, floods will paralyze the economic activities of the community, transportation activities, damage public infrastructure. In this research forecasting weather parameters as a variable for predicting the amount of rainfall using the ANFIS method and Support Vector Regression (SVR) with the aim to provide information on future weather conditions quickly and accurately. The people can prepare themselves and prepare the equipment needed to deal with it. Rainfall predicted based on synop data such us relative humidity, wind, and temperature. Each parameters must forcasted by using ANFIS and the result used for predict rainfall. Accurate prediction calculated using MSE and RMSE. Predictions of parameters that affect rainfall using the ANFIS method shown that for wind speed predictions having RMSE of 1.975004, temperature predictions have RMSE of 0.742332, and predictions of relative humidity have RMSE of 3.871590. Predicted rainfall based on the data results of the nearest method pre-processing using the Support Vector Regression (SVR) method produces an MSE error value of 0.0928.
Jamban merupakan bagian terpenting dalam lingkungan manusia, jamban yang tidak sesuai standar badan kesehatan nasional dapat menjadi sumber datangya berbagai penyakit akibat pencemaran lingkungan dari tinja. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui faktor hubungan pengetahuan, kontruksi jamban, kebersihan jamban, dan ketersediaan air bersih dengan penggunaan jamban di Ruang Poli Klinik Rumah Sakit Umum Daerah Polewali Mandar Tahun 2020. Penelitian ini menngunakan jenis penelitian observasional sedangkan pendekatan penelitiannya menggunakan Cross Sectional Study yaitu mengetahui faktor yang Berhubungan dengan Penggunaan Jamban di Ruang Poliklinik UmumRumah Sakit Umum Daerah Polewali Mandar yang diamati pada priode yang sama. Hasil pada penelitian ini menunjukkan dimana ada hubungan faktor pengetahun dengan penggunaan jamban di Ruang Poli Klinik Rumah Sakit Umum Daerah Polewali Mandar dimana nilai P 0,01 < 0,05, Ada Hubungan Faktor Kontruksi Jamban dengan Penggunaan Jamban dimana nilai P 0,040< 0,05, Ada Hubungan Faktor Sanitasi Jamban dengan Penggunaan Jamban dimana nilai P 0,029< 0,05. Serta Ada Hubungan Faktor Ketersediaan Air Bersih dengan Penggunaan Jamban di Ruang Poli klinik Rumah Sakit Umum Daerah Polewali Mandar dimana nilai p 0,002 < 0.05. Kata kunci: Jamban, Rumah Sakit, Faktor, Hubungan
Abstract. In the software industry world, it’s known to fulfill the tremendous demand. Therefore, estimating effort is needed to optimize the accuracy of the results, because it has the weakness in the personal analysis of experts who tend to be less objective. SVR is one of clever algorithm as machine learning methods that can be used. There are two problems when applying it; select features and find optimal parameter value. This paper proposed local best PSO-SVR to solve the problem. The result of experiment showed that the proposed model outperforms PSO-SVR and T-SVR in accuracy. Keywords: Optimization, SVR, Optimal Parameter, Feature Selection, Local Best PSO, Software Effort Estimation
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.