Inventory control is an important thing that must be considered by every business actor, especially in the retail sector, too much inventory results in increased and inefficient sales time and can even result inlosses. the need to estimate demand and inventory Stock is very necessary to minimize over stock and also under stock to reduce the risk of loss, the ability of retail business actors to predict demand is certainly very helpful in carrying out good inventory management, utilization of transaction data in a certain amount using machine learning methods can be one approach to see consumer behavior trends. The purpose of this study is to analyze and performance testing the forecasting accuracy, using machine learning approach with the Naive method on sales data transaction in automotive companies and then compare the accuracy between the Stock Order Quantity approach methods used so far. The results of this study indicate forecasting accuracy with a forecasting error of 2% (MAPE), This research tries to analyze the time series data of the spare parts sales transaction, predict the future demand, The results of this study indicate forecasting accuracy with error of 2% (MAPE), This is expected to be an added value in inventory management.
Every humanitarian organization needs to raise funds and channel these funds. Distribution of funds from donors is often not in accordance with the programs that have been planned by social service agencies. This study aims to prioritize logistical assistance for flood disasters using the Analytical Hierarchy Process (AHP) Method as a supporting material that can be taken into consideration in making decisions about providing assistance on the crowdfunding platform which is used as an online fundraising medium, the AHP method is used as a supporting material for analyze the reference variables that are considered in making a decision to provide assistance. AHP analysis results recommend the order of potential beneficiaries from the highest priority to the lowest. In determining assisting decisions by sorting prospective recipients based on priority, the AHP method produces a consistency ratio value that is less than 0.1 so it can be concluded that the results of these decisions have consistent characteristics as supporting materials for decision making
Semenjak penetapan status sebagai Pandemi global oleh badan kesehatan dunia (WHO), wabah Corona Virus Disease (Covid-19) sudah menjadi momok di seluruh penjuru dunia. Berbagai standar prosedur penaggulangan penularan telah ditetapkan oleh WHO untuk memutus mata rantai penularan. Pemerintah kabupaten Bone melalui surat edaran Sekretaris Daerah No. 800/1919/VI/BKPSDM/2020 tanggal 4 Juni 2020 perihal sistem kerja Pegawai Aparatur Sipil Negara (ASN) dalam tatanan normal baru, mengatur kehadiran pegawai menggunakan absensi secara manual dan tidak menggunakan mesin absensi sidik jari. Hal ini tentunya akan berpengaruh pada pencatatan kinerja tiap ASN, dimana data absensi sudah terhubung dengan aplikasi e-kinerja yang sudah diterapkan pada lingkup kabupaten Bone. Tujuan dari penelitian ini adalah pembuatan aplikasi absensi online berbasis mobile Android untuk menjadi alternatif cara absen dengan memanfaatkan web service menggunakan metode komunikasi data Representational State Transfer (Rest) serta memanfaatkan protocol HTTP menggunakan format JavaScript Object Notation (JSon) dan bahasa pemrograman Java sebagai bahasa pemrograman aplikasi berbasis mobile. Hasil dari penelitian ini berupa aplikasi absensi berbasis mobile yang telah dilakukan pengujian performa web service menggunakan Aplikasi Apache JMETER untuk memastikan aplikasi ini sudah siap digunakan secara bersamaan oleh banyak ASN.
The current generation of smartphones is increasingly sophisticated, equipped with several sensors such as accelerometer, gravity sensor, and gyroscope that can be used to recognize human activities such as going up stairs, going down stairs, running and walking. To get information, the data will be grouped using statistical methods. The performance of statistical methods has shortcomings in classifying data because of the procedures that must be met. To cover this shortcoming, the ensemble technique is used. In this paper, we propose to apply the Multi-Class Ensemble Gradientboost algorithm to improve the performance of the logistic regression method in classifying such as climbing stairs, descending stairs, running and walking. The process of taking data using a smartphone by designing an Android-based .apk system. Then, the entire dataset was separated into training data and test data with a comparison percentage of 70:30. The results obtained show that the Multi-Class Ensemble Gradientboost algorithm succeeded in increasing the logistic regression performance by 27.93%
Abstrak Sistem Informasi Akademik (SIAKAD) merupakan instrument penting bagi penyelenggara pendidikan perguruan tinggi, Proses pelaporan seluruh aktifitas perguruan tinggi harus dilakukan pihak penyelenggara kepada DIKTI secara berkala pada tiap semester. Terimplementasinya SIAKAD pada lingkup Universitas Pancasakti Makassar sangat membantu dalam pengolahan data akademik yang komprehensif serta menjadi jaminan konsistensi dan validasi data, Seiring dengan perkembangan teknologi serta sifat mobilitas pengguna mengakibatkan penggunaan aplikasi berbasis Mobile semakin tinggi. penelitian ini bertujuan untuk membangun Aplikasi SIAKAD berbasis Adroid yang terintegrasi dengan Sistem Informasi Feeder PDDIKTI. Aplikasi ini dibagun dengan beberapa fitur seperti verifikasi biodata mahasiswa, Informasi hasil studi (KHS), mengisi kartu rencana studi (KRS), melihat jadwal perkuliahan, melihat transkrip nilai dan media informasi berupa notifikasi dari pengelola perguruan tinggi kepada mahasiswa. Penelitian ini memanfaatkan teknologi Restful web service menggunakan HTTP sebagai protocol komunikasi data dengan format JavaScript Object Notation (JSon) dan Pemrograman Java untuk Aplikasi Mobile. Hasil dari penelitian menunjukkan bahwa Aplikasi dapat terimplementasi dengan baik sehingga memudahkan para Mahasiswa dalam menjalani proses akademik dimana setiap proses pengisian data tetap terintegrasi dengan Feeder PDDIKTI secara real time.
Human Activity Recognition adalah teknologi yang memperkenalkan gerakan tubuh manusia menggunakan accelerometer, giroskop, global positioning system, dan kamera. Awal munculnya metode support vector machine digunakan untuk mengklasifikasi 2 kelas, sehingga diperlukan pengembangan untuk mengatasi permasalahan multikelas dan banyaknya dataset yang berskala besar mengakibatkan kinerja menjadi tidak optimal. Tujuan kertas ini adalah menerapkan metode ensemble Support Vector Machine dalam mengklasifikasikan gerakan berjalan, berlari, dan naik tangga berdasarkan sensor accelerometer dan gyroscope pada smartphone. Serta melihat kinerja metode ensemble Support Vector Machine ketika menggunakan kernel linear dan RBF. Hasil akurasi Support Vector Machine kernel linear sebesar 79.66% dan mengalami peningkatan sebesar 88.01% setelah menggunakan ensemble. Sedangkan akurasi untuk Support Vector Machine kernel RBF sebesar 79.51 dan mengalami peningkatan sebesar 88.04% setelah menggunakan ensemble.
Pelaksanaan pelatihan pengelolaan referensi dengan menggunakan Zotero bertujuan untuk memudahkan mahasiswa Program Studi Ilmu Komputer Universitas Pancasakti dalam hal keterampilan penggunaan perangkat lunak Zotero untuk pengelolaan referensi dalam penulisan karya ilmiah. Metode pelatihan dilakukan dengan beberapa tahapan yaitu riset pada Mahasiswa Program Studi Ilmu Komputer Universitas Pancasakti dalam memahami pengelolaan referensi ketika penyelesaian tugas akhir, pemberian materi dan praktik tentang penggunaan perangkat lunak Zotero. Berdasarkan hasil pretest dan posttest yang dilakukan diperoleh bahwa pelatihan ini berdampak signifikan terhadap pengetahuan mahasiswa dalam pengelolaan referensi dengan rata -rata hasil post test peserta yaitu 95.2%.
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.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.