Tingginya beban listrik yang mencapai 325 MegaWatt, hal ini merupakan perhatian penting bagi pemerintah Provinsi Gorontalo dalam kebutuhan energi listrik, maka perlu memprediksi lama penyinaran matarahari pada suatu daerah, Energi sel surya salah satunya bergantung pada lamanya penyinaran cahaya matahari. Diantaranya dengan melakukan perancangan model prediksi. Metode prediksi yang mimiliki nilai error terkecil adalah Neural Network, akan tetapi masih adanya kelemahan pada waktu pelatihan untuk mencapai konvergen dan overfitting. Maka perlu dilakukan optimalisasi pada bobot jaringan dengan menggunakan Particle Swarm Optimazition, yang merupakan salah satu metode terbaik dalam optimasi. Dengan penggunaan optimasi yang diukur melalui hasil peroleha Root Mean Square Error (RMSE). Hasil pengujian terhadap algoritma menunjukkan bahwa nilai RMSE mengunakan Neural Network 0,131, sedangkan dengan penerapan optimasi dengan particle swarm optimization hasil RMSE 0,127. Dengan penerapan metode optimasi terserbut dapat mengurangi nilai error
Penelitian ini bertujuan untuk merancang sebuah sistem informasi inventaris aset berbasis web agar dapat memberikan solusi terhadap masalah-masalah yang dihadapi oleh pihak pegawai perlengkapan Universitas Muhammadiyah Gorontalo. Sistem ini akan membantu melakukan penataan aset yang dimiliki secara rapi, tepat serta efisien, baik dari segi waktu, tenanga maupun biaya. Dimana sistem yang akan dirancang mempunyai fasilitas untuk mengelompokkan aset, memasukkan jumlah aset, keterangan maupun kondisi dari aset. Metode yang digunakan dalam penelitian ini yakni prototype karena yang memudahkan proses perancangan mulai dari Communication, Quick Plan, Modeling Quick Design, Construction of Prototype, sampai dengan Deployment Delivery & Feedback. Hasil dari peneltian ini dapat mempermudah kinerja bagian perlengkapan dalam pendataan aset secara digital dan lebih rapi sesuai tujuan yang diharapkan.
An information systems of employee mutation is vitally nevessary. Because it is very helpful, facilitate the implementation of the tasks, especially in making the draft of SK teacher mutation or `employee mutation created using by visual basic version 6.0 is software commonly used by programmers to create application for a variety of needs. This application is made simple and completed with an employee database that will be used as a database for employee mutation. The last conclusion of this simple appliccation is expected to simplify the work creating a draft decree of employee mutation because it is supported by a database that is maintained.
Radio broadcasting is one of the mass media that is closely related to the needs of the community that can provide various kinds of information, entertainment, and education. Community's satisfaction is the main thing in broadcasting services and becomes a benchmark in improving radio broadcasting services. Sample data used 339 data of respondents. The test results from the model that have been carried out by testing the level of accuracy using the Confusion Matrix, the results of the measurement accuracy are 97.94%, class precision for the satisfaction category is 98.39% and the NOT SATISFIED category is 93.10%. therefore concluded that C4.5 alogarithm can be applied to the process of analyzing public satisfaction with the broadcast service of RRI Gorontalo.
Penerimaan Negara Bukan Pajak (PNBP) adalah salah satu sumber penerimaan negara yang sangat penting disamping penerimaan perpajakan.Maka dalam hal ini Prediksi merupakan hal penting dalam mengetahui jumlah Penerimaan Negara Bukan Pajak (PNBP) di LPP RRI Gorontalo apakah dapat memenuhi Target yang telah ditentukan oleh LPP RRI Pusat atau tidak. Data yang digunakan dalam penelitian ini sebanyak 240 data. Dengan menggunakan Algoritma Neural Network bahwa tingkat akurat Algoritma Neural Network dalam memprediksi PNBP tidak baik. Hal ini dibuktikan dengan tingkat RMSE terkecil saja masih di angka 0.076. dan setelah dilakukan pengujian menggunakan perhitungan di Microsoft Excel terlihat bahwa hasil prediksi dari 48 minggu di Tahun 2020 dan range error data hasil denormalisasi data dengan nilai range dari 23855200 sampai dengan -104726900
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.