Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"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."

"Indonesia meluncurkan inisiatif data terbuka Satu Data Indonesia untuk mempromosikan pemerintahan dengan asas keterbukaan pada tahun 2014. Indonesia juga mendapat dukungan dari Bank Dunia dengan bentuk dukungan teknis, termasuk membangun Portal Satu Data di Indonesia, untuk dijadikan one-stop shop untuk data dari seluruh pemerintah di Indonesia. Saat ini, Satu Portal Data memiliki sekitar 2700 kumpulan data dari lebih dari 32 instansi. Kondisi ini, membuat para pembuat kebijakan berharap keterbukaan akan diterima dan digunakan lebih dan lebih oleh warga negara dan menghasilkan berbagai manfaat, termasuk transparansi pemerintah, partisipasi pemerintah, dan inovasi. Kemampuan untuk menggunakan data terbuka sebagian besar bergantung pada ketersediaan teknologi data terbuka. Namun, sebenarnya penggunaan teknologi data terbuka telah menunjukkan hasil yang beragam, dan hanya ada sedikit penelitian mengenai prediktor yang mempengaruhi penerimaan dan penggunaan teknologi data terbuka. Pemahaman yang lebih baik tentang prediktor ini dapat membantu untuk menerima dan menggunakan teknologi data terbuka di Indonesia, dengan menggunakan model modifikasi berdasarkan Teori Unified Acceptance and Use of Technology UTAUT dan Structural Equation Modelling SEM terhadap prediktor empiris dari mempengaruhi penerimaan dan penggunaan teknologi data terbuka. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kondisi fasilitas Facilitating Conditions adalah faktor yang paling mempengaruhi niat perilaku Behavioral Intention . Analisis tentang prediktor yang mempengaruhi penerimaan dan penggunaan teknologi data terbuka dapat digunakan untuk merangsang penggunaan teknologi data terbuka. Hasil penelitian menunjukkan bahwa, pembuat kebijakan harus memperbaiki penerimaan dan penggunaan teknologi data terbuka dengan menciptakan data open source, dengan mengintegrasikan penggunaan data terbuka dalam aktivitas sehari-hari, dan mengurangi usaha yang diperlukan untuk menggunakan teknologi data terbuka.

---

Indonesia launched its Open Data initiative Satu Data Indonesia to promote open government in 2014. Indonesia also got support from World Bank by providing technical support, including establishing the country 39 s online One Data Portal, to serve as a one stop shop for data from across the government. Currently, One Data Portal has more or less 2700 datasets from more than 32 instances. From this conditions, the Policy makers expect that openness will be accepted and used more and more by the citizen and resulting in a range of benefits including government transparency, government participation, and innovation.

The ability to use open data partly depends on the availability of open data technologies. However, the actual use of open data technologies has shown mixed results, and there is a paucity of research on the predictors affecting the acceptance and use of open data technologies.

A better understanding of these predictors can help to make the acceptance and use of open data technologies in Indonesia, using a modified model based on the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology UTAUT and Structural Equation Modeling SEM to empirically predictors of influencing the acceptance and use of open data technologies.

The results show that the predictor 39 s Facilitating Conditions is the influence of Behavioral Intention. Our analysis of the predictors that influence the acceptance and use of open data technologies can be used to stimulate the use of open data technologies.

The findings suggest that policy makers should improve the acceptance and use of open data technology by creating an open source data, by integrating open data use in daily activities, and decrease the effort necessary to use open data technologies. "

"Industri kelapa sawit merupakan salah satu industri terpenting di Indonesia, memberikan kontribusi yang signifikan terhadap ekspor nonmigas negara yang tumbuh setiap tahun. Harga jual minyak sawit dipengaruhi oleh kualitasnya, yang dijaga dengan pemantauan proses produksi secara terus menerus untuk memastikan bahwa minyak memenuhi persyaratan kualitas yang dipersyaratkan. Hingga saat ini, perusahaan kelapa sawit masih mengalami kesulitan dalam memantau kualitas minyak sawit dalam proses penyimpanan. Penelitian ini bertujuan untuk memilih alternatif teknologi Internet of Things (IoT) yang dapat digunakan dalam proses pemantauan pabrik kelapa sawit dengan tetap mempertimbangkan persyaratan penggunaan Internet of Things. IoT untuk proses pemantauan dapat membantu organisasi memantau kondisi minyak sawit dengan pengawasan yang lebih sedikit, meningkatkan kualitas pengukuran dengan bukti hasil real-time, dan dengan cepat mengidentifikasi penyimpangan indikator. Best Worst Method (BWM) digunakan untuk menimbang faktor-faktor untuk menerapkan teknologi untuk proses pemantauan, dan Complex Proportional Assessment Method (COPRAS) digunakan untuk menentukan peringkat teknologi pemantauan yang diusulkan di pabrik kelapa sawit. Hasil akhirnya adalah SCADA dipilih berdasarkan kriteria implementasi Internet of Things.

---

The palm oil industry is one of Indonesia's most important industries, contributing a significant portion of the country's non-oil and gas exports, which is growing every year. Palm oil's selling price is impacted by its quality, which is maintained by continuous monitoring of the production process in order to ensure that the oil fulfills the required quality requirements. Until now, the palm oil companies are still experiencing difficulties in monitoring the quality of palm oil in the storage process. This study aims to select the best alternative Internet of Things (IoT) technology that could be used in the palm oil mill monitoring process while taking into account the requirements for using the Internet of Things. IoT for monitoring processes can help organizations monitor the condition of palm oil with less supervision, increase measurement quality with real-time evidence of outcomes, and quickly identify quality deviations. The Best Worst Method (BWM) was used to weight the factors for implementing monitoring technology, and the Complex Proportional Assessment Method (COPRAS) method was used to rank the proposed monitoring technology in palm oil mills. The final result is that SCADA is chosen based on the criterion of Internet of Things implementation."

"Persaingan dalam dunia bisnis khususnya perbankan yang semakin ketat membuat para pelakunya harus selalu memikirkan strategi-strategi terobosan yang dapat menjamin keberlangsungan bisnis mereka. Kepuasan pelanggan merupakan salah satu faktor yang sangat perlu diperhatikan untuk mengikat pelanggan agar tetap setia pada produk atau layanan yang ditawarkan. Salah satu aset utama yang dimiliki oleh perusahaan perbankan dewasa ini adalah data transaksi bisnis dalam jumlah yang sangat besar. Hal ini menciptakan sebuah kebutuhan akan adanya teknologi yang dapat memanfaatkannya untuk menggali pengetahuan-pengetahuan baru, yang dapat membantu dalam perencanaan strategi bisnis di masa depan. Dalam hal tersebut teknologi data mining hadir sebagai sebuah solusi yang dapat diterapkan. Dalam tulisan ini akan dibahas implementasi data mining untuk menemukan model berupa association rules yang bisa diinterpretasikan menjadi pengetahuan baru mengenai karakteristik beberapa obyek layanan perbankan Bank XYZ. Pengetahuan baru tersebut nantinya bisa digunakan sebagai bahan analisis untuk menentukan rencana strategis ke depan khususnya dalam rangka meningkatkan kinerja layanan sehingga pelanggan tetap setia terhadap produk dan layanan Bank XYZ.

---

The tighter competition in banking industry motivates the actors to always think of new strategies to ensure their business sustainability. Customer satisfaction must be maintained to make customers remain loyal to the offered products or services. One of the main assets of banking organization or corporate is a large number of business transaction data. This creates a need of new technologies to mine new knowledges, which can assist management in making future business strategy plans. Data mining technology is one applicable solution.

This thesis describes the implementation of data mining in order to find association rules model which can be further interpreted as new knowledges on banking service characteristic of Bank XYZ. The new knowledges will be useful to determine strategic plans in the future, especially in increasing the performance of products or services. They finally can make the customers loyal to products or services of Bank XYZ."

"ABSTRAKKualitas bergantung pada kehandalan suatu produk, khususnya pada peralatan yang dipakai di industri manufaktur, contohnya boiler. Kehandalan dari boiler dilihat dari performa boiler tersebut. Ketergantungan parameter satu dengan yang lainnya dapat meningkatkan kompleksitas operasi boiler. Meskipun pada boiler dengan beban dibawah rancangan awal. Fenomena ini terjadi akibat pergeseran penentuan kebijakan pada pemilik perusahaan yang memilih untuk membeli boiler dengan beban kerja penuh dimasa yang akan datang, namun digunakan dengan beban rendah saat ini. Dapat dicontohkan dengan perusahaan produsen minuman ringan yang memiliki perencanaan penambahan beban dala dua tahun mendatang, membutuhkan 4 ton uap air/jamnya sedangkan untuk saat ini beban kerja yang dibutuhkan hanya 2 ton uap air/jamnya. Sehinggaefesiensi area dari performa boiler hanya berkisar 15-30 persen. Hal ini membuat resiko yang sangat berpotensi untuk mengalami kegagalan. Dibutuhkan pendeteksi kegagalan untuk mengetahui dan menjaga kehandalan dari performa boiler. Kunci utamanya adalah memonitor hubungan antar parmeter dan mendeteksi kegagalan yang mungkin terjadi. Permasalahan utama adalah banyaknya parameter yang berhubungan, analisa data dapat dilakukan dengan mudah menggunakan Data Mining. Salah satu teknikmenganalisa data bernama Artificial Neural Network ANN dapat mendeteksi kegagalan apabila digabungkan dengan back-propagation. Dengan permodelan dan validasi terlebih dahulu diharapkan dapat mendeteksi kegagalan pada performa boiler.

---

ABSTRACTQuality depends on equipment rsquo s reliability especially in industrial manufacturing equipment, such as boiler. Boiler rsquo s reliability relies on its performance. It is important to maintain boiler rsquo s performance as designed. Boiler rsquo s performance depends on many parameters, which is related to the operating procedure. Therefore, many parameters correlation could cause lot of complexities in boiler rsquo s operating process. Even in a small load boiler such as boiler in food manufacturing industry. The boiler rsquo s performance efficiency area ranges between 15 30 percent. It has a potential risk to fail, when the range approaches to zero. A fault detection is necessary to get boiler rsquo s performance works as reliable as it designed. The key is to monitor parameters correlation and detect any fault that could happen before it occurs. The problem is, there are lot of parameters correlation could happen in boiler rsquo s operating process that could cause failure. By analyzing many parameters correlation in boiler operation, Data Mining could approach a fault detection easier. The purpose of Data Mining is to monitor boiler performance parameters. An Artificial Neural Network ANN would present a smart fault detection model if it is combined with back propagation, because it will train the program itself and learn which condition should be alarmed. At the end, the proposed model could detect a fault by monitoring boiler rsquo s performance. "

"Persaingan dalam dunia bisnis khususnya Industri Telekomunikasi semakin ketat membuat para pelaku harus memikirkan strategi-strategi atau terobosan yang dapat menjamin keberlangsungan bisnis mereka. Kepuasan pelanggan merupakan salah satu faktor yang sangat perlu diperhatikan untuk menjaga pelanggan agar tetap setia pada produk atau layanan yang ditawarkan. Dalam Industri Telekomunikasi data billing dan data kinerja Network dapat dikatakan sebagai data produksi yang sangat penting, bahkan merupakan asset yang berharga di dalam pengelolaan Industri Telekomunikasi. Hal ini menciptakan sebuah kebutuhan akan adanya teknologi yang dapat memanfaatkannya untuk menggali pengetahuan-pengetahuan baru, yang dapat membantu dalam perencanaan strategi bisnis di masa depan. Dalam hal ini teknologi data mining merupakan salah satu solusi yang dapat diterapkan. Dalam penelitian ini akan dibahas Implementasi Data Mining dan Data Warehouse untuk Menemukan Pola Pemakaian Layanan pada Industri Telekomunikasi. Model data mining meng gunakan association rules algoritma apriori. Association rules yang dihasilkan yang dapat diinterpetasikan menjadi pengetahuan baru mengenai karakteristik obyek produk atau layanan berbasis wireline salah satu operator telekomunikasi. Pengetahuan baru nantinya dapat digunakan sebagai bahan analisis dalam menentukan rencana kebijakan strategis di masa yang akan datang dalam rangka meningkatkan kinerja layanan agar keberadaan pelanggan dapat dipertahankan dan ditingkatkan.

---

Competition on business industry of telecommunication is very tighten. Consequently strategy and new idea should be thought by corporate executives, so that their business can be successful. Customer satisfaction is ones of important factor that must be noticed in order to customer will have loyality using their product. Data of billing and network performance are very important datas in the industry of telecommunication, even one valueable asset in business and management of telecommunication. Be related to that matter has used technology to explore new knowledge to help their business strategy planning in the future. Technology of data mining is one of the solution can be applied.

This research will explore Implementation of data mining for finding association rules with apriori algorithm, inside of industry of telecommunication. Association rules can be interpreted to be new knowledge, its about either characteristic of wireline product of operator telecommunication services. Better, the new knowledge can be used to analize of matter to increase performance services so that customer still believe and use their product."

"Perguruan tinggi harus mampu melakukan proses evaluasi, perencanaan dan pengelolaan secara baik untuk dapat memenangkan persaingan di era globalisasi ini. Guna menunjang hal tersebut maka dibutuhkan dukungan informasi yang cukup dan berkualitas sehingga perguruan tinggi tersebut dapat menggali dan memprediksi potensi-potensi yang ada. Pembangunan data warehouse dan data mining adalah alternatif solusi yang dapat dilakukan untuk membantu organisasi mencari dan memahami pola-pola tersembunyi (hidden pattern) dari data yang dimiliki. Data warehouse adalah kumpulan basis data terintegrasi yang digunakan untuk mendukung proses pengambilan keputusan. Sedangkan data mining adalah analysis tools yang digunakan untuk mengekstrak informasi yang ada di data warehouse. Penelitian ini mengkaji masalah perancangan data warehouse dan penerapan data mining untuk mendukung bidang akademik IBI Darmajaya dalam menyajikan informasi-informasi potensial yang diperlukan guna memberikan layanan akademik yang lebih baik. Langkah awal yang dilakukan adalah membangun data warehouse IBI Darmajaya, kemudian menerapkan teknik data mining untuk manganalisis data yang ada. Hasil dari penelitian ini berupa data warehouse yang dapat menyajikan informasi guna mendukung proses evaluasi dan perencanaan promosi penerimaan mahasiswa baru ke daerah-daerah dan sekolah-sekolah yang potensial, proses evaluasi dan perencanaan media promosi yang akan digunakan, proses pengamatan trend mahasiswa berdasarkan status akademiknya, proses evaluasi dan perencanaan studi mahasiswa, serta proses evaluasi kinerja program studi dari segi kualitas lulusan dan masa studinya. Selain itu hasil penelitian ini juga berupa penerapan data mining untuk mencari rule-rule yang digunakan dalam mengarahkan peminatan mahasiswa dan mengarahkan pemilihan program studi bagi calon mahasiswa baru.

---

Higher education institution must be able to well perform processes of evaluation, planning and management in order to win the competition in this globalization era. To support any effort of the aforementioned, the institution needs qualified and sufficient information supports so that it can probe and predict any potential strength which existed. Development data warehouse and data mining is kinds of solution alternatives which can be done to help organization in finding and understanding hidden patterns from the data provided. Data warehouse is a collection of integrated databases which is used to support the process of decision making. Data mining is a kind of analysis tool which is used to extract any information provided in the data warehouse.

The research discussed a problem in designing data warehouse and applying data mining to support the academic system at IBI Darmajaya in representing potential information required for better academic services to learners. The first executed steps was establishing the data warehouse of IBI Darmajaya, then an analysis was conducted towards all saved data in the data warehouse by using data mining techniques.

The results of this research is a data warehouse that can represent information to support the evaluation process and acceptance of new students campaign planning to the potential areas and school, advertising media that will be used, monitoring of students? academic status, evaluation and planning of students? study plans, and performance evaluation of study program within the aspects of alumni quality and length of study. In addition, this research also result the application of data mining for finding the rules that used to driving and directing the students enthusiast and study program selection for prospective new students."