Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Tingkat kemacetan di Jakarta saat ini tergolong tinggi dan memiliki tren yang meningkat setiap tahu. Terdapat berbagai upaya yang dilakukan oleh pihak manajemen kemacetan untuk mengurangi kemacetan. Salah satu komponen yang perlu diperhatikan pada perencanaan upaya dalam mengurangi kemacetan adalah penemuan atribut yang memiliki pengaruh kepada tingkat kemacetan. Pendekatan machine learning (ML) pada beberapa tahun terakhir memberi hasil yang baik berdasarkan nilai metrik performa model. Maka, penelitian ini menggunakan algoritma ML, yaitu support vector machine (SVM), k-nearest neighbors (KNN), dan random forest (RF) untuk membangun model dalam memprediksi kemacetan serta menemukan faktor yang memiliki pengaruh terhadap kemacetan di ruas jalan. Variabel independen yang digunakan pada penelitian ini adalah jam, hari kerja, tanggal merah, curah hujan, ada tidaknya event, jam ganjil genap, volume motor, volume mobil, serta volume bus dan truk. Variabel dependen yang digunakan adalah tingkat kemacetan yang mewakili kecepatan rata-rata kendaraan di ruas jalan. Model dijalankan pada dua data, yakni pada data dengan variabel volume kendaraan dan data tanpa variabel kendaraan. Hasil penelitian menunjukkan model SVM, KNN, dan RF memberikan nilai akurasi, precision, recall, dan F1 score di atas 80% pada kedua data. Adapun faktor yang memiliki pengaruh kuat terhadap tingkat kemacetan terdiri dari jam dan jam ganjil genap pada data tanpa volume kendaraan serta volume motor, volume mobil, volume bus dan truk, jam, dan jam ganjil genap pada data dengan volume kendaraan.

---

The level of congestion in Jakarta is currently high and has an increasing trend every year. There are various efforts made by congestion management to reduce congestion. One component that needs to be considered in planning efforts to reduce congestion is the discovery of attributes that have an influence on the level of congestion. Machine learning (ML) approaches in recent years have provided good results based on the value of model performance metrics. So, this study uses ML algorithms, namely support vector machine (SVM), k-nearest neighbors (KNN), and random forest (RF) to build a model to predict congestion and find factors that have an influence on congestion on road sections. The independent variables used in this study are hours, weekdays, red dates, rainfall, presence or absence of events, even odd hours, motorcycle volume, car volume, and bus and truck volume. The dependent variable used is the level of congestion, which represents the average speed of vehicles on the road. The model was run on two data, namely on data with vehicle volume variables and data without vehicle variables. The results showed that the SVM, KNN, and RF models provided accuracy, precision, recall, and f1 score values above 80% on both data. The factors that have a strong influence on the level of congestion consist of hours and even odd hours on data without vehicle volume and motorcycle volume, car volume, bus and truck volume, hours, and even odd hours on data with vehicle volume."

"Budidaya udang vaname (Litopenaeus vannamei) sangat diminati sehingga permintaan udang ini meningkat setiap tahunnya. Masalah terberat para petambak adalah kegagalan panen yang berakibat kepada keberlangsungan usaha mereka. Perlu adanya usaha perbaikan untuk meningkatkan keberhasilan panen. Penelitian ini bertujuan untuk lebih menggali mengenai penggunaan machine learning dalam prediksi hasil panen dari data kualitas air. Hasil prediksi ini selanjutnya dipakai dan digunakan dalam proses bisnis sehingga dapat meningkatkan produktivitas. Analisis yang digunakan pada penelitian ini adalah analisis kuantitatif dan kualitatif serta perbaikan proses bisnis. Analisis kuantitatif dengan metode big data dan machine learning. Model yang dipakai adalah k-Nearest Neighbor (kNN), Decision Tree (DT) dan Logistic Regression (LR). Analisis kualitatif dilakukan dengan observasi dan interview untuk memperbaiki proses bisnis. Proses bisnis diperbaiki mengikuti BPM Lifecycle dengan memasukan hasil analisis kuantitatif. Dari penelitian ini didapatkan bahwa prediksi machine learning dengan model Decision Tree dari variabel rasio bakteri merugikan dan NH4+ memberikan akurasi tertinggi mencapai 96%. Setelah didapatkan model dan variabel dengan akurasi tertinggi, penelitian ini juga melakukan penerapan ke dalam proses bisnis dengan pendekatan BPM Lifecycle sehingga hasil tersebut dapat diimplementasi dan memberikan hasil yang lebih produktif.

---

Interest in Vaname shrimp (Litopenaeus vannamei) farming is growing every year. The biggest problem for shrimp farming was the unsuccessful harvest that affected their business sustainability. So, there should be an improvement made to increase the chance of a successful harvest and its productivity. Past research mentioned that vaname shrimp harvest result can be predicted by machine learning approach from water quality data. It gave good accuracy and can be used to have faster decision making. The objective of this research is to deep dive into the utilization of machine learning to predict the successful harvest from water quality data. The predicted result will be utilized in the business process to improve productivity. Analysis that used at this research are quantitative and qualitative with business process improvement. Quantitative analysis used big data methode and machine learning. Models that have been applied are k-Nearest Neighbor (kNN), Decision Tree (DT) dan Logistic Regression (LR). Data that is used for analysis are pH, salinity, NOx, NH4+, and harmful bacteria index. Qualitative analysis was applied by observation and interview with the focus to improve business process. Business processes will be improved using BPM Lifecycle with the utilization of quantitative result. This research showed that prediction machine learning with Decision Tree model from harmful bacteria index and NH4+ giving the best accuracy until 96%. The next step was utilizing the quantitative result at the business process with BPM Lifecycle approach so the result can be implemented and gave more productive result."

"Manajemen rumah sakit yang baik dapat meningkatkan kualitas pelayanan medis. Rumah sakit merupakan institusi pelayanan kesehatan yang menyelenggarakan pelayanan kesehatan perorangan secara paripurna yang menyediakan pelayanan rawat inap, rawat jalan, dan gawat darurat. Rumah sakit diharuskan untuk mengelola berbagai jenis sumber daya untuk meningkatkan efisiensi manajemen secara keseluruhan, seperti mengelola jadwal tim dan staf medis, manajemen tempat tidur, dan jalur perawatan. Penyakit jantung merupakan penyakit penyebab kematian tertinggi di dunia yang sangat membutuhkan penanganan medis dengan segera. Penyakit jantung membutuhkan salah satu pelayanan pada rumah sakit yaitu pelayanan rawat inap. Pelayanan rawat inap melibatkan sumber daya yang berkaitan dengan biaya dan waktu. Dengan adanya prediksi durasi rawat inap pada pasien penyakit jantung akan membantu pihak pasien dalam menyiapkan kebutuhan yang diperlukan serta pihak rumah sakit dalam manajemen tempat tidur rawat inap pasien penyakit jantung. Pada penelitian ini, dilakukan prediksi durasi rawat inap pasien penyakit jantung dengan menggunakan pendekatan ensemble machine learning dengan tujuan untuk mendapatkan metode terbaik dalam memprediksi dengan membandingkan dua metode ensemble machine learning yaitu random forest dan extreme gradient boosting, serta metode logistic regression sebagai baseline. Kemudian tujuan lainnya yaitu untuk mengetahui faktor yang paling berpengaruh terhadap durasi rawat inap. Ketiga metode yang digunakan merupakan bagian dari supervised machine learning. Selain itu, dilakukan optimasi hyperparameter untuk meningkatkan performa dari hasil model prediksi. Setelah membuat model prediksi dan melakukan evaluasi terhadap model, didapatkan metode terbaik yaitu random forest dengan optimasi hyperparameter yang mendapat hasil akurasi sebesar 83,9% dan nilai AUROC sebesar 92,86% serta faktor-faktor yang paling berpengaruh terhadap durasi rawat inap antara lain jumlah limfosit total, urea, trombosit, hemoglobin, glukosa, usia, kreatinin, peptida natriuretik otak, fraksi ejeksi dan hipertensi.

---

Good hospital management can improve the quality of medical services. The hospital is a health service institution that provides complete individual health services in inpatient, outpatient, and emergency services. Hospitals are required to manage various types of resources to improve overall management efficiency, such as managing medical team and staff schedules, bed management, and clinical pathways. Heart disease is the leading cause of death in the world and requires immediate medical treatment. Heart disease requires one of the services at the hospital, namely inpatient services. Inpatient services involve resources related to cost and time. Predicting the duration of hospitalization in heart disease patients will help the patient prepare for the necessary needs and the hospital in managing inpatient beds for heart disease patients. In this study, the prediction of the duration of hospitalization for heart disease patients using an ensemble machine learning approach was carried out with the aim of getting the best method of predicting by comparing two ensemble machine learning methods, namely random forest and extreme gradient boosting, as well as the logistic regression method as a baseline. Then another goal is to find out the most influential factors on the duration of hospitalization. The three methods used are part of supervised machine learning. In addition, hyperparameter optimization is carried out to improve the performance of the prediction model results. After making a predictive model and evaluating the model, the best method was obtained, namely random forest with hyperparameter optimization which obtained an accuracy of 83.9% and an AUROC value of 92.86% and the factors that most influence the duration of hospitalization include the number of total lymphocytes, urea, platelets, hemoglobin, glucose, age, creatinine, brain natriuretic peptide, ejection fraction and hypertension."

"Jaringan optik adalah jaringan telekomunikasi berkapasitas tinggi dengan menggunakan teknologi dan komponen optik. Di Indonesia, CWDM biasanya digunakan pada jaringan optik di daerah urban, hal ini dikarenakan CWDM memiliki bandwidth yang lebar dan sesuai dengan kebutuhan daerah urban yang hanya butuh jarak yang pendek. Machine learning (ML) merupakan salah satu cabang kecerdasan buatan yang sangat cocok untuk menangani masalah kompleks yang sulit dijawab dalam waktu yang wajar. Prediksi Quality of Transmission (QoT) yang akurat sebelum pembentukan koneksi sangat penting untuk penyediaan layanan dan pemanfaatan sumber daya jaringan. Model Coarse Wavelength Division Multiplexing (CWDM) yang digunakan jaringan sesuai dengan standar ITU-T G.694.2 yaitu splitting sebesar 20nm, pada wavelength yang terdaftar pada standar yaitu 1551 nm, 1571 nm, 1591 nm, dan 1611 nm. Pendekatan yang digunakan adalah algoritma jenis linear regression dengan akurasi 82,47%, k-nearest neighbor regression dengan akurasi 77,18%, support vector regression dengan akurasi 83,88%, random forest regression 91,44%, dan deep learning ANN regression dengan akurasi 94,52%. Algoritma machine learning yang paling baik dalam memprediksi kualitas transmisi adalah random forest regressor. Algoritma ini tidak lebih baik dari deep learning yaitu, ANN regression. Namun waktu komputasi pada ANN regression cenderung lebih lama yaitu 12,451 ms sedangkan pada random forest regression hanya 1,9098 ms.

---

An optical network is a high-capacity telecommunications network using optical technology and components. In Indonesia, CWDM is usually used on optical networks in urban areas, this is because CWDM has a wide bandwidth and is in accordance with the needs of urban areas that only need a short distance. Machine learning (ML) is a branch of artificial intelligence that is very suitable for dealing with complex problems that are difficult to answer in a reasonable time. Accurate Quality of Transmission (QoT) prediction prior to connection establishment is critical for service provision and utilization of network resources. The Coarse Wavelength Division Multiplexing (CWDM) model used by the network complies with the ITU-T G.694.2 standard, which is 20nm splitting, the wavelengths registered in the standard are 1551 nm, 1571 nm, 1591 nm, and 1611 nm. The approach used is a linear regression type algorithm with an accuracy of 82.47%, k-nearest neighbor regression with an accuracy of 77.18%, support vector regression with an accuracy of 83.88%, random forest regression of 91.44%, and ANN deep learning regression. With an accuracy of 94.52%. The best machine learning algorithm for predicting transmission quality is the random forest regressor. This algorithm is no better than deep learning i.e., ANN regression. However, the computational time for ANN regression tends to be longer, namely 12.451 ms, while for random forest regression it is only 1.9098 ms. "

"Kegagalan bayar kartu kredit merupakan risiko yang perlu dikelola, sehinggaperbankan perlu menerapkan credit scoring untuk memprediksi pemegang kartuyang berisiko default. Seiring dengan perkembangan teknologi, terdapat berbagaimetode credit scoring, sehingga perlu adanya telaah mengenai efektivitas metodemetodecredit scoring. Penelitian ini memiliki tujuan untuk memprediksi defaultberdasarkan data demografi, payment, dan savings nasabah, dan membandingkanefektivitas dari beberapa metode credit scoring yang berkembang, dan mengetahuivariabel apa saja yang mempengaruhi dalam hasil permodelan. Sehingga,perusahaan dapat memitigasi resiko lebih awal dan dapat mengoptimalkan revenuedari nasabah tidak beresiko lainnya. Selain itu ditemukan pula hubungan ketikasebuah cut off point dengan akurasi dan sensitivity. Dari variabel-variabel yangdigunakan dalam model, utilisasi dan pembayaran kartu kredit menjadi variabelyang sangat berpengaruh dalam permodelan, selain itu jenis kelamin, profesi,jumlah penghasilan, status kepemilikan tempat tinggal dan tingkat pendidikan akhirmenjadi variabel yang penting dalam memprediksi default. Dalam hasil permodelanrandom forest menghasilkan hasil yang paling baik secara keseluruhan, dan modellogistic regression merupakan permodelan yang memiliki defiasi lebih sedikit stabil dibandingkan hasil permodelan lainnya.

---

Failure to pay for credit cards is a risk that needs to be managed, so banks need toapply credit scoring to predict cardholders who are at risk of default. Along withtechnological developments, there are various methods of credit scoring, so there isa need for a review of the effectiveness of credit scoring methods. This study aimsto predict default from demographic, payments, and savings data from credit cardholder and compare the effectiveness of some of the growing credit scoringmethods, and to know what factors influence in the modeling results. Thus,companies can mitigate risks early and can optimize revenue from other risklesscustomers. In this research, the result shows that random forest modeling withoutfeature selections has the best overall result, and logistic regression model is amodel that has less defiation than other modeling result. In addition there is also arelationship when a cut off point with accuracy and sensitivity. From the variabelsused in the model, utilization and credit card payment to be highly influentialvariabel in modeling, besides gender, profession, income, residence status andeducation level become an important variabel in this research."

"Diabetes melitus merupakan peningkatan kadar gula darah disertai dengan gangguan metabolisme karbohidrat, lipid, dan protein sebagai akibat fungsi insulin yang tidak mencukupi. Pada tahun 2021 jumlah kematian akibat diabetes melitus di Indonesia mencapai 236.711 orang, menempati urutan keenam dunia dan pertama di Asia Tenggara. Di Indonesia penyakit ini meningkat sebesar 8,5% di tahun 2014 pada orang berusia di atas 18 tahun. Banyak faktor yang menjadi pemicu antara lain umur, jenis kelamin, serta diagnosa dokter terhadap penyakit bawaan. Meningkatnya jumlah kasus kematian akibat diabetes melitus setiap tahunnya membuat perusahaan asuransi harus mengantisipasi keadaan tersebut, termasuk menghitung cadangan klaim. Tulisan ini bertujuan untuk menghitung prediksi klaim yang dapat disiapkan dengan menggunakan batasan variabel umur, jenis kelamin, dan diagnosa dokter terhadap penyakit bawaan lainnya dengan melakukan klasifikasi menggunakan K-Modes clustering dan Metode Heuristik. Setelah mengklasifikasikan data, dilanjutkan dengan menghitung prediksi klaim menggunakan algoritma Random Forest, Naïve Bayes, dan Support Vector Machine. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa prediksi model terbaik diperoleh dengan menggunakan algoritma Naive Bayes, sedangkan kelompok klasifikasi terbaik menggunakan model Heuristik. Hasil penelitian ini diharapkan dapat menjadi pedoman bagi perusahaan asuransi dalam menentukan estimasi jumlah klaim yang mungkin terjadi.

---

Diabetes mellitus is an increase blood sugar levels accompanied by impaired metabolism of carbohydrates, lipids, and proteins as a result of insufficient insulin function. In 2021 the number of deaths due to diabetes mellitus in Indonesia reached 236,711 people, this is ranked sixth in the world and first in Southeast Asia. This disease increased by 8.5% in 2014 people over 18 years of age. Many factors influence this disease, including age, gender, also the doctor's diagnosis of congenital diseases. The increasing number of death from diabetes mellitus every year causes insurance companies anticipate the situation calculating claim reserves. This paper aims to calculate prediction of claims that can be generated using the variable limits of age, gender, and doctor's diagnosis of other congenital diseases by doing classification using K-Modes clustering and Heuristic Method. After that we calculate claim predictions using Random Forest, Naïve Bayes, and Support Vector Machine algorithms. The results of this study indicate that the best model predictions are using the Naive Bayes algorithm, while the best classification group uses the Heuristic model. The results of this study are expected to be a guideline for insurance companies in determining the estimated amount of claims that may occur."

"Pipa transmisi adalah cara teraman dan paling efektif untuk mengangkut gas alam dalam jumlah besar dalam jarak jauh. Meskipun transportasi menggunakan pipa adalah yang paling aman, kegagalan pipa transmisi dapat menyebabkan kerusakan, kerugian finansial, dan cedera. Kegagalan pipa perlu diprediksi untuk untuk menentukan prioritas pemeliharaan pipa sebagai salah satu strategi membuat jadwal pemeliharaan prefentif yang tepat sasaran dan efisien agar pipa dapat diperbarui atau direhabilitasi pipa sebelum terjadi kegagalan. Metode yang ditawarkan pada studi ini adalah machine learning, dimana metode merupakan bagian dari insiatif transformasi digital (Hajisadeh, 2019). Model dikembangkan berdasarkan data kegagalan historis dari jaringan pipa transmisi gas darat sekitar 2010-2020 yang dirilis oleh Departemen Transportasi AS dengan karakteristik data yang tidak terstruktur dan kompleks. Proses pembelajaran mesin dapat dibagi menjadi beberapa langkah: pra-pemrosesan data, pelatihan model, pengujian model, pengukuran kinerja, dan prediksi kegagalan. Pengembangan model pada studi ini dilakukan menggunakan dua algoritma yaitu regresi logistik dan random forest. Pola perilaku dari faktor-faktor yang paling berpengaruh adalah usia dan panjang segmen pipa meiliki korelasi positif terhadap kegagalan pipa. Kedalaman pipa, ketebalan, dan diameter pipa memiliki korelasi negatif. Kegagalan pipa paling sering terjadi pada pipa dengan class location 1 dan class location 4, pipa yang ditempatkan di bawah tanah, serta pipa dengan tipe pelapis coal tar. Hasil pengembangan model menggunakan machine learning menunjukan hasil performa model akurasi prediksi 0.949 dan AUC 0.950 untuk model dengan algoritma regresi logistik. Sedangkan akurasi prediksi 0.913 dan AUC 0.916 untuk model dengan algoritma random forest. Berdasrkan hasil uji performa kita dapat menyimpulkan bahwa machine learning adalah metode yang efektif untuk memprediksi kegagalan pipa. Berdasarkan model yang dilatih pada dataset nyata pipa transmisi gas, hasil prediksi pada studi kasus dapat menghindari 29% dari kegagalan pipa pada 2025, 53% kegagalan pipa pada tahun 2030, dan 64% pada tahun 2035.

---

Transmission pipe is the safest and most effective way to transport large amounts of natural gas over long distances. Although transportation using pipelines is the safest, transmission pipeline failures can cause damage, financial losses, and injuries. Pipeline failures need to be predicted to determine the priority of pipeline maintenance as one of the strategies to create a schedule of maintenance targets that is right on target and efficient so that the pipeline can be rehabilitated before a failure occur. The method offered in this study is machine learning, where the method is part of the digital transformation initiative (Hajisadeh, 2019). The model was developed based on historical failure data from the onshore gas transmission pipeline around 2010-2020 released by the US Department of Transportation with unstructured and complex data characteristics. The machine learning process can be divided into several steps: data pre-processing, model training, model testing, performance measurement, and failure prediction. The development of the model in this study was carried out using two algorithms namely logistic regression and random forest. The correaltion of the factors that most influence the failure of an onshore gas transmission pipeline is the age and length of the pipe segment has a positive correlation with pipe failure. Depth of cover, thickness, and diameter of pipes have a negative correlation with pipe failures. Pipe failures most often occur in pipes with class location 1 and class location 4, undersoil, and pipes with coal tar coating types. The results of the development of the model using machine learning showed the results of the model performance prediction accuracy is 0.949 and AUC is 0.950 for models with logistic regression algorithms. Whereas the accuracy of prediction is 0.913 and AUC is 0.916 for models using the random forest algorithm. Based on the results of performance tests we can conclude that machine learning is an effective method for predicting pipe failures. Based on the model trained on a real dataset of gas transmission pipelines, the prediction results in case studies can avoid 29% of pipe failures in 2025, 53% of pipe failures in 2030, and 64% in 2035. "

"

Di antara sebagian besar sektor industri lainnya, industri kimia sedang mengalami pergolakan signifikan yang didorong oleh konsep yang secara kolektif dikenal sebagai Industri 4.0. Data sains adalah komponen penting dari Industri 4.0 karena memungkinkan ekstraksi informasi kontekstual dari berbagai sumber data. Ketika sistem menjadi lebih kompleks, kebutuhan para insinyur untuk mengekstrak sinyal dari data dengan tepat berkembang secara dramatis, menuntut literasi data dan keahlian analitik pada generasi berikutnya dari lulusan teknik kimia. Salah satu dari banyak kasus di mana data sains dan machine learning dapat diterapkan adalah untuk prediksi. Prediksi berbasis machine learning dapat diterapkan pada banyak aspek teknik kimia contohnya pada Chemical Engineering Plant Cost Index (CEPCI). CEPCI sangat penting untuk perhitungan desain pabrik dan dipengaruhi oleh banyak variabel. Pendekatan machine learning diperlukan untuk memperhitungkan semua variabel tersebut dan mendapatkan hasil yang tepat untuk variabel yang ditargetkan. Dengan demikian, tujuan dari tugas akhir ini adalah merancang program yang mampu memprediksi CEPCI. Alhasil, model regresi yang telah dibuat mampu memprediksi Composite CE Index dengan error rata-rata 3.75% dari index aslinya.

---

Among most other industrial sectors, the chemical industry is undergoing a significant upheaval driven by concepts known collectively as Industry 4.0. Data science is an important component of Industry 4.0 since it enables the extraction of contextualized information from a variety of data sources. As systems become more complex, the necessity for engineers to appropriately extract signal from data develops dramatically, demanding data literacy and analytics expertise in the next generation of chemical engineering graduates. One of the many cases where data science and machine learning can be applied to is for prediction. Machine Learning based prediction can be applied to many chemical engineering aspects, in this case the Chemical Engineering Plant Cost Index (CEPCI). CEPCI is essential for plant design calculations and is greatly affected by numerous variables. Machine learning approach is needed to account for all said variables and obtain valid result for target variables. Thus, the purpose of this thesis is to design programs that are able to predict CEPCI. As a result, the regression model created was able to predict the Composite CE Index with average error of 3.75% from the real index.

 

"

"Paduan super merupakan jenis paduan yang dapat mempertahankan kekuatan mekanis dan kestabilan permukaannya pada temperatur yang sangat tinggi sehingga cocok diaplikasikan pada bidang kedirgantaraan, khususnya turbin gas. Jenis paduan super yang paling banyak digunakan adalah paduan super berbasis nikel karena memiliki struktur kristal FCC yang stabil di segala temperatur. Agar dapat digunakan dalam jangka waktu yang lama, kegagalan pada paduan super berbasis nikel dapat dicegah dengan mengetahui kekuatan tarik dari paduannya. Selain itu untuk mencegah terjadinya keausan pada komponen mesin, kekerasan pada paduan super berbasis nikel juga harus diketahui. Adapun titik leleh dari paduan super berbasis nikel juga harus dapat diketahui untuk mencegah terjadinya pelunakan paduan super pada temperatur yang sangat tinggi. Biaya produksi paduan super berbasis nikel tergolong mahal, karena dibuat berdasarkan pendekatan trial and error yang memakan waktu. Pada penelitian ini, dilakukan pembuatan sebuah program yang dapat memprediksi sifat mekanis paduan super berbasis nikel menggunakan pembelajaran mesin dengan metode deep learning. Melalui pembelajaran mesin, biaya produksi paduan super berbasis nikel dapat ditekan serta mempersingkat siklus perkembangan material. Penelitian ini menghasilkan suatu program deep learning dengan jenis model regresi yang dapat memprediksi kekuatan tarik, kekerasan, dan titik leleh paduan super berbasis nikel dengan keakurasian model menurut metrik R2 sebesar 98,77% berdasarkan variasi hyperparameter yang ditetapkan sebanyak tiga hidden layer dengan dense 256, 128, 64, test size sebesar 25%, random state dengan nilai 75, batch size sebesar 32, epoch sebanyak 300, dan learning rate sebesar 0,001.

---

A superalloy is a type of alloy that can maintain its mechanical strength and surface stability at very high temperatures so that it is suitable for application in the aerospace field, especially in gas turbines. The most widely used type of superalloy is Ni-based superalloy because it has a stable FCC crystal structure at all temperatures. The failure of Ni-based superalloys can be prevented by knowing the tensile strength of the alloy for a longer-term used. In addition, to prevent wear on the engine components, the hardness of Ni-based superalloys must also be known. The melting point of Ni-based superalloys must also be known to prevent softening of the superalloy at very high temperatures. The production cost of Ni-based superalloys is quite expensive because they are made based on a time-consuming trial and error approach. In this research, a program is developed that can predict the mechanical properties of Ni-based superalloys using machine learning with deep learning methods. Through machine learning, the production cost of Ni-based superalloys can be reduced, and the material development cycle can be shortened. The result of this research is a deep learning program with a regression model which can predict the tensile strength, hardness, and melting point of Ni-based superalloys with a model accuracy of 98.77% according to the R2 metric based on the hyperparameter variations set as three hidden layers wi"

"Tesis ini membahas tentang penanganan kemacetan lalu lintas di Jalan Raya Bekasi, Jakarta Timur dalam kerangka tugas pokok dan fungsi kepolisian dalam mewujudkan terciptanya keamanan, keselamatan, ketertiban dan kelancaran berlalu lintas dengan mengacu pada kondisi faktual yang dapat didentifikasikan sebagai faktor-faktor yang berhubungan dengan kemacetan di Jalan Raya Bekasi, baik faktor eksternal maupun faktor internal sehingga dapat dilakukan upaya-upaya yang bersifat preventif maupun represif dalam peningkatan peran Polsek Cakung Jakarta Timur. Penelitian ini menggunakan pendekatan kualitatif dengan menggambarkan secara deskriptif analitis dengan metode penelitian berupa studi kasus. Teknik pengumpulan data dilakukan dengan wawancara dan pengamatan (observasi) untuk memperoleh data primer sedangkan untuk memperoleh data sekunder dilakukan dengan pengumpulan data yang berasal dari dokumen maupun sumber informasi/data yang berasal dari literature atau penelitian sebelumnya. Analisis data dilakukan dengan tiga tahapan, yaitu Reduksi Data, Sajian atau display data, dan Verifikasi data. Hasil penelitian menyimpulkan bahwa: Upaya preventif dan represif yang dapat dilakukan Polsek Cakung Jakarta Timur dalam penanganan kemacetan lalu lintas khususnya di Jalan Raya Bekasi dapat dilaksanakan dalam bentuk kegiatan-kegiatan yang tidak hanya bersifat sektoral melainkan juga bersifat lintas sektoral. Kegiatan yang bersifat sektoral yang dapat dilakukan Polsek Cakung Jakarta Timur berkenaan dengan tugas dan fungsi di bidang penegakan hukum di bidang lalu lintas terutama terhadap pengguna jalan raya Bekasi pada khususnya. Sementara itu kegiatan yang bersifat lintas sektoral berkenaan dengan kegiatan-kegiatan yang bersifat koordinasi dalam rangka pelaksanaan manajemen dan rekayasa lalu lintas serta kesadaran masyarakat dalam berlalu lintas khususnya di Jalan Raya Bekasi. Kemudian Optimalisasi peran Polsek Cakung dalam menangani kemacetan lalu lintas di Jalan Raya Bekasi dalam rangka mewujudkan keamanan, ketertiban dan kelancaran lalu lintas berdasarkan analisis SWOT terdapat beberapa alternatif yaitu: memanfaatkan keunggulan komparatif yang dimiliki oleh Polsek Cakung dengan meningkatkan koordinasi dalam pengaturan lalu lintas di jalan raya Bekasi, baik dengan Polres Metro Jakarta Timur dan pemerintah walikotamadya Jakarta Timur; melakukan mobilisasi personil dalam kegiatan pengaturan lalu lintas di jalan raya Bekasi sesuai dengan manajemen operasional Polri; menumbuhkembangkan adanya kesadaran dan tanggung jawab dari setiap personil yang ada dilingkungan Polsek Cakung mengenai adanya tanggung jawab bersama antara pihak kepolisian, pemerintah, dan masyarakat atas keamanan, keselamatan, ketertiban dan kelancaran lalu lintas di jalan raya Bekasi; dan melakukan peningkatan kegiatan-kegiatan di bidang penegakan hukum dan pelayanan masyarakat di Polsek Cakung Jakarta Timur.

---

This thesis discusses the handling of traffic congestion at arterial road of Bekasi, East Jakarta within the framework of duties and functions of the police in bringing about the creation of security, safety, order and smooth traffic with reference to the factual conditions that can be identified as factors associated with congestion in the arterial road of Bekasi, both external factors and internal factors so that efforts can be made that preventive and repressive of the police in improving Cakung, East Jakarta.

This study used a qualitative approach with descriptive analysis as a case study research method. Data was collected through interviews and observation to obtain primary data while secondary data was obtained by collecting data from documents and sources of information / data derived from the literature or previous research. Analysis was carried out in three phases, namely data reduction, display of data, and verification of data.

The results conclude that: preventive and repressive efforts to do Cakung Police in handling the traffic congestion especially in the arterial road of Bekasi can be implemented in the form of activities that not only sectoral but also is cross-sectoral. sectoral activities do Cakung Police with regard to the duties and functions in the field of law enforcement in the field of traffic, especially on road users in particular on the arterial road of Bekasi. While the cross-sectoral activities with regard to the activities that are co-ordination in the implementation and management of traffic engineering and traffic awareness in the society especially in the arterial road of Bekasi. Then Optimizing the role of police Cakung traffic jam on the arterial road of Bekasi in order to realize the security, public order and the smooth traffic based on SWOT analysis, there are several alternatives, namely: comparative advantage held by police Cakung to improve coordination in the regulation of traffic on the arterial road of Bekasi, either by police district (Polres Metro) East Jakarta and Mayor governments in the district; undertake the mobilization of personnel in the activities of traffic control on the highway in accordance with the operational management of the Police Cakung; develop the awareness and responsibility of every existing personnel within the Police Cakung about a shared responsibility between the police, the government, and the public for security, safety, order and the smooth traffic on the arterial road of Bekasi, and make improvements to the activities in the field of law enforcement and community service in Police Cakung."