LOGO. Irina Amalia Nastiti ( ) Aplikasi Penentuan Treatment Fumigasi dengan Menggunakan Metode Klasifikasi Decision Tree

dokumen-dokumen yang mirip
PENENTUAN JENIS FUMIGASI DENGAN MENGGUNAKAN METODE DECISION TREE ID3

PENENTUAN JENIS FUMIGASI DENGAN MENGGUNAKAN METODE DECISION TREE

BAB 1 PENDAHULUAN. keperluan perlakuan terhadap karantin tumbuhan dan pra-pengapalan

tertuang dalam berbagai kesepakatan bersama, diantaranya dalam International Plant

DAFTAR ISI PHP... 15

BAB I PENDAHULUAN. memperhatikan kebijakan baru yang di tetapkan oleh negara-negara tujuan. perdagangan internasional pada era saat ini.

Fumigasi sebagai sarana perlakuan anti hama / organisme pengganggu

Penerapan Fungsi Data Mining Klasifikasi untuk Prediksi Masa Studi Mahasiswa Tepat Waktu pada Sistem Informasi Akademik Perguruan Tinggi

3.1 Metode Pengumpulan Data

BAB III DESKRIPSI OBYEK PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

BAB I PENDAHULUAN.

PERTEMUAN 14 DATA WAREHOUSE

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. dan fakor-faktor penyebab masalah tersebut bisa terjadi diantaranya. dimanfaatkan dan dikelola dengan baik.

PENERAPAN ALGORITMA C4.5 DALAM PEMILIHAN BIDANG PEMINATAN PROGRAM STUDI SISTEM INFORMASI DI STMIK POTENSI UTAMA MEDAN

BAB I PENDAHULUAN I.1 Latar Belakang

UKDW BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah

PENENTUAN PENERIMAAN SISWA BARU MENGGUNAKAN DECISION TREE

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III PERANCANGAN DAN PEMBUATAN PERANGKAT LUNAK

BAB III METODE PENELITIAN. ini dilaksanakan dari bulan Agustus Oktober 2016.

SISTEM INFORMASI JOBSHEET PADA PT. JASCO LOGISTICS SEMARANG

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data warehouse

HASIL DAN PEMBAHASAN. Setiap tahapan di dalam penelitian ini akan ditunjukkan di dalam Tabel 2.

ANALISIS PERBANDINGAN ALGORITMA DECISION TREE J48 DAN NAÏVE BAYES DALAM MENGKLASIFIKASIKAN POLA PENYAKIT SKRIPSI. Oleh :

BAB V IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN SISTEM

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. digunakan pada proses rekomendasi penjurusan pada jenjang menengah. Merumuskan Masalah

ANALISIS MEKANISME DAN KINERJA KONSOLIDASI PETIKEMAS

PENERAPAN METODE POHON KEPUTUSAN DENGAN ALGORITME ITERATIVE DYCHOTOMISER 3 (ID3) PADA DATA PRODUKSI JAGUNG DI PULAU JAWA

BAB III ANALISA DAN DESAIN SISTEM

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

MENTERI PERTANIAN REPUBLIK INDONESIA. PERATURAN MENTERI PERTANIAN NOMOR : 12/Permentan/OT.140/2/2009 TENTANG

BAB 3 LANDASAN TEORI

BAB V IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN SISTEM

IMPLEMENTASI DATA MINING DENGAN ALGORITMA C4.5 UNTUK PENJURUSAN SISWA (STUDI KASUS: SMA NEGERI 1 PONTIANAK)

BAB 2 LANDASAN TEORI

PENERAPAN METODE C4.5 DALAM MENENTUKAN STATUS DIET

BAB I PENDAHULUAN. sumber informasi gaji pegawai. Pengelolaan dan pengolahan data penggajian

BAB IV METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan dengan melalui empat tahap utama, dimana

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. jenis dokumen, yaitu dokumen training dan dokumen uji. Kemudian dua

UKDW. 1.1 Latar Belakang BAB 1 PENDAHULUAN

BAB III ANALISA DAN PERANCANGAN SISTEM

UKDW BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang 1.2 Perumusan Masalah

BAB V IMPLEMENTASI (Evaluation Phase dan Deployment Phase)

Penerapan Data Mining dalam Memprediksi Pembelian cat

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

Universitas Putra Indonesia YPTK Padang Fakultas Ilmu Komputer Program Studi Teknik Informatika. Classification Decision Tree

BAB I PENDAHULUAN. diperoleh melalui proses penerimaan pegawai yang efektif (Ambar, 2003).

BAB 1 PENDAHULUAN. adalah uang. Salah satu yang menunjang aktivitas manusia adalah alat

BAB II LANDASAN TEORI

DAFTAR ISI... LEMBAR PENGESAHAN PEMBIMBING... LEMBAR PENGESAHAN PENGUJI... HALAMAN PERSEMBAHAN... HALAMAN MOTTO... KATA PENGANTAR...

BAB 3 METODE PENELITIAN. Bahan dan peralatan yang dibutuhkan dalam penelitian ini antara lain :

Burhanudin Junardi Karim Dr. Lintang Yuniar Banowosari, S.Kom., M.Sc

BAB III LANDASAN TEORI

BAB 1 PENDAHULUAN Latar belakang masalah

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

SISTEM SERTIFIKASI EKSPOR KARANTINA TUMBUHAN PETUNJUK OPERASIONAL PELAKSANAAN IN LINE INSPECTION

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

APLIKASI KLASIFIKASI PEMENUHAN GIZI PADA LANSIA MENGGUNAKAN METODE DECISION TREE ID3

ANALISIS DAN USULAN SOLUSI SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN BEASISWA MENGGUNAKAN ALGORITMA ID3

Jurnal Informatika Mulawarman Vol. 12, No. 1, Februari ISSN

BAB I PENDAHULUAN. Perusahaan perusahaan pada saat ini sudah memiliki database yang

DIAGNOSA KETERLAMBATAN PERKEMBANGAN PADA ANAK BALITA DENGAN ACUAN DENVER II DAN PENGAMBIL KEPUTUSAN DENGAN METODE DECISION TREE BERBASIS JSP

Klasifikasi. Diadaptasi dari slide Jiawei Han

PROPOSAL PELATIHAN KOMPETENSI TEKNISI FUMIGASI SULFURYL FLUORIDE (FUMIGUARD 99 GA ) ANGKATAN III (SURABAYA)

BAB II LANDASAN TEORI

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

Klasifikasi. Diadaptasi dari slide Jiawei Han

Penerapan metode..., Novi Indriyani, FASILKOM UI, Universitas Indonesia

KLASIFIKASI DATA MENGGUNAKAN JST BACKPROPAGATION MOMENTUM DENGAN ADAPTIVE LEARNING RATE

SISTEM INFORMASI MANUFAKTUR PADA CV. MEGA DESIGN PALEMBANG

Decision Tree Learning Untuk Penentuan Jalur Kelulusan Mahasiswa

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. laporan Tugas Akhir ini. Adapun penelitian terdahulu yang penulis ulas

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB II TINJAUAN PUSTAKA DAN LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI

PEDOMAN PENGAKUAN AREA BEBAS OPTK TERTENTU DI NEGARA ASAL BADAN KARANTINA PERTANIAN, 2012 BAB I PENDAHULUAN

BAB III METODE PENELITIAN

Decision Tree Learning Untuk Penentuan Jalur Kelulusan Mahasiswa

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III ANALISA DAN DESAIN SISTEM

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB IV HASIL DAN UJI COBA

BAB V IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN SISTEM

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

4.1. Pengambilan Data

BAB I PENDAHULUAN. Dunia teknologi informasi mengalami perkembangan yang sangat pesat dan

BAB I PENDAHULUAN. adalah salah satu yang sangat penting bagi dunia perkantoran sebagai arsip. Arsip

IMPLEMENTASI DECISION TREE UNTUK MEMPREDIKSI JUMLAH MAHASISWA PENGAMBIL MATAKULIAH DENGAN MENGGUNAKAN STUDI KASUS DI JURUSAN TEKNIK INFORMATIKA ITS

BAB II TINJAUAN PUSTAKA DAN LANDASAN TEORI. yang tepat. Sistem data mining mampu memberikan informasi yang tepat dan

UKDW BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. eksperimen ini belu memenuhi persyaratan seperti cara eksperimen yang dapat

BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

BAB III ANALISA DAN DESAIN SISTEM

dengan harga jual yang lebih rendah. Sedangkan diskon atau potongan harga adalah pengurangan harga langsung dari suatu produk yang dilakukan dalam

IDENTIFIKASI MAHASISWA YANG MEMPUNYAI KECENDERUNGAN LULUS TIDAK TEPAT WAKTU PADA PROGRAM STUDI MMT-ITS DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA C4.

BAB I PENDAHULUAN. lebih 40 staff dan pengajar tetap maupun tidak tetap. SMA MUHAMMADIYAH

PROSEDUR PERLAKUAN DAN SERTIFIKASI KEMASAN KAYU SESUAI STANDAR ISPM#15 (INTERNATIONAL STANDARDS FOR

BERITA NEGARA REPUBLIK INDONESIA DEPARTEMEN PERTANIAN. Pestisida. Metil. Bromida. Karantina. Tumbuhan. Penggunaan.

Transkripsi:

Irina Amalia Nastiti (5107100106) Aplikasi Penentuan Treatment Fumigasi dengan Menggunakan Metode Klasifikasi Decision Tree

Contents 1 Latar Belakang 12 Rumusan Click to add Masalah Title 3 Tujuan 4 5 Batasan Masalah Tahapan Perancangan System 16 Uji Click Coba to & add Evaluasi Title 7 Kesimpulan

Diagram Latar Belakang Fumigator Sulit untuk menentukan treatment fumigasi yang sesuai dengan jenis komoditi yang akan dikirim ke luar negeri Fumigasi merupakan salah satu persyaratan eksport sesuai dengan ketentuan internasional yang tertuang dalam berbagai kesepakatan bersama, yaitu International Plant Protection Convention (IPPC) yang di recommended oleh badan perdagangan dunia (WTO). komoditi yang akan di eksport harus dilakukan fumigasi, karena jika tidak maka komodti akan rusak dan akan di refumigasi (atau di claim) di Negara tujuan

Rumusan Masalah? Bagaimana decision tree dapat membantu mengambil keputusan dalam menentukan treatment fumigasi yang akan dipakai?? Bagaimana keakuratan dari hasil pengelompokkan dengan menggunakan metode decisión tree dalam permasalahan penentuan jenis threatment fumigasi?

Tujuan Membangun suatu perangkat lunak dengan menggunakan metode Decision Tree yang dapat membantu perusahaan CV LAUTAN EMAS dalam menentukan jenis fumigasi yang sesuai dengan jenis-jenis komoditi yang ada.

Batasan Masalah! Aplikasi yang dibuat menggunakan 5 jenis treatment fumigasi yaitu : Fumigasi Aqis Fumigasi Standart Fumigasi ISPM Fumigasi Air Freight! Data yang digunakan adalah 250 data yang di dapat dari perusahan PT.Krishna Bali Group Sub Divisi 11 yang bernama CV.Lautan Emas, Bagian Fumigasi dan Pest control Fumigasi LCL Negara Tujuan! Aplikasi ini akan mencakup beberapa atribut yaitu : Shipper Jenis Komoditi Alat Transportasi Volume Barang Dosis Fumigant Tempat Stuffing Bahan pengepak

Atribut Fumigasi komoditi Makanan Dosis 48gr Furniture 64gr Pecah-belah 72gr Alat Transportasi Negara Tujuan Udara Laut Barantan Reguler Volume 20 40 40HC Bijian Shipper Perseorangan Perusahaan Tempat Stuffing Di dalam Depo Di Luar Depo Bahan Pengepak Kayu Non-Kayu

Tahapan Perancangan System Data Selection Pre-Processing Transformation Decision Tree Interpretation Pemilihan data yang akan diproses lebih lanjut dari sekumpulan data mentah yang didapat dari perusahaan. Dari data selection dilakukan pembuangan untuk duplikasi data, data yang tidak konsisten, serta perbaikan penulisan data Merubah data preprocessing ke dalam bentuk data yang akan dimasukkan ke dalam decision tree, selain itu juga dilakukan penentuan fitur/atribut apa saja yang akan dimasukkan ke dalam decision tree Proses pembuatan tree yang terdiri dari beberapa atribut yang telah ditentukan pada proses transformation Proses pencarian jenis fumigasi berdasarkan decision tree yang telah didapat.

Pengolahan Data Data Selection Pre-Processing Transformation

Diagram Alir Pembuatan Tree Proses pembuatan tree dimulai dari data mentah yang di dapatkan dari perusahaan. Kemudian dari data tersebut dilakukan proses pengolahan data yang meliputi data selection, pre-processing, dan transformation yang masing-masing proses sudah dijelaskan di bab sebelumnya. tidak ya Kemudian data yang telah di olah, akan menjadi data input untuk pembuatan tree. Tree yang dihasilkan diperoleh dari perhitungan entropy dan gain. Dari tree yang dihasilkan mungkin saja tidak semua atribut akan muncul di dalam tree, karena hanya atribut yang berpengaruh saja yang akan muncul pada tree. Proses perhitungan entropy, dan gain akan terus dilakukan sampai ditemukannya suatu tree yang optimal atau tree yang sesuai dengan data input.

Interpretation

Uji Coba Jumlah data yang dipakai 250 data 100 akurasi 80 60 40 20 akurasi 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9

Kesimpulan Metode decision tree ID3 terbukti dapat di aplikasikan untuk permasalahan klasifikasi data khususnya dalam pengelompokkan treatment fumigasi yang sesuai dengan jenis komoditi yang akann dikirim ke luar negeri atau komoditi yang akan dilakukan proses fumigasi. Dalam aplikasinya, tree yang dihasilkan metode decision tree ID3 dapat membantu perusahaan fumigasi baik dari pihak pemerintah ataupun pihak swasta dalam pengambilan keputusan untuk penentuan treatment fumigasi yang akan dilakukan. Metode decision tree ID3 mampu menyelesaikan permasalahan penentuan treatment fumigasi terbukti dengan tingkat akurasi yang dihasilkan cukup baik yaitu tingkat akurasi 83.2% yang dilakukan pada skenario ke lima dengan 50% data training dan 50% data testing.

C l i c k to e d i t c o m p a n y s l o g a n.