Implementasi Neural Network untuk klasifikasi fungsi barang milik Daerah Pemerintah Kota Madiun Berbasis Web

BSTRAK:

Barang Milik Daerah seharusnya dimanfaatkan dan dioptimalkan sebaik mungkin karena hal tersebut menyangkut kekayaan negara. Salah satu cara untuk mengoptimalkan potensi dari aset daerah yaitu dengan cara memanfaatkan fungsi aset tersebut dengan tepat. Dewasa kini sistem kecerdasan buatan telah membantu manusia dalam membantu menyelesaikan suatu masalah. Penelitian ini mengintegrasikan data aset daerah, sistem informasi dan kecerdasan buatan untuk membantu dalam menentukan fungsi aset daerah. Penelitian ini memiliki rumusan masalah dan tujuan yaitu mengetahui bagaimana implementasi neural network untuk klasifikasi fungsi barang milik daerah kota madiun. Desain sistem pada penelitian ini yaitu data penelitian yang diolah, Neural Network yang bertugas untuk mengklasifikasi fungsi aset daerah, dan web sebagai media visualisasi yang menampilkan hasil prediksi. Dibuat skenario uji untuk mengevaluasi model neural network tersebut. Hasil dari penelitian ini adalah dari kelima skenario uji menunjukkan kenaikan akurasi dari 81% hingga 95%. Dapat disimpulkan bahwa sistem informasi, kecerdasan buatan dan pengelolaan aset daerah dapat diintegrasikan.

ABSTRACT:

Regional Property should be utilized and optimized as best as possible because thisconcerns the state's wealth. One way to optimize the potential of regional assets is byutilizing the function of these assets properly. Nowadays, artificial intelligence systemshave helped humans in solving a problem. This study integrates regional asset data,information systems and artificial intelligence to assist in determining the function ofregional assets. This study has a problem formulation and a goal, namely to find out howto implement a neural network for the classification of the function of regional property inthe city of Madiun. The system design in this study is the research data that is processed,the Neural Network which is tasked with classifying regional asset functions, and the webas a visualization medium that displays predictive results. A test scenario was created toevaluate the neural network model. The results of this study are that the five test scenariosshow an increase in accuracy from 81% to 95%. It can be concluded that informationsystems, artificial intelligence and regional asset management can be integrated

مستخلص البحث:

امللكية اإلقليمية. جيب استخدام املمتلكات اإلقليمية وحتسينها على أفضل وجه ممكن ألن هذا يتعلق بثروة الدولة. تتمثلإحدى طرق حتسني إمكاانت األصولاإلقليمية يف استخدام وظيفة هذه األصول بشكل صحيح. يف الوقت احلاضر ، ساعدت أنظمةالذكاء اإلصطناعي البشر يف حل مشكلة ما. تدمج هذه الدراسة بياانت األصول اإلقليمية وأنظمة املعلومات والذكاء االصطناعيللمساعدة يف حتديد وظيفة األصول اإلقليمية. حتتوي هذه الدراسة علكيفية تنفيذ شبكة عصبية ى صياغة مشكلة وهدف ، وهو معرفةلتصنيف وظائف اخلاصية يف منطقة ماديون. تصميم النظام يف هذه الدراسة هو بياانت حبثية معاجلة ، وشبكة عصبية مكلفة بتصنيفوظائف األصول اإلقليمية ، والويب كوسيط مرئي يعرض نتائج تنبؤية. مت إنشاء سيناريو اختبارلتقييم منوذج الشبكة العصبية. نتائجهذه الدراسة هي أن سيناريوهات االختبار اخلمسة تظهر زايدة يف الدقة من81٪ إىل95٪. ميكن االستنتاج أنه ميكن دمج أنظمةاملعلومات والذكاء االصطناعي وإدارة األصول اإلقليمية