BNP2TKIakan tingkatkan kemampuan bahasa peserta G to G Jepang. Selasa, 18 Juni 2019 22:04 WIB. Direktur Pelayanan Penempatan Pemerintah BNP2TKI Arini Rahyuwati (kedua kiri) dan Direktur Urusan Ekonomi Kedutaan Besar Jepang untuk Indonesia Tadayuki Miyashita (pertama kiri) bersalaman dengan para calon perawat dan perawat lansia Indonesia dalam
oleh FebruariAsia/Jakartab 9, 2019 Tak Berkategori SOSIALISASI PROGRAM G TO G – 12 FEBRUARI 2019 Assalamualaikum warrahmatullahi wabarakatuh Diberitahukan kepada Alumni Ners bahwa ada SOSIALISASI PROGRAM G TO G – 12 FEBRUARI 2019 Kegiatan akan dilaksanakan pada Selasa, 12 Februari 2019 jam WIB Ruang GSP 2 STIKES Surya Global Yogyakarta, Jl ringroad Selatan Mutihan Banguntapan Bantul. Untuk info selngkapnya bisa membuka unduhan yang menyertai pengumuman ini. Demikian disampaikan, atas perhatiannya diucapkan terima kasih. Wassalamualaikum warrahmatullahi wabarakatuh. [gview file=”
0802/2019 · A WiFi connection can temporarily degrade: for example, you poll a large conference meeting of thousands by requesting everyone to tweet at. This could be admin, or one of these If you changed the username on the router and can't remember it, try resetting your router. Press 4 or G for the Greetings menu. To improve your MYTEL
Perkembangan jumlah Pekerja Migran Indonesia PMI program Government to Government G to G Jepang bidang perawat nurse dan perawat orang berusia lanjut care worker mengalami naik turun dari tahun 2008 hingga 2018. Untuk dapat menganalisis jumlah PMI yang mengalami naik turun dengan mengukur perkembangan jumlah PMI saat ini dan memprediksikan kondisi tersebut pada masa mendatang, maka diperlukan model prediksi. Dalam penelitian ini diterapkan model fuzzy time series dengan menggunakan algoritme average-based length. Penentuan panjang interval yang efektif dapat mempengaruhi hasil prediksi yaitu dapat meningkatkan keakuratan yang tinggi dalam fuzzy time series. Hasil proses prediksi PMI program G to G Jepang tahun 2019 bidang nurse diperoleh bidang care worker diperoleh 300 dan bidang keseluruhan diperoleh 325. Hasil uji kinerja prediksi PMI program G to G Jepang, menggunakan Mean Absolute Percentage Error MAPE adalah untuk bidang nurse dengan nilai akurasi prediksi 20–50% termasuk dalam kriteria “wajar”, bidang care worker dengan nilai akurasi prediksi 10–20% termasuk dalam kriteria “baik”, sedangkan untuk bidang keseluruhan diperoleh dengan nilai akurasi prediksi MAPE Discover the world's research25+ million members160+ million publication billion citationsJoin for free Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer JTIIK DOI Vol. 6, No. 4, Agustus 2019, hlm. 369-376 p-ISSN 2355-7699 Akreditasi KEMENRISTEKDIKTI, No. 30/E/KPT/2018 e-ISSN 2528-6579 369 FUZZY TIME SERIES DAN ALGORITME AVERAGE-BASED LENGTH UNTUK PREDIKSI PEKERJA MIGRAN INDONESIA Solikhin1, Uky Yudatama2 1STMIK Himsya Semarang, Indonesia, 2Universitas Muhammadiyah Magelang, Indonesia Email 1solikhin 2uky Naskah masuk 25 Oktober 2018, diterima untuk diterbitkan 27 Mei 2019 Abstrak Perkembangan jumlah Pekerja Migran Indonesia PMI program Government to Government G to G Jepang bidang perawat nurse dan perawat orang berusia lanjut care worker mengalami naik turun dari tahun 2008 hingga 2018. Untuk dapat menganalisis jumlah PMI yang mengalami naik turun dengan mengukur perkembangan jumlah PMI saat ini dan memprediksikan kondisi tersebut pada masa mendatang, maka diperlukan model prediksi. Dalam penelitian ini diterapkan model fuzzy time series dengan menggunakan algoritme average-based length. Penentuan panjang interval yang efektif dapat mempengaruhi hasil prediksi yaitu dapat meningkatkan keakuratan yang tinggi dalam fuzzy time series. Hasil proses prediksi PMI program G to G Jepang tahun 2019 bidang nurse diperoleh bidang care worker diperoleh 300 dan bidang keseluruhan diperoleh 325. Hasil uji kinerja prediksi PMI program G to G Jepang, menggunakan Mean Absolute Percentage Error MAPE adalah untuk bidang nurse dengan nilai akurasi prediksi 20–50% termasuk dalam kriteria “wajar”, bidang care worker dengan nilai akurasi prediksi 10–20% termasuk dalam kriteria “baik”, sedangkan untuk bidang keseluruhan diperoleh dengan nilai akurasi prediksi MAPE <10% termasuk dalam kriteria “sangat baik”. Berdasarkan hasil prediksi tersebut dapat digunakan sebagai pendukung keputusan bagi manajemen dalam membuat kebijakan terkait persiapan, perencanaan, penjadwalan, penempatan, dan perlindungan terhadap para calon PMI pada masa mendatang. Dengan demikian dapat meningkatkan kualitas kinerja sumberdaya manusia dalam memberikan pelayanan terbaik terhadap para calon PMI program G to G Jepang. Kata kunci Pekerja Migran Indonesia, G to G Jepang, prediksi, average-based length, fuzzy time series FUZZY TIME SERIES AND AVERAGE-BASED LENGTH ALGORITHM FOR INDONESIAN MIGRANT WORKERS PREDICTION Abstract The development of the number of Pekerja Migran Indonesia PMI Government to Government programs G to G in Japan in the field of nurses and care workers experienced ups and downs from 2008 to 2018. To be able to analyze the number of PMIs experiencing ups and downs by measuring the development of the current number of PMIs and predicting these conditions in the future, a prediction model is needed. In this study fuzzy time series models are applied using an average-based length algorithm. Determining the length of an effective interval can influence the results of predictions, which can increase high accuracy in fuzzy time series. The results of the PMI program G to G Japan prediction process for 2019 in the nurse field were obtained the care worker field was obtained 300 and the overall field was 325. The results of the G to G Japan PMI prediction performance test, using the Mean Absolute Percentage Error MAPE were for nurse field with predictive accuracy value of 20–50% included in the criteria of "reasonable", the field of care worker with a prediction accuracy value of 10-20% included in the criteria "good", while for the overall field obtained with MAPE prediction accuracy value < 10% is included in the criteria of "very good". Based on the results of these predictions it can be used as a decision support for management in making policies related to preparation, planning, scheduling, placement, and protection of future PMI candidates. Thus it can improve the quality of the performance of human resources in providing the best service to prospective G-G Japan PMI programs. Keywords Pekerja Migran Indonesia, G to G Japan, prediction, average-based length, fuzzy time series 370 Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer JTIIK, Vol. 6, No. 4, Agustus 2019, hlm. 369-376 1. PENDAHULUAN UU RI No 18 Tahun 2017 tentang Perlindungan PMI Pekerja Migran Indonesia, pasal 1 ayat 2 disebutkan bahwa PMI adalah setiap WNI yang akan, sedang, atau telah melakukan pekerjaan dengan menerima upah di luar wilayah RI dan berdasarkan informasi dari Deputi BNP2TKI Penempatan dan Direktur Pelayanan Penempatan Pemerintah menyatakan bahwa Penempatan PMI di Jepang cukup banyak jumlahnya 2018. Jalinan kerjasama antara Indonesia dengan Jepang di bidang penempatan PMI dimulai sejak tahun 2008 khususnya penempatan di bidang keperawatan nurse dan perawat untuk orang lanjut usia care worker 2018. Dalam perkembanganya jumlah peminat PMI program G to G ke Jepang di bidang ini dari tahun 2008 hingga 2018 mengalami naik turun 2018, sehingga tidak dapat diketahui secara jelas tentang jumlahnya, untuk itu diperlukan prediksi. Prediksi bertujuan untuk memperkirakan jumlah yang nantinya digunakan sebagai dasar penyusunan rencana bisnis pada suatu perusahaan untuk meningkatkan efektivitas Heizer dan Render, 2009. Secara umum sistem prediksi dapat digunakan sebagai pendukung keputusan bagi manajemen dalam membuat kebijakan terkait persiapan, perencanaan, penjadwalan, penempatan, dan perlindungan terhadap para calon PMI pada masa mendatang, sehingga diharapkan dapat meningkatkan kualitas kinerja sumberdaya manusia dalam memberikan pelayanan terbaik terhadap para calon PMI. Berdasarkan uraian di atas, perkembangan jumlah PMI program G to G ke Jepang diperlukan sebuah metode prediksi, untuk itu peneliti mengusulkan fuzzy time series dan algoritme average-based length digunakan untuk memprediksi suatu perkembangan jumlah. Meskipun tergolong sederhana, namun dari hasi uji kinerjanya metode ini lebih akurat serta memiliki tingkat kesalahan error yang lebih kecil. Dalam penelitian ini, ingin menjawab suatu pertanyaan yaitu bagaimana fuzzy time series dan algoritme average-based length dapat digunakan untuk memprediksi jumlah perkembangan PMI program G to G ke Jepang dimasa mendatang? serta bagaimana kinerja metode prediksi ini dilihat dari tingkat persentase kesalahannya? Hasil penilitian ini diharapkan dapat memberikan sebuah kontribusi yang nyata terutama dalam pengembangan suatu metode prediksi yang efektif serta memiliki akurasi lebih baik yang dapat digunakan untuk memprediksi perkembangan suatu jumlah pada masa mendatang, sehingga sangat berguna bagi pemangku kepentingan dalam pengambilan sebuah kebijakan secara cepat dan tepat. 2. TINJAUAN PUSTAKA Berkaitan dengan masalah prediksi beberapa peneliti telah mengusulkan konsep fuzzy time series. Pendahulu Konsep ini adalah Song dan Chissom Aladag dkk., 2012. Berikutnya bermunculan peneliti lainnya dengan mengusulkan konsep baru untuk memprediksi pendaftaran pada Universitas Alabama, seperti; Singh dan Borah, 2013; Wang dkk., 2013; Lu dkk., 2015; Bisht dan Kumar, 2016. Salah satu hal yang sangat penting dalam masalah prediksi adalah penentuan panjang interval yang efektif. Panjang interval sangat mempengaruhi hasil prediksi yakni dapat meningkatkan hasil prediksi secara signifikan. Banyak peneliti melakukan perbaikan terhadap metode dalam fuzzy time series, terkait masalah berikut Singh dan Borah, 2013 a Effective length of interfal Xihao dan Yimin, 2008; Wang dkk., 2013. b Fuzzy logical relationships Huarng dan Yu, 2012; Anggodo dan Mahmudy, 2016 c Defuzzification techniques. Penerapan fuzzy time series juga digunakan oleh peneliti lainnya untuk memprediksi indeks gabungan Shanghai, algoritme yang digunakan adalah average-based length Xihao dan Yimin, 2008. Dalam penelitiannya diperkenalkan rata-rata berbasis panjang interval Xihao dan Yimin, 2008. Fuzzy Time Series fuzzy time series pada umumnya terdiri dari tiga tahapan utama seperti; fuzzifikasi, penentuan Fuzzy Logical Relationships FLRs, dan defuzzifikasi Aladag dkk., 2012. Apabila U sebagai himpunan, maka U={u1;u2; …;un}. Fuzzy set Ai pada U ditentukan oleh Ai=fAi u1= u1 + fAi u2=u2 + + fAi un=un; di mana fAi adalah fungsi keanggotaan dari fuzzy set. Ai; fAi U→[0; 1]. uk merupakan bagian fuzzy set Ai, dan fAi uk merupakan fungsi keanggotaan dari uk to Ai fAi uk [0; 1] di mana 1 ≤ k ≤ n Xihao dan Yimin, 2008. Definisi 1. Yt t=...;0;1;2;..., merupakan bagian dari R. Yt menjadi himpunan yang didefinisikan oleh fuzzy set fit. Apabila Ft terdiri dari fit i=1;2;...; maka Ft didefinisikan sebagai fuzzy time series pada Yt t= ...;0;1;2;.... Xihao dan Yimin, 2008. Definisi 2. Apabila terdapat hubungan fuzzy Rt-1;t, seperti Ft=Ft-1×Rt-1;t, maka Ft dinyatakan sebagai Ft-1. Perhatikan bahwa operator dapat berupa max-min, min-max, atau operator aritmatika. Ketika Ft-1 = Ai dan Ft = Aj ; relasi antara Ft-1 dan Ft disebut FLRs yang dilambangkan Ai→Aj Xihao dan Yimin, 2008. Definisi 3. FLRs dengan fuzzy set yang sama di sisi kiri dapat dikelompokkan lebih lanjut ke dalam fuzzy Solikhin & Yudatama, Fuzzy Time Series … 371 logical relationship group FLRGs. Misal terdapat FLRs seperti berikut ini Xihao dan Yimin, 2008. Ai → Aj1; Ai → Aj2; ..... Maka dapat dikelompokkan ke dalam FLRGs Ai → Aj1; Aj2; ..... Fuzzy set yang sama hanya dapat muncul sekali pada sisi kanan FLRGs. Average-Based Length Pendekatan yang didasarkan pada rata-rata selisih pertama, atau disebut panjang rata-rata. Karena rata-rata selisih pertama belum tentu memenuhi heuristik setidaknya separuh selisih pertama harus direfleksikan, rata-rata berbasis panjang interval ditetapkan menjadi setengah dari rata-rata selisih pertama. Algoritme Average-Based Length Xihao dan Yimin, 2008 1 Hitunglah selisih/perbedaan absolut seluruhnya antara Ai+1 dan Ai i=1;…; n-1, sebagai selisih pertama dan rata-rata dari selisih. 2 Ambil  rata-rata dari langkah pertama sebagai panjang intervalnya. 3 Dari hasil langkah kedua, tentukan basis panjang intervalnya dengan mengacu pada Tabel 1. 4 Bulatkan panjang sesuai dengan basis yang ditentukan sebagai panjang interval. Tabel 1 Basis Pemetaan Xihao dan Yimin, 2008 Untuk menunjukkan seberapa efektif panjang interval dapat ditentukan berdasarkan panjang rata-rata, sebagai contoh data time series berikut ini Xihao dan Yimin, 2008 30, 50, 80, 120, 100, dan 70. Beberapa tahapan dalam penerapan algoritme average-based length Xihao dan Yimin, 2008 1 Hasil selisih adalah 20; 30; 40; 20; 30 Jadi untuk rata-rata selisih pertama 28. 2 Ambil  rata-rata panjangnya 14. 3 Dari hasil langkah kedua, panjang interval ditentukan berdasarkan Tabel 1 yaitu berbasis 10. 4 Pembulatan panjang interval 14 dengan basis 10, yaitu 10. Jadi 10 dipilih sebagai panjang interval. Metodologi penelitian ini seperti ditunjukkan Gambar 1. Gambar 1. Metodologi 4. PEMBAHASAN Dalam penelitian ini untuk melakukan prediksi dibutuhkan data histori jumlah PMI program G to G Jepang dari tahun 2008 sampai dengan 2018. Fokus data yang digunakan adalah jumlah PMI di bidang nurse, care worker dan bidang keseluruhan nurse dan care worker ditunjukkan pada Tabel 2, 3 dan 4. Tabel 2. Histori PMI Program G to G Jepang Bidang Nurse Sumber Data Penempatan dan Perlindungan PMI Tabel 3. Histori PMI Program G to G Jepang Bidang Care worker Sumber Data Penempatan dan Perlindungan PMI Tabel 4. Histori PMI Program G to G Jepang Bidang Keseluruhan Sumber Data Penempatan dan Perlindungan PMI 372 Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer JTIIK, Vol. 6, No. 4, Agustus 2019, hlm. 369-376 Tahap 1. Penentuan Himpunan dan Interval Sebagai observasi, himpunan U didefinisikan sebagai [Dmin, Dmax], di mana Dmin dan Dmax adalah histori data minimum dan maksimum yang berupa dua bilangan positif. Berdasarkan histori data PMI G to G Jepang untuk bidang nurse, care worker dan bidang keseluruhan tahun 2008-2018 Bidang nurse; diketahui Dmin = 29 sedangkan Dmax = 173. Jadi himpunan kenggotaan didefinisikan sebagai U = [20, 200]. Bidang care worker; diketahui Dmin = 58 sedangkan Dmax = 298. Jadi himpunan kenggotaan didefinisikan sebagai U = [50, 300]. Bidang keseluruhan; diketahui Dmin = 101 sedangkan Dmax = 362. Jadi himpunan kenggotaan didefinisikan sebagai U = [100, 370]. Perhitungan Average-Based Length 1. Hitung rara-rata dari selisih, maka diperoleh Bidang nurse = Bidang care worker = Bidang keseluruhan = 2. Ambil  rata-rata selisih dari langkah pertama sebagai panjangnya, yaitu Bidang nurse = Bidang care worker = Keseluruhan bidang = 32,15. 3. Rata-rata panjang dari hasil langkah kedua, dapat ditentukan basisnya dengan mengikuti pada Tabel 1, Jadi basis panjang adalah sebagai berikut Bidang nurse = 10 Bidang care worker = 10 Bidang keseluruhan = 10 4. Membulatkan panjang masing-masing dari hasil langkah kedua, yaitu Bidang nurse dengan basis 10 menjadi 20. 20 dipilih sebagai panjang interval pada bidang nurse; Bidang care worker dengan basis 10 menjadi 20. 20 dipilih sebagai panjang interval pada bidang care worker; Bidang keseluruhan dengan basis 10 menjadi 30. 30 dipilih sebagai panjang interval pada bidang keseluruhan. Maka U dapat dipartisi ke dalam panjang interval yang sama yaitu Untuk bidang nurse adalah u1,. . . , u17, sedangkan nilai tengah interval ini adalah m1,. . . , m17, di mana bidang nurse u1 = [20, 30],. . . , u17 = [180, 190]. Untuk bidang care worker adalah u1,. . . , u13, sedangkan nilai tengah interval ini adalah m1,. . . , m13, di mana bidang care worker u1 = [50, 70],. . . , u13 = [290, 310]. Sedangkan untuk keseluruhan bidang adalah u1,. . . , u9, sedangkan nilai tengah interval ini adalah m1,. . . , m9, di mana bidang keseluruhan u1 = [100, 130],. . . , u9 = [340, 370]. Tahap 2. Penentuan Fuzzy Set Setiap pengamatan dari linguistik, Ai, dapat ditentukan oleh interval u1,. . . , un, sebagai berikut 1. Bidang Nurse                     2. Bidang Care worker                     3. Bidang Keseluruhan              Solikhin & Yudatama, Fuzzy Time Series … 373 Tahap 3. Melakukan Fuzzifikasi. Dari data time series PMI program G to G Jepang dapat difuzzifikasikan menjadi fuzzy set Ai seperti ditunjukkan Tabel 5, 6 dan 7. Tabel 5 Fuzzified Bidang Nurse Tabel 6 Fuzzified Bidang Care worker Tabel 7 Fuzzified Bidang Keseluruhan Tahap 4. Menentukan FLRs dan FLRGs. Berdasarkan penentuan fuzzy set pada Tahap 3, selanjutnya tentukan FLRs, seperti ditunjukkan Tabel 8. Tabel 8. FLRs Bidang Nurse, Care worker dan Keseluruhan Dilanjutkan dengan menentukan FLRGs, seperti ditunjukkan Tabel 9. Tabel 9. FLRGs Bidang Nurse, Care worker dan Keseluruhan Tahap 5. Prediksi Dalam melakukan prediksi, aturan yang digunakan adalah sebagai berikut Aturan 1 Apabila fuzzy set adalah Ai , dan FLRGs Ai kosong, yaitu Ai → , maka prediksinya adalah mi , yang merupakan nilai tengah dari ui. ditunjukkan pada rumus 1 Xihao dan Yimin, 2008.    1 Aturan 2 Apabila fuzzy set adalah Ai , dan FLRGs dari Ai adalah satu-ke-satu, yaitu Ai→Aj , maka prediksinya adalah mj , yang merupakan nilai tengah dari uj. Ditunjukkan pada rumus 2 Xihao dan Yimin, 2008.    2 Aturan 3 Apabila fuzzy set adalah Ai , dan FLRGs dari Ai adalah satu-ke-banyak, maka Ai → Aj1 , Aj2 ,…, Ajn , maka prediksinya adalah rata-rata mj1 , mj2 , … , mjn , yang merupakan nilai tengah dari uj1 , uj2 , … , ujn , masing-masing. Ditunjukkan pada rumus 3 Xihao dan Yimin, 2008.    3 Dengan melihat aturan di atas dan Tabel 9, maka perhitungan defuzzyfikasi untuk prediksinya adalah sebagai berikut 1. Bidang Nurse                   374 Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer JTIIK, Vol. 6, No. 4, Agustus 2019, hlm. 369-376                 2. Bidang Care worker                                                 3. Bidang Keseluruhan                                          Tabel 10. Hasil Prediksi Bidang Nurse Gambar 2 Grafik Hasil Prediksi Bidang Nurse Tabel 11. Hasil Prediksi Bidang Care worker Solikhin & Yudatama, Fuzzy Time Series … 375 Gambar 3 Grafik Hasil Prediksi Bidang Care worker Tabel 12. Hasil Prediksi Bidang Keseluruhan Gambar 4 Grafik Hasil Prediksi Bidang Keseluruhan Tahap 6 Evaluasi Kinerja Hasil Prediksi Dari proses prediksi yang telah dilakukan, maka diperkirakan jumlah penempatan PMI program G to G Jepang tahun 2019 adalah Bidang Nurse = Bidang Care worker = 300 Bidang Keseluruhan = 325 Proses selanjutnya adalah mencari tingkat kesalahan error yang terjadi pada hasil prediksi. Dalam penelitian ini, digunakan metode Mean Absolute Percentage Error MAPE untuk mengetahui hasil kinerja prediksi, dilakukan perhitungan menggunakan rumus 4 Nugroho dan Purqon, 2015.     4 Di mana  = jumlah data,  = hasil prediksi,  = nilai aktual,  = banyak dimensi data. Dari hasil proses perhitungan menggunakan rumus MAPE dihasilkan seperti pada Tabel 13. Tabel 13. Hasil Proses MAPE Untuk mengukur ketepatan metode peramalan menggunakan MAPE, maka perlu dilakukan evaluasi dengan mengacu pada Tabel 13 dan 14. Hal tersebut untuk menghindari permasalahan dalam menginterpretasikan ukuran keakuratan relatif terhadap besaran nilai aktual dan nilai hasil prediksi. Hasil evaluasi ini menunjukkan kemampuan metode prediksi seperti pada Tabel 14. Di mana nilai MAPE 10% sampai dengan 20% dapat dikatakan akurasi prediksi baik, nilai MAPE kurang dari 10% akurasi prediksi dinyatakan sangat baik, nilai MAPE 20% hingga 50% akurasi prediksi dinyatakan wajar, sedangkan nilai MAPE lebih dari 50% akurasi prediksi dinyatakan buruk. Tabel 14. Nilai MAPE untuk Evaluasi Chang dkk., 2007 Hasil MAPE diperoleh untuk bidang nurse, untuk bidang care worker, dan untuk bidang keseluruhan ditunjukkan Tabel 13. Untuk hasil uji kinerja prediksi jumlah PMI program G to G Jepang bidang nurse, care worker dan bidang keseluruhan menggunakan model fuzzy time series dan algoritme average-based length dihasilkan nilai MAPE Bidang nurse = 20–50% Bidang care worker = 10–20% Bidang keseluruhan = <10% maka jika merujuk Tabel 14, tingkat akurasi prediksi termasuk dalam kriteria Bidang nurse = Wajar Bidang care worker = Baik Bidang keseluruhan = Sangat Baik 5. KESIMPULAN Prediksi dengan menggunakan metode fuzzy time series dan algoritme average-based length 376 Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer JTIIK, Vol. 6, No. 4, Agustus 2019, hlm. 369-376 terbukti efektif untuk mengetahui perkembangan jumlah penempatan PMI program G to G Jepang pada tahun berikutnya. Hal ini ditunjukkan dari hasil prediksi untuk tahun 2019 adalah; bidang nurse = care worker = 300, dan bidang keseluruhan = 325. Evaluasi hasil akurasi prediksi jumlah PMI program G to G Jepang menggunakan MAPE untuk bidang nurse diperoleh termasuk dalam kriteria wajar, bidang care worker diperoleh termasuk dalam kriteria baik, dan bidang keseluruhan diperoleh termasuk dalam kriteria sangat baik. Berdasarkan hasil prediksi diatas dapat digunakan sebagai pendukung keputusan bagi manajemen dalam membuat kebijakan terkait persiapan, perencanaan, penjadwalan, penempatan, dan perlindungan terhadap para calon PMI program G to G Jepang di masa mendatang. Dengan demikian pihak BNP2TKI dapat meningkatkan kualitas kinerja sumberdaya manusia dalam memberikan pelayanan terbaik terhadap para calon PMI program G to G Jepang. Adapun saran untuk penelitian selanjutnya adalah perlu melibatkan beberapa faktor baik internal maupun eksternal, sebagai parameter lengkap dalam proses pengolahan prediksi sehingga dapat menghasilkan hasil yang lebih baik lagi serta disarankan untuk menggunakan data-data histori yang lebih detil dan kompleks agar mendapatkan tingkat keakuratan yang lebih tinggi. Penelitian ke depan diharapkan dapat mengembangkan suatu model yang dapat memprediksi lebih dari satu tahun berikutnya serta perlu menerapkan web based application dan atau mobile based application. DAFTAR PUSTAKA ALADAG, C. H., YOLCU, U., EGRIOGLU, E., DALAR, A. Z., 2012. A new time invariant fuzzy time series forecasting method based on particle swarm optimization. Applied Soft Computing, ANGGODO, MAHMUDY, 2016. Peramalan Butuhan Hidup Minimum Menggunakan Automatic Clustering dan Fuzzy Logical Relationship. Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer JTIIK, BISHT, K., KUMAR, S., 2016. Fuzzy time series forecasting method based on hesitant fuzzy sets. Expert Systems with Applications, CHANG, WANG, LIU, 2007. The development of a weighted evolving fuzzy neural network for PCB sales forecasting. Expert Systems with Applications, HEIZER, J., RENDER, B., 2009. Manajemen Operasi. Buku 1 Edisi 9, Jakarta Salemba Empat. HUARNG, YU, 2012. Modeling fuzzy time series with multiple observations. Iternational Journal of Innovative Computing, Information and Control, LU, W., CHEN, X., PEDRYCZ, W., LIU, X., YANG, J., 2015. Using interval information granules to improve forecasting in fuzzy time series. International Journal of Approximate Reasoning, NUGROHO, PURQON, A., 2015. Analisis 9 Saham Sektor Industri di Indonesia Menggunakan Metode SVR. Seminar Kontribusi Fisika, Bandung. SINGH, P., BORAH, B., 2013. An efficient time series forecasting model based on fuzzy time series. Engineering Applications of Artificial Intelligence, WANG, L., LIU, X., PEDRYCZ, W., 2013. Effective intervals determined by information granules to improve forecasting in fuzzy time series. Expert Systems with Applications, issue 14. XIHAO, S., YIMIN, L., 2008. Average-based fuzzy time series models for forecasting Shanghai compound index. World Journal of Modelling and Simulation, Undang-undang Republik Indonesia nomor 18 tahun 2017 tentang Perlindungan Pekerja Migran Indonesia. Jakarta Kementerian Hukum dan Hak Asasi Manusia Republik Indonesia. 2018. Retrived from Data Penempatan dan Perlindungan PMI. Retrived from Wei LuXueyan ChenWitold PedryczJianhua YangIn the process of modeling and forecasting of fuzzy time series, an issue on how to partition the universe of discourse impacts the quality of the forecasting performance of the constructed fuzzy time series model. In this paper, a novel method of partitioning the universe of discourse of time series based on interval information granules is proposed for improving forecasting accuracy of model. In the method, the universe of discourse of time series is first pre-divided into some intervals according to the predefined number of intervals to be partitioned, and then information granules are constructed in the amplitude-change space on the basis of data of time series belonging to each of intervals and their corresponding change trends. In the sequel, optimal intervals are formed by continually adjusting width of these intervals to make information granules which associate with the corresponding intervals become most “informative”. Three benchmark time series are used to perform experiments to validate the feasibility and effectiveness of proposed method. The experimental results clearly show that the proposed method produces more reasonable intervals exhibiting sound semantics. When using the proposed partitioning method to determine intervals for modeling of fuzzy time series, forecasting accuracy of the constructed model are prominently this paper, we present a new model to handle four major issues of fuzzy time series forecasting, viz., determination of effective length of intervals, handling of fuzzy logical relationships FLRs, determination of weight for each FLR, and defuzzification of fuzzified time series values. To resolve the problem associated with the determination of length of intervals, this study suggests a new time series data discretization technique. After generating the intervals, the historical time series data set is fuzzified based on fuzzy time series theory. Each fuzzified time series values are then used to create the FLRs. Most of the existing fuzzy time series models simply ignore the repeated FLRs without any proper justification. Since FLRs represent the patterns of historical events as well as reflect the possibility of appearances of these types of patterns in the future. If we simply discard the repeated FLRs, then there may be a chance of information lost. Therefore, in this model, it is recommended to consider the repeated FLRs during forecasting. It is also suggested to assign weights on the FLRs based on their severity rather than their patterns of occurrences. For this purpose, a new technique is incorporated in the model. This technique determines the weight for each FLR based on the index of the fuzzy set associated with the current state of the FLR. To handle these weighted FLRs and to obtain the forecasted results, this study proposes a new defuzzification technique. The proposed model is verified and validated with three different time series data sets. Empirical analyses signify that the proposed model have the robustness to handle one-factor time series data set very efficiently than the conventional fuzzy time series models. Experimental results show that the proposed model also outperforms over the conventional statistical WangXiaodong LiuWitold PedryczPartitioning the universe of discourse and determining effective intervals are critical for forecasting in fuzzy time series. Equal length intervals used in most existing literatures are convenient but subjective to partition the universe of discourse. In this paper, we study how to partition the universe of discourse into intervals with unequal length to improve forecasting quality. First, we calculate the prototypes of data using fuzzy clustering, then form some subsets according to the prototypes. An unequal length partitioning method is proposed. We show that these intervals carry well-defined semantics. To verify the suitability and effectiveness of the approach, we apply the proposed method to forecast enrollment of students of Alabama University and Germany’s DAX stock index monthly values. Empirical results show that the unequal length partitioning can greatly improve forecast accuracy. Further more, the proposed method is very robust and stable for forecasting in fuzzy time 9 Saham Sektor Industri di Indonesia Menggunakan Metode SVRN A NugrohoA PurqonNUGROHO, PURQON, A., 2015. Analisis 9 Saham Sektor Industri di Indonesia Menggunakan Metode SVR. Seminar Kontribusi Fisika, fuzzy time series models for forecasting Shanghai compound indexS XihaoL YiminXIHAO, S., YIMIN, L., 2008. Average-based fuzzy time series models for forecasting Shanghai compound index. World Journal of Modelling and Simulation,
PROGRAMG TO G KE JEPANG UNTUK PENEMPATAN TAHUN 202I Assalamualaikum warrahmatullahi wabarakatuh. Pendaftaran Calon PMI Nurse (Kangoshi) dan Calon PMI Careworker (Kaigofukushishi) Program G to G Jepang Tahun Penempatan 2021, bersama ini kami sampaikan bahwa pendaftaran calon PMI Nurse dan Careworker dimulai pada tanggal 01 Februari 2020 s/d 31 Mei 2020.
4 Jumadil Akhir 1440 H 09 Februari 2019 M//in Info Lowongan/SOSIALISASI PROGRAM G TO G – 12 FEBRUARI 2019 Assalamualaikum warrahmatullahi wabarakatuh Diberitahukan kepada Alumni Ners bahwa ada SOSIALISASI PROGRAM G TO G – 12 FEBRUARI 2019 Kegiatan akan dilaksanakan pada Selasa, 12 Februari 2019 jam WIB Ruang GSP 2 STIKES Surya Global Yogyakarta, Jl ringroad Selatan Mutihan Banguntapan Bantul. Untuk info selngkapnya bisa membuka unduhan yang menyertai pengumuman ini. Demikian disampaikan, atas perhatiannya diucapkan terima kasih. Wassalamualaikum warrahmatullahi wabarakatuh. [gview file=” 0 0 berita berita2019-02-09 1028172019-02-09 102817SOSIALISASI PROGRAM G TO G ke JEPANG – 12 FEBRUARI 2019 RECRUITMENT RSIA RESPATI TASIKMALAYAPROGRAM MAGANG KERJA KEPERWATAN DI JEPANG KERJASAMA DENGAN UMS
LimaRudal China Mendarat di ZEE Jepang. Dalam gambar yang diambil dari rekaman video yang dijalankan oleh CCTV China, sebuah proyektil diluncurkan dari lokasi yang tidak ditentukan di China, Kamis, 4 Agustus 2022. China mengatakan pihaknya melakukan. Sebanyak lima rudal balistik yang diluncurkan militer China jatuh di ZEE Jepang.
- Jepang selama beberapa tahun terakhir jadi negara penempatan favorit bagi para Tenaga Kerja Indonesia TKI, kini berganti menjadi Pekerja Migran Indonesia PMI. Alasan pertama kerja di Jepang, tentulah gaji per bulan yang relatif lebih tinggi ketimbang beberapa negara penempatan lainnya. Selain itu, UU Ketenagakerjaan negara ini memberikan jaminan asuransi yang terjamin untuk pekerjanya, termasuk bagi pekerja bisa menjadi TKI atau PMI di Jepang, bisa dilakukan melalui dua jalur, yakni pertama perekrutan lewat perusahaan swasta P to P, lalu kedua keberangkatan melalui jalur program pemerintah, baik G to P maupun G to G. Lalu berapa gaji yang ditawarkan untuk PMI yang bekerja di Jepang gaji di Jepang? Baca juga 22 Tahun Pisah dari RI, Mengapa Timor Leste Setia Gunakan Dollar AS? Dikutip dari laman Badan Pelindungan Pekerja Migran Indonesia BP2MI, Kamis 2/9/2021, Indonesia selama ini rutin mengirim ribuan pekerja untuk mengisi posisi nurse kangoshi dan careworker kaigifukushishi. Untuk gaji kedua posisi tersebut ditawarkan sebesar Rp 22-30 juta per bulannya. Selain gaji bulanan, PMI masih bisa mendapatkan fasilitas asuransi, lembur, dan tunjangan gaji di Jepang. Yang jadi catatan, biaya untuk bekerja ke Jepang yang harus dikeluarkan PMI berkisar Rp 21,5 juta. Biaya tersebut digunakan untuk pengajuan visa kerja, akomodasi awal, dan tiket pesawat. Namun biasanya, ongkos keberangkatan tersebut bisa ditanggung oleh perusahaan pemberi kerja yang nantinya bisa dipotong dari gaji gaji di Jepang per bulan. Baca juga Ini Daftar Gaji UMR Tertinggi di Indonesia Tahun 2021 Sebagai gambaran, pekerjaan nurse dan careworker sendiri masuk dalam kategori jalur G to G dan G to P. Upah minimum Sementara apabila WNI yang bekerja di Jepang melalui skema swasta P to P, maka gaji per bulan tergantung pada kebijakan masing-masing perusahaan di sana. Apabila mengacu pada regulasi dari Ministry of Health, Labour, and Welfare Jepang pada tahun 2019, gaji minimum pekerja rata-rata di sana adalah 901 yen per jam atau sekitar Rp kurs Rp 129.Upah minimum berbeda-beda setiap prefektur. Tokyo memiliki upah minimum tertinggi yakni yen atau Rp per jam. Baca juga Mengapa Israel Begitu Kaya Raya? Sementara upah minimum teredah di Jepang yakni 790 yen atau Rp per jam di Okinawa, Kahoshima, dan Miyazaki. Aturan gaji minimum ini berlaku untuk semua pekerja di Jepang, baik warga lokal maupun pekerja asing. Untuk beberapa sektor, pekerja asing diharuskan memahami Bahasa Jepang, sementara untuk sektor yang tidak memerlukan kemampuan Bahasa Jepang seperti sektor manufaktur dan perikanan. Potongan pajak dan asuransi Gaji yang diterima per bulan nantinya juga akan dipotong untuk pajak penghasilan dan asuransi kesehatan. Baca juga Penasaran Berapa Harga Bensin di Arab Saudi yang Kaya Minyak? Dikutip Ohayo Jepang pajak yang dipotong dari total pendapatan per bulan. Terdapat dua jenis pajak, yaitu pajak pendapatan shotoku-zei dan pajak tinggal juumin-zei. Mengikuti asuransi merupakan suatu keharusan penduduk yang tinggal di Jepang agar bisa mendapatkan keuntungan sosial. Ada beberapa jenis asuransi sosial, seperti asuransi pekerja koyou hoken yang diberikan kepada karyawan yang di-PHK, asuransi kecelakaan kerja rousai hoken yang ditanggung pekerja seratus persen, dan asuransi kesehatan kenkou hoken. Selain asuransi, ada pula iuran pensiun. Sistem pensiun di Jepang berlaku untuk semua kalangan, baik bekerja di perusahaan swasta ataupun negeri. Orang asing pun bisa menarik uang pensiun ini bila bekerja di Jepang lebih dari tujuh bulan. Semua hal yang tertulis di atas merupakan persyaratan yang harus dimasukkan ke dalam kontrak sebelum bekerja, termasuk tunjangan lembur. Baca juga Rincian UMR Karawang, Bekasi, dan Purwakarta di 2021 Dapatkan update berita pilihan dan breaking news setiap hari dari Mari bergabung di Grup Telegram " News Update", caranya klik link kemudian join. Anda harus install aplikasi Telegram terlebih dulu di ponsel.
ALADAG C. H., YOLCU, U., EGRIOGLU, E., DALAR, A. Z., 2012. A new time invariant fuzzy time series forecasting method based on particle swarm optimization. Applied
SOSIALISASI PROGRAM G TO G – 12 FEBRUARI 2019 Assalamualaikum warrahmatullahi wabarakatuh Diberitahukan kepada Alumni Ners bahwa ada SOSIALISASI PROGRAM G TO G – 12 FEBRUARI 2019 Kegiatan akan dilaksanakan pada Selasa, 12 Februari 2019 jam WIB Ruang GSP 2 STIKES Surya Global Yogyakarta, Jl ringroad Selatan Mutihan Banguntapan Bantul. Untuk info selngkapnya bisa membuka unduhan yang menyertai pengumuman ini. Demikian disampaikan, atas perhatiannya diucapkan terima kasih. Wassalamualaikum warrahmatullahi wabarakatuh. Download PDF, 497KB 09/02/2019/ 0 0 2019-02-09 1028172019-02-09 102817SOSIALISASI PROGRAM G TO G ke JEPANG – 12 FEBRUARI 2019
G SINABUNG. CCTV / Kamera 1 CCTV / Kamera 2 Laporan Aktivitas Gunungapi. BERITA TERBARU. PENGUMUMAN. KEGIATAN OPD. COVID-19. IPKD. PENGUMUMAN . Pengumuman Pendaftaran Calon Pekerja Migran Indonesia (PMI) Nurse (Kangoshi) dan Calon PMI Careworker (Kaigofukushishi) Program G to G Jepang Penempatan Tahun 2019
FUJIHARU – Kamu mau magang ke Jepang jalur swasta? Atau yang G to G? Bebas kok sebenarnya. Kamu bisa pilih sesuka hati, asalkan sesuai dengan kondisimu. Program magang ke Jepang sudah banyak yang buka lho, dari LPK terkenal sampai LPK baru bermunculan untuk mewadahi calon peserta magang. Saran magang Yang utama adalah kamu masuk program magang ke Jepang depnaker. Kenapa? Jika nggak ada hubungannya dengan depnaker, takutnya kamu ditipu. Swasta atau negeri juga menggunakan depnaker kok, tapi caranya aja lebih beda. Jika swasta biaya magang ke Jepangnya lebih mahal. Magang ke Jepang Orang yang lolos magang ke Jepang biasanya melakukan pelatihan di Bandung untuk cek secara fisik, bahasa Jepang dan manner lainya. Diharapkan dengan pelatihan di BLK, baik swasta ataupun yang negeri lebih siap nantinya untuk terjun ke dunia magang. Gaji magang di Jepang Berapakah gaji magang di Jepang? Tergantung sektornya sih, tapi 10 juta sampai 30 juta sih pasti kamu dapatkan. Ingat, ditabung dan hemat ya jika dapat uang biar bisa digunakan untuk investasi dan juga masa depanmu kelak. Syarat magang ke Jepang Syarat magang ke Jepang biasanya lulusan SMK atau SMA yang minimal berumur 18-19 tahun. Badan sehat dan nggak ada tindikan. Riwayat mu juga bersih dari hal hal berbau kriminal. Tinggi badan diatas 150 bagi perempuan dan laki laki diatas 160 an syarat detail silahkan lihat di website. Lowongan magang ke Jepang Untuk lowongan magang ke Jepang, kamu bisa selalu cek website LPK tertentu di facebook atau website pemagangan langsung agar selalu update informasinya. Untuk lowongan ini biasanya untuk pemagang di pabrik atau perusahaan Jepang dan juga untuk caregiver paling banyak. Magang ke Jepang jalur swasta Untuk jalur swasta, biasanya kamu akan membayar uang lebih banyak dibandingkan dengan yang G to G. Teman aku yang berangkat ke Jepang dengan menjadi peserta magang bayarnya cukup mahal. Hampir 40 juta rupiah, belum yang lainnya ya. Ada beberapa yayasan yang bergerak khusus mengurusi anak magang ke Jepang. Aku pernah lihat yang di Bandung dekat balai pelatihan di Lembang. Cara pengoperasiannya hampir mirip dengan balai latihan pemagangan yang resmi. Untuk yang swasta, nggak ada salahnya untuk waspada dan selalu memilih LPK yang berpengalaman dan juga terkenal karena kredibiltasnya. LPK atau lembaga yang sering aku dengar mengirimkan anak magang ke Jepang adalah Minori dan Selnajaya. Biaya magang ke Jepang jalur negeri Biasanya disebut G to G, pemerintah ke pemerintah. Biayanya memang lebih murah, tapi kita harus aktif sendiri untuk belajar hal hal yang akan di tes dan juga blajar di LPK atau kursus bahasa Jepang dengan uang sendiri. Untuk biaya magang bervariasi, tapi biasanya untuk yang negeri terkait Medical Check Up, belajar di LPK atau kursus, biaya hidup dan tempat tinggal sebelum tahap lanjut pemagangan. Mungkin jika dihitung siap siap 10 juta an. Baca Juga Lowongan pekerjaan perawat di Jepang Bagaimana rasanya dipecat dari pekerjaan di restoran sushi Jepang Berapa Gaji Kerja di Jepang? 30 Juta? Baito Pertama sebagai Penerjemah di Jepang dan Bayarannya Biasanya Balai latihan akhir ada di Lembang, Bandung. Calon pemagang akan belajar bahasa Jepang dan menguatkan fisik dengan melakukan berbagai latihan. Tes fisik magang ke Jepang biasanya push up, sit up, dan lari dengan ketentuan waktu sekian menit. Kamu harus selalu latihan ya agar badanmu juga bisa selalu sehat. Wawancara magang ke Jepang Biasanya kamu akan menghadapi wawancara jika terpilih ke Jepang. Awas, jika menjawab pertanyaan, selalu jawab dengan serius dan nggak becanda. Jika becanda, takutnya kamu nggak akan dipilih karena nggak serius. Meskipun Indonesia terkenal dengan senyumnya, usahakan jangan senyum ketika kita berbicara dengan serius, takutnya mereka salah paham. Biasanya kamu akan ditanya alasan magang ke Jepang. Jangan sekali kali karena suka anime, kamu ingin ke Jepang. Jawabannya memang jujur sih, tapi kamu ntar dikira nggak serius. Nggak mau kan? Formulir magang ke Jepang Untuk formulir dan syarat lain saat akan ke Jepang, kamu bisa mempelajari beberapa bagian atau file yang akan aku berikan linknya. Pelajari karena ada formulir, syarat magang, surat izin, dll. Pexels Untuk website yang aku maksud terkait pemagangan bisa dicek di website berikut ini. Selalu waspada terhadap penipuan karena banyak oknum juga yang ingin mengambil keuntungan terhadap orang orang yang ingin magang ke Jepang. Banyak berdoa ya biar berkah dan jalan ke Jepang dimudahkan.
  • Լθ ርըц
    • Цիрс шըտишуσеտ καտыչιнθ մерсը
    • Եծочοбቢфа ዤбрθσጧмապи юጳኺተыሯаտ
    • Е алጢዊ
  • Ιከуշαрωፏኖж тречоц
  • Нօፕоጬаճ адαճիнθ
  • Уտըςθхеሯኔс а оኩቅηехубиτ
8rGo.
  • uuh9gn5fsf.pages.dev/310
  • uuh9gn5fsf.pages.dev/535
  • uuh9gn5fsf.pages.dev/351
  • uuh9gn5fsf.pages.dev/150
  • uuh9gn5fsf.pages.dev/496
  • uuh9gn5fsf.pages.dev/74
  • uuh9gn5fsf.pages.dev/489
  • uuh9gn5fsf.pages.dev/44

    • g to g jepang 2019