Jurnal CyberTech Vol.
No.
Maret 2021
P-ISSN : 9800-3456
E-ISSN : 2675-9802
Implementasi Data Mining Dalam Estimasi Biaya Perbaikan Rumah Sakit CV Dorasi Abadi Medan Dengan Menggunakan Metode Regresi Linear Berganda Swandi Halomoan Siregar.
Asyahri Hadi Nasyuha.
**.
Beni Andika.
***
Program Studi Sistem Informasi.
STMIK Triguna Dharma Program Studi Sistem Informasi.
STMIK Triguna Dharma
***
Program Studi Sistem Informasi.
STMIK Triguna Dharma Article Info Article history:
Received Jun 12th, 201x Revised Aug 20th, 201x Accepted Aug 26th, 201x Keyword:
Data Mining Regresi Linear Berganda Estimasi Biaya
ABSTRACT
Perusahaan konstruksi adalah salah satu usaha dalam sektor ekonomi yang berhubungan dengan suatu perencanaan atau pelaksanaan dan pengawasan suatu kegiatan konstruksi untuk membentuk suatu bangunan atau bentuk fisik lain yang dalam pelaksanaan penggunaan dan pemanfaatan bangunan tersebut.
Daya tarik yang ditawarkan oleh CV Dorasi Abadi pada umumnya berkaitan dengan kualitas layanan dan pencapaian target yang sudah diestimasi.
Pelanggan membutuhkan perusahaan dalam memperbaiki pembangunan dengan mengestimasi jumlah biaya yang akan dikeluarkan dengan akurat dan cepat.
Dalam mengesitimasi biaya dibutuhkan analisis data pada CV Dorasi Abadi.
Hal tersebut tentu akan sangat membantu bagi pihak perusahaan CV Dorasi Abadi dalam mengestimasi biaya perbaikan operasional dalam Rumah Sakit.
Berdasarkan hal tersebut pengelompokan data dapat diterapkan menggunakan konsep keilmuan Data Mining.
Penerapan Data Mining telah banyak digunakan dalam pengelolahan data untuk menghasilkan pengetahuan, salah satunya pada yang mengunakan Data Mining untuk mempredeksi.
Selanjutnya algoritma yang akan digunakan untuk pengelolaan Data Mining pada kasus mengestimasi biaya perbaikan Rumah Sakit di CV Dorasi Abadi menggunakan metode Regresi Linier berganda.
Penerapan metode regresi linear berganda telah digunakan dalam berbagai kasus mengestimasi data seperti pada digunakannya regresi linear berganda untuk mengetahui pencapaian penjualan berdasarkan tren Selain itu dalam untuk mengetahui pembiayan dalam perbaikan fasilitas Rumah Sakit.
Sehingga Metode Regeresi Linear Berganda sangat sesuai dan dapat mengestimasi biaya perbaikan Rumah Sakit di CV Dorasi Abadi Kata Kunci: Data Mining.
Regresi Linear Berganda.
Estimasi Biaya Copyright A 2021 STMIK Triguna Dharma.
All rights reserved.
Corresponding Author:
Nama : Swandi Halomoan Siregar Program Studi : Sistem Informasi STMIK Triguna Dharma Email : swandihalomoan123@gmail.
Journal homepage: https://ojs.
P-ISSN : 9800-3456
E-ISSN : 2675-9802
PENDAHULUAN
Perusahaan konstruksi adalah salah satu usaha dalam sektor ekonomi yang berhubungan dengan suatu perencanaan atau pelaksanaan dan pengawasan suatu kegiatan konstruksi untuk membentuk suatu bangunan atau bentuk fisik lain yang dalam pelaksanaan penggunaan dan pemanfaatan bangunan tersebut.
Menyangkut kepentingan dan keselamatan masyarakat pengguna bangunan tersebut.
Dengan adanya perusahaan kontruksi dapat membangun kepentingan dan keselamatan masyarakat pengguna, misalnya dalam pembangunan dan perbaikan bangunan maupun fasilitas Rumah Sakit oleh CV Dorasi Abadi Medan.
Daya tarik yang ditawarkan oleh CV Dorasi Abadi pada umumnya berkaitan dengan kualitas layanan dan pencapaian target yang sudah diestimasi.
Pelanggan membutuhkan perusahaan dalam memperbaiki pembangunan dengan mengestimasi jumlah biaya yang akan dikeluarkan dengan akurat dan cepat.
Dalam mengesitimasi biaya dibutuhkan analisis data pada CV Dorasi Abadi.
Hal tersebut tentu akan sangat membantu bagi pihak perusahaan CV Dorasi Abadi dalam mengestimasi biaya perbaikan operasional dalam Rumah Sakit.
Berdasarkan hal tersebut pengelompokan data dapat diterapkan menggunakan konsep keilmuan Data Mining.
Penerapan Data Mining telah banyak digunakan dalam pengelolahan data untuk menghasilkan pengetahuan, salah satunya pada yang mengunakan Data Mining untuk mempredeksi pencapaian yang target penjualan pada tren penjualan.
Selanjutnya algoritma yang akan digunakan untuk pengelolaan Data Mining pada kasus mengestimasi biaya perbaikan Rumah Sakit di CV Dorasi Abadi menggunakan metode Regresi Linier berganda .
Model regresi linier berganda merupakan perluasan dari model Regresi Linier sederhana.
Dengan memperluas model Regresi Linier dua atau tiga variable, maka model regresi dengan variable terikat Y dan k variable bebas X1,X2,X3,A,Xk.
Penerapan metode regresi linear berganda telah digunakan dalam berbagai kasus mengestimasi data seperti pada .
digunakannya regresi linear berganda untuk mengetahui pencapaian penjualan berdasarkan tren penjualan.
Selain itu dalam .
untuk mengetahui pembiayan dalam perbaikan fasilitas Rumah Sakit.
Sehingga Metode Regeresi Linear Berganda sangat sesuai dan dapat mengestimasi biaya perbaikan Rumah Sakit di CV Dorasi Abadi.
METODE PENELITIAN
Dalam melakukan pengujian sistem, dilakukan penelitian atau pengambilan data secara langsung seperti wawancara kepada karyawan pada CV Dorasi Abadi Medan dalam mengestimasi biaya perawatan gedung Rumah Sakit.
Penelitian dilakukan dalam pengujian data mining dalam mengestimasi biaya perawatan gedung Rumah Sakit dengan menggunakan metode Regresi Linear Berganda.
Adapun data sebagai berikut:
Tabel 1.
Data Daftar Gedung Perbaikan URAIAN Keterangan Jumlah Harga Jumlah Biaya Oktober 2020 Gedung 1 Persedian Alat Bersih Gedung Kamar Mandi Keramik Rusak Pecah Ruang UGD Perawatan Perlengkapan Ruang UGD 1-A Perawatan Perlengkapan Tidur Ruang UGD 2-A Perawatan Perlengkapan Tidur Ruang UGD 3-A Perawatan Perlengkapan Tidur Ruang UGD 1-B Perawatan Perlengkapan Ruang UGD 2-B Perawatan Perlengkapan Ruang UGD 3-B Perawatan Perlengkapan Ruang ICU A Perawatan Gedung Dinding.
Keramik 50 Ruang UGD 3-A Perawatan Perlengkapan Tabel 2.
Tabel Jenis Kriteria Kode Variabel Kriteria Biaya Jumlah Kerusakan Harga Biaya Inisialisasi Data Kedalam Variabel X1.
X2 Dan Y X1, dan X2 merupakan variabel bebas, sedangkan Y merupakan terikat yang dipengaruhi oleh keberadaan variabel X1, dan X2.
Karena estimasi biaya 2020 dan Realisasi 2021 dianggap mempengaruhi biaya perbaikan Rumah Sakit, maka diinisialisasikan :
Jurnal Cyber Tech Vol.
No.
Maret 2021
Jurnal Cyber Tech
P-ISSN : 9800-3456 E-ISSN : 2675-9802
= (Harga / 1.
= Satuan = (Jumlah Biaya / 1.
Tabel 1.
Inisialisasi Variabel Dengan Menormalisasikan URAIAN Gedung 1 Kamar Mandi Ruang UGD Ruang UGD 1-A Ruang UGD 2-A Ruang UGD 3-A Ruang UGD 1-B Ruang UGD 2-B Ruang UGD 3-B Ruang ICU A A A A Ruang UGD 3-A Normalisasi data berfungsi untuk memudahkan proses perhitungan.
Berikut adalah hasil normalisasi data dengan membagi variabel X1,X2, menjadi pengelompokkan data.
Dari tabel diatas maka diketahui Tabel 2.
Tabel Data Hasil Sigma
(Y)
(X.
(X.
YX1
YX2
X1^2
X2^2
X1.
Oc Menyederhanakan Persama Linear Dari tabel 2.
diatas maka dilakukan perhitungan proses Regresi Linier Berganda dengan menggunakan rumus persamaan sebagai berikut :
Oc ycU = ycuyca b1 Oc ycU1 b2 Oc ycU2 .
Oc ycUycU1 = yca Oc ycU1 yca1 Oc ycU1 2 yca2 Oc ycU1 ycU2 .
Oc ycUycU2 = yca Oc ycU2 yca1 Oc ycU1 ycU2 yca2 Oc ycU2 2 .
Dengan menggunakan rumus di atas maka didapatlah persamaan sebagai berikut :
950 = b0 50 b1 78 b2 1.
650 = b0 78 b1 140 b2 3.
500 = b0 1.
400 b1 3.
950 b2 101.
Kemudian melakukan proses eliminasi antara persamaan .
dengan persamaan .
adalah sebagai 950 = b0 50 b1 78 b2 1.
650 = b0 78 b1 140 b2 3.
-29156400 = -b1 916 2335700 .
Kemudian melakukan proses eliminasi antara persamaan .
dengan persamaan .
adalah sebagai 950 = b0 50 b1 78 b2 1.
500 = b0 1.
400 b1 3.
950 b2 101.
-1772596845000 = b1 2335700 b2 1255531390000 .
Kemudian setelah melakukan proses eliminasi antara persamaan .
hingga persamaan .
, maka diperoleh persamaan baru yaitu sebagai berikut.
650 = b0 78 b1 140 b2 3.
101895595000 = 1959400 yca0 1959400 yca1 101895595000 yca2 .
1622670075000 = (- b1 39539.
2050160380000,00 .
Kemudian setelah melakukan proses eliminasi dapat persamaan dari 4,5,6, maka diperoleh persamaan baru yaitu sebagai berikut:
-29156400 = -b1 916 2335700 .
-1772596845000 = b1 2335700 b2 1255531390000 .
1622670075000 = (- b1 39539.
2050160380000,00 .
Dari persamaan yang peroleh maka dapat nilai b0, b1,b2 adalahs sebagai berikut.
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Autho.
A P-ISSN : 9800-3456
E-ISSN : 2675-9802
B0 = -47378
B1 = 31830
B2 = 1,478
Hasil Estimasi Jumlah Estimasi biaya Seorang staff kantor Mengolah data pada bulan januari dengan jumlah Jumlah Kerusakan 3 dan harga 50000 ingin mengetahui jumlah prediksi pada bulan januari berikutnya .
, berikut adalah perhitungan Y = yeEya yeEya ya ycya yeEya x ycya Keterangan :
= Biaya Estimasi
= Konstanta
= Koefisien Regresi X1
= Koefisien Regresi X2
= 50000
Maka :
Y = yeEya yeEya ya ycya yeEya x ycya
Y = -47378 31830 x X1 1,478 x X2
Y = -47378 1,478 x 3 1,478 x 50000
Y = 122,015
Normalisasi : 122.
015 x 1000 : Rp.
122,015.
000 Juta.
Jadi,menurut perhitungan diatas maka estimasi biaya perbaikan Rumah Sakit yang akan didapatkan Rp.
122,015.
000 Juta.
ANALISA DAN HASIL
Fungsi dari interface .
ini adalah untuk memberikan input dan menampilkan output dari Pada aplikasi ini memiliki interface yang terdiri dari Login.
Data perbaikan rumah.
Proses, dan 1 Halaman Utama Dalam halaman utama untuk menampilkan pada tampilan menu pada awal sistem yaitu menu login dan menu utama.
Adapuan menu halaman utama sebagai berikut.
Login Login digunakan untuk mengamankan sistem dari user-user yang tidak bertanggung jawab sebelum login ke form utama.
Berikut adalah tampilan login :
Gambar 1.
Login Menu Utama Menu Utama digunakan sebagai penghubung untuk data perbaikan dan proses regresi.
Berikut adalah tampilan menu utama :
Jurnal Cyber Tech Vol.
No.
Maret 2021
Jurnal Cyber Tech
P-ISSN : 9800-3456 E-ISSN : 2675-9802
Gambar 2.
Menu Utama 2 Halaman Adminstrator Dalam adminstrator untuk menampilkan form pengolahan data pada penyimpanan data kedalam database yaitu data Perbaikan Rumah Sakit , data variabel dan proses Regreis Linear Berganda.
Adapun form halaman adminstrator utama sebagai berikut.
Data Perbaikan Rumah Sakit Data Perbaikan Rumah Sakit adalah form pengolahan Perbaikan Rumah Sakit dalam penginputan data, ubah data dan penghapusan data.
Adapun data Perbaikan Rumah Sakit adalah sebagai berikut.
Gambar 3.
Data Perbaikan Rumah Sakit 3 Pengujian Pada bagian ini anda diminta untuk melakukan pengujian dengan sampling data baru atau adanya penambahan record data dari hasil pengolahan data sementara.
Dalam mengolah data variabel maka adapun hasil proses program dalam mengestimasi biaya sebagai berikut.
Gambar 4.
Proses Regresi Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Autho.
A P-ISSN : 9800-3456
E-ISSN : 2675-9802
KESIMPULAN
Berdasarkan hasil analisa dari permasalahan yang terjadi dengan kasus yang di bahas tentang mengetahui prediksi biaya dengan menerapkan metode Regresi terhadap sistem yang dirancang dan dibangun maka dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut :
Dalam menganalisa masalah dilakukan pengumpulan data dan melakukan observasi ataupun wawancara untuk mengamati masalah dalam prediksi biaya perbaikan pembangunan rumah sakit.
Mengestimasi regresi linear berganda dengan mengaolah perbaikan pembangunan rumah sakit lalu untuk memproses metode regresi dalam mendapatkan hasil akhir.
Membuat sistem data mining dengan melakukan pemodelan UML dan dengan membangun sistem berbasis desktop dalam mengestimasi biaya pengadaan buku dan alat tulis dalam mengestimasi biaya perbaikan pembangunan rumah sakit dengan menggunakan Regresi Linear berganda.
UCAPAN TERIMA KASIH
Terima Kasih diucapkan kepada kedua orang tua serta keluarga yang selalu memberi motivasi.
Doa dan dukungan moral maupun materi, serta pihak-pihak yang telah mendukung dalam proses pembuatan jurnal ini yang tidak dapat disebutkan satu persatu.
Kiranya jurnal ini bisa memberi manfaat bagi pembaca dan dapat meningkatkan kualitas jurnal selanjutnya.
REFERENSI