Kondisi cuaca memiliki kecenderungan berubah, untuk itu badan meteorologi bekerja memprediksi perkiraan cuaca agar dapat memberikan peringatan dini apabila terjadi perubahan cuaca yang mendadak atau bahkan ekstrem. Dengan memprakirakan cuaca yang datang mendadak secara akurat, maka dapat mengambil langkah pencegahan agar dapat meminimalkan kerugian yang akan terjadi. Diperlukan beberapa variable atau parameter yang relevan untuk dapat memodelkan data dengan baik sehingga hasil prediksinya menjadi lebih akurat. Salah satu pendekatan pemodelan data untuk prediksi cuaca adalah supervised learning dengan teknik estimasi. Estimasi memberikan prediksi nilai pada atribut target atau class attribute yang bertipe numerical. Regresi linear berganda merupakan salah satu algoritma estimasi yang handal untuk memprediksi cuaca. Empat variable independent yakni, suhu, kelembaban, tekanan, dan kecepatan angin digunakan untuk memprakirakan curah hujan sebagai variable dependent. Data yang digunakan adalah data BMKG dari Stasiun Meteorologi Ahmad Yani Semarang tahun 2015-2017. Nilai koefisien determinasi R2 sebesar 25.5 persen menunjukkan bahwa keempat variabel yang digunakan secara bersamaan dapat menjelaskan nilai curah hujan sebagai variable dependent.

Analisis keranjang pasar merupakan study tentang proses analisis untuk mencari sebuah aturan asosiasi dalam mencermati pola-pola pembelian konsumen pada setiap transaksi penjualan, pola-pola pembelian yang sudah di dapat dari pencarian dataset kemudian dapat digunakan untuk merencakan strategi penjualan seperti harga diskon jika membeli barang A dan B atau menunjukan tata letak pada barang yang ditemukan pada proses pencarian pola asosiasi yang menghasilkan aturan asosiasi, pola asosiasi sendiri memiliki beberapa metode untuk mencari aturan asosiasi dan yang sering dipakai dalam pencarian aturan asosiasi adalah Apriori dan FP-Growth dimana kedua metode ini menghasilkan aturan asosiasi dengan tingkat lift ratio yang tinggi dimana jika lift ratio bernilai >1 sudah dinyatakan valid sehingga semakin besar tingkat lift ratio pada aturan asosiasi yang ditemukan maka akan semakin kuat aturan asosiasi tersebut, pada penelitian ini penulis melakukan pencarian aturan asosiasi pada data penjualan epo store pada bulan November, Desember 2017 dan Januari 2018, dengan menggunakan dua metode pencarian asosiasi yaitu apriori dan FP-Growth untuk membandingkan metode mana yang lebih baik dalam pencarian aturan asosiasi serta untuk melakukan perencanaan penjualan berupa  tata letak dari metode yang memiliki tingkat lift ratio tertinggi.

Banking system collect enormous amounts of data every day. This data can be in the form of customer information,  transaction  details,  risk profiles,   credit   card   details,   limits   and   collateral    details, compliance  Anti Money Laundering (AML) related information, trade  finance  data,  SWIFT  and  telex  messages. In addition,  Thousands  of decision  are  made in Banking system. For example, banks everyday creates credit decisions,  relationship  start  up,  investment   decisions, AML  and  Illegal  financing  related decision.  To create this decision, comprehensive review on various  reports  and drills  down  tools  provided  by the banking systems is needed.  However, this is a manual process which  is  error  prone  and  time  consuming  due  to  large volume of transactional  and historical  data available. Hence, automatic knowledge mining is needed to ease the decision making process.  This research focuses on data mining techniques to handle the mentioned problem. The technique will focus on classification method using Decision Tree algorithms.  This research provides an overview of the data mining techniques and   procedures will be performed.   It also provides   an insight   into how these techniques can be used in deposit subscription  in banking system to make a decision making process easier and more productive. Keywords - Telemarketing, bank deposit, decision tree, classification, data mining, entropy.

ABSTRAK E-government terus berkembang luas mengiringi peningkatan dramatis dalam pemanfaatan Teknologi Informasi. Hal ini juga mendorong adanya peningkatan pertukaran informasi di antara orang-orang yang membutuhkan berbagai layanan beserta keuntungan atau manfaat yang dapat diperoleh. Selain itu, e-government adalah infrastruktur yang diterapkan untuk melayani dan meringankan warga atau orangorang dalam mengakses kebutuhan terkait, yang biasanya telah disediakan oleh pemerintah dan menjadi jembatan saling berbagi informasi seperti kebijakan dan peraturan, serta tempat media untuk lembaga publik dan swasta untuk melakukan aktifitas bisnis. Artikel ini mencoba untuk memberikan usul inisiasi atas pentingnya untuk meninjau dan menilai kinerja e-government melalui studi kasus yang ada saat ini pada implementasi e-procurement di Indonesia. Kata kunci: e-government, e-procurement, pengembangan, pengujian, evaluasi, kemampuan, Indonesia.