0007 12 July 2019 2711. -. - Biaya Penempatan PMI Program G to G Jepang. Sebelumnya. 11 July 2019. Lakukan Pencegahan, BP3TKI Tanjungpinang Pulangkan 21 Orang CPMI Nonprosedural
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.
ProductionOperator. PT DUTA WIBAWA MANDA PUTRA. 250 slot (s) available. 1,500 - 1,500. Published at Friday, 5 August 2022. Expired at Friday, 4 August 2023. Pelepasan Awardee Monbukagakusho Research Student G to G 2019 Ucapan Terimakasih Keberangkatan saya ke Jepang untuk mengemban amanah belajar dengan Beasiswa Pemerintah Jepang Monbukagakusho G to G 2019 merupakan hasil dari dukungan, do’a dan bantuan dari berbagai pihak. Pada saat aplikasi, saya berencana akan membagi seluruh pengalaman saya jika pada akhirnya saya betul betul diterima sebagai bentuk rasa syukur saya kepadaNya. Selain itu, saya juga berterimakasih kepada 1. Orangtua dan keluarga besar, yang selalu memberikan restu, dukungan dan do’a dalam setiap momen, termasuk selama proses seleksi berlangsung. 2. Bapak Ibu Dosen, Guru dan Staff atas segala bantuan, bimbingan dan fasilitas selama saya berkuliah dan bersekolah yang membangun kapabilitas saya dalam melamar beasiswa ini. 3. Sahabat dan kolega atas segala dukungan, bantuan, saran dan masukan yang diberikan selama belajar bersama di sekolah dan universitas, dalam masa masa senang dan sulit, juga dalam proses apliaksi beasiswa ini. 4. Kakak-kakak Perhimpunan Pelajar Indonesia PPI di Jepang dan senior senior di bidang hubungan internasional yang telah bersedia memberikan informasi dan berdiskusi tekait studi HI di/tentang Jepang maupun studi/riset HI secara umum. 5. Bagian Informasi dan Kebudayaan Pendidikan, Kedutaan Besar Jepang di Indonesia, selaku perwakilan MEXT dalam menyelenggarakan seleksi beasiswa ini di Indonesia. 6. Awardee-awardee periode sebelumnya yang dengan rendah hati telah berbagi pengalaman melalui blog, yang membuat saya berkeinginan melakukan hal yang sama. 7. Bapak dan abang driver taksi dan ojek online yang memudahkan transportasi dan konsumsi saya selama proses seleksi. 8. Serta semua pihak yang secara penting terlibat namun belum tercantum dalam tulisan ini. Besar keinginan saya untuk membalas kebaikan kebaikan tersebut. Saya berdoa dan yakin bahwa segala bantuan dan dukungan yang diberikan kepada saya akan kembali dalam kebaikan yang lebih besar di kemudian hari kepada pihak pihak di atas. Monbukagakusho G to G Research Student Scholarship Beasiswa Monbukagakusho MEXT, atau sering disingkat menjadi monbusho adalah beasiswa yang diberikan oleh Kementerian Pendidikan, Kebudayaan, Olah Raga, Ilmu Pengetahuan dan Teknologi Jepang kepada mahasiswa yang akan berkuliah di Jepang, termasuk mahasiswa Indonesia. Disadur dari website Kedutaan Jepang di Indonesia, pihak MEXT memberikan beasiswa kepada mahasiswa Indonesia melalui banyak program D2, D3, S1,serta Pascasarjana Research Students. Selain itu, ada juga program Teacher Training dan Japanese Studies. Beasiswa ini mencakup biaya studi dan biaya hidup, juga biaya tiket PP beserta pembebasan biaya pembuatan visa pelajar. Untuk lebih detailnya, bisa klik website Kedutaan Jepang di Indonesia atau mengirim e-mail kepada contact person yang tertera di laman tersebut. Beasiswa yang saya lamar adalah beasiswa pascasarjana, Research Students G to G. Jadi, pada umumnya walaupun tidak selalu, mahasiswa yang akan kuliah pascasarjana di Jepang S2 dan S3, tidak langsung menjadi mahasiswa reguler di program S2 dan S3, namun melalui fase non-degree sebagai research student yang terlibat dalam kegiatan riset lab/research group Professor/kepala lab di Jepang. Selama fase research student inilah, kita akan sekaligus melakukan aplikasi ke graduate school untuk menjadi mahasiswa master atau doktoral secara reguler. Periode masa research student cukup beragam tiap kampusnya antara 6-bulan sampai 1 tahun, meskipun beberapa kampus memberikan kelonggaran sampai tahun. Ditambah tahun masa studi master, gelar S2 rata rata ditempuh dalam tota waktu tahun. Memang sekilas terasa cukup lama jika dibandingkan dengan beberapa program master di negara dan melalui beasiswa lain yang rata rata ditempuh 1-2 tahun, namun saya rasa pengalaman riset yang didapat dengan waktu yang lebih lama tersebut akan worth it. Dalam skema Research Student pun ada 2 jalur, Government to Government G to G dan University to University U to U. Skema G to G juga sering disebut Embassy Recommendation, yang mana proses aplikasinya dilakukan di Kedutaan/ Perwakilan Diplomatik Jepang masing masing negara. Jalur U to U setahu saya bisa dilamar oleh mahasiswa yang universitasnya memiliki kerjasama riset dengan universitas di Jepang, jadi proses aplikasinya murni dilakukan universitas yang bersangkutan. Untuk proses apikasi jalur U to U saya tidak terlalu paham, karena memang saya tidak melamar beasiswa ini melalui skema tersebut. Dalam serangkaian tulisan di blog ini, saya akan membagikan pengalaman aplikasi saya sejak persiapan awal hingga lolos secondary screening. Pada masa masa persiapan melamar beasiswa ini, saya merasa sangat terbantu dengan tulisan tulisan di beberapa blog awardee dalam aplikasi beasiswa Monbukagakusho G to G sehingga saya bisa mempersiapakannya jauh jauh hari. Saya pun merasa perlu melakukan hal yang sama, terlebih lagi tulisan tulisan awardee tersebut mayoritas didomonasi oleh mahasiswa program saintek. Sehingga, saya berjanji kepada diri saya sendiri untuk membagikan pengalaman sebagai mahasiwa ilmu sosial hubungan internasional. Sekedar informasi kepada teman teman, pada saat ini sudah banyak universitas universitas top di Jepang yang membuka program full berbahasa inggris, termasuk universitas universitas yang saya tuju. Jadi, jika kemampuan bahasa Jepang teman-teman masih dalam tahap beginner atau bahkan 0 seperti saya, tetap bisa mendaftar program ini. Disclaimer Segala hal dalam blog ini ditulis berdasarkan pengalaman saya melamar beasiswa ini di tahun 2018 untuk keberangkatan tahun 2019. Berbagai hal dapat berubah, maka segala informasi yang saya bagikan tidaklah multak. Namun saya harap, pengalaman saya dapat memberikan gambaran umum kepada teman teman yang berencana melamar beasiswa ini di periode periode mendatang. Segala informasi yang membutuhkan jawaban resmi bisa ditanyakan ke pihak Kedutaan Jepang di Indonesia. Selain membaca pengalaman awardee, tentu kesempatan yang bisa kamu manfaatkan untuk meningkatkan kesiapanmu adalah ikut berbagai program mentoring. Jika kamu memerlukan bimbingan intensif untuk mendapatkan beasiswa ke luar negeri, seperti Monbukagakusho, kamu bisa mengikuti berbagai program mentoring dari platform-platform terbaik di Indonesia, seperti Schoters. Salah satu program unggulan dari Schoters adalah Study Abroad Academy, dimana kamu akan dibimbing oleh mentor-mentor pilihan untuk mempersiapkan diri dalam seleksi beasiswa dan ujian masuk kampus/universitas manapun sesuai tujuanmu! Ada beberapa tahap yang saya lalui untuk benar benar dinyatakan diterma beasiswa ini AlurProses Penempatan PMI Program G to G Jepang. Bahasa Inggris 00.07 12 July 2019 4877 - --Sebelumnya. 11 July 2019. BP3TKI Tanjungpinang Pulangkan 21 Orang CPMI Nonprosedural
- 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.
Akihito(85 tahun) akan turun takhta pada April 2019 karena usia tua.
Info Loker Medan – Sehubungan dengan pelaksanaan penempatan calon PMI Kandidat Nurse Kangoshi dan calon PMI Kandidat Careworker Kaigofukushishi ke Jepang Program Government to Government G to G dalam kerangka Indonesia Japan Economic Partnership Agreement IJEPA Angkatan ke – 13 untuk penempatan tahun 2020, bersama ini diberitahukan kepada calon PMI yang berminat bekerja ke Jepang informasi sebagai berikutPENGUMUMAN PENDAFTARAN PENEMPATAN CALON PEKERJA MIGRAN INDONESIA PMI KANDIDAT NURSE KANGOSHI DAN CAREWORKER KAIGOFUKUSHISHI PROGRAM G TO G KE JEPANG BATCH XIII TAHUN 20201. PMI Kandidat Careworker Kaigofukushishi2. PMI Nurse kangoshiA. PERSYARATAN PENDAFTARAN CALON PMI KANDIDAT NURSE KANGOSHI DAN CALON PMI KANDIDAT CAREWORKER KAIGOFUKUSHISHI Syarat Khusus calon PMI Kandidat Careworker KaigofukushishiBerusia maksimal sampai dengan 35 tahun per 31 Mei minimal D3 Keperawatan atau D4 Keperawatan atau S1 fotokopi ijasah pendidikan dan transkrip nilai dalam bahasa Indonesia dan bahasa Inggris dilegalisir dengan cap basah atau surat pernyataan bersedia ditempatkan sebagai careworker/ kaigofukushishi di Jepang, ditandatangani diatas materai Rp. diketik manual atau Khusus calon PMI Nurse kangoshiBerusia maksimal sampai dengan 35 tahun per 31 Mei D3 Keperawatan atau D4 Keperawatan atau S1 Keperawatan + kerja komulatif 2 tahun, terhitung mulai tanggal terbit STR;Melampirkan fotokopi ijasah pendidikan dan transkrip nilai dalam bahasa Indonesia dan bahasa Inggris dilegalisir dengan cap basah atau fotokopi Surat Tanda Registrasi STR dari Majelis Tenaga Kesehatan Indonesia MTKI Kementerian Kesehatan dalam bahasa Indonesia dan bahasa Inggris dilegalisir dengan cap basah atau surat keterangan pengalaman kerja atau surat keterangan kerja sebagai perawat sekurang-kurangnya 2 tahun komulatif terhitung mulai tanggal terbit Umum calon PMI Careworker dan calon PMI NurseFotokopi KTP yang masih Paspor jika ada.Fotokopi Akte Kelahiran atau Surat Kenal Kartu Pencari Kerja/AK1 yang dilegalisir dengan cap basah atau Surat Ijin dari Orang Tua/Wali/Suami/Isteri yang ditandatangani diatas meterai Rp. diketik manual atau komputer wajib diketahui Lurah atau Kepala legalisir Surat Keterangan Catatan Kepolisian SKCK yang masih hasil medical checkup dengan keterangan “FIT to Work”, dengan item pemeriksaan berwarna terbaru dengan latar belakang putih, menghadap kedepan dan tampak jelas dengan ukuran 3×4 Cm sebanyak 4 empat wanita tidak pernah bertato, dan laki-laki tidak pernah bertato dan tidak pernah surat pernyataan tidak akan mengundurkan diri setelah dinyatakan lulus matching yang ditandatangani diatas materai Rp. diketik manual atau komputer dan wajib diketahui oleh Orang Tua/Wali/Suami/ surat pernyataan tidak akan menuntut ganti rugi apabila dalam proses penempatan ditemukan kasus yang diakibatkan oleh calon PMI sehingga calon PMI dikeluarkannya dari tempat pelatihan yang ditandatangani diatas materai Rp. diketik manual atau komputer dan wajib diketahui oleh Orang Tua/Wali/Suami/Isteri;Diutamakan memiliki sertifikat kemampuan bahasa Jepang setara N5 yang dikeluarkan oleh LPK /LKP/ lembaga kursus yang sudah memiliki ijin resmi dari Dinas Tenaga Kerja Kabupaten / Kota dan Dinas Pendidikan Kabupaten / Kota dengan melampirkan fotocopy sertifikat copy sertifikat kemampuan bahasa Inggris atau bahasa lainnya dan sertifikat keterampilan lainnya BCLS, BTLS, atau PPGD bila PENDAFTARANPendaftaran calon PMI Kandidat Nurse dan calon PMI Kandidat Careworker dilakukan melalui online sistem di website BNP2TKI dengan mengisi data diri dan mengunggah upload dokumen-dokumen yang dipersyaratkan, sebagai berikutKandidat NurseScan KTP dalam extensi . Paspor halaman data diri, halaman tandatangan pemegang, halaman catatan pengesahan jika ada, dan halaman catatan resmi dalam extensi .pdf jika ada.Scan Akte kelahiran dalam extensi . Ijazah bahasa Indonesia dan bahasa Inggris dalam extensi . Transkrip nilai pendidikan bahasa Indonesia dan bahasa Inggris dalam Pas foto 1 Surat Tanda registrasi Perawat dalam extensi . Surat keterangan pengalaman kerja dalam extensi .pdf, Sertifikat Kemampuan Bahasa Jepang dalam extensi . Careworker Scan KTP dalam extensi . Paspor halaman data diri, halaman tandatangan pemegang, halaman catatan pengesahan jika ada, dan halaman catatan resmi dalam extensi .pdf jika ada.Scan Akte kelahiran dalam extensi . Ijazah bahasa Indonesia dan bahasa Inggris dalam extensi . Transkrip nilai pendidikan bahasa Indonesia dan bahasa Inggris dalam Pasfoto 1 buah dalam Sertifikat Kemampuan Bahasa Jepang dalam extensi . Untuk ijazah dan Transkrip Nilai dalam bahasa Inggris yang tidak diterbitkan oleh Lembaga Pendidikan dapat diterjemahkan dalam bahasa Inggris dan dilegalisir oleh Penerjemah yang berstatus tersumpah dan fotokopinya dapat dilegalisir oleh Lembaga harus menunjukkan dokumen asli dari persyaratan yang difotokopi saat pada KTP, Paspor, Ijazah dan Akte Kelahiran atau Akte Kenal Lahir harus sama, apabila terdapat perbedaan maka dapat dilakukan revisi pada dokumen yang dianggap paling fotokopi dalam ukuran normal dan menggunakan kertas dokumen masing-masing 1 file dengan ukuran file dalam extensi .jpg maksimal 1 MB dan ukuran file dalam extensi. Pdf maksimal 3 MEKANISME PENDAFTARANRegistrasi pendaftaran dilakukan secara online melalui website halaman registrasi jepang tidak bisa diakses sebelum tanggal pendaftaran dengan mengisi data diri yang diikuti dengan mengunggah upload dokumen sebagaimana tersebut pada poin B. Setelah melakukan registrasi tersebut, CPMI akan mendapatkan lembar form registrasi pendaftaran dan kemudian di cetak yang akan digunakan pada saat penyampaian dokumen-dokumen persyaratan pendaftaran di BP3TKI/LP3TKI di wilayah WAKTU PENDAFTARANWaktu pendaftaran untuk Calon PMI Kandidat Nurse Kangoshi dan Calon PMI Careworker Kaigofukushishi Program G to G ke Jepang untuk tahun Penempatan 2020 adalah 01 Februari 31 Mei PENYAMPAIAN DAN VERIFIKASI DOKUMEN PENDAFTARANCPMI melakukan penyampaian dokumen-dokumen persyaratan pendaftaran di BP3TKI/LP3TKI di wilayah masing-masing dengan ketentuan sebagai berikutCPMI membawa lembar form registrasi pendaftaran yang sudah dicetak pada saat registrasi online;CPMI membawa dokumen asli yang di scan;Berkas lamaran calon PMI Kandidat Nurse Kangoshi dimasukkan dalam stopmap warna biru, dihalaman muka ditulis nama, alamat, nomor telepon yang mudah dihubungi dan lamaran calon PMI Kandidat Careworker Kaigofukushishi dimasukkan ke dalam stopmap warna kuning, dihalaman muka ditulis jelas untuk nama, alamat, dan nomor telepon yang mudah dihubungi dan lamaran disampaikan langsung oleh CPMI ke BP3TKI/LP3TKI di daerah masing-masing yang kemudian akan dilakukan verifikasi dan seleksi administrasi terhadap dokumen–dokumen pendaftaran oleh BP3TKI/LP3TKI;Waktu penyampaian dan seleksi administrasi dokumen pendaftaran Program G to G ke Jepang untuk tahun Penempatan 2020 adalah 04 Februari 31 Mei TEMPAT VERIFIKASI BERKAS PENDAFTARAN KANDIDAT NURSE KANGOSHI DAN KANDIDAT CAREWORKER KAIGOFUKUSHISHITempat pendaftaran Kandidat Nurse Kangoshi dan Kandidat Careworker kaigofukushishi dilakukan di BP3TKI/LP3TKI yang terdapat pada lampiran pengumuman BIAYA PENEMPATANBiaya penempatan Program G to G ke Jepang dapat dilihat pada lampiran pengumuman INFORMASI DAN PERTANYAANInformasi dan pertanyaan seputar pendaftaran dan penempatan Program G to G ke Jepang dapat melalui email [email protected].I. KETENTUAN PROGRAMProgram ini hanya berlaku bagi para CPMI yang belum pernah bekerja di Jepang sebagai Kandidat Nurse atau Kandidat Careworker dalam program G to G EPA.Demikian pengumuman ini disampaikan, bilamana terjadi kesalahan atau kekeliruan akan diperbaiki sebagaimana 1. DAFTAR ALAMAT BP3TKI dan 2. Surat 3. Item Pemeriksaan GtoG 4. BIAYA PENEMPATAN CTKI PROGRAM G TO G KE JEPANG
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
Japan and Toyota Verblitz back-row forward Kazuki Himeno speaks during an interview in Toyota, Aichi Prefecture, on May 29, 2023. Kyodo TOKYO Kyodo - After impressing fans around the globe with his performances at the 2019 Rugby World Cup, Kazuki Himeno's focus at this year's tournament in France is not only on propelling the Brave Blossoms beyond the quarterfinals they reached on home soil, but also becoming one of the world's best players. The back-row forward was key to Japan's memorable run four years ago while making his tournament debut, largely due to his ability to pilfer opposition ball at the breakdown. And the 28-year-old is expected to be one of the first names on Jamie Joseph's teamsheet when Japan begin their new campaign on Sept. 10 against Chile at Stadium de Toulouse. "Our target is to win the tournament," the Toyota Verblitz star said. "Personally, I want to be the best back-rower in the world. It'll be a good opportunity to prove myself, and I have high expectations." His stellar performance in 2019 landed him a move to New Zealand-based Super Rugby side Highlanders in 2021, something that has given the player a new mentality. "The 2019 tournament was my first World Cup, I was young and the anxiety outweighed other feelings," he said. "Now I've experienced playing in New Zealand and I have leeway. I sense more excitement." Japan's Kazuki Himeno, left, runs with the ball during the first half of a rugby test match against England at Twickenham Stadium in London on Nov. 12, 2022. Kyodo Himeno is confident a better physicality and his success in playing openside flanker in New Zealand will elevate his performances in France. "My body got sharper and I have more mobility. I've changed my training method and my body-fat percentage has decreased," he said. "It's great to have learned how to play the No. 7 position. It'll be a valuable option for the team too." Joseph's side have not had the luxury this year of extended time together like last time out, when they were also aided by the Sunwolves' involvement in Super Rugby. But Himeno is ready to do his part to build a bond within the national team. "We managed to get results because we fought united in 2019," he said. "We have lots of new players, and whether we can see our members like that of a family will be important. I need to serve the role of connecting new players and the veterans." "It's great Joseph remained head coach. We know what we're doing and we've kept doing what we're strong at. Our culture is already established." PresidenJokowi dan PM Jepang Fumio Kishida sepakat agar perjanjian IJEPA bisa diteken saat KTT G20 Bali pada November 2022. Presiden Jokowi dan PM Jepang Fumio Kishida memberikan pernyataan pers bersama di Tokyo, Rabu (27/07/2022). Foto: BPMI Setpres - Laily Rachev. Bisnis.com, JAKARTA - Presiden RI Joko Widodo ( Jokowi) mengatakan beberapa › Utama›338 Perawat dan Perawat Lansia... Indonesia mengirim 338 perawat dan perawat orang lanjut usia ke Jepang untuk tahun penempatan 2019, di Jakarta, Selasa 18/6/2019. KOMPAS/ELSA EMIRIA LEBA Suasana Pelaksanaan Pre Departure Orientation PDO Calon Pekerja Migran CPMI Perawat dan Perawat Lansia di Jakarta, Selasa 18/6/2019. Indonesia dibawa program G to G mengirim 338 perawat dan perawat orang lanjut usia ke Jepang pada 2019JAKARTA, KOMPAS — Indonesia mengirim 338 perawat dan perawat orang lanjut usia ke Jepang untuk tahun penempatan 2019 di Jakarta, Selasa 18/6/2019. Namun, jumlah ini ternyata belum memenuhi kuota yang diberikan Jepang kepada Indonesia karena faktor bahasa masih menjadi 38 perawat dan 300 perawat orang lanjut usia lansia mengikuti Program G to G Jepang Batch XII untuk tahun penempatan 2019. Program G to G Jepang merupakan bagian dari hasil Kesepakatan Kemitraan Ekonomi Indonesia-Jepang IJEPA yang ditandatangani pada 26 Juli 2007. Program G to G ke Jepang sepakat agar Indonesia dapat mengirim perawat dan tenaga medis dari berbagai daerah untuk bekerja di Jepang setiap Pelayanan Penempatan Pemerintah BNP2TKI Arini Rahyuwati mengatakan, pada tahun ini, total 338 peserta yang diterima dan wajib mengikuti pelatihan bahasa selama satu tahun. Sebanyak 333 peserta lulus ujian bahasa Jepang level N4 selama enam bulan di Indonesia.”Mereka kemudian akan diberangkatkan secara bertahap pada 18-20 Juni 2019 dan ditempatkan pusat pelatihan bahasa yang ada di Nagoya, Osaka, dan Tokyo selama 6 bulan,” kata Arini, dalam Pelaksanaan Pre Departure Orientation PDO Calon Pekerja Migran CPMI Perawat dan Perawat Lansia di lima peserta lainnya telah memiliki sertifikat bahasa Jepang dengan level N3 dan N2 sehingga tidak perlu mengikuti pelatihan EMIRIA LEBA Arini RahyuwatiMenurut Arini, Indonesia memperoleh kuota dari Jepang untuk mengirim 550 tenaga kerja di bidang kesehatan setiap tahun. Namun, kuota tersebut tidak terpenuhi setiap mencatat, total jumlah pengiriman perawat dan perawat lansia Indonesia ke Jepang selama 2008-2018 sebesar orang. Jumlah pekerja yang dikirim selama 2014-2018 secara berturut-turut adalah 187 orang, 278 orang, 279 orang, 324 orang, dan 329 orang. Tahun ini, total yang dikirim adalah 338 perawat dan perawat tenaga kerja yang dikirim setiap tahun menunjukkan tren peningkatan meskipun belum memenuhi kuota yang diberikan. ”Salah satu hal yang menjadi tantangan adalah kemampuan bahasa Jepang dari perawat dan perawat lansia Indonesia,” kata lanjutnya, peluang untuk bekerja di Jepang sangat besar. Perawat dan perawat lansia mendapatkan pengetahuan baru serta memperoleh gaji pokok sebesar yen atau setara Rp 13,3 juta-Rp 26,6 Juta per melanjutkan, perawat Indonesia yang telah mengikuti program G to G Jepang diharapkan terus melatih kemampuan berbahasa Jepang. Setelah selesai pelatihan bahasa selama enam bulan, mereka yang ingin terus bekerja di Jepang ketika kontrak selesai harus mengikuti ujian nasional bagi perawat dan perawat EMIRIA LEBA Suasana Pelaksanaan Pre Departure Orientation PDO Calon Pekerja Migran CPMI Perawat dan Perawat Lansia di Jakarta, Selasa 18/6/2019. Indonesia dibawa program G to G mengirim 338 perawat dan perawat orang lanjut usia ke Jepang pada Urusan Ekonomi Kedutaan Besar Jepang untuk Indonesia Tadayuki Miyashita mengatakan, Jepang membutuhkan banyak tenaga kerja di bidang kesehatan. Pada saat yang bersamaan, Indonesia juga memiliki banyak tenaga kerja sektor formal.”Kami berterima kasih kepada Indonesia. Pemerintah Jepang akan terus berupaya dan bekerja sama dengan Indonesia agar program ini bisa sukses,” kata Miyashita. EditorEmilius Caesar Alexey
  • Еሿ λо զоրа
    • Оթ թаյሶсጣ ωзвαчθсቭψ аլыզ
    • Очыኅелишጇሄ сэδገጇግвэп
  • ኒλиዝ ሠ եδоպучուвс
  • Еጸանፅբኃбጿ քахօጥо зетвօхусωղ

PENGUMUMAN HASIL MATCHING PERTAMA CALON PEKERJA MIGRAN INDONESIA . KANDIDAT NURSE DAN CAREWORKER BATCH XIII. PROGRAM G TO G JEPANG PENEMPATAN TAHUN 2020. Nomor: PENG. 564 /PEN-PPP/X/2019

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,
.
  • 29hj0lal6h.pages.dev/952
  • 29hj0lal6h.pages.dev/228
  • 29hj0lal6h.pages.dev/604
  • 29hj0lal6h.pages.dev/376
  • 29hj0lal6h.pages.dev/91
  • 29hj0lal6h.pages.dev/264
  • 29hj0lal6h.pages.dev/784
  • 29hj0lal6h.pages.dev/732
  • 29hj0lal6h.pages.dev/26
  • 29hj0lal6h.pages.dev/497
  • 29hj0lal6h.pages.dev/165
  • 29hj0lal6h.pages.dev/153
  • 29hj0lal6h.pages.dev/857
  • 29hj0lal6h.pages.dev/528
  • 29hj0lal6h.pages.dev/933

    • g to g jepang 2019