Lab-IS/filkom-research-papers huggingface dataset:
AI, Machine Learning & Deep Learning (Teori & Implementasi)
Authors: I Cholissodin, AA Soebroto
Journal: no. July
Year: 2021
Topics: Artificial Intelligence; Machine Learning; Deep Learning
AI, machine learning and deep learning
Authors: Imam Cholissodin, S Sutrisno, AA Soebroto, U Hasanah, YI Febiola
Journal: Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya, Malang
Year: 2020
Topics: Artificial Intelligence; Machine Learning; Deep Learning
Abstract: Buku ini merupakan uraian dari pemahaman empat teknik dasar pemecahan masalah dalam Artificial Intelligence, Machine Learning dan Deep Learning (AI, ML & DL), yaitu: Searching, Reasoning, Planning dan Learning. Setiap teknik memiliki banyak metode yang dapat digunakan untuk menyelesaikan kasus tertentu. Oleh karena itu, pengggunaan metode ini harus disesuaikan dengan permasalahan apa yang akan diselesaikan. Dalam perkuliahan nanti akan diberikan beberapa tugas dalam bentuk presentasi, pembuatan ilustrasi dan penyelesaian case study dengan mengimplementasikan beberapa teknik serta metode untuk membantu mempermudah pemahaman serta memberikan gambaran bagaimana memilih teknik dan metode yang tepat untuk digunakan sebagai general problem solving.
Pengembangan Sistem Aplikasi Manajemen Proyek menggunakan Kanban Framework
Authors: Nurul Faizah, Nurudin Santoso, Arief Andy Soebroto
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Software Development; Kanban
Abstract: Proyek merupakan suatu kegiatan yang bersifat sementara yang memiliki batas waktu, ruang lingkup, dan biaya. Proyek memiliki banyak jenis salah satunya yaitu proyek perangkat lunak. Software house mengerjakan bermacam-macam jenis proyek perangkat lunak. Setiap jenis proyek mempunyai tahap-tahap/alur untuk mengembangkannya secara berbeda-besa sesuai dengan ketentuan pada software house atau ketentuan dari manajer proyeknya. Dalam satu waktu yang bersamaan software house setidaknya mengerjakan 1-3 proyek yang dibagi menjadi beberapa tim. Setiap proyek dipimpin oleh manajer proyek yang berbeda dimana, seorang manajer proyek pada proyek tertentu dapat menjadi anggota tim dari proyek lainnya. Manajer proyek kebingungan untuk memantau progres dari proyek yang dipimpinnya dan pengerjaan tugas pada proyek yang lainnya. Membangun sistem yang dapat manajemen suatu proyek dengan menggunakan kanban dalam manajemennya yang dapat membantu manajer proyek dan anggota tim merupakan solusi yang diberikan. Dengan menggunakan kanban seorang manajer proyek dapat memvisualisasikan setiap tahap-tahap/alur untuk menyelesaikan suatu proyek. Dalam penelitian ini dalam pengembangan sistem menggunakan metode Rapid Application Development (RAD) dengan pendekatan Object-Oriented (OO) dan dibangun pada platform website. Pengujian pada sistem ini telah berhasil diuji diantaranya pada pengujian unit dan pengujian integrasi menggunakan basis path dalam teknik white-box testing dan pengujian validasi menggunakan scenario based testing dalam teknik black …
Buku Ajar AI
Authors: Imam Cholissodin, Arief Soebroto
Journal: Machine Learning & Deep Learning
Year: 2019
Topics: Artificial Intelligence
Comparison of regression, support vector regression (SVR), and SVR-particle swarm optimization (PSO) for rainfall forecasting
Authors: Fendy Yulianto, Wayan Firdaus Mahmudy, Arief Andy Soebroto
Journal: Journal of Information Technology and Computer Science
Year: 2020
Topics: Machine Learning; Regression Analysis; Particle Swarm Optimization
Abstract: Rainfall is one of the factors that influence climate change in an area and is very difficult to predict, while rainfall information is very important for the community. Forecasting can be done using existing historical data with the help of mathematical computing in modeling. The Support Vector Regression (SVR) method is one method that can be used to predict non-linear rainfall data using a regression function. In calculations using the regression function, choosing the right SVR parameters is needed to produce forecasting with high accuracy. Particle Swarm Optimization (PSO) method is one method that can be used to optimize the parameters of the existing SVR method, so that it will produce SVR parameter values with high accuracy. Forecasting with rainfall data in Poncokusumo region using SVR-PSO has a performance evaluation value that refers to the value of Root Mean Square Error (RMSE). There are several Kernels that will be used in predicting rainfall using Regression, SVR, and SVR-PSO with Linear Kernels, Gaussian RBF Kernels, ANOVA RBF Kernels. The results of the performance evaluation values obtained by referring to the RMSE value for Regression is 56,098, SVR is 88,426, SVR-PSO method with Linear Kernel is 7.998, SVR-PSO method with Gaussian RBF Kernel is 27.172, and SVR-PSO method with ANOVA RBF Kernel is 2.193. Based on research that has been done, ANOVA RBF Kernel is a good Kernel on the SVR-PSO method for use in rainfall forecasting, because it has the best forecasting accuracy with the smallest RMSE value.
Smart development of big data app for determining the modelling of covid-19 medicinal compounds using deep AI core engine system
Authors: I Cholissodin, S Sutrisno, N Santoso, AA Soebroto, N Hidayat, NT Rochman
Journal: Journal of Physics: Conference Series
Year: 2020
Topics: Big Data; Deep Learning; Artificial Intelligence
Abstract: Smart Big Data App Using Deep Artificial Intelligence (AI) Core Engine System focuses on solving problems related to the difficulty in building a prototyping model computer simulation like in silico as a model initiation of the complex Covid-19 medicinal compound involving Big Data ecosystems such as Hadoop and Spark. The difficulty is for example, currently, it is still very arduous to measure the rate of mixture of a compound when combined with many other compounds, which can consider the trade-off in minimizing the negative effects but optimizing the positive effects. In addition, the computation time becomes very long when using a system that is not in the Big Data ecosystem since this is proportional to the large number of compounds that vary widely and also the number of different situations of Covid-19 patients with other congenital diseases (comorbid) or without congenital disease; thus, it can be …
Buku Ajar AI, Machine Learning & Deep Learning
Authors: Imam Cholissodin, A Soebroto
Year: 2019
Topics: Artificial Intelligence; Machine Learning; Deep Learning
Pembangunan Aplikasi Informasi Kesehatan Masyarakat Kota Malang Berbasis Mobile Native Android
Authors: Ferdy Wahyurianto, Issa Arwani, Arief Andy Soebroto
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Mobile Development; Android
Abstract: Populasi masyarakat akan terus berkembang seiring berjalannya waktu, hal ini membuat proses pendataan kesehatan masyarakat menjadi lebih sukar untuk dilakukan. Masalah tersebut menjadi alasan dalam mengembangkan teknologi untuk mempermudah proses pendataan kesehatan masyarakat secara cepat. Informasi kesehatan masyarakat tersebut digunakan oleh pemerintah dalam melayani dan meningkatkan kesejahteraan masyarakat. Teknologi informasi kesehatan masyarakat di Kota Malang sekarang masih berbasis website yang membutuhkan tempat yang statis dan mobilitas yang rendah. Penyelesaian untuk masalah tersebut, yaitu dengan mengembangkan aplikasi mobile yang lebih praktis dan banyak diminati, karena memberikan kemudahan untuk mengakses informasi dan mendukung mobilitas yang tinggi. Solusi yang ditawarkan penulis adalah membangun sebuah aplikasi informasi kesehatan masyarakat berbasis mobile native dengan menggunakan platform android karena mayoritas 89, 75% masyarakat menggunakan sistem operasi android. Metode pengembangan aplikasi ini menggunakan metode waterfall yang mendukung pengembangan sesuai dengan kebutuhan pengguna yang didefinisikan secara jelas di awal. Aplikasi ini dapat mengolah dan memproyeksikan jumlah persebaran data kesehatan masyarakat kedalam Google Maps. Sistem ini diuji dengan melakukan unit testing, validation testing, serta compatibility testing. Hasil analisis pengujian pada sistem ini memenuhi kebutuhan pengguna serta mampu menunjang kinerja sistem secara cepat dan mobilitas tinggi.
Implementasi Metode Analytical Hierarchy Process (AHP)-Weighted Product (WP) dalam Sistem Pendukung Keputusan untuk Rekomendasi Pelanggan Terbaik berbasis Website (Studi Kasus …
Authors: Niftah Fatiha Armin, Nurul Hidayat, Arief Andy Soebroto
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2022
Topics: Decision Support Systems; Analytical Hierarchy Process; Weighted Product
Abstract: Pada PT. Pelabuhan Indonesia IV, tentunya terdapat pelanggan yang bekerjasama dan menjadi mitra perusahaan. Pelanggan yang telah berkontribusi positif menyumbang pertumbuhan dan kemajuan perseroan akan berpeluang mendapatkan penghargaan sebagai pelanggan terbaik. Suatu pelanggan dapat dikatakan berkontribusi positif dengan tetap menjadi mitra dari perusahaan. Dengan adanya pengharagaan ini pelanggan bisa lebih antusias untuk tetap menggunakan jasa dari PT. Pelabuhan Indonesia IV. Termasuk pada sektor perekonomian, tanpa adanya pelanggan pertumbuhan ekonomi di daerah terpencil akan kurang berkembang karena salah satu mode transportasi yang paling besar adalah menggunakan kapal laut atau kontainer. Dalam menentukan pelanggan terbaik PT. Pelabuhan Indonesia IaV masih menggunakan proses manual. Hal inilah yang menjadi kendala pada PT. Pelabuhan Indonesia IV Makassar. Oleh karena itu, untuk mendapatkan saran klien terbaik di PT. Pelabuhan Indonesia IV Makassar maka keputusan peneliti dengan alasan bahwa taeknik AHP-WP merupakan teknik yang tepat untuk dijalankan menjadi sebuah sistem yang mendukung sesuai dengan pertimbangan yang konsistensi dari hasil evaluasi yang telah dilakukan dengan melihat variabel-variabel yang ada. Pemecahan masalah dalam penelitian adalah dengan pelaksanaan teknik Analytical Hierarchy Process (AHP)-Weighted product (WP) untuk mendapatkan saran klien terbaik di PT. Pelabuhan Indonesia IV Makassar. Berdasarkan penerapan metode AHP-WP didapatkan dari sistem dapat dinyatakan sah. Hasil akurasi sebeasar 80 …
Pengembangan Aplikasi Geotagging Pelaporan Keluhan Masyarakat pada Dinas Perhubungan Kota Mojokerto menggunakan Restful Web Services berbasis Mobile
Authors: Nizar Rahman Kusworo, Achmad Arwan, Arief Andy Soebroto
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Web Services; Mobile Development
Abstract: Dinas Perhubungan Kota Mojokerto adalah bagian dari SKPD (Satuan Kerja Perangkat Daerah) Pemerintah Kota Mojokerto yang salah satu tugasnya melayani izin penggunaan jalan, melakukan survei kepuasan masyarakat dan menerima pegaduan keluhan masyarakat terhadap berbagai macam masalah yang terjadi di bidang transportasi dan lalu lintas. Permasalahan terkait tugas seperti masih ada masyarakat yang enggan melakukan izin penggunaan jalan, sulitnya proses penyebaran kuisioner survei kepuasan masyarakat dan pengaduan keluhan dari masyarakat ini membuat Dinas Perhubungan kewalahan. Untuk mengatasi permasalahan tersebut pada penelitian ini dikembangkan sebuah aplikasi untuk masyarakat dapat mengurus izin penggunaan jalan, mengisi survei kepuasan masyarakat secara online dan dapat melaporkan keluhannya melalui smartphone dengan metode pengembangan waterfall. Aplikasi dibangun dengan teknologi hybrid menggunakan NodeJS sebagai back-end, VueJS sebagai front-end framework yang dipadukan dengan Framework7 yang menyediakan komponen untuk mendapatkan nuansa aplikasi native dan Apache Cordova yang berfungsi untuk mengemas aplikasi sebagai paket menggunakan Software Development Kit (SDK). Aplikasi ini bertujuan untuk memberikan pelayanan yang maksimal baik dalam izin penggunaan jalan, survei kepuasan masyarakat dan melaporkan keluhan. Hasil penelitian tersebut kemudian dilakukan pengujian menggunakan pengujian unit, pengujian integrasi, pengujian validasi dan pengujian compatibility yang menghasilkan 100% valid pada setiap pengujian …
Klasifikasi Tingkat Stres Berdasarkan Tweet pada Akun Twitter menggunakan Metode Improved k-Nearest Neighbor dan Seleksi Fitur Chi-square
Authors: Mohammad Imron Maulana, Indriati Indriati, Arief Andy Soebroto
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Machine Learning; Natural Language Processing; Feature Selection
Abstract: Saat ini, media sosial telah menjadi gaya hidup baru bagi masyarakat modern. Salah satu media sosial yang paling populer adalah Twitter. Pembatasan karakter saat men-tweet di twitter membuat pesan yang disampaikan oleh penggunanya menjadi singkat, padat dan jelas. Sehingga, keluh kesah pengguna yang dituangkan dalam sebuah tweet dapat dianalisa menggunakan klasifikasi teks yang kemudian dapat digunakan sebagai metode baru untuk mengetahui tingkat stres dari seseorang. Di mana sampai saat ini, untuk mengetahui tingkat stres masih dilakukan secara manual menggunakan sistem kuesioner. Klasifikasi teks yang digunakan pada penelitian ini adalah metode Improved k-Nearest Neighbor yang merupakan improvisasi dari metode k-Nearest Neighbor yang mempunyai kelemahan dalam penggunaan nilai k terhadap semua kelas. Selain itu, untuk meningkatkan akurasi dari sistem serta menghilangkan fitur yang kurang relevan maka digunakan seleksi fitur chi-square yang dapat menghilangkan fitur yang kurang relevan tanpa menurunkan akurasi dari sistem. Dari 5 kali pengujian rasio fitur, didapatkan nilai terbaik pada rasio fitur 50% dan k= 20 dengan nilai rata-rata precision 70%, rata-rata recall sebesar 67, 2%, rata-rata accuracy sebesar 83, 3% dan rata-rata f-measure sebesar 66, 3%. Dari penilitian ini dapat disimpulkan bahwa seleksi fitur dapat meningkatkan rata-rata precision, recall, accuracy, dan f-measure.
Modelling of Flood Hazard Early Warning Group Decision Support System
Authors: Arief A Soebroto, Lily M Limantara, Ery Suhartanto, Moh Sholichin
Journal: Civil Engineering Journal
Year: 2024
Topics: Decision Support Systems; Group Decision Making
Abstract: Early warning of flood hazards needs to be carried out comprehensively to avoid a higher risk of disaster. Every decision on early warning of a flood hazard is carried out in part by one party, namely the government or water resource managers. This research aims to provide a collaborative decision-making model for early warning of flood hazards through a Group Decision Support System Model (GDSS), especially in Indonesia. The novelty of this research is that the GDSS model involves more than one decision-maker and multi-criteria decision-making for early warning of flood hazards in the downstream Kali Sadar River, Mojokerto Regency, East Java Province, Indonesia. The GDSS model was developed using a hybrid method, namely the Analytical Network Process (ANP) and VlseKriterijumska Optimizacija I Kompromisno Resenje (VIKOR). There was more than one decision result; voting was carried out using the BORDA method to produce the decision. The test results of GDSS were obtained using a Spearman rank correlation coefficient of 0.8425 and matrix confusion, an accuracy value of 86.7%, a precision value of 86.7%, a recall value of 86.7%, and an f-measure of 86.7%. Based on the test results, good results were obtained from the GDSS model.
Sistem Pendukung Keputusan Penyakit Stroke menggunakan Metode Fuzzy Tsukamoto dengan Basis Pengetahuan Framingham Risk Score
Authors: Arief Andy Soebroto, Muhammad Tanzil Furqon, Wildan Marhendraputro, Eko Ari Setijono: Ziaulhaq
Journal: JEPIN (Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika)
Year: 2022
Topics: Decision Support Systems; Fuzzy Logic
Abstract: Penyakit stroke adalah salah kerusakan pada otak yang muncul secara mendadak akibat gangguan peredaran darah otak non-traumatis. Gangguan tersebut dapat berupa pembuluh darah tersumbat yang dapat menghambat atau menghentikan aliran darah ke otak. Penyakit stroke di Indonesia telah mengalami peningkatan, angka prevalensi per mil telah meningkat dari 7% pada tahun 2013 menjadi sebesar 10, 9% pada tahun 2018. Penyakit stroke dapat dikurangi dengan melakukan deteksi dini pada masyarakat supaya dapat melakukan tindakan preventif. Deteksi dini penyakit stroke memiliki kondisi data yang semi terstruktur karena banyaknya faktor untuk mengidentifikasi risiko penyakit stroke. Kondisi data semi terstruktur akan mempersulit deteksi dini penyakit stroke sehingga diperlukan alat bantu berupa sistem pendukung keputusan (SPK). Penelitian dilakukan dengan membangun sistem pendukung keputusan deteksi dini penyakit stroke menggunakan metode Fuzzy Tsukamoto. Model basis pengetahuan menggunakan Framingham Risk Score sebagai dasar untuk pembuatan aturan (rule) klasifikasi dengan 120 data pasien Puskesmas Kendalkerep Kota Malang. Hasil pengujian yang didapatkan adalah akurasi sebesar 0, 8444, presisi sebesar 0, 7801, recall sebesar 0,796, specificity sebesar 0, 8891, dan F1 score sebesar 0,751.
Design Framework as a Prototype of Islamic Medicine Engine to any Disease Especially for Covid-19 Based Al-Qur’an and Hadith Using Meta-Deep AI and Particle Swarm Optimization
Authors: Imam Cholissodin, Arief Andy Soebroto, Mohammad Muallif, Aurick Yudha Nagara, Renny Nova, Tamara Gusti Ebtavanny
Year: 2021
Topics: Artificial Intelligence; Deep Learning; Particle Swarm Optimization
Abstract: Design Framework as a Prototype of Islamic Medicine Engine to any Disease Especially for Covid-19 Based Al-Qur’an and Hadith Using Meta-Deep AI and Particle Swarm Optimization
Implementasi Metode Support Vector Machine Untuk Klasifikasi Jenis Penyakit Malaria
Authors: Tryse Rezza Biantong, Muhammad Tanzil Furqon, Arief Andy Soebroto
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Machine Learning; Support Vector Machine
Abstract: Malaria merupakan suatu penyakit yang ditularkan oleh nyamuk Anopheles betina yang terinfeksi oleh suatu parasit (protozoa) yang berasal dari genus Plasmodium. Terdapat empat spesies parasit protozoa yang umumnya menyerang manusia, diantaranya: Plasmodium vivax yang menyebabkan malaria tertiana, Plasmodium falciparum menyebabkan malaria tropika, Plasmodium malariae menyebabkan malaria kuartana, dan Plasmodium ovale menyebabkan malaria ovale. Dari keempat penyakit malaria ini memiliki gejala yang hampir sama sehingga tidak mudah untuk membedakan antara jenis malaria yang satu dengan yang lain. Maka dari itu, dibutuhkan suatu sistem yang dapat mengklasifikasan jenis penyakit malaria berdasarkan gejala yang ditimbulkan. Klasifikasi merupakan pembuatan suatu model yang digunakan untuk mengelompokkan suatu objek yang memiliki ciri-ciri yang sama ke dalam suatu kelas yang telah ditentukan. Salah satu metode klasifikasi adalah Support Vector Machine (SVM). Oleh karena itu dalam penelitian ini digunakan algoritma klasifikasi SVM dengan menggunakan kernel RBF. Data yang digunakan sebanyak 200 data yang diambil dari Dinas Kesehatan Kabupaten Nabire, Papua. Pada pengujian ini digunakan K-fold Cross Validation dengan nilai K-fold= 10. Hasil akurasi terbaik yang dihasilkan oleh sistem ini adalah 72% dengan nilai parameter Î»= 0.1, Ïƒ= 1, Î³= 0.001, C= 0.1, Îµ= 1.10-5, itermax= 50 pada data rasio 80% data training: 20% data testing.
Pengembangan aplikasi sistem informasi pelayanan desa berbasis website (SIMPEDE) pada Desa Dawuhan Kecamatan Poncokusumo Kabupaten Malang
Authors: Ahmad Shofi Nurur Rizal, Djoko Pramono, Arief Andy Soebroto
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2022
Topics: Information Systems; Web Development
Abstract: Desa Dawuhan berada dikawasan Kecamatan Poncokusumo Kabupaten Malang Jawa Timur. Dawuhan termasuk desa berkembang dengan jumlah penduduk mencapai 7115 orang. Namun pada kasus ini pelayanan administrasi dan pengolahan data penduduk di desa dawuhan masih menggunakan cara konvensional, dimana masih menggunakan arsip buku untuk mengolah data tertulis sehingga pengurusan dokumen surat keterangan dan surat pencatatan sipil masih menemui banyak permasalahan. Permasalahan tersebut dapat diatasi dengan adanya sistem informasi untuk menangani surat menyurat. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui bahwa Sistem Informasi Pelayanan Desa (SIMPEDE) berjalan secara efektif. Menjawab permasalahan tersebut, pemodelan proses bisnis, analisis dan perancangan, implementasi, dan pengujian sistem dilakukan untuk mengetahui sistem berjalan sesuai kebutuhan. Pemodelan proses bisnis menciptakan proses bisnis AS-IS dan To-Be. Analisis kebutuhan dan perancangan dilakukan dengan mengidentifikasi aktivitas aktor dengan sistem, mengidentifikasi kebutuhan fungsional dan kebutuhan non fungsional, memvisualisasikan use case diagram, use case scenario, sequence diagram, kemudian dilakukan perancangan basis data menggunakan MySql, serta perancangan antarmuka sistem. Implementasi sistem menjelaskan spesifikasi perangkat keras dan perangkat lunak yang digunakan, source code, kemudian menghasilkan antarmuka sistem yang sesuai kebutuhan.
Prediksi Omzet Penjualan Jersey menggunakan Metode Regresi Linier (Studi Kasus CV. Quattro Project Bululawang)
Authors: Raymond Gunito Farandy Junior, Nurul Hidayat, Arief Andy Soebroto
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2022
Topics: Machine Learning; Regression Analysis
Abstract: Manfaat jersey dalam permainan sepak bola tidak hanya sekedar pakaian biasa, melainkan sebagai kaos yang dirancang khusus untuk kenyamanan pemain. Atribut seperti warna jersey dan nomer punggung sebagai informasi pembeda dengan pemain lainnya. Jika dalam permainan sepak bola, fungsi jersey dan atribut seperti kaos, bendera, warna, dan nomor punggung adalah sebagai pembeda dengan lawan main, justru sebagai penggemar menggunakan kaos dan atribut tersebut sebagai identitas. CV. Quattro Project adalah salah satu perusahaan produsen jersey yang bergerak dalam produksi dan pengadaan pakaian olahraga. Untuk menjaga kestailan usaha dan pembuatan perencanaan untuk bulan-bulan berikutnya maka CV. Quattro Proect membutuhkan suatu metode yang dapat memprediksi omzet dibulan selanjutnya, pada penelitian ini metode yang digunakan adalah regresi linier dan data yang digunakan adalah data history omzet setahun kebelakang. Dari pengujian yang telah dilakukan hampir setiap pengujian menghasilkan MAPE terbesar ketika digunakan untuk memprediksi omzet di bulan November 2021, MAPE yang dihasilkan sangat besar dikarenakan terdapat penurunan omzet yang signifikan dari bulan Oktober ke November. Tetapi, secara keseluruhan rata-rata yang dihasilkan baik karena MAPE-nya hanya 10.23201. itu berarti Regresi Linier adalah metode yang cukup baik digunakan untuk melakukan prediksi omzet terutama pada bisnis yang omzetnya cenderung stabil.
Sistem Pakar Sistem Pakar untuk Deteksi Dini Tingkat Depresi Mahasiswa menggunakan Metode Support Vector Machine (Studi Kasus: Fakultas Ilmu Komputer Universitas Brawijaya)
Authors: Teddy Syach Pratama, Arief Andy Soebroto
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2022
Topics: Expert Systems; Machine Learning
Abstract: Mahasiswa merupakan seseorang yang sedang mengikuti jenjang di salah satu lembaga pendidikan tertinggi selama beberapa waktu. Mahasiswa ada beberapa tingkatan yaitu awal dan tingkat akhir. Di mana tingkat akhir merupakan langkah untuk mempersiapkan diri menyusun skripsi atau tugas akhir sebagai syarat kelulusan menjadi salah satu rintangan terberat. Dalam beberapa penelitian yang dilakukan pada tahun 2019 di salah satu universitas, 15 mahasiswa dengan umur rata-rata 21 sebagian memiliki tingkat depresi ringan sebesar (51, 7%), sedang (41, 4%), ada 2 mahasiswa depresi tingkat tinggi (Mir et al., 2019). Sebagai mahasiswa tingkat akhir depresi merupakan suatu penyakit yang dapat menjangkit semua mahasiswa akhir termasuk mahasiswa bukan tingkat akhir. Oleh karena itu depresi pada mahasiswa harus ditangani dengan cepat dan tepat. Namun, kendala untuk melakukan penanganan membutuhkan ahli atau psikologi, ditambah minimnya orang yang mengerti tentang gangguan mental pada mahasiswa. Maka dari itu dibutuhkan adanya sistem yang dapat mendeteksi dini tingkat depresi pada mahasiswa untuk dapat menghentikan masalah yang lebih serius. Dalam penelitian ini akan mengimplementasikan sistem pakar untuk deteksi dini tingkat depresi mahasiswa menggunakan metode Support Vector Machine dengan kernel-RBF berbasis web. Dengan menggunakan 257 data dalam pengujiannya mendapatkan nilai rata-rata akurasi sebesar 90, 6% serta nilai precision 87, 8%, recall 83, 2%, Âf1-score 85% dan didapatkan nilai parameter SVM terbaik pada nilai complexity (C)= 2, gamma (y)= 0, 1, dan …
Pengembangan Aplikasi Diagnosis Gejala Depresi Pada Mahasiswa Fakultas Ilmu Komputer (Studi Kasus: Fakultas Ilmu Komputer Universitas Brawijaya)
Authors: Enggarsita Auliasin, Denny Sagita Rusdianto, Arief Andy Soebroto
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Health Informatics; Software Development
Abstract: Aplikasi diagnosis gejala depresi pada mahasiswa adalah aplikasi yang diperuntukan untuk membantu pembimbing konseling dalam memberikan pelayanannya kepada mahasiswa untuk melakukan konsultasi. Dalam pendiagnosisan suatu depresi yang baik, dibutuhkan suatu sistem yang dapat mendiagnosis suatu depresi dan dapat menyimpan data-data mahasiswa yang sudah pernah datang untuk berkonsultasi serta membangun suatu pendekatan konsultasi yang terstruktur. Namun, pembimbing konseling memiliki masalah dalam pelayanannya. Setiap mahasiswa yang datang mereka tidak dapat mengetahui sejauh apa tingkatan depresi yang mahasiswa alami sehingga tidak terlalu jelas bagaimana cara solusi penanganannya, serta tidak adanya penyimpanan data rekapan mahasiswa yang sudah pernah datang untuk berkonsultasi. Permasalahan tersebut mengakibatkan kurang pahamnya mahasiswa akan pelayanan yang diterimanya, karena keterbatasan kemampuan yang dimiliki dari pembimbing konseling. Jika permasalahan ini tidak diatasi, maka proses pelayanan bimbingan konseling tidak dapat berjalan dengan maksimal. Solusi dari permasalahan tersebut adalah dilakukannya pengembangan aplikasi diagnosis gejala depresi berbasis web yang dapat membantu pembimbing konseling dalam menjalankan pelayanannya dalam mengetahui apa yang di dikeluhkan mahasiswa, mengetahui gejala tingkatan depresi, mempelajari kriteria gejala macam-macam jenis depresi, menyimpan hasil data mahasiswa yang pernah mendaftar. Penelitian menghasilkan rekayasa kebutuhan yaitu 37 kebutuhan fungsional dan 1 …
Optimasi Rute Wisata Religi di Jawa Timur menggunakan Algoritme Genetika
Authors: Achmad Fajar Sutanto, Arief Andy Soebroto, Imam Cholissodin
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2023
Topics: Optimization; Genetic Algorithms
Abstract: Perjalanan wisata terutama wisata religi masih memiliki daya tarik yang cukup besar. Daya tarik yang besar bagi para wisatawan akan tetapi terkadang menemui kendala terkait dengan rute mana yang perlu dilalui agar perjalanan memiliki efisiensi jarak serta efektifitas dari rute yang dilalui. Penyelesaian solusi yang dapat diterapkan adalah dengan mengoptimalkan rute dengan asumsi melalui pemilihan rute yang tepat sehingga dapat meminimalkan jarak yang ditempuh. Maka pada penelitian ini mencoba untuk menyelesaikan masalah Optimasi Rute Wisata Religi di Jawa Timur menggunakan Algoritme Genetika. Penelitian ini mencari jarak dari koordinat pada setiap lokasi wisata, sehingga hasilnya dapat diubah menjadi matriks jarak (distance matrix). Kemudian dari matriks jarak yang telah terbentuk akan dilakukan pencarian rute terpendek menggunakan Algoritma Genetika dengan menguji beberapa nilai parameter. Hasil dari Algoritme ini berupa susunan kromosom yang pada penelitian ini mewakili masing-masing lokasi wisata. Hasil susunan kromosom yang paling baik telah dihasilkan dengan nilai fitness tertinggi dari seluruh generasi yang telah diujikan. Pada pengujian ini akan digunakan nilai parameter dari hasil terbaik yaitu jumlah populasi 312, jumlah generasi 88 serta crossover rate 0, 2 dan mutation rate 0, 8. Pada setiap pengujian dilakukan sebanyak 5 kali percobaan. Hasil pengujian dengan menggunakan Algoritme Genetika lebih optimal dibandingkan tanpa menggunakan Algoritme Genetika. Hasil terbaik dengan selisih rata-rata jarak rute 941, 56 km dengan kinerja 72, 79%. Pada penelitian selanjutnya bisa …
Maximum Power Point Tracking (MPPT) pada Panel Surya dalam Kondisi Berbayang Sebagian dengan Particle Swarm Optimization (PSO)
Authors: Muhammad Rois Al Haqq, Imam Cholissodin, Arief Andy Soebroto
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2021
Topics: Renewable Energy; Optimization
Abstract: Panel surya dalam keadaan terkena bayangan sebagian karena awan atau bayangan bangunan akan membuat panel surya menerima intensitas radiasi yang tidak merata. Panel surya dengan intensitas radiasi yang tidak merata akan membentuk beberapa puncak pada kurva karakteristik dan akan membuat kurva karakteristik menjadi kompleks. Pada kondisi panel surya terkena bayangan sebagian, Maximum Power Point Tracking (MPPT) konvensional seringkali terjebak pada titik daya maksimum lokal dan tidak dapat menjangkau titik daya maksimum global. MPPT dengan metode metaheuristik dapat mengatasi masalah kurva karakteristik panel surya dengan lebih dari satu titik puncak. Salah satu metode metaheuristik yang dapat digunakan yaitu Particle Swarm Optimization (PSO). Metode PSO digunakan untuk pemecahan permasalahan terhadap daya maksimum global pada panel surya yang terkena bayangan sebagian. Sistem panel surya yang terdiri dari panel surya, boost converter dan MPPT dimodelkan dan diimplementasikan dalam MATLAB/Simulink. Percobaan dilakukan pada 3 pola bayangan sebagian yang mungkin terjadi pada 5 modul surya yang dihubungkan secara seri. Berdasarkan hasil percobaan yang telah dilakukan, secara keseluruhan MPPT PSO memperoleh hasil rata-rata efisiensi tracking sebesar 99, 4275% dengan rata-rata waktu tracking selama 1, 04 detik. MPPT PSO mampu melacak daya maksimum pada panel surya yang terkena bayangan.
Implementasi Wireless Sensor Network Untuk Mendeteksi Gas Amonia Pada Kandang Ayam Menggunakan Modul Wifi ESP8266
Authors: Mahdi Fiqia Hafis, Nurul Hidayat, Arief Andy Soebroto
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2020
Topics: Wireless Sensor Networks; IoT
Abstract: Kita sebagai warga negara Indonesia merasa bangga dengan potensi tinggi yang dimiliki, khususnya dibidang peternakan dan pertanian. Dengan adanya usaha ternak ayam tidak sedikit yang menjadi pencipta lapangan kerja baru serta menjadi mandiri dalam berkarya. Masalah yang sering dialami oleh peternak ayam adalah gas amonia yang ditimbulkan oleh kotoran ayam sendiri, gas amonia ini nantinya dapat menyebabkan ganguan pada manusia dan juga ayam itu sendiri. Gangguan pada manusia antara lain berupa gangguan pernafasan, iritasi mata, dan keracunan yang berupa gejala kejang-kejang. Adanya teknologi internet of thing, dapat mempermudah kita dalam memantau kadar gas amonia di area peternakan ayam yang disajikan dalam bentuk ppm dengan memanfaatkan sensor mq-135 yang bisa mendeteksi kadar gas amonia. Data yang telah diambil oleh client akan ditampung oleh master dan akan ditampilkan pada laman web dengan bantuan gateway untuk mengetahui kadar gas amonia yang berada pada area peternakan ayam tersebut. Hasil penelitian dimulai dari pengujian quality of service untuk megetahui kinerja dari jaringan waktu koneksi perangkat untuk mengirimkan data sampai ke server. Dan pengujian fungsi alat yang berhasil bekerja dimana sensor mq-135 yang bisa mendeteksi kadar gas berbahaya amonia (NH3).
Penyusunan standard operating procedure untuk incident management dan problem management aset digital pada perusahaan XYZ berdasarkan pedoman Information Technology …
Authors: Nadya Rahmasari, Admaja Dwi Herlambang, Arief Andy Soebroto
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2020
Topics: IT Management; Standard Operating Procedures
Abstract: Perusahaan XYZ adalah perusahaan yang bergerak pada pengolahan sumber daya air nasional. Perusahaan XYZ memiliki RITI atau Rencana Induk Teknologi Informasi yang telah mencakup secara keseluruhan pengelolaan TI, termasuk pengelolaan Arsip Digital yang biasa disebut Aset Digital. Dalam penelitian ini telah dipilih ITIL sebagai pedoman yang akan digunakan. Peneliti akan berfokus pada domain Incident Management dan Problem Management. Dalam melakukan penggalian data, akan dilakukan metode wawancara dan observasi. Narasumber yang akan diwawancarai didapat dari pemetaan RACI Chart. Data yang didapatkan akan dianalisis menggunakan analisis keadaan saat ini dan keadaan ideal yang kemudian dilanjutkan dengan analisis kesenjangan. Dari hasil analisis kesenjangan akan didapatkan solusi untuk perusahaan. Solusi yang ditemukan adalah output yang dihasilkan dari penelitian ini berbentuk rancangan Standard Operating Procedure dimana akan disusun berdasarkan kegiatan-kegiatan yang terdapat pada Pedoman ITIL Domain Incident Management dan Problem Management. Penyusunan SOP akan dilakukan berdasarkan Peraturan Menteri Pendayagunaan Aparatur Negara dan Reformasi Birokrasi RI No. 35 Tahun 2012 tentang Pedoman Penyusunan Standar Operasional Prosedur Administrasi Pemerintahan. Penelitian ini menghasilkan SOP sesuai dengan masing-masing domain. Domain Incident Management menghasilkan 3 Rangkaian SOP, 16 kegiatan dan 2 Formulir pendunkung. Sedangkan, domain Problem Management menghasilkan 4 Rangkaian SOP, 19 kegiatan, dan 3 Formulir …
Analisis Pengujian Sistem RAKOON POS Berdasarkan Teori Kualitas McCall
Authors: Hastian Bayu, Adam Hendra Brata, Arief Andy Soebroto
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2020
Topics: Software Testing; Quality Assurance
Abstract: Pengujian perangkat lunak merupakan elemen kritis dari jaminan kualitas perangkat lunak dan merepresentasikankajian pokok dari spesifikasi, desain dan pengkodean. Point Of Sale dapat diartikan sebagai tempat kasir (check-out counter) dengan mesin kasir. Pengujian Perangkat Lunak mempunyai banyak metode dalam menguji produk aplikasi, salah satunya adalah Teori Kualitas McCall, teori ini berfokus pada 3 hal utama yaitu Product Revision, Product Transisiton dan Product Operation. Pengujian sistem Point of Sale dengan menggunakan McCall mampu membantu penguji dalam mengulas dan mendefinsikan kembali fungsionalitas-fungsionalitas yang ada pada perangkat lunak, metode McCall dinilai menyediakan metode yang lebih praktis dalam mengklarifikasi kebutuhan perangkat lunak ke dalam faktor kualitas perangkat lunak. Rakoon POS adalah suatu produk aplikasi perangkat lunak yang dibuat oleh PT. JakaMedia yang berdasar atas manajemen keuangan kasir, untuk membantu sistem keuangan pada kasir, memanajemen, serta mengolah suatu data-data yang bersifat sensitif terhadap transaksi pada badan usaha berbasis website. Pada faktanya aplikasi Rakoon POS ini belum pernah diuji sebelumnya menggunakan metode Pengujian Perangkat Lunak, Kualitas dan Kehandalan pada produk ini masih belum dibuktikan secara argumentatif. Dengan definisi yang telah dijabarkan tersebut, teori kualitas McCall diharapkan mampu membantu meningkatkan faktor-faktor pada aplikasi sistem kasir Rakoon POS.
Pengembangan Aplikasi Pemesanan Jasa Instruktur Olahraga Kota Malang Berbasis Web
Authors: Tiara Rossa Diassananda, Bayu Priyambadha, Arief Andy Soebroto
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Web Development; E-Commerce
Abstract: Olahraga adalah salah satu kegiatan untuk meningkatkan kualitas hidup dan kesehatan jasmani maupun rohani. Pada era sekarang dalam melakukan kegiatan olahraga diberikan berbagai kemudahan diantaranya: dengan meniru tutorial diyoutube ataupun menyewa jasa instruktur olahraga. Dari hasil wawancara 14 instruktur olahraga Kota Malang menyebutkan bahwa kendala dalam pemasaran jasa mereka adalah penyebaran informasinya yang masih terbatas serta persaingan dan perkembangan yang pesat dalam dunia instruktur olahraga dan hasil survey responden di Kota Malang yang terbagai menjadi 3 kalangan yaitu umum, pelajar dan mahasiswa terdiri dari laki-laki dan perempuan 83, 8% dari mereka menyukai olahraga seperti zumba, aerobic, yoga, gym, renang, muaythai dan 60, 6% dari mereka membutuhkan jasa instruktur olahraga dalam melakukan kegiatan olahraga tersebut tetapi 63, 4% dari mereka menemui masalah dalam pencarian instruktur olahraga diantaranya sulitnya mencari profil instruktur, kurangnya refrensi, sulit mencari instruktur yang dapat menyesuaikan dengan jadwal kita dan kurangnya informasi paket harga instruktur per sesi latihan. Solusi yang dikembangkan adalah mengembangkan aplikasi pemesanan jasa instruktur olaharaga berbasis web dengan metode pengembangan perangkat lunak waterfall. Dalam proses rekayasa kebutuhan diperoleh 54 kebutuhan fungsionalitas dengan 4 aktor didalamnya dan 1 kebutuhan non fungsional. Hasil pengujian blackbox testing diperoleh 100% valid terhadap fungsionalitas aplikasi. Hasil pengujian whitebox testing diperoleh tingkat probabilitas rendah …
Audit system development for government institution documents using stream deep learning to support smart governance
Authors: Imam Cholissodin, Arief Andy Soebroto, Sutrisno Sutrisno
Journal: Journal of Information Technology and Computer Science
Year: 2019
Topics: Deep Learning; Smart Governance
Abstract: Document audit system is a means of evaluating documents on the results of delivering information, administrative documentary evidence in the form of texts or others. Currently, these activities become easier with the presence of computer technology, smartphones, and the internet. One of the examples is the documents created by various government institutions whether local, city and central government. The instance is online-published documents that are shaded by certain government institutions. Before the documents are published or used as an archive or authentic evidence for reporting or auditing activities, the documents must go through the editing stage to correct if there are errors and deficiencies such as spelling errors or incomplete information. In the editing process, however, a person may not be able to escape from making mistakes that result in the existence of writing errors after the editing process before the submission. Word spelling mistakes can change the meaning of the conveyed knowledge and cause misunderstanding of information to the readers, especially for assessors or the audit team. Based on the problem, the researcher intends to assist the work of the audit preparation team in document analysis by proposing a system capable of detecting word spelling errors using the Dictionary Lookup method from Information Retrieval (IR) and Natural Language Processing (NLP) science combined with Stream Deep Learning algorithms. Dictionary Lookup method is considered effective in determining the spelling of words that are true or false based on Lexical Resource. In addition, String Matching method that has been …
Klasifikasi Berita Olahraga Berbahasa Indonesia Menggunakan Metode BM25 dan K-Nearest Neighbor
Authors: Enggar Septrinas, Indriati Indriati, Arief Andy Soebroto
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Natural Language Processing; Machine Learning
Abstract: Antara Sumbar merupakan sebuah portal berita yang bertujuan untuk memenuhi hak publik untuk mendapatkan informasi yang akurat dan lengkap secara seketika. Terdapat berbagai macam berita yang disajikan, salah satunya adalah berita olahraga. Dengan perkembangan informasi digital yang terus meningkat menyebabkan begitu cepatnya penyebaran dokumen berita sehingga dibutuhkan portal web yang dikelola secara profesional. Antara Sumbar merupakan portal berita yang telah dikelola secara profesional, namun ada beberapa kekurangan terhadap pengelompokkan berita olahraga, yang menyebebkan terganggunya pembaca dalam mendapatkan berita berdasarkan kategori olahraga yang ada. Kekurangan tersebut dapat diatasi menggunakan metode BM25 dan K-Nearest Neighbor. Proses yang dilakukan untuk mengatasi kekurangan tersebut adalah melakukan preprocessing terhadap dokumen berita, melakukan pembobotan dan pemeringkatan menggunakan metode BM25, dan yang terakhir proses algoritme K-Nearest Neighbor sebagai metode klasifikasi. Proses pengujian yang digunakan adalah metode k-fold sebanyak 7 kali pengujian. Data yang digunakan pada tiap-tiap pengujian yaitu sebanyak 240 dokumen latih dan 40 dokumen uji. Berdasarkan pengujian yang dilakukan, didapatkan hasil pengujian tertinggi ketika nilai ketetanggaan (k) sebesar 20, menghasilkan nilai precision= 0, 921577, nilai recall= 0, 914286 dan nilai f-measure= 0, 917917. Proses klasifikasi dipengaruhi oleh jumlah dokumen yang digunakan serta besaran nilai k yang ditentukan.
Sistem Rekomendasi Wisata Di Kota Batu Dengan Metode Voting Borda Berdasarkan Metode TOPSIS Dan PROMETHEE
Authors: Rivaldy Raihan Syams, Arief Andy Soebroto
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Recommendation Systems; Decision Making
Abstract: Kota Batu adalah salah satu kota tujuan untuk berwisata. Berwisata adalah kegiatan untuk melakukan perjalanan wisata, baik secara individu atau berkelompok dengan tujuan untuk memperluas pengetahuan, bersenang-senang dan sebagainya. Berwisata juga bisa meringankan beban stres pikiran setelah menjalankan aktivitas kerja yang tinggi. Kota Batu memiliki banyak lokasi wisata yang bisa didatangi. Dengan banyaknya lokasi wisata tersebut, untuk menentukan lokasi wisata yang sesuai selera dan minat, perlu dilakukan pencarian mendalam tentang kegiatan wisata, kualitas wisata dan keamanan wisata yang bisa memakan waktu yang tidak sedikit. Maka dari itu dibutuhkan sistem untuk memperoleh ranking lokasi wisata yang sesuai selera dan minat berdasarkan kriteria-kriteria yang telah di tentukan yaitu sistem pendukung keputusan kelompok menggunakan metode TOPSIS, PROMETHEE dan Borda. Metode TOPSIS dan PROMETHEE digunakan untuk pengambilan keputusan oleh decision maker. Metode Borda digunakan untuk pengambilan keputusan kelompok dari hasil tiap metode pengambilan keputusan oleh decision maker.
Prediksi Penjualan Ponsel Pintar menggunakan Metode Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation Kombinasi Particle Swarm Optimization
Authors: Wildansyah Maulana Rahmat, Nurul Hidayat, Arief Andy Soebroto
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer
Year: 2023
Topics: Machine Learning; Neural Networks
Abstract: Penggunaan ponsel pintar atau smartphone di Indonesia cenderung meningkat. Pengguna ponsel pintar sendiri telah mencapai 28% dari total penduduk Indonesia pada tahun 2019 dan mengalami kenaikan 2% dari tahun sebelumnya. Pada bulan-bulan tertentu penjualan ponsel dapat meningkat pesat dan dapat pula menurun. Namun seringkali beberapa ponsel tidak terjual berbulan-bulan dan mendapati harga jual yang semakin menurun dari sebelumnya. Maka dari itu dibutuhkan sebuah upaya agar mengurangi kerugian dari hal tersebut dan meningkatkan keuntungan. Memperhitungkan jumlah ponsel yang akan di-restockÂ adalah salah satu cara untuk mengurangi kerugian pada ponsel yang lama tidak terjual. Manfaat Cell adalah sebuah toko penjualan ponsel yang berdomisili di Karangploso, Jawa Timur. Seiring berjalannya waktu beberapa ponsel tidak terjual sesuai target pada bulan tersebut dikarenakan banyaknya barang namun minat pembeli sedikit, dibutuhkan sebuah planning terhadap jumlah produk yang akan restock salah satunya adalah mengimplementasikan suatu metode untuk memprediksi jumlah barang yang akan di restock. Sistem prediksi menggunakan metode backpropagation dan dioptimasi menggunakan particle swarm optimization. data yang digunakan merupakan data penjualan Manfaat Cell perbulan dari tahun 2018 hingga 2021, dengan pembagian 70% untuk data training dan 30% untuk data testing. Hasil dari kinerja backpropagation kombinasi particle swarm optimization adalah nilai MAPE sebesar 3,453%, yang diperoleh dari kombinasi parameter optimal yaitu input sebanyak 3, hidden sebanyak …
Implementasi Wireless Sensor Network untuk Monitoring Limbah Cair Gondorukem Menggunakan Modul Wifi Esp8266
Authors: Risqi Nur Ifansyah, Nurul Hidayat, Arief Andy Soebroto
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2098
Topics: Wireless Sensor Networks; Environmental Monitoring
Abstract: Indonesia negara yang kaya akan sumber daya alamnya, banyaknya pohon pinus yang menghasilkan getah. Getah pohon pinus mempunyai banyak kegunaan di bidang industri kosmetik, anti septik dan farmasi. Tetapi getah pinus menghasilkan efek limbah. Pengolahan gondorukem masih banyak yang perlu diperbaiki untuk pengolahan limbah cair. Terutama pada bagian pembuangan belum bisa memperkirakan standar pembuangan limbah cair yang baik. Standar pembuangan limbah cair terdapat beberapa parameter seperti pH, suhu dan kekeruhan limbah. Adanya teknologi IoT, kita dipermudah menantu pH, suhu dan kekeruhan limbah dengan sensor pH meter air, DS18B20 dan Turbidity. Data ketiga sensor di kumpulkan ke sensor node, kemudian dikirimkan ke gateway melalui websocket, diteruskan ke firebase yang akan ditampilkan di antarmuka web. Pengujian menggunakan Quality of Service, untuk mengetahui suatu kinerja kecepatan jaringan saat melakukan pengiriman, yang berguna mengetahui waktu setiap pengiriman dan paket yang hilang saat pengiriman. Fungsi sensor pH meter air, DS18B20 dan Turbidity, bekerja baik saat penelitian. Kemudian didapatkan dari hasil pengujian berdasarkan throughput h-1 hingga h-4 pengujian adalah 17.01 bps, 20.89 bps, 19.83 bps dan 18.86 bps. Untuk packet loss h-1 sampai h-4 yaitu 0.1%, 0%, 0% dan 0.%. Kemudian delay h-1 hingga h-4 sebesar 0.08 s, 0.07 s, 0.07 s, dan 0.07 s.
Pembangunan Sistem Aplikasi Deteksi Code Smell berdasarkan Metrik Feature Envy
Authors: Vicky Virdus, Bayu Priyambadha, Arief Andy Soebroto
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Software Engineering; Software Metrics
Abstract: Code Smell merupakan pola struktur bagian dari kode program perangkat lunak yang memiliki desain yang buruk. Pola struktur kode yang berkontribusi pada kopling yang berlebihan diantaranya adalah code smell feature envy. Feature Envy terjadi karena tingginya kopling atas ketidaktepatan penempatan class member di dalam suatu klas. Penempatan class member yang salah akan berpengaruh pada struktur kode program apabila dilakukan suatu perubahan. Namun, pola persepsi setiap programmer yang berbeda-beda mengakibatkan sulitnya pengukuran terhadap code smell feature envy. Penelitian ini bertujuan untuk menyamakan persepsi programmer dengan membangun sebuah sistem aplikasi yang dapat melakukan deteksi code smell feature envy secara otomatis sehingga mampu mempermudah dalam melakukan implementasi yang bersih dari code smell feature envy. Sistem aplikasi deteksi code smell feature envy dikembangkan berdasarkan feature envy factor sebagai acuan dalam pengukuran serta perhitungan nilainya. Pengujian sistem ini menerapkan pengujian unit dan pengujian integrasi menggunakan metode Whitebox sedangkan pengujian validasi menggunakan metode BlackBox dengan status pass atau valid pada masing-masing metode yang telah diterapkan. Sistem yang dibangun juga memperoleh tingkat akurasi 100% pada setiap proyek yang diuji.