Lab-IS/filkom-research-papers huggingface dataset:
Pembangunan Aplikasi Farm Record Tanaman Buah Berkayu Di Kecamatan Poncokusumo Kab Malang Dalam Rangka Mendukung Ketahanan Pangan
Authors: Arief Andy Soebroto
Journal: DIMASLOKA: Jurnal Pengabdian Masyarakat Teknologi Informasi Dan Informatika
Year: 2025
Topics: Agriculture; Food Security
Abstract: Sudah jamak bahwa diketahui petani tanaman buah berkayu gagal dalam panen karena produktivitas dan kualitas produksi hasil pertanian turun. Dampak dari turunya produktivitas dan kualitas produksi hasil pertanian turun berdampak pada ketahanan pangan petani. Gangguan hama, penyakit, kesalahan proses budidaya dan lain hal selama ini tidak tercatat dengan baik sehingga petani jika ada masalah maka yang memberikan solusi dari permasalahannya berdasarkan informasi sesama petani dan trial and error. Berdasarkan hal tersebut maka perlu diberikan solusi berupa aplikasi farm recording tanaman buah berkayu dengan batasan di Kecamatan Poncokusumo Kabupaten Malang dalam rangka mendukung ketahanan pangan. Dari permasalahan tersebut dibutuhkan pendekatan teknologi informasi dalam me-nyelesaikan satu kasus berkaitan dengan budidaya pertanian tanaman buah berkayu. Mitra kegiatan pengabdian kepada masyarakat ini melibatkan dua petani pada Ke-lompok Tani Hutan-KTH Rahayu yang berlokasi di RT 22/RW 5 Dusun Lesti Desa Dawuhan Kecamatan Poncokusumo Kabupaten Malang. Aplikasi yang telah dikembangkan diberikan nama InFarm. InFarm ke depan akan dikembangkan menjadi suatu aplikasi Integrated Farming yang meliputi perkebunan, pertanian, perikanan darat dan peternakan. Pengguna ada dua yaitu administrator dan petani. Petani perkebunan buah berkayu dapat memasukan data kataegori tanaman yaitu tanaman berkayu dan tanaman non berkayu. Tiap kategori dibagi diberikan isian jenis tanaman yang meliputi nama dan jenis tanaman. Petani dapat memasukkan catatan …
Perancangan Antarmuka Pada Sistem Informasi Investasi dan Pemasaran Domba Digital Masyarakat 5.0 Menggunakan Metode Human Centered Design (HCD)(Desa Bumirejo, Kecamatan Dampit …
Authors: Aldi Rahman Wijaya, Arief Andy Soebroto
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2025
Topics: Human Centered Design; Information Systems
Abstract: Pertumbuhan teknologi informasi yang semakin pesat, terutama dalam bidang peternakan. Salah satu inovasi terbaru dalam peternakan adalah peternakan domba digital yang menggunakan teknologi digital untuk meningkatkan efisiensi dan produktivitas peternakan. Berdasarkan permasalahan yang ada pada Desa Bumirejo, Kecamatan Dampit, Kabupaten Malang, masih banyak warga yang kesulitan dalam memasarkan hasil ternak domba. Selain itu, kemudahan antarmuka dalam perancangan aplikasi menjadi hal yang sangat berpengaruh terhadap pengalaman pengguna yang baik. Oleh karena itu, perlu dihadirkan sebuah solusi antarmuka yang memiliki fleksibilitas dan dapat diakses di berbagai tempat. Penelitian ini merancang suatu antarmuka pada Sistem Informasi Investasi Dan Pemasaran Domba Digital menggunakan metode Human Centered Design (HCD). Dalam perancangan antarmuka didapatkan hasil penelitian berupa wireframe, high fidelity, serta prototype design. Hasil evaluasi pengujian usabilitas mendapatkan hasil dari aspek efektivitas menggunakan metrik success rate sebesar 99, 56%, hasil dari aspek efisiensi menggunakan metrik Overall Relative Efficiency sebesar 100% dan hasil dari aspek kepuasan menggunakan metode System Usability Scale (SUS) rata-rata sebesar 89, 1 dengan kategori excellent Hasil excellent dan High Acceptable evaluasi pengalaman pengguna menggunakan User Experience Questionnaire (UEQ) hasil skala daya tarik mendapat kategori excellent, skala efisiensi mendapat kategori excellent, skala ketepatan mendapat kategori excellent, skala stimulasi mendapat kategori …
Implementasi Algoritma Ant Colony Optimization Untuk Rekomendasi Rute Terpendek Pada Usaha Thriting Di Kota Malang
Authors: Muhammad Ihsan Saiful Kirom, Arief Andy Soebroto
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2025
Topics: Optimization Algorithms; Ant Colony Optimization
Abstract: Fenomena jual beli baju bekas atau yang sekarang dikenal dengan istilah thrifting muncul sebagai alternatif bagi individu yang ingin mengikuti tren mode terkini namun dengan harga yang lebih terjangkau. Fenomena thrifting ini semakin pesat tumbuh di Indonesia, berdasarkan data dari Badan Pusat Statistik (BPS), angka impor baju bekas pada tahun 2019 mencapai 392 ton. Angka ini meningkat 363% dari tahun sebelumnya, yakni 108 ton. Tingginya permintaan konsumen serta besarnya nilai ekonomi perdagangan membuat usaha thrift banyak bermunculan di kota kota besar, salah satunya adalah Kota Malang. Namun, tidak sedikit juga usaha thrifting yang tidak bertahan lama. Salah satu masalah yang terjadi adalah pendistribusian barang. Masalah yang ditemui didalam usaha thrift “SecondHypes” ini terjadi pada tempat pengiriman produk yang berbeda–beda untuk setiap tempatnya, jarak rute yang dilaluinya, waktu yang digunakan untuk pendistribusian produk dan lain sebagainya. Berdasarkan permasalahan tersebut, Algoritma Ant Colony Optimization digunakan untuk menemukan rute terpendak dalam pengiriman produk. Penelitian ini dilakukan dengan cara mengumpulkan data toko thrift dan menjadikannya matriks jarak untuk setiap toko. Matriks tersebut dilakukan proses perhitungan menggunakan algoritma Ant Colony Optimization dengan parameter terbaik Faktor Pengaruh Feromon: 1, Faktor pengendalian Visibilitas: 1, Jumlah Semut: 100, Jumlah Iterasi: 150. Hasil Penelitian ini menunjukan Algoritma Ant Colony Optimization dapat menghemat jarak yang ditempuh dari 42, 4 km menjadi 32, 2 km.
Sistem Rekomendasi Model Sandal Pada Home Industri Menggunakan Collaborative Filtering dan Algoritma Matrix Factorization.
Authors: Fitra Bagus Arviyanto, Arief Andy Soebroto
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2025
Topics: Recommendation Systems; Collaborative Filtering
Abstract: Sistem rekomendasi memainkan peran penting dalam membantu pengguna menemukan item yang relevan di tengah volume data yang terus bertambah. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem rekomendasi berbasis collaborative filtering menggunakan algoritma matrix factorization dengan memanfaatkan dataset berupa rating yang diberikan oleh pengguna pada berbagai model sandal. Evaluasi kinerja sistem dilakukan dengan menghitung nilai loss pada data latih dan data uji untuk mengukur akurasi prediksi serta kemampuan generalisasi model. Dalam penelitian ini, algoritma matrix factorization diterapkan untuk memetakan hubungan antara pengguna dan model sandal ke dalam dimensi laten. Proses pelatihan model dilakukan dengan optimasi fungsi loss berbasis mean squared error (MSE), menggunakan parameter seperti jumlah epoch, learning rate, faktor laten, dan optimizer berbasis stochastic gradient descent (SGD). Hasil eksperimen menunjukkan bahwa algoritma matrix factorization menghasilkan nilai data tes loss final sebesar 0.057115 dan nilai data tes loss final sebesar 0.095439, yang mencerminkan kemampuan generalisasi yang baik tanpa overfitting. Kombinasi optimal dari parameter yang digunakan meliputi learning rate sebesar 0, 01, faktor laten sebanyak 10, dan jumlah epoch sebanyak 100. Sistem rekomendasi yang dikembangkan berhasil memberikan prediksi model sandal yang relevan berdasarkan pola preferensi pengguna.
Enhanced Virtual First Aid Box to Prevent and Rescue in Body Health Using Deep Extreme Genetic Model-Agnostic Meta-Learning (EG-MAML) Algorithm
Authors: Imam Cholissodin, Achmad Shampton, Arief Andy Soebroto
Journal: Proceedings of the International Conference on Green Technology
Year: 2024
Topics: Deep Learning; Meta-Learning
Abstract: This study is focus to Enhanced Virtual First Aid Box (EVFAB) leverages advanced technologies to provide health monitoring and preventive measures, integrating the Deep Extreme Genetic Model-Agnostic Meta-Learning (EG-MAML) algorithm for robust and adaptive solutions. EG-MAML enables the system to rapidly learn from minimal data, optimizing medical decision-making and preventive actions in dynamic health scenarios. The model integrates genetic algorithms with deep learning to enhance the adaptability of first aid protocols, tailoring responses to individual health conditions and real-time physiological data. This innovation not only aids in timely interventions during emergencies but also proactively identifies potential health risks, ensuring early detection and personalized prevention strategies. By utilizing an intelligent system like EG-MAML, the virtual first aid box becomes a versatile tool, contributing to public health resilience and improving individual well-being through cutting-edge machine learning techniques.
Optimalisasi Prediksi Kasus COVID-19 di Indonesia: Perbandingan Teknik Validasi 80-20 Split dan Walk-Forward dengan ARIMA
Authors: Divanda Arya Inasta Asrul, Arief Andy Soebroto
Journal: J-INTECH (Journal of Information and Technology)
Year: 2024
Topics: Time Series Analysis; ARIMA
Abstract: Penelitian ini menyajikan studi komparatif teknik validasi split 80-20 dan walk-forward dalam meramalkan kasus COVID-19 harian di Indonesia menggunakan model ARIMA. Berdasarkan kajian penelitian sebelumnya, model ARIMA telah terbukti efektif dalam berbagai konteks epidemiologi, namun studi ini menyoroti pentingnya pemilihan teknik validasi yang tepat. Penelitian ini menggunakan data dari tanggal 3 Januari 2020 hingga 18 Oktober 2023 untuk mengembangkan model prediktif yang kinerjanya diukur menggunakan Mean Absolute Error (MAE) dan Root Mean Squared Error (RMSE). Hasil penelitian menunjukkan bahwa teknik validasi walk-forward lebih unggul dibandingkan split 80-20, dengan MAE sebesar 137.32 dan RMSE sebesar 198.23, dibandingkan dengan MAE split 80-20 sebesar 4190.92 dan RMSE sebesar 4479.15. Temuan ini mengindikasikan bahwa validasi walk-forward memberikan prediksi yang lebih akurat dan dapat diandalkan untuk skenario data yang dinamis dan tidak stasioner. Studi ini menegaskan pengaruh signifikan dari pemilihan teknik validasi terhadap kinerja model ARIMA, memberikan kontribusi baru dalam metodologi peramalan epidemiologi.
Web-Based Integrated Farming Group Profile Information System with Integrated Farming (Case Study: Dawuhan Village, Malang)
Authors: Arief Andy Soebroto, Nurul Hidayat, Rizal Setya Perdana, Indriati Indriati, Hendra Darmawan, Raihan Fikri Brilliansyach, Mohammad Ibnu, Nadhira Nurannisa, M Azka Obila Vasya
Journal: J-INTECH (Journal of Information and Technology)
Year: 2024
Topics: Information Systems; Web Development
Abstract: Desa Dawuhan di Kecamatan Poncokusumo, Kabupaten Malang, adalah desa yang sedang berkembang dengan potensi besar di sektor peternakan. Namun, manajemen data peternakan di desa ini masih dilakukan secara manual, menghadapi berbagai kendala seperti keterbatasan akses, masalah integritas data, dan proses yang memakan waktu lama. Untuk mengatasi masalah ini, penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan Sistem Informasi Profil Kelompok Peternakan Terpadu Berbasis Web. Tujuan utama dari penelitian ini adalah untuk meningkatkan aksesibilitas, menyederhanakan proses pengelolaan data peternakan, serta meningkatkan akurasi dan keamanan data. Sistem ini dirancang menggunakan framework Next. js, yang dipilih karena kemudahan dan keamanannya dalam mengimplementasikan otentikasi dan otorisasi, serta kemampuannya untuk integrasi di masa depan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem yang dikembangkan berfungsi sesuai kebutuhan, memberikan platform yang lebih efisien, mengurangi kesalahan, dan meningkatkan pengalaman pengguna bagi peternak yang terlibat dalam pengelolaan data. Implementasi sistem ini diharapkan dapat meningkatkan efisiensi operasional dan manajemen data peternakan di Desa Dawuhan secara keseluruhan.
Development of Smart Live Edu-Multimedia Multilingual Adaptive for Digital Quran to Children and Parents Utilize meta-Deep Lightweight SORA Algorithm
Authors: Imam Cholissodin, Achmad Shampton, Arief Andy Soebroto
Journal: Development
Year: 2024
Topics: Educational Technology; Multimedia
Abstract: This research related to collaboration Islamic religious education methods in the family home is urgent and important, particularly for children and parents, especially regarding the introduction of the Quran as the word of Allah SWT delivered by the Prophet Muhammad SAW through the angel Gabriel. To improve education ways, the approach, if only conducted conventionally, such as only monotonous with static books, of course, is not enough to attract interest in reading to memorization. Based on these constraints, this study carried out an adaptive approach by utilizing technology from the meta-Deep lightweight SORA algorithm as a tool to create a smart digital Quran that is able to display live adaptive multilingual multimedia, including textual, audio, and video content. We propose Cooperative Agents Meta-Learning (CAML) algorithm as its contribution in supporting greater convenience for early childhood education and parents. The results of this study are expected to be able to provide a treasure trove of Islamic education with a blended method while maintaining methods such as in Islamic boarding schools with the latest Artificial Intelligence (AI) technology.
Pengembangan Sistem Informasi Kompetisi Berbasis Web (Studi Kasus: Universitas Brawijaya)
Authors: Ali Akbar, Adam Hendra Brata, Arief Andy Soebroto
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2024
Topics: Web Development; Information Systems
Abstract: Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem informasi kompetisi menggunakan pendekatan iteratif dengan metode prototipe dalam tahapan analisis kebutuhan, menghasilkan 42 kebutuhan fungsional dan 2 kebutuhan non-fungsional dengan lima jenis pengguna, yaitu mahasiswa, pemeriksa, admin fakultas, admin UB, dan guest. Perancangan sistem diwujudkan melalui beberapa diagram klas yang dikelompokkan berdasarkan controller dengan tujuh alur utama yang digambarkan dalam bentuk diagram sekuensial. Implementasi dilakukan menggunakan bahasa pemrograman PHP dan JavaScript dengan framework Laravel dan ReactJS, berfokus pada pembuatan kompetisi, pengisian formulir tim, pemeriksaan dan penilaian tim, penilaian akhir, pengelolaan pengguna, dan notifikasi. Pengujian sistem dilakukan dalam dua tahap, yaitu validasi dan compatibility. Pengujian menggunakan metode blackbox testing menunjukkan tingkat keberhasilan sebesar 41 dari total 42 use case, sementara pengujian compatibility menunjukkan hasil 100% pada tujuh browser yang berbeda, mengindikasikan sistem ini dapat digunakan sesuai dengan use case yang telah ditentukan.
Enhancing Family Nutrition and Economy by Cultivating Catfish in Aquaponic Systems to Optimise Narrow Land Space
Authors: Arief Andy Soebroto, Asus Maizar Suryanto Hertika, Euis Elih Nurlaelih, Renanda DSP Baghaz, Muhammad Asnin Alfarisi
Journal: Journal of Innovation and Applied Technology
Year: 2024
Topics: Aquaponics; Sustainable Agriculture
Abstract: The MMD 1000 Village Strategic Community Service Grant Program aims to address the issues that the village community is currently facing, such as the low level of community participation in PKK activities, the need to improve the nutrition of low-income families, and the underutilization of narrow yards. So that through the MMD 1000 Village Strategic Community Service Grant Programme activities, this will offer solutions to these problems, including outreach and demonstration plots along with the assistance of aquaponic cultivation systems. The methods that will be applied to this activity include the following: 1) providing understanding to community leaders and target audiences, especially activity partners; 2). Counselling and training to increase knowledge about the implementation of an appropriate aquaponic cultivation system, 3). Direct practice or application of the aquaponic cultivation system, including assembling the design of aquaponics tools, setting tools and tanks, water preparation and monitoring water quality, stocking fish seeds, planting vegetable seeds, and raising fish and vegetables together 4). Evaluation to monitor success in implementing activities, 5). Evaluate the impact of activities directly on increasing fish and vegetable consumption and the impact on the family economy through fish and vegetable production. This activity increases the community's ability to manage narrow land by implementing an aquaponic system, which has an impact on improving family nutritional welfare and increasing economic income and is expected to be implemented by the wider community in Dawuhan Village and other villages in Malang …
Klasifikasi Penyakit Tanaman Bawang Merah Menggunakan Metode Fuzzy K-Nearest Neighbor
Authors: Yosua Christiansen Sitepu, Nurul Hidayat, Arief Andy Soebroto
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2024
Topics: Machine Learning; Fuzzy Logic
Abstract: Tanaman bawang merah (Allium ascalonicum L.) adalah salah satu jenis tanaman semusim yang termasuk dalam famili Liliaceae. Tanaman bawang merah digunakan oleh manusia sebagai bumbu masakan yang menambah cita rasa pada makanan. Dijumpai kendala dalam proses penanaman bawang merah yaitu penyakit yang membuat tanaman bawang merah tidak dapat dipanen. Oleh karena itu petani membutuhkan solusi agar penyakit tanaman bawang merah dapat diatasi. Metode yang digunakan Fuzzy K-Nearest Neighbor merupakan gabungan dari dua tekniki klasifikasi, yaitu tekniki klasifikasi fuzzy yang digabung dengan teknik klasifikasi K-Nearest Neighbor. Fuzzy K-Nearest Neighbor adalah teknik klasifikasi yang digunakan untuk melakukan sebuah prediksi pada data yang diuji dengan menggunakan konsep fuzzy nilai derajat keanggotaan data pada setiap kelas. Variabel yang digunakan dalam penelitian ini adalah 15 total gejala yang disebabkan oleh 5 total hama dan penyakit tanaman bawang merah. Akurasi tertinggi yang didapatkan dari hasil pengujian adalah ketika nilai K= 2 hingga nilai K= 6 yang memiliki nilai akurasi sebesar 0, 9.
Analisis Peramalan Curah Hujan Menggunakan Metode Extreme Learning Machine (Studi Kasus: Stasiun Klimatologi Jawa Timur)
Authors: Anjas Pramono Sukamto, Arief Andy Soebroto
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2024
Topics: Machine Learning; Extreme Learning Machine
Abstract: Penelitian ini fokus pada analisis peramalan curah hujan di Indonesia, sebuah negara tropis yang terdapat curah hujan tinggi sehingga menyebabkan banjir dan tanah longsor. Stasiun Klimatologi Jawa Timur, terletak di Kabupaten Malang, merupakan pusat informasi cuaca dan sering terkena dampak banjir. Studi ini mengidentifikasi pola data historis secara sistematis untuk peramalan yang akurat. Metode peramalan yang digunakan adalah Jaringan Saraf Tiruan, khususnya Extreme Learning Machine (ELM). ELM dianggap efektif dengan tingkat kesalahan rendah dan kecepatan pelatihan yang tinggi. Penelitian ini membandingkan kinerja ELM dibandingkan metode tradisional seperti KNN dan SVM, menunjukkan superioritas ELM dalam kecepatan dan kinerja komputasi. Sebuah studi kasus menggunakan judul" Analisis Peramalan Curah Hujan Menggunakan Metode Extreme Learning Machine (Studi Kasus: Stasiun Klimatologi Jawa Timur)" menyoroti penerapan ELM dalam konteks ini. Temuan penelitian ini dapat mendukung upaya pencegahan banjir melalui peramalan yang lebih akurat. Kinerja peramalan curah hujan dengan metode ELM memperoleh nilai Mean Squared Error (MSE) 0,021 rasio parameter data pelatihan dan data pengujian sebesar 50%-50% dan jumlah hidden neuron sebanyak 10 neuron.
Detection of Laylat Al-Qadr in Ramadan Using Iqra'Algorithm Based on Unique Anomaly as Luxlier Data Detection to Prove the Truth Signs of Islam
Authors: Imam Cholissodin, Achmad Shampton, Arief Andy Soebroto
Journal: Proceedings of the International Conference on Green Technology
Year: 2024
Topics: Anomaly Detection; Algorithm Design
Abstract: This study is related to the importance of increasing the understanding on the use of advanced technology on the signs of truth from Allah SWT contained in the Qur'an and Hadith so that they can be easily understood by many people, especially those outside Islam, to show that Islam is a very scientific and rahmatan lil'alamin. Therefore, in this research, a collaboration is carried out between the fields of science and technology from Data Science as the approach of identification the Laylat al-Qadr (LQ) occurrence and why it only occurs one day in the Ramadan using the iQRa'Algorithm as the main research proposal and contribution with Artificial Intelligence (AI), Machine Learning (ML) and implementation code. From the results, it was suggested that the identification of the 2022 LQ day falls on 23 Ramadan 1443 H, which have been tested from 21 cities along 29-30 days data, from the beginning to the end of Ramadan 2022.
Diagnosis Dini Penyakit Diabetes Mellitus Tipe I dan Tipe II dengan Metode Random Forest
Authors: Muhammad Aulia Fachruz Dzikrullah, Arief Andy Soebroto, Agus Wahyu Widodo
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2023
Topics: Machine Learning; Random Forest
Abstract: Diabetes melitus (DM) sebagai suatu penyakit atau gangguan metabolisme cronic yang ditandai dengan tingginya kadar gula darah (hiperglikemia) dan disertai gangguan metabolisme karbohidrat, lemak, dan protein karena kurang efisiennya fungsi insulin. Ditahun 2018 Department Pencegahan dan Pengendalian Penyakit Tidak Menular (P2PTM) menyebut didominasi penderita pada kelompok usia 10-14 dengan 403 kasus, kemudian 275 kasus di kelompok usia 5-9 tahun, dan 146 kasus terdapat pada kelompok usia dibawah 5 tahun, sedangkan pada kelompok usia diatas 15 tahun sebanyak 25 kasus. Penelitian yang diajukan adalah membangun sebuah sistem yang digunakan untuk mendeteksi atau mendiagnosa tingkat diabetes menggunakan algoritme random forest (RF). RF dipilih karena berdasarkan penelitian sebelumnya memiliki error rate kecil dan memiliki akurasi yang lebih tinggi jika …
Implementasi Metode Promethee untuk Klasifikasi Penyakit Paru-Paru
Authors: Andy Hanafi, Nurul Hidayat, Arief Andy Soebroto
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2023
Topics: Decision Making; PROMETHEE
Abstract: Paru–paru adalah salah satu organ sangat penting dalam tubuh manusia. Ada beberapa faktor yang menyebabkan yang bisa menyebabkan seseorang terkena penyakit paru–paru salah satunya gaya hidup yang kurang sehat. Tuberkuolosis (TB) merupakan salah satu penyakit paru-paru. Menurut World Health Organization (WHO) pada tahun 2006, Indonesia menempati posisi ke 3 sebagai penyumbang penyakit Tuberkulosis dengan angka 500.000 jiwa dan dalam satu tahun total kematian sebesar 100.000 jiwa. Hal tersebut bisa terjadi karena keterlambatan dalam penanganan pada penderita penyakit paru–paru dan kurangnya pemahaman masyarakat akan gejala dini pada penyakit paru–paru itu sendiri. Dengan adanya masalah tersebut muncul suatu ide mengembangkan sebuah perangkat lunak dalam membantu mendiagnosis penyakit paru–paru dini menggunakan metode Promethee. Promethee …
Sistem Pendukung Keputusan Deteksi Dini Penyakit Strok dengan Multiple Attribute Decision Making Simple Additive Weighting (SAW)
Authors: Rio Andika Dwiki Adhi Putra, Arief Andy Soebroto
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2023
Topics: Decision Support Systems; Simple Additive Weighting
Abstract: Penyakit strok atau cerebrovaskuler accident ialah gangguan saraf diakibatkan oleh pecahnya pembuluh darah dalam otak, sehingga kehilangan fungsi otak seseorang. Penyakit strok dapat menyebabkan gangguan pada sistem fungsi otak yang vital dan gangguan gerakan yang menghambat aktivitas individu. Menurut World Health Organizasion (WHO), diperkirakan ada sekitar 7, 6 juta kematian akibat strok, dengan tingkat kematian sebesar 77%, menunjukkan bahwa penyakit strok termasuk penyakit yang berbahaya. Penting untuk melakukan pencegahan dini melalui pemeriksaan medis karena risiko strok yang tinggi. Deteksi risiko penyakit strok dapat dilakukan dengan mudah jika parameter-parameter yang relevan diketahui. untuk mengatasi masalah pola yang tidak terstruktur, diperlukan sistem yang dapat mempermudah dalam pengambilan keputusan, bisa juga dijadikan sebagai solusi. Alasan memilih metode tersebut dikarenakan sanggup mengatasi permasalahan yang sering terkait dengan ketidakpastian dalam penelitian deteksi penyakit. Hasil akurasi yang didapat dari sistem pendukung keputusan deteksi dini penyakit strok dengan metode multiple attribute decision making simple additive weighting sebesar 74, 1%. Dari hasil perhitungan baik secara manual maupun sistem mendapatkan hasil yang sama dimana terdapat beberapa alternatif yang di duga menderita strok, bagi alternatif yang diduga menderita strok diketahui bahwa nilai alternatifnya 0, 84 (threshold).
Optimization of Drug Design Composition by Hybrid Islamic and Evolutionary Medicine for Covid-19 and Its New Variants Using Geometric Time Variants Extreme Genetic Algorithm
Authors: Aurick Yudha Nagara, Renny Nova, Tamara Gusti Ebtavanny, Zanna Annisa Nur Azizah Fareza
Journal: Proceedings of the 12th International Conference on Green Technology (ICGT 2022)
Year: 2023
Topics: Bioinformatics; Genetic Algorithms
Abstract: There is a difficulty in building the implementation of a computational model to build a complex Covid-19 drug design involving a smart ecosystem. Covid-19 and the drug design of its new variants are formed by combining the appropriate compound and dose as an antiviral. Drug designs as the candidates for Covid-19 drugs can be in the form of herbal medicines and other materials. In computing the design of this drug, the encountered problem is the way to separate the features between the mixed compounds. The feature extraction received will be optimized into compounds that are useful as Covid-19 drug candidates. On the other hand, drug design using manual computational methods is very complicated and requires a fairly long-time estimation in forming the proper compound with many variants of each compound. From the problems that occur, it requires a system that can perform drug design computations quickly and precisely. Therefore, a new method of combining extreme learning machines and genetic algorithms is made called Geometric Time Variants (GTV) Extreme Genetic Algorithm (XtremeGA or eXGA or ExGA). As a result, drug design optimization using historical data by hybrid Islamic and evolutionary medicine for Covid-19 and its new variants can work quickly, optimally, and achieved convergence conditions.
Pelatihan Data Science Untuk Umum Dan Bagi Siswa SMA/SMK dari Anggota Karang Taruna Kauman Malang
Authors: Arief Andy Soebroto, Imam Cholissodin, Sutrisno Sutrisno, Nurudin Santoso
Journal: DIMASLOKA: Jurnal Pengabdian Masyarakat Teknologi Informasi Dan Informatika
Year: 2023
Topics: Data Science
Abstract: Kemajuan teknologi informasi telah meluas penggunaannya di berbagai bidang keilmuan dan berbagai kalangan masyarakat. Di bidang keilmuan di antaranya adalah tentang data science yang saat ini banyak diminati di banyak perusahaan dan instansi. Data science merupakan bidang ilmu yang mempelajari, mengolah, dan menganalisis data. Oleh sebab itu, bila ditunjang dengan kemampuan matematika, statistika, dan pemrograman akan mempermudah dalam implementasi dan pemanfaatan data science. Namun materi tentang data science masih jarang sekali diajarkan dan diberikan pada siswa di bangku sekolah menengah atas. Sementara pada siswa SMA, SMK non informatika, dan Pondok Pesantren masih belum diajarkan/diberikan materi pelajaran tentang data science. Pentingnya data science disampaikan atau diperkenalkan kepada siswa SMA/SMK-non informatika/Pondok Pesantren agar dapat memberikan wawasan pandangan perihal teknologi (data science) yang saat ini tengah menjamur pemanfaatannya di lingkungan berbagai perusahaan dan instansi. Sehingga para siswa tidak lagi terasa asing bila nantinya berhadapan atau harus menggunakan data science. Berdasarkan pentingnya penguasaan data-science di pekerjaan dan masih kurangnya pengetahuan dan wawasan dari siswa sekolah menengah atas, maka pelatihan data science menjadi alternatif solusi mengenalkan di sekolah menengah atas. Pelatihan ini diharapkan memberikan manfaat para siswa agar mampu menumbuhkan minat mereka untuk mempelajari data science lebih luas lagi. Siswa diajarkan tentang data science meliputi, yaitu regresi …
Pelatihan Smart Multi-Culture Farming Berbasis Teknologi Cloud-AI untuk Pemantauan Objek Budidaya dengan Tenaga Surya sebagai Eco-Green Energy Masyarakat Indonesia
Authors: Nurudin Santoso, Imam Cholissodin, Arief Andy Soebroto, Nurul Hidayat, Destyana Ellingga Pratiwi Sutrisno, Vivien Fathuroya
Journal: JAST
Year: 2022
Topics: Smart Farming; Cloud Computing; Artificial Intelligence
Abstract: Proses pengerjaan bidang pertanian multi-culture sangat menguras banyak tenaga dan memiliki beberapa resiko kurang baik bagi petani, baik di pedesaan maupun perkotaan. Mulai dari waktu yang cukup banyak dibutuhkan dalam pembudidayaan terutama saat pemeliharaan tumbuh kembangnya tanaman maupun objek budidaya lainnya, lalu banyaknya biaya yang dibutuhkan dalam penggunaan irigasi untuk pembelian bahan bakar serta resiko ketika melakukan proses tertentu menggunakan listrik tegangan tinggi yang sangat membahayakan petani. Berdasarkan permasalahan tersebut dibutuhkan pendekatan teknologi otomasi yang dapat bekerja membantu petani. Dalam pengabdian ini melibatkan Dua Mitra, yaitu di kelompok petani yang sekaligus pekerja Kampung Kauman RW/RT III/03 dan pada Perkebunan di Poncokusumo Malang yang memanfaatkan listrik tenaga surya untuk irigasi dan kegunaan lainnya serta pendekatan Cloud-AI yang dapat bekerja secara adaptif baik luring maupun daring untuk mengendalikan kelistrikan, prediksi untuk pengambilan keputusan dalam pengamatan objek budidaya dan lainnya. Hasil utama kegiatan berupa pemberian pelatihan, lalu bantuan paket alat instalasi smart multi-culture farming untuk hidroponik, panel surya dan pompa untuk irigasi serta modul pelatihan pertanian berbasis Cloud-AI dan video edukasi dengan respon yang sangat baik dari Mitra.
Smart big data app for determining modeling of human genome, virus and medicinal compounds to healing any disease especially for Covid-19 by meta-deep AI reinforcement learning …
Authors: Imam Cholissodin, Sutrisno, Arief Andy Soebroto, Aurick Yudha Nagara, Tamara Gusti Ebtavanny, Widodo
Journal: AIP Conference Proceedings
Year: 2022
Topics: Bioinformatics; Deep Learning; Artificial Intelligence
Abstract: Solving health problems is part of the enigma in finding candidate solutions, one of which is drugs for certain diseases, especially Covid-19, which include those the extensive and complete research of which involves the Human Genome, viruses, and medicinal compounds. Some of the obstacles are the limited knowledge as an approach that to date tends to use the conventional Machine Learning (CML) algorithms and the analysis of human DNA codes, viruses, and medicinal compound codes which still incline to be partial, resulting in discrete conclusions and premature modeling patterns. In this study, a computer simulation model prototyping approach such as in silico as the basis of modeling with meta-deep AI Reinforcement Learning algorithms is employed which provides leniency or flexibility in the machine learning process by integrating Deep Q-Learning, supervised, unsupervised, and other …
Peramalan Kasus Positif Harian Covid-19 di Indonesia menggunakan Metode Extreme Learning Machine (ELM) dengan Optimasi Whale Optimization Algorithm (WOA)
Authors: Herman Syantoso, Arief Andy Soebroto
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2022
Topics: Machine Learning; Optimization Algorithms
Abstract: Peramalan Kasus Positif Harian Covid-19 di Indonesia menggunakan Metode Extreme Learning Machine (ELM) dengan Optimasi Whale Optimization Algorithm (WOA) | Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer j-ptiik logo Beranda Terkini Arsip Tentang Kami Tentang Jurnal Ini Penyerahan Naskah Dewan Editor Kontak Bahasa Indonesia Register Login Peramalan Kasus Positif Harian Covid-19 di Indonesia menggunakan Metode Extreme Learning Machine (ELM) dengan Optimasi Whale Optimization Algorithm (WOA) 1.Beranda / 2.Arsip / 3.Vol 6 No 13 (2022): Publikasi Khusus Tahun 2022 / 4.Artikel Peramalan Kasus Positif Harian Covid-19 di Indonesia menggunakan Metode Extreme Learning Machine (ELM) dengan Optimasi Whale Optimization Algorithm (WOA) Penulis Herman Syantoso Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya Arief Andy Soebroto Fakultas Ilmu Komputer, …
Penerapan Metode ELimination Et Choix Traduisant la REalite (ELECTRE) dan Weighted Product (WP) pada Sistem Pendukung Keputusan Deteksi Dini Penyakit Stroke
Authors: Karmia Larissa Br Pandia, Arief Andy Soebroto, Eko Arisetijono Marhaendraputro
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2022
Topics: Decision Support Systems; Multi-Criteria Decision Making
Abstract: Penyakit stroke merupakan gangguan pada otak secara mendadak yang disebabkan oleh gangguan vaskuler dan dapat menyebabkan kematian yang berlangsung selama 24 jam atau lebih. Menurut laporan WHO di tahun 1999, penyakit stroke menduduki peringkat ke dua di dunia dalam kematian tertinggi. Di Indonesia sendiri menurut data Riskesdas Kementrian Kesehatan RI, terjadi peningkatan angka kemungkinan terkena stroke sebesar 8.3 per mil di tahun 2007 hingga menjadi 12, 1 per mil di tahun 2013. Hal ini menjadi bukti bahwa terjadi peningkatan pada jumlah pasien penyakit stroke di Indonesia dari tahun ke tahun, Pemerintah belum menemukan suatu solusi pencegahan penyakit stroke. Stroke merupakan penyakit yang harus cepat ditangani karena bisa menyebabkan cacat ataupun kematian. Maka dari itu masalah penyakit stroke ini membutuhkan sebuah sistem yang mempermudah seorang ahli kesehatan dalam mendeteksi risiko stroke sehingga dapat mengurangi angka pasien risiko stroke. Dalam sistem ini digunakan metode ELECTRE dan weighted product untuk mendeteksi risiko dini penyakit stroke dikarenakan kedua metode tersebut dapat mengeliminasi pasien yang kurang sesuai dengan karateria dan dapat memilih alternatif terbaik serta mengelompokkan pasien stroke dalam kategori tinggi, sedang maupun rendah. Berdasarkan hasil pengujian membandingkan hasil deteksi yang dilakukan sistem dengan hasil deteksi manual dengan 30 data uji didapatkan nilai akurasi sebesar 86%.
Sistem Pendukung Keputusan Deteksi Dini Penyakit Stroke menggunakan Metode Fuzzy Tsukamoto (Studi Kasus: Puskesmas Kendalkerep Kota Malang)
Authors: Wildan Ziaulhaq, Arief Andy Soebroto, Muhammad Tanzil Furqon
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2022
Topics: Decision Support Systems; Fuzzy Logic
Prediksi Laju Kasus Positif Harian COVID-19 di Sumatera Utara menggunakan Metode Extreme Learning Machine (ELM)
Authors: Mutia Ayu Sabrina, Arief Andy Soebroto
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2022
Topics: Machine Learning; Time Series Analysis
Abstract: Prediksi Laju Kasus Positif Harian COVID-19 di Sumatera Utara menggunakan Metode Extreme Learning Machine (ELM) | Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer j-ptiik logo Beranda Terkini Arsip Tentang Kami Tentang Jurnal Ini Penyerahan Naskah Dewan Editor Kontak Bahasa Indonesia Register Login Prediksi Laju Kasus Positif Harian COVID-19 di Sumatera Utara menggunakan Metode Extreme Learning Machine (ELM) 1.Beranda / 2.Arsip / 3.Vol 6 No 13 (2022): Publikasi Khusus Tahun 2022 / 4.Artikel Prediksi Laju Kasus Positif Harian COVID-19 di Sumatera Utara menggunakan Metode Extreme Learning Machine (ELM) Penulis Mutia Ayu Sabrina Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya Arief Andy Soebroto Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya Kata Kunci: akurasi, COVID-19, Extreme Learning Machine, MAPE, Prediksi, Sumatera Utara Abstrak Dipublikasikan di …
Comparative Study of SVR, Regression and ANN Water Surface Forecasting for Smart Agriculture
Authors: Arief Andy Soebroto, Imam Cholissodin, Destyana Ellingga Pratiwi, Guruh Prayogi Willis Putra
Journal: HABITAT
Year: 2022
Topics: Machine Learning; Smart Agriculture
Abstract: In the smart agriculture system based on green-based technology of artificial intelligence (AI), flooding can be predicted early by forecasting the water surface and good agricultural irrigation. The process of rising and falling of the water surface in a water basin area can be explained theoretically, but since there are many related variables and the complexity of dependencies between variables, the mathematical model is difficult to construct. Forecasting water surface in the field of irrigation needs too many variable parameters, such as cross-sectional area, depth, volume of rivers and so on. Based on patterns in each period, forecasting can be done using a statistical method and AI. This study uses the support vector regression (SVR) method, regression, multiple linear regression, and algorithm backpropagation, all compared to one another. The results of tests carried out between SVR and multiple linear regression show that SVR is superior. This can be seen from the result of the mean square error (MSE) obtained for each method. SVR 0.03 and for multiple linear regression, 0.05. The result is also supported by the best MSE result in the regression method, which is 0.338, and the best MSE value in artificial neural network (ANN), which is 0.428.
Implementasi Simple Network Management Protocol (SNMP) pada Bot Monitoring Telegram
Authors: Muhammad Taruna Praja Utama, Arief Andy Soebroto
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2022
Topics: Network Management; Telecommunications
Abstract: Salah satu fungsi manajemen jaringan yang berguna untuk menentukan apakah jaringan masih praktis, layak digunakan, atau memerlukan kapasitas lebih adalah monitoring jaringan. Jika administrator ingin mendesain ulang jaringan yang ada saat ini, memonitor hasilnya mungkin juga akan membantu. Memantau status perangkat, seperti persentase CPU, RAM, dan trafik menggunakan SNMP, adalah salah satu dari banyak teknik pemantauan jaringan. Agar memudahkan proses monitoring ini, dapat dilakukan dengan jarak jauh dengan adanya program yang memberikan pesan alert ke pengguna. Salah satu media komunikasi adalah menggunakan aplikasi Telegram, Telegram juga memiliki fasilitas bot yang bisa diprogram untuk berjalan terus menerus tanpa henti. Tujuan dari penelitian untuk mengetahui bagaimana merancang program bot monitoring menggunakan SNMP yang mengirimkan pesan notifikasi ke Telegram dan untuk mengetahui bagaimana menguji program bot monitoring Telegram menggunakan SNMP.
Sistem Pendukung Keputusan Diagnosis Penyakit Stroke menggunakan Metode Fuzzy K-Nearest Neighbor (FK-NN)(Studi Kasus Puskesmas Kendal Kerep Kota Malang)
Authors: Yearra Taufan Ardy Rinaldy, Arief Andy Soebroto, Catur Ari Setianto
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2021
Topics: Decision Support Systems; Fuzzy Logic
Abstract: Stroke merupakan penyakit serius yang dapat menyebabkan kecacatan dan bahkan kematian, namun jumlah penderitanya masih sangat tinggi. Agar kasus stroke baru tidak terus bertambah, diperlukan sebuah cara untuk deteksi dini risiko stroke sehingga orang yang berpotensi menderita stroke dapat melakukan pencegahan. Namun, stroke merupakan sebuah penyakit kompleks yang menunjukkan gejala berbeda antara satu penderita dengan penderita lain. Selain itu, penyebab stroke antara satu orang dan orang lainnya juga dapat berbeda sehingga deteksi dini kemungkinan risiko stroke pada seorang pasien harus dilakukan dengan teliti. Sistem pendukung keputusan yang dibangun menggunakan FK-NN dianggap mampu membantu deteksi dini risiko stroke dengan cepat, teliti, dan objektif. Sistem pendukung keputusan yang dibangun dengan FK-NN akan memperhatikan faktor risiko stroke dan melakukan kalkulasi menggunakan framingham risk score, yaitu metode yang biasa digunakan dokter untuk menghitung risiko penyakit kardio vaskular. Sistem kemudian mengklasifikasikan data menggunakan metode FK-NN pada kelas stroke risiko rendah, stroke risiko sedang, dan stroke risiko tinggi. Hasil penelitian ini membutikan jika FK-NN mampu membantu deketsi dini risiko stroke dengan baik, yaitu menghasilkan akurasi 61.1% ketika K bernillai 4 dan prosentase data latih 50% dari total data set.
Pengembangan Sistem Manajemen Permintaan Pelayanan dan Aduan Karyawan (Studi Kasus: Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Brawijaya)
Authors: Reynald Daffa Pahlevi, Faizatul Amalia, Arief Andy Soebroto
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2021
Topics: Information Systems; Human Resources
Abstract: Memberikan pelayanan yang terbaik merupakan prioritas bagi Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Brawijaya (FEB UB) untuk memberikan kesan nyaman dan aman. Apbila terdapat pelayanan yang diberikan belum sesuai dengan pelayanan yang seharusnya diberikan, baik dosen, tenaga kependidikan dan tamu FEB UB dapat mengajukan aduan melalui media sosial Whatsapp yang dikelola oleh operator dan admin. Setelah aduan diterima oleh operator atau admin, aduan disaring sesuai dengan kategori aduan dan kemudian diteruskan ke grup Whatsapp sesuai dengan kategori aduan tersebut. Proses tersebut memiliki alur yang cukup rumit dan memakan waktu yang lama. Disamping itu, aduan yang diajukan tidak disimpan oleh pihak FEB UB yang dimana aduan dapat dijadikan bahan evaluasi di setiap semesternya untuk meningkatkan layanan yang lebih baik. Dari permasalahan yang ada, maka dilakukan sebuah pengembangan sistem menajamen perminatan pelayanan dan aduan karyawan. Pengembangan sistem ini menggunakan metode Prototyping. Proses dalam pengembangan sistem dimulai dari tahap studi literatur, analisis kebutuhan, perancangan, implementasi, dan pengujian. Hasil analisis kebutuhan yang dilakukan dengan 2 iterasi pada tahap prototyping, terdapat 7 aktor, 35 kebutuhan fungsional, dan 1 kebutuhan non fungsional. Sistem dikembangkan dengan menggunakan bahasa pemrograman Javascript dengan menggunakan framework Express. js dan Bootstrap. Pengujian menggunakan pengujian unit dan integrasi dengan hasil 100% untuk seluruh test-case yang diuji dan pengujian dengan …
Sistem Monitoring Aliran Sungai dan Lingkungan Berbasis Smart Environment di RW 03 Kelurahan Kauman Kota Malang
Authors: Sutrisno Sutrisno, Imam Cholissodin, Arief Andy Soebroto, Muh Arif Rahman
Journal: JAST: Jurnal Aplikasi Sains dan Teknologi
Year: 2021
Topics: Smart Environment; Environmental Monitoring
Abstract: Monitoring of the rivers state and the environment of roads in the city center is often still inadequate. For example, garbage is often found in the river, while on the roads, there is still not yet a sound security system. Kauman RT 03 RW III Klojen Malang is one of the densely populated regions and is located in the center (point of zero) of Malang city at the time ago still does not have a security system or security guard and there is a river flow which is often found garbage piling up and often causes flooding when it rains heavy. Based on field conditions in Kauman and meetings with residents represented by several RT heads in RW 03 Kauman, Klojen Malang requires the use of a smart environment and CCTV technology integration. Therefore the result of dedication to society to apply CCTV's technology, so it has been used at Kauman for environmental and security monitoring. Considering the high level of the …
Sistem Pendukung Keputusan Kelompok untuk Menentukan Penerima Bantuan Kemiskinan di Kota Malang Menggunakan Metode PROMETHEE II dengan Copeland Score
Authors: Ridwan Fajar Widodo, Arief Andy Soebroto
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2021
Topics: Decision Support Systems; Multi-Criteria Decision Making
Abstract: Sistem Pendukung Keputusan Kelompok untuk Menentukan Penerima Bantuan Kemiskinan di Kota Malang Menggunakan Metode PROMETHEE II dengan Copeland Score | Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer j-ptiik logo Beranda Terkini Arsip Tentang Kami Tentang Jurnal Ini Penyerahan Naskah Dewan Editor Kontak Bahasa Indonesia Register Login Sistem Pendukung Keputusan Kelompok untuk Menentukan Penerima Bantuan Kemiskinan di Kota Malang Menggunakan Metode PROMETHEE II dengan Copeland Score 1.Beranda / 2.Arsip / 3.Vol 5 No 13 (2021): Publikasi Khusus Tahun 2021 / 4.Artikel Sistem Pendukung Keputusan Kelompok untuk Menentukan Penerima Bantuan Kemiskinan di Kota Malang Menggunakan Metode PROMETHEE II dengan Copeland Score Penulis Ridwan Fajar Widodo Universitas Brawijaya Arief Andy Soebroto Fakultas Ilmu Komputer, Universitas …
Pengembangan Sistem Rekam Medis Pasien Berbasis Web (Studi Kasus: Klinik Rafael Malang)
Authors: Himawan Sutanto, Faizatul Amalia, Arief Andy Soebroto
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2021
Topics: Health Informatics; Web Development
Abstract: Banyak fasilitas kesehatan yang menggunakan teknologi informasi untuk mempermudah penyimpanan data, salah satu teknologinya adalah rekam medis elektronik. Di Klinik Rafael Malang, proses rekam medis yang dilakukan belum cukup efisien karena masih menggunakan penulisan manual dan excel. Prosedur dilakukan setidaknya tiga kali, yaitu mencatat data di buku kunjungan pasien, kartu pasien, kemudian disalin ke excel. Data rekam medis masih berbentuk kartu pasien sehingga memerlukan waktu untuk mencari kartunya, belum lagi jika kartunya hilang atau rusak. Berdasarkan permasalahan tersebut, penulis melakukan pengembangan sistem rekam medis elektronik berbasis web. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui hasil analisis kebutuhan, perancangan, implementasi, dan pengujian dari sistem yang dikembangkan. Metode pengembangan yang digunakan adalah waterfall model, yang berprinsip bahwa tahap pengembangan berikutnya tidak dapat dilakukan jika tahap sebelumnya belum selesai. Berdasarkan elisitasi kebutuhan, diperoleh 47 kebutuhan fungsional dan satu kebutuhan non fungsional yaitu security. Pada perancangan, digunakan pendekatan berbasis objek, yang menghasilkan sequence diagram dan class diagram. Dilakukan juga perancangan basis data, algoritme, dan antarmuka. Pengujian unit dengan metode white-box memberikan hasil 100% valid. Pengujian penerimaan dengan metode black-box untuk 80 kasus uji mendapat hasil 100% valid. Pengujian integrasi memberikan hasil 100% valid. Pengujian keamanan terhadap pembayaran elektronik dan session login telah sesuai dengan …
Optimasi Input weight dan Bias Extreme Learning Machine menggunakan Ant Colony Optimization untuk Peramalan Cuaca di Kabupaten Malang
Authors: Khoifah Inda Maula, Arief Andy Soebroto
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2021
Topics: Machine Learning; Optimization Algorithms
Abstract: Optimasi Input weight dan Bias Extreme Learning Machine menggunakan Ant Colony Optimization untuk Peramalan Cuaca di Kabupaten Malang | Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer j-ptiik logo Beranda Terkini Arsip Tentang Kami Tentang Jurnal Ini Penyerahan Naskah Dewan Editor Kontak Bahasa Indonesia Register Login Optimasi Input weight dan Bias Extreme Learning Machine menggunakan Ant Colony Optimization untuk Peramalan Cuaca di Kabupaten Malang 1.Beranda / 2.Arsip / 3.Vol 5 No 13 (2021): Publikasi Khusus Tahun 2021 / 4.Artikel Optimasi Input weight dan Bias Extreme Learning Machine menggunakan Ant Colony Optimization untuk Peramalan Cuaca di Kabupaten Malang Penulis Khoifah Inda Maula Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya Arief Andy Soebroto Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya Kata Kunci: Peramalan, Cuaca, Extreme …