Lab-IS/filkom-research-papers huggingface dataset:
Analisis Sentimen Mengenai Moda Raya Terpadu (MRT) Jakarta dengan Metode BM25 dan K-Nearest Neighbor
Authors: Bayu Rahayudi, Candra Dewi
Journal: Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2021
Topics: Natural Language Processing
Abstract: Moda Raya Terpadu (MRT) Jakarta merupakan alat transportasi berkecepatan tinggi berupa kereta rel listrik yang ada di ibukota Jakarta . Adanya banyak tanggapan positif maupun negatif dari masyarakat dapat dipergunakan sebagai masukan bagi operator layanan MRT Jakarta untuk terus bisa memperbaiki pelayanan demi terwujudnya angkutan massal yang berguna bagi masyarakat. Proses pengumpulan data tanggapan dapat diperoleh dari sosial media maupun komentar-komentar di setiap pemberitaan mengenai MRT Jakarta. Data-Data tersebut akan diolah dulu dengan melewati tahapan preprocessing untuk diklasifikasikan menjadi sentimen yang bersifat positif maupun sentimen yang bersifat negatif. Metode untuk mengklasifikasikan tanggapan adalah K-Nearest Neighbor dengan menggunakan metode BM25 sebagai metode untuk mengetahui kesamaan antar data. Proses pengujian yang …
Optimasi Multiple Travelling Salesman Problem (M-TSP) pada Penentuan Rute Angkutan Sekolah menggunakan Algoritme Particle Swarm Optimization (PSO)
Authors: Muhammad Hidayat, Imam Cholissodin, Bayu Rahayudi
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2020
Topics: Optimization
Abstract: Yayasan Pembina Muslim (YPM) Daarussalaam merupakan sebuah yayasan pendidikan yang berlokasi di Jl. Jendral Sudirman No 1, Swarga Bara, Sangatta Utara, Kabupaten Kutai Timur, Kalimantan Timur. Dalam YPM Daarussalam terdapat beberapa sekolah yaitu taman kanak-kanak islam terpadu (TKIT), sekolah dasar islam terpadu (SDIT), dan sekolah menengah pertama islam terpadu (SMPIT). Untuk membantu keberangkatan dan kepulangan siswa TK dan SD, pihak yayasan menyediakan fasilitas jasa angkutan sekolah yang dapat digunakan bagi siswa yang membutuhkan. Saat ini jumlah siswa yang menggunakan jasa angkutan sekolah adalah sebanyak 160 siswa dari total 832 siswa. Berdasarkan jumlah tersebut pihak yayasan menyediakan 8 armada dengan kapasitas 20 siswa tiap armada. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan rute optimal pada permasalahan Multiple Travelling Salesman Problem (M-TSP) dengan menggunakan Algoritme Particle Swarm Optimization (PSO). Pada penelitian ini rute sekolah direpresentasikan sebagai partikel yang dibagi menjadi 3 segmen yaitu keberangkatan (segmen 1), kepulangan 1 untuk siswa kelas 1, 2, dan TK dan (segmen 2) dan kepulangan 2 untuk siswa kelas 3-6 yang kemudian partikel tersebut akan memperbarui kecepatan setiap iterasi untuk menemukan rute dengan nilai fitness terbaik. Parameter yang digunakan adalah jumlah iterasi= 538, ukuran partikel= 80, C1= 1, dan C2= 1, 5. Fitness rata-rata yang didapatkan adalah 2,393 dan dengan hasil tersebut pihak yayasan dapat memangkas jarak sebanyak 210,884 Km.
Design Spatial-based Information System using Flexible Field-Value Database
Authors: Bayu Rahayudi, Agus Wahyu Widodo, Candra Dewi, Muh Arif Rahman, Wayan Firdaus Mahmudy
Year: 2019
Topics: Information Systems
Abstract: This study aims to design a Spatial-based information system using flexible or variable field-value database. The information system uses primary and secondary data obtained from field surveys and reports of various regional work unit in Kediri Regency. Every regional unit has their own data format in publishing their information, and every data is also has a geo-spatial data coordinates that represent physical data location. In this research, we used data from agriculture, education and health regional work unit as sample data case. The results of this study is in the form of an information system that can saved and processed various field-value data format from various regional unit of Kediri Regency.
Prediksi Kebangkrutan Menggunakan Metode Backpropagation (Studi Kasus: Perseroan Terbatas Terdaftar Pada Bursa Efek Indonesia)
Authors: Nanda Alifiya Santoso Putri, Dian Eka Ratnawati, Bayu Rahayudi
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Machine Learning
Abstract: Kebangkrutan merupakan kondisi dimana sebuah perusahaan mengalami kegagalan baik itu kegagalan ekonomi atau kegagalan keuangan. Kebangkrutan menyebabkan adanya sita umum atas semua kekayaan Debitor Pailit (perusahaan) yang pengurusan dan pemberesannya dilakukan oleh Kurator (pengawas aktiva benda debitor). Karena dapat menimbulkan akibat yang berat, beberapa upaya dilakukan sebagai alternatif penanggulangan kebangkrutan. Salah satu upaya tersebut adalah upaya preventif dengan memprediksi kebangkrutan. Backpropagation adalah salah satu metode jaringan saraf tiruan yang banyak digunakan dalam konteks permasalahan dengan dataset yang bersifat klasifikasi dan regresi yang salah satunya adalah prediksi karena backpropagation merupakan salah satu algoritme supervised learning atau algoritme yang sudah diketahui nilai output dan inputnya. Dalam penelitian ini, backpropagation bertugas untuk memprediksi kebangkrutan dengan input berupa lima variabel Altman dan hasil dari perhitungan Z-Score menjadi target output. Keseluruhan pengujian yang telah dilakukan menghasilkan nilai MAPE terbaik dengan rata-rata 0,062% dengan parameter nilai learning rate sebesar 0, 2, jumlah iterasi sebanyak 1000 dan jumlah neuron pada hidden layer sebanyak 6. Nilai MAPE tersebut< 10% serta mendekati 0% yang termasuk dalam kriteria prediksi dengan akurasi sangat baik.
Penerapan Metode Fuzzy K-Nearest Neighbour (FK-NN) Untuk Diagnosis Penyakit Pada Kucing
Authors: Hardyan Zalfi, Agus Wahyu Widodo, Bayu Rahayudi
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Machine Learning
Abstract: Kucing merupakan hewan yang paling disenangi oleh manusia, dengan bentuk dan bulu yang sangat bagus banyak orang menjadikan kucing sebagai hewan peliharaannya baik di Indonesia maupun diseluruh dunia. Populasi kucing sendiri berjumlah 220 juta ekor didunia. Dengan banyaknya jumlah kucing tentunya banyak juga kucing yang memiliki kesehatan yang buruk dengan terinfeksi penyakit. Terbatasnya kemampuan seseorang untuk mendeteksi penyakit kucing dan jumah pakar hewan yang terbatas diperlukan sebuah sistem yang dapat mendiagnosa penyakit pada kucing dengan mudah. Pembuatan sistem diagnosa penyakit kucing ini menggunakan metode fuzzy k-nearest neighbour yang merupakan pengembangan dari metode k-nearest neighbour dimana akan dihitung nilai keanggotaan dari hasil k-nearest neighbour. Berdasarkan pengujian fungsional yang telah dilakukan, masing-masing kelas uji menghasilkan kesesuaian dengan kebutuhan sistem. Pengujian akurasi pertama yaitu pengujian akurasi berdasarkan variasi jumlah data latih dengan jumlah data latih yang berbeda tiap pengujian. Untuk pengujian ini nilai akurasi yang tertinggi diperoleh sebesar 85% sedangkan nilai akurasi terendah yaitu 80%. Pengujian akurasi kedua yaitu pengujian akurasi berdasarkan pengaruh nilai K dengan data uji yang sama berjumlah 15 data uji. Hasil dari pengujian ini akurasi terbesar yaitu 86% sedangkan yang terendah yaitu sebesar 73%. Hal ini menunjukkan bahwa metode fuzzy k-nearest neighbour memiliki akurasi yang cukup baik untuk mendiagnosis penyakit pada kucing.
Prediksi Polusi Udara Di Dki Jakarta Dengan Menggunakan Metode Long-Short Term Memory (LSTM)
Authors: Achmad Zhafran Hilmy Ramadhan, Bayu Rahayudi, Dian Eka Ratnawati
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2024
Topics: Machine Learning; Time Series Analysis
Abstract: Udara merupakan salah satu kebutuhan manusia karena mengandung oksigen (O 2) yang dibutuhkan oleh tubuh manusia. Namun, kualitas udara di perkotaan sering kali berada di atas batas normal akibat dari polusi udara yang menjadi faktor risiko utama untuk berbagai penyakit yang menyebabkan kematian. Karena itu diperlukan upaya khusus untuk menjaga kualitas udara. Salah satu metode untuk mencegah polusi udara adalah dengan memprediksi polusi udara di masa depan dengan menggunakan data historis. Pada penelitian ini memanfaatkan teknologi artificial intelligence dengan menggunakan metode Long-Short Term Memory (LSTM) untuk melakukan prediksi polusi udara di DKI Jakarta dari tahun 2010-2022 dengan jumlah data sebanyak 4.728 data dengan parameter polusi udara yang diprediksi adalah PM 10, SO 2, CO, O3, dan NO 2. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa model prediksi terbaik menggunakan LSTM dengan komposisi data training: data testing 11 tahun: 1 tahun, jumlah hidden layer 1, jumlah epoch 200, jumlah hidden neuron 25, jumlah batch size 16, dan learning rate 0, 1 mendapatkan nilai RMSE yang berkisar antara 9, 55002134344871 hingga 9, 61049604442543 dari 5 kali pengujian dengan rata-rata nilai RMSE dari seluruh pengujian adalah 9, 572682542.
Analisis Performa Model Convolutional Neural Network Dalam Mendeteksi Penyakit Pneumonia
Authors: Ahmad Izzan Kautsar, Bayu Rahayudi, Lailil Muflikhah
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2024
Topics: Deep Learning; Medical Imaging
Abstract: Pneumonia merupakan infeksi paru-paru yang signifikan dan mematikan, dengan peningkatan kasus yang dipicu oleh polusi udara akibat emisi kendaraan. Saat ini, deteksi pneumonia umumnya dilakukan melalui analisis manual citra X-ray oleh tenaga medis. Namun, dengan kemajuan teknologi, penelitian terkait deteksi digital pneumonia menggunakan citra X-ray semakin berkembang. Convolutional Neural Networks (CNN) yang menjadi bagian dari Deep learning telah terbukti efektif dalam tugas klasifikasi gambar, termasuk dalam penelitian ini. Penelitian ini melakukan analisis model CNN melalui beberapa skenario percobaan, yang melibatkan variabel seperti mode warna, perbandingan data, dan penerapan augmentasi. Menggunakan 2000 data yang diambil secara acak dan dilakukan undersampling untuk meratakan persebaran, hasil penelitian menunjukkan bahwa skenario percobaan dengan …
Aerodynamic Impact Analysis of “Noise Housing” Installation for Railway Wheels
Authors: Sugiono Sugiono, Bayu Rahayudi, Astuteryanti Tri Lustyana, Salim Subarkah, Lucia Wulandari
Journal: Proceedings of the 2nd International Conference on Railway and Transportation 2023 (ICORT 2023)
Year: 2024
Topics: Aerodynamics
Abstract: Train is a mass transportation that can reduce congestion on the big city, but it also has an impact of noise to residential around the railroad tracks. One of the main sources of noise is the collision of the wheels with the railroad tracks, and this can be reduced by noise housings design. The purpose of this paper is to analyse the impact of adding house noising based on aerodynamic perspective, so that a better house noising design is produced. The first step of the research made a 3D model of the existing trains and trains with the addition of noise housing. Computational Fluid Dynamics (CFD) simulation is used to analyse changes in drag force values, lift force, drag force coefficient, and aerodynamic noise. The addition of noise housing on the wheels of the train bogies has an positive impact on reducing the value of aerodynamic train noise. Aerodynamics noise around existing locomotive wheels (far field noise 0.5 m from locomotive, train speed= 80 Km/h) produced an average noise of 15.19 dB, it reduced to 12.35 dB for train innovation using noise housing. The final noise housing design also improved the drag force coefficient from 0.95 to 0.78. Overall, the addition of noise housing was also able to improve the aerodynamic performance of the train.
Analisis Pengelompokan Ulasan Pengguna menggunakan K-Means Clustering untuk Evaluasi Aplikasi My SAPK BKN
Authors: M Ighfar Maulana, Bayu Rahayudi, Nanang Yudi Setiawan
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2024
Topics: Machine Learning; Natural Language Processing
Abstract: Keberhasilan pemerintahan berkaitan erat dengan kinerja Aparatur Sipil Negara (ASN), sehingga penting untuk memaksimalkan pengelolaan administrasi kepegawaian. Transformasi digital pada pemerintahan semakin berkembang, tetapi aplikasi My SAPK BKN kerap mendapati ulasan berupa keluhan pengguna pada Google Play Store. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis aspek-aspek yang dihasilkan dari pengelompokan ulasan pengguna menggunakan metode K-Means Clustering pada aplikasi Android My SAPK BKN, serta melakukan evaluasi melalui Root Cause Analysis terhadap hasil analisis pengelompokan tersebut. Analisis pengelompokan ulasan pengguna menghasilkan tiga cluster aspek, yaitu data, server, dan autentikasi. Evaluasi yang dilakukan melalui validasi dari tujuh PNS sebagai pengguna, serta rekomendasi dari ahli pengembangan aplikasi, menghasilkan draft evaluasi yang …
Perancangan dan Pembuatan Aplikasi Point of Sales UMKM berbasis Mobile menggunakan Framework Flutter (Studi Kasus: PW Café)
Authors: Ardhya Khrisna Chandra, Bayu Rahayudi, Welly Purnomo
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2024
Topics: Mobile Development; Flutter Framework
Abstract: Teknologi yang sudah semakin maju menjadi jawaban atas masalah globalisasi yang semakin melekat dalam kehidupan manusia salah satunya adalah proses transformasi digital bagi UMKM. Penelitian ini meneliti tentang penerapan sistem Point of Sales di PW Café, yakni salah satu UMKM yang bergerak di bidang kuliner. Saat ini, UMKM tersebut masih menggunakan metode pembukuan dan pelaporan secara manual dan konvensional. Penelitian ini ditujukan untuk membantu proses transformasi digital yang mencakup proses pembayaran dan proses pelaporan penjualan secara digital guna meningkatkan efisiensi waktu operasional. Dengan adanya penelitian ini diharapkan operasional UMKM PW Cafe dapat terotomatisasi sehingga dapat meningkatkan kinerja operasional PW Cafe. Dalam penelitian ini, penulis menggunakan salah satu metodologi dari Software Development Life Cycle (SDLC) yaitu …
Optimalisasi Peran Stakeholder dalam Mendukung Strategi Digital Marketing dan Meningkatkan Daya Saing Pelaku Program Pekarangan Pangan Lestari (P2L)
Authors: Umu Khouroh, Christina Sri Ratnaningsih, Bayu Rahayudi
Journal: Jurnal Bisnis Dan Manajemen
Year: 2023
Topics: Digital Marketing; Stakeholder Management
Abstract: Penelitian ini dilakukan untuk menginvestigasi pengaruh strategi digital marketing terhadap daya saing usaha P2L, menguji efek mediasi kinerja digital marketing dalam hubungan antara strategi digital marketing dengan daya saing usaha P2L serta menginvestigasi peran stakeholder dalam memoderasi hubungan strategi digital marketing terhadap daya saing usaha P2L. Penelitian ini memakai pendekatan kuantitatif dengan jenis ekplanasi. Sampel penelitian terdiri dari pengelola dan anggota kelompok program P2L di Kabupaten Malang. Data dikumpulkan melalui metode survei dengan mengirim kuesioner secara online kepada anggota dan pengelola kelompok P2L. Sebanyak 62 responden dari 30 kelompok P2L berperan serta dalam penelitian ini. Analisis data menggunakan metode SEM-PLS dengan menggunakan program SmarPLS4. Temuan penelitian menunjukkan bahwa strategi digital marketing berdampak besar terhadap daya saing usaha, namun kinerja digital marketing tidak memediasi hubungan strategi digital marketing dengan daya saing. Temuan lainnya menunjukkan bahwa keterlibatan Stakeholder perguruan tinggi dan pemerintah memberikan dampak besar dan memperkuat penerapan strategi digital marketing dalam meningkatkan daya saing Dalam konteks peran besar ini, anggota dan pengelola kelompok P2L seharusnya memaksimalkan platform digital serta perlu meningkatkan keterlibatan Stakeholder untuk menguatkan daya saing.
Perancangan dan Pembuatan Sistem Informasi Pemesanan Katering Kedai Mbak Tim berbasis Android
Authors: Rizky Nuansa Nanda Permana, Bayu Rahayudi, Welly Purnomo
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer
Year: 2023
Topics: Mobile Development; Android Development
Abstract: Katering Kedai Mbak Tim merupakan salah satu nama usaha katering yang berada di Kecamatan Sukorejo, Kabupaten Pasuruan. Sebagian besar pelanggan katering memesan melalui smartphone dan pesanan yang masuk akan dicatat oleh pengelola katering menggunakan aplikasi pencatatan bawaan di smartphone. Mulai dari pencatatan konvensional menyebabkan pesanan yang terlewat karena kurang detailnya pencatatan, pembayaran pesanan di tempat acara karena pelanggan kurang yakin yang menyebabkan resiko pesanan palsu, dan permintaan informasi berulang pada setiap pesanan dapat menyebabkan proses memesan lebih lama. Sehingga berdasarkan dari permasalahan tersebut, tujuan utama dari penelitian ini adalah membuat sistem informasi pemesanan katering yang menyediakan inovasi dalam memesan dan manajemen setiap pesanan. Solusi tersebut diharapkan mampu meningkatkan efektivitas pada proses bisnisnya. Sistem akan dibuat dengan menerapkan teknologi Firebase sebagai basis data, menerapkan Midtrans sebagai metode pembayaran, dan menggunakan Google Maps API untuk mendapatkan lokasi pengguna. Metode pengembangan sistem menggunakan metode prototyping dengan membuat prototype untuk ditunjukkan kepada pengelola dan menghasilkan satu kali iterasi, kemudian dilanjutkan dengan melakukan tiga jenis pengujian. Pengujian blackbox mendapatkan hasil yang valid terhadap semua fungsionalitas sistem, pengujian efektivitas berdasarkan waktu menghasilkan peningkatan sebesar 15, 18%, dan hasil pengujian usability dengan system usability scale (SUS) menunjukkan …
The development of cognitive workload management framework based on neuronal dynamics principle to maintain train driver’s health and railway safety
Authors: Sugiono Sugiono, Willy Satrio Nugroho, Bayu Rahayudi, Alies Poetri Lintangsari, Astuteryanti Tri Lustyana
Journal: EUREKA: Physics and Engineering
Year: 2023
Topics: Cognitive Science; Railway Safety
Abstract: Fatigue increases the tendency of poor train driving strategy decision. Decision making in cognitive overload and cognitive underload situation mostly outputs bad decisions. Accordingly, train driver’s cognitive function is required to be sTable during travel so that they can give correct response at a given situation. This study constructs a conceptual framework for cognitive workload management (CWM) of train driver by taking the energy expenses from cognition into the account. This study combines objective and subjective cognitive workload analysis to evaluate train driver duty readiness. The objective load analysis was performed through energy level approximation based on neuronal dynamics simulation from 76 brain regions. The cognitive energy expenditure (CEE) calculated from neuron action potential (NAP) and the ion-membrane current (IMC) from the simulation results. The cognitive load (CL) approximated by converts the continuous time-based CEE to discrete frequency-based CL using Fourier series. The subjective cognitive workload obtained from train simulation results followed by 27 participants. The participants fill the questionnaire based on their simulated journey experience. The results of the evaluation used to build readiness evaluation classifier based on control chart. The control chart evaluation helps the management to determine weekly rest period and daily short rest period treatment base on each train driver workload. The CWM framework allows different recovery treatment to be applied to each train driver. The impact of the CWM application is the performance of train drivers are kept stable. Thus, the CWM …
Pembangunan Sistem Reservasi Kamar Hotel berbasis Web dengan memanfaatkan Teknologi Payment Gateway (Studi Kasus: Hotel Asri)
Authors: Muhammad Syahputra, Bayu Rahayudi, Welly Purnomo
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2023
Topics: Web Development; Payment Gateway
Abstract: Hotel Asri berada di kabupaten Banyuwangi, Jawa Timur. Proses penyewaan kamar atau reservasi di hotel ini tetap ditulis di dalam buku besar. Pelanggan harus datang langsung atau menelpon terlebih dahulu untuk melakukan reservasi, sehingga sering terjadinya kekeliruan yang merugikan pelanggan dan Hotel Asri. Saat ini Hotel Asri juga mengalami kendala dalam melakukan pelayanan pemesanan kamar karena kekurangan karyawan, sehingga karyawan yang memiliki tugas di front end atau resepsionis tidak selalu ada. Maka langkah yang dapat dilakukan untuk memudahkan pemesanan kamar di Hotel Asri adalah dengan membangun sebuah sistem reservasi kamar hotel. Sistem yang akan dibangun berbasis web yang diintegrasikan dengan payment gateway Midtrans sehingga dapat digunakan tamu melakukan pemesanan kamar dan pihak hotel dalam konfirmasi pemesanan kamar. Metodologi penelitian yang dimanfaatkan adalah waterfall, dimulai dari analisis kebutuhan dalam memperoleh kebutuhan fungsional dan kebutuhan non-fungsional sistem. Perancangan sistem menggunakan Unified Modelling Language (UML). Pengujian fungsional sistem dilakukan dengan pengujian Blackbox perolehan nilai valid 100%. Pengujian non-fungsional dilaksanakan menggunakan pengujian kompatibilitas dan didapatkan hasil sistem berjalan diberbagai browser tanpa ada masalah. Pengujian System Usability Scale (SUS) dilakukan kepada tujuh orang responden dan didapatkan skor akhir rata-rata 86% yang berdasarkan skor SUS maka sistem yang dibangun diterima dengan penilaian Acceptability Ranges sistem mendapatkan …
Penerapan Rest API dalam Pengembangan Sistem Informasi Sayur Online Kediri berbasis Web dan Mobile (Studi Kasus: Sayuraya Kediri)
Authors: Sandi Dewo Rahmadianto, Bayu Rahayudi, Buce Trias Hanggara
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2022
Topics: Web Development; Mobile Development
Abstract: Sayuraya adalah sebuah startup yang berlokasi di Kota Kediri yang menyediakan kebutuhan dapur secara online. Terdapat beberapa masalah pada operasional Sayuraya. Yang pertama proses pencatatan transaksi masih dilakukan manual sehingga memungkinkan terjadi human error dalam proses pencatatan. Permasalahan kedua sistem manajemen masih dilakukan manual dimana membutuhkan waktu yang lama dan beresiko terjadi kesalahan. Sistem informasi yang akan dikembangkan menggunakan metode RAD (Rapid Application Develeopment). Penelitian diawali dengan wawancara analisis kebutuhan dengan owner sayuraya. Selanjutnya akan dilakukan perancangan berdasarkan analisis kebutuhan. Setelah rancangan disetujui maka selanjutnya diimplementasikan dalam bentuk koding. Pada proses implmentasi dibuat sebauh web manajemen yang akan digunakan untuk pihak sayuraya, serta aplikasi mobile yang akan digunakan untuk customer sayuraya. Dan menggunakan REST API untuk komunikasi antara aplikasi mobile dengan server. Tahap terakhir adalah pengujian. Pengujian pertama adalah black-box testing, pada pengujian ini dilakukan pengujian pada 18 kebutuhan fungsional yang sudah dibuat, dan hasilnya semua fungsi berjalan dengan benar. Pengujian kedua dilakukan dengan metode Usability dengan melakukan System Usability Scale, pada pengujian ini dilakukan penyebaran kuesioner kepada 6 responden, 5 merupakan customer dan 1 merupakan owner sayuraya. dari hasil pengujian mendapatkan nilai 77, 08.
Validate Field Survey Data through Mobile Application (Case Study in Ministry Social Integrated Welfare Data)
Authors: Bayu Rahayudi, BH Preasetio, Eko Ganis Sukoharsono, Wayan Firdaus Mahmudy, Qomariyatus Sholihah
Journal: International Conference on Sustainability ((7th Sustainability Practitioner Conference), Bali, Indonesia
Year: 2022
Topics: Mobile Development; Data Validation
Abstract: The objective of the study is to construct an application model of overcoming Indonesia’s Government problems in validating data resulted from field data survey in the case of social welfare data of the Ministry of Social Affairs. Since decades, there have been issues on the big gap data of invalid citizen number of eligible fund transfers from the government. The main problem is a lack of application codifying the citizen data. The research method of the study is using extreme programming software engineering methodology to build mobile application by using its features and also connected to cloud computing systems to process and calculate the data. The finding of the study construct an application of mobile model that can validate field data survey of Ministry’s Integrated Social Welfare Data continuously and timely.
Analisis Perbandingan Klasifikasi Topik Skripsi Mahasiswa menggunakan K-Nearest Neighbor dan Support Vector Machine (Studi Kasus: Jurusan Sistem Informasi, Fakultas Ilmu …
Authors: Fitria Yesisca, Dian Eka Ratnawati, Bayu Rahayudi
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2022
Topics: Machine Learning; Natural Language Processing
Abstract: JPTIIK (Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer) merupakan platform yang menyajikan jurnal mahasiswa FILKOM UB. Dalam platform tersebut, jurnal belum terklasifikasikan berdasarkan tema skripsi yang mengacu pada buku panduan skripsi FILKOM 2018, khususnya untuk jurusan Sistem Informasi. Dari masalah tersebut, maka diputuskanlah untuk melakukan klasifikasi topik skripsi pada jurusan SI, FILKOM, UB berdasarkan judul, abstrak, dan gabungan dari judul abstrak skripsi. Tema skripsi yang digunakan dalam proses klasifikasi ada 3 yaitu pengembangan, manajemen data dan informasi, serta tata kelola dan manajemen SI. Data yang berhasil dikumpulkan sebanyak 300 dengan perbandingan 125 pengembangan, 100 tata kelola dan manajemen SI, serta 75 manajemen data dan informasi. Klasifikasi ini akan membandingkan metode K-Nearest Neighbor dan Support Vector Machine serta akan membandingkan hasil klasifikasi berdasarkan judul, abstrak, dan judul abstrak. Pengujian dengan nilai K= 9 untuk metode KNN, nilai C= 10 dan iterasi= 50 pada judul dan abstrak, serta iterasi= 150 untuk judul abstrak pada SVM mendapatkan nilai akurasi terbaik. Hasil klasifikasi berdasarkan judul serta judul abstrak metode SVM mendapatkan nilai akurasi tertinggi dibandingkan metode KNN dengan hasil klasifikasi pada judul mendapatkan nilai akurasi 97.08%, precision 97.81%, recall 96.91%, dan f-measure 97.11% sedangkan untuk judul abstrak mendapatkan nilai akurasi 97.08%, precision 97.93%, recall 96.67%, dan f-measure 97.07%.
Pengembangan Aplikasi Manajemen Surat berbasis Web memanfaatkan Teknologi Integrasi Protokol IMAP Gmail (Studi Kasus: CV. Mandiri Nusantara)
Authors: Rohimatus Sholihah, Bayu Rahayudi, Welly Purnomo
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2022
Topics: Web Development; Email Integration
Abstract: Surat merupakan media komunikasi tertulis untuk menyampaikan informasi kepada pihak yang dituju, baik untuk keperluan perorang atau lembaga organisasi. Pengelolaan surat menyurat CV. Mandiri Nusantara masih dilakukan manual sampai saat ini, karena surat yang diterima dan dikirim memiliki berbagai jenis dan jumlahnya tidak sedikit seiring berjalanya waktu. Apabila masih menggunakan metode konvensional memiliki banyak resiko hilangnya data surat, memakan banyak tempat, menyulitkan mendapatkan sebuah informasi surat, serta proses pengelolaan surat menyurat seperti pengarsipan, pendistribusian, dan pembuatan surat. Dalam pengarsipan terdapat surat masuk yang diterima langsung dalam bentuk dokumen fisik, dimana beberapa perusahaan atau instansi masih ada yang mengirimkan surat masuk berupa dokumen fisik ke CV. Mandiri Nusantara dan surat masuk dari gmail. Dengan permasalahan yang ada perlunya pengembangan aplikasi manajemen surat berbasis web untuk membantu memanajemen pengelolaan surat menyurat. Antara aplikasi dengan gmail dapat terintegrasi memanfaatkan protokol IMAP, mengambil pesan email surat masuk setiap bulan dari gmail untuk ditampilkan pada aplikasi sebagai arsip CV. Mandiri Nusantara. Menggunakan metode Rapid Application Development (RAD) dalam pengembangan meskipun hanya memerlukan waktu relatif cepat dan singkat tidak mengurangi kualitas produk, hanya 60-90 hari memiliki hasil yang maksimal. Hasil pembangunan aplikasi manajemen surat berbasis web memanfaatkan teknologi integrasi protokol IMAP gmail (Studi Kasus: CV. Mandiri …
The Role of Pentahelix's Effective Collaboration in Developing the Frugal Innovation Strategy for the “Pekarangan Pangan Lestari (P2L)” Program
Authors: Umu Khouroh, Christina Sri Ratnaningsih, Bayu Rahayudi
Year: 2022
Topics: Collaboration Strategies; Sustainable Agriculture
Abstract: The purpose of this study is to examine the role of pentahelix in the relationship between frugal innovation strategies and the business performance of the Pekarangan Pangan Lestari (P2L) program actors. This research design uses explanatory research with a quantitative approach. Data were obtained from the actors of the P2L program in Malang Regency. This study uses an online survey by sending a questionnaire to a group of the P2L program. The data collected and can be analyzed is 62 data. Data analysis in this study used descriptive analysis and SEM-PLS. The results show that pentahelix collaboration becomes a moderator in improving and strengthening frugal innovation strategies to produce the optimal performance of P2L program group members. Through several stages of frugal innovation which include empathizing, defining, ideating, bricolage, prototype, and testing combined with pentahelix collaboration, it is hoped that the managers/members of the P2L program group can improve their performance. This study provides empirical evidence of the use of the frugal innovation strategy and pentahelix collaboration implemented in the P2L program in solving problems of economic dynamics, providing employment opportunities due to COVID'19 as well as meeting nutritional needs to overcome stunting and overcome food insecure villages.
Pengelompokan Topik Skripsi Mahasiswa Fakultas Ilmu Komputer Universitas Brawijaya berdasarkan Judul pada Periode 2015-2019 menggunakan Metode Semi Supervised K-Means
Authors: Mochammad Ilman Asnada, Bayu Rahayudi, Achmad Ridok
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2022
Topics: Machine Learning; Data Mining
Abstract: Judul skripsi merupakan sebuah kalimat yang secara singkat menyampaikan sebagian isi dalam skripsi itu sendiri. Pada setiap tahun penelitian atau tugas akhir selalu bertambah, dari sekian banyaknya judul yang digunakan sebagai skripsi memungkinkan topik yang dibahas hampir sama atau bahkan sama. Berdasarkan hal tersebut, pada penelitian ini melakukan pengelompokan judul skripsi yang diimplementasikan pada sebuah program. Hasil pengelompokan judul ditampilkan per-tahun (2015 sampai 2019) dalam bentuk bar chart kemudian akan terlihat banyaknya kelompok data berdasarkan topik atau kategori yang sudah ditentukan. Melakukan ekstraksi pada kumpulan judul skripsi dengan menggunakan alur dari text mining yang akan digunakan sebagai dataset. Kemudian dataset tersebut dikelompokkan menggunakan metode semi supervised k-means, metode tersebut pengembangan dari k-means. Setelah itu kumpulan judul skripsi dilakukan preprocessing dengan metode text mining di dalamnya terdapat beberapa tahap, yakni tokenisasi, filtering, stemming, term weighting. Tahap awal metode semi supervised k-means yaitu dengan melakukan pelabelan pada beberapa dataset untuk menentukan centroid awal, setelah itu dilakukan proses pengelompokan data. Berdasarkan hasil pengujian yang dilakukan dengan menggunakan jumlah data uji yang bervariasi pada setiap tahun. Dari hasil pengujian pada setiap tahun (2015 sampai 2019) nilai silhoutte berbeda-beda dan silhoutte terbesar terdapat pada tahun 2016 menggunakan jumlah data uji 30% dengan silhoutte sebesar 0, 0274024334, sedangkan nilai Davies …
Penentuan Tingkat Kepentingan Email dengan menggunakan Metode K-Nearest Neighbor (Studi Kasus PT Green Air Paciffic Surabaya)
Authors: Ade Wahyu Muntizar, Bayu Rahayudi, Indriati Indriati
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer
Year: 2021
Topics: Machine Learning; Classification
Abstract: Email merupakan merupakan salah satu sarana komunikasi digital yang ada sejak awal berkembangnya internet dan yang sedang populer digunakan hingga saat ini. Email menjadi sarana komunikasi yang cukup penting, termasuk juga pada PT Green Air Pacific Surabaya. PT Green Air Pacific merupakan perusahaan swasta yang bergerak dibidang logistik. Perusahaan yang bergerak dibidang logistik, sebagian besar operasionalnya menggunakan email sebagai media komunikasi dan informasinya. Dalam sehari pesan yang diterima melalui email bisa mencapai 700 pesan. Pesan email yang masuk juga tidak semuanya penting untuk produktivitas perusahaan, sehingga semakin banyaknya pesan email yang masuk justru dapat menyulitkan pada proses pengolahan pesan email perusahaan. Berdasarkan permasalahan tersebut pada penelitian ini dibuatkan sistem klasifikasi email berdasarkan kebergunaan dan kepentingannya. Metode yang digunakan adalah metode klasifikasi K-Nearest Neighbor (KNN). Hasil dari sistem klasifikasi email berdasarkan kepentingannya dengan menggunakan metode KNN (studi kasus PT Green Air Pacific) menunjukkan bahwa F-Measure tertinggi terletak pada k= 3 dan k= 4 yaitu sebesar 98,734 dan dengan metode validasi data K-Fold Cross Validation didapatkan hasil F-Measure tertinggi yaitu sebesar 100%.
Klasifikasi Artikel Publikasi berdasarkan Judul pada Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer (JTIIK) Universitas Brawijaya dengan menggunakan Metode Improved K-Nearest …
Authors: Tanica Rakasiwi, Bayu Rahayudi, Achmad Ridok
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2021
Topics: Machine Learning; Data Mining
Abstract: Artikel Publikasi termuat pada jurnal yang diterbitkan oleh universitas atau perguruan tinggi dan banyak juga yang diterbitkan oleh lembaga penyedia jurnal nasional maupun internasional. Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer (JTIIK) ialah satu dari beberapa jurnal yang menerima artikel publikasi berdasarkan prinsip diseminasi terbuka pada publikasi, untuk ikut andil dalam kemajuan ilmu pengetahuan terutama bidang IT. JTIIK sendiri dikelola Fakultas Ilmu Komputer Universitas Brawijaya dan mulai menerbitkan jurnal pada tahun 2014. Pada JTIIK sendiri proses pengkategorian Artikel Publikasi dilakukan secara manual oleh penulis ketika mengirimkan naskah, atau oleh editor selama proses review dan editing. Maka dari itu perlu adanya pengelompokan dokumen Artikel Publikasi secara otomatis. Fokus dari penelitian ini untuk mengetahui penerapan metode Improved K-Nearest Neighbor dalam klasfikasi judul Artikel Publikasi JTIIK. Pada penelitian ini dilakukan dalam beberapa proses yang terdiri dari Preprocessing, Pembobotan Kata, Seleksi Fitur, Cosine Similarity dan klasifikasi dengan Improved K-Nearest Neighbor. Pengujian terhadap nilai k dan penggunaan seleksi fitur dengan K-Fold Cross Validation, didapatkan hasil perubahan nilai k dan penerapan seleksi fitur berpengaruh terhadap hasil evaluasi Improved K-Nearest Neighbor, dengan nilai k= 5 dan seleksi fitur dengan threshold DF= 1 sebagai parameter optimal. Pengujian dengan seluruh data menghasilkan Accuracy sebesar 90.00%, F-measure sebesar 85.78%, Recall sebesar 87.58%, dan Precision sebesar 84.40%.
Optimalisasi Triple Helix Dalam Meningkatkan Inovasi dan Daya Saing UMKM di Era New Normal
Authors: Umu Khouroh, Christina Sri Ratnaningsih, Bayu Rahayudi
Journal: PROSIDING
Year: 2021
Topics: Business Innovation; Economic Development
Abstract: Peran UMKM dalam pembangunan ekonomi suatu negara membawa implikasi penting bagi peningkatan pendapatan, pengurangan pengangguran, pengentasan kemiskinan dan pertumbuhan ekonomi. Pandemi Covid-19 telah memberikan dampak buruk dan mengancam kelangsungan hidup UMKM. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dinamika model triple helix dengan mengkaji peran masing-masing helix: universitas, perusahaan, dan pemerintah untuk membantu UMKM bangkit dari keterpurukan. Penelitian ini mengidentifikasi profil perilaku dalam hal kinerja model triple helix dari perspektif UMKM dan mengenali faktor kunci bagai kesuksesan inovasi dan daya saing. Survei yang dilakukan melibatkan 134 UMKM. Metode analisis menggunakan SEM-PLS dengan WarpPLS07. Hasil penelitian menunjukkan adanya pengaruh positif antara sinergi pemerintah dan akademisi dalam meningkatkan inovasi dan daya saing UMKM. Inovasi mampu menjadi mediator bagi sinergi pemerintah dan akademisi dalam meningkatkan daya saing UMKM. UMKM perlu bersikap lebih aktif dan proaktif, peran pemerintah dan akademisi masih perlu ditingkatkan serta dibarengi peran optimal helix lainnya terutama komunitas dan media sebagai salah satu strategi untuk bertahan dan berkembang dalam situasi pandemic Covid-19.
Pengenalan Citra Wajah menggunakan Ekstraksi Fitur Ruang Warna YCbCr dan Metode Principle Component Analysis (PCA) untuk Presensi Mahasiswa Otomatis
Authors: Angga Wahyudi Kurniawan Pratama, Muh Arif Rahman, Bayu Rahayudi
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2021
Topics: Computer Vision; Machine Learning
Abstract: Wajah merupakan bagian tubuh manusia yang sangat berpengaruh dalam kehidupan sehari-hari. Kebanyakan manusia mengenali seseorang melalui wajah. Dari keunikan wajah itu timbul inovasi tentang presensi otomatis menggunakan wajah yang lebih efisien dibanding presensi secara manual dimana rawan akan manipulasi. Namun pada kenyataannya presensi otomatis berbasis pengenalan wajah memiliki kekurangan terhadap intensitas cahaya yang tinggi sehingga membuat citra wajah terlihat bias. Permasalahan tersebut dapat diatasi dengan melakukan pendekatan pada ruang warna YCbCr yang mampu mengatasi intensitas cahaya tinggi pada citra. Inti dari presensi otomatis adalah proses pendeteksian dan pengenalan citra wajah manusia. Pada penelitian ini hanya focus pada pengenalan wajah dengan metode ekstraksi fitur ruang warna YCbCr dan metode Principle Component Analysis. Hasil dari nilai PCA akan dihitung jaraknya menggunakan Eucledian Distance untuk mengetahui kedekatan antara citra latih dan citra uji. Pada pengujian ini menggunakan dua skenario, skenario pengujian pertama menggunakan citra uji tanpa pancara cahaya yang mampu mendapatkan akurasi 84%. Skenario pengujian kedua menggunakan citra uji dengan pancaran cahaya yang mampu mendapatkan akurasi 52%.
Analisis Pengelompokkan Penjualan Rattan Furniture Pada PT. Hymsa Indotraco Berbasis Algoritma K-Means Clustering
Authors: Krishna Febianda, Dian Eka Ratnawati, Bayu Rahayudi
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2020
Topics: Data Mining; Machine Learning
Abstract: PT. Hymsa Indotraco (HITRA) merupakan salah satu perusahaan manufaktur dan eksportir rattan furniture di Indonesia. Produk utamanya adalah furniture yang berbahan dasar rotan dengan modifikasi kayu dan besi. Produksi di PT. Hymsa Indotraco didasarkan pada pesanan buyer (make to order). PT. Hymsa Indotraco memiliki lebih dari 5000 koleksi desain item atau model furniture yang terbuat dari 12 jenis bahan baku rotan yang ditawarkan. Hal tersebut tentu saja menimbulkan permasalahan dalam pelaksanaan penjualan. Dengan data mining, diharapkan dapat memberikan solusi kepada manajemen untuk pengambilan keputusan dan dapat mempermudah analisis data yang besar sehingga membantu memberikan informasi hasil pengolahan data penjualan. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui penjualan jenis produk yang paling banyak dipesan oleh buyer. Sehingga, dilakukan penerapan data mining dengan algoritma K-Means Clustering untuk mengelompokkan data kedalam jumlah yang kecil yang mempunyai persamaan yang esensial dengan menggunakan tools RapidMiner. Hasil dari clustering ini adalah cluster penjualan produk yang paling banyak dipesan berjumlah 15 dari 707 produk dengan menerapkan 3 cluster yang terjual di tahun 2019. Evaluasi data dilakukan dengan menggunakan Davies-Bouldin Index dengan 3 cluster menghasilkan nilai 0.106. Hasil dari penelitian ini dapat digunakan sebagai rekomendasi oleh perusahaan untuk pengambilan keputusan perencanaan stock bahan baku dan jenis produk yang ditawarkan pada buyer untuk tahun berikutnya.
Pemanfaatan AccuWheater API dalam Pengembangan Sistem Informasi Geografis Curah Hujan
Authors: Made Tri Ganesha, Widhy Hayuhardika Nugraha Putra, Bayu Rahayudi
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2020
Topics: Geographic Information Systems; Data Visualization
Abstract: Pertanian merupakan sektor yang sangat penting untuk diperhatikan dan dikembangkan oleh semua pihak. Pemerintah melalui Peraturan Menteri Pertanian Nomor 79 Tahun 2013 tentang Pedoman Kesesuaian Lahan pada Komoditas Tanaman Pangan merupakan salah satu bentuk upaya untuk mengembangkan sektor pertanian. Pada peraturan ini, kesesuaian lahan dari setiap tanaman ditinjau dari berbagai sifat-sifat fisik lingkungannya, salah satunya adalah curah hujan. Penelitian ini bertujuan untuk membantu mewujudkan pertanian pangan berkelanjutan dengan mengembangkan sistem informasi geografis curah hujan memanfaatkan AccuWheater API. AccuWheater API merupakan sebuah layanan yang menyediakan informasi mengenai cuaca yang dapat diakses menggunakan teknologi Application Programming Interface. Proses pengembangan sistem dilakukan dengan Agile Method yang diimplementasikan pada platform website. Sistem ini telah diuji dengan menggunakan validation testing, usability testing, compatibility testing, dan responsive testing. Hasil validation testing dengan metode pengujian black-box didapatkan hasil 100% valid untuk 4 kebutuhan fungsional. Lalu hasil usability testing didapatkan nilai rata-rata 78.5 yang berarti sistem yang dibuat memiliki tingkat penerimaan yang tinggi dan masuk dalam grade C. Kemudian untuk compatibility testing didapatkan hasil bahwa sistem dapat berjalan dengan baik di semua browser yang diujikan. Terakhir untuk responsive testing didapatkan hasil bahwa sistem dapat menyesuaikan tampilan sesuai dengan ukuran dan orientasi layar.
Optimasi Fuzzy Time Series Menggunakan Algoritme Particle Swarm Optimization Untuk Peramalan Produk Domestik Bruto (PDB) Indonesia
Authors: Dloifur Rohman Alghifari, Bayu Rahayudi, Candra Dewi
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Time Series Analysis; Optimization
Abstract: Sebagai salah satu indikator masukan pada penyusunan rancangan program-program pembangunan. Peramalan Produk Domestik Bruto (PDB) ini diharapkan dapat memberikan gambaran mengenai pertumbuhan ekonomi dan kinerja perekonomian di Indonesia. Sumber data PDB biasanya berasal dari hasil survei maupun dari catatan administrasi dari berbagai lembaga intansi. Terkadang terdapat permasahan sumber data kurang lengkap atau tidak tersedia saat perhitungan nilai PDB, sehingga diperlukan suatu cara unuk memperkirakan nilai PDB agar dapat menggambarkan keadaan sebenarnya yaitu dengan melakukan peramalan PDB menggunakan fuzzy time series. Untuk meningkatkan akurasi peramalan digunakan optimasi interval pada fuzzy time series menggunakan particle swarm optimization (PSO) Berdasarkan hasil parameter terbaik yang diperoleh dengan panjang dimensi sebesar 40, banyak partikel sebesar 40, 450 untuk iterasi maksimum, nilai c1 dan c2 sama bernilai 1, 5 dan untuk bobot inersia sebesar 0, 3, tingkat kesalahan peramalan yang dihasilkan menggunakan MAPE sebesar 2, 48% dari 10 data uji. Hasil tersebut menunjukkan kemampuan peramalan yang baik dengan tingkat kesalahan yang rendah. Dilakukan perbandingan hasil peramalan untuk metode usulan sedikit lebih baik dari metode fuzzy time series dengan penentuan interval berbasis rata-rata dengan MAPE 2, 66%. Tetapi tidak lebih baik dari metode regresi linier dengan MAPE 1, 52%.
Penerapan Multi Travelling Salesman Problem Pada Optimasi Pendistribusian Bantuan Sosial Beras Sejahtera Studi Kasus: Perum Bulog Subdivre Malang
Authors: Muhammad Nadzir, Imam Cholissodin, Bayu Rahayudi
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Optimization; Operations Research
Abstract: Distribusi merupakan kegiatan ekonomi yang menjembatani kegiatan produksi dan konsumsi. Proses distribusi yaitu dengan menyalurkan barang dari produsen hingga sampai ke tangan konsumen. Program Bantuan Sosial Beras Sejahtera (Bansos Rastra) memiliki tujuan meningkatkan kualitas layanan masyarakat kurang mampu melalui pemenuhan kebutuhan pangan. Sistem distribusi Bansos Rastra mengirimkan barang ke setiap Titik Distribusi (TD) oleh Perum Bulog sesuai dengan data permintaan distribusi. Pada proses pendistribusian barang dibutuhkan perhitungan pada jarak rute sehingga dapat meminimalkan waktu tempuh perjalanan dengan permasalahan yang digunakan dalam mengolah data dokumen adalah Multi Travelling Salesman Problem (m-TSP) dengan Algoritme Genetika. Dari hasil evaluasi pengujian direkomendasikan rute distribusi pada tiap gudang dengan memenuhi batasan yang dibuat. Berdasarkan penelitian yang dilakukan, parameter-parameter optimal yang didapatkan yaitu ukuran jumlah generasi optimal sebanyak 300 generasi, ukuran jumlah populasi yang optimal yaitu 90 populasi. Nilai probabilitas crossover sebesar 0, 1 dan probabilitas mutasi 0, 9 sehingga mendapatkan rata-rata nilai fitness terbaik sebesar 2,583. Hasil evaluasi akhir menghasilkan kromosom terbaik dengan selisih jarak prediksi yang lebih efisien dibandingkan jarak aktual sehingga proses distribusi Bansos Rastra dapat lebih optimal.
Penentuan Waktu Terakhir Penggunaan Ganja Menggunakan Multidimensional Hierarchical Classification
Authors: Khairul Rizal, Sigit Adinugroho, Bayu Rahayudi
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Machine Learning; Classification
Abstract: Penyalahgunaan narkoba di negara Indonesia meningkat setiap tahunnya. Salah satu jenis narkotika yang masih sering dikonsumsi secara bebas tanpa mendapatkan izin dari industri farmasi adalah ganja yang bisa membuat pemakainya mengalami euforia (rasa gembira yang berlebihan tanpa sebab). Penanganan pecandu narkoba dapat dilakukan melalui pelayanan rehabilitasi pemerintah dan salah satu tahapannya yaitu proses rehabilitasi medik yang diberikan kepada penyalahguna berdasarkan tingkat ketergantungan yang dimiliki. Maka dari itu, dilakukan klasifikasi penentuan waktu terakhir penggunaan ganja yang dapat membantu dalam penetuan jenis layanan rehabilitasi yang tepat bagi penyalahguna. Pada penelitian yang dilakukan, metode yang digunakan adalah Multidimensional Hierarchical Classification (MHC) karena metode ini berfokus pada penentuan jalur terbaik pada proses klasifikasi dan menggunakan Naive Bayes Classifier untuk mencari probabilitas yang memiliki nilai tinggi dari data. Data yang digunakan adalah data sekunder dari UCI Machine Learning dengan judul Drug Consumption sebanyak 1885 data yang terdiri dari 7 kelas berdasarkan waktu terakhir penggunaan ganja. Tahapan penelitian antara lain melakukan proses pelatihan MHC dan pengujian menggunakan MHC. Pada penelitian juga dilakukan 3 proses pengujian yaitu pengujian K-Fold Cross Validationdengan nilai k= 5, pengujian dengan keseluruhan data serta pengujian dengan data seimbang. Dari pengujian yang dilakukan menghasilkan nilai akurasi terbesar pada pengujian menggunakan data seimbang sebesar 42, 86%.
Analisis Pola Pemakaian Air Pada Pelanggan PDAM XYZ
Authors: Sri Fauzia, Bayu Rahayudi, Dwija Wisnu Brata
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2025
Topics: Water Resource Management
Abstract: Analisis Pola Pemakaian Air Pada Pelanggan PDAM XYZ | 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 Analisis Pola Pemakaian Air Pada Pelanggan PDAM XYZ 1.Beranda / 2.Arsip / 3.Vol 9 No 13 (2025): Publikasi Khusus Tahun 2025 / 4.Artikel Analisis Pola Pemakaian Air Pada Pelanggan PDAM XYZ Penulis Sri Fauzia Mahasiswa Bayu Rahayudi Universitas Brawijaya Dwija Wisnu Brata Universitas Brawijaya Kata Kunci: deteksi anomali, pemakaian air bulanan, PDAM XYZ, Isolation Forest, OCSVM Abstrak Naskah ini akan diterbitkan di JUST-SI Referensi Barnard, J., 2023. Apa itu deteksi anomali? ibm.com. Kementerian Pekerjaan Umum dan Perumahan Rakyat, 2023. BUKU KINERJA BUMD AIR MINUM 2023. [online] Available at: <https://data.pu.…