bluuebunny/crossref_metadata_2025 huggingface dataset:
Perancangan Sistem Kontrol Otomatis Press Roll Berbasis PLC Mitsubishi Type-Q Pada Building Tire Machine
Authors: Rezaputra Muhammad Dafa Dezan , Cahyono Muhammad Ridwan Arif
Published: March 2022

Dalam suatu sistem otomasi industri diperlukan suatu kontroler, salah satunya adalah Programmable Logic Controller (PLC). PLC dibuat untuk mengubah sistem kerja mesin yang dulunya bekerja secara konvensional menjadi sistem yang dikendalikan dengan menggunakan komputer. Penelitian ini bertujuan untuk merancang sistem kendali otomatis menggunakan PLC pada press roll di salah satu building tire machine. Fokus penelitian yang dilakukan pada sistem kontrol press roll ini meliputi pemasangan panel kontrol PLC dan program PLC dengan software GX-Works 2. PLC yang digunakan adalah PLC Mitsubishi tipe-Q dengan modul input QX41 dan QX42 dan modul output QY41P dan QY10. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode Research and Development (R&D), yaitu metode untuk mengembangkan sistem yang sudah ada sebelumnya. Pengujian sistem dilakukan dengan mengukur tegangan kerja pada terminal input dan output PLC serta menguji kinerja sistem kontrol secara keseluruhan. Hasil yang diperoleh pada pengujian terminal input menyatakan bahwa sistem input bekerja dengan normal. Kemudian pada pengujian terminal output didapatkan nilai persentase error (% error) pada terminal output Y68 sebesar 0,08%, dan terminal output Y7F sebesar 0,04% dengan tegangan standar 24 VDC. Sedangkan terminal keluaran Y91 memiliki nilai persentase error tegangan sebesar 1,31% dengan tegangan standar 220 VAC. Dalam pengujian kinerja keseluruhan sistem bekerja normal sesuai dengan program PLC yang telah dibuat.
Evaluasi Penyelenggaraan Pendidikan Inklusif di Kota Makassar
Authors: Marsidi Agus
Published: March 2022

Pemerintah daerah melakukan uji coba penyelenggaraan pendidikan inklusif di kota Makassar yang sudah  berlangsung selama 15 tahun, tetapi belum pernah diadakan evaluasi secara seksama. Berdasarkan pemikiran tersebut penelitian ini bertujuan ingin mendalami secara seksama bagaimana keberhasilan pelaksanaan penyelenggaraan pendidikan inklusif di kota Makassar, dengan fokus studi evaluasi empat komponen sebagai berikut: Context, input, process, dan product. Penelitian ini bersifat evaluatif dan dirancang menggunakan model CIPP (Context, Input, Process, dan Product). Menggunakan model ini diharapkan diperoleh informasi sebagai masukan bagi pihak-pihak yang berkaitan dengan pelaksanaan model pendidikan inklusif di sekolah-sekolah yang ada di kota Makassar. Penelitian ini menghasilkan: (1) evaluasi terhadap komponen context, latar belakang pelaksanaan program pendidikan inklusi di kota Makassar sesuai dengan Permendiknas No. 70/2009, (2) evaluasi terhadap komponen input, perencanaan program kurikulum sudah dimodifikasi sesuai karakteristik siswa, sarana dan prasarana secara umum yang belum memenuhi kebutuhan semua siswa, 25% guru reguler di sekolah inklusif belum memiliki komitmen untuk menyukseskan program inklusif, (3) evaluasi terhadap komponen process diperoleh gambaran bahwa dalam pelaksanaan proses pembelajaran guru reguler cukup berkompeten mengajar siswa normal dan siswa ABK diserahkan kepada GPK dengan pendekatan pengajaran individual (PPI), (4) evaluasi terhadap komponen product diperoleh fakta bahwa siswa berkembang kepribadiannya di kota Makassar.
Kata Kunci: CIPP, Pendidikan inklusif, Pemerintahan
IMPLEMENTASI ALGORITMA NEURAL NETWORK UNTUK MENDETEKSI DAGING SAPI DAN DAGING KUDA
Authors: Pangwijaya Steven
Published: March 2022

Abstrak”Cara yang digunakan oleh manusia dalam menentukan jenis daging adalah melalui visualisasi ciri atau karakteristik seperti warna, bentuk dan tekstur pada daging tersebut. Karena hal tersebut cukup sulit dilakukan oleh manusia maka dalam penelitian ini, peneliti membuat sistem untuk mengklasifikasikan daging sapi dan daging kuda. Pada penelitian ini, sistem yang dibuat akan menggunakan algoritma neural network. Tahapan awal yang dilakukan sistem adalah mengambil nilai piksel dari beberapa gambar daging kuda dan daging sapi saat proses data training. Kemudian saat pengujian, sistem akan membandingkan nilai piksel yang akan diuji dengan nilai piksel yang  ditraining sebelumnya. Proses perbandingan ini dilakukan pada setiap gambar yang telah ditraining dan sistem akan mencari nilai piksel yang paling mendekati dengan nilai piksel yang sudah ditraining. Pengujian penelitian ini mengggunakan 30 gambar daging sapi dan 30 gambar daging kuda. Hasil klasifikasi dengan algoritma neural network mendapatkan akurasi sebesar 76,67% untuk daging sapi dan 73,33% untuk daging kuda. Hasil klasifikasi dipengaruhi oleh beberapa hal seperti jumlah gambar yang ditraining dan kualitas gambar atau image yang digunakan.
Rancang Bangun Monitoring Suhu Udara Untuk Analisis Urban Heat Island di Daerah Tangerang Selatan dan Bogor
Authors: Hariyanto Hariyanto
Published: March 2022

Urban Heat Island merupakan fenomena kenaikan suhu di mana daerah urban lebih tinggi dibandingkan daerah rural di sekitarnya. Perancangan sistem monitoring Urban Heat Island terdiri dari NodeMcu ESP8266, sensor suhu DS18B20, RTC DS3232, SD Card, database, dan tampilan berbasis web dan android. Hasil penelitian ini adalah data suhu di database mampu dienkripsi dan didekripsi menggunakan algoritma AES-128 kemudian digunakan untuk menentukan Urban Heat Island Intensity. Monitoring suhu yang dilakukan di 6 wilayah urban : STMKG, kantor kecamatan Pondok Aren, kantor kecamatan Serpong Utara, kantor kecamatan Pamulang, kantor Walikota Tangerang Selatan dan Cengkareng dan 4 wilayah rural : Sawangan, Tajur Halang, Parung dan Kemang pada tanggal 22 Juli 2019  pukul 23.00 WIB terdapat nilai Urban Heat Island Intensity maksimum di daerah Cengkareng dan Kecamatan Kemang dengan selisih suhu 4,54°C, sedangkan nilai minimum di daerah Kecamatan Pondok Aren dan Sawangan dengan selisih suhu -0,38°C, hasil ini dapat ditampilkan pada website dan android.
Analisis Faktor Yang Mempengaruhi Mahasiswa dalam Menggunakan Website Pembelajaran dengan Technology Acceptance Model (TAM)
Authors: Nerisafitra Paramitha , Susanto Fajar Annas
Published: March 2022

Abstrak”Teknologi pendidikan telah diadopsi oleh sebagian besar perguruan tinggi, bahkan ada yang menerapkan metode pembelajaran campuran, yang artinya dilakukan dengan cara tatap muka di kelas dan ada yang melalui video pembelajaran. Metode pembelajaran campuran ini memberikan fleksibilitas bagi mahasiswa untuk memilih waktu dan tempat untuk mempelajari modul perkuliahan tanpa batas, bisa di mana saja dan kapan saja. Peneliti menggunakan Technology Acceptance Model (TAM) untuk mengetahui faktor apa saja yang bisa meningkatkan motivasi mahasiswa Program Studi S1 Sistem Informasi dalam menyimak atau mempelajari video kuliah. Penelitian diawali dengan membagikan kuisioner online kepada mahasiswa, kemudian diketahui jenis video kuliah seperti apa yang diinginkan oleh mahasiswa.
Klastering Wilayah Kota/Kabupaten Berdasarkan Data Persebaran Covid-19 Di Propinsi Jawa Timur dengan Metode K-Means
Authors: Yustanti Wiyli , Rahmawati Naim , Yamasari Yuni
Published: March 2022

Klastering persebaran pandemi COVID-19 di Jawa Timur dapat dilakukan dengan melihat dinamika data harian yang disajikan dalam situs resmi pemerintah Jawa Timur terkait informasi COVID-19. Sumber data untuk proses klastering adalah data jumlah orang dalam resiko (ODR), orang tanpa gejala (OTG), orang dalam pemantauan (ODP), pasien dalam pengawasan (PDP) dan jumlah pasien positif  terpapar virus COVID-19 (Confirm) untuk seluruh kabupaten/kota di Propinsi Jawa Timur. Melalui algoritma klastering Non-Hirarki K-Means didaptkan bahwa jumlah klaster optimum adalah 5 klaster. Untuk membuktikan bahwa kelima klaster yang dibentuk ini berbeda secara signifikan maka dilakukan uji mean vektor dengan statistic Wilks Lambda dan dihasilkan perbedaan yang signifikan dengan tingkat kepercayaan 95%. Karakteristik klaster untuk setiap kelompok dapat disimpulkan secara umum adalah klaster dengan kasus PDP dan Confirm yang sangat tinggi (red zone) , klaster dengan kasus jumlah Confirm Tinggi ( Orange Zone), klaster dengan jumlah PDP Tinggi (Yellow Zone), klaster dengan jumlah kasus PDP dan Confirmed Sedang ( Green Zone) dan klaster dengan PDP dan Confirm rendah (Light Green Zone).
Penerapan Algoritma Floyd-Warshall untuk Pemilihan Rute Routing OSPF pada Jaringan SDN
Authors: Rahmasari Aida , Suartana I Made
Published: March 2022

Routing merupakan proses pencarian lintasan yang akan digunakan untuk berkomunikasi dalam jaringan. Pada jaringan konvensional, proses routing dan forwarding dilakukan pada satu perangkat, mengingat keadaan jaringan yang semakin berkembang menjadi sangat heterogen perlu adanya perkembangan pada arsitektur jaringan agar dapat memenuhi tantangan dalam mengatur dan mengoptimalkan sumber daya yang ada. SDN merupakan arsitektur jaringan yang memisahkan fungsi kontrol dengan forwarding. Kelebihan SDN dibanding dengan jaringan konvensional yaitu, programmable controller yang mengatur jaringan secara terpusat. Pada penelitian ini, skenario jaringan SDN yang dibangun pada Mininet dengan menerapkan algoritma floyd-warshall sebagai algoritma routing pada kontroler Ryu berhasil mencari jalur dengan bobot terpendek pada tiga desain topologi. Penghitungan Link Metric dilakukan menggunakan bandwidth yang diatur pada setiap link di semua topologi. Time convergence yang dihasilkan pada penerapan algoritma ini sebesar 0.0884 ms pada topologi 1, 0.1234 ms pada topologi 2 dan 0.1889 ms pada topologi 3. Sedangkan uji end-to-end QoS dengan bantuan software D-ITG, menghasilkan nilai mencapai 2331.90 Kbps untuk topologi 1, 1426.76 Kbps untuk topologi 2, 1369.36  Kbps untuk topologi 3 untuk throughput. Delay pada topologi 1 adalah 0.0595, pada topologi 2 adalah 2240.4431 ms dan pada topologi 3 adalah 2292.092  ms. Jitter mencapai 0.0344 ms pada topologi 1, 1.2223 ms pada topologi 2, dan 1.1784 ms pada topologi 3. Packet loss mencapai 0% pada topologi 1, 39.9171% pada topologi 2, dan 19.8571% pada topologi 3.
Sentimen Analisis Terhadap Kaum Gay Pada Twitter Menggunakan Metode Naive Bayes
Authors: Pramitha Agnes , Supriyati Endang , Listyorini Tri
Published: March 2022

Saat ini gay menjadi fenomena isu yang banyak diperbincangkan. Isu-isu gay tersebut beredar di media sosial yang menimbulkan berbagai macam perspektif bagi masyarakat. Apalagi akhir-akhir ini banyak kasus gay di Indonesia yang menimbulkan pro dan kontra. Untuk mengetahui perspektif masyarakat terhadap gay berdasarkan sentimen masyarakat melalui Twitter, maka penulis mencoba untuk membuat analisa sentimen berupa pandangan positif, negatif, maupun netral dengan menggunakan metode NaÃ¯ve Bayes. Analisa dilakukan menggunakan tools berupa Microsoft Excel dan Pycharm dengan bahasa pemrograman Python.  Hasil analisa yang dilakukan menggunakan klasifikasi NaÃ¯ve Bayes menunjukkan polaritas sentimen negatif 150,5%, netral  12,6%, dan positif 0,4%. Dari 1635 data yang diambil, tweet yang bernilai negatif sesuai hasil polaritas sebanyak 1505, dengan tingkat akurasi sebesar 93%. <w:LsdException Locke
Mapping And Localization System Pada Mobile Robot Menggunakan Metode SLAM Berbasis LiDAR
Authors: Fikri Achmad Akmal , Anifah Lilik
Published: March 2022

Permasalahan utama dari autonomous robot atau robot otonom untuk bernavigasi adalah bagaimana robot dapat mengenali lingkungan sekitar. Oleh karena itu, penelitian ini berfokus pada perancangan sistem mapping dan lokalisasi menggunakan metode Simultaneous Localization And Mapping (SLAM) yang diimplementasikan pada mobile robot jenis omnidirectional atau holonomic menggunakan sensor LiDAR. Penelitian ini mengusulkan sistem mapping dan lokalisasi untuk mengenali lingkungan sekitar dengan membuat peta lingkungan menggunakan algoritma google cartographer yang dikombinasikan dengan metode eulerdometry yaitu kombinasi antara odometry dengan data euler orientation dari sensor IMU. Pengujian dilakukan dengan menguji setiap sensor seperti IMU dan LiDAR, dan menguji instegrasi sistem termasuk metode eulerdometry dan sistem mapping dan lokalisasi dengan algoritma google cartographer yang dikombinasikan dengan metode eulerdometry. Hasil pengujian dari sistem mapping dan lokalisasi menunjukkan hasil yang optimal dan mampu mengenali kondisi lingkungan sekitar robot meskipun masih terdapat noise pada peta yang sudah dibuat.
Sistem Kontrol Suhu Ketel Elektrik Menggunakan Metode Logika Fuzzy Sugeno Berbasis ESP8266 dengan Komunikasi Internet Of Things (IoT)
Authors: Prasetyawan Firdaus , Anifah Lilik
Published: March 2022

Ketel atau teko elektrik yang dijual dipasaran biasanya tidak dapat dikontrol dan sebagian besar tidak terdapat fitur tampilan temperatur air secara aktual. Penelitian ini dilakukan untuk membuat solusi dari permasalahan pada ketel elektrik yang dijual dipasaran. Dengan menggunakan mikrokontroler NodeMCU ESP8266 dan sensor suhu DS18B20, dibuatlah sebuah rancang bangun sistem kontrol suhu air dalam ketel elektrik. Alat ini juga ditambahkan sebuah interface berupa Liquid Crystal Display (LCD) dan smartphone dengan aplikasi blynk untuk mengatur set point dan menampilkan suhu air ketel secara aktual. Untuk memberikan kontrol suhu air ketel otomatis, Fuzzy Logic Controller (FLC) Sugeno dipilih sebagai metode pada sistem kontrol penelitian ini dengan output berupa konstanta atau persamaan linear terhadap jumlah frekuensi listrik PLN 50 Hz. Adapun alasan utama adalah bahwa metode teresbut dapat menghasilkan fluktuasi yang stabil sesuai set point. Analisa dilakukan berdasarkan response time dan fluktuasi terhadap suhu pada set point. Setelah dilakukan penelitian didapatkan hasil bahwa, pada saat selisih antara suhu aktual dengan set point < 5°C untuk mencapai set point response time sedikit melamban dan alat ini menghasilkan kestabilan dengan fluktuasi maksimal 1°C dan interface smartphone dapat bekerja sebagaimana mestinya yaitu mengirim notifikasi pada saat suhu air sesuai dengan set point
Analisa Learning Rate dan Batch Size pada Klasifikasi Covid Menggunakan Deep Learning dengan Optimizer Adam
Authors: Rochmawati Naim , Hidayati Hanik Badriyah , Yamasari Yuni , Tjahyaningtijas Hapsari Peni Agustin , Yustanti Wiyli , Prihanto Agus
Published: March 2022

Deep learning semakin berkembang pesat dan banyak dimanfaatkan dalam berbagai bidang kehidupan. Salah satunya bisa dimanfaatkan untuk klasifikasi image medis penderita covid. Keras adalah salah satu framework deep learning yang paling banyak digunakan. Dalam Keras, terdapat beberapa macam algoritma optimizer. Salah satunya adalah optimizer Adam. Untuk menggunakan optimizer Adam ini, perlu menentukan angka learning rate. Penentuan angka learning rate sangat penting karena salah dalam menentukan angka learning rate akan berdampak pada hasil deep learning yang dilakukan. Batch size juga salah satu hyperparameter penting dalam deep learning. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui dan membandingkan beberapa learning rate dan batch size agar diketahui efek dan dampaknya pada hasil loss dan akurasi training dan validasi pada proses deep learning yang dilakukan. Ada 6 learning rate dan 3 batch size yang akan dibandingkan. Hasil yang optimal diantara 6 learning rate dalam penelitian ini adalah 0.0001 dan 0.00001. Sedangkan batch size yang paling bagus hasilnya dari tiga angka yang dibandingkan adalah batch size 5
Efektifitas dan Kepraktisan Training Kit Robot Transporter dengan Aplikasi Android Berbasis Arduino
Authors: Rusimamto Puput Wanarti , Endryansyah Endryansyah , Ramadhan Rizzal Aulia
Published: March 2022

Pendidikan merupakan sarana efektif untuk pengembangan sumber daya manusia yang lebih baik. Pemanfaatan teknologi dalam pendidikan merupakan salah satu cara untuk memperbaiki kualitas dan kompetensi pendidikan di Indonesia. Dalam upaya tersebut, maka dibuatlah training kit robot transporter remote control dengan aplikasi android berbasis Arduino sebagai media pembelajaran yang efektif dan praktis untuk siswa dalam belajar IoT, mikrokontroller maupun mikroprosesor. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah penelitian pengembangan dengan model ADDIE. Training kit yang dihasilkan sudah divalidasi, kemudian tahap selanjutnya adalah menerapkan training kit pada 30 siswa SMK yang belajar mikrokontroler dan mikroprosesor. Hasil belajar dan angket respon dianalisis untuk mengetahui keefektifan dan kepraktisan dari training kit. Hasil belajar siswa pada uji coba memperoleh nilai rata-rata sebesar 84,3. Sehingga training kit  yang dikembangkan efektif untuk menunjang proses pembelajaran. Berdasarkan angket hasil respon peserta didik, diperoleh hasil rata-rata sebesar 83,33%, sehingga training kit tergolong sangat praktis untuk digunakan sebagai penunjang praktikum.
Metode Simple Additive Weighting Untuk Sistem Pendukung Keputusan Pengangkatan Karyawan
Authors: Alfarobi Ibnu , Sutinah Entin , Pohan Achmad Baroqah , Hermawan Andre Gusti
Published: March 2022

Salah satu faktor penting yang menentukan keberhasilan suatu perusahaan jasa dalam mencapai sebuah target yang telah ditentukan oleh perusahaan adalah sumber daya manusia. Dalam sebuah perusahaan ketika melakukan proses seleksi karyawan baru maupun karyawan kontrak yang akan dijadikan sebagai karyawan tetap haruslah objektif. Namun, banyak perusahaan yang masih belum mempunyai tolak ukur penilaian yang baku. Hal ini dapat menyebabkan karyawan yang telah dipilih tidak dapat memenuhi kriteria standar yang sudah ditentukan oleh perusahaan. Hotel Ciputra juga mengalami kendala tersebut, yakni kurangnya objektivitas saat memilih karyawan kontrak yang akan dijadikan karyawan tetap. Dalam penelitian ini penulis telah menganalisa bagaimana cara menentukan pengangkatan karyawan yang baik yang dapat digunakan oleh pihak manajemen hotel dengan membangun sebuah sistem pendukung keputusan menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW). Adapun kriteria yang dipakai yaitu: absensi, tingkat pendidikan, keahlian, job knowledge, kerjasama, kualitas kerja, kemampuan berbahasa inggris, dan lain-lain. Berdasarkan hasil penelitian, dengan menerapkan metode SAW pada proses seleksi karyawan tetap ini terbukti sangat membantu manajemen hotel dalam menentukan siapa calon kandidat karyawan yang terbaik.
Pengaruh Firm Size Terhadap Nilai Perusahaan dengan Profitabilitas dan Liabilitas sebagai Variabel Mediasi pada Sektor Finance yang Terdaftar di BEI Tahun 2016-2020
Authors: Khoirunnisa Ria '
Published: March 2022

This study aims to determine the effect of firm size on firm value with profitability and liability as mediating variables. This research was conducted in the finance sector listed on the Indonesia Stock Exchange (IDX) for the 2016-2020 period. The finance sector was chosen because it experienced a fairly stable movement on the IDX compared to other sectors, but the Jakarta Composite Index (JCI) experienced a decline. The type of research used is research with quantitative approach and is included in causal research. The population in this study were 94 companies. This research used purposive sampling technique and 10 companies were taken as samples. The data analysis method used in this research is Path Analysis with SmartPLS 3.0. The results of this study indicate that firm size had an effect on liabilities because large firm sizes are easy to obtain credit. Firm size had no effect on firm value because the number of company assets does not operate well in increasing profits and firm size also had no effect on profitability because the large costs of managing the company will reduce profitability. Profitability had an effect on firm value because high profitability can increase investor interest. Liabilities affect the value of the company because the greater debt will increase the risk so that it can reduce the value of the company. Profitability and liability cannot be a mediating variable between firm size and firm value because partially the firm size variable is not significantly affected in this study.
PENGARUH COMPENSATION TERHADAP EMPLOYEE ENGAGEMENT DAN DAMPAKNYA PADA EMPLOYEE PERFORMANCE PADA PERUSAHAAN CAFÉ PREMIUM DI KABUPATEN PASURUAN
Authors: Ardiansyah Fandy , Budiono Budiono
Published: March 2022

Dalam sebuah perusahaan, kinerja karyawan merupakan salah satu komponen penentu kinerja perusahaan. Beberapa faktor yang dapat mempengaruhi kinerja karyawan, seperti kompensasi, kepuasan kerja, employee engagement, dll. Salah satu jenis perusahaan yang sedang populer akhir-akhir ini adalah coffee shop. Hal ini dibuktikan dengan peningkatan jumlah kedai kopi dan konsumsi kopi domestik selama tiga tahun terakhir. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh kompensasi terhadap employee engagement dan dampaknya terhadap kinerja karyawan yang bekerja pada kedai kopi premium di Kabupaten Pasuruan. Penelitian ini menggunakan jenis penelitian kausalitas yang menggunakan metode kuantitatif. Teknik pengambilan sampel yang digunakan adalah accidental sampling dengan jumlah responden sebanyak 91 karyawan kedai kopi Premium di Kabupaten Pasuruan. Analisis statistik dalam penelitian ini menggunakan Structural Equation Model (SEM) dengan bantuan software smart PLS 3.3. Hasil penelitian menyatakan bahwa kompensasi berpengaruh signifikan dan positif terhadap employee engagement, sedangkan kompensasi tidak berpengaruh signifikan terhadap kinerja karyawan. Employee engagement berpengaruh signifikan dan positif terhadap kinerja karyawan.
Perbandingan Ekstraksi Fitur Haar-like dan Local Binary Pattern untuk Deteksi Wajah
Authors: Akbar Rafy Aulia , Putra Ricky Eka
Published: March 2022

Abstrak—Deteksi wajah manusia (face detection) adalah salah satu tahap awal yang sangat penting di dalam proses pengenalan wajah (face recognition). Karena sebelum memasuki proses tersebut deteksi wajah sangat mempengaruhi tingkat akurasi yang dihasilkan, karena potongan citra wajah dalam sebuah gambar ditentukan oleh deteksi wajah. Deteksi wajah dapat digunakan untuk melakukan pencarian dan pengindeksan data wajah dari citra atau video yang berisi wajah dengan berbagai ukuran, posisi, dan latar belakang. Penelitian ini mengevaluasi dua metode deteksi wajah berdasarkan tingkat hit deteksi dan waktu deteksi, dua metode itu adalah fitur Haar dan Local Binary Pattern (LBP). Pada percobaan menggunakan Haar menghasilkan total wajah yang terdeteksi benar adalah 11685 wajah dari 11745 wajah, sedangkan wajah yang terdeteksi salah adalah 103, sehingga memiliki hit rate 99,49%. Total dari waktu deteksi dari semua dataset adalah 1033 detik. Kemudian untuk percobaan menggunakan metode LBP total wajah yang terdeteksi benar adalah 11444 wajah dari 11745 wajah, sedangkan wajah yang terdeteksi salah adalah delapan, sehingga memiliki hit rate 97,48%. Total dari waktu deteksi dari semua dataset adalah 686 detik. Dari penelitian yang telah dilakukan, Haar memiliki keunggulan pada hit rate atau dapat mendeteksi wajah lebih banyak, sedangkan LBP memiliki keunggulan dalam waktu deteksi wajah yang jauh lebih singkat daripada Haar. LBP memiliki kelemahan pada hit rate, sedangkan Haar memiliki kelemahan pada waktu deteksi yang lebih lama dan kesalahan deteksi wajah yang lebih banyak daripada LBP.Kata Kunci— deteksi wajah; viola-jones; haar-like; local binary pattern; hit rate.
Penerapan CNN dengan Filter Gabor sebagai feature extractor untuk Content-Based Image Retrieval
Authors: Hidayat Bagas Muharom Hanugrah , Putra Ricky Eka
Published: March 2022

Abstrak— Seiring dengan perkembangan teknologi informasi, kebutuhan dalam pencarian informasi menjadi hal yang penting. Jika pencarian informasi selama ini dilakukan pada data berjenis teks, maka pada perkembangan teknologi saat ini, memungkinkan adanya pencarian informasi dalam bentuk citra digital. Hal tersebut terjadi karena adanya peningkatan jumlah pustaka digital dalam bentuk citra. Sebuah metode pengembalian citra menjadi komponen utama untuk memecahkan masalah tersebut. CBIR merupakan sistem pengembalian citra yang akan membantu dalam proses pencarian citra dengan memanfaatkan fitur-fiturnya. Penggunaan ekstraksif fitur yang tepat diperlukan untuk mendapatkan fitur tersebut. Pemilihan ekstraksi ftur akan sangat memengaruhi hasil dari CBIR. Salah satu metode yang dapat melakukan ekstraksi fitur pada citra adalah CNN. Metode yang masih dalam satu jenis dalam deep learning ini mampu mempelajari fitur citra untuk dimanfaatkan ke dala bidang visi komputer. Karena itu, CNN menjadi perhatian menarik dalam penelitian ini untuk melakukan CBIR. Penggunaan filter Gabor yang mampu mendapatkan tekstur citra dengan baik juga akan diimplementasikan sebagai filter pada lapisan konvolusi CNN. Dengan menggunakan CNN dan filter gabor, penelitian ini mampu mendapatkan nilai mAP sebesar 0,895 terhadap data uji dengan dataset GHIM10k. Penelitian ini juga membandingkan beberapa metode pengukuran jarak untuk mendapatkan sistem CBIR terbaik. Kata Kunci— Content Based Image Retrieval; Convolutional Neural Networks; pengukuran jarak; filter Gabor; visi komputer.
Modifikasi Cipher Kriptografi Caesar yang Dapat Dibaca dengan Menggunakan Kamus Bahasa Indonesia
Authors: Safitri Nissa Cahyaningtyas , Prihanto Agus
Published: March 2022

Abstrak— Saat ini kita ketahui bahwa kemajuan komunikasi telah didorong oleh perkembangan teknologi yang primitif hingga teknologi yang lebih maju, namun keamanan, keutuhan serta mutu informasi merupakan hal yang masih perlu kita perhatikan. Tentunya agar informasi tidak jatuh ke tangan orang yang tidak berkepentingan, maka menuntut perlunya diterapkan suatu mekanisme yang baik dalam mengamankan data. Oleh karena itu, dibutuhkan pengamanan agar pesan yang dikirimkan dapat terjaga kerahasiaannya sampai pada penerima. Pada kenyataannya, penggunaan kriptografi sering dapat dipecahkan/diterjemahkan oleh kriptanalis[6]. Saat kita mengetahui pola dan mengetahui konstruksi bentuk untuk memecahkan kriptografi sebenarnya cukup mudah, yaitu cukup memperhatikan susunan huruf dan kata dalam teks yang tampaknya tidak bermakna namun sebenarnya mengandung sebuah pesan tertentu. Tentunya pesan yang nampak tak bermakna tersebut membuat sesesorang curiga bahwa pesan teks tersebut sebenarnya mengandung arti tertentu [13]. Hal ini membuat kriptanalis terpicu untuk memecahkan pesan terenkripsi. Dalam penelitian ini, penulis melakukan modifikasi Caesar Cipher yaitu dengan menghasilkan ciphertext yang dapat dibaca, sehingga harapannya pesan ciphertext tersebut tidak menimbulkan kecurigaan terhadap orang asing yang tidak memiliki hak menerima pesan tersebut. Dengan mengadaptasi metode Caesar Cipher Monoalfabetik, penulis melakukan substitusi dari 3 jenis alfabet yaitu: vokal, konsonan dan huruf yang jarang digunakan, maka akan dihasilkan 70 tabel hasil substitusi yang nantinya akan dicocokan dengan Kamus Bahasa Indonesia (KBI), sehingga ciphertext yang dihasilkan dapat dibaca dan tidak menimbulkan kecurigaan.Kata Kunci— Kriptografi; Caesar Cipher Monoalfabetik; Kamus Bahasa Indonesia.
Implementasi Algoritma Fuzzy Sugeno sebagai Pendukung Keputusan dalam Penentuan Skor Akhir pada Game Edukasi Simple Nomic
Authors: Ramadhani Respita Yuliana , Qoiriah Anita
Published: March 2022

Abstrak—Pendidikan merupakan suatu hal penting bagi kehidupan manusia. Keberhasilan peserta didik dalam memahami dan menerapkan ilmu yang di dapat dalam pembelajaran merupakan target utama di dunia pendidikan. Game merupakan salah satu media yang sangat membantu dalam menyampaikan pelajaran kepada peserta didik, khususnya pada mata pelajaran yang terbilang sulit seperti pelajaran kimia. Hal ini dikarenakan game dibuat dan dirancang untuk meningkatkan daya pikir siswa termasuk dalam meningkatkan konsentrasi serta kemampuan untuk memecahkan masalah. Dengan digunakannya game sebagai media pembelajaran yang tepat dan kreatif, dapat digunakan untuk mengatasi kejenuhan siswa dalam menyerap materi pelajaran di sekolah. Pada penelitian ini dirancang penerapan algoritma Fuzzy Sugeno untuk menentukan skor akhir pada sebuah game edukasi bernama Simple nomic. Fuzzy sugeno merupakan salah satu kecerdasan buatan yang menggunakan konstanta atau persamaan linear sebagai fungsi outputnya. Pemain pada penelitian ini memiliki misi mengumpulkan diamond sebanyak mungkin, serta menjawab soal dengan benar hingga mencapai finish dengan waktu seminimum mungkin. Penilaian skor akhir pada penelitian ini didasarkan pada 3 aspek nilai yaitu jumlah diamond (D), jumlah nilai menjawab soal (S), dan waktu untuk menjawab soal (W). Ketiga aspek ini digunakan agar penilaian pada skor akhir tidak hanya tergantung pada aspek nilai soal saja. Skor akhir yang dihasilkan yaitu berupa jumlah bintang yang merupakan hasil dari 3 variabel inputan dan 8 nilai kaidah aturan. Penerapan fuzzy sugeno pada permainan simple nomic ini menghasilkan nilai error yang baik yaitu sebesar 0% pada percobaan 4 level dengan masing masing sebanyak 10 kali percobaan.Kata Kunci : Game; Logika Fuzzy; Fuzzy Sugeno; Pendidikan; Tatanama Senyawa Kimia.
Implementasi Steganografi dengan Menggunakan Metode Masking and Filtering untuk Menyisipkan Gambar ke dalam Citra Digital
Authors: Ro’isa Farikhatur , Suartana I Made
Published: March 2022

Abstrak— Untuk menjaga kerahasiaan informasi rahasia agar tidak dapat diketahui oleh pihak ketiga dan hanya diketahui oleh pihak tertentu saja, maka dibutuhkan sebuah cara yang digunakan untuk menyembunyikan informasi rahasia tersebut dengan menggunakan teknik Steganografi. Steganografi adalah teknik menyembunyikan pesan ke dalam media lainnya (cover image), seperti image, video, audio, ataupun video sehingga secara kasat mata media penampung yang telah ditambahakan informasi rahasia terlihat sama tidak ada perbedaan dengan sebelum ditambahkan informasi rahasia. Pada penelitian ini, Steganografi diterapkan dengan menyisipkan gambar sebagai pesan rahasia ke media yang juga berupa gambar. Citra digital adalah salah satu media penampung yang banyak digunakan dalam penyembunyian data, akan tetapi saat dilakukan modifikasi gambar informasi rahasia rentan rusak atau hilang. Metode masking and filtering termasuk dalam spatial domain, pada metode ini penyisipan informasi rahasia dilakukan dengan cara memanipulasi nilai luminance pada gambar yang digunakan sebagai media penampung. Masking berfungsi untuk menandai tempat pada gambar yang bisa disisipkan. Filtering berfungsi untuk melewatkan nilai pada bagian yang telah ditandai. Hasil yang diperoleh dari penelitian ini adalah kualitas gambar setelah disisipi dengan informasi rahasia tidak mengalami perubahan yang berarti, setelah dilakukan proses penyisipan informasi rahasia kedalam gambar dan dilakukan proses ekstraksi, informasi rahasia dapat diungkap kembali, dengan adanya proses editing terhadap gambar maka dapat merusak informasi rahasia yang sudah disisipkan dan mengakibatkan informasi rahasia tidak terdeteksi dan tidak dapat diekstraksi, dan waktu yang dibutuhkan untuk proses ekstraksi Decoding) lebih cepat dibandingkan dengan waktu yang dibutuhkan untuk proses penyisipan (Encoding). Kata Kunci— Steganografi; Masking and Filtering; Citra Digital; Encoding; Decoding.
Klasifikasi Citra Buah Menggunakan Convolutional Neural Network
Authors: Maulana Febian Fitra , Rochmawati Naim
Published: March 2022

Abstrak— Deep Learning merupakan sebuah pengembangan dari teknologi Machine Learning yang menggunakan algoritma yang dibuat berdasarkan pada hukum matematik yang bekerja layaknya otak manusia. Salah satu pemanfaatan dari deep learning adalah dalam bidang image processing atau pengolahan citra digital. Image Processing dimanfaatkan untuk membantu manusia dalam mengenali dan/atau mengklasifikasi objek dengan cepat, tepat, dan dapat melakukan proses dengan banyak data secara bersamaan. Salah Satu algoritma dari Deep learning yang digunakan dalam image processing adalah Convolutional Neural Network (CNN). Algoritma CNN terdiri dari 3 layer utama yaitu Convolutional Layer, Pooling Layer, dan Fully Connected Layer. Pada penelitian ini menggunakan arsitektur CNN dengan perpaduan 3 Convolutional Neural Network dan 2 Fully Connected Layer. Pada tahap pembuatan system klasifikasi yang menggunakan deep learning terdapat beberapa tahapan proses utama yaitu pengumpulan data, perancangan system, training, dan testing. Dataset yang diolah adalah dataset citra buah-buahan yang berasal dari dataset Fruit-360. Kelas data yang digunakan yaitu sejumlah 15 kelas dari 111 kelas pada dataset fruit-360.  Hasil dari proses learning didapatkan model CNN dengan akurasi 100% dan loss sebesar 0,012. Pada proses pengujian model CNN yang mengguakan 45 sampel citra buah didapatkan akurasi sebesar 91,42%. Sehingga dapat disimpulkan bahwa metode CNN yang dirancang pada penelitian ini dapat mengklasifikasi citra dengan baik. Kata Kunci— Deep Learning, Image Processing, Convolutional Neural Network, Fruit-360.
Penerapan Steganografi dengan Menggunakan Metode Least Significant Bit (LSB) dan Pixel Value Differencing (PVD) pada Citra Warna
Authors: Putra Zaim Nabil Alif Tirta , Prihanto Agus
Published: March 2022

Abstrak - Steganografi merupakan teknik penyembu-nyian pesan kedalam suatu media telah menjadi salah satu Teknik yang banyak digunakan dalam melakukan keamanan terhadap pesan, karena pada zaman modern seperti sekarang ini keamanan suatu informasi menjadi isu yang penting. Sebuah informasi akan menjadi sangat penting untuk dijaga kerahasiaannya apabila hal tersebut berkaitan dengan bisnis maupun keamanan negara. Pada penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan kapasitas pesan dan sekaligus berusaha menjaga kulitas gambar dengan menggabungkan metode LSB (Least Significant Bit)  untuk 2 pixel yang memiliki perbedaan nilai rendah dan metode PVD (Pixel Value Differencing)  untuk 2 pixel yang memiliki perbedaan nilai tinggi. Hasil pengujian menunjukkan bahwa setelah dilakukan perbandingan kapasitas metode yang diusulkan memiliki kapasitas lebih tinggi dari pada metode single PVD dengan angka peningkatan berada diantara 280-300 kb. Sedangkan pada pengujian PSNR diperoleh hasil bahwa metode yang diusulkan sedikit lebih rendah dibandingkan dengan metode single PVD dengan rata-rata selisih 1 (dB).

 

Kata Kunci— Steganografi, Least Significant Bit (LSB), Pixel Value Differencing (PVD).
Game Edukatif Simulasi Pembuatan SIM Menggunakan Neural Network Backpropagation Sebagai Rekomendasi Penentu Kelulusan
Authors: Citra Perdana Wahyu Muhammad , Qoiriah Anita
Published: March 2022

Abstrak— Surat Izin Mengemudi (SIM) merupakan identifikasi dan bukti registrasi yang diberikan oleh Kepolisian Republik Indonesia khususnya bagian Satlantas (Satuan Lalu Lintas) kepada warga yang memenuhi berbagai persyaratan seperti sehat jasmani dan rohani, administrasi, memahami peraturan lalu lintas dan terampil mengemudikan kendaraan bermotor. Seringkali pengguna kendaraan bermotor belum lulus ketika melaksanakan ujian SIM karena belum sepenuhnya mengetahui teori tentang rambu dan marka jalan maupun mahir dalam mengendarai kendaraan. Dengan digunakannya game sebagai media sosialisasi, Satlantas Polrestabes Surabaya dapat memberikan informasi mengenai pembuatan SIM secara inovatif dan tepat sasaran, sehingga dapat lebih menarik minat masyarakat untuk belajar. Neural Network Backpropagation merupakan algoritma pembelajaran untuk memperkecil tingkat error dengan cara menyesuaikan bobotnya berdasarkan perbedaan output dan target yang diinginkan. Algoritma Neural Network Backpropagation pada game ini digunakan untuk menentukan kelulusan berdasarkan skor akhir dan waktu dalam menyelesaikan tiap tes. Dalam penentuan skor akhir, untuk tes teori didasarkan pada tingkat kebenaran menjawab soal, sedangkan untuk tes praktik didasarkan pada keberhasilan menuju garis finish tanpa menyentuh apapun. Penerapan algoritma Neural Network Backpropagation pada game simulasi pembuatan SIM ini menghasilkan nilai Mean Absolute Error (MAE) yang baik yaitu sebesar 0% pada percobaan algoritma Neural Network Backpropagation dengan nilai max epoch = 1500, learning rate = 0.3, dan toleransi error = 0.41 ketika tes teori dan praktik dengan masing – masing sebanyak 10 kali percobaan. Dan akurasi yang dilakukan dengan pengujian K-Fold Cross Va1idation menghasilkan akurasi sebesar 100 %.

 

Kata Kunci— SIM, neural network, backpropagation, game, android
Performa Clustering Controller pada Arsitektur Software Defined Network
Authors: Anggraini Mokhammad Aguk Nur , Suartana I Made
Published: March 2022

Abstrak -- Software Defined Network (SDN) saat ini telah menjadi sebuah paradigma baru dalam teknologi jaringan karena kemampuan manajemen jaringannya yang secara terpusat serta arsitektur yang berbasis software dan programmable. Dalam implementasinya, SDN memisahkan antara control plane dan data plane, control plane dilakukan oleh controller dan data plane dilakukan oleh switch. Controller menjadi pusat kontrol dari sebuah jaringan SDN, dengan begitu beban semua kontrol jaringan berada pada controller. Semakin besar jaringan yang ditangani oleh suatu controller mengakibatkan semakin besar beban controller tersebut, yang berakibat juga pada performa jaringan, sehingga perlu adanya solusi untuk dapat mengurangi beban jaringan yang ditangani controller agar performa jaringan tetap terjaga bahkan menjadi lebih baik. Pada penelitian ini dilakukan clustering-controller dengan menggunakan 3 controller, 1 sebagai master controller dan 2 sebagai slave controller, dengan begitu beban jaringan dapat dibagi pada 3 controller. Uji coba pada penelitian ini menggunakan Open daylight sebagai controller. Dari hasil pengujian end-to-end QoS yang telah dilakukan menggunakan parameter throughput, delay, jitter dan packet poss menunjukkan bahwa jaringan SDN dengan clustering controller lebih baik dari pada jaringan SDN yang menggunakan single-controller dan multi-controller tanpa clustering. Pengujian dilakukan dengan variasi ukuran paket UDP sebesar 100Mb-15Gb. Rata-rata keseluruhan hasil pengujian parameter throughput, delay, jitter dan packet loss dari clustering-controller berturut-turut yaitu 12762,14Kbps, 16,954ms, 3,142ms, dan 0,08%. Sedangkan pada jaringan dengan multi-controller tanpa clustering yaitu 12327,80Kbps, 205,828ms, 16,968ms dan 2,21%, dan hasil pada jaringan dengan single-controller yaitu 12331,93Kbps, 207,087ms, 15,691ms dan 2,19%.

Kata Kunci— Software Defined Network(SDN), Controller, Clustering-Controller, OpenDayLight.
Pengembangan Sistem Informasi Pembinaan Karyawan (SI-BINA) pada PT. Infomedia Nusantara Menggunakan Metode Pembinaan SDM Code Of Conduct
Authors: Fadillah Chusnul Nuur , Indriyanti Aries Dwi
Published: March 2022

Abstrak- Perusahaan yang bergerak dalam bidang jasa telekomunikasi tentu memiliki nilai kualitas karyawan yang baik untuk setiap karyawannya. Pada perusahaan itu membutuhkan pembinaan yang akan menguji kualitas kinerja dari para karyawan. Pembinaan yang diterapkan pada perusahaan yang bergerak dalam jasa telekomunikasi adalah pembinaan code of conduct.Pembinaan code of conduct merupakan pembinaan yang menjunjung tinggi nilai etika dan perilaku setiap kinerja karyawannya. Sehingga diperlukan sistem informasi pembinaan yang dapat mempermudah dalam mengawal setiap kinerja karyawan perusahaan dalam kesehariannya. Berdasarkan permasalahan yang terjadi dibutuhkannya sebuah rancangan sistem yang terkomputer agar dapat mengurangi kesalahan pada proses pembuatan laporan maupun proses pencatatan pembinaan. Hasil dari sistem informasi ini diharapkan dapat menjaga kualitas kinerja karyawan. Code of conduct yang akan diterapkan pada Sistem Informasi pembinaan Karyawan diharakan dapat membentuk karyawan yang beretika dan berkualitas baik yang mencerminkan perusahaan.

Kata Kunci: Sistem Informasi Pembinaan, Pembinaan Code Of Conduct, Aplikasi Website
Penerapan Graph Coloring Menggunakan Algoritma Greedy Pada Aplikasi Pemesanan Tiket Kapal Penyeberangan
Authors: Nogo Koban Celia Angelina , Nudin Salamun Rohman
Published: March 2022

Abstrak— Peningkatan kemajuan teknologi di Indonesia memberikan dampak yang cukup besar di berbagai bidang. Peningkatan kemajuan teknologi ini dimanfaatkan oleh manusia untuk menciptakan sebuah media yang dapat mengelola informasi dengan cepat dan akurat. Mengelola data dan informasi dengan teknologi yang sering disebut website sudah banyak diterapkan berbagai macam perusahaan. Namun banyak juga perusahaan yang masih mengelola data secara manual seperti perusahaan transportasi laut. Perusahaan transportasi laut masih lambat memberikan informasi mengenai jadwal keberangkatan maupun proses pemesanan tiket. Calon penumpang masih harus ke tempat penjualan tiket untuk memesan tiket maupun hanya menanyakan informasi jadwal pelayaran. Aplikasi pemesanan tiket kapal penyeberangan dalam penelitian ini dibuat agar penumpang tidak lagi menghabiskan waktu dan tenaga untuk sekedar mencari informasi jadwal pelayaran maupun memesan tiket. Aplikasi ini menerapkan metode graph coloring dengan algoritma greedyuntuk menampilkan denah kursi penumpang dan mengoptimasinya sehingga calon penumpang tidak hanya bisa memesan tiket tetapi bisa memilih tempat duduk yang diinginkan. Aplikasi pemesanan tiket ini memberikan kenyamanan pada penumpang agar tidak terpisah jauh dari teman seperjalanannya. Selain itu dapat menguntungkan perusahaan dengan mengoptimalkan penjualan kursi dengan maksimum kapasitas penumpang. Pembangunan aplikasi tersebut diawali dengan analisis kebutuhan sistem, desain sistem, dilanjutkan dengan implementasi atau pembuatan sistem dan diakhiri dengan pengujian alphauntuk meminimalisir error dan memastikan aplikasi berjalan dengan baik. Selain itu dilakukan pengujian betadan didapatkan nilai yang sangat baik yaitu 85.94% dari 20 responden.

 

Kata Kunci— website, graph coloring, greedy, pengujian alpha, pengujian beta.
Rancang Bangun Game Arcade Covid War Berbasis Android Menggunakan Construct-2
Authors: Windi Kusuma Astuti Trisna , Dermawan Dodik Arwin
Published: March 2022

Abstrak - Penyakit pada manusia maupun hewan yang disebabkan oleh sebuah virus dengan nama covid-19 telah menyerang penduduk di segala penjuru dunia, dengan penemuan kasus pertama kali di kota Wuhan, China. Virus ini semakin mewabah ke seluruh penjuru dunia termasuk Indonesia. Semakin mewabahnya virus ini juga dilandasi dengan kurangnya kesadaran masyarakat akan bagaimana bahaya dari virus covid-19 dan apa saja cara pencegahannya. Untuk itu perlu adanya kesadaran diri dengan mengetahui informasi terkait virus covid-19. Adapun tujuan dari penelitian ini yaitu untuk merancang sebuah game android yang bernama “Covid War”. Metode penelitian yang digunakan yaitu menggunakan metode game development of cycle yang meliputi tahap perencanaan dengan mulai merancang elemen-elemen dari game, serta tahap pembuatan yaitu yaitu dengan mengumpulkan data dari studi literatur dan pustaka, tahap perancangan mulainya proses pembuatan game itu sendiri. Game “Covid War” ini dapat mengedukasi pengguna bahwa virus covid-19 merupakan virus yang berbahaya dan harus dimusnahkan. Penelitian tentang virus tersebut mempuat peneliti membuat sebuah game yang nantinya bisa dimainkan di android.

 

Kata Kunci -- Game, game engine, construct 2, virus, covid
Rancang Bangun Aplikasi Chatbot Rekomendasi Jadwal Penggunaan Ruangan Berbasis Graph Coloring menggunakan Dialogflow dan Neo4j
Authors: Alvianto Diaz Ardian , Putra Ricky Eka
Published: March 2022

Peningkatan jumlah mahasiswa Universitas Negeri Surabaya pada Program Studi Teknik Informatika merupakan hal yang tidak bisa dihindari. Hal itu berpengaruh pada banyaknya jadwal perkuliahan yang harus diatur dengan baik.  Salah satu variabel penting dalam menyusun penjadwalan yaitu ketersediaan ruangan perkuliahan. Sehingga dibutuhkan suatu sistem yang dapat membantu manajemen ruang untuk mengatur antara jadwal kuliah dengan ruangan yang tersedia. Sistem yang dirancang berupa aplikasi chatbot rekomendasi jadwal penggunaan ruangan berbasis Graph Coloring menggunakan Dialogflow dan Neo4j. Penelitian ini mengaplikasikan graph coloring algoritma welch-powell untuk membuat rekomendasi penggunaan ruang kelas yang efektif. Hasil penjadwalan ruangan yang diperoleh nantinya akan dimasukkan kedalam Neo4j sebagai database aplikasi. Chatbot digunakan untuk mengimplementasikan hasil dari penjadwalan ruangan, sehingga akan menampilkan output rekomendasi ruangan tersedia dalam aplikasi chatbot. Algoritma yang diterapkan mampu menghasilkan ketepatan hasil untuk pemesanan ruang kelas pengganti dan ruang sidang dari chatbot, yaitu pada pengujian menggunakan algoritma genetika untuk membuat jadwal perkuliahan menghasilkan tidak ada bentrok antar kelas dan dosen dari best fitness dengan besar probabilitas crossover 0,75, probabilitas mutasi: 0,50, dan kromosom/ populasi 100. Sedangkan pada pengujian graph coloring menggunakan fitur K-1 Coloring Algorithm pada Neo4j mengasilkan pemetaan node dan edges untuk rekomendasi penggunaan ruang kelas. Pada fitur pemesanan ruang kelas pengganti dilakukan 20 kali percobaan melihat rekomendasi kelas dari chatbot dan menghasilkan balasan yang sudah sesuai dengan aspek menurut hari, ketersediaan dosen dan kelas. Hal tersebut menunjukkan bahwa aplikasi chatbot yang telah dibuat telah berhasil dan layak diterapkan untuk rekomendasi jadwal penggunaan ruangan.

Kata Kunci — Penjadwalan, Chatbot, Graph Coloring, DialogFlow, Neo4j
Penerapan Algoritma Gustafson-Kessel untuk Clustering Tweets Mention Akun Go-jek dan Grab Indonesia
Authors: Putri Firda Ariani Alim , Rochmawati Naim
Published: March 2022

Kepopuleran Twitter yang tinggi bisa digunakan untuk berbagai keperluan dalam banyak aspek, seperti untuk kampanye politik, alat pembelajaran, maupun sebagai media komunikasi darurat. Selain itu, tidak sedikit perusahaan yang memanfaatkan Twitter sebagai alat adversiting, menyebarkan informasi dan promosi. Salah satunya adalah Go-Jek dan Grab Indonesia. Sebagai pelaku bisnis yang memiliki banyak pengikut (followers), dituntut untuk memahami jenis konten yang mendapat respon positif dari followers agar dapat menentukan strategi pemasaran yang tepat. Selain itu perlu memahami keluhan yang sering dibicarakan para pengikut (followers) dalam sebuah  tweet, sehingga dapat memperbaiki sistem menjadi lebih baik lagi. Clustering data tweet mention akun @gojekindonesia dan @GrabID menggunakan algoritma Fuzzy Gustafson-Kessel dan indeks validitas Xie-Beni menghasilkan masing-masing 2 cluster optimum. Wordcloud cluster data tweets mention akun @gojekindonesia berisikan keluhan pengguna Go-Jek, sedangkan wordcloud cluster data tweets mention akun @GrabID berisikan ajakan belanja dan promo. Hasil pengujian metode Fuzzy Gustafson-Kessel pada data tweets @gojekindonesia menghasilkan accuracy sebesar 89%, precision sebesar 87%, recall sebesar 92%, dan F-Measure sebesar 89%. Kemudian pada data tweets @GrabID menghasilkan  accuracy sebesar 73%, precision sebesar 65%, recall sebesar 76%, dan F-Measure sebesar 70%.

Kata Kunci— Fuzzy Gustafson Kessel, Index Xie Beni, Clustering, Twitter, Gojek, Grab.
Pengelompokan Kategori Buku Berdasarkan Judul Menggunakan Algoritma Agglomerative Hierarchical Clustering dan K-Medoids
Authors: Rofiq Muhammad Ainur , Qoiriah Anita
Published: March 2022

Perpustakaan merupakan tempat yang  menyediakan berbagai bahan pustaka yang dibutuhkan semua orang khususnya pelajar. Namun koleksi buku dalam jumlah banyak juga akan menyulitkan pustakawan untuk melakukan pengelolaan letak buku sehingga ada buku yang tidak terbaca dan jarang dipinjam. Untuk penyelesaian masalah tersebut akan digunakan teknik clustering untuk melakukan pengelompokkan buku berdasarkan kategorinya. Ada beberapa algoritma clustering salah satunya K-Medoids. Selain menggunakan algortima K-Medoids, pada penelitian ini juga menggunakan algoritma Agglomerative Hierarchical Clustering (AHC). Teknik clustering akan mengelompokkan judul buku sesuai kategorinya, dan judul buku yang ada dalam satu cluster akan digunakan sebagai bahan untuk analisis dalam mempermudah pustakawan untuk pengambilan keputusan dan melakukan pengelolalan penataan buku yang diminati dan merancang strategi untuk meningkatkan minat baca khususnya pada pelajar.

Kata Kunci— Perpustakaan, clustering, K-Medoids, Agglomerartive Hierarchical Clustering.