ILKOM Jurnal Ilmiah (Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Muslim Indonesia)
Not a member yet
653 research outputs found
Sort by
Penerapan Internet Of Things (IoT) dalam Sistem Kontrol-Monitoring Proses Transesterifikasi Pembuatan Biodiesel Berbasis ESP32
Get PDFKemajuan teknologi pada bidang informasi saat ini sangatlah maju, salah satu teknologi tersebut yaitu Internet of Things (IoT) yang merupakan pengembangan dari perangkat teknologi yang memiliki kemampuan menerima data, mengolah data dan mengirim informasi ke pengguna. Dengan kehadiran Internet of Things menawarkan sistem kontrol-monitoring melalui aplikasi smartphone. Penelitian ini bertujuan merancang sistem dengan teknologi Internet of Things pada microwave untuk memonitoring proses transesterifikasi pembuatan biodiesel. Metode yang digunakan adalah merancang sebuah sistem kontrol monitoring yang terintegrasi ke internet menggunakan ESP32 serta sensor suhu, kecepatan, dan waktu. Berdasarkan hasil pengujian yang dilakukan sistem dapat bekerja dengan baik yang dapat dimonitoring melalui pengiriman data kedalam database dan ditampilkan pada website serta mobile phone
Analysis of Twitter User Sentiment on Presidential Candidate Anies Baswedan Using Naïve Bayes Algorithm
Get PDFIndonesian hold presidential election in 2024. One of the most discussed topics by public is the presidential candidates. The discussion about the presidential candidate certainly reaped various kinds of responses from public, ranging from support to statements of disapproval. This research was limited to the candidacy of Anies Baswedan as a presidential candidate before a vice president candidate as his pair was selected. The purpose of this study is to conduct a sentiment analysis of public responses regarding Indonesia 2024 presidential candidate Anies Baswedan using tweets data from October 2022 to January 2023 using the naïve bayes classifier algorithm. This is expected to provide an overview of the public opinions on Twitter. Three test models were carried out with differences in the division of the amount of training data and test data, respectively 60%:40%, 70%:30% and 80%:20%. The test results showed the highest accuracy level was obtained by the 3rd model using training and testing data of 80%:20% with an accuracy value of 76.21%. Further research is recommended to conduct sentiment analysis on the pairs of Presidential and Vice-Presidential candidates who have been officially registered with the General Election Commission using various other classification algorithms
Fuzzy Logic Algorithm of Sugeno Method for Controlling Line Follower Mobile Robot
Get PDFThe industrial world has been increasingly using robots for production purposes. One type of robot used is a line follower robot for the purposes of transportation of production materials. Various researches and competitions of line follower robots were held to improve its performance. This study proposed a fuzzy logic algorithm using Sugeno method for a line follower mobile robot. This algorithm received input from the readings of 8 sensors mounted on the bottom of the robot and generated the speed of each left and right motor. This speed was used to keep the robot on track. The performance of this algorithm was compared with the fuzzy logic algorithm of the Mamdani method. The proposed fuzzy logic algorithm was better in terms of speed. The results of this study can be used as material to study the application of fuzzy logic algorithm in real time.The industrial world has been increasingly using robots for production purposes. One type of robot used is a line follower robot for the purposes of transportation of production materials. Various researches and competitions of line follower robots were held to improve its performance. This study proposed a fuzzy logic algorithm using Sugeno method for a line follower mobile robot. This algorithm received input from the readings of 8 sensors mounted on the bottom of the robot and generated the speed of each left and right motor. This speed was used to keep the robot on track. The performance of this algorithm was compared with the fuzzy logic algorithm of the Mamdani method. The proposed fuzzy logic algorithm was better in terms of speed. The results of this study can be used as material to study the application of fuzzy logic algorithm in real time
Fourier Descriptor on Lontara Scripts Handwriting Recognition
Get PDFHal yang kritis dalam proses pengenalan pola adalah ekstraksi fitur. Merupakan suatu metode untuk mendapatkan ciri-ciri suatu citra (image) sehingga dapat dikenali satu sama lain. Pada penelitian ini, metode deskriptor Fourier digunakan untuk mengekstraksi pola aksara Lontara yang terdiri dari 23 huruf. Deskriptor Fourier adalah metode yang digunakan dalam pengenalan objek dan pemrosesan citra untuk merepresentasikan bentuk batas segmen citra. Pengenalan karakter dilakukan dengan menggunakan jarak Euclidean dan Manhattan. Hasil pengujian menunjukkan bahwa tingkat pengenalan tertinggi mencapai akurasi 91,30% dengan menggunakan koefisien Fourier sebesar 50. Pengenalan huruf menggunakan Manhattan dan Euclidean cenderung sama atau menghasilkan akurasi yang cenderung serupa. Akurasi tertinggi dicapai saat menggunakan Manhattan sebesar 91,30%
Perbandingan Metode Naïve Bayes dan SVM dalam Analisis Sentimen Netizen Twitter Terhadap Isu Kemenkeu
Get PDFPada awal bulan Maret 2023 Menkopolhukan, Bapak Mahfud MD menyampaikan bahwasanya adanya dugaan transaksi yang mencurigakan yang terjadi di Kemenkeu berdasarkan dari laporan temuan PPATK kepada Mahfud MD, sontak hal tersebut menjadi sorotan di berbagai media sosial salah satunya Twitter, beragam tweet yang dilontarkan oleh netizen di Twitter, ada yang memberikan tweet positif, negatif, dan juga netral. Pada penelitian ini bertujuan untuk membandingkan metode Naïve Bayes dan SVM dalam analisis sentimen netizen Twitter terhadap isu Kemenkeu. Penelitian ini menunjukkan bahwa sentimen netizen didominasi dengan sentimen negatif kemudian diikuti sentimen positif, dan terakhir sentimen netral. Hasil pengujian klasifikasi terhadap kedua metode tersebut didapatkan dari membagi secara acak dataset menjadi dua bagian yaitu data latih dan data uji dengan rasio 70:30. Setelah dilakukan pengujian ditemukan bahwa Naïve Bayes mendapatkan nilai akurasi sebesar 71,7%, presisi sebesar 55,2%, recall sebesar 45,3%, dan f1-score sebesar 44,8%, sedangkan pada SVM mendapatkan nilai akurasi sebesar 74%, presisi sebesar 87,8%, recall sebesar 49,1%, dan f1-score sebesar 49,8%.Pada awal bulan Maret 2023 Menkopolhukan, Bapak Mahfud MD menyampaikan bahwasanya adanya dugaan transaksi yang mencurigakan yang terjadi di Kemenkeu berdasarkan dari laporan temuan PPATK kepada Mahfud MD, sontak hal tersebut menjadi sorotan di berbagai media sosial salah satunya Twitter, beragam tweet yang dilontarkan oleh netizen di Twitter, ada yang memberikan tweet positif, negatif, dan juga netral. Pada penelitian ini bertujuan untuk membandingkan metode Naïve Bayes dan SVM dalam analisis sentimen netizen Twitter terhadap isu Kemenkeu. Penelitian ini menunjukkan bahwa sentimen netizen didominasi dengan sentimen negatif kemudian diikuti sentimen positif, dan terakhir sentimen netral. Hasil pengujian klasifikasi terhadap kedua metode tersebut didapatkan dari membagi secara acak dataset menjadi dua bagian yaitu data latih dan data uji dengan rasio 70:30. Setelah dilakukan pengujian ditemukan bahwa Naïve Bayes mendapatkan nilai akurasi sebesar 71,7%, presisi sebesar 55,2%, recall sebesar 45,3%, dan f1-score sebesar 44,8%, sedangkan pada SVM mendapatkan nilai akurasi sebesar 74%, presisi sebesar 87,8%, recall sebesar 49,1%, dan f1-score sebesar 49,8%
Realtime Monitoring and Analysis Based on Cloud Computing Internet of Things (CC-IoT) Technology in Detecting Forest and Land Fires in Riau Province
Get PDFForest and land fires in Riau are natural disasters that always repeat every time they enter the dry season. The solution of this research is to apply the leading technology of cloud computing internet of things (CC-IoT) to find out more quickly the existence of forest or land fires. This study uses Particle Argon (Photon) to connect to the internet and several IR Fire Detector sensors, DHT22 MQ2 and GPS Neo 6m. Particle Argon can receive input and perform processing so that it is connected using the CC-IoT concept to a web server so the users can monitor land conditions in real time. Based on the test results, it can be concluded that a fire detector using fire parameters (2000 = Normal and 2000 = Danger) , temperature (≤37 = Normal, 38 – 45 = Alert, and 46 = Danger), humidity (≤50 = Dry, 51 = Humid) , smoke (≤ 1700 = Normal, 1700 = Danger), and soil moisture can work well ( 3500 = Dry Moisture Content, 1500 to 3500 = Medium Moisture Content, and 1500 = High Moisture Content). The fire detection tool developed can detect fires in real time and also has a fire early detection function that is useful for anticipating land conditions to prevent fires. The results obtained from the test are that the sensor can read indications of fire, smoke, soil moisture with a success rate of 93% and send location data and sensor values to the website. The use of sensors has their respective roles so that if there is a problem with one of the sensors, the tool has an alternative sensor and can continue to function
Determining Eligible Villages for Mobile Services using K-NN Algorithm
Get PDFTo maximize and get population document services closer to the community, the Disdukcapil district of Alor provides mobile services by visiting people in remote villages which difficult-to-reach service centres in the city. Due to a large number of villages and limited time and costs, not all villages can be served, so the kNN algorithm is needed to determine which villages are eligible to be served. The criteria used in this determination are village distance, difficulty level, and document ownership (Birth Certificate, KIA, family card, and KTPel). The classes that will be determined are "Very eligible", "Eligible", and "Not eligible". By applying Z-Score normalization with the value of K=5, the classification gets 94.12% accuracy, while non-normalized only gets 88.24% accuracy. Thus, applying normalization to training data can improve the kNN algorithm's accuracy in determining eligible villages for "ball pick-up" or mobile services
The K-Nearest Neighbor Algorithm using Forward Selection and Backward Elimination in Predicting the Student’s Satisfaction Level of University Ichsan Gorontalo toward Online Lectures during the COVID-19 Pandemic
Get PDFAcademic services are actions taken by state and private universities to provide convenience for student’s academic activities. During the current covid-19 pandemic, every university remains active in academic activities. This study aimed to apply the K-Nearest Neighbor algorithm in predicting the level of student satisfaction with online lectures at University Ichsan Gorontalo. Our main aim was to obtain quantitative information to measure student satisfaction with online lectures during the pandemic, which should be taken into account when making decisions. K-Nearest Neighbor is a non-parametric Algorithm that can be used for classification and regression, but K-Nearest Neighbor are better if feature selection is applied in selecting features that are not relevant to the model. Feature Selection used in this research is Forward Selection and Backward Elimination. Seeing the results of experiments that have been carried out with the application of the K-nearest Neighbor algorithm and the selection feature, the results of the forecasting can be used for consideration or policy in decision making. The highest level of accuracy in the K-Nearest Neighbor algorithm model used Forward Selection with an accuracy rate of 98.00%. Thus, the experimental results showed that feature selection, namely forward selection, was a better model in the relevant selection variables compared to backward elimination
CNN Ensemble Learning Method for Transfer learning: A Review
Get PDFThis study provides a review of CNN's ensemble learning method for transfer learning by highlighting sections such as review studies, datasets, pre-trained models, transfer learning, ensemble learning, and performance. The results indicate that the trend of ensemble learning, transfer learning ensemble, and transfer learning is growing every year. In 2022, there will be 35 papers reviewed related to this topic in this study. Some datasets contain apparent information starting from the dataset name, total data points, dataset splitting, target dataset availability, and type classification. ResNet-50, VGG-16, InceptionV3, and VGG-19 are used in most papers as pre-trained models and transfer learning processes. 50 (90.1%) papers use ensemble learning, and 5 (9.1%) do without ensemble learning. The reviewed paper summarizes several performance measurements, including accuracy, precision, recall, f1-score, sensitivity, specificity, training accuracy, validation accuracy, test accuracy, training losses, validation losses, test losses, training time, and AUC, DSC. In the last section, 49 papers produce the best model performance using the proposed model, and 6 other papers use DenseNet, DeQueezeNet, Extended Yager Model, InceptionV3, and ResNet-152
Sistem Monitoring Pelaporan Perkembangan Ayam Broiler Menggunakan Metode Pieces
Get PDFSistem usaha mandiri adalah usaha yang sepenuhnya ditanggung oleh peternak sendiri, sedangkan sistem kemitraan adalah usaha yang melibatkan kerjasama antara perusahaan dengan peternak. Dalam pemantauan perkembangan ayam, biasanya perusahaan melibatkan penyuluh lapangan (ppl) untuk memantau. Adapun proses pemantauan dilakukan dengan meminta laporan harian dari peternak. Masalah umum yang biasanya terjadi pada proses pemantauan dan pengolahan data adalah sering terjadi kesalahan pencatatan data, kesalahan perhitungan data, kesulitan mencari data, dan lebih rentan terhadap kehilangan data. Tujuan dari penelitian ini adalah membangun sebuah sistem monitoring pelaporan perkembangan ayam broiler menggunakan metode pieces (Performance, Information, Economic, Control, Efficiency, Service) yang diharapkan dapat mempermudah monitoring dan mengurangi kesalahan yang terjadi dalam pengolahan data. Dalam penelitian ini, metode yang digunakan dalam pengembangan sistem adalah metode rad (rapid application development) yang dimana metode ini bagus digunakan dalam pengembangan sistem dengan mengutamakan waktu yang relatif singkat. Kemudian dalam menganalisis sistem, metode yang digunakan adalah metode pieces dimana terdapat 6 aspek yang terkait tentang performance, information, economics, control, efficiency, dan Service. Hasil dari penelitian ini adalah sebuah sistem yang memudahkan peternak dan ppl untuk mengolah data dan memonitoring perkembangan ayam broiler. Kemudian hasil dari pengujian blackbox tidak adanya kesalahan dan error pada tombol sistem, fungsi dasar sistem , dan keamanan sistem. Berdasarkan hasil analisis kepuasan terhadap sistem monitoring pelaporan perkembangan ayam broiler menggunakan metode pieces mendapatkan hasil yang sangat memuaskanSistem usaha mandiri adalah usaha yang sepenuhnya ditanggung oleh peternak sendiri, sedangkan sistem kemitraan adalah usaha yang melibatkan kerjasama antara perusahaan dengan peternak. Dalam pemantauan perkembangan ayam, biasanya perusahaan melibatkan penyuluh lapangan (ppl) untuk memantau. Adapun proses pemantauan dilakukan dengan meminta laporan harian dari peternak. Masalah umum yang biasanya terjadi pada proses pemantauan dan pengolahan data adalah sering terjadi kesalahan pencatatan data, kesalahan perhitungan data, kesulitan mencari data, dan lebih rentan terhadap kehilangan data. Tujuan dari penelitian ini adalah membangun sebuah sistem monitoring pelaporan perkembangan ayam broiler menggunakan metode pieces (Performance, Information, Economic, Control, Efficiency, Service) yang diharapkan dapat mempermudah monitoring dan mengurangi kesalahan yang terjadi dalam pengolahan data. Dalam penelitian ini, metode yang digunakan dalam pengembangan sistem adalah metode rad (rapid application development) yang dimana metode ini bagus digunakan dalam pengembangan sistem dengan mengutamakan waktu yang relatif singkat. Kemudian dalam menganalisis sistem, metode yang digunakan adalah metode pieces dimana terdapat 6 aspek yang terkait tentang performance, information, economics, control, efficiency, dan Service. Hasil dari penelitian ini adalah sebuah sistem yang memudahkan peternak dan ppl untuk mengolah data dan memonitoring perkembangan ayam broiler. Kemudian hasil dari pengujian blackbox tidak adanya kesalahan dan error pada tombol sistem, fungsi dasar sistem , dan keamanan sistem. Berdasarkan hasil analisis kepuasan terhadap sistem monitoring pelaporan perkembangan ayam broiler menggunakan metode pieces mendapatkan hasil yang sangat memuaska