Jurnal Teknologi dan Sistem Komputer
Not a member yet
364 research outputs found
Sort by
Watermelon ripeness detector using near infrared spectroscopy
Get PDFThis study aimed to design and develop a watermelon ripeness detector using Near-Infrared Spectroscopy (NIRS). The research problem being solved in this study is developing a prototype wherein the watermelon ripeness can be detected without the need to open it. This detector will save customers from buying unripe watermelon and the farmers from harvesting an unripe watermelon. The researchers attempted to use the NIRS technique in determining the ripeness level of watermelon as it is widely used in the agricultural sector with high-speed analysis. The project was composed of Raspberry Pi Zero W as the microprocessor unit connected to input and output devices, such as the NIR spectral sensor and the OLED display. It was programmed by Python 3 IDLE. The detector scanned a total of 200 watermelon samples. These samples were grouped as 60 % for the training dataset, 20 % for testing, and another 20 % for evaluation. The data sets were collected and are subjected to the Support Vector Machine (SVM) algorithm. Overall, experimental results showed that the detector could correctly classify both unripe and ripe watermelons with 92.5 % accuracy
Enhancing the quality of experience of Arduino-based multiplayer online game using MQTT server
Get PDFPermainan online multiplayer memerlukan jaringan internet agar dapat bermain lebih menarik dengan pemain lawan karena beberapa pemain bisa saling melawan satu sama lain. Salah satu kondisi permainan ini yang paling umum adalah permainan mengalami lag, yang dinyatakan sebagai quality of experience (QoE), sehingga permainan kurang menarik untuk dimainkan. Penelitian ini melakukan kajian implementasi Message Queue Telemetry Transport (MQTT) sebagai protokol komunikasi penghubung pada permainan online multiplayer di papan berbasis Arduino dan membandingkan kinerja QoE-nya terhadap HTTP. Metode mean opinion score (MOS) digunakan untuk merekam data yang diperlukan untuk menganalisis QoE. MQTT memperoleh rata-rata skor QoE sebesar 3,9 (Pingpong) dan 4 (TicTacToe) satuan MOS, sedangkan HTTP memperoleh rata-rata skor sebesar 3,8 (PingPong dan TicTacToe). Penggunaan protokol komunikasi MQTT dapat meningkatkan QoE pemain dalam permainan online karena skor rata-rata QoE-nya lebih tinggi dibandingkan dengan HTTP.Online multiplayer games require internet networks to play with opposing players more exciting because multiple players can fight each other. The game experiences lag, which is expressed as the quality of experience (QoE), is one of the most common problems for online multiplayer games, causing the games less exciting to play. This study examined the implementation of Message Queue Telemetry Transport (MQTT) as a communication protocol in multiplayer online games using Arduino and compared its performance against HTTP. QoE used data collected using the mean opinion score (MOS) method. The MQTT resulted in an average QoE score of 3.9 (Pingpong) and 4 (TicTacToe) MOS units, while on HTTP 3.8 (PingPong and TicTacToe). The use of the MQTT communication protocol can improve the QoE of multiplayer online game players compared to HTTP
Sistem inferensi fuzzy Mamdani untuk menentukan tingkat kualitas air pada kolam bioflok dalam budidaya ikan lele
Get PDFThe government has launched a program to increase the production of catfish by using biofloc ponds. The biofloc ponds can maintain the quality of water biologically to maximize the growth of fish. However, the level of water quality monitoring is generally only divided into good or bad categories so that it cannot represent the condition of fish growth. Therefore, this study aims to get the level of water quality (0–100 %) using the Mamdani fuzzy inference system (FIS) algorithm based on pH, temperature, and dissolved oxygen (DO). The level of water quality was correlated based on catfish growth conditions. The results showed that the range of values of the water quality level for each condition of catfish growth was 100 % for normal-living fish, 83–99 % for stunted fish growth, and < 83% for threatened fish. The FIS algorithm had 89.92 % of accuracy.Penerapan kolam bioflok menjadi salah satu program pemerintah untuk meningkatkan produksi ikan lele. Kolam bioflok mempunyai kemampuan untuk menjaga kualitas air secara biologis agar pertumbuhan ikan maksimal. Namun, penentuan kualitas air umumnya hanya dikategorikan ke dalam kondisi baik atau buruk saja sehingga kurang mewakili kondisi pertumbuhan ikan lele. Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan nilai dari tingkat kualitas air (0–100 %) menggunakan sistem inferensi fuzzy (FIS) Mamdani yang didasarkan dari parameter pH, suhu, dan oksigen terlarut (DO). Nilai tingkat kualitas air dipetakan sesuai dengan kondisi pertumbuhan ikan lele. Hasil pengujian menunjukkan bahwa rentang nilai dari tingkat kualitas air untuk setiap kondisi pertumbuhan ikan lele adalah 100 % untuk ikan hidup normal, 83–99 % untuk pertumbuhan ikan terhambat, dan < 83 % untuk ikan terancam mati. Algoritme FIS yang dihasilkan mempunyai akurasi sebesar 89,92 %
Customer segmentation using bisecting k-means algorithm based on recency, frequency, and monetary (RFM) model
Get PDFInformasi tentang karakteristik loyalitas pelanggan di sebuah perusahaan sangat dibutuhkan dalam rangka meningkatkan pelayanan kepada pelanggan. Sebuah model segmentasi pelanggan berdasarkan data transaksi dapat memberikan informasi ini. Penelitian ini menggunakan parameter dari model recency, frequency, dan monetary (RFM) dalam menentukan segmentasi pelanggan dan algoritme bisecting k-means untuk menentukan jumlah klaster. Dataset yang digunakan adalah data 588 transaksi penjualan PT Dinar Energi Utama selama tahun 2017. Klaster yang dibentuk oleh algoritme bisecting k-means dan k-means diuji menggunakan metode koefisien silhouette. Algoritme bisecting k-means mampu membentuk model segmentasi pelanggan terbaik ke dalam tiga kelompok, yaitu Occasional, Typical dan Gold, dengan koefisien silhouette 0,58132.Information on customer loyalty characteristics in a company is needed to improve service to customers. A customer segmentation model based on transaction data can provide this information. This study used parameters from the recency, frequency, and monetary (RFM) model in determining customer segmentation and bisecting k-means algorithm to determine the number of clusters. The dataset used 588 sales transactions for PT Dinar Energi Utama in 2017. The clusters formed by the bisecting k-means and k-means algorithm were tested using the silhouette coefficient method. The bisecting k-means algorithm can form the best customer segmentation into three groups, namely Occasional, Typical, and Gold, with a silhouette coefficient of 0.58132
Retrieval of source documents in a text reuse system
Get PDFArsitektur deteksi daur ulang teks terdiri dari tiga modul utama yakni temu kembali dokumen sumber, analisis teks, dan pascapemrosesan. Masing-masing modul memiliki peran penting dalam menentukan akurasi luaran deteksi. Penelitian ini berfokus pada pembangunan sistem temu kembali dokumen sumber yang telah didaur ulang dengan berbagai jenis penyamaran. Dalam penelitian ini, proses temu kembali dikembangkan dengan memanfaatkan pemilihan kata kunci yang diberi bobot lokal. Setelah kata kunci ditemukan, dokumen kandidat dipilih dengan cara membandingkan query dengan pembobotan tf-idf dan ukuran kemiripan kosinus (cosine similarity). Dokumen yang terambil disaring berdasarkan nilai persamaan kosinus dan redudansi dokumen di tiap segmen hasil pencariannya. Dokumen uji dibedakan menjadi dokumen uji artifisial yang dibangkitkan secara algoritmik dan dokumen simulasi yang ditulis oleh manusia sebagai kasus daur ulang. Nilai presisi dan recall terbaik dari dokumen tes artifisial mencapai 0,967, sedangkan dari dokumen tes tersimulasi nilai diperoleh recall 0,66.The architecture of the text-reuse detection system consists of three main modules, i.e., source retrieval, text analysis, and knowledge-based postprocessing. Each module plays an important role in the accuracy rate of the detection outputs. Therefore, this research focuses on developing the source retrieval system in cases where the source documents have been obfuscated in different levels. Two steps of term weighting were applied to get such documents. The first was the local-word weighting, which has been applied to the test or reused documents to select query per text segments. The tf-idf term weighting was applied for indexing all documents in the corpus and as the basis for computing cosine similarity between the queries per segment and the documents in the corpus. A two-step filtering technique was applied to get the source document candidates. Using artificial cases of text reuse testing, the system achieves the same rates of precision and recall that are 0.967, while the recall rate for the simulated cases of reused text is 0.66
Kombinasi SOM-RBF untuk prediksi drought code berdasarkan data curah hujan dan suhu udara
Get PDFThis study aims to predict Drought Code (DC) in Kabupaten Kubu Raya using a combination of SOM-RBF. The final weight value of SOM was used as a center on the RBF network. The input data variables are rainfall data and air temperature data for three days with three binary outputs to predict DC values. This study also observed the effect of the number of neurons, learning rates, and the number of iterations on the results of the SOM-RBF network training. The smallest MSE of training result from the SOM-RBF network was 0.159933 using 65 neurons in the hidden layer, learning rate 0.007, and epoch 45000. The detection accuracy of SOM-RBF was 91.34 % from 245 test data.Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi Drought Code (DC) di Kabupaten Kubu Raya dengan menggunakan Kombinasi SOM-RBF. Nilai bobot akhir dari SOM digunakan sebagai center pada jaringan RBF. Penelitian ini menggunakan enam variabel data masukan, yaitu data curah hujan dan data suhu udara selama tiga hari dengan tiga keluaran biner untuk memprediksi nilai DC. Penelitian ini juga menganalisis pengaruh jumlah neuron, parameter laju pembelajaran, dan jumlah iterasi terhadap hasil pelatihan jaringan SOM-RBF. Hasil penelitian menunjukkan bahwa MSE pelatihan terkecil 0,159933 dari jaringan SOM-RBF didapat dengan menggunakan 65 neuron di lapisan tersembunyi, laju pembelajaran 0,007, dan 45000 iterasi. Dari 254 data uji, diperoleh akurasi SOM-RBF sebesar 91,34 %
HSV image classification of ancient script on copper Kintamani inscriptions using GLRCM and SVM
Get PDFMasalah kerusakan fisik prasasti sebagai salah satu warisan sejarah dapat diatasi dengan menggunakan teknik pemrosesan citra. Kajian ini bertujuan menerapkan segmentasi aksara pada prasasti kuno tembaga Kintamani untuk mendapatkan pola aksara yang ada pada prasasti ke dalam bentuk digital. Proses segmentasi dimulai dari melakukan akuisisi citra prasasti, mengubah ruang warna citra dari RGB ke HSV, melakukan ekstraksi fitur tekstur menggunakan gray level run length matrix (GLRLM). Proses klasifikasi hasil ekstraksi fitur menggunakan metode support vector machine (SVM). Segmentasi terhadap citra prasasti menggunakan proses deteksi pola dengan metode sliding window. Sistem ini memperoleh akurasi sebesar 88,32 %, presisi 0,87, dan sensitivitas sebesar 0,94.The problem of inscription physical damage as one of the historical heritages can be overcome using an image processing technique. The purpose of this study is to design a segmentation application for ancient scripts on inscriptions to recognize the character patterns on the inscriptions in digital form. The preprocessing was carried out to convert images from RGB to HSV. The application used the gray level run length matrix (GLRLM) to extract texture features and the support vector machine (SVM) method to classify the results. The inscription image segmentation was carried out through the pattern detection process using the sliding window method. The application obtained 88.32 % of accuracy, 0.87 of precision, and 0.94 of sensitivity
Model dan prototipe inkubator mobile menggunakan kontroler PID berbasis Arduino Uno
Get PDFOne of the causes of the high infant mortality rate in Indonesia is the lack of health support facilities in remote areas, including incubators, to keep the baby's body warm at a specific temperature. This research develops a model and prototype of a mobile incubator to carry and maintain the baby's temperature during emergencies to get further treatment to hospitals that have better facilities than incomplete health clinic facilities. The mobile incubator prototype uses a PID controller system with the optimum gain value Kp 1.501, Ki 0.016, and Kd -1,319 from the results of modeling and tuning in Matlab. The results of the bode plot analysis show that system stability was achieved with a gain margin of 109 dB. The incubator's operational mobility can last up to 59.6 minutes with two 12 V, 5 Ah batteries.Salah satu penyebab tingginya angka kematian bayi di Indonesia adalah minimnya fasilitas pendukung kesehatan di daerah terpencil, di antaranya inkubator untuk membuat tubuh bayi tetap hangat pada temperatur tertentu. Penelitian ini mengembangkan model dan prototipe inkubator mobile yang digunakan untuk membawa dan menjaga temperatur bayi saat kondisi darurat untuk mendapatkan penanganan lebih lanjut ke rumah sakit yang memiliki fasilitas lebih baik. Prototipe inkubator ini menggunakan sistem kontroler PID dengan gain optimum bernilai Kp 1,501, Ki 0,016, dan Kd -1,319 dari hasil pemodelan dan tuning di Matlab. Hasil analisis kestabilan bode plot menunjukkan kestabilan sistem tercapai dengan nilai margin gain 109 dB. Mobilitas operasional inkubator dapat bertahan hingga 59,6 menit dengan 2 buah baterai 12 V, 5 Ah
Pembangkitan interpretasi tekstual berbahasa Indonesia berdasarkan data pemeriksaan kimia darah menggunakan pendekatan berbasis r-template
Get PDFThe result of the blood chemistry tests is usually presented in the form of a table written in abbreviations, numbers, and units. Unfortunately, the young doctors often require the time and experience for interpreting the blood chemistry tests into a textual representation, which is easy to read and understand. Therefore, this research aimed at developing a system (BTISys) that can generate the textual representation in the Indonesian language automatically based on the blood chemistry test. BTISys generates the representation using Natural Language Generation (NLG) approach based on the r-template method. The reliability of BTISys is measured by considering the naturalness of generated textual representation. The naturalness can be observed by three criteria, such as readability, clarity, and general appropriateness. The reliability of BTISys is quite good to generate the textual representation automatically. It can be seen from the readability, clarity, and general appropriateness, which reach 73 %, 70 %, and 60 % respectively, that implies the naturalness of generated textual representation.Hasil pemeriksaan laboratorium kimia darah umumnya direpresentasikan dalam bentuk tabel yang ditulis dalam singkatan dan angka yang dilengkapi dengan satuannya. Dokter muda biasanya membutuhkan waktu dan pengalaman dalam menginterpretasikan hasil pemeriksaan tersebut ke dalam representasi tekstual yang mudah dibaca dan dipahami. Penelitian ini bertujuan untuk membangun suatu sistem (BTISys) yang mampu membangkitkan representasi tekstual dalam bahasa Indonesia secara otomatis berdasarkan hasil pemeriksaan laboratorium kimia darah. BTISys membangkitkan representasi tersebut dengan menggunakan pendekatan Natural Language Generation (NLG) berbasis metode r-template. Kehandalan BTISys pada penelitian ini diukur berdasarkan tingkat kealamian representasi tekstual yang dibangkitkan. Tingkat kealamian tersebut dapat dilihat melalui tiga kriteria, yaitu keterbacaan, kejelasan dan kesesuaian umum. Berdasarkan hasil pengujian dapat disimpulkan bahwa BTISys memiliki kehandalan yang cukup baik dalam menghasilkan suatu interpretasi ke dalam representasi tekstual secara otomatis menggunakan bahasa Indonesia. Hal ini terlihat dari tingkat keterbacaan yang mencapai 73 %, kejelasan 70 %, dan kesesuaian umum 60 % yang menyiratkan kealamian dari representasi tekstual yang dibangkitkan oleh BTISys
Klasterisasi udang berdasarkan ukuran berbasis pemrosesan citra digital menggunakan metode CCA dan DBSCAN
Get PDFThe quality of farmed shrimps has several criteria, one of which is shrimp size. The shrimp selection was carried out by the contractor at the harvest time by grouping the shrimp based on their size. This study aims to apply digital image processing for shrimp clustering based on size using the connected component analysis (CCA) and density-based spatial clustering of applications with noise (DBSCAN) methods. Shrimp group images were taken with a digital camera at a light intensity of 1200-3200 lux. The clustering results were compared with clustering from direct observation by two experts, each of which obtained an accuracy of 79.81 % and 72.99 % so that the average accuracy of the method was 76.4 %.Kualitas udang hasil panen memiliki beberapa kriteria, salah satunya adalah ukuran udang. Proses pemilihan udang yang dilakukan pemborong pada waktu panen salah satunya adalah mengelompokkan udang berdasarkan ukurannya. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan metode connected component analysis (CCA) dan metode density-based spatial clustering of applications with noise (DBSCAN) untuk klasterisasi udang berdasarkan ukuran menggunakan pengolahan citra digital. Citra kelompok udang diambil dengan kamera digital di intensitas cahaya lokasi 1200-3200 lux. Hasil klasterisasi dari metode dibandingkan dengan hasil pengamatan secara langsung oleh dua orang ahli yang masing-masing menghasilkan akurasi 79,81 % dan 72,99 % sehingga rata-rata akurasinya 76,4 %