Jurnal Sekolah Tinggi Teknik Surabaya
Not a member yet
194 research outputs found
Sort by
Optimasi Aset dan Karakter Permainan 3D Berbasis Tematik Sekolah Dasar
Full text linkAbstrak— Pembelajaran tematik merupakan pembelajaran terpadu yang menggunakan tema sebagai pokok pikiran atau gagasan pokok pembicaraan dengan mengaitkan beberapa mata pelajaran, sehingga dapat memberikan pengalaman bermakna kepada siswa. .Penelitian ini menggunakan buku Tematik Sekolah Dasar Kelas 3 sebagai referensi untuk merancang repository asset dan karakter permainan 3D dengan berfokus pada hal optimasi karakter dan objek 3D menggunakan metode vertex decimation untuk membuat sebuah permainan dapat berjalan lebih baik. Vertex pada aset dan karakter 3D pada penelitian ini sebelum di optimasi berjumlah 584,154 vertex untuk karakter udin , dan 29,074 untuk karakter meli, lalu untuk beberapa aset 3D objek terdiri dari meja, kursi, lemari dan pensil memiliki jumlah total 69,654 vertex. Hasil penelitian menunjukkan bahwa jumlah vertex pada karakter udin setelah di optimasi berjumlah 418,175 dan 20,473 vertex untuk karakter meli, lalu untuk aset objek 3D setelah di optimasi didapatkan jumlah vertex sebanyak 36,070, setelah semua komponen utama aset dan karakter 3D di total didapatkan, hasil jumlah perbedaan sebesar 26,7% dengan hasil dari optimasi vertex decimation tersebut tidak mengurangi tingkat detail pada objek dan karakter terlalu besar
Pengenalan Ekspresi Wajah dengan CNN dan Wavelet
Full text linkDengan berkembangnya teknologi di jaman modern ini diharapkan komputer juga mampu mengenali ekspresi wajah manusia. Hal itu dapat terwujud dengan kemajuan machine learning. Machine learning telah menjadi bagian dari kehidupan sehari-hari bagi banyak orang di seluruh dunia. Penemuan dan implementasi machine learning memungkinkan komputer untuk belajar dan memprediksi pola yang mungkin terjadi dan dapat digunakan untuk membantu manusia melakukan kegiatan sehari-hari. Salah satunya yaitu Convolutional Neural Network. Pada penelitian ini akan digunakan wavelet transform untuk membantu meningkatkan akurasi dari convolutional neural network dan mempercepat peningkatan akurasi. Wavelet berguna untuk melakukan compressing pada gambar sehingga lebih mudah untuk diolah. Gambar yang dihasilkan oleh wavelet terbagi menjadi 4 frekuensi yang berbeda-beda. Setiap gambar yang dihasilkan oleh wavelet diuji cobakan kedalam convolutional neural network. Berdasarkan hasil uji coba yang dilakukan, akurasi terbaik didapatkan dari dataset KDEF dengan menggunakan gambar wavelet berfrekuensi Low-Low (LL) dengan akurasi yang didapatkan sebesar 79%. Sedangkan hasil uji coba menggunakan dataset buatan sendiri didapatkan akurasi terbaik dengan menggunakan wavelet berfrekuensi Low-Low (LL) dengan akurasi yang didapatkan sebesar 36,925%
Image Recognition Menggunakan Metode Cosine Distance untuk Aplikasi Penanganan Food Waste
Full text linkBadan Pangan PBB (FAO) menyatakan 33% - 50% makanan yang telah diproduksi, tidak dikonsumsi dengan semestinya. Selain itu, 11% produk makanan yang dibeli terbuang bahkan tidak dibuka. Tahun 2016-2017, Indonesia sendiri telah menjadi negara terbesar kedua setelah Arab Saudi yang menghasilkan food waste terbanyak di dunia. Penumpukan limbah ini berdampak pada lingkungan. Oleh karena itu, aplikasi “Jangan Dibuang” dibuat dengan tujuan untuk mengurangi food waste yang dihasilkan. Aplikasi ini dibuat untuk platform Android dengan framework Flutter dan database Amazon Web Service Aurora. Selain itu, aplikasi ini juga dilengkapi dengan fitur image recognition yang memanfaatkan Tensorflow untuk mempermudah pencarian makanan dengan sebuah gambar yang mana gambar tersebut akan diekstrak fiturnya menjadi matriks yang kemudian dibandingkan dengan metode Cosine Distance. Aplikasi “Jangan Dibuang” dapat digunakan oleh 3 jenis aktor, yaitu administrator, penyedia makanan, dan pembeli. Uji coba dilakukan terhadap 7 penyedia makanan dan 20 pembeli. Berdasarkan hasil uji coba yang telah dilakukan, didapatkan 201 transaksi, yang mana telah menyelamatkan 285 limbah makanan. 59 dari 201 transaksi ditujukan untuk donasi. Fungsionalitas aplikasi penyedia makanan mendapatkan nilai 79,98% untuk kriteria sangat baik. Untuk fungsionalitas aplikasi pembeli, nilai yang didapatkan adalah 83% untuk kriteria sangat baik. Dari sisi Image Recognition sendiri menunjukkan akurasi 93,3% setelah menggunakan Keras Application Model EfficientNetV2 yang membantu mengenali kedua gambar walaupun dengan pencahayaan dan posisi pengambilan yang berbeda
Penyaring Komentar Cyberbullying Pada Konten Blog
Full text linkCyberbullying merupakan ancaman nyata dalam interaksi di antara penulis konten blog dan pembaca blog. Penelitian ini membahas tentang pengembangan fitur penyaring cyberbullying pada konten blog untuk meminimalisir cyberbullying dalam suatu situs blog. Adapun metode pengembangan sistem menggunakan iterative waterfall meliputi analisis sistem, desain sistem, implementasi dan pengujian. Berdasarkan pengujian dengan mode pelatihan data menggunakan 7755 dataset komentar dengan proporsi 3984 cyberbullying 3771 non-cyberbullying menghasilkan akurasi 85,25% dan error 14,75%. Pengujian dengan mode testing data menggunakan 1936 dataset komentar dengan proporsi 583 cyberbullying dan 1353 non-cyberbullying menghasilkan akurasi 80% dan error 20%. Dari hasil pengujian disimpulkan bahwa pengembangan fitur penyaring komentar cyberbullying dengan menggunakan naive bayes classifier menghasilkan rata-rata akurasi sebesar 80% dan rata-rata error sebesar 20%
Variasi Evaluasi Faktor Adopsi Knowledge Management System (Tinjauan Pustaka Sistematis)
Full text linkKnowledge Management System atau Sistem Manajemen Pengetahuan merupakan sebuah faktor penting sebagai faktor kunci dalam keberhasilan dan pertumbuhan suatu organisasi. Organisasi saat ini, diwajibkan untuk terus belajar mengelola intagible asset berupa "knowledge" atau pengetahuan untuk bersaing dalam ekonomi global. Analisis Faktor dapat menyederhanakan Knowledge Management System, dimana analisis evaluasi dari Knowledge Management System dapat digunakan sebagai alat komprehensif bagi organisasi untuk sarana evaluasi bagi manajemen. Penelitian ini meneliti dari jurnal tingkat internasional melalui beberapa sumber terkait dengan kata kunci yang sama dan faktor-faktor yang mempengaruhi penilaian faktor eksternal berdasarkan metode TAM (Technology Acceptance Model). Model Penerimaan Teknologi mengusulkan bahwa faktor eksternal seperti faktor organisasi akan mempengaruhi penerimaan Knowledge Management System atau Sistem Manajemen Pengetahuan dengan mempengaruhi kegunaan yang dirasakan dan kemudahan penggunaan. Faktor eksternal dapat mencakup fitur sistem, relevansi pekerjaan, pengalaman penggunaan, dan konsultasi dukungan dokumen. Faktor eksternal menyediakan "jembatan" antara keyakinan internal, sikap dan niat yang diwakili dalam TAM (Technology Acceptance Model)
Manajemen Produk dan Pesanan untuk Multichannel E-Commerce Menggunakan Framework Laravel, API Tokopedia dan API Lazada
Full text linkIndonesia memiliki beragam saluran pasar online yang lazim digunakan oleh masyarakat, seperti Tokopedia dan Lazada. Dengan berkembangnya banyak saluran pasar online maka pemilik toko akan merasa kesulitan saat harus mengatur produk yang dijual dan pesanan yang diterima. Kesulitan ini akan sangat dirasakan pemilik toko ketika ia mempunyai toko di beberapa pasar online berbeda.
Tujuan dari penelitian ini adalah membantu pemilik toko untuk mengatur data produk dan pesanan yang awalnya tersebar di berbagai toko dan beragam pasar online dapat diatur melalui satu portal website saja. Dengan ini, pemilik toko dapat mengatur produk dan pesanan dengan lebih mudah. Selain itu, pemilik toko juga dapat menilai kinerja bisnis secara keseluruhan melalui analisa gabungan data penjualan yang diterima dari semua toko yang telah diintegrasi. Website yang dibuat akan memanfaatkan API Open Platform yang disediakan oleh Tokopedia dan Lazada untuk melakukan akses dan perubahan data dari masing – masing pasar online.
Uji coba yang dilakukan pada website penelitian adalah uji coba kompatibilitas dengan berbagai browser serta uji coba fungsionalitas fitur – fitur yang disediakan. Berdasarkan hasil uji coba didapatkan beberapa kesimpulan. Kesimpulan yang dihasilkan adalah website kompatibel pada berbagai browser dengan minimum resolusi 375 x 667, fungsionalitas website berjalan dengan baik dan semestinya dan yang terakhir ialah website yang dibuat mampu menangani proses mengatur produk dan pesanan dari Tokopedia dan Lazada serta mampu menyajikan laporan kinerja bisnis secara keseluruhan melalui analisa gabungan data penjualan dari Tokopedia dan Lazada
Identifikasi Profil Konsumsi Energi Listrik untuk Meningkatkan Pendapatan dengan Klustering
Full text linkKetersediaan energi listrik pada sistem sulsel lebih dari cukup yakni 602 MW. Sejalan dengan surplusnya energi listrik, kantor pusat memberikan program program peningkataan penjualan kepada unit-unit layanan pelanggan untuk dijalankan. Program tersebut belum memberikan hasil yang baik untuk Key performance indicator penjualan tenaga listrik, karna bahwasannya program tersebut diberikan secara umum untuk seluruh unit layanan pelanggan tanpa memperhatikan kondisi pasar dan karakter pelanggan yang di miliki unit layanan. Profil konsumsi energi listrik sangat penting untuk mendukung pengembangan strategi pemasaran yang dipersonalisasi agar tepat sasaran. Identifikasi profil konsumsi listrik dapat menunjukkan karakteristik pemakaian energi listrik tiap pelanggan. Pada penelitian ini clustering dilakukan permodelan melalui pengolahan data profil konsumsi listrik ditunjukkan dengan variable daya, pemakaian energi, penambahan pelanggan bulanan dari tahun 2019-2021. Selanjutnya dari hasil clustering tersebut menggali informasi karakteristik tiap klusternya untuk dijadikan informasi strategi pemasaran. Diharapkan dari penelitian ini mendapatkan model karakteristik profil konsumsi energi listrik. Hasil dari metode sum of square error mendapatkan k=3 dengan rasio 1,57. Cluster_1 adalah pelanggan dengan kontribusi rupiah penjualan terendah yakni secara komulatif hanya memberikan 18,5%. Cluster_2 berkontribusi sedang secara komulatif pada rupiah pendapatan yakni sebesar 34,86%. Cluster_3 berkontribusi paling tinggi secara komulatif pada rupiah pendapatan yakni sebesar 46,63%. Pada kelompok pelanggan yang berkontribusi terendah perlu dilakukan pemeriksaan persil pelanggan untuk memastikan pemanfaatan energi listrik dan mencurigai adanya pelanggaran penyaluran energi listrik. Pada kelompok pelanggan kontribusi sedang diberikan pendampingan dengan pengenalan alat alat elektronik dengan manfaatnya. Kemudian pada pelanggan kontribusi besar dapat diberikan layanan peendampingan dalam rangka menjaga loyalitas pelanggan, serta memberikan layanan informasi terkait tgihan listrik. Teknik k-means clustering memberikan kemudahan identifikasi karakteristik pelanggan dan visualisasi yang baik untuk perusahaan menganalisa yang kemudian memberikan informasi rekomendasi kebijakan dan strategi peningkatan pendapatan