Jurnal Informatika: Jurnal Pengembangan IT
Not a member yet
437 research outputs found
Sort by
Automatic Face Mask Detector menggunakan Algoritma Viola and Jones
No full textSalah satu bentuk protokol kesehatan yang harus ditaati selama masa pandemi Covid-19 adalah kewajiban memakai masker di tempat umum. Namun kenyataannya masih sering dijumpai anggota masyarakat yang tidak mematuhi aturan tersebut. Mereka hanya mau taat jika ada pengawasan dari Satgas Covid-19. Penelitian ini mengembangkan sebuah prototipe untuk melakukan deteksi masker wajah secara realtime menggunakan algoritma Viola and Jones. Algoritma Viola and Jones terbukti handal dan cepat dalam mendeteksi objek. Prototipe tersebut bekerja dengan mendeteksi area hidung dan mulut. Jika ditemukan area hidung dan mulut di area wajah maka akan disimpulkan bahwa objek tidak memakai masker. Jika tidak ditemukan area hidung dan mulut, maka akan disimpulkan objek memakai masker. Berdasarkan hasil pengujian diketahui bahwa prototipe ini mampu bekerja dengan baik pada pencahayaan yang rendah dan jarak 1 meter
Analisa Keamanan Data Melalui Website Zahra Software Menggunakan Metode Keamanan Informasi CIA Triad
No full textDewasa ini perkembangan teknologi semakin pesat tak terkecuali perkembangan pada bidang teknologi informasi, banyak perusahaan yang memanfaatkan perkembangan teknologi dengan menggunakan web app sebagai media penyimpanan data perusahaan sehingga perlu tindakan serius dalam mengamankan web app tersebut. Salah satu perusahaan yang memanfaatkan perkembangan teknologi informasi dengan membuat sebuah web app yang diberi nama Zahra Software, Zahra Software adalah sebuah web app yang dipergunakan untuk penyimpanan data perusahaan namun perusahaan belum mengetahui sejauh mana keamanan dari Zahra Software tersebut sebagai media penyimpanan data perusahaan sehingga perlu tindakan analisa untuk mengetahui sejauh mana keamanan yang dimiliki Zahra Software sesuai indikator keamanan yang digunakan oleh para ahli yaitu CIA Triad. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui sejauh mana keamanan yang dimiliki oleh web app Zahra Software sebagai media penyimpanan data perusahaan. Penelitian ini menggunakan metode CIA Triad yang terdiri dari confidentiality (kerahasiaan), integrity (integritas), dan availability (ketersediaan) untuk mengukur sejauh mana keamanan yang dimiliki oleh suatu web app. Berdasarkan hasil penelitian didapatkan bahwa web app Zahra Software telah memenuhi 3 indikator utama keamanan informasi yang terdiri atas confidentiality meliputi block direct, integrity meliputi filterisasi data dan user, serta availability yang meliputi autentikasi
Analisis Data Penjualan Pasca COVID-19 Menggunakan Algoritma K-Means
No full textPandemi Covid-19 memberikan dampak buruk ke berbagai sektor. Tak terkecuali sektor ekonomi. Bahkan negara-negara maju sekali pun ikut terkena dampak yang sangat serius di sektor ekonomi dari adanya pandemi ini. Para pelaku usaha dalam berbagai lini melakukan transformasi yang massif untuk bangkit dari keterpurukan tersebut. Salah satu langkah strategis yang dilakukan adalah dengan mengubah sistem marketing dan transaksi penjualan dari yang sebelumnya offline ke online. Penelitian ini akan melakukan analisis penjualan pasca Covid-19 dengan menggunakan dataset dari Narasio Data. Produk yang akan dianalisis berupa penjualan produk sport dan apparel. Hasil analisis akan menampilkan produk apa saja yang paling cepat terjual, pengaruh rating produk dan pemberian diskon dengan tingkat penjualan, serta keterkatian antara banyaknya variasi brand dengan tingkat penjualan. Proses analisis menggunakan pendekatan segemntasi produk. Algoritma yang digunakan untuk melakukan segmentasi adalah K-Means. Algoritma tersebut sangat handal untuk kasus clustering produk
Perancangan Aplikasi Penjualan Berbasis Client Server Pada Kedai WKWK Kota Purwokerto Menggunakan Metode Prototype
No full textSales processes such as ordering and paying at the WKWK Kedai Purwokerto are still very manual, as is still using written notes and payment transactions are still carried out by manual calculations, this can result in errors in making payment transactions, so a Client Server-based sales application is made. With the creation of this application, the needs of admins and cashiers can make the ordering and payment process easy and fast and efficient. Sales application at Kedai WKWK Purwokerto City that can provide convenience in placing orders, payment transactions and managing important data in order to convey data information quickly, accurately and integratedly. A food and beverage sales application that was built on a Client Server basis, using the MySQL Database, Apache Web Server and PHP programming language, which is designed to handle the processing and management of data so as to produce reports in the form of master data, normative (numbers) and the matrix at Kedai WKWK Purwokerto City
Deteksi Pengendara Mengantuk dengan Kombinasi Haar Cascade Classifier dan Support Vector Machine
No full textMicrosleep sering terjadi pada aktivitas kita tanpa disadari, terutama pada saat berkendara. Hal tersebut menjadi salah satu faktor penyebab kecelakaan yang diakibatkan kesalahan manusia seperti mengantuk, tidak fokus, dan kelelahan menyumbangkan porsi 61%, selain itu 9% dikarenakan faktor kendaraan, serta 30% disebabkan oleh faktor prasarana dan lingkungan. Beberapa teknik deteksi microsleep melalui kedipan mata telah dikembangkan antara lain menggunakan eye aspect ratio, yaitu thresholding manual dengan menetapkan detik minimal mata menutup/berkedip. Pada penelitian ini dilakukan deteksi pengendara mengantuk dengan kombinasi Haar Cascade yang mengklasifikasi wajah pengendara, serta metode Support Vector Machine yang mampu menentukan mata menutup dan membuka. Implementasi pada sistem deteksi pengendara mata mengantuk secara real time akurasi mencapai 99%. Penelitian ini diharapkan dapat membantu dalam mengurangi bahkan mencegah terjadinya kecelakaan yang disebabkan oleh microsleep yang dapat dideteksi secara dini melalui kedipan mata pengendara
Penilaian Kredit Menggunakan Algoritma XGBoost dan Logistic Regression
No full textPenilaian kredit merupakan suatu proses atau sistemyang digunakan oleh lembaga pembiayaan atau bank untukmenilai kelayakan seseorang yang mengajukan pinjaman. Halini sangat diperlukan untuk menghindari kerugian akibat gagalbayar. Menanggapi hal tersebut dibutuhkan sebuah metodeyang efisien, cepat dan akurat untuk mengklasifikasikan layakatau tidaknya seseorang untuk diberikan pinjaman. Penulismengusulkan metode machine learning dan membandingkanalgoritma XGBoost dan logistic regression. Setelah dilatih dandiuji dengan stratified kfold cross validation, XGBoostmenghasilkan rata-rata akurasi 85,51%; F1 Score 83,81%;precision 83,80% dan recall 84,04% sedangkan logisitcregression menghasilkan rata-rata akurasi 85,94%; F1 Score85,36%; precision 80,08%; dan recall 91,52%. Kedua algoritmadapat mengklasifikasikan layak atau tidaknya seseorang untukdiberikan pinjaman dengan baik, sehingga dapat digunakanuntuk membantu institusi keuangan maupun para analis kredit
Implementasi Metode Local Weighting Pattern pada Prototype Ciri Frame Dinamis
No full textIn this age of technology, digital image and video processing is a fairly desirable field of science. Digital image and video can be used in various fields, one of which is industry, this has led to the development of digital images and video in the rapidly developing world of technology. Along with the development of digital image technology, object recognition in the image requires an increase in the algorithm in this case is the extraction of image features which of course also develops in the application of video. Video is a collection of images that are recorded or acquired during a certain unit of time. In this study, feature extraction was carried out using Local Weighting Pattern. As the object of research used video data. The results of the analysis are based on feature extraction experiments that have been carried out in this research, if the difference between frames is more than 0.045, then there is a change in the frames, if it is less than equal to 0.045 then vice vers
Analisis Kinerja Rantai Pasok Produk Kedelai Menggunakan Metode Supply Chain Operation Reference
No full textIndonesia is a country that has one of the advantages, namely as the largest agricultural country that has natural wealth, one of which is the agricultural sector. Soybean is one of the most widely grown crops in Indonesian agriculture and is included in the legumes group which has the highest vegetable protein content when compared to other types of beans such as red beans, green beans, and peanuts. The use of the SCOR method in this study is to measure good SCM performance, because SCOR divides supply chain processes into five 5 core processes, namely plan, source, make, deliver and return, where these processes have represented all supply chain activities. management from upstream to downstream in detail, so that it can define and categorize the measurement indicators needed in measuring Supply Chain Management performance. Based on the SCOR method, the results of the calculation of the final performance value of the soybean supply chain in the province of Central Java are 76.8 out of 100 which are in the "good" category
Analisis Komparasi Algoritma Machine Learning untuk Sentiment Analysis (Studi Kasus: Komentar YouTube “Kekerasan Seksual”)
No full textCases of sexual violence in the last decade have been rampant in Indonesia. Cases of sexual violence are increasingly exposed, along with the increasing use of social media. One of them is violence against women. Cases of sexual violence often cause various kinds of stigma in the community, so this study aims to determine the public's response to cases of sexual harassment using sentiment analysis. The data used is sourced from YouTube comments with the title "Kasus Bunuh Diri NW: Bripda Randy Tersangka, Penanganan Polisi Dikritik | Narasi Newsroom." The method used is Machine Learning algorithms such as the SVM algorithm, Naive Bayes, and Random Forest. The results of comparing the three Machine Learning algorithms, Random Forest, obtained the best accuracy rate of 78% compared to the other two algorithms in conducting sentiment analysis on YouTube comments about sexual harassment discussions
OPTIMASI OPTIMAL BINNING MENGGUNAKAN ALGORITMA GENETIKA UNTUK MODEL PENILAIAN KREDIT
No full textCredit scoring in financial institutions/banks is very important in determining whether it is feasible or not to receive borrowed funds. Therefore, credit scoring is the most important part of the company and has a great impact on the company's profits. Therefore, there are very strict regulations in the credit scoring process. This credit evaluation uses customer data collected by filling out forms, customer financial history data, and various other data sources. The Optimal Binning Algorithm is an industry-standard method used by data scientists to build credit scoring models. However, data scientists need to analyze each variable or feature individually to understand how the pattern of each variable affects the goal. When there are hundreds or even thousands of variables, it will take a lot of time, From a business perspective, it usually requires a solution that is as fast and effective as possible. To solve this problem, we propose the implementation of evolutionary algorithms to find the best solution of variable value constraints to form optimal binning. Genetic algorithms as a branch of adaptive evolutionary algorithms commonly used to solve value searches in optimization problems. Through this research, genetic algorithms can solve the problem of determining the limitations in the formation of optimal binning ariables very well. The results of the comparison between the classifier methods provide evidence that Logistic Regression can consistently have stable performance. In addition, it can maintain the performance of the predictive model despite changes in trends in the test data, while other methods get a decrease in performance results. In the Logistics Regression t test data, he received an AUC of 0.7