KLIK - Kumpulan Jurnal Ilmu Komputer
Not a member yet
247 research outputs found
Sort by
IMPLEMENTASI FUZZY SUGENO UNTUK MENENTUKAN KESESUAIAN TANAMAN KELAPA SAWIT PADA LAHAN GAMBUT
Get PDFDetermination of land suitability for a plant is needed to provide faster decision results , especially in determining the suitability of oil palm plants on peatlands , this determination is very important because most of the land in Kalimantan is an area with peat soil . Palm oil suitability variables were determined by 8 variables , namely soil depth , soil CEC , wet saturation , Ph H2O , C-Organic , N-Total , P2O5 and K2O , which were made in a fuzzy set system , field data onto the form of data taken in regional areas peat soil , then calculated using the fuzzy inference Sugeno method . The output of the calculation using fuzzy Sugeno gives exactly the same results as the decision given by the expert on the field data .Keywords: fuzzy, Sugeno, land suitability. Penentuan kesesuaian lahan terhadap suatu tanaman sangat dibutuhkan untuk memberikan hasil keputusan yang lebih cepat khususnya pada penentuan kesesuaian tanaman kelapa sawit pada lahan gambut, penentuan ini menjadi sangat penting karena sebagian besar lahan didaerah kalimantan adalah wilayah dengan tanah bergambut. Variabel kesesuaian tanaman kelapa sawit ditentukan dengan 8 variabel yaitu kedalaman tanah, KTK tanah, Kejenuhan basah, Ph H2O, C-Organik, N-Total, P2O5 dan K2O, yang dibuat dalam sistem himpunan fuzzy, data lapangan berupa data yang diambil pada wilayah daerah tanah bergambut, kemudian diihitung menggunakan fuzzy inferensi metode Sugeno. Hasil output perhitungan menggunakan fuzzy segeno memberikan hasil yang persis sama dengan keputusan yang diberikan oleh pakar terhadap data lapangan.Kata kunci: fuzzy, Sugeno, kesesuaian lahan
OPTIMASI PENDISTRIBUSIAN BARANG FARMASI MENGGUNAKAN ALGORITMA GENETIKA
Get PDFDistribution is an activity of distributing goods from factory to agents. Distribution process is considered efficient if the process of distribution of goods done with a minimal distance, so that the time and cost required for the distribution process will also be smaller. Genetic algorithm is used to optimize the pharmaceutical goods distribution process by finding the order of agents that each vehicle must visit during the distribution process. The data used is the cost and distance data between factory and each agent. One-cut point method is used for crossover process, reciprocal exchange method is used for mutation process, and elitism method for selection process. Based on the test result that has been done, the optimal parameters which are used to produce the best solution, such as the population size is 45, the generation number is 70, and the combination of cr and mr is 0.8 and 0.3. By using the best parameters, the resulting fitness value is in the range 0.014909 up to 0.017642. Keywords: Genetic Algorithm, Distribution, Pharmaceutical, Optimization Distribusi merupakan kegiatan menyalurkan barang dari pabrik ke agen. Proses distribusi dianggap efisien jika proses penyaluran barang dilakukan dengan jarak yang minimal, sehingga waktu dan biaya yang dibutuhkan untuk proses distribusi juga akan semakin kecil. Algoritma genetika digunakan untuk melakukan optimasi pada proses distribusi barang farmasi dengan mencari solusi berupa urutan agen yang harus dikunjungi oleh setiap kendaraan saat proses distribusi. Data yang digunakan adalah data biaya dan jarak antara pabrik dengan masing-masing agen. Metode one-cut point digunakan untuk proses crossover, metode reciprocal exchange digunakan untuk proses mutasi, dan metode elitism untuk proses seleksi. Berdasarkan hasil pengujian yang telah dilakukan, parameter optimal yang digunakan untuk menghasilkan solusi terbaik, antara lain ukuran populasi sebanyak 45, generasi sebanyak 70, serta kombinasi cr dan mr yaitu 0.8 dan 0.3. Dengan menggunakan parameter terbaik tersebut, nilai fitness yang dihasilkan berada pada rentang 0.014909 sampai dengan 0.017642. Kata kunci: Algoritma Genetika, Distribusi, Farmasi, Optimas
ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS DAN FUZZY TOPSIS PADA SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PROMOSI JABATAN PADA PT.BANDAR MADANI 165
Get PDFHuman resources in the current era of globalization is very important for every company, it is the result of economic and industrial actors must be able to compete to survive the development of an increasingly advanced era. This human resources are useful to support their damaged company is an important asset owned by the Company Can develop well to achieve the desired goals, to determine whether the human resources owned by a company is good or not, it is necessary to do an assessment or modeling is effective and good to determine the employees of the company is given promotion of position, Which is given can be done well and in accordance with the capabilities they have. In PT.Bandar madani 165 in batam city engaged in the travel agency, this company has many branches and partnerships that have hundreds and spread throughout Indonesia, so that PT. Bandar Madani 165 can develop progressively and can compete with its competitor hence needed a method or modeling using hierarchy analytical process and Fuzzy Topsis which used by company to conduct appraisal to employees for promotion position, so that position will be given to the best employee, not to employees Yang Have a certain proximity or relationship with the boss, modeling using the process of hierarchy analytical and Fuzzy Topsis is to draw judgment on employees who are atenci.sehingga position that has been touched by employees who are given promotion can be run well so that PT.Bandar Madani 165 companies can be more Go ahead and compete with other competitors Keywords: AHP,topsis,fuzzy,promote,DSS Sumber daya manusia pada era globalisasi saat ini sangat penting bagi setiap perusahaan, hal itu dikarenakan pelaku ekonomi maupun industry harus dapat bersaing untuk bisa bertahan dari perkembangan zaman yang semakin maju.sumber daya manusia ini berguna untuk mendukung perusahaan dikarenakan mereka adalah asset penting yang dimiliki supaya perusahaan tersebut dapat berkembang dengan baik untuk mencapai tujuan yang diinginkan, untuk menentukan apakah sumber daya manusia yang dimiliki oleh sebuah perusahaan tersebut sudah baik atau belum , maka perlu dilakukan suatu penilaian atau permodelan yang efektif dan baik untuk menentukan karyawan pada perusahaan tersebut diberikan promosi jabatan, agar jabatan yang diberikan dapat dikerjakan dengan baik dan sesuai dengan kemampuan yang dimilikinya.pada PT.Bandar madani 165 yang ada di kota batam bergerak di bidang travel agensi,perusahaan ini memiliki banyak cabang dan kemitraan yang berjumlah ratusan dan tersebar di seluruh Indonesia, agar PT.Bandar Madani 165 dapat berkembang semakin maju dan dapat bersaing dengan kompetitornya maka diperlukan suatu metode atau permodelan menggunakan analytical hierarcy process dan Fuzzy Topsis yang digunakan perusahaan untuk melakukan penilaian terhadap karyawan untuk promosi jabatan, sehingga jabatan yang nantinya akan diberikan kepada karyawan terbaik, bukan kepada karyawan yang memiliki kedekatan ataupun hubungan tertentu kepada atasan, permodelan menggunakan analytical hierarcy process dan Fuzzy Topsis ini untuk menghindari penilaian pada karyawan yang bersikap subjektif dari atasan.sehingga nantinya posisi yang diisi oleh karyawan yang diberikan promosi jabatan dapat dijalankan dengan baik sehingga perusahaan PT.Bandar Madani 165 dapat lebih maju dan bersaing dengan competitor lainKata kunci: AHP, topsis, fuzzy, promosi, SPK
RANCANG BANGUN APLIKASI UNTUK MEMPREDIKSI STATUS GIZI BALITA
Get PDFNutrition problems can occur in every phase of life, starting from the womb until the elderly. Application of K-Nearest Neighborhood (k-NN) method can help predict the nutritional status of children under five. The k-NN algorithm is a method to classify objects based on learning data closest to the object. Based on the results of research, it can be concluded that the k-NN algorithm can predict the nutritional status of children.Keywords: Nutrition, kNNMasalah gizi dapat terjadi disetiap fase kehidupan, dimulai sejak dalam kandungan sampai dengan usia lanjut. Penerapan Metode K-Nearest Neighborhood (k-NN) dapat membantu memprediksi status gizi balita. Algoritma k-NN merupakan sebuah metode untuk melakukan klasifikasi terhadap objek berdasarkan data pembelajaran yang jaraknya paling dekat dengan objek tersebut. Berdasarkan hasil penelitian, maka dapat disimpulkan bahwa algoritma k-NN dapat memprediksi status gizi balita.Kata kunci: Gizi, KN
MODEL PENENTUAN SISTEM JARINGAN AIR BERSIH UNTUK MITIGASI BENCANA KEBAKARAN PERKOTAAN DENGAN SISTEM PAKAR BERBASIS SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS
Get PDFKendari City is an urban area with the smallest area and the densest population in Southeast Sulawesi Province. Fire disaster in the city of Kendari often occurs and has caused considerable losses, to claim casualties. This study aims to build a model of determining clean water network system for fire disaster mitigation in Kendari City, using Expert System approach based on Geographic Information System (GIS). The results showed that the clean water network for firefighting in Kendari City is classified into four categories, namely Very Suitable for the development of the network as much as 267 grids, Suitable for the development of 5,819 grids, Sufficient Suitable for network development of 38,493 grids, and Not Recommended for network development clean water for urban firefighting, as many as 63,257 grids. Suitable clean water network for fire disaster mitigation in Kendari City is an area close to potential water sources for outages, located in urban areas with high and very high fire risk levels and is in medium to densely populated areas, whereas urban areas is not recommended for the development of clean water network is the area prone to flood and landslide disaster, with hilly and mountainous morphology and this area is not a residential area. Keywords : Expert System, GIS, Model, urban fire, water supplyKota Kendari merupakan suatu kawasan perkotaan dengan luas wilayah terkecil dan jumlah penduduk terpadat di Provinsi Sulawesi Tenggara. Bencana kebakaran di Kota Kendari sering terjadi dan telah menimbulkan kerugian yang cukup banyak, hingga menelan korban jiwa. Penelitian ini bertujuan untuk membangun model penentuan sistem jaringan air bersih untuk mitigasi bencana kebakaran di Kota Kendari, dengan menggunakan pendekatan Sistem Pakar (Expert System) berbasis Sistem Informasi Geografis (SIG). Hasil penelitian menunjukkan bahwa jaringan air bersih untuk pemadaman kebakaran di Kota Kendari terklasifikasi dalam empat kategori, yaitu Sangat Sesuai untuk pengembangan jaringan sebanyak 267 grid, Sesuai untuk pengembangan sebanyak 5.819 grid, Cukup Sesuai untuk pengembangan jaringan sebanyak 38.493 grid, dan Tidak Dianjurkan bagi pengembangan jaringan air bersih untuk pemadaman kebakaran perkotaan, sebanyak 63.257 grid. Jaringan air bersih yang Sangat Sesuai untuk mitigasi bencana kebakaran di Kota Kendari merupakan kawasan yang dekat dengan sumber air potensial untuk pemadaman, berada pada kawasan perkotaan dengan tingkat risiko kebakaran tinggi dan sangat tinggi serta berada pada daerah hunian yang sedang hingga padat, sedangkan kawasan perkotaan yang tidak dianjurkan bagi pengembangan jaringan air bersih merupakan daerah kawasan rawan bencana banjir dan longsor, dengan morfologi berbukit dan bergunung dan kawasan ini bukan merupakan daerah hunian. Kata kunci : Sistem Pakar, SIG, model, kebakaran perkotaan, air bersi
THE APPLICATION OF UML IN THE PROTOTYPE OF DESIGN EXPERT SYSTEM FOR THE DIAGNOSIS OF CHILI DISEASES AND PESTS
Get PDFPrototype or archetype is the initial form or standard size of an entity. In the design field, a prototype is made before it is developed or precisely made specifically for development before it is made on an actual scale or before mass produced, it will feel very difficult if you do not have a compounding model to design a system. Therefore, to design a prototype expert system for diagnosing diseases and pests of chilli plants using the Unified Modeling Language (UML) method. The purpose of the implementation of this model is to meet all user needs for the software to be built. Manfaat dari model ini dapat membantu perancang perangkat lunak dalam membangun sistem pakar untuk mendiagnosis penyakit dan hama tanaman cabai. The result of this UML implementation is to obtain use case of system processing, diagram activity, entity relationship diagram, and form input output design.
PEMILIHAN WISATA MENGGUNAKAN TECHNIQUE FOR ORDER PREFERENCE BY SIMILARITY TO IDEAL SOLUTION (TOPSIS) DENGAN VISUALISASI LOKASI OBJEK
Get PDFBatam is one of the existing city in Riau Islands Province, Indonesia. The amount of tourism potential and strategic location for tourists to come to Batam. But what is being searched is the difficulty of finding a tourist attraction based on certain parameters. To overcome these problems, it takes a technology that provides tourist recommendation map information. This research develops this application to give recommendation of tourism based on certain parameters as needed by using TOPSIS method in Batam City web based. The results of development, the application can run functionally (online), can store the tour data and criteria. It can also do the calculation of attractions based on TOPSIS decision. Users can fill the weight of some parameters of distance, time and cost. In order to provide ease in location visualization, the final result of decision calculation is able to provide tourist information in the form of object location of Google Maps API and a brief description of the tour.Keywords: location, tourist attraction, decision, TOPSISBatam merupakan salah satu Kota yang terdapat di Provinsi Kepulauan Riau, Indonesia. Banyaknya potensi pariwisata dan lokasi yang strategis membuat peluang wisatawan untuk datang ke Kota Batam. Namun kendala yang ditemukan adalah sulitnya menemukan objek wisata berdasarkan parameter tertentu. Untuk mengatasi masalah tersebut, maka dibutuhkan sebuah teknologi aplikasi yang menyajikan informasi peta rekomendasi wisata di Kota Batam berbasis web. Penelitian ini mengembangkan aplikasi ini untuk memberikan rekomendasi wisata berdasarkan parameter tertentu sesuai kebutuhan wisatawan dengan menggunakan metode TOPSIS. Hasil pengembangan aplikasi dapat berjalan secara online dapat mengelola data wisata dan data kriteria. Selain itu juga dapat melakukan perhitungan objek wisata berdasarkan keputusan TOPSIS. Pengguna dapat mengisi bobot dari beberapa parameter yaitu waktu, jarak dan biaya. Agar dapat memberikan kemudahan dalam visualisasi lokasi hasil akhir perhitungan keputusan, memberikan informasi wisata berupa lokasi objek dari Google Maps API dan deskripsi singkat wisata tersebut.Kata Kunci: lokasi, potensi wisata, keputusan, TOPSI
PENERAPAN DATA MINING UNTUK ANALISIS POLA PEMBELIAN KONSUMEN DENGAN ALGORITMA FP-GROWTH PADA DATA TRANSAKSI PENJUALAN SPARE PART MOTOR
Get PDFThe company has many branch or dealer as CV. This new TJAHAJA, requires locations that must be considered in setting up a new branch, should be able to influence consumer purchasing patterns, because the pattern of purchase every consumer is different – different. This needs to be analyzed further so that it can yield useful information, as well as maximize the benefits to be gained. Data Mining can be usedby large companies to dig up the data to get information that can support and improve the business processes of the company. Then in this research done testing with FP-Growth algorithm to help companies figure out the pattern of consumer purchase transactions and sales of spare parts. Keywords: Data Mining,Algoritma FP-Growth, Consumer PurchasingPada perusahaan yang mempunyai banyak cabang atau dealer seperti CV.TJAHAJA BARU ini, membutuhkan lokasi yang harus diperhatikan dalam mendirikan sebuah cabang baru , harus dapat mempengaruhi pola pembelian konsumen, karena pola pembelian setiap konsumen berbeda – beda. Hal ini perlu dianalisis lebih jauh sehingga dapat menghasilkan informasi yang bermanfaat, serta memaksimalkan keuntungan yang bisa diperoleh. Data Mining bisa digunakan oleh perusahaan besar untuk menggali data untuk mendapatkan informasi yang dapat menunjang dan meningkatkan proses bisnis perusahaan tersebut. Maka dalam penelitian ini dilakukan pengujian meggunakan algoritma FP-Growth untuk membantu perusahaan mengetahui pola pembelian konsumen dan transaksi penjualan spare part.Kata kunci: Data Mining,Algoritma FP-Growth, Pembelian konsume
RANCANG BANGUN ALAT UKUR PANJANG KAKI DAN PENENTU STOK SEPATU YANG TERSEDIA SECARA DIGITAL MENGGUNAKAN ARDUINO MEGA 2560 BERBASIS WEBSITE
Get PDFShoes have become a necessity and human lifestyle in keeping with the times. The main function of the shoe is to protect the foot from being injured due to environmental conditions. Shoe size is also a factor that influences the safety and comfort of activities so that the right size shoes are needed.For the sake of comfort in doing activities, shoes with the right size are needed to reduce injury. Some foot injuries can be caused due to incorrect selection of shoes so that they have a bad impact on the feet. To answer these problem, digital foot length measuring device will be made in this study using LDR sensor and diodesIn addition, this device can also recommend the right shoe sizes from various shoe brands available on the website page. To connect supporting software and hardware it will be managed by Arduino MEGA. Test results on 40 samples indicate that the system can recommend shoe sizes to users with a high level of suitability. Digital device test results obtained difference between 0cm - 1cm with a tolerance value of 1cm. On manual measurements of user's foot length and shoe size obtained a difference between 0,4cm – 1,5cm with a tolerance value of 1,5cm.Keywords: Shoe Size, LDR Sensor, Arduino MEGA, Website Sepatu sudah menjadi kebutuhan dan gaya hidup manusia dalam mengikuti perkembangan zaman. Fungsi utama sepatu adalah melindungi kaki agar tidak cedera karena kondisi lingkungan. Ukuran sepatu juga menjadi faktor yang mempengaruhi keamanan dan kenyamanan dalam beraktivitas sehingga dibutuhkan sepatu dengan ukuran yang tepat. Beberapa cedera kaki dapat disebabkan karena salah dalam pemilihan ukuran sepatu sehingga berdampak buruk bagi kaki. Untuk menjawab permasalahan tersebut, dalam penelitian ini direalisasikan alat ukur panjang telapak kaki secara digital menggunakan sensor LDR dan Dioda. Selain itu alat ini juga dapat merekomendasikan ukuran sepatu yang tepat dari berbagai merek sepatu yang tersedia di halaman website. Untuk menghubungkan perangkat lunak dan perangkat keras pendukung maka akan diatur oleh Arduino MEGA. Hasil pengujian pada 40 sampel menunjukkan bahwa sistem dapat merekomendasikan ukuran sepatu kepada pengguna dengan tingkat kesesuaian yang tinggi. Pengujian alat digital diperoleh selisih antara 0cm – 1cm dengan nilai toleransi sebesar 1cm. Untuk pengukuran manual panjang kaki dan ukuran sepatu pengguna didapatkan selisih antara 0,4cm – 1,5cm dengan nilai toleransi sebesar 1,5cm.Kata kunci : Ukuran Sepatu, Sensor LDR, Arduino MEGA, Websit
MODEL JARINGAN SYARAF TIRUAN DALAM MEMPREDIKSI PENDAPATAN PERKAPITA MASYARAKAT PERKOTAAN PADA GARIS KEMISKINAN BERDASARKAN PROPINSI
Get PDFThe problem of poverty is one of the fundamental issues that becomes the center of attention of the Government in any country. In an effort to realize the provisions as stipulated in Article 28A of the 1945 Constitution of the State of the Republic of Indonesia which affirms that every person has the right to live and has the right to maintain his life and life, the GOI has established a poverty reduction program as a priority program. The primary target of poverty is mostly in urban areas, because the large number of residents who do transmigration to improve the economy but failed to get results. This study contributes to the government to predict the per capita opinion of urban communities according to the poverty line based on the province in the future. The data used is data from the National Statistics Agency through the website www.bps.go.id. The data is data on per capita income of urban communities on poverty line by province in 2013 semester 2 until 2016 semester 2. Algorithm used in this research is Artificial Neural Network with Backpropogation method. The input variables are data of year 2014 semester (X1), data of 2014 semester 1 (X2), data of 2014 semester 2 (X3), data of 2015 semester 1 (X4), data of 2015 semester 2 ( X5) and data of 2016 semester 1 (X6) with architectural model of training and testing as much as 4 architecture that is 6-2-1, 6-6-1, 6-3-2-1 and 6-2-3-1. The output generated is the best pattern of the ANN architecture. The best architectural model is 6-3-2-1 with epoch 1190, MSE 0,0102524619 and 100% accuracy rate. From this model, the prediction of per capita income of urban community on the poverty line is based on the provinces of each province in Indonesia.Keywords: Income Per Capita, ANN, Backpropogation and PredictionMasalah kemiskinan merupakan salah satu persoalan mendasar yang menjadi pusat perhatian Pemerintah di negara manapun. Dalam Upaya mewujudkan ketentuan sebagaimana ditetapkan Pasal 28A Undang-Undang Dasar Negara Republik Indonesia Tahun 1945 yang menegaskan bahwa setiap orang berhak untuk hidup serta berhak mempertahankan hidup dan kehidupannya, maka Pemerintah Indonesia telah menetapkan program penanggulangan kemiskinan sebagai program prioritas. Sasaran primer kemiskinan mayoritas lebih banyak terdapat di perkotaan, sebab banyaknya para penduduk yang melakukan transmigrasi guna memperbaiki perekonomian namun malah gagal mendapatkan hasil. Penelitian ini memberikan kontribusi bagi pemerintah untuk dapat memprediksi pendapat perkapita masyarakat perkotaan menurut garis kemiskinan berdasarkan propinsi ke depan. Data yang digunakan adalah data dari Badan Statistik Nasional melalui website www.bps.go.id. Data tersebut adalah data pendapatan perkapita masyarakat perkotaan pada garis kemiskinan berdasarkan propinsi tahun 2013 semster 2 sampai dengan tahun 2016 semester 2. Algoritma yang digunakan pada penelitian ini adalah Jaringan Saraf Tiruan dengan metode Backpropogation. Variabel masukan (input) yang digunakan adalah data tahun 2013 semester 2(X1), data tahun 2014 semester 1(X2), data tahun 2014 semester 2(X3), data tahun 2015 semester 1(X4), data tahun 2015 semester 2(X5) dan data tahun 2016 semester 1(X6) dengan model arsitektur pelatihan dan pengujian sebanyak 4 arsitektur yakni 6-2-1, 6-6-1, 6-3-2-1 dan 6-2-3-1. Data target diambil dari data tahun 2016 semster 2. Keluaran yang dihasilkan adalah pola terbaik dari arsitektur JST. Model arsitektur terbaik adalah 6-3-2-1 dengan epoch 1190, MSE 0,0102524619 dan tingkat akurasi 100%. Dari model ini maka dihasilkan prediksi pendapatan perkapita masyarakat perkotaan pada garis kemisikinan berdasarkan propinsi dari masing-masing propinsi di Indonesia.Kata Kunci: Pendapata Perkapita, JST, Backpropogation dan Prediks