Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Not a member yet
1290 research outputs found
Sort by
Perbandingan Prediksi Penggunaan Listrik dengan Menggunakan Metode Long Short Term Memory (LSTM) dan Recurrent Neural Network (RNN)
Get PDFEnergi listrik telah menjadi salah satu kebutuhan yang sangat penting dan membantu kehidupan manusia di era modern saat ini. Energi listrik yang tidak dapat disimpan dalam waktu yang lama dan harus dapat selalu tersalurkan menyebabkan penyedia energi listrik harus dapat mampu menyediakan energi listrik dengan tepat. Oleh karena itu, diperlukan sebuah sistem yang mampu melakukan prediksi terhadap penggunaan listrik dengan memanfaatkan data historis penggunaan listrik sebelumnya. Sehingga PT. PLN selaku penyedia energi listrik harus dapat mampu menyesuaikan jumlah listrik yang harus disediakan dengan permintaan kebutuhan pelanggan. Penelitian ini menggunakan metode Recurrent Neural Network (RNN) dan Long Short Term Memory (LSTM) yang merupakan metode pembelajaran deep learning. Kedua metode ini mampu mengolah data dan melakukan prediksi dengan format data time series. Proses implementasi yang dilakukan yaitu normalisasi data, transformasi data, pembangunan model, training, testing, denormalisasi, dan pengujian hasil prediksi menggunakan Root Mean Square Error (RMSE). Berdasarkan penerapan metode LSTM dan pengujian pada fitur data siang dan malam, didapatkan kondisi terbaik pada penggunaan untuk fitur data siang dengan panjang sequence 20, hidden size 8, 3 LSTM layer, dan 70% data training menghasilkan rata-rata RMSE 46,72, sedangkan untuk fitur data malam didapatkan panjang sequence 30, hidden size 8, 1 LSTM layer, dan 80% data training menghasilkan rata-rata RMSE 51,05. Perbandingan antar RNN dan LSTM menghasilkan LSTM mampu menghasilkan kinerja yang lebih baik pada penggunaan deret waktu yang lebih panjang. AbstractElectrical energy has become one of the most important needs and helped human life nowadays. The electrical energy that cannot be stored for a long time and must always be distributed leads to an obligation for electricity providers to provide appropriate electrical energy. Therefore, we need a system that can predict the use of electricity by leveraging historical data on previous electricity usage. It aims that PT. PLN as a provider of electrical energy can able to adjust the amount of electricity that must be provided with the demands of customer needs. Our method uses are Recurrent Neural Network (RNN) and Long Short Term Memory (LSTM), which is a deep learning architecture that able to capture time-series data. The process of implementing system is data normalization, data transformation, model building, training, testing, denormalization, and testing the prediction results using the Root Mean Squared Error (RMSE). Based on the experiments on day and night data features, the best conditions were obtained at the use for daylight data features with a sequence length of 20, hidden size of 8, 3 LSTM layers, and 70% data training resulted in an average RMSE of 46.72. For the night data feature, the best result was achieved with the sequence length of 30, hidden size of 8, 1 LSTM layer, and 80% of training data resulting in an average RMSE of 51.05. Comparison between RNNs and LSTM shows LSTM capable of producing better performance when the longer time series is incorporated
Perancangan dan Implementasi Sistem Informasi Deteksi Kesesuaian Pemanfaatan Ruang Berbasis Web dengan Fitur Geo-Intersection Pada POSTGIS
Get PDFKesesuaian Kegiatan Pemanfaatan Ruang (KKPR) merupakan konfirmasi kesesuaian antara rencana pemanfaatan ruang dengan Rencana Tata Ruang Wilayah (RTRW) dan menjadi persyaratan wajib yang harus dipenuhi oleh pelaku usaha. Dinas Pekerjaan Umum, Penataan Ruang, Perumahan dan Kawasan Permukiman (DPUPR-Perkim) Provinsi Kalimantan Utara dalam melayani proses pemeriksaan KKPR masih dilakukan secara manual dan pelaku usaha harus datang langsung ke kantor DPUPR-Perkim. Sehingga, aplikasi secara online yang dapat memeriksa dan memberikan konfirmasi KKPR secara transparan dan cepat sangat diperlukan oleh pelaku usaha pada saat proses pengajuan ijin pemanfaatan ruang. Untuk itu, pada penelitian ini, dilakukan penelitian pengembangan yang bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan Sistem Informasi Geografi (SIG) deteksi kesesuaian pemanfaatan ruang berbasis web berdasarkan data spasial dan RTRW Provinsi Kalimantan Utara. Sistem ini dikembangkan dengan menggunakan kerangka waterfall dan dibangun dengan menggunakan framework PHP Yii dan Leaflet JS. Sedangkan analisis KKPR diproses secara otomatis langsung di database PostGIS dengan memanfaatkan fitur Geo-Intersection. Pengujian yang dilakukan pada sistem ini meliputi pengujian fungsionalitas menggunakan metode blackbox, pengujian usability menggunakan kuesioner System Usability Scale (SUS) dan pengujian compatibility menggunakan aplikasi sortsite. Berdasarkan hasil pengujian, sistem yang telah dibangun secara fungsional berjalan dengan baik di semua browser tanpa critical issues dalam melayani proses pengajuan kesesuaian pemanfaatan ruang. Sedangkan hasil perhitungan SUS yang didapat dari 10 responden adalah 865 dengan rata-rata nilai 86,5 dan masuk dalam kategori excellent dengan grade scale B. Nilai pengujian tersebut menunjukkan bawah aplikasi yang dibangun tidak memiliki masalah usability dan dapat diterima dengan baik oleh pengguna. AbstractRegional Spatial Planning Analysis (RSPA) is the compatibility process between the spatial use activity plan and the Regional Spatial Planning (RSP). DPUPR-Perkim North Kalimantan Province serve the RSPA inspection process manually. The public and investors who want to access RSPA information directly go to the DPUPR-Perkim office. In this case, an online application that can check and provide recommendations on the suitability of space utilization in a transparent and fast manner is very much needed by the community during applying for a space utilization permit. Therefore, development research was carried out in this study to design and implement web-GIS based space utilization suitability detection based on RSP of North Kalimantan Province. The system is developed in the waterfall method and built with PHP Yii framework and Leaflet JS to form an interactive webGIS. The Process RSPA runs directly in the PostGIS database utilizing the Geo-Intersection feature. The system testing includes functionality using blackbox method, usability using System Usability Scale (SUS) questionnaire, and compatibility using the sortsite application. Based on the test results, the system functionally runs well on all browsers without critical issues. It is included in the excellent category with a grade B scale for usability aspects. The test value shows that the built application has no usability problems and is acceptable to the user.
Evaluasi Usability pada Website Monitoring Kebakaran Hutan Menggunakan Metode Webuse
Get PDFKebakaran hutan dan lahan telah menjadi isu nasional yang setiap tahun terjadi secara berulang-ulang kali terkhusus di wilayah Provinsi Kalimantan Barat. Sebagai bentuk antisipasi dan pencegahan, masyarakat dan pemerintahan melakukan monitoring kebakaran hutan dan lahan melalui website SIPONGI dan LAPAN FIRE HOTSPOT. SIPONGI dan LAPAN FIRE HOTSPOT merupakan website pemantau titik panas (hotspot) berbasis website. Website ini digunakan oleh masyarakat dan juga anggota kepolisian Ditreskrimsus Polda Kalimantan Barat. Pentingnya kedua website ini dalam proses monitoring kebarakan hutan menjadi alasan perlunya suatu kajian sebagai pengukuran terhadap kedua website. Pengukuran ini dilakukan sebagai evaluasi khususnya dalam cara pemberian informasi terhadap pengguna terkait kemudahan maupun kenyamanan pengguna. Evaluasi website SIPONGI dan LAPAN FIRE HOTSPOT dilakukan guna mendapatkan umpan balik dari pengguna khususnya mengetahui efektivitas, efisiensi, dan kepuasan pengguna dalam menggunakan website. Salah satu metode untuk melakukan evaluasi website berbasis website adalah dengan menggunakan metode WEBUSE. Metode WEBUSE (Web Usability Evaluation) berfokus pada sistem evaluasi berbasis web untuk mengevaluasi usability dari website. Metode ini dapat menggali tingkat kemudahan terhadap website oleh pengguna dengan skenario tugas dan kuesioner yang merangkum empat variabel usability. Pada pengujian, hasil evaluasi website SIPONGI berada pada level Moderate, sedangkan LAPAN FIRE HOTSPOT berada pada level Good. Hasil dari penelitian ini berupa identifikasi masalah dan perancangan yang dapat menjadi landasan perbaikan terhadap kedua website pada penelitian selanjutnya guna meningkatkan usability. AbstractForest and land fires have become a national issue that repeatedly occurs, especially in the province of West Kalimantan. As a form of anticipation and prevention, the community and the government monitored forest and land fires through the SIPONGI application and the Fire Hotspot. SIPONGI and the Lapan Fire Hotspot is a website-based hotspot monitoring application. This application is used by the community and also members of the West Kalimantan Police Ditreskrimsus Police. The importance of the two applications in monitoring forests is the reason for the need for a review of the measurement of both applications. This measurement is carried out as an evaluation, especially in providing information about users regarding the convenience and convenience of users. SIPONGI website evaluation and the Lapan Fire Hotspot are carried out to obtain feedback from users, especially knowing the effectiveness, efficiency, and user satisfaction in using the application. One method for evaluating a website-based application is to use the webuse method. Webuse Method (Web Usability Evaluation) focuses on web-based evaluation systems to evaluate the application\u27s usability. This method can explore the ease of application by the user with a task scenario and questionnaire that summarizes the four usability variables. In testing, the results of the SIPONGI website evaluation are at a moderate level, while the Lapan Fire Hotspot is at a good level. The results of this study can be the foundation of improvements to both applications in further research to increase usability
Analisis Pengaruh Faktor Teknologi, Organisasi, dan Manusia Terhadap Kesuksesan Penerapan E-voting System pada Aspek Penggunaan Sistem, Kepuasan Pengguna, dan Manfaat (Studi Kasus Pemilihan Mahasiswa Raya Universitas Brawijaya)
No full textPenggunaan teknologi informasi di Universitas Brawijaya telah menerapkan sistem e-voting Pemilihan Mahasiswa Raya Universitas Brawijaya (PEMIRA UB) sejak tahun 2015. PEMIRA UB merupakan sarana bagi mahasiswa dalam pembelajaran berdemokrasi di lingkungan kampus. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi faktor yang mempengaruhi aspek kepuasan pengguna, penggunaan sistem dan manfaat guna mengetahui keberhasilan dari penerapan sistem e-voting PEMIRA UB. Model penelitian ini menggunakan tujuh variabel model Human, Organization, and Technology-Fit (HOT-Fit) yang dimodifikasi. Metote pengumpulan data yang digunakan dalam penelitian ini yaitu dengan menyebar kuisioner online. Sampel yang digunakan dalam peneltian ini berjumlah 108. Data responden yang sudah terkumpul dilakukan uji validitas dan realibilitas terlebih dahulu sebelum dilakukan analisis deskriptif dan analisis inferensial. Metode analisis data penelitian menggunakan Structural Equation Model (SEM) dengan bantuan program SMART-PLS. Berdasarkan hasil analisis yang telah dilakukan kualitas layanan berpengaruh secara signifikan terhadap aspek Penggunaan Sistem. Kualitas sistem, informasi, dan layanan berpengaruh secara signifikan terhadap aspek Kepuasan Pengguna. Faktor organisasi dan penggunaan sistem berpengaruh secara signifikan terhadap Manfaat. AbstractThe use of information technology in University of Brawijaya has implemented an e-voting system for the Student Election of University of Brawijaya (PEMIRA UB) since 2015. PEMIRA UB is a forum for students in democratic learning on campus. The purpose of this research is to identify the factors that affecting user satisfaction, system use and benefits in order to determine the success of implementing PEMIRA UB e-voting system. This research model uses seven modified Human, Organization, and Technology-Fit (HOT-Fit) model variables. The data collection method used is by distributing online questionnaires. The sample used in this research was 108. The collected data of respondents were tested for validity and reliability first before carrying out descriptive analysis and inferential analysis. The research data analysis method used the Structural Equation Model (SEM) with the SMART-PLS program. Based on the results of the analysis that has been carried out, service quality has a significant effect on aspects of System Use. The quality of systems, information and services has a significant effect on aspects of user satisfaction. Organizational factors and system use have a significant effect on net benefits
Perancangan Aplikasi Text To Speech Dalam Bahasa Indonesia Menggunakan Firebase Machine Learning Kit Berbasis Android
Get PDFAplikasi text to speech dapat merubah teks menjadi keluaran suara menggunakan engine text to speech, namun teks tersebut harus berupa teks digital agar bisa di render. Sehingga, jika teks berada pada suatu objek maka harus diekstrak terlebih dahulu. Firebase Machine Learning Kit menyediakan API text recognition untuk membantu proses ekstrak teks. Firebase Machine Learning Kit (ML-Kit) juga menyediakan API language identifier untuk mendeteksi bahasa pada teks yang dibaca sehingga suara yang dikeluarkan dari teks yang dibaca dapat optimal dengan menggunakan dialek bahasa tertentu. Tujuan dari penelitian ini adalah membangun aplikasi text to speech dalam Bahasa Indonesia dengan penerapan Firebase Machine Learning Kit berbasis android. Dalam membangun aplikasi ini menggunakan metode extreme programming yang tahapannya terdiri dari planning, design, coding, dan testing. Hasil dari penelitian ini, berupa aplikasi yang dapat digunakan sebagai alat bantu pembelajaran bahasa asing dan alat digitaisasi teks serta terjemah ke dalam Bahasa Indonesia dan 34 dialek bahasa untuk keluaran suara text to speech. Selain itu, pada penelitian ini didapatkan nilai akurasi pengenalan teks dari tulisan tangan dan tulisan mesin, dengan rata-rata persentase akurasi untuk tulisan tangan sebesar 85,25%, sedangkan rata-rata persentase akurasi untuk tulisan mesin sebesar 87,35%. Dengan akurasi yang baik tersebut, maka aplikasi siap untuk dipergunakan sebagai alat bantu dalam proses pembelajaran bahasa asing oleh masyarakat Indonesia. AbstractText to speech applications can convert text into voice output using a text to speech engine, but the text must be digital text in order to render. So, if the text is in an object, it must be extracted first. The Firebase Machine Learning Kit provides a text recognition API to help extract text. The Firebase Machine Learning Kit (ML-Kit) also provides a language identifier API to detect the language in the text being read so that the sound emitted from the text read can be optimized by using a specific language dialect. The purpose of this research is to build a text to speech application in Indonesian with the application of an Android-based Firebase Machine Learning Kit. In building this application using the extreme programming method whose stages consist of planning, design, coding, and testing. The results of this study are in the form of applications that can be used as foreign language learning aids and text digitization tools and translations into Indonesian and 34 language dialects for text to speech voice output. In addition, in this study, the accuracy of text recognition from handwriting and machine writing was obtained, with an average percentage of accuracy for handwriting of 85.25%, while the average percentage of accuracy for machine writing was 87,35%. With good accuracy, the application is ready to be used as a tool in the process of learning foreign languages by the Indonesian people
Sistem Pakar untuk Diagnosis Penyakit Tiroid dengan Gejala Psikologis Beserta Pengobatan Etnobotaninya
Get PDFPeran sistem pakar dapat membantu seorang ahli memecahkan masalah di bidang tertentu. Salah satu manfaat dari sistem ahli adalah bahwa ia digunakan untuk mendiagnosis penyakit tertentu atau gejala suatu penyakit. Faktor kepastian (certainty factor) memiliki aturan penting untuk sistem pakar dengan spesialisasi ini. Penyakit tiroid dikorelasikan dengan gangguan psikologis. Dewasa ini, banyak masyarakat masih memanfaatkan tumbuhan sebagai obat-obatan tradisional, dalam kajian ilmu biologi disebut sebagai etnobiologi. Beberapa pengobatan tanaman tradisional untuk penyakit tiroid juga digunakan masyarakat. Namun, belum ditemukannya sistem pakar untuk mendiagnosis penyakit tiroid dengan gejala-gejala psikologis beserta saran tanaman obatnya. Studi ini bertujuan menerapkan sistem pakar untuk mendiagnosis penyakit tiroid dengan gejala psikologis dan saran pengobatan tradisionalnya. Penelitian ini juga mengusulkan aplikasi sistem pakar berbasis Android yang dapat diimplementasikan bagi dokter. Metode penelitian menggunakan metode faktor kepastian dengan inferensi persentase tingkat kepercayaan dan saran tanaman obat tradisional yang bisa digunakan. Pengumpulan data melalui wawancara dokter dan studi literatur relevan untuk data etnobotani. Validasi sistem dilakukan oleh dokter dan ahli botani. Hasilnya adalah sistem pakar ini mampu memberikan validitas di atas 90% untuk penyakit tiroid dan dapat digunakan dokter untuk membantu mendiagnosis pasien dengan indikasi penyakit tiroid beserta gejala-gejala psikologisnya. AbstractThe role of an expert system can help an expert solve problems in a particular field. One of the benefits of the expert system is that it is used to diagnose a specific disease or symptom of a disease. The certainty factor has important rules for the system of experts with this specialty. Thyroid disease is correlated with psychological disorders. Nowadays, many people still use plants as traditional medicines, in the study of biological sciences it is referred to as ethnobiology. Some folk plant treatments for thyroid disease are also used by the public. However, there has not been a finding of an expert system for diagnosing thyroid disease with psychological symptoms along with suggestions for medicinal plants. The study aims to apply an expert system for diagnosing thyroid disease with its psychological symptoms and traditional treatment advice. This study also proposes an Android-based expert system application that can be implemented for doctors. The research method uses the method of certainty factor with inference of the percentage of the level of trust and suggestions of traditional medicinal plants that can be used. Data collection through physician interviews and literature studies is relevant for ethnobotanical data. Validation of the system is carried out by doctors and botanists. The result is that this expert system is able to provide validity above 90% for thyroid disease and can be used by doctors to help diagnose patients with indications of thyroid disease and their psychological symptoms
Teknologi Irigasi Cerdas pada Sistem Irigasi Drip dengan Algoritma Ant Colony Optimization
Get PDFRendahnya penggunaan sistem irigasi modern di Indonesia menyebabkan produktivitas lahan yang rendah, terlebih di musim kemarau hal ini dapat menyebabkan banyak lahan yang tidak produktif. Sementara di sisi lain, perkembangan teknologi komputasi sudah masuk dalam berbagai bidang kehidupan, termasuk pertanian. Contoh penerapan teknologi di bidang pertanian adalah diperkenalkannya sistem irigasi drip. Banyak peneliti yang telah melakukan kajian dan inovasi di bidang ini untuk menghasilkan irigasi yang baik dan optimal, antara lain dengan mengimplementasikan gabungan Internet of Things (IoT) sebagai infrastruktur, Fuzzy Logic dan Artificial Neural Network (ANN) sebagai algoritma untuk menentukan waktu buka tutup dari Solenoid Valve dalam pengaturan distribusi air. Penelitian yang ada hanya berfokus pada Open/Close solenoid valve. Penelitian ini menggunakan algoritma Ant Colony Optimiation (ACO) untuk mengendalikan katup tersebut, sekaligus melakukan tracking lokasi lahan yang menjadi prioritas irigasi. Algoritma ini dapat bekerja secara dinamis dan adaptif, sehingga mampu menyesuaikan dengan kondisi lahan yang ada dan dapat dimonitor secara realtime. Uji coba dilakukan dengan menggunakan 3 sensor, sebagai representasi 3 kondisi lahan yakni lahan basah, lahan normal dan lahan kering. Hal ini dilakukan untuk memastikan model yang dibuat dapat bekerja sesuai dengan kondisi lahan yang ada. Dari hasil pengujian yang dilakukan selama 10 hari, tingkat persentasi error model mencapai 26% dan nilai akurasi model adalah 74%. Dari hasil yang diperolah, dapat disimpulkan bahwa hasil penelitian ini bekerja dengan baik untuk sistem irigasi drip skala kecil yang dinamis. AbstractThe low use of modern irrigation systems in Indonesia leads to low land productivity, especially in the dry season this can result to many areas of unproductive land. At the same time, the development of computing technology has entered various areas of life, including agriculture. An example of the application of technology in agriculture is the introduction of drip irrigation systems. Many researchers have conducted studies and innovations in this matter to produce a better and more optimal irrigation, for example, by implementing a combination of Internet of Things (IoT) for the infrastructure, Fuzzy Logic and Artificial Neural Network (ANN) as algorithms to determine when the lid of the Solenoid Valve is open or closed. Existing research only focuses on the Open / Close solenoid valve, meanwhile this research uses the Ant Colony Optimiation (ACO) algorithm to control the valve and provide the tracking ability to determine the area that needs irrigation the most. This algorithm can work dynamically and adaptively, so it is able to adjust to the land conditions and can be monitored in real time. The testing is conduvted using 3 sensors, as a representation of 3 land conditions, namely wetlands, normal land, and dry land. This is done to ensure the prototype can work in accordance with existing land conditions. From the results of the test conducted for 10 days, the model error percentage rate reached 26% and the model accuracy value was 74%. Thus, it can be concluded that the result of this study work well for dynamic small-scale drip irrigation systems
Pembangunan Aplikasi Virtual Reality Tur Perumahan Pada Balimbingan Permai Regency (PT. Karya Propertindo Utama)
Get PDFPandemi COVID 19 membuat industri pada sektor properti dan perumahan mengalamani tekanan yang besar. Salah satu perusahaan yang bergerak dibidang property adalah PT. Karya Propertindo Utama dengan produk Perumahan Balimbingan Permai. Permasalahan yang dialami Balimbingan Permai adalah dari data penjualan tahunan terdapat peningkatan jumlah batal beli rumah yang signifikan dimana pembeli yang tertarik untuk membeli tidak dapat melakukan survey lokasi secara langsung dikarenakan terbatasnya akses ke lokasi perumahan akibat kondisi pandemi. Berdasarkan permasalahan tersebut maka dikembangkan sebuah aplikasi tur interaktif berbasis virtual reality untuk perumahan Balimbingan Permai. Penelitian ini mengusulkan sebuah aplikasi yang fitur utamanya adalah untuk mengelola dan menampilkan semua katalog jenis dan detail dari unit rumah dengan teknologi Virtual Reality sehingga bisa digunakan sebagai solusi alternatif bagi calon pembeli yang tidak bisa melakukan survey lokasi dengan keterbatasn waktu maupun jarak. Hasil pengujian usability menggunakan SUPR-Qm yang dilakukan kepada 5 responden didapatkan hasil bahwa untuk aplikasi pengguna didapatkan skor nilai 82% (excellent). Aplikasi untuk admin mendapatkan nilai usability sebesar 91,3% (best imaginable) yang berarti bahwa aplikasi dapat dengan baik berjalan dan mudah dipahami oleh pengguna. Pengujian compatibility menunjukkan bahwa aplikasi dapat dijalankan pada sistem operasi Android dengan versi 6.0 sampai dengan 11 sehingga dapat mengakomodasi hampir semua skenario pada perangkat Android yang digunakan pengguna. AbstractThe COVID-19 pandemic has put the industry in the property and housing sectors under great pressure. One of the companies engaged in property is PT. Karya Propertindo Utama with Balimbingan Permai Regency products. The problem experienced by Balimbingan Permai is that from annual sales data there is a significant increase in the number of canceled house purchases where buyers who are interested in buying cannot conduct site surveys directly due to limited access to housing locations due to pandemic conditions. Based on these problems, an interactive virtual reality-based tour application for Balimbingan Permai housing was developed. The main feature of the proposed app is to manage and display all types and details of the house unit catalog in Virtual Reality so that it can be used as an alternative solution for prospective buyers who cannot conduct direct site surveys due to limited time and distance issue. The usability testing results on a total of 20 respondents showed that the application for users received a usability value response of 82%, which was included in the excellent category. The admin side application gets a usability value of 91.3% which falls into a Best Imaginable adjective rating which means that users can accept the application. Compatibility testing shows that the application can run properly when accommodating almost all usage scenarios on Android versions 6.0 to 9.
Perancangan Desain Antarmuka Pengguna Aplikasi Pertunjukan dan Pembelajaran Kesenian Tradisional Menggunakan Pendekatan Human-Centered Design
Get PDFPandemi Covid-19 berdampak pada kehidupan kesenian tradisional dan seniman di Sanggar Asmoro Bangun, Kabupaten Malang, Jawa Timur. Sanggar ini merupakan sanggar kesenian Topeng Malangan yang bergerak untuk pelestarian budaya melalui pertunjukan dan pembelajaran. Selama pandemi, aktivitas sanggar tersebut terhenti. Penelitian ini menawarkan inovasi dalam bentuk purwarupa desain antarmuka pengguna (high-fidelity prototype) aplikasi perangkat bergerak bernama “Teater Budaya” yang menyediakan layanan untuk melihat pertunjukan dan mempelajari kesenian. Pendekatan perancangan Human Centered Design (HCD) digunakan pada penelitian ini untuk mendalami permasalahan yang dihadapi oleh pengguna dan stakeholder sehingga dapat dihasilkan rancangan aplikasi yang sesuai dengan kebutuhan. Perancangan dilakukan secara iteratif (berulang) untuk menghasilkan desain dengan usability yang baik. Rancangan dari aplikasi dievaluasi menggunakan metode remote usability testing dan kuesioner System Usability Scale (SUS). Evaluasi usability dari purwarupa perancangan menunjukkan hasil yang baik. Aspek efisiensi mencapai persentase 100%. Selain itu, pada aspek kepuasan menunjukkan kepuasan pengguna terhadap rancangan. Pengujian dengan kuesioner SUS menunjukkan nilai usability rancangan masuk pada kategori sangat baik. Hasil perancangan purwarupa ini telah siap dikembangkan lebih lanjut. Keberadaan aplikasi “Teater Budaya” diharapkan dapat menembus batasan ruang dan waktu bagi seseorang yang ingin mempelajari dan menikmati kesenian Topeng Malangan. AbstractThe Covid-19 pandemic has impacted the lives of traditional arts and its artists at the Asmoro Bangun Art Studio, Malang Regency, East Java. This art studio preserves the Topeng Malangan (Malangan Mask Traditional Art) arts and culture through performances and learning. During the pandemic, the studio\u27s activities were suspended. This research offers innovation of a user interface design prototype for a mobile application called “Teater Budaya” which provides services for viewing performances and learning the art. The Human Centered Design (HCD) approach was adapted in this study to explore the problems faced by users and stakeholders to design the application that user needs. The design process was iterative to produce a design with good usability. The design of the application was evaluated using the remote usability testing method and the System Usability Scale (SUS) questionnaire. The usability evaluation of the design prototype showed a good usability. The efficiency aspect reaches a percentage of 100%. In addition, the satisfaction measurement shows that the users were satisfied with the design. Measurement with the SUS questionnaire shows the usability of the design is very good. This prototype design are ready for further development. The existence of the "Cultural Theater" application is expected to penetrate the boundaries of space and time for someone who wants to learn and enjoy the Topeng Malangan
Penerapan Logika Fuzzy Dan Metode Profile Matching Pada Sistem Pakar Medis Untuk Diagnosis Covid-19 Dan Penyakit Lain
Get PDFCOVID-19 masih menjadi masalah di seluruh dunia. Gejala infeksi COVID-19 berupa batuk, demam, sesak napas, pilek, dan diare mirip dengan penyakit lain, sehingga menyulitkan dokter untuk membedakan infeksi COVID-19 atau penyakit lain, sehingga diperlukan diagnosis. Kesalahan diagnosis menyebabkan kesalahan dalam upaya pengobatan. Berbagai macam upaya diagnosis telah dilakukan, seperti Rapid Diagnostic Test (RDT), RT-PCR, CT-Scan Image, dan machine learning, namun masih memiliki beberapa kelemahan. RTD dan RT-PCR membutuhkan waktu yang relatif lama dan biaya yang mahal. Pasien merasakan nyeri pada hidung dan tenggorokan serta mengalami batuk dan bersin. Diagnosis menggunakan CT-Scan menghasilkan radiasi yang dapat meningkatkan risiko kanker karena pasien menerima dosis zat yang mengandung yodium yang dapat menyebabkan reaksi alergi seperti rasa logam di mulut, gatal, dan sesak napas. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk membangun sistem pakar medis dengan menggunakan metode yang berbeda yaitu dengan menggunakan logika Fuzzy-Profile Matching untuk diagnosis COVID-19 dan penyakit lainnya berdasarkan gejala klinis pasien seperti demam, batuk kering, batuk berdahak, lesu, sesak nafas, nyeri sendi, sakit kepala, bersin, pilek, hidung tersumbat, mata berair, sakit tenggorokan, dan diare. Hasil evaluasi menggunakan 30 data dari puskesmas di Bandar Lampung, metode usulan memiliki akurasi sebesar 90%. Metode usulan yang dikembangkan mampu memberikan hasil yang cepat, murah dan tanpa efek samping. AbstractCOVID-19 is still a problem all over the world. Symptoms of COVID-19 infection in the form of cough, fever, shortness of breath, runny nose, and diarrhea are similar to other diseases, making it difficult for doctors to distinguish between COVID-19 infection or other diseases, so a diagnosis is needed. Misdiagnosis leads to errors in treatment attempts. Various kinds of diagnostic efforts have been made, such as Rapid Diagnostic Test (RDT), RT-PCR, CT-Scan Image, and machine learning, but still have some weaknesses. RTD and RT-PCR take a relatively long time and are expensive. The patient feels pain in the nose and throat and experiences coughing and sneezing. Diagnosis using CT-Scan produces radiation that can increase the risk of cancer because the patient receives doses of substances containing iodine which can cause allergic reactions such as metallic taste in the mouth, itching, and shortness of breath. The purpose of this research is to build a medical expert sistem using different methods, namely by using Fuzzy-Profile Matching logic for the diagnosis of COVID-19 and other diseases based on the patient\u27s clinical symptoms such as fever, dry cough, cough with phlegm, lethargy, shortness of breath, pain. joints, headache, sneezing, runny nose, nasal congestion, watery eyes, sore throat, and diarrhea. The results of the evaluation used 10 data from health centers in Bandar Lampung, the proposed method had an accuracy of 90%. The proposed method developed is able to provide fast, inexpensive and no side effects