JEPIN (Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika)
Not a member yet
363 research outputs found
Sort by
JSON Web Token (JWT) untuk Authentication pada Interoperabilitas Arsitektur berbasis RESTful Web Service
Get PDFPermasalahan donor darah merupakan masalah disetiap negara, termasuk di Indonesia. Walaupun sudah ada sistem di Palang Merah Indonesia (PMI) namun belum bisa mengatasi permasalahan pencarian maupun distribusi donor darah. Sesuai trend sekarang di jaman gadget yaitu maraknya penggunaan Android, maka untuk mengatasi masalah ini diperlukan aplikasi berbasis Android. Sementara untuk integrasi dengan sistem yang sudah ada diperlukan web service sebagai backend system sehingga layanan donor darah dapat diakses oleh berbagai platform. Arsitektur yang digunakan pada web service menggunakan REST, namun masih ada beberapa masalah pada REST yaitu mengenai keamanan pada proses otentikasi. Pada arsitektur REST diperlukan metode otentikasi yang tidak bernegara (stateless), salah satunya dapat menggunakan JSON Web Token. Hasil penelitian ini menunjukan bahwa penggunaan JSON Web Token Authentication pada Web Service and Backend System Blood Donors dapat membentuk sistem yang sangat skalabel, aman, mampu berinteraksi multi-platform serta dapat diandalkan
Analisis Pengaruh Banyak Orde pada Metode Multivariate High-Order Fuzzy Time Series untuk Prediksi Duga Muka Air Waduk
Get PDFDuga Muka Air (DMA) merupakan salah satu faktor yang sangat penting bagi PLTA dalam melakukan pembangkitan listrik, sehingga DMA harus dikontrol sebaik mungkin agar tidak mengalami degradasi berlebihan. Untuk membantu mengontrol degradasi dan luapan DMA yang berlebihan, maka perlu dilakukan prediksi DMA agar dapat mempermudah pihak PLTA dalam melakukan pengontrolan tinggi DMA. Duga Muka Air PLTA dipengaruhi oleh dua buah faktor, yakni inflow dan outflow air waduk. Pada penelitian ini, dilakukan prediksi Duga Muka Air dengan menggunakan metode Multivariate High-Order Fuzzy Time Series. Penelitian ini menggunakan data harian DMA, Inflow, dan Outflow air waduk, dimana DMA menjadi faktor utama dan Inflow dan Outflow menjadi faktor pendukung. Multivariate High-Order Fuzzy Time Series merupakan salah satu pengembangan dari metode fuzzy time series yang dapat digunakan untuk melakukan peramalan dengan menggunakan data kurun waktu. Berdasarkan penelitian ini, didapatkan bahwa prediksi DMA dengan menggunakan metode Multivariate High-Order Fuzzy Time Series memiliki nilai MAPE yang rendah, dimana nilai MAPE terbaik didapat pada saat pengujian dengan menggunakan rentang waktu tiga bulan dengan nilai MAPE untuk orde 1 hingga 5 secara berturut-turut adalah 0.06169%, 0.02535%, 0.018%, 0.01598%, dan 0.01598%. Pada metode multivariate high order fuzzy time series, didapatkan bahwa faktor pendukung dan banyaknya orde dapat membantu meningkatkan keakuratan prediksi. Kata kunci— Time Series, PLTA, Duga Muka Air, Fuzzy Time Series, Multivariate High-Order Fuzzy Time Serie
Pengembangan Model Jaringan Syaraf Tiruan untuk Mendeteksi Anomali Satelit LAPAN-TUBSAT
Get PDFKasus satelit mengalami anomali seringkali di temukan pada satelit-satelit yang beroperasi pada orbit polar. Namun permasalahan yang muncul adalah kondisi satelit sering berubah-ubah sehingga operator belum bisa mengantisipasi kondisi tersebut. Oleh sebab itu, model deteksi kondisi satelit dapat berperan sebagai early warning operator satelit untuk mempersiapkan strategi yang berkaitan dengan kebijakan preventif terkait pencegahan ketika satelit mengalami kondisi tidak normal. Tujuan penelitian ini adalah menerapkan Jaringan Syaraf Tiruan (JST) bakcpropagation dalam mendeteksi kondisi anomali pada satelit LAPAN-TUBSAT, serta mengetahui tingkat akurasi dari proses deteksi tersebut sehingga diperoleh parameter dan arsitektur jaringan JST terbaik. Proses pembelajaran dan pengujian JST menggunakan data kejadian anomali tahun 2009 sampai 2014. Arsitektur JST yang digunakan adalah jumlah node input 4, dua hidden layer, jumlah node lapisan tersembunyi (hidden neuron) divariasikan pada nilai 5, 10, 15 dan 20. Parameter yang diberikan pada proses pembelajaran antara lain adalah fungsi aktivasi, toleransi galat, jumlah epoch maksimal dan variasi nilai laju pembelajaran (learning rate). Empat parameter input yang digunakan yakni elektron (mep0e1), proton (mep0p1), indeks Kp serta indeks Dst. Hasil penelitian menunjukkan bahwa arsitektur jaringan syaraf terbaik dihasilkan oleh jaringan dengan jumlah input node empat, hidden neuron 20 dan 10, nilai learning rate sebesar 0.05 dengan 306 epoch, menghasilan rata-rata akurasi sebesar 98.13%, serta nilai precision dan recall sebesar 98.21% dan 94.81%
Penerapan Finite State Machine pada Battle Game Berbasis Augmented Reality
Get PDFStudi penelitian ini membuat game android berbasis Augmented Reality (AR) dengan menerapkan Finite State Machine (FSM) untuk pergerakan Non Player Character (NPC). Game sejenis ini contohnya adalah game Aster Battle yang didapat sebagai hadiah dari sebuah produk makanan. Pada game tersebut ditemukan masalah dimana karakter tidak memiliki kecerdasan untuk melakukan aksi pertarungan. Permasalahan lainnya adalah hasil scan marker menampilkan karakter yang tidak sesuai markernya dan pergerakan animasi pertarungan terlalu cepat. Untuk mengatasi masalah tersebut perlu dibuat battle game sejenis dengan karakter dan konsep yang berbeda dengan menambahkan kecerdasan buatan agar animasi pertarungan menjadi lebih terkontrol. Di dalam penelitian ini menerapkan sistem kecerdasan buatan yaitu Finite State Machine (FSM) sebagai strategi untuk menentukan action animation prediction. Penelitian ini berhasil membuat battle game dengan pendekatan metode versi Luther. Berdasarkan pengujian yang telah dilakukan, dari hasil pengujian alpha secara fungsional sudah sesuai dan dari pengujian beta yaitu User Acceptance Test (UAT) didapat nilai sebesar 71% yang berarti game yang dibangun dengan menerapkan Finite State Machine dinyatakan layak untuk digunakan dengan interpretasi Baik
Analisis Performa Algoritma Segmentasi Pembuluh Darah pada Citra Fundus Retina
Get PDFAda banyak penyakit yang bisa di deteksi melalui pembuluh darah, seperti hipertensi, jantung, dan retinopati diabetes. Namun, pendeteksian penyakit melalui retina tidak mudah. Dokter harus mengamati struktur pembuluh darah pada citra fundus retina. Pengamatan secara langsung pada citra fundus membutuhkan waktu yang lama dan juga beresiko terjadi kesalahan. Dalam mengatasi hal ini, maka pengolahan citra digital diperlukan sebagai upaya untuk mempermudah pendeteksian kelainan pada retina mata. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan analisis terhadap algoritma yang digunakan pada proses segmentasi citra fundus retina, karena hasil segmentasi dari citra akan berpengaruh besar dalam proses klasifikasi jenis penyakit pada retina. Kesalahan dalam pengklasifikasian jenis kelainan pada retina bisa menyebabkan kesalahan diagnosis dan kesalahan pemberian terapi yang tepat bagi pasien. Pengolahan citra dilakukan mulai tahap pra-pengolahan hingga segmentasi. Pengujian algoritma dilakukan pada tahap segmentasi. Hasil pengujian terhadap tiga algoritma menunjukkan bahwa metode pertama yaitu Morfologi Rekonstruksi memiliki rata-rata akurasi sebesar 94,46% dengan standard deviasi 2,94, Coye Filter memiliki rata-rata akurasi sebesar 94,97% dengan standard deviasi 4,99 dan Kirsch and Fuzzy C-Means dengan rata-rata akurasi 88,73% dan standar deviasi 2,74. Performa algoritma yang paling baik tidak hanya ditentukan dari tingkat akurasi tetapi juga dari aspek lain yaitu standar deviasi
Pemetaan Sebaran Data Buta Aksara dengan Sistem Informasi Geografis dan Database Engine
Get PDFStrategi pelaksanaan penuntasan buta aksara mengacu pada tiga pilar strategis dan program terkait: Pemerataan dan perluasan layanan pendidikan keaksaraan, peningkatan mutu dan relevansi program keaksaraan, penguatan tata kelola dan akuntabilitas. Dalam rangka membantu untuk merencanakan pengeleloaan di bidang pendidikan khususnya pemberantasan buta aksara, dipandang perlu memanfaatkan sistem informasi geografis (SIG). Untuk membangun SIG diperlukan data utama yaitu data spasial (peta) dan data atribut (statistik). Kedua jenis data harus tersedia secara bersama-sama untuk memberikan informasi yang akurat. Masalah yang muncul bagaimana mentransformasikan kondisi real (real world) ke domain SIG, bagaimana manajemen datanya, dan bagaimana membangun aplikasi SIG yang bermanfaat sebagai salah satu unsur penunjang dalam pengambilan keputusan. Tujuan penelitian ini adalah untuk menghasilkan suatu pemetaan masyarakat buta aksara beserta data yang mendukung sebagai rumusan kebijakan yang diharapkan dapat menjadi landasan dalam upaya menekan jumlah masyarakat buta aksara, memberikan gambaran situasi dan kondisi existing keaksaraan, dan tersusunnya data spasial sebaran masyarakat buta aksara by-name, by-address dan by-pfotoyang dapat di-update sesuai perkembangannya di wilayah Kalimantan Barat
Perbandingan Akurasi Klasifikasi Citra Kayu Jati Menggunakan Metode Naive Bayes dan k-Nearest Neighbor (k-NN)
Get PDFIndonesia saat ini merupakan salah satu produsen terbesar produk yang terbuat dari kayu. Kayu-kayu tersebut tidak semuanya memiliki nilai jual. Kayu jati merupakan salah satu kayu yang memiliki nilai jual yang tinggi, baik skala nasional maupun internasional. Pengelompokkan jenis kayu jati menggunakan beberapa parameter yaitu tekstur, berat, warna dan lain sebagainya. Pengelompokkan jenis kayu jati biasanya memiliki subjektifitas yaitu ketergantungan dari mata manusia (ahli/pakar). Oleh karena itu diterapkanlah teknologi untuk membantu dalam menganalisis suatu tekstur kayu jati agar bisa diklasifikasikan ke dalam kelompok-kelompok tertentu. Pada penelitian ini jenis kayu jati yang digunakan ada 3 : semarangan, blora dan sulawesi. Proses klasifikasi jati menggunakan pengolahan citra digital dengan Metode Naive Bayes dan k-Nearest Neighbor (k-NN). Analisis yang digunakan adalah tekstur dengan Metode Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM) dan jarak spasial adalah 1 piksel. Berdasarkan hasil pengujian dan analisis, Metode k-NN secara umum baik dalam mengklasifikasikan 3 jenis kayu jati yaitu semarangan, blora dan sulawesi dengan tingkat akurasi di atas 70%. Akan tetapi klasifikasi paling baik untuk jenis kayu jati sulawesi dengan Metode Naive Bayes, tingkat akurasinya sebesar 82,7%
Analisis Sentimen Calon Presiden Indonesia 2019 dari Media Sosial Twitter Menggunakan Metode Naive Bayes
Get PDFPada tahun 2019 Indonesia akan mengadakan pesta demokrasi pemilihan kepala negara Indonesia. Setiap tokoh politik yang dicalonkan menjadi kepala negara akan mempertimbangkan popularitas mereka berdasarkan opini masyarakat. Sejak diumumkan nama calon Presiden Indonesia 2019 oleh Komisi Pemilihan Umum(KPU) nama-nama tersebut mulai banyak diperbincangkan, terutama di media sosial salah satunya adalah twitter. Terdapat berbagai opini pengguna twitter yang bersentimen negatif positif dan netral. Namun untuk menentukan sentimen dari pengguna twitter membutuhkan usaha dan waktu yang cukup banyak dikarenakan banyaknya jumlah tweet yang digunakan. Dibutuhkan pembelajaran mesin yang dengan cepat dalam pengklasisifikasian tweet tersebut dalam kelas negatif, positif dan netral. Naive Bayes Classifier adalah metode klasifikasi text yang memiliki kecepatan pemrosesan dan akurasi yang cukup tinggi apabila diterapkan pada data yang banyak, besar, dan beragam. Sebelum data tweet diklasifikasikan, data tersebut harus melalui beberapa proses, seperti prepocessing, pembobotan kata dan pemecahan data. Tujuan dari penelitian ini adalah mengetahui bagimana penerapan metode Naive Bayes pada sentimen pengguna twiter di 2 kelas (negatif, positif) dan 3 kelas (negatif, positif, netral). Hasil dari penelitian ini diperoleh bahwa dilakukan pengujian 3 kelas dan 2 kelas untuk setiap pasangan calon (paslon). Pada pengujian 3 kelas paslon 01 dan paslon 02 didapat hasil akurasi berturut-turut sebagai berikut 64,6% dan 58%. Sedangkan pada pengujian 2 kelas paslon 01 dan paslon 02 didapat hasil akurasi berturut-turut sebagai berikut 77,7% dan 88%. Performansi tertinggi terdapat pada calon presiden nomor urut dua dengan nilai f-measure sebesar 0,88
Implementasi Sistem Informasi Akademik Berbasis Android pada SMA Negeri 1 Tempilang
Get PDFAbstrak— Sistem informasi akademik pada sebuah sekolah merupakan hal yang sangat penting, terlebih bagi pihak sekolah, siswa dan orangtua. Namun, penerapan sistem informasi akademik belum menjangkau seluruh institusi pendidikan, contohnya SMA Negeri 1 Tempilang. Sistem informasi akademik pada sekolah tersebut masih bersifat manual sehingga orangtua/wali siswa harus mendatangi sekolah secara langsung untuk memantau perkembangan akademik siswa. Oleh karena itu, penulis membangun sebuah aplikasi akademik berbasis Android, dimana para wali murid dan siswa bisa melihat informasi mengenai profil sekolah, jadwal mata pelajaran, absensi siswa dan raport siswa melalui aplikasi tanpa harus mendatangi sekolah. Penelitian ini menggunakan model penelitian waterfall dengan empat tahapan. Dengan adanya aplikasi akademik berbasis Android pada SMA Negeri 1 Tempilang diharapkan mampu mempermudah orangtua dan siswa dalam mendapatkan informasi akademik yang lebih akurat, efektif dan efisien, serta mempermudah pihak sekolah dalam mendistribusikan informasi mengenai perkembangan akademik siswa. Dari hasil pengujian Black Box didapat hasil bahwa sistem yang dibangun dapat bekerja dengan baik sesuai dengan fungsinya. Selain itu, penulis menyebarkan kuesioner untuk menguji kualitas dari sistem yang dibangun. Dari hasil pengujian kualitas sistem didapat hasil dengan nilai 3,05 yang artinya setuju terhadap kualitas sistem
Implementasi Raspberry Pi 3 pada Sistem Pengontrol Lampu berbasis Raspbian Jessie
Get PDFPada penelitian sebelumnya telah dihasilkan sistem pengontrol lampu menggunakan SMS gateway dengan bantuan perangkat mikrokontroler. Hal tersebut memberikan kemudahan manusia terhadap pengontrolan on/off lampu rumah, sehingga tidak perlu lagi repot untuk menekan saklar lampu yang berada di dinding rumah. Seiring dengan perkembangan teknologi, telah berkembang juga perangkat pengontrol, yaitu Raspberry Pi 3 yang juga sering disebut sebagai mini Personal Computer (PC). Pada penelitian ini digunakan perangkat Raspberry Pi 3 untuk menerapkan Sistem Operasi Raspbian Jessie pada sistem pengontrol lampu serta menggunakan metode action research dalam memperoleh hasil penelitian sesuai dengan tujuan. Selain itu, dibutuhkan juga bahasa pemrograman phyton untuk dapat menjalankan user interface sistem pengontrol lampu berbasis Raspberry Pi 3. Pada pengujian sistem pengontrol lampu, digunakan lampu pijar senter dengan model fitting E10 dan lampu pijar rumah dengan model fitting E27. Hasil penelitian ini menunjukan bahwa Raspberry Pi 3 dengan Raspbian Jessie dibantu dengan perangkat modul relay dapat digunakan untuk mengontrol on/off lampu pijar rumah (model fitting E27) dengan mudah dan baik menggunakan user interface berbasis web.