JEPIN (Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika)
Not a member yet
363 research outputs found
Sort by
Optimasi Rute Pengangkutan Sampah Elektronik di Kota Bandung dengan Pendekatan menggunakan Algoritma Genetika dan Algoritma Seleksi Clonal
Full text linkKota Bandung melalui operator pengelolaan layanan sampah melakukan upaya maksimal dalam pengelolaan sampah, khususnya sampah elektronik (e-waste). Salah satunya dengan menerapkan gagasan penjemputan sampah dalam bentuk aplikasi dengan menggunakan komponen optimasi untuk rute dan kapasitas, mengingat terbatasnya armada pengangkutan sampah. Optimasi Vehicle Routing Problem dengan kapasitas (CVRP) merupakan persoalan optimasi penentuan rute dengan keterbatasan kapasitas kendaraan. Penelitian menggunakan dua algoritma terinspirasi biologi, yaitu Algoritma Seleksi Clonal (CSA) dan Algoritma Genetika yang dikonstruksi menggunakan bahasa Java untuk menyelesaikan CVRP. Ujicoba dilakukan terhadap 36 titik drop-off yang merupakan titik TPS di Kota Bandung Utara. Hasil uji memperlihatkan sub-tur yang diperoleh untuk masing-masing armada. Ujiccoba memperlihatkan pola-pola yang peningkatan total jarak seiring dengan banyaknya armada yang digunakan. Dengan menetapkan 6 armada, Algoritma Genetika memperlihatkan hasil jarak 56.376 meter yang lebih baik dari Algoritme Seleksi Clonal, yaitu 67.407 meter. Algoritma Seleksi Clonal menunjukkan kemampuan mendapatkan jarak optimal yang lebih baik di awal evolusi dibandingkan dengan Algoritma Genetika. Namun selanjutnya mengalami stagnan, sementara Algoritma Genetika dapat menghasilkan bobot jarak yang mengecil seiring dengan jumlah evolusi. Dari sisi waktu eksekusi, Algoritma Seleksi Clonal memiliki kinerja waktu eksekusi yang jauh lebih cepat dibandingkan dengan waktu eksekusi Algoritma Genetika. Perlu pengembangan lebih lanjut agar kedua algoritma dapat dibandingkan kinerja pencapaian optimasi bobot baik dari sisi jarak disertai dengan waktu tempuh sebagai parameter optimasi. Selain itu, program yang telah dikonstruksi dapat dijadikan library yang dapat digunakan oleh aplikasi penjemputan sampah elekronik
Perancangan Alat Uji Rebound dan Preload Shockbreaker Sepeda Motor Berjalan Menggunakan Mikrokontroler Nodemcu
Full text linkPerkembangan teknologi yang pesat telah mendorong terciptanya inovasi baru, termasuk dalam industri otomotif khususnya sepeda motor. Sepeda motor telah menjadi kendaraan populer untuk mobilitas di jalanan padat, namun tetap perlu perawatan rutin untuk menjaga performa dan kenyamanan. Faktor penting yang mempengaruhi kenyamanan berkendara adalah sistem suspensi, yang berperan dalam menjaga stabilitas dan meredam getaran. Namun, masalah muncul dalam pemeliharaan sistem suspensi. Pengguna sepeda motor sering kali kurang memperhatikan kondisi shockbreaker, yang dapat mengurangi kinerja dan kenyamanan berkendara. Mekanik bengkel juga menghadapi kesulitan dalam menguji dan menilai sistem suspensi secara efektif. Oleh karena itu, penelitian ini mengusulkan solusi dengan mengembangkan alat uji shockbreaker inovatif. Alat ini menggunakan sensor ultrasonik dan load cell untuk mengukur rebound dan reload pada sistem suspensi. Data dari sensor-sensor tersebut akan disimpan di firebase dan ditampilkan melalui layar LCD, serta dianalisis dalam format Excel dan grafik di sebuah website. Dari hasil pengujian yang telah dilakukan menggunakan alat ini, diperoleh hasil pengujian rebound dan preload dengan rata-rata jarak tempuh sebesar 3,8 cm, rata-rata waktu 48,00 detik, rata-rata kecepatan 0,0926 cm/s, dan rata-rata berat rata-rata 29,4 kg. Dengan demikian, pengembangan alat uji shockbreaker inovatif ini diharapkan dapat membantu meningkatkan pemahaman dan perhatian terhadap kondisi suspensi sepeda motor, sehingga kinerja dan kenyamanan berkendara dapat tetap optimal
Metode Heuristik untuk Menentukan Jadwal Periodik Rute Kendaraan Distribusi Produk dengan Permintaan Stokastik
Full text linkPada penelitian ini dirancang suatu metode solusi heuristik untuk menyelesaikan permasalahan Periodic Vehicle Routing Problem with Stochastic Demand pada kasus rural logistics. Tujuannya adalah memperoleh suatu set jadwal distribusi berupa tour apriori harian kendaraan ke sejumlah pengecer selama periode waktu yang memberikan ekspektasi total waktu distribusi paling minimum. Algoritma solusi yang dirancang terdiri atas dua tahapan proses yaitu tahap konstruksi solusi dan tahap perbaikan solusi. Tahap konstruksi solusi dilakukan dengan menggunakan prinsip cluster-first-route-second. Sedangkan tahap perbaikan solusi digunakan strategi eksploratif dan strategi eksploitatif yang berfungsi mencari tetangga-tetangga solusi yang mungkin lebih baik dari solusi-solusi sementara yang telah berhasil ditemukan pada tahap konstruksi atau tahap perbaikan solusi pada iterasi sebelumnya. Strategi eksploratif terdiri atas dua metode yaitu metode inter-tour circular exchange dan overtime cut-off, sedangkan strategi eksploitatif menggunakan metode intra-tour swap. Pengujian kinerja algoritma solusi hasil rancangan dilakukan menggunakan 27 blok eksperimen hasil kombinasi tiga faktor yang diduga merupakan parameter-parameter yang berpengaruh pada kinerja algoritma solusi. Dengan menggunakan pengaturan parameter pencarian yang tepat, algoritma yang dirancang mampu menunjukkan kinerja yang memuaskan yaitu menghasilkan solusi yang berkualitas baik dengan waktu komputasi yang wajar
Media Augmented Reality: Implementasi Pembelajaran Ekonomi Interaktif di SMA Se-Kota Singkawang
Full text link Transformasi pendidikan saat ini menuntut pendekatan inovatif dalam proses pembelajaran. Artikel ini membahas penggunaan Augmented Reality (AR) yang dipergunakan dalam pembelajaran sebagai media yang interaktif untuk pengajaran ekonomi di SMA Kota Singkawang. Meskipun banyak fasilitas teknologi tersedia, pemanfaatan smartphone dalam pembelajaran masih terbatas. AR, teknologi yang menggabungkan informasi virtual dengan dunia fisik, menawarkan pendekatan baru untuk memahami konsep-konsep ekonomi yang kompleks. Maksud penelitian adalah untuk mengevaluasi efektivitas penggunaan Augmented Reality (AR) untuk memfasilitasi peserta didik memahami berbagai konsep ekonomi yang sulit. Penelitian ini menemukan terjadinya peningkatan yang signifikan hasil pretest dibandingkan dengan posttest setelah penggunaan media Augmented Reality (AR). Temuan ini mendukung bahwa AR berdampak secara positif terhadap hasil belajar ekonomi peserta didik. Augmented Reality (AR) membawa konsep-konsep ekonomi yang kompleks menjadi lebih mudah dimengerti dan menarik bagi peserta didik. Selain menambah pemahaman tentang manfaat Augmented Reality (AR) dalam pembelajaran ekonomi, penelitian ini juga menyumbangkan ide-ide untuk pengembangan strategi pembelajaran yang adaptif di era digital
Deteksi Email Spam menggunakan Algoritma Convolutional Neural Network (CNN)
Full text linkDeteksi email spam merupakan isu penting dalam keamanan siber di Indonesia, yang menempati posisi delapan teratas di dunia dalam hal pengiriman spam. Untuk mengatasi tantangan ini, penelitian ini memperkenalkan penggunaan algoritma Convolutional Neural Network (CNN). Dengan kemampuan superior dalam mempelajari dan mengenali pola dari dataset besar, CNN menawarkan pendekatan berbasis kecerdasan buatan yang lebih efektif daripada metode tradisional. Penelitian ini mengembangkan model CNN dengan menganalisis teks dari 15.271 email berbahasa Inggris dan Indonesia dengan menggunakan teknik pembersihan teks dan Tokenization. Hasilnya menunjukkan keefektivitasan CNN yang signifikan dalam mengklasifikasikan email dengan tingkat akurasi tinggi sebesar 99.67% untuk data uji 20%, 99.64% untuk data uji 30%, dan 99.63% untuk data uji 40%. Berdasarkan hasil pengujian tersebut menunjukkan bahwa algoritma CNN berpotensi kuat dalam meningkatkan keamanan digital
Implementasi Sistem Celengan Elektronik Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor Berbasis Arduino MEGA 2560
Full text linkCelengan merupakan wadah yang digunakan untuk menyimpan uang sebagai sarana menabung. Pada celengan tradisional, satu-satunya cara untuk mengambil uang yang ditabung adalah dengan memecahkan celengan tersebut. Sedangkan celengan modern umumnya sudah dilengkapi dengan kunci atau kode pin sehingga lebih mudah mengambil uang. Namun, jika pengguna tidak dapat mengendalikan pengeluaran, celengan ini memerlukan waktu lebih lama untuk terisi sampai penuh. Selain itu, kedua celengan ini tidak dapat menghitung total uang yang terkumpul secara otomatis. Pada penelitian ini, dibangun sistem celengan elektronik yang dapat mengatur target uang tabungan serta dapat mengetahui total uang dalam tabungan. Untuk mengetahui nominal uang yang dimasukkan ke dalam celengan, diterapkan klasifikasi nominal uang dengan metode K-NN (K-Nearest Neighbor). Sensor yang digunakan ialah sensor warna TCS3200 guna membaca nilai RGB uang dan dua sensor infrared untuk mendeteksi uang yang masuk dan jika celengan sudah penuh. Data dari sensor TCS3200 digunakan sebagai data uji untuk klasifikasi K-NN. Uang yang digunakan yaitu pecahan 10.000, 20.000, 50.000 dan 100.000 dari tahun emisi 2016 dan 2022. Berdasarkan hasil uji terhadap 40 data menggunakan confusion matrix, diperoleh tingkat akurasi tertinggi sistem senilai 95% pada data latih campuran dengan nilai K=5
Perancangan Arsitektur Sistem Informasi Pemenuhan SNI Produk Ban di LSPro menggunakan TOGAF ADM
Full text linkBan merupakan komponen pada kendaraan yang berperan penting dalam aspek kenyamanan dan keselamatan. Diperlukan standardisasi untuk menjamin bahwa produk tersebut telah memenuhi persyaratan sesuai dengan SNI yang berlaku. Produk ban termasuk dalam SNI Wajib sehingga produsen harus memenuhi persyaratan agar dapat memasarkan produknya. Lembaga Sertifikasi Produk (LSPro) merupakan lembaga yang melakukan kegiatan sertifikasi produk sesuai ruang lingkup yang diakreditasi oleh KAN dan memperoleh penunjukkan dari kementerian terkait. Salah satunya adalah LSPro Kekuatan Struktur yang berwenang untuk melakukan sertifikasi produk ban. Dalam pelaksanaannya, ditemukan bahwa kegiatan administrasi masih dilakukan secara manual dan belum adanya integrasi data yang menyebabkan penyampaian informasi kepada stakeholder menjadi kurang optimal.Oleh karena itu, dibutuhkan sistem informasi agar kinerja organisasi menjadi efektif dan efisien. Sistem informasi yang baik memerlukan perancangan arsitektur untuk memudahkan dalam mengelola data dan informasi. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan perancangan arsitektur menggunakan The Open Group Architecture Framework Architecture Development Method (TOGAF ADM) yang menyediakan langkah untuk mengembangkan Architecture Vision, Business Architecure, Information System Architecture dan Technology Architecture. Rancangan arsitektur yang dihasilkan akan dievaluasi menggunakan Traceability Matrix, kemudian dilakukan uji coba dengan membuat prototipe. Penelitian ini menghasilkan rancangan arsitektur sebagai landasan dalam pengembangan sistem informasi berbasis web untuk mendukung layanan sertifikasi SNI produk ban. Hasil pengujian menunjukkan bahwa rancangan yang dihasilkan dapat ditelusuri dari tahap awal hingga akhir menggunakan Traceability Matrix dan prototipe yang dibuat dapat berfungsi sesuai dengan yang diinginkan ketika rancangan tersebut diimplementasikan.
Technique For Others Preference By Similarity To Ideal Solution (TOPSIS) untuk Pemilihan Coffee Shop dan Mapping Menggunakan Library Leaflet
Full text linkBudaya minum kopi sudah menjadi hal yang lumrah bagi masyarakat Indonesia khususnya di Pontianak sehingga banyak pengusaha yang membangun tempat minum kopi salah satunya disebut dengan coffee shop. Coffeeshop merupakan warung minum kopi yang mengangkat rancangan lebih modern dibandingkan dengan warung kopi tradisional, rancangan modern dalam artian di sini adalah coffee shop lebih mengedepankan suasana, fasilitas, menu, cara penyajiannya serta pelayanan yang dibuat lebih terbaru dan nyaman. Banyaknya coffee shop, membuat pengguna ragu untuk mengunjungi coffee shop baru karenacoffee shop yang dikunjungi tidak sesuai dengan prioritas yang mengakibatkan kurangnya informasi coffee shop yang mana lebih lengkap fasilitas, menu, harga yang lebih murah, dan jam operasional lebih lama dan lokasi yang akurat.Permasalahan lainnya masih banyak konsumen yang tidak mengetahui tempat-tempat coffee shop pada area kecamatan tertentu dan masih ada beberapa coffee shop yang tidak terdaftar di maps Sehingga, permasalahan tersebut membuat peneliti memiliki tujuan untuk membangun sistem pemilihan coffee shop yang memudahkan konsumen dalam menentukan coffee shop yang sesuai dengan prioritas bersamaTechnique For Others Preference By Similarity To Ideal Solution (TOPSIS)method yang menjadikan fasilitas, menu, harga, dan jam operasional sebagai kriteria dalam metode perhitungan dalam menentukan coffee shop terbaik serta menampilkan titik lokasi dengan library leaflet. Prioritas merupakan kriteria yang diperoleh dari permasalahan para konsumen kemudian melakukan observasi dan kuesioner sebagai tolak ukur menentukan sub kriteria untuk melangsungkan proses pengambilan keputusan. Penelitian ini melakukan pengujian UAT kepada responden untuk menilai kelayakan sistem pada sesi admin dan pengguna yang dihitung dengan skala likert menghasilkan skor antara 80% – 100% = Sangat (Setuju/Baik/Suka) atau “Sangat Baik”
Perbandingan Algoritma Pohon dengan Beberapa Skenario Pelabelan untuk Analisis Sentimen pada Aplikasi Milik Pemerintah/BUMN
Full text linkBerkembangnya era digitalisasi mengakibatkan banyaknya inovasi yang diupayakan untuk mempermudah aktivitas masyarakat di berbagai bidang, salah satunya yaitu adanya aplikasi yang menunjang agar menjadi lebih efisien dan dapat diakses dari mana saja. Aplikasi milik pemerintah dan BUMN sebagai perusahaan berskala nasional cenderung belum banyak diketahui dan banyak yang memiliki rating rendah disertai dengan berbagai macam ulasan pengguna aplikasi. Analisis sentimen merupakan analisis yang cocok untuk menganalisis ulasan dari aplikasi yang dipilih. Data yang digunakan adalah ulasan aplikasi InfoBMKG, BPOM Mobile, MyIndihome, dan MyPertamina. Penelitian bertujuan untuk membandingkan performa algoritma double random forest dan algoritma berbasis pohon lain yaitu decision tree, extra trees, dan random forest berdasarkan tingkat ketepatan performa akurasi model. Pelabelan data berdasarkan rating aplikasi, lexicon-based, dan sentiment scoring dengan peubah prediktor dihasilkan dari tokenisasi unigram yang diberi bobot dengan TF-IDF. Setiap observasi data dikategorikan ke dalam kelas positif, netral, dan negatif. Hasil penelitian menunjukkan algoritma extra trees dan metode pelabelan sentiment scoring mampu menghasilkan performa terbaik dengan nilai rata-rata akurasi mencapai 80 – 84% pada tiap aplikasi yang dipilih
Implementasi Fuzzy-VADER pada Analisis Sentimen Pengguna Terhadap Aplikasi Pinjaman Online
Full text link Analisis sentimen merupakan sebuah pendekatan penting untuk memahami opini masyarakat dari data teks yang besar dan tidak terstruktur. Penelitian ini mengusulkan mtode inovatif dalam bidang analisis sentimen berbasis metode VADER dan fuzzy logic. Metode ini diimplementasikan pada pengukuran sentimen pengguna terhadap aplikasi pinjaman online (pinjol). Tahapan penelitian yang dilakukan, yaitu pertama, crawling data ulasan dari 6 (enam) aplikasi pinjol di play store. Kemudian, dilakukan data preprocessing. Selanjutnya, klasifikasi data ulasan menjadi tiga kategori sentimen seperti positif, negatif dan netral dengan metode VADER. Terakhir, implementasi metode fuzzy untuk memperoleh likert scale 5 (lima) kategori sentimen dengan nilai compound VADER. Hasil eksperimen dengan metode VADER, semua aplikasi pinjol memperoleh sentimen tertinggi pada kategori positif dengan persentase rata-rata sebesar 54,8%, disusul kategori negatif sebesar 27,7% dan netral sebesar 17,5%. Sementara itu, implementasi dengan metode fuzzy, semua aplikasi pinjol memperoleh sentimen tertinggi pada kategori netral dengan persentase rata-rata sebesar 43%, disusul kategori positif sebesar 22,6%, kategori sangat positif sebesar 21%, kategori negatif sebesar 11,3% dan kategori sangat negatif sebesar 5%.