InfoTekJar : Jurnal Nasional Informatika dan Teknologi Jaringan
Not a member yet
304 research outputs found
Sort by
Deteksi Penyakit Daun pada Tanaman Padi Menggunakan Algoritma Decision Tree, Random Forest, Naïve Bayes, SVM dan KNN
Get PDFPertanian sebagai salah satu sektor industri menjadi bagian pekerjaan yang menunjang pemenuhan kebutuhan makanan pokok masyarakat seperti tanaman pangan. Tanaman padi merupakan tanaman pangan yang rentan terserang hama. Pengenalan terhadap jenis hama yang menyerang merupakan langkah awal yang sangat penting untuk menunjang keberhasilan dalam usaha pengendaliannya. Hama tanaman padi tersebut dapat menjadi kendala bagi petani untuk bisa meningkatkan produksi. karena hama tersebut dapat merusak tanaman padi hingga membuat gagal panen. Oleh sebab itu perlu dilakukan deteksi klasifikasi pada hama daun padi untuk mencari akurasi dengan menggunakan perbandingan berbagai macam metode algoritma yaitu dengan Decision Tree, Random Forest, Naïve Bayes, SVM dan KNN. Sehingga diharapkan mampu menangani hama secara tepat, agar tidak terjadi kerusakan dan gagal panen. Dengan menggunakan dataset Rice Leaf Diseases Detection untuk Deteksi dan Klasifikasi Penyakit Padi. Dataset ini memiliki tiga kelas/penyakit yang diantaranya yaitu: Bakteri daun busuk, bercak coklat, dan daun api, masing-masing memiliki 40 gambar dengan format gambar jpg. Dari perbandingan ke lima metode algoritma tersebut dapat dihasilkan 3 macam model yaitu Model Overfit (Random Forest, Decission Tree dan Naive Bayes), Model Underfit (SVM) dan Good Models (KNN). Jadi metode terbaik diantara kelima tersebut yaitu metode KNN dengan nilai akurasi 87%, karna model ini konsisten baik pada kedua evaluasi. KNN tidak terbukti memiliki masalah overfiting karena secra konsisten berkinerja baik pada data train dan data test.Agriculture as one of the industrial sectors has become a part of the work that supplies people's basic food needs, such as food crops, rice is a food that is susceptible to pests. Identifying the host of pests is a vital first step toward promoting success in its control. The pest of the rice plant can pose a challenge for farmers to increase production. Because such pests can damage the crops to the point of failure. It is therefore necessary to assess the classification of rice leaf pests for accuracy by using a variety of algorithm-based methods of decision tree, random forest, naive bayes, SVM and KNN in the hope that farmers will soon discover the type of rice pests and their ferocity levels. And so it is expected to be able to handle eve properly, lest the damage and failure of the harvest, by using datassets Rice leaf diseases diseases diseases to detect and classification rice diseases. This datasset has three classes The underlying diseases: leaf rot, chocolate patches, and fire leaves produce 40 images each with JPG in their format. In comparison to the five possible methods of the algorithm, the three types of models are the overfit models (Random Forest, Decission Tree dan Naive Bayes), Model Underfit (SVM) dan Good Models (KNN). So the fifth prime method, however, is the KNN method with an accuracy of 87%, because it is consistent with both evaluations. KNN has no evidence of overfiting problems because it consistently performs well on train data and test data
Analisa Model Pemanfaatan Jaringan Komputer Yang Efektif untuk Peningkatan Produktivitas pada Jaringan LAN Universitas Muhammadiyah Sumatera Utara
Get PDFKemajuan teknologi informasi pada saat ini terus berkembang seiring dengan kebutuhan manusia yang menginginkan kemudahan, kecepatan dan keakuratan dalam memperoleh informasi. Jaringan komputer sebagai suatu bentuk teknologi komputer dan komunikasi yang penggunaanya atau pemanfaatannya tanpa memandang status sosial, usi dan jenis kelamin. Jaringan komputer secara garis besar terbagi atas dua jenis teknologi transmisi, yaitu jaringan broadcast dan jaringan point-to-point. Local Area Network (LAN) merupakan jaringan milik pribadi di dalam sebuah gedung atau kampus yang berukuran sampai beberapa kilometer. LAN sering kali digunakan untuk menghubungkan komputer-komputer pribadi dan workstation dalam kantor perusahaan untuk memakai bersama resource dan saling bertukar informasi. Dalam hal ini untuk mendapatkan pemanfaatan jaringan komputer yang efektif untuk meningkatkan produktivitas adalah dengan menyesuaikan pada kebutuhan yang ada. Adapun caranya dengan mempertimbangkan kecepatan transfer data dan infrastruktur bangunan yang ada sebagai ukuran dalam memilih teknologi transmisinya
Rancang Bangun Jaringan Vlan Dengan Menggunakan Simulasi Cisco Packet Tracer
Get PDFPemanfaatan teknologi komputer pada era digital memiliki peranan yang sangat besar dalam dunia industry. Komputer yang telah diprogram memiliki kemampuan untuk melaksanakan berbagai macam pekerjaan sehingga dapat meringankan pekerjaan manusia menjadi lebih efisien dan efektif. Pemanfaatan komputer tidak hanya untuk dunia industry saja tetapi juga dalam dunia pendidikan penggunaan komputer sangat dibutuhkan. Dalam dunia pendidikan para peserta didik dari Sekolah Menengah Kejuruan dituntut untuk terus mengasa kemampuan agar memiliki kompetensi di bidangnya. Untuk mengasah kemampuan dari peserta didik pihak penyelenggara pendidikan akan membuatkan suatu tempat khusus sebagai bahan praktek bagi peserta didik. Dalam pengadaan tempat praktek tersebut dibutuhkan suatu biaya yang sangat besar, apalagi jumlah jurusan yang ada disekolah lebih dari satu jurusan. Untuk dapat menghemat anggaran tersebut maka dibuatkanlah suatu jaringan VLAN. Pada penelitian ini akan melakukan perancangan jaringan VLAN dengan menggunakan aplikasi Cisco Packet Tracer sebagai media untuk mensimulasikan jaringan. Dengan aplikasi tersebut akan dirancang jaringan VLAN dengan membuat kelompok jaringan untuk LAB TKJ dan LAB MM dalam satu jalur
Pemanfaatan Mikrokontroler Berbasis Internet Protocol (IP) pada Sistem Kehadiran yang Menggunakan Kartu Identitas
Get PDFKartu identitas yang sudah dilengkapi radio frequency identity (RFID) dapat dijadikan alat pendukung sistem kehadiran. Sistem ini terdiri dari unit baca dan unit server. Unit baca bertugas untuk membaca UID dari kartu RFID untuk dikirimkan ke unit server agar diproses dan saat itu juga hasil prosesnya berupa nama pemilik kartu, waktu hadirnya dan mata kuliahnya dikirim kembali ke unit baca agar si pemilik kartu mengetahui bahwa sudah hadir. Unit baca terdiri dari modul RFID, modul mikrokontroler dan modul ethernet. Sedangkan pada unit server menggunakan komputer dengan memasang aplikasi Apache sebagai webservernya, MySQL sebagai databasenya dan PHP sebagai skrip program webnya. Koneksi antara unit baca dengan unit server menggunakan kabel UTP. Pengujian yang dilakukan adalah waktu respon unit baca saat terkoneksi ke unit server melalui perangkat jaringan berupa switch, dan router. Selain itu pengujian waktu respon saat unit baca tidak terkoneksi ke unit server. Hasil yang didapat adalah waktu respon rata-rata saat unit baca terkoneksi sebesar 3,92 detik, sedangkan waktu respon rata-rata unit baca saat tidak terkoneksi sebesar 15,76 detik
Penerapan Market Basket Analysis Menggunakan Metode Multilevel Association Rules dan Algoritma ML_T2L1 Pada Data Order PT. Unirama
Get PDFData mining merupakan proses analisa data untuk menemukan suatu pola dari kumpulan data tersebut. Data mining mampu menganalisa data yang besar menjadi informasi berupa pola yang mempunyai arti bagi pendukung keputusan. Salah satu teknik data mining yang dapat digunakan adalah association rules atau yang biasa disebut dengan istilah market basket analysis. Market basket didefinisikan sebagai suatu itemset yang dibeli secara bersamaan oleh pelanggan dalam suatu transaksi. Market basket analysis adalah suatu alat yang ampuh untuk pelaksanaan strategi cross-selling. Metode ini dimulai dengan mencari sejumlah frequent itemset dan dilanjutkan dengan pembentukan aturan-aturan asosiasi (association rules). Algoritma Multilevel Association Rules adalah algoritma yang dapat menemukan sejumlah frequent itemset dari level berbeda pada transaksi yang tersimpan dalam basis data.Dalam penelitian ini algoritma Multilevel Association Rules digunakan untuk membantu menemukan sejumlah aturan asosiasi dari basis data pemesanan barang di PT. Unirama, sehingga untuk selanjutnya dapat digunakan sebagai pertimbangan dalam membuat strategi distribusi yang efektif.Dari hasil pemrosesan data mining, ditemukan rules yang memenuhi minimum support dan minimum confidence pada level 1 (Produk) 1 rule, pada level 2 (Jenis) 1 rule, pada level 3 (Tipe) 12 rule, dan pada level 4 (Kemasan) 12 rule
Sistem Monitoring Kualitas Udara Dalam Ruangan Menggunakan Mikrokontroler dan Aplikasi Android
Get PDFUdara adalah salah satu elemen penunjang kehidupan di muka bumi. Tanpa udara, manusia dan hewan tidak bisa bernafas, tumbuhan pun tidak bisa melakukan fotosintesis. Kualitas udara sering dipengaruhi oleh kontaminan pengotor. Karbon monoksida merupakan salah satu kontaminan pengotor tersebut. Zat ini memiliki sifat tidak berbau, tidak berasa, dan tidak berwana. Hal ini seringkali menyebabkan manusia tidak menyadari telah menghirup udara yang didominasi oleh gas mematikan ini. Akibatnya dapat memberikan dampak yang negatif bagi kesehatan bahkan dapat menyebabkan kematian jika itu diabaikan oleh orang – orang menghirupnya. Banyak upaya yang dilakukan untuk mencegah terjadinya masalah yang lebih besar akibat pencemaran udara ini. Salah satu nya adalah merancang sebuah alat monitoring kualitas udara dengan memanfaatkan kemajuan teknologi saat ini yang dapat di pantau melalui smartphone android. Di dalam penelitian ini digunakan mikrokontroler sebagai unit pusat kontrol dan menghubungkan dengan komunikasi Bluetooth. Sensor gas MQ – 135 yag berfungsi sebagai pengukur kadar CO dan sensor LM35 sebagai alat untuk pengukur suhu. Hasil pembacaan kedua sensor nantinya dilanjutkan dengan mengirim informasi kualitas udara secara realtime ke smartphone android dengan komunikasi module bluetooth HC-05 yang berjalan dengan baik dan stabil
Implementasi Algoritma Naive Bayes Classifier sebagai Sistem Rekomendasi Pembimbing Skripsi
Get PDFDosen pembimbing memiliki peran mendampingi mahasiswa dalam proses penyusunan skripsi. Penentuan awal calon pembimbing diberbagai kampus seringkali bersifat subjektif dan kebijakan langsung oleh ketua program studi ataupun dipilih langsung oleh mahasiswa. Penentuan dosen pembimbing terkadang belum dilakukan penyesuaian antara bidang ilmu skripsi yang dipilih mahasiswa dengan kompetensi dosen yang bersangkutan. Oleh karena itu, diperlukan suatu sistem pendukung keputusan dengan penerapan metode yang tepat untuk menentukan dosen pembimbing. Algoritma Naive Bayes Classifier merupakan sebuah metode klasifikasi. Pada penelitian ini digunakan acuan data training dosen pembimbing 1 sebanyak 217 dan data training dosen pembimbing 2 sebanyak 177, sedangkan data uji yang digunakan sebanyak 10 data. Kriteria yang digunakan adalah kompetensi, jabatan fungsional dan homebase dosen. Implementasi algoritma Naive Bayes Classifier disisipkan dalam aplikasi sistem pengajuan skripsi terintegrasi SIMASITA CIC. Berdasarkan hasil pengujian algoritma Naive Bayes Classifier didapatkan perbandingan tingkat kesesuaian dosen pembimbing 1 sebesar 90% : 10% dan perbandingan tingkat kesesuaian dosen pembimbing 2 sebesar 30% :70%
Optimalisasi Reward Pada Penilaian Absensi Berbasis Gamifikasi Untuk Meningkatkan Motivasi Mahasiswa
Get PDFSistem Informasi Akademik dirancang sedemikian rupa untuk memenuhi sebuah kebutuhan pada Universitas bertujuan meningkatkan layanan pendidikan yang lebih modern dengan komputerisasi yang bertujuan dalam peningkatan kualitas pelayanan maupun SDM yang dihasilkan. Pada Perguruan Tinggi salah satu hal yang penting untuk dalam menunjukkan kehadiran mahasiswa ialah absensi . Kegiatan absensi bimbingan mahasiswa akan dapat berjalan baik dan lancar dengan bila adanya mahasiswa yang selalu hadir dan aktif dalam bimbingan dalam upaya menyelesaikan penelitian lebih cepat. Di Universitas Raharja sendiri sudah menerapkan sebuah sistem penilaian absensi online yaitu PenA (Penilaian Absensi) PenA atau Penilaian Absensi. PenA adalah sebuah sistem penilaian kehadiran absensi secara online yang bertujuan untuk meningkatkan pelayanan pada Universitas Raharja, PenA yang berjalan hingga saat ini yaitu menggunakan QR Code yang discan pada website milik PenA (pena.raharja.ac.id), namun masih banyak mahasiswa yang tidak mengikuti bimbingan dikarenakan kurang nya motivasi bagi para mahasiswa untuk mengikuti bimbingan. Jalan keluar terhadap masalah ini terus dikembangkan, terdapatnya reward di dalam sistem PenA agar mahasiswa menjadi lebih semangat dan lebih aktif lagi dalam mengikuti bimbingan. Di sistem PenA terdapat sebuah leaderboard yang merupakan sebuah fitur yang bisa melihat keaktifan mahasiswa dalam menjalankan bimbingan. PenA ini dirancang dengan menggunakan Yii Framework dan diharapkan berguna membantu dalam mengatasi permasalahan absensi yang ada pada sistem yang sebelumnya dan memotivasi mahasiswa bimbingan untuk lebih aktif
Perbandingan Metode Huffman dan Run Length Encoding Pada Kompresi Dokumen
Get PDFPenggunaan media penyimpanan yang efektif dan efesien sangat didambakan oleh semua orang, ukuran besar dan kecilnya sebuah document sangat mempengaruhi media penyimpanan dan juga ketika pengiriman document juga mempengaruhi kecepatan pengiriman. Dengan memanfaatkan beberapa metode Kompresi kita dapat memperkecil ukuran pada sebuah document. Beberapa diantaranya adalah metode Huffman dan Metode Run Length Encoding dimana pada penelitian ini akan membahas mengenai perbandingan dari metode Huffman dalam melakukan proses Kompresi dengan metode Run Length Encoding menggunakan beberapa jenis document yaitu document yang berjenis pdf, word, excell dan powerpoint. Dari hasil penelitian menunjukan bahwa metode huffman lebih baik didalam melakukan proses compress document dibandingkan dengan metode Run Length Encoding. Hal ini dapat dilihat dari ukuran file setelah dilakukan proses Kompresi, ukuran file sesudah Kompresi pada metode huffman mengalami penyusutan sedangkan ukuran file sesudah Kompresi pada metode Run Length Encoding terdapat 1 file mengalami peningkata
Sistem Kendali Lampu Menggunakan NodeMCU dan Mysql Berbasis IOT (Internet Of Things)
Get PDFInternet of things (IoT) merupakan kemampuan berbagai alat yang saling terhubung dan saling bertukar data melalui jaringan internet. Internet of thing (IoT) merupakan sebuah teknologi yang memungkinkan adanya sebuah pengendalian, kerja sama dengan berbagai hardware, data melalui jaringan internet. Dalam penelitian ini bertujuan membuat dan implementasi alat yaitu pengendalian lampu ruangan menghidupkan dan mematikan lewat jaringan komputer dengan menggunakan teknologi Internet Of Things dan memanfaatkan jaringan Wifi. Platform yang digunakan untuk membuat aplikasi pengendalinya adalah Arduino IDE. Agar user dapat melihat status lampu dalam keadaan nyala atau mati maka sistem ini menggunakan database MySql sebagai media penyimpanan data. Teknologi lain yang digunakan adalah NodeMCU development board mikrokontroler sebagai pusat kontrol yang bekerja sebagai media penerima instruksi yang nantinya data yang akan diterima melalui internet dan terhubung dengan lamp