Jurnal ELTIKOM
Not a member yet
154 research outputs found
Sort by
Perbandingan Algoritma Klasifikasi Untuk Penjurusan Siswa SMA
No full textPenentuan jurusan siswa pada tingkat pendidikan sekolah menengah atas pada umumnya menggunakan rekomendasi hasil psikotes, nilai akademik, minat dan bakat siswa. Tidak semua sekolah memiliki data yang lengakap untuk melakukan penjursan siswa. Dalam penelitian ini, difokuskan untuk mengomparasikan hasil nilai akademik siswa, untuk mata pelajaran rumpun ilmu pengetahuan alam dan ilmu pengetahaun sosial pada kelas 10 SMA. Nilai dari mata pelajaran yang manakah yang memiliki pengaruh tinggi terhadap penjurusan siswa di SMA. Terdapat beberapa algoritma dapat digunakan untuk membantu proses klasifikasi data siswa untuk rekomendasi penjurusan, misalnya C4.5, Naïve Bayes, K-NN, Rule Induction, dan lain-lain. Untuk mengetahui tingkat validasi digunakan metode cross validation. Kemudian digunakan T-Test untuk mengetahui signifikansi perbedaan antar algoritma. Hasil analisa komparasi pada penelitian komparasi algoritma untuk penjurusan ini, bahwa metode algoritma Naïve Bayes sebagai algoritma yang paling baik dibandingkan algoritma yang lainnya, yang meiliki akurasi pada 79,51% dan AUC pada nilai 0,861
Sistem Pendukung Keputusan Menentukan Siswa Terbaik Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW)
Get PDFSistem Pendukung Keputusan pada dasarnya dibuat untuk memudahkan dalam pengambilan keputusan agar tidak terjadi pengambilan keputusan secara subjektif. Pada RA Raudlatush Shibyan, proses pengambilan keputusan siswa terbaik dibuat menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) yang terdiri dari beberapa kriteria yaitu : kriteria Afektif, kriteria Kognitif, dan kriteria Psikomotorik. Dalam membangun sistem ini penulis menggunakan metode pengembangan menggunakan metode System Depelopment Life Cycle waterfall atau metode air terjun, dan untuk desain sistem penulis menggunakan Unified Modelling Language (UML). Untuk pembuatan aplikasi penulis menggunakan Bahasa pemograman C# dan database MySQL dan untuk pengujiannya menggunakan metode Black Box Testing. Hasil dari penelitian ini adalah sebuah aplikasi pendukung keputusan menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW)
Pengembangan Aplikasi Pembelajaran Untuk Topik HTML 5 Menggunakan Model User-Centered Design
Get PDFIndonesia merupakan suatu negara kepulauan dengan jumlah pulau yang ada sampai saat ini adalah sebesar 13.466 pulau di Indonesia. Lokasi negara Indonesia sendiri pada 6o Lintang Utara sampai dengan 11o Lintang Selatan. Dimana Indonesia menyatakan bahwa laut Indonesia merupakan bagian dari Negara Kesatuan Republik Indonesia. Jenjang Sekolah Menengah diIndonesia ada dua, yaitu Sekolah Menengah Atas, dan Sekolah Menengah Kejuruan. Sekolah Menengah Kejuruan disiapkan untuk bekerja setelah lulus, sedangkan Sekolah Menengah Atas dan Sederajat hanya diberikan ketrampilan kerja 30% karena fokus Sekolah Menengah Atas adalah bersifat teoritis. Tujuan dari penelitian ini adalah membangun sebuah aplikasi pembelajaran yang dapat dijalankan pada web dan android. Untuk membangun aplikasi pembelajaran ini kami menggunakan model User-Centered Design dimana model ini berfokus pada kebutuhan pengguna. Aplikasi web pembelajaran dapat diakses pada www.belajarkompeten.com. Fokus pada penelitian ini adalah pada proses belajar HTML5, dimana HTML5 ini merupakan bahasa pemrograman dasar untuk mengembangkan sebuah web. HTML5 sendiri tidak dapat dipisahkan dari CSS, JavaScript, dan PHP. Kami melakukan survey pada dua Sekolah Menengah Atas yang ada di Surabaya. Dengan jumlah siswa 60 siswa. Sampai saat ini, aplikasi yang dibangun masih dalam tahap pengembangan
Analisis Signal-To-Noise Ratio Pada Sinyal Audio Dengan Teknik Konvolusi
Get PDFDi bangku kuliah, derau dan kaitannya dengan kualitas sinyal biasanya dibahas pada mata kuliah pengolahan sinyal. Salah satu metode yang digunakan adalah metode konvolusi. Algoritma yang digunakan cukup kompleks dan tidak mudah cepat dipahami oleh mahasiswa dan ini merupakan tantangan bagi dosen pengajar. Penulis membuat suatu aplikasi yang dapat menampilkan hasil analisis reduksi sinyal audio dengan teknik konvolusi sehingga dapat memberikan pemahaman yang lebih baik kepada mahasiswa sekaligus membuktikan teori yang sudah ada. Langkah-langkah penelitian yang dilakukan adalah menentukan sinyal audio berderau yang akan dianalisis, kemudian menentukan parameter sinyal yang akan digunakan sebagai variable untuk menghitung SNR. Parameter sinyal yang dimaksud adalah amplitudo, frekuensi analog, dan frekuensi pencuplikan. Langkah selanjutnya adalah menjalankan sistem konvolusi terhadap sinyal objek dengan mengubah-ubah variable, menentukan hasil tanggapan konvolusi sesuai dengan karakteristik sinyal yang kita inginkan direduksi deraunya, menghitung SNR sinyal keluaran, dan membandingkannya dengan SNR hasil konvolusi. Untuk pengujian SNR dengan sinyal sinusoida amplitudo 5 V dan frekuensi pencuplikan 8000 cuplikan/detik pada beberapa nilai frekuensi yaitu, 100 Hz, 500 Hz, 1000 Hz dan 2000 Hz. SNR konvolusi diskrit nilainya lebih rendah daripada SNR konvolusi kontinyu. Semakin tinggi frekuensi, nilai SNR semakin turun. Pada frekuensi audio 852 Hz, SNR sinyal diuji pada beberapa nilai frekuensi pencuplikan yaitu, 8520 cup/s, 25560 cup/s, 51120 cup/s dan 153360 cup/s. SNR konvolusi cenderung naik apabila frekuensi pencuplikan (Fp) ditambah. SNR konvolusi diskrit relative masih lebih rendah daripada SNR konvolusi kontinyu. Pada sinyal audio internal PC bekerja pada frekuensi 8192 Hz. SNR diuji pada beberapa nilai Fp. SNR konvolusi kontinyu relatif konstan, sedangkan SNR konvolusi diskrit relatif meningkat apabila nilai Fp ditambah
Analisis Klasterisasi Malware: Evaluasi Data Training Dalam Proses Klasifikasi Malware
Get PDFData latih merupakan salah satu bagian penting pada proses klasifikasi. Terutama jika data tersebut digunakan untuk membuat sistem pendeteksi malware. Penelitian ini melakukan perbandingan data latih yang dihasilkan dari dua penelitian yang telah dilakukan sebelumnya, data yang digunakan pada kedua penelitian tersebut merupakan data malware android berdasarkan frekuensi system call sejumlah 600 data. Penelitian pertama melakukan klasifikasi dan menghasilkan 4 jenis malware, sedangkan penelitian kedua melakukan klastering dan menghasilkan 8 klaster. Dari kedua penelitian tersebut, peneliti melakukan evaluasi data latih dari masing - masing penelitian untuk mendapatkan hasil data latih yang lebih akurat, dengan menggunakan data uji sejumlah 50, peneliti melakukan evaluasi dan uji coba dengan menggunakan algoritme kNN. Hasil yang didapatkan, penggunaan data latih berdasarkan hasil klastering pada proses klasifikasi lebih direkomendasikan, hasil Error Prediction penelitian pertama: 0,995 sedangkan pada penelitian kedua: 0,998. Hasil Recall dan akurasi menggunakan metode cross validation, penelitian pertama, Recall: 0,665 akurasi: 0,66, penelitian kedua, Recall: 0,893 akurasi: 0,89, sedangkan Hasil Recall dan akurasi menggunakan metode precentage split, penelitian pertama, Recall: 0,657 akurasi: 0,65, penelitian kedua, Recall: 0,798 akurasi: 0,79. Berdasarkan hasil pengujian, proses klastering yang menggunakan data frekuensi system call malware menghasilkan data latih yang lebih akurat dibandingkan dengan data latih yang dihasilkan dengan menggunakan suatu situs penamaan malware
Teknik Konservasi Energi Pada Pompa Submersible Dengan Menggunakan Variable Frequency Drive
Get PDFEnergy conservation is beneficial not only to reduce consumption and the cost of energy consumption, but also to give a better impact on the environment. In this study a simulation model is created which is a reflection of the relationship con-dition between variable frequency drive (VFD), induction motor and centrifugal pump. By creating a simulation model will be able to know the potential savings that will be provided if the variable frequency drive is used
Implementasi Sistem Temu Kembali Informasi Pada Dokumen Mutu
Get PDFDalam sistem manajemen mutu pendokumentasian dokumen mutu menjadi salah satu hal utama dalam persyaratan manajemen mutu. Dokumen pada manajemen sistem kendali mutu dapat disimpan dalam bentuk dokumen digital yang dapat diakses oleh pihak yang berkepentingan. Implementasi temu kembali informasi dalam pencarian dokumen mutu pada sistem manajemen mutu diharapkan dapat membantu pengguna dalam menemukan informasi yang relevan dengan kebutuhan dalam waktu singkat untuk jumlah data yang besar. Tujuan dari tulisan ini adalah untuk menyusun koleksi dokumen sebagai bagian perangkat pengujian sistem temu kembali informasi untuk dokumen teks berbahasa Indonesia dalam dokumen mutu dan membangun mesin pencari untuk membantu melakukan pencarian dokumen menggunakan metode Sistem Temu Kembali Informasi. Implementasi sistem temu kembali informasi dengan merancang mesin pencari berbasis web, yang diharapkan dapat membantu melakukan pencarian dokumen dalam koleksi dokumen mutu. Pencarian dapat dilakukan dengan memberikan kata kunci dengan jumlah kunci satu atau lebih atau dapat juga menggabungkan lebih dari satu kata kunci. Penggunaan mesin pencari dapat dimanfaatkan oleh manajemen, tim mutu, dan pegawai untuk mencari dokumen yang sesuai dengan proses yang akan dilaksanakan
Prediksi Harga Emas Menggunakan Metode Neural Network Backropagation Algoritma Conjugate Gradient
Get PDFArtificial Neural Network Backpropagation is known as one of the most reliable methods of predicting. The algorithm used in this research is Conjugate Gradient algorithm, with gold data data of input data for training data. The price of gold becomes an issue in the market, as a precious metal that can be used for investment is very interesting to make a gold price prediction application. Gold prices continue to increase in the world market, making investors interested to invest in this precious metal. The application of gold price prediction will be very useful for investors of precious metals. Gold price data used in this research is daily data, taken 3 (three) last year and divided into test data and data testing. Test data is used to generate new weights for data testing. The parameters used in the measurement of evaluation of predicted results from Conjugate Gradient algorithm Artificial Neural Network Backpropagation method is Meant Square Error (MSE), where the result of MSE from this research is 0.031365
Sistem Informasi Pemeriksaan Pasien Klinik
Get PDFPermasalahan yang terjadi pada Klinik drg. Lili Setiyowati adalah pelayanan yang dilakukan selama ini masih dilakukan secara manual baik dalam pendaftaran pasien, registrasi pasien dan pengarsipan data pasien. Sistem ini sudah dianggap tidak efektif dan efisien lagi. Mengingat jumlah pasien yang mulai bertambah sehingga pelayanan yang dilakukan menjadi lambat dan memakan wartu yang lama.
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk merancang, membangun dan mengimplementasikan Sistem Informasi Pemeriksaan Pasien Klinik drg. Lili Setiyowati.
Metode pengembangan sistem yang digunakan adalah metode SDLC (System Development Life Cycle) yang terdiri dari Perencanaan Sistem, Analisis Sistem, Perancangan Sistem, Penerapan Sistem dan Pemeliharaan Sistem. Untuk metode pengumpulan data yang digunakan adalah observasi dan wawancara untuk desain sistem terbagi menjadi dua yaitu sistem logis seperti perancangan DFD, CDM dan PDM, dan sistem kedua yaitu sistem fisik.
sistem informasi yang dibuat mampu menjawab permasalahan yang dihadapi oleh pihak yang bersangkutan, sehingga membuat pelayanan ke pasien menjadi lebih nyaman, mudah dan cepa
Analisa Penggunaan Metodologi Pengembangan Perangkat Lunak
Get PDFoai:ojs.pkp.sfu.ca:article/1ABSTRAK Metodologi adalah sebuah pendekatan formal atau rangkaian dari tindakan untuk mengimplementasikan System development life cycle (SDLC) yang merupakan suatu proses pemahaman tentang bagaimana sebuah sistem informasi dapat mendukung kebutuhan bisnis, mendisain sistem, membangun dan menyajikannya kepada sebuah organisasi. Metodologi juga merupakan kerangka pijakan utama dalam perancangan dan pengembangan perangkat lunak untuk menghasilkan sebuah sistem informasi yang sesuai dengan kebutuhan bisnis suatu organisasi. Paper ini menjelaskan analisa pemilihan metodologi pengembangan perangkat lunak yaitu: Linear Sequential Model atau waterfall, Parallel Model, Iterative Model, Prototyping Model, RAD (Rapid Application Development) Model, Spiral Model, V-Shaped Model dan Agile Development. Hasil dari paper ini dapat memberikan pertimbangan untuk melakukan pemilihan dan penggunaan metodologi yang tepat berdasarkan kebutuhan, kelebihan dan kelemahan, juga faktor-faktor penilaian yang lain seperti keakraban dengan teknologi, kompleksitas sistem, keandalan sistem, waktu yang singkat dan tepat, hingga mereferensi beberapa jurnal ilmiah