Garuda - Garba Rujukan Digital

Klasifikasi Kelompok Uang Kuliah Tunggal Menggunakan Algoritma Naive Bayes Classifier Ulfa, Aida; Simbolon, Zulfan Khairil; Huzeini, Huzeini
eProceeding of TIK Vol 2, No 1 (2022): eProTIK: Mei, 2022
Publisher : Politeknik Negeri Lhokseumawe

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Uang Kuliah Tunggal (UKT) merupakan sistem yang diterapkan dalam pembayaran uang kuliah yang harus ditanggung oleh mahasiswa Perguruan Tinggi Negeri.Penelitian ini bertujuan untuk membangun sebuah sistem klasifikasi untuk menentukan kelompok uang kuliah tunggal bagi mahasiswa baru Politeknik Negeri Lhokseumawe berbasis web. Selama ini, sistem pembayaran uang kuliah di Politeknik Negeri Lhokseumawe ditentukan berdasarkan program studi yang dipilih. Jadi setiap mahasiswa dengan program studi yang sama akan membayar uang kuliah yang sama kecuali jalur bidikmisi. Sistem tersebut akan memberatkan bagi mahasiswa yang memiliki kemampuan ekonomi rendah. Oleh karena itu penulis mengusulkan untuk merancang sebuah sistem klasifikasi kategori uang kuliah tunggal (UKT) yang akan dibagi kedalam lima kelompok UKT berdasarkan tingkat kemampuan ekonomi mahasiswa. Algoritma yang digunakan pada sistem klasifikasi adalah algoritma Naive Bayes Classifier. Sistem klasifikasi ini menggunakan beberapa kriteria yaitu pekerjaan, penghasilan,tagihan air, tagihan listrik, jumlah tanggungan dan status rumah, Sistem klasifikasi ini menggunakan data mahasiswa politeknik negeri lhokseumawe tahun 2017 - 2018 yang berada di jurusan Teknologi Informasi dan Komputer sebagai data latih dan data uji dengan 30 data latih dan 30 data uji. Hasil dari penelitian ini adalah sistem berhasil mengklasifikasikan kelompok UKT yang diklasifikasikan berdasarkan kriteria. Penelitian ini berhasil membangun sebuah sistem klasifikasi kelompok uang kuliah tunggal seperti yang diharapkan yaitu menghasilkan sebuah kelompok UKT kepada setiap mahasiswa.

Sistem Pendukung Keputusan Untuk Menentukan Kualitas Bibit Padi Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process Mulyadi, Mulyadi; Ismail, Ismail; Simbolon, Zulfan Khairil
Sisfo: Jurnal Ilmiah Sistem Informasi Vol. 4 No. 2 (2020): Sisfo: Jurnal Ilmiah Sistem Informasi, Oktober 2020
Publisher : Universitas Malikussaleh

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29103/sisfo.v4i2.7949

kualitas bibit padi merupakan hal yang terpenting bagi petani padi. Pemilihan bibit padi yang dilakukan pada dinas pertanian khususnya di Unit Pelaksana Teknis Dinas Balai Padi (UPTDBP) Simpang Ulim masih dilakukan dengan cara manual. Dengan masalah yang terjadi maka perlu dibuat sebuah aplikasi yang mampu menentukan perangkingan kualitas bibit padi yang otimal yang dapat membantu para pekerja dalam mengambil keputusan yang lebih objektif dan efektif terhadap kualitas bibit padi tersebut. Dengan menggunakan Metode Analytical Hierarchy Proccess (AHP) yang menggunakan pendekatan kolektif dalam mengambil keputusan. Dalam menentukan kualitas bibit padi yang baik mempunyai tujuh faktor penilaian yaitu, Umur Tanaman, Tinggi Tanaman, Bentuk Gabah, Warna Gabah, Kadar Air, Bobot 1000 Butir, dan Bulir Padi. Pemilihan kualitas bibit padi dilakukan dengan cara melihat dengan kasat mata. Hal ini memiliki kekurangan yaitu kurang objektif dan kurang efektif. Jumlah jenis padi yang dicoba ada 10 jenis padi yaitu, Ciherang, Mekongga, Inpari 23 bantul, Inpari 30 ciherang, Maro, Rokan, Situ patenggang, Situ bagendit, Inpara 1, dan Inpara 9 agritan. Dari hasil pembobotan 4 orang pakar dari Unit Pelaksana Teknis Dinas Balai Padi (UPTDBP) Simpang Ulim jenis kriteria yang paling tinggi nilai bobot dan yang terpenting dalam melihat kuliatas bibit yaitu kadar air. Sistem yang dihasilkan memberikan perangkingan terhadap alternatif dalam menentukan pemilihan kualitas bibit padi. Persentase pengujian sistem menentukan kualitas bibit padi ini dengan memberikan hasil sangat baik sebesar 75%, dan hasil cukup memuaskan sebesar 15%. Sehingga memudahkan manajemen petugas atau pegawai Unit Pelaksana Teknis Dinas Balai Padi (UPTDBP) dalam menentukan kualitas bibit padi.

Implementasi Metode Support Vector Machine (SVM) Pada Klasifikasi Drop Out (DO) Mahasiswa Hidayat, Rahmad; Haris, Mifzal; Simbolon, Zulfan Khairil
Jurnal Infomedia: Teknik Informatika, Multimedia, dan Jaringan Vol 9, No 2 (2024): Jurnal Infomedia
Publisher : Politeknik Negeri Lhokseumawe

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30811/jim.v9i2.5931

Politeknik Negeri Lhokseumawe merupakan salah satu perguruan tinggi vokasi di Indonesia yang menghadapi tantangan untuk meminimalisir angka putus kuliah. Drop out dapat terjadi karena beberapa faktor seperti dua kali berturut-turut tidak lulus percobaan setiap semester, IPK kurang dari 2.00, tidak lulus di akhir semester, melebihi batas cuti, dan kehadiran kurang dari 50%. Oleh karena itu, penerapan model klasifikasi dengan menggunakan algoritma machine learning yaitu Support Vector Machine (SVM) sangat penting dilakukan untuk mengurangi jumlah mahasiswa yang putus kuliah di Politeknik Negeri Lhokseumawe. Algoritma ini akan mengolah dataset yang meliputi nilai IPS, IPK, kehadiran, dan jumlah cuti mahasiswa. Hasil pengujian metode SVM menunjukkan akurasi sebesar 86%. Untuk kelas non-drop out, nilai precision sebesar 0.95 dan nilai recall sebesar 0.86, sedangkan untuk kelas drop out, nilai precision sebesar 0.71 dan nilai recall sebesar 0.89. Dengan adanya sistem klasifikasi drop out yang diusulkan, diharapkan dapat mengidentifikasi status mahasiswa apakah berpotensi drop out atau tidak secara akurat. Hal ini bertujuan untuk mengetahui keakuratan algoritma SVM pada penelitian ini.

Chatbot Gangguan kesehatan mental dengan metode NLP dan Forward Chaining studi kasus Rumah Sakit Cut Meutia Huzaeni, Huzaeni; Simbolon, Zulfan Khairil; Firdaus, Muhammad Akbar
eProceeding of TIK Vol 4, No 2 (2024): eProTIK: November, 2024
Publisher : Politeknik Negeri Lhokseumawe

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Kesehatan mental merupakan aspek penting bagi setiap individu, namun stigma membuat masyarakat Lhokseumawe enggan mengunjungi dokter jiwa. Penelitian ini mengembangkan chatbot berbasis Natural Language Processing (NLP) untuk membantu konsultasi terkait gangguan kesehatan mental, khususnya depresi, menggunakan dataset dari RSU Cut Meutia. Chatbot mencocokkan keluhan pengguna dengan data pakar melalui text processing dan metode Forward Chaining. Hasil pengujian menunjukkan tingkat keberhasilan 91,8% (BlackBox) dan 100% (WhiteBox), serta akurasi model 78,67%, diharapkan membantu masyarakat dan rumah sakit dalam konsultasi mental yang efisien.

Mengintegrasikan Metode YOLO (You Only Look Once) Dalam Deteksi APD (Alat Pelindung Diri) Pada Industri Migas Juanda, Zacky Syifa; Simbolon, Zulfan Khairil; Huzaeni, Huzaeni
eProceeding of TIK Vol 4, No 1 (2024): eProTIK: Mei, 2024
Publisher : Politeknik Negeri Lhokseumawe

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Penelitian ini dilakukan untuk mengembangkan sistem pemantauan otomatis penggunaan Alat Pelindung Diri (APD) di industri minyak dan gas (migas), di mana keselamatan pekerja menjadi prioritas utama. Industri migas memiliki risiko tinggi terhadap kecelakaan kerja, seperti kebakaran, ledakan, dan paparan bahan kimia berbahaya. Pengawasan manual seringkali kurang efektif dan sulit diterapkan secara konsisten dalam lingkungan kerja yang dinamis. Untuk mengatasi masalah ini, penelitian ini menggunakan metode deteksi objek You Only Look Once (YOLO), yang dikenal karena kemampuannya mendeteksi objek secara real-time dengan tingkat akurasi tinggi. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model deteksi APD menggunakan YOLO dan mengimplementasikannya dalam lingkungan industri migas di PT Bina Martha Artha (BMA). Metode penelitian melibatkan pengumpulan data melalui studi literatur, studi dokumen, dan wawancara. Dataset foto APD dibuat secara mandiri dan dilabeli untuk melatih model deteksi. Model diuji menggunakan metrik mAP (mean Average Precision) 50-95(B), yang menunjukkan akurasi tertinggi sebesar 89.71% pada epoch ke-49. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model YOLO mampu mendeteksi kelengkapan APD dengan tingkat akurasi yang memadai. Sistem ini berpotensi meningkatkan efisiensi pengawasan, mengurangi risiko kecelakaan kerja, dan memastikan kepatuhan pekerja terhadap standar keselamatan di industri migas. Dengan sistem ini, perusahaan dapat lebih cepat mendeteksi pelanggaran dan mengambil tindakan yang diperlukan untuk menjaga keselamatan pekerja.

E-Commerce Berbasis Donasi Menggunakan Grabbing Novita, Noni; Simbolon, Zulfan Khairil; Amirullah, Amirullah
eProceeding of TIK Vol 5, No 1 (2025): eProTIK: Mei, 2025
Publisher : Politeknik Negeri Lhokseumawe

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Penggalangan dana adalah proses pengumpulan kontribusi sukarela dalam bentuk uang atau sumber daya lain denganmeminta donasi dari individu, perusahaan, yayasan, atau lembaga pemerintah. Pengumpulan donasi ini tidaklah cepat dan mudah, terutama organisasi atau kegiatan sosial yang dimana sebagian besar donasinya diperoleh dari masyarakat. Kendala lain yang biasanya dihadapi oleh pencari donasi adalah kesulitan sarana publikasi. Publikasi sangat berperan dalam pengumpulan donasi karena dapat meningkatkan jumlah donasi yang didapat, dan pada umumnya hasil yang didapat dari pengumpulan donasi berupa uang yang nantinya pada saat donasi tersebut disalurkan kepada orang-orang yang tertimpa musibah tidaklah lagi berupa uang melainkan berupa bahan pangan ataupun obat-obatan. Tujuan dari penelitian ini untuk membantu mitra sebagai media publikasi penggalangan dana untuk membantu korban bencana alam. Penelitian ini juga bertujuan untuk membantu donatur untuk menyalurkan donasinya sesuai dengan pengumpulan donasi yang sedang berlangsung. Para donatur menyalurkan donasinya kepada korban yang tertimpa musibah dalam bentuk bahan pangan, obat-obatan yang dibeli, pada sistem e-commerce ini donatur juga bisa mendonasikan uang. Untuk mendapatkan informasi-informasi tentang bencana alam yang terjadi digunakan metode grabbing. E-Commerce merupakan sebuah kegiatan jual beli secara elektronik yang dimana penjual dan pembeli tidak bertatap muka langsung. Sedangkan metode grabbing merupakan suatu teknik untuk mengambil teks atau bagian yang diinginkan dari suatu website yang nantinya akan dipergunakan untuk mendapatkan data dari tampilkan website lain untuk ditampilkan pada website yang dibangun. Hasil dari penelitian ini adalah adanya sebuah media yang digunakan sebagai tempat untuk melakukan penggalangan dana dan sebuah e-commerce untuk melakukan transaksi donasi yang dimana barang-barang yang dibeli akan didonasikan ke tempat-tempat yang terjadi musibah sesuai dengan pengumpulan donasi yang dilakukan, yang dimana informasi tentang tempat-tempat yang terjadi musibah didapatkan dari hasil penggunaan metode grabbing yang disimpan pada database, yang kemudian akan muncul pada daftar inputan pengumpulan donasi atau penggalangan dana pada halaman mitra sebagai penyelenggara pengumpulan donasi. Pada sistem e-commerce berbasis donasi ini tingkat keakuratan penggunaan metode grabbing untuk mengambil dan menyimpan data pada database yang sesuai dengan tag-tag yang digunakan sehingga tingkat akurasi mencapai 100%.

Sistem Cerdas Berbasis Internet of Thing Untuk Monitoring dan Penyiraman Tanaman Menggunakan Naive Bayes Mulyadi; Simbolon, Zulfan Khairil; Hendrawati
Jurnal Informatika dan Teknologi Komputer (J-ICOM) Vol 6 No 1 (2025): Jurnal Informatika dan Teknologi Komputer ( J-ICOM)
Publisher : E-Jurnal Universitas Samudra

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55377/j-icom.v6i1.12236

Efficiency in agricultural management remains a major challenge in supporting sustainable food security. One critical issue faced by farmers is the limited capability to monitor plant conditions in real-time and accurately determine the optimal timing for irrigation. This study aims to develop an intelligent system based on the Internet of Things (IoT) capable of monitoring and automatically irrigating plants with the support of the Naive Bayes classification algorithm. The system was built using the ESP32 microcontroller and a set of environmental sensors, including the DHT11 (temperature and humidity), soil moisture sensor (soil water content and pH), and LDR (light intensity). Data collected by the sensors are transmitted to a monitoring server and analyzed using the Naive Bayes model to classify whether the plants require irrigation. If the classification result indicates the need for irrigation, the system will automatically activate a water pump. The system was tested over a 48-hour period with data captured every five seconds. The experimental results demonstrate that the system operates stably and accurately, achieving an average classification accuracy of 92.5%. Furthermore, water usage was optimized by up to 35% compared to manual irrigation methods. This system has reached Technology Readiness Level (TRL) 6, indicating its feasibility for controlled field testing. The results of this research are expected to support the implementation of precision agriculture in Indonesia, particularly in data-driven water management.

Rancang Bangun Aplikasi Perbaikan Citra Hasil Scan Dokumen Lama Dengan Metode Filtering Aziz, M.Dian Novrizal; Syakri, Sila Abdullah; Simbolon, Zulfan Khairil
Jurnal Teknologi Rekayasa Informasi dan Komputer Vol 5, No 1 (2022): JURNAL TRIK - POLITEKNIK NEGERI LHOKSEUMAWE
Publisher : Politeknik Negeri Lhokseumawe

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30811/jtrik.v1i2.1874

Abstrak — Penyimpanan dokumen secara digital dapat mengurangi resiko kehilangan ataupun kerusakan pada dokumen. Dokumen yang menjadi bahan digitalisasi sangat mempengaruhi kualitas citra yang dihasilkan. Degradasi kualitas pada dokumen lama mengakibatkan hasil scan menjadi buruk. Timbulnya noise pada bagian-bagian tertentu citra dan juga objek pada dokumen yang memudar menyebabkan dokumen tersebut menjadi buram dan sulit untuk diidentifikasi. Oleh karena itu diperlukan perangkat lunak yang mampu memperbaiki kualitas citra hasil scan dokumen lama yang buruk. Hal yang dapat dilakukan yaitu dengan proses image enhancement (perbaikan citra), dengan melakukan proses tersebut maka akan menghasilkan tampilan citra yang lebih baik. Metode yang digunakan yaitu metode High Boost Filter. Metode High Boost Filter merupakan proses filtering yang menunjukkan frekuensi detil dari citra tanpa menghilangkan komponen frekuensi rendahnya. Dari 25 data yang diujikan, seluruh citra berhasil di filter menjadi lebih baik dengan noise yang tersamarkan. Pengujian juga dilaukan dengan pendeteksian text yang terdiri dari 79 kata, sebelum dilakukan filtering jumlah kata yang dikenali berjumlah 31 kata, stelah filtering jumlah kata yang berhasil dikenali menjadi 64 kata. Rata-rata waktu yang dibutuhkan untuk proses filtering yaitu 306,76 detik.Kata kunci : Dokumen Lama, Perbaikan Citra, Filtering.

Rancang Bangun Aplikasi Perbaikan Citra Hasil Scan Dokumen Lama Dengan Metode Filtering Azis, M. Dian Novrizal; Syakri,S.T.,M.T, Sila Abdullah; Simbolon,S.T.,M.Eng, Zulfan Khairil
Jurnal Teknologi Rekayasa Informasi dan Komputer Vol 4, No 1 (2021): JURNAL TRIK - POLITEKNIK NEGERI LHOKSEUMAWE
Publisher : Politeknik Negeri Lhokseumawe

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30811/jtrik.v4i1.2554

Abstrak — Penyimpanan dokumen secara digital dapat mengurangi resiko kehilangan ataupun kerusakan pada dokumen. Dokumen yang menjadi bahan digitalisasi sangat mempengaruhi kualitas citra yang dihasilkan. Degradasi kualitas pada dokumen lama mengakibatkan hasil scan menjadi buruk. Timbulnya noise pada bagian-bagian tertentu citra dan juga objek pada dokumen yang memudar menyebabkan dokumen tersebut menjadi buram dan sulit untuk diidentifikasi. Oleh karena itu diperlukan perangkat lunak yang mampu memperbaiki kualitas citra hasil scan dokumen lama yang buruk. Hal yang dapat dilakukan yaitu dengan proses image enhancement (perbaikan citra), dengan melakukan proses tersebut maka akan menghasilkan tampilan citra yang lebih baik. Metode yang digunakan yaitu metode High Boost Filter. Metode High Boost Filter merupakan proses filtering yang menunjukkan frekuensi detil dari citra tanpa menghilangkan komponen frekuensi rendahnya. Dari 25 data yang diujikan, seluruh citra berhasil di filter menjadi lebih baik dengan noise yang tersamarkan. Pengujian juga dilaukan dengan pendeteksian text yang terdiri dari 79 kata, sebelum dilakukan filtering jumlah kata yang dikenali berjumlah 31 kata, stelah filtering jumlah kata yang berhasil dikenali menjadi 64 kata. Rata-rata waktu yang dibutuhkan untuk proses filtering yaitu 306,76 detik.Kata kunci : Dokumen Lama, Perbaikan Citra, Filtering.

Deteksi Gangguan Lambung Melalui Citra Iris Mata Menggunakan Metode Jaringan Syaraf Tiruan Perceptron Phonna, Khairuna; Simbolon, Zulfan Khairil; Mahdi, Mahdi
Jurnal Teknologi Rekayasa Informasi dan Komputer Vol 3, No 2 (2020): JURNAL TRIK - POLITEKNIK NEGERI LHOKSEUMAWE
Publisher : Politeknik Negeri Lhokseumawe

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30811/jtrik.v3i2.1891

Abstrak— Iris mata manusia memiliki pola yang berbeda pada setiap manusia, sehingga sangat mungkin untuk menggunakannya sebagai dasar pengenalan biometric yang dikenal dengan ilmu iridiologi. Iridiologi adalah kajian ilmu yang mempelajari iris mata melalui bentuk, struktur, perubahan warna, rupa dan simbol yang terdapat pada bagian mata. Iris mata tersusun dari selaput halus yang berlapis dimana selaput tersebut terhubung dengan sistem saraf dari semua organ tubuh, salah satunya adalah organ lambung. Dengan memanfaatkan ilmu iridiologi penulis ingin membuat suatu perangkat lunak deteksi gangguan lambung melalui citra iris mata menggunakan metode jaringan syaraf tiruan perceptron. Dari citra iris mata akan didapatkan nilai vektor dari proses preprocessing, dimana nilai tersebut akan digunakan untuk proses pembelajaran pada jaringan syaraf perceptron sehingga didapati nilai hasil pembelajaran yang akan disimpan pada database. Data training tersebut akan dibandingkan dengan data pada saat proses pendeteksian dilakukan. Dari 30 citra iris mata yang di uji, sistem mampu mengenali hampir semua citra tersebut dengan baik. Sehingga tingkat akurasi sistem ini adalah 90%. Berdasarkan hasil tersebut, maka dapat disimpulkan bahwa sistem ini mampu mendeteksi gangguan lambung melalui citra iris mata. Dalam pembuatan sistem ini penulis menggunakan bahasa pemrograman visual basic.Net. Kata kunci— iris mata, iridiologi, lambung, perceptron,, visual basic.Net

Title

Found 31 Documents
Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title Search

Found 31 Documents Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title

Found 31 Documents
Search