Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
2.795
P-Index
This Author published in this journals
All Journal ILKOM Jurnal Ilmiah Abdimas Toddopuli: Jurnal Pengabdian Pada Masyarakat Journal Dynamic SainT Jurnal Pengabdian Masyarakat Khatulistiwa BERNAS: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) INFINITY : UKI TORAJA JOURNAL OF INFORMATION TECHNOLOGY TONGKONAN: Jurnal Pengabdian Masyarakat The Indonesian Journal of Computer Science
Garonga, Melki
Program Studi Teknik Informatika UKI Toraja
Religion Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Dentistry Earth & Planetary Sciences Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Environmental Science Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Materials Science & Nanotechnology Mathematics Mechanical Engineering Neuroscience Nursing Public Health Social Sciences Transportation Veterinary Other

Published : 19 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search
Journal : Journal Dynamic SainT

 1 
PREDIKSI KUNJUNGAN WISATAWAN TORAJA UTARA MENGGUNAKAN JARINGAN SARAF TIRUAN BACKPROPAGATION Michael, Aryo; Garonga, Melki
Journal Dynamic Saint Vol. 5 No. 1 (2020): Jilid 5 Volume 1
Publisher : Publikasi dan UKI Press UKI Toraja.

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

Abstract

Paper ini berisi tentang penerapan algoritma jaringan saraf tiruan backpropagation untuk memprediksi kunjungan wisatawan di Toraja Utara berdasarkan data kunjungan wisatawan sebelumnya. Data yang yang digunakan merupakan data dari kunjungan wisatawan tahun 2014-2018. Arsitektur jaringan syaraf tiruan yang digunakan terdiri atas 3 (tiga) lapisan yaitu 1 lapisan masukan yang terdiri atas 12 neuron, 1 (satu) lapisan tersembunyi, dimana percobaan dilakuklan dengan 6, 12, 18, 24 dan 36 neuron sedangkan pada lapisan keluaran terdapat 1 (satu) neuron yang menjadi target prediksi. Hasil pelatihan JSTbacpropagation menunjukan arsitektur terbaik adalah yaitu 12 neuron pada lapisan masukan, 36 neuron pada lapisan tersembunyi, dan 1 neuron pada lapisan keluaran. Hasil pengujian model JST backpropagation menunjukkan bahwa prediksi cukup baik untuk melakukan prediksi kunjungan wisatawan dengan menghasilkan nilai mean square error (MSE) 0.364826512 atau persentasi akurasi sebesar 63,51%.
Sistem Pendeteksi Kebocoran Liquified Petroleum Gas (LPG) Menggunakan Sensor MQ-2 Berbasis Mikrokontroler Garonga, Melki; Michael, Aryo; Dudung, Marni
Jurnal Dynamic Saint Vol 6 No 1 (2021): Jilid 1 Volume 6
Publisher : Publikasi dan UKI Press UKI Toraja.

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47178/dynamicsaint.v6i1.1274

Abstract

Liquified Petroleum Gas (LPG) is a household need which is currently the most widely used by the community as a fuel other than petroleum. The use of LPG cylinders, which increases every year, is directly proportional to the increased risk of fire caused by gas leaks. Many LPG cylinders circulating in the community today do not use good safety. Therefore, a tool is needed to detect LPG leaks so that people can find out more quickly when there is a gas leak. This system is designed using a microcontroller-based MQ-2 sensor. The MQ-2 sensor functions as a gas leak detector, the buzzer serves as a warning in the event of a gas leak and the SIM800L will send an SMS via the user's smartphone. The MQ-2 sensor can detect gas leaks at a distance of 2 meters in a closed room without ventilation. The MQ-2 gas sensor detects gas leaks using a distance that can be influenced by room temperature and the sensitivity of the MQ-2 sensor, so that the MQ-2 sensor produces a non-permanent time even though it is at the same distance. The buzzer sounds when the MQ-2 sensor detects a gas leak. SIM800L can send SMS notifications to smartphones of LPG cylinder owners when the MQ-2 sensor detects a gas leak, but the time it takes to send an SMS is not fixed because it is influenced by whether the network used by the simcard on the smartphone or the simcard on the SIM800L is good or not.
Sistem Informasi Cuti ASN Berbasis Web Pada Badan Kepegawaian, Pendidikan, dan Pelatihan Kabupaten Toraja Utara Tumanan, Ary; Garonga, Melki; Upa, Samrius
Jurnal Dynamic Saint Vol 7 No 1 (2022): Jurnal Dynamic Saint
Publisher : Publikasi dan UKI Press UKI Toraja.

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47178/dynamicsaint.v7i1.1642

Abstract

Dalam pengurusan cuti ASN, instansi yang yang bertanggung jawab dalam mengurus urusan kepegawaian lingkungan Pemerintahan Kabupaten Toraja Utara yakni Badan Kepegawaian, Pendidikan, dan Pelatihan (BKPP) Kabupaten Toraja Utara. Masalah yang terjadi pada BKPP Kabupaten Toraja Utara mengenai masalah cuti pegawai yang akan diajukan ASN. Terkadang masih ada ASN yang belum memahami aturan cuti sehingga pada saat ASN datang ke kantor BKPP membawa berkas permohonan cutinya, pengajuannya tidak dapat diproses lebih lanjut disebabkan karena permohonan cutinya yang tidak sesuai dengan aturan cuti yang berlaku. Ketika ASN ingin mengajukan cuti tahunan, BKPP Bidang Diklat harus mencari satu persatu arsip cuti pegawai dalam bentuk buku agenda untuk mengetahui sisa cuti pegawai tersebut, kemudian BKPP membuatkan surat pengantar pengajuan cuti ASN, yang mana itu membutuhkan waktu yang lama dan cukup ribet sehingga pengurusan pengajuan cuti pegawai menjadi lebih lama. Oleh karena itu, dibutuhkan pembuatan suatu sistem informasi cuti ASN sehingga pemrosesan pemberian cuti ASN lebih cepat dan tepat dilakukan. Metode yang digunakan dalam pengembangan sistem ini adalah metode waterfall yang memiliki tahapan mulai dari analisis, perancangan, implementasi dan pengujian. Hasil pengujian blackbox yang telah dilakukan semuanya berhasil atau tidak adanya kesalahan (error) dan hasil pengujian implementasi sistem menggunakan User Acceptance Test (UAT) sudah sangat baik digunakan oleh ASN dalam mengajukan cuti dengan memperoleh nilai persentase 87,99%.
Co-Authors Amelia, Nerlys Damayanti, Irene Devi Dudung, Marni Eko Suripto Pasinggi Ferayanti Boas Gallaran Gidion Aryo Nugraha Pongdatu Hans Lura Jufrianus Rusman Juprianus Rusman Limbong, Irianto Rante Marchelin, Marchelin Masiku, Henrianto Michael, Aryo Nerlys Amelia Pabutungan, Robin Padang, Semuel Yacobus Padanun, Delila Basan Patandung, Suryaningsih Pongdatu, Gideon A.N. Rangan, Parea Rusan Rita Tanduk Sarivayanti Semuel Yakobus Padang Siappa, Marchelino Dwi Putra Srivan Palelleng Toding, Olivia Tumanan, Ary Upa', Samrius Upa, Samrius