Claim Missing Document
Check
Articles

Found 16 Documents
Search

Peramalan Stock Barang Dagangan Menggunakan Metode Single Exponential Smoothing Saiful Nur Budiman
Jurnal Teknologi dan Manajemen Informatika Vol 7, No 2 (2021): Desember 2021
Publisher : Universitas Merdeka Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26905/jtmi.v7i2.6727

Abstract

Forecasting can be used in any field which requires a prediction of the existence of data in the future. Forecasting can be applied of them to help budget sales for the next period. Time series data obtained from sales data during a certain period of sales of a product can be used as the basis for forecasting. Excessive restocking of goods is not good for a store, because there is a possibility that the purchased goods will not sell well in the future. There needs to be a good control process for restocking goods, one of which can be used is to use a prediction of merchandise restocks using single exponential smoothing (SES). There are two kinds of sales data used, namely Koi Rice with a size of 5 kg and Bimoli Oil with a size of 900 ml. From the results of the SES calculation, a good alpha value for forecasting 5kg Koi Rice is 0.46. While the alpha value for 900ml Bimoli Oil is 0.704. The alpha value is obtained from the calculation of the smallest MSE value. The prediction results show that in the next period (15-30 September 2021) there will be a decrease in the number of sales of goods from the two products, so that shop owners can reduce their shopping allotment.
Pemanfaatan Barang Bekas Menjadi Barang Bermanfaat Bagi Masyarakat di Masa Pandemi Sri Lestanti; Saiful Nur Budiman
Dedication : Jurnal Pengabdian Masyarakat Vol 6 No 1 (2022)
Publisher : LPPM IKIP Jember

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31537/dedication.v6i1.660

Abstract

Barang bekas diantaranya botol minuman bekas, koran-koran bekas, kain bekas dan sampah plastik bekas seperti kantong plastik kresek. Diantara barang bekas tersebut maka barang bekas plastiklah yang sangat sulit untuk dimusnahkan begitu saja sehingga diperlukan proses 3R (reduce, reuse, recyle). Pengelolaan sampah rumah tangga ataupun barang bekas adalah kegiatan yang sistematis, menyeluruh dan berkesinambungan yang meliputi pengurangan dan penanganan sampah rumah tangga. Pada saat sekarang atau dimasa pandemi ini kegiatan daur ulang bisa dilakukan dengan memanfaatkan barang bekas menjadi barang yang memiliki nilai ekonomis yang tinggi bahkan dalam proses pemasaran juga memiliki harga yang cukup tinggi. Tujuan utama dari tim pelaksana pengabdian kepada masyarakat kali ini adalah untuk mendorong tumbuh kembangnya sektor UKM di desa Wonorejo, Kecamatan Talun, Kabupaten Blitar dengan memanfaatkan barang-barang bekas menjadi barang yang berguna dan bernilai eknomis dengan membuat hasta karya ataupun alat hand sanitizer otomatis dari sampah plastik bekas dan kayu bekas bangunan.
Sistem Pengukuran Mutu Buah Mangga Berdasarkan Kematangan, Ukuran dan Area Bercak Menggunakan Fuzzy Inference System Saiful Nur Budiman; Handayani Tjandrasa
Inspiration: Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi Vol 7, No 1 (2017): Jurnal Inspiration Volume 7 Issue 1
Publisher : STMIK AKBA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35585/inspir.v7i1.2432

Abstract

Grading mangga secara konvensional menggunakan tenaga manusia memerlukan waktu lama dan hasil yang tidak maksimal. Parameter yang digunakan dalam proses grading adalah tingkat kematangan dan kualitas suatu mangga. Tingkat kematangan sebuah mangga ditentukan oleh perubahan warna, sedangkan untuk kualitas ditentukan oleh ukuran dan rasio bercak. Pada penelitian ini FIS (Fuzzy Inference system) Mamdani digunakan untuk mendapatkan hasil grading yang lebih baik berdasarkan parameter warna, ukuran, dan bercak suatu mangga. Conveyer belt digunakan untuk mengangkut mangga sehingga proses grading lebih cepat. Akibatnya, citra mangga mengalami motion blur. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pada kondisi diam diperoleh akurasi sebesar 77%. Sementara pada kondisi bergerak akurasinya semakin menurun.
Pemanfaatan Barang Bekas Menjadi Barang Bermanfaat Bagi Masyarakat di Masa Pandemi Sri Lestanti; Saiful Nur Budiman
Dedication : Jurnal Pengabdian Masyarakat Vol 6 No 1 (2022)
Publisher : LPPM Universitas PGRI Argopuro Jember

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31537/dedication.v6i1.660

Abstract

Barang bekas diantaranya botol minuman bekas, koran-koran bekas, kain bekas dan sampah plastik bekas seperti kantong plastik kresek. Diantara barang bekas tersebut maka barang bekas plastiklah yang sangat sulit untuk dimusnahkan begitu saja sehingga diperlukan proses 3R (reduce, reuse, recyle). Pengelolaan sampah rumah tangga ataupun barang bekas adalah kegiatan yang sistematis, menyeluruh dan berkesinambungan yang meliputi pengurangan dan penanganan sampah rumah tangga. Pada saat sekarang atau dimasa pandemi ini kegiatan daur ulang bisa dilakukan dengan memanfaatkan barang bekas menjadi barang yang memiliki nilai ekonomis yang tinggi bahkan dalam proses pemasaran juga memiliki harga yang cukup tinggi. Tujuan utama dari tim pelaksana pengabdian kepada masyarakat kali ini adalah untuk mendorong tumbuh kembangnya sektor UKM di desa Wonorejo, Kecamatan Talun, Kabupaten Blitar dengan memanfaatkan barang-barang bekas menjadi barang yang berguna dan bernilai eknomis dengan membuat hasta karya ataupun alat hand sanitizer otomatis dari sampah plastik bekas dan kayu bekas bangunan.
Implementasi Backpropagation Untuk Rekomendasi Jurusan Peminatan Mahasiswa Program Studi Teknik Informatika Di Universitas Islam Balitar Raihan, Muhammad Iqbal; Budiman, Saiful Nur; Mawaddah, Udkhiati
Jurnal Ilmiah Sistem Informasi dan Teknik Informatika (JISTI) Vol 7 No 2 (2024): Jurnal Ilmiah Sistem Informasi dan Teknik Informatika (JISTI)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat Universitas Lamappapoleonro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.57093/jisti.v7i2.216

Abstract

Jaringan syaraf tiruan khususnya menggunakan metode backpropagation, telah menunjukkan efektivitasnya dalam berbagai aplikasi prediksi dan klasifikasi, termasuk dalam bidang pendidikan. Tujuan penelitian ini adalah untuk menganalisis metode backpropagation dalam memprediksi jurusan peminatan mahasiswa Program Studi Teknik Informatika Universitas Islam Balitar Blitar. Penggunaan metode penelitian yang dipakai adalah teknik penelitian kuantitatif. Dataset yang digunakan dalam penelitian ini diambil dari dokumen nilai mahasiswa Program Studi Teknik Informatika angkatan 2020 – 2021 sebanyak 47 data nilai mahasiswa. Data tersebut melalui proses normalisasi untuk memastikan konsistensi dan skala yang seragam. Setelah normalisasi, data dibagi menjadi dua jenis, yakni 38 data untuk pelatihan dan 9 data untuk pengujian. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode backpropagation mampu memberikan hasil akurasi terbaik sebesar 88%. Hasil tersebut akan menjadi lebih baik dengan menambahkan jumlah dataset yang digunakan
Penerapan Regresi Logistik Biner untuk Evaluasi Kelayakan Penerima Bantuan Beras Bulog Putri, Rahma Kartika; Budiman, Saiful Nur; Primasari, Yusniarsi
ILKOMNIKA Vol 7 No 1 (2025): Volume 7, Number 1, April 2025
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.28926/ilkomnika.v6i3.657

Abstract

Data penerima bantuan yang tidak konsisten dari pemerintah telah mengakibatkan penargetan yang tidak akurat. Hal ini dikarenakan data penerima bantuan tidak diperbarui secara berkala sesuai dengan kenyataan di masyarakat. Hal ini menyebabkan orang yang seharusnya menjadi penerima bantuan tidak menerima bantuan. Penelitian ini bertujuan untuk menguji kelayakan penerima bantuan. Menggunakan metode regresi logistik biner dengan tahapan penyusunan data, pemodelan, dan evaluasi model yang diharapkan dapat memberikan rekomendasi pengambilan keputusan dalam menerima pendampingan. Hasil penelitian ini adalah mengklasifikasikan dengan memprediksi kemungkinan orang akan menerima bantuan atau tidak. Penelitian ini menggunakan 2 dataset dengan dataset sampel berisi 52 dan dataset keseluruhan berisi 518 data menggunakan 3 variabel independen, yaitu total pendapatan, kebutuhan dasar, dan status sosial serta variabel dependen. Targetnya terbagi menjadi 2, yaitu mendapatkannya dan tidak mendapatkannya. Data yang digunakan dalam penelitian ini menggunakan data sekunder dari desa dengan total 518 data yang terbagi menjadi 53 data yang tidak menerima bantuan dan 465 data yang menerima bantuan. Penelitian ini menghasilkan tingkat akurasi untuk data sampel sebesar 52% dan data keseluruhan sebesar 63%. Variabel kebutuhan dasar memiliki pengaruh terbesar terhadap model dengan nilai yang ditunjukkan pada hasil regresi sebesar 1,3406, sedangkan variabel total pendapatan memiliki pengaruh yang signifikan terhadap probabilitas penerimaan bantuan (variabel dependen) dengan nilai yang ditunjukkan pada hasil regresi sebesar 0,019. Dari data tersebut dapat disimpulkan bahwa dengan menggunakan metode regresi logistik biner menghasilkan data yang lebih valid dan sesuai dengan realitas yang ada di Masyarakat.
SIBI (Sistem Bahasa Isyarat Indonesia) berbasis Machine Learning dan Computer Vision untuk Membantu Komunikasi Tuna Rungu dan Tuna Wicara Budiman, Saiful Nur; Lestanti, Sri; Yuana, Haris; Awwalin, Beta Nurul
Jurnal Teknologi dan Manajemen Informatika Vol. 9 No. 2 (2023): Desember 2023
Publisher : Universitas Merdeka Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26905/jtmi.v9i2.10993

Abstract

The Indonesian Sign Language System (SIBI) is used to translate sign language into text or speech. SIBI helps improve communication between people using sign language and those who do not understand it. Unlike commonly used languages, SIBI sign language is less known to most people due to a lack of interest. To address this, an artificial intelligence-based application was developed, focusing on deep learning to recognize SIBI sign language hand movements in real-time. The model was created with 20 epochs, a batch size of 16, and a learning rate of 0.001. It consists of 13 layers, with the ReLU activation function used for the input layer, while the output layer uses Sigmoid. The ADAM optimizer was used to expedite the model creation process. The image dataset used had a size of 300x300 pixels. In the classification testing of the SIBI alphabet results in this study, it was tested using distance tests. The distance between the webcam and the SIBI language speaker was divided into two categories: 40 cm and 60 cm. For a 40-cm distance, an accuracy of 87.50% was obtained, and for a 60-cm distance, an accuracy of 79.17% was achieved. One limitation of this study is that two alphabets, J and Z, were not included in the dataset. This is because recognition of these two alphabets requires not only finger pattern recognition but also recognition of their gesture patterns.
Pengujian Kepuasan Aplikasi Polri Super Apps Menggunakan End-User Computing Satisfaction Studi Kasus : Fitur Pengurusan Skck Widhi, Suherkika Suryaning; Budiman, Saiful Nur; Rahmat, Mohammad Faried
Jurnal Ilmiah Wahana Pendidikan Vol 11 No 5.C (2025): Jurnal Ilmiah Wahana Pendidikan 
Publisher : Peneliti.net

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

Abstract

Penggunaan Aplikasi Polri Super APPS dalam kepengurusan SKCK secara online sangat dibutuhkan saat ini dalam memudahkan kepengurusan SKCK secara online. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui tingkat kepuasan pengguna Aplikasi POLRI Super APPS dengan menggunakan metode End User Computing Satisfaction. Parameter EUCS yang digunakan dalam penelitian ini mencakup : content, accuracy, format, Ease Of Use dan timeliness. Data yang digunakan dalam penelitian ini dikumpulkan dalam bentuk kuesioner online google form yang disebarkan kepada 112 responden. Analisis ini dilakukan menggunakan Smartpls 3.0. Selain itu Berdasarkan pengujian R yang telah dilakukan pada variabel Format menunjukkan angka sebesar 0,602 termasuk dalam kategori nilai yang kuat dan variabel Timeless menunjukkan angka sebesar 0,435 masuk dalam kategori moderate. dapat diambil kesimpulan bahwa aplikasi POLRI Super Apps ini memiliki keunggulan dalam kemudahan akses pengguna yang dapat diliat dari variabel format dan variabel timeless dapat diinterpretasikan sebagai kecepatan akses yang masuk dalam kategori moderate atau cukup baik.
Penerapan Association Rule Menggunakan Algoritma Fp-Growth Pada Toko Sparepart Motor Cahaya Global Berjaya Blitar Wulandari, Dimas Cici; Budiman, Saiful Nur; Puspitasari, Wahyu Dwi
Jurnal Ilmiah Wahana Pendidikan Vol 11 No 5.A (2025): Jurnal Ilmiah Wahana Pendidikan 
Publisher : Peneliti.net

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

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan data mining menggunakan algoritma FP-Growth pada data transaksi penjualan di CV.Cahaya Global Berjaya untuk menentukan pola pembelian produk yang dilakukan oleh konsumen. Hal ini karena penyetokan barang yang belum sesuai dengan perilaku kebiasaan konsumen dalam membeli barang dan banyaknya data yang dibiarkan menumpuk yang mengakibatkan persediaan barang pada CV.Cahaya Global Berjaya tidak terkontrol hingga mempengaruhi tingkat penjualan barang. Dalam menentukan pola pembelian produk, peneliti menggunakan algoritma FP- Growth agar lebih cepat dalam menemukan itemset yang sering muncul karena algoritma ini menggunakan teknik pembangunan pohon frekuensi (FP-Tree) untuk mengefisiensikan proses pencarian itemset yang potensial sebagai aturan asosiasi. Penelitian ini menghasilkan aturan asosiasi dengan ketentuan nilai minimum support 0,1 dan minimum confidence 2,5 untuk pembelian produk yang sering dibeli secara bersamaan oleh konsumen dalam satu waktu dengan menggunakan algoritma FP-Growth. Dimana dengan rule yang di tentukan didapatkan hasil rekomendasi kombinasi 3 item barang yaitu OTZ,BD,FIP yang dapat digunakan pemilik toko sparepart sebagai rekomendasi dalam menentukan restok barang.
Analisis Sentimen Pemilihan Calon Presiden 2024 Pada Sosial Media Twitter Menggunakan Metode Support Vector Machine Lestari, Yuliana Dwi; Budiman, Saiful Nur; Kirom, Sabitul
Jurnal Ilmiah Wahana Pendidikan Vol 11 No 5.A (2025): Jurnal Ilmiah Wahana Pendidikan 
Publisher : Peneliti.net

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

Abstract

Pemilihan presiden merupakan bagian penting dari sistem politik di banyak negara yang memiliki sistem pemerintahan demokratis. Warga negara dapat memilih presiden untuk periode tertentu melalui proses ini. Para kandidat memberikan visi, program, dan rencana mereka kepada pemilih selama kampanye presiden. Twitter telah berkembang menjadi sumber data yang dapat digunakan untuk mengumpulkan pendapat dan pandangan masyarakat tentang calon presiden serta masalah yang terkait dengan pemilu. Melalui postingan, komentar, dan berbagi konten visual, pengguna twitter secara terbuka menyuarakan dukungan, kritik, atau ketidaksetujuan mereka terhadap kandidat dan aturan. Analisis sentimen yang dilakukan di twitter selama kampanye pemilihan dapat memberikan gambaran sentiment yang berbeda seperti sentiment positif, negatif, atau netral. Metode penelitian menggunakan support vector machine dengan sumber data melalui twitter berupa teks atau komentar. Dilakukan pengumpulan data dari rentang waktu tertentu sebesar 308 data. Pada tahap penelitian dilakukan preprocessing text untuk membersihkan data. Kemudian dilakukan dengan pengujian terhadap metode Support Vector Machine (SVM) dan dievaluasi dengan pengujian confusion matrix. Dari hasil pengujian untuk kasus pada penelitian ini didapatkan bahwa SVM dapat diimplementasikan dengan nilai akurasi mencapai 79%.