Claim Missing Document
Check
Articles

Peramalan Jumlah Kecelakaan Lalu Lintas Menggunakan Metode Support Vector Regression Ni Putu Ratindia Apriyanti; I Ketut Gede Darma Putra; I Made Suwija Putra
Jurnal Ilmiah Merpati (Menara Penelitian Akademika Teknologi Informasi) Vol. 8, No. 2, August 2020
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat Universitas Udayana

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24843/JIM.2020.v08.i02.p01

Abstract

Kecelakaan lalu lintas merupakan salah satu peristiwa yang sering terjadi dijalan yang dapat menyebabkan adanya korban jiwa. Pentingnya penelitian bertujuan untuk meramalkan kasus Kecelakaan Lalu Lintas di Provinsi Bali. Peramalan dilakukan dengan menerapkan teknik penambangan data atau yang sering disebut dengan data mining. Penambangan data (data mining) merupakan sekumpulan proses yang digunakan untuk mencari nilai yang tidak bisa didapatkan secara otomatisl. Peramalan dalam penelitian ini menggunakan Metode Support Vector Regression dengan 2 kernel yaitu Kernel Polynomial dan Kernel RBF. Data yang digunakan dari Tahun 2006 sampai dengan Tahun 2018. Data tersebut dikelompokkan menjadi data training dengan jumlah (9 data) dan data testing dengan jumlah (4 data). Hasil peramalan yang didapatkan dibandingkan dengan nilai persentase MAPE yang dihasilkan. Hasil peramalan menggunakan kernel Polynomial menghasilkan nilai Persentase MAPE sebesar 7,95% dimana hasil peramalan artinya “Sangat Bagus”. Hasil peramalan menggunakan kernel RBF memiliki persentase MAPE yang lebih besar yaitu 13.35% yang artinya hasil peramalan “Bagus”. Penggunaan dari dua kernel tersebut menyatakan bahwa dalam Metode Support Vector Regression untuk meramalkan kasus kecelakaan lalu lintas lebih tepat menggunakan Kernel Polynomial. Semakin kecil nilai persentase MAPE yang dihasilkan maka semakin bagus juga hasil peramalan yang didapatkan.
Rancang Bangun Aplikasi Sistem Informasi Tanaman Obat Tradisional Berbasis Android Ni Komang Surya Cahyani Putri; A.A. Kompiang Oka Sudana; I Ketut Gede Darma Putra
Jurnal Ilmiah Merpati (Menara Penelitian Akademika Teknologi Informasi) Vol. 2 No. 3, Desember 2014
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat Universitas Udayana

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (886.583 KB)

Abstract

Makalah ini membahas mengenai hubungan client-server yang terjadi pada Sistem Informasi Tanaman Obat Tradisional. Sistem informasi tanaman obat tradisional dibuat berbasis Android, untuk memudahkan masyarakat mengakses informasi dengan menggunakan mobile phone. aplikasi ini menggunakan database server, dimana hanya admin yang dapat mengakses dan melakukan edit, hapus dan update data pada database server. Aplikasi client dibangun pada perangkat mobile dengan sistem operasi Android. Aplikasi client hanya dapat mengakses informasi yang sudah disediakan oleh admin, dimana admin merupakan entitas yang bertugas untuk mengelola data master. Sisi server dibangun dengan basis web. Server memegang peranan khusus untuk mengelola data master pada basis data sistem. Hubungan client-server yang terjadi pada sistem menjaga data yang ada pada basis data sistem baik pada client maupun server tetap sinkron. Kata kunci: Client-server, Tanaman Obat Tradisional, Sistem Informasi, Android.
Media Pengenalan Properti 3D Berbasis Web Aplikasi Gede Riska Wiradarma; I Nyoman Piarsa; I Ketut Gede Darma Putra
Jurnal Ilmiah Merpati (Menara Penelitian Akademika Teknologi Informasi) Vol. 5, No. 1 April 2017
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat Universitas Udayana

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24843/JIM.2017.v05.i01.p01

Abstract

Architect is one of business services in creating property design to make it become a reality. To design a property development, an architect requires the ability to visualize the object as a preview design to clients. A mock-up is a way to promote a design property, but as time goes on, the cost in making mock-up is too big and it is usually takes a long time to finish a mock-up, sometimes it burdens the developer. The utilizations of digital medias in this century, are still not enough in promoting an accurately and detailed architectural work, make the information that received by the consumers not optimal, because of it, it is needed appropriate technologies. Computerized technology enables to build the 3D technology on the browser as a promotional tool-based architecture 3D artwork. The WebGL technology gives a lot of advantages to the architect’s side, the construction company’s side and also the property developer’s side. The WebGL technology also makes the architectural work looks real, like 3D programs that are in market. The cloud-based technology can be used in many cases, such as property business.
CBIR Penyakit Kulit dengan Metode Co-Occurrence Matrix dan Color Moments Ni Putu Chendy Widya Santi; I Ketut Gede Darma Putra; I Made Sunia Raharja
Jurnal Ilmiah Merpati (Menara Penelitian Akademika Teknologi Informasi) Vol. 5, No. 2 Agustus 2017
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat Universitas Udayana

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24843/JIM.2017.v05.i02.p07

Abstract

Content Based Image Retrieval (CBIR) is a technique for searching images from database based on information from the image which developed because the technique based on text-based is less effective for represent an image. CBIR skin disease in this research use 12 sample of skin disease images such as Acne, Acropustulosis, Alopecia, Dermatitis, Hemangioma, Herpes, Ichtyosis, Molluscum, Nummular, Skin Tag, Urticaria, and Vitiligo. Method use for this research is for extraction texture feature and color feature from a skin disease image. Texture feature is using co-occurrence Matrix which compute energy, contrast, entropy, homogeneity, and correlation until vector texture result. Extraction color use color moments to compute color space using three moments which result color feature from color distributions such as mean, standard deviation, and skewness. Final result showed the comparison of similarity computation of two methods is the acuration of Color Moments method is more robust than Co-occurrence Matrix Method for skin disease images.
A Comparison Between Backpropagation, Holt-Winter, and Polynomial Regression Methods in Forecasting Dog Bites Cases in Bali Gede Eridya Bayu; I Ketut Gede Darma Putra; Ni Kadek Dwi Rusjayanthi
Jurnal Ilmiah Merpati (Menara Penelitian Akademika Teknologi Informasi) Vol 9 No 3 (2021): Vol. 9, No. 3, December 2021
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat Universitas Udayana

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24843/JIM.2021.v09.i03.p06

Abstract

Rabies is a zoonotic disease that is usually transmitted to humans through animal bites. It can cause severe damage to the central nervous system and is generally fatal. Dog bite cases are considered the leading cause of rabies transmission in Bali. The government's preventive action is expected to reduce the problem of increasing the number of dog bite cases so that it does not spread quickly and cause casualties. Data mining is an attempt to extract knowledge from a set of data. The use of data mining in this study is to forecast the number of dog bite cases in Bali. Forecasting predicts what will happen in the future based on relevant data in the past and placing it in a mathematical model. Data mining methods used in forecasting dog bite cases are backpropagation, holt-winters, polynomial regression methods. This forecasting aims to help the government predict dog bite cases in the coming period to prepare appropriate countermeasures. Forecasting is done using data on bite cases every month in Bali province for five years, from 2015 to 2019. Dog bite case data is divided into four datasets for each attribute, namely data on the number of dog bite cases, the number of vaccinations, the number of male deaths, the number of female deaths. The four datasets are divided into training data and testing data to share 80% training data and 20% testing data. The results obtained are that the backpropagation method is better at predicting dog bite case data with an average MAPE error rate of 11.59%, while the holt-winters method has an average MAPE error rate of 16.05%, and the polynomial regression method has an average MAPE error rate of 19.91% Keywords : Dog Bites, Rabies, Forecasting, Backpropagation, Holt-Winter, Polynomial Regression
Sistem Penjemur Pakaian Otomatis Menggunakan Raspberry Pi Berbasis Android Putri Isma Oktawiani; I Ketut Gede Darma Putra; Kadek Suar Wibawa
Jurnal Ilmiah Merpati (Menara Penelitian Akademika Teknologi Informasi) Vol. 6, No. 3, Desember 2018
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat Universitas Udayana

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24843/JIM.2018.v06.i03.p09

Abstract

Perubahan cuaca yang terjadi di Indonesia salah satunya disebabkan oleh pemanasan global. Dampak dari perubahan cuaca salah satunya dalam hal menjemur pakaian. Kekhawatiran tersebut bertambah ketika rumah dalam keadaan kosong, sedangkan jemuran yang digunakan untuk mengeringkan pakaian basah berada di luar rumah. Proses penjemuran pakaian yang bersifat manual membuat pengeringan pakaian menjadi tidak berguna ketika hujan turun. Proses penjemuran yang bersifat manual diperbarui dengan sentuhan teknologi Internet of Things guna mengoptimalkan proses penjemuran pakaian. Kelebihan teknologi Internet of Things yang diterapkan pada sistem penjemur pakaian menggunakan Raspberry Pi dipadukan dengan teknologi berbasis android. Sistem dilengkapi dengan stepper motor yang dapat memasukkan dan mengeluarkan pakaian sesuai dengan kondisi yang diterima oleh sensor. Fitur pada android dimanfaatkan sebagai media dalam melakukan controlling dan monitoring terhadap sistem penjemur pakaian. Sistem dilengkapi informasi cuaca yang memudahkan pengguna mengetahui kondisi cuaca terkini. Hasil penelitian yang dilakukan menunjukkan bahwa sistem controlling dan monitoring dapat dilakukan dengan menggunakan aplikasi android. Kata kunci: Internet of Things, Jemuran Pakaian, Raspberry Pi, Android
Aplikasi Peramalan Watak dan Perjodohan Berdasarkan Wariga Bali Berbasis Android dengan Metode Fuzzy Logic I Putu Satwika Putra; I Ketut Gede Darma Putra; I Nyoman Piarsa
Jurnal Ilmiah Merpati (Menara Penelitian Akademika Teknologi Informasi) Vol. 2 No. 3, Desember 2014
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat Universitas Udayana

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

Abstract

Perkembangan teknologi informasi menyebabkan kebutuhan akan informasi juga semakin meningkat. Seperti halnya penyampaian informasi akan warisan budaya bangsa yaitu wariga (perhitungan kalender Bali). Penelitian ini bertujuan untuk merancang pemodelan dan membangun sebuah Aplikasi Peramalan Watak dan Perjodohan berbasis Android yang dapat digunakan untuk melihat informasi perwatakan serta perjodohan berdasarkan perhitungan Kalender Caka Bali. Perancangan diakukan dengan metode perangkat pemodelan sistem serta penelusuran algoritma perhitungan perwatakan dan perjodohan dari sejumlah pustaka Kalender Bali. Analisa dilakukan dengan menguji perhitungan perwatakan serta perjodohan. Untuk meningkatkan kehandalan informasi, diperlukan adanya penelitian dan pengembangan lebih lanjut yang dapat menghasilkan pencarian padewasaan dan penentuan tanggal padewasaan terbaik pada Android. Kata Kunci: Peramalan, watak, perjodohan, fuzzy, android, wariga.
Public Sentiment Analysis of Online Transportation in Indonesia through Social Media Using Google Machine Learning Desak Ayu Savita; I Ketut Gede Darma Putra; Ni Kadek Dwi Rusjayanthi
Jurnal Ilmiah Merpati (Menara Penelitian Akademika Teknologi Informasi) Vol. 9, No. 2, August 2021
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat Universitas Udayana

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24843/JIM.2021.v09.i02.p06

Abstract

Public opinion is important to agencies or parties in particular fields, as it may indicate a tendency of public's view towards something (such as an object or process). One of them is in the transportation sector. Transportation has become a necessity for the community, many things more effective and efficient online, so that online transportation becomes important for society. The proliferation of online transportation, caused citizens to express opinions through social media. It is important to know the level of service of online transportation considering the large number of users, so that it can be used as a basis for improvement. One of the methods public opinion in social media is by sentiment analysis. The study used the help of Google Machine Learning for the sentiment analysis process that can produce 82,6% of accuracy number, 82,2% of precision, 83,3% of recall with the most sentiment result indicate to public opinion falls into the negative sentiment category for Gojek companies in media social of Twitter.
Identifikasi Sel Human African Trypanosomiasis Pada Sel Darah Dengan Menggunakan K-Means Clustering Agung Udayana Putra; I Ketut Gede Darma Putra; Kadek Suar Wibawa
Jurnal Ilmiah Merpati (Menara Penelitian Akademika Teknologi Informasi) Vol. 7, No. 3, Desember 2019
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat Universitas Udayana

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24843/JIM.2019.v07.i03.p01

Abstract

Human African Trypanosomiasis atau merupakan suatu penyakit yang disebabkan oleh parasit yang ada pada darah manusia. Parasit tersebut muncul akibat gigitan dari lalat tsetse yang umumnya terjadi di wilayah pedesaan. Parasit yang dikeluarkan oleh lalat tsetse tersebut berbentuk seperti jentik nyamuk yang terdapat dalam sel darah dengan warna yang sangat mirip dengan sel darah manusia. Parasit tersebut berukuran sangat kecil dengan warna yang menyerupai sel darah manusia. Berdasarkan hal tersebut, tugas akhir ini mengusulkan pembuatan aplikasi identifikasi sel Human African Trypanosomiasis pada sel darah manusia menggunakan K-Means Clustering. Untuk mendeteksi adanya sel Human African Trypanosomiasis pada sel darah manusia, digunakan suatu metode clustering untuk membedakan antara sel darah dengan sel parasit. Kata Kunci : African Trypanosomiasis, African Sleeping Sickness, K-Means Clustering, Lalat Tsetse
Aplikasi Pengenalan Batu Akik Berbasis Android Yogiswara Dharma Putra; I Ketut Gede Darma Putra; I Putu Agus Eka Pratama
Jurnal Ilmiah Merpati (Menara Penelitian Akademika Teknologi Informasi) Vol. 5, No. 3, Desember 2017
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat Universitas Udayana

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24843/JIM.2017.v05.i03.p04

Abstract

Batu akik merupakan sebuah mineral alamiah dari prosedur geologi yang memiliki komponen kimiawi. Pemakaian perhiasan yang menggunakan batu akik popular di kalangan masyarakat umum karena keindahan dan keunikannya yang juga menjadi salah satu daya tarik bagi peminat batu akik. Penelitian Aplikasi Pengenalan Batu Akik Berbasis Android merupakan sistem image retrieval berbasis Android yang dirancang mampu memberikan kemudahan bagi peminat batu akik untuk mencari informasi dengan cepat mengenai batu akik, salah satunya adalah untuk mencari jenis-jenis batu akik. Pencarian jenis-jenis batu akik pada aplikasi dilakukan dengan Metode HSV dan YCbCr menggunakan histogram warna untuk mengenali warna, Gabor Filter untuk mengenali tekstur dan perhitungan Euclidean Distance untuk mencari kecocokan dari citra query dengan citra database. Uji coba dan analisa pada fitur warna HSV dan YCbCr menghasilkan akurasi sebesar 60,4% dan 59,6%, sedangkan Fitur tekstur Filter Gabor mendapatkan hasil akurasi pada theta 0 derajat sebesar 46,8%, theta 45 derajat sebesar 45,6%, theta 90 derajat sebesar 45.2% dan theta 135 derajat sebesar 42,8%. Kombinasi deteksi Metode HSV menggunakan histogram warna dan Filter Gabor mendapatkan akurasi lebih baik yaitu sebesar 60% dibandingkan Metode YCbCr menggunakan histogram warna dan Filter Gabor dengan hasil akurasi sebesar 56%.
Co-Authors A. A. K. Oka Sudana Adie Wahyudi Oktavia Gama Agung Udayana Putra Ahmad Catur Widyatmoko Anak Agung Ketut Agung Cahyawan Wiranatha Anak Agung Kompiang Oka Sudana Anindya Santika Devi Ariana, Anak Agung Gede Bagus Arsa, Dewa Made Sri Arya Widyaningrat, Made Gunawan Astutik, Dian Bagus Yudistira Citra Arum Sari Desak Ayu Savita Desak Ayu Sista Dewi Desy Purnami Singgih Putri Dewa Agung Krishna Arimbawa P Dewa Ayu Nadia Taradhita Dewa Made Sri Asra Dwi Putra Githa Dwi Rusjayanthi, Dwi Erdiawan Erdiawan Erdiawan Erdiawan Erdiawan Erdiawan, Erdiawan G M Arya Sasmita Gede Eridya Bayu Gede Ngurah Pasek Pusia Putra Gede Riska Wiradarma I Dewa Gede Wahya Dhiyatmika I Gede Aditya Nugraha I Gede Galang Surya Prabawa I Gede Hendra Parwata I Gede Suarjana I Gede Sujana Eka Putra I Gede Sujana Eka Putra, I Gede Sujana Eka I Gusti Ayu Agung Diatri Indradewi I Gusti Ayu Triwayuni I Gusti Made Ngurah Ardi Yasa I Gusti Ngurah Dwiva Hardijaya I Kadek Erik Priyanto I Kadek Surya Widiakumara I Ketut Adi Purnawan I Made Agus Dwi Suarjaya I Made Aris Satia Widiatmika I Made Budi Adnyana I Made Budi Sentana I MADE SUDARMA I Made Sukafona I Made Sukarsa I Made Sukarsa I Made Sunia Raharja I Made Suwija Putra I Made Suwija Putra, I Made I Made Yudha Arya Dala I N Satya Kumara I Nyoman Gede Arya Astawa I Nyoman Gunantara I Nyoman Piarsa I Nyoman Putu Suwindra I Nyoman Satria Paliwahet I Putu Adi Purnawan I Putu Agung Bayupati I Putu Agus Eka Darma Udayana I Putu Agus Eka Darma Udayana, I Putu Agus Eka I Putu Agus Eka Pratama I Putu Arya Dharmaadi I Putu Bayu Krisnawan I Putu Indra Permana I Putu Jordi Astika I Putu Satwika Putra I Putu Yoga Pertama Yasa I Wayan Agus Surya Darma I Wayan Budi Sentana I Wayan Gunaya I Wayan Muka I Wayan Ryon Waryanta I Wayan Wahyu Gautama Ida Ayu Dwi Giriantari Ida Ayu Putu Febri Imawati Ida Bagus Nyoman Yoga Ligia Prapta Kadek Adi Praptha Kadek Suar Wibawa Komang Ayu Triana Indah Komang Budiarta Lie Jasa Linawati Linawati Luki Ardiantoro M Sudarma Made Adi Widyatmika Made Sudarma Made Sudarma Made Sudarma Mimin F Rohmah Minho Jo Minho Jo Minho Jo Naser Jawas Ni Kadek Ariasih, Ni Kadek Ni Kadek Dwi Rusjayanthi, Ni Kadek Ni Kadek Riska Sadini Ni Komang Surya Cahyani Putri Ni Komang Sutiari Ni Komang Widyasanti Ni Luh Gede Pivin Suwirmayanti, S.Kom, MT, Ni Luh Gede Pivin Ni Made Ary Esta Dewi W Ni Made Ary Esta Dewi Wirastuti Ni Made Ika Marini Mandenni Ni Putu Ayu Oka Wiastini Ni Putu Chendy Widya Santi Ni Putu Intan Waindika Dharma Ni Putu Ratindia Apriyanti Ni Putu Sutramiani Nyoman Purnama, Nyoman Nyoman Putra Sastra Nyoman S Kumara Nyoman Sumerta Yasa Perdana, I Putu Iduar Pirade, Evangelika Purnamaswari, Anak Agung Arimas Putra, I Made Suwija Putri Isma Oktawiani Putu Githa Pratiwi Putu Manik Prihatini Putu Putri Wrestra Saridewi putu roy nurbhawa Putu Wira Buana Ricky Aurelius Nutanto Diaz, Ricky Aurelius Riskiyanti, Zuraida Malini Cantika Risky Aswi R, Risky Rosalia Hadi Rukmi Sari Hartati Rukmi Sari Hartati Siti Helmyati Sulya Arya Wasika Tri Ginarsa, I Nyoman Adi Wayan Oger Vihikan Wijayakusuma, I Gusti Ngurah Lanang Wira Bhuana Wira Bhuana, Wira Wiranatha, AA.Kt. Agung Cahyawan Yandi Perdana Yogiswara Dharma Putra Yudiadewi, Made Aprisintia Yusliza Binti Mohd Yasin