Claim Missing Document
Check
Articles

Penerapan Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System untuk Prediksi Nilai Tukar Rupiah Sanggam Andreas Harahap; Sukmawati Nur Endah
Jurnal Masyarakat Informatika Vol 10, No 1 (2019): JURNAL MASYARAKAT INFORMATIKA
Publisher : Department of Informatics, Universitas Diponegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (401.487 KB) | DOI: 10.14710/jmasif.10.1.31488

Abstract

Salah satu indikator penting dalam perekonomian suatu negara adalah nilai tukar dari mata uang, dimana majunya suatu negara dapat ditentukan oleh kekuatan nilai mata uang negara tersebut. Nilai tukar yang berdasarkan pada kekuatan pasar akan selalu berubah disetiap kali nilai-nilai salah satu dari dua komponen mata uang berubah. Dengan mampu meramalkan perubahan nilai tukar mata uang tersebut maka dapat ditentukan harga yang tepat untuk menukarkan mata uang para pemilik modal ke dalam bentuk mata uang lain. Proses peramalan/ prediksi dapat dilakukan dengan menggunakan arsitektur jaringan adaptive neuro fuzzy inference system (ANFIS) terhadap data kurs. Data kurs yang digunakan merupakan data kurs nilai jual pada jenis kurs Dolar Amerika, Dolar Singapura dan Euro sebanyak 110 data untuk tiap-tiap jenis kursnya dari periode 1 Agustus 2017 hingga 9 Januari 2018. Hasil pengujian menunjukkan bahwa kombinasi terbaik parameter untuk kurs Dolar Amerika adalah laju pembelajaran sebesar 0,1; maksimal epoch sebesar 10000; jumlah data pelatihan sebanyak 80%; target error sebesar 0,001 dengan perolehan nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE) sebesar 0,41. Hasil pengujian menunjukkan bahwa kombinasi terbaik parameter untuk kurs Dolar Singapura adalah laju pembelajaran sebesar 0,2; maksimal epoch sebesar 10000; jumlah data pelatihan sebanyak 80%; target error sebesar 0,001 dengan perolehan nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE) sebesar 0,12. Hasil pengujian menunjukkan bahwa kombinasi terbaik parameter untuk kurs Euro adalah laju pembelajaran sebesar 0,5; maksimal epoch sebesar 10000; jumlah data pelatihan sebanyak 80%; target error sebesar 0,001 dengan perolehan nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE) sebesar 0,38. Tingkat akurasi untuk prediki kurs Rupiah terhadap Dolar Amerika sebesar 99,58%, terhadap Dolar Singapura sebesar 99,87% dan terhadap Euro sebesar 99,62%.
SISTEM INFERENSI FUZZY UNTUK MENENTUKAN SENSASI CITRA WARNA Sukmawati Nur Endah; Priyo Sidik Sasongko; Helmie Arif Wibawa; Frediansah Frediansah
Jurnal Masyarakat Informatika Vol 1, No 2 (2010): Jurnal Masyarakat Informatika
Publisher : Department of Informatics, Universitas Diponegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.14710/jmasif.1.2.2520

Abstract

Penelitian ini mengusulkan suatu metode untuk menentukan sensasi sebuah citra dengan menggunakan sistem inferensi fuzzy. Sensasi citra didasarkan pada teori Itten yang terdiri dari sensasi hangat, dingin, santai, gundah dan hidup. Metode yang digunakan menggunakan dua sistem inferensi fuzzy Mamdani. Sistem inferensi fuzzy I digunakan untuk menentukan warna dominan tiap region citra input. Warna yang merupakan output dari sistem inferensi fuzzy I terdiri dari 12 warna berdasarkan Itten runge sphere ditambah 1 warna netral. Hasil output sistem inferensi fuzzy I merupakan input bagi sistem inferensi fuzzy II. Output dari sistem inferensi fuzzy II berupa sensasi citra yang berdasarkan teori Itten. Dari pengujian 30 citra, tingkat kesesuaian yang dihasilkan dengan metode ini sebesar 73,33%. Penelitian ini dapat dikembangkan lebih lanjut untuk membuat suatu perangkat lunak penemuan kembali citra berdasarkan sensasi yang diinginkan.
SISTEM TEMU-KEMBALI INFORMASI DALAM DOKUMEN MENGGUNAKAN METODE LATENT SEMANTIC INDEXING Muhammad Muhammad; Sukmawati Nur Endah; Beta Noranita
Jurnal Masyarakat Informatika Vol 3, No 5 (2012): JURNAL MASYARAKAT INFORMATIKA
Publisher : Department of Informatics, Universitas Diponegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (518.209 KB) | DOI: 10.14710/jmasif.3.5.8462

Abstract

Textual documents have been largely available digitally or electronically with increasing number since the invention of computer. The need of information makes a user to do a searching activity on document collections he or she has. Document searching method available on computers usually just look into the name of document (file) searched by user without noticing the content inside it, therefore it can not satisfy his or her information need. Latent Semantic Indexing (LSI) method can be a solution to retrieve relevant information from document collections inside a computer. LSI method has an ability to correlate semantically related terms that are latent in a collection of text using Singular Value Decomposition (SVD) technique. An information retrieval system using LSI method has been developed and tested on 40 Indonesian documents with 478 words per document in average. On testing process which has been done, with threshold of 0.6 the system could give search result with average precision score of 55.48% and average recall score of 96.67% in testing process.
SISTEM INFORMASI VEGETASI MANGROVE (SIVM) BERBASIS WEB DI TAMAN NASIONAL KARIMUNJAWA, JEPARA, JAWA TENGAH sukmawati Nur Endah; Retno Kusumaningrum
Jurnal Masyarakat Informatika Vol 1, No 1 (2010): Jurnal Masyarakat Informatika
Publisher : Department of Informatics, Universitas Diponegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (305.313 KB) | DOI: 10.14710/jmasif.1.1.77

Abstract

Mangrove forest at Karimunjawa National Park that has been used for research, education source, and tourism, needs an information system accessible for global community. The information covers the species, morphology, and taxonomy of mangrove vegetations in Karimunjawa National Park. Human need for up to date and accurate information supported with modern technology motivates the researcher to construct mangrove vegetations information system web based. It is hoped that the information can be accessed by interest group. Methods to be used refers to the stage of system development method. Its name is FAST system. SIVM can be used for all social stratum because this output is easy to understand interesting and user friendly.   Keywords: information system web based, mangrove vegetations
Implementasi E-Commerce B2C Bahasa Jawa untuk UMKM Jolali KaoSemarang Satriyo Adhy; Panji Wisnu Wirawan; Sukmawati Nur Endah
Jurnal Masyarakat Informatika Vol 6, No 12 (2015): JURNAL MASYARAKAT INFORMATIKA
Publisher : Department of Informatics, Universitas Diponegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (983.537 KB) | DOI: 10.14710/jmasif.6.12.11117

Abstract

Jolali KaoSemarang adalah UMKM (Usaha Mikro, Kecil dan Menengah) yang memproduksi kaos dan souvenir dengan desain kreatif. Jolali KaoSemarang memiliki dua lini yaitu produksi pemesanan kaos custom dan lini produksi kaos yang menunjukkan kekhasan kota Semarang. Aplikasi E-Commerce Jolali dikembangkan dengan mengangkat tema Bahasa Jawa sebagai unsur tambah komunikasi antara Jolali dan pelanggan. Aplikasi e-commerce bahasa Jawa dibangun secara iteratif dengan beberapa rilis. Metode tersebut mengadaptasi metode DSDM (Dynamic System Development Method) yang merupakan salah satu metode pengembangan perangkat lunak tangkas.  Aplikasi E-Commerce Jolali yang dihasilkan dapat membantu Jolali KaoSemarang untuk memperluas pemasaran, mempermudah pengolahan produk dan transaksi dan dapat memfasilitasi pemesanan produk dari jarak jauh tanpa harus bertatap muka. Fitur Bahasa Jawa sebagai bahasa komunikasi antara pihak Jolali dan Pelanggan telah diimplementasikan sehingga dapat lebih mempererat hubungan kedua belah pihak.
Aplikasi Pengiriman Teks via Email yang Aman dengan Menggunakan Algoritma RSA-CRT Samsul Ma’arif; Sukmawati Nur Endah
Jurnal Masyarakat Informatika Vol 8, No 2 (2017): JURNAL MASYARAKAT INFORMATIKA
Publisher : Department of Informatics, Universitas Diponegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (379.034 KB) | DOI: 10.14710/jmasif.8.2.31456

Abstract

Perkembangan teknologi yang sangat pesat membuat manusia semakin mudah dalam melakukan aktifitasnya sehari-hari contohnya pengiriman pesan via email. Namun dengan perkembangan teknologi juga membuat pengiriman pesan menjadi semakin tidak aman. Oleh karena itu dibutuhkan sebuah teknik untuk mengamankan pesan sehingga tidak terjadi perubahan pesan di tengah jalan oleh pihak ketiga, diantaranya dengan menggunakan kriptografi. Salah satu algoritma dalam kriptografi yang dapat berfungsi untuk mengamankan teks adalah algoritma RSA. Dalam perkembangannya proses RSA memiliki masalah saat melakukan proses dekripsinya, yaitu membutuhkan waktu yang relatif lama sehingga ditambahkan algoritma CRT (Chinese Remainder Theorem) untuk mempercepat waktu dekripsi. Pada penelitian ini mengimplementasikan algoritma RSA-CRT pada pengiriman teks via email. Penelitian ini menggunakan model proses waterfall yang diimplementasikan dengan menggunakan bahasa pemrograman MatLab. Berdasarkan hasil penelitian, algoritma RSA-CRT dapat diimplementasikan pada pengiriman sebuah pesan via email. Pada penelitian ini dapat disimpulkan bahwa kecepatan waktu algoritma RSA-CRT lebih cepat dibandingkan dengan algoritma RSA. Semakin besar parameter nilai n berdampak pada waktu proses dekripsinya begitu juga ukuran teksnya semakin besar.
Aplikasi Pengenalan Aksara Jepang Katakana Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Learning Vector Quantization (LVQ) Angga Pradana Saputra; Sukmawati Nur Endah
Jurnal Masyarakat Informatika Vol 7, No 2 (2016): JURNAL MASYARAKAT INFORMATIKA
Publisher : Department of Informatics, Universitas Diponegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (490.773 KB) | DOI: 10.14710/jmasif.7.2.31467

Abstract

Aksara Jepang katakana digunakan pada saat menuliskan kata-kata selain bahasa Jepang, misalnya nama orang asing dan kata-kata serapan dari bahasa asing. Bagi orang-orang yang sedang belajar aksara Jepang katakana, terkadang mengalami kesulitan dalam menghafalkannya, sehingga dibuat sebuah aplikasi pengenalan aksara Jepang katakana. Aplikasi ini dikembangkan menggunakan jaringan syaraf tiruan learning vector quantization. Tahapan yang dimiliki oleh aplikasi ini yaitu melakukan pre-processing pada citra aksara, mengekstrak fitur citra menggunakan transformasi wavelet diskrit, menyimpan data vektor citra, melakukan pelatihan data, dan melakukan pengenalan terhadap citra yang dimasukkan. Data pelatihan yang digunakan dalam aplikasi ini sebanyak 360 data tulisan tangan aksara katakana yang berasal dari 8 orang. Selanjutnya data-data ini akan terbagi menjadi 8 subset pada pengujian validitas menggunakan k-fold cross validation untuk mendapatkan nilai akurasi. Nilai akurasi pengenalan aksara terbaik hanya sebesar 47,50% dengan parameter α = 0.08 dan 0.09 dan epoch = 10.
Pengembangan Aplikasi Prediksi Pertumbuhan Ekonomi Indonesia dengan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation Erlangga Erlangga; Sukmawati Nur Endah; Eko Adi Sarwoko
Jurnal Masyarakat Informatika Vol 6, No 11 (2015): JURNAL MASYARAKAT INFORMATIKA
Publisher : Department of Informatics, Universitas Diponegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (508.093 KB) | DOI: 10.14710/jmasif.6.11.10123

Abstract

  Pertumbuhan ekonomi merupakan salah satu indikator penting dalam menganalisis pembangunan perekonomian yang terjadi di suatu negara. Dengan mengetahui pertumbuhan ekonomi di masa mendatang, dapat memberikan gambaran terhadap situasi moneter di suatu negara. Angka pertumbuhan ekonomi yang tidak selalu linier, memberi kesulitan tersendiri dalam melakukan proses prediksi. Untuk itu diperlukan suatu metode yang mampu menangani karakteristik data pertumbuhan ekonomi yang terkadang bersifat non-linier, salah satunya adalah metode backpropagation. Adanya data-data masa lalu mengenai pertumbuhan ekonomi, menjadikan jaringan syaraf tiruan metode backpropagation dapat diterapkan untuk memprediksi pertumbuhan ekonomi. Pada metode backpropagation terjadi penyesuaian nilai bobot dan bias yang semakin baik pada proses pelatihan, sehingga target keluaran lebih mendekati ketepatan. Berdasarkan hasil pengujian yang telah dilakukan, performa terbaik yang didapat dari perbandingan kombinasi jumlah neuron hidden layer dan learning rate, mampu menghasilkan prediksi yang mendekati angka pertumbuhan ekonomi faktual, yakni 5,86%. Hasil ini menunjukkan tingkat keakuratan sebesar 99,92% untuk prediksi pertumbuhan ekonomi Indonesia di tahun 2013 dengan data faktual sebesar 5,78%.
KLASIFIKASI UCAPAN KATA DENGAN SUPPORT VECTOR MACHINE Sukmawati Nur Endah; Dinar Mutiara KN
Jurnal Masyarakat Informatika Vol 3, No 6 (2012): JURNAL MASYARAKAT INFORMATIKA
Publisher : Department of Informatics, Universitas Diponegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (721.967 KB) | DOI: 10.14710/jmasif.3.6.8456

Abstract

Menurut Undang-Undang No 32 Tahun 2002, Peraturan Komisi Penyiaran Indonesia No 02/P/KPI/12/2009 tentang Pedoman Perilaku Penyiaran dan Peraturan Komisi Penyiaran Indonesia No 03/P/KPI/12/2009 tentang Standar Program Siaran, diantaranya disebutkan bahwa program siaran tidak boleh memaki dengan kata-kata kasar, tidak boleh melecehkan, menghina atau merendahkan kelompok masyarakat minoritas dan marginal. Namun untuk mensensor kata-kata tersebut secara otomatis belum ada. Sehingga perlu adanya suatu perangkat lunak cerdas yang dapat menyensor kata-kata tersebut secara otomatis. Untuk dapat menyensor, perangkat lunak harus mampu mengenali kata-kata yang dimaksud. Penelitian ini mengusulkan pengklasifikasian ucapan kata dalam dua kelas, yaitu kelas kata-kata yang berisi makian kasar dan kelas kata yang bukan termasuk kata makian dengan menggunakan metode Support Vector Machine (SVM). Data ucapan kata yang diambil merupakan data suara untuk kelompok umur 19 – 21 tahun yang terdiri dari 19 pria dan 8 wanita. Masing-masing orang mengucapkan 25 kata makian kasar dan 25 kata yang bukan termasuk kata makian. Berdasarkan hasil eksperimen dengan melibatkan 25 data training dan 25 data testing, untuk suara pria menghasilkan tingkat keakuratan sebesar 78,4% dan untuk suara wanita menghasilkan tingkat keakuratan sebesar 80%.
SISTEM PEMESANAN TIKET PADA JOGLOSEMAR EXECUTIVE SHUTTLE BUS SEMARANG Perawaty Panjaitan; Nurdin Bahtiar; Sukmawati Nur Endah
Jurnal Masyarakat Informatika Vol 2, No 4 (2011): Jurnal Masyarakat Informatika
Publisher : Department of Informatics, Universitas Diponegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (702.797 KB) | DOI: 10.14710/jmasif.2.4.2692

Abstract

Pengelolaan data pada Joglosemar Executive Shuttle Bus Semarang mengalami beberapa permasalahan seperti penginputan data yang tidak efektif dan efisien, sulit dalam pencarian data sesuai informasi yang diperlukan, sulit dalam memberikan informasi dengan cepat kepada calon pembeli tiket dan penyimpanan laporan data-data pemesanan tiket yang tidak terorganisir dengan baik. Permasalahan itu disebabkan karena pengelolaan data pemesanan tiket masih bersifat manual atau belum terkomputerisasi. Untuk menangani permasalahan tersebut maka dibuat sistem pemesanan tiket berbasis desktop dengan menggunakan metode pengembangan sistem sekuensial linier. Perangkat lunak yang digunakan untuk pengembangan program antarmuka adalah Microsoft Visual Basic 6.0 dan perangkat lunak yang digunakan untuk media penyimpanan data adalah Microsoft Access 2007. Berdasarkan hasil pengujian didapatkan bahwa sistem pemesanan tiket berjalan dengan baik sehingga dengan adanya sistem pemesanan tiket ini dapat memberi kemudahan dalam pengelolaan data pemesanan tiket.