Claim Missing Document
Check
Articles

Found 32 Documents
Search

Decision Support System for Selecting Tourism Object in Surabaya City Using Simple Additive Weighting Based on Android Putri Agustin Merditawati; M Mahaputra Hidayat; Rahmawati Febrifyaning Tias
JEECS (Journal of Electrical Engineering and Computer Sciences) Vol. 3 No. 1 (2018): JEECS (Journal of Electrical Engineering and Computer Sciences)
Publisher : Fakultas Teknik Universitas Bhayangkara

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (236.732 KB) | DOI: 10.54732/jeecs.v3i1.142

Abstract

In this final project will discuss the implementation of the Decision Support System Attractions in Surabaya usingSimple Additive weighting. Issues to be taken is to obtain the best results of 50 attractions in Surabaya based on thelocation of the user to take advantage of the Android-based operating system, to make it more easier for users toaccess these applications. To obtain the value of the distance criterion, the application is using the formulaHaversine. The results of the election decision support system application attractions in Surabaya using SimpleAdditive weighting method is the obtainment of the highest values of attractions based on user location with weightsto each criterion especially distance criterion which has a weight of 0.3.
Forecasting for Book Classified on A Library by Using Single Exponential Smoothing (case Study : Library of Bhayangkara Surabaya University) Deddy Gita A.P; Rifki Fahrial Zainal; M Mahaputra Hidayat
JEECS (Journal of Electrical Engineering and Computer Sciences) Vol. 2 No. 2 (2017): JEECS (Journal of Electrical Engineering and Computer Sciences)
Publisher : Fakultas Teknik Universitas Bhayangkara

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (502.468 KB) | DOI: 10.54732/jeecs.v2i2.152

Abstract

To facilitate the addition of library collections of UBHARA libraries, in this study will provide a solution to fieldmanuals based on forecasting using MSE single exponential smoothing formula errors and RMSE errors. Data isforecast from 2012 to 2016, with the value of each field of economics, law, socio-political, and engineering. The datawill be processed through the pre-processing process before preparing the data to be forecast. In the calculationexample, the program uses data in 2012 and 2015, alpha value = 0.1 and is calculated from month 1 to month to 3months so it is estimated to 4. The result of the data obtained is borrowed book which has the highest data isEconomy. Because in every data the number of loan books looks more dominant economic data. In 2015 thecalculation shows the value of MSE error and RMSE error. The error value to determine whether the errorforecasting results is better or not. For 2015 forecast data to be displayed at the value of the error.
School Success Prediction Using Artificial Neural Network Based on Internal and External Factors M Mahaputra Hidayat; Ratna Nur Tiara Shanty
JEECS (Journal of Electrical Engineering and Computer Sciences) Vol. 1 No. 1 (2016): JEECS (Journal of Electrical Engineering and Computer Sciences)
Publisher : Fakultas Teknik Universitas Bhayangkara

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (542.852 KB) | DOI: 10.54732/jeecs.v1i1.184

Abstract

In relation with improving the quality of education, various attempts have been made: an increase teachers quality, complete educational facilities, increased allocation of funds for education and educational evaluation of the implementation of sustainable activities. Once observed, it seems clear that the problem is serious in improving the quality of education is the low quality of education at all educational levels, especially schools. Evaluation aims to assess the failure of schools achieving good standards of competence in effort schools improve the quality of education. Levels of school failure to improve the quality of education is influenced by several factors both from the students and of teachers and the school itself. With artificial neural network (ANN), we expect that we will be able to predict school failure which is related to several internal and external factors. So that, we can obtain valid information about some attributes which are affecting to the school failure. Then, some actions can be taken for preventing school failure as the effort to increase those school’s educational quality. From the experimental results yield the number of hidden nodes configuration 10, the value of learning rate 0.15, momentum 0.6 and the tolerance value of MSE 0.0013118%.
Application of Certainty Factor Method to Web-based Expert System for Chicken Disease Diagnosis Adam Ridwan; M Mahaputra Hidayat; Rifki Fahrial Zainal; Rahmawati Febrifyaning Tias; Rangsang Purnama; Akhmad Najmul Irfani; Noer Firda Yuana Ridhawaty
JEECS (Journal of Electrical Engineering and Computer Sciences) Vol. 8 No. 1 (2023): JEECS (Journal of Electrical Engineering and Computer Sciences)
Publisher : Fakultas Teknik Universitas Bhayangkara

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54732/jeecs.v8i1.5

Abstract

This research aims to design an expert system to diagnose diseases in chickens. This system is designed to assist farmers in identifying diseases in chickens accurately and quickly. This expert system was built using the Certainty Factor method. Chicken disease data is collected from trusted sources, and rules are made to support the diagnostic process. This application is used to assist users in identifying chicken diseases based on the symptoms they input. This expert system is tested to see its ability to provide accurate and useful diagnosis for users. Therefore, this expert system of chicken disease diagnosis can be a useful solution in the field of animal husbandry.
Pengenalan Tanda Lalu Lintas Berbasis Android: Augmented Reality Fahrial Zainal, Rifki; Febrifyaning Tias, Rahmawati; Setyatama, Fardanto; Hidayat, M. Mahaputra
INTER TECH Vol 2 No 1 (2024): INTER TECH
Publisher : Fakultas Teknik Universitas Bhayangkara Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54732/i.v2i1.1141

Abstract

Rambu-rambu jalan yang berfungsi sebagai petunjuk, peringatan, atau larangan bagi pengemudi langsung disebut rambu lalu lintas. Bisa berbentuk huruf, angka, kata, simbol, atau simbol lainnya. Namun salah satu tantangan dalam menerapkan hal ini adalah mencari tahu siapa yang perlu belajar dan di mana. Oleh karena itu, tujuan dari penelitian ini adalah untuk membuat aplikasi augmented reality pengenalan rambu lalu lintas di SD Negeri Sidorejo dengan pendekatan Marker Based Tracking pada platform Android. Penelitian ini memanfaatkan 25 titik data yang diambil dari buku Tim Permata Press Tentang Hukum Lalu Lintas & Angkutan Jalan. Rambu peringatan, rambu perintah, dan rambu larangan semuanya termasuk dalam data ini. Ditetapkan bahwa aplikasi ini harus dirancang dari Unity dengan memanfaatkan teknik berbasis penanda dan Mesin Vuforia untuk Pelacakan Berbasis Marker, berdasarkan temuan penelitian dan pengujian yang telah dilakukan. Aplikasi pembelajaran ini diujicobakan pada kelas 5 SD Negeri Sidorejo dan hasilnya dapat dijalankan pada Android versi 10 hingga 13.
Penerapan Metode Certainty Factor Pada Sistem Pakar Berbasis Web Untuk Diagnosis Penyakit Ayam Hidayat, M. Mahaputra; Ridwan, Adam; Irfani, Najmul; Yuana, Firdha
Jurnal Ilmu Teknik dan Komputer Vol 7, No 2 (2023)
Publisher : Universitas Mercu Buana

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22441/jitkom.v7i2.007

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk merancang sistem pakar untuk mendiagnosis penyakit pada ayam. Sistem ini dirancang untuk membantu petani dalam mengidentifikasi penyakit pada ayam secara akurat dan cepat. Sistem ahli ini dibangun menggunakan metode Certainty Factor. Data penyakit ayam dikumpulkan dari sumber tepercaya dan aturan dibuat untuk mendukung proses diagnostik. Aplikasi ini digunakan untuk membantu pengguna dalam mengidentifikasi penyakit ayam berdasarkan gejala yang dimasukkan. Sistem pakar ini diuji untuk melihat kemampuannya untuk memberikan diagnosis yang akurat dan berguna bagi pengguna. Oleh karena itu, sistem pakar diagnosis penyakit ayam ini dapat menjadi solusi yang berguna di bidang peternakan.
Inovasi Sistem Pembayaran SPP Online untuk Efisiensi Administrasi di SMP Hangtuah 1 Surabaya Hidayat, M. Mahaputra
Dike Vol. 2 No. 1 (2024): Dike Edisi Februari
Publisher : CV. Ro Bema

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.69688/dike.v2i1.66

Abstract

Inovasi Sistem Pembayaran SPP Online untuk Efisiensi Administrasi di SMP Hangtuah 1 Surabaya" merupakan sebuah penelitian yang bertujuan untuk memperkenalkan dan menganalisis sistem pembayaran SPP berbasis web yang diimplementasikan di SMP Hangtuah 1 Surabaya. Penelitian ini bertujuan untuk memahami bagaimana inovasi teknologi informasi dalam bentuk sistem pembayaran SPP online dapat meningkatkan efisiensi administrasi di sekolah. Metode penelitian yang digunakan adalah pendekatan kualitatif dengan teknik pengumpulan data melalui wawancara, observasi, dan analisis dokumen terkait. Hasil penelitian menunjukkan bahwa implementasi sistem pembayaran SPP online di SMP Hangtuah 1 Surabaya telah memberikan kontribusi signifikan dalam meningkatkan efisiensi administrasi sekolah. Dengan adanya sistem ini, proses pengumpulan pembayaran SPP menjadi lebih mudah, cepat, dan terorganisir. Penelitian ini juga mengidentifikasi beberapa tantangan yang dihadapi dalam implementasi sistem pembayaran SPP online, seperti tingkat adopsi teknologi yang beragam di kalangan siswa dan orang tua, serta kebutuhan akan dukungan teknis yang kontinu. Meskipun demikian, kesimpulan penelitian ini menunjukkan bahwa inovasi ini memberikan manfaat yang signifikan dalam mengelola administrasi sekolah dengan lebih efisien dan efektif. Kesimpulannya, inovasi sistem pembayaran SPP online adalah langkah positif menuju modernisasi administrasi sekolah, yang berpotensi untuk meningkatkan transparansi, akuntabilitas, dan kualitas layanan pendidikan. Penelitian ini memberikan wawasan yang berharga bagi sekolah lain yang berencana untuk mengadopsi teknologi serupa dalam upaya meningkatkan efisiensi administrasi mereka.
Perbandingan Filter Metode Discrete Wavelet Transformation untuk Perbaikan Kualitas Citra Digital Hidayat, M Mahaputra
Dike Vol. 3 No. 1 (2025): Dike Edisi Februari
Publisher : CV. Ro Bema

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.69688/dike.v3i1.121

Abstract

Perbaikan kualitas citra digital merupakan salah satu aspek penting dalam pemrosesan citra, terutama untuk aplikasi yang membutuhkan visualisasi yang lebih jelas dan akurat. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan kinerja berbagai filter dalam metode Discrete Wavelet Transformation (DWT) untuk meningkatkan kualitas citra digital. Studi ini menguji beberapa filter wavelet populer, seperti Haar, Daubechies, Symlets, dan Coiflets, pada dataset citra dengan noise dan detail yang beragam. Parameter evaluasi meliputi Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR), Mean Squared Error (MSE), dan Structural Similarity Index Measure (SSIM). Hasil pengujian menunjukkan bahwa filter Daubechies meningkatkan nilai PSNR hingga 25% dibandingkan Haar pada citra dengan noise tinggi, sementara filter Coiflets mencapai peningkatan SSIM sebesar 15% pada citra dengan detail kompleks. Secara keseluruhan, Daubechies dan Coiflets menunjukkan performa yang lebih unggul dibandingkan filter lainnya dalam mereduksi noise sekaligus mempertahankan detail citra. Penelitian ini memberikan kontribusi dalam memahami pilihan filter DWT yang optimal untuk aplikasi peningkatan kualitas citra digital, serta memberikan wawasan untuk pengembangan algoritma pemrosesan citra yang lebih efisien di masa depan.
Penerapan Data Mining untuk Prediksi Penjualan Produk Skincare Menggunakan Metode KNN (K-Nearest Neighbors): Studi Kasus Klinik Ayume Beauty Care Amanda, Putri Yulia; Damayanti, Berlian Aisya; Choirun, Alisya Akbar; Sari, Selvi Novita; Armiyanti, Siti; Hidayat, M. Mahaputra
Dike Vol. 3 No. 1 (2025): Dike Edisi Februari
Publisher : CV. Ro Bema

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.69688/dike.v3i1.122

Abstract

Abstrak−Prediksi penjualan produk skincare menjadi tantangan penting dalam industri kecantikan, terutama untuk membantu klinik seperti Ayume Beauty Care dalam menyusun strategi penjualan yang efektif dan mengoptimalkan manajemen stok. Penelitian ini bertujuan menerapkan data mining dengan metode K-Nearest Neighbors (KNN) untuk memprediksi penjualan produk skincare, dengan mengandalkan data historis penjualan, demografi pelanggan, serta informasi promosi dan musiman. Langkah awal meliputi pengumpulan data, pembersihan, dan transformasi data agar sesuai dengan persyaratan algoritma KNN. Model KNN kemudian dilatih menggunakan data historis untuk mengidentifikasi pola dan tren penjualan. Evaluasi dilakukan menggunakan metrik akurasi, precision, dan recall untuk mengukur performa prediksi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode KNN dapat memberikan prediksi yang cukup akurat, sehingga memungkinkan klinik untuk merencanakan strategi penjualan yang lebih tepat sasaran dan efisien. Penelitian ini juga memberikan rekomendasi praktis bagi klinik dalam menentukan waktu dan jenis promosi serta menjaga ketersediaan stok produk sesuai permintaan yang diprediksi. Penerapan prediksi berbasis data ini diharapkan dapat meningkatkan efektivitas bisnis Klinik Ayume Beauty Care dan memberikan kepuasan lebih kepada pelanggan.
Analisis Ekspresi Wajah Untuk Deteksi Emosi Dan Menerapkannya Dalam Game Dan Survei Kepuasan Pengguna Hidayat, M. Mahaputra; Genio Makaloe, Egyu Darell Gallager; Astutik, Ambarwati Dwi; Efendi, Achmad Taufik
Dike Vol. 3 No. 1 (2025): Dike Edisi Februari
Publisher : CV. Ro Bema

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.69688/dike.v3i1.124

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis emosi pengguna melalui ekspresi wajah sebagai upaya untuk meningkatkan pengalaman pengguna (User Experience/UX). Dalam penelitian ini, dikembangkan sebuah sistem yang dapat mendeteksi berbagai emosi dasar, seperti senang, sedih, marah, dan lainnya, berdasarkan analisis ekspresi wajah. Teknologi ini memanfaatkan metode pengolahan citra dan pembelajaran mesin untuk mengidentifikasi emosi yang ditunjukkan oleh pengguna melalui fitur wajah, seperti pergerakan otot wajah, pembukaa n mata, dan ekspresi mulut. Sistem ini kemudian diterapkan dalam konteks aplikasi, seperti game interaktif dan survei kepuasan, yang memungkinkan adaptasi respons aplikasi sesuai dengan emosi pengguna secara real-time. Hasil dari penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi dalam pengembangan aplikasi yang lebih responsif terhadap kondisi emosional pengguna, meningkatkan interaksi yang lebih natural dan personal, serta memberikan pengalaman pengguna yang lebih memuaskan dan bermakna.