Claim Missing Document
Check
Articles

Found 9 Documents
Search
Journal : JSAI (Journal Scientific and Applied Informatics)

MONITORING JUMLAH BERAS PADA RICE BOX DENGAN SENSOR BERAT DAN SENSOR KELEMBABAN BERBASIS MIKROKONTROLER RIDUANSYAH, ANJAYA; Sonita, Anisya
JSAI (Journal Scientific and Applied Informatics) Vol 2, No 2 (2019): Scientific and Applied of Informatics
Publisher : Fakultas Teknik Universitas Muhammadiyah Bengkulu

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36085/jsai.v2i2.196

Abstract

Beras adalah makanan pokok utama di Indonesia. Penyediaan informasi stok kebutuhan khususnya kebutuhan pokok sebagai persediaan harian menjadi permasalahan yang layak untuk diotomasikan. Monitoring terhadap ketersediaan stok seperti beras dapat dilakukan secara otomatis. Dengan menggunakan mikrokontroler, sensor berat, sensor suhu dan kelembaban, serta RTC dapat dibuat sebuah alat yang dapat memonitoring stok persedian beras dengan bantuan komunikasi dari GSM shield. Dengan sensor Load Cell sebagai pendeteksi berat, DHT 11 sebagai sensor suhu serta kelembaban, RTC yang berfungsi pembaca tanggal serta waktu dalam wadah penyimpanan serta GSM shield yang menjadi penghubung antara sistem dan user melalui perangkat telepon selular. monitoring dapat memberi informasi stok beras dan reminder menipisnya persediaan. Hasil yang diperoleh berupa pesan teks berisi informasi berat, suhu, kelembaban, serta waktu dan tanggal pengecekan beras
APLIKASI MOBILE LEARNING BAHASA INGGRIS DI SEKOLAH ALAM MAHIRA KOTA BENGKULU Sonita, Anisya; Apriance, Cici
JSAI (Journal Scientific and Applied Informatics) Vol 3, No 1 (2020): Jurnai Scientific and Applied Informatics
Publisher : Fakultas Teknik Universitas Muhammadiyah Bengkulu

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36085/jsai.v3i1.944

Abstract

Mempelajari bahasa inggris merupakan sesuatu yang baik untuk dilakukan sedini mungkin, mengingat fungsinya sebagai ilmu dapat menghubungkan antar negara. Pelajaran bahasa inggris diperlukan dalam berbagai bidang pendidikan. Sekolah Alam Mahira merupakan lembaga pendidikan yang menghasilkan lulusan yang diharapkan siap berkompetisi di sekolah lanjutan tingkat pertama berdasarakan kurikulum nasional KTSP 2003, maka lulusannya dituntut tidak hanya memiliki hard skill, akan tetapi juga soft skill. Manfaat penelitian ini adalah menghasilkan aplikasi yang dapat membantu pengguna dalam upaya pembelajaran bahasa  inggris yang dapat diakses secara praktis kapanpun dan dimanapun melalui smartphone. Diharapkan pengembangan aplikasi ini dapat menjadi referensi bukan hanya dunia pendidikan khususnya pelajaran bahasa inggris melainkan juga untuk semua pelajaran dan semua kalangan sebagai perkembangan informasi teknologi.
IMPLEMENTASI ALGORITMA NAÏVE BAYES PADA PENGELOMPOKAN ASET FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH BENGKULU Amandha, Lufti; Sonita, Anisya
JSAI (Journal Scientific and Applied Informatics) Vol 3, No 3 (2020): Informatics Science and Implementation
Publisher : Fakultas Teknik Universitas Muhammadiyah Bengkulu

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36085/jsai.v3i3.1194

Abstract

Perkembangan teknologi informasi sangat berpengaruh dalam pengelolaan data dan penyampaian informasi bagi setiap instansi sehingga mempermudah dalam pengelolaan data yang diolah secara manual menjadi berbasis komputerisasi. Sehingga dengan adanya teknologi informasi yang digunakan dalam bidang pengelompokan atau inventaris aset barang-barang, setiap pencatatan dapat didokumentasikan sebagai barang bukti. Pada Fakultas Teknik Universitas Muhammadiyah Bengkulu juga menerapkan sistem sebagai pengelolaan data asset seperti computer, infokus dan printer, sebagai data inventaris.Dengan menerapkan algoritma Naïve Bayes diharapkan dapat mengetahui atau memprediksi data inventaris atau data aset yang ada. Teorema keputusan bayes itu sendiri adalah pendekatan statistik yang fundamental dalam pengenalan pola (pattern recoginition). Pendekatan ini didasarkan pada kuantifikasi antara berbagai keputusan klasifikasi dengan menggunakan probabilitas dan ongkos yang ditimbulkan dalam keputusan keputusan tersebut. Ide dasar dari bayes adalah menangani masalah yang bersifat hipotesis yakni mendesain suatu klasifikasi untuk memisahkan objek. Sehingga nantinya dalam pembuatan system pengelompokan data asset ini dapat mengetahui data asset yang ada pada Fakultas Teknik Universitas Muhammadiyah Bengkulu.
MONITORING JUMLAH BERAS PADA RICE BOX DENGAN SENSOR BERAT DAN SENSOR KELEMBABAN BERBASIS MIKROKONTROLER ANJAYA RIDUANSYAH; Anisya Sonita
JSAI (Journal Scientific and Applied Informatics) Vol. 2 No. 2 (2019): Scientific and Applied of Informatics
Publisher : Fakultas Teknik Universitas Muhammadiyah Bengkulu

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36085/jsai.v2i2.196

Abstract

Beras adalah makanan pokok utama di Indonesia. Penyediaan informasi stok kebutuhan khususnya kebutuhan pokok sebagai persediaan harian menjadi permasalahan yang layak untuk diotomasikan. Monitoring terhadap ketersediaan stok seperti beras dapat dilakukan secara otomatis. Dengan menggunakan mikrokontroler, sensor berat, sensor suhu dan kelembaban, serta RTC dapat dibuat sebuah alat yang dapat memonitoring stok persedian beras dengan bantuan komunikasi dari GSM shield. Dengan sensor Load Cell sebagai pendeteksi berat, DHT 11 sebagai sensor suhu serta kelembaban, RTC yang berfungsi pembaca tanggal serta waktu dalam wadah penyimpanan serta GSM shield yang menjadi penghubung antara sistem dan user melalui perangkat telepon selular. monitoring dapat memberi informasi stok beras dan reminder menipisnya persediaan. Hasil yang diperoleh berupa pesan teks berisi informasi berat, suhu, kelembaban, serta waktu dan tanggal pengecekan beras
APLIKASI MOBILE LEARNING BAHASA INGGRIS DI SEKOLAH ALAM MAHIRA KOTA BENGKULU Anisya Sonita; Cici Apriance
JSAI (Journal Scientific and Applied Informatics) Vol. 3 No. 1 (2020): Jurnai Scientific and Applied Informatics
Publisher : Fakultas Teknik Universitas Muhammadiyah Bengkulu

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36085/jsai.v3i1.944

Abstract

Mempelajari bahasa inggris merupakan sesuatu yang baik untuk dilakukan sedini mungkin, mengingat fungsinya sebagai ilmu dapat menghubungkan antar negara. Pelajaran bahasa inggris diperlukan dalam berbagai bidang pendidikan. Sekolah Alam Mahira merupakan lembaga pendidikan yang menghasilkan lulusan yang diharapkan siap berkompetisi di sekolah lanjutan tingkat pertama berdasarakan kurikulum nasional KTSP 2003, maka lulusannya dituntut tidak hanya memiliki hard skill, akan tetapi juga soft skill. Manfaat penelitian ini adalah menghasilkan aplikasi yang dapat membantu pengguna dalam upaya pembelajaran bahasa  inggris yang dapat diakses secara praktis kapanpun dan dimanapun melalui smartphone. Diharapkan pengembangan aplikasi ini dapat menjadi referensi bukan hanya dunia pendidikan khususnya pelajaran bahasa inggris melainkan juga untuk semua pelajaran dan semua kalangan sebagai perkembangan informasi teknologi.
PERANCANGAN SISTEM SELEKSI PETUGAS SENSUS PENDUDUK MENGGUNAKAN METODE PROFILE MATCHING Anisya Sonita; Ika Yurika Sari
JSAI (Journal Scientific and Applied Informatics) Vol 6 No 2 (2023): Juni
Publisher : Fakultas Teknik Universitas Muhammadiyah Bengkulu

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36085/jsai.v6i2.5197

Abstract

Population census is the whole process of enumerating, compiling, tabulating and publishing demographic data. The Central Statistics Agency (BPS) is an institution that carries out these activities, one of which is the Bengkulu City Statistics Agency. The problem in this study is that the final decision-making process is still carried out manually by selecting one by one candidate for census officers and there is no special system that can provide mathematical census officer selection results. The purpose of this study, which is to create a decision support system that can help to select candidates or candidates for population census officers using the profile matching method. The profile matching method is used to compare the candidate's profile with the profile required by the position to be filled. In this study, the selection system using the profile matching method can be used as a system to facilitate the selection process of prospective population census officers. This is evidenced in the percentage results obtained after going through the calculation of all values by getting a result of 84.4%, with results that are considered to have met the feasibility according to the interpretation of the score. The objectives of this research are considered to have been achieved, given the level of accuracy and percentage that has been obtained and has been proven.
IMPLEMENTASI METODE K-NEAREST NEIGHBOR UNTUK PREDIKSI PENJUALAN PRODUK RUMAH TANGGA TERLARIS Sonita, Anisya; Ayu Lestari
JSAI (Journal Scientific and Applied Informatics) Vol 7 No 3 (2024): November
Publisher : Fakultas Teknik Universitas Muhammadiyah Bengkulu

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36085/jsai.v7i3.6350

Abstract

Household products in the Idola 2 Store certainly have a large number, making it difficult for the store to determine which products have the best selling sales. This research aims to determine the best-selling household products that are most likely to sell at Idola 2 Stores using the K-Nearest Neighbor (K-NN) method and to apply the K-Nearest Neighbor (K-NN) method to predict best-selling products by utilizing sales data. This research uses the RAD (Rapid Application Development) system development method which consists of several stages. The results of this study have created a system using the K-NN method in predicting the determination of best-selling household products. Based on the results of the K-NN method process in predicting the best-selling household products, it is obtained from 20 products, there are 5 products that are included in the best-selling household products, namely Motif Glass Jars, Plastic Jars, Foot Mats, Hanger and Multipurpose Shelves. From this data, the Idol 2 Store can predict what products are likely to have good sales or sell well in the next month.
IMPLEMENTASI ALGORITMA NAÏVE BAYES PADA PENGELOMPOKAN ASET FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH BENGKULU Amandha, Lufti; Sonita, Anisya
JSAI (Journal Scientific and Applied Informatics) Vol 3 No 3 (2020): November
Publisher : Fakultas Teknik Universitas Muhammadiyah Bengkulu

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36085/jsai.v3i3.1194

Abstract

Perkembangan teknologi informasi sangat berpengaruh dalam pengelolaan data dan penyampaian informasi bagi setiap instansi sehingga mempermudah dalam pengelolaan data yang diolah secara manual menjadi berbasis komputerisasi. Sehingga dengan adanya teknologi informasi yang digunakan dalam bidang pengelompokan atau inventaris aset barang-barang, setiap pencatatan dapat didokumentasikan sebagai barang bukti. Pada Fakultas Teknik Universitas Muhammadiyah Bengkulu juga menerapkan sistem sebagai pengelolaan data asset seperti computer, infokus dan printer, sebagai data inventaris.Dengan menerapkan algoritma Naïve Bayes diharapkan dapat mengetahui atau memprediksi data inventaris atau data aset yang ada. Teorema keputusan bayes itu sendiri adalah pendekatan statistik yang fundamental dalam pengenalan pola (pattern recoginition). Pendekatan ini didasarkan pada kuantifikasi antara berbagai keputusan klasifikasi dengan menggunakan probabilitas dan ongkos yang ditimbulkan dalam keputusan keputusan tersebut. Ide dasar dari bayes adalah menangani masalah yang bersifat hipotesis yakni mendesain suatu klasifikasi untuk memisahkan objek. Sehingga nantinya dalam pembuatan system pengelompokan data asset ini dapat mengetahui data asset yang ada pada Fakultas Teknik Universitas Muhammadiyah Bengkulu.
Klasifikasi Tingkat Kematangan Buah Matoa Menggunakan Metode PCA dan KNN Berdasarkan Warna RGB Rendika Efando; Anisya Sonita
JSAI (Journal Scientific and Applied Informatics) Vol 8 No 2 (2025): Juni
Publisher : Fakultas Teknik Universitas Muhammadiyah Bengkulu

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36085/jsai.v8i2.7851

Abstract

Matoa fruit or in scientific language Pometia Pinnata is a fruit that is quite popular and is spread in several regions. Matoa fruit has several benefits such as for health, processed drinks, and for consumption. However, up to now, matoa fruit farmers are still sorting the quality of ripe matoa fruit using methods that are still manual, which can cause errors and mistakes in sorting the quality of matoa fruit. Based on this problem, this research developed a system that is capable of classifying the maturity level of matoa fruit using RGB feature extraction and using the Principal Component Analysis (PCA) and K-Nearest Neighbor (KNN) methods. This research uses a dataset of 67 data, namely 42 training data and 25 test data consisting of 3 classes, namely raw, mature, and fully cooked. Data classification that applies KNN with the nearest neighbor value, namely K=3, gets an accuracy result of 92%, with 23 image being classified correctly and 2 image being classified incorrectly.
Co-Authors Abdullah, Dedy Achmad, Fariz Ade Ihza dwi Putra Adriansyah, M. Ari Affandi Mussa, Anitya Putri Alan Andeka Amaliah, Asma Amandha, Lufti Andika Putra Anggraini, Laura ANJAYA RIDUANSYAH Ansyori, Adzan Anugrah Ilahi, Puja Apriance, Cici Apriansyah, Eko Saputra Apridiansyah, Yovi Aprilia, Vilda Ardi wijaya Arie Vatresia Arif Susanto Ayu Lestari Aziz, Dzakwan Ammar Beta Yuniarti Charles Roenal Krisubiyantoro Checario, Devano Chindy Erliani Cici Apriance Dandi Sunardi Darnita , Yulia Darnita, Yulia Dedy Abdullah Dedy Abdullah Dedy Agung Prabowo Deslianti, Dwita Deslianti, Dwita Diana Diana Diki Zulfahmi Dwita Deslianti Dwita Deslianti Eka Sahputra Eko Saputra Apriansyah Elni Mutmainnah F Fraternesi Fabriandi, Gilang Pramudia Fadila, Aldevia Febrian Nurtaneo Fikri Ikbal P Fitri Lestari, Fitri Fraternesi, F Handrawijaya, Khairus Syah Heni Sulusyawati hidayah, agung kharisma Ika Yurika Sari Imanullah, Muhammad Jefri Zulkarnain Jestika Safitri Juhardi, Ujang Karniawan, Roni Khairullah, Khairullah Khairunnisyah Khairunnisyah Khairunnisyh Khairunnisyh Khairunnisyh, Khairunnisyh Kirman Kirman, Kirman Kurnia Anggriani, Kurnia Laura Anggraini Lukman, Musfirah Putri M Faishal M Khairunnas M Rafli Yudhatama Mahfuzhi, A.R Walad Mahfuzi, A.R Walad Marcelina Novi Zarti Marissa Utami MAYANG SARI Meilisa Tri Ulansari Miswanti Yuli Muhammad Fajri Muhammad Husni Rifqo Muhira Dzar Faraby, Muhira Dzar Mukhlizar, Mukhlizar Muntahanah Muntahanah Muntahanah, Muntahanah Mustika Mustika Nofriansyah Praja Nurhayati Nurhayati Nurul Jannah Pahrizal Pahrizal Pahrizal Pahrizal, Pahrizal Pariza, Rahmat Pedro Ginal Victori Pedro Putra, Erwin Dwik Putra, Erwin Dwika Putri Dwi L Putri, Tiara Eka Raffles, Richard Rahmalia, Rahmalia Rahman Fadli Tanjung Rahmat Pariza Ramadhan Saputra Alpani Rendika Efando Reza Anisa Ria Elda Fitri RIDUANSYAH, ANJAYA Rifqo, Muhammad Husni Rinni Rio Eka Prayuda Riozi, M Fakhrur Rizki Fitrah Fardianitama Robian Kundari Ronaldo, Ronaldo Rossa Ayuni Rozali Toyib Sahputra, Eka Sandi, Zainove Saputra, Surya Ade Sirad, Mochammad Apriyadi Hadi sofyan sofyan Sri Ekowati Sri Handayani Sri Handayani sumardi Surya Ade Saputera Susi Hardianti Susilo Dwi Prabowo Syaputra, Weki Syaputri, Yopita Tanjung, Rahman Fadli Thaha, Sarma Tiara Ayu Lestari Toyib, Rozali Tri Putra, Bagus Weki Syaputra widya kartika sari Wijaya, Ardi Witriyono, Harry Yoan Hadi Kusuma Admaja Yuli Asmi Rahman Yulia Darmi Yulia Darnita Yuza Reswan Zahra, Syakira Az Zarti, Marcelina Novi