Articles
<![CDATA[PEMANFAATAN ALGORITMA COSINE SIMILARITY UNTUK MENGKOREKSI UJIAN ESAI ]]>
<![CDATA[Rafi, Reno Rana]]>;
<![CDATA[Ramadhani, Risky Aswi]]>;
<![CDATA[Sanjaya, Ardi]]>
<![CDATA[ JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Vol 10, No 3 (2025) ]]>
Publisher : <![CDATA[STKIP PGRI Tulungagung ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.29100/jipi.v10i3.8058
<![CDATA[Penilaian ujian esai merupakan tantangan dalam dunia pendidikan karena adanya variasi bentuk jawaban yang memerlukan pemeriksaan secara menyeluruh oleh guru. Peningkatan jumlah peserta didik juga menambah beban kerja dan memperlambat proses koreksi dalam penilaian ujian. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem penilaian otomatis menggunakan metode Term Frequency Inverse Document Frequency dan algoritma Cosine Similarity, yang diimplementasikan di SMK Intensif Baitussalam Tanjunganom. Data berupa jawaban siswa dan kunci jawaban guru diproses melalui tahapan preprocessing, meliputi cleaning, case folding, tokenization, stopword, dan stemming. Sistem menghitung tingkat kemiripan jawaban menggunakan Term Frequency Inverse Document Frequency dan Cosine Similarity untuk menentukan skor akhir. Evaluasi dilakukan pada soal esai mata pelajaran sejarah dengan pendekatan klasifikasi biner menggunakan threshold. Hasil dari pengujian menunjukkan bahwa sistem menghasilkan akurasi sebesar 80%, presisi 100%, recall 80%, dan F1-score sebesar 89%. Temuan ini membuktikan bahwa sistem mampu memberikan penilaian yang objektif dan efisien, serta berpotensi menjadi solusi dalam digitalisasi proses evaluasi pembelajaran secara otomatis.]]>
<![CDATA[Pengukuran Kemiripan Makna Menggunakan Cosine Similarity dan Basis Data Sinonim Kata ]]>
<![CDATA[Sanjaya, Ardi]]>;
<![CDATA[Setiawan, Ahmad Bagus]]>;
<![CDATA[Mahdiyah, Umi]]>;
<![CDATA[Farida, Intan Nur]]>;
<![CDATA[Prasetyo, Aprisa Risky]]>
<![CDATA[ Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 10 No 4: Agustus 2023 ]]>
Publisher : <![CDATA[Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.25126/jtiik.2024106864
<![CDATA[Penelitian ini bertujuan untuk memberikan alternatif dalam menguji kemiripan makna antar 2 kalimat. Pembentukan database sinonim kata dilakukan dengan mengelompokkan kata berdasar sinonim atau yang memiliki kesamaan arti. Masing-masing kelompok kata diberikan ID unik. Selanjutnya setiap kelompok kata dipecah untuk diuraikan menjadi kata tunggal, disimpan pada tabel kata dengan melabeli ID kata dan ID sinonim. ID sinonim didasarkan pada ID unik pada tabel sinonim. Dalam pengujian kemiripan makna, masing-masing kalimat akan di urai menjadi kata dan tiap-tiap kata akan dicocokkan berdasarkan tabel kata dengan acuan ID sinonim. ID Sinonim yang didapat kemudian dilakukan pengukuran jarak vektor dan kemiripan menggunakan rumus cosine similarity. Berdasarkan pengujian dan analisa yang telah dilakukan, dari 25 pengujian didapati 24 nilai kemiripan mengalami peningkatan prosentase. Hal tersebut dikarenakan penggunaan ID yang didasarkan pada kelompok kata dan irisan saat proses pembobotan mampu meningkatkan nilai kemiripan. Rata-rata nilai kemiripan pada penggunaan ID sebagai vektor hitung adalah 94,48% dan rata-rata nilai kemiripan pada metode atau alur pembanding adalah sebesar 69,96%. AbstractThis study aims to provide an alternative in testing the similarity of meaning between 2 sentences. The formation of a word synonym database is done by grouping words based on synonyms or those that have the same meaning. Each group of words is assigned a unique ID. Furthermore, each group of words is broken down to be broken down into single words, stored in the word table labeled word ID and synonym ID. Synonym ID is based on the unique ID in the synonym table. In testing the similarity of meaning, each sentence will be broken down into words and each word will be matched based on the word table with synonym ID references. The synonym ID obtained is then measured by measuring the vector distance and similarity using the cosine similarity formula. Based on the tests and analyzes that have been carried out, out of 25 tests it was found that 24 similarity values experienced an increase in the percentage. This is because the use of ID based on word groups and slices during the weighting process can increase the similarity value. The average similarity value in the use of ID as a calculating vector is 94.48% and the average similarity value in the comparison method or plot is 69.96%.]]>
<![CDATA[RECOMMENDATION SYSTEM FOR SELECTING HAIRCUT MODELS BASED ON FACIAL SHAPE USING THE VIOLA-JONES METHOD ]]>
<![CDATA[Samsudin, Samsudin]]>;
<![CDATA[Ramadhani, Risky Aswi]]>;
<![CDATA[Sanjaya, Ardi]]>
<![CDATA[ Jurnal Teknik Informatika (Jutif) Vol. 5 No. 1 (2024): JUTIF Volume 5, Number 1, February 2024 ]]>
Publisher : <![CDATA[Informatika, Universitas Jenderal Soedirman ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.52436/1.jutif.2024.5.1.1628
<![CDATA[Face shape and hairstyle are two interrelated elements that will affect a person's overall appearance. The shape of the face has different shapes, such as round, square, oval, diamond, and heart-shaped, choosing a hairstyle must adjust the shape of the face in order to get the appropriate results. The problem that often arises when getting a haircut is choosing a hairstyle that does not match the shape of the face. The purpose of this research is to develop a system that can assist users in knowing the shape of the face and can provide recommendations for haircuts that match the shape of the face. This type of research uses the viola-jones method with the stages of haar-like features, integral images, AdaBoost Machine Learning, cascade classifier. The results of this study show that the system can detect the shape of the user's face and produce recommendations for haircut models based on face shape. The results of direct trials of the haircut model selection system based on face shape on 30 respondents resulted in 20% not suitable and 80% of the 30 respondents felt suitable with the results of selecting a haircut model based on face shape using the Viola-Jones method. The Viola-Jones method tested with the confision matrix obtained an accuracy value of 43%.]]>
<![CDATA[Rancang dan bangun perangkat pencatat waktu pada olahraga roller skating cepat berbasis RFID ]]>
<![CDATA[Himawanto, Wasis]]>;
<![CDATA[Sanjaya, Ardi]]>;
<![CDATA[Wijanarko, Bambang]]>
<![CDATA[ Jurnal SPORTIF : Jurnal Penelitian Pembelajaran Vol 8 No 3 (2022): Edisi khusus yang didedikasikan untuk Konferensi Internasional tentang Ilmu Olahr ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Nusantara PGRI Kediri ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.29407/js_unpgri.v8i3.20061
<![CDATA[Sports that require speed for the Athlete to reach the finish line with the fastest time will be the winner in a speed skating race. With the demand to recap the speed of the alet entering the finish line, it is necessary to calculate the time that can be used in a speed skate race. Tools such as stopwatches have been used without weaknesses in the device, but weaknesses often arise from human error and result in many athletes being harmed. So we need a tool that can record athletes' speed without any errors so that athletes' speed can be recorded. This research aims to develop a speed-measuring instrument by utilizing radio signals or RFID to minimize human error in the race. This research uses research development methods (Research and Development). The timekeeper uses an identity tag attached to the skate and a sensor reader (Tag Reader) to detect the time. The study results show that RFID for recording time in roller skates is already valid and feasible. The development of this tool RFID, RFID, can detect the identity of the time between the Tag and Tag Reader with a maximum distance of 3m. Using this tool can improve the ability to record time in roller skating to record the time produced by athletes when reaching the finish. The use of this tool is practical and easy, so it is in accordance with the regulations in roller skating and as needed in the sport. The timing system will work when the Tag passes the Tag Reader attached to the start/finish line in a speed skating race.]]>
<![CDATA[riska Fitria Anggelina Pengenalan Pola Tulisan Huruf Jepang (Hiragana) Menggunakan Partisi Citra ]]>
<![CDATA[Anggelin, Ariska Fitria]]>;
<![CDATA[Sanjaya, Ardi]]>;
<![CDATA[Setiawan, Ahmad Bagus]]>
<![CDATA[ Generation Journal Vol 2 No 1 (2018): Generation Journal ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Nusantara PGRI Kediri ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (736.344 KB)
|
DOI: 10.29407/gj.v2i1.12057
<![CDATA[bstrak– Beberapa orang memiliki kemampuan dalam mengenali tulisan tangan seseorang melaluipembelajaran. Misalnya pada tulisan tangan huruf Hiragana. Mungkin ada beberapa kendala yangditemukan saat pengenalan, sehingga tulian tangan seseorang menjadi sulit dikenali. Permasalahanpenelitian ini adalah (1) Bagaimana merancang dan membangun suatu sistem yang dapatdigunakan sebagai pengenalan perkembangan pola tulisan tangan huruf Hiragana dasar (seion)?. (2) Bagaimana menerapkan metode Partisi Citra untuk melakukan ekstraksi fitur pada citradigital. Penelitian ini menggunakan metode Partisi sebagai pengekstraksi fitur citra, serta metodeK-Nearest Neighbour sebagai klasifikasi dan perhitungan jaraknya menggunakan EuclideanDistance. Sebelum dilakukan pengenalan, file citra dilakukan proses preprocessing terlebih dahuluyaitu grayscalling dan deteksi tepi prewitt, selanjutnya dilakukan partisi, lalu diidentifikasi. Darihasil pengujian pada skenario pertama dengan data training 60 dan testing mencakup semua tulisanminggu pertama sebanyak 90 huruf diperoleh akurasi sebesar 6%. Pada skenario kedua denganjumlah data training 60 dan testing mencakup semua tulisan minggu kedua diperoleh akurasisebesar 81%. Pada skenario ketiga dengan data training yang sama dan testing mencakup semuatulisan minggu ketiga diperoleh akurasi sebesar 88%. Dari hasil pengujian, dapat disimpulkanbahwa metode K-Nearest Neighbour dan Partisi citra dapat digunakan untuk mengidentifikasitulisan tangan huruf Hiragana]]>
<![CDATA[Pencegah Plagiasi Dengan Deteksi Kemiripan Judul Skripsi ]]>
<![CDATA[Sanjaya, Ardi]]>;
<![CDATA[Fauzi, Irfan]]>;
<![CDATA[Uddin, Moh. Fuad]]>
<![CDATA[ Nusantara of Engineering (NOE) Vol 3 No 2 (2016) ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Nusantara PGRI Kediri ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (430.063 KB)
|
DOI: 10.29407/noe.v3i2.12336
<![CDATA[Penelitian ini dibuat bertujuan untuk membuat sistem pendeteksi kemiripan judul skripsi pada program studi Teknik Informatika Universitas Nusantara PGRI Kediri. Sistem ini diimplementasikan dalam bentuk pendaftaran judul proposal skripsi secara online dan akan diintegrasikan dengan web prodi. Sistem ini menggunakan metode Rabin Karp dengan nilai gram 2. Teks judul yang diuji dan judul yang dijadikan acuan di-hash dan didapatkan substring. Selanjutnya substring digabungkan dan dihilangkan yang memiliki kesamaan. Substring judul yang diuji dibandingkan kesamaan terhadap substring yang telah digabungkan. Apabila nilai kemiripan judul baru kurang dari ambang yang ditentukan maka proses pendaftaran seminar proposal tidak dapat dilanjutkan. Hasil pengujian 10 judul skripsi baru menunjukkan rata-rata tingkat kemiripan kemiripan 0% dan pengujian dengan mengacak 10 judul yang telah ada rata-rata memiliki tingkat kemiripan 100%. Kata Kunci—Plagiasi, Rabin Karp, kemiripan judul.]]>
<![CDATA[Penerapan Metode K-Mean untuk Menentukan Sanksi Karyawan yang Datang Terlambat ]]>
<![CDATA[Fajar Teguh Wicaksono]]>;
<![CDATA[Resty Wulaningrum]]>;
<![CDATA[Ardi Sanjaya]]>
<![CDATA[ Nusantara of Engineering (NOE) Vol 4 No 1 (2021): Volume 4 No 1 Tahun 2021 ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Nusantara PGRI Kediri ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (1306.389 KB)
|
DOI: 10.29407/noe.v4i1.15915
<![CDATA[Salah satu perusahaan yang memakai teknologi informasi adalah Mitsubishi. Perusahaan yang bergerak di bidang kendaraan ini tidak hanya menggunakan teknologi dalam bidang pemasaran saja tetapi diimplementasikan dalam beberapa sistem untuk mempercepat kinerja para pegawai. Salah satunya adalah pemberian sanksi terhadap pegawai yang tidak disiplin, dengan banyaknya pegawai disertai waktu kerja yang panjang membuat beberapa karyawan menjadi tidak disiplin. Seringkali didapati saat jam istirahat pegawai tidak kembali ke kantor melainkan langsung pulang, Banyaknya divisi membuat pemantauan terhadap karyawan oleh pimpinan menjadi kurang maksimal karena setiap divisi memiliki manajemen yang berbeda-beda sehingga pemberian sanksi kepada karyawan yang tidak disiplin menjadi kurang maksimal. Berdasarkan permasalahan diatas maka dibuat aplikasi berbasis WEB dengan metode K-Mean untuk dapat menentukan pegawai yang akan mendapatkan sanksi serta memudahkan pimpinan dalam pencarian data.]]>
<![CDATA[Hand Gesture Recognition Untuk Interaksi Anak Autis Dengan Algoritma Convex Hull ]]>
<![CDATA[Anwarruddin, Muhammad Tri]]>;
<![CDATA[Sanjaya, Ardi]]>;
<![CDATA[Sahertian, Julian]]>
<![CDATA[ Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) Vol. 4 No. 2 (2020): PROSIDING SEMNAS INOTEK Ke-IV Tahun 2020 ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Nusantara PGRI Kediri ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.29407/inotek.v4i2.110
<![CDATA[Beberapa anak pengidap sindrom autisme kesulitan untuk melakukan interaksi secaraverbal maupun fisikal, bahkan pada penggunaan perangkat komputasi untuk kegiatan edukasi. Pada penelitian ini diterapkan pengenalan isyarat tangan (hand gesture) sebagai pendekatan alternatif interaksi manusia dengan komputer, khususnya bagi anak pengidap autisme. Metode convex hull digunakan untuk menemukan titik masing-masing jari pada tangan. Setelah tangan terdeteksi pada tiap frame citra, koordinat tangan dipakai guna melakukan kontrol terhadap mouse untuk berinteraksi dalam mengoperasikan game edukasi bernama GCompris. Penelitian ini menunjukkan bahwa objek berupa isyarat tangan manusia mampu dikenali dengan hasil akurasi sebesar 80% pada kondisi pencahayaan yang cukup dan warna background gelap serta polos.]]>
<![CDATA[Implementasi Algoritma Finite State Machineuntuk Pergerakan Non Player Character pada Game Petualangan ]]>
<![CDATA[Anandra, Yayan]]>;
<![CDATA[Sahertian, Julian]]>;
<![CDATA[Sanjaya, Ardi]]>
<![CDATA[ Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) Vol. 4 No. 2 (2020): PROSIDING SEMNAS INOTEK Ke-IV Tahun 2020 ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Nusantara PGRI Kediri ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.29407/inotek.v4i2.115
<![CDATA[Penelitian ini menggunakan metode Algoritma FSM (Finite State Machine) untuk pergerakan NPC (Non-Player Character) yang bertujuan untuk menghasilkan gerakan yang dinamis. Game yang yang bergenre petualangan umumnya kurang dalam penerapkan AI (Kecerdasan Buatan) sehingga permainan tersebut tampaknya kurang menantang. Berdasarkan hal ini, game petualangan dibuat dengan mengimplementasikan AI pada NPC pada platform Android. AI yang digunakan adalah Algoritma FSM yang berfungsi untuk mengatur pergerakan musuh. Metode yang digunakan dalam mengembangkan produk multimedia game ini menggunakan MDLC (Multimedia Development Life Cycle). Berdasarkan tes funsionalyang telah dilakukan, hasil pengujian dengan metodeblack-boxmemperoleh nilai baik dan game dapat dikembangkan.]]>
<![CDATA[Pengembangan Game Edukasi Klasifikasi Komponen Komputer Berbasis Android dengan Tools Unity 3D Game Engine ]]>
<![CDATA[Pramudita, Yosua Yonnas]]>;
<![CDATA[Sahertian, Julian]]>;
<![CDATA[Sanjaya, Ardi]]>
<![CDATA[ Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) Vol. 4 No. 2 (2020): PROSIDING SEMNAS INOTEK Ke-IV Tahun 2020 ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Nusantara PGRI Kediri ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.29407/inotek.v4i2.116
<![CDATA[Game atau permainan tentunya sudah tidak asing lagi terdengar. Dewasa ini banyak game yang dapat dimainkan mulai dari petualngan, strategi, fighting, edukasi dan lainnya. Game juga dapat berfungsi untuk melatih pola pikir seseorang untuk mencari solusi memecahkan suatu permasalahan yang ada di sebuah Game. Salah satunya adalah game edukasi bergenre quiz dan puzzle.Game yang mengharuskan pemain untuk menyelesaikan teka-teki atau masalah. Tidak jarang jenis game ini juga digunakan sebagai media pembelajaran, karena dapat meningkatkan minat belajar pada siswa.Game edukasi yang memuat materi klasifikasi komponen komputer masih sangat kurang, khusunya pada platform android. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan game edukasi klasifikasi komponen komputer pada perangkat berbasis android, dan mengetahui tingkat kelayakaan game edukasi klasifikasi komponen komputer dengan menggunakan metode black-box. Metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah Research & Development (R&D) dan menggunakan model penggembangan multimedia Lee dan Owens, yaitu analisis, desain, pengembangan, dan implementasi, dan evaluasi. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa game edukasi klasifikasi komponen komputer berbasis android menggunakan software Unity 3D Game Engine dengan materi klasifikasi komponen komputer. Game edukasi klasifikasi komponen komputer telah melakukan hasil pengujian dengan metode black –box memperoleh nilai baik dan game dapat dikembangkan.]]>
