Articles
SISTEM PAKAR DETEKSI PENYAKIT TIPES, DBD, CAMPAK DAN DIARE DENGAN METODE BACKWARD CHAINING
Robi Wariyanto Abdullah;
Fendy Prasetyo Nugroho;
Kusrini Kusrini
Jurnal Informa : Jurnal Penelitian dan Pengabdian Masyarakat Vol 5 No 2 (2019): Juni
Publisher : Politeknik Indonusa Surakarta
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (460.226 KB)
|
DOI: 10.46808/informa.v5i2.81
Penyakit tipes, demam berdarah (DBD), campak dan diare memiliki gejala yang hampir sama dan banyak menyerang manusia hingga menyebabkan penderita meninggal dunia dikarenakan tidak banyak orang yang menyadari gejala penyakit yang telah dideritanya. Untuk meminimalkan angka kematian yang terjadi karena penyakit tersebut maka, perlu dibuat sistem pakar yang dapat mendeteksi penyakit yang ditandai dari gejala yang dirasakan oleh penderita. Penelitian yang akan dilakukan yaitu menganalisa dan mendeteksi penyakit tipes, DBD, campak dan diare dengan mengumpulkan basis pengetahuan dari gejala-gejala yang timbul dari penyakit tersebut. Metode yang digunakan dalam mendeteksi penyakit tersebut yaitu menggunakan metode backward chaining dan menguji ketepatan akurasinya dengan metode certainly factor. Sistem pakar yang dikembangkan yaitu sistem berbasis web sehingga dapat diakses dengan mudah dimanapun dan kapanpun. Hasil akurasi sistem pakar yang dikembangkan dengan metode backward chaining menghasilkan akurasi ketepatan pengujian dari sistem yang telah dibandingkan hasilnya dengan pakar mencapai hasil sebesar 93% dengan bobot penyakit 0.9.
SISTEM PAKAR DIAGNOSA HAMA DAN PENYAKIT TANAMAN PADI DENGAN METODE BAYES
Sri Wulandari;
Muhammad Fajrian Noor;
Ajie Kusuma Wardhana;
Kusrini Kusrini
Jurnal Informa : Jurnal Penelitian dan Pengabdian Masyarakat Vol 5 No 2 (2019): Juni
Publisher : Politeknik Indonusa Surakarta
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (321.727 KB)
|
DOI: 10.46808/informa.v5i2.83
Perkembangan teknologi saat ini berkembang dengan pesat dimana meliputi berbagai bidang seperti bidang pendidikan, kesehatan bahkan bidang pertanian. Sistem pakar merupakan salah satu pemanfaatan perkembangan teknologi, yaitu suatu aplikasi komputer kecerdasan buatan untuk memecahkan masalah seperti keahlian seorang pakar pada bidang tertentu berdasarkan pengetahuan dan fakta sehingga dapat memberikan solusi yang memuaskan. Sistem pakar pada bidang pertanian dapat membantu petani untuk mengatasi masalah pada tanamannya dengan melihat gejala yang ada pada tanaman tersebut. Sistem pakar untuk mendiagnosa hama dan penyakit padi diharapkan dapat membantu untuk mengetahui secara tepat dan cepat jenis hama dan penyakit yang menyerang tanaman padi tanpa harus menunggu petugas pertanian. Penelitian ini akan mengimplementasikan metode Bayes pada sistem pakar untuk mendiagnosa hama dan penyakit tanaman padi.
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DENGAN METODE NAIVE BAYES UNTUK PEMILIHAN DOSEN PEMBIMBING
Uli Rizki;
Abdul Malik Zuhdi;
Kusrini Kusrini
Jurnal Informa : Jurnal Penelitian dan Pengabdian Masyarakat Vol 5 No 2 (2019): Juni
Publisher : Politeknik Indonusa Surakarta
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (669.438 KB)
|
DOI: 10.46808/informa.v5i2.85
Pemilihan dosen pembimbing merupakan hal yang harus dilakukan mahasiswa untuk dapat menyelesaikan masa studinya. Dalam penyusunan skripsi dosen pembimbing berperan penting dalam skripsi seorang mahasiswa. Dalam pemilihan dosen pembimbing terkadang terjadi keputusan yang kurang maksimal dimana dosen yang ditunjuk kurang sesuai dengan kriteria mahasiswa, akibatnya skripsi yang dihasilkan kurang berkualitas atau membutuhkan waktu yang cukup lama. Untuk memecahkan masalah tersebut maka dibutuhkan sistem pendukung keputusan untuk pemilihan dosen pembimbing. Proses pemilihan dosen pembimbing dilakukan dengan mencari alternatif terbaik berdasarkan kriteria-kriteria yang telah ada selanjutnya menampilkan presentase ketepatan lulus mahasiswa apabila memilih dosen pembimbing tersebut. Dari hasil penelitian menunjukan bahwa pemilihan dosen pembimbing dapat di implementasikan dalam sebuah sistem yang di buat menggunakan bahasa pemrograman web dan MySQL sebagai databasenya. Dengan menggunakan data sebanyak 400 dan metode Naive Bayes menghasilkan akurasi sebesar 77,50%
PERANCANGAN DATA WAREHOUSE AKADEMIK DI SEKOLAH TINGGI AGAMA BUDDHA SEMARANG
Parsiyono Parsiyono;
Kusrini Kusrini;
Andi Sunyoto
Jurnal Informa : Jurnal Penelitian dan Pengabdian Masyarakat Vol 1 No 2 (2015): Desember
Publisher : Politeknik Indonusa Surakarta
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (394.327 KB)
|
DOI: 10.46808/informa.v1i2.117
Data akademik merupakan data penting dalam perguruan tinggi. Informasi mengenai dataakademik di butuhkan oleh pihak manajemen untuk mengetahui kondisinya. Informasi yang tersediapada database sistem informasi akademik belum dimanfaatkan sebagai pendukung pengambilankeputusan hanya bersifat transaksional untuk itu perlu menerapkan suatu data warehouse untukmenampung data untuk diolah menjadi informasi yang berguna bagi manajemen.Penelitian ini membahas masalah perancangan data warehouse serta mengimplementasikannya.Sumber data yang digunakan adalah database akademik yang ada di STAB Syailendra Semarang dandata warehouse yang dibangun berdasarkan tabel fakta transaksi mahasiswa. Metode yang digunakanadalah metode penelitian tindakan yaitu menggunakan lima tahapan diantaranya tahap persiapan,tahap perencanaan, tahap tindakan, tahap analisis dan tahap refleksi. Di dalam tahap-tahap tersebutdimulai dari merencanakan subyek data, merancang skema bintang, merancang data warehousekemudian di implementasikan dengan cara Extract, Transform, load membentuk cube dan menyajikandata untuk laporan yang dibutuhkan manajemen.Hasil dari penelitian ini adalah rancangan data warehouse akademik yang sesuai dengan STABSyailendra Semarang dan menghasilkan laporan tentang jumlah mahasiswa per angkatan, per jeniskelamin dan per kota asal mahasiswa. Data warehouse ini dibangun dengan SQL Server 2012 danpenyajian data dengan Excel Powerpivot
SISTEM PAKAR PADA KONSULTASI JENIS SENAM DENGAN METODE FORWARD CHAINING
Anastasia Meyliana;
Kusrini Kusrini;
Emha Taufiq Luthfi
Jurnal Informa : Jurnal Penelitian dan Pengabdian Masyarakat Vol 1 No 3 (2016): Juni
Publisher : Politeknik Indonusa Surakarta
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (253.945 KB)
|
DOI: 10.46808/informa.v1i3.119
Senam merupakan salah satu olahraga yang dipilih masyarakat untuk menjaga kesehatantubuh dan pikiran. Banyaknya jenis senam yang ada membuat orang membutuhkan konsultasiuntuk menentukan jenis senam yang tepat dan sesuai dengan kemampuan tubuh dan kondisitubuhnya. Jenis senam dibatasi terdiri dari aerobik, pilates, kegel dan yoga. Pemodelan dalampenelitian ini menggunakan sistem pakar yang dapat memberikan solusi kepada masyarakat tanpaharus bertanya langsung pada pakarnya namun cukup berkonsultasi melalui sistem berbasis web.Sistem pakar akan mendiagnosa manfaat yang ingin dicapai berdasarkan jawabanpengguna. Metode yang digunakan untuk konsultasi jenis senam ini yaitu forward chaining,certainty factor dan temporal reasoning yang dapat digunakan untuk mengetahui tahapanselanjutnya yang harus dilakukan dalam senam. Bahasa pemrograman yang digunakan adalah PHPdan MySQL. Pengujian yang digunakan yaitu pengujian alpha yang menunjukkan bahwafungsionalitas sistem berjalan dengan baik dan pengujian beta yang menunjukkan bahwa aplikasiyang dibangun memiliki tampilan yang menarik, mudah digunakan dan membantu dalam proseskonsultasi jenis senam.
PERBANDINGAN KINERJA ALGORITMA C4.5 DAN NAIVE BAYES UNTUK KETEPATAN PEMILIHAN KONSENTRASI MAHASISWA
Wiwit Supriyanti;
Kusrini Kusrini;
Armadyah Amborowati
Jurnal Informa : Jurnal Penelitian dan Pengabdian Masyarakat Vol 1 No 3 (2016): Juni
Publisher : Politeknik Indonusa Surakarta
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (796.061 KB)
|
DOI: 10.46808/informa.v1i3.124
Penentuan konsentrasi akan membantu mahasiswa lebih fokus terhadap apa yang diminatidan disesuaikan dengan nilai akademis yang dimilikinya. Banyak mahasiswa yang masih belummengenal minat dan kemampuan yang dimilikinya. Hal tersebut membuat mahasiswa cenderungmemilih dan menjalani konsentrasi yang tidak sesuai dengan minat dan kemampuannya.Perbandingan kinerja algoritma C4.5 dan naive bayes bertujuan untuk mengukur tingkat akurasiterbaik masing-masing algoritma untuk diterapkan dalam kasus pemilihan konsentrasi keahlianmahasiswa.Penelitian ini mengambil sampel data alumni di Program Studi Informatika UniversitasMuhammadiyah Surakarta. Variabel yang digunakan dalam penelitian ini antara lain: jurusansekolah asal mahasiswa, gender, nilai akademik dari semester satu sampai dengan semester enam,konsentrasi keahlian yang dipilih serta lama studi yang ditempuh. Forward selection adalah salahsatu metode seleksi fitur yang dapat digunakan untuk mengurangi atribut yang kurang relevan padadataset. Penggunaan metode forward selection mampu menghasilkan tingkat akurasi yang lebihbaik dibandingkan dengan tanpa penambahan seleksi fitur yang hanya mencapai tingkat akurasipada algoritma C4.5 dari sebelumnya sebesar 84,43% meningkat menjadi 84,98%, sedangkan padaalgoritma naive bayes sebelumnya sebesar 78,47% meningkat menjadi 82,01%.Hasil dari komparasi algoritma klasifikasi antara decision tree C4.5, dan naive bayes yangdigabungkan dengan metode seleksi fitur forward selection untuk kasus ketepatan pemilihankonsentrasi mahasiswa didapatkan tingkat akurasi tertinggi dengan algoritma terpilih C4.5 dengannilai akurasi sebesar 84,98%.
Implementasi Metode Gap Kompetensi Untuk Pemilihan Jenis Tanaman
Mahmudi Mahmudi;
Muhamad Fatahillah Z;
Kusrini Kusrini
Jurnal Informa : Jurnal Penelitian dan Pengabdian Masyarakat Vol 5 No 3 (2019): Desember
Publisher : Politeknik Indonusa Surakarta
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (538.904 KB)
|
DOI: 10.46808/informa.v5i3.139
Pada dunia Internasional, pertanian sudah menjadi kebutuhan pokok bagi kebutuhan pangan suatu negara, teknologi terkini sudah mulai dilakukan sebagai pendukung untuk mendapatkan hasil pertanian sesuai yang diharapkan. Banyak perusahaan besar yang sudah bergerak pada bidang pertanian, permasalahan yang terjadi adalah perusahaan harus mengetahui tentang tanaman apa yang harus ditanam berdasarkan beberapa situasi dan kondisi yang ada. Oleh karena itu perusahaan harus mempunyai ahli pada bidang pertanian tersebut, dan untuk menunjang kebutuhan tersebut, diperlukan suatu sarana untuk memutuskan tentang apa yang harus dilakukan agar hasil panen sesuai yang diharapkan. Dari sejumlah data uji, didapatkan kecocokan sebesar 100% antara perhitungan Sistem yang dibangun dan perhitungan secara manual. Pengujian pada skenario ke-2 menunjukkan bahwa lebih banyak data tanaman dan variabel pada Secondary Factor akan mempengaruhi proses pembobotan dan merubah hasil perankingan sebanyak 20%. Pada pengujian ke-3, input data tanaman dengan jumlah variabel bervariasi, perankingan pada skenario ke-3 menghasilkan fluktuasi bobot yang signifikan, meningkat sejumlah 7% menjadi 27% dari skenario ke-2, yang menandakan bahwa sangat diperlukan data dengan jumlah variabel yang seragam untuk mendapatkan hasil pembobotan yang akurat.
Penggunaan Metode Simple Addtive Weighting (SAW) Untuk Menetukan Calon Penerima Beasiswa
Supriyati Supriyati;
Kusrini Kusrini;
Emha Taufiq Luthfi
Jurnal Informa : Jurnal Penelitian dan Pengabdian Masyarakat Vol 5 No 3 (2019): Desember
Publisher : Politeknik Indonusa Surakarta
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (239.418 KB)
|
DOI: 10.46808/informa.v5i3.141
Pendidikan yang semakin tinggi akan membuka jalan seseorang menuju masa depan yang lebih baik. Bantuan pendidikan berupa beasiswa dari sekolah yang diberikan kepada siswa mampu menjadi motivasi tersendiri bagi siswa yang berprestasi. Data yang diolah pada penelitian ini diambil dari Smk Syubbanul Wathon Tegalrejo Magelang sebagai data input. Kriteria-kriteria yang diolah antara lain, data nilai rata-rata rapot, penghasilan orang tua, dan jumlah tanggungan orang tua dengan data alternatif (kandidat) 20 siswa. Penelitian ini bertujuan untuk membantu sekolah dalam menentukan calon penerima beasiswa dengan menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW). Hasil penelitian ini mampu menunjukkan bahwa alternatif yang memiliki nilai preferensi yang tertinggi dapat dijadikan prooritas sebagai calon penerima beasiswa.
Analisis Penerimaan Penggunaaan Sistem Informasi Akademik/SISCA Menggunakan UTAUT
Anjar Anjani Putra;
Kusrini Kusrini;
Eko Pramono
Jurnal Informa : Jurnal Penelitian dan Pengabdian Masyarakat Vol 5 No 3 (2019): Desember
Publisher : Politeknik Indonusa Surakarta
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (581.298 KB)
|
DOI: 10.46808/informa.v5i3.143
Kebutuhan penggunaan sistem informasi akademik yang terintegrasi dewasa ini semakin meningkat khususnya di level perguruan tinggi. Sistem informasi akademik yang akan dibuat seharusnya seimbang antara infrastruktur teknologi yang tersedia dengan kemampuan sumber daya manusianya. Tujuan dari penelitian ini untuk mengetahui pengaruh antar faktor UTAUT dan rekomendasi yang dapat diambil dari faktor-faktor UTAUT yang mempengaruhi sistem informasi akademik IAIN Purwokerto. Penelitian ini dilakukan dengan menggunakan metode kuantitatif dengan cara penyebaran kuesioner dengan jumlah sampel sebanyak 90 responden yang terdiri dari dosen, tenaga kependidikan dan mahasiswa pengguna sistem. Analisis data yang dilakukan menggunakan software SPSS 22.0. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa faktor yang mempunyai pengaruh terhadap penerimaan dan penggunaan sistem informasi akademik yaitu Effort Expectancy, Social Influence, Anxiety, Performance Expectancy dan Self Efficacy sedangkan variabel Facilitating Condition tidak mempunyai pengaruh positif dan signifikan terhadap penggunaan sistem informasi Akademik/SISCA
Analisis Sentimen Wisata Jawa Tengah Menggunakan Naϊve Bayes
Rifan Ferryawan;
Kusrini Kusrini;
Ferry Wahyu Wibowo
Jurnal Informa : Jurnal Penelitian dan Pengabdian Masyarakat Vol 5 No 3 (2019): Desember
Publisher : Politeknik Indonusa Surakarta
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (291.349 KB)
|
DOI: 10.46808/informa.v5i3.146
Penerapan teknologi oleh pemerintah dalam meningkatkan industri pariwisata di Jawa Tengah tidak dapat dipisahkan. Melalui media sosial, salah satunya Twitter, pengunjung dapat berbagi informasi dan opini melalui membagikan pesan maupun aktif berkomentar. Informasi seputar fasilitas dan pelayanan pariwisata, pengalaman pengunjung, opini dan foto yang diabadikan di upload dari obyek wisata, dapat dikelola menjadi informasi yang bermanfaat, salah satunya untuk mengetahui peningkatan mutu fasilitas dan pelayanan pada obyek wisata. Penelitian ini dapat digunakan untuk membuat kebijakan yang diberlakukan pada obyek wisata dengan memanfaatkan hasil analisis sentimen. Peneliti menggunakan pendekatan strategi klasifikasi algorima naïve bayes karena merupakan metode sederhana yang kinerjanya mirip dengan pendekatan lain. Berdasarkan penelitianpenelitian yang telah ada, Naïve Bayes menggabungkan efisiensi waktu dan kinerja yang optimal serta cukup akurat