Claim Missing Document
Check
Articles

Found 26 Documents
Search

KLASIFIKASI PENGELOMPOKAN DALAM MELIHAT KESESUAIAN DAYA PELANGGAN KOTA LHOKSEUMAWE Andik Bintoro; Safwandi Safwandi
KOMIK (Konferensi Nasional Teknologi Informasi dan Komputer) Vol 2, No 1 (2018): Peranan Teknologi dan Informasi Terhadap Peningkatan Sumber Daya Manusia di Era
Publisher : STMIK Budi Darma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30865/komik.v2i1.944

Abstract

Classification of K Nearest Neighbors in this study to determine the grouping in seeing the suitability of the installed household electricity customers. Then the system built can see customers who want to know the amount of power given and want to add new. Conversely, if customers who want to reduce the power that has been given because it is too large with the condition of houses that are not large and not much use, can be seen in this system. The purpose of this study is to facilitate old customer customers in seeing the installed power with a variable amount of air conditioner (AC), number of refrigerators, number of washing machines and other electronic quantities based on the grouping of test data. first adjusted to the new test data. The process of the K-Nearest Neighbor method is to input the customer's name with the value of the amount of air conditioner (AC) with a value of 2, the number of refrigerators with a value of 2, the number of washing machines with a value of 1 and the number of other electronics with a value of 7. Then the data is seen with distance closest is 1.73205 by being trained by seeing neighbors nearby in training training. Furthermore, training of the data was obtained by customers with ID P-05 found in class C2 classifications. The results of this system are in the form of customer grouping which is categorized into 4 ampere, 6 ampere or 12 ampere category classification types, each of which is seen from the amount of power installed. This research is expected to help PLN customers of the city of Lhokseumawe in knowing the old customers who are included in the type of grouping.Keywords: Classification, Electrical Power, K-Nearest Neighbors
Implementation of Geographic Information System for Tourist Locations and Lodging Services in Lhokseumawe City Based on Android Misbahul Jannah; Muthmainnah Muthmainnah; Safwandi Safwandi; Mochamad Ari Saptari; Muhammad Muhammad; Rahmad Wahyudi; Mirza Farhan
International Journal of Engineering, Science and Information Technology Vol 2, No 4 (2022)
Publisher : Master Program of Information Technology, Universitas Malikussaleh, Aceh Utara, Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52088/ijesty.v2i4.320

Abstract

The advancement of information technology is now increasingly widespread and very rapidly growing so that it can help people to enjoy the various conveniences that have been produced by this technology. One aspect of technology currently developing rapidly is mobile technology on smartphone devices (smartphones). This android-based geographic information system application is one of the results of these technological developments, which have the benefits and uses that are needed in this day and age. So with the development of the world of technology, people prefer the way of convenience and efficiency, for example, by utilizing the sophistication of smartphones. Implementing the Geographic Information System (GIS) for tourism and lodging services in Lhokseumawe aims to build tourism applications and lodging services in Lhokseumawe based on Android and implement Google services. Maps Application Programming Interface (API) to facilitate tourists in obtaining information on mapping the location of tourist attractions and lodging, routes, and tourist support facilities in Lhokseumawe City. The method used is a waterfall process model. Implementing the Lhokseumawe Tourism Application and lodging services using Javascript programming with Android Studio, MySQL database, and maps sourced from the Google Maps API. The result is an Android-based Lhokseumawe City Tourism and lodging service application that helps make it easier for tourists to obtain information about tourist attractions, lodging, and routes from their current location to the desired tourist and lodging locations in Lhokseumawe City with the help of the Global Positioning System (GPS). Tourist information and lodging services are entirely related only to data entered into the database server. The results of this application display a list and location of tourist and lodging services as well as the shortest route to the nearest tourist or inn to the user's location point. It is also hoped that this system can be developed to produce a better system than the previous one.
IMPLEMENTASI SISTEM CERDAS LEAST SQUARE DALAM MERAMALKAN PEMENUHAN KEBUTUHAN STOK LISTRIK DI KOTA LHOKSEUMAWE Muhammad Sadli; Safwandi Safwandi
Jurnal Ecotipe (Electronic, Control, Telecommunication, Information, and Power Engineering) Vol 4 No 2 (2017): Jurnal Ecotipe, Oktober 2017
Publisher : Jurusan Teknik Elektro, Universitas Bangka Belitung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33019/ecotipe.v4i2.8

Abstract

PLN (Perusahaan Listrik Negara) is one of the BUMN (Badan Usaha Milik Negara) in charge of providing electricity supply needs with the best service quality for the community. The growth of electricity demand for residents of Lhokseumawe City by 2020 is expected to increase to 10%. Based on these predictions, PLN must be able to forecast patterns from data needs lsitrik which has been then used to project the data that will come in order to give the best pelyanan for the community. Forecasting is one of the sciences in the field of intelligent systems that can predict long-term electrical demand in the city of Lhokseumawe. The least square forecasting model can be one of the components supporting the economic growth of Lhokseumawe City. Variables to be predicted in the fulfillment of electricity stocks are seen from household, industrial, commercial and public expenses. Furthermore, the need for electricity stock from each region will be seen from the installed capacity, power capable (MW) and peak load. Then the least quare forecasting model will determine the equation of data trend based on the data needs of electricity that has been then used to project the data needs of electricity to come. This research is expected to produce accurate forecasting value so that can be used as a reference for PLN party in taking policy. Proper forecasting can help PLN to save production cost due to mis-distribution. The specific target of this research is to know the quality of service PLN Lhokseumawe to the public so that the distribution of electricity is always stable. The long-term goal of implementing this smart forecasting system is to help improve the quality of PLN's services in meeting the long-term electricity needs of the people of Lhokseumawe.
APLIKASI KAMUS BAHASA INDONESIA-ARAB BERBASIS ANDROID MENGGUNAKAN METODE BOYER-MOORE Fadisar, Nanda; Darnila, Eva; Safwandi, Safwandi
Sisfo: Jurnal Ilmiah Sistem Informasi Vol. 1 No. 1 (2017): Sisfo: Jurnal Ilmiah Sistem Informasi, Mei 2017
Publisher : Universitas Malikussaleh

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29103/sisfo.v1i1.252

Abstract

Kamus merupakan alat bantu yang digunakan untuk menterjemahkan suatubahasa. Bahasa Arab merupakan salah satu bahasa yang digunakan oleh seluruhumat muslim di dunia untuk membaca Al-Quran dan berkomunikasi.Penggunaan kamus bahasa Arab - Indonesia sangat sangat sulit karena harusmembawa kamus yang berbentuk buku yang memiliki ketebalan dan cukup berat,untuk itu diperlukan Sebuah Aplikasi untuk membantu menterjemahkan bahasaarab ke dalam bahasa indonesia. Aplikasi tersebut berupa kamus mobile, yangdapat dipasang pada perangkat mobile berbasis android. Android cenderungdigunakan dalam tablet pc dan smartphone, selain itu android mudahdikembangkan karena bersifat open source. Selanjutnya untuk mempermudahpenterjemahan kata Bahasa arab ke bahasa indonesia, aplikasi ini dirancangdengan menggunakan algoritma boyer-moore. Algoritma ini dianggap sebagaialgoritma yang paling efisien pada aplikasi umum. Hasil dari penelitian inididapatkan dari proses pencocokan kata yang diinput user dengan kata didalamdatabase dan menampilkan hasil penterjemahan kata.Kunci : Kamus, Android, Bahasa Arab-Indonesia, boyer-moore
Evaluasi Tata Kelola Teknologi Informasi Menggunakan Framework Cobit 5 Proses Dss03 Dan Mea01 Di Universitas X Muthmainnah, Muthmainnah; Safwandi, Safwandi; Jannah, Misbahul; Ilhadi, Veri
Sisfo: Jurnal Ilmiah Sistem Informasi Vol. 5 No. 1 (2021): Sisfo: Jurnal Ilmiah Sistem Informasi, Mei 2021
Publisher : Universitas Malikussaleh

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29103/sisfo.v5i1.4848

Abstract

Teknologi informasi dalam penempatannya sangat penting bagi suatu lembaga atau institusi untuk mendukung pencapaian rencana strategis. Untuk mencapai tujuan visi, misi dan tujuan perusahaan atau institusi. Kini suatu institusi dapat meningkatkan kinerja teknologi informasi yang telah berjalan seiring dengan perkembangan teknologi informasi untuk menghasilkan teknologi yang lebih baik dengan melakukan audit tata kelola teknologi informasi pada perusahaan. COBIT 5 dapat melihat nilai yang optimal dalam mengelola tata kelola teknologi informasi yang akhirnyasangat dibutuhkan oleh sebuah perusahaan dalam menjalankan semua  visi dan misi dalam perusaahaan atau universitas.  Pada penelitian ini COBIT 5 dapat memungkinkan tata kelola dan manajemen secara holistik untuk keseluruhan enterprise, mengelola bisnis secara keseluruhan, bertanggung jawab pada semua area fungsi teknologi informasi.  Dengan melakukan audit tata kelola teknologi informasi pada institusi, institusi dapat mengetahui apakah teknologi informasi yang selama ini beroperasi sudah sesuai dengan tujuan institusi serta menyampaikan secara akurat berdasarkan strategi TI. Hasil audit tata teknologi pada Universitas X berdasarkan COBIT 5 dalam Domain DSS03, rata rata berada pada 2.6(Manage process ) dan Domain MEA01 rata-rata berada pada 2.8 (Manage process).
Implementasi Data Mining Penentuan Daya Pelanggan Baru untuk Klasifikasi Subsidi dan Non Subsidi di Wilayah PLN Kota Lhokseumawe Bintoro, Andik; Safwandi, Safwandi
Sisfo: Jurnal Ilmiah Sistem Informasi Vol. 2 No. 2 (2018): Sisfo: Jurnal Ilmiah Sistem Informasi, Oktober 2018
Publisher : Universitas Malikussaleh

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29103/sisfo.v2i2.1011

Abstract

Penerapan model data mining dalam klasifiaksi K-Nearest Neighbor (KNN) dalampenentuan Daya Pelanggan Baru untuk Klasifikasi Subsidi dan Non Subsidi diWilayah PLN Kota Lhokseumawe sangatlah perlu untuk dilakukan. Hal ini untukmengetahui pelanggan PLN dalam klasifikasi pengelompokkan berdasarkandengan variable yang digunakan. Pelanggan baru PLN yang ingin mengetahuiberapa klasifikasi pengelompokkan listrik untuk pasang baru dapat menggunakan aplikasi ini dalam penentuan besaran daya yang digunakan untuk pasang baru. Variable yang digunakan adalah untuk K1 adalah pendapatan keluarga secara keseluruhan, K2 adalah pekerjaan orang tua, K3 adalah pekerjaan orang tua, K4 adalah luas rumah. Dari variable ini akan dimasukkan kedalam sistem dengan sub kriteria yang akan dimasukkan. Adapun Golongan tarif daya listrik subsidi terbagi menjadi dua yaitu Tarif R-1/450 VA untuk penggolongan K1 dan golongan R-1/900 VA Subsidi Tarif R-1/586 kWh untuk penggolongan K2, sedangkan Golongan K3 non subsidi Tarif R-1/1352 VA untuk rumah tangga mampu. Tujuan dari penelitian ini adalah memudahkan pelanggan baru dalam penentuan golongan yang diberikan oleh pihak PLN kota lhokseumawe dan pelanggan mengetahui besaran yang akan digunakan. Sehingga pelanggan kota lhokseumawe dapat melihat besaran jumlah daya yang diberikan. Model klasifikasi KNN menggunakan data training untuk di uji coba dengan data pengujian untuk pelanggan baru dan hasilnya dari nilai terdekat dari data training yang telah diujikan. Dalam penelitian ini data training yang digunakan adalah 30 data training, hal ini berguna untuk nilai pengujian lebih akurat dan hasil yang diharapkan menjadi lebih baik. Untuk pengujian V1 adalah dengan nilai 3, untuk kriteria V2 adalah 3, dan nilai variabel V=3 adalah 2 dan nilai variabel terakhir V4 adalah 1. Selanjutnya untuk hasil pengujian dari pelanggan baru adalah termasuk kedalam golongan subsidi R-1/900 VA Subsidi Tarif R-1/586 kWh yang telah dilihat dari hasil training. Hasil dari aplikasi ini dapat menampilkan besaran daya yang digunakan untuk pelanggan baru berdasarkan nilai pengujian yang dilakukan.Kata kunci : Klasifikasi, Daya Listrik ,KNN
SISTEM PENDETEKSI TERJEMAHAN KIFAYATUL MUHTADI KEDALAM BAHASA INDONESIA MENGGUNAKAN METODE MINKOWSKI DISTANCE Safwandi, Safwandi; Muthmainnah, Muthmainnah
Sisfo: Jurnal Ilmiah Sistem Informasi Vol. 4 No. 1 (2020): Sisfo: Jurnal Ilmiah Sistem Informasi, Mei 2020
Publisher : Universitas Malikussaleh

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29103/sisfo.v4i1.6286

Abstract

Kitab Kifayatul Muhtadi merupakan sebuah karya Syeikh Muhammad Nur al-Fathani seorang matan Hakim Syari Makkah. Kitab ini disusun oleh beliau sebagai  huraian atau syarah bagi kitab Sullam al-Muhtadi karya Syeikh Daud al-Fathani iaitu sebuah kitab aqidah dan fiqh yang terkenal. Kitab Kifayatul Muhtadi dibuat dalam bahasa Arab Jawi sehingga tidak semua orang bisa membacanya dengan benar. Sebaiknya sebelum mempelajari bacaan dari isi kitab terlebih dahulu pengguna (user) mempelajari huruf Arab yang terdapat dalam kitab suci Al-Quran, hal ini dikarenakan bentuk penulisannya yang sangat mirip dengan penulisan huruf Arab yang terdapat dalam kitab suci Al-Quran. Oleh karena itu, diperlukan suatu sistem yang bisa menerjemahkan kitab Arab Jawi pada kitab Kifayatul Muhtadi kedalam Bahasa Indonesia. Supaya pengguna (user) lebih mudah dalam membaca dan memahami isi dari kitab Kifayatul Muhtadi. Penelitian ini membahas tentang cara sistem yang menggunakan metode Minkowski Distance. Metode tersebut merupakan metode yang sangat cocok untuk menerjemahkan citra bahasa, selain itu metode tersebut merupakan metode yang lebih sederhana yang dapat mempermudah penulis dalam membuat kombinasi citra bahasa jawi pada kitab Kifayatul Muhtadi sebagai input data untuk mendapatkan pola terjemahan kedalam Bahasa Indonesia. Citra yang diuji nantinya akan terdeteksi terjemahan ke dalam bahasa Indonesia dari bagian isi kitab yang telah diinputkan di dalamnya sehingga pengguna (user) dapat dengan mudah membaca kata demi kata yang terdapat di dalam kitab Kifayatul Muhtadi.
SISTEM PENGENALAN HAFALAN AL-QURAN SURAH AL-'ADIYAT MELALUI SUARA MENGGUNAKAN TRANSFORMASI KOSINUS DISKRIT Zuraida, Zuraida; Maryana, Maryana; Safwandi, Safwandi
Jurnal Teknologi Terapan and Sains 4.0 Vol 5 No 2 (2024): Jurnal Teknologi Terapan & Sains
Publisher : Universitas Malikussaleh

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29103/tts.v5i2.17545

Abstract

Prinsip pengembangan perangkat lunak otomatisasi adalah selaras dengan prinsip-prinsip yang ditekankan pada era revolusi industri 4.0., artinya perangkat  lunak pada era 4.0 sudah mampu meminimasir peran manusia baik dalam pengembangannya, kemampuan belajar, ataupun operasional-operasional teknis lainnya. Untuk menjawab tantangan model 4.0, maka penelitian ini mengajukan sebuah algoritma yang robust dalam menguji hafalan-hafalan Quran secara digital. Pendekatan yang digunakan mewakili fungsi basis eksponensial yaitu Transformasi Kosinus. Pengujian melibatkan 100 sampel para penghafal Quran. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem pengujian hafalan Al Quran menggunakan pendekatan transformasi Kosinus mampu mengenali atau memiliki detection rate berkisar 95% pola suara. Persentase detection rate tersebut menunjukkan bahwa model transformasi sinyal tersebut dapat digunakan sebagai salah satu pendekatan untuk sistem pengujian suara waktu-nyata.Keyword : Transformasi Kosinus.
PENDETEKSIAN KALIMAT SINDIRAN MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES Fikry, Muhammad; Safwandi, Safwandi
Jurnal Teknologi Terapan and Sains 4.0 Vol 4 No 3 (2023): Jurnal Teknologi Terapan & Sains
Publisher : Universitas Malikussaleh

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29103/tts.v4i3.14744

Abstract

Dalam kehidupan masyarakat modern ini tidak terlepas dari dari media sosial, dimana penggunaan media sosial yang tidak bijak bisa mengakibatkan hal yang fatal. Dimasa sekarang ini banyak terjadi kasus pem-bully-an maupun kasus dimana masyarakat saling sindir menyindir sehingga terjadi saling permusuhan antar masyarakat. Pada penelitian kali ini penulis akan membuat sebuah sistem untuk mendeteksi kalimat-kalimat sindiran yang sering terjadi dalam kehidupan sehari-hari masyarakat indonesia. Penulis menggunakan metode Naive Bayes, Metode ini juga sangat sering digunakan oleh peneliti-peneliti lain karena tingkat akurasinya yang tinggi.Kata Kunci”Pendeteksian kalimat, Kalimat sindiran, Deteksi sindiran, Naive Bayes, Metode Naive Bayes.
Comparison of the Results of the K-Nearest Neighbor (KNN) and Naïve Bayes Methods in the Classification of ISPA Diseases (Case Study: RSUD Fauziah Bireuen) Putri, Riska Yolanda; Yunizar, Zara; Safwandi, Safwandi
Journal of Advanced Computer Knowledge and Algorithms Vol 1, No 1 (2024): Journal of Advanced Computer Knowledge and Algorithms - January 2024
Publisher : Department of Informatics, Universitas Malikussaleh

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29103/jacka.v1i1.14535

Abstract

Acute Respiratory Infection or commonly called (ARI) is a disease caused by bacteria or viruses. (ARI) can attack all ages, especially children. This study aims to compare the accuracy of classification in (ARI) disease. The data used is data from patients affected by (ARI) disease at Fauziah Bireuen Hospital. K-Nearest Neighbors and Naïve Bayes can be used in the classification of (ARI) diseases. Measurement of accuracy using Confusion Matrix in the K-Nearest Neighbors method with the Eulidean Distance approach in the case of (ARI) disease classification obtained a percentage of precision of 91%, recall 84% and accuracy of 88%. While the Naïve Bayes method obtained a percentage of precision of 95%, recall 78% and accuracy of 86%. The results of the accuracy comparison of the two methods show that the K-Nearest Neighbors method has a higher accuracy rate than the Naïve Bayes method.