Claim Missing Document
Check
Articles

Found 4 Documents
Search
Journal : TRANSISTOR Elektro dan Informatika

Sistem Prediksi Kebutuhan Bahan Baku (Raw Material) di Perusahaan Berbasis Web Menggunakan Metode Moving Average Hidayat, Ilham; Riansyah, Andi; Mulyono, Sri
TRANSISTOR Elektro dan Informatika Vol 5, No 3 (2023)
Publisher : Universitas Islam Sultan Agung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30659/ei.5.3.131-138

Abstract

Proses produksi merupakan serangkaian proses panjang yang saling berhubungan satu sama lain. dimana proses ini berpangkal pada bahan baku dan berujung pada terbentuknya bahan jadi atau finish good. Sebagai pangkal dari proses produksi, Kendala yang terjadi pada bahan baku akan berdampak pada proses berikutnya yaitu proses produksi itu sendiri. Ketika proses produksi terhambat maka pembuatan produk juga akan ikut terganggu. Tentu hal tersebut akan menimbulkan dampak kerugian pada pihak-pihak terkait. Karena itu dengan memanfaatkan metode moving average dilakukan prediksi untuk menentukan jumlah bahan baku yang akan digunakan dalam proses produksi. hal ini dimaksudkan agar tidak ada kekurangan bahan baku dalam proses produksi. dalam penelitian kali ini menggunakan metode moving average yang menghasilkan akurasi sebesar 97.5 % pada nilai n =2 dan akurasi sebesar 83% pada nilai n = 5.
Pemanfaatan MidtrGame Edukasi Petualangan Menggunakan RPG Maker MV dengan Finite State Machineans Sebagai Gateway pada Sistem Pembayaran Administrasi Sekolah Andika, Ardhi Dwi; Mulyono, Sri; Poetro, Bagus Satrio Waluyo
TRANSISTOR Elektro dan Informatika Vol 5, No 3 (2023)
Publisher : Universitas Islam Sultan Agung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30659/ei.5.3.139-146

Abstract

Penelitian Game Edukasi Petualangan Menggunakan RPG Maker Mv dengan berlatarbelakang mengenai game yang bermunculan tahun 2022 banyak mengandung unsur pendidikan. Game ini bergenre RPG berlatar spesifik Unissula dan karakter yakni mahasiswa FTI. Dengan metode Finite State Machine, pemain dituntut menyelesaikan permainan dengan baik, beberapa syarat menjadi pemicu game ini, hingga pemain dapat melanjutkan ke state selanjutnya. Beberapa kekurangan penelitian ini hanya berjalan di PC dan jumlah gender pada pemain hanya ada laki-laki. Tujuan penelitian ini dibuat untuk membuat game edukasi Mahasiswa Baru Unissula. Menganalisa kualitas multimedia dan pixel grafik game Advenducation. Mengimplementasikan metode fsm game. Hasil penelitian ini game Advenducation yang dimainkan pada PC, dengan metode Finite State Machine membuat game Edukasi RPG sangatlah baik, karena player bermain sambil belajar dengan mencar suatu persyaratan agar lanjut ke level selanjutnya. Hal ini akan membuat player secara tidak sadar telah mempelajari bagaimana melakukan sesuatu agar bisa berurutan demi mencapai suatu tujuan tertentu.
Rancang Bangun Sistem Pengenalan Wajah Menggunakan Metode Haar Cascade Classifier dan Local Binary Pattern Histogram Pada Akses Masuk Ruang Dosen Jalaluddin, Ahmad; Assegaf, Badieah; Mulyono, Sri
TRANSISTOR Elektro dan Informatika Vol 5, No 2 (2023)
Publisher : Universitas Islam Sultan Agung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30659/ei.5.2.%p

Abstract

Perkembangan teknologi suatu sistem pengamanan akses masuk ruangan telah banyak di temukan di berbagai instansi dengan menggunakan teknologi biometrik. Teknologi biometrik seperti sensor sidik jari, sensor retina mata dan deteksi wajah memberikan banyak kemudahan bagi pengguna suatu ruangan untuk keamanan privasi dan dokumen yang memiliki nilai yang tinggi. Masalah yang sering ditemukan pada ruangan yang didalamnya terdapat aset berharga adalah terjadinya pencurian. Oleh sebab itu diperlukan suatu teknologi biometrik untuk akses masuk ruangan yaitu face recognition atau pengenalan wajah dengan WebCam dan Jetson Nano sebagai alat yang digunakan untuk akses masuk ruangan. Jetson Nano yang akan menjadi otak kamera dimana kamera dapat mengenali wajah pengguna dan beberapa orang yang dapat mengakses ruangan. Jika citra yang diproses terdapat kecocokan pada file data maka program akan memberikan perintah output pintu dalam kondisi terbuka. Namun apabila citra yang ditangkap tidak ada kecocokan dengan file data maka pintu selalu dalam kondisi tertutup. metode Haar Cascade Classifier dan Local Binary Pattern Histogram (LBPH) dapat bekerja dengan hasil yang cukup untuk dapat digunakan diruangan dosen Teknik Informatika Unissula yaitu dengan hasil akurasi total dari semua percobaan di dapatkan nilai 63,33 %. Namun hasil tersebut masih cukup rendah jika di gunakan untuk sekala lebih yang lebih besar seperti seperti Keamanan akses masuk ruangan. Dari percobaan tiga jarak yang dilakukan mendapatkan dua kesimpulan yaitu semakin jauh jarak wajah ke kamera maka hasil FRR semakin besar dan semakin dekat jarak wajah ke kamera maka hasil FAR semakin besar. Hasil maksimal dari percobaan ini didapat pada jarak kamera ke wajah sejauh 50 cm yaitu dengan akurasi total yang di dapatkan adalah 83,33%, FAR sebesar 16,7 % dan FRR sebesar 0 %.
Deteksi Kanker Kulit Melanoma Berbasis Android Menggunakan Convolutional Neural Network Arsitektur MobileNET v2 Rozi, Muhammad Faris Fahru; Mulyono, Sri; Ghufron, G
TRANSISTOR Elektro dan Informatika Vol 5, No 2 (2023)
Publisher : Universitas Islam Sultan Agung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30659/ei.5.2.89-94

Abstract

Melanoma adalah jenis kanker kulit yang paling ganas dan berpotensi menyebabkan kematian jika tidak segera terdeteksi dan ditangani sejak dini. Oleh karena itu, pengembangan sistem untuk mendeteksi kanker kulit melanoma sangat penting dalam upaya deteksi dini penyakit tersebut. Pengembangan sistem deteksi penyakit kanker kulit melanoma menggunakan arsitektur MobileNetV2 Convolutional Neural Network yang direpresentasikan pada sistem berbasis android. Arsitektur MobileNetV2 dipilih karena kemampuannya untuk mencapai akurasi tinggi dalam klasifikasi citra dengan ukuran model yang relatif kecil. Untuk mendapatkan performa model terbaik, dilakukan beberapa percobaan konfigurasi yang berbeda. Beberapa konfigurasi yang dieksplorasi meliputi penggunaan optimizer SGD, Adadelta, dan RMSprop, serta variasi jumlah epoch dalam setiap konfigurasi. Berdasarkan evaluasi model menggunakan confusion matrix, Performa model terbaik didapat pada konfigurasi 3 dengan jumlah epoch 20 dan menggunakan optimizer SGD dengan nilai accuracy sebesar 0.9309, precision sebesar 0.9805, recall sebesar 0.8792, dan f1-score sebesar 0.9270. Pengujian aplikasi menggunakan metode black box dengan menggunakan data pengujian dari dataset mendapatkan akurasi tertinggi mencapai 100% baik melanoma maupun non-melanoma. Keyword: Kanker Kulit Melanoma, MobileNetV2, Convolutional Neural Network, Confusion Matrix, Black Box Testing.
Co-Authors A. Faroby Falatehan Abdillah, Minan Ade Onny Siagian Aghni Aulia Aziz Ahmad Jalaluddin, Ahmad Ainun Najib Albasri Aliman Aliman Andika, Ardhi Dwi Anwar Arif, Asrianti Aslan Aslan, Aslan Ayomi, Andreas C. Badie'ah, Badie'ah Badieah Assegaf Badie’ah, Badie’ah Baehaqi Bhimo Rizky Samudro, Bhimo Rizky Dedy Arisjulyanto Denpharanto Agung Krisprimandoyo Eva Desembrianita Faisal Danu Tuheteru Gholib, Tsabit Ghufron, G Habibi, Muhammad Syihab Haris, Ibnu Hermawan, Hildan Mulyo Hidayat, Ilham Himawan, Ade Husna Ika Purnama Sari Irawati, Intan Josua Panatap Soehaditama Jusman, Ikhsan Amar Kusuma, Ardhanari H. Letsoin, Edward Kurniawan Saputra Mangkusuwondo, Suhadi Markus Mofu, Renald Marzuki . Mofu, Renold Muhammad Muhammad Aria Wahyudi Mukaromah, Naela Mulyani, Wiwiek Nelly Nur Anna Chalimah Sadyah Nuraprila, Shintia Pamungkas, Akbar Ilham Perwitasari, Erni Pratiwi Poetro, Bagus Satrio Waliyo Poetro, Bagus Satrio Waluyo Primadi Candra Susanto Putra, Purniadi Putra, Wira Pramana Putri, Nadira Awalia Rahmi Rahmi Riansyah, Andi Riziq, Alvin Yusuf Rozi, Muhammad Faris Fahru Sam Farisa Chaerul Haviana Saputra, Didin Hadi Satyagraha, Muhammad Thifan Soedomo, R. Pramono Soedomo, R. Pramono Sri Sugiarsi Suhardi, Muhamad Sulaiman, Noor Suhana Sulfarid, Sulfarid Sumardi . Sungkowati, Sri Suryani . Sutrisnon, Trismianto Asmo Syakhrani, H. Abdul Wahab Syamsuddin, Nurfiani Tarjono, Tarjono Trismianto Asmo Sutrisno Tuheteru, Edy Jamal Vani Aulia Pramesti Wiwin Rahmawati Nurdin Yacob, Azliza Yuliastuti, Hilda Zahrul Fuadi