Articles
KLASIFIKASI TINGKAT KEPUASAN MAHASISWA TERHADAP FASILITAS KAMPUS MENGGUNAKAN METODE ID3
Nurtiani, Devy Natalia;
Saputra, Rizal Adi
METHOMIKA: Jurnal Manajemen Informatika & Komputerisasi Akuntansi Vol. 8 No. 1 (2024): METHOMIKA: Jurnal Manajemen Informatika & Komputersisasi Akuntansi
Publisher : Universitas Methodist Indonesia
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.46880/jmika.Vol8No1.pp123-128
This research explores the level of student satisfaction with campus facilities using the ID3 (Iterative Dichotomiser 3) method in forming decision trees. The main focus of this research is to identify factors that influence student satisfaction with various facilities on campus such as libraries, computer laboratories, classrooms, sports facilities, and campus facilities in general. Data from 500 students were obtained from questionnaires and used as a basis for forming a decision tree model. The model visualization provides a clear picture of the satisfaction level classification pattern. This research details the relationships between attributes and contributes to the understanding of factors that influence student decisions. The results of this research provide an in-depth understanding of the attributes that are most influential in predicting student satisfaction levels. The resulting decision tree reflects an informative classification pattern, providing a basis for improving the quality of campus facilities. Implementation of this model produces 100% accuracy in testing data, indicating the model's success in classifying student satisfaction levels. This research contributes to improving the student experience and supporting decision-making regarding campus facilities at higher education institutions.
PERBANDINGAN RUANG WARNA RGB, HSV DAN YCBCR UNTUK SEGMENTASI CITRA IKAN KEMBUNG MENGGUNAKAN K-MEANS CLUSTERING
Nabilla, Putri;
Saputra, Muh. Farhan;
Adi Saputra, Rizal
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 6 No. 2 (2022): JATI Vol. 6 No. 2
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.36040/jati.v6i2.4770
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis bentuk morfologi dari ikan kembung melalui proses segmentasi data citra. Namun, pada kenyataannya terdapat banyak sekali tantangan atau hambatan yang sering dihadapi dalam proses segmentasi tersebut misalnya intensitas cahaya tidak merata, proses akuisisi yang kurang tepat, dan kesalahan pemilihan background yang pada saat pengambilan data. Penelitian ini melakukan segmentasi citra ikan kembung dengan membandingkan ruang warna RGB, HSV, dan YCbCr dengan metode K-Means Clustering. Penelitian ini terdiri dari beberapa tahap. Tahap pertama adalah melakukan pengambilan data Gambar, tahap kedua adalah melakukan croping pada data Gambar yang diperoleh. Tahap ketiga adalah Konversi citra asli (RGB) ke ruang warna HSV dan YCbCr. Tahap keempat adalah segmentasi citra hasil konversi ruang warna menggunakan metode pengklasteran K-Means. Dan tahap terakhir adalah menghitung nilai MSE dan PSNR dari citra hasil segmentasi yang di dapat. Tujuan Akhir dari penelitian ini adalah mengetahui hasil perbandingan dari ketiga jenis ruang warna yang digunakan, kemudian akan dipilih ruang warna mana yang hasilnya lebih jelas menampilkan bentuk morfologi ikan kembung setelah melalui proses segmentasi.[1]
KLASIFIKASI BENTUK TELUR AYAM BERBASIS CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN METODE K-MEANS CLUSTERING
Adiningsi, Sri;
Siti Nurhalisa, Waode;
Adi Saputra, Rizal
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 7 No. 3 (2023): JATI Vol. 7 No. 3
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.36040/jati.v7i3.6462
Di Indonesia, permintaan dan penggunaan telur meningkat setiap tahunnya. Berdasarkan.data yang ada di. Badan Pusat Statistik (BPS), konsumsi/permintaan.telur.per.kapita mencapai.9,98. butir pada. September.2021. Untuk itu peternak perlu meningkatkan produksi mereka secara komparatif dalam hal konsumsi. Hal ini sebanding dengan permintaan pasar yang tinggi harus membutuhkan penjual telur yang bisa menyortir telur berdasarkan kualitas dan ukurannya. Untuk menyortir telur masih banyak manusia yang menyortir telur dengan cara manual/tangan manusia sehingga membutuhkan waktu yang cukup lama, akurasinya masih tergolong kecil yang menyebabkan sering terjadi kesalahan manusia. Dari masalah ini diperlukan sistem penilaian telur otomatis untuk menghemat waktu. Oleh karena itu, penelitian ini mengajukan sistem klasifikasi telur ayam dengan metode K-means Clustering dengan mengelompokkan telur ayam menjadi 2 kelompok yaitu telur berukuran besar dan telur berukuran kecil. Berdasarkan hasil pelatihan dan pengujian data secara otomatis menggunakan GUI Matlab dihasilkan akurasinya yaitu 91,67% dari 36 data uji, dimana terdapat 3 kesalahan data yang diidentifikasi.
PERANCANGAN SISTEM INFORMASI PERUSAHAAN PERUMDA KOTA KENDARI BERBASIS WEBSITE MENGGUNAKAN METODE PROTOTYPE
Usman, Yusril;
Ode Yamin Arsy Fadillah Mbota, La;
Nurhafni Ahmad, Syarifah;
Adi Saputra, Rizal
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 7 No. 6 (2023): JATI Vol. 7 No. 6
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.36040/jati.v7i6.8037
Penelitian ini membahas implementasi metode Prototype dalam desain dan pengembangan "Sistem Informasi Perusahaan Perumda Kota Kendari Berbasis Website." Dalam menghadapi tuntutan era digital yang terus berkembang, perusahaan-perusahaan kini semakin menyadari kebutuhan untuk memanfaatkan teknologi informasi guna meningkatkan efisiensi dan efektivitas operasional mereka. Metode Prototype dipilih karena kemampuannya untuk mempercepat proses pengembangan dan melibatkan pengguna secara aktif pada tahap awal. Melalui studi kasus di Kantor Perumda Kendari, penelitian ini berhasil menunjukkan efektivitas metode tersebut dalam menghasilkan sistem informasi yang responsif terhadap kebutuhan perusahaan. Prototype awal yang dikembangkan memungkinkan pengguna untuk memberikan umpan balik yang berharga, memfasilitasi perubahan, dan penyesuaian sebelum implementasi final. Dalam tahap selanjutnya, setelah desain sistem, dilakukan pengujian menggunakan Black-Box dengan teknik Equivalence-Partitioning guna memastikan operasionalitas optimal. Penelitian ini menekankan pentingnya metode Prototype dalam mengembangkan sistem informasi yang tidak hanya memenuhi kebutuhan perusahaan, tetapi juga melibatkan pengguna secara efektif untuk memastikan keberhasilan implementasi dan penerimaan oleh pengguna akhir.
PENERAPAN LOGIKA FUZZY TAHANI DALAM SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMA BANTUAN PROGRAM KELUARGA HARAPAN (PKH) DI KELURAHAN KESSILAMPE
Ishak Jaelani, Muhammad;
Ahmad Sipa, Alfriyanti;
Aprilyani S, Lily;
Adi Saputra , Rizal
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 8 No. 3 (2024): JATI Vol. 8 No. 3
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.36040/jati.v8i3.8877
Permasalahan yang dihadapi oleh masyarakat di tingkat pusat, provinsi, dan kabupaten di Indonesia khususnya di wilayah Kota Kendari, Provinsi Sulawesi Tenggara, Kacamatan Kota Kendari di Kelurahan Kessilampe, dimana permasalahan yang sering terjadi dalam penentuan penerima bantuan program ini seringkali melibatkan banyak hal yang kompleks variabel dan bersifat subjektif, sehingga perlu adanya sistem pendukung keputusan yang efektif untuk membantu proses seleksi calon penerima bantuan secara tepat dan objektif. Adapun tujuan dalam penelitian ini adalah merancang Sistem Pendukung Keputusan (SPK) program keluarga harapan Kelurahan Kessilampe dengan menggunakan metode logika fuzzy Tahani berbasis website. Salah satu bagian dari logika fuzzy yang menggunakan database standar disebut Tahani, Tahani menguraikan sebuah proses karena proses query fuzzy didasarkan pada bahasa manipulasi sql dan model fuzzy Tahani sangkat akurat dalam hal menemukan data yang tepat dan benar. Berdasarkan hasil penelitian menggunakan metode logika fuzzy Tahani dengan jumlah data valid sebanyak 20 data, jumlah data sebanyak 100, sehingga diperoleh dari pengujian ini diperoleh 15 data masyarakat yang berhasil diprediksi dengan benar dan menghasilkan akurasi sebesar 75%.
DETEKSI SERANGAN SIBER PADA JARINGAN KOMPUTER MENGGUNAKAN METODE RANDOM FOREST
Ikhwanul Uzlah, Laode;
Adi Saputra, Rizal;
Isnawaty, Isnawaty
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 8 No. 3 (2024): JATI Vol. 8 No. 3
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.36040/jati.v8i3.8891
Serangan siber merupakan ancaman yang signifikan bagi keamanan jaringan komputer. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk memfokuskan pada pengembangan model deteksi serangan siber menggunakan metode Random Forest berdasarkan dataset serangan siber yang relevan. Dengan mengintegrasikan teknologi machine learning dan analisis dataset yang cermat, penelitian ini memberikan kontribusi signifikan untuk meningkatkan keamanan siber. Evaluasi model menunjukkan akurasi sebesar 66.13%, dengan tantangan terutama dalam mengenali serangan (kelas 1). Meskipun demikian, model berhasil memprediksi dengan baik pada data baru, menunjukkan potensi untuk deteksi proaktif. Hasil deteksi dibuktikan dengan distribusi probabilitas model terhadap kelas yang diprediksi. Keseluruhan, penelitian ini membuktikan efektivitas Random Forest dalam mendeteksi serangan siber, memberikan landasan untuk peningkatan lebih lanjut
IMPLEMENTASI LOGIKA FUZZY MAMDANI DALAM PREDIKSI CURAH HUJAN DI KOTA KENDARI
Rahmat Hidaya Karismadi, Nur;
Nurhafni A, Syarifah;
Muhamad Ilham, La Ode;
Adi Saputra, Rizal
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 8 No. 1 (2024): JATI Vol. 8 No. 1
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.36040/jati.v8i1.8926
Penelitian ini mencoba memprediksi curah hujan di Kota Kendari dengan menggunakan metode logika fuzzy Mamdani. Penelitian ini memanfaatkan data historis curah hujan dari BMKG dan BPS Kendari untuk Kota Kendari pada tahun 2022. Penelitian ini menggunakan metode logika fuzzy mamdani yang dapat menangani ketidakpastian dan ambiguitas dalam data input dan output. Penelitian ini menggunakan satu variabel output yaitu kategori curah hujan, dan tiga variabel input yaitu suhu, kelembaban, dan tekanan udara. Selain itu, penelitian ini menggunakan 27 aturan fuzzy yang menghubungkan variabel input dan output. Pendekatan centroid digunakan dalam penelitian ini untuk melakukan defuzzifikasi . Hasil penelitian menunjukkan bahwa curah hujan Kota Kendari dapat diprediksi dengan menggunakan metode logika fuzzy Mamdani dengan rata-rata error sebesar 10,70%. Selain untuk membantu pihak-pihak yang berkepentingan untuk mengetahui lebih jauh mengenai curah hujan Kota Kendari, penelitian ini juga bertujuan untuk memajukan ilmu pengetahuan dan teknologi, khususnya di bidang logika fuzzy dan prediksi cuaca.
ALGORITMA C4.5 UNTUK MEMPREDIKSI JUMLAH PENGGUNAAN BAHAN BAKAR TERHADAP JUMLAH KENDARAAN TEMPUR MILITER PADA SUATU NEGARA
Muhamad, Ngawal;
Adi Saputra, Rizal
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 8 No. 3 (2024): JATI Vol. 8 No. 3
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.36040/jati.v8i3.9601
Pengunaan bahan bakar kendaraan menjadi salah satu pengeluaran terbesar di dunia. Terkhusus pada lingkup militer penggunaan bahan bakar menjadi objek vital dan menjadi sumber daya utama dalam peralatan dan pada saat pelaksanaan operasi-operasi militer tertentu. Oleh karena itu penelitian ini dilakukan dengan tujuan agar dapat mengetahui jumlah penggunaan bahan bakar militer pada suatu negara berdasarkan jumlah kendaraan militernya. Sehingga membantu negara untuk mengoptimalkan sumber daya bahan bakarnya dan merencanakan strategi baru yang lebih efektif. Metode yang digunakan pada penelitian ini adalah metode algoritma C4.5 yang merupakan salah satu algoritma untuk menentukan suatu klasifikasi kelompok data dan bersifat prediktif. Adapun kelebihan dari algortima ini adalah dapat menghasilkan pohon keputusan yang memiliki tingkat akurasi yang dapat diterima. Hasil dari penelitian ini adalah dapat memprediksi jumlah penggunaan bahan bakar terhadap jumlah kendaraan militer dari suatu negara di dunia. Data yang digunakan dalam penelitian ini berasal dari situs web globalfirepower.com dengan sebanyak 144 data negara. Hasil dari penelitian ini menggunakan bantuan tools berupa situs web google colab dengan mengimpor model-model dan pustaka dari python dan menghasilkan tingkat akurasi sebesar 96%.
IMPLEMENTASI LOGIKA FUZZY MAMDANI UNTUK MONITORING KUALITAS UDARA DALAM RUANGAN
Khrysna Dwipangga, Ageng Arya;
Abdillah, Muh;
Apriansyah, Muhammad Fiqih;
Saputra, Rizal Adi
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 8 No. 3 (2024): JATI Vol. 8 No. 3
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.36040/jati.v8i3.9851
Kualitas udara adalah aspek vital yang mempengaruhi kesehatan manusia dan lingkungan. Polusi udara, seperti karbon monoksida (CO), menjadi ancaman serius yang memerlukan pemantauan terus-menerus. Penelitian ini memanfaatkan data dari indek kualitas udara (AQI). Penelitian ini mengimplementasikan logika fuzzy mamdani yang dapat mengatasi data input dan output yang samara atau tidak pasti. Terdapat 1 variabel ouput yang digunakan yaitu Kualitas Udara dan 3 variabel input yaitu karbon monoksida (CO), suhu, dan kelembapan. Dan terdapat 27 aturan fuzzy yang digunakan sebagai penghubung antara variable input dan output. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa implementasi logika fuzzy mamdani dalam memonitoring kualitas udara dalam ruangan dapat digunakan dan berhasil dengan rata error sebesar 5,31 %, yang berarti tingkat keberhasilan alat yang dibuat sebesar 94,69 %.
PEMETAAN DAERAH DI KOTA KENDARI BERDASARKAN PERSEBARAN PENYAKIT MENULAR MENGGUNAKAN FUZZY C MEANS
Pratiwi Aprilya Wahid, Dwi;
Trihapsari, Argitha;
Afifah Hakim, Auliyah;
Adi Saputra, Rizal
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 8 No. 4 (2024): JATI Vol. 8 No. 4
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.36040/jati.v8i4.10506
Penyakit menular disebabkan oleh agen biologis seperti virus, bukan oleh faktor fisik seperti luka bakar atau zat kimia seperti keracunan. Contoh penyakit menular meliputi diare, malaria, HIV, dan TBC. Pemetaan daerah berdasarkan penyebaran penyakit menular sangat penting untuk memahami dan mengatasi masalah kesehatan masyarakat, serta untuk merencanakan penyebaran fasilitas kesehatan oleh pemerintah. Penelitian ini bertujuan memetakan daerah di Kota Kendari berdasarkan penyebaran penyakit menular menggunakan metode Fuzzy C-Means (FCM), yang efektif dalam mengelompokkan data yang memiliki karakteristik samar dan tidak jelas, seperti data penyebaran penyakit. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Fuzzy C-Means adalah alat yang berguna dan dapat diandalkan untuk memetakan daerah berdasarkan penyebaran penyakit. Analisis data penyakit menular di Kota Kendari pada tahun 2023 menghasilkan dua kelompok utama: kelompok dengan penyebaran rendah dan kelompok dengan penyebaran tinggi. Metode ini mengggunakan pengujian validasi seperti metode Elbow, Davies-Bouldin Index, dan Shillouette Coefficient untuk menentukan pembagian kelompok. FCM memberikan hasil baik dalam memetakan distribusi penyakit, dengan nilai keanggotaan setiap fasilitas berkisar antara 0.5 hingga 1.0. Beberapa fasilitas seperti “Puskesmas Benu-Benua" memiliki nilai keanggotaan yang sangat tinggi dalam Cluster 1, sementara fasilitas lain seperti "RS Umum Daerah Kota Kendari" menunjukkan nilai keanggotaan yang tinggi dalam Cluster 2.