Claim Missing Document
Check
Articles

Found 9 Documents
Search
Journal : Jurnal Masyarakat Informatika

Aplikasi untuk Identifikasi Pemukiman Kumuh di Wilayah Kecamatan Semarang Utara Menggunakan Metode Simple Additive Weighting Putra, Ragil Ridho; Sarwoko, Eko Adi
Jurnal Masyarakat Informatika Vol 6, No 12 (2015): JURNAL MASYARAKAT INFORMATIKA
Publisher : Department of Informatics, Universitas Diponegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1260.137 KB)

Abstract

Daerah kumuh adalah kawasan pemukiman yang dijadikan sebagai tempat tinggal dengan kondisi dibawah standar yang telah ditetapkan. Penyebab pemukiman kumuh adalah Pertumbuhan penduduk yang tinggi. Dengan bertambahnya pemukiman kumuh menyebabkan berbagai permasalahan antara lain masalah kesehatan, pendidikan, dan perekonomian. Untuk mengurangi jumlah pemukiman kumuh dan dampak yang ditimbulkan, perlu identifikasi pemukiman kumuh sehingga dapat melakukan penanganan yang tepat. Dinas Tata Kota dan Perumahan Semarang mengidentifikasi pemukiman secara manual. Dengan pekembangan teknologi, proses identifikasi manual dapat dioptimalkan menggunakan sistem yang dapat mengidentifikasi pemukiman kumuh. Sistem Identifikasi Pemukiman Kumuh di wilayah kecamatan semarang utara adalah sistem berbasis web untuk mengidentifikasi pemukiman kumuh di Wilayah Kecamatan Semarang Utara. Pembangunan sistem ini menggunakan Bahasa pemrograman PHP, framework Codeigniter, DBMS MySQL dan metode Simple  Additive Weighting.
SISTEM INFORMASI TUGAS AKHIR & PRAKTEK KERJA LAPANGAN BERBASIS WEB MENGGUNAKAN METODE UNIFIED PROCESS Adiwinata, Ryan; Sarwoko, Eko Adi; Indriyati, Indriyati
Jurnal Masyarakat Informatika Vol 2, No 3 (2011): Jurnal Masyarakat Informatika
Publisher : Department of Informatics, Universitas Diponegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (344.293 KB)

Abstract

Final project and job training are the compulsory subject that is organized by Informatics Department Diponegoro University. All registration process, recapitulation and administration about those subjects still have done manually. Moreover, the students and lecturers of informatics departement has not been able to access the latest informations and journals quickly and easily. The Final Project and Job Training Information System is built to solve those problems. This information system was developed using unified process method. Unified process is one of object-oriented software development process which consist of five workflows, requirement, analysis, design, implementation, and test. This information system runs on a web platform using PHP 5 scripting language and MYSQL 5 as database management system that can be accessed anytime and anywhere.The Final Project and Job Training Information System can be used as data, information and administration center about the final project and job training course.
ALGORITMA BACK PROPAGATION NEURAL NETWORK UNTUK PENGENALAN POLA KARAKTER HURUF JAWA Nurmila, Nazla; Sugiharto, Aris; Sarwoko, Eko Adi
Jurnal Masyarakat Informatika Vol 1, No 1 (2010): Jurnal Masyarakat Informatika
Publisher : Department of Informatics, Universitas Diponegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (385.588 KB) | DOI: 10.14710/jmasif.1.1.74

Abstract

Back Propagation Neural Network (BPNN) is a type of algorithm in Neural Network that can be use for Javanese alphabets character recognition. Matlab 7.1 has been used as a software to support the program. The main purpose of this research is order to find out BPNN’s training characteristic from each samples. On the other hand, this research also gives BPNN’s accurancy value in Javanese alphabets character recognition. The result of research shows that each part of the samples having different BPNN’s characteristic based on the best training.   Keywords : NN, BPNN
RANCANG BANGUN SISTEM PAKAR DETEKSI PENYAKIT KANKER PADA WANITA BERBASIS WAP PADA PERANGKAT MOBILE Yafi, Yafi; Wibawa, Helmi Arif; Sarwoko, Eko Adi
Jurnal Masyarakat Informatika Vol 3, No 6 (2012): JURNAL MASYARAKAT INFORMATIKA
Publisher : Department of Informatics, Universitas Diponegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (867.05 KB)

Abstract

Kanker serviks, kanker ovarium dan kanker payudara merupakan jenis-jenis penyakit berbahaya yang menyerang wanita. Namun, pengetahuan masyarakat akan bahaya penyakit kanker pada wanita ini masih sangat rendah. Penderita kanker ini biasanya datang memeriksakan diri ke dokter dalam kondisi stadium lanjut sehingga pengobatannya menjadi sangat sulit apalagi jika sel-sel kanker sudah menyebar. Untuk membantu dokter dalam mengatasi permasalahan tersebut salah satunya dengan dibuat sebuah sistem yang dapat mendiagnosa penyakit kanker pada wanita. Hal ini diharapkan mampu membantu mengurangi angka kematian terhadap penyakit kanker pada wanita karena masyarakat dapat mengakses sistem ini dengan mudah, kapanpun dan dimanapun berada. Sistem ini menggunakan metode sistem pakar forward dan backward chaining dengan pembuatan tree dari data-data penunjang kemudian diimplementasikan dalam teknologi WAP yaitu dengan menggunakan bahasa pemrograman WML dan PHP serta menggunakan DBMS MySQL. Dari pengujian dapat diketahui hasil diagnosa terhadap penyakit kanker pada wanita melalui proses konsultasi terhadap sistem secara cepat dan efisien dengan media perangkat mobile.
Pengembangan Aplikasi Prediksi Pertumbuhan Ekonomi Indonesia dengan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation Erlangga, Erlangga; Endah, Sukmawati Nur; Sarwoko, Eko Adi
Jurnal Masyarakat Informatika Vol 6, No 11 (2015): JURNAL MASYARAKAT INFORMATIKA
Publisher : Department of Informatics, Universitas Diponegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (508.093 KB)

Abstract

  Pertumbuhan ekonomi merupakan salah satu indikator penting dalam menganalisis pembangunan perekonomian yang terjadi di suatu negara. Dengan mengetahui pertumbuhan ekonomi di masa mendatang, dapat memberikan gambaran terhadap situasi moneter di suatu negara. Angka pertumbuhan ekonomi yang tidak selalu linier, memberi kesulitan tersendiri dalam melakukan proses prediksi. Untuk itu diperlukan suatu metode yang mampu menangani karakteristik data pertumbuhan ekonomi yang terkadang bersifat non-linier, salah satunya adalah metode backpropagation. Adanya data-data masa lalu mengenai pertumbuhan ekonomi, menjadikan jaringan syaraf tiruan metode backpropagation dapat diterapkan untuk memprediksi pertumbuhan ekonomi. Pada metode backpropagation terjadi penyesuaian nilai bobot dan bias yang semakin baik pada proses pelatihan, sehingga target keluaran lebih mendekati ketepatan. Berdasarkan hasil pengujian yang telah dilakukan, performa terbaik yang didapat dari perbandingan kombinasi jumlah neuron hidden layer dan learning rate, mampu menghasilkan prediksi yang mendekati angka pertumbuhan ekonomi faktual, yakni 5,86%. Hasil ini menunjukkan tingkat keakuratan sebesar 99,92% untuk prediksi pertumbuhan ekonomi Indonesia di tahun 2013 dengan data faktual sebesar 5,78%.
SISTEM PAKAR BERBASIS WEB DAN MOBILE WEB UNTUK MENDIAGNOSIS PENYAKIT DARAH PADA MANUSIA DENGAN MENGGUNAKAN METODE INFERENSI FORWARD CHAINING Silmi, Muhammad; Sarwoko, Eko Adi; Kushartantya, Kushartantya
Jurnal Masyarakat Informatika Vol 4, No 7 (2013): JURNAL MASYARAKAT INFORMATIKA
Publisher : Department of Informatics, Universitas Diponegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (2928.456 KB)

Abstract

Sistem pakar (expert system) secara umum adalah sistem yang berusaha mengadopsi pengetahuan manusia ke komputer yang dirancang dan diimplementasikan dengan menggunakan bahasa pemrograman tertentu agar komputer dapat menyelesaikan masalah seperti yang dilakukan oleh para ahli. Saat ini sistem pakar tengah banyak dikembangkan dalam berbagai macam bidang, salah satunya dalam bidang kesehatan. Sistem pakar dalam bidang kesehatan banyak dikembangkan untuk mendeteksi berbagai macam penyakit dengan menggunakan berbagai macam metode, salah satunya menggunakan metode inferensi forward chaining. Metode inferensi forward chaining merupakan metode inferensi penelusuran ke depan yang dibuat dengan perancangan yang mudah dan sesuai dengan aturan yang ada. Masyarakat memandang kesehatan sebagai hal yang penting, salah satunya berkait dengan penyakit darah. Pengetahuan masyarakat umum tentang penyakit darah  masih minim, masyarakat masih belum dapat mengetahui  ataupun menentukan penyakit darah yang dideritanya. Penelitian  ini,  bertujuan untuk merancang sistem pakar yang dapat mendiagnosis penyakit  darah  menggunakan metode inferensi forward chaining. Aplikasi ini  diharapkan dapat membantu  masyarakat dalam  mendiagnosa jenis penyakit darah.  Implementasi sistem pakar penyakit darah ini diharapkan  memberikan kemudahan akses bagi penggunanya, melalui penggunaan media sarana berbasis web dan mobile web.
Implementasi Metode K-Nearest Neighbor untuk Diagnosis Kanker Kolorektal dengan Biomarker Micro-RNA Yuniarto, Muhammad Sofi; Sarwoko, Eko Adi
Jurnal Masyarakat Informatika Vol 11, No 1 (2020): JURNAL MASYARAKAT INFORMATIKA
Publisher : Department of Informatics, Universitas Diponegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1026.587 KB)

Abstract

Kanker Kolorektal merupakan keganasan yang berasal dari jaringan usus besar, terdiri dari kolon dan/ atau rektum. Salah satu metode skrining kanker kolorektal yaitu microRNA. Micro-RNA merupakan nukleotida yang berukuran pendek (sekitar 18-25 basa nukleotida) yang berperan dalam berbagai proses intraseluler dengan mengatur ekspresi gen. Micro-RNA yang mempengaruhi kanker kolorektal adalah miR-21, miR-31, miR- 135b, miR-183, miR-222, miR-145, dan miR-195. Metode K-Nearest Neighbor digunakan untuk melakukan klasifikasi data micro-RNA. Dataset yang digunakan berjumlah 600 data, terdiri dari 300 data normal, dan 300 data kanker kolorektal. Dataset terdiri dari 7 ekspresi micro-RNA beserta label datanya, kanker kolorektal atau normal. Pembagian dataset menjadi data latih dan data uji menggunakan metode K-Fold Cross Validation. Berdasarkan pengujian yang dilakukan dengan menggunakan 10-Fold Cross Validation, metode K-Nearest Neighbor menghasilkan accuracy terbaik pada K=3 dengan accuracy 94,17%, specificity 94,43%, dan sensitivity 94,41%.
Kriptografi Citra Digital Menggunakan Algoritma Hill Cipher Dan Affine Cipher Berbasis Android Febrianto, Erla Rizky; Sarwoko, Eko Adi
Jurnal Masyarakat Informatika Vol 10, No 2 (2019): JURNAL MASYARAKAT INFORMATIKA
Publisher : Department of Informatics, Universitas Diponegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1169.075 KB)

Abstract

Perkembangan teknologi saat ini mengakibatkan semakin mudah pertukaran informasi. Citra merupakan data yang bersifat informatif, bahkan mengandung informasi penting bagi sebagian pihak. Keamanan terhadap kerahasiaan informasi atau data dari citra harus terjaga dan terjamin keasliannya sehingga tidak terjadi penyalahgunaan informasi oleh pihak yang tidak bertanggung jawab. Pada penelitian tugas akhir ini membahas tentang kriptografi citra digital menggunakan algoritma Hill Cipher dan Affine Cipher berbasis Android. Algoritma Hill Cipher dipilih karena salah satu dari algoritma kriptografi klasik yang cukup aman dan tidak mudah dipecahkan. Algoritma Affine Cipher dipilih karena sederhana dan mudah dalam pengimplementasiannya. Aplikasi ini dapat melakukan proses enkripsi dan dekripsi pada perangkat smartphone yang menggunakan sistem operasi android. Hasil dari aplikasi ini adalah citra rekayasa yang telah diolah berdasarkan kunci yang dimasukkan. Durasi lama waktu proses enkripsi dan dekripsi tergantung pada kombinasi kunci serta dimensi ukuran citra. Semakin besar dimensi ukuran citra yang dimasukkan maka semakin lama waktu pemrosesan. Aplikasi kriptografi citra digital ini telah diuji dengan membandingkan dengan aplikasi serupa yang hanya menggunakan algoritma Hill Cipher atau Affine Cipher saja. Hasil pengujian nilai Peak Signal to Noise Ratio (PSNR) dengan menggabungkan kedua algoritma menghasilkan nilai rata- rata PSNR yang lebih rendah jika dibandingkan dengan aplikasi yang hanya menggunakan algoritma Hill Cipher atau algoritma Affine Cipher saja.
Aplikasi Tes Buta Warna Dengan Metode Ishihara dan Farnsworth Munsell D-15 (Studi Kasus : Puskesmas Rowosari) Estrada, Rico; Sarwoko, Eko Adi
Jurnal Masyarakat Informatika Vol 10, No 1 (2019): JURNAL MASYARAKAT INFORMATIKA
Publisher : Department of Informatics, Universitas Diponegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (420.185 KB)

Abstract

Buta warna adalah suatu gangguan yang terjadi pada mata yang tidak dapat membedakan warna tertentu. Tes buta warna adalah suatu tes yang digunakan untuk mengetahui seseorang mengalami buta warna atau tidak. Hasil tes buta warna sangat penting terutama untuk melanjutkan pendidikan dan bekerja di bidang-bidang tertentu seperti teknik elektro, teknik informatika, desain dan lain-lain. Proses buta warna umumnya dilakukan secara manual. Oleh karena itu dibutuhkan sebuah aplikasi tes buta warna dengan metode Ishihara dan Farnsowrth Munsell D-15 dengan berbasis komputer dan hasil tes tersimpan dalam database sehingga petugas kesehatan dapat melihat data yang lalu serta menghasilkan laporan yang dapat langsung dicetak melalui printer. Model proses pengembangan perangkat lunak yang digunakan adalah model Waterfall. Aplikasi tes buta buta warna Ishihara dan farnsworth munsell D-15, dapat dilakukan setelah pasien melakukan registrasi terlebih dahulu, setelah melakukan registrasi maka pasien dapat melakukan tes Ishihara, jika hasil tes Ishihara buta warna parsial, sangat dianjurkan untuk pasien melakukan tes Farnsworth Munsell D-15 yang bisa mendiagnosis dengan melakukan skrining kelemahan warna tertentu, seperti kelemahan terhadap warna merah (protan), kelemahan terhadap warna hijau (deutan), dan kelemahan terhadap warna biru (tritan). Tes Farnworth Munsell Tingkat akurasi aplikasi ini dalam menangani pasien buta warna adalah sebesar 96.8%.