Garuda - Garba Rujukan Digital

PREDIKSI TINGKAT PRODUKSI KOPI MENGGUNAKAN REGRESI LINEAR Petrus Katemba; Rosita Koro Djoh
Jurnal Ilmiah Flash Vol 3 No 1 (2017)
Publisher : P3M- Politeknik Negeri Kupang

Kabupaten Manggarai menjadi sentra produksi kopi di Nusa Tenggara Timur, yang dikenaldengan sebutan “Kopi Tuan”. Kopi dari daerah ini menjadi andalan ekspor hasil perkebunan, yangtelah menembus pasar internasional dengan harga tinggi karena mutunya yang baik. Namun produksikopi cenderung menurun yang mengakibatkan permintaan akan kopi mengalami penurunan yangdisebabkan oleh beberapa faktor, baik faktor alam dan sistem yang digunakan masih tradisional.Upaya peningkatan produksi kopi telah dilakukan pemerintah dengan berbagai cara, namunlemahnya teknologi pendukung menjadi salah satu kendala peningkatan produksi kopi. Tujuanyang ingin dicapai adalah untuk mengetahuai apakah produksi kopi mengalami peningkatan ataupenurunan dari waktu ke waktu. Untuk memenuhi kebutuhan kopi maka dilakukan prediksi denganmenggunakan Regresi linear sederhana atau Simple Regresi Linear yang merupakan salah satumetode statistik yang dipergunakan dalam produksi untuk melakukan peramalan ataupun prediksitentang karakteristik kualitas maupun kuantitas. Simple Regresi Linear terdiri dari satu buah variabelbebas (x) dengan satu buah variabel terikat (y). Dengan melakukan prediksi menggunakan MetodeRegresi Linear dapat memberikan informasi yang membantu para petani dan pemerintah dalammengambil kebijakan guna meningkatkan produksi kopi di Kabupaten Manggarai. Hasil yangdiperoleh dari penelitian ini yang melibatkan 5 periode yaitu dari tahun 2011-2015 nilai tertinggipada tahun 2015 sebesar 1.537,38 ton dan nilai terendah pada tahun 2011 sebesar 1.109. Setelahdilakukan pengujian menggunakan MSE dan MAPE di peroleh nilai MSE 43,112% dan MAPE20,001% sehingga pengujian menggunakan MAPE jauh lebih baik dalam menghitung akurasiprediksi produksi kopi

Perancangan Jaringan Virtual Local Area Network (VLAN) Untuk Menunjang Transaksi Data Antar Jaringan Revansa Eli Manafe; Yohanes Suban Belutowe; Petrus Katemba
(JurTI) Jurnal Teknologi Informasi Vol 6, No 1 (2022): JUNI 2022
Publisher : Universitas Asahan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36294/jurti.v6i1.2592

Virtual Local Area Network (VLAN) merupakan sebuah cara untuk memecah network menjadi beberapa nework (segment) yang lebih kecil. Tujuan utama Virtual Local Area Network (VLAN) adalah untuk memperkecil jumlah trafficbroadcast pada masing-masing subnet. Dalam penelitian ini menggunakan Mikrotik, Router dan Switch untuk perancangan jaringan Virtual Local Area Network (VLAN). Untuk membuat jaringan Virtual Local Area Network (VLAN) saling berkomunikasi maka di perlukan konfigurasi pada Switch untuk membuat Database Virtual Local Area Network (VLAN), agar setiap anggota Virtual Local Area Network (VLAN) dapat saling berkomunikasi satu sama lain. Virtual Local Area Network (VLAN) berfungsi untuk meningkatkan performa jaringan, sehingga lalu lintas informasi pun terjadi dengan efisien. metode Top-Down Approach, dimana pembuat keputusan suatu organisasi mengambil keputusan untuk membangun jaringan dengan perhitungan kebutuhan komputer beserta fasilitasnya untuk seluruh unit dalam instansi tersebut. Kesimpulan adalah dalam Perancangan jaringan Virtual Local Area Network (VLAN) di STIKOM Uyelindo Kupang dapat meningkatkan performa jaringan, pembagian jaringan berdasarkan ketentuan tertentu dan mempermudah pengelolaan.

PENERAPAN METODE PERBANDINGAN EXPONENSIAL (MPE) PENENTUAN PENERIMAAN BERAS SEJAHTRA (RASTRA) DI DESA TOBU Petrus Katemba; Niklinton Nehemia Neolak
Elkom : Jurnal Elektronika dan Komputer Vol 14 No 2 (2021): Desember: Jurnal Elektronika dan Komputer
Publisher : STEKOM PRESS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51903/elkom.v14i2.530

This research was made with the aim of developing the application of determining the recipient of Rastra (Rice Prosperous) aid in Tobu Village. South middle Timor district by applying the exponential comparison method. Variables or criteria used in this study are work, income, number of dependents, building area and housing conditions and detailed criteria on each variable. This research succeeded in developing an application ranking community beneficiaries of Rastra in Tobu village by using the exponential comparison method (MPE). In this application provides a graphical display feature, print reports that will be used to print and view the results of the ranking of people who are entitled to receive Sejahtera ria.

PERANCANGAN SISTEM PENERAPAN METODE COOPER PADA KEBUTUHAN GIZI IBU HAMIL Gregorius Rinduh Iriane; Petrus Katemba
Jurnal Ilmiah Flash Vol 8 No 1 (2022)
Publisher : P3M- Politeknik Negeri Kupang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32511/flash.v8i1.951

Kebutuhan gizi bagi ibu Hamil merupakan masalah yang sangat penting, karena gizi dan kalori bagi ibu hamil harus terpenuhi dengan cukup setiap harinya, Ibu hamil yang kekurangan gizi dapat mengakibatkan terjadinya bayi lahir prematur, kematian janin, kelainan sistem saraf pusat bayi, perkembangan yang tidak normal, cacat bawaan, anemia pada bayi, berat badan lahir rendah, bayi baru lahir dengan status kesehatan rendah. Penerapan Metode Cooper pada Penelitian ini adalah untuk menghitung jumlah kalori yang dibutuhkan bagi ibu hamil. Metode Cooper menghitung jumlah kalori dengan mengolah berat badan ideal ibu hamil, aktifitas ibu hamil, serta jumlah jam tidur ibu hamil. Permasalahan yang sering muncul adalah ibu hamil jarang berkonsultasi kepada ahli gizi mengenai pola makan dan jenis menu makanan yang harus dikonsumsi, karena keterbatasan waktu konsultasi yang ada. Berdasarkan uraian tersebut, peneliti mencoba menganalisis penentuan kebutuhan gizi pada ibu hamil dengan metode Cooper dengan tujuan memudahkan ibu hamil dalam mencari informasi asupan gizi melalui pemilihan menu makanan yang tepat dan sesuai. Hasil penelitian ini berupa Hasil analisis dan perncangan sistem penentuan kebutuhan Gizi bagi ibu hamil, hasil dari analisis dan pencangan ini diharapkan dapat membantu ke tahap selanjutnya yakni pembuatan sistem penentuan kebutuhan gizi pada ibu hamil menggunakan metode Cooper.

PENERAPAN METODE PERBANDINGAN EXPONENSIAL (MPE) PENENTUAN PENERIMAAN BERAS SEJAHTRA (RASTRA) DI DESA TOBU Petrus Katemba; Niklinton Nehemia Neolak
Elkom : Jurnal Elektronika dan Komputer Vol 14 No 2 (2021): Desember: Jurnal Elektronika dan Komputer
Publisher : STEKOM PRESS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51903/elkom.v14i2.530

This research was made with the aim of developing the application of determining the recipient of Rastra (Rice Prosperous) aid in Tobu Village. South middle Timor district by applying the exponential comparison method. Variables or criteria used in this study are work, income, number of dependents, building area and housing conditions and detailed criteria on each variable. This research succeeded in developing an application ranking community beneficiaries of Rastra in Tobu village by using the exponential comparison method (MPE). In this application provides a graphical display feature, print reports that will be used to print and view the results of the ranking of people who are entitled to receive Sejahtera ria.

Implementasi System Kontrol Smart Room Menggunakan Perintah Bot Telegram Berbasis Internet of Things Yossi Aristo Adu; Petrus Katemba
Prosiding SISFOTEK Vol 7 No 1 (2023): SISFOTEK VII 2023
Publisher : Ikatan Ahli Informatika Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

The development of internet technology at this time is speedy in various fields, so currently more and more people are using internet technology. One of the facts about the progress of Internet technology is the existence of the Internet of Things. This research focuses on how the Internet of Things can control lights and fans and monitor temperature remotely by utilizing the existing Telegram Bot application. Make it easier for users to control and monitor temperature, lights, and fans in the room by using the Telegram Bot indoors and outdoors. Users are connected to the internet using an Android smartphone to give commands to control lights and fans via telegram bots. NodeMCU ESP8266 must also be connected to the internet so that the whole system can run properly. for lights and fans to turn on or off. When the lights and fans comply with the command, the lights and fans will respond to the telegram bot via the telegram server, whether the lights and fans are on or off.

A Grid-search Method Approach for Hyperparameter Evaluation and Optimization on Teachable Machine Accuracy: A Case Study of Sample Size Variation Malahina, Edwin Ariesto Umbu; Iriane, Gregorius Rinduh; Belutowe, Yohanes Suban; Katemba, Petrus; Asmara, Jimi
Journal of Applied Data Sciences Vol 5, No 3: SEPTEMBER 2024
Publisher : Bright Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47738/jads.v5i3.290

This study aims to evaluate the effectiveness of the grid-search method in hyperparameter optimization on Teachable Machine (TM) using a varying number of image samples. The hyperparameters studied include epoch (e), batch size (b), and learning rate (l). A structured grid-search method approach will be applied to test 216 hyperparameter combinations across 6 categories of sample size per class, namely 10, 25, 50, 100, 250, and 500. The results showed that the optimal combination findings were obtained based on variations in the number of samples as follows: 10 samples using e:100, b:256, l:0.001 get an accuracy range of ≥ 90%; for 25 samples using e:500, b:16, l:0.001 get an accuracy range ≥ 97%; for 50 samples using e:100, b:512, l:0.001 get an accuracy range ≥ 88%; for 100 samples using e:500, b:32, l:0.001 get an accuracy range ≥ 88%; for 250 samples using e:50, b:16, l:0.001 get an accuracy range ≥ 92%, and finally 500 samples using e:500, b:256, l:0.001 get an accuracy range ≥ 96% and on average are able to achieve 100% accuracy from the detection test results of the best value performed for each sample variation of the image object. This research provides significant contributions or benefits in finding the optimal hyperparameter configuration, minimizing overfitting, and shortening the search time for TM accuracy in image classification, particularly in human face recognition. The findings support the development of more efficient and accurate TMs and provide practical guidance for finding better hyperparameter optimization using the grid-search method approach. The results of this study have implications for improving the effectiveness and accuracy of TM models and their development in mobile web applications

Penerapan Metode Pembelajaran Hybrid Learning Untuk Meningkatkan Pemahaman Mahasiswa Pada Mata Kuliah Pemrograman Berorientasi Objek Iriane, Gregorius Rinduh; Katemba, Petrus
JurTI (Jurnal Teknologi Informasi) Vol 8, No 2 (2024): DESEMBER 2024
Publisher : Universitas Asahan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36294/jurti.v8i2.4602

Penelitian ini berfokus pada rendahnya pemahaman mahasiswa terhadap konsep Pemrograman Berorientasi Objek, yang disebabkan oleh kurang efektifnya metode pembelajaran yang diterapkan oleh dosen, sehingga mahasiswa mengalami kesulitan dalam memahami materi. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengukur sejauh mana penerapan metode Hybrid Learning dapat meningkatkan pemahaman mahasiswa. Penelitian ini menggunakan metode quasi-eksperimen dengan pendekatan kuantitatif, dan data diperoleh melalui pre-test dan post-test. Hasil analisis menunjukkan bahwa uji independent sample t-test menghasilkan nilai Sig. (2-tailed) sebesar 0,000 (0,000 < 0,05), yang menandakan adanya perbedaan signifikan antara rata-rata hasil post-test kelas eksperimen dan kelas kontrol. Nilai t-hitung sebesar 6,147 dengan df 54 juga memperkuat temuan ini. Dengan demikian, penerapan metode Hybrid Learning terbukti efektif dalam meningkatkan pemahaman mahasiswa pada mata kuliah Pemrograman Berorientasi Objek.

ANALISIS KINERJA JARINGAN DENGAN MENGGUNAKAN METODE TRAFFIC SHAPING PADA JARINGAN CV. INDIRA PRATAMA Wahyuningsih, Sri; Katemba, Petrus
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 9 No. 4 (2025): JATI Vol. 9 No. 4
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v9i4.13932

Pesatnya pertumbuhan penggunaan internet, khususnya di sektor pendidikan dan bisnis, menuntut pengelolaan bandwidth yang optimal agar kualitas layanan jaringan tetap terjaga. CV. Indira Pratama, perusahaan yang bergerak di bidang instalasi dan perawatan sistem komunikasi, menghadapi kendala dalam stabilitas dan manajemen jaringan internal yang kurang terorganisir. Kondisi ini menghambat koordinasi antar divisi serta berdampak pada kualitas layanan bagi klien. Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan kinerja jaringan dengan menerapkan metode Traffic Shaping guna mengatur prioritas lalu lintas data dan mendistribusikan bandwidth secara lebih efisien. Pengujian dilakukan berdasarkan parameter Quality of Service (QoS) menggunakan standar TIPHON, yang mencakup throughput, packet loss, dan delay. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan Traffic Shaping dapat meningkatkan kestabilan koneksi, mengoptimalkan alokasi bandwidth, serta memastikan layanan prioritas tetap berjalan lancar tanpa terganggu oleh aktivitas non-esensial. Dengan demikian, metode ini berkontribusi pada peningkatan efisiensi operasional perusahaan serta kualitas akses jaringan secara keseluruhan.

Analisis Sentimen Terhadap Produk Skincare Menggunakan Metode CNN, RNN dan SVM Mardiani Bana; Petrus Katemba
Jurnal Manajemen Informatika & Teknologi Vol. 5 No. 2 (2025): Oktober : Jurnal Manajemen Informatika & Teknologi
Publisher : LPPM Sekolah Tinggi Ilmu Ekonomi - Studi Ekonomi Modern

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51903/6f4bqd28

Sentiment analysis is an essential process for understanding user perceptions of a product, especially in digital platforms such as social media. This study aims to classify sentiment in user comments about skincare products—particularly Somethinc—into three categories: positive, negative, and neutral. The data used consists of user-generated comments that have undergone text preprocessing steps, including case folding, tokenization, removal of special characters, normalization, stopword removal, and stemming. Three classification methods were applied in this research: Support Vector Machine (SVM), Convolutional Neural Network (CNN), and Recurrent Neural Network (RNN). Based on evaluation results, the SVM method achieved the highest accuracy at 94%, followed by RNN at 86% and CNN at 85%. These results indicate that machine learning and deep learning approaches are effective in classifying public opinions about skincare products and can serve as a reference for producers to automatically understand consumer responses.

Title

Found 13 Documents
Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title Search

Found 13 Documents Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title

Found 13 Documents
Search