Claim Missing Document
Check
Articles

Found 4 Documents
Search
Journal : INOVTEK Polbeng - Seri Informatika

Implementasi Algoritma Clustering untuk Efisiensi Energi di Wireless Sensor Network Dona Wahyudi; M. Udin Harun Al Rasyid; Iwan Syarif
Jurnal Inovtek Polbeng Seri Informatika Vol 4, No 2 (2019)
Publisher : P3M Politeknik Negeri Bengkalis

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1193.678 KB) | DOI: 10.35314/isi.v4i2.1059

Abstract

Energy efficiency is a major challenge in implementing WSN, and the use of routing and clustering protocols are several ways that can maximize energy use. Energy efficiency is needed because WSN has limited energy resources from the battery and its placement in an area that is not always monitored making battery replacement difficult or cannot be done. This study uses AOMDV (Ad hoc On-demand Multipath Distance Vector) to provide a delivery path from source to destination. In addition, the arrangement of a balanced number of cluster members is done for each cluster. From the results of the experiment, it was found that by regulating the number of balanced cluster members has better energy efficiency results.
Optimasi Efisiensi Energi untuk Pemilihan Intermediate Cluster Head menggunakan MI-C LEACH: Multi-hop Inter-Cluster pada Jaringan Sensor Nirkabel Aidil Saputra Kirsan; M. Udin Harun Al Rasyid; Iwan Syarif
Jurnal Inovtek Polbeng Seri Informatika Vol 5, No 1 (2020)
Publisher : P3M Politeknik Negeri Bengkalis

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (425.169 KB) | DOI: 10.35314/isi.v5i1.1232

Abstract

Perbincangan hangat para peneliti pada jaringan sensor nirkabel masih kompleksitas pada penggunaan energi disetiap node. Hal ini dikarenakan kebutuhan informasi meningkat yang mempengaruhi perkembangan teknologi semakin meningkat pula. Sehingga, pertukaran informasi secara terus menerus menyebabkan penurunan masa hidup node. Solusi untuk permasalahan tersebut adalah menggunakan routing protocol seperti Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy (LEACH). Protokol LEACH bekerja dengan melakukan pengelompokan node dan memilih kepala kluster (CH) yang bertugas untuk mengirimkan data ke Sink Node (SN). Salah satu kelemahan protokol LEACH adalah CH yang jauh dari SN dimana memerlukan energi banyak untuk pengiriman data ke SN. Salah satu cara untuk mengurangi konsumsi energi tiap CH jauh adalah dengan menggunakan komunikasi multi-hop. Pada makalah ini, kami mengusulkan Multi-hop Inter-Cluster LEACH (MI-C LEACH) dengan algoritma pengembangan dari protokol LEACH. Hasil simulasi menggunakan OMNeT++ menunjukkan bahwa jumlah node 100 pada rata-rata energi tersisa dari MI-C LEACH jauh lebih banyak dari LEACH dengan perbedaan rata-rata 27.082 watt. Tetapi pada jumlah node 200, MI-C LEACH tidak berbeda jauh energi yang tersisa dari LEACH untuk setiap jumlah putaran 100 hingga 600.
Rekomendasi Kendaraan Roda 4 Berdasarkan Tweet Customer Menggunakan Word2Vec Iwan Syarif; Rengga Asmara; Bagas Dewangkara
Jurnal Inovtek Polbeng Seri Informatika Vol 5, No 1 (2020)
Publisher : P3M Politeknik Negeri Bengkalis

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (583.416 KB) | DOI: 10.35314/isi.v5i1.1096

Abstract

Penelitian ini mempersembahkan sebuah algoritma untuk menentukan rekomendasi kendarran roda 4 yang cocok untuk dijual ke masyarakat sesuai dengan keinginan pasar di sosial media. Melalui algoritma yang telah dibangun, produsen mobil dapat mengetahui apa yang sedang marak dibicarakan oleh masyarakat di sosial media Twitter, dan akan membantu sang produsen untuk menentukan produk mana yang lebih efektif untuk dipromosikan. Penulis menggunakan algoritma Word2Vec untuk membangun sebuah ruang vektor yang berisikan kata-kata yang diperbincangkan oleh warganet, lalu melihat koneksi dari setiap kata-kata yang ada. Setelah itu penulis mencari kecocokan antara beberapa dataset produk yang akan dipromosikan dengan tweet-tweet yang membahas produk tersebut. Dari hasil itu penulis dapat menentukan sekiranya produk manakah yang tengah hangat di mata warganet dan dapat dipromosikan lebih lanjut. Algoritma ini telah diimplementasikan menggunakan data Twitter pengikut akun produsen mobil yang ada di Indonesia, dan telah memproses lebih dari 200.000 tweet
Klasifikasi Tumor Otak Menggunakan Convolutional Neural Network Fakhri, Haidar; Setiawardhana, Setiawardhana; Syarif, Iwan; Sigit, Riyanto
Jurnal Inovtek Polbeng Seri Informatika Vol 9, No 1 (2024)
Publisher : P3M Politeknik Negeri Bengkalis

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35314/isi.v9i1.3908

Abstract

Metode klasifikasi citra MRI otak yang digunakan pada penelitian ini adalah Deep Learning dengan Convolutional Neural Network (CNN) dengan 2 model skema arsitektur CNN. Model skema 1 terdapat 2 max pooling layer dan 2 hidden layer, sedangkan model skema 2 terdapat 3 max pooling layer dan 4 hidden layer.  Dataset yang digunakan memuat citra MRI otak manusia dengan total 7023 citra, dengan rincian 1621 Glioma, 1645 Meningioma, 1757 Pituitary, dan 2000 Notumor. Evaluasi F1-Score model skema 1 dan skema 2 berturut-turut: 96% dan 97%, Sedangkan untuk nilai Accuracy yaitu 98%. Hal ini menunjukkan bahwa nilai F1-Score dan Accuracy, model skema 2 lebih baik. Untuk menguji dataset digunakan 10 fold cross-validation menghasilkan nilai rata-rata Accuracy, F1-Score, Precision, dan Recall berturut-turut 0,8520, 0,8470, 0,8493 dan 0,8504, dengan standar deviasi yang kecil, yaitu berturut-turut 0,0352; 0,0346; 0,0337 dan 0,0353 yang menunjukkan bahwa penyimpangan sebaran nilai semakin mendekati nilai rata-ratanya. nilai metrik F1-score dan accuracy berturut-turut, 97,47% dan 97,39%. Hasil accuracy penelitian ini lebih tinggi dibandingkan dengan beberapa penelitian sebelumnya, yakni dari [1], [2], [3], [5], [7], dan [8], berturut-turut: 94.39%, 97.54%, 97.18%, 96.08%, 96,36%, dan 95.55%.
Co-Authors Adam Prugel-Bennett Afifah, Izza Nur Agung Muliawan Ahsan, Ahmad Syauqi Aidil Saputra Kirsan Aji , Rendra Suprobo Al Falah, Adam Ghazy Alfaqih, Wildan Maulana Akbar Ali Ridho Barakbah Alwan Fauzi Amalia Wirdatul Hidayah Amran, Osamah Abdullah Yahya Andhik Ampuh Yunanto APRIANDY, KEVIN ILHAM Ardhani, Misbahul Arna Fariza Assodiky, Hilmy Aziz, Adam Shidqul Bagas Dewangkara Bima Sena Bayu Dewantara Binti Kholifah Dadet Pramadihanto Daisy Rahmania Syarif Darmawan, Zakha Maisat Eka Desy Intan Permatasari, Desy Intan Deyana Kusuma Wardani Dian Neipa Purnamasari Dimas Bagus Santoso Dona Wahyudi Dzulfiqar, Achmad Fakhri Edelani, Renovita Edi Satriyanto Entin Martiana Kusumaningtyas Fahrudin, Tresna Maulana Fakhri, Haidar Fathoni, Kholid Fauzy, Aryazaky Iman Ferry Astika S Ferry Astika Saputra Ferry Astika Saputra Fitri Setyorini Gary Wills Gunawan, Agus Indra Hamida, Silfiana Nur Hardiyanti, Fitriani Rohmah Hasan Basri Hidayah, Amalia Wirdatul Hidayah, Nadila Wirdatul Hilmy Assodiky Hisyam, Masfu Huda, Achmad Thorikul Idris Winarno Irsal Shabirin Khoirunnisa, Asy Syaffa Kholifah, Binti Kindarya, Fabyan Kusuma, Selvia Ferdiana M Udin Harun Al Rasyid, M Udin Harun Mahardhika, Yesta Medya Masfu Hisyam Maulana, Yufri Isnaini Rochmat Mayangsari, Mustika Kurnia Mufid, Mohammad Robihul Muhammad Fajrul Falah Muhlis Tahir Nadila Wirdatul Hidayah Nana Ramadijanti, Nana Ningrum, Ayu Ahadi Novie Ayub Windarko Nur Rosyid Mubtadai, Nur Rosyid Nur Sakinah Nur Ulima Rusmayani Prasetyo Primajaya, Grezio Arifiyan Rabiatul Adawiyah Rachmawati, Oktavia Citra Resmi Reesa Akbar Rengga Asmara Rengga Asmara Riyanto Sigit, Riyanto Rizky Yuniar Hakkun Rosmaliati, Rosmaliati Rozie, Fachrul Rudi Kurniawan Rulisiana Widodo S, Ferry Astika Sa'adah, Umi Sesulihatien, Wahjoe Tjatur Setiawardhana, Setiawardhana Sritrusta Sukaridhoto Sudaryanto, Aris Sumarsono, Irwan Susanti, Puspasari Tessy Badriyah, Tessy Tresna Maulana Fahrudin Tri Harsono Ubed, Imanullah Ali Utomo, Agus Priyo Walujo, Ivana Yudith Wibowo, Prasetyo Willy Sandhika Yufri Isnaini Rochmat Maulana