Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Scientific Student Journal for Information, Technology and Science
Hilda Novita
Universitas Buana Perjuangan Karawang
Computer Science & IT

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
Implementasi Fuzzy Logic Tsukamoto pada Deteksi Kondisi Badan Berdasarkan Suhu Tubuh Muhammad Romadhon; Jamaludin Indra; Hilda Novita
Scientific Student Journal for Information, Technology and Science Vol. 4 No. 1 (2023): Scientific Student Journal for Information, Technology and Science
Publisher : Scientific Student Journal for Information, Technology and Science

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

Abstract

Covid – 19 atau Coronavirus Disease pertama kali muncul di negara China pada tahun 2019 dan menyebar secara luas hingga saat ini. Salah satu pencegahan untuk mengurangi dampak penyebarannya yaitu dengan memeriksa suhu tubuh. Suhu tubuh normal antara 36,5°C sampai 37,5°C, apabila melebihi 37,5°C maka terindikasi virus corona. Salah satu bagian penting dari parameter pencegahan penyebaran Covid – 19 yaitu dengan mengecek suhu tubuh, maka diperlukan alat untuk mendeteksi kondisi badan berdasarkan suhu tubuh sebagai pendeteksian awal pencegahan virus corona. Nodemcu ESP8266 yang bersifat open source dapat menjalankan sensor suhu tanpa kontak berdasarkan radiasi inframerah berbasis Internet Of Things. Metode Fuzzy Logic Tsukamoto dapat memberikan suatu keputusan yang pasti. Pendeteksian kondisi badan menggunakan metode Fuzzy Logic Tsukamoto yang diterapkan untuk mengklarifikasi keputusan benar atau salah pada kondisi badan seseorang. Hasil dari penelitian ini dengan menggunakan sensor MLX90614 memiliki selisih hingga 1,29°C dengan alat thermo gun. Pada deteksi kondisi badan menggunakan metode Fuzzy Logic Tsukamoto memiliki tingkat akurasi hingga 86,7%. Hasil suhu tubuh dan kondisi badan beserta input nama lengkap di simpan dalam database dan ditampilkan pada web.
Penerapan Algoritma K-Means dan Fuzzy C- Means Dalam Mengelompokan Prestasi Siswa Berdasarkan Nilai Akademik Salim Kurniawan; Amril Siregar; Hilda Novita
Scientific Student Journal for Information, Technology and Science Vol. 4 No. 1 (2023): Scientific Student Journal for Information, Technology and Science
Publisher : Scientific Student Journal for Information, Technology and Science

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

Abstract

SMK PGRI 2 Karawang setiap tahun akan memberikan beasiswa pendidikan dan merekomendasikan siswa- siswinya kepada perusahaan berdasarkan prestasi dalam capaian Ujian Nasional namun mengalami kesulitan dalam pengelompokan siswa yang berprestasi setelah Ujian Nasional ditiadakan dari tahun 2020 karena covid-19 untuk itu tujuan penelitian ini yaitu mengelompokan prestasi siswa berdasarkan nilai akademik menggunakan data mining dengan menerapkan algoritma K-Means dan Fuzzy C-Means serta membandingkan hasilnya untuk mengetahui algoritma terbaik, penelitian ini bertempat di SMK PGRI 2 Karawang dan data yang digunakan merupakan nilai raport siswa dari semester 1 sampai 6. Hasil perhitungan manual dan program python algoritma K-Means sebanyak 52 siswa berprestasi, 25 siswa dengan prestasi sedang dan 28 siswa tidak berprestasi sedangkan pada algoritma Fuzzy C-Means sebanyak 48 siswa berprestasi, 29 siswa dengan prestasi sedang, dan 28 siswa tidak berprestasi. Pada perhitungan rapidminer studio hanya bisa menggunakan algortima K-Means saja karena Fuzzy C-Means tidak tersedia dan berhasil mendapatkan 49 siswa berprestasi, 27 siswa dengan prestasi sedang dan 29 siswa tidak berprestasi serta berdasarkan nilai evaluasi dengan metode metode Davies Bouldien Index (DBI) dari setiap jenis perhitungan menunjukan algoritma K-Means merupakan algoritma terbaik karena memiliki nilai DBI yang mendekati 0 dan tidak negatif.
Co-Authors Amril Siregar Indra, Jamaludin Muhammad Romadhon Salim Kurniawan