Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

Aplikasi Smart Reminder Pada Pintu Berdasarkan Kebiasaan Pengguna Saat Membuka Pintu Dengan Menggunakan Metode Jaringan Syaraf Tiruan Fauzan Ramadhan Sudarmawan; Aji Gautama Putrada; Andrian Rakhmatsyah
eProceedings of Engineering Vol 5, No 3 (2018): Desember 2018
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Abstrak Keamanan pada sebuah rumah merupakan hal yang penting demi kenyamanan penghuninya. Pintu yang terkunci merupakan salah satu bagian yang menjadi pusat keamanan pada suatu rumah. Namun, tidak menutup kemungkinan bahwa pengguna tersebut lupa untuk mengunci pintunya ketika dia akan pergi keluar rumah. Untuk itu, Aplikasi Smart Reminder dibangun untuk meminimalisir kejadian yang tidak diinginkan tersebut. Pada penelitian ini Aplikasi Smart Reminder dibuat dengan mengimplementasikan Jaringan Syaraf Tiruan sebagai metode pembelajarannya. Jaringan Syaraf Tiruan dipakai karena handal dalam memodelkan hubungan yang kompleks antara input dan output untuk menemukan pola – pola pada data. Aplikasi Smart Reminder mengumpulkan data kebiasaan penggunanya dalam membuka pintu kemudian data tersebut diolah menggunakan algoritma Jaringan Syaraf Tiruan untuk menghasilkan sebuah prediksi. Kemudian hasil prediksi tersebut dikirimkan kepada pengguna rumah melalui smartphone milik pengguna. Berdasarkan hasil penelitian Aplikasi Smart Reminder akurasi yang dihasilkan oleh Jaringan Syaraf Tiruan memiliki nilai sebesar 85,1% dan 70,8% untuk tingkat akurasi pada pengujian yang sebenarnya. Kata kunci : Smart Reminder Abstract Security in a house is important for the comfort of its occupants. A locked door is one of the parts that is a security center for a house. However, it does not rule out the possibility that the user forgets to lock the door when he will go out of the house. For this reason, the Smart Reminder application is built to minimize these unwanted events. In this study the Smart Reminder application was created by implementing the Artificial Neural Network as a learning method. Artificial Neural Networks are used because they are reliable in modeling complex relationships between inputs and outputs to find patterns in the data. The Smart Reminder application collects data on the user's habits in opening the door then the data is processed using the Artificial Neural Network algorithm to produce a prediction. Then the prediction results are sent to home users via the user's smartphone. Based on the results of the research the Smart Reminder Application accuracy produced by the Artificial Neural Network has a value of 85.1% and 70.8% for the level of accuracy in the actual test.Keywords: : Smart Reminder
Analisis Pencocokan Nama Arab Terjemahan Bahasa Indonesia Menggunakan Soundex dan Levenshtein Distance Fauzan Ramadhan; Moch. Arif Bijaksana; Bambang Ari Wahyudi
eProceedings of Engineering Vol 5, No 3 (2018): Desember 2018
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Cara seseorang dalam mengeja nama orang lain seringkali berbeda dengan orang yang lain. Padahal nama yang akan dieja adalah nama dari seseorang yang sama. Seperti nama ‘Aisyah’, kadang ada yang mengejanya dengan kata ‘Aisyah’, ‘Aisha’, ‘Aisah’, dan lain-lain. Pencarian nama periwayat pada saat ini baru sampai tahap ‘string matching’, sehingga ketika seseorang menggunakan ejaan nama yang berbeda, sistem tersebut tidak akan menampilkan hadits yang diriwayatkan oleh nama-nama yang dianggap mirip. Harapannya dengan sistem yang dibangun ini akan memperbaiki pengalaman pencarian nama dari periwayat hadits, sehingga sistem yang ada akan menampilkan hadits yang diriwayatkan oleh seseorang dimulai dari yang mempunyai kemiripan nama tertinggi sampai terendah dengan nama yang dicari. Penelitian ini menggunakan metode Soundex, lalu dilanjutkan dengan metode Levenshtein. Setelah itu, akan dilakukan penghitungan untuk menilai kinerja dari sistem ini menggunakan nilai precision, recall, f-measure dan akurasi. Soundex akan menentukan nama yang mempunyai kesamaan pengucapan suatu nama terhadap nama lain. Sedangkan Levenshtein akan memberikan nilai kemiripan dari nama yang sudah dipilih sebelumnya dengan nama yang dicari oleh pengguna. Nilai kinerja sistem didapat dari hasil yang diberikan dibandingkan dengan nilai yang ada pada gold standard. Dengan beberapa pengujian, sistem yang dibangun menggunakan Soundex dan Levenshtein ini mendapatkan nilai akurasi sebesar 99.95 persen. Kata kunci : Soundex, Levenshtein, precision, recall, f-measure, akurasiAbstract The way someone spells someone else’s name is often different from other people. Even though the name that will be spelled is the name of the same person. Like the name ’Aisha’, sometimes there are who spell it with the words ’Aisyah’, ’Aisha’, ’Aisah’, and others. The search for the name of the narrator at this time is only until the string matching stage, so when someone uses a different spelling of the name, the system will not display the hadith narrated by names that are considered similar. The hope with this system will improve the experience of searching the names of the hadith narrators, so that the existing system will display the hadith narrated by someone starting from the one having the highest to the lowest name with the name sought. This study used the Soundex method, then continued with the Levenshtein method. After that, it will be calculated to assess the performance of this system using precision, recall, f-measure and accuracy. Soundex will determine the name that has the same pronunciation as a name for another name. Whereas Levenshtein will give a similar value of the name that has been previously selected with the name that is searched by the user. The value of system performance is obtained from the results given compared to the values that are at the gold standard. From several tests, the system built using Soundex and Levenshtein has an accuracy value of 99.95 percent. Keywords: Soundex, Levenshtein, precision, recall, f-measure, accuracy