Claim Missing Document
Check
Articles

Found 24 Documents
Search

APLIKASI SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT GIGI BERBASIS WEBSITE MENGGUNAKAN METODE TEOREMA BAYES Saputra, Bima Arif; Sutomo, Budi; Saputri, Tri Aristi
Bulletin of Network Engineer and Informatics Vol. 1 No. 1 (2023): BUFNETS (Bulletin of Network Engineer and Informatics) April 2023
Publisher : GWEX NET PUBLISHER

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59688/bufnets.v1i1.9

Abstract

Gigi adalah bagian kecil yang terdapat di rahang atas atau bawah. Setiap gigi tertanam di dalam gusi,akarnya menembus garis gusi dan masuk ke tulang rahang. Jika di total jumlah gigi dari tulang rahangatas maupun bawah, berjumlah 32 gigi. Gigi dibedakan menjadi lima jenis, dengan fungsi yang berbeda-beda. Menjaga Kesehatan gigi menjadi suatu hal yang sangat penting, terdapat berbagai macampenyakit gigi yang disebakan oleh sisa-sisa makanan yang dikonsumsi. Oleh karena itu peneliti membuatsebuah sistem untuk diagnosa penyakit gigi dengan mengumpulkan gejala -gejala yang telahdikumpulkan dengan metode wawancara dengan pakar dan pasien, serta mengumpulkan jurnal-jurnalyang terkait dengan gigi. Kemudian memasukan semua data kedalam aplikasi untuk mencari nilaiprobabilitas kemungkinan pasien terkena jenis penyakit gigi seperti apa. Dengan mengunakan metodeTerome Bayes
Use of GIS Technology for Distribution of City Forests and Green Open Spaces Zailani, Nur; Sutomo, Budi
Jurnal Teknologi Informatika dan Komputer Vol. 11 No. 1 (2025): Jurnal Teknologi Informatika dan Komputer
Publisher : Universitas Mohammad Husni Thamrin

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37012/jtik.v11i1.2490

Abstract

Metro City, as one of the urban areas in Indonesia, faces big challenges in managing and maintaining the balance of the urban ecosystem. Green Open Space (RTH) and City Forests have a strategic role in supporting ecosystem sustainability through ecological, aesthetic and social functions. Increasingly rapid urbanization often causes a decline in the quality of the environment, one of which is a reduction in green areas. Therefore, optimal planning and management of green open space is very necessary to support sustainable urban spatial planning. Providing green open space of at least 30% of the area of ​​a city is mandated in government regulations as a form of mitigating the impact of urbanization. City Forests and Green Open Space (RTH) have a vital role in maintaining the balance of urban ecosystems, however the distribution of RTH in Metro Cities has not been well documented. This research aims to map the distribution of green open space and urban forests using Geographic Information System (GIS) technology to increase the effectiveness of green area management. The methods used include collecting spatial and non-spatial data from related agencies, data processing using Quantum GIS (QGIS) software, and thematic analysis of green open space distribution. The research results show that GIS is effective in visualizing green open space distribution patterns in Metro Cities, so that it can support the government in sustainable spatial planning. This research recommends optimizing the use of GIS for routine monitoring of RTH, accompanied by training for related parties to improve spatial data management capabilities.
OPTIMASI ENERGI DENGAN IOT DAN FUZZY LOGIC PADA AC SMART DI GEDUNG DHARMA WACANA Saputri, Tri Aristi; Sutomo, Budi; Hairunnisa, Afifah
Jurnal SIMADA (Sistem Informasi dan Manajemen Basis Data) Vol. 7 No. 2 (2024): Jurnal SIMADA (Sistem Informasi dan Manajemen Basis Data)
Publisher : LP2M Institut Informatika Dan Bisnis Darmajaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30873/simada.v7i2.642

Abstract

Efficient energy management in air conditioning (AC) systems is a critical challenge in the modern era, particularly in educational buildings such as Dharma Wacana Hall. This study aims to design and implement an Internet of Things (IoT)-based Smart Air Conditioning system utilizing fuzzy logic to optimize energy management. The system employs DHT22 sensors and ESP32 microcontrollers to monitor indoor and outdoor temperatures in real-time. The collected data were analyzed using the Mamdani fuzzy logic method, resulting in automated AC adjustments. Over a 29-day testing period, the system demonstrated its capability to adapt cooling intensity based on environmental conditions, achieving an average energy savings of 4% on moderate-temperature days. However, on days with higher cooling demands, energy consumption exceeded that of conventional systems. In conclusion, the system successfully improved energy efficiency and thermal comfort in educational buildings, although further development is needed to enhance sensor accuracy and system resilience to internet dependency. This research contributes to the application of IoT technologies for energy efficiency, particularly in the educational sector.
Klasifikasi Jenis Bunga Dengan Algoritma Convolutional Neural Network (CNN) Menggunakan Metode Region-Based Convolutional Neural Network (R-CNN) Predianto, Eko; Sutomo, Budi
CYBERSPACE: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi Vol 8 No 2 (2024)
Publisher : Universitas Islam Negeri Ar-Raniry Banda Aceh

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22373/cj.v8i2.25441

Abstract

Penelitian tentang "Klasifikasi Jenis Bunga dengan Algoritma Convolutional Neural Network" bertujuan untuk mengembangkan model menggunakan Convolutional Neural Network (CNN) dan Region-BasedConvolutional Neural Network (R-CNN) untuk mengklasifikasikan berbagai jenis bunga anggrek. Dataset terdiri dari gambar-gambar tiga kelas utama anggrek: Anggrek Bulan (Phalaenopsis), Anggrek Dendrobium, dan Anggrek Tanah (Paphiopedilum), dengan sekitar 40 gambar per kelas. Gambar-gambar tersebut dikumpulkan dari berbagai sumber yang tepercaya seperti diperoleh di Dinas Ketahanan Pangan dan Tanaman Pangan dan Hortikultura Provinsi Lampung serta Dinas Ketahanan Pangan, Pertanian dan Perikanan Kota Metro dan para UMKM toko bunga di Provinsi Lampung serta berbagai sumber  termasuk database publik, situs web hortikultura, dan koleksi pribadi, untuk mencakup variasi visual dalam setiap kelas. Proses pengumpulan data melibatkan pengambilan dan pengunduhan gambar beresolusi tinggi, pengkategorian dan pelabelan, serta pra-pemrosesan untuk meningkatkan kualitas gambar. Dataset kemudian dibagi menjadi data pelatihan dan pengujian dalam rasio 70:30 untuk melatih dan mengevaluasi performa model. Dengan memanfaatkan teknik lanjutan dalam pengumpulan data, pra-pemrosesan, dan analisis, penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model yang tangguh mampu mengklasifikasikan spesies bunga anggrek secara akurat berdasarkan karakteristik visualnya.