Claim Missing Document
Check
Articles

Found 7 Documents
Search

Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Bantuan Langsung Tunai Dana Desa (BLT-DD) Dengan Metode KNN Pada Desa Ketowan mohammad Iman; Firman Santoso; Lukman Fakih Lidimilah
G-Tech: Jurnal Teknologi Terapan Vol 8 No 2 (2024): G-Tech, Vol. 8 No. 2 April 2024
Publisher : Universitas Islam Raden Rahmat, Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33379/gtech.v8i2.4240

Abstract

Penelitian ini bertujuan mengoptimalkan alokasi dana desa melalui Sistem Pendukung Keputusan (SPK) menggunakan metode K-Nearest Neighbors (KNN) untuk menentukan Penerimaan Bantuan Langsung Tunai Dana Desa (BLT-DD) di Desa Ketowan Kecamatan Arjasa Kabupaten Situbondo. Masalah kemiskinan didaerah pedesaan menjadi fokus utama, dimanah alokasi dana desa memiliki peran penting dalam mendukung masyarakat miskin. Metode kualitatif digunakan dalam pengumpulan data, dan KNN diterapkan dengan enam kriteria seperti kondisi rumah, penghasilan, pekerjaan, jumlah tanggungan, pendidikan terakhir, dan status. Hasilnya menunjukkan 34 entri dari 50 data set dianggap layak menerima bantuan, dengan 16 entri lainnya tidak layak. Penerapan metode KNN dengan parameter K=5 menghasilkan 38 data layak dan 12 data tidak layak. Penelitian ini berkontribusi pada efektivitas alokasi dana desa untuk mengurangi kesenjangan sosial di pedesaan
Klasifikasi Penyakit Tanaman Kentang Berdasarkan Citra Daun dan Batang dengan Metode Convolutional Neural Network dan Gray Level Co-Occurrence Matrix Abdul Rosid; Abd. Ghofur; Firman Santoso
G-Tech: Jurnal Teknologi Terapan Vol 8 No 3 (2024): G-Tech, Vol. 8 No. 3 Juli 2024
Publisher : Universitas Islam Raden Rahmat, Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33379/gtech.v8i3.4298

Abstract

The factor that causes potato plants to be less than optimal is diseased potato plants. This potato plant disease can be identified from spotty leaves and dry stems, by identifying it using an identification system based on disease images. Potato stem datasets were obtained at the Ijen Bondowoso plantation as many as 1,132 and 816 diseased and non-diseased potato stem datasets. In the results of the potato leaf graph, the best results were obtained at epoch 25 with an accuracy value of testing data and training data of 82% and 81% with the loss model at epoch 25 being at a value of 0.42 for training data and 0.41 for testing data in the classification of diseased leaves. potato plant. The results of the classification of potato plant stems found the best value at epoch 25 with an accuracy value of 85% on testing data and 86% on training data. The model loss value in the training set is 0.34 and the validation test value is 0.33 at epoch 24
Identifikasi Tingkat Kematangan Buah Carica dalam Pengolahan Citra Digital dengan Menggunakan Metode Transformasi Ruang Warna HSI M. Tsaqif Daniyal Maula; Firman Santoso; Abd. Ghofur
G-Tech: Jurnal Teknologi Terapan Vol 8 No 3 (2024): G-Tech, Vol. 8 No. 3 Juli 2024
Publisher : Universitas Islam Raden Rahmat, Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33379/gtech.v8i3.4308

Abstract

Buah carica merupakan buah yang jarang ditemui, buah ini hanya terdapat di pegunungan Dieng yaitu Kawasan Wonosobo-Banjarnegara. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan identifikasi tingkat kematangan buah carica menggunakan transformasi ruang warna HSI dilakukan guna untuk memperoleh informasi yang lebih baik tentang tingkat kematangan buah dalam melakukan pemilihan buah yang akan diolah. Pada proses identifikasi kematangan buah carica menggunakan 90 dataset. Adapun 90 dataset ini terbagi dari 3 kategori yaitu, 30 matang, 30 mengkal, dan 30 mentah. Kemudian, dari 90 dataset dibagi menjadi 30 data training dan 60 data testing. Hasil dari identifikasi menunjukan 57 benar dari 60 dataset testing  dengan menunjukan akurasi 95%.
Rancang Bangun Sistem Pengontrol Irigasi Otomatis Menggunakan Mikrokontroller Arduino Uno Nurul Fauziah; Akhlis Munazilin; Firman Santoso
G-Tech: Jurnal Teknologi Terapan Vol 8 No 3 (2024): G-Tech, Vol. 8 No. 3 Juli 2024
Publisher : Universitas Islam Raden Rahmat, Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33379/gtech.v8i3.4343

Abstract

Penelitian ini menggunakan metode penelitian kualitatif Tindakan (Action Research) yang berpusat pada pembuatan prototype system pengontrol irigasi otomatis pada lahan pertanian di Desa Dauh Peken Kecamatan Tabanan, Bali. Permasalah yang diketahui adalah upaya pengendalian air pada lahan pertanian masih dilakukan secara fisik dengan cara membuka dan menutup lahan pertanian, penyediaan air seringkali mengakibatkan kebingungan dalam penyediaan air. Dengan demikian model dibuat secara efektif dengan penggabungan Arduino uno, adaptor, relay, sensor ultrasonik, mesin servo, LCD. Model ini layak dalam membedakan jarak air dalam aliran system air dan menyelesaikan pengembangan secara konsekuen. Kerangka kerja ini dibuat dengan harapan dapat membantu para petani selama mengendalikan perkembangan system air dengan pengairan di lahan pedesaan, meningkatkan kelayakan pasokan air. Kajian ini menunjukkan pengaturan dan harapan terhadap suatu kerangka yang dibuat untuk mengatasi permasalahan pengendalian aliran air pada irigasi dan persilangan penyediaan air pada lahan pertanian di Desa Dauh Peken, Tabanan, Bali
Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Karyawan Terbaik Menggunakan Metode Analytic Hierarchy Process (AHP) Pada BMT Al Mubarok Bondowoso Athorik Ikromi Ramadhanis; Firman Santoso; Lukman Faqih Lidimilah
G-Tech: Jurnal Teknologi Terapan Vol 8 No 3 (2024): G-Tech, Vol. 8 No. 3 Juli 2024
Publisher : Universitas Islam Raden Rahmat, Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33379/gtech.v8i3.4529

Abstract

Penentuan karyawan terbaik masih menggunakan sistem kultural yang sampai saat ini menjadi tradisi, yang menjadikan aspek subyektivitas menjadi sangat dominan di BMT Al Mubarok dengan jumlah pegawai yang banyak dan cara penginputan data dengan metode konvensional. Penelitian ini bertujuan mengembangkan alat pembantu membuat kebijakan untuk pemilihan karyawan paling unggul memanfaatkan pendekatan Analytic Hierarchy Process (AHP). Data penelitian diperoleh dengan metode penelitian lapangan dan kepustakaan untuk membantu penyelesaian perancangan penelitian ini. Untuk pembuatan struktur memakai metode waterfall yang memberi gambaran terstruktur dan bertahap. Sementara AHP dipilih sebagai metode pengambilan keputusan karena mampu memecah masalah kompleks menjadi struktur hierarki yang mudah dipahami. Selanjutnya, karyawan dievaluasi berdasarkan kriteria tersebut untuk menentukan karyawan terbaik. Hasilnya menunjukkan metode AHP efektif memberikan rekomendasi objektif dan sistematis serta menghasilkan peringkat karyawan terbaik yaitu Muhammad Ridwan.
Deteksi Berita Hoax dengan Perbandingan Website Menggunakan Pendekatan Deep Learning Algoritma BERT Asep Ripa'i; Firman Santoso; Farihin Lazim
G-Tech: Jurnal Teknologi Terapan Vol 8 No 3 (2024): G-Tech, Vol. 8 No. 3 Juli 2024
Publisher : Universitas Islam Raden Rahmat, Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33379/gtech.v8i3.4541

Abstract

Berita hoax merupakan informasi yang salah dan menyesatkan yang dapat  menyebabkan provokasi dan kebencian bagi pembaca. Dengan adanya akses internet yang mudah membuat persebaran berita hoax semakin masif. Oleh karena itu, perlu ada metode  yang dapat melakukan deteksi berita hoax. Penelitian menggunakan metode deep learning dengan mengintegrasikan text mining untuk mencari informasi dan pola berita yang berhubugan dengan hoax. Dengan menggunakan dataset dari situs kaggle berjumlah sekitar 2700-an kemudian dilakukan text preprocessing agar data lebih terstruktur untuk diolah lanjut. Kemudian membuat feature engineering dari BERT agar data dapat diproses oleh machine learning  dengan tiga metode klasifikasi yaitu BERT, SVM dan random forest kemudian dilakukan pengujian dan evaluasi. Pada penelitian ini model yang menghasilkan performa yang paling tinggi yaitu BERT dengan (akurasi = 0.99, ROC-AUC = 0.99)  dibanding model machine learning tradisional.
Rancang Bangun Sistem Smart Key Pada Sepeda Motor Menggunakan Mikrokontroler Esp32 dan Android Via Bluetooth Muhammad Nailurrohman; Firman Santoso; Achmad Baijuri
G-Tech: Jurnal Teknologi Terapan Vol 8 No 3 (2024): G-Tech, Vol. 8 No. 3 Juli 2024
Publisher : Universitas Islam Raden Rahmat, Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33379/gtech.v8i3.4552

Abstract

Pembuatan sistem keamanan ini bertujuan untuk meningkatkan keamanan pada sepeda motor dan juga mempermudah dalam mengontrol ON dan OFF serta starter menggunakan mikrokontroler Esp32. Seringnya terjadi masalah pada kunci kontak sepeda motor mengharuskan para penggunanya menggunakan sistem kunci kontak yang efisien dan memiliki fungsi yang baik. Penggunaan modul Esp32 memiliki beberapa keungulan modul ini memeliki fitur lengkap dan juga memiliki kinerja yang tinggi serta memiliki dua prosesor untuk mengelolah jaringan Wifi dan Bluetooth. Hasil dari penelitian sistem smart key pada sepeda motor menggunakan modul Esp32 ini adalah membantu menanggulangi masalah pada kunci kontak sepeda motor dan disela mempermudah dapat juga mengurangi beberapa problem yang ada seperti kehilangan kunci kontak. Penelitian ini bertujuan untuk menciptakan sistem smart key yang baik khususnya pada sepeda motor dan juga mengurangi tingkat kriminalitas.