Articles
<![CDATA[IMPLEMENTASI COSINE SIMILARITY MATCHING DALAM PENENTUAN DOSEN PEMBIMBING TUGAS AKHIR ]]>
<![CDATA[Yasni, Loura]]>;
<![CDATA[Subroto, Imam Much Ibnu]]>;
<![CDATA[Haviana, Sam Farisa Chaerul]]>
<![CDATA[ Transmisi Vol 20, No 1 Januari (2018): TRANSMISI ]]>
Publisher : <![CDATA[Departemen Teknik Elektro, Universitas Diponegoro ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (982.619 KB)
|
DOI: 10.14710/transmisi.20.1.22-28
<![CDATA[Tugas akhir merupakan karya besar mahasiswa sebagai syarat untuk mendapatkan gelar sarjana. Tidak jarang dalam penyekesaiannya ditempuh dalam yang lama dimana salah satunya dikarenakan tidak mendapatkan bimbingan yang baik dari dosen. Beberapa faktor yang mempengaruhi adalah ketidak sesuaian bidang ilmu dosen dengan tema tugas akhir, beban dosen yang sudah besar dan dosen belum pengalaman melakukan penelitian yang relevan dengan tema tugas akhir mahasiswa. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplemnetasikan metode Cosine Similarity dalam penentuan dosen pembimbing tugas akhir supaya mendapatkan proses bimbingan yang optimal. Cosine Similarity adalah metode untuk menghitung similarity (tingkat kesamaan) antar dua buah objek. Pada penelitian ini dihitung tingkat kesamaan antar judul, topik, dan abstrak tugas akhir mahasiswa dibandingkan dengan data dosen pembimbing berupa keahlian dosen pembimbing, tugas akhir yang pernah dibimbing oleh dosen. Kemudian metode Cosine Similsrity akan memnghitung tingkat kesamaan kedua query tersebut. Nilai kemiripan yang tertinggi akan dimunculkan sebagai dosen pembimbing yang direkomendasikan. Metode peneltian yang digunakan adalah metode modified waterfall. Sistem yang telah dibangun merupakan sistem rekomendasi yang dapat membantu koordinator tugas akhir dalam pendistribusian dosen pembimbing tugas akhir. Selain itu, sistem rekomendasi dosen pembimbing tugas akhir dengan menerapkan metode Cosine Similarity membantu mahasiswa mendapatkan dosen pembimbing sesuai dengan tugas akhir yang diajukan.]]>
<![CDATA[Sistem Gesture Accelerometer dengan Metode Fast Dynamic Time Warping (FastDTW) ]]>
<![CDATA[Chaerul Haviana, Sam Farisa]]>
<![CDATA[ JSINBIS (Jurnal Sistem Informasi Bisnis) Vol 5, No 2 (2015): Volume 5 Nomor 2 Tahun 2015 ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Diponegoro ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (858.138 KB)
|
DOI: 10.21456/vol5iss2pp151-160
<![CDATA[In the modern environment, the interaction between humans and computers require a more natural form of interaction. Therefore, it is important to be able to build a system that can meet these demands, such as by building a hand gesture recognition system or gesture to create a more natural form of interaction. This study aims to design a smartphone’s accelerometer gesture system as human computer interaction interfaces using FastDTW (Fast Dynamic Time Warping).The result of this study is form of gesture interaction which implemented in a system that can make the process of recognition of the human hand movements based on a smartphone accelerometer which generates a command to run the media player application functions as a case study. FastDTW as the development of Dynamic Time Warping method (DTW) is able to compute faster than DTW and have an accuracy approaching DTW. From the test results, FastDTW show a fairly high degree of accuracy reached 86% and showed a better computing speed compared to DTW  ]]>
<![CDATA[Pendampingan Pengembangan Produk Baru Kerajinan Kulit Ikan Pari untuk Meningkatkan Daya Saing Usaha di Pasar Ekspor ]]>
<![CDATA[Nurwidiana, Nurwidiana]]>;
<![CDATA[Asyhari, Asyhari]]>;
<![CDATA[Farisa, Sam]]>
<![CDATA[ Community Empowerment Vol 3 No 2 (2018) ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Muhammadiyah Magelang ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (377.435 KB)
|
DOI: 10.31603/ce.v3i2.2451
<![CDATA[Launching a new product is important to improve the company’s competitiveness and revenue. White Blue is expanding its business by producing finished product for international market. Mentoring activities are conducted for developing product. There are seven stages for product development. The Handmade product concept is selected from the idea generation stage. Web based marketing will be applied for the marketing strategy. Mentoring activities are continued to attain the concept of product development. Training in production processes is providing for handmade methods according to the concept of selected product. Procurement of handmade production equipment is made to support production processes. Marketing training for web based marketing methods is given to support marketing so that the product of SMEs can be exported. The result of mentoring and training activities are: 1) SME’s has the concept of product development, namely handmade product, 2) SME’s has resources to produce handmade product, there are human resources, machinery and equipment, 3) The existence of online marketing the export market for SME’s is increasing.]]>
<![CDATA[Diagnosa Awal Penyakit Telinga Hidung Tenggorokan (THT) Menggunakan Pendekatan Cosine Similarity ]]>
<![CDATA[Fahmi Arif Dewoputro]]>;
<![CDATA[Imam Much Ibnu Subroto]]>;
<![CDATA[Sam Farisa Chairul Haviana]]>
<![CDATA[ TRANSISTOR Elektro dan Informatika Vol 1, No 1: 2016 ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Islam Sultan Agung ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (1081.126 KB)
|
DOI: 10.30659/ei.1.1.73-82
<![CDATA[Penyakit merupakan penyebab gangguan kesehatan pada tubuh manusia dan semua itu tidaklah asing lagi bagi masyarakat, ini semua merupakan kendala yang sering dihadapi oleh masyarakat. Semua manusia sudah tahu kalau tubuhnya mengalami gangguan kesehatannya, tetapi sebagian besar masyarakat tidak tahu penyakit apa yang sedang menyerang tubuhnya serta bagaimana cara mengobatinya. Sehingga untuk mengetahui penyakit yang sedang menyerang tubuh manusia dibutuhkan seorang ahli yang memahami masalah kesehatan seperti dokter, bidan, atau perawat. Berdasarkan kemajuan dalam bidang komputer dan informatika saat ini di klinik di kota semarang belum menggunakan atau mengembangkan sistem diagnosa penyakit, diketahui dengan hanya adanya sistem rekam medis di klinik-klinik besar di kota semarang kemudian pasien langsung di rujukan ke dokter dan masih adanya rekam medis manual di klinik-klinik kecil di kota semarang, untuk mengembangkan kemajuan teknologi di bidang komputer dan informatika di kota semarang penulis akan meneliti dan membangun sistem diagnosa penyakit di klinik tertentu, dan penyakit yang di teliti oleh penulis adalah penyakit telinga hidung dan tenggorokan (THT.) Dengan adanya Sistem Diagnosa Penyakit THT, pasien dapat mengetahui penyakit yang akan di derita dan juga dapat meminimalkan waktu memeriksa untuk dokter waktu sehingga dapat mempercepat waktu pengantrian.]]>
<![CDATA[Implementasi MQTT untuk Pemantauan Suhu dan Kelembaban pada Laboratorium ]]>
<![CDATA[Sri Mulyono]]>;
<![CDATA[Sam Farisa Chaerul Haviana]]>
<![CDATA[ TRANSISTOR Elektro dan Informatika Vol 3, No 3: 2018 ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Islam Sultan Agung ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (595.148 KB)
|
DOI: 10.30659/ei.3.3.140-144
<![CDATA[Kondisi suhu dan kelembaban yang tidak terjaga pada range yang disyaratkan pada laboratorium komputer selain membuat kondisi pengguna kurang nyaman juga dapat menyebabkan performa perangkat kurang baik atau bahkan dapat menjadi penyebab kerusakan. Oleh karena itu memantau kondisi suhu dan kelembaban setiap saat dari mana saja saat kita membutuhkan menjadi hal yang penting. Pada penelitian ini akan dibuat sistem pemantauan suhu dan kelembaban pada ruang laboratorium komputer Teknik Informatika FTI Unissula menggunakan konsep IoT (Internet of Things) dengan protokol MQTT]]>
<![CDATA[Sistem Informasi Angket Pengukuran Skala Kebutuhan Materi Pembelajaran Tambahan Sebagai Pendukung Pengambilan Keputusan Di Sekolah Menengah Atas Menggunakan Skala Likert ]]>
<![CDATA[Maryuliana Maryuliana]]>;
<![CDATA[Imam Much Ibnu Subroto]]>;
<![CDATA[Sam Farisa Chairul Haviana]]>
<![CDATA[ TRANSISTOR Elektro dan Informatika Vol 1, No 1: 2016 ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Islam Sultan Agung ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (601.862 KB)
|
DOI: 10.30659/ei.1.1.1-12
<![CDATA[Dalam program pelayanan bimbingan konseling pemberian materi pembelajaran tambahan bagi siswa di SMAN 5 Semarang, untuk proses penentuan materi pembelajaran masih dilaksanakan secara manual belum menggunakan sebuah sistem untuk pengelolaan. Penentuan materi pembelajaran menggunakan angket berupa lembaran-lembaran kertas untuk diisi oleh siswa yang kemudian seluruh hasil pengisian dihitung menggunakan microsoft excel. Proses perhitungan hasil membutuhkan waktu kurang lebih 1 minggu. Dengan proses yang demikian menyebabkan masalah yaitu kurang efektif dan efisiennya proses kerja, sehingga pelayanan menjadi kurang maksimal. Untuk mengatasi masalah yang ada maka dibangun sebuah sistem informasi angket berbasis web yang dapat digunakan untuk mengelola data angket, melakukan pengisian angket, dan memperoleh hasil pengisian angket. Perhitungan hasil angket menerapkan skala likert untuk mengukur nilai skala kebutuhan. Skala likert merupakan suatu skala penilaian yang menyajikan pilihan skala dengan nilai pada setiap skala untuk mengukur tingkat persetujuan terhadap sesuatu. Berdasarkan implementasi dan pengujian sistem yang dibangun maka dapat disimpulkan bahwa sistem informasi angket pengukuran skala kebutuhan materi pembelajaran tambahan dapat meningkatkan efektifitas dan efisiensi proses kerja pengelolaan angket kebutahan materi pembelajaran tambahan.]]>
<![CDATA[Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) dalam Pembuatan Sistem Penentuan Topik Artikel Berbasis Web ]]>
<![CDATA[Nur Fatahna]]>;
<![CDATA[Suryani Alifah]]>;
<![CDATA[Sam Farisa Chaerul Haviana]]>
<![CDATA[ TRANSISTOR Elektro dan Informatika Vol 2, No 1: 2017 ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Islam Sultan Agung ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (468.521 KB)
|
DOI: 10.30659/ei.2.1.%p
<![CDATA[Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan algoritma K-Nearest Neighbor dalam pembuatan sistem penentuan topik artikel. Algoritma K-Nearest Neighbor merupakan salah satu metode berbasis NN yang paling tua dan populer di dalam melakukan pengkategorian teks. Dalam penentuan prediksi label kelas pada data uji ditentukan dengan nilai k yang menyatakan jumlah tetangga terdekat. Dari k tetangga terdekat yang terpilih dilakukan voting dengan memilih kelas yang jumlahnya paling banyak sebagai label kelas hasil prediksi pada data uji. Klasifikasi dianggap sebagai metode terbaik dalam preses ketika data latih yang berjarak paling dekat dengan objek. Cara kerja dari KNN perlu adanya penetuan inputan berupa data latih, data uji dan nilai k.]]>
<![CDATA[Sistem Pendukung Keputusan Berbasis Web Penilaian Kelayakan Tempat Guna Pembangunan Jalan Menggunakan Metode Profile Matching ]]>
<![CDATA[Komsiyah Afri]]>;
<![CDATA[Sam Farisa Chaerul Haviana]]>;
<![CDATA[Sri Mulyono]]>
<![CDATA[ TRANSISTOR Elektro dan Informatika Vol 3, No 3: 2018 ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Islam Sultan Agung ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.30659/ei.3.3.153-161
<![CDATA[Desa Pringsari merupakan salah satu desa yang berada di Kecamatan Pringapus, Kabupaten Semarang. Dimana setiap desa ada anggaran dana desa yang diperuntukan untuk pembangunan desa ataupun untuk pemberdayaan masyarakatnya. Salah satu anggaran dana desa digunakan untuk pembangunan infrastruktur seperti jalan. Desa Pringsari terdapat sebuah Badan Verifikasi untuk menilai kelayakan tempat guna pembangunan jalan. Salah satu cara yang digunakan Badan Verifikasi untuk menilai yaitu masih manual dan hanya menggunakan kertas yang dikawatirkan nanti rusak dokumentasinya. Maka dibuatlah sistem pendukung keputusan penilaian kelayakan tempat guna pembangunan jalan menggunakan metode profile matching. Sistem Pendukung Keputusan (Decission Support System) adalah suatu metode komputasi yang cukup terkenal untuk saat ini. Terdapat beberapa metode dalam sistem pendukung keputusan yang dapat membantu menentukan tempat mana yang layak dibangun jalan. Salah satu metode yang digunakan adalah Profile Matching, yaitu metode yang membandingkan antara kriteria calon alternatif tempat mana yang layak dibangun jalan dengan kriteria yang ditentukan Badan Verifikasi sehingga didapatkan nilai selisih yang biasa disebut nilai gap. Sistem Pendukung Keputusan yang dirancang adalah Sistem Pendukung Keputusan Berbasis Web Penilaian Kelayakan Tempat Guna Pembangunan Jalan Menggunakan Metode Profile Matching (Studi Kasus : Desa Pringsari), yang bertujuan untuk membantu kinerja Badan Verifikasi untuk mengambil keputusan tempat mana yang layak untuk segera dibangun jalan.]]>
<![CDATA[Analysis and Measurement of Scientific Collaboration Networks Performance ]]>
<![CDATA[Imam Much Ibnu Subroto]]>;
<![CDATA[Sam Farisa Chaerul Haviana]]>;
<![CDATA[Wiwiek Fatmawati]]>
<![CDATA[ Indonesian Journal of Electrical Engineering and Informatics (IJEEI) Vol 8, No 3: September 2020 ]]>
Publisher : <![CDATA[IAES Indonesian Section ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.52549/ijeei.v8i3.1145
<![CDATA[Collaboration of scientific research among researchers or universities is very important especially to improve the quality and quantity of the research. It gives the positive impact and very beneficial for both parties so this scientific research network becomes an important component in measuring performance and ranking institutions for national and international levels. The interviews result show that the amount of collaboration alone cannot fair to be used as performance measurement, because in general the successful collaboration can be established to other institutions with higher ranks, which will give a good quality impact to the institution. The purpose of this paper is to propose a new performance measurement formula using case studies in Indonesia. Scientific collaboration networks are generated based on data from lecturers and institutions, especially research outputs indexed in the SINTA-Science and Technological Index. SINTA is the largest and most comprehensive portal for measuring research performance in Indonesia. The formula proposed in this research is to consider the number and weighting based on the score of the institution in the previous year to calculate a new score of the performance of the scientific collaboration network. Implementation results show that Riau Province has the highest collaboration score at the regional level, while the Bandung Institute of Technology as an institution with a score of 46.563 is the highest at the institutional level]]>
<![CDATA[Deep Learning Model for Sentiment Analysis on Short Informal Texts ]]>
<![CDATA[Sam Farisa Chaerul Haviana]]>;
<![CDATA[Bagus Satrio Waluyo Poetro]]>
<![CDATA[ Indonesian Journal of Electrical Engineering and Informatics (IJEEI) Vol 10, No 1: March 2022 ]]>
Publisher : <![CDATA[IAES Indonesian Section ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.52549/ijeei.v10i1.3181
<![CDATA[This paper proposes a classification model to classify short informal texts. Those short informal texts were texts that were noisy, typos, irregular, and could consist of a very small number of words or even only a single word. The proposed model was trained using a dataset collected from student comments from an application called Evaluasi Dosen Oleh Mahasiswa (EDOM). This application assesses the lecturers using questionnaires filled out by students. It also records the student's comments but is not part of the evaluation calculation, therefore this work makes the data possible to be part of the assessment through sentiment analysis. This work focuses on building suitable preprocessing algorithm and building a simple deep learning network. The preprocessing algorithm was based on multiple word n-gram and Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) vectorization, and the network was built with a relatively shallow network. To evaluate the model in real usage, an application was built. The results were very convincing, reaching 0.979 in accuracy and 0.63 in F1-Score. Nonetheless, the imbalanced dataset was the only factor that needed to be investigated further for better overall performance.]]>
