Garuda - Garba Rujukan Digital

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN OPTIMASI MIX DESIGN BETON KONSTRUKSI MENGGUNAKAN METODE AHP (ANALYTICAL HIERARCHY PROCES) Fahmi, Muhammad Farid; Setiyono, Budi; Setiawan, Wahyudi
Network Engineering Research Operation [NERO] Vol 1, No 2 (2014): Nero
Publisher : Universitas Trunojoyo Madura

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

Dalam penelitian ini penulis akan membuat sebuah aplikasi yang disebut dengan Sistem Pendukung Keputusan Optimasi Mix Design Beton Konstruksi, Sistem ini dapat membantu Kontraktor dalam mengoptimalkan proses Mix Design (Perencanaan Campuran) Beton Konstruksi berdasarkan kendala dari keterbatasan bahan-bahan penyusun beton yang ada di lapangan. Optimasi yang akan dicapai dalam Mix Design Beton yaitu optimasi dari aspek ekonomi, Kemudahan pengerjaan, Mutu (keawetan) , kekuatan struktur . Metode yang akan digunakan dalam proses Mix Design (Perencanaan Campuran) yaitu Metode British DOE dengan didasarkan pada Standar Perancangan Beton Indonesia SK-SNI T- 15- 1990-03, sedangkan Metode yang cocok untuk pengambilan keputusan dalam pengoptimalan campuran yaitu dengan metode AHP (analytical hierarchy process), karena metode tersebut dapat memecahkan masalah yang multiobjective dan multi kriteria. Kriteria yang digunakan dalam pengoptimalan campuran pada dasarnya merupakan persyaratan-persyaratan utama dalam campuran beton yang baik yaitu kemudahan pekerjaan, kekuatan struktur, mutu serta ekonomis. Prosentase yang diperoleh dari setiap kriteria tersebut digunakan sebagai salah satu pendukung keputusan dalam menentukan campuran yang optimal. Kata kunci: Mix Design, Sistem Pendukung Keputusan, AHP.

A hybrid approach to multi-depot multiple traveling salesman problem based on firefly algorithm and ant colony optimization Olief Ilmandira Ratu Farisi; Budi Setiyono; R. Imbang Danandjojo
IAES International Journal of Artificial Intelligence (IJ-AI) Vol 10, No 4: December 2021
Publisher : Institute of Advanced Engineering and Science

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.11591/ijai.v10.i4.pp910-918

This study proposed a hybrid approach of firefly algorithm (FA) and ant colony optimization (ACO) for solving multi-depot multiple traveling salesman problem, a TSP with more than one salesman and departure city. The FA is fast converging but easily trapped into the local optimum. The ACO has a great ability to search for the solution but it converges slowly. To get a better result and convergence time, we integrate FA to find the local solutions and ACO to find a global solution. The local solutions of the FA are normalized then initialized to the quantity of pheromones for running the ACO. Furthermore, we experimented with the best parameters in order to optimize the solution. In justification, we used the sea transportation route in Indonesia as a case study. The experimental results showed that the hybrid approach of FA and ACO has superior performance with an average computational time of 26.90% and converges 32.75% faster than ACO.

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN OPTIMASI MIX DESIGN BETON KONSTRUKSI MENGGUNAKAN METODE AHP (ANALYTICAL HIERARCHY PROCES) Muhammad Farid Fahmi; Budi Setiyono; Wahyudi Setiawan
Network Engineering Research Operation Vol 1, No 2 (2014): Nero
Publisher : Universitas Trunojoyo Madura

Dalam penelitian ini penulis akan membuat sebuah aplikasi yang disebut dengan Sistem Pendukung Keputusan Optimasi Mix Design Beton Konstruksi, Sistem ini dapat membantu Kontraktor dalam mengoptimalkan proses Mix Design (Perencanaan Campuran) Beton Konstruksi berdasarkan kendala dari keterbatasan bahan-bahan penyusun beton yang ada di lapangan. Optimasi yang akan dicapai dalam Mix Design Beton yaitu optimasi dari aspek ekonomi, Kemudahan pengerjaan, Mutu (keawetan) , kekuatan struktur . Metode yang akan digunakan dalam proses Mix Design (Perencanaan Campuran) yaitu Metode British DOE dengan didasarkan pada Standar Perancangan Beton Indonesia SK-SNI T- 15- 1990-03, sedangkan Metode yang cocok untuk pengambilan keputusan dalam pengoptimalan campuran yaitu dengan metode AHP (analytical hierarchy process), karena metode tersebut dapat memecahkan masalah yang multiobjective dan multi kriteria. Kriteria yang digunakan dalam pengoptimalan campuran pada dasarnya merupakan persyaratan-persyaratan utama dalam campuran beton yang baik yaitu kemudahan pekerjaan, kekuatan struktur, mutu serta ekonomis. Prosentase yang diperoleh dari setiap kriteria tersebut digunakan sebagai salah satu pendukung keputusan dalam menentukan campuran yang optimal. Kata kunci: Mix Design, Sistem Pendukung Keputusan, AHP.

Optimasi Penempatan Lokasi Based Transceiver Station Menggunakan Flower Pollination Algorithm Lailatur Rosyidah; Budi Setiyono; Suhud Wahyudi
Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 6, No 2 (2017)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS

Peningkatan jumlah pengguna sistem komunikasi seluler mengharuskan para penyedia layanan untuk memperluas jaringan demi kenyamanan konsumen. Salah satu komponen jaringan yang mendukung sistem komunikasi pemancar dan penerima sinyal adalah Based Transceiver Station (BTS). BTS mempunyai cakupan area tertentu yang dibatasi oleh suatu frekuensi tertentu. Pembangunan BTS bukanlah suatu hal yang mudah dan murah. Selain itu, penempatan BTS pun tidak bisa dilakukan secara sembarangan karena kondisi geografis serta estetika tata wilayah kota. Pada penelitian Tugas Akhir ini dilakukan optimasi penentuan lokasi BTS menggunakan Flower Pollination Algorithm (FPA). Hasil yang diperoleh menunjukkan bahwa FPA berhasil diterapkan untuk menentukan lokasi optimum BTS. Selain itu, hasil optimasi yang dilakukan menunjukkan bahwa semakin besar jumlah iterasi yang dilakukan belum tentu semakin baik pula nilai optimasi yang diperoleh

Teknik Invisible Watermarking Digital Menggunakan Metode DWT (Discrete Wavelet Tarnsform) Stephanie Gani; Budi Setiyono
Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 7, No 2 (2018)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS

Kemudahan penyebaran citra digital melalui internet memiliki sisi positif dan negatif terutama bagi pemilik asli citra digital tersebut. Sisi positif dari kemudahan penyebaran adalah dengan cepatnya pemilik citra tersebut menyebarkan file citra digital ke berbagai alamat situs di dunia. Sedangkan sisi negatifnya adalah jika tidak ada hak cipta yang berfungsi sebagai pelindung citra yang disebarkan tersebut, maka citra digital ini, yang misalkan adalah hasil foto komersil, atau hasil karya lukisan digital, akan sangat mudah diakui kepemelikannya oleh pihak lain. Watermark merupakan salah satu solusi untuk melindungi hak cipta terhadap foto digital yang dihasilkan. Dengan diterapkannya Digital Image Watermarking ini maka hak cipta foto digital yang dihasilkan akan terlindungi dengan cara menyisipkan informasi tambahan seperti informasi pemilik, keaslian, dsb ke dalam foto digital tersebut. Discrete Wavelet Transform (DWT) merupakan salah satu kakas yang banyak digunakan dalam teknik watermarking dalam domain transform.

Penyisipan Pesan pada Citra Digital Menggunakan Metode Least Significant Bit Muhammad Azlansyah; Budi Setiyono
Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 8, No 1 (2019)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS

Berbagai macam teknik untuk melindungi informasi yang dirahasiakan telah banyak dilakukan. Steganografiadalahsalah satuteknik yang digunakan dalam penyembunyian pesan kedalam sebuah mediasedemikiansehinggamanusiasulitmenyadarikeberadaanpesantersebut. Pada tugas akhir ini teknik steganografi yang digunakan metode Least Significant Bit (LSB). Metode Least Significant Bit (LSB) adalah metode menyembunyikan pesan pada bit terakhir citra digital sehingga tidak terjadi perubahan secara kasat mata. Pada metode Least Significant Bit (LSB) dibutuhkan 3 input berupa citra, pesan, dan kunci. Pertama kunci dan pesan dirubah kedalam bentuk ASCII, setelah itu dirubah kedalam bentuk biner. Kemudian diambil channel merah (red) dari citra yang dirubah kedalam bentuk biner. Selanjutnya pesan dan kunci disisipkan pada citra tersebut. Terakhir citra yang telah disisipkan pesan disimpan dengan nama Stego-Image. Untuk uji coba paenulis menggunakan 3 citra dengan karakteristik yang berbeda, yaitu: citra langit yang cenderung homogen, citra wajah yang sedikit komplek, dan citra pemandangan yang lebih komplek. Disamping itu uji coba juga dilakukan pada 4 tipe citra yang berbeda, yaitu bmp, jpeg, png, dan tiff. Hasil yang dicapai pada tugas akhir ini, citra yang disisipkan pesan tidak mengalami perubahan bentuk secara kasat mata, nilai rata-rata PSNR dari keempat tipe citra tersebut untuk penyisipan teks 250 kata adalah sebagai berikut: citra langit 68.22975 dB, citra wajah 72.228575 dB, citra pemandangan 74.322525 dB dan pesan yang disisipkan dapat dikembalikan seperti semula saat proses ekstraksi.

OLAP Berbasis Spasial pada Data Transaksi Booking di "Koperasi Sehati" Depok Muhammad Asna Faqih; Budi Setiyono
Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 8, No 1 (2019)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS

Koperasi Sehati Depok memiliki data transaksi booking yang diantaranya berisi data-data pembiayaan. Data-data ini diolah untuk mendapatkan berbagai informasi yang dapat digunakan sebagai bahan analisis. Informasi tersebut dibuat pelaporan agar pengguna khususnya bagian manajemen dapat lebih memahami data-datanya. Salah satu metode analisis dalam memperoleh berbagai informasi adalah menggunakan metode OLAP. Seiring dengan berkembangnya koperasi maka diperlukan model pelaporan yang lebih detail dan dapat dilihat dari berbagai sudut pandang. Selain itu, pelaporan terkait spasial juga sangat dibutuhkan untuk mengetahui daerah-daerah yang mengalami peningkatan. Oleh karena itu, pada tugas akhir ini dibuat aplikasi OLAP berbasis spasial yang menghasilkan informasi strategis, serta memberikan gambaran analisa data sesuai kebutuhan pengguna dalam meningkatkan hasil usaha di Koperasi Sehati depok. Berdasarkan dari uji coba yang dilakukan dengan menggunakan metode OLAP, didapatkan berbagai informasi yang dapat dilihat dari berbagai sudut pandang. Operasi-operasi OLAP seperti slicing, dicing, roll up dan drill down yang telah dilakukan uji coba juga menghasilkan informasi dari berbagai sudut pandang yang sesuai dengan kebutuhan manajeman.

Pengolahan Citra untuk Mengetahui Tingkat Kesegaran Ikan Menggunakan Metode Transformasi Wavelet Diskrit Miftahur Danar Ramadhan; Budi Setiyono
Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 8, No 1 (2019)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS

Ikan yang baik adalah ikan yang masih segar, sehingga disukai oleh konsumen. Penanganan dan sanitasi yang baik sangat diperlukan untuk tetap menjaga kesegaran ikan, makin lama berada di udara terbuka maka makin menurun kesegarannya. Pada tugas akhir ini akan dicoba untuk mengidentifikasi tingkat kesegaran ikan dengan menggunakan metode transformasi wavelet diskrit. Ikan sampel yang diuji terlebih dahulu akan disegmentasi untuk mengambil bagian insang ikan yang akan digunakan untuk mencari parameter tingkat kesegaran ikan berdasarkan warna insang. Metode yang digunakan untuk segmentasi sampel adalah metode K-Means Clustering.Pada metode segmentasi ini, citra sampel ikan dibagi menjadi beberapa bagian (cluster).Dari beberapa cluster tersebut akan dipilih bagian yang memuat insang ikan yang dijadikan obyek pengamatan. Setelah didapatkan cluster yang diinginkan citra sampel kemudian ditransformasikan menggunakan wavelet diskrit. Dari hasil transformasi tersebut akan diambil parameter yang nantinnya akan digunakan sebagai acuan untuk menentukan pembagian tingkat kesegaran ikan. Jenis ikan yang digunakan penulis sebagai data sampel adalah ikan kembung. Dari setiap data sampel ini akan dilakukan pengambil gambar sebanyak 21 sampel data training dan 9 sampel data testing. Kemudian dari setiap gambar sampel tersebut akan diidentifikasi menjadi berdasarkan 3 tinkat parameter kesegaran yaitu: ikan segar, ikan tidak segar, dan ikan busuk. Hasil dari penelitian ini, program berhasil mengidentifikasi 5 sampel ikan dengan kategori ikan ‘segar’ dan 4 sampel ikan dengan kategori ikan ‘tidak segar’.

Akuisisi dan Clustering Data Sosial Media Menggunakan Algoritma K-Means sebagai Dasar untuk Mengetahui Profil Pengguna Binuri Ayu Dwiarni; Budi Setiyono
Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 8, No 2 (2019)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/j23373520.v8i2.49815

Banyaknya informasi yang tersebar melalui sosial media menyebabkan data sosial media menjadi salah satu sumber data yang menarik untuk diteliti. Pada Twitter, hanya 11,84% dari akun protected di Twitter yang berarti sebagian besar tweetnya terlihat dan mudah dibagikan. Twitter menyediakan layanan Application Programming Interface (API) yang dapat digunakan untuk mengakuisisi data. Untuk bisa menjadikan data yang diakuisi tersebut menjadi sebuah informasi yang berguna diperlukan sebuah proses salah satunya dengan clustering. Algoritma K-Means mempunyai kemampuan mengelompokkan data dalam jumlah cukup besar dengan waktu komputasi yang cepat dan efisien. Salah satu budaya asing yang saat ini sedang terkenal di Indonesia yaitu kebudayaan Korea Selatan (Hallyu). Oleh karena itu Hallyu menjadi studi kasus dalam Tugas Akhir ini. Proses Akuisisi Data Twitter dilakukan dengan cara membangun aplikasi Twitter untuk mendapatkan OAuth Twitter kemudian melakukan akuisisi dengan filter fitur-fitur yang disediakan oleh Twitter API. Dari hasil akuisisi data Twitter yang dilakukan dalam 5 hari dengan ujicoba 87 keyword “K-Pop” dan “K-Drama” dengan batasan latitude -4.640003 dan longitude 109.866141 pada radius 590km didapat 68.393 tweet. Hasil akuisisi data tersebut kemudian dilakukan clustering dengan ???? = 3. Dimana ????1 menunjukkan waktu tweet yang dianggap pagi. Sedangkan ????2 menunjukkan waktu tweet yang dianggap siang. Dan ????3 menunjukkan waktu tweet yang dianggap malam. Sehingga setelah melakukan clustering di dapat jam 21.00 – 01.00 merupakan mayoritas orang-orang melakukan tweet.tweet. Hasil akuisisi data tersebut kemudian dilakukan clustering dengan ???? = 3. Dimana ????1 menunjukkan waktu tweet yang dianggap pagi. Sedangkan ????2 menunjukkan waktu tweet yang dianggap siang. Dan ????3 menunjukkan waktu tweet yang dianggap malam. Sehingga setelah melakukan clustering di dapat jam 21.00 – 01.00 merupakan mayoritas orang-orang melakukan tweet.

A Hybrid Firefly Algorithm - Ant Colony Optimization for Traveling Salesman Problem Olief Ilmandira Ratu Farisi; Budi Setiyono; R. Imbang Danandjojo
Jurnal Buana Informatika Vol. 7 No. 1 (2016): Jurnal Buana Informatika Volume 7 Nomor 1 Januari 2016
Publisher : Universitas Atma Jaya Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24002/jbi.v7i1.484

Abstract. In this paper, we develop a novel method hybrid firefly algorithm-ant colony optimization for solving traveling salesman problem. The ACO has distributed computation to avoid premature convergence and the FA has a very great ability to search solutions with a fast speed to converge. To improve the result and convergence time, we used hybrid method. The hybrid approach involves local search by the FA and global search by the ACO. Local solution of FA is normalized and is used to initialize the pheromone for the global solution search using the ACO. The outcome are compared with FA and ACO itself. The experiment showed that the proposed method can find the solution much better without trapped into local optimum with shorter computation time.Keywords: Traveling Salesman Problem, Firefly Algorithm, Ant Colony Optimization, hybrid method.Abstrak. Pada penelitian ini dikembangkan suatu metode baru yaitu hybrid firefly algorithm-ant colony optimization (hybrid FA-ACO) untuk menyelesaikan masalah traveling salesman problem (TSP). ACO memiliki komputasi terdistribusi sehingga dapat mencegah konvergensi dini dan FA memiliki kemampuan konvergensi yang cepat dalam pencarian solusi. Untuk memperbaiki solusi dan mempercepat waktu konvergensi, digunakan metode kombinasi. Pendekatan kombinasi ini meliputi pencarian solusi dengan FA dan pencarian global dengan ACO. Solusi lokal dari FA dinormalisasi dan digunakan untuk menginisialisasi feromon untuk pencarian global ACO. Hasil dari hybrid FA-ACO dibandingkan dengan FA dan ACO. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode yang diusulkan dapat menemukan solusi yang lebih baik tanpa terjebak lokal optimum dengan waktu komputasi lebih pendek.Kata kunci: Traveling Salesman Problem, Firefly Algorithm, Ant Colony Optimization, metode hybrid.

Title

Found 17 Documents
Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title Search

Found 17 Documents Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title

Found 17 Documents
Search