Garuda - Garba Rujukan Digital

APLIKASI PENCARIAN GURU LES PRIVAT TERDEKAT MENGGUNAKAN METODE HAVERSINE FORMULA Rusadi, Athirah; Ardian, Zalfie; Nurdin, Nurdin
JOURNAL OF INFORMATICS AND COMPUTER SCIENCE Vol 10, No 2 (2024): OKTOBER 2024
Publisher : Ubudiyah Indonesia University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33143/jics.v10i2.4339

Abstrak- Saat ini penerapan sistem informasi geografis sangat berkembang dimasyarakat penerapan sudah digunakan terlebih dahulu oleh aplikasi transportasi seperti Gojek dan Grab untuk menentukan lokasi terdekat driver ke pengguna, Bimbingan belajar les privat semakin berkembang dari segi bisnis di dukung dengan aktivitas orang tua yang sibuk dan persaingan untuk memasuki perguruan tinggi negeri favorit semakin ketat, akan tetapi gaya les privat konvesional saat ini sudah kurang effisien dari cara mendaftarkan ke bimbel, pemesanan guru serta kualitas guru yang tidak transparant sehingga orang tua atau siswa tidak bisa memilih guru yang sesuai dengan latar belakang yang mereka butuhkan, dari pihak guru memiliki masalah soal jarak tempuh ke siswa yang terlalu jauh sehingga dapat memotong pendaatan mereka. Dengan teknologi yang saat ini berkembang penulis mengambil aplikasi pencarian guru les privat terdekat menggunakan metode haversine formula untuk penentuan jalur terdekat dan metode Single Linked List untuk pengelolaan data admin aplikasi sehingga guru mendapatkan murid terdekat bedasarkan approve atau tidak nya dari admin dengan metode antrean Single Linked List. Aplikasi memiliki kemudahan dalam mendaftar dan melihat detail guru les privat diharapkan dapat berguna dalam industri bimbingan belajar.Kata kunci: Haversine formula, Single Linked List,Â Sistem informasi geografis, Les privat terdekat, Bimbingan belajar.Abstract- Currently the application of geographic information system is very developed in the application community has been used in advance by transportation applications such as gojek and uber to determine the location of the nearest driver to the user, tutoring private tutoring is growing in terms of business is supported by busy parents activities and competition to enter favorite state universities are getting tighter, but the conventional private tutoring style is now less efficient than registering to tutoring, teacher bookings as well as the quality of teachers who are not transparent so that parents or students can not choose teachers that fit the background they need, on the part of the teacher has problems about the distance to students who are too far away so as to cut their gratification. With the current technology, the writer takes the application of the closest teacher tutor using the haversine formula method and single linked list to manage admin data on application until determine the nearest path so that the teacher gets the closest students, the application has the ease in registering and see the detail of private tutor is expected to be useful in learning guidance industry.Keyword: Haversine Formula, Single Linked List, Geographic Information System, Nearby Private Lesson, Tutoring.

Comparison of the Performance of Fuzzy Tsukamoto and Fuzzy Mamdani in an Internet of Things Based Grape Greenhouse Control System Rusadi, Athirah; Ula, Munirul; Daud, Muhammad; Nurdin, Nurdin; Hasibuan, Arnawan
Journal of Artificial Intelligence and Software Engineering Vol 5, No 2 (2025): Juni On-Progress
Publisher : Politeknik Negeri Lhokseumawe

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30811/jaise.v5i2.6936

The application of Internet of Things in agriculture, particularly in grape greenhouses, enables automated environmental control to enhance efficiency and crop yield. This study compares the performance of two fuzzy logic methods, Fuzzy Mamdani and Fuzzy Tsukamoto, in a temperature and humidity control system based on IoT using the DHT22 sensor. The system is designed to automate irrigation via actuators based on sensor data. Performance evaluation was conducted using RMSE, MAE, and standard deviation metrics. The results show that the Tsukamoto method achieved lower RMSE 2.6928, MAE 2.2625, and standard deviation 1.1080 compared to the Mamdani method, which recorded RMSE of 2.9039, MAE of 2.3947, and standard deviation of 1.9268. However, a paired t-test yielded a p-value of 0.0690 0.05, indicating no statistically significant performance difference. Thus, while Fuzzy Tsukamoto appears superior in metrics, both methods are considered equally effective for controlling environmental conditions in grape greenhouses.The application of Internet of Things in agriculture, particularly in grape greenhouses, enables automated environmental control to enhance efficiency and crop yield. This study compares the performance of two fuzzy logic methods, Fuzzy Mamdani and Fuzzy Tsukamoto, in a temperature and humidity control system based on IoT using the DHT22 sensor. The system is designed to automate irrigation via actuators based on sensor data. Performance evaluation was conducted using RMSE, MAE, and standard deviation metrics. The results show that the Tsukamoto method achieved lower RMSE 2.6928, MAE 2.2625, and standard deviation 1.1080 compared to the Mamdani method, which recorded RMSE of 2.9039, MAE of 2.3947, and standard deviation of 1.9268. However, a paired t-test yielded a p-value of 0.0690 0.05, indicating no statistically significant performance difference. Thus, while Fuzzy Tsukamoto appears superior in metrics, both methods are considered equally effective for controlling environmental conditions in grape greenhouses.

ANALISIS PERBANDINGAN FIELD DATA OPTICAL DISTRIBUTION POINT DENGAN SYSTEM DATA UNFIELD INVENTORY MANAGEMENT PADA UNIT ACCESS OPTIMA DATA & MAINTENANCE PT. TELKOM INDONESIA WITEL SUMUT Ardian, Zalfie; Liyani, Liyani; Rusadi, Athirah
JOURNAL OF INFORMATICS AND COMPUTER SCIENCE Vol 10, No 1 (2024): April 2024
Publisher : Ubudiyah Indonesia University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33143/jics.v10i1.3918

Dalam Penelitian ini titik sebaran optik di lapangan dibandingkan dengan sistem data Terpadu Inventory Management di unit akses dan perawatan data PT. Telkom Indonesia Witel Sumut. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui port mana saja yang telah digunakan dalam distribusi data optik titik. Tata letak titik distribusi data optik juga dibuat untuk memudahkan orang melihat jalur distribusi pada titik distribusi data optik dan membantu mengidentifikasi apakah port di titik distribusi data optik mengalami kerusakan. Wawancara, literatur, dan observasi digunakan untuk melakukan penelitian ini. Selain itu, analisis distribusi data optik dibantu oleh sistem alat website data PT. Telkom Witel Sumut dan Unified Inventory Management. Dengan memastikan bahwa semua port berfungsi dengan baik dan bahwa jalur distribusi data tidak terganggu, analisis ini juga bertujuan untuk meningkatkan efisiensi pengelolaan distribusi data optik. PT. Telkom indonesia witel sumut dapat lebih mudah memantau dan memelihara jaringan optik serta memberikan layanan yang lebih baik kepada pelanggan dengan sistem yang terintegrasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penggunaan Unified Inventory Management dan Valins mampu memberikan gambaran yang lebih jelas mengenai kondisi jaringan optik di lapangan dan membantu dalam pengambilan keputusan untuk perbaikan dan peningkatan kualitas jaringan.Kata Kunci: Unified Inventory Management, jaringan optik, Data Optical Distribution Point, Monitoring Jaringan, PT. Telkom IndonesiaÂ This study compares the optical distribution sites in the field with the Integrated Inventory Management data system in the PT data access and maintenance unit. Telkom Indonesia's North Sumatra branch. The objective of this study is to determine the ports that have been utilized in the distribution of point optical data. The arrangement of the optical data distribution points is designed to enhance visibility of the distribution lines and facilitate identification of any damage to the ports at these sites. This research was conducted using interviews, literature, and observations. Furthermore, PT's data website tool system aids in the examination of optical data dissemination. Telkom Witel North Sumatra and Unified Inventory Management. This analysis attempts to enhance the effectiveness of optical data distribution management by guaranteeing the appropriate functioning of all ports and maintaining an uninterrupted data distribution path. By implementing an integrated system, PT. Telkom Indonesia Witel North Sumatra can enhance its ability to monitor and maintain optical networks, resulting in improved service delivery to customers. The research findings demonstrate that the utilization of Unified Inventory Management and Valins enables a more comprehensive assessment of the state of the optical network in the field and aids in making informed decisions on network repair and enhancement to improve network quality.Â Keywords: Unified Inventory Management, optical network, Data Optical Distribution Point, Network Monitoring, PT. Telkom Indonesia.

IMPLEMENTASI RADIO FREKUENSI UNTUK MEMONITORING SUHU TUMBUHAN HIDROPONIK BERBASIS IOT Rusadi, Athirah; Ardian, Zalfie
JOURNAL OF INFORMATICS AND COMPUTER SCIENCE Vol 10, No 1 (2024): April 2024
Publisher : Ubudiyah Indonesia University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33143/jics.v10i1.3919

Tanaman Hidroponik dewasa ini sering banyak diminati oleh kalangan petani karena caranya yang mudah dan lebih fleksibel membuatnya banyak di pelajari agar terciptanya tanaman yang berkualitas seperti bercocok tanam dengan cara biasa. Pekembangan IT dalam dunia pertanian ini juga memberikan banyak solusi dan inovasi untuk petani agar lebih mudah dalam mengembangkan ilmu baru dalam teknik pertanian, salah satunya dengan Internet of Things yaitu dengan memanfaatkan Radio Frekuensi untuk memonitoring suhu tumbuhan hidroponik, dengan demikian memudahkan petani untuk memonitoring suhu melalui gadget saja. Implementasi radio frekuensi ini merupakan alternatif dan solusi untuk pengiriman data jarak dekat ataupun jarak jauh. Radio frequency yang digunakan pada penelitian ini adalah 2.4Ghz, Pengiriman data menggunakan radio frequency bermaksud menggantikan media kabel, GSM dan Wi-Fi. Yang mana jika menggunakan media nirkabel, microcontroller dan sensor bisa dipindah tempatkan sesuai kebutuhan. Modul radio frequency nRF24L01 merupakan modul dengan harga yang relatif murah dan kosumsi arus yang rendah.Kata kunci: Hidroponik, Internet of Things, Radio Frekuensi, Microcontroller, PetaniÂ Hydroponic plants are currently in great demand among farmers because the method is easy and more flexible, making it widely studied in order to create quality plants like farming in the normal way. The development of IT in the world of agriculture also provides many solutions and innovations for farmers to make it easier to develop new knowledge in agricultural techniques, one of which is the Internet of Things, namely by using Radio Frequency to monitor the temperature of hydroponic plants, thus making it easier for farmers to monitor temperatures via just gadgets. The implementation of this radio frequency is an alternative and solution for sending data over short or long distances. The radio frequency used in this research is 2.4GHz. Data transmission using radio frequency is intended to replace cable, GSM and Wi-Fi media. If you use wireless media, the microcontroller and sensors can be moved according to need. The nRF24L01 radio frequency module is a module with a relatively cheap price and low current consumption.Keyword: Hydroponics, Internet of Things, Radio Frequency, Microcontroller, Farmers

Enhancing Resource Efficiency in Urban Agriculture: A GA-Fuzzy Logic IoT-Based Smart Hydroponic Greenhouse Ula, Munirul; Rusadi, Athirah; Daud, Muhammad
Journal of Artificial Intelligence and Software Engineering Vol 5, No 3 (2025): September
Publisher : Politeknik Negeri Lhokseumawe

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30811/jaise.v5i3.7799

Pertanian presisi berbasis Internet of Things (IoT) menawarkan solusi inovatif terhadap tantangan ketahanan pangan dan keterbatasan lahan di daerah perkotaan. Penelitian ini bertujuan merancang dan mengevaluasi sistem rumah kaca cerdas berbasis hidroponik untuk budidaya tumpang sari anggur dan selada menggunakan Nutrient Film Technique (NFT). Metodologi penelitian mengintegrasikan Pengendali Logika Fuzzy yang dioptimalkan dengan Algoritma Genetika (GA-FLC) untuk kontrol real-time enam parameter lingkungan: suhu, kelembapan, pH, konduktivitas listrik, intensitas cahaya, dan konsentrasi CO₂. Sistem menggunakan mikrokontroler ESP32 dengan array sensor presisi tinggi dan platform cloud (ThingSpeak, Firebase) untuk monitoring dan kontrol otomatis. Eksperimen dilaksanakan menggunakan Randomized Complete Block Design dengan dua faktor (sistem kontrol GA-FLC vs konvensional; monokultur vs tumpang sari) selama 120 hari di kondisi iklim tropis Bireuen, Aceh. Hasil menunjukkan sistem GA-FLC superior dalam akurasi kontrol dengan Mean Absolute Error suhu 0,7°C (61% lebih baik), response time aktuator 47-53% lebih cepat, dan efisiensi energi 25-30% lebih tinggi. Produktivitas anggur meningkat 27,8% (2,48 kg/tanaman) dan selada 23,7% (245 g/tanaman) dibandingkan sistem konvensional. Efisiensi sumber daya menunjukkan penghematan air 33,3%, energi 32,6%. Water Use Efficiency mencapai 12,4 kg/m³ dengan Energy Productivity 1,85 kg/kWh. Sistem ini memberikan kontribusi signifikan untuk pertanian perkotaan berkelanjutan dengan produktivitas tinggi, efisiensi sumber daya optimal, dan viabilitas ekonomi yang menarik untuk implementasi komersial di daerah tropis.

Comparative Analysis of Random Forest Algorithms, Artificial Neural Networks, and Logistic Regression in Breast Cancer Prediction with Machine Learning Approach M. Ali, Rahmadi; Nurdin, Nurdin; Khaidar, Al; Azzanna, Maghriza; Rusadi, Athirah
Journal of Artificial Intelligence and Software Engineering Vol 5, No 3 (2025): September
Publisher : Politeknik Negeri Lhokseumawe

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30811/jaise.v5i3.7028

Perkembangan teknologi informasi khususnya kecerdasan buatan dan machine learning, telah meningkatkan efektivitas deteksi dini penyakit seperti kanker payudara. Namun, tingginya angka kejadian dan kematian akibat kanker payudara di Indonesia masih menjadi tantangan besar, terutama karena rendahnya tingkat deteksi dini dan banyak pasien datang dalam stadium lanjut. Penelitian ini membandingkan performa tiga algoritma machine learning, yaitu Random Forest, Artificial Neural Network (ANN), dan Logistic Regression, dalam memprediksi diagnosis kanker payudara berdasarkan akurasi, efisiensi komputasi, dan kestabilan kinerja. Evaluasi dilakukan dengan classification report dan validasi silang 10-Fold Cross Validation. Hasil menunjukkan Logistic Regression memiliki akurasi rata-rata tertinggi sebesar 77,56% dan waktu eksekusi tercepat, yaitu 0,024897 detik, menandakan efisiensi dan kestabilan yang baik. Random Forest memberikan akurasi classification report 80% dan nilai AUC tertinggi 0,89, menunjukkan keunggulan dalam diskriminasi kelas. ANN memiliki performa terendah dengan akurasi validasi silang 74,64% dan recall rendah untuk kelas positif. Logistic Regression direkomendasikan sebagai model paling seimbang, sementara Random Forest sebagai alternatif akurasi tinggi.Kata Kunci: Random Forest, Artificial Neural Networks, Logistic Regression, Breast Cancer Prediction, Machine Learning

Title

Found 6 Documents
Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title Search

Found 6 Documents Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title

Found 6 Documents
Search