Articles
227 Documents
<![CDATA[APLIKASI METODE FUZZY MAMDANI UNTUK PEMILIHAN TEBU BERKUALITAS PADA PRODUKSI GULA ]]>
<![CDATA[S. Nurmuslimah]]>
<![CDATA[ Network Engineering Research Operation Vol 5, No 1 (2020): NERO ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Trunojoyo Madura ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (1027.597 KB)
|
DOI: 10.21107/nero.v5i1.156
<![CDATA[Dewasa ini, kebutuhan masyarakat akan gula selalu meningkat pertahunnya, hal ini memaksa produksi gula nasional harus ditingkatkan. Namun pada kenyataannya produksi gula nasional tetap tak mampu menuruti permintaan atau konsumsi masyarakat, sehingga pemerintah terpaksa melakukan impor gula dari negara lain. Rendahnya produksi gula nasional disebabkan oleh berbagai faktor. Diantaranya, penurunan luas areal tanam, penurunan produktivitas lahan, rendahnya rendemen industri gula nasional, serta efisiensi pabrik gula yang masih rendah. Inefisiensi yang terjadi pada pabrik gula nasional indikasinya tampak pada kualitas pasokan bahan baku tebu (rendemen) yang masih rendah. Kualitas tebu seringkali menjadi menjadi kendala dalam proses produksi gula karena proses penentuan kualitas masih menggunakan metode konvensional. Untuk membantu mengatasi permasalahan penentuan kualitas tebu, maka peneliti membangun sebuah aplikasi yang mengimplementasikan Metode Fuzzy Mamdani untuk Pemilihan Tebu yang berkualitas pada produksi gula. Dalam menentukan kualitas tebu, digunakan logika fuzzy sebagai suatu cara untuk memetakan permasalahan dari input berupa variabel Kemanisan, Kebersihan dan Kesegaran dan diproses untuk mendapat output berupa variabel status kualitas tebu. Dari hasil pengujian dan analisa perhitungan menggunakan metode FUZZY MAMDANI didapatkan nilai akurasi sistem sebesar 60%. Hal ini terjadi karena kualitas yang didapat dari tempat survei masih mentolerir nilai ketidaksegaran karena yang diutamakan adalah berjalannya proses produksi daripada kualitas tebu yang akan diolah.]]>
<![CDATA[PENERAPAN METODE CERTAINTY FACTOR UNTUK DIAGNOSIS PENYAKIT PADA ANAK ]]>
<![CDATA[Eka Mala Sari Rochman]]>
<![CDATA[ Network Engineering Research Operation Vol 5, No 1 (2020): NERO ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Trunojoyo Madura ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (784.178 KB)
|
DOI: 10.21107/nero.v5i1.157
<![CDATA[Kesehatan anak merupakan hal yang patut kita perhatikan serta membutuhkan penanganan tepat, karena hal ini juga tergantung dari kondisi anak tersebut. Namun, seringkali terjadi penanganan yang lambat hal ini dikarenakan terkendala jarak dari rumah ke rumah sakit dan keadaan sosial yang tidak mendukung. Oleh karena itu diperlukan sebuah sistem yang dapat mempermudah proses penanganan penyakit pada anak. Pada penelitian ini bertujuan untuk membangun sebuah sistem diagnosis penyakit anak menggunakan metode Certainty Factor (CF). Metode CF ini merupakan salah satu metode dalam sistem pakar yang mana digunakan untuk memprediksi diagnosis penyakit anak dengan mencocokan data gejala dan penyakit dari para ahli tentunya dalam hal ini adalah dokter anak. Dari hasil pengujian yang telah dilakukan, dapat diketahui bahwa metode CF pada diagnosa penyakit anak menghasilkan akurasi sebesar 80%.]]>
<![CDATA[SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN RESEP MAKANAN BERDASARKAN BAHAN MAKANAN MENGGUNAKAN METODE TOPSIS ]]>
<![CDATA[Budanis Dwi Meilani]]>;
<![CDATA[Adimas Wisnu Wardana]]>
<![CDATA[ Network Engineering Research Operation Vol 5, No 1 (2020): NERO ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Trunojoyo Madura ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (769.922 KB)
|
DOI: 10.21107/nero.v5i1.146
<![CDATA[Pada zaman sekarang ini banyak orang yang memiliki hobi memasak. Dengan memasak seseorang dapat menghidangkan beraneka ragam makanan. Bahan makanan serta cara mengolah bahan makanan dalam suatu makanan dapat dilihat pada resep makanan. Resep makanan merupakan panduan bagi seseorang dalam mengolah bahan makanan menjadi hidangan yang dapat disajikan. Dengan semakin banyaknya resep makanan yang ada, seseorang akan lebih mudah untuk mencari resep melalui media infomasi internet. Oleh karena itu, sistem pendukung keputusan berbasis web yang dapat menentukan resep makanan sesuai kebutuhan pengguna diperlukan. Pengguna akan memasukkan kriteria yang dibutuhkan seperti bahan makanan, tingkat kesulitan, dan waktu memasak. Dengan metode Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) yang memiliki konsep dimana alternatif terpilih merupakan alternatif yang memiliki jarak terkecil dari solusi ideal positif dan jarak terbesar dari solusi ideal negatif. Data kriteria yang telah dimasukkan ke dalam sistem oleh pengguna akan dihitung. Sistem ini mampu memberikan rekomendasi resep masakan sesuai keinginan pengguna. Dari 10 data yang telah diuji coba dalam implementasi sistem, 8 data dinyatakan sesuai sedangkan 2 data dinyatakan tidak sesuai, sehingga tingkat akurasi dari sistem ini sebesar 80%.]]>
<![CDATA[PERANCANGAN SISTEM INFORMASI BAGIAN ADMINISTRASI MAHASISWA DAN ALUMNI (BAMA) UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH PONOROGO BERBASIS WEB ]]>
<![CDATA[Ivan Cahyanto Prayogi]]>;
<![CDATA[Adi Fajaryanto C]]>;
<![CDATA[Indah Puji Astuti]]>
<![CDATA[ Network Engineering Research Operation Vol 5, No 1 (2020): NERO ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Trunojoyo Madura ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (1091.543 KB)
|
DOI: 10.21107/nero.v5i1.159
<![CDATA[Sistem Informasi Bagian Administrasi Mahasiswa dan Alumni (BAMA) merupakan suatu sistem yang membantu dalam pelayanan administrasi dengan menyajikan berbagai prosedur kebutuhan dan informasi kegiatan mahasiswa lalu disertai dengan sistem Tracerstudy untuk membantu mengetahui perkembangan alunni dan pada sistem Tracerstudy ini tersedia grafik secara otomatis guna menunjukan hasil analisis dari perkembangan alumni yang telah berkunjung. Dimana dalam merancang sistem ini digunakan alat bantu pengembangan sistem yaitu Flowchart, Context Diagram, Data Flow Diagram (DFD), dan Entity Relationship Diagram (ERD) serta dengan menggunakan bahasa pemrograman PHP dan HTML dan MySQL sebagai databasenya]]>
<![CDATA[PENGELOLAAN PENGADUAN MASYARAKAT MODEL CROWDSOURCING MENGGUNAKAN LAYANAN BERBASIS LOKASI (STUDI KASUS PEMERINTAH KABUPATEN GIANYAR) ]]>
<![CDATA[I Made Sunia Raharja]]>;
<![CDATA[Anak Agung Ketut Agung Cahyawan Wiranatha]]>
<![CDATA[ Network Engineering Research Operation Vol 5, No 1 (2020): NERO ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Trunojoyo Madura ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (995.779 KB)
|
DOI: 10.21107/nero.v5i1.147
<![CDATA[Teknologi Smart City yang memanfaatkan komunitas dalam jaringan, memungkinkan terciptanya kolaborasi dan peningkatan keterlibatan masyarakat. Model Crowdsourcing memberikan fasilitas penerimaan keluhan, umpan balik, usulan dan ide dari banyak orang kepada suatu organisasi. Dengan model Crowdsourcing pemerintah kota dapat menerima pengaduan, masukan dan saran secara kolektif dari masyarakat kota. Selama ini pengaduan masyarakat di kabupaten Gianyar masih menggunakan sistem yang sangat sederhana. Data-data yang diambil masih dalam bentuk teks yang kurang informatif sehingga menghambat koordinasi antar instansi terkait untuk menindaklanjuti masalah yang terjadi di lingkungan masyarakat kota. Pengelolaan pengaduan masyarakat melalui Sistem informasi pengaduan masyarakat model Crowdsourcing menggunakan layanan berbasis lokasi dapat mengumpulkan data-data pengaduan masyarakat dengan lebih efisien dan lebih informatif karena dilengkapi data pendukung dalam bentuk media gambar dan koordinat lokasi.]]>
<![CDATA[METODE AGILE DALAM PENGEMBANGAN SISTEM PREDIKSI PREVALENSI STUNTING DI INDONESIA ]]>
<![CDATA[Danang Arbian Sulistyo]]>;
<![CDATA[Yogie Susdyastama Putra]]>;
<![CDATA[Suastika Yulia Riska]]>
<![CDATA[ Network Engineering Research Operation Vol 5, No 2 (2020): NERO ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Trunojoyo Madura ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.21107/nero.v5i2.160
<![CDATA[Stunting merupakan kejadian balita pendek dan berhubungan dengan gizi. Anak yang menderita stunting akan lebih rentan terhadap penyakit, dan dalam jangka panjang akan mempengaruhi kecerdasan pada anak.Untuk meminimalisir kasus stunting perlu dirancang sistem prediksi berbasis web sehingga dapat diakses oleh dinas kesehatan seluruh Indonesia. Sebelum mengembangkan suatu sistem perlu dilakukan perancangan sistem yang dapat mempermudah proses pengembangan sistemnya. Pada penelitian ini menerapkan Metode Agile untuk perancangan sistem. Adapun tahapan metode ini mencakup define, build, dan release. Dari ketiga tahap tersebut dapat dilakukan iterasi berulang kali berdasarkan identifikasi sistem. Dengan menggunakan metode Agile, sistem ini lebih sederhana dan dapat dikembangkan sesuai dengan kebutuhan. Hasil perancangan menunjukkan bahwa sistem akan dapat mengolah data untuk prediksi dan akan menampilkan data sebaran setiap provinsi.]]>
<![CDATA[KEAMANAN FTP SERVER BERBASISKAN IDS DAN IPS MENGGUNAKAN SISTEM OPERASI LINUX UBUNTU ]]>
<![CDATA[Shah Khadafi]]>;
<![CDATA[Yuni Dian Pratiwi]]>;
<![CDATA[Enggar Alfianto]]>
<![CDATA[ Network Engineering Research Operation Vol 6, No 1 (2021): NERO ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Trunojoyo Madura ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.21107/nero.v6i1.190
<![CDATA[Vulnerability komputer server pada jaringan komputer dapat dimanfaatkan hacker atau attacker melakukan tindakan yang tidak sah yang bertujuan mengacaukan sistem sebuah komputer. Pada tahun 2020 tercatat bahwa serangan yang dilakukan oleh hacker terjadi setiap 39 detiknya, tercatat juga komputer yang digunakan sebagai penelitian telah diserang sebanyak 2.244 kali per harinya. Sniffing adalah salah adalah ancaman keamanan utama dalam komputasi bentuk komunikasi client-server. Pada penelitian ini membangun sebuah sistem keamanan data pada komputer FTP server dengan menerapkan Instrusion Detection System (IDS) dan Instrusion Prevention System (IPS). Hasilnya Aplikasi Portsentry sangat efektif dan sangat baik dalam mendeteksi adanya aktivitas scanning port, dan juga sangat baik dalam memblokir serangan dari attacker, hal ini dikarenakan Portstentry memiliki mekanisme untuk mencatat IP address yang dimilki oleh attacker melalui file system portsentry.ignore.static. Aplikasi Snort sangat efektif ketika mendeteksi semua jenis serangan baik itu serangan ping of death, scanning port maupun sniffing, hal ini dikarenakan Snort memiliki mekanisme mode detection untuk memberikan informasi peringatan atau alert kepada admin jaringan bila terdapat intruder melalui rules command di dalam file system Snort. Sehingga Portsentry dan Snort cukup efektif dalam menerapkan sistem IDS dan IPS pada FTP server.]]>
<![CDATA[PENERAPAN ALGORITMA FP-GROWTH DALAM MENENTUKAN KECENDERUNGAN MAHASISWA MENGAMBIL MATA KULIAH PILIHAN ]]>
<![CDATA[Muhlis Tahir]]>;
<![CDATA[Noferianto Sitompul]]>
<![CDATA[ Network Engineering Research Operation Vol 6, No 1 (2021): NERO ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Trunojoyo Madura ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.21107/nero.v6i1.216
<![CDATA[Mata Kuliah Pilihan adalah mata kuliah yang boleh dipilih oleh mahasiswa dari daftar yang disediakan perguruan tinggi. Ada perguruan tinggi yang mengizinkan mata kuliah pilihan dari program studi berbeda ada pula yang justru mewajibkan. Mata kuliah pilihan ini ada karena guna memenuhi SKS yang menjadi target dan untuk mendalami lebih kanjut mata kuliah yang memang diminati Salah satu permasalahan yang sering dijumpai pada persoalan penilaian mata kuliah adalah banyaknya mata kuliah pilihan yang disediakan, sehingga mahasiswa bingung dalam memilih mata kuliah yang memang cocok dengan mereka. Frequent Pattern Growth (FP Growth) adalah salah satu alternatif algoritma yang dapat digunakan untuk menentukan himpunan data yang paling sering muncul (frequent itemset) dalam sebuah kumpulan data dengan algoritma FP-Growth dalam menganalisa data mata kuliah pilihan untuk mendapatkan pola kecenderungan Mahasiswa dalam memilih mata kuliah. Untuk melakukan penggalian dari data mata kuliah pilihan, penulis menggunakan sebuah algoritma yang menjadi dasar dari algoritma-algoritma yang lain yaitu frequent pattern growth (FP-Growth). Hasil yang didapatkan akan selalu berbeda dan bergantung kepada input user pada saat pembuatan aturan. Sistem pendukung keputusan ini memproses data transaksi mata kuliah mahasiswa Program Studi Pendidikan Komputer, dan menghasilkan aturan dan yang memenuhi minimum support dan minumum confidence serta yang banyak pemilihan adalah sistem pendukung keputusan, teknologi IoT, desain grafis, sistem informasi pendidikan game edukasi, pemrograman CMS, Data Mining yaitu sebesar 100%]]>
<![CDATA[OCR HURUF JAWA DENGAN FITUR KODE RANTAI DAN LEVENSHTEIN DISTANCE ]]>
<![CDATA[Teady Matius Surya Mulyana]]>;
<![CDATA[Destriana Widyaningrum]]>;
<![CDATA[Herlina Herlina]]>
<![CDATA[ Network Engineering Research Operation Vol 6, No 1 (2021): NERO ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Trunojoyo Madura ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.21107/nero.v6i1.217
<![CDATA[Aplikasi sederhana untuk pengenalan aksara jawa diperlukan pada saat massive nya penggunaan aksara nasional. Aplikasi diperlukan untuk mengenali dan membaca karakter-karakter dari aksara jawa pada pesan-pesan yang diterima. Fitur dan metode yang sederhana untuk mengenali aksara jawa sangat diperlukan sehingga aplikasi dapat sewaktu-waktu melakukan pelatihan, dimana data pelatihan yang disediakan sedikit. Salah satu fitur sederhana yang tersedia adalah kode rantai. Permasalahannya adalah kode rantai merupakan untaian karakter, maka diperlukan pengukuran jarak yang sesuai, bukan pengukuran jarak yang umum digunakan pada OCR. Levenshtein Distance merupakan pengukuran jarak antara dua string. Sesuai dengan fitur yang dipilih, maka akan digunakan levenshtein distance untuk mengukur jarak dua buah kode rantai. Pada penelitian ini akan dibuktikan fitur kode rantai dengan pengukuran jarak menggunakan levenshtein distance mampu mengenali objek aksara jawa berdasarkan data pelatihan yang tersimpan. Metode klasifikasi yang dipergunakan adalah klasifikasi nearest-neighbor. Dipilihnya metode ini dimaksudkan agar mampu memberi informasi data pelatihan yang terdekat dengan objek yang ingin dikenali. Hasil penelitian menunjukkan fitur kode rantai dengan pengukuran jarak dengan levenshtein distance mampu mengenali fitur data pelatihan yang terdekat dengan fitur objek.]]>
