Articles
112 Documents
<![CDATA[MODEL ADAPTIF NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM BERDASARKAN PH, TEMPERATUR DAN TSS UNTUK PREDIKSI NILAI COD ]]>
<![CDATA[Wahyudi Harianto]]>
<![CDATA[ SMARTICS Journal Vol 3 No 1: SMARTICS Journal (April 2017) ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas PGRI Kanjuruhan Malang ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (528.127 KB)
|
DOI: 10.21067/smartics.v3i1.1931
<![CDATA[Abstrak–- Tingkat pencemaran sungai setiap tahun mengalami peningkatan, hal ini menyebabkan kualitas air sungai semakin menurun yang disebabkan oleh buangan limbah industri dan limbah domestik. Untuk mendapatkan model estimasi Cemical Oxygen Demand (COD) maka perlu dilakukan analisa data di lingkungan sungai. Kemudian dilakukan pembentukan model estimasi untuk memprediksi Cemical Oxygen Demand (COD). Untuk menyelesaikan permasalahan tersebut maka diperlukan suatu algoritma untuk estimasi dan prediksi Cemical Oxygen Demand (COD) untuk mengetahui gambaran umum terhadap tingkat COD. Adaptif Neuro Fuzzy Inference System adalah suatu algoritma untuk menyelesaikan permasalahan tersebut. Hasil penelitian menunjukkan menggunakan Adaptif Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) dapat diterapkan untuk membangun model estimasi untuk prediksi nilai Cemical Oxygen Demand (COD. Hasil model estimasi yang dinilai paling baik dengan RMSE training 2,11993, RMSE testing 5,93532, MAE training 1,52225, MAE testing 4,2165 dengan persentase keberhasilan untuk training 94,7695 % dan testing 68,1839 %.]]>
<![CDATA[SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DENGAN MENERAPKAN LOGIKA FUZZY DALAM MENENTUKAN PRIORITAS CALON DEBITUR ]]>
<![CDATA[Ahmadi Yuli Ananta]]>;
<![CDATA[Erfan Rohad]]>;
<![CDATA[Dimas Wahyu Wibowo]]>
<![CDATA[ SMARTICS Journal Vol 3 No 1: SMARTICS Journal (April 2017) ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas PGRI Kanjuruhan Malang ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (533.739 KB)
|
DOI: 10.21067/smartics.v3i1.1932
<![CDATA[Abstrak− Pinjaman dana tunai adalah fasilitas yang disediakan oleh PT. NSC Finance untuk konsumen melakukan pinjaman dengan jaminan BPKB Motor. Proses pengolahan pinjaman dana tunai di proses bagian marketing, survey, dan administrasi. Data yang dikelola adalah berkas pengajuan, surat perjanjian pinjaman dana tunai, motor di asuransikan, hasil survey, jumlah pinjaman, angsuran pinjaman dan pembayaran angsuran. Sedangkan laporan yang di proses dalam pinjaman dana tunai adalah laporan berkas pengajuan, laporan angsuran konsumen, isi perjanjian pembayaran dan laporan motor yang digunakan. Proses input data dilakukan oleh admin atau Credit Marketing Suvervisor (CMS). Jika salah satu syarat tidak terpenuhi maka secara otomatis sistem akan menolak penga- juan pinjaman dana, sehingga dapat meng ganggu pemasukan perusahaan.Sehingga diperlukan sistem pendukung keputusan yang dapat membantu perusahaan dalam mengambil keputusan. Dengan menggunakan Sistem Pendukung Keputusan menggunakan fuzzy diharapkan dapat mempermudahkan peru sahaan dalam menentukan prioritas pinjaman dana kepada Nasabah]]>
<![CDATA[SISTEM PAKAR DIAGNOSA KERUSAKAN SEPEDA MOTOR MATIC INJEKSI MENGGUNAKAN METODE FORWARD CHAINING BERBASIS ANDROID ]]>
<![CDATA[Anggri Sartika Wiguna]]>;
<![CDATA[Isman Harianto]]>
<![CDATA[ SMARTICS Journal Vol 3 No 1: SMARTICS Journal (April 2017) ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas PGRI Kanjuruhan Malang ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (351.702 KB)
|
DOI: 10.21067/smartics.v3i1.1933
<![CDATA[Abstrak− Perkembangan industri sepeda motor matic injeksi di indonesia mengalami perkembangan yang signifikan, sepeda motor matic injeksi yang lebih irit bahan bakar dan ramah lingkungan, dengan tingginya pengguna sepeda motor matic injeksi saat ini timbul permasalahan bahwa tidak semua pengguna motor matic injeksi memiliki kemampuan melakukan perbaikan terhadap kerusakan sepeda motornya. Dengan kemajuan teknologi smarthphone saat ini, memunculkan suatu ide atau gagasan aplikasi sistem pakar ke dalam aktivitas mutu pelayanan smartphone. Sistem yang akan dibuat adalah “Sistem pakar diagnosa kerusakan sepeda motor matic injeksi menggunakan metode forward chaining berbasis mobile” aplikasi ini akan menggunakan metode forward chaining. Sistem pakar ini diharapkan dapat membantu pengguna mengetahui kerusakan dan melakukan perbaikan sepeda motornya lebih awal sebelum terjadi kerusakan yang berkelanjutan. Sistem ini dibangun menggunakan aplikasi Basic4android.]]>
<![CDATA[SELEKSI NOTIFIKASI SERANGAN BERBASIS IDS SNORT MENGGUNAKAN METODE K-MEANS ]]>
<![CDATA[Ahmadi Yuli Ananta]]>
<![CDATA[ SMARTICS Journal Vol 3 No 2: SMARTICS Journal (Oktober 2017) ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas PGRI Kanjuruhan Malang ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (873.208 KB)
|
DOI: 10.21067/smartics.v3i2.1954
<![CDATA[Berkembangnya teknologi saat ini diikuti juga dengan berkembangnya serangan untuk merusak teknologi tersebut khususnya didalam jaringan komputer seperti DOS attack, port scanning, sniffer dll. Oleh karena itu dibutuhkan sebuah sistem yang bisa mendeteksi serangan secara realtime. Penyeleksian notifikasi serangan pada jaringan komputer berbasis IDS snort menggunakan metode k-means adalah sistem yang mendeteksi serangan jaringan berdasarkan data log pada snort dengan cara mengelompokkan data log tersebut menjadi 2 jenis serangan, bahaya dan tidak bahaya. Kemudian sistem ini akan mengirimkan notifikasi berupa SMS lewat aplikasi SMS gateway untuk serangan yang berjenis bahaya ke ponsel administrator jaringan. Sistem ini mendeteksi jenis serangan dengan proses pengelompokkan dari 100 data training yang diambil secara acak dari rules yang ada di snort. Proses pengelompokkan jenis serangan ini menggunakan metode k-means karena metode ini dapat mengelompokkan data dengan ukuran besar dengan cepat. Tentunya metode ini sangat ditentukan oleh pembangkitan centroid awal yang di ambil secara acak.]]>
<![CDATA[Aplikasi Chatbot Objek Wisata Jawa Timur Berbasis AIML ]]>
<![CDATA[Dhebys Suryani]]>;
<![CDATA[Eka Larasati Amalia]]>
<![CDATA[ SMARTICS Journal Vol 3 No 2: SMARTICS Journal (Oktober 2017) ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas PGRI Kanjuruhan Malang ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (832.506 KB)
|
DOI: 10.21067/smartics.v3i2.1961
<![CDATA[Pariwisata Jawa Timur memiliki potensi wisata yang banyak dikunjungi wisatawan. Namun pengembangan informasi pariwisata yang ada saat ini dirasa belum efektif dan efisien. Dalam penyampaian informasinya masih secara manual, seperti pemberian brosur, pamflet, dan poster bagi wisatawan yang mengunjungi obyek wisata. Karena itu, peneliti mencoba mengembangkan aplikasi chatbot berbasis AIML (Artificial Intelligence Markup Language). Dengan aplikasi ini nantinya wisatawan bisa mendapatkan informasi objek wisata dengan melakukan tanya jawab kepada sistem layaknya sebuah model diskusi. Aplikasi tersebut menggunakan bahasa sehari-hari atau bahasa alami (natural language) yang merupakan media yang digunakan manusia untuk berkomunikasi.]]>
<![CDATA[IMPLEMENTASI FUZZY C-MEANS UNTUK PREDIKSI PERILAKU MAHASISWA BERDASARKAN JUMLAH KETIDAKHADIRAN ]]>
<![CDATA[Ridwan Rismanto]]>;
<![CDATA[Imam Fahrur Rozi]]>;
<![CDATA[Arief Prasetyo]]>
<![CDATA[ SMARTICS Journal Vol 3 No 2: SMARTICS Journal (Oktober 2017) ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas PGRI Kanjuruhan Malang ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (1030.675 KB)
|
DOI: 10.21067/smartics.v3i2.1965
<![CDATA[Dalam kegiatan belajar mengajar di perguruan tinggi, mahasiswa dituntut tertib dalam melaksanakan perkuliahan. Sebagai syarat agar mahasiswa dapat melanjutkan ke semester berikutnya adalah jumlah kehadiran dan indeks prestasi. Dalam pelaksanaannya, selalu ada mahasiswa bermasalah yang melakukan pelanggaran yaitu jumlah ketidakhadiran yang melebihi batas sehingga harus diterbitkan Surat Peringatan, atau bahkan putus studi. Tujuan surat peringatan ini adalah agar mahasiswa mengetahui status akademiknya sekaligus memunculkan efek jera agar kesalahan yang serupa tidak diulangai lagi. Namun pada prakteknya, masih ada saja mahasiswa yang melanggar meskipun sudah pernah mendapatkan surat peringatan. Kecenderungan yang terjadi adalah mahasiswa yang memiliki jumlah ketidakhadiran cukup banyak selama beberapa semester, pada semester berikutnya jumlah ketidakhadirannya pun akan banyak lagi. Hal ini juga berdampak pada indeks prestasi semesternya. Dalam penelitian ini akan dibuat sebuah sistem yang dapat mengklasifikasikan mahasiswa berdasarkan jumlah ketidakhadiran mahasiswa selama dua semester. Metode klasifikasi yang digunakan adalah clustering dengan Fuzzy C-Means. Hasil klasifikasi digunakan untuk memprediksi perilaku mahasiswa di semester berikutnya. Diharapkan penelitian ini akan bermanfaat untuk proses pembinaan mahasiswa dalam menempuh kegiatan belajar mengajar di perguruan tinggi.]]>
<![CDATA[PERAMALAN KUNJUNGAN WISATAWAN DI OBYEK WISATA BEDUGUL MENGGUNAKAN ALGORITMA FUZZY TIME SERIES ]]>
<![CDATA[I Nyoman Purnama]]>;
<![CDATA[Anak Agung Ayu Putri Ardyanti]]>
<![CDATA[ SMARTICS Journal Vol 3 No 2: SMARTICS Journal (Oktober 2017) ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas PGRI Kanjuruhan Malang ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (380.672 KB)
|
DOI: 10.21067/smartics.v3i2.2014
<![CDATA[Bali merupakan salah satu primadona wisata di Indonesia. Hal ini disebabkan Bali memiliki budaya, adat istiadat dan kesenian yang beraneka ragam. Tabanan merupakan salah satu kabupaten di Bali yang memiliki ikon daya Tarik wisata yang cukup menarik. Kabupaten Tabanan sering disebut miniaturnya Bali. Karena karakter provinsi Bali secara umum terdapat di Tabanan. Adapun beberapa daya Tarik wisata yang ada di kabupaten Tabanan yakni Danau Beratan, Bedugul, Jatiluwih, Batukaru dan Bedugul. Bedugul merupakan salah satu ikon pariwisata yang banyak dikunjungi oleh wisatawan domestik Kunjungan wisatawan domestik ke obyek wisata Bedugul mengalami jumlah kunjungan yang tidak menentu setiap tahunnya. Pada penelitian ini dikembangkan sistem peramalan kunjungan wisatawan menggunakan Fuzzy time series Ruey Chyn Tsaur. Data kunjungan ke objek wisata Bedugul akan dikumpulkan dari Badan Pusat Statistik dari tahun 2003- 2014. Fuzzy Time series merupakan konsep baru yang dikenal dengan istilah kecerdasan buatan yang digunakan untuk meramalkan masalah dimana data historis tersebut dibentuk dalam nilai-nilai linguistik dan menghasilkan peramalan yang lebih akurat. Dari hasil penelitian didapatkan nilai AFER sebersar 1.33 persen.]]>
<![CDATA[Klasifikasi Tingkat Roasting Biji Kopi Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation Berbasis Citra Digital ]]>
<![CDATA[Danang Aditya Nugraha]]>;
<![CDATA[Anggri Sartika Wiguna]]>
<![CDATA[ SMARTICS Journal Vol 4 No 1: SMARTICS Journal (April 2018) ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas PGRI Kanjuruhan Malang ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (441.967 KB)
|
DOI: 10.21067/smartics.v4i1.2165
<![CDATA[Kopi merupakan salah satu komoditas di Indonesia yang masih memliki potensi untuk dikembangkan. Kualitas komoditas kopi ini tidak hanya didasarkan pada jenis maupun kondisi fisik dari biji kopi, namun juga berdasarkan proses roasting biji kopi tersebut. Bidang computer vision saat ini telah menjadi salah satu solusi dalam upaya meningkatkan efisiensi pengolahan berbagai komoditas, tentunya dapat dimanfaatkan dalam proses pengolahan biji kopi. Dalam penelitian ini dilakukan proses klasifikasi tingkat roasting biji kopi, dengan menggunakan citra hasil roasting sebagai input proses klasifikasi. Proses secara keseluruhan terdiri dari beberapa tahap diantaranya adalah segmentasi citra, ekstraksi fitur, yang kemudian dilakukan klasifikasi menggunakan metode Jaringan Syaraf Tiruan dengan algoritma backpropagation.. Data yang digunakan terdiri dari 240 citra digital kopi, dengan 4 tingkat kematangan biji kopi yaitu biji mentah, light roasting, medium roasting, dan dark roasting. Proses klasifikasi terdiri dari tahap training dan testing, dan berdasarkan hasil penelitian ini didapatkan hasil terbaik dengan nilai performa 0.107, dan akurasi hasil proses training sebesar 82,7% sedangkan akurasi proses testing sebesar 76,7%.]]>
<![CDATA[KEPUASAN PENGGUNA MEDIA APLIKASI INTERAKTIF BERBASIS E-LEARNING DI UNIVERSITAS MAJALENGKA ]]>
<![CDATA[Ii Sopiandi]]>
<![CDATA[ SMARTICS Journal Vol 3 No 2: SMARTICS Journal (Oktober 2017) ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas PGRI Kanjuruhan Malang ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (543.468 KB)
|
DOI: 10.21067/smartics.v3i2.2169
<![CDATA[Keberhasilan sebuah Perguruan Tinggi di Fakultas Teknik salah satunya ditentukan oleh fasilitas dan kualitas media pembelajaran baik secara Hardwere ataupun Softwere dan Dosennya yang bermutu. Melihat perilaku mahasiswa dizaman modern sekarang tidak dipungkiri diperlukan Terobosan baru dalam segi pembelajaran. Media aplikasi Interaktif E-Lerarning untuk Skala Universitas ini hadir untuk menjembatani itu semua, antara Dosen dengan mahasiswa, yang diharapkan agar mahasiswa bisa lebih terbantu dan lebih efektif dalam pembelajaran karena setiap mahasiswa bisa mengakses materi dan tugasnya jika mahasiswa terjadi halangaan diakibatkan sakit atau keperluan jadi tidak tertinggal dari teman-temannya. Model pengembangan Sistem pada penelitian ini menggunakan pengembangan sistem Extreme Programming (XP) salah satunya mengembangkan perangkat lunak lebih sederhana dan bisa diterima oleh pengguna yang lain. Penelitian ini terbagi menjadi dua tahap. Tahap pertama meliputi Pengembangan dan Implementasi e-learning dan tahap kedua meliputi pengukuran, evaluasi berupa pembuatan model dan instrumen pengukuran. Adapun model dan instrumen pengukuran pada penelitian ini didasarkan pada model Customer Information Satisfaction (CIS), di mana setelah dilakukan pemilihan dan pengujian diperoleh 5 dimensi pengukuran yaitu customer service, security, ease of use, information content, dan innovation. Selanjutnya, berdasarkan 5 dimensi ini disusun instrumen pengukuran yang terdiri dari 14 butir ditambah satu butir yang mengukur kepuasan pengguna secara keseluruhan. Sedangkan survey dilakukan dengan menyebarkan kuesioner ke semua program studi secara proposional tergantung jumlah mahasiswa aktif tahun akademik berjalan]]>
<![CDATA[Pengukuran Performa Pitch-Roll dan Pitch-Yaw pada Sensor Inertia untuk Pengganti Mouse bagi Difabel ]]>
<![CDATA[Rhesdyan Wicaksono Suherman]]>;
<![CDATA[Romy Budhi Widodo]]>;
<![CDATA[Reyna Marsya Quita]]>
<![CDATA[ SMARTICS Journal Vol 4 No 1: SMARTICS Journal (April 2018) ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas PGRI Kanjuruhan Malang ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (485.056 KB)
|
DOI: 10.21067/smartics.v4i1.2183
<![CDATA[Interaksi manusia dan komputer (Human Computer Interaction – HCI) adalah suatu ilmu yang mengkaji tentang interaksi antara manusia dengan komputer meliputi perancangan, evaluasi dan implementasi interface komputer agar mudah digunakan oleh manusia. Dengan dua kemajuan dibidang teknologi dan human computer interaction ini diharapkan dapat digunakan untuk membantu orang – orang yang memiliki keterbatasan yaitu penyandang disabilitas. Seseorang yang memiliki keterbatasan fisik seharusnya dibantu agar dapat tetap produktif meskipun dengan segala keterbatasan yang ada. Penelitian ini bertujuan membandingkan gesture pitch-roll dan pitch-yaw pada penggunaan sensor inersia untuk mengemulasikan gerakan kursor mouse yang dapat dimanfaatkan oleh penyandang disabilitas, dimana tidak dapat mengoperasikan mouse dalam kondisi normal. Setiap gesture akan dievaluasi menggunakan prosedur dalam ISO 9241-411 tentang evaluasi pointing device. Performansi kuantitatif yang diukur meliputi throughput dan movement time, sedangkan evaluasi kualitatif menggunakan angket uji kenyamanan. Hasil throughput untuk mouse sebesar 5.063 bps, untuk pitch-roll sebesar 1.114 bps sedangkan untuk pitch-yaw sebesar 1.116 bps. Hasil analisis statistik menyatakan terdapat perbedaan signifikan antara mouse dan kedua gesture sensor. Namun antar gesture tidak ditemukan perbedaan secara signifikan.]]>
