Articles
108 Documents
Search results for
, issue
"2018: SNTIKI 10"
:
108 Documents
clear
<![CDATA[Model Fertilitas Menggunakan Metode Rough-Regresi ]]>
<![CDATA[Riswan Efendi]]>
<![CDATA[ Seminar Nasional Teknologi Informasi Komunikasi dan Industri 2018: SNTIKI 10 ]]>
Publisher : <![CDATA[UIN Sultan Syarif Kasim Riau ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (400.688 KB)
<![CDATA[Semakin bekembangnya zaman, semakin banyak peristiwa yang terjadi didalam kehidupan masyarakat. Setiap hari penulis melihat begitu banyaknya faktor-faktor yang mempengaruhi fertilitas di daerah tempat penulis tinggal. Permasalahan dalam membuat penelitian ini ialah belum ada dibuat analisis yang lengkap dari faktor-faktor yang mempengaruhi fertilitas. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis faktor-faktor apa saja yang memepengaruhi fertilitas di perkotaan dengan mengambil beberapa kasus di Kota Payakumbuh (Sumatera Barat), Kota Tembilahan (Riau), Kota Pangkalan Kerinci (Riau). Dari hasil penelitian ini, ketika penulis menggunakan metode rough sets mendapatkan bahwa faktor fertilitas yang berpengaruh adalah usia pertama kali menikah dan kesehatan responden. Namun saat menggunakan metode reggresi-rough sets penulis mendapatkan bahwa faktor fertilitas yang berpengaruh adalah pendidikan, etnik, dan kesehatan. Dan ketiga faktor tersebut ada yang berpengaruh negatif dan positif terhadap fertilitas. Penulis berharap penelitian ini dapat dijadikan sebagai sumber untuk mengambil keputusan bagi pihak yang membutuhkan.]]>
<![CDATA[Prediksi Jumlah Pemakaian KWH Sektor Rumah Tangga di Pekanbaru Menggunakan Model SARIMA(0,1,1)(0,1,1)12 ]]>
<![CDATA[Ari Pani Desvina]]>
<![CDATA[ Seminar Nasional Teknologi Informasi Komunikasi dan Industri 2018: SNTIKI 10 ]]>
Publisher : <![CDATA[UIN Sultan Syarif Kasim Riau ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (613.512 KB)
<![CDATA[Model ARIMA adalah salah satu model yang ada dalam metode Box Jenkins yang secara penuh mengabaikan independent variabel dalam membuat peramalan. Jika terjadi perulangan bentuk model dalam waktu tertentu maka model ARIMA mengalami musiman atau seasonal, yang menyebabkan terbentuknya model seasonal ARIMA. Penelitian ini menjelaskan tentang model peramalan jumlah pemakaian kWh pada sektor rumah tangga di PT. PLN (Persero) Rayon Panam Pekanbaru menggunakan metode Box-Jenkins. Data yang digunakan adalah data jumlah pemakaian kWh pada sektor rumah tangga yang diambil dari Mei 2012 sampai Agustus 2017 di PT. PLN (Persero) Rayon Panam Pekanbaru. Hasil yang diperoleh menunjukkan bahwa model SARIMA(0,1,1)(0,1,1)12 adalah model yang sesuai untuk peramalan jumlah pemakaian kWh pada sektor rumah tangga. Hasil peramalan menunjukkan bahwa data jumlah pemakaian kWh pada sektor rumah tangga untuk Tahun 2018 mengalami peningkatan dari tahun sebelumnya.]]>
<![CDATA[Nilai Ketakteraturan Total dari p-copy Graf Theta Tak Seragam ]]>
<![CDATA[Corry Corazon Marzuki]]>
<![CDATA[ Seminar Nasional Teknologi Informasi Komunikasi dan Industri 2018: SNTIKI 10 ]]>
Publisher : <![CDATA[UIN Sultan Syarif Kasim Riau ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (315.577 KB)
<![CDATA[Suatu pelabelan- total dikatakan pelabelan- total tak teratur total dari graf , jika bobot setiap titik berbeda dan bobot setiap sisi juga berbeda. Nilai terkecil sehingga suatu graf dapat dilabeli dengan pelabelan- total takteratur total disebut nilai total ketakteraturan total dari graf , dinotasikan dengan . Penelitian ini membahas tentang nilai ketakteraturan total dari -copy graf theta tak seragam, -copy graf theta tak seragam merupakan graf yang diperoleh dengan menggandakan graf theta tak seragam sebanyak kali, dimana himpunan titik dari setiap hasil penggandaan tidak ada yang beririsan. Dari penelitian ini diperoleh nilai ketakteraturan total dari -copy graf theta tak seragam adalah untuk bilangan bulat positif.]]>
<![CDATA[Evaluasi Budaya Organisasi Terhadap Penerapan Aplikasi SMART ASN Menggunakan HOFSTEDE (Studi Kasus: Badan Kepegawaian Daerah Provinsi Riau) ]]>
<![CDATA[Idria Maita]]>
<![CDATA[ Seminar Nasional Teknologi Informasi Komunikasi dan Industri 2018: SNTIKI 10 ]]>
Publisher : <![CDATA[UIN Sultan Syarif Kasim Riau ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (369.357 KB)
<![CDATA[Setiap organisasi tidak terkecuali organisasi tersebut dalam suatu instansi telah menfaatkan teknologi informasi dalam proses bisnisnya yang berusaha untuk meningkatkan efisiensi dan efektifitas kinerja organisasi dengan mengimplementasi sebuah sistem informasi. Pertentangan yang timbul dalam penerapan SMART ASN memerlukan penyesuaian menuju keseimbangan budaya baru. Adanya keterbatasan keahlian serta kurangnya bimbingan dan lemahnya pengaturan dalam menggunakan SMART ASN menyebabkan rendahnya kesadaran pegawai dalam menggunakan SMART ASN. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui karateristik budaya organisasi pada BKD Provinsi Riau. Evaluasi karakteristik individu dalam organisasi menggunakan metode Hofstede. Berdasarkan pengukuran menggunkan Hofsted, dikeahui bahwa BKD Provinsi Riau memiliki Indulgence vs Restraint Index yang relatif tinggi yaitu sebesar 61%, ini menunjukkan terhadap sikap sosial pegawai BKD Provinsi Riau. Hasil akhir dari penelitian ini adalah berupa rekomendasi langkah strategis menggunakan Eight Impperative yang bertujuan bagaimana membuat rencana tentang pengembangan SMART ASN dan memlihara sarana IT yang sudah ada]]>
<![CDATA[Sistem Informasi Geografis Pemetaan Titik Lokasi Daerah Rawan Kriminalitas Kota Solok (Studi Kasus: Polres Solok Kota) ]]>
<![CDATA[andri anto]]>;
<![CDATA[Muhammad Jazman]]>
<![CDATA[ Seminar Nasional Teknologi Informasi Komunikasi dan Industri 2018: SNTIKI 10 ]]>
Publisher : <![CDATA[UIN Sultan Syarif Kasim Riau ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (729.985 KB)
<![CDATA[Kepolisian Resor Solok Kota adalah institusi negara yang berada di bawah naungan Kepolisian Daerah Sumatera Barat. Kepolisian Resor Solok Kota memiliki tugas dan tanggung jawab untuk melayani masyarakat Kota Solok dalam proses penanganan berbagai macam permasalahan keamanan dan kasus kriminalitas yang terjadi pada masyarakat Kota Solok. Penelitian ini bertujuan untuk membangun sebuah sistem informasi untuk memetakan persebaran daerah rawan kriminalitas yang terjadi dikota solok. Sistem ini berfungsi untuk mengelola data geografis atau pemetaan yang mampu membantu menganalisis dan memberikan informasi untuk persebaran titik rawan kriminal di Kota Solok. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode deskriptif dan metode pengembangan sistem menggunakan System Development Live Cycle Waterfall Model. Hasil yang di capai dalam penelitian ini berupa sistem informasi geografis (SIG) untuk persebaran titik lokasi daerah rawan kriminalitas pada wilayah hukum Kepolisisan Resor Solok Kota. Manfaat dari SIG ini diharapkan dapat membantu anggota Reskrim, divisi Pengamanan, manajemen, dan operasional untuk memperoleh informasi secara cepat dan tepat. Kata kunci: Kriminalitas, Kepolisian Resor Solok Kota, GIS, Waterfal]]>
<![CDATA[Oil Palm Plantation Land Suitability Classification using PCA-FCM ]]>
<![CDATA[SISKA KURNI GUSTI]]>;
<![CDATA[RAHMAD ABDILLAH]]>
<![CDATA[ Seminar Nasional Teknologi Informasi Komunikasi dan Industri 2018: SNTIKI 10 ]]>
Publisher : <![CDATA[UIN Sultan Syarif Kasim Riau ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (390.335 KB)
<![CDATA[Classification of land suitability is very important for oil palm plantation for oil palm and quality of oil palm yield. This classification depends on soil properties and climate characteristic of Pelalawan district, Riau province. Soil properties are combinations of soil characteristics which are known to occur in soilsand which are considered to be indicative of present or past soil-forming processes. In addition to soil properties, land suitability also is influenced by the climate in that area. Climate components that influence the growth of palm oil are the air temperature, rainfall and humidity. Furthermore, to classify land suitability will be classification algorithm that can be used for analysis of soil properties and climate characteristic. In this dissertation, the author will be used combining of the Principal Component Analysis (PCA) and Fuzzy Clustering Means (FCM) methods for classifying of land suitability. These techniques were applied to the collected soil and climate data and the achieved performance were joined and analysed. Based on experimental results, PCA and FCM were able to improve the performance of accuracy in classification. PCA – FCM can achieve 98.780% for training process and 97.345% for testing process when using sixvariables. While comparative study, PCA-FCM can achieve 98.890% for training process and 98.655% for testing respectively. By applying PCA to classify land suitability, the accuracy of classification can be maintained with less of the number of variables.]]>
<![CDATA[Pengendalian Persediaan Darah dan Penentuan Titik Bank Darah Rumah Sakit (BDRS) yang Optimal Di Kota PEKANBARU ]]>
<![CDATA[Faradila Ananda Yul]]>;
<![CDATA[nova meirizha]]>
<![CDATA[ Seminar Nasional Teknologi Informasi Komunikasi dan Industri 2018: SNTIKI 10 ]]>
Publisher : <![CDATA[UIN Sultan Syarif Kasim Riau ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (140.8 KB)
<![CDATA[Saat ini Unit Tranfusi Darah (UTD) Palang Merah Indonesia Pekanbaru harus menyediakan darah minimal 21.830 kantung darah namun yang mampu disediakan PMI hanya 5760 kantung darah atau 26,39% dari kebutuhan. Pelayanan yang diberikan saat ini belum maksimal karena PMI harus melayani permintaan darah dari 32 rumah sakit di kota Pekanbaru karena belum ada rumah sakit yang mampu mengolah darah sendiri. Padahal menurut Keputusan Menteri Kesehatan Nomor: 423/Menkes/SK/ IV/2007, setiap RS harus memiliki Bank Darah Rumah Sakit (BDRS) sendiri. Meskipun sudah ada enam rumah sakit yang sudah memiliki BDRS, namun belum ada yang mampu mengolah darah sendiri. Sementara jika PMI harus menyediakan mesin pengolah darah untuk enam rumah sakit yang memiliki BDRS untuk dijadikan sebagai unit pembantu UTD PMI butuh biaya yang sangat besar yaitu untuk membangun 1 BDRS membutuhkan dana Rp. 117.251.200. Padahal jarak antar rumah sakit-rumah sakit yang memiliki BDRS cukup dekat. Sehingga perlu dilakukan penelitian tentang berapa jumlah persediaan darah yang tepat disediakan UTD PMI dan berapa jumlah titik BDRS optimal di kota Pekanbaru dengan mempertimbangkan biaya dan jarak antar rumah sakit. Proses pemecahan masalah dilakukan sesuai dengan ketentuan metode perhitungan sistem persediaan yang digunakan yaitu melalui pendekatan continuous review system. Adapun tahapannya adalah menghitung safety stock, menghitung jumlah pesanan optimal, menghitung Total Inventory Cost. Selanjutnya akan ditentukan titik BDRS yang optimal di Kota Pekanbaru dengan tahapannya adalah penentuan lokasi BDRS, penentuan koordinat Rumah Sakit, penentuan jarak dari BDRS ke Rumah Sakit, serta Penentuan jumlah dan lokasi optimal BDRS Rumah Sakit. Dari pengendalian persediaan darah yang dilakukan diperoleh penghematan sekitar 75.000 rupiah atau 56% per kantung darah. Untuk jumlah BDRS optimal yaitu pada percobaan 3 BDRS meliputi RSUD Arifin Ahmad, RS Awal Bros Sudirman, dan Eka Hospital.]]>
<![CDATA[Rancang Bangun Sistem Business Intelligence Sederhana Pada Perpustakaan Kampus Politeknik Caltex Riau ]]>
<![CDATA[Muhammad Fathur Rahman]]>
<![CDATA[ Seminar Nasional Teknologi Informasi Komunikasi dan Industri 2018: SNTIKI 10 ]]>
Publisher : <![CDATA[UIN Sultan Syarif Kasim Riau ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (424.288 KB)
<![CDATA[AbstrakBuku memiliki informasi yang dapat dikonversikan menjadi ilmu oleh setiap individu. Khusus di Politeknik Caltex Riau koleksi buku bertempat di Perpustakaan Politeknik Caltex Riau. Pelayanan pada perpustakaan ditujukan kepada suatu subyek yaitu pembaca. Pembaca akan dikelompokkan dan memiliki catatan yang menunjukkan uraian atas layanan yang digunakan. Data layanan perlu pengelolaan tepat sehingga menghasilkan informasi yang dapat digunakan sebagai bukti pelayanan perpustakaan, pelaporan dan sebagai pendukung dalam pengambilan keputusan. Perpustakaan mengelola data layanan menggunakan bantuan aplikasi Microsoft Excel sebagai pelaporan kinerja dan dasar pengambilan keputusan. Dengan memantau jumlah peminjam jenis bahan pustaka yang dipinjam, membuat pihak manajemen perpustakaan kesulitan dalam mengetahui minat baca pada suatu jenis buku tertentu dengan jumlah buku yang ada. Setelah dibangun sebuah sistem sederhana berbentuk dashboard berbasis business intelligence yang dapat melakukan visualisasi dan rekapitulasi data layanan pustaka, masalah dapat teratasi. Dashboard dirancang menggunakan bahasa pemograman PHP dan MySQL sebagai DBMS. Pengujian yang telah dilakukan menunjukkan tingkat kepuasan pengguna berada pada jawaban setuju dan sangat setuju. Disimpulkan bahwa sistem dianggap membantu pihak perpustakaan dalam menentukan kebijakan yang akan diambil melalui hidden knowledge seperti rasio anggaran dengan layanan, perbandingan jumlah pembelian dan layanan serta perbandingan minat baca per tahun yang didapat dari data yang diolah.Kata Kunci: business intelligence, dashboard, key performance indicators]]>
<![CDATA[Penerapan Elman Recurrent Neural Network (ERNN) Untuk Prediksi Penjualan Pilus ]]>
<![CDATA[iis afrianty]]>;
<![CDATA[efni humairah]]>;
<![CDATA[suwanto sanjaya]]>;
<![CDATA[siska kurnia gusti]]>;
<![CDATA[erni rouza]]>
<![CDATA[ Seminar Nasional Teknologi Informasi Komunikasi dan Industri 2018: SNTIKI 10 ]]>
Publisher : <![CDATA[UIN Sultan Syarif Kasim Riau ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (447.648 KB)
<![CDATA[PT. X merupakan salah satu perusahaan yang memproduksi Pilus. Jumlah produksi yang banyak mengakibatkan adanya produk yang return ke perusahaan yang dapat mengakibatkan kerugian. Penelitian ini menerapkan Elman Recurrent Neural Network (ERNN) untuk memprediksi penjualan Pilus agar dapat menimalisir terjadinya kerugian. Parameter yang digunakan untuk penelitian ini yaitu harga jual, biaya promosi, jumlah tempat pemasaran, return dan penjualan. Jumlah data yang digunakan yaitu 60 data pada tahun Januari 2012 hingga Desember 2016. Pembagian data latih dan data uji adalah 70%:30%, 80%:20%, dan 90%:10%. Parameter yang digunakan yaitu epoch 500, nilai learning rate 0.1 hingga 0.9 dengan arsitektur 5 neuron input layer, 7 neurons hidden layer dan 1 output. Berdasarkan pengujian yang telah dilakukan, diperoleh akurasi tertinggi yaitu 90.25% dengan epoch 500 dan nilai learning rate 0.9 pada pembagian data 90%:10%. Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa penerapan metode ERNN baik digunakan untuk prediksi penjualan Pilus.]]>
<![CDATA[Implementasi Sensor Mpu 6050 untuk Mengukur Kesetimbangan Self Balancing Robot Menggunakana PID ]]>
<![CDATA[Oktaf Brillian Kharisma]]>;
<![CDATA[Folkes E. Laumal]]>
<![CDATA[ Seminar Nasional Teknologi Informasi Komunikasi dan Industri 2018: SNTIKI 10 ]]>
Publisher : <![CDATA[UIN Sultan Syarif Kasim Riau ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (446.967 KB)
<![CDATA[Teknologi adalah suatu cara yang dapat dilakukan untuk menjadikan hidup lebih cepat, dinamis dan menyenangkan. Salah satu teknologi yang berkembang pesat saat ini adalah teknologi dibidang robotika. Self Balancing Robot (robot penyeimbang) beroda dua merupakan suatu robot mobile yang tidak akan seimbang apabila tanpa adanya kontroler. Robot akan maju mundur untuk mendapatkan keseimbangan. Untuk mendapatkan kesetimbangan yang baik maka diperlukan sensor keseimbangan yang memiliki sentivitas yang bagus. Sensor MPU 6050 merupakan sensor keseimbangan yang sudah dilengkapi oleh sensor Accelerometer dan Gyroscope yang mampu membaca sudut kemiringan pada tiga variable sekaligus, yaitu x,y dan z. Algoritma PID akan membantu sensor dalam menyeimbangkan robot dimana komponen Kp, Ki dan Kd akan secara real time mengirim sinyal kepada sensor. Robot ini mampu berdiri tegak dibidang datar dengan posisi sudut kemiringan awal -200 sampai 200.Nilai manual tuning ideal pada robot ini adalah Kp 70, Kd 250 dan Ki 1.9.Semakin berat dan tinggi mekanik robot maka manual tunning PID harus ditigkatkan juga.]]>
