cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Rochmat Aldy Purnomo
Contact Email
purnomo@umpo.ac.id
Phone
-
Journal Mail Official
komputek@umpo.ac.id
Editorial Address
-
Location
Kab. ponorogo,
Jawa timur
INDONESIA
KOMPUTEK
Published by Universitas Muhammadiyah Ponorogo
ISSN : 26140985     EISSN : 26140977     DOI : -
Core Subject : Science, Engineering,
Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Electrical & Electronics Engineering Mechanical Engineering
Jurnal Mahasiswa Teknik (Mesin, Elektro dan Informatika) Universitas Muhammadiyah Ponorogo ISSN : 2614-0985 (media cetak) ISSN : 2614-0977 (media online)
Arjuna Subject : -
Articles 203 Documents
 10   11   12   13   14 
MENINGKATKAN HASIL BELAJAR MAHASISWA DENGAN PERSONALIZED LEARNING MENGGUNAKAN MODEL ADAPTIVE LEARNING SYSTEM BERBASIS WEB Fathia Frazna Az-Zahra
KOMPUTEK Vol 6, No 2 (2022): Oktober
Publisher : Universitas Muhammadiyah Ponorogo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24269/jkt.v6i2.1311

Abstract

Pembelajaran berbasis teknologi salah satunya adalah dengan menerapkan pembelajaran adaptif atau pembelajaran yang dapat dipersonalisasi. Pembelajaran yang dipersonalisasi berhubungan dengan karakteristik siswa. Karakteristik siswa yang berbeda-beda mempengaruhi cara siswa dalam memahami materi pembelajaran. Salah satu jenis pembelajaran yang dipersonalisasi paling populer dalam sistem e-learning saat ini salah satunya adalah mengidentifikasi gaya belajar dari setiap peserta didik. Penelitian ini membahas tentang perancangan personalized learning pada e-learning dengan menggunakan model Adaptive Learning System (ALS). Terdapat tiga komponen utama dalam model ALS yaitu adaptive model, domain model, dan learner model. Di dalam learner model terdapat penerapan metode untuk mengetahui gaya belajar peserta didik menggunakan Index Learning Style (ILS) yang membagi gaya belajar menjadi empat dimensi. Dimensi yang diteliti adalah dimensi persepsi (sensing-intuitive) dan dimensi input (visual-verbal). Penelitian ini dilakukan dengan merancang materi sesuai gaya belajar tersebut lalu diterapkan pada sebuah system e-learning berbasis website. Hasil penelitian ini adalah penerapan personalized learning pada e-learning STMIK IKMI Cirebon dapat meningkatkan hasil belajar yang signifikan daripada sistem e-learning yang tidak menerapkan personalized learning dengan hasil selisih pre-test dan post-test kelas kontrol (P3), kelas eksperimen (P2) dan (P1) adalah 8,809, 24,985, 17,708.
Implementasi E-Recipe Makanan Menggunakan Metode Forward Chaining Supangat Supangat; Gabriela Shevannya
KOMPUTEK Vol 7, No 1 (2023): April
Publisher : Universitas Muhammadiyah Ponorogo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24269/jkt.v7i1.1788

Abstract

Kebanyakan orang suka membeli makanan dalam jumlah banyak, hal itu menyebabkan sisa makanan yang disimpan menjadi busuk dan tidak bisa dikelola lagi. Faktor lain yang menyebabkan masyarakat gemar menimbun makanan adalah karena kurangnya ide dan pengetahuan dalam mengelola makanan dengan bahan sisa. Penelitian ini akan menggunakan metode Forward Chaining untuk mencari resep makanan. Metode Forward Chaining adalah metode yang melakukan pelacakan ke depan, dimulai dengan sekumpulan fakta dan akan diakhiri dengan kesimpulan. Hasil penelitian akan diuji dengan black box testing. Berdasarkan permasalahan tersebut maka penelitian ini perlu dibuat sebuah website yang dapat digunakan untuk menemukan ide resep makanan berdasarkan bahan makanan dengan menggunakan metode Forward Chaining
Algoritma Genetika Optimalisasi Fitur Seleksi Pada Kismis Di Turki Menggunakan Model Random Forest Trisna Trisna; Hafidh Ashil; Serly Agustin; Yudi Ramadhani
KOMPUTEK Vol 7, No 1 (2023): April
Publisher : Universitas Muhammadiyah Ponorogo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24269/jkt.v7i1.1894

Abstract

Ada banyak jenis kismis, termasuk varietas emas dan cokelat tua. Kedua kismis itu tidak sama, meski kesan pertama mereka mirip. Saat ini, lebih dari 1 juta ton kismis diproduksi di seluruh dunia. Di sebagian besar dunia, kismis dikonsumsi oleh orang-orang dari semua budaya dan kelas sosial. Produksi kismis dunia relatif tinggi, khususnya di Indonesia. Tujuan dari penelitian ini yaitu untuk mengklasifikasi dataset raisin menggunakan data mining, sehingga memunculkan nilai akurasi yang paling tinggi dari lima algoritma dan dua tipe optimasi yang akan dikomparasi nantinya. Pada penelitian ini, peneliti menggunakan metode klasifikasi dengan algoritma RF dan optimasi fitur seleksi GA yang dilakukan pemisahan data training dan data testing sebelumnya menggunakan cross validation dan split validation rasio 0,5 – 0,9. Nilai akurasi dan AUC yang dihasilkan oleh metode RF adalah 85.56% untuk akurasi dan 0.922 untuk AUC. untuk mengevaluasi operator validasi split dengan rasio split mulai dari 0,5 hingga 0,9 menggunakan metode RF. Berdasarkan pengujian yang dijalankan, rata-rata akurasi dan nilai AUC masing-masing adalah 84.52% dan 0.916. Optimalisasi fitur seleksi dengan metode GA memanfaatkan validasi data dengan 10-Fold-Validation dilakukan untuk meningkatkan performa nilai akurasi algoritma RF. Hal ini menghasilkan nilai sebesar 87.56% untuk akurasi dan 0.928 untuk AUC.
Rancang Bangun Alat Deteksi Kualitas Air Tawar untuk Peternakan Ayam Berbasis IoT Bertenaga Sel Surya Affan Bachri
KOMPUTEK Vol 7, No 1 (2023): April
Publisher : Universitas Muhammadiyah Ponorogo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24269/jkt.v7i1.1515

Abstract

The need for fresh water for drinking water of chickens is enormous, and it is a vital need for chicken farms. Chemically, water quality can be seen from the pH and mineral content in the water. The degree of pH in broiler drinking water is attempted to be neutral with a range of 6.8-7.2. Chickens do not like water with a pH level too low (acidic) or too high (alkaline). In addition, the pH degree of water also directly affects the economic value of cage equipment. Water that is too acidic will be corrosive so that it will negatively affect the equipment of drinking water installations. In addition, acidic water also has an effect on the medical process (vaccinations, vitamins and drugs). The medical process cannot work optimally when accompanied by acidic water consumption. This study seeks to utilize technology to detect the quality of water used in chicken farms. In addition, the energy source uses solar cells with a capacity of 100 Wp. The maximum power produced by solar panels is 58.8 watts, the minimum power captured is 3.2 watts. And the average power is 46.26 watts. the accuracy of the DS18B20 temperature sensor is 98.3%. turbidity sensor reading accuracy of 99.64%. the average accuracy of the pH sensor is 97.5 %.
Manajemen Energi Gedung Bertingkat dengan Prediksi Keluaran Daya pada Sistem Photovoltaic menggunakan Neural Network Yuri Tirtania
KOMPUTEK Vol 7, No 1 (2023): April
Publisher : Universitas Muhammadiyah Ponorogo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24269/jkt.v7i1.1560

Abstract

AbstractSolar energy is an inexhaustible source of renewable energy and is considered one of the most promising as a renewable resource. Photovoltaic is a technology that functions to convert solar energy into electrical energy. The amount of electrical energy produced by the photovoltaic module depends on the intensity of radiation (irradiance) of sunlight. This study discusses power prediction in photovoltaic based on irradiance energy using feed forward neural network. And then from the results of the convergence process, values are obtained which include the value performance, the value of mse, the value of the actual data, and the value of the optimal prediction results. AbstrakEnergi matahari merupakan salah satu sumber energi terbarukan yang tidak habis-habisnya dan dianggap sebagai salah satu yang paling menjanjikan sebagai sumber daya terbarukan. Photovoltaic merupakan suatu teknologi yang berfungsi untuk mengkonversikan energi matahari menjadi energi listrik. Jumlah energi listrik yang dihasilkan oleh modul photovoltaic bergantung kepada intensitas radiasi (irradiance) cahaya matahari. Dalam studi penelitian ini membahas tentang prediksi daya pada photovoltaic berdasarkan energi irradiance menggunakan feedforward neural network. Yang diolah kedalam 4 layer, kemudian pembagian data untuk training sebesar 80% yaitu 6 hari sedangkan untuk proses testing adalah 20% atau sama dengan 2 hari. Data input yang telah dipilih harus terlebih dahulu dinormalisasi dengan perintah prestd dalam MATLAB. Dan kemudian dari hasil proses konvergensi tersebut, diperolehlah nilai-nilai yang meliputi nilai performance, nilai mse, nilai data actual, serta nilai hasil prediksi secara optimal.
Cooler Bag ASI (Air Susu Ibu) Portabel Otomatis Berbasis Arduino Kukuh Febriansah; Didik Riyanto
KOMPUTEK Vol 7, No 1 (2023): April
Publisher : Universitas Muhammadiyah Ponorogo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24269/jkt.v7i1.1871

Abstract

Asi merupakan makanan alami yang mengandung berbagai vitamin dan nutrisi yang diperlukan tumbuh kembang bayi dalam usia 6 bulan pertama. Hal tersebut menjadikan peran ibu untuk memberi asi sangat penting untuk pertumbuhan bayi. Namun, kemajuan zaman berdampak kepada perempuan dengan adanya kesempatan bekerja serta peningkatan ekonomi sosial mengakibatkan perempuan yang dahulunya ibu rumah tangga menjadi ibu pekerja sehingga pemberian asi kepada bayi kurang esklusif. kendala utama yang dihadapi dalam pemberian asi kepada bayi disebabkan daya tahan asi yang singkat dan ibu pekerja diluar ruangan. Selain itu perlu dilakukannya melakukan metode penelitan yang bertujuan agar mengetahui permaslahan yang terjadi dilapangan yang sebenarnya. oleh karena itu dibuatlah alat cooler bag asi yang dapat mengatur suhu dan menginformasikan bahwa jangka batas waktu penyimpanan asi telah habis. Alat ini dapat menghasilkan suhu 15° C - 18° C, sehingga dapat menjaga suhu asi agar tetap stabil dan alat ini juga bisa digunakan sebagai tempat untuk pengiriman asi yang aman dengan menggunakan jasa gojek atau grab, karena dilengkapi dengan baterai sebagai suplay daya tegangan, sehingga aman dibawa kemana saja sesuai dengan batas jam yang berlaku. Perlu dilakukan pengembangan pada sistem ini dengan ditambahkannya 2 modul peltier atau Thermoelectric dan heatsink yang lebar dengan sirip yang rapat, sehingga proses pendinginan lebih cepat, mengenai kapasitas daya baterai yang kurang maksimal, sehingga perlu ditambahkan kapasitas batrei yang lebih besar agar cooler bag dapat bertahan lebih lama dan pengembangan yang lainya yaitu tentang ukuran cooler bag agar diperluas, supaya daya tampung untuk penyimpanan asi lebih banyak.Kata Kunci: Breast Milk, Cooler Bag, Thermoelectric
Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Pemain Inti Bola Voli UKM BVAD menggunakan Metode AHP Arin Yuli Astuti
KOMPUTEK Vol 7, No 1 (2023): April
Publisher : Universitas Muhammadiyah Ponorogo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24269/jkt.v7i1.1968

Abstract

UKM Bola Voli Ahmad Dahlan merupakan tempat menyalurkan bakat para pecinta olah raga bola voli di lingkungan Universitas Muhammadiyah Ponorogo. Setiap tahunnya pendaftar anggota baru terus bertambah, sehingga proses seleksi pemilihan pemain tim inti untuk persiapan mengikuti tournament semakin sulit terutama untuk tim putra karena memiliki kemampuan yang hampir sama antar setiap anggota lainnya. Proses pemilihan pemain tim inti bola voli melibatkan banyak kriteria yaitu tinggi badan, prestasi, smash, passing atas, passing bawah, servis dan block. Sehingga hal tersebut menyulitkan pelatih untuk memilih pemain inti, karena pemilihan pemain tim inti masih menggunakan konsep subjektivitas yaitu dilakukan secara spekulasi menurut feeling (perasaan) pelatih tanpa adanya alat bantu. Berdasarkan latar belakang maka dapat ditarik kesimpulan yaitu bagaimana merancang dan mengimplementasi sistem pendukung keputusan pemilihan pemain inti bola voli UKM BVAD. Adapun tujuan dari penelitian ini adalah untuk memudahkan proses seleksi pemain tim inti bola voli UKM BVAD. Dari pengujian yang telah dilakukan dengan menggunakan 50 data alternatif, diperoleh kesimpulan bahwa sistem pendukung keputusan pemilihan pemain inti berjalan dengan baik dan norml, dapat memeberikan hasil perankingan yang sesuai. Dari uji akurasi yang dilakukan diketahui bahwa akurasu susunan pemain inti dari sistem dibandingkan dengan susunan pemain dari pelatih sebesar 85,71%. Hal ini menunjukkan bahwa metode AHP memiliki akurasi yang cukup baik jika digunakan untuk merekomendasikan pemain.
Studi Perencanaan Turbin Air Tipe Archimedes di Dam Kertosari Jember Bagus Inar Saputra
KOMPUTEK Vol 7, No 1 (2023): April
Publisher : Universitas Muhammadiyah Ponorogo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24269/jkt.v7i1.1693

Abstract

Penelitian ini bertujuan merancang turbin air tipe archimedes di Dam Kertosari, Kecamatan Pakusari, Kabupaten Jember, Jawa Timur, apabila digunakan sebagai pembangkit listrik tenaga mikrohidro. Potensi yang diteliti meliputi besar debit, energi yang dapat dihasilkan oleh turbin archimedes, dan mengetahui efisiensi turbin yang direncanakan. Setelah dilakukan survey dan pengukuran, didapatkan head sebesar 1 m dan debit 0.646 m3/s. Berdasarkan data hasil survey, turbin arcimedes merupakan turbin air yang tepat digunakan. Hasil perhitungan daya yang akan didapat berkisar 5944.34 Watt.
Implementasi Metode Deteksi Tepi pada Pola Batu Akik Jenis Kalsedon Eka Dwi Nurcahya
KOMPUTEK Vol 7, No 1 (2023): April
Publisher : Universitas Muhammadiyah Ponorogo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24269/jkt.v7i1.1988

Abstract

Batu akik merupakan representasi status sosial hingga bernilai spiritual bagi pengguna atau kolektornya. Salah satu jenis batu bahan batu akik Bernama Kalsedon. Selama ini intuisi pengerajin batu akik yang menentukan hasil dari pengolahan batu akik. Nilai jual batu akik akan semakin tinggi jika hasil pengerjaan yang halus dan pola yang didapatkan dapat menyeruapai objek-objek yang ada di alam seperti bentuk binatang, daun, bulu sampai benda seni seperti wayang dan keris. Pengerajin batu akik hanya mengandalkan bantuan cahaya senter dan kejelian pengelihatan untuk mendapatkan pola. Pengolahan citra digital lazim digunakan untuk mengolah citra untuk mendapatkan fitur yang diinginkan. Pengolahan citra dengan melakukan konversi dari RGB ke HSV diteruskan dengan pengaturan pengaturan nilai Hue dan Saturasi untuk mempertajam citra dapat menonjolkan bentuk pola dari bahan batu akik. Hasil akhir diterapkan operator deteksi tepi canny untuk memperjelas bentuk pola dari batu akik. Metode ini berhasil menemukan pola dari sebuah batu akik dengan tujuan akan mempermudah kerja pengerajin. Kendala dalam penelitian ini adalah mendapatkan data yang mempunyai pola mirip dikarekan pola ini dibentuk oleh alam, sehingga pembuatan basis data untuk menggolongkan bentuk pola memerlukan lebih banyak sampel.
Prediksi Jumlah Mahasiswa Baru Tahun 2023 Menggunakan Metode Regresi Linier Pada Universitas Swadaya Gunung Jati Cirebon Dani Dani
KOMPUTEK Vol 7, No 1 (2023): April
Publisher : Universitas Muhammadiyah Ponorogo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24269/jkt.v7i1.1915

Abstract

Abstract Acceptance of new students is a important activity in tertiary institutions to obtain the number of new students. The number of new students every year is uncertain, sometimes increasing and sometimes decreasing. It is proven by the acceptance of new students in 2020 the number of new students is 2800 students, then in 2021 there has been an increase of 2678 students and in 2022 there has been a decrease in the number of new students by 2631 students. The uncertain number of new students makes all policies and decisions in planning different each year, it is necessary to predict the number of new students in 2023 so that policies and decisions can be determined earlier. One method for predicting the number of new students in 2023 can use the linear regression method. This method has several stages, namely the quantitative approach method and the descriptive approach method, and there is data analysis and then classifies the data according to research needs so that it can determine a model in predicting new student admissions. The dataset used is PMB data from 2019 to 2022 from 7 faculties and postgraduate schools, namely the number of registered student data, the number of graduated student data and the number of registered student data then the total data per study program at the Gunung Jati Swadaya University. The results of the prediction of the number of new students in 2023 at the Gunung Jati Swadaya University, Cirebon using The linear regression method yields the predicted value of each study program as many as 650, 48, 747, 256, 23,77,32, 52,48,240,33,87,12,31,167,26,237, after adding up the total predicted value is 2705 the number of students in 2023 with the number of students in 2022 is 2631 students self, the predicted results will increase by 74 students or 3% of the number of new students in 2022. Keywords: Linear Regression. Prediction of the Number of New Students, Gunung Jati Self-Help University Abstrak Penerimaan mahasiswa baru merupakan aktivitas penting pada perguruan tinggi untuk memperoleh jumlah mahasiswa baru. Jumlah mahasiswa baru tiap tahunnya tidak menentu, kadang mengalami peningkatan dan bisa juga mengalami penurunan.Terbukti dengan penerimaan mahasiswa baru tahun 2020 jumlah mahasiswa baru sebanyak 2800 mahasiswa, kemudian pada tahun 2021 mengalami kenaikan sebanyak 2678 mahasiswa dan pada tahun 2022 menglami penurunanjumlah mahasiswa baru sebanyak 2631 mahasiswa.Tidak menentunya jumlah mahasiswa baru membuat semua kebijakan dan keputusan dalam menyusun perencanaan berbeda beda tiap tahunnya, maka perlu adanya prediksi jumlah mahasiswa baru tahun 2023 agar dapat menentukan kebijakan dan keputusan lebih awal. Salah satu metude untuk memprediksi jumlah mahasiswa baru tahun 2023 dapat menggunakan metoderegresi linier. Metode ini memiliki beberapa tahapan yaitu dengan metode pendekatan kuantitatif dan metode pendekatan deskriptif,dan ada analisis data kemuadian mengkalsifikasikan data sesuai dengan kebutuhan penelitian agar dapat menetukan suatu model dalam prediksi penerimaan mahasiswa baru dataset yang digunakan merupakakan data pmb dari tahun 2019 samapai dengan tauhn 2022 dari 7 fakultas dan sekolah pascasrjana yaitu jumlah data mahasiswa yang mendaftar, jumlah data mahasiswa yang lulus dan jumlah data mahasiswa yang registrasi kemudian jumlah data total perprodi pada universitas swadaya gunung jati.Hasil dari prediksi jumlah mahasiswa baru tahun 2023 pada universitas swadaya gunung jati cirebon dengan menggunakn metode regresi linnier di dapat nilai prediksi dari masing masing prodi sebanayk 650, 48, 747, 256, 23,77,32, 52,48,240,33,87,12,31,167,26,237, setelah di jumlahkan di dapat nilai total hasil prediksi 2705 jumlah mhasiswa tahun 2023 dengan jumlah mahasiswa tahun 2022 sebanyak 2631 mahasiswa maka hasil prediksi mengalami kenaikan sebanyak 74 mahasiswa atau sebesar 3% dari jumlah mahasiswa baru pada tahun 2022. Kata Kunci: Regresi Linier; Prediksi Jumlah Mahasiswa Baru; Universitas Swadaya Gunung Jati.

Page 12 of 21 | Total Record : 203

 10   11   12   13   14 

Filter by Year

2017 2025


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 9 No. 2 (2025): Oktober Vol. 9 No. 1 (2025): April Vol. 8 No. 2 (2024): Oktober Vol 8, No 2 (2024): Oktober Vol 8, No 1 (2024): April Vol. 8 No. 1 (2024): April Vol 7, No 2 (2023): Oktober Vol. 7 No. 2 (2023): Oktober Vol. 7 No. 1 (2023): April Vol 7, No 1 (2023): April Vol 6, No 2 (2022): Oktober Vol 6, No 1 (2022): April Vol. 5 No. 2 (2021): Oktober Vol 5, No 2 (2021): Oktober Vol 5, No 1 (2021): April Vol 4, No 2 (2020): Oktober Vol 4, No 1 (2020): April Vol 3, No 2 (2019): Oktober Vol 3, No 1 (2019): April Vol 3, No 1 (2019): April Vol 2, No 2 (2018): Oktober Vol 2, No 1 (2018): April Vol 1, No 1 (2017): Oktober More Issue