Articles
12 Documents
Search results for
, issue
"Vol 5 No 2 (2019): Juni"
:
12 Documents
clear
<![CDATA[ANALISIS SENTIMENT TWITTER TERHADAP CAPRES INDONESIA 2019 DENGAN METODE K-NN ]]>
<![CDATA[Abdul Malik Zuhdi]]>;
<![CDATA[Ema Utami]]>;
<![CDATA[Suwanto Raharjo]]>
<![CDATA[ Jurnal Informa : Jurnal Penelitian dan Pengabdian Masyarakat Vol 5 No 2 (2019): Juni ]]>
Publisher : <![CDATA[Politeknik Indonusa Surakarta ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (314.491 KB)
|
DOI: 10.46808/informa.v5i2.73
<![CDATA[Twitter adalah media sosial di mana banyak orang dari seluruh dunia dapat mengungkapkan pendapat mereka. Di Twitter masyarakat ramai berbincang tentang pemilihan pilpres 2019, sehingga bermunculan opini yang bersifat positif maupun negatif tentang calon presiden. Penelitian ini diharapkan dapat bermanfaat membantu riset atas opini masyarakat yang mengandung sentimen positif, negatif dan netral. Tahapan penelitian dilakukan dengan pengumpulan data tweet, preprosesing, tokenisasi, penentuan class atribut, load directory, determine sentiment, kemudian dilanjutkan klasifikasi, dengan pengujian nilai k dan pengujian confusion matrix. Dari hasil penelitian dan pengujian, metode K-NN memiliki tingkat akurasi klasifikasi sentimen mencapai 83,33%.]]>
<![CDATA[APLIKASI PENGHITUNG JARAK KOORDINAT BERDASARKAN LATITUDE DAN LONGITUDE DENGAN METODE EUCLIDEAN DISTANCE DAN METODE HAVERSINE ]]>
<![CDATA[Canggih Ajika Pamungkas]]>
<![CDATA[ Jurnal Informa : Jurnal Penelitian dan Pengabdian Masyarakat Vol 5 No 2 (2019): Juni ]]>
Publisher : <![CDATA[Politeknik Indonusa Surakarta ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (675.893 KB)
|
DOI: 10.46808/informa.v5i2.74
<![CDATA[Pada era globalisasi, segala aspek kehidupan menusia dituntut untuk semakin maju dan berkembang dengan cara memanfaatkan teknologi informasi. Saat ini teknologi informasi merupakan salah satu kebutuhan primer bagi masyarakat modern. Teknologi informasi telah mempengaruhi kehidupan masyarakat modern. Salah satu teknologi informasi yang dimanfaat masyarakat adalah Google Maps. Google Maps merupakan pelayanan pemetaan web yang dikembangkan oleh Google. Google Maps memberikan pelayanan citra satelit. Fitur Google Maps dapat disematkan pada sebuah website dengan Google Maps API. Google Maps API merupakan library JavaScript. Artikel ini menyajikan pembahasan mengenai pembangunan Aplikasi Berbasis Android Penghitung Jarak Koordinat Berdasarkan Latitude dan Longitude menggunakan metode Euclidean Distance dan metode Haversine memanfaatkan API Google Maps. Pengembangan yang dilakukan mengunakan HTML, PHP, CSS dan Javascript. Aplikasi web tersebut kemudian dibentuk menjadi file *.apk dengan software Website 2 APK Builder. Hasil dari penelitian menunjukkan aplikasi dapat digunakan pada perangkat android. Saat pengujian menunjukkan hasil sama saat perhitungan jarak antara metode Euclidean Distance dan metode Haversine.]]>
<![CDATA[ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI MINAT MAHASISWA UNTUK MENJADI PROGRAMMER ]]>
<![CDATA[Joni Maulindar]]>;
<![CDATA[Dyah Aprimavista Cahyani]]>
<![CDATA[ Jurnal Informa : Jurnal Penelitian dan Pengabdian Masyarakat Vol 5 No 2 (2019): Juni ]]>
Publisher : <![CDATA[Politeknik Indonusa Surakarta ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (212.175 KB)
|
DOI: 10.46808/informa.v5i2.75
<![CDATA[Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi minat mahasiswa untuk menjadi programmer dengan mengacu pada pengetahuan, minat, pertimbangan_pasar, lingkungan_kerja, dan gaji yang mempengaruhi minat mahasiswa untuk memilih berkarir sebagai programmer. Penelitian ini merupakan penelitian hubungan kausal. Penelitian ini dirancang untuk menguji pengaruh fakta dan fenomena serta mencari keterangan-keterangan secara faktual yaitu penelitian yang menjelaskan pengetahuan, minat, pertimbangan_pasar, lingkungan_kerja, dan gaji yang dapat mempengaruhi minat mahasiswa untuk mnjadi programmer. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pengetahuan, minat, pertimbangan_pasar, lingkungan_kerja, dan gaji memiliki pengaruh yang signifikan terhadap pemilihan karir sebagai programmer.]]>
<![CDATA[IMPLEMENTASI DISCRETE WAVELET TRANSFORM (DWT) DAN DISCRETE COSINE TRANSFORM (DCT) PADA STEGANOGRAFI CITRA MEDIS ]]>
<![CDATA[Muhamad Fatahillah Z]]>;
<![CDATA[Ema Utami]]>;
<![CDATA[Suwanto Raharjo]]>
<![CDATA[ Jurnal Informa : Jurnal Penelitian dan Pengabdian Masyarakat Vol 5 No 2 (2019): Juni ]]>
Publisher : <![CDATA[Politeknik Indonusa Surakarta ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (374.876 KB)
|
DOI: 10.46808/informa.v5i2.76
<![CDATA[Pada saat ini perkembangan teknologi sudah semakin maju, banyak hal yang dipermudah oleh teknologi, salah satu nya dalam komunikasi. Komunikasi melalui jaringan internet sudah menjadi pilihan utama karena kemudahan dan kecepatannya. Akan tetapi keamanan datanya jarang diperhatikan oleh para users, sehingga dibutuhkan teknik keamanan data yang aman untuk menjaga data pada proses komunikasi, dikarenakan tidak ada jaminan yang menyatakan bahwa komunikasi yang terjadi telah aman dari ancaman pihak ketiga. Salah satu bidang yang memerlukan keamanan data adalah pada bidang medis Perlindungan keamanan transmisi data dan citra medis didasarkan pada autentikasi, kerahasiaan dan integritas sebagai langkah untuk pengamanan data yang memungkinkan dokter untuk mengakses berkas tersebut dari jarak jauh. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem pengamanan citra dan informasi medis dengan menggunakan metode gabungan dari Discrete Wavelet Transform (DWT) dan Discrete Cosine Transformation (DCT) pada proses penyatuan atau penyisipan antara informasi medis pada citra medis. Pengukuran kualitas citra dari steganografi menggunakan metode Normalized Cross Correlation (NC) Skema pengujian dilakukan dengan melakukan berbagai serangan kepada Stego Image Serangan yang dilakukan antara lain Kompresi JPEG, rotasi citra dan pemotongan citra atau Cropping.Kompresi citra JPEG yang dilakukan sebesar 50% ,rotasi citra 15 derajat, cropping sebanyak 25%. Hasil penelitian ini mempunyai nilai rata rata PSNR 38.3347 dB, serta korelasi NC dari Hidden Image mempunyai hasil rata rata 0.98455 yang menandakan bahwa kualitas citra yang dihasilkan mendekati citra asli.]]>
<![CDATA[PREDIKSI CURAH HUJAN MENGGUNAKAN METODE ANFIS (STUDI KASUS: KABUPATEN HULU SUNGAI UTARA) ]]>
<![CDATA[Muhammad Fajrian Noor]]>;
<![CDATA[Ema Utami]]>;
<![CDATA[Eko Pramono]]>
<![CDATA[ Jurnal Informa : Jurnal Penelitian dan Pengabdian Masyarakat Vol 5 No 2 (2019): Juni ]]>
Publisher : <![CDATA[Politeknik Indonusa Surakarta ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (349.783 KB)
|
DOI: 10.46808/informa.v5i2.77
<![CDATA[Curah hujan adalah salah satu faktor terjadinya bencana banjir ketika tingkat curah hujan tersebut tinggi dan ketika curah hujan yang tinggi itu belum diprediksi sebelum dapat menyebabkan kerugian baik dari segi materi pada saat terjadi banjir. Di era perkembangan teknologi saat ini mampu memprediksi bencana alam tentulah bukan hal tabu lagi. Salah satu metode yang dapat digunakan untuk dapat melakukan prediksi adalah metode ANFIS (Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System). Dalam penelitian yang dilakukan oleh penulis inilah penulis mencoba memprediksi curah hujan yang menjadi salah satu faktor penyebab terjadinya banjir dengan metode ANFIS (Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System). Penelitian yang dilakukan saat ini belum sampai dapat memprediksi banjir tetapi masih sampai prediksi curah hujan di tahun 2019. Penelitian yang dilakukan saat ini adalah tahap awal untuk penelitian selanjutnya yaitu prediksi banjir dan pola tanam di Kabupaten Hulu Sungai Utara. Dan adapun hasil dari penelitian ini adalah menunjukkan bahwa pola curah hujan rata-rata yang diwakili tiga kecamatan mengikuti pola curah hujan dengan variasi angka curah hujan yang berbeda-beda di masing-masing kecamatan dengan rata-rata terdapat 2 bulan dengan curah di atas batas normal tiap tahunnya yaitu pada bulan November dan Desember di 3 kecamatan.]]>
<![CDATA[IMPLEMENTASI METODE PROFILE MATCHING DAN TOPSIS DALAM PEMILIHAN KETUA OSIS ]]>
<![CDATA[Prabowo Budi Utomo]]>;
<![CDATA[Zul Hisyam]]>;
<![CDATA[Kusrini Kusrini]]>
<![CDATA[ Jurnal Informa : Jurnal Penelitian dan Pengabdian Masyarakat Vol 5 No 2 (2019): Juni ]]>
Publisher : <![CDATA[Politeknik Indonusa Surakarta ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (255.344 KB)
|
DOI: 10.46808/informa.v5i2.78
<![CDATA[Pemilihan ketua OSIS merupakan agenda tahunan yang diselenggarakan oleh setiap sekolah sebagai media pembelajaran bagi siswa dalam berdemokrasi dan menentukan pilihannya. Didalam pemilihan ketua OSIS diperlukan banyak tahapan dan persiapan yang perlu dilakukan mulai dari pendaftaran, sosialisasi program sampai tahap pemilihan dan perhitungan yang memerlukan banyak tenaga dan biaya. Seringkali hasil dari pemilihan menetapkan/memilih siswa yang secara kecakapan kurang memenuhi namun terpilih lebih karena kepopulerannya. Berdasar pada permasalahan tersebut maka diperlukan metode tertentu untuk mendapatkan rekomendasi ketua OSIS yang sesuai dengan kriteria yang diharapkan. Penggunaan Metode Topsis dan Profile Matching mampu memberikan rekomendasi berdasar pada kriteria yaitu Prestasi Akademik, Kedisiplinan, Sikap & Perilaku, Pergaulan dan Usia. Dari perhitungan yang dilakukan metode Profile Matching mampu nilai yang lebih tinggi yaitu sebesar 4.6 dengan akurasi 92.5%, sedang metode Topsis menghasilkan akurasi 80,96%.]]>
<![CDATA[IMPLEMENTASI METODE TOPSIS SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN MENENTUKAN LOKASI TOKO PADA PERUSAHAAN RETAIL ]]>
<![CDATA[Reflan Nuari]]>;
<![CDATA[Yudha Chirstianto F]]>;
<![CDATA[Kusrini Kusrini]]>
<![CDATA[ Jurnal Informa : Jurnal Penelitian dan Pengabdian Masyarakat Vol 5 No 2 (2019): Juni ]]>
Publisher : <![CDATA[Politeknik Indonusa Surakarta ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (869.912 KB)
|
DOI: 10.46808/informa.v5i2.80
<![CDATA[Agar dapat bersaing dalam menjalani suatu bisnis usaha, para pelaku bisnis harus memanfaatkan sistem informasi yang dapat membantu kegiatan agar dapat menjalankannya dengan tepat dan waktu yang cepat serta mengambil suatu keputusan yang tepat, sehingga usaha yang dijalankan agar dapat berjalan sesuai dengan yang diinginkan. Adanya kesulitan dalam menentukan lokasi untuk mendirikan toko retail agar dapat bertahan dalam persaingan antar toko retail yang begitu pesat. Pendirian toko retail selama ini hanya dilakukan dengan kira-kira saja tanpa adanya sistem terkomputerisasi dan perhitungan matematis yang pasti. Berdasarkan dari adanya permasalahan tersebut, maka untuk menentukan sebuah keputusan pemilihan lokasi yang strategis dan sesuai dengan harapan dapat menggunakan sistem pendukung keputusan yang dapat membatu dalam mengambil keputusan dalam menentkan lokasi mendirikan toko cabang. Pada penelitian ini, metode yang digunakan adalah TOPSIS. Metode TOPSIS dipilih karena konsepnya sederhana dan mudah dipahami, komputasinya efisien serta memiliki kemampuan untuk mengukur kinerja relatif dari alternatif-alternatif keputusan dalam bentuk matematis yang sederhana. Metode ini diharapkan dapat membantu pemilihan lokasi yang strategis dan sesuai dengan yang diharapkan, karena penilaian dalam perangkingan didasarkan pada nilai kriteria dan bobot yang telah ditentukan terlebih dahulu. Sistem pendukung keputusan yang dibuat menggunakan jumlah kriteria dan jenis penilaian yang dinamis atau dapat di diubah-ubah sesuai dengan kebijakan perusahaan. cara untuk menentukan kriteria penilaian, pembobotan penilaian dan perangkingan lokasi toko retail, serta menganalisa dan mengevaluasi implementasi penerapan metode TOPSIS tersebut. Hasil yang diperoleh dari penelitian ini adalah Berdasarkan 5 pengujian yang telah dilakukan dengan jumlah kriteria yang berbeda bahwa perhitungan sistem pendukung keputusan dalam menentukan lokasi menggunakan metode TOPSIS yang telah dibuat sudah sesuai 100% dengan perhitungan manual.]]>
<![CDATA[SISTEM PAKAR DETEKSI PENYAKIT TIPES, DBD, CAMPAK DAN DIARE DENGAN METODE BACKWARD CHAINING ]]>
<![CDATA[Robi Wariyanto Abdullah]]>;
<![CDATA[Fendy Prasetyo Nugroho]]>;
<![CDATA[Kusrini Kusrini]]>
<![CDATA[ Jurnal Informa : Jurnal Penelitian dan Pengabdian Masyarakat Vol 5 No 2 (2019): Juni ]]>
Publisher : <![CDATA[Politeknik Indonusa Surakarta ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (460.226 KB)
|
DOI: 10.46808/informa.v5i2.81
<![CDATA[Penyakit tipes, demam berdarah (DBD), campak dan diare memiliki gejala yang hampir sama dan banyak menyerang manusia hingga menyebabkan penderita meninggal dunia dikarenakan tidak banyak orang yang menyadari gejala penyakit yang telah dideritanya. Untuk meminimalkan angka kematian yang terjadi karena penyakit tersebut maka, perlu dibuat sistem pakar yang dapat mendeteksi penyakit yang ditandai dari gejala yang dirasakan oleh penderita. Penelitian yang akan dilakukan yaitu menganalisa dan mendeteksi penyakit tipes, DBD, campak dan diare dengan mengumpulkan basis pengetahuan dari gejala-gejala yang timbul dari penyakit tersebut. Metode yang digunakan dalam mendeteksi penyakit tersebut yaitu menggunakan metode backward chaining dan menguji ketepatan akurasinya dengan metode certainly factor. Sistem pakar yang dikembangkan yaitu sistem berbasis web sehingga dapat diakses dengan mudah dimanapun dan kapanpun. Hasil akurasi sistem pakar yang dikembangkan dengan metode backward chaining menghasilkan akurasi ketepatan pengujian dari sistem yang telah dibandingkan hasilnya dengan pakar mencapai hasil sebesar 93% dengan bobot penyakit 0.9.]]>
<![CDATA[IMPLEMENTASI K-MEANS CLUSTERING UNTUK MENENTUKAN INSENTIF DOSEN PEMBIMBING DALAM 1 SEMESTER ]]>
<![CDATA[Sofyan Pariyasto]]>;
<![CDATA[Yoga Dwi Pambudi]]>
<![CDATA[ Jurnal Informa : Jurnal Penelitian dan Pengabdian Masyarakat Vol 5 No 2 (2019): Juni ]]>
Publisher : <![CDATA[Politeknik Indonusa Surakarta ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (168.222 KB)
|
DOI: 10.46808/informa.v5i2.82
<![CDATA[Proses penentuan upah dalam dunia pendidikan biasanya memiliki aturan tersendiri di setiap masing-masing lembaga pendidikan. Proses penentuan upah biasanya bergantung pada kuantitas atau bandar banyak atau sedikit baik itu jumlah mahasiswa maupun jumlah jam dalam mengajar. Proses penentuan upah terutama insentif yang berdasarkan pada kuantitas dirasakan kurang efektif untuk meningkatkan kualitas dan mutu pendidikan. Maka dari itu penentuan insentif berdasarkan kualitas mengajar menjadi salah satu solusi untuk meningkatkan kualitas dan mutu pendidikan. Salah satu kendala yang dihadapi untuk untuk menentukan besarnya insentif setiap dosen berdasarkan kualitas dalam melakukan bimbingan adalah sulitnya mengukur prestasi yang dihasilkan oleh seorang dosen pembimbing. Karena sulitnya mengukur kualitas seorang dosen tersebut maka dilakukan penelitian untuk mengukur kualitas mengajar dalam proses bimbingan seorang dosen, yang mana hal itu nanti akan berpengaruh dengan besarnya insentif yang diterima seorang dosen. Pendekatan yang dilakukan untuk melakukan pengelompokan dosen berdasarkan kualitasnya yaitu menggunakan metode k-means clustering. Dalam metode ini akan dilakukan penghitungan dan pengelompokan masing-masing dosen besarkan kedekatannya. Parameter yang digunakan untuk melakukan penghitungan kualitas dosen yaitu nilai skripsi mahasiswa juga lamanya mahasiswa dalam menyelesaikan skripsi. Proses penghitungan dilakukan dengan menghitung nilai score untuk masing-masing dosen kemudian melakukan perhitungan nilai centroid 1, 2 dan 3, lalu dilakukan penghitungan iterasi ke n, hingga nanti didapatkan besarnya insentif masing-masing dosen. Dari proses perhitungan yang dilakukan nantinya akan menghasilkan 3 kelas, yaitu bagus(a), standar(b) dan perlu ditingkatkan(c). Dari hasil perhitungan yang dilakukan didapatkan data untuk rerata kelas 1 yaitu 14.630, kelas 2 yaitu 16.087 dan kelas 3 yaitu 18.425. Rerata centroid yang dihasilkan dari perhitungan ini yaitu untuk kelas 1 sebesar 0,254 untuk kelas 2 yaitu 0,213 dan untuk kelas 3 yaitu 0,708.]]>
<![CDATA[SISTEM PAKAR DIAGNOSA HAMA DAN PENYAKIT TANAMAN PADI DENGAN METODE BAYES ]]>
<![CDATA[Sri Wulandari]]>;
<![CDATA[Muhammad Fajrian Noor]]>;
<![CDATA[Ajie Kusuma Wardhana]]>;
<![CDATA[Kusrini Kusrini]]>
<![CDATA[ Jurnal Informa : Jurnal Penelitian dan Pengabdian Masyarakat Vol 5 No 2 (2019): Juni ]]>
Publisher : <![CDATA[Politeknik Indonusa Surakarta ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (321.727 KB)
|
DOI: 10.46808/informa.v5i2.83
<![CDATA[Perkembangan teknologi saat ini berkembang dengan pesat dimana meliputi berbagai bidang seperti bidang pendidikan, kesehatan bahkan bidang pertanian. Sistem pakar merupakan salah satu pemanfaatan perkembangan teknologi, yaitu suatu aplikasi komputer kecerdasan buatan untuk memecahkan masalah seperti keahlian seorang pakar pada bidang tertentu berdasarkan pengetahuan dan fakta sehingga dapat memberikan solusi yang memuaskan. Sistem pakar pada bidang pertanian dapat membantu petani untuk mengatasi masalah pada tanamannya dengan melihat gejala yang ada pada tanaman tersebut. Sistem pakar untuk mendiagnosa hama dan penyakit padi diharapkan dapat membantu untuk mengetahui secara tepat dan cepat jenis hama dan penyakit yang menyerang tanaman padi tanpa harus menunggu petugas pertanian. Penelitian ini akan mengimplementasikan metode Bayes pada sistem pakar untuk mendiagnosa hama dan penyakit tanaman padi.]]>
