cover
Contact Name
Henny Dwi Bhakti
Contact Email
indexia@umg.ac.id
Phone
+6281322005573
Journal Mail Official
indexia@umg.ac.id
Editorial Address
Jl Sumatra, 101,GKB Gresik Fakultas Teknik Program Studi Teknik Informatika Universitas Muhammadiyah Gresik
Location
Kab. gresik,
Jawa timur
INDONESIA
Indexia
ISSN : 26570432     EISSN : 26570424     DOI : http://dx.doi.org/10.30587/indexia.v3i1
Core Subject : Science,
Jurnal Informatic and Computational Intelligent (INDEXIA) merupakan jurnal nasional yang diterbitkan oleh Program Studi Teknik Informatika Fakultas Teknik (FT), Universitas Muhammadiyah Gresik (UMG) sejak tahun 2019. INDEXIA memuat artikel hasil-hasil penelitian di bidang Informatika dan Kecerdasan Komputasi. INDEXIA berkomitmen untuk menjadi salah satu jurnal nasional berkualitas dengan mempublikasikan artikel penelitian dengan bahasa indonesia sebagai sumber rujukan dan publikasi bagi para peneliti untuk pengembangan ilmu pengetahuan khususnya di bidang Informatika dan Kecerdasan Komputasi.
Articles 80 Documents
SISTEM PREDIKSI PENGGUNAAN LISTRIK PELANGGAN DI PT.PLN (PERSERO) RAYON LAMONGAN AREA BOJONEGORO DENGAN METODE TRIPLE EXPONENTIAL SMOOTHING (BROWN) Maslucha Maslucha
Indexia : Informatics and Computational Intelligent Journal Vol 1 No 1 (2019)
Publisher : Universitas Muhammadiyah Gresik

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (824.118 KB) | DOI: 10.30587/indexia.v1i1.824

Abstract

Electricity is one of the means of fulfilling the needs of human life which is very important in this era. Excessive use of electricity will have an impact on the high use of electricity kWh. The process of recording kWh on the customer meter is carried out by officers from PLN who routinely visit the customer's homes once a month. The meter recording clerk cannot record when the customer's house cannot be reached resulting in empty customer kWh data. Prediction System Using Electricity Customers at PT. PLN Lamongan aims to determine the amount of electricity usage kWh of the customer for the next period. This research uses the Triple Exponential Smoothing method (Brown). The calculation is done on 10 different customers with 24 data, namely the use of electric kWh per period from January 2015 to December 2016 with 9 different alpha values, namely alpha 0.1 - 0.9 and uses a reference of 3 months, 6 months and 12 months before. Prediction results will be compared with the actual data of kWh to determine the failure value or error value in predictions using mean absolute deviaton (MAD) and mean absolute percentage error (MAPE). From the third average forecasting test analysis, it produces an average MAPE value of 3 months reference with an average value of 2.922%, 6 months reference with an average value of 3.092% and a 12-month reference with an average value of 4.175%. The smallest MAPE, which is a test using a 6-month reference, produces a value of 1.886% with alpha 0.1.
decision support system Decision Support System Penentuan Supplier Plat coil Terbaik Menggunakan Metode vikor Muhammad Faisal Ramadhan; Umi Chotijah; Putri Aisyiyah Rakhma Devi
Indexia : Informatics and Computational Intelligent Journal Vol 3 No 1 (2021): Vol. 3 No. 1 (2021)
Publisher : Universitas Muhammadiyah Gresik

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (696.245 KB) | DOI: 10.30587/indexia.v3i1.2921

Abstract

PT Cahaya Baja Timur Cemerlang, merupakan perusahaan yang bergerak dalam bidang industry pengolahan Plat Coil, Untuk terus meningkatkan dan memenuhi kebutuhan produksi perusahaan, dilakukan pemilihan supplier yang sesuai dengan kebutuhan perusahaan. Peningkatan kebutuhan pengolahan produksi pipa dengan bahan baku plat coil, yang terhambat oleh ketersedian bahan baku akan menurunkan kualitas produksi mengalami keagagalan proses produksi perusahaan. Sehingga membuat kendala pada proses pemilihan yang kondusif sesuai dengan kebutuhan customer akan barang perusahaan berupa pipa besi. Penentuan rekomendasi supplier Plat Coil sangat dibutuhkan bagi PT Cahaya Baja Timur Cemerlang agar tetap menjaga kualitas produksi guna memilih supplier secara cepat dan efektif, maka dipilih metode Vikor diakrenakan proses perhitungan yang dilakukan masih berdasarkan data real dengan perhitungan utility measure yang paling mendekati dengan mengambil hasil akhir yang paling kecil. Dari permasalahan yang dihadapi pada proses penentuan suplier Plat Coil maka Skripsi ini berjudul “Decision Suport System rekomendasi supplier Plat Coil menggunakan metode Vikor Pada PT Cahaya Baja Timur Cemerlang ”. Berdasarkan penyelesain proses diatas diharapkan melalui aplikasi Decision Suport System ini akan memberikan kemudahan bagi perusahaan pada proses penentuan supplier Plat Coil dengan secara cepat dan efektif sehingga dapat memilih supplier sesuai dengan kebutuhan produksi . Kata Kunci : Decision Suport System, pengolahan plat Coil, metode Vikor
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN INSENTIF KOMPENSASI BERDASARKAN KINERJA KARYAWAN DENGAN METODE WEIGHTED PRODUCT DI PT 007 GROUP Amirul Aziz; Harunur Rosyid
Indexia : Informatics and Computational Intelligent Journal Vol 2 No 2 (2020): Vol 2 No 2 (2020)
Publisher : Universitas Muhammadiyah Gresik

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1278.02 KB) | DOI: 10.30587/indexia.v2i2.2558

Abstract

Kemajuan teknologi komputer yang begitu cepat memiliki posisi strategis sebagai pusat data dan informasi serta pusat kegiatan administrasi. Proses penentuan gaji berdasarkan kinerja pegawai sering kali terjadi kendala karena kurangnya informasi tentang kinerja pegawai. Untuk itu dalam skripsi ini, pembuatan aplikasi penggajian berbasis kinerja di PT 007 GROUP menggunakan metode Weightied Product dapat membantu menentukan pemilihan bonus pegawai berdasarkan kriterianya dengan menggunakan model perhitungan Weighted Product. Hasil penilaian setiap kriteria karyawan dengan nilai tertinggi dapat dijadikan masukan bagi pihak administrasi dalam mengambil keputusan rekomendasi pemilihan bonus karyawan di PT. 007 Group.
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN SISWA TERBAIK MENGGUNAKAN METODE WP (WEIGHTED PRODUCT ) STUDI KASUS DI SMP MA'ARIF NU BENJENG Slamet Budiono
Indexia : Informatics and Computational Intelligent Journal Vol 1 No 2 (2019): Vol 1 No 2 (2019)
Publisher : Universitas Muhammadiyah Gresik

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (477.009 KB) | DOI: 10.30587/indexia.v1i2.2541

Abstract

Pemilihan siswa terbaik adalah salah satu langkah penting bagi sekolah menengah pertama atas baik negeri maupun swasta untuk mempersiapkan siswa yang dapat menjadi andalan bagi sekolah dan panutan bagi siswa lain dalam berprestasi. Dalam meningkatkan prestasi siswa SMP Ma’arif NU Benjeng memberikan kesempatan kepada siswa menjadi siswa terbaik untuk mengikuti perlombaan. Untuk membantu menentukan siswa yang layak untuk direkomendasikan dalam mengikuti perlombaan maka diperlukan sebuah sistem pendukung keputusan. Pada penelitian ini membuat sistem yang dapat memberikan rekomendasi siswa berdasarkan kriteria-kriteria yang telah ditentukan dengan menggunakan metode WP (Weighted Product). Dari beberapa kriteria yang digunakan akan diberikan nilai bobot yang berbeda-beda, kemudian dilakukan proses perangkingan yang menentukan alternatif terbaik yang terpilih untuk direkomendasikan dalam mengikuti perlombaan.
PREDIKSI JUMLAH HOTEL DAN RESTAURANT TUTUP AKIBAT DAMPAK COVID-19 MENGGUNAKAN BACKPROPAGATION DAN ADAPTIVE NEURO FUZZY Dinita Rahmalia; M. Yushak Anshori; Teguh Herlambang; Denis Fidita Karya
Indexia : Informatics and Computational Intelligent Journal Vol 3 No 2 (2021): Vol. 3 No. 2 (2021)
Publisher : Universitas Muhammadiyah Gresik

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (631.468 KB) | DOI: 10.30587/indexia.v3i2.3038

Abstract

Corona Virus Disease (Covid-19) telah menjadi bencana dunia karena menyerang banyak korban di seluruh dunia dan mengakibatkan kematian. Karena virus tersebut menyerang di beberapa negara termasuk Indonesia, pemerintah Indonesia membuat keputusan untuk menutup hotel dan restaurant sebagai pencegahan Covid-19. Pada penelitian ini, metode prediksi akan dilakukan menggunakan Backpropagation dan Adaptive Neuro Fuzzy. Pada prediksi jumlah hotel dan restaurant yang tutup menggunakan Backpropagation dan Adaptive Neuro Fuzzy, dibutuhkan beberapa input seperti jumlah korban di Jakarta, jumlah korban di Indonesia, dan jumlah korban di dunia. Backpropagation dan Adaptive Neuro Fuzzy dapat menghasilkan prediksi jumlah hotel dan restaurant yang tutup mendekati nilai target. Simulasi diterapkan dengan membagi dataset ke dalam data training (80%) dan data testing (20%). Dari simulasi Backpropagation, Backpropagation dapat menghasilkan prediksi jumlah hotel dan restaurant yang tutup pada data training dengan optimal RMSE adalah 9,2422 dan data testing dengan optimal RMSE adalah 8,9419. Dari simulasi Adaptive Neuro Fuzzy, Adaptive Neuro Fuzzy dapat membuat prediksi jumlah hotel dan restaurant yang tutup pada data training dengan optimal RMSE adalah 0,5324 dan testing data dengan optimal RMSE adalah 5,3198.
KLASIFIKASI UMUR LAHAN PERKEBUNAN KELAPA SAWIT PADA CITRA FOTO UDARA BERDASARKAN TEKSTUR MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES Elin , Rosalina; Soffiana Agustin
Indexia : Informatics and Computational Intelligent Journal Vol 1 No 1 (2019)
Publisher : Universitas Muhammadiyah Gresik

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (533.019 KB) | DOI: 10.30587/indexia.v1i1.820

Abstract

Abstract Developments and advancements in the field of Technology and Information have a considerable influence in the world of image analysis. At present, the process of image manipulation is easier to do, one of the factors in the emergence of various methods in image segmentation. Image segmentation is the first step in doing image processing, pattern recognition, computer vision, because most image processing processes depend on the results of the enhancement operation or image repair process. This final project will be implemented in the process of determining the type of oil palm plantation land using the Naïve Bayes method. The repair process starts from the RGB image to Greyscale, then proceed to the histogram equalization process, then proceed with the inverse image process. The feature extraction process is carried out after image repair operations using the co-occurrence matrix method. The extraction process of the co-occurrence matrix features 6 features, namely angular second moment value, contrast, correlation, varience, inverse different moment, and entropy. The Naïve Bayes process is one process for classifying a class data. There are four classes used in this system test, namely Young Palm Oil, Mature Palm Oil, and Old Palm Oil. Class determination is based on the largest value as the appropriate class. Based on the above objectives, a system can be created using the Matlab R2011b application program. The computation is done by using image images of various types of oil palm trees on plantations in Kalimantan which are taken from aerial photographs which are then cropped to be sampled with a pixel size of 60X60 in 400 images.
IMPLEMENTASI PEMADAM KEBAKARAN OTOMATIS PADA RUANGAN MENGGUNAKAN PENDETEKSI ASAP SUHU RUANGAN DAN SENSOR API BERBASIS ESP32 DENGAN METODE FUZZY SUGENO DAN INTERNET OF THINGS (IOT) Ervin Setyawan; Umi Chotijah; Henny Dwi Bhakti
Indexia : Informatics and Computational Intelligent Journal Vol 3 No 1 (2021): Vol. 3 No. 1 (2021)
Publisher : Universitas Muhammadiyah Gresik

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (826.812 KB) | DOI: 10.30587/indexia.v3i1.2850

Abstract

Peristiwa kebakaran seringkali terlihat sangat menyeramkan. Beberapa berita mengungkapkan bahwa kebakaran memang terjadi begitu saja dan tidak mengenal waktu. Dilansir menurut beberapa fakta yang ada, kebakaran terjadi karena kelalaian manusia dan juga gangguan sebuah sistem. Kebakaran merupakan reaksi antar komponen yang saling mendukung menyebabkan terjadinya api. Pengimplementasian pemadam kebakaran ruangan menggunakan pendeteksi asap suhu ruangan dan sensor api memang perlu dipikirkan dengan baik. Semua ruangan baik kantor, sekolah, laboratorium, dan lain sebagainya memang membutuhkan alat sensor yang canggih. Penggunaan alat dengan teknologi canggih yang ada tentunya menciptakan inovasi terbaru dalam penyiraman otomatis pada kebakaran api di dalam ruangan. Berdasar pada cara terakhir dalam upaya pemadam kebakaran, penulis coba menerapkan sebuah sistem cerdas pada pemadam kebakaran dengan menggunakan sensor suhu DS18B20 yang berfungsi sebagai sensor perubahan suhu, sensor asap MQ2 sebagai penangkap jumlah asap, dan sensor api sebagai pendeteksi adanya jarak api terhadap sensor, dengan menambahkan metode fuzzy sugeno sebagai pengontrol pompa.
APLIKASI PREDIKSI KATEGORI HARGA SEWA GUDANG MENGGUNAKAN METODE LOGIKA FUZZY MAMDANI (STUDI KASUS: PT. PETROKIMIA GRESIK SEKSI JASA DISTRIBUSI) Nur Chamdani
Indexia : Informatics and Computational Intelligent Journal Vol 2 No 1 (2020): Vol 2 No 1 (2020)
Publisher : Universitas Muhammadiyah Gresik

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (669.577 KB) | DOI: 10.30587/indexia.v2i1.2553

Abstract

PT Petrokimia Gresik Tbk Bagian Pengadaan Bagian Jasa Lain Seksi Distribusi menangani daftar harga sewa gudang di setiap daerah dengan harga sewa, harga kelola yang relative dan kapasitas gudang yang beragam. Bagian distribusi menentukan harga sewa gudang dengan memperhatikan total produksi yang bersifat relative, hal ini pihak management kesulitan menentukan kategori harga sewa gudang yang sesuai. Bagian distribusi kesulitan untuk menentukan kategori harga sewa gudang maka diperlukan data mining. Penelitian ini menerapkan metode Fuzzy C-Means untuk clustering daftar tarif kategori harga sewa gudang sebagai derajat keanggotaan dengan kolaborasi Fuzzy Mamdani Mean Of Max untuk hasil prediksi. Pengujian sistem dilakukan sebanyak tiga kali dengan jumlah 5 cluster dengan centroid awal dipilih secara acak pada setiap pengujian dengan nilai fungsi objektif 100 secara absolut dan nilai threshold 0.1. Selanjutnya hasil dari setiap pengujian akan dilakukan evaluasi sistem dengan metode PE MAPE. Hasil yang diperoleh dari pengujian, pengelompkan terbaik terdapat pada pengujian 3 pengujian dengan hasil 85.6% dengan jumlah 30 data
SISTEM PREDIKSI PENJUALAN BARANG BEKAS FABRIKASI DI CV. INDRO JAYA DENGAN METODE SINGLE MOVING AVERAGE Achmad Rifki Rusady
Indexia : Informatics and Computational Intelligent Journal Vol 1 No 2 (2019): Vol 1 No 2 (2019)
Publisher : Universitas Muhammadiyah Gresik

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1021.059 KB) | DOI: 10.30587/indexia.v1i2.2537

Abstract

CV.IndroJaya merupakan jasa steel fabrication di area fabrikasi PT Varia Usaha Gresik. Melayani penjualan barang bekas fabrikasi. CV.IndroJaya dalam hal produksi barang jadi pada bulan berikutnya tidak tahu berapa penjualan barang produksi jadi yang nantinya akan dibutuhkan. Jika terjadi kekurangan persediaan penjualan akan menghambat proses penjualan dari jadwal yang sudah ditentukan. CV.IndroJaya memproduksi barang jadi hanya memperkirakan jumlah produksi tanpa memprediksi permintaan barang produksi. Persediaan, stok dan produksi merupakan salah satu faktor penting dalam menunjang keberlangsungan operasional, untuk mengetahui jumlah produksi pada bulan berikutnya, penelitian ini menggunakan metode Single Moving Average. pengujian berdasarkan orde 3x3 (3 bulan sebelumnya) menghasilkan nilai MAD = 55.407 dan MAPE = 13%, pengujian kedua dengan orde 4x4 (6 bulan sebelumnya) menghasilkan nilai MAD = 44.907 dan MAPE = 11,9%, pengujian ketiga dengan orde 6x6 (12 bulan sebelumnya) menghasilkan nilai MAD = 35.75 dan MAPE 12%.
SISTEM REKOMENDASI PEMILIHAN DESTINASI WISATA DI MALANG MENGGUNAKAN METODE TOPSIS rully fajar alfitroni; Umi Chotijah; Putri Aisyiyah Rakhma Devi
Indexia : Informatics and Computational Intelligent Journal Vol 3 No 1 (2021): Vol. 3 No. 1 (2021)
Publisher : Universitas Muhammadiyah Gresik

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (561.378 KB) | DOI: 10.30587/indexia.v3i1.2866

Abstract

Along with the development of science from time to time, technology and information also develop rapidly. The sophistication of information technology that is currently developing is not only useful for intelligence purposes, but has penetrated into the world of industry and tourism as well CV. TRAVELINDO ADVENTURE is a company engaged in travel agency. In choosing the best tourist destinations that will be included in the service package, CV. TRAVELINDO ADVENTURE is currently still random and only based on information obtained manually. Based on above description, the problem that often occurs is the inaccuracy in choosing the best tourist destinations. According to the delivery from the manager to all employees, the determination of tourist destinations must be based on criteria that have been determined by the company. In this process, the ratings are displayed in a table and sorted from the highest to the lowest score. Several Decision Support System methods that can help the problems above have been tested, and one method is chosen from several methods that have been tested. The method is Technique For Others Reference by Similarity to Ideal Solution, or commonly called TOPSIS