Scientific Student Journal for Information, Technology and Science
Scientific Student Journal for Information, Technology and Science berisi artikel-artikel hasil penelitian mahasiswa dari program studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer pada Universitas Buana Perjuangan Karawang. Jurnal ini dipublikasikan sebanyak dua kali setiap tahun oleh prodi Teknik Informatika. Kemudian, jurnal ini juga diharapkan dapat memberikan kontribusi dan mengembangkan penelitian yang berarti untuk meningkatkan sumber daya penelitian dalam Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer.
Articles
18 Documents
Search results for
, issue
"Vol. 3 No. 1 (2022): Scientific Student Journal for Information, Technology and Science"
:
18 Documents
clear
<![CDATA[Penerapan Algoritma K-Means dan Fuzzy C-Means untuk Pengelompokan Kabupaten Kota Berdasarkan Produksi Padi di Provinsi Jawa Barat ]]>
<![CDATA[Abdul Aziz]]>;
<![CDATA[Amril Siregar]]>;
<![CDATA[Candra Zonyfar]]>
<![CDATA[ Scientific Student Journal for Information, Technology and Science Vol. 3 No. 1 (2022): Scientific Student Journal for Information, Technology and Science ]]>
Publisher : <![CDATA[Scientific Student Journal for Information, Technology and Science ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
<![CDATA[Tanaman padi menjadi sumber bahan pangan utama hampir dari setengah penduduk dunia. Tidak terkecuali Indonesia memenuhi kebutuhan bahan pangannya dari tanaman padi. Dalam dunia komputer, data mining dikenal luas sebagai teknik penggalian data untuk mencari sebuah pola tersembunyi demi menghasilkan sebuah pengetahuan baru di dalam sekumpulan data. Secara khusus data mining memiliki metode tersendiri berdasarkan tujuan dari pemanfaatan himpunan data yaitu estimasi, prediksi, klasifikasi, klasterisasi dan asosiasi. Salah satu teknik yang bisa digunakan untuk tujuan pemetaan sebuah data adalah teknik klasterisai. Klastering“merupakan sebuah teknik dalam data mining yang berfungsi untuk mengelompokan data berdasarkan”kemiripannya ke dalam klaster. Oleh karena itu penelitian ini menggunakan metode K-Means dan Fuzzy C-Means.]]>
<![CDATA[Sistem Peringatan Dini Bencana Alam Tanah Longsor Berbasis Internet of Things ]]>
<![CDATA[Andika Putra]]>;
<![CDATA[Tatang Rohana]]>;
<![CDATA[Santi Lestari]]>
<![CDATA[ Scientific Student Journal for Information, Technology and Science Vol. 3 No. 1 (2022): Scientific Student Journal for Information, Technology and Science ]]>
Publisher : <![CDATA[Scientific Student Journal for Information, Technology and Science ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
<![CDATA[Badan Nasional Penanggulangan Bencana (BNPB) mencatat bencana alam tanah longsor termasuk kedalam 3 bencana alam yang paling sering terjadi di indonesia selama tahun 2020. Tanah longsor akan terjadi secara tiba - tiba akibat adanya getaran maupun curah hujan di daerah yang memiliki lereng terjal. Tidak adanya peringatan dini dan minimnya kesiapan masyarakat dalam menghadapi bencana tanah longsor mengakibatkan banyaknya kerugian harta benda seperti kerusakan rumah akibat tertimbun longsor, merusak lahan pertanian, mengganggu jalan transportasi hingga menimbulkan korban jiwa. Salah satu solusi yang dapat dilakukan untuk meminimalisir dampak tersebut yaitu dengan membuat sistem peringatan dini untuk mendeteksi pergerakan tanah berbasis Internet of Things (IoT) yang di tempatkan pada lereng yang rawan terjadi longsor. Sistem tersebut berbasis website dan menggunakan mikrokontroler ESP32, sensor MPU6050 dan sensor soil moisture. Berdasarkan hasil pengujian yang dilakukan terhadap kondisi dari pergerakan tanah yang terjadi baik ke arah depan, ke belakang, ke kanan dan ke kiri serta pembacaan kelembaban pada tanah sistem dapat berjalan dengan baik. Sensor berhasil membaca pergerakan tanah dan menghasilkan status peringatan pergerakan tanah AMAN, WASPADA, SIAGA, dan AWAS. Begitupun dengan sensor kelembaban tanah, sensor dapat membaca kandungan air pada tanah dan menghasilkan tingkat kelembaban KERING, LEMBAB dan BASAH baik pada alat dilapangan maupun pada website secara real time.]]>
<![CDATA[Algoritma Certainty factor untuk Diagnosa Hama dan Penyakit Tanaman Cabai Rawit ]]>
<![CDATA[Muhammad Naufal]]>;
<![CDATA[Deden Wahiddin]]>;
<![CDATA[Dwi Kusumaningrum]]>
<![CDATA[ Scientific Student Journal for Information, Technology and Science Vol. 3 No. 1 (2022): Scientific Student Journal for Information, Technology and Science ]]>
Publisher : <![CDATA[Scientific Student Journal for Information, Technology and Science ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
<![CDATA[Tanaman cabai rawit sering mengalami beberapa masalah, salah satunya tentang hama dan penyakit tanaman cabai rawit yang menyerang perkebunan petani, sehingga mengakibatkan penurunan hasil panen sampai gagal panen apabila serangan hama dan penyakit semakin parah. Hal ini disebabkan salah satunya karena terbatasnya seorang pakar untuk memberikan pengarahan ke petani serta kurangnya pengetahuan petani dalam penanganan hama dan penyakit tanaman cabai rawit. Berdasarkan masalah tersebut, salah satu solusi yang bisa dilakukan menggunakan sebuah aplikasi sistem pakar yang dapat memberikan informasi kepada para petani terkait hama dan penyakit tanaman cabai rawit. Proses yang dilakukan pada penelitian ini akuisi pengetahuan pakar, pengambilan data opt, pembuatan kode gejala, implementasi algoritma certainty factor, pengujian dan hasil. Pada penelitian ini algoritma yang digunakan algoritma certainty factor. Dari hasil pengujian yang dilakukan pada 30 data percobaan akurasi yang didapatkan sebesar 86%.]]>
<![CDATA[Penerapan Algoritma Backward Chaining untuk Mendiagnosa Penyakit dan Hama Tanaman Padi ]]>
<![CDATA[Hidayatus Solikhin]]>;
<![CDATA[Deden Wahiddin]]>;
<![CDATA[Kiki Baihaqi]]>
<![CDATA[ Scientific Student Journal for Information, Technology and Science Vol. 3 No. 1 (2022): Scientific Student Journal for Information, Technology and Science ]]>
Publisher : <![CDATA[Scientific Student Journal for Information, Technology and Science ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
<![CDATA[Pertanian mempunyai peranan penting dalam kehidupan masyarakat di kabupaten Karawang. Aktualnya berbagai masalah muncul dalam sektor pertanian, salah satunya masalah penyakit dan hama tanaman padi yang menyerang sawah petani. Menurut Bapak Yuyu Yudaswara selaku pakar dinas pertanian Karawang terbatasnya jumlah pakar dan Penyuluh Pertanian Lapangan (PPL) menjadi salah satu penyebabnya. Berdasarkan masalah yang dialami petani maka, solusi yang dibuat yaitu penerapan algoritma backward chaining untuk diagnosa penyakit dan hama tamanan padi. Hal ini bertujuan untuk memberikan solusi berupa saran penanganan yang diberikan oleh pakar kepada petani. Proses tahapan yang dilakukan dalam penelitian ini terdiri dari analisis data, akuisisi pengetahuan, desain dan coding, dan pengujian akurasi. Setelah melewati tahapan pengujian akurasi, hasil akurasi yang diperoleh sebesar 82,21% dari 45 data pengujian penyakit dan hama tanaman padi.]]>
<![CDATA[Rancang Bangun Alat Monitoring Meteran Air Menggunakan Nodemcu Berbasis Internet of Things ]]>
<![CDATA[Andre Permana]]>;
<![CDATA[Sutan Faisal]]>;
<![CDATA[Ayu Juwita]]>
<![CDATA[ Scientific Student Journal for Information, Technology and Science Vol. 3 No. 1 (2022): Scientific Student Journal for Information, Technology and Science ]]>
Publisher : <![CDATA[Scientific Student Journal for Information, Technology and Science ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
<![CDATA[Air merupakan kebutuhan pokok yang sangat penting bagi kehidupan manusia dengan adanya air dapat digunakan untuk kehidupan sehari hari, salah satu penyuplai air bersih adalah Perusahaan Daerah Air Minum (PDAM) pada saat ini meteran yang digunakan oleh PDAM adalah meteran manual, oleh karena itu dalam hal pemantauan penggunaan air setiap bulannya PDAM masih harus mengumpulkan data pemakaian para pelanggan dengan mengunjungi satu persatu pelanggannya sehingga cara seperti ini kurang efektif karena akan memerlukan waktu serta tenaga. Seiring dengan berkembangnya teknologi informasi pada saat ini agar memudahkan melakukan pengecekan pemakaian air dan biaya pemakaian air maka salah satu solusi dari masalah tersebut adalah dibuatlah alat meteran air untuk memonitoring pemakaian air dengan menggunakan sensor water flow YF-S201 sebagai alat sensor untuk membaca air yang masuk dan nodemcu sebagai pusat kontrol berbasis internet of things untuk mengirim data sensor tersebut, serta dibuatkan website agar dapat memudahkan pengecekan pemakaian air dan biaya pemakaian air. Berdasarkan hasil pengujian terhadap sensor water flow YF-S201 terdapat selisih rata rata sebesar 0.037 liter dan pengiriman data berbasis internet of things ke database berhasil terkirim seluruhnya berdasarkan 30 kali pengujian.]]>
<![CDATA[Penerapan Algoritme Meeus untuk Menentukan Jadwal Waktu Salat di Masjid Al-Fatih Universitas Buana Perjuangan Karawang ]]>
<![CDATA[Azis Saputra]]>;
<![CDATA[Jamaludin Indra]]>;
<![CDATA[Tohirin Mudzakir]]>
<![CDATA[ Scientific Student Journal for Information, Technology and Science Vol. 3 No. 1 (2022): Scientific Student Journal for Information, Technology and Science ]]>
Publisher : <![CDATA[Scientific Student Journal for Information, Technology and Science ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
<![CDATA[Masjid digunakan untuk tempat beribadah bagi umat islam, juga sebagai tempat untuk melakukan kegiatan yang bersifat keagamaan. Saat ini, di musala atau masjid sering di jumpai alat bantu elektronik jadwal waktu salat seperti dot matriks, running text, dan seven segmen. Alat-alat tersebut sudah sering dijumpai dan tampilannya sulit untuk diganti atau diubah serta terbatas karena hanya menampilkan tulisan yang berupa jam, tanggal, dan waktu salat saja. Teknologi yang sangat pesat perkembangannya seperti saat ini, memberikan kemudahan untuk menyelesaikan permasalahan tersebut. Maka, dibutuhkan alat atau sistem untuk menentukan jadwal waktu salat. Jadwal salat ditampilkan di TV LED yang dihubungkan dengan Raspberry Pi menggunakan kabel HDMI, dan diatur atau dikontrol dengan aplikasi Android yang diakses melalui Web Server lokal dari Raspberry Pi. Jadwal waktu salat ditentukan dengan menggunakan metode kalkulasi dan algoritme Meeus. Perhitungan sistem menggunakan algoritme Meeus menghasilkan akurasi yaitu 99,1%. Adanya alat atau sistem tersebut, dapat memudahkan umat islam dalam menentukan waktu salat dan juga menginformasikan suatu pengumuman atau lainnya yang dapat diatur atau diubah dengan mudah.]]>
<![CDATA[Klasifikasi Permasalahan Kredit Macet Pada Bank Menggunakan Algoritma Decision Tree C4.5 ]]>
<![CDATA[Anida Nirwana]]>;
<![CDATA[Amril Siregar]]>;
<![CDATA[Rahmat Rahmat]]>
<![CDATA[ Scientific Student Journal for Information, Technology and Science Vol. 3 No. 1 (2022): Scientific Student Journal for Information, Technology and Science ]]>
Publisher : <![CDATA[Scientific Student Journal for Information, Technology and Science ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
<![CDATA[Dalam pemberian kredit tentunya lembaga keuangan harus merencanakan sedemikian rupa dan berusaha mengurangi risiko permasalahan adanya kredit macet. Faktor yang sering terjadi dalam permasalahan kredit macet ini utamanya dari pihak nasabah, karena kegagalan bisnis ditambah lagi dengan adanya pandemi covid-19 dan juga faktor yang sering terjadi karena ketidaktelitiannya pihak bank dalam menganalisis data calon nasabah yang memiliki karakter yang tidak baik serta saat melakukan analisis kelayakan usaha nasabah pengetahuan pihak bank terbatas, sehingga analisis kredit tidak tepat. Data penelitian ini diambil dari web kaggle pada bulan November tahun 2020 sebanyak 10.127 data dan 10 variabel. Penelitian ini bertujuan untuk mengurangi risiko permasalahan kredit macet dengan cara mengkalasifikasikan permasalahan kredit macet pada bank dengan menerapkan algoritma decision tree c4.5. Dalam mengkalasifikasikan kredit macet agar menghasilkan pohon keputusan yang akan menjadi penunjang dalam proses perhitungan tingkat keakurasian data. Dataset dibagi menjadi dua yakni data training dan data testing dengan pembagian data 60 : 40. Pengujian ini menggunakan excel untuk perhitungan manual dengan model data training, python dengan model data testing dan menggunakan tool weka 3.8.5 dengan model data testing dengan pembagian data 60 : 40, untuk 60% yaitu data training dan 40% data testing. Didalam pembagian data untuk data training yaitu berjumlah 6076 data dan untuk data testing berjumlah 4051 data dengan memiliki nilai accuracy sebesar 99,9753%, precision sebesar 100%, recall sebesar 99,8%, dan f-measure sebesar 99,9%.]]>
<![CDATA[Klasifikasi Kelayakan Siswa dalam Menentukan Kelas Unggulan Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor ]]>
<![CDATA[Diah Chasanah]]>;
<![CDATA[Amril Siregar]]>;
<![CDATA[Rahmat Rahmat]]>
<![CDATA[ Scientific Student Journal for Information, Technology and Science Vol. 3 No. 1 (2022): Scientific Student Journal for Information, Technology and Science ]]>
Publisher : <![CDATA[Scientific Student Journal for Information, Technology and Science ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
<![CDATA[Kegiatan belajar mengajar menjadi sebuah upaya timbal balik yang dilakukan antara tenaga pendidik dengan peserta didik. Dinamika kelas menjadi salah satu yang mempengaruhi kegiatan belajar mengajar. Banyak peserta yang memiliki kecerdasan rendah mendapat kelas unggulan, hal ini menyebabkan kesulitan dalam mengikuti proses pembelajaran dikarenakan pembentukan kelas yang dilakukan pihak sekolah belum objektif. Data yang digunakan dalam penelitian ini sebanyak 505 data nilai siswa. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasi kelayakan siswa dalam menentukan kelas unggulan, menggunakan metode algoritma K-Nearest Neighbor. Pembagian data yang digunakan sebesar 80% data training dan 20% data testing. Hasil penelitian dilakukan dengan beberapa cara perhitungan, pada perhitungan manual dengan tools Microsoft excel untuk nilai K=25 hasilnya yaitu “Layak”. Sedangkan pada perhitungan RapidMiner dan bahasa python digunakan untuk menghitung nilai akurasi dengan confusion matrix. Hasil akurasi yang diperoleh dengan perhitungan RapidMiner pada K=25 nilai akurasi sebesar 95,05%, dan hasil perhitungan bahasa python dengan tools google colaboratory pada K=25 nilai akurasi yang diperoleh sebesar 97,00%.]]>
<![CDATA[Implementasi Metode Tesseract OCR(Optical Character Recognition) untuk Deteksi Plat Nomor Kendaraan Pada Sistem Parkir ]]>
<![CDATA[Kusnantoro Kusnantoro]]>;
<![CDATA[Tatang Rohana]]>;
<![CDATA[Dwi Kusumaningrum]]>
<![CDATA[ Scientific Student Journal for Information, Technology and Science Vol. 3 No. 1 (2022): Scientific Student Journal for Information, Technology and Science ]]>
Publisher : <![CDATA[Scientific Student Journal for Information, Technology and Science ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
<![CDATA[Perkembangan teknologi informasi saat ini semakin pesat, termasuk dalam bidang parkir. Sistem pendataan kendaraan parkir di PT Century Batteries Indonesia, saat ini masih dilakukan secara manual, yaitu dengan panca indra manusia sehingga dapat berpotensi terjadinya kesalahan dalam pendataan, karena penglihatan manusia memiliki batas kejenuhan dan kelelahan. Tujuan dilakukan penelitian ini yaitu untuk menerjemahkan citra plat nomor kendaraan menjadi bentuk teks, kemudian dilakukan pencocokan dengan database. Metode yang digunakan dalam penelitian ini yaitu metode Tesseract OCR(Optical Character Recognition). Implementasi dari sistem deteksi plat nomor kendaraan dengan metode Tesseract OCR(Optical Character Recognition) ini telah diuji dengan 30 sampel gambar plat nomor kendaraan. Berdasarkan hasil pengujian yang dilakukan tersebut, menghasilkan tingkat akurasi rata-rata sebesar 95,95%. Hasil kuesioner yang dibagikan melalui google form terhadap 30 responden menghasilkan tingkat kepuasan pengguna aplikasi rata-rata sebesar 80,10%.]]>
<![CDATA[Penentuan Strategi Marketing Universitas Buana Perjuangan Karawang Menggunakan Association Rules Mining dengan Algoritma Apriori ]]>
<![CDATA[Ryan Krisna]]>;
<![CDATA[Amril Siregar]]>;
<![CDATA[Euis Nurlaelasari]]>
<![CDATA[ Scientific Student Journal for Information, Technology and Science Vol. 3 No. 1 (2022): Scientific Student Journal for Information, Technology and Science ]]>
Publisher : <![CDATA[Scientific Student Journal for Information, Technology and Science ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
<![CDATA[Strategi marketing untuk mendapatkan mahasiswa baru bagi universitas sangat diperlukan. Menargetkan promosi di wilayah paling potensial merupakan salah satu strategi yang efisien dalam mempromosikan kampus. Sehingga mampu memperkecil kerugian-kerugian yang akan terjadi. Salah satu cara untuk mendukung strategi marketing yaitu dengan mengenali pola pendaftar mahasiswa baru dengan data mining. Tujuan dari penelitian ini adalah mengimplementasikan data mining dengan algoritma apriori dalam mencari pola pendaftar mahasiswa baru untuk mendukung strategi marketing UBP Karawang. Data yang digunakan adalah data mahasiswa UBP Karawang tahun 2019 dan pengujian menggunakan bahasa pemrograman R. Hasil yang didapat ternyata mahasiswa dari karawang barat yang berjenis sekolah SMK banyak memilih program studi teknik industri dengan support 0,0280% dan confidence 0,9047%. Atau memilih program studi Manajemen dengan support 0,0374% dan confidence 0,6333%. Kemudian sekolah yang paling dominan di wilayah Karawang Barat adalah SMKN 2 Karawang yang banyak memilih program studi manajemen dengan support 0,0128% dan confidence 0,4815%. Peringkat kedua yaitu sekolah SMKN 1 Karawang yang banyak memilih program studi teknik industri dengan support 0,0177 dan confidence 0,3214%. Rules ini bisa dijadikan rekomendasi bagi marketing Universitas Buana Perjuangan Karawang untuk melakukan promosi kampus. Promosi dengan cara menonjolkan program studi teknik industri di sekolah SMKN 1 Karawang dan program studi manajemen di SMKN 2 Karawang.]]>
