cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Yudhi Nugroho Adi
Contact Email
library@tekomuniversity.ac.id
Phone
+628128000110
Journal Mail Official
library@telkomuniversity.ac.id
Editorial Address
Jl. Telekomunikasi - Ters. Buah Batu Bandung 40257 Indonesia
Location
Kota bandung,
Jawa barat
INDONESIA
eProceedings of Engineering
Published by Universitas Telkom
ISSN : 23559365     EISSN : -     DOI : https://doi.org/10.34818/eoe.v9i5.18452
Core Subject : Science, Engineering,
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Electrical & Electronics Engineering Engineering Industrial & Manufacturing Engineering
Merupakan media publikasi karya ilmiah lulusan Universitas Telkom yang berisi tentang kajian teknik. Karya Tulis ilmiah yang diunggah akan melalui prosedur pemeriksaan (reviewer) dan approval pembimbing terkait.
Arjuna Subject : Teknik (semua kategori) - Teknik (Lain-Lain)
Articles 8,304 Documents
 100   101   102   103   104 
Analisis Dan Implementasi Conversational Recommender System Dengan Mekanisme Pemilihan Pertanyaan Menggunakan Reinforcement Learning Berbasis Ontology Ilham Mujaddid Al Masyriq; Z K Abdurrahman Baizal; Erliansyah Nasution
eProceedings of Engineering Vol 2, No 1 (2015): April, 2015
Publisher : eProceedings of Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Conversational recommender system merupakan salah satu variasi dari recommender system yang ada saat ini. Namun, proses pemilihan pertanyaan yang akan diajukan lebih dulu menjadi masalah jika jumlah pertanyaan yang ada dirasa cukup banyak dan tidak semua pertanyaan bisa diajukan, sehingga hanya dimunculkan beberapa saja. Oleh karena itu, diperlukan suatu mekanisme pembelajaran untuk memilih pertanyaan yang layak diajukan terlebih dahulu. Dalam tugas akhir ini digunakan reinforcement learning sebagai metode pembelajaran dalam proses pemilihan pertanyaan tersebut. Dengan ontology sebagai basis pengetahuanya, conversational system ini melakukan pembelajaran dengan menggali preferensi pengguna dengan mengajukan pertanyaan-pertanyaan berupa kebutuhan fungsional. Conversational recommender system ini diharapkan mampu memberikan pertanyaan yang sesuai dengan kebutuhan pengguna saat itu dan memberikan hasil rekomendasi yang akurat sesuai dengan preferensi pengguna sehingga interaksi pengguna pada system pun dapat dilakukan seefisien mungkin. Kata kunci: conversational recommender system, reinforcement learning, ontology, history.
Perancangan Dan Implementasi Perangkat Pendeteksi Banjir Dengan Sensor Pengukur Muka Level Air Menggunakan Logika Fuzzy Agustina Paramitha; Agung Nugroho Jati; Unang Sunarya
eProceedings of Engineering Vol 2, No 2 (2015): Agustus, 2015
Publisher : eProceedings of Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Abstrack Sistem pendeteksi banjir ini dirancang dengan sensor kapasitif dan sensor waterflow. Sensor kapasitif merupakan sensor yang memanfaatkan konsep kapasitor yaitu menyimpan dan melepaskan muatan. Sensor ini bekerja berdasarkan perubahan muatan energy listrik yang tersimpan karena perubahan jarak lempeng, perubahan luas penampang, dan perubahan volume dielektrum sensor. Alat ini dikembangkan untuk meminimalkan dampak-dampak negatif dari bencana alam banjir yang selama ini kerap terjadi. Selain itu alat ini dirancang sesuai konsep low cost. Sehingga dapat menjadi solusi untuk masalah pendanaan. Kata kunci : kapasitif, waterflow, aduino, logika fuzzy
Desain Dan Implementasi Sistem Deteksi Kebisingan Mohammad Ismail Zulkarnaen; Angga Rusdinar; I Nyoman Apraz Ramatryana
eProceedings of Engineering Vol 2, No 2 (2015): Agustus, 2015
Publisher : eProceedings of Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

ABSTRAK Kinerja seseorang dalam bekerja dipengaruhi oleh beberapa faktor. Salah satu faktor yang berpengaruh adalah kondusif atau tidaknya ruangan tempatnya bekerja. Kondusif atau tidaknya suatu ruangan sendiri ditentukan oleh beberapa faktor, diantaranya adalah ukuran suatu ruangan, suhu di dalam ruangan tersebut, dan tingkat kebisingan dalam ruangan. Kebisingan adalah bunyi atau suara yang tidak dikehendaki. Kebisingan berdasarkan pengaruhnya kepada manusia dapat dibedakan menjadi tiga jenis yaitu: bising yang menggangu (irritating noise), bising yang menutupi (masking noise), dan bising yang merusak (damaging noise). Secara teknis, pengendalian kebisingan menjadi 3 aspek yaitu pengendalian kebisingan pada sumber kebisingan, pengendalian kebisingan pada medium propagasi, dan pengendalian kebisingan pada manusia. National Institute for Occupational Safety and Health (NIOSH) dan Indonesia menetapkan nilai ambang batas bising di tempat kerja sebesar 85 dBA. Bila nilai ambang batas ini dilampaui terus menerus dalam waktu lama maka dapat menimbulkan noise induced hearing loss. Dalam penelitian ini, akan dibuat sistem deteksi kebisingan yang dapat mendeteksi jenis kebisingan dan mengklasifikasikan jenis kebisingan yang terjadi pada suatu waktu. Jenis kebisingan yang dideteksi dan diklasifikan adalah steady state wide band noise, intermittent noise, dan explosive noise. Kata Kunci : kondusif, bising, deteksi
Usulan Perbaikan Alokasi Penyimpanan Material Gudang Bahan Baku Di Pt Arka Footwear Indonesia Untuk Mengurangi Waktu Delay Dengan Menggunakan Correlated Storage Policy M. Taufiq Herdikatama; Dida Diah Damayanti; Budi Santosa
eProceedings of Engineering Vol 4, No 1 (2017): April, 2017
Publisher : eProceedings of Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

PT Arka Footwear Indonesia merupakan perusahaan manufaktur yang memproduksi sepatu hanya untuk pengiriman luar negeri. PT Arka Footwear Indonesia memiliki beberapa gudang salah satunya adalah gudang bahan baku yang menyimpan berbagai bahan baku untuk memproduksi produk sepatu sneaker. Adanya delay pada aktivitas gudang disebabkan oleh lamanya aktivitas picking, hal ini disebabkan kareana adanya proses searching. Penempatan produk secara random oleh operator, menyebabkan misplaced pada penyimpanan material di rak. Langkah awal adalah memetakan seluruh proses bisnis dan aktivitas yang terdapat pada gudang bahan baku PT Arka Footwear Indonesia dengan menggunakan Value Stream Mapping (VSM) dan Process Activity Mapping (PAM) sehingga didapatkan waktu proses dan value dari masing-masing aktivitas, kemudian didapatkan aktivitas order picking yang memiliki waktu non value added paling besar. Untuk itu dilakukan alokasi penyimpanan produk agar mengurangi waktu non value added terutama pada proses picking dengan melakukan pengklasifikasian dengan analisis correlated coefficient, kemudian dilakukan slotting dan zonafikasi untk menentukan area penempatan barang untuk masing masing SKU berdasarkan klasifikasinya. Setelah dilakukan proses pengklasifikasian, slotting dan zonafikasi, maka langkah selanjutnya adalah merancang future State Map usulan, sehingga didapatkan waktu order picking menurun 23,78% dari sebelumnya. Kata kunci: correlated storage, warehouse slotting, Value Stream Mapping, Process Activity Mapping
Pengembangan Sistem Erp Purchase Management Menggunakan Odoo Pada Pt.pdu Dengan Metoda Asap Intan Dwi Ariesta Putri; Rd. Rohmat Saedudin; R. Wahjoe Witjaksono
eProceedings of Engineering Vol 3, No 2 (2016): Agustus, 2016
Publisher : eProceedings of Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

PT.Putri Daya Usahatama merupakan sebuah perusahaan yang bergerak pada bidang trading & distribution, perusahaan ini adalah anak perusahaan dari PT.Indofood Sukses Makmur Tbk. Perusahaan ini mendistribusikan hasil produk yang di buat oleh PT.Indofood. PT.Putri Daya Usahatama memiliki permasalahan yang berkaitan dengan purchase, seperti pembuatan Purchase Order, Barang datang, dan laporan barang terjual setiap bulannya. Hal ini dikarenakan sistem informasi yang ada pad PT.PDU belum berjalan dengan lancar. Berdasarkan kondisi tersebut, PT.PDU membutuhkan sistem ERP yang mampu menangani masalah-masalah yang terjadi selama proses bisnis PT.PDU berjalan. Permasalahan terutama pada divisi purchase untuk pemesanan produk ke supplier seperti tidak adanya integrasi dengan divisi sales dan warehouse. Perencanaan dan pengembangan ini menggunakan metoda ASAP (Accelerated SAP) dan juga penerapan sistem ERP pada PT.PDU menggunakan aplikasi Odoo. Memilih aplikasi Odoo karena aplikasi Odoo dapat dilakukan penyesuaian sesuai dengan kebutuhan dan kondisi yang terjadi pada PT.PDU. Dengan menerapkan aplikasi Odoo modul purchase management pada perusahaan, maka proses bisnis perusahaan akan berjalan lebih optimal dan efektif karena PO yang di buat oleh admin dapat disetujui langsung oleh DM dan CPM, lalu PO masuk ke database sehingga incoming product dan invoice akan sesuai dengan pemesanan yang dilakukan.Hasil dari penelitian ini adalah penerapan sistem purchase management pada aplikasi Odoo yang sudah disesuaikan dengan kebutuhan dan kondisi yang berjalan pada PT.PDU. Sehingga, dapat mempermudah perusahaan dalam mengatasi permasalahan-permasalahan yang terkait dengan kegiatan purchase pada PT.Putri Daya Usahatamaa. Kata kunci: ERP, ASAP (Accelerated SAP), Odoo, Purchase management.
Implementasi Density Based Clustering Menggunakan Graphics Processing Unit (GPU) Dede Nofrianda Utama; Fhira Nhita; Izzatul Ummah
eProceedings of Engineering Vol 2, No 3 (2015): Desember, 2015
Publisher : eProceedings of Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Data merupakan sumber informasi yang berguna untuk kelangsungan hidup manusia. Untuk menjadikan data tersebut bermanfaat, diperlukan suatu metode yang dapat menggali informasi penting dari data yang ada. Salah satu metode penarikan informasi dari sekumpulan data dikenal dengan Data Mining. Teknik menambang informasi pada Data Mining pun beragam, salah satunya Clustering. Clustering merupakan metode pengelompokkan data yang memiliki kesamaan atribut kedalam satu kelompok dengan aturan tertentu. Pada penelitian ini algoritma Clustering yang digunakan adalah Density Based Spatial Clustering Application with Noise (DBSCAN). DBSCAN merupakan algoritma Cluster yang bersifat density-based, yaitu mengelompokkan data berdasarkan kepadatannya ke dalam satu kelompok, dan data yang jarang pada kelompok lainnya. Untuk mengelompokkan data dengan dimensi yang tinggi, diperlukan perangkat yang dapat meminimalkan biaya komputasi. GPU (Graphics Processing Unit) memungkinan mengolah data dengan dimensi tinggi dalam waktu yang singkat. Jika GPU dikombinasikan dengan DBSCAN pengelompokkan data dapat menghasilkan performansi kerja algoritma yang baik dengan akurasi yang tinggi serta biaya komputasi yang minimum. Salah satu metode penerapan GPU pada DBSCAN dengan melakukan perhitungan jarak antar data secara paralel di GPU. Hasil perhitungan ini mampu menghemat biaya komputasi rata – rata sebesar 0,9734 detik untuk data dengan dimensi 15154 dan 0,063 detik untuk data dengan dimensi 12600. Selain itu pada evaluasi performansi, GPU menghasilkan nilai yang cukup baik dibandingkan dengan algoritma serialnya. Kata kunci : Data Mining, Clustering, Density Based Spatial Clustering Application with Noise (DBSCAN) , density based, GPU (Graphics Processing Unit) .
Pengembangan Aplikasi E-commerce Jasa Dekorasi Dengan Berbasis Web Pada Startup Balon Partner Anadia Salsabella Syakhina; Rachmadita Andreswari; Faishal Mufied Al Anshary
eProceedings of Engineering Vol 5, No 2 (2018): Agustus 2018
Publisher : eProceedings of Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Balon partner merupakan sebuah bisnis yang menciptakan sebuah aplikasi penyedia jasa dekorasi dalam bentuk website yang dapat mempermudah masyarakat untuk memilih dekorasi yang sesuai dengan budget dan mengetahui fasilitas apa saja yang akan di dapatkan oleh konsumen tersebut. Tujuan dari penelitian ini adalah dengan menggunakan layanan yang diberikan oleh Balon Partner bisa menjadi solusi layanan aplikasi yang diharapkan untuk memecahkan permasalahan konsumen dalam bentuk pemilihan dekorasi yang sesuai dan harga yang diinginkan. Metode pengembangan sistem yang digunakan pada penelitian kali ini adalah scrum dan menggunakan lean canvas sebagai analisis bisnis. Hasil dari implementasi e-commerce menjadikan suatu peluang yang menjanjikan untuk memperluas sektor usaha sehingga Balon Partner dapat bersaing dengan jasa dekorasi lainnya. Kata kunci : e-commerce, lean canvas, scrum, website, party planner, Balon Partner
Implementasi Layanan Multiplay Dalam Jaringan Hybrid Ipv4 Dan Ipv6 Dengan Metode Tunneling Dan Dual Stack Aldila Fajar; Hafidudin Hafidudin; Asep Mulyana
eProceedings of Engineering Vol 3, No 1 (2016): April, 2016
Publisher : eProceedings of Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

IPv6 merupakan internet protocol yang dalam beberapa tahun kedepan akan menggantikan posisi IPv4 karena ketersediaan kapasitas alamat dari IPv4 yang hampir habis seiring dengan banyaknya pengguna gadget serta teknologi berbasis IP lainnya. Dibandingkan dengan IPv4, IPv6 jauh lebih baik dari segi kapasitasnya yang sangat besar, sekuritas, lalu QoS, dan dari segi mobilitasnya. Maka akan terjadi evolusi dari IPv4 ke IPv6 secara gradual dengan kondisi awal IPv4 yang menjadi mayoritas dibandingkan dengan IPv6, sedangkan dalam perkembangan berikutnya IPv6 lah yang akan menjadi lebih dominan. Dalam tugas akhir ini akan dilakukan pengujian terhadap pengimplementasian layanan multiplay melalui jaringan yang berbeda versi IP dengan client dan server, menggunakan metode tunneling dan dual stack. Diharapkan tiap skenario layanan yang diujikan akan memberikan output yang sesuai standar. Hasil pengujian, didapatkan untuk semua skenario layanan yang diujikan didapatkan keluaran nilai QoS yang sesuai standar kecuali untuk skenario layanan mixed traffic audio dan video streaming, pada pemberian background traffic diatas 40 Mbps nilai QoS buruk. Untuk nilai MOS semua skenario layanan yang diuikan masih memenuhi standar yang sudah ditentukan hasilnya semua skenario dapat dikategorikan kedalam kualitas baik dan cukup baik, hanya sama seperti pada QoS untuk skenario mixed traffic audio dan video streaming nilai MOS nya sangat rendah saat pemberian background traffic diatas 40 Mbps. Tetapi dari hasil perhitungan dan pengamatan saat pengujian dilapangan, semua layanan masih layak diimplementasikan dalam jaringan terbukti dari nilai parameter – parameter QoS dan MOS keduanya memenuhi standar dengan kategori kualitas baik dan cukup baik untuk diimplementasikan. Kata kunci : Layanan Multiplay, IPv4, IPv6, Tunneling, Dual Stack
Analisis Kandungan Teknologi 3g Pada Layanan Telkomsel Flash Dengan Metode Teknometrik Di Pt. Telkomsel Jakarta Selatan Andi Sultan Warafakih; Endang Chumaidiyah; Rio Aurachman
eProceedings of Engineering Vol 2, No 2 (2015): Agustus, 2015
Publisher : eProceedings of Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

ABSTRAK Pertumbuhan jumlah pelanggan broadband Telkomsel dan jumlah penggunaan data broadband Telkomsel meningkat signifikan tiap tahunnya. Karena peningkatan tersebut kecepatan access data layanan Telkomsel Flash semakin lambat. Untuk mempertahankan kualitas layanan, maka perlu untuk mengevaluasi teknologi yang digunakan (3G). Untuk mengukur, mengevaluasi dan meningkatkan kinerja teknologi 3G, maka dibutuhkan sebuah kajian yang dapat menilai tingkat kecanggihan suatu teknologi. Metode yang digunakan untuk mengevaluasi teknologi 3G adalah Teknometrik. Metode ini menekankan pada kajian kuantitatif atas empat komponen teknologi, yaitu Technoware, Humanware, Infoware, dan Orgaware. Langkah yang harus dilakukan pada metode ini adalah dengan menghitung nilai state of the art, tingkat kontribusi, dan intensitas kontribusi dari tiap komponen teknologi 3G. Setelah mendapatkan nilai-nilai tersebut selanjutnya dilakukan perhitungan nilai koefisien kontribusi teknologi (TCC) yaitu 0,777, nilai tersebut masuk dalam klasifikasi baik. Rekomendasi perbaikan diberikan untuk semua komponen teknologi dan diberikan berdasarkan kelemahan kinerja yang terdapat pada masing-masing komponen. Sedangkan untuk menjaga keberlanjutan penggunaan teknologi 3G, diusulkan strategi yaitu melakukan modernisasi secara berkelanjutan untuk perangkat-perangkat 3G, sehingga teknologi 3G terbaru yang dikeluarkan oleh 3GPP dapat terus digunakan. Dengan terus melakukan modernisasi perangkat 3G, maka Telkomsel sekaligus juga bersiap untuk menggunakan teknologi baru (4G). Kata Kunci : Teknologi 3G, Teknometrik, State Of The Art, Kontribusi Komponen, Intensitas Kontribusi, TCC
Estimasi Berat Karkas Sapi Berdasarkan Segmentasi Graph Partitioning Dengan Klasifikasi Knn Sri Muliawati; Bambang Hidayat; Sjafril Darana
eProceedings of Engineering Vol 3, No 2 (2016): Agustus, 2016
Publisher : eProceedings of Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Ternak bisa dibagi menjadi dua, yaitu ternak dengan ukuran kecil dan ternak dengan ukuran besar. Ternak ukuran kecil contohnya adalah kelinci, domba, dan kambing. Sedang ternak ukuran besar contohnya adalah sapi. Mengukur berat ternak ukuran kecil lebih mudah, sedang yang ukuran besar sedikit lebih sulit. Berat seekor sapi dapat diperkirakan dengan mengukur lingkar dada dan panjang badan dari masing-masing sapi. Sedang berat karkas sendiri berkisar antara 52-58% dari bobot hidup sapi. Cara lain adalah penimbangan dengan menggunakan timbangan yang dinilai masih kurang efisien karena ukuran timbangan yang cukup besar dan tidak fleksibel untuk dibawa-bawa. Untuk mendapat cara yang lebih praktis, bidang teknologi dapat diimplementasikan untuk membantu memberi alternatif solusi atas permasalahan tersebut. Dengan pengolahan citra, bisa diketahui ukuran fisik dari sapi yang tampak dalam gambar dua dimensi. Dalam Tugas Akhir ini, penulis membahas bagaimana mengestimasi berat karkas yang dihasilkan dari seekor sapi. Terdapat beberapa metode yang bisa digunakan untuk mengestimasi berat karkas sapi. Pada Tugas Akhir ini penulis menggunakan metode Graph Partitioning dengan klasifikasi K-Nearest Neighbor (K-NN) yang diawali dengan preprocessing yang terdiri dari operasi resize dan contrast stretching. Hasil penelitian Tugas Akhir ini didapatkan nilai akurasi estimasi berat karkas sapi adalah sebesar 82.19% dengan waktu komputasi 21.44 detik. Diharapkan dengan kemampuan sistem ini, dapat membantu penjual atapun pembeli sapi untuk mengetahui berat karkas sapi dengan cara yang lebih efisien. Kata kunci : Segmentasi, Graph partitioning, Klasifikasi, K-NN

Page 102 of 831 | Total Record : 8304

 100   101   102   103   104 

Filter by Year

2014 2025


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 12 No. 6 (2025): Desember 2025 Vol. 12 No. 5 (2025): Oktober 2025 Vol. 12 No. 4 (2025): Agustus 2025 Vol. 12 No. 3 (2025): Juni 2025 Vol. 12 No. 2 (2025): April 2025 Vol. 12 No. 1 (2025): Februari 2025 Vol. 11 No. 6 (2024): Desember 2024 Vol. 11 No. 5 (2024): Oktober 2024 Vol. 11 No. 4 (2024): Agustus 2024 Vol. 11 No. 3 (2024): Juni 2024 Vol. 11 No. 2 (2024): April 2024 Vol. 11 No. 1 (2024): Februari 2024 Vol. 10 No. 6 (2023): Desember 2023 Vol. 10 No. 5 (2023): Oktober 2023 Vol 10, No 5 (2023): Oktober 2023 Vol. 10 No. 4 (2023): Agustus 2023 Vol 10, No 3 (2023): Juni 2023 Vol. 10 No. 3 (2023): Juni 2023 Vol. 10 No. 2 (2023): April 2023 Vol 10, No 2 (2023): April 2023 Vol. 10 No. 1 (2023): Februari 2023 Vol 9, No 6 (2022): Desember 2022 Vol. 9 No. 5 (2022): Oktober 2022 Vol 9, No 5 (2022): Oktober 2022 Vol. 9 No. 4 (2022): Agustus 2022 Vol 9, No 4 (2022): Agustus 2022 Vol 9, No 3 (2022): Juni 2022 Vol 9, No 2 (2022): April 2022 Vol 9, No 1 (2022): Februari 2022 Vol 8, No 6 (2021): Desember 2021 Vol 8, No 5 (2021): Oktober 2021 Vol. 8 No. 5 (2021): Oktober 2021 Vol 8, No 4 (2021): Agustus 2021 Vol 8, No 3 (2021): Juni 2021 Vol. 8 No. 2 (2021): April 2021 Vol 8, No 2 (2021): April 2021 Vol 8, No 1 (2021): Februari 2021 Vol 7, No 3 (2020): Desember 2020 Vol 7, No 2 (2020): Agustus 2020 Vol 7, No 1 (2020): April 2020 Vol 6, No 3 (2019): Desember 2019 Vol 6, No 2 (2019): Agustus 2019 Vol 6, No 1 (2019): April 2019 Vol 5, No 3 (2018): Desember 2018 Vol 5, No 2 (2018): Agustus 2018 Vol 5, No 1 (2018): April 2018 Vol 4, No 3 (2017): Desember, 2017 Vol 4, No 2 (2017): Agustus, 2017 Vol 4, No 1 (2017): April, 2017 Vol 3, No 3 (2016): Desember, 2016 Vol 3, No 2 (2016): Agustus, 2016 Vol 3, No 1 (2016): April, 2016 Vol 2, No 3 (2015): Desember, 2015 Vol 2, No 2 (2015): Agustus, 2015 Vol 2, No 1 (2015): April, 2015 Vol 1, No 1 (2014): Desember, 2014 More Issue