Articles
2,279 Documents
<![CDATA[Kajian Teori Ideal Perluasan Subtraktif Pada Semiring Ternari ]]>
<![CDATA[Nur Qomariah]]>;
<![CDATA[Dian Winda Setyawati]]>
<![CDATA[ Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 6, No 1 (2017) ]]>
Publisher : <![CDATA[Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.12962/j23373520.v6i1.21161
<![CDATA[Pembahasan mengenai teori ideal terus berkembang, salah satunya adalah teori ideal pada semiring ternari. Pada jurnal ini, dikaji mengenai karakteristik ideal-ideal pada semiring ternari Z_0^-×Z_0^- yaitu ideal utama, Q-ideal, ideal subtraktif, dan ideal perluasan subtraktif. Bentuk-bentuk ideal tersebut memiliki hubungan dengan bentuk-bentuk ideal pada semiring Z_0^+×Z_0^+. Selanjutnya dengan menggunakan keterkaitan antara ideal perluasan subtraktif dengan Q-ideal, maka juga dikaji mengenai ideal perluasan subtraktif terkecil pada semiring ternari. Selain itu, juga dikaji mengenai ideal prima pada semiring ternari terhadap semiring ternari faktor.]]>
<![CDATA[Implementasi Extreme Learning Machine untuk Pengenalan Objek Citra Digital ]]>
<![CDATA[Zulfa Afiq Fikriya]]>;
<![CDATA[Mohammad Isa Irawan]]>;
<![CDATA[Soetrisno Soetrisno.]]>
<![CDATA[ Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 6, No 1 (2017) ]]>
Publisher : <![CDATA[Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (984.684 KB)
|
DOI: 10.12962/j23373520.v6i1.21754
<![CDATA[Abstrak— Pengenalan citra digital merupakan bagian yang sangat penting dalam computer vision yang menerapkan pattern recognition. Pengenalan citra digital bertujuan untuk menduplikasi kemampuan manusia dalam memahami informasi citra sehingga komputer dapat mengenali objek pada citra selayaknya manusia. Salah satu metode pattern recognition adalah Extreme Learning Machine (ELM). Extreme Learning Machine merupakan jaringan syaraf tiruan feedforward dengan satu hidden layer atau lebih dikenal dengan istilah single hidden layer feedforward neural networks (SLFNs). Extreme Learning Machine untuk pengenalan objek citra digital pada Tugas Akhir ini terdiri dari 2500 node pada input layer, 1250 node pada hidden layer, dan 3 node pada output layer. Dataset dikelompokkan berdasarkan ukuran objek dalam citra. Hasil uji coba dan evaluasi model dengan data testing menghasilkan tingkat akurasi sebesar 57,33% pada citra dengan objek berukuran kecil, 81,33% pada citra dengan objek berukuran sedang, dan 74,67% pada citra dengan objek berukuran besar.]]>
<![CDATA[Perbandingan Efisiensi Energi Pengontrol T2FSMC dan PID pada Prototype Panel Surya ]]>
<![CDATA[Gresela Sitorus]]>;
<![CDATA[Mardlijah Mardlijah]]>;
<![CDATA[Noorman Rinanto]]>
<![CDATA[ Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 7, No 1 (2018) ]]>
Publisher : <![CDATA[Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (482.857 KB)
|
DOI: 10.12962/j23373520.v7i1.29997
<![CDATA[Panel surya akan menghasilkan nergi maksimal jika posisi panel surya tegak lurus dengan arah sinar matahari. Untuk itu diperlukan pengendali posisi panel surya. Dalam penelitian ini, pengendali yang digunakan adalah T2FSMC dan PID dan selanjutnya dilakukan perbandingan nilai efisiensi energi dari data penelitian yang dihasilkan oleh pengendali T2FSMC terhadap PID. Pada penelitian ini diperoleh nilai energi yang dihasilkan pengendali T2FSMC yaitu 12,99 Wh pada percobaan pertama dan 16,07 Wh pada percobaan kedua sedangkan untuk pengendali PID diperoleh nilai energi yaitu sebesar 1,39 Wh pada percobaan pertama dan 5,24 Wh pada percobaan kedua. Persentasi efisiensi energi pengendali T2FSMC terhadap PID yang diperoleh yaitu sebesar 89,30% pada percobaan pertama atau setara dengan 11,60 Wh energi yang dihasilkan setiap 5 menitnya dan pada percobaan kedua diperoleh sebesar 67,39% atau setara dengan 10,83 Wh energi yang dihasilkan setiap 5 menitnya. Dari penelitian ini dapat disimpulkan bahwa kendali T2FSMC baik digunakan sebagai pengendali pada prototype panel surya karena menghasilkan nilai energi yang optimal.]]>
<![CDATA[Analisis Pola Hubungan Antara Konsumsi Listrik dengan Temperatur dan Fitur Geografi Menggunakan Association Rule Mining ]]>
<![CDATA[Haris Prasetyo]]>;
<![CDATA[Imam Mukhlash]]>;
<![CDATA[Nurul Hidayat]]>
<![CDATA[ Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 7, No 1 (2018) ]]>
Publisher : <![CDATA[Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (590.727 KB)
|
DOI: 10.12962/j23373520.v7i1.30032
<![CDATA[erkembangan zaman semakin mempengaruhi pola hidup masyarakat yang mana menyebabkan penggunaan listrik mengalami peningkatan. Sementara itu biaya pengadaan tenaga listrik serta distribusinya juga membutuhkan biaya yang tidak kecil. Maka dari itu diperlukan kajian lebih lanjut tentang pengetahuan profil-profil penggunaan listrik tiap wilayah agar pendistribusiannya efektif. Untuk menggali pengetahuan ini diperlukan teknik data mining. Dalam penelitian ini digunakan algoritma fp-growth yaitu dengan membuat fp tree, conditional pattern base lalu menemukan pattern atau pola yang terbentuk dan diubah menjadi suatu rule. Dari data selama satu tahun (September 2015-Agustus 2016) daerah Sidoarjo, didapat bahwa wilayah yang jauh dengan area perikanan cenderung tinggi dalam penggunaan listriknya. Pemakaian listrik juga tinggi untuk daerah yang dekat dengan pertanian dan jalan besar. Lalu ketika temperatur berkisar 28,5°-29,5° pemakaian listrik tergolong rendah]]>
<![CDATA[Konstruksi Fungsi Lyapunov untuk Menentukan Kestabilan ]]>
<![CDATA[Reni Sundari]]>;
<![CDATA[Erna Apriliani]]>
<![CDATA[ Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 6, No 1 (2017) ]]>
Publisher : <![CDATA[Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (834.304 KB)
|
DOI: 10.12962/j23373520.v6i1.22862
<![CDATA[Fungsi Lyapunov adalah salah satu fungsi yang dikonstruksi untuk memeriksa kestabilan global dari suatu sistem nonlinier. Pada penelitian ini digunakan metode Variabel Gradien, Kravoskii dan Energi Casimir dalam mengkonstruksi fungsi Lyapunov. Berdasarkan hasil perhitungan dan simulasi yang dilakukan menggunakan metode variabel gradien dan metode Energi Casimir diperoleh fungsi Lyapunov untuk sistem Lorenz pada semua titik kesetimbangan. Sedangkan metode Kravoskii belum menghasilkan fungsi Lyapuno untuk sistem Lorenz pada semua titik kesetimbangan.]]>
<![CDATA[Penerapan Metode Bayes dalam Menentukan Model Estimasi Reliabilitas Pompa Submersible pada Rumah Pompa Wendit I PDAM Kota Malang ]]>
<![CDATA[Widya Arrya Septiana]]>;
<![CDATA[Soehardjoepri Soehardjoepri]]>
<![CDATA[ Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 6, No 2 (2017) ]]>
Publisher : <![CDATA[Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (483.925 KB)
|
DOI: 10.12962/j23373520.v6i2.23450
<![CDATA[Pemeliharaan sistem dan peralatan–peralatan dalam suatu perusahaan merupakan salah satu faktor penting dalam mendukung produktivitas dan kualitas produk yang baik. Pemeliharaan peralatan produksi dengan melakukan kontrol keandalan (reliabilitas) dapat mengurangi gangguan pada sistem produksi sehingga mampu mengoptimalkan pendapatan keuntungan bagi perusahaan. PDAM (Perusahaan Daerah Air Minum) Kota Malang, selaku penyedia layanan air bersih sering kali menemui kendala dalam proses produksi air akibat kerusakan pada pompa submersible, sehingga mengalami kerugian yang cukup besar. Sebagai upaya mengurangi kerugian dengan mencegah kerusakan pompa submersible, PDAM Kota Malang perlu untuk mengetahui nilai reliabilitas pompa untuk menjadwalkan waktu pemeliharaan dengan tepat. Penelitian ini dilakukan untuk mendapatkan nilai reliabilitas dari model estimasi relibilitas dengan metode Bayes menggunakan distribusi terbaik. Data yang digunakan adalah data waktu antar waktu kerusakan pompa submersible pada Rumah Pompa Wendit I PDAM Kota Malang. Model yang diperoleh diterapkan untuk mendapatkan nilai reliabilitas pompa yaitu nilai reliabilitas Pompa I adalah , Pompa II adalah dan Pompa III adalah . Sedangkan nilai reliabilitas untuk sitem perpompaan pada rumah pompa Wendit I PDAM Kota Malang adalah .]]>
<![CDATA[Prediksi Indeks Saham Syariah Indonesia Menggunakan Model Hidden Markov ]]>
<![CDATA[Risa Septi Pratiwi]]>;
<![CDATA[Daryono Budi Utomo]]>
<![CDATA[ Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 6, No 2 (2017) ]]>
Publisher : <![CDATA[Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (855.6 KB)
|
DOI: 10.12962/j23373520.v6i2.23859
<![CDATA[Indeks Saham Syariah Indonesia (ISSI) merupakan indikator pergerakan harga dari keseluruhan saham syariah yang tercatat di BEI. Dalam Tugas Akhir ini ISSI diprediksi menggunakan model Hidden Markov dengan data yang dipakai adalah periode bulan Januari 2016 sampai Maret 2017. Data selisih indeks saham dibagi menjadi beberapa state yaitu 3, 4, 5, 6, 7, dan 8 state. Berdasarkan hasil analisis pada pembagian 4 dan 5 state nilai prediksi memiliki kecocokan 100%, sedangkan pada pembagian 3 dan 6 state nilai prediksi memiliki kecocokan sebesar 80%. Prediksi ISSI hanya dapat dilakukan sampai 6 state karena pada 7 dan 8 state tidak memenuhi karakteristik model Hidden Markov.]]>
<![CDATA[Penerapan Filter Kalman dalam Perbaikan Hasil Prediksi Return Harga Minyak Mentah Dunia dengan Model Arima ]]>
<![CDATA[Yoga Faisal Aminnudin]]>;
<![CDATA[Erna Apriliani]]>;
<![CDATA[Nuri Wahyuningsih]]>
<![CDATA[ Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 7, No 1 (2018) ]]>
Publisher : <![CDATA[Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (1122.546 KB)
|
DOI: 10.12962/j23373520.v7i1.30062
<![CDATA[Peramalan terhadap harga komoditas minyak mentah dunia merupakan salah satu studi yang dilakukan untuk mengantisipasi harga periode mendatang dari komoditas minyak guna menjaga kestabilan ekonomi. Pada penelitian ini digunakan Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) untuk merumuskan model peramalan return harga komoditas minyak mentah. Pada ARIMA didapatkan model yang sesuai yaitu ARIMA ([14],0,[14]) dengan nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE) yang masih sangat besar yaitu 217,2554%.Setelah didapatkan model yang sesuai dilakukan estimasi terhadap parameter dan perbaikan error pada model tersebut dengan Filter Kalman. Hasil akhir menunjukkan bahwa model peramalan pada return harga minyak terbaik adalah dari hasil perbaikan error menggunakan Filter Kalman yang memiliki nilai MAPE terkecil yaitu 3,6947% sehingga hasil ramalan lebih akurat.]]>
<![CDATA[Analisis dan Kontrol Optimal Sistem Gerak Satelit Menggunakan Prinsip Minimum Pontryagin ]]>
<![CDATA[Putri Saraswati]]>;
<![CDATA[Mardlijah Mardlijah]]>;
<![CDATA[Kamiran Kamiran]]>
<![CDATA[ Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 6, No 2 (2017) ]]>
Publisher : <![CDATA[Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (307.039 KB)
|
DOI: 10.12962/j23373520.v6i2.23934
<![CDATA[Satelit adalah benda yang mengorbit benda lain dengan periode revolusi dan rotasi tertentu. Ada dua jenis satelit yakni satelit alami dan satelit buatan. Satelit buatan diluncurkan menuju orbitnya pada posisi tertentu yang tidak terpengaruh oleh gaya-gaya gravitasi dan hanya bergerak mengikuti pergerakan bumi. Posisi ini disebut sebagai posisi geostasioner. Dalam peredarannya, walaupun orbit geostasioner dapat menjaga suatu satelit berada pada tempat yang tetap, tetapi satelit pada orbit ini tidak akan selalu berada pada orbitnya dikarenakan adanya perturbasi orbital. Sehingga dalam penelitian ini dibahas mengenai analisis dan kontrol optimal sistem gerak satelit untuk menstabilkan posisi satelit menggunakan Prinsip Minimum Pontryagin. Hasil simulasi dari penelitian ini menujukkan bahwa sistem gerak satelit dapat kembali ke posisi geostasionernya pada waktu 60s dengan kontrol yang diberikan berupa percepatan radial dan percepatan tangensial sebesar 0.005 serta dengan bobot dan berupa impuls dikali waktu per satuan jarak sebesar sehingga menghasilkan energi optimal sebesar 0.0151.]]>
<![CDATA[Penerapan Text Mining untuk Melakukan Clustering Data Tweet Shopee Indonesia ]]>
<![CDATA[Dwi Smaradahana Indraloka]]>;
<![CDATA[Budi Santosa]]>
<![CDATA[ Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 6, No 2 (2017) ]]>
Publisher : <![CDATA[Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (267.632 KB)
|
DOI: 10.12962/j23373520.v6i2.24419
<![CDATA[Pelaku bisnis dapat memanfaatkan followers akun Twitter mereka sebagai sarana untuk melakukan advertising. Sebanyak 37,5% pengguna Twitter, menemukan pelaku bisnis baru dikarenakan membaca retweet dari tweet yang dibuat oleh pelaku bisnis tersebut. Dengan mengetahui jenis konten tweet yang banyak dilakukan retweet oleh followers-nya, pelaku bisnis dapat menggunakan jenis konten tweet tersebut sebagai sarana untuk melakukan advertising kepada pengguna Twitter. Dalam penelitian ini, dilakukan penerapan Text Mining untuk melakukan clustering dengan metode K-means pada data tweet Shopee Indonesia untuk mengetahui jenis konten tweet yang banyak dilakukan retweet oleh followers Shopee Indonesia. Hasil yang didapat adalah jenis konten pada klaster yang memiliki jumlah retweet yang tinggi diantaranya tentang kuis berhadiah (klaster 4, klaster 20, dan klaster 28), ulang tahun Shopee Indonesia (klaster 11), dan hobi, kuis, dan lifestyle (klaster 7), sehingga Shopee Indonesia dapat menggunakan jenis konten tweet tersebut sebagai sarana untuk melakukan advertising kepada pengguna Twitter.]]>
