cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
-
Contact Email
-
Phone
-
Journal Mail Official
-
Editorial Address
-
Location
Kota surabaya,
Jawa timur
INDONESIA
Jurnal Infra
Published by Universitas Kristen Petra Surabaya
ISSN : -     EISSN : -     DOI : -
Core Subject : Science,
Computer Science & IT
Arjuna Subject : -
Articles 47 Documents
 1   2   3   4   5 
Search results for , issue "Vol 7, No 1 (2019)" : 47 Documents clear
Penggunaan Convolutional Recurrent Neural Network dan RLSA untuk Mengambil Data pada Akta Kelahiran Stephanie Liem; Kartika Gunadi; Alvin Nathaniel Tjondrowiguno
Jurnal Infra Vol 7, No 1 (2019)
Publisher : Jurnal Infra

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (717.503 KB)

Abstract

Birth certificate is one of the documents that is mandatory for every citizen to have. This document records the information upon someone’s birth and an official acknowledgement of a country on that person’s existence. Birth certificate is a legal document and is an acceptable form of identification for other documents such as a diploma. As one of Indonesia’s learning institute, Petra Christian University needs its students birth certificate as a solid proof upon their identification and as a base to publish a diploma. The extraction of information is being done manually but with the rapid development of technology, it is now possible to obtain the information within a birth certificate automatically. Research about information extraction on Birth Certificate hasn’t been done yet before, but similar research with the object of Identity Card has been done using Template Matching with the accuracy of 17-39%. This research uses Run Length Smoothing Algorithm and Convolutional Recurrent Neural Network as its primary methods. Run Length Smoothing Algorithm is used to segment words in a birth certificate image. The word in an image will then be translated into a text in string form by Convolutional Recurrent Neural Network. To know which words that contain the wanted information, the sequence of the words and specific keywords are being used. The result of this research will be information upon the full name, birth date, place of birth and the gender of the birth certificate holder. The result from tests that were done is an accuracy of 12.936% upon finding the wanted information and 60.086% for words translation from image to string by CRNN.
Pemanfaatan Google Assistant dan Sistem Rekomendasi untuk Belajar Alkitab David Kristian; Henry Novianus Palit; Leo Willyanto Santoso
Jurnal Infra Vol 7, No 1 (2019)
Publisher : Jurnal Infra

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1078.354 KB)

Abstract

There are several types of artificial intelligence that have been created by humans. Artificial intelligence is used to calculate, determine decisions, translate one language to another. In addition, various large technology companies such as Google and Apple have also created their own artificial intelligence, namely the Google Assistant and Siri. Of course the market segments of these two companies compete with each other, and so far Google Assistant which is more supportive of Android is more widely used than Siri.Google Assistant is an  artificial intelligence that can help as a personal Assistant and integrated is in many ways with Smartwatch, Android Mobile, Google Home, car, TV, and others. Third-party developers can integrate their Apps with Google Assistant.This application uses Google Assistant, Dialogflow and Neo4j. This application helps study bible and see Biblical context better by using a recommendation system, and further the artificial Intelligence could make the conversation more natural. Users will be able to search various biblical data ranging from verse searches, outline verses, strong numbers, devotional, dictionaries about biblical data.
Deteksi Jenis Mobil Menggunakan Metode YOLO Dan Faster R-CNN Kevin Adiputra Shianto; Kartika Gunadi; Endang Setyati
Jurnal Infra Vol 7, No 1 (2019)
Publisher : Jurnal Infra

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1089.089 KB)

Abstract

Jenis mobil merupakan salah satu properti dari mobil yang penting untuk diidentifikasi. Untuk melakukan identifikasi secara otomatis, banyak cara yang telah diimplementasi untuk mencapai tujuan identifikasi jenis mobil secara cepat dan tepat. Untuk identifikasi gambar, salah satu metode yang terkenal adalah Faster R-CNN yang cukup cepat dan tepat untuk melakukan identifikasi gambar. Namun untuk ketepatannya masih belum maksimal. Metode lain yang tersedia adalah YOLO dimana metode ini akan lebih cepat dalam melakukan identifikasi.Penggunaan kedua metode dalam arsitektur yang akan dibangun bertujuan untuk meningkatkan akurasi kebenaran identifikasi jenis mobil. Kedua metode diharapkan dapat saling membantu dalam pengecekan dan menghasilkan hasil yang lebih baik dari masing-masing metode.
Perancangan dan Pembuatan Automatic Pet Feeder Menggunakan Arduino dan Mobile Apps Eric Wilyanto; Agustinus Noertjahyana; Resmana Lim
Jurnal Infra Vol 7, No 1 (2019)
Publisher : Jurnal Infra

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (551.485 KB)

Abstract

Penelitian ini dilakukan untuk memudahkan pemilik hewan peliharaan khususnya anjing untuk memberi makan hewan peliharaannya walaupun berada di tempat yang berbeda. Hal inilah yang memicu adanya pembuatan aplikasi mobile berbasis android untuk mengontrol alat makan tersebut yang telah dilengkapi oleh arduino beserta komponennya agar dapat melakukan automatisasi pemberian makanan. Pemakaian aplikasinya sederhana, cukup memasukkan hari, waktu, dan porsi yang diinginkan dalam menu di aplikasi dan pencet tombol simpan, maka data akan tersimpan di database dan akan dibaca oleh arduino. Ketika waktu arduino sama dengan waktu tersimpan di database, maka makanan akan otomatis keluar. Tetapi makanan yang keluar terkadang tidak sesuai dengan porsi yang kita inputkan karena adanya factor tertentu yang mempengaruhi hal tersebut.
Penerapan Sistem Channel Management untuk Aplikasi Manajemen E-commerce pada Pemilik Toko Online Multi Channel Anthony Santoso; Justinus Andjarwirawan; Anita Nathania Purbowo
Jurnal Infra Vol 7, No 1 (2019)
Publisher : Jurnal Infra

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (867.419 KB)

Abstract

Ekonomi digital di Indonesia sangat berpotensi untuk terus tumbuh, yang dilihat dari tahun-tahun sebelumnya dan perkembangan teknologi yang semakin pesat. Hampir setiap orang di kota-kota besar pernah melakukan belanja online. Hal ini merupakan peluang bagi penjual toko online untuk dapat berlomba-lomba mendapatkan pelanggan dengan membuka toko di setiap platform e-commerce. Penjual yang memiliki banyak platform toko online juga mendapatkan manfaat yang menguntungkan bagi penjual. Penjual dapat menjangkau pelanggan-pelanggan yang setia pada satu e-commerce, tidak hanya itu saja penjual dapat menciptakan brand nya sendiri.Aplikasi ini dibuat dengan tujuan memudahkan penjual mengolah barang jualannya. Setiap penjual yang memiliki stok barang, harus memantau stok barangnya agar tidak terjadi stockout. Penjual yang sebelumnya harus memantau, mengganti, dan mencatat pada tiap platform e-commerce. Dengan menggunakan aplikasi ini penjual tidak perlu repot untuk memantau, mengganti, dan mencatat stok barang, karena aplikasi ini mengganti stok barang pada setiap platform e-commerce jika ada barang pesanan masuk. Selain itu aplikasi ini dapat mengubah atribut-atribut pada barang seperti harga dan stok, sehingga barang dapat dikontrol dengan mudah.Aplikasi ini bekerja dengan cara menyimpan data-data barang yang diambil secara otomatis menggunakan tools Curl. Setelah itu data yang diambil dari tiap e-commerce selanjutnya diolah dan dimasukkan dalam database. Data yang sudah masuk nantinya diolah dan dipantau ketika ada perubahan. Selain itu aplikasi ini secara otomatis mengirimkan data terupdate jika ada perubahan dalam data e-commerce.Channel Management dapat diterapkan pada aplikasi dengan cara melakukan web crawling pada e-commerce dan mengolah data yang didapatkan untuk bisa diolah dan membentuk sebagai channel manager. Data yang dapat diubah oleh program dilakukan dengan metode POST pada e-commerce yang bersangkutan. Statement POST didapatkan melalui analisa pada kasus nyata e-commerce. Adapun kekurangan dari POST adalah banyaknya variabel yang dibutuhkan. Dalam pembaharuan barang, program menggunakan trigger daripada email dan waktu. Menurut hasil pengamatan hasil dari program ini dianggap dapat membantu walaupun masih kurangnya tampilan yang bagus.
Aspect Based Sentiment Analysis pada Layanan Umpan Balik Universitas dengan Menggunakan Metode Naïve Bayes dan Latent Semantic Analysis Gunawan Setiawan; Henry Novianus Palit; Endang Setyati
Jurnal Infra Vol 7, No 1 (2019)
Publisher : Jurnal Infra

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

Abstract

Universitas Kristen Petra menerapkan sistem pengisian kuesioner online yang bertujuan untuk mendapatkan umpan balik terhadap layanan yang telah ada. Di mana untuk saat ini untuk memproses hasilnya masih dilakukan secara manual. Namun hal ini tidak efektif karena akan memerlukan waktu dan tenaga, sehingga dikembangkanlah sebuah program yang membantu meringankan pekerjaan manusia dengan menggunakan Python dan menerima input berupa file excel. Metode yang digunakan adalah Naive Bayes dan Latent Semantic Analysis untuk membantu pengklasifikasian sentimen agar dapat ditentukan topik, sentiment score, dan tindakannya.
Klasifikasi Genre Musik Menggunakan Metode Deep Learning Convolutional Neural Network dan Mel- Spektrogram Danny Lionel; Rudy Adipranata; Endang Setyati
Jurnal Infra Vol 7, No 1 (2019)
Publisher : Jurnal Infra

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

Abstract

Pertumbuhan  database  musik  yang  berkembang  secara  sangat pesat  menyebabkan  sukarnya  proses  pengelompokkan  musik dalam kategori tertentu, sehingga dapat berakibat sulitnya pencarian suatu kategori musik dalam jumlah banyak dan skala yang besar. Dengan perkembangan jaman, sekarang telah mulai dikembangkan metode agar suatu audio file dapat dikenali secara otomatis dari fitur-fitur yang telah diekstrak sebelumnya dengan bantuan MFCC (Mel Frequency Cepstral Coefficients) dan ANN (Artificial Neural Network). Dalam penelitian  ini akan digunakan metode Mel-spectrogram. Dimana Mel spektrogram merupakan hasil pemetaan fitur yang telah diambil oleh metode MFCC, yang akan diklasifikasikan dan dimasukkan kedalan Convolutional Neural Network. Yang akan dibedakan activation function nya yaitu ReLU dan ELU. Penelitian ini menunjukkan bahwa pengambilan fitur dari audio dengan menggunakan MFCC merupakan metode yang benar, dan dalam hasil pengujian, banyaknya dataset, iterasi  training, dan spesifikasi  komputer  sangat  mempengaruhi  tingkat  akurasi dan lama pembuatan neural network model yang optimal. Dalam hasil penelitian ini telah diuji beberapa kali didapatkan hasil akurasi yang paling optimal yaitu 99%.

Page 5 of 5 | Total Record : 47

 1   2   3   4   5 

Filter by Year

2019 2019


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 10, No 2 (2022) Vol 10, No 1 (2022) Vol 9, No 2 (2021) Vol 9, No 1 (2021) Vol 8, No 2 (2020) Vol 8, No 1 (2020) Vol 7, No 2 (2019) Vol 7, No 1 (2019) Vol 6, No 2 (2018) Vol 6, No 2 (2018) Vol 6, No 1 (2018) Vol 5, No 2 (2017) Vol 5, No 1 (2017) Vol 4, No 2 (2016) Vol 4, No 1 (2016) Vol 4, No 1 (2016) Vol 3, No 2 (2015) Vol 3, No 2 (2015) Vol 3, No 1 (2015) Vol 3, No 1 (2015) Vol 2, No 2 (2014) Vol 2, No 2 (2014) Vol 2, No 1 (2014) Vol 2, No 1 (2014) Vol 1, No 2 (2013) Vol 1, No 2 (2013) Vol 1, No 1 (2013) Vol 1, No 1 (2013) More Issue