Jurnal EECCIS
EECCIS is a scientific journal published every six month by electrical Department faculty of Engineering Brawijaya University. The Journal itself is specialized, i.e. the topics of articles cover electrical power, electronics, control, telecommunication, informatics and system engineering. The languages used in this journal are Bahasa Indonesia and English.
Articles
16 Documents
Search results for
, issue
"Vol 8, No 1 (2014)"
:
16 Documents
clear
<![CDATA[Integrasi Sistem Pakar dan Algoritma Genetika untuk Mengidentifikasi Status Gizi pada Balita ]]>
<![CDATA[Eka Larasati Amalia]]>;
<![CDATA[Harry Soekotjo Dachlan]]>;
<![CDATA[Purnomo Budi Santoso]]>
<![CDATA[ Jurnal EECCIS Vol 8, No 1 (2014) ]]>
Publisher : <![CDATA[Fakultas Teknik, Universitas Brawijaya ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (534.209 KB)
<![CDATA[Status gizi pada balita sangat dipengaruhi oleh asupan gizi pada menu makanan yang diberikan.Untuk mendapatkan menu makanan yang tepat dengan jenis status gizi dan kebutuhan nutrisinya diperlukan integrasi dari dua sistem yaitu Sistem Pakar (SP) dan Algoritma Genetika (AG).Data masukan gejala dari pengguna akan diproses di dalamSP untuk mendapatkan jenis status gizi. Hasil dari proses SP, data nutrisi dan datamasukan bahan pangan diproses di dalam AG menghasilkan menu makanan sesuai dengan kondisi status gizi. Dalam pengujian ini digunakan 453 data menu makanan yang telah terkandung jumlah kalori pada tiap-tiap menu makanannya.Dari data tersebut dibentukpopulasi yang merepresentasikan solusi menu makanan dalam 1 hari. Pada penelitian ini satu kromosom terdiri dari 3 gen yang merepresentasikan menu makanan untuk makan pagi, siang, dan malam. Seleksi Roullete Whell, probabilitas crossover, probabilitas mutasi dan elitism digunakan untuk mendapatkan nilai fitness yang optimum terhadap kandungan nutrisi berdasarkan jenis status gizi. Keluaran yang dihasilkan adalah menu makanan yang sesuai nutrisi.Hasil analisis berupa jenis status gizi merupakan hasil dari SP. Hasil dari nutrisi adalah kebutuhan nutrisi balita per hari dan hasil AG adalah menu makanan yang direkomendasikan.Kata Kunci—Status Gizi Balita, Sistem Pakar, Algoritma Genetika]]>
<![CDATA[Sistem Cerdas Pencarian Lokasi Parkir Terbaik dengan Algoritma Fuzzy-Best Fit ]]>
<![CDATA[Usman Nurhasan]]>;
<![CDATA[Hadi Suyono]]>;
<![CDATA[M. Aziz Muslim]]>
<![CDATA[ Jurnal EECCIS Vol 8, No 1 (2014) ]]>
Publisher : <![CDATA[Fakultas Teknik, Universitas Brawijaya ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (685.275 KB)
<![CDATA[Pada kasus pencarian lokasi parkir, tidak hanya jarak area saja yang dijadikan sebagai acuan sebagai pertimbangan pemilihan lokasi. Namun faktor kepadatan area dan pembobotan slot juga menjadi pertimbangan yang penting. Tulisan ini merupakan penelitian tentang logika Fuzzy dan algoritma Best Fit pada kasus pencarian lokasi pakir terbaik. Logika Fuzzy dipergunakan untuk memproses dua parameter yang dimiliki oleh lokasi parkir, yaitu jarak area dan juga kepadatan area. Hasil dari logika Fuzzy yang merupakan nilai dari masing-masing node area, akan diproses kembali oleh algoritma Best Fit. Algoritma tersebut mengolah data status slot dalam area untuk dipilih yang sesuai dengan input kendaraan yang masuk area parkir. Sehingga hasil yang diperoleh dari kedua algoritma adalah lokasi parkir yang terbaik.Lokasi parkir terbaik yang dimaksud adalah area parkir yang memiliki bobot terendah dalam parameter jarak dan memiliki bobot terendah pula dalam parameter kapasitas. Selain hal tersebut, pemilihan slot didalam area akan ditentukan dengan membandingkan bobot slot dan bobot kendaraan yang masuk. Hasil dari pembandingan tersebut yang menjadi rekomendasi pemilihan slot dalam area. Sehingga dapat dikatakan pemilihan lokasi parkir yang berisi area dan slot tersebut optimal.Kata Kunci –Lokasi Parkir, Parameter, Logika Fuzzy, Metode Best Fit]]>
<![CDATA[Sistem Pendukung Keputusan untuk Investasi Perumahan Area Malang Menggunakan P Algoritma Bayesian ]]>
<![CDATA[M. Taufan Asri Zaen]]>;
<![CDATA[Sunaryo Sunaryo]]>;
<![CDATA[Wijono Wijono]]>
<![CDATA[ Jurnal EECCIS Vol 8, No 1 (2014) ]]>
Publisher : <![CDATA[Fakultas Teknik, Universitas Brawijaya ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (609.398 KB)
<![CDATA[Faktor yang menjadi pertimbangan dalam menentukan keputusan untuk investasi perumahan begitu banyak dan dari sekian banyak developer yang ada menyebabkan semakin meningkatkan resiko kesalahan dalam pengambilan keputusan. Dimana ketika keputusan itu diambil secara konvensional dengan cara mendatangi setiap developer dan membandingkannya dibutuhkan waktu lebih lama. Untuk mengurangi resiko kesalahan dan mempersingkat waktu pengambilan keputusan tersebut, dibuat suatu aplikasi yang dapat digunakan untuk membantu menentukan keputusan yang lebih tepat dengan membandingkan semua faktor penentu keputusan menggunakan konsep probabilitas.Metode Naive Bayes yang merupakan penyederhanaan dari teorema Bayes, dalam penelitian ini digunakan untuk melakukan pengklasifikasian rumah kedalam 4 klasifikasi mewah, sedang, sederhana dan minimalis. Kemudian hasil klasifikasi tersebut dibobot untuk mendapatkan rangking yang mendekati kriteria persyaratan dalam pengambilan keputusan.Pengujian terhadap fungsi aplikasi dan akurasi keputusan yang dihasilkan oleh aplikasi dibandingkan dengan data training yang dilakukan, menghasilkan tingkat akurasi yang baik dengan level akurasi untuk kategori sederhana dan menengah diperoleh keakuratan 100%, sedangkan mewah 80%.Kata Kunci— Naive Bayes, SMART, SPK, Bayesian]]>
<![CDATA[Rancang Bangun Prototype Ciri Citra Kulit Luar Kayu Tanaman Karet menggunakan Metode Virtual Center Of Gravity ]]>
<![CDATA[Arief Bramanto Wicaksono Putra]]>;
<![CDATA[Sholeh Hadi Pramono]]>;
<![CDATA[Agus Naba]]>
<![CDATA[ Jurnal EECCIS Vol 8, No 1 (2014) ]]>
Publisher : <![CDATA[Fakultas Teknik, Universitas Brawijaya ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (638.574 KB)
<![CDATA[Citra dijital kulit kayu tanaman karet memiliki tingkat kerapatan intensitas yang tinggi. Pola suatu citra dapat dikenali melalui proses analisis ciri. Ekstraksi ciri yang merupakan salah satu proses analisis ciri pada penelitian ini mengunakan metode Virtual Center Of Gravity (VCG) dengan segmentasi citra berbasis warna abu-abu (Gray Base) dan warna hitam putih (Contour Base). Prototype ciri yang dibangun berasal dari 3 (tiga) data citra yang telah melalui proses pemilihan data terbaik (best sample selection) sebagai proses pelatihan dengan menggunakan tenik coefficient correlation. Keputusan yang diharapkan adalah sebuah model klasifikasi usia produktifitas tanaman karet dengan menguji berbagai data citra uji terhadap prototype ciri dengan menggunakan pengukuran kemiripan dan jarak (similiarity measurement). Performance dari pengujian ini menggunakan pengukuran tingkat kesalahan (error analysis rate) dan pengukuran keberhasilan penentuan klasifikasi (Accuracy). Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa dari maksimal 18 data pengujian yang terbagi menjadi maksimal 6 data valid image dan 12 data forgery image, dengan variasi pengujian sebanyak 5 kali pada setiap kategori diperoleh tingkat Accuracy terendah sebesar 77.78% dan tertinggi sebesar 85.19%.Kata Kunci — Performance, Prototype ciri, Segmentation Gray Base & Contour Base, Similarity measurement, Virtual Center of Grafity.]]>
<![CDATA[Penerapan Metode Hybrid Fuzzy C-Means dan Particle Swarm Optimization (FCM - PSO) E untuk Segmentasi Citra Geografis ]]>
<![CDATA[Herditomo Herditomo]]>;
<![CDATA[Sunaryo Sunaryo]]>;
<![CDATA[Agus Naba]]>
<![CDATA[ Jurnal EECCIS Vol 8, No 1 (2014) ]]>
Publisher : <![CDATA[Fakultas Teknik, Universitas Brawijaya ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (524.931 KB)
<![CDATA[Beberapa lapisan dari Sistem Informasi Geografis (SIG) bisa dibedakan oleh mata telanjang dari sebuah citra satelit namun pasti akan melelahkan jika mengamati citra begitu banyak. Penelitian ini dilakukan untuk melakukan otomasi pengamatan dengan metode segmentasi. Metode segmentasi yang diusulkan adalah Hybrid Fuzzy C-Means – Particle Swarm Optimization (FCM-PSO). Hasil penelitian menunjukkan FCM-PSO lebih unggul dari FCM biasa sekalipun dengan kelemahan waktu eksekusi yang lebih panjang.Kata Kunci—FCM, PSO, Segmentasi, SIG]]>
<![CDATA[Peramalan Kebutuhan Bandwidth Iub Jaringan UMTS dan HSDPA Menggunakan P Fuzzy Inference System dan Time Series ]]>
<![CDATA[Afterina Wahyu P.]]>;
<![CDATA[Erni Yudaningtyas]]>;
<![CDATA[Sholeh Hadi Pramono]]>
<![CDATA[ Jurnal EECCIS Vol 8, No 1 (2014) ]]>
Publisher : <![CDATA[Fakultas Teknik, Universitas Brawijaya ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (493.615 KB)
<![CDATA[Pertumbuhan pengguna sistem komunikasi data melalui wireless mengakibatkan kenaikan jumlah kebutuhan bandwidth pada Iub. Kenyataan ini dapat dipenuhi melalui teknologi Radio Access Network (RAN) berbasis Internet Protocol (IP) yang merupakan bagian dari arsitektur jaringan Universal Mobile Telecommunication System (UMTS) dan High Speed Downlink Packet Access (HSDPA). Penerapan interface Iub over IP merupakan pengembangan dari RAN yang berbasis jaringan IP. Penentuan besarnya kebutuhan bandwidth yang menggunakan sistem manual mengakibatkan banyak terdapat Node B yang memiliki utilisasi Iub di bawah 40% dengan jumlah sewa bandwidth 50 Mbps. Paper ini mengkaji analisis kebutuhan bandwidth 1 bulan ke depan terhadap perkiraan pertumbuhan permintaan yang akan terjadi. Metode yang digunakan adalah Fuzzy Inference System (FIS) Sugeno dan Fuzzy Time Series (FTS). Hasil peramalan dengan metode FIS Sugeno untuk 20 Node B memiliki rata-rata Mean Absolute Percentage Error (MAPE) sebesar 20,95 % sedangkan metode FTS memiliki rata-rata MAPE sebesar 11,14%. Rekomendasi terhadap kebutuhan bandwidth yang tepat adalah sebesar 25 Mbps sehingga dapat meningkatkan penghematan sewa bandwidth sebesar 50%.Kata kunci—UMTS, HSDPA, Iub, FIS Sugeno, FTS.]]>
<![CDATA[Penggunaan Metode Viola-Jones dan Algoritma Eigen Eyes dalam Sistem Kehadiran Pegawai ]]>
<![CDATA[Andrianus Hendro Triatmoko]]>;
<![CDATA[Sholeh Hadi Pramono]]>;
<![CDATA[Harry S. Dachlan]]>
<![CDATA[ Jurnal EECCIS Vol 8, No 1 (2014) ]]>
Publisher : <![CDATA[Fakultas Teknik, Universitas Brawijaya ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (741.432 KB)
<![CDATA[Pelaksanaan pengisian daftar kehadiran secara manual dapat menjadi penghambat bagi organisasi untuk memantau kedisiplinan karyawan. Sistem kehadiran manual dapat diganti dengan sistem kehadiran terkomputerisasi yang mendasarkan proses identifikasi pegawai pada penggunaan teknologi biometrik. Dalam peneltian ini akan dikembangkan sistem kehadiran yang didasarkan pada identifikasi fitur mata. Untuk dapat mengidentifikasi citra mata pada suatu citra digunakan metode Viola-Jones yang merupakan metode pendeteksian obyek dengan menggabungkan Haar Like Feature, Integral image, AdaBoost Machine-Learning, dan Cascade Classifier. Selanjutnya algoritma eigen eyes digunakan untuk melakukan identifikasi citra mata terdeteksi dengan menghasilkan ciri dari suatu gambar mata menggunakan Principal Component Analysis (PCA). Dari hasil pengujian, tingkat keberhasilan pengenalan aplikasi kehadiran pegawai berdasarkan identifikasi fitur mata sebesar 96,43%. Selain itu aplikasi yang dibuat dapat menyimpan data kehadiran pegawai didalam basis data dan menyajikan informasi kehadiran dalam bentuk laporan.Kata Kunci — Fitur mata, Sistem kehadiran, Deteksi Obyek, Pengenalan obyek.]]>
<![CDATA[SPK Pemilihan Calon Pendonor Darah Potensial dengan Algoritma C4.5 dan Fuzzy Tahani ]]>
<![CDATA[Mahmud Yunus]]>;
<![CDATA[Harry Soekotjo Dachlan]]>;
<![CDATA[Purnomo Budi Santoso]]>
<![CDATA[ Jurnal EECCIS Vol 8, No 1 (2014) ]]>
Publisher : <![CDATA[Fakultas Teknik, Universitas Brawijaya ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (841.125 KB)
<![CDATA[Penelitian ini bertujuan untuk membangun sebuah aplikasi Sistem Penunjang Keputusan (SPK) yang dapat menghasilkan daftar calon pendonor darah potensial berdasarkan hasil penambangan data pada database transaksi pelayanan donor darah dengan menggunakan algoritma data mining C4.5 dan database Fuzzy Tahani. Algoritma data mining C4.5 digunakan untuk melakukan explorasi data guna menemukan hubungan tersembunyi antara sejumlah variabel input dengan variabel target dalam bentuk pohon keputusan (decision tree). Variabel input meliputi atribut (1) golongan darah; (2) jenis kelamin; (3) usia; (4) berat badan; (5) tekanan darah; (6) kadar hemoglobin (HB); dan (7) kadar hematocrit (HCT), sedangkan variabel output/targetnya adalah atribut Donor Lagi yang berisikan nilai ‘Ya’ atau ‘Tidak’. Metode database fuzzy model Tahani digunakan untuk melakukan perangkingan data hasil penambangan dengan melakukan query fuzzy yang melibatkan variabel fuzzy (1) usia; (2) tekanan darah; (3) berat badan dan (4) kedekatan tempat tinggal.Data pembelajaran untuk membentuk aturan pohon keputusan adalah data transaksi donor darah yang terjadi pada tahun 2010 hingga 2011. Pengukuran keakuratan prediksi terhadap data calon pendonor darah potensial yang dihasilkan, dilakukan dengan membandingkannya dengan data transaksi donor darah yang terjadi pada periode tahun 2012. Akurasi hasil prediksinya adalah (1) 90,56% untuk semua golongan darah; (2) 88,64% untuk golongan darah A; (3) 93,33% untuk golongan darah B; (4) 84,62% untuk golongan darah AB dan (5) akurasi prediksi sebesar 91,03% untuk golongan darah O. Ratarata tingkat akurasi prediksi pemilihan calon pendonor darah potensial dengan algoritma data mining C4.5 adalah sebesar 89,64%.Kata kunci: pohon keputusan, data mining, algoritma C4.5, dan database fuzzy Tahani.]]>
<![CDATA[Analisis Voltage Sag pada Sistem Tenaga Listrik PT. Petrochina International Ltd. Sorong ]]>
<![CDATA[Chandra Wiharya]]>;
<![CDATA[Hadi Suyono]]>;
<![CDATA[Rini Nur Hasanah]]>
<![CDATA[ Jurnal EECCIS Vol 8, No 1 (2014) ]]>
Publisher : <![CDATA[Fakultas Teknik, Universitas Brawijaya ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (854.025 KB)
<![CDATA[Petrochina adalah salah satu perusahaan tambang minyak yang menggunakan hampir 94% pasokan listriknya digunakan untuk beban motor ESP(Elelectrical submersible pump) yang bersifat induktif. Permasalahan ketidakstabilan tegangan terjadi ketika starting maka beberapa motor akan kembali padam karena pengaman under dan over voltage kembali bekerja karena seting tegangan sekitar ±10% dari tegangan nominal ketika terjadi transien tegangan. Pada PT. Petrochina International Ltd terdapat dua sistem pembangkit, yaitu Walio dan Kasim Marine Terminal (KMT). Kedua sistem tersebut masing-masing bekerja sendiri dalam menyuplai beban yang sebagian besar berupa beban motor ESP (Electrical Submersible Pump). Untuk itu dalam artikel ini dianalisis solusi interkoneksi dua sistem yang ada serta pemasangan peralatan FACTS untuk mengatasi voltage sag. Analisis dilakukan menggunakan alat bantu software PSCAD untuk simulasi gangguan hubung singkat atau starting motor pompa submersible agar dapat diketahui besarnya voltage sag di setiap bus. Dari hasil analisis diketahui bahwa jika terjadi gangguan hubung singkat ke tanah, maka bus yang paling rawan mengalami voltage sag adalah bus Echo. Voltage sag yang terjadi di bus Echo besarnya 8% pada saat pengasutan 12 unit ESP, sedangkan gangguan 1-fasa ke tanah menyebabkan voltage sag sebesar 26%. Dianalisis juga cara untuk mengatasi voltage sag akibat hubung singkat 1-fasa ke tanah maupun akibat pengasutan motor menggunakan interkoneksi kedua sistem yang ada serta pemasangan D-Statcom sebagai kompensasi daya reaktif. Hasilnya menunjukkan kenaikan tegangan ketika menggunakan interkoneksi sebesar 25%, sedangkan ketika menggunakan D-Statcom menjadi sebesar 28%. Disimpulkan bahwa pemasangan D-Statcom pada bus Echo lebih efektif dalam mengatasi voltage sag dari pada metode interkoneksi antara Walio dan KMT.Kata Kunci—Voltage Sag, D-Statcom, FACTS, PSCAD, Robustness.]]>
<![CDATA[DSS untuk Menganalisis pH Kesuburan Tanah Menggunakan Metode Single Linkage ]]>
<![CDATA[Abdi Pandu Kusuma]]>;
<![CDATA[Rini Nur Hasanah]]>;
<![CDATA[Harry Soekotjo Dachlan]]>
<![CDATA[ Jurnal EECCIS Vol 8, No 1 (2014) ]]>
Publisher : <![CDATA[Fakultas Teknik, Universitas Brawijaya ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (588.025 KB)
<![CDATA[pH tanah merupakan ukuran jumlah ion hidrogen dalam suatu larutan di dalam tanah. pH tanah sangat berpengaruh terhadap kesuburan pada tanah untuk kelangsungan hidup pada tanaman. Pada penelitian ini akan ditampilkan hasil perbandingan Algoritma Hierarchical Clustering (HC) menggunakan metode Single Linkage dengan metode Complete Linkage dan Average Linkage. Algoritma ini digunakan untuk menganalisis pH tanah yang selanjutnya dimanfaatkan dalam Decision Support System (DSS). Sistem ini dapat membantu para penyuluh pertanian dalam membantu memberikan saran jenis tanaman yang cocok kepada para petani. Sistem dirancang sebagai aplikasi berbasis web. Hasil perbandingan ketiga algoritma Hierarchical Clustering tersebut menunjukkan bahwa jarak antar cluster terpendek, yaitu 5,10593 diperoleh menggunakan metode Single Linkage. Metode Complete Linkage memberi jarak antar cluster sebesar 13,506813, sedangkan metode Average Lingkage menghasilkan jarak antar cluster sebesar 11,663673. Dengan demikian dapat disimpulkan jarak antar cluster yang semakin pendek akan memperoleh waktu penggabungan antar cluster yang semakin cepat untuk mencapai hasil akhir.Kata Kunci—Hierarchical clustering, pH tanah, single linkage, jarak antar cluster.]]>
