cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Adi Widarma
Contact Email
adiwidarma@unimed.ac.id
Phone
+6285275945045
Journal Mail Official
journal_cess@unimed.ac.id
Editorial Address
UPT TIK Universitas Negeri Medan Jl. Willem Iskandar pasar V Medan Estate, Medan 20221
Location
Kota medan,
Sumatera utara
INDONESIA
CESS (Journal of Computer Engineering, System and Science)
Published by Universitas Negeri Medan
ISSN : 25027131     EISSN : 2502714X     DOI : https://doi.org/10.24114/cess
Core Subject : Science,
Computer Science & IT
CESS (Journal of Computer Engineering, System and Science) contains articles on research results and conceptual studies in the fields of informatics engineering, computer science and information systems. The main topics published include: 1. Information security 2. Computer security 3. Networking & Data communication 4. Cloud & grid computing 5. Mobile Computing & Applications 6. Artificial Intelligence 7. Decision Support System 8. Data Minig 9. Other topics related to information technology
Arjuna Subject : Ilmu Komputer (semua kategori) - Ilmu Komputer (Lain-Lain)
Articles 515 Documents
 32   33   34   35   36 
Implementasi Logika Fuzzy Tsukamoto Sebagai Kendali Sistem Ruangan Inkubasi DOC Ayam Kampung Perdana, Muhammad Agung; Ikhsan, Muhammad
CESS (Journal of Computer Engineering, System and Science) Vol 9, No 2 (2024): July 2024
Publisher : Universitas Negeri Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24114/cess.v9i2.61511

Abstract

Kemajuan teknologi di dunia elektronika dan pengendali sangatlah pesat sehingga manusia dapat meringankan pekerjaannya dengan memanfaatkan teknologi yang berkembang saat ini. Indonesia adalah salah satu negara yang penduduknya banyak berprofesi sebagai peternak, salah satunya adalah beternak ayam. Dalam pemeliharaan anak ayam diperlukan perawatan khusus dikarenakan anak ayam yang baru lahir rentan terkena penyakit sehingga melambat laju pertumbuhan dan stock ayam yang dihasilkan juga sedikit, dikarenakan induk ayam yang melakukan pengeraman mandiri. Maka dari itu diciptakan pemanas atau induk buatan untuk pemeliharaan anak ayam yang terpisah dari induknya, agar induknya dapat bertelur lebih cepat tanpa menunggu proses pengeraman telur. Dalam penelitian ini dibuat suatu sistem otomatisasi dan perancangan dalam menghasilkan sistem Ruangan Inkubasi DOC Ayam Kampung menggunakan metode Logika Fuzzy Tsukamoto, dimana ada salah satu faktor penting untuk mendapatkan kualitas terbaik adalah memperhatikan suhu ideal pada ruang pemanas DOC yaitu sekitar 32-35 C dan dilakukan percobaan selama 30 hari dengan tahap pengerjaan yaitu fuzzifikasi, inferensi, komposisi, dan defuzifikasi. Yang nilai derajat keanggotaannya adalah masukan dari sensor DHT 11 yaitu suhu serta kelembapan dan nilai derajat keanggotaan keluaran yaitu hidup dan mati komponen kipas serta lampu pijar. Serta dilakukan skenario pengujian pada alat sebanyak 10 kali dan alat tersebut mampu mengeluarkan respon yang sesuai dengan nilai keluaran.  
Analisis Data Penjualan Menggunakan Algoritma K-Means Clustering Pada Toko Daun Indah di Shopee Dermawan, Hibrizi Dzaky; Kurniawan, Rudi; Wijaya, Yudhistira Arie
CESS (Journal of Computer Engineering, System and Science) Vol 9, No 1 (2024): January 2024
Publisher : Universitas Negeri Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24114/cess.v9i1.55093

Abstract

Toko Daun Indah adalah sebuah usaha yang menjual berbagai pilihan produk kecantikan, tidak semua produk tersebut dimanati pelanggan. Namun data penjualan di Toko Daun Indah belum dikelola dengan baik untuk menentukan produk mana yang paling diminati dan mana yang kurang diminati pelanggan. Akibatnya, data tersebut berfungsi sebagai dokumen arsip dan belum dimanfaatkan untuk strategi pemasaran. Sehingga perlu diterapkannya teknik data mining dalam mengembangkan strategi pemasaran penjualan. Tujuan penelitian adalah menganalisis data penjualan untuk mengetahui cluster terbaik berdasarkan Davies Bouldin Index, iterasi, dan measure type yang menghasilkan K Optimal. Metode yang digunakan adalah Cross-Industry Standard Process Model for Data Mining dengan algoritma K-Means Clustering untuk mengelompokkan data penjualan berdasarkan karakteristiknya, karena mudah dalam penerapannya, dan relatif cepat. Berdasarkan hasil pengelompokan data penjualan produk dengan metode K-Means diperoleh parameter yang optimal. Dengan melakukan uji dengan jumlah cluster (k= 2-25), hasil metode K-Means menunjukkan nilai DBI paling optimal sebesar -0.149 dengan 2 cluster pada iterasi ke-1 sebanyak 30 iterasi, Measure type Mixed Measures.  
Frekuensi Alat Vibrator Menggunakan Aplikasi BaiFi Dalam Pembuatan Produk Fiberglass Hutasuhut, Asla Tara Roma Ito; Ayu, Putri; Rdiansyah, Sultan Lazua; Yusuf, Dede; Juliani, Rita; Rahmatsyah, Rahmatsyah
CESS (Journal of Computer Engineering, System and Science) Vol 9, No 2 (2024): July 2024
Publisher : Universitas Negeri Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24114/cess.v9i2.61040

Abstract

Fiberglass merupakan pengembangan material alternatif pengganti kayu. Keterbatasan sumber daya alam kayu menjadikan fiberglass bernilai ekonomis tinggi dengan berbagai kelebihan yang dimiliki oleh fiberglass yaitu berat yang lebih ringan, lebih tahan terhadap korosi, perawatan lebih mudah. Penjualan pipa fiberglass diseluruh dunia berdasarkan data Verified Market Research diperkirakan meningkat dengan CAGR (Compounded Annual Growth Rate/Tingkat Pertumbuhan per Tahun) sebesar 6,5% dari tahun 2021 hingga 2028. Proses pencetakan produk fiberglass secara manual yang terkadang mengalami kekeliruan pengukuran desain cetakan fiberglass, campuran resin yang tidak merata dan sulitnya membuka produk dari cetakan, dilakukan pembuatan alat vibrator fiberglass yang tersinkronisasi dengan aplikasi BaiFi (Balqis Fiberglass). Tujuan kegiatan adalah menentukan frekuensi getaran yang efektif dalam membuka hasil cetakan produk fiberglass yang dioperasikan melalui aplikasi BaiFi. Metode kegiatan yang dilakukan adalah observasi lapangan, studi literatur, perancangan desain, pembuatan, pengujian, implementasi dan tahap terakhir evaluasi. Pelaksanaan kegiatan yang dilakukan dengan didukung adanya Alat Vibrator Fiberglass dan Aplikasi BaiFi yaitu mampu mempermudah proses dalam melakukan pencetakan produk fiberglass dengan pengukuran desain cetakan fiberglass yang lebih akurat, pengadukan resin yang homogen dan proses pembuka cetakan fiberglass yang lebih mudah dan hasil produk fiberglass yang lebih mulus. Analisis frekuensi getaran yang paling efektif untuk membuka produk fiberglass dari cetakannya berada dalam rentang 30-50 Hz dengan amplitudo dan durasi yang disesuaikan dengan jenis dan ukuran produk. 
Analisis Pengalaman Pengguna Platform Merdeka Mengajar Menggunakan User Experience Questionnaire (UEQ) Pramadewi, Pande Made Mahendri; Supanji, I Komang Deny; Gunawan, I Made Agus Oka; Indrawan, Gede
CESS (Journal of Computer Engineering, System and Science) Vol 9, No 1 (2024): January 2024
Publisher : Universitas Negeri Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24114/cess.v9i1.53036

Abstract

Platform Merdeka Mengajar merupakan platform digital yang memiliki manfaat sigifikan dalam mendukung implementasi Kurikulum Merdeka di Indonesia, namun masih memiliki potensi untuk dikembangkan berdasarkan impresi pengalaman pengguna (user experience). Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengalaman pengguna Platform Merdeka Mengajar, sehingga akan diperoleh hasil evaluasi yang berkaitan dengan impresi pengguna dan gambaran perbandingan benchmark yang dapat digunakan sebagai pertimbangan pengembangan sistem ke depannya.  Dalam penelitian ini, evaluasi pengalaman pengguna Platform Merdeka Mengajar dilakukan pada guru SMK Negeri 1 Denpasar sebagai pengguna aktif dengan menggunakan metode User Experience Questionnaire (UEQ). Dari 30 responden yang mengisi kuesioner, hanya 24 data yang memenuhi syarat konsistensi dan digunakan dalam evaluasi. Dari hasil evaluasi, terlihat bahwa pengguna memberikan penilaian positif terhadap Platform Merdeka Mengajar pada keenam aspek yang diukur, dengan skor rata-rata yang mencapai 1,85 untuk Daya Tarik, 1,73 untuk Kejelasan, 1,69 untuk Efisiensi, 1,75 untuk Ketepatan, 1,84 untuk Stimulasi, dan 1,75 untuk Kebaruan. Meskipun demikian, hasil perbandingan dengan benchmark UEQ mengungkapkan bahwa terdapat potensi perbaikan untuk Platform Merdeka Mengajar ke depannya yaitu pada aspek Kejelasan dengan hasil bernchmark ada pada kategori “Above Average”  dan aspek Efisiensi dengan hasil benchmark ada pada kategori “Good”. Kedua aspek tersebut juga memiliki mean paling rendah dibandingkan dengan aspek-aspek UEQ lainnya.
Analisis Pola Pengguna Wahana Objek Wisata Hutan Lindung Kota Langsa Menggunakan Metode Apriori Akram, Rizalul; Novianda, Novianda; Pangestu, M Ridho
CESS (Journal of Computer Engineering, System and Science) Vol 9, No 2 (2024): July 2024
Publisher : Universitas Negeri Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24114/cess.v9i2.60257

Abstract

Penelitian ini menginvestigasikan pola kunjungan pengguna wahana Ruang Terbuka Hijau (RTH) Hutan Lindung Kota Langsa menggunakan metode Apriori. Dengan latar belakang terkait pelestarian hutan dan pengembangan wisata, penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan pola kunjungan, termasuk hari-hari tertentu dan wahana favorit, serta untuk meningkatkan pelayanan dan pengembangan wisata RTH Hutan Lindung Kota Langsa. Data yang digunakan adalah jumlah pengguna wahana selama satu bulan pada empat jenis wahana pada bulan Februari 2023, dengan pengolahan menggunakan Microsoft Excel dan pencarian frequent itemset dilakukan dengan Python. Temuan utama mencakup 38 aturan dengan support minimal 20% dan kepercayaan minimal 80%. Hasil analisis menunjukkan bahwa pengguna wahana cenderung mengunjungi RTH pada hari Sabtu dan Minggu, khususnya pada pukul 17:00, serta wahana favorit utama adalah bebek dayung dan speed boat. Penelitian ini juga mendapatkan hasil kalkulasi yang sama menggunakan pemrograman Python dengan hasil manual excel. Hasil rules yang didapati dengan menggunakan metode Apriori dengan minimum support sebesar 20% dan minimum confidence sebesar 80% adalah sebanyak 38 rules. Pengguna wahana sering mendapati pada hari sabtu dan minggu pada pukul 17:00 ke atas dengan tingkat kepercayaan mencapai 92,68% dan didukung oleh 22,75% dari data keseluruhan. Pengguna wahana sering menaiki wahana bebek dayung dengan speed boat dengan tingkat kepercayaan mencapai 94,22% dan didukung oleh 33,17% dari data keseluruhan. Kesimpulan seemakin tinggi nilai minimum support dan confidence, maka semakin sedikit hasil asosiasi item yang ditemukan, sedangkan semakin kecil minimum support dan confidence, maka semakin banyak hasil asosiasi rule dari item.
Penentuan Penerimaan Mahasiswa Baru Politeknik Tanjung Balai menggunakan Simple Additive Weighting (SAW) Sitorus, Zunaida; Efendi, Elfin; Jannah, Miftahul; Handayani, Triana Puspa; Nurliana, Nurliana
CESS (Journal of Computer Engineering, System and Science) Vol 9, No 1 (2024): January 2024
Publisher : Universitas Negeri Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24114/cess.v9i1.56323

Abstract

Proses penyeleksian mahasiswa baru adalah proses pemilihan berdasarkan kriteria mahasiswa berupa data yang sesuai dengan kualifikasi standar yang telah ditetapkan. oleh karena itu, dalam proses seleksi dibutuhkan sistem pengambilan keputusan dan bahasa pemrograman yang dapat mempermudah proses seleksi serta dengan hasil yang lebih cepat dan akurat. Pada penelitian ini metode yang digunakan adalah Simple Additive Weighting (SAW) dan bahasa pemrograman yang akan digunakan dalam penelitian adalah PHP. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mempermudah Politeknik Tanjung Balai dalam menyeleksi calon mahasiswa berdasarkan kualifikasi mereka dan disepakati berdasarkan kebutuhan jurusan yang dipilih. Hasil dari penelitian ini berupa hasil akhir dari proses seleksi calon mahasiswa baru yang memenuhi kualifikasi dari Politeknik Tanjung Balai. Berdasarkan hasil penelitian bahwa pengurutan dilakukan dari nilai terbesar sampai nilai terendah dengan ketetapan passing grade penerimaan Mahasiswa Politeknik Tanjung Balai adalah 0,67 maka calon peserta didik Mahasiswa1, Mahasiswa 4, Mahasiswa 9, Mahasiswa 2, Mahasiswa 5, Mahasiswa 7, Mahasiswa 8 yang dinyatakan lulus sebagai Mahasiswa Politeknik Tanjung Balai. Kesimpulan dari penelitian ini menunjukkan bahwa metode Simple Additive Weighting (SAW) mempermudah proses penyelesaian dengan hasil yang akurat serta pemrograman yang membantu proses penyeleksian dapat dilakukan dengan cepat dan tepat dalam memilih calon mahasiswa yang memenuhi kualifikasi yang telah ditetapkan oleh Politeknik Tanjung Balai.
Penerapan Data Mining dalam Pengelompokan Kualitas Produk Kelapa Sawit Menggunakan Algoritma K-Means Clustering Putra, Suan Ekie Nanda; Furqan, Mhd.
CESS (Journal of Computer Engineering, System and Science) Vol 9, No 2 (2024): July 2024
Publisher : Universitas Negeri Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24114/cess.v9i2.61682

Abstract

Minyak kelapa sawit banyak digunakan dalam berbagai produk, termasuk makanan, kosmetik, dan biodiesel. Untuk menjaga kualitas produk, diperlukan pemantauan serta analisis data secara terperinci sangat penting. Pada PT. Sri Ulina Ersada Karina, proses produksi Crude Palm Oil saat ini hanya mengikuti standar nasional tanpa analisis lebih lanjut tentang kualitas produk. Dengan analisis yang lebih mendalam, perusahaan dapat meningkatkan efisiensi dan mutu produk. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan teknik data mining, khususnya algoritma K-Means Clustering, untuk mengelompokkan kualitas produk kelapa sawit yang diolah menggunakan tools Jupyter Notebook. Hasil dari penelitian ini menghasilkan 3 cluster yaitu cluster 0 kategori baik dengan jumlah data sebanyak 89 sampel, Cluster 1 kategori kurang baik dengan jumlah data sebanyak 72 sampel, dan Cluster 2 kategori sangat baik dengan jumlah data sebanyak 132 sampel.
Akurasi Naïve Bayes Untuk Analisis Sentimen Twitter Berdasarkan Split Data Agni, Vega Putra Dwi; Kurniawan, Rudi; Wijaya, Yudhistira Arie
CESS (Journal of Computer Engineering, System and Science) Vol 9, No 1 (2024): January 2024
Publisher : Universitas Negeri Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24114/cess.v9i1.55010

Abstract

Batasan usia calon presiden dan calon wakil presiden menjadi salah satu isu yang hangat diperbincangkan menjelang Pemilihan Presiden dan Wakil Presiden di tahun 2024, terutama di media sosial Twitter. Opini pengguna Twitter tentang isu ini beragam, ada yang positif, negatif, dan netral. Untuk mengetahui sentimen tweet tersebut positif, negatif, atau netral, diperlukan pembelajaran mesin yang dapat mengklasifikasikan tweet dengan cepat. Naive Bayes adalah metode klasifikasi teks yang memiliki kecepatan pemrosesan dan akurasi yang cukup tinggi apabila diterapkan pada data yang banyak, besar, dan beragam. Sebelum data tweet diklasifikasikan, data tersebut harus melalui beberapa proses, seperti scraping data, prepocessing, dan pembobotan kata. Penelitian ini bertujuan untuk menemukan rasio pembagian data yang paling optimal untuk meningkatkan akurasi model klasifikasi naive bayes dalam menganalisis sentimen data tweet. Data tweet didapatkan sebanyak 2023 data dari dua keyword, penelitian ini menunjukkan bahwa sentimen negatif mendominasi dengan persentase 91,5%, diikuti oleh sentimen positif sebesar 5,9%, dan sentimen netral sebesar 2,5%. Dari tiga rasio split data yang diuji, rasio split data 90:10 menghasilkan performa terbaik, yaitu Accuracy 86%, Precission 100%, Recall 66%, dan F1-Score 80%.
Penerapan Algoritma Naïve Bayes Dalam Mengetahui Pola Pengguna Keluarga Berencana Pada Tempat Praktek Mandiri Bidan (TPMB) Lilik Faiqoh Sugiono, Sugiono; Marliani, Tiara; Sarimole, Frencis Matheos; Tundo, Tundo
CESS (Journal of Computer Engineering, System and Science) Vol 9, No 2 (2024): July 2024
Publisher : Universitas Negeri Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24114/cess.v9i2.61406

Abstract

Seiring kemajuan teknologi dan informasi yang semakin berkembang, dan menjadikan masyarakat paham akan pentingnya segala informasi, termasuk tentang Keluarga Berencana atau KB. Berdasarkan observasi dan wawancara dengan bidan Lilik Faiqoh bahwa yang menjadi masalah kurangnya penyuluhan terhadap masyarakat, supaya masyarakat paham apa saja alat kontrasepsi yang ada di TPMB Lilik Faiqoh Jakarta Timur. Untuk mengatasi masalah tersebut, maka Algoritma Naïve Bayes merupakan salah satu algoritma machine learning yang dapat digunakan untuk mengklasifikasikan data. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menentukan penerapan Algoritma Naïve Bayes dalam mengetahui pola pengguna Keluarga Berencana pada TPMB Lilik Faiqoh dengan mencakup identifikasi jenis kontrasepsi (KB) yang paling sering digunakan. Kemudian untuk data Keluarga Berencana ini akan dilakukan dengan proses penerapan metode CRISP-DM. Penelitian ini diharapkan dapat meningkatkan layanan TPMB Lilik Faiqoh dan memberikan manfaat yang lebih besar bagi masyarakat setempat dalam hal penyediaan layanan kesehatan.
Alat Bantu Navigasi Tunanetra Menggunakan Modul GPS Dan Sensor Ultrasonik Berbasis Raspberry Pi Rizky, Sri; Rismawan, Tedy; Nirmala, Irma
CESS (Journal of Computer Engineering, System and Science) Vol 9, No 1 (2024): January 2024
Publisher : Universitas Negeri Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24114/cess.v9i1.54323

Abstract

Tunanetra merupakan gangguan atau hambatan dalam fungsi indera penglihatan. Tunanetra memiliki keterbatasan dalam orientasi mobilitas, yang di mana tunanetra kurang dalam mengetahui apa yang ada didekatnya, akibatnya tunanetra tidak dapat pergi tanpa ada orang awas yang mendampingi. Selain itu, orang tua atau wali dari tunanetra juga tidak membiarkan tunanetra bepergian sendirian. Untuk mengatasi permasalahan ini, diperlukan alat bantu tunanetra yang dapat memberikan informasi halangan yang berada di sekitar tunanetra dan informasi keberadaan tunanetra. Dalam penelitian ini, dibangun sebuah alat bantu tunanetra menggunakan sensor ultrasonik untuk mendeteksi halangan di sekitar tunanetra yang menggunakan alat ini dan modul GPS untuk memberikan informasi keberadaan pengguna. Raspberry Pi memproses data tersebut, memberikan umpan balik audio kepada pengguna, dan mengirim data ke database untuk ditampilkan di website. Hasil dari pengujian didapatkan rata-rata ketepatan pada sensor ultrasonik depan sebesar 97,57%, ultrasonik kiri sebesar 98,78%, dan ultrasonik kanan sebesar 98,1%. Selain itu, pada pengujian pembacaan titik koordinat sesuai dengan lokasi alat bantu untuk tunanetra menggunakan modul GPS Neo-6M dapat memberikan lokasi dengan selisih ketepatan horizontal sejauh 5,14 m.

Page 34 of 52 | Total Record : 515

 32   33   34   35   36 

Filter by Year

2016 2026


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 11 No. 1 (2026): Januari 2026 Vol. 10 No. 2 (2025): Juli 2025 Vol. 10 No. 1 (2025): Januari 2025 Vol. 9 No. 2 (2024): July 2024 Vol 9, No 2 (2024): July 2024 Vol 9, No 1 (2024): January 2024 Vol. 9 No. 1 (2024): January 2024 Vol 8, No 2 (2023): July 2023 Vol 8, No 1 (2023): January 2023 Vol 7, No 2 (2022): July 2022 - In Process Vol 7, No 2 (2022): July 2022 Vol 7, No 1 (2022): January 2022 Vol 6, No 2 (2021): Juli 2021 Vol 6, No 1 (2021): Januari 2021 Vol 5, No 2 (2020): JULI 2020 Vol 5, No 1 (2020): Januari 2020 Vol 4, No 2 (2019): JULI 2019 Vol 4, No 1 (2019): Januari 2019 Vol 3, No 2 (2018): Juli 2018 Vol 3, No 1 (2018): Januari 2018 Vol 2, No 2 (2017): Juli 2017 Vol 2, No 1 (2017): Januari 2017 Vol 1, No 2 (2016): Juli 2016 Vol 1, No 1 (2016): Januari 2016 More Issue