Journal Sensi最新文献

Systematic Literature Review on Battery Management Systems and predicting Solar Big Data 电池管理系统与太阳能大数据预测的系统文献综述

Journal Sensi Pub Date : 2023-08-31 DOI: 10.33050/sensi.v9i2.2909

Padeli Padeli, S. Sudaryono, Ridwan Alberto Pandiangan

引用次数: 0

The Use of Geofencing in Android-Based Mobile Applications for Promotional Ads in Shopping Centers 在购物中心的促销广告中使用基于android的移动应用程序中的地理围栏

Journal Sensi Pub Date : 2023-08-31 DOI: 10.33050/sensi.v9i2.2908

Yodi Susanto, Persis Haryo Winasis, Muhammad Maulana Rachman, Heriyanto Heriyanto

{"title":"The Use of Geofencing in Android-Based Mobile Applications for Promotional Ads in Shopping Centers","authors":"Yodi Susanto, Persis Haryo Winasis, Muhammad Maulana Rachman, Heriyanto Heriyanto","doi":"10.33050/sensi.v9i2.2908","DOIUrl":"https://doi.org/10.33050/sensi.v9i2.2908","url":null,"abstract":"This paper describes the implementation of geofencing technology in Android-based mobile applications for promotional advertisements based on the user's location. Geofencing is a location-based service that uses GPS, cellular networks, or Wi-Fi to create virtual geographic boundaries around specific locations. This technology enables businesses to send targeted advertisements to mobile users based on their current location. The paper presents the development of an Android-based mobile application that uses geofencing technology to provide location-based promotional advertisements to users. Researchers use one of the big shopping centers in Jakarta as a location object for geofencing technology. The application uses Google Maps and Firebase to create geofences around specific locations, and then sends push notifications to users within the geofenced areas. The implementation also includes a backend system to manage the promotional advertisements and user data. The results show that the implementation of geofencing technology in Android-based mobile applications can provide a more targeted and effective way to deliver promotional advertisements to users.","PeriodicalId":134510,"journal":{"name":"Journal Sensi","volume":"26 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-08-31","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"124849739","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

引用次数: 0

Prediksi Penerimaan Mahasiswa Baru Universitas Singaperbangsa Karawang dengan Naive Bayes 据报道，被任命为卡拉旺大学新生的哈士曼·贝斯(Naive Bayes)

Journal Sensi Pub Date : 2023-08-31 DOI: 10.33050/sensi.v9i2.2913

Ganes Wisnu Cahya Bagaskara, Milla Rochmawati, Ismail Adha, Mayland Trifena

{"title":"Prediksi Penerimaan Mahasiswa Baru Universitas Singaperbangsa Karawang dengan Naive Bayes","authors":"Ganes Wisnu Cahya Bagaskara, Milla Rochmawati, Ismail Adha, Mayland Trifena","doi":"10.33050/sensi.v9i2.2913","DOIUrl":"https://doi.org/10.33050/sensi.v9i2.2913","url":null,"abstract":"Sistem pendukung keputusan merupakan alat penting dalam proses pengambilan keputusan yang efektif dan efisien. Dalam konteks pendidikan, prediksi penerimaan mahasiswa baru menjadi salah satu aspek penting dalam pengelolaan sebuah universitas. Penelitian ini bertujuan merancang sebuah sistem pendukung dalam mengambil keputusan dengan metode Naive Bayes dalam memprediksi penerimaan mahasiswa baru di Universitas Singaperbangsa Karawang.Kriteria yang telah ditetapkan untuk diterima di universitas ini meliputi asal sekolah calon mahasiswa, nilai akhir ujian, daya tampung universitas, peluang penerimaan, dan profil calon mahasiswa. Penyelesaian kriteria tersebut dilakukan melalui teknik Data Mining dengan metode Naive Bayes. Dataset yang digunakan dalam penelitian ini berupa Data Set dengan jumlah sebanyak 816 data. Berdasarkan uji coba menggunakan data tes SNBT, metode Naive Bayes berhasil mengklasifikasikan 4 dari 816 data yang diuji, dengan akurasi prediksi mencapai 97,79%, persentase tertinggi dalam memprediksi penerimaan mahasiswa baru. Dengan memanfaatkan sistem pendukung keputusan ini, universitas dapat melakukan prediksi penerimaan mahasiswa baru dengan akurasi tinggi, mempermudah pengambilan keputusan terkait penerimaan mahasiswa baru, meningkatkan efisiensi proses seleksi, dan mengurangi kesalahan dalam proses tersebut.","PeriodicalId":134510,"journal":{"name":"Journal Sensi","volume":"136 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-08-31","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"122798423","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

引用次数: 0

Rancang Bangun Aplikasi Sistem Informasi Pemesanan Catering dengan Object Oriented Modeling

Journal Sensi Pub Date : 2023-08-31 DOI: 10.33050/sensi.v9i2.2915

Sri Rahayu, Lina Yasyfa, Octavia Yulistiani

{"title":"Rancang Bangun Aplikasi Sistem Informasi Pemesanan Catering dengan Object Oriented Modeling","authors":"Sri Rahayu, Lina Yasyfa, Octavia Yulistiani","doi":"10.33050/sensi.v9i2.2915","DOIUrl":"https://doi.org/10.33050/sensi.v9i2.2915","url":null,"abstract":"Peningkatan penjualan online saat ini membuat orang terbiasa mencari informasi, memesan, dan membeli sesuatu lewat Internet. Karena internet dinilai lebih cepat dan praktis dan seringkali memberikan keuntungan lebih kepada pelanggan selain itu informasi yang dicari pun dapat ditemukan dengan mudah. Perusahaan CV Epen Catering memiliki sistem informasi pemesanan katering yang masih manual, yang dimana masih mengandalkan aplikasi whatsapp dan melakukan pendataan ulang secara manual. Dan ini menjadi hambatan karena pelanggan perlu menunggu konfirmasi dari admin lagi sehingga pelanggan belum mendapatkan informasi yang cukup jelas. Maka ini merupakan kesulitan bagi admin, yang memperlambat dan mengurangi produktivitas admin, sehingga memakan waktu cukup lama dalam proses pemesanan catering tersebut. Permasalahan lain yaitu admin perlu mendata ulang memakai buku besar, hal tersebut membuat banyak tumpukan berkas-berkas pemesanan. Hal tersebut mengakibatkan terjadinya kehilangan data pelanggan. Terkait dengan hal tersebut, maka user perlu membangun sebuah aplikasi sistem informasi pemesanan catering yang basisnya web agar dapat terciptanya efisiensi bagi pelanggan serta memudahkan kinerja admin. Kesalahan admin dalam pendataan pemesanan catering dapat diminimalisir. Dengan demikian dirancanglah sistem tersebut dengan dengan memanfaatkan pemodelan Object Oriented (UML), sehingga bisa langsung fokus pada kebutuhan user akan objek apa saja yang relevan. ","PeriodicalId":134510,"journal":{"name":"Journal Sensi","volume":"12 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-08-31","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"121068078","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

引用次数: 0

Implementasi Algoritma Apriori untuk Menentukan Paket Bundel dalam Penjualan Toko Swalayan XYZ 四月算法执行，以确定XYZ超市销售的包裹

Journal Sensi Pub Date : 2023-08-31 DOI: 10.33050/sensi.v9i2.2912

Mayland Trifena, Khoirunnisa Hamidah, Yuyun Umaidah, A. Voutama

{"title":"Implementasi Algoritma Apriori untuk Menentukan Paket Bundel dalam Penjualan Toko Swalayan XYZ","authors":"Mayland Trifena, Khoirunnisa Hamidah, Yuyun Umaidah, A. Voutama","doi":"10.33050/sensi.v9i2.2912","DOIUrl":"https://doi.org/10.33050/sensi.v9i2.2912","url":null,"abstract":"Penjualan paket bundel menjadi strategi pemasaran yang populer di toko swalayan XYZ untuk meningkatkan penjualan dan kepuasan pelanggan. Namun, menentukan kombinasi optimal dari produk-produk yang akan disertakan dalam paket bundel dapat menjadi tugas yang rumit. Oleh karena itu, penelitian ini mengusulkan implementasi algoritma Apriori untuk membantu toko swalayan XYZ dalam menentukan paket bundel yang paling efektif berdasarkan data penjualan. Metode Apriori digunakan untuk mengekstraksi aturan asosiasi dari data penjualan historis. Data penjualan termasuk informasi tentang produk-produk yang dibeli oleh pelanggan secara bersamaan. Algoritma Apriori akan mengidentifikasi kombinasi produk yang sering dibeli bersamaan, sehingga dapat digunakan untuk menentukan paket bundel yang menarik bagi pelanggan. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa mayoritas pelanggan yang membeli makanan juga membeli Air Mineral, dengan confident tertinggi sebesar 51,7% dan lift sebesar 2,2. Informasi ini dapat digunakan oleh Swalayan XYZ untuk membuat paket bundel yang menggabungkan makanan dan Air Mineral. Dengan menyusun paket bundel ini, Swalayan XYZ dapat memanfaatkan pola pembelian pelanggan yang teridentifikasi melalui analisis asosiasi untuk meningkatkan penjualan dan memberikan nilai tambah kepada pelanggan.","PeriodicalId":134510,"journal":{"name":"Journal Sensi","volume":"1 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-08-31","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"130727869","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

引用次数: 0

Perancangan Prototype Kapal Untuk Monitoring Sensor Ultrasonik

Journal Sensi Pub Date : 2023-08-31 DOI: 10.33050/sensi.v9i2.2907

Yonky Pernando, Yuni Roza

引用次数: 0

Pengembangan Model Penilaian Kualitas Produk dengan Pendekatan Multikriteria Berbasis Website 基于网站的多标准方法产品质量评估模型的开发

Journal Sensi Pub Date : 2023-08-31 DOI: 10.33050/sensi.v9i2.2917

Aris Martono, Tilly Ray Citra Widya, Ika R.I. Permatasari

{"title":"Pengembangan Model Penilaian Kualitas Produk dengan Pendekatan Multikriteria Berbasis Website","authors":"Aris Martono, Tilly Ray Citra Widya, Ika R.I. Permatasari","doi":"10.33050/sensi.v9i2.2917","DOIUrl":"https://doi.org/10.33050/sensi.v9i2.2917","url":null,"abstract":"Penilaian kualitas produk merupakan aspek penting dalam memastikan keberhasilan suatu perusahaan dan kepuasan pelanggan. Hasil penilaian dapat dipengaruhi oleh keterbatasan dan subjektivitas dalam pengumpulan data, pemilihan kriteria, dan penentuan bobot relatif. Selain itu, interpretasi hasil penilaian juga harus dilakukan dengan hati-hati, mengingat kompleksitas dan konteks yang terlibat dalam penilaian kualitas produk. Dalam era digital saat ini, penggunaan pendekatan multikriteria dan teknologi web menjadi semakin relevan dalam pengembangan model penilaian kualitas produk. Artikel ini bertujuan untuk mengembangkan model penilaian kualitas produk dengan pendekatan multikriteria berbasis web. Dalam penelitian ini, penilaian kualitas produk menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) berdasarkan pendekatan multikriteria. Kriteria-kriteria yang relevan, seperti performa produk, keandalan, ketersediaan, harga, fitur, dan keberlanjutan, diidentifikasi dan diberikan bobot relatif untuk masing-masing kriteria tersebut. Metode SAW digunakan untuk menghitung skor kualitas relatif untuk setiap produk berdasarkan nilai kriteria yang dinormalisasi dan bobot yang ditetapkan. Hasil penilaian dapat memberikan peringkat produk yang berguna dalam pengambilan keputusan untuk meningkatkan kualitas produk, Diharapkan bahwa pengembangan model penilaian kualitas produk dengan pendekatan multikriteria berbasis web ini akan memberikan kontribusi yang signifikan dalam peningkatan kualitas produk dan mendukung proses penilaian kualitas produk yang lebih objektif. Model ini dapat digunakan oleh perusahaan dalam meningkatkan produk mereka dan memberikan panduan yang lebih baik dalam pengambilan keputusan. \u0000 ","PeriodicalId":134510,"journal":{"name":"Journal Sensi","volume":"10 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-08-31","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"126053178","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

引用次数: 0

Analisis Sentimen dan Pemodelan Ulasan Aplikasi AdaKami Menggunakan Algoritma SVM dan KNN

Journal Sensi Pub Date : 2023-08-31 DOI: 10.33050/sensi.v9i2.2914

Dea Safryda Putri, Nina Sulistiyowati, A. Voutama

{"title":"Analisis Sentimen dan Pemodelan Ulasan Aplikasi AdaKami Menggunakan Algoritma SVM dan KNN","authors":"Dea Safryda Putri, Nina Sulistiyowati, A. Voutama","doi":"10.33050/sensi.v9i2.2914","DOIUrl":"https://doi.org/10.33050/sensi.v9i2.2914","url":null,"abstract":"Salah satu aplikasi pinjaman uang online populer di Google Play Store yaitu aplikasi AdaKami. Bagi calon pengguna, ulasan mampu memberikan detail pengalaman penggunaan aplikasi. Bagi pihak perusahaan, ulasan pengguna dapat menjadi acuan evaluasi aplikasi. Masalah yang ditemukan yaitu jumlah dan keragaman ulasan pengguna aplikasi AdaKami yang tidak efisien untuk dibaca satu per satu sehingga perlu dilakukan analisis sentimen dan pemodelan. Tujuan penelitian ini yaitu mengetahui reputasi aplikasi berdasarkan sentimen dominan dalam ulasan pengguna dan membuat model analisis sentimen yang optimal. Penelitian ini menggunakan Metode SEMMA, dengan 1.000 data ulasan bersumber dari Google Play Store, melalui proses sampling dan labelling (negatif, positif, netral). Dalam pemodelan analisis sentimen, diujicobakan tiga variabel yaitu metode pelabelan (manual dan leksikon), algoritma (SVM dan KNN) dan proporsi pembagian data (data latih : data uji = 90:10, 80:20, 70:30, 60:40 dan 50:50) yang disajikan dalam bentuk 20 skenario. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sentimen paling dominan adalah positif dan model paling optimal yaitu model skenario 6 yang menggunakan algoritma SVM, metode pelabelan manual dan proporsi 90:10. Model tersebut memiliki performa 93% accuracy, 93% precision, 93% recall dan 92% f1-score.","PeriodicalId":134510,"journal":{"name":"Journal Sensi","volume":"1 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-08-31","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"131467076","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

引用次数: 0

Deep Learning for Pothole Detection on Indonesian Roadways 印尼道路凹坑检测的深度学习

Journal Sensi Pub Date : 2023-08-31 DOI: 10.33050/sensi.v9i2.2911

Hendra Kusumah, Mohamad Riski Nurholik, Catur Putri Riani, Ilham Riyan Nur Rahman

{"title":"Deep Learning for Pothole Detection on Indonesian Roadways","authors":"Hendra Kusumah, Mohamad Riski Nurholik, Catur Putri Riani, Ilham Riyan Nur Rahman","doi":"10.33050/sensi.v9i2.2911","DOIUrl":"https://doi.org/10.33050/sensi.v9i2.2911","url":null,"abstract":"Accidents are common on Indonesian roadways. Accidents are caused by vehicles, motorcycles, and public transportation. Road fatalities are caused by speeding, alcohol, distraction, fatigue, and poor road conditions. There are numerous car accidents on Indonesian roadways. 30% of Indonesian traffic incidents are explained by road infrastructure and environmental conditions, 61% by driver skill and personality, and 9% by vehicle variables such as vehicle standardization. Cars are damaged, immobilized, and crashed as a result of road conditions. Every hour, three people pass away in traffic in Indonesia, according to authorities. According to the BPS's 2021 Land Transportation Statistics report, 31.91 percent of Indonesia's roads were damaged, totaling 174,298 kilometers. Accidents among Indonesian motorists are becoming more common as roads deteriorate. Using a single camera, a deep learning algorithm can recognize and detect road degradation such as potholes and road cracks. Train and process the model using transfer learning and fine-tuning on the Nano YOLOv5 model architecture. After being validated in three major scenarios, the model performs well with the appropriate confidence level. The precision metric for the model is 0.8, while recall and mAP:0.5 are both 0.5.","PeriodicalId":134510,"journal":{"name":"Journal Sensi","volume":"79 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-08-31","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"130099035","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

引用次数: 0

Penerapan Mikrokontroler pada Penutup Tempat Sampah untuk Membuka atau Menutup secara Otomatis ( Studi Kasus di Universitas Raharja) 自动打开或关闭垃圾箱的微控制器(Raharja大学案例研究)

Journal Sensi Pub Date : 2023-01-27 DOI: 10.33050/sensi.v9i1.2625

Aris Martono, Arsi Yulianjani, Amilia Sudariyanti

{"title":"Penerapan Mikrokontroler pada Penutup Tempat Sampah untuk Membuka atau Menutup secara Otomatis ( Studi Kasus di Universitas Raharja)","authors":"Aris Martono, Arsi Yulianjani, Amilia Sudariyanti","doi":"10.33050/sensi.v9i1.2625","DOIUrl":"https://doi.org/10.33050/sensi.v9i1.2625","url":null,"abstract":"Penelitian ini bertujuan pembuatan prototipe penutup tempat sampah secara otomatis. Penutup tempat sampah otomatis ini menggunakan rancangan perakitan mikrokontroler Arduino Uno ATMega328 agar menyadarkan masyarakat tentang pentingnya kesehatan melalui pembuangan sampah. Metode yang digunakan untuk mendeteksi keberadaan objek ini adalah metode desain yang terdiri dari beberapa langkah yaitu (1) analisis kebutuhan, (2) desain, (3) implementasi rangkaian. Prototipe ini terbagi menjadi dua bagian yaitu perangkat keras dan perangkat lunak. Perangkat keras terdiri dari sensor ultrasonik HC-SR04, sensor PIR, sistem mikrokontroler ATMega328 minimal dengan satu set pengontrol input dan output dan motor servo, sedangkan perangkat lunak dibangun dengan Arduino, yang mirip dengan bahasa pemrograman C (Arduino). Hasil pembacaan data jarak sensor ultrasonik kemampuan mendeteksi objek dari tempat sampah sejauh 25cm dan waktu menutup tempat sampah sekitar 5 detik. Penggunaan sensor PIR untuk mendeteksi keberadaan Orang. Berdasarkan jarak yang telah ditentukan, ketika objek yang mendekat dalam jarak 25 cm terdeteksi, komputer mikro mengontrol motor servo untuk membuka dan menutup tempat sampah secara otomatis. Dengan menggunakan mikrokontroler ATMega328, fungsi tempat sampah otomatis banyak dibutuhkan untuk menjaga kebersihan dan kesehatan lingkungan.","PeriodicalId":134510,"journal":{"name":"Journal Sensi","volume":"3 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-01-27","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"121602063","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

引用次数: 0