JuTISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi)最新文献

Multi Objective Optimization on the Basic of Ratio Analysis untuk Pemilihan Pestisida 基于比例分析的多目标优化研究

JuTISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi) Pub Date : 2023-08-28 DOI: 10.28932/jutisi.v9i2.6355

Sukamto Sukamto, Randi Andria Nugrah

引用次数: 0

Prediksi Gender Berdasarkan Nama Bahasa Indonesia Menggunakan Long Short Term Memory 利用长短期记忆根据印尼语姓名进行性别预测

JuTISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi) Pub Date : 2023-08-28 DOI: 10.28932/jutisi.v9i2.6404

Arya Mulya Kusuma, Harisatul Aulia, Muhammad Alfaris Oktavian, Muhammad Rizky Akbar, Putri Patricia, Abdiansah Abdiansah

{"title":"Prediksi Gender Berdasarkan Nama Bahasa Indonesia Menggunakan Long Short Term Memory","authors":"Arya Mulya Kusuma, Harisatul Aulia, Muhammad Alfaris Oktavian, Muhammad Rizky Akbar, Putri Patricia, Abdiansah Abdiansah","doi":"10.28932/jutisi.v9i2.6404","DOIUrl":"https://doi.org/10.28932/jutisi.v9i2.6404","url":null,"abstract":"Prediksi gender merupakan salah satu bentuk dari program yang dapat melakukan prediksi yang mengeluarkan output berupa jenis gender. Pada riset yang dilakukan pada studi kasus ini, kami menggunakan input berupa teks nama orang Indonesia. Pada zaman sekarang ini banyak sekali nama-nama orang yang kadang terdengar cukup ambigu dan membuat kita bingung apakah orang ini Laki-laki ataukah perempuan. Dari studi kasus ini kami mencari cara dengan menggunakan metode Long short term memory untuk melakukan prediksi dan klasifikasi terhadap nama-nama orang Indonesia untuk mengetahui gender mereka hanya berdasarkan nama dengan tujuan untuk meningkatkan ilmu pengetahuan dan mencari inovasi baru untuk menopang penelitian-penelitian yang akan datang. Batasan penelitian adalah nama yang digunakan adalah nama indonesia karena dataset yang digunakan merupakan dataset nama orang indonesia dan juga gender yang kami klasifikasi hanya 2 jenis gender yaitu laki-laki dan perempuan. Perbandingan akurasi dari hasil training program baseline dan program hasil modifikasi adalah akurasi untuk program baseline sekitar 0.93, sedangkan akurasi untuk program hasil modifikasi sekitar 0.90. Hasil penelitian menunjukkan adanya peningkatan akurasi setelah melakukan percobaan dengan data testing pada program hasil modifikasi yaitu sebesar 0.96.","PeriodicalId":485106,"journal":{"name":"JuTISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi)","volume":"7 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-08-28","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"135088276","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

Deteksi Dini Serangan Hama Penyakit pada Cabai Rawit Menggunakan Metode Image Recognition 使用视力分析方法及早发现辣椒病虫害

JuTISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi) Pub Date : 2023-08-28 DOI: 10.28932/jutisi.v9i2.6342

Suci Fitri Nazila, Yudha Arman, Dwiria Wahyuni, Nurhasanah Nurhasanah, Yoga Satria Putra

{"title":"Deteksi Dini Serangan Hama Penyakit pada Cabai Rawit Menggunakan Metode Image Recognition","authors":"Suci Fitri Nazila, Yudha Arman, Dwiria Wahyuni, Nurhasanah Nurhasanah, Yoga Satria Putra","doi":"10.28932/jutisi.v9i2.6342","DOIUrl":"https://doi.org/10.28932/jutisi.v9i2.6342","url":null,"abstract":"Tanaman cabai merupakan salah satu komoditas sayuran yang memiliki nilai ekonomi tinggi serta berpotensi untuk terus dikembangkan. Kendati demikian, produksi tanaman cabai tersebut sering mengalami hambatan, salah satunya karena serangan hama dan penyakit. Identifikasi serangan hama dan penyakit pada tanaman cabai sangat diperlukan sebagai bagian dari upaya pencegahan dini penyebaran hama dan penyakit tersebut. Pada penelitian ini, teknologi image recognition atau rekognisi citra dilakukan untuk mengenali jenis hama dan penyakit pada tanaman cabai. Penelitian dimulai dengan mengumpulkan citra daun cabai dengan kategori sehat, terserang hama tungau (P. Latus), kutu kebul (B. Tabaci), penyakit virus kuning (Gemini Virus), dan penyakit bercak daun (Cercospora sp.). Tahap selanjutnya, pra-pemrosesan citra berupa cropping dan resizing dilakukan agar format citra seragam lalu kemudian dilanjutkan dengan background removal untuk mengurangi efek background dalam pengolahan citra. Citra masukan yang berformat Red-Green-Blue (RGB) kemudian diubah ke citra grayscale agar dihasilkan satu kanal warna sebagai masukan. Citra tersebut diekstraksi untuk mendapatkan ciri fitur menggunakan metode Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM). Fitur tekstur yang diekstrak meliputi nilai contrast, correlation, energy, homogeneity, dan dissimilarity dengan nilai rata-rata pada sudut 0°, 45°, 90° dan 135°. Setelah fitur pada seluruh citra diperoleh, citra dikelompokkan ke dalam 5 kelas berdasarkan kategori citra dengan menggunakan algoritma K-Means Clustering. Hasil ekstraksi dan segmentasi kemudian digunakan sebagai parameter dalam proses klasifikasi menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM). Hasil akurasi klasifikasi citra daun cabai yang didapatkan pada penelitian ini sebesar 82%.","PeriodicalId":485106,"journal":{"name":"JuTISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi)","volume":"24 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-08-28","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"135088279","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

Basis Pengetahuan Web Semantik pada Pemodelan Sistem Pendukung Rekomendasi Jurusan Kuliah 大学专业推荐支持系统的语义网络知识基础

JuTISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi) Pub Date : 2023-08-28 DOI: 10.28932/jutisi.v9i2.6106

Iwan Santosa, Panji Yudasetya Wiwaha, Bernard Renaldy Suteja

{"title":"Basis Pengetahuan Web Semantik pada Pemodelan Sistem Pendukung Rekomendasi Jurusan Kuliah","authors":"Iwan Santosa, Panji Yudasetya Wiwaha, Bernard Renaldy Suteja","doi":"10.28932/jutisi.v9i2.6106","DOIUrl":"https://doi.org/10.28932/jutisi.v9i2.6106","url":null,"abstract":"Banyaknya pilihan jurusan studi yang ditawarkan oleh perguruan tinggi dapat memberikan kesempatan memilih yang lebih luas kepada calon mahasiswa. Namun di sisi lain, juga dapat menimbulkan kesulitan bagi siswa untuk menentukan pilihan yang tepat. Pemilihan jurusan studi perguruan tinggi dipengaruhi oleh beberapa faktor, di antaranya adalah faktor peminatan siswa, jurusan yang dipilih pada jenjang sekolah sebelumnya, cita-cita siswa, juga faktor persyaratan masuk di perguruan tinggi tertentu. Penelitian ini bertujuan membuat model sistem informasi yang dapat mempermudah seorang siswa memperoleh informasi mengenai jurusan studi yang paling tepat, di antara banyaknya program studi yang ditawarkan. Informasi yang dihasilkan oleh sistem ini dapat menjadi referensi pendukung rekomendasi bagi calon mahasiswa untuk menentukan program studi yang akan ia pilih. Sistem dirancang dengan memanfaatkan teknologi web semantik, dengan membangun ontologi berdasarkan beberapa knowledge base yang dihubungkan sebagai representasi pengetahuan baru. Rancangan model ontologi dalam format OWL berhasil menghubungkan beberapa knowledge base menjadi pengetahuan yang komprehensif dan kontekstual sebagai sumber informasi pendukung yang dapat digunakan oleh seorang calon mahasiswa memilih program studi berdasarkan rekomendasi tersebut. Pemodelan ontologi dilakukan menggunakan perangkat lunak Protege, dan implementasi pada web server dilakukan menggunakan platform Apache Jena.","PeriodicalId":485106,"journal":{"name":"JuTISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi)","volume":"20 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-08-28","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"135088277","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

Klasifikasi Kematangan Buah Tin Menggunakan Convolutional Neural Network Berbasis Android 使用基于 Android 的卷积神经网络对锡果成熟度进行分类

JuTISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi) Pub Date : 2023-08-28 DOI: 10.28932/jutisi.v9i2.5701

Maulana Aditya Yusman, Evanita Evanita, Aditya Akbar Riadi

引用次数: 0

Perancangan Arsitektur Sistem Distribusi Pupuk Bersubsidi dengan Teknologi Blockchain 由区块链技术补贴的肥料分销系统的建筑设计

JuTISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi) Pub Date : 2023-08-11 DOI: 10.28932/jutisi.v9i2.6098

Eko Purwanto Aribowo, Andi Wahju Rahardjo Emanuel

{"title":"Perancangan Arsitektur Sistem Distribusi Pupuk Bersubsidi dengan Teknologi Blockchain","authors":"Eko Purwanto Aribowo, Andi Wahju Rahardjo Emanuel","doi":"10.28932/jutisi.v9i2.6098","DOIUrl":"https://doi.org/10.28932/jutisi.v9i2.6098","url":null,"abstract":"Pengendalian distribusi pupuk bersubsidi secara digital merupakan salah satu upaya pemerintah dalam meningkatkan efektivitas program. Teknologi informasi pada kartu tani mampu mencatat berbagai rekaman transaksi seperti sisa kuota pupuk bersubsidi bagi masing masing petani dan rekaman pembelian. Namun demikian, penggunaan kartu tani dirasa masih kurang optimal karena masih dijumpai beberapa permasalahan dalam penerapan teknologi tersebut. Masalah yang sering terjadi adalah kesalahan pencatatan data, penggunaan kartu yang tidak sesuai peruntukannya, dan masalah-masalah distrbusi lainnya. Penelitian yang bertujuan untuk mengurangi kelemahan sistem pada program kartu tani telah banyak dilakukan sebelumnya, namun penerapan teknologi Blockchain dalam distribusi pupuk bersubsidi masih belum banyak dibahas. Dalam penelitian ini, akan diusulkan penggunaan Blockchain dengan Framework Hyperledger Fabric untuk merancang sistem informasi distribusi pupuk bersubsidi. Teknologi Blockchain dipilih karena memiliki sifat yang cocok untuk mengatasi permasalahan yang dihadapi antara lain decentralized dan immutability. Kedua sifat tersebut dapat dikembangkan untuk membangun sistem informasi yang transparan dan berintegritas. Luaran dari studi ini adalah sebuah rancangan arsitektur distribusi pupuk bersubsidi yang mudah diterima oleh petani. Pengujian kelayakan arsitektur akan dilakukan dengan menggunakan pendekatan sifat inovasi yaitu Keuntungan Relatif, Kompatibilitas, Kompleksitas, dan Observabilitas.","PeriodicalId":485106,"journal":{"name":"JuTISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi)","volume":"39 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-08-11","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"135491490","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 Komparatif Pengukuran Kemiripan Artikel Ilmiah menggunakan Jaccard dan Levenshtein serta Blocking 用Jaccard、Levenshtein和Blocking对科学文章相似性的比较分析

JuTISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi) Pub Date : 2023-08-11 DOI: 10.28932/jutisi.v9i2.6414

Muhammad Rizqi Nur, Gandhi Surya Buana, Nur Aini Rakhmawati

{"title":"Analisis Komparatif Pengukuran Kemiripan Artikel Ilmiah menggunakan Jaccard dan Levenshtein serta Blocking","authors":"Muhammad Rizqi Nur, Gandhi Surya Buana, Nur Aini Rakhmawati","doi":"10.28932/jutisi.v9i2.6414","DOIUrl":"https://doi.org/10.28932/jutisi.v9i2.6414","url":null,"abstract":"Mesin pencarian artikel telah memudahkan akademisi melakukan studi literatur. Namun, mudah bukan berarti akurat. Untuk topik niche tertentu, hasil pencarian sering kali belum sesuai. Snowballing dapat dilakukan untuk mengatasi ini, tapi terbatas pada artikel awal yang dimiliki, khususnya akses penulis ketika artikel dibuat. Sebagai alternatif, database artikel menyediakan rekomendasi artikel relevan dari sebuah artikel, tapi terbatas pada database itu saja. Sebuah alat untuk mencari artikel mirip tanpa tergantung database tertentu akan sangat membantu, tapi sebelum itu, metode pengukuran kemiripan artikel yang tepat perlu dicari. Penelitian ini bertujuan melakukan pengukuran kemiripan artikel berdasarkan judul, penulis, dan keyword menggunakan Weighted Jaccard Measure dan Levenshtein distance dan mengevaluasinya. Penelitian ini juga membandingkan kinerja dengan ditambahkannya blocking dengan overlap blocking dan penghilangan stop words. Hasil pengukuran dengan Jaccard cukup buruk, tapi hasil pengukuran dengan Levenshtein + Jaccard cukup baik. Selain itu, ditemukan bahwa menitikberatkan pembobotan pada judul menghasilkan hasil terbaik. Overlap blocking dan penghilangan stop words justru meningkatkan waktu pemrosesan secara signifikan. Overlap blocking bisa mengurangi jumlah pengukuran hingga hampir setengahnya dengan jumlah overlap=1, tapi jumlah overlap di atas 1 akan membuang banyak pasangan yang seharusnya mirip. Penghilangan stop words meningkatkan kinerja Jaccard dan Levenshtein tapi perlu penyesuaian threshold.","PeriodicalId":485106,"journal":{"name":"JuTISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi)","volume":"86 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-08-11","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"135491492","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

Fraud Detection in Sales of Distribution Companies Using Machine Learning 基于机器学习的分销公司销售欺诈检测

JuTISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi) Pub Date : 2023-08-10 DOI: 10.28932/jutisi.v9i2.6932

Budi Wibowo Suhanjoyo, Hapnes Toba, Bernard Renaldy Suteja

{"title":"Fraud Detection in Sales of Distribution Companies Using Machine Learning","authors":"Budi Wibowo Suhanjoyo, Hapnes Toba, Bernard Renaldy Suteja","doi":"10.28932/jutisi.v9i2.6932","DOIUrl":"https://doi.org/10.28932/jutisi.v9i2.6932","url":null,"abstract":"The sales department of a distribution company is one of the places where fraud often occurs. This fraud occurs in various ways and causes massive losses for the company. These frauds have certain patterns. The patterns that occur in these practices are studied by the company's internal auditor experts. The experience of these experts is processed into a system called the Expert System. The support of a technology-based tool is needed in order to detect sales fraud early. The purpose of this research is to be able to provide benefits for companies with early detection of fraud in the sales department. At the time this research was conducted, researchers had not found similar research with the same object. In this research, a comparison of various machine learning algorithm models will be carried out with the aim of knowing whether using machine learning technology can help detect fraud with a high accuracy value. The algorithm method used is supervised learning method. The algorithm models to be compared are Decision Tree, K-Nearest Neighbor, Random Forest, SVM and Logistic Regression. It is expected that by using machine learning technology, fraud can be detected early, so that the level of loss and risk of sales can be minimized.","PeriodicalId":485106,"journal":{"name":"JuTISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi)","volume":"6 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-08-10","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"135597683","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

Penggunaan Metode meCUE 2.0 dalam Mengukur Pengalaman Pengguna pada Aplikasi ”OYO” 使用meCUE 2.0方法测量“OYO”应用程序中的用户体验

JuTISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi) Pub Date : 2023-08-09 DOI: 10.28932/jutisi.v9i2.6427

Joosten Joosten, Fandi Halim, Albion Myron, Freddy Tumbur Halomoan Marpaung

引用次数: 0

Pemilihan Tempat Kost Menggunakan Metode Multi Attribute Utility Theory Dan Algoritma A* 使用多属性效用理论方法和 A* 算法选择寄宿家庭

JuTISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi) Pub Date : 2023-08-09 DOI: 10.28932/jutisi.v9i2.6279

Yesy Afrillia, Wahyu Fuadi, Ayu Indah Lestari

{"title":"Pemilihan Tempat Kost Menggunakan Metode Multi Attribute Utility Theory Dan Algoritma A*","authors":"Yesy Afrillia, Wahyu Fuadi, Ayu Indah Lestari","doi":"10.28932/jutisi.v9i2.6279","DOIUrl":"https://doi.org/10.28932/jutisi.v9i2.6279","url":null,"abstract":"Mahasiswa perantau biasanya kesulitan dalam mencari tempat kos di sekitar Universitas Malikussaleh. Untuk mendapatkan informasi tempat kos mereka harus mencari secara manual, sehingga waktu yang dibutuhkan untuk mendapatkan tempat kos bisa sangat lama. Tujuan dari penelitian ini yaitu menghasilkan suatu Sistem Informasi Geografis yang dapat mempermudah mahasiswa mencari informasi mengenai lokasi tempat kos, memberikan rekomendasi dalam pemilihan tempat kos, serta pencarian jarak terpendek setiap tempat kos menuju Kampus. Dengan menggunakan metode MAUT yang dikombinasikan dengan algoritma A* dapat memberikan rekomendasi dalam pemilihan tempat kos serta memberikan jarak terpendek dari lokasi masing tempat kos menuju Kampus. Hasil dari penelitian ini menghasilkan rekomendasi tempat kos berdasarkan hasil dari perangkingan menggunakan metode MAUT. Adapun tempat kos dengan perangkingan tiga teratas yaitu 4G Boarding House, Kos Ceiza, dan Kos Hj. Madriah. Dengan jarak yaitu 0,75 km, 2,01 km, dan 1,38 km. Dengan adanya algoritma A* untuk mencari rute terdekat dapat disimpulkan bahwa metode MAUT dan algoritma A* merupakan suatu kombinasi yang dapat digunkana dalam mengevaluasi tempat kos dan solusi dalam pencarian jarak terpendek.","PeriodicalId":485106,"journal":{"name":"JuTISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi)","volume":"101 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-08-09","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"135745284","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