Faktor Exacta最新文献_第4页

Pengaruh Electronic Word of Mouth terhadap Keputusan Pembelian Tiket Kereta api Daring 电子口碑编辑反对购买火车票的决定

Faktor Exacta Pub Date : 2020-11-30 DOI: 10.30998/faktorexacta.v13i3.7071

Dewi Indah Prastuti, Yuli Karyanti

引用次数: 2

Sistem Informasi Pendaftaran Anggota Baru Pada Koperasi Simpan Pinjam Mekar Mandiri Jaya 新会员注册信息系统在运行拯救Jaya自治黑人贷款

Faktor Exacta Pub Date : 2020-11-30 DOI: 10.30998/faktorexacta.v13i3.6295

Nunu Kustian

引用次数: 0

Orkestrasi Cloud Dengan Chef, Menuju Keselarasan Sistem Otomasi Teknologi Informasi 乐队指挥云与厨师，配合信息技术自动化系统

Faktor Exacta Pub Date : 2020-11-30 DOI: 10.30998/faktorexacta.v13i3.6426

Suryo Bramasto, Melani Indriasari, E. D.

引用次数: 0

Implementasi Graph Clustering Algorithm Modification Maximum Standard Deviation Reduction (MMSDR) dalam Clustering Provinsi di Indonesia Menurut Indikator Kesejahteraan Rakyat 基于人民健康指标的图聚类算法修正最大标准差约简（MMSDR）在印尼聚类省的实现

Faktor Exacta Pub Date : 2020-08-13 DOI: 10.30998/faktorexacta.v13i2.5863

Nurfidah Dwitiyanti, Septian Wulandari, Noni Selvia

{"title":"Implementasi Graph Clustering Algorithm Modification Maximum Standard Deviation Reduction (MMSDR) dalam Clustering Provinsi di Indonesia Menurut Indikator Kesejahteraan Rakyat","authors":"Nurfidah Dwitiyanti, Septian Wulandari, Noni Selvia","doi":"10.30998/faktorexacta.v13i2.5863","DOIUrl":"https://doi.org/10.30998/faktorexacta.v13i2.5863","url":null,"abstract":"The population of Indonesia from year to year has increased. The increase in population must also be accompanied by increased economic growth in Indonesia. The increase in economic growth in Indonesia is marked by the reduction in the number of poor people in Indonesia. In addition, the increase in economic growth is reflected in the equitable distribution of public income in the country. Even though there are still many Indonesian people who are not yet prosperous in economic terms. To overcome, it is necessary to have clustering and characteristics of 34 provinces in Indonesia by implementing the Modification Maximum Standard Deviation Reduction (MMSDR) graph clustering algorithm. The data used are indicators of public welfare in 2017 obtained from the Central Statistics Agency. There are 9 indicators of community welfare used in this research. There are four stages in the MMSDR algorithm namely the \"MST\", \"Subdivide\", \"Biggest Stepping\" and \"Create Clusters\" processes. The results of this study can be seen from the distance between the nodes or between one province and another province produced 22 clusters. From the cluster results obtained using the MMSDR algorithm on welfare data, there are many clusters formed with cluster members formed at most two nodes (province). Keywords: MMSDR, Clustering, Welfare of People","PeriodicalId":53004,"journal":{"name":"Faktor Exacta","volume":" ","pages":""},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2020-08-13","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"45160133","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: 1

Pengembangan Alat Deteksi Dini Asap Dan Kebocoran Gas Pada Tabung Lpg, Pencegah Kebakaran Skala Rumah Tangga 烟雾世界探测工具的研制与Lpg片、防火器舞台房屋规模上的气体爆炸

Faktor Exacta Pub Date : 2020-08-13 DOI: 10.30998/faktorexacta.v13i2.6587

A. Biantoro, Rini Anggraini, Subekti Subekti

{"title":"Pengembangan Alat Deteksi Dini Asap Dan Kebocoran Gas Pada Tabung Lpg, Pencegah Kebakaran Skala Rumah Tangga","authors":"A. Biantoro, Rini Anggraini, Subekti Subekti","doi":"10.30998/faktorexacta.v13i2.6587","DOIUrl":"https://doi.org/10.30998/faktorexacta.v13i2.6587","url":null,"abstract":"Saat penggunaan bahan bakar gas dinilai lebih efisien daripada bahan bakar dari fosil. Namun, demikian, penggunaan bahan bakar gas dapat berdampak negatif terhadap keselamatan manusia bahkan menimbulkan kerugian yang cukup besar apabila tidak digunakan dengan hati-hati, terutama bila tidak diketahui telah terjadi adanya asap dan kebocoran dari tabung dan menyebabkan kebakaran, khususnya pada skala industri kecil dan skala rumah tangga. Bila anggota rumah tangga tidak ada di ruangan tersebut maka sulit untuk mendeteksi kebocoran gas yang ada di dapur. Gas BBG terkenal dengan sifatnya yang mudah terbakar sehingga kebocoran peralatan BBG beresiko tinggi terhadap kebakaran. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk merancang pembuatan dan alat pendeteksi asap dan gas untuk mendeteksi kebocoran gas pada skala rumah tangga. Metode yang digunakan adalah pembuatan alat sistem pendeteksi asap dan kebocoran gas otomatis, dengan menggunakan mikrokontroller, Arduino Uno. Perlunya dibuatkan sistem yang mendukung mekanisme monitoring real time dan dapat memberikan peringatan dan notifikasi berbasis media suara (alarm) dan lampu led. Kesimpulan adalah bahwa alat pendeteksi kebocoran gas ini dapat bekerja dengan baik, ini ditunjukkan dengan berfungsinya alat saat diberikan percobaan asap dalam berbagai konsentrasi dan jarak. Buzzer berbunyi, lampu LED hijau menyala dan menampilkan data grafik pada android. Selanjutnya sensor akan mendeteksi adanya asap dan apabila di sekitar ruang misalnya ruangan dapur terdapat kandungan asap. Konsentrasi dimulai dari 0 ppm, lalu pada konsentrasi 600 ppm yang kemudian meningkat menjadi 650, 700 dan 900 ppm. Pada konsentrasi asap 600 ppm alat berfungsi dengan baik, dengan aktifnya alarm buzzer dan lampu led. Alat deteksi Asap ini dapat juga digunakan untuk deteksi gas seperti gas Butane dan dapat ditaruh di ruangan yang rawan kebakaran misalnya ruangan dapur, sedangkan layar led dapat ditaruh di lokasi di ruang yang sering dilalui oleh anggota rumah tangga.","PeriodicalId":53004,"journal":{"name":"Faktor Exacta","volume":" ","pages":""},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2020-08-13","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"46760885","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: 2

Perbandingan Metode Average Linkage, Complete Linkage, dan Ward’S pada Pengelompokan Kabupaten/Kota di Provinsi Jawa Tengah Berdasarkan Indikator Indeks Pembangunan Manusia 基于人类发展指数指标的中爪哇省开普/城市分组平均连锁、完全连锁和沃德方法的比较

Faktor Exacta Pub Date : 2020-08-13 DOI: 10.30998/faktorexacta.v13i2.6581

Edy Widodo, Syinta Nuri Mashita, Yosi Ghea Prasetyowati

{"title":"Perbandingan Metode Average Linkage, Complete Linkage, dan Ward’S pada Pengelompokan Kabupaten/Kota di Provinsi Jawa Tengah Berdasarkan Indikator Indeks Pembangunan Manusia","authors":"Edy Widodo, Syinta Nuri Mashita, Yosi Ghea Prasetyowati","doi":"10.30998/faktorexacta.v13i2.6581","DOIUrl":"https://doi.org/10.30998/faktorexacta.v13i2.6581","url":null,"abstract":"Provinsi Jawa Tengah merupakan salah satu provinsi yang mempunyai prestasi kinerja yang signifikan. Hal tersebut dapat diketahui berdasarkan nilai pertumbuhan ekonomi Provinsi Jawa Tengah sebesar 5,28%. Pertumbuhan ekonomi di Jawa Tengah belum mencapai nilai yang maksimal hal ini dikarenakan belum meratanya tingkat perekonomian di beberapa wilayah di Provinsi Jawa Tengah. Indeks Pembanguan Manusia (IPM) adalah pengukuran perbandingan dari harapan hidup, melek huruf, pendidikan dan standar hidup untuk semua negara di seluruh dunia. IPM juga merupakan suatu tolak ukur maju atau tidaknya suatu wilayah ataupun daerah, karena dengan tingkat IPM yang tinggi suatu daerah akan dikatakan berhasil dalam program pembangunannya. Analisis pengelompokkan adalah suatu metode untuk mengelompokan n objek berdasarkan p variat yang memiliki kesamaan karakteristik diantara objek-objek. Penelitian ini membandingkan 3 metode pengelompokkan yaitu average linkage, complete linkage, dan ward’s yang bertujuan untuk mengelompokkan kabupaten/kota di provinsi Jawa Tengah berdasarkan data indikator IPM tahun 2018. Hasil dari penelitian menunjukkan metode pengelompokkan Average Linkage adalah yang terbaik dengan nilai korelasi cophenetic sebesar 0.865. Jumlah kelompok optimum didapatkan 3 kelompok dengan nilai indeks Calinzki Harabas sebesar 117.213. Metode cluster hierarki average linkage menghasilkan 3 kelompok, yaitu kelompok dengan kategori rendah sebanyak 20 kabupaten/kota, kelompok dengan kategori sedang sebanyak 12 kabupaten/kota dan kelompok dengan kategori tinggi sebanyak 3 kabupaten/kota. Hasil pengelompokan divisualisasikan dengan pemetaan pengelompokan kabupaten/kota di provinsi Jawa Tengah berdasarkan indikator IPM tahun 2018.","PeriodicalId":53004,"journal":{"name":"Faktor Exacta","volume":" ","pages":""},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2020-08-13","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"47176824","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: 1

Penerapan Teknik Clustering Data Mining untuk Memprediksi Kesesuaian Jurusan Siswa (Studi Kasus SMA PGRI 1 Subang) 对学生专业数据挖掘技术的应用(SMA PGRI 1 Subang案例研究)

Faktor Exacta Pub Date : 2020-08-13 DOI: 10.30998/faktorexacta.v13i2.6588

Tubagus Riko Rivanthio, Mardhiya Ramdhani

{"title":"Penerapan Teknik Clustering Data Mining untuk Memprediksi Kesesuaian Jurusan Siswa (Studi Kasus SMA PGRI 1 Subang)","authors":"Tubagus Riko Rivanthio, Mardhiya Ramdhani","doi":"10.30998/faktorexacta.v13i2.6588","DOIUrl":"https://doi.org/10.30998/faktorexacta.v13i2.6588","url":null,"abstract":"SMA PGRI 1 Subang is a private school that has several missions, one of which is the establishment of academic and non-academic achievements. In an effort to achieve the mission must supervise student achievement. The effort he did was to provide understanding in the selection of majors in accordance with the interests and talents of students. But in the activity of providing understanding, the school does not yet have a model that can evaluate the interests and talents of students to choose majors. The model can be obtained using student data processing. Data processing can be done using data mining, namely data mining clustering techniques. The technique will produce a model in the selection of majors. This clustering process is the process of grouping similar data based on the similarity of data held by students. The research method used is the CRISP-DM method which has 6 stages consisting of: Business Understanding, Data Understanding, Data Processing, Modeling, Evaluation, and Dissemination. The data that is processed is 620 data consisting of class of students in 2014, 2015, 2016. The results of processing using clustering obtained 6 clusters that have different models for each cluster. The results of this study can be used by schools in recommending courses chosen by students according to students' interests and talents, so students can learn optimally.Key words: clustering, dataMining, suitability, majors, students","PeriodicalId":53004,"journal":{"name":"Faktor Exacta","volume":"10 3","pages":""},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2020-08-13","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"41302166","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: 1

Pengaruh Ukuran Partikel Dan Kristalit Terhadap Konduktivitas Listrik Bahan Bulk Ba(2-X)La(X)Fe2o5 (X = 0, 0.1, 0.3, Dan 0.5) Pada Suhu Kamar 粒子大小和晶体对室温下辐射物质的2-X (2- o) 2

Faktor Exacta Pub Date : 2020-08-13 DOI: 10.30998/faktorexacta.v13i2.6583

Sumaryo Sumaryo, Yosef Sarwanto

{"title":"Pengaruh Ukuran Partikel Dan Kristalit Terhadap Konduktivitas Listrik Bahan Bulk Ba(2-X)La(X)Fe2o5 (X = 0, 0.1, 0.3, Dan 0.5) Pada Suhu Kamar","authors":"Sumaryo Sumaryo, Yosef Sarwanto","doi":"10.30998/faktorexacta.v13i2.6583","DOIUrl":"https://doi.org/10.30998/faktorexacta.v13i2.6583","url":null,"abstract":"PENGARUH UKURAN PARTIKEL DAN KRISTALIT TERHADAP KONDUKTIVITAS LISTRIK BAHAN BULK Ba(2-x)La(x)Fe2O5 (x = 0, 0.1, 0.3, DAN 0.5) PADA SUHU KAMAR. Sintesis bulk Ba(2-x)La(x)Fe2O5 telah dilakukan melalui metode metalurgi serbuk. Bulk Ba(2-x)La(x)Fe2O5 dibuat dengan komposisi BaCO3, La2O3 dan Fe2O3 dengan perbandingan komposisi berat tertentu. Ketiga bahan tersebut dicampur dengan menggunakan alat high energy milling kemudian dicetak dalam bentuk pellet (bulk), selanjutnya dilakukan proses pemanasan pada suhu 950 oC selama 5 jam. Karakterisasi sample secara makroskopik diamati dengan mikroskop optic untuk melihat perubahan ukuran partikel terhadap perubahan komposisi. Analisa fasa dilakukan menggunakan XRD (Difraksi Sinar-X) untuk menentukan fasa yang terbentuk, ukuran grain dan microstrain. Sedangkan konduktivitas listrik dilakukan dengan menggunakan LCR meter. Hasil pengamatan makroskopik terlihat adanya perubahan ukuran partikel dengan perubahan komposisi bahan. Hasil analisis XRD menunjukkan bahwa terbentuk fasa dominan Ba2Fe2O5 dengan fasa minor La(OH)3. Ukuran kristalit dan microstrain bulk juga berubah terhadap perubahan komposisi. Hasil pengukuran sifat listrik berubah mengikuti perubahan ukuran partikel dan kristalit dari bahan bulk Ba(2-x)La(x)Fe2O5.Kata kunci: Bulk, Ba(2-x)La(x)Fe2O5, mikroskop optik, difraksi sinar-X, ukuran partikel, ukuran kristalit, dan konduktivitas listrik.","PeriodicalId":53004,"journal":{"name":"Faktor Exacta","volume":" ","pages":""},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2020-08-13","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"44318997","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

Sistem Sortir Barang Otomatis Berbasis Arduino Dengan Sensor Warna Dan Monitoring Via Android 基于Arduino的带颜色传感器和Android监控的自动分拣系统

Faktor Exacta Pub Date : 2020-08-13 DOI: 10.30998/faktorexacta.v13i2.6586

T. W. Wisjhnuadji, Arsanto Narendro, Pribadi Wicaksono

引用次数: 1

Pengujian Modifikasi Kernel Konvolusi Untuk Penajaman Dan Penghalusan Citra Berwarna 为拼接和增强彩色图像而进行的革命性的内核改良测试

Faktor Exacta Pub Date : 2020-08-13 DOI: 10.30998/faktorexacta.v13i2.6585

Suriski Sitinjak

{"title":"Pengujian Modifikasi Kernel Konvolusi Untuk Penajaman Dan Penghalusan Citra Berwarna","authors":"Suriski Sitinjak","doi":"10.30998/faktorexacta.v13i2.6585","DOIUrl":"https://doi.org/10.30998/faktorexacta.v13i2.6585","url":null,"abstract":"Suatu citra digital terkadang memiliki kualitas yang kurang baik, misalnya terdapat noise, terlalu tajam, kurang tajam, kabur, terlalu gelap, terlalu terang, dan sebagainya. Untuk itu diperlukan perbaikan kualitas citra digital (image enhancement) sebagai proses awal pengolahan citra (image preprocessing) agar citra dapat digunakan untuk proses selanjutnya, seperti pengenalan pola (patern recognition). Konvolusi merupakan salah satu teknik perbaikan kualitas citra yang digunakan untuk memanipulasi piksel-piksel dalam citra, sehingga diperoleh citra yang memiliki sifat dan informasi yang diinginkan. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan eksperimen terhadap kernel/tapis konvolusi dengan beberapa pengujian untuk penajaman dan penghalusan citra berwarna. Hasil eksperimen/pengujian menunjukkan bahwa tingkat ketajaman suatu citra hasil konvolusi bergantung pada nilai tiap elemen dan ukuran matriks kernel. Semakin besar angka dan ukuran matriks yang digunakan maka semakin tinggi pula tingkat ketajaman yang dihasilkan. Pada penghalusan citra, tingkat kehalusan bergantung pada ukuran matriks kernel. Semakin besar ukuran matriks kernel maka semakin besar tingkat kehalusannya (semakin blur). Dari penelitian ini diharapkan dapat membantu mengetahui kernel yang tepat untuk memperbaiki kualitas suatu citra, sehingga dapat digunakan untuk proses lebih lanjut. Kata kunci: konvolusi, kernel, citra digital","PeriodicalId":53004,"journal":{"name":"Faktor Exacta","volume":" ","pages":""},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2020-08-13","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"42777230","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: 1