Search Articles & Publications

Showing 171 articles found for "Early"

THE BEST PRESCHOOL RECOMMENDATION APPLICATION USING THE ELECTRE METHOD

Siregar, Iqbal Kamil, Handoko, Wiwin
Abstract: Abstract: This research aims to build a recommendation system that can help parents determine the best Pendidikan Anak Usia Dini (PAUD) using the ELECTRE (Elimination and Choice Translating Reality) method. The electre method… ethod was chosen because of its ability to handle Multi-Criteria Decision Making (MCDM) problems, which allows evaluating alternatives based on various relevant criteria. This system is designed to identify and assess PAUD based on a number of important criteria, such as facilities, location, teacher-student ratio, curriculum, accreditation and reputation. Each criterion is given a weight according to its level of importance, which is determined based on parental preferences and applicable educational standards. Data is collected from various sources and processed using artificial intelligence techniques to ensure accuracy and relevance. The electre method is then used to evaluate and compare between PAUD. The research results show that the recommendation system developed is able to provide accurate and relevant PAUD recommendations, as well as increasing user satisfaction in the PAUD selection process. This research makes a significant contribution to the field of decision support systems and education, by showing the practical application of the electre method in determining the best PAUD. It is hoped that the results of this research can inspire the development of similar recommendation systems in other educational fields, as well as help in improving the quality of early childhood education through the use of advanced technology. Keywords: artificial intelligence; electre method; multi-criteria decision making (mcdm); paud.   Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk membangun sistem rekomendasi yang dapat membantu orang tua dalam menentukan Pendidikan Anak Usia Dini (PAUD) terbaik dengan menggunakan metode ELECTRE (Elimination and Choice Translating Reality). Metode electre dipilih karena kemampuannya dalam menangani masalah Multi-Criteria Decision Making (MCDM), yang memungkinkan evaluasi alternatif berdasarkan berbagai kriteria yang relevan. Sistem ini dirancang untuk mengidentifikasi dan menilai PAUD berdasarkan sejumlah kriteria penting, seperti fasilitas, lokasi, rasio guru-murid, kurikulum, akreditasi dan reputasi. Setiap kriteria diberikan bobot sesuai dengan tingkat kepentingannya yang ditentukan berdasarkan preferensi orang tua dan standar pendidikan yang berlaku. Data dikumpulkan dari berbagai sumber dan diproses menggunakan teknik kecerdasan buatan untuk memastikan akurasi dan relevansi. Metode electre kemudian digunakan untuk melakukan evaluasi dan perbandingan antar PAUD. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem rekomendasi yang dikembangkan mampu memberikan rekomendasi PAUD yang akurat dan relevan, serta meningkatkan kepuasan pengguna dalam proses pemilihan PAUD. Penelitian ini memberikan kontribusi signifikan pada bidang sistem pendukung keputusan dan pendidikan, dengan menunjukkan aplikasi praktis dari metode electre dalam penentuan PAUD terbaik. Diharapkan, hasil penelitian ini dapat menginspirasi pengembangan sistem rekomendasi serupa di bidang pendidikan lainnya, serta membantu dalam meningkatkan kualitas pendidikan anak usia dini melalui pemanfaatan teknologi canggih. Kata kunci: kecerdasan buatan; metode electre; multi-criteria decision making (mcdm); paud.

IMPLEMENTATION OF K-NEAREST NEIGHBOR ALGORITHM FOR CLASSIFICATION OF LUNG CANCER CAUSES

Almeyda, Hanindiya Putri, Khoiri, Zidan Fathannul, Haris, M Sabirin, Alkaff, Nabilah Husen, Sukmadiningtyas, Sukmadiningtyas
Abstract: Abstract: Lung cancer is most deadly cancers in the world. Identification and classification of the causes of understanding lung cancer is essential for developing more effective prevention and treatment strategies. The… issue is that a lot of individuals are unaware about the characteristics and causes of lung cancer. The purpose of this study is to apply the K-Nearest Neighbor (K-NN) algorithm in the classification of the causes of lung cancer and provide education to the public must be aware of the traits of lung cancer patients and, to stay away from the causes of lung cancer. The dataset used consists of 309 samples with 16 relevant attributes. The K-NN algorithm was trained and tested to assess its ability to classify the factors that cause lung cancer. The results showed an accuracy of 90.32%, with a precision for the "YES" class of 96% and the "NO" class of 67%. The recall value for the "YES" class was 92% and for the "NO" class was 80%. The implementation of this algorithm gives good results in classification and can help in early detection and prevention of lung cancer which can be used in the development of more effective prevention and early diagnosis strategies. Keywords: lung cancer; k-nearest neighbor; classification; machine learning     Abstrak: Kanker paru-paru tergolong jenis penyakit kanker yang memperoleh angka kematian paling tinggi di dunia. Identifikasi dan klasifikasi penyebab kanker paru-paru sangat penting untuk pengembangan strategi pencegahan dan pengobatan yang lebih efektif. Masalah yang terjadi adalah banyak orang yang belum mengetahui tentang ciri-ciri dan penyebab-penyebab dari kangker paru tersebut. Tujuan penelitian ini adalah mengimplementasikan algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN) dalam klasifikasi penyebab kanker paru-paru serta memberikan edukasi kepada masyarakat banyak agar mengetahui ciri-ciri orang yang mengidap kangker paru-paru dan tentunya untuk menghindari penyebab-penyebab dari kangker paru-paru tersebut. Dataset yang digunakan terdiri dari 309 sampel dengan 16 atribut yang relevan. Algoritma K-NN kemudian dilatih dan diuji untuk menilai kemampuannya dalam mengklasifikasikan faktor-faktor penyebab kanker paru-paru. Hasil penelitian menunjukkan akurasi sebesar 90.32%, dengan skor precision untuk kelas "YES" sebesar 96% dan kelas "NO" sebesar 67%. Nilai recall untuk kelas "YES" adalah 92% dan untuk kelas "NO" sebesar 80%. Implementasi algoritma ini memberikan hasil yang baik dalam klasifikasi dan dapat membantu dalam deteksi dini serta pencegahan kanker paru-paru yang dapat digunakan dalam pengembangan strategi pencegahan dan diagnosis dini yang lebih efektif.   Kata kunci: kanker paru-paru; k-nearest neighbor; klasifikasi; machine learning

IMPLEMENTATION DECISION SUPPORT SYSTEM DETERMINING ELIGIBILITY OF DIRECT CASH AID RECIPIENT COMMUNITIES

Aprizal, Aprizal, Jasri, Jasri
Abstract: Abstract: Pulau Kopung Sentajo Village Government in determining communities recipients of Direct Cash Assistance (BLT) has not used a computerized system so that in decision making errors will often occur in the suitability… lity criteria for potential BLT recipients. So things like this will increase the possibility that poor or underprivileged people will lose out to people who live better lives and also take a lot of time because they still use manual systems. In terms of the report produced, it does not display the criteria for potential recipients clearly and in detail. In solving the problem, a decision support system will be used using the simple additive weighting method. So this research produces a computerized system to support decision making that determines people's suitability as recipients of direct cash assistance. With this computerized system, it will make it easier to determine the eligibility of people receiving Direct Cash Assistance and produce effective reports with calculations that comply with existing criteria. By implementing this computerized decision support system, 7 people are recommended who are eligible to receive direct cash assistance with the highest score of 2,875 and the lowest score of 2,750 so that these results can assist the village head in determining the community's suitability as recipients of direct cash assistance. Keywords: assistance; BLT; SAW; FMADM;   Abstrak: Pemerintah Desa Pulau Kopung Sentajo dalam menentukan masyarakat sebagai penerima Bantuan Langsung Tunai (BLT) belum menggunakan sistem yang terkomputerisasi sehingga dalam pengambilan keputusan akan sering terjadi kesalahan dalam perbandingan kriteria kesesuaian calon penerima BLT. Sehingga hal seperti ini akan memperbesar kemungkinan masyarakat miskin atau kurang mampu akan kalah dengan masyarakat yang kehidupannya lebih baik dan juga memakan banyak waktu karena masih menggunakan sistem manual. Dari segi laporan yang dihasilkan, tidak menampilkan kriteria calon penerima secara jelas dan rinci. Dalam penyelesaian masalah akan digunakan sistem penunjang keputusan dengan metode simple additive weighting. Maka dengan penelitian ini menghasilkan sistem yang terkomputerisasi untuk mendukung pengambilan keputusan menentukan kelayakan masyarakat sebagai penerima bantuan langsung tunai. Dengan sistem yang terkomputerisasi ini, maka akan memberikan kemudahan dalam menentukan kelayakan masyarakat penerima Bantuan Langsung Tunai dan menghasilkan laporan yang efektif dengan perhitungan yang sesuai dengan kriteria yang ada. Dengan penerapan sistem pendukung keputusan yang terkomputerisasi ini maka direkomendasikan 7 orang yang layak menerima bantuan langsung tunai dengan skor tertinggi 2,875 dan skor terendah 2,750 sehingga hasil tersebut dapat membantu kepala desa dalam menentukan kelayakan masyarakat sebagai penerima bantuan tunai langsung.   Kata Kunci: bantuan; BLT; SAW; FMADM

CBR METHOD EXPERT SYSTEM FOR FEMALE REPRODUCTIVE HEALTH PROBLEM DETECTION

Lestari, Ade Dili, Siregar, Iqbal Kamil, Santoso, Santoso
Abstract: Abstract: Technological developments open up opportunities to improve health services, especially in the diagnosis of female reproductive health problems. This research discusses the development of an expert system at Utama… ama General Hospital in Kisaran to assist in the early diagnosis of female reproductive diseases. The problems that occur in this article are the absence of knowledge about dangerous diseases, lack of awareness of reproductive health diseases, remote and hard-to-reach locations of health facilities, high costs for consultations and drugs, and long time to get diagnostic results. The method used in solving these problems is Case Based Reasoning (CBR), where the system uses the experience of previous cases to handle new cases. The process involves collecting patient data, building a knowledge base, and developing an expert system using the CBR approach. Test results show the system is able to provide accurate diagnosis based on the symptoms inputted by the user. Solutions for each disease are displayed, providing useful information for further treatment. In conclusion, the development of this expert system is expected to improve the accessibility and quality of women's reproductive health services by providing fast and appropriate solutions. Keywords: case based reasoning (CBR) method; expert system; main public hospital kisaran; women's reproduction.     Abstrak: Perkembangan teknologi membuka peluang untuk meningkatkan layanan kesehatan, terutama dalam diagnosis masalah kesehatan reproduksi wanita. Artikel ini membahas pengembangan sistem pakar di Rumah Sakit Umum Utama Kisaran untuk membantu diagnosis dini penyakit reproduksi wanita. Masalah yang terjadi pada penelitian ini yaitu Tidak adanya pengetahuan tentang penyakit berbahaya, kurangnya kesadaran akan penyakit kesehatan reproduksi, lokasi fasilitas kesehatan yang terpencil dan sulit dijangkau, biaya tinggi untuk konsultasi dan obat, serta waktu yang lama untuk mendapatkan hasil diagnosa. Adapun metode yang digunakan dalam menyelesaikan masalah tersebut adalah Case Based Reasoning (CBR), di mana sistem menggunakan pengalaman kasus sebelumnya untuk menangani kasus baru. Proses melibatkan pengumpulan data pasien, pembentukan basis pengetahuan, dan pengembangan sistem pakar menggunakan pendekatan CBR. Hasil pengujian menunjukkan sistem mampu memberikan diagnosis akurat berdasarkan gejala yang diinputkan oleh pengguna. Solusi untuk setiap penyakit ditampilkan, memberikan informasi yang berguna untuk penanganan lebih lanjut. Kesimpulannya, pengembangan sistem pakar ini diharapkan meningkatkan aksesibilitas dan kualitas layanan kesehatan reproduksi wanita dengan memberikan solusi yang cepat dan tepat.   Kata kunci: metode case based reasoning (CBR); reproduksi wanita; rumah sakit umum utama kisaran; sistem pakar.  

SUPPORT VECTOR MACHINE ANALYSIS FOR INTEREST AND TALENT CLASSIFICATION WITH PYTHON LIBRARY

Sartika, Devi, Elfaladonna, Febie, Putra, Andre Mariza
Abstract: Abstract: Recognizing one's interests and talents early on is crucial in guiding an individual toward a prosperous future. While distinct, interests and talents share a close relationship. Interest denotes a genuine attraction… action to something without external pressure, and when consistently nurtured, it evolves into a skill or talent. Machine learning, specifically utilizing the SVM algorithm with the RBF kernel, can be applied to categorize interests and talents. Prior to SVM modeling, conducting Exploratory Data Analysis (EDA) is imperative for scrutinizing interests and talents. This analysis facilitates the identification of variables, enabling the elimination of missing values and ensuring the selection of appropriate interest and talent variables. The primary objective is to achieve optimal accuracy in modeling the classification of interests and talents. The insights gained from this research contribute to the creation of an application designed for categorizing interests and talents within SDN XYZ school. This application is designed for student use, assisting them in making informed decisions about their future education and career paths             Keywords: exploratory data analysis; interests and talents; machine learning; SVM Algorithm     Abstrak: Mengenali minat dan bakat seseorang sejak dini sangat penting dalam membimbing individu menuju masa depan yang sukses. Meskipun berbeda, minat dan bakat memiliki hubungan yang erat. Minat mengindikasikan ketertarikan yang tulus terhadap sesuatu tanpa tekanan eksternal, dan ketika terus-menerus dibina, berkembang menjadi keterampilan atau bakat. Pembelajaran mesin, khususnya dengan menggunakan algoritma SVM dan kernel RBF, dapat digunakan untuk mengelompokkan minat dan bakat. Sebelum pemodelan SVM, melakukan Analisis Data Eksploratif (EDA) sangat penting untuk mengkaji minat dan bakat. Analisis ini memfasilitasi identifikasi variabel, memungkinkan penghilangan nilai yang hilang, dan memastikan pemilihan variabel minat dan bakat yang tepat. Tujuan utamanya adalah mencapai akurasi optimal dalam pemodelan klasifikasi minat dan bakat. Temuan dari penelitian ini berkontribusi pada pengembangan aplikasi yang ditujukan untuk mengkategorikan minat dan bakat di sekolah SDN XYZ. Aplikasi ini dirancang untuk digunakan oleh siswa, membantu mereka membuat keputusan yang terinformasi mengenai pendidikan dan karier masa depan mereka.   Kata kunci: Algoritma SVM; exploratory data analysis; machine learning; minat dan bakat 

IMPLEMENTATION OF BUSINESS INTELLIGENCE TO ANALYZE DISTRIBUTION OF COVID-19 CASES IN INDONESIA

Hifzon, Hifzon, Ashari, Muhamad Ihsan
Abstract: Abstract: Covid-19 cases started showing up in Indonesia in early March 2020, and they have since spread to several other areas. The number of corona virus infections from different Indonesian provinces plays a significant… nt role in the decision-making process based on this data visualization. By creating a Business Intelligence system to display the results of the number of confirmed cases, deaths, and recoveries from various provinces in Indonesia, the goal of this project is to visualize data on corona virus cases. The Corona Virus Dataset in Indonesia from www.kaggle.com is processed using Grafana in this article. The findings of this article are presented as dashboard reports that include data on confirmed cases, fatalities, and recoveries in different Indonesian provinces. These reports can be utilized to help make decisions. With Grafana's interactive dashboard features, the data display resulting from routine analysis results can be engaging.             Keywords: Business Intelligence, OLAP, Covid 19     Abstrak: Kasus Covid-19 mulai muncul di Indonesia pada awal Maret 2020, dan sejak itu menyebar ke beberapa daerah lain. Keputusan berdasarkan visualisasi data sering kali mencakup statistik jumlah kasus virus corona dari berbagai provinsi di Indonesia. Dengan membuat sistem Business Intelligence untuk menampilkan temuan jumlah kasus terkonfirmasi, kematian, dan pemulihan dari berbagai provinsi di Indonesia, tujuan penelitian ini adalah untuk memvisualisasikan data kasus virus corona. Postingan ini menggunakan Grafana untuk menangani dataset virus corona Indonesia dari www.kaggle.com. Temuan artikel ini disajikan sebagai laporan dalam bentuk dasbor yang mencakup data jumlah kasus terkonfirmasi, kematian, dan pemulihan di berbagai provinsi di Indonesia. Dengan pengaturan dashboard interaktif Grafana, mungkin akan menarik untuk melihat data yang dihasilkan dari hasil analisis standar yang ditampilkan.   Kata kunci: Business Intelligence, OLAP, Covid 19

LIBRARY SERVICE SYSTEM IN POCKET (ONLINE BOOK RESERVATION) NORTH SUMATRA PROVINCIAL LIBRARY AND ARCHIVES OFFICE

Wardani, Ika, Batubara, Abdul Karim
Abstract: Abstrak: Through the library, the advancement of science and information technology also influences societal elements of life. The high level of community production makes it challenging for people to obtain library material… rial needs, limiting engagement and library use. The Library and Archives Service of North Sumatra Province uses information and communication technology to meet user needs by developing technology-based services that facilitate effective and efficient library activities. Examples of these services include a library service system in a pocket (silapustaku) or online book reservations. To make it simpler to explain how the system functions and is utilized by the community, this study uses UML (Unified Modeling Language) modeling to examine the pocket library service system or online book reservation. A descriptive qualitative approach to the design of the UML system development is the research methodology adopted. The study's findings demonstrate a type of UML modeling design that enables each user to be viewed clearly and understood when utilizing the system. in order to build a library approach with the community and improve library performance via the use of technology.   Keywords: Information System, Online Book Reservation, UML (Unified Modeling Language) Abstrak : Ilmu pengetahuan yang berkembang serta teknologi informasi yang berkermbang juga mempengaruhi aspek kehidupan di masyarakkat melalui perpustakaan. Perpustakaan dituntut untuk ikut berperan dalam meningkatkan kualitas layanannya dalam memenuhi kenutuhan informasi penggunanyal. dalam memenuhi kebutuhan pemustaka, Dinas Perpustakaan dan Arsip Provinsi Sumatera Utara memberikan inovasi pelayanan dengan pemanfaatan teknologi informasi dan komunikasi dengan menggunakan sistem layanan pustaka dalam saku (silapustaku) atau reservasi buku online sebagai pengembangan layanan berbasisi teknologi dalam proses memudahkan aktifitas perpustakaan yang efektif dan efesien. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis system layanan pustaka dalam saku atau reservasi buku online  dengan menggunakan pemodelan UML (Unified Modeling Language) untuk memudahkan dalam memaparkan kerja system dan di gunakan oleh masyarakat. Metode penelitian yang di gunakan merupakan metode pendekatan kualitatif deskriptif dengan perancangan pengembangan system UML. Hasil kajian menunjukkan bentuk rancangan pemodelan menggunakan UML yang memungkinkan setiap pengguna dapat terlihat jelas dan mudah di mengerti dalam menggunakan system. Sehingga penggunaan teknologi mampu meningkatkan kinerja perpustakaan dan menjalin pendekatan perpustakaan dengan masyarakat.   Kata Kunci: Sistem Informasi,  Reservasi Buku Online, UML (Unified Modeling Language)  

BACKPROPAGATION METHOD TO PREDICT RAINFALL LEVELS IN ROKAN HULU DISTRICT

Andrianto, Richi, Irawan, Feri, Purnomo, Nopi, Rahayu Putri, Perra Budiarti
Abstract: Abstract: Rokan Hulu Regency is one of the regencies in Riau Province and has 2 large rivers, namely the Rokan Kanan River and the Rokan Kiri River. When the level of rainfall is high, the river flow overflows and causes… flooding in several sub-districts. Climate change that is happening has an impact on changes in rainfall patterns, to overcome the impacts of climate change Rokan Hulu Regency needs to take early steps before a flood disaster occurs. The method used in processing the data is the backpropagation method and data processing using the Matlab software. Data processing was carried out on rainfall data for the last 6 years, from 2015 to 2020, which was sourced from the Rokan Hulu Regency Statistics Agency. Rainfall data from 2015 to 2019 is used as input data, while 2020 is the target. The data processing stage begins with data normalization and determining network training parameters. Artificial neural network research was carried out on rainfall data with a 5-5-1 architecture. The results of testing the rainfall data show prediction results with high accuracy, where the average accuracy rate reaches 98.17% with the highest accuracy of 99.99% while the lowest accuracy is 91.53%. The prediction results show a fairly high level of accuracy so that they can be used as evaluation material.             Keywords: artificial neural network; backpropagation; prediction; rainfall     Abstrak: Kabupaten Rokan Hulu merupakan salah satu kabupaten yang berada di Provinsi Riau dan memiliki 2 aliran sungai besar yaitu sungai rokan kanan dan sungai rokan kiri. Ketika tingkat curah hujan tinggi aliran sungai meluap dan menyebabkan banjir beberapa kecamatan. Perubahan iklim yang terjadi memberikan dampak pada perubahan pola curah hujan, untuk menanggulangi dampak perubahan iklim Kabupaten Rokan Hulu perlu melakukan langkah-langkah dini sebelum terjadi bencana banjir. Metode yang digunakan dalam mengolah data yaitu metode backpropagation dan pengolahan data menggunakan software Matlab. Pengolahan data dilakukan pada data curah hujan selama 6 tahun terakhir yaitu dari tahun 2015 sampai dengan 2020 yang bersumber dari Badan Statistik Kabupaten Rokan Hulu. Data curah hujan tahun 2015 sampai dengan tahun 2019 sebagai data input sedangkan tahun 2020 sebagai target. Tahapan pengolahan data diawali dengan melakukan normalisasi data dan menentukan parameter pelatihan jaringan. Penelitian jaringan saraf tiruan dilakukan pada data curah hujan dengan arsitekur 5-5-1. Hasil pengujian terhadap data curah hujan menunjukkan hasil prediksi dengan akurasi yang tinggi, dimana tingkat akurasi rata-rata mencapai 98,17% dengan akurasi tertinggi sebesar 99,99% sedang akurasi terendah sebesar 91,53%. Hasil prediksi menunjukkan tingkat akurasi yang cukup tinggi sehingga dapat digunakan sebagai bahan evaluasi.   Kata kunci: backpropagation; curah hujan; jaringan saraf tiruan; prediksi  

AN IOT PROTOTYPE FOR TEMPERATURE MONITORING AND AUTOMATIC CONTROL OF ELECTRIC MOTOR

Sihombing, Panangian Mahadi, Usman, Usman, Samosir, Hairul Amren, Cahyadi, Catra Indra
Abstract: Abstract: The continuous use of an electric motor in some industries causes the electric motor to malfunction early. Such damage is generally caused by overheating. Therefore, to overcome the problem of overheating, most… industries use two motors that work alternately. Both electric motors function as running and standby which are generally controlled manually by the operator or using a time delay relay (TDR). However, the control of both motors by the operator is not effective because it allows human error to occur. The use of TDR is also ineffective because it does not make the temperature of the electric motor a reference in controlling the work of the two electric motors. This research aims to produce a prototype that can monitor the temperature of the electric motor in real-time and control the electric motor based on the temperature of the electric motor. The Wemos D1R2 is used as a processor to control both electric motors and transmit the temperature of the electric motor to a smartphone via the internet. The MLX90614 sensor is used as an infrared-based temperature sensor. Based on the results of testing the overall performance of the prototype, it is known that the temperature readings of the electric motor are quite accurate with mean error and standard deviation of 0.13oC and 0.15oC, respectively. The prototype is also capable of controlling both electric motors automatically and controlling a cooler via a smartphone.             Keywords: Electric Motor; MLX90614; Overheating; Wemos D1R2.     Abstrak: Penggunaan sebuah motor listrik secara terus menerus pada sebagian industri menyebabkan motor listrik tersebut mengalami kerusakan lebih awal. Kerusakan tersebut umumnya disebabkan oleh panas berlebih. Oleh karena itu, untuk mengatasi masalah panas berlebih tersebut maka sebagian besar industri menggunakan dua buah motor yang bekerja secara bergantian. Kedua motor listrik tersebut difungsikan sebagai running dan standby yang mana umumnya dikendalikan secara manual oleh operator atau menggunakan time delay relay (TDR). Namun, pengendalian kedua motor oleh operator tidaklah efektif karena memungkinkan terjadinya human error. Penggunaan TDR juga tidak efektif karena tidak menjadikan suhu motor listrik sebagai acuan dalam mengendalikan kerja kedua motor listrik tersebut. Penelitian ini bertujuan menghasilkan sebuah prototipe yang mampu mengawasi suhu motor listrik secara real-time dan mengendalikan motor listrik berdasarkan suhu motor listrik. Wemos D1R2 digunakan sebagai prosesor untuk mengendalikan kedua motor listrik dan mengirimkan suhu motor listrik ke smartphone melalui internet. Sensor MLX90614 digunakan sebagai sensor suhu berbasis infra merah. Berdasarkan hasil pengujian kinerja prototipe secara keseluruhan diketahui bahwa hasil pembacaan suhu motor listrik cukup akurat dengan mean error dan standar deviasi masing-masing 0,13oC dan 0,15oC. Prototipe juga mampu mengontrol kedua motor listrik secara otomatis dan mengontrol sebuah pendingin melalui smartphone.   Kata kunci: Motor Listrik; MLX90614; Panas Berlebih; Wemos D1R2.  

ILUSTRASI 3D HARDWARE PADA KOMPUTER UNTUK MATAKULIAH PRAKTIKUM PENGANTAR TERKNOLOGI INFORMASI

Ciptahadi, Gus Oka
Abstract: Abstract: Practicum Introduction to Information Technology is a general course that is always present at every IT campus in Indonesia. To give an introduction to hard ware to students, each lecturer always requires a long… g time, because they have to open (CPU) the Central Processing Unit and release other components to be explained by students. Inefficient time in opening and releasing computer hardware components when the course is taking place is the main problem that will be solved by researchers in this study. Plus the computer components that will be explained are quite small, making students unable to see it clearly when in the teaching and learning process. The offered solution, utilizing a technology based on 3D animation. Where this 3D animation technology will provide a more realistic appearance. As in the study entitled SINDO JOURNALIST 3D FILM ANIMATION in the journal Art Design and Culture volume 2. No. 1 March 2017, which researchers have reviewed, also explained that the use of 3D design technology can produce vivid and real visuals that are close to their original form [1]. The method in developing 3D animation in this study uses the Reseach and Development (R&D) Method. Conclusions from this study, researchers have succeeded in making a 3D animation-based information media about the introduction of computer hardware for the Introduction to Information Technology Practicum, with the process of animation results that have been tested using blackbox test.             Keywords: animation; hardware; research and development     Abstrak: Mata kuliah praktikum Pengantar Teknologi Informasi adalah matakuliah umum yang selalu terdapat pada setiap kampus IT di Indonesia. Untuk memberikan pengenalan hardware kepada peserta didik, setiap dosen selalu membutuhkan waktu yang cukup lama, dikarenakan harus membuka (CPU) Central Processing Unit dan melepaskan komponen lainnya agar dapat dijelaskan oleh peserta didik. Tidak efisiennya waktu  dalam membuka dan melepaskan komponen hardware komputer ketika matakuliah berlangsung menjadi permasalahan utama yang akan diselesaikan peneliti dalam penelitian kali ini. Ditambah lagi komponen komputer yang akan dijelaskan cukup kecil, membuat peserta didik tidak dapat melihatnya dengan jelas ketika dalam proses belajar mengajar. Solusi yang ditawarkan, memanfaatkan sebuah teknologi berbasis 3D animasi. Dimana teknologi 3D animasi ini akan memberikan tampilan yang lebih realistis. Metode didalam pengembangan animasi 3D pada penelitian ini menggunakan Metode Reseach and Development (R&D). Simpulan dari penelitian ini, peneliti sudah berhasil membuat sebuah media informasi berbasis animasi 3D tentang pengenalan hardware komputer untuk matakuliah Praktikum Pengantar Teknologi Informasi, dengan proses hasil animasi yang sudah diuji dengan menggunakan blackbox testing.   Kata kunci: animasi; hardware; reseach and development.