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
Abstract:Abstract: Abstract: this study evaluates and compares the performance of two edge detection methods Sobel method and Canny method on batik image. Batik images have unique characteristics and complex patterns, making it…
difficult to analyze the edges. This study presents a comparison of the results using sobel and canny edge detection methods on batik kawung images both from peak signal-to-noise reatio and from mean squared error. The results showed that canny edge detection was better than sobel method. This can be seen from the results of PSNR and MSE that is 100%. This analysis is determined by considering factors such as the accuracy of edge detection, sensitivity to noise, and the ability to handle the complexity of batik drawing patterns. The results of this study provide a detailed description of the advantages and disadvantages of each method in the image of batik kawung. The conclusions that can be drawn from this study can provide valuable guidance for choosing the optimal edge detection method in image analysis of batik kawung and others.
Keywords: batik kawung; canny; MSE; PSNR; sobel
Abstrak: Penelitian ini mengevaluasi dan membandingkan kinerja dua metode deteksi tepi metode Sobel dan metode Canny pada citra batik. Gambar batik mempunyai ciri-ciri yang unik dan pola yang kompleks, sehingga menyulitkan analisis tepian. Penelitian ini menyajikan perbandingan hasil menggunakan metode deteksi tepi sobel dan canny pada citra batik kawung baik dari peak signal-to-noise reatio maupun dari mean squared error. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa deteksi tepi canny lebih baik dibandingkan dari metode sobel. Hal ini dapat dilihat dari hasil PSNR dan MSE yang dihasilkan yaitu 100%. Analisis ini ditentukan dengan mempertimbangkan faktor-faktor seperti keakuratan deteksi tepi, kepekaan terhadap noise, dan kemampuan menangani kompleksitas pola gambar batik. Hasil penelitian ini memberikan gambaran secara detail mengenai kelebihan dan kekurangan masing-masing metode pada citra batik kawung. Kesimpulan yang dapat diambil dari penelitian ini dapat memberikan panduan berharga untuk memilih metode deteksi tepi yang optimal dalam analisis citra batik kawung dan yang lainnya.
Kata kunci: batik kawung; canny; MSE; PSNR; sobel
Abstract:Abstract: Artificial Intelligence (AI) is currently gaining popularity across various industries, including healthcare, finance, and others. In this study, AI technology is employed to devise an optimal marketing strategy…
y for Code Verse Computer Accessories Store using the K-Means algorithm. As part of machine learning, the K-Means algorithm, categorized under unsupervised learning, is implemented to cluster sales data for computer accessory products over the last three months of 2023. The results of the K-Means analysis identify two main clusters. Cluster one (Cluster 1) comprises products such as Mouse, Keyboard, Monitor, Headset, and Speaker, indicating consistent purchasing patterns and high consumer interest. Recommendations are made to increase stock for Cluster 1. Meanwhile, Cluster two (Cluster 2) consists of Mic products with lower interest, and it is not advisable to increase stock. The implementation of K-Means provides insights into purchasing patterns, enabling Code Verse to develop more effective marketing and inventory management strategies.
Keywords: K-Means algorithm; artificial intelligence; clustering
Abstract: Kecerdasan Buatan (AI) kini meraih popularitas dalam berbagai industri, termasuk sektor kesehatan, keuangan, dan lainnya. Pada penelitian ini, teknologi AI digunakan untuk merancang strategi pemasaran optimal bagi Toko Aksesoris Komputer CodeVerse dengan menggunakan Algoritma K-Means. Sebagai bagian dari machine learning, Algoritma K-Means, yang termasuk dalam kategori unsupervised learning, diimplementasikan untuk mengelompokkan data penjualan produk selama tiga bulan terakhir tahun 2023. Hasil dari analisis K-Means mengidentifikasi dua cluster utama. Cluster pertama (Cluster 1) terdiri dari produk Mouse, Keyboard, Monitor, Headset, dan Speaker, menunjukkan pola pembelian yang konsisten dan tingginya minat konsumen. Rekomendasi untuk menambah stok diberikan. Sementara itu, Cluster kedua (Cluster 2) terdiri dari produk Mic dengan minat lebih rendah, dan tidak disarankan untuk menambah stok. Implementasi K-Means memberikan wawasan tentang pola pembelian, memungkinkan CodeVerse mengembangkan strategi pemasaran dan manajemen persediaan yang lebih efektif.
Keywords: Algoritma k-means; kecerdasan buatan; clustering
Abstract:Abstract: Facial recognition is widely used in areas such as video surveillance and database management. Facial images have been used as a preferred biometric feature in many identity recognition systems to obtain good image…
mage results in image segmentation. A good image must pay attention to several factors, namely high resolution, good contrast, image sharpness, consistent colors, lack of noise and appropriate lighting conditions. In this face recognition research, using canny edge detection method for 10 original images paired with 10 other images. The original faces taken are male and female. Canny edge detection has a low error rate in image segmentation compared to other edge detections. The purpose of this study is to determine the edge of the image in I-rat and can display the results of a good segmentation of facial images. The results of the test data with data stored in the database in the study is 1 face image produces 67.69% accuracy and 26.92% and 8 other face images produce 100% accuracy. The average success rate of 10 experiments using image segmentation is 89.461%. In conclusion, the canny edge detection method can provide accurate results in the face recognition process.
Keywords: accuracy; canny edge detection; face recognition; image; segmentation
Abstrak : Pengenalan wajah banyak digunakan dalam diberbagai bidang seperti pengawasan video dan manajemen basis data. Gambar wajah telah digunakan sebagai ciri biometrik yang disukai di banyak sistem pengenalan identitas untuk mendapatkan hasil citra yang bagus dalam segmentasi citra. Citra yang baik harus memperhatikan beberapa faktor yaitu resolusi tinggi, kontras yang baik, ketajaman citra, warna yang konsisten, kurangnya noise dan kondisi pencahayaan yang sesuai. Pada penelitian pengenalan wajah ini, menggunakan metode deteksi tepi canny untuk 10 citra asli yang dipasangkan dengan 10 citra lainnya. Wajah asli yang diambil berjenis kelamin laki-laki dan perempuan. Deteksi tepi canny memiliki tingkat kesalahan rendah dalam segmentasi citra dibandingkan dengan deteksi tepi lainnya. Tujuan dari penelitian ini adalah menentukan tepi gambar secara akurat dan dapat menampilkan hasil segmentasi citra wajah yang baik. Hasil dari data uji dengan data yang tersimpan di database dalam penelitian adalah 1 citra wajah menghasilkan akurasi 67,69% dan 26,92% dan 8 citra wajah lainnya menghasilkan akurasi 100%. Rata-rata tingkat keberhasilan dari 10 kali percobaan dengan menggunakan segmentasi citra adalah 89,461%. Kesimpulan, metode deteksi tepi canny dapat memberikan hasil yang akurat dalam proses pengenalan wajah.
Kata Kunci : akurasi; deteksi tepi canny; citra; pengenalan wajah; segmentasi
Abstract:Abstract: The advancement of information technology and knowledge has facilitated the production of quality information. The use of information technology has penetrated all fields, especially in the teaching domain at higher…
igher education institutions, aiding in valuable decision-making processes. This research focuses on STMIK Royal Kisaran, which faces challenges in increasing the number of doctoral-educated lecturers. To address this limitation, the study explores the implementation of a Decision Support System (DSS) using the Profile Matching method. Lecturers in higher education play a crucial role in providing education, conducting research, and contributing to society. In an effort to enhance the qualifications of lecturers, this research designs a Decision Support System using the Profile Matching method. The aim of this research is to provide recommendations for prospective lecturer candidates to pursue a Doctoral degree based on criteria factors such as length of service, functional position, research score, dedication score, age, and recognition score. Data from 46 lecturers at STMIK Royal Kisaran who meet the criteria are used to test the validity and effectiveness of the Decision Support System (DSS). Through structured analysis, it is demonstrated that the Decision Support System using the Profile Matching method successfully provides recommendations for suitable lecturer candidates to pursue doctoral studies.
Keywords : decision support systems; higher education; information Technology; lecturer qualifications; profile matching.
Abstrak: Kemajuan teknologi informasi dan ilmu pengetahuan telah menghadirkan kemudahan dalam menghasilkan informasi yang berkualitas, penggunaan teknologi informasi sudah memasuki segala bidang terutama bidang pengajaran pada perguruan tinggi dan membantu pengambilan keputusan yang bernilai. Penelitian ini berfokus pada STMIK Royal Kisaran yang mengalami kendala dalam meningkatkan jumlah dosen berpendidikan Doktor. Untuk mengatasi keterbatasan tersebut, penelitian ini mengeksplorasi penerapan Sistem Pendukung Keputusan (DSS) dengan menggunakan metode Profile Matching. Dosen pada pendidikan tinggi mempunyai peran penting dalam memberikan pendidikan, melakukan penelitian, dan memberikan kontribusi kepada masyarakat. Dalam upaya meningkatkan kualifikasi dosen, penelitian ini merancang Sistem Pendukung Keputusan dengan menggunakan metode Profile Matching. Penelitian ini bertujuan untuk memberikan rekomendasi kandidat calon dosen untuk mengejar gelar Doktor dengan berlandaskan faktor kriteria seperti lama kerja, jabatan fungsional, nilai penelitian, nilai pengabdian, umur, dan nilai rekognisi. Data dari 46 dosen STMIK Royal Kisaran yang memenuhi kriteria digunakan untuk menguji validitas dan efektivitas Sistem Pendukung Keputusan (SPK). Melalui analisis terstruktur, menunjukkan bahwa Sistem Pendukung Keputusan menggunakan metode Profile Matching berhasil memberikan rekomendasi calon dosen yang layak direkomendasikan untuk melanjutkan studi ke jenjang Doktor.
Kata Kunci : kualifikasi dosen; pencocokan profil; pendidikan yang lebih tinggi; sistem pendukung keputusan; teknologi Informasi.
Abstract:Abstract: For all people in the world, the application of information and communication technology has become something that is used in everyday life. All information can be accessed easily using current developments in…
various technologies. The process of searching for various information on the internet has become a habit of today's society. One of the information that people often seek is about health. Several available online health consultation service applications provide considerable benefits for all users. One method used for the UI and UX design process is design thinking. The average user of the application is 18-35 years old. The user interface provided in this application is not yet user friendly, especially for the elderly. User interface (UI) and user experience (UX) are important so that users feel comfortable when using an application.
Keywords: information technology; consulting application; UI/UX; design thinking
Abstract: Bagi seluruh masyarakat di dunia, penerapan teknologi informasi dan komunikasi menjadi hal yang sudah digunakan dalam kehidupan sehari-hari. Seluruh informasi dapat diakses dengan mudah menggunakan perkembangan berbagai macam teknologi saat ini. Proses mencari berbagai informasi di internet sudah menjadi kebiasaan masyarakat saat ini. Salah satu informasi yang sering dicari oleh masyarakat yaitu tentang kesehatan. Beberapa aplikasi layanan konsultasi kesehatan online yang tersedia memberikan manfaat yang cukup besar bagi seluruh pengguna. Salah satu metode yang digunakan untuk proses desain UI dan UX adalah design thinking. Pengguna aplikasi tersebut rata-rata berusia 18-35 tahun. Tampilan user interface yang disediakan pada aplikasi tersebut belum bersifat user friendly, terutama bagi kalanagn lansia. User interface (UI) dan user experience (UX) menjadi hal penting supaya pengguna merasakan kenyamanan pada saat menggunakan sebuah aplikasi.
Keywords: teknologi informasi; aplikasi konsultasi; UI/UX; design thinking
Abstract:Abstract: Based on the era of globalization people in East Kotawaringin almost all people have used social media, for example, as a personal post some use it to see the promotion of beauty products fashion, and others. The…
he KOTIM community has many who use social media, especially the Young Generation Z who have often used to buy products on social media, for example, Instagram, TikTok, and Facebook. This study will be made using the TOPSIS method for ranking to know which social media is often used by consumers. The researcher also made a questionnaire with Google form that will be tested for the validity or not of the data obtained using SPSS. The object of research is made in East Kotawaringin. The purpose of this study was to determine which social media is often used by the public to purchase decisions in the Kotim Regency. The result of the calculation using the TOPSIS method the social media platform with the highest rating is considered the best choice for decision-making, in this case, TikTok with a rating value of 1. It can be concluded that the social media platform that is widely used by KOTIM residents to make decisions is TikTok.
Keywords: buying decision; social media; TOPSIS
Abstract: Berdasarkan era globalisasi bahwa masyarakat di Kotawaringin Timur hampir seluruh masyarakat telah menggunakan media sosial, contohnya sebagai postingan pribadi ada juga yang menggunakan sebagai melihat promosi produk kecantikan dan fasion dan lainnya. Karena masyarakat KOTIM sudah banyak yang menggunakan media sosial apalagi para anak muda generasi z yang sudah sering menggunakan untuk membeli produk pada media sosial contohnya media sosial instagram, TikTok, dan juga facebook. Pada penelitian ini akan dibuat menggunakan metode TOPSIS untuk perangkingan agar mengetahui media sosial mana yang sering digunakan oleh konsumen. Peneliti juga membuat kuisoner dengan google form yang akan diuji valid atau tidak nya data yang didapat dengan menggunakan SPSS. Objek penelitian yang dibuat berada di Kotawaringin Timur. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui media sosial mana yang sering digunakan oleh masyarakat terhadap keputusan pemebelian pada wilayah kabupaten KOTIM. Hasil dari perhitungan menggunakan metode TOPSIS platform media sosial dengan peringkat tertinggi dianggap sebagai pilihan terbaik untuk pengambilan keputusan, dalam kasus ini adalah TikTok dengan peringkat nilai 1. Dapat disimpulkan bahwa platform media sosial yang banyak digunakan oleh penduduk KOTIM untuk mengambil keputusan adalah TikTok.
Keywords: keputusan pembelian; media sosial; TOPSIS
Abstract:Abstract: This study aims to train computers to recognize Javanese script characters known as Hanacaraka. The evaluation was conducted on the use of Convolutional Neural Network (CNN) with the ResNet-18 architecture in recognizing…
ecognizing these characters. The research objective is to overcome traditional character recognition barriers and improve accuracy. The method employed includes building a CNN model with the ResNet-18 architecture and using diverse datasets. The results show a training accuracy of 100%, validation accuracy of 98.01%, and accuracy, precision, recall, and F1-score each at 100%. This study concludes that the developed model successfully achieves a high level of accuracy and contributes positively to the development of Javanese Hanacaraka character recognition technology.
Keywords: convolution neural network (CNN); javanese hanacaraka script; resnet-18
Abstrak: Penelitian ini bertujuan melatih komputer untuk mengenali huruf aksara Jawa Hanacaraka. Evaluasi dilakukan terhadap penggunaan Convolutional Neural Network (CNN) dengan arsitektur ResNet-18 dalam pengenalan karakter tersebut. Tujuan penelitian adalah mengatasi hambatan pengenalan karakter tradisional dan meningkatkan akurasi. Metode yang digunakan mencakup pembuatan model CNN dengan arsitektur ResNet-18 dan penggunaan dataset yang beragam. Hasilnya menunjukkan akurasi pelatihan 100%, validasi 98.01%, dan akurasi, presisi, recall, dan F1-score masing-masing sebesar 100%. Simpulan penelitian ini adalah bahwa model yang dikembangkan berhasil mencapai tingkat akurasi yang tinggi dan memberikan kontribusi positif pada pengembangan teknologi pengenalan karakter Hanacaraka Jawa.
Kata kunci: convolution neural network (CNN); huruf aksara jawa hanacaraka; resnet-18
Abstract:Abstract: Gross Regional Domestic Product (GRDP) is one of the most important socio-economic indicators. In order to gain a more comprehensive understanding of the current economic situation and regional differences, estimating…
imating GRDP using integration of satellite imagery and official statistics data can provide valuable information. This research estimates the GRDP value in 2022 by using data in 2019 to 2021 related to two aspects, agriculture and non-agriculture. Soil adjusted vegetation index (SAVI), enhanced vegetation index (EVI), and land cover (LC) used as agriculture aspect, while nighttime light (NTL), human settlement index (HSI), land area, and population per regency/city used as non-agriculture aspect. GRDP estimation are produced with machine learning approach using support vector machine (SVM) and random forest (RF) method. Correlation test on each variable shows only land area that does not have a significant correlation with GRDP. RF model then chosen as the best model with RMSE, MSE, MAE, and R2 value of 0.2549; 0.5049; 0.7727; and 0.2543, respectively. The estimated values acquired in several regencies/cities have rather near, some even very close to the official statistics values.
Keywords: GRDP; satellite imagery; machine learning; random forest; support vector machine
Abstrak: Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) merupakan salah satu indikator sosio-ekonomi yang penting. Penghitungan nilai PDRB dengan pendekatan yang melibatkan kombinasi data citra satelit dan statistik resmi dapat memberikan informasi serta pemahaman yang lebih komprehensif. Penelitian ini melakukan estimasi nilai PDRB pada tahun 2022 menggunakan data tahun 2019 hingga 2021 dengan melibatkan dua aspek, agrikultur dan non-agrikultur. Data soil adjusted vegetation index (SAVI), enhanced vegetation index (EVI), dan tutupan lahan (land cover/LC) digunakan sebagai aspek agrikultur, sementara data citra cahaya malam (NTL), human settlement indeks (HSI), luas wilayah kabupaten/kota, dan jumlah populasi per kabupaten/kota digunakan sebagai aspek non-agrikultur. Estimasi PDRB dihasilkan dengan menggunakan pendekatan machine learning berupa support vector machine (SVM) dan random forest (RF). Pengecekan korelasi antarvariabel menunjukkan bahwa hanya variabel luas wilayah tidak berpengaruh signifikan terhadap nilai PDRB. Model random forest kemudian dipilih sebagai model terbaik dengan nilai evaluasi RMSE, MSE, MAE, dan berturut-turut sebesar 0.2549, 0.5049, 0.7727, dan 0.2543. Nilai estimasi yang diperoleh di beberapa kabupaten/kota cukup mendekati, bahkan ada yang sangat dekat dengan nilai statistik resmi.
Kata kunci: PDRB; citra satelit; machine learning; random forest; support vector machine
Abstract:Abstract: This research highlights the significance of information technology in producing relevant, accurate, and timely information as the foundation for strategic knowledge in decision-making. Applications, as software,…
e, play a vital role in presenting information tailored to user needs, based on provided input data. Flutter, serving as an SDK for mobile app development, brings superior capabilities in cross-platform application development. The development of a mobile application for Fruit Garden Tourism Information System in Sidoarjo using Flutter aims to facilitate the search for fruit garden tourism spots based on user preferences and provide detailed information about those locations. The objective is to assist the community in discovering and enjoying fruit garden tourism in Sidoarjo. In the testing process, the black-box method is utilized to identify system weaknesses, validate the congruence of executed data with inputs, and prevent potential deficiencies and errors in the application before user deployment. In the testing process, the application has successfully passed tests for its interface and all provided features with success.
Keywords: application; flutter; fruit garden tourism; information technology.
Abstrak: Penelitian ini menggambarkan pentingnya teknologi informasi dalam menghasilkan informasi yang relevan, akurat, dan waktu tepat sebagai dasar pengetahuan strategis untuk pengambilan keputusan. Aplikasi, sebagai perangkat lunak, memiliki peran vital dalam menyajikan informasi sesuai dengan kebutuhan pengguna, berlandaskan pada data masukan yang diberikan. Flutter, sebagai SDK untuk pembuatan aplikasi mobile, menghadirkan kemampuan unggul dalam pengembangan aplikasi lintas platform. Pengembangan aplikasi mobile untuk Sistem Informasi Wisata Kebun Buah di Sidoarjo menggunakan Flutter bertujuan memudahkan pencarian tempat wisata kebun buah sesuai preferensi pengguna dan menyediakan informasi yang terperinci tentang lokasi tersebut. Tujuannya adalah memfasilitasi masyarakat dalam menemukan dan menikmati wisata kebun buah di Sidoarjo. Dalam proses pengujian, metode black box digunakan untuk mengidentifikasi kelemahan sistem, memvalidasi kesesuaian data yang dieksekusi dengan yang dimasukkan, serta mencegah potensi kekurangan dan kesalahan dalam aplikasi sebelum digunakan oleh pengguna. Pada proses pengujian, aplikasi telah berhasil melewati pengujian untuk aspek tampilan dan seluruh fitur yang disediakan dengan sukses.
Kata kunci: aplikasi; flutter; teknologi informasi; wisata kebun buah.