Claim Missing Document
Check
Articles

SISTEM INFORMASI TRANSAKSIONAL DI SPBU 44-555-13 JL. GODEAN KM. 4.5 YOGYAKARTA dengan VISUAL BASIC 6.0. Hinayah, Titik; Adji, Teguh Baratha
Jurnal Teknik Elektro Vol 1, No 2 (2009): Jurnal Teknik Elektro
Publisher : Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Negeri Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun suatu program aplikasi tansaksionalsehingga mampu memberikan kemudahan kerja bagian administrasi SPBU 44-555-13 jl. Godean km 4.5Banyuraden Yogyakarta menggunakan program visual basic 6.0. Alat yang digunakan dalam penelitian iniantaralain : diagram alir dokumen (flow map), diagram konteks (context diagram), dan diagram alir data(data flow diagram). Serta penelitian ini menggunakan metode SDLC (System Development Life Cycle).Adapun kebutuhan software yang digunakan dalam penelitian ini adalah Visual Basic (VB). Tahappengujian, pembahasan dan analisis merupakan proses uji coba data input dan program (software), yangdalam hal ini input-nya adalah data-data penjualan pada SPBU 44-555-13 Jl. Godean KM. 4.5 Yogyakartadengan sistem yang dibuat menggunakan bahasa pemrograman Visual Basic 6.0. Kemudian dari softwareini diperoleh output laporan yang dapat dijadikan sebagai acuan pimpinan SPBU dalam mengendalikanperusahaan. Dari hasil penelitian ini dengan diterapkannya sistem informasi transaksional yang baru diSPBU Banyuraden dapat mempermudah dan mempercepat proses transaksi hingga pembuatan laporannya.Sehingga meningkatkan efisiensi dan efektifitas kerja.Kata kunci : sistem, transaksi, SDLC, Visual Basic, Input, output
DETEKSI NOMOR KENDARAAN DENGAN METODE CONNECTED COMPONENT DAN SVM Budianto, Aris; Adji, Teguh Bharata; Hartanto, Rudy
244-5567
Publisher : IBI Darmajaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Research on License plate detection system will be developed in this research. Vehicle plates detection will use a camera that mounted on parking gate. Detection process starts with collecting data using the camera. Preprocessing includes rescale the image into (640.480) pixels, converting the image into grayscale. Smooting process with blur method is used to reduce the image noise. Edge detection using Sobel on the vertical direction and thresholding. Segmentation process will combine 2 methods, Morphology Filter and Connected Component. Support Vector Machine (SVM) is used to test whether the candidate is a plat plate or not. Parking System Testing obtained the following results: Parking System Accuracy in detecting motorcycle plate is 78% and the accuracy car plate detection is 78% Key words— nomor plat kendaraan, Filter Morfologi, Connected Component, Support Vector Machine (SVM).
ANALISIS SENTIMEN DATA PRESIDEN JOKOWI DENGAN PREPROCESSING NORMALISASI DAN STEMMING MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES DAN SVM Saputra, Nurirwan; Adji, Teguh Bharata; Permanasari, Adhistya Erna
Dinamika Informatika Vol 5, No 1 (2015): Jurnal Dinamika Informatika
Publisher : Dinamika Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Jokowi merupakan seorang tokoh masyarakat dengan jenjang karir yang sangat cepat, dan tidak luput dari pandangan masyarakat baik itu positif, netral maupun negatif. Data mengenai Jokowi yang berisikan komentar positif , netral dan negatif yang berasal dari media sosial dan blog politik diperlukan dalam menentukan langkah-langkah yang harus diambil oleh Jokowi untuk mendapatkan kepercayaan dari masyarakat. Selain itu data yang sudah didapat perlu dievaluasi untuk menunjukkan urgensi diimplementasikannya preProcessing terhadap data, yaitu normalisasi dan stemming. Analisis sentimen merupakan ilmu yang berguna untuk menganalisis pendapat seseorang, sentiment seseorang, evaluasi seseorang, sikap seseorang dan emosi seseorang ke dalam bahasa tertulis. Penelitian ini menggunakan search techniques dalam pengambilan data, sehingga pengambilan data dilakukan dengan efektif dan efisien. Search techniques dalam penelitian ini menggunakan Boolean searching dengan operator “AND”. Data yang sudah didapat dilabeli positif, netral dan negatif oleh penulis kemudian dikoreksi oleh ahli bahasa. Setelah itu dilakukan preProcessing baik itu mengubah kata tidak baku menjadi baku atau biasa disebut normalisasi menggunakan kamus dan mencari akar kata yaitu stemming dengan bantuan aplikasi Sastrawi Master. Selanjutnya dilakukan juga tokenisasi N-Gram, Unigram, Bigram, dan Trigram terhadap kalimat,  kemudian menghilangkan kata-kata yang umum digunakan dan tidak mempunyai Informasi yang berharga pada suatu konteks atau biasa disebut stopword removal, dan mempertahankan emoticon karena emoticon merupakan simbol yang menunjukkan ekspresi seseorang ke dalam tulisan. Akurasi yang terbaik dalam penelitian ini adalah dengan dilakukan normalisasi dan stemming pada data sebesar 89,2655% menggunakan metode SVM, dan kemudian data yang dinormalisasi saja sebesar 88,7006% menggunakan metode SVM. Dalam penelitian ini, tidak ada ujicoba terhadap data yang dilakukan stemming saja, dikarenakan tahap yang harus dilakukan dalam stemming adalah melakukan normalisasi terlebih dahulu terhadap data.
ANALISIS SENTIMEN DATA PRESIDEN JOKOWI DENGAN PREPROCESSING NORMALISASI DAN STEMMING MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES DAN SVM Saputra, Nurirwan; Adji, Teguh Bharata; Permanasari, Adhistya Erna
Dinamika Informatika Vol 5, No 1 (2015): Jurnal Dinamika Informatika
Publisher : Dinamika Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Jokowi merupakan seorang tokoh masyarakat dengan jenjang karir yang sangat cepat, dan tidak luput dari pandangan masyarakat baik itu positif, netral maupun negatif. Data mengenai Jokowi yang berisikan komentar positif , netral dan negatif yang berasal dari media sosial dan blog politik diperlukan dalam menentukan langkah-langkah yang harus diambil oleh Jokowi untuk mendapatkan kepercayaan dari masyarakat. Selain itu data yang sudah didapat perlu dievaluasi untuk menunjukkan urgensi diimplementasikannya preProcessing terhadap data, yaitu normalisasi dan stemming. Analisis sentimen merupakan ilmu yang berguna untuk menganalisis pendapat seseorang, sentiment seseorang, evaluasi seseorang, sikap seseorang dan emosi seseorang ke dalam bahasa tertulis. Penelitian ini menggunakan search techniques dalam pengambilan data, sehingga pengambilan data dilakukan dengan efektif dan efisien. Search techniques dalam penelitian ini menggunakan Boolean searching dengan operator “AND”. Data yang sudah didapat dilabeli positif, netral dan negatif oleh penulis kemudian dikoreksi oleh ahli bahasa. Setelah itu dilakukan preProcessing baik itu mengubah kata tidak baku menjadi baku atau biasa disebut normalisasi menggunakan kamus dan mencari akar kata yaitu stemming dengan bantuan aplikasi Sastrawi Master. Selanjutnya dilakukan juga tokenisasi N-Gram, Unigram, Bigram, dan Trigram terhadap kalimat,  kemudian menghilangkan kata-kata yang umum digunakan dan tidak mempunyai Informasi yang berharga pada suatu konteks atau biasa disebut stopword removal, dan mempertahankan emoticon karena emoticon merupakan simbol yang menunjukkan ekspresi seseorang ke dalam tulisan. Akurasi yang terbaik dalam penelitian ini adalah dengan dilakukan normalisasi dan stemming pada data sebesar 89,2655% menggunakan metode SVM, dan kemudian data yang dinormalisasi saja sebesar 88,7006% menggunakan metode SVM. Dalam penelitian ini, tidak ada ujicoba terhadap data yang dilakukan stemming saja, dikarenakan tahap yang harus dilakukan dalam stemming adalah melakukan normalisasi terlebih dahulu terhadap data.
EVALUASI METODE LOAD BALANCING Dan FAULT TOLERANCE PADA SISTEM DATABASE SERVER APLIKASI CHAT Hamka, Cakra Aminuddin; Adji, Teguh Bharata; Sulistyo, Selo
Edu Komputika Journal Vol 5 No 1 (2018): Edu Komputika Journal
Publisher : Jurusan Teknik Elektro Universitas Negeri Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Abstract The development of social network applications has growth so fast with various applications supported by smart tools as multiplatform to used it. Several applications that used by user are the chat and media social app. However, there is problem is the number of users accessing the chat service is large. This condition makes communication into database server can be stop and loss of data. It is caused by excessive load received by a single server database. Therefore, this study designs a database server to solve a lot of users of communication server and storage capacity into database server more than one. This is important because to increase availibiliy of services for each users request. This study used a method of distribution of communications service request for each database  server. Distribution of communication service request used a load balancing method and HAPRoxy with scheduling method. There are two algorithms in scheduling method are round robin and least connection algorithm. Both of algorithms were evaluated. compared, and used in database server more than one. The result shown average of least connection algorithm has value of response time 32.421 ms is smaller than round robin algorithm 35.813 ms. While on the throughput, least algorithm has big value 211.267 Kb/s than round robin algorithm has value 210.298 Kb/s. The result shown the number of packet least connection algorithm are big and better than round robin algortihm with load balancing implementation for distribution of server communication on database server more than one able to solve a lot of services communication. Keywords: load balancing, database server chat, least connection, round robin, response time, throughput
Rekomendasi Berdasarkan Nilai Pretest Mahasiswa Menggunakan Metode Collaborative Filtering dan Bayesian Ranking Stefani, Brillian; Adji, Teguh Bharata; Kusumawardani, Sri Suning; Hidayah, Indriana
Edu Komputika Journal Vol 5 No 1 (2018): Edu Komputika Journal
Publisher : Jurusan Teknik Elektro Universitas Negeri Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Abstract- Self-Regulated Learning (SRL) skill can be improved by improving students’ cognitive and metacognitive abilities. To improve metacognitive abilities, metacognitive support in learning process using e-learning needs to be included. One of the example is assisting students by giving feedbacks once students had finished doing specific avtivities. The purpose of this study was to develop a pedagogical agent with the abilities to give students feedbacks, particularly recommendations of lesson sub-materials order. Recommendations were given by considering students pretest scores (students’ prior knowledge). The computations for recommendations used Collaborative Filtering and Bayesian Ranking methods. Results obtained in this study show that based on MAP (Mean Average Precision) testings, Item-based method got the highest MAP score, which was 1. Computation time for each method was calculated to find runtime complexity of each method. The results of computation time show that Bayesian Ranking had the shortest computation time with 0,002 seconds, followed by Item-based with 0,006 seconds, User Based with 0,226 seconds, while Hybrid has the longest computation time with 0,236 seconds. Keyword- self-regulated learning, metacognitive, metacognitive support, feedback, pretest (prior knowledge), Collaborative Filtering, Bayesian Ranking, Mean Average Precision, runtime complexity.
SISTEM INFORMASI TRANSAKSIONAL DI SPBU 44-555-13 JL. GODEAN KM. 4.5 YOGYAKARTA dengan VISUAL BASIC 6.0. Hinayah, Titik; Adji, Teguh Baratha
Jurnal Teknik Elektro Vol 1, No 2 (2009): Jurnal Teknik Elektro
Publisher : Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Negeri Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.15294/jte.v1i2.1594

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun suatu program aplikasi tansaksionalsehingga mampu memberikan kemudahan kerja bagian administrasi SPBU 44-555-13 jl. Godean km 4.5Banyuraden Yogyakarta menggunakan program visual basic 6.0. Alat yang digunakan dalam penelitian iniantaralain : diagram alir dokumen (flow map), diagram konteks (context diagram), dan diagram alir data(data flow diagram). Serta penelitian ini menggunakan metode SDLC (System Development Life Cycle).Adapun kebutuhan software yang digunakan dalam penelitian ini adalah Visual Basic (VB). Tahappengujian, pembahasan dan analisis merupakan proses uji coba data input dan program (software), yangdalam hal ini input-nya adalah data-data penjualan pada SPBU 44-555-13 Jl. Godean KM. 4.5 Yogyakartadengan sistem yang dibuat menggunakan bahasa pemrograman Visual Basic 6.0. Kemudian dari softwareini diperoleh output laporan yang dapat dijadikan sebagai acuan pimpinan SPBU dalam mengendalikanperusahaan. Dari hasil penelitian ini dengan diterapkannya sistem informasi transaksional yang baru diSPBU Banyuraden dapat mempermudah dan mempercepat proses transaksi hingga pembuatan laporannya.Sehingga meningkatkan efisiensi dan efektifitas kerja.Kata kunci : sistem, transaksi, SDLC, Visual Basic, Input, output
Analisis Potensi Daerah Melalui Metode Document Clustering Laporan Pelaksanaan Kegiatan Kuliah Kerja Nyata-Pembelajaran Pemberdayaan Masyarakat Mustika, Dyah; Adji, Teguh Bharata; Kadir, Abdul
JEPIN (Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika) Vol 1, No 1 (2015): Edisi Perdana
Publisher : Program Studi Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (512.224 KB) | DOI: 10.26418/jp.v1i1.9978

Abstract

Kuliah Kerja Nyata Pembelajaran Pemberdayaan Masyarakat (KKN-PPM) adalah salah satu bentuk pengabdian UGM yang dilakukan oleh mahasiswanya kepada masyarakat secara langsung. Selama melaksanakan KKN, mahasiswa menyusun dan melaksanakan program kegiatan yang berguna bagi pemberdayaan masyarakat. Setelah selesai, mahasiswa diwajibkan membuat laporan tentang pelaksanaan kegiatan yang telah dilakukan. Dokumen laporan pelaksanaan kegiatan KKN yang terkumpul sudah sangat banyak tetapi belum dimanfaatkan secara maksimal. Laporan ini sebenarnya dapat menjadi sebuah sumber infromasi. Salah satu informasi yang bisa digali dari dokumen laporan tersebut adalah informasi tentang potensi daerah lokasi KKN. Penambangan informasi dari dokumen dapat dilakukan dengan text mining. Penelitian ini bertujuan untuk menambang informasi tentang potensi daerah dari dokumen laporan pelaksanaan kegiatan KKN-PPM menggunakan salah satu metode pada text mining, yaitu document clustering. Clustering dilakukan dengan dua pendekatan yaitu, STC dan LINGO, menggunakan Carrot2 Workbench. Penggunaan dua algoritma ini dimaksudkan untuk memperoleh perbandingan algoritma yang memberikan hasil lebih baik dalam penggambaran potensi daerah lokasi KKN-PPM UGM. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa algoritma LINGO lebih baik dalam memberikan gambaran tentang potensi daerah dibandingkan algoritma STC. LINGO memunculkan label klaster yang bertema potensi daerah lebih banyak dibanding STC. Dari evaluasi pada penelitian ini, LINGO menghasilkan nilai F-Measure 70%, dua kali lebih tinggi daripada STC yang hanya 33%.Kata Kunci— KKN-PPM UGM, document clustering, STC, LINGO, Carrot2
Pengaruh Load Balancing Pada Pemrosesan Paralel untuk Kompresi Video ., Sudaryanto; Adji, Teguh Bharata; Nugroho, Hanung Adi
SENATIK STT Adisutjipto Vol 2 (2016): Peran Teknologi dan Kedirgantaraan Untuk Meningkatkan Daya Saing Bangsa
Publisher : Sekolah Tinggi Teknologi Adisutjipto

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (306.62 KB) | DOI: 10.28989/senatik.v2i0.85

Abstract

Communication and multimedia, especially video data processing require very high resource both computing resources and communication traffic. This requires high-end machines such as servers with high specifications are of course very expensive. This results builds a web based application that implements the concept of parallel processing with load balancing process based CPU Usage to compress video files with FFmpeg software.The results are conditioned compression has half the resolution of the original video data. Based on the test results indicate with load balancing process parallel concepts used, the compression process showed an average speed up value of 8.07% faster than paralle Non load balancing process with 2 compressors, 37.57% with 3 compressors, and 41.24% with 4 compressors. The level of processor efficiency by 28.76% more efficient than paralle Non load balancing process with 2 compressors, 37.57% with 3 compressor, and 41.24%  with 4 compressors. Keywords: pemrosesan paralel, kompresi video, Load Balancing, CPU Usage
Narrow Window Feature Extraction for EEG-Motor Imagery Classification using k-NN and Voting Scheme Wijaya, Adi; Adji, Teguh Bharata; Setiawan, Noor Akhmad
Proceeding of the Electrical Engineering Computer Science and Informatics Vol 5: EECSI 2018
Publisher : IAES Indonesia Section

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (368.009 KB) | DOI: 10.11591/eecsi.v5.1665

Abstract

Achieving consistent accuracy still big challenge in EEG based Motor Imagery classification since the nature of EEG signal is non-stationary, intra-subject and inter-subject dependent. To address this problems, we propose the feature extraction scheme employing statistical measurements in narrow window with channel instantiation approach. In this study, k-Nearest Neighbor is used and a voting scheme as final decision where the most detection in certain class will be a winner. In this channel instantiation scheme, where EEG channel become instance or record, seventeen EEG channels with motor related activity is used to reduce from 118 channels. We investigate five narrow windows combination in the proposed methods, i.e.: one, two, three, four and five windows. BCI competition III Dataset IVa is used to evaluate our proposed methods. Experimental results show that one window with all channel and a combination of five windows with reduced channel outperform all prior research with highest accuracy and lowest standard deviation. This results indicate that our proposed methods achieve consistent accuracy and promising for reliable BCI systems.