Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
0.562
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Techno.Com: Jurnal Teknologi Informasi JITEK (Jurnal Ilmiah Teknosains) Applied Technology and Computing Science Journal
Arif Rohmatullah
Universitas Islam Darul Ulum Lamongan
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Engineering Mechanical Engineering Social Sciences Veterinary

Published : 3 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search

 1 
Estimasi Parameter Super Pairwise Alignment pada Kombinasi Virus Dengue Menggunakan Particle Swarm Optimization Dinita Rahmalia; Arif Rohmatullah; Mohammad Syaiful Pradana
Techno.Com Vol 18, No 3 (2019): Agustus 2019
Publisher : LPPM Universitas Dian Nuswantoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (664.28 KB) | DOI: 10.33633/tc.v18i3.2528

Abstract

Di Indonesia terdapat empat jenis virus dengue atau demam berdarah. Untuk melihat tingkat kesamaan (similarity) antara dua sekuens virus, dibutuhkan proses pensejajaran pada sekuens virus. Metode yang digunakan untuk pensejajaran pada dua sekuens virus adalah Super Pairwise Alignment (SPA). Nilai fungsi objective pada SPA adalah nilai penalty antara dua sekuens virus. Karena nilai fungsi objective tergantung pada parameter SPA, maka pada penelitian ini nilai parameter SPA akan diestimasi menggunakan metode heuristik seperti Particle Swarm Optimization (PSO). Simulasi diterapkan pada enam kombinasi virus dengue untuk proses estimasi parameter SPA. Berdasarkan hasil simulasi pada enam kombinasi virus dengue, PSO dapat menemukan parameter SPA yang optimal secara pendekatan. Parameter SPA yang optimal juga dapat mengetahui posisi dan panjang dari unit sekuens yang mengalami penambahan atau penghapusan.
Pengaruh Korelasi Data pada Peramalan Kelembaban Udara Menggunakan Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) Dinita Rahmalia; Arif Rohmatullah
TEKNOLOGI DITERAPKAN DAN JURNAL SAINS KOMPUTER Vol 2 No 1 (2019): June
Publisher : Unusa Press

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33086/atcsj.v2i1.817

Abstract

Peramalan cuaca merupakan kegiatan yang penting untuk beberapa aktivitas. Dalam peramalan cuaca, terdapat beberapa komponen yang diamati seperti suhu udara, kelembaban udara, intensitas matahari, dan sebagainya. Berdasarkan penelitian sebelumnya, intensitas matahari dipengaruhi oleh salah satu komponen yaitu kelembaban udara sehingga pada penelitian ini akan dilakukan peramalan pada data kelembaban udara. Pada penelitian ini akan dilakukan peramalan pada data kelembaban udara meggunakan Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS). Dalam ANFIS terdapat beberapa parameter yang akan dioptimisasi yaitu premise parameter dan consequent parameter. ANFIS menggunakan metode hybrid dalam perhitungan. Terdapat dua bagian dari metode hybrid : alur maju dan alur mundur. Simulasi dilakukan pada tiga dataset dengan struktur yang berbeda. Berdasarkan hasil simulasi, hasil peramalan tergantung pada nilai korelasi. Semakin kuat nilai korelasi (korelasi mendekati 1) menghasilkan hasil peramalan yang lebih baik yang ditandai dengan nilai Mean of Square Error (MSE) yang kecil.
KLASTERISASI DATA PERTANIAN DI KABUPATEN LAMONGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS DAN FUZZY C MEANS Arif Rohmatullah; Dinita Rahmalia; Mohammad Syaiful Pradana
Jurnal Ilmiah Teknosains Vol 5, No 2 (2019): JiTek
Publisher : Universitas PGRI Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (276.66 KB) | DOI: 10.26877/jitek.v5i2.4254

Abstract

Di Indonesia, terdapat beberapa pekerja sebagai petani sebagai matapencaharian karena kebutuhan pokok pada pangan dan memiliki lahan pertanian yang luas. Karena terdapat perbedaan  luas lahan pertanian dan hasil produksi pertanian, maka diperlukan klasterisasi pada data pertanian. Tujuan klastering adalah untuk mengidentifikasi suatu kelompok data dari populasi data untuk menghasilkan sifat-sifat dari data itu sendiri. Pada penelitian ini akan digunakan dua metode yaitu : algoritma K-Means dan algoritma Fuzzy C Means (FCM). Algoritma K-Means dan algoritma FCM dapat mengklaster beberapa kecamatan di kabupaten Lamongan berdasarkan luas lahan pertanian dan hasil produksi pertanian. Pada algoritma K-Means, titik pusat klaster diupdate sehingga menghasilkan jumlahan euclidean distance yang minimum. Pada algoritma FCM, derajat keanggotaan (the degree of membership) diupdate sehingga menghasilkan nilai fungsi objective yang minimum. Berdasarkan hasil simulasi, kedua metode tersebut dapat mengklaster beberapa kecamatan di kabupaten Lamongan berdasarkan luas lahan pertanian dan hasil produksi pertanian.
Co-Authors Dinita Rahmalia, Dinita Mohammad Syaiful Pradana, Mohammad Syaiful