Garuda - Garba Rujukan Digital

p-Index From 2019 - 2024

4.336

P-Index

This Author published in this journals

All Journal IAES International Journal of Artificial Intelligence (IJ-AI) Prosiding Seminar Nasional Sains Dan Teknologi Fakultas Teknik Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika (JEPIN) JUITA : Jurnal Informatika Majalah Ilmiah MOMENTUM Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) Electro Luceat Jurnal Informatika Universitas Pamulang Jurnal Teknoinfo J-SAKTI (Jurnal Sains Komputer dan Informatika) Jurnal Tekno Kompak INTI Nusa Mandiri JTIKOM: Jurnal Teknik dan Sistem Komputer Jurnal Teknologi dan Sistem Tertanam Journal Social Science And Technology For Community Service J-SAKTI (Jurnal Sains Komputer dan Informatika) Journal of Engineering and Information Technology for Community Service Jurnal Ilmiah Edutic : Pendidikan dan Informatika Jurnal Informatika: Jurnal Pengembangan IT Jurnal Media Celebes Jurnal Media Jawadwipa

Andi Nurkholis

Universitas Teknokrat Indonesia

Author-ID : 2490008

Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Languange, Linguistic, Communication & Media Mathematics Social Sciences Other

Published : 28 Documents Claim Missing Document

Claim Missing Document

Articles

1 2 3

Spatial decision tree model for garlic land suitability evaluation Andi Nurkholis; Imas Sukaesih Sitanggang; Annisa Annisa; Sobir Sobir
IAES International Journal of Artificial Intelligence (IJ-AI) Vol 10, No 3: September 2021
Publisher : Institute of Advanced Engineering and Science

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.11591/ijai.v10.i3.pp666-675

Predicting land and weather characteristics as indicators of land suitability is very important in increasing effectiveness in food production. This study aims to evaluate the suitability of garlic land using spatial decision tree algorithm. The algorithm is the improvement of the conventional decision tree algorithm in which spatial join relation is included to grow up spatial decision tree. The spatial dataset consists of a target layer that represents garlic land suitability and ten explanatory layers that represent land and weather characteristics in the study areas of Magetan and Solok district, Indonesia. This study generated the best spatial decision trees for each study area. On Magetan dataset, the best model has 33 rules with 94.34% accuracy and relief variable as the root node, whereas on Solok dataset, the best model has 66 rules with 60.29% accuracy and soil texture variable as the root node.

SISTEM MONITORING KELEMBABAN GABAH PADI BERBASIS ARDUINO I Ketut Wahyu Gunawan; Andi Nurkholis; Adi Sucipto; Afifudin Afifudin
Jurnal Teknik dan Sistem Komputer Vol 1, No 1 (2020): Jurnal Teknik dan Sistem Komputer
Publisher : Universitas Teknokrat Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33365/jtikom.v1i1.4

Permasalahan dalam pascapanen padi yang masih sering ditemui adalah proses pengeringan yang masih dilakukan secara manual, dimana hanya menggunakan alat indra manusia sebagai alat ukur untuk mengetahui gabah tersebut kering atau masih basah. Hal tersebut memiliki kelemahan dalam hal penggunaan alat indra manusia yang bersifat relatif, sehingga dibutuhkan sebuah sistem yang efektif memberikan informasi kelembaban gabah padi. Penelitian ini bertujuan membuat sistem memonitoring kelembaban gabah padi berbasis Arduino menggunakan sensor DHT11 dan Soil Moisture. Sistem yang dirancang terdiri dari beberapa bagian yaitu: catu daya, sistem kontrol, rangkaian mekanika dan program. Catu daya merupakan sumber daya untuk menjalankan seluruh sistem yang terdiri dari tegangan. Sistem kontrol berupa rangkaian elektronik yang berfungsi sebagai pengolah data dengan mikrokontroler sebagai pusat kendali. Bagian selanjutnya adalah rangkaian mekanika yang berfungsi untuk mengatur buka tutup pengeluaran gabah kering dan gabah basah. Bagian terakhir adalah program yang berfungsi untuk mengatur mikrokontroler menjalankan logika sistem. Berdasarkan hasil pegujian, diperoleh bahwa sistem dapat megukur kelembaban dan kadar air pada gabah padi, sehingga mampu meminimalisir kerusakan beras ketika dilakukan penggilingan.

IMPLEMENTASI KENDALI LQR UNTUK PENGENDALIAN SIKAP LONGITUDINAL PESAWAT FLYING WING Try Susanto; Sampurna Dadi Riskiono; Rikendry Rikendry; Andi Nurkholis
Electro Luceat Vol 6 No 2 (2020): Electro Luceat (JEC) - November 2020
Publisher : LPPM Poltek ST Paul

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32531/jelekn.v6i2.257

Perkembangan pesawat tanpa awak dalam beberapa tahun terakhir menjadi perhatian banyak pihak dan menarik banyak peminat. Pesawat tanpa awak telah banyak digunakan untuk berbagai misi, diantaranya adalah untuk pemetaan wilayah dan militer. Bentuk pesawat tanpa awak yang relative kecil, menjadikan sensitive terhadap gangguan lingkungan terutama angin, hal tersebut dapat menyebabkan pesawat kehilangan kestabilan dan mengalami stall, sehingga menggagalkan misi penerbangan. Oleh karena itu diperlukan sistem kendali yang yang kuat dan cepat untuk mengatur konfigurasi gerak agar tidak terjadi stall. Pada penelitian ini metode kendali LQR diterapkan untuk mengendalikan sudut roll pada pesawat agar mampu mempertahankan kestabilan sikap longitudinal. Berdasarkan hasil pengujian yang telah dilakukan, metode kendali LQR mampu mengendalikan sudut roll pesawat sehingga pesawat mampu mempertahankan kestabilan sikap longitudinal, terbukti ketika sudut roll diberikan gangguan, terjadi overshoot sebesar 4,28º , namun pesawat dengan cepat mampu kembali ke keadaan semula dengan rise time 0,7 detik, setling time 1,3 detik dan kecendrungan steady state error sebesar 1,37º

Analisis Kesesuaian Lahan Padi Gogo Berbasis Sifat Tanah dan Cuaca Menggunakan ID3 Spasial(Land Suitability Analysis for Upland Rice based on Soil and Weather Characteristics using Spatial ID3) Andi Nurkholis; Muhaqiqin Muhaqiqin; Try Susanto
JUITA : Jurnal Informatika JUITA Vol. 8 Nomor 2, November 2020
Publisher : Department of Informatics Engineering, Universitas Muhammadiyah Purwokerto

Penurunan minat generasi muda terhadap sektor pertanian menjadi permasalahan sekaligus tantangan bagi Indonesia dalam hal kedaulatan pangan, dimana kebutuhan suplai pangan justru akan terus meningkat setiap tahunnya. Pemerintah Indonesia telah menetapkan rencana strategis berupa pengembangan sembilan komoditas utama, salah satunya adalah padi yang merupakan bahan pangan utama masyarakat Indonesia. Pengembangan dapat dilakukan dengan menerapkan kemajuan teknologi untuk keefektifan produksi pangan, dengan tujuan utama adalah ekstensifikasi lahan pertanian. Arahan kesesuaian lahan berupa karakteristik lahan dan cuaca yang sesuai sangat penting dalam menunjang hal tersebut, yang dapat diperoleh melalui evaluasi kesesuaian lahan. Penelitian ini melakukan kajian analisis berupa evaluasi kesesuaian lahan padi gogo menggunakan algoritme ID3 spasial berdasarkan sifat tanah dan cuaca. Algoritme ID3 spasial merupakan pengembangan dari algoritme ID3 konvensional untuk menangani klasifikasi data yang melibatkan faktor spasial. Dataset terbagi menjadi dua kategori, yakni layer penjelas merepresentasikan delapan sifat tanah (elevasi, drainase, relief, kejenuhan basa, kapasitas tukar kation, tekstur tanah, kemasaman tanah, dan kedalaman mineral tanah) dan dua data cuaca (curah hujan dan temperatur), serta layer target merepresentasikan kesesuaian lahan padi gogo pada area studi, Kabupaten Bogor, Provinsi Jawa Barat, Indonesia. Analisis kesesuaian lahan menghasilkan dua model yang memperoleh simpul akar (relief) dan akurasi yang sama (87.28%), dengan jumlah aturan yang berbeda, yakni 144 oleh model A dan 69 oleh model B. Penambahan faktor cuaca merupakan hal tepat yang dibuktikan oleh keterlibatannya pada dua model keputusan spasial, sehingga dapat memberikan informasi curah hujan dan temperatur yang dibutuhkan dalam pengoptimalan pertanian padi gogo.

SISTEM PAKAR PENYAKIT LAMBUNG MENGGUNAKAN METODE FORWARD CHAINING Andi Nurkholis; Dina Sri Lestari
Prosiding SNST Fakultas Teknik Vol 1, No 1 (2016): PROSIDING SEMINAR NASIONAL SAINS DAN TEKNOLOGI 7 2016
Publisher : Prosiding SNST Fakultas Teknik

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (245.503 KB)

Penelitian ini dilakukan dilatarbelakangi dengan kebutuhan akan sistem yang mampu mendefinisikan dan mendiagnosa suatu penyakit berdasarkan gejala-gejala yang dialami oleh manusia khususnya penyakit lambung. Sistem pakar merupakan teknologi berbasis pengetahuan, fakta dan penalaran yang dapat digunakan untuk menyelesaikan berbagai masalah dalam berbagai disiplin ilmu diantaranya adalah masalah diagnosa. Platform pemrograman yang akan digunakan dalam mengimplementasikan sistem pakar penyakit lambung ini adalah java yang mana lebih sederhana dalam penggunaan metode inferensi forward chaining dengan model dept first search. Sistem pakar ini dalam penggunaannya dapat dijalankan dengan cara menjawab setiap pertanyaan dengan ya atau tidak dan akan menghasilkan suatu prediksi penyakit yang sedang dialami. Keluaran dari sistem ini berupa nama penyakit, solusi pengobatan berdasarkan sumber data dari dunia kesehatan di bagian lambung. Kata kunci: dept first search, forward chaining, java, penyakit lambung, sistem pakar

SISTEM PAKAR PENYAKIT LAMBUNG MENGGUNAKAN METODE FORWARD CHAINING Andi Nurkholis; Agung Riyantomo; Mohammad Tafrikan
JURNAL ILMIAH MOMENTUM Vol 13, No 1 (2017)
Publisher : Universitas Wahid Hasyim

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36499/jim.v13i1.1757

Penelitian ini dilakukan berdasarkan latar belakang kebutuhan terhadap sistem yang dapat membantu dalam mendefinisikan dan mendiagnosa suatu penyakit berdasarkan gejala-gejala yang dialami oleh manusia khususnya penyakit bagian lambung. Dengan alasan tersebut, maka diperlukan perancangan sebuah sistem yang dapat meniru cara berfikir seorang pakar, yaitu sistem pakar. Sistem pakar merupakan teknologi berbasis pengetahuan, fakta dan penalaran yang dapat digunakan untuk menyelesaikan berbagai masalah dalam berbagai disiplin ilmu diantaranya adalah masalah diagnosa. Metode pengembangan yang digunakan dalam pembuatan sistem pakar adalah metode SDLC (system development life cycle) dengan menggunakan metode inferensi Forward Chaining dan model penelusuran depth first search berbasis platform pemrograman java. Dalam penelitian ini, basis kepakaran yang digunakan adalah tujuh belas gejala dan tujuh macam penyakit bagian lambung, diantaranya: Gastritis, Dispepsia, Kanker Lambung, GERD, Gastroenteritis, Gastroparesis, dan Tukak Lambung. Pada penelitian ini juga dilakukan studi kelayakan oleh Dr. Amelia Mayangsari, hasilnya sistem pakar ini memiliki keakuratan diagnosa sebesar 75% dan dapat dikategorikan baik, meskipun diperlukan lagi perbaikan-perbaikan dari segi keefektifan dan kelengkapan informasi. Kata kunci: depth first search, forward chaining, penyakit lambung, sistem pakar

Algoritme Spatial Decision Tree untuk Evaluasi Kesesuaian Lahan Padi Sawah Irigasi Andi Nurkholis; Muhaqiqin; Try Susanto
Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) Vol 4 No 5 (2020): Oktober 2020
Publisher : Ikatan Ahli Informatika Indonesia (IAII)

Agriculture has a strategic role in a country whereas food self-sufficiency being the main goal to be achieved. Indonesia has set a strategic plan for increasing the productivity of several commodities, including rice, especially irrigated lowland rice. That matter can be done by agricultural land extensification, which requires a land suitability directional map. This study aims to produce irrigated lowland rice land suitability maps which can be obtained by evaluation using spatial decision tree algorithm. The model is made in two different types, where model Y is an optimized version of model X. The dataset consists of two categories, namely eleven explanatory layers which are land and weather characteristics, and a target layer that represents irrigated lowland rice land suitability in study area of Grobogan Regency, Central Java Province. As an addition to planting requirements, two spatial weather datasets were generated using ordinary cokriging interpolation, which was not used in previous research, while actually being important element for determining plant timing an agricultural commodity. Based on accuracy, model Y is the best model with 96.67%, compared to model X with 86%. Both models make relief variable as the root node, but in spatial decision tree result, model X involves all variables, while model Y does not involve an elevation variable. The addition of weather variables in models is appropriate, as evidenced by the involvement in rules.

Optimasi Parameter Support Vector Machine Berbasis Algoritma Firefly Pada Data Opini Film Styawati; Andi Nurkholis; Zaenal Abidin; Heni Sulistiani
Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) Vol 5 No 5 (2021): Oktober2021
Publisher : Ikatan Ahli Informatika Indonesia (IAII)

The Support Vector Machine (SVM) method is a method that is widely used in the classification process. The success of the classification of the SVM method depends on the soft margin coefficient C, as well as the parameter  of the kernel function. The SVM parameters are usually obtained by trial and error, but this method takes a long time because they have to try every combination of SVM parameters, therefore the purpose of this study is to find the optimal SVM parameter value based on accuracy. This study uses the Firefly Algorithm (FA) as a method for optimizing SVM parameters. The data set used in this study is data on public opinion on several films. Class labels used in data classification are positive class labels and negative class labels. The amount of data used in this study is 2179 data, with the distribution of 436 data as test data and 1743 data as training data. Based on this data, an evaluation process was carried out on the Firefly Algorithm-Support Vector Machine (FA-SVM). The results of this study indicate that the Firefly Algorithm can obtain the optimal combination of SVM parameters based on accuracy, so there is no need for trial and error to get that value. This is evidenced by the results of the FA-SVM evaluation using a value range of C=1.0-3.0 and =0.1-1.0 resulting in the highest accuracy of 87.84%. The next evaluation using a range of values C=1.0-3.0 and =1.0-2.0 resulted in the highest accuracy of 87.15%.

Comparison of Kernel Support Vector Machine Multi-Class in PPKM Sentiment Analysis on Twitter Andi Nurkholis; Debby Alita; Aris Munandar
Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) Vol 6 No 2 (2022): April 2022
Publisher : Ikatan Ahli Informatika Indonesia (IAII)

PPKM is the Indonesian government's policy to deal with the spread of the coronavirus since early 2021. Until now, PPKM is still the main topic to prevent the spread of COVID-19. This policy has generated various responses from the public, especially on Twitter. A sentiment analysis process is needed to process the text obtained from Twitter. Sentiment analysis is a form of representation of text mining and text processing. This study aims to analyze public sentiment towards PPKM through data obtained from Twitter using the multi-class SVM algorithm. In implementing multi-class SVM, an analysis of the Polynomial and RBF kernels was carried out on the One Against One and One Against Rest methods which showed that the combination of One Against Rest and the Polynomial kernel was obtained the best accuracy, which was 98.9%. Unlike the case with the combination of One Against One and Kernel RBF, which obtained the worst accuracy, 77.6%. The best model produces precision, recall, and f1-score values of 97%, 98%, and 97%. Based on the confusion matrix results, the best model has a positive class distribution = 912, neutral = 51, and negative = 26. Overall, the polynomial kernel model produces higher accuracy; both applied to the One Against One and One Against Rest methods. In contrast, the RBF kernel model produces lower accuracy and is significantly different when applied to the One Against One and One Against Rest methods. The model results show that public sentiment towards the PPKM policy is positive to be continued consistently to suppress the spread of the COVID-19 virus.

Geographic Information System for Student Distribution Area Mapping Andi Nurkholis; Mega Desi Diah Ayu
Jurnal Informatika Universitas Pamulang Vol 6, No 4 (2021): JURNAL INFORMATIKA UNIVERSITAS PAMULANG
Publisher : Teknik Informatika Universitas Pamulang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32493/informatika.v6i4.14383

Determining MTs Muhammadiyah Metro school's promotion location is often constrained because it has difficulty digging up information on the student's distribution. One of the reasons schools find it difficult to dig up student distribution information is that there is no digital mapping, so that isn't easy to carry out promotion in the right location. This study aims to develop a geographic information system for students' areas visualizing distribution maps. System development is carried out by applying the prototype method. The results showed that GIS could help schools determine students' distribution based on markers with different colors. The GIS test uses the ISO 25010 software testing quality standard consisting of eight aspects and the black-box method to examine system functionality. ISO 25010 testing obtained a value of 86.75%, which, based on the interpretation criteria range, is very feasible. The black-box test result show that the system can function properly as evidenced by a righteousness rate of 100%.

Co-Authors Adhie Thyo Priandika Adi Sucipto, Adi Ady Candra Nugroho Afifudin Afifudin Agung Riyantomo Aldi Bagus Prasetyo Alita, Debby Alvi Suhartanto Annisa Annisa Aris Munandar Bagas Aditama Bagus Miftaq Hurohman Berlintina Permatasari Damayanti, Damayanti Dina Sri Lestari Donaya Pasha Fahreza Aditya Aryatama Faris Arkans Ans Heni Sulistiani I Ketut Wahyu Gunawan Indra Kurniawan Irwan Tubagus Isnain, Auliya Rahman Iwan Syahputra Johansyah Johansyah Jupriyadi Jupriyadi Jupriyadi, Jupriyadi Leny Meilisa Masnia Rahayu Mega Desi Diah Ayu Mohammad Tafrikan Muhammad Fadilah Arfat Muhammad Fauzan Ramadhani Muhammad Fitratullah Muhaqiqin Muhaqiqin muhaqiqin Nadia Aftirah Nadiya Safitri Neneng Neneng Pria Agung Laksono Purwayoga, Vega Putri Suci Oktora Rahmanto, Yuri Renda Bimantara Rikendry Rikendry Rulyansyah Permata Putra S. Samsugi Sampurna Dadi Riskiono Sitanggang, Imas S. Sobir Sobir Styawati Styawati Syahirul Alim Temi Ardiansah Tia Nanda Pratiwi Tiyas Utami Tri Widodo Try Susanto Wawan Koswara Yeris Ari Sandi Yusra Fernando Zaenal Abidin Zahrina Amalia Zainabun Mardiyansyah

Title

Found 28 Documents
Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title Search

Found 28 Documents Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title

Found 28 Documents
Search