Claim Missing Document
Check
Articles

Found 11 Documents
Search

Cluster Evaluation Weighing Intercomparison Data with Self Organizing Maps Algorithm Arif Fajar Solikin; Kusrini Kusrini; Ferry Wahyu Wibowo
SISFOTENIKA Vol 11, No 2 (2021): SISFOTENIKA
Publisher : STMIK PONTIANAK

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30700/jst.v11i2.1153

Abstract

Laboratory intercomparison is one of method to determine the ability and assess the performance of a laboratory. Laboratory performance can be seen from the evaluation of the En ratio’s value, which is a comparison between the difference in the value test of the participant's laboratory with reference’s laboratory and the difference in the square root of the uncertainty value form participant's laboratory and reference’s laboratory. The laboratory is declared equivalent if the En value is in the range of En ≤|1|. Intercomparisons evaluation can also be done by utilizing one of the data mining technologies in the form of clustering. Clustering is done by using self-organizing maps algorithm, which is an unsupervised learning algorithm. The advantage of clustering in evaluating intercomparation data lies in its ability to group data into several clusters that have closeness or similarity in characteristics / traits / characters of data, making it easier for intercomparation organizers to provide analytical recommendations for improving laboratory performance. Intercomparation data are grouped based on the homogeneity between members in one cluster and heterogeneity among the clusters. To get the best number of clusters, evaluation is carried out through three testing methods, pseudo-F statistic, icdrate and davies bouldin index. From several experiments, the largest pseudo-F statistic value was 167.53, the smallest icdrate value was 0.071 and the smallest DBI value was 0.053 for the 1000 g artifact. As for the 200 g artifact, the largest pseudo-F statistic value was 104.86, the smallest icdrate value was 0.289 and the smallest DBI value was 0.306
Evaluasi Kinerja Internal PT.Kimia Farma untuk Menjaga Keterampilan dan Motivasi Sumber Daya Manusia Dwiki Cahyo Yudiantoro; Bambang Soedijono WA; Ferry Wahyu Wibowo
Journal of Information Technology Vol 1 No 1 (2021): Journal of Information Technology
Publisher : Institut Shanti Bhuana

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.46229/jifotech.v1i1.236

Abstract

In the modern era, an internal control system cannot be separated from the development of information technology. When a company's business grows and the need for information increases, usually the company will improve its information technology system and technology is one of the top priorities in internal control in an organization or company. The development of information technology is currently very fast and provides positive benefits for the company. The role of information technology is needed for company progress in the process of business development and obtaining information that is fast, accurate, and reliable. To find out the alignment of information technology and maintain employee performance motivation and the role of technology itself, an audit of a company or organization is necessary. This is done in order to get good decision results based on the results of the audit within the organization or company. The research object that the authors take here is PT. Kimia Farma in 2019 using the COBIT 4.1 Framework and with the data collection method using interviews and questionnaires distributed to related parties. The results of this study were to determine maintaining the value of skills and motivation of human resources at PT. Kimia Farma and it is hoped that the quality and human resources will continue to be maintained and improve.
Analisis Sentimen Wisata Jawa Tengah Menggunakan Naϊve Bayes Rifan Ferryawan; Kusrini Kusrini; Ferry Wahyu Wibowo
Jurnal Informa : Jurnal Penelitian dan Pengabdian Masyarakat Vol 5 No 3 (2019): Desember
Publisher : Politeknik Indonusa Surakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (291.349 KB) | DOI: 10.46808/informa.v5i3.146

Abstract

Penerapan teknologi oleh pemerintah dalam meningkatkan industri pariwisata di Jawa Tengah tidak dapat dipisahkan. Melalui media sosial, salah satunya Twitter, pengunjung dapat berbagi informasi dan opini melalui membagikan pesan maupun aktif berkomentar. Informasi seputar fasilitas dan pelayanan pariwisata, pengalaman pengunjung, opini dan foto yang diabadikan di upload dari obyek wisata, dapat dikelola menjadi informasi yang bermanfaat, salah satunya untuk mengetahui peningkatan mutu fasilitas dan pelayanan pada obyek wisata. Penelitian ini dapat digunakan untuk membuat kebijakan yang diberlakukan pada obyek wisata dengan memanfaatkan hasil analisis sentimen. Peneliti menggunakan pendekatan strategi klasifikasi algorima naïve bayes karena merupakan metode sederhana yang kinerjanya mirip dengan pendekatan lain. Berdasarkan penelitianpenelitian yang telah ada, Naïve Bayes menggabungkan efisiensi waktu dan kinerja yang optimal serta cukup akurat
Kajian Pustaka Terstruktur Mengenai Analisis Audio Menggunakan Filterisasi Dengan Python Nadea Cipta Laksmita; Arief Setyanto; Ferry Wahyu Wibowo
Jurnal Informa : Jurnal Penelitian dan Pengabdian Masyarakat Vol 6 No 2 (2020): Desember
Publisher : Politeknik Indonusa Surakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.46808/informa.v6i2.178

Abstract

Kemajuan teknologi berkembang sangat pesat saat ini, ini dibuktikan dengan banyaknya aktifitas manusia yang menggunakan teknologi. Informasi audio sangat penting dalam peningkatan konten digital, sehingga diperlukan metodologi yang secara otomatis menganalisis. Dunia audio pada era digital memang sangat erat kaitannya dengan teknologi, karena audio dapat diubah menjadi sinyal digital sedemikian rupa bagi para pelaku nya, sehingga dalam hal ini dapat memanfaatkan filterisasi dengan Python yang merupakan metode yang lebih cepat, dan lebih efisien yang dapat dimanfaatkan untuk menganalisis dan eksperimen lainnya dalam bidang audio. Python adalah Bahasa pemrograman interpretative multiguna dengan filososfi perancangan yang berfokus pada tingkat keterbacaan kode. Dengan menggunakan Pyaudio yang difungsikan untuk penyajian pustaka Python yang terbuka sebagai prosedur analisis audio yang akan mengarah pada peningkatan praktis perpustakaan. Kajian Pustaka ini digunakan untuk menganalisis filterisasi pada audio yang akan dikembangkan pada musik gamelan dengan filterisasi IIR dan FIR yang menunjukkan bahwa akan menganalisis dan mampu membuat performa audio menjadi maksimal.
Klasifikasi Penyakit Pada Daun Jagung Menggunakan Convolutional Neural Network Muhammad Wafa Akhyari; Andi Suyoto; Ferry Wahyu Wibowo
Jurnal Informa : Jurnal Penelitian dan Pengabdian Masyarakat Vol 7 No 2 (2021): Desember
Publisher : Politeknik Indonusa Surakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.46808/informa.v7i2.199

Abstract

Deep Learning masih diteliti secara luas dan masih menjadi masalah yang menarik. Pada penelitian ini daun pada jagung di gunakan sebagai objek penelitian sedangkan Deep Learning digunakan untuk memproses dan mendiagnosa penyakit tanaman pada daun jagung menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN), sebanyak 3.846 gambar pada daun tanaman jagung, yang terdiri dari tiga jenis penyakit jagung yaitu penyakit Bercak Daun, Hawar Daun dan Karat Daun digunakan sebagai dataset. Dengan hasil akurasi keseluruhan di atas 90%, dalam mendeteksi penyakit pada tanaman jagung berdasarkan daunnya.
Analisis Software Robot Sterilisasi Ruangan Menggunakan Kendali Maze Solving Bimantyoso Hamdikatama; Arif Setyanto; Ferry Wahyu Wibowo
RESEARCH : Journal of Computer, Information System & Technology Management Vol 4, No 2 (2021)
Publisher : UNIVERSITAS PGRI MADIUN

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25273/research.v4i2.8214

Abstract

Ruangan ibadah berjamaah adalah tempat yang sering digunakan banyak orang secara bersamaan dan menjadi tempat potensial guna penyebaran Corona.Virus yang di bawa oleh orang terinfeksi dapat menempel pada lantai , tembok kursi dan isi ruangan sehingga terhirup oleh jamaah saat melakukan ibadah, sehingga diperlukan alat guna membantu mensterilkan ruangan ibadah secara efisien. Dengan robot yang dilengkapi dengan sinar UVC diharapkan dapat membantu proses sterilisiasi secara efektif. Tujuan penelitian ini adalah guna menganalisa kinerja sistem robot sterilisasi dengan kendali Maze Solving, guna dapat bekerja dengan gerak lurus dan berputar. Pembaruan pada penelitian ini adalah penerapan kendali menggunakan algoritma Maze Solving pada robot sterilisasi ruangan. Penelitian ini dilakukan dengan tahap analisa, pengkodean, dan uji coba. Algoritma Maze Solving dengan KP=10, Ki=0 dan Kd=120 dengan kombinasi tambahan rotary encoder, sensor kompas dan sensor jarak. Hasil uji memperlihatkan peningkatan kerja robot dengan nilai standart deviasi tertinggi guna poin kelurusan gerak 10,48 menjadi 0,34 ketepatan jarak tempuh dari 10,4 menjadi 0,42 . Waktu yang dibutuhkan robot sterilisasi pada ruangan 10 m x 10 m adalah 54,5 menit dan pembacaan halangan rintang dengan sensor jarak akurat dibawah 60cm.
METODE KLASIFIKASI MUTU GREENBEAN KOPI ARABIKA LANANG DAN BIASA MENGGUNAKAN K-NEAREST NEIGHBOR BERDASARKAN BENTUK Dedy Ikhsan; Ema Utami; Ferry Wahyu Wibowo
Jurnal Ilmiah SINUS Vol 18, No 2 (2020): Vol. 18, No. 2, Juli 2020
Publisher : STMIK Sinar Nusantara

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (576.222 KB) | DOI: 10.30646/sinus.v18i2.456

Abstract

During this time, the Greenbean coffee sorting process is still done manually which still has many shortcomings. Manually, this result is classified in inappropriate and inconsistent classification results due to human negligence. Grading in the processing and marketing sectors is important. Inappropriate grading opposes farmers simply because Lanang and ordinary Arabica coffee are the same. Hence, we need a consistent classification system. This research uses image processing to recognize Greenbean Arabica coffee. K-NN (K-Nearest Neighbor) method is used for a quality classification. This research will classify Arabica Greenbean coffee into 4 quality classes, namely intact Lanang Arabica, broken Lanang Arabica, intact ordinary Arabica, and ordinary broken Arabica. The search of trial process shows that K-NN classification feature is able to recognize Arabica coffee Greenbean into 4 classes with an accuracy value of 63.5%, very good at recognizing 90% of regular Arabica intact and 97% of whole Arabica intact. However, it is still weak in recognizing broken coffee Greenbean based on its type. The area feature is better in recognizing Arabica coffee Greenbean based on 4 classes with an accuracy of 69.8%. This research obtains 120 datasets from 80 tested data trains and 40 tested random data.
PERANCANGAN SISTEM PAKAR FINAL CHECK MOTOR MATIC MENGGUNAKAN METODE FORWARD CHAINING STUDI KASUS AHASS 9677 Wahit Desta Prastowo; Kusrini Kusrini; Ferry Wahyu Wibowo
Informasi Interaktif Vol 4, No 2 (2019): Jurnal Informasi Interaktif
Publisher : Universitas Janabadra

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (406.009 KB)

Abstract

The increasing interest of consumers towards motorcycle products, especially products from Honda, is now very high. The interest in purchasing Honda matic motorcycles that continues to increase is inversely proportional to the number of technicians and service centers, resulting in an imbalance between the AHASS 9677 service service and motorcycle users. This is indicated by the accumulation of queues reaching 30 units in a day so that consumers queue for hours even though only to ask questions to find out the damage and solutions and the estimated cost of damage to the vehicle owned. Technological advances can be used as an effort to retain customers and overcome queue problems that accumulate with one way of applying artificial intelligence by making an Expert System using the Forward Chaining method that can accept damage symptom input and provide damage analysis and solutions then provide estimated service costs.   Keywords: Expert System, Honda Matic Motor, Forward Chaining.
Expert system for diagnosing diphtheria with k-nearest neighbor method Chavid Syukri Fatoni; Ema Utami; Ferry Wahyu Wibowo
International Journal Artificial Intelligent and Informatics Vol. 1 No. 2 (2018)
Publisher : Research and Social Study Institute (ReSSI)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (430.82 KB) | DOI: 10.33292/ijarlit.v1i1.4

Abstract

The Diphtheria cases have special concern by the Indonesian government and are recorded as an extraordinary case (KLB) in 2017. Diphtheria is an infectious disease and cause complications of dangerous and deadly diseases if have not any treated immediately. Along this time, the communities often underestimate the common symptoms of diseases, such as throat pain, flu, and fever. The similarity of Diphtheria symptoms with common diseases and complications such as myocarditis, obstruction on breath, Acute Kidney Injury (AKI), making Diphtheria are rather difficult to treat due to the infections spread quickly. Some complications of diphtheria can cause a death if have not treated immediately and there must be any identification early for diphtheria. Then, an expert system is needed to help the community and the government in diagnosing the diphtheria. An expert system is an information system containing knowledge from experts in order provide information to be used for consultation. The knowledge from experts in this particular system is used as a basis by the Expert System to answer the questions (consultation). The study used the K-Nearest Neighbor (KNN) method, which the method calculates the similarity value of Diphtheria disease symptom. As the result, it can provide an initial diagnosis for Diphtheria before complications occur. The output of this study is the diagnosis of diphtheria based on the symptoms with the accuracy results of 93.056%, as well as providing an initial diagnosis in order to have immediately treating the diphtheria. 
PREDIKSI TINGKAT KELULUSAN MAHASISWA MENGGUNAKAN ALGORITMA C4.5 (Studi Kasus: Informatika Universitas AMIKOM Yogyakarta) Arif Budiman; Arief Setyanto; Ferry Wahyu Wibowo
Jurnal Teknomatika Vol 11 No 2 (2019): TEKNOMATIKA
Publisher : Fakultas Teknik dan Teknologi Informasi, Universitas Jenderal Achmad Yani Yogyakarta

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

Abstract

Mahasiswa merupakan aset penting yang dimiliki oleh institusi penyelenggara pendidikan. Lama masa studi mahasiswa dalam menyelesaikan kuliahnya merupakan salah satu bagian penilaian akreditasi bagi perguruan tinggi, namun masih banyak mahasiswa yang tidak dapat meyelesaikan kuliahnya selama 8 semester karena berbagai macam faktor akademik seperti nilai IPK semester 1, IPK semester 2, IPK semester 3, IPK semester 4 dan Jumlah SKS. Sehingga hal itu mempengaruhi ketepatan kelulusan mahasiswa dalam proses penyelenggaraan pendidikan di perguruan tinggi. Hasil prediksi ini dapat digunakan oleh pengelola program studi dalam membina mahasiswanya dalam membuat keputusan yang tepat untuk meningkatkan ketepatan masa studi. Penelitian ini berfokus untuk menguji kelayakan prediksi tingkat kelulusan mahasiswa Universitas AMIKOM Yogyakarta menggunakan algoritma C4.5 dan dibandingkan dengan algoritma ID3 dan CART. Pengujian dengan 10-fold cross validation sekaligus evaluasi kinerja model menggunakan tool RapidMiner. Hasil penelitian menggunkan model algoritma C4.5 menggunakan pembagian data yang paling optimal yaitu 70:30 dengan tingkat recall sebesar 95.59% dan akurasi sebesar 76.10%