Claim Missing Document
Check
Articles

Found 23 Documents
Search

PREDIKSI FOREX MENGGUNAKAN MODEL NEURAL NETWORK Kusumodestoni, R. Hadapiningradja; Suyatno, Suyatno
Simetris: Jurnal Teknik Mesin, Elektro dan Ilmu Komputer Vol 6, No 2 (2015): JURNAL SIMETRIS VOLUME 6 NO 2 TAHUN 2015
Publisher : Universitas Muria Kudus

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (311.012 KB) | DOI: 10.24176/simet.v6i2.453

Abstract

ABSTRAK Prediksi adalah salah satu teknik yang paling penting dalam menjalankan bisnis forex. Keputusan dalam memprediksi adalah sangatlah penting, karena dengan prediksi dapat membantu mengetahui nilai forex di waktu tertentu kedepan sehingga dapat mengurangi resiko kerugian. Tujuan dari penelitian ini dimaksudkan memprediksi bisnis fores menggunakan model neural network dengan data time series per 1 menit untuk mengetahui nilai akurasi prediksi sehingga dapat mengurangi resiko dalam menjalankan bisnis forex. Metode penelitian pada penelitian ini meliputi metode pengumpulan data kemudian dilanjutkan ke metode training, learning, testing menggunakan neural network. Setelah di evaluasi hasil penelitian ini menunjukan bahwa penerapan algoritma Neural Network mampu untuk memprediksi forex dengan tingkat akurasi prediksi 0.431 +/- 0.096 sehingga dengan prediksi ini dapat membantu mengurangi resiko dalam menjalankan bisnis forex. Kata kunci: prediksi, forex, neural network.
Penerapan Aplikasi Mobile Information Karimun Island Menggunakan Ionic Framework Zyen, Akhmad Khanif; Kusumodestoni, R. Hadapiningradja; Sucipto, Adi; Husen, Muhamad
JTET (Jurnal Teknik Elektro Terapan) Vol 7, No 1: (April 2018)
Publisher : Teknik Elektro - Politeknik Negeri Semarang

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

Abstract

Karimunjawa is an archipelago in the Java Sea that belongs to the district of Jepara, Central Java. With a land area of approximately 1,500 hectares and waters of approximately 110,000 hectares, Karimunjawa is now developed into a charm of marine parks that began to favor a lot of local tourists and foreign tourism. Karimunjawa has excellent potential such as nature tourism, religious tourism and culinary tourism. Local and foreign tourists desperately need information about the location to be visited. But to find the location of this tour is still scattered in various websites, so it takes a long time to find out the tourist information quickly and precisely. Utilization of the progress of smartphone technology is one solution of this problem. Therefore, this researh aimed to develop an information application based on Android and which provide information of tourism potential in Karimunjawa island, map, favorites, distance of tourist location and review for tourists in the application which is called Karimun Guide Jepara. In the development of the method used this application is Guidelines for Rapid Application Engineering (GRAPPLE) using an ionic framework that is devoted to build mobile hybrid applications with HTML5, CSS and AngularJS. Karimun Guide Development Jepara, data, maps and map locations are incorporated into the firebase databases so that updating apps is easy and fast.Keywords: Tourism Potential, Ionic Framework, Firebase, Android
Pengembangan Sistem Informasi Inventori Berbasis Java Pada CV. Bagaskara Galih Perkasa Jepara Sucipto, Adi; Widiastuti, Nur Aeni; Kusumodestoni, R. Hadapiningradja; Setiawan, Fendi
JTET (Jurnal Teknik Elektro Terapan) Vol 7, No 1: (April 2018)
Publisher : Teknik Elektro - Politeknik Negeri Semarang

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

Abstract

CV. Bagaskara Galih Perkasa Jepara is one of the companies engaged in furniture. Current inventory systems still have many shortcomings and weaknesses that cause the companys performance to be less than the maximum. There is inefficient data recording process because the same data recording is done several times because the form is available separately, and the absence of notification "goods are running out" on the current system that causes the delay of decision-making process. The purpose of this study is to develop an inventory information system that can manage data efficiently and facilitates the decision-making process. Object-oriented system development methodology using Rapid Application Development (RAD) method is utilized in this research and it is tested using black box testing and questionnaire. It is developed by system modeling using Unified Modelling Language (UML), Java programming language using Netbeans IDE tools, and MySQL database. Theresult of this research is a computerized inventory information system that can be used efficiently, and features of goods receiving, goods spending, goods inventory report, notice of near-expense supplies, and daily reports. Based on the results of research conducted to measure the feasibility of this product by spreading the questionnaire to thematerialexpert, the rate of user satisfaction is obtained 83.03% and the black box testing conducted by the media expert obtained 93.38%, it can be concluded that the inventory information system is included in the "very eligible" category to use.Keywords :Inventory, Rapid Application Development (RAD), Unified Modeling Language (UML), Java, MySQL, Black box testing
PENGENALAN CARA MERANCANG VOICE IP (VOIP) PADA SISWA SISWI SMK WALI SONGO PECANGAAN Adi Sucipto; R. Hadapiningradja Kusumodestoni; Akhmad Khanif Zyen
PROSIDING SEMINAR NASIONAL & INTERNASIONAL 2015: Prosiding Bidang Teknik dan Rekayasa The 2nd University Research Colloquium
Publisher : Universitas Muhammadiyah Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (205.869 KB)

Abstract

Voice over Internet Protocol, or better known as VoIP is a technology that uses the Internet Protocol to provide electronic voice communication and real-time, this technology makes the Internet media in order to make long-distance voice communications directly. Analogue voice signals, as you hear when communicating on the phone in the form of data analaog then converted into digital data and transmitted over the network in the form of data packets in real time.The use of voice over internet Procotol in a company or institution is very useful because in addition to much cheaper, using existing data networks, cabling is much more simple, more flexible and future development can be combined with the existing telephone network. Seeing the importance of the benefits of science and technology of voice over internet protocol for society in general and vocational students majoring in Computer Engineering and Networks (TKJ) in particular, one vocational school that has the Network Computer Engineering Department located in the district of Jepara regency Pecangaan is SMK Walisongo, the education and training on designing free calls using VOIP is very important to be disseminated and implemented.Keywords: VoIP, Internet Phone, Computer Networking
PREDIKSI BISNIS FOREX MENGGUNAKAN MODEL NEURAL NETWORK BERBASIS ADA BOOST MENGGUNAKAN 2047 DATA Suyatno, Suyatno; Kusumodestoni, R. Hadapiningradja; Riyoko, Sisno
Simetris: Jurnal Teknik Mesin, Elektro dan Ilmu Komputer Vol 7, No 2 (2016): JURNAL SIMETRIS VOLUME 7 NO 2 TAHUN 2016
Publisher : Universitas Muria Kudus

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (228.071 KB) | DOI: 10.24176/simet.v7i2.758

Abstract

Setelah melakukan penelitian dan percobaan maka didapatkan hasil penelitian pertama yang telah dilakukan dengan menggunakan Algoritma Neural Network Backpropagatioan dengan menggunakan data sebanyak 268 menunjungkan tingkat akurasi error prediksi pada waktu prediksi per 5 menit sebesar 0.758619403, bila menggunakan data sebanyak 2047 menunjukkan tingkat akurasi error prediksi sebesar 0.500161212 dan hasil penelitian kedua yang telah dilakukan menggunakan Algoritma Optimasi Adaboost pada proses trainning dan ditambah Neural Network Backpropagation pada proses learning menunjukkan tingkat akurasi error prediksi pada waktu prediksi per 5 menit menggunakan data sebanyak 268 sebesar 0.397014925, bila menggunakan data sebanyak 2047 menunjukkan tingkat akurasi error prediksi sebesar 0.099951148. Tahap awal dalam melakukan penelitian ini sampai dengan pengujian menggunakan perhitungan prediksi nilai akurasi error menggunakan rumus MSE (Mean Sequare Error) dengan menggunakan algoritma optimasi adaboost untuk memberikan jawaban atas permasalahan bahwa nilai akurasi error Algoritma Neural Network Backpropagation perlu direndahkan agar akurasi prediksi meningkat dan tahap kedua dilakukan uji coba menggunakan data yang lebih banyak dibandingan dengan tahap ke satu. Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan, dapat disimpulkan bahwa Algoritma Neural Network memiliki akurasi yang lebih rendah bila dibandingkan dengan akurasi menggunakan metode optimasi adaboost pada proses trainning ditambah dengan Neural Network, ini dapat dilihat dengan rendahnya tingkat error MSE menggunakan metode adaboost + neural network dan dapat disimpukan pula bahwa dengan menggunakan jumlah data yang lebih banyak maka dapat menurunkan tingkat akurasi error MSE sehingga berhasil meningkatkan akurasi prediksi dalam bisnis forex trading. Kata kunci: forex, trading, neural network, adaboost, central capital futures.
PERANCANGAN SISTEM INFORMASI NILAI NIHA’I MADRASAH DINIYAH AWALIYAH MENGGUNAKAN FRAMEWORK CODEIGNITER DI LP. MA’ARIF NU MAYONG Kusumodestoni, R. Hadapiningradja
Nusantara Journal of Computers and its Applications Vol 2, No 2 (2017): Desember 2017
Publisher : Nusantara Journal of Computers and its Applications

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

Abstract

LP. Ma’arif NU Mayong merupakan lembaga yang menaungi beberapa lembaga salah satunya adalah Madrasah diniyah, dimana LP Ma’arif sebagai pengurus yang mengurus jalannya ujian niha’i, dari mengurus semua data madrasah mana saja yang akan ikut ujian, berapa santri dan nilai yang akan dihasilkan. Dalam proses pengumpulan perlembaga perlu memakan waktu yang cukup lama karena ada lembaga yang jauh dari tempat pengurus LP. Ma’arif  Mayong selain itu banyak lembaga yang belum mempunyai alat ketik seperti computer, dalam pengumpulan data santri biasanya masih menggunakan tulisan tangan di lembar kertas sehingga pengurus LP. Ma’arif harus mengetik ulang data tersebut dan dalam proses penyimpananna rawan hilang atau lupa tempat. Dilihat dari permasalahan tersebut, maka LP. Ma’arif Mayong membutuhkan sebuah sistem terkomputerisasi yang dapat digunakan untuk pengolahan data santri, dan nilai ujian niha’i. Metode pengembangan sistem yang digunakan yaitu Waterfall dengan notasi pemodelan UML (Unified Modeling Language) dan PHP sebagai bahasa pemrograman dengan menggunakan framework CodeIgniter. Aplikasi ini telah melalui uji kelayakan dari satu ahli materi mendapatkan hasil 100 % dengan kriteria sangat layak, satu ahli media mendapatkan hasil 75% dengan kriteria layak dan 30 angket responden guru madrasah diniyah awaliyah dengan hasil 90% dengan kriteria sangat layak. Hasil dari aplikasi ini dapat Membantu mempercepat pengurus dalam mencetak laporan nilai niha’i para santri dan peringkan madin. Sistem informasi ini memerlukan fitur data guru dan untuk bisa download materi ujian atau kisi – kisi ujian madrasah.  
PENGEMBANGAN MODEL PREDIKSI HARGA SAHAM BERBASIS NEURAL NETWORK Akhmad Khanif Zyen; R. Hadapiningradja Kusumodestoni
Jurnal DISPROTEK Vol 7, No 1 (2016)
Publisher : Universitas Islam Nahdlatul Ulama Jepara

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34001/jdpt.v7i1.362

Abstract

The stock is one of the business areas of securities trading in the capital market. Capital markets or stock exchang is actually the activities of private companies in the form of investment. The main purpose is situated in the problem of financial capital for company that need to promote the business by selling the stock to the owners either of money or investors and business foundation. One model of prediction analyses in analysing a stock is neural network model. Thus, the statement of the problems are as followed: the need of olgaritma to predict stock price. Neural Network is a logaritma that has an ability to predict accurately the stock price. The purpose of the study is is to predict stock price by using neural network model as a process of training, learning, and testing. After the sequence of research process which starts from training, learning, to continue the testing process, the result is that by using one set of data 132, the trend of prediction accuracy 0.456 +/- 0,044 and using set data 256 the accuracy of prediction increase becomes 0481 +/- 0169, it can be concluded that by using one set of data and more then it can increase the accuracy of prediction of tend value and it can be evidenced by the first experiment to use the data 132 and secondly is trying to use the data 256 tren that increase 2,5%, it is 0,025 +/- 0,125. Keywords: stock, prediction, neural network Saham adalah salah satu bidang usaha perdagangan efek di pasar modal. Pasar modal atau bursa sebenarnya kegiatan perusahaan swasta dalam bentuk investasi. Tujuan utamanya terletak pada masalah kebutuhan modal bagi perusahaan yang ingin lebih mempromosikan bisnis dengan menjual sahamnya kepada pemilik baik uang atau kelompok investor dan lembaga-lembaga bisnis. Salah satu analisis model prediksi dalam menganalisis saham adalah model neural network. Berdasarkan masalah ini dapat dirumuskan sebagai isu-isu berikut: perlu algoritma yang dapat memprediksi harga saham. Neural Network sebagai suatu algoritma yang dapat secara akurat memprediksi diharapkan untuk memprediksi harga saham dan tujuan dari penelitian ini adalah untuk memprediksi harga saham dengan menggunakan model jaringan saraf sebagai proses pelatihan, pembelajaran, dan testingnya. Setelah serangkaian proses penelitian mulai dari pelatihan, belajar, untuk melanjutkan proses pengujian hasilnya adalah bahwa dengan menggunakan satu set data 132 hasil tren akurasi prediksi 0.456 +/- 0,044 dan menggunakan data set 256 akurasi prediksi meningkat menjadi 0481 +/- 0169, kita dapat menyimpulkan bahwa dengan menggunakan satu set data yang lebih maka dapat meningkatkan akurasi prediksi nilai trend yang dibuktikan dengan waktu percobaan pertama untuk menggunakan data sebanyak 132 dan pada kedua mencoba untuk menggunakan data sebanyak akurasi prediksi 256 tren meningkat 2,5% yaitu 0,025 +/- 0,125. Kata kunci: saham, prediksi, neural network
Analysis of Mathematical Problem-Solving Skills and Student Process Skills in Problem-Based Learning Kusumodestoni, R. Hadapiningradja; Wakit, Ahmat
ANARGYA: Jurnal Ilmiah Pendidikan Matematika Vol 1, No 2 (2018)
Publisher : Universitas Muria Kudus

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (594.921 KB) | DOI: 10.24176/anargya.v1i2.2683

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk (1) mengetahui karakteristik pembelajaran matematika dengan problem based learning pada kurikulum 2013, dan 2) mendeskripsikan kemampuan pemecahan masalah matematika dan keterampilan proses siswa pada pembelajaran dengan model problem based learning. Jenis penelitian ini adalah penelitian mixed method dengan concurrent embedded design yaitu penggabungan metode penelitian kualitatif dan kuantitatif yang dilakukan secara bersama-sama. Dalam penelitian ini, penelitian kualitatif sebagai metode primer sedangkan penelitian kuantitatif sebagai metode sekunder. Subjek penelitiannya adalah siswa kelas VII MTs PB Roudlotul Mubtadiin Balekambang Jepara sebanyak 37 siswa. Keterampilan proses siswa yang diamati meliputi mengamati, menanya, mengumpulkan informasi, mengasosiasikan, dan membentuk jejaring/ mengkomunikasikan. Hasil Penelitian ini menunjukkan (1) perangkat pembelajaran dengan model problem based learning pada kurikulum 2013 efektif karena memenuhi uji ketuntasan pada kelas eksperimen dan uji banding yaitu kemampuan pemecahan masalah matematika kelas eksperimen lebih baik dari pada kemampuan pemecahan masalah matematika kelas kontrol, (2) rata-rata kemampuan pemecahan masalah siswa kelas eksperimen meningkat setelah mengikuti pembelajaran dengan model problem based learning dan keterampilan proses siswa dalam mengikuti pembelajaran pada kurikulum 2013 mengalami peningkatan secara signifikan.   
Penerapan Algoritma Backpropagation Pada Game Pengenalan Nahwu Di Mi Darul Falah Jepara Kusumodestoni, R Hadapiningradja; Sucipto, Adi; Ismiati, Sela Nur; Abid, M Novailul
POSITIF : Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi Vol 5 No 2 (2019): Positif : Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi
Publisher : P3M Politeknik Negeri Banjarmasin

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31961/positif.v5i2.831

Abstract

Nahwu is a science that studies Arabic grammar. Nevertheless, the interest of students in learning nahwu is currently decreasing. It happens because the technological advancement vastly develops but the way of learning it is still conventional and tends to be boring. Based on the school data for the academic year of 2017/2018 at MI Darul Falah Sirahan Cluwak Pati, there were only 20 students able to undestand nahwu well out of 60 students who started learning nahwu in class IV. Technological development has brought many changes to things around us. One of the most developed at the meantime is game. Lately games have become something very fast developing. Using the game to be used as a secondary learning media for students in learning nahwu is considered quite effective. The method used in designing this game was Backpropagation meaning an algorithm based on artificial neural networks which is used to determine and take decision that is used to determine scores and levels in the Nahwu Introduction Game. The tools used in this game-making are construct 2, an HTML5-based game maker specifically for the 2d platform. The results of this study were an Android-based Nahwu Introduction Game.
PREDIKSI KECEPATAN ANGIN MENGGUNAKAN MODEL NEURAL NETWORK UNTUK MENGHETAHUI BESAR DAYA LISTRIK YANG DIHASILKAN R. Hadapiningradja Kusumodestoni; Akhmad Khanif Zyen
Jurnal DISPROTEK Vol 6, No 1 (2015)
Publisher : Universitas Islam Nahdlatul Ulama Jepara

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34001/jdpt.v6i1.197

Abstract

ABSTRACT Prediction is one of the most important techniques in knowing the wind speed is generated. Decision in predicting is very important, because the predictions can calculate the amount of electrical energy generated by the amount of electricity needs and a good prediction is accurate predictions. The purpose of this study is intended to predict the magnitude of wind speed using neural network models to determine the large electric power generated. These results indicate that the application of Neural Network algorithm is able to predict the wind speed at the level of 0.378 +/- 0.200 prediction accuracy so that with this prediction may help to know a large electric power to be generated. Keywords: Prediction, Wind Velocity, Neural Network ABSTRAK Prediksi adalah salah satu teknik yang paling penting dalam mengetahui kecepatan angin yang dihasilkan. Keputusan dalam memprediksi adalah sangatlah penting, karena dengan prediksi dapat menghitung jumlah energi listrik yang dihasilkan dengan jumlah kebutuhan listrik dan prediksi yang baik adalah prediksi secara akurat. Tujuan dari penelitian ini dimaksudkan memprediksi besarnya kecepatan angin menggunakan model neural network untuk mengetahui besar daya listrik yang dihasilkan. Hasil penelitian ini menunjukan bahwa penerapan algoritma Neural Network mampu untuk memprediksi besar kecepatan angin dengan tingkat akurasi prediksi 0.378 +/- 0.200 sehingga dengan prediksi ini dapat membantu mengetahui besar daya listrik yang akan dihasilkan. Kata Kunci : Prediksi, Kecepatan Angin, Neural Network.