Garuda - Garba Rujukan Digital

System Application of Genetic Algorithm for Scheduling Optimization Study Using Java (Case Study : Department of Computer System UNTAN) Fatma Agus Setyaningsih
IPTEK Journal of Proceedings Series Vol 1, No 1 (2014): International Seminar on Applied Technology, Science, and Arts (APTECS) 2013
Publisher : Institut Teknologi Sepuluh Nopember

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/j23546026.y2014i1.385

cheduling of lecture in a university is a college activities into the work place and time that there is room in such a way so as to minimize the violation of the scheduling problems of a lecture. Problems that are often referred to as the University timetabling problem ( UTP ) is, requires a lot of consideration include the number of students, number of teachers who are not proportional to the number of courses, the amount of space used, as well as lecture predetermined time. Scheduling lectures with the automation system is very important because it can save you hours of work and provide optimum solutions in a short time, which can increase productivity, the quality of teaching and learning, and quality of service. One method that can be used to complete the course scheduling problem is a genetic algorithm approach. Genetic algorithm is an optimization tool that models the principles of evolution. Genetic algorithm is able to find a globally optimum solution in the search space is very complex. By using an initial population of solutions is encoded and selected based on its quality, and then used to create a new population using crossbreeding and mutation process of the initial individuals. Evaluation function is used to calculate the hard constraints and soft constraints can be met. This study discusses the scheduling college located in Department of Computer Systems Untan. The purpose of study is to optimize the college scheduling and to make easier the scheduling job with make a college scheduling software

Dampak Ukuran Dataset Pelatihan Terhadap Performa LSTM Network dalam Konteks Harga Saham Ridwan Arrayan Hamzar; Fatma Agus Setyaningsih
Coding Jurnal Komputer dan Aplikasi Vol 11, No 2 (2023): Edisi September 2023
Publisher : Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/coding.v11i2.62142

Performa jaringan LSTM umumnya tidak mudah diketahui sebelum proses pelatihan dan pengujian jaringan tersebut sudah dilakukan. Salah satu faktor yang mempengaruhi proses tersebut adalah ukuran dataset pelatihan yang digunakan oleh jaringan LSTM. Untuk melihat dampak faktor tersebut, pengujian dilakukan dengan beberapa variasi ukuran dataset awal yang digunakan untuk pelatihan dan yang digunakan untuk pengujian. Kasus yang digunakan dalam penelitian ini adalah kasus prediksi harga saham, dimana harga saham masa lalu digunakan untuk mencari harga saham masa depan. Empat bank dipilih sebagai sumber dataset awal, dan setiap dataset awal terdiri dari enam fitur dataset, yaitu: Open, High, Low, Close, Adj. Close, dan Volume. Lima variasi ukuran rasio dataset digunakan, yaitu: 70/30, 75/25, 80/20, 85/15, dan 90/10. Hasil yang didapatkan dari pengujian menunjukkan rasio dataset 90/10 memberikan nilai rata-rata performa LSTM Network 0.025192512, yang berarti hasil prediksi yang dibuat oleh LSTM Network paling mendekati dengan dataset pengujian yang dipakai.

MONITORING DAN KONTROL PEMBERIAN PAKAN DAN MINUM PADA PETERNAKAN BURUNG PUYUH BERBASIS INTERNET OF THINGS Saharman Saharman; Fatma Agus Setyaningsih; Suhardi Suhardi
Coding Jurnal Komputer dan Aplikasi Vol 10, No 02 (2022): Edisi September 2022
Publisher : Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/coding.v10i02.55804

Salah satu aspek penting yang harus diperhatikan dalam budidaya burung puyuh adalah pada pemberian pakan dan minum. Namun dalam implementasinya pemberian pakan dan minum burung puyuh umumnya masih dilakukan secara manual, pembudidaya harus menaburkan pakan setiap harinya dengan jumlah pakan dan waktu yang tidak teratur. Oleh karena itu, dibuatlah sistem yang dapat me-monitoring dan mengontrol pemberian pakan dan minum burung puyuh secara otomatis berbasis Internet of Things. Pada penelitian ini NodeMCU ESP32 digunakan sebagai kendali keseluruhan sistem. Input yang digunakan sensor ultrasonik. Sedangkan untuk output adalah motor servo, konveyor dan pompa air. Hasil pengujian menunjukkan bahwa pemberian pakan burung puyuh berhasil yang terjadwal setiap pagi dan sore, pemberian minum juga berhasil dengan membaca nilai sensor ultrasonic <5 cm. Deteksi sisa pakan dan air berhasil dilakukan dengan rata-rata nilai error sebesar 0,058% dan deteksi sisa air nilai error sebesar 0,2%. Kemudian saat singkronisasi berjalan dengan baik dengan rata-rata waktu respon servo menyala selama 9 detik dan 9 detik untuk konveyor menyala. Hasil pengujian yang diterapkan langsung pada sistem kandang puyuh otomatis menunjukan burung puyuh tumbuh dengan baik. Kata kunci: Sensor, Pemberian Pakan dan Minum, Burung Puyuh, Internet of Things, Website.

Sistem Seleksi Penerima Bantuan Program Keluarga Harapan Menggunakan Metode Combinative Distance-Based Assessment (CODAS) di Kecamatan Pontianak Timur Tejo Dwi Prasetyo; Fatma Agus Setyaningsih; Suhardi Suhardi
Coding Jurnal Komputer dan Aplikasi Vol 9, No 03 (2021): Edisi Desember 2021
Publisher : Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/coding.v9i03.50467

Program Keluarga Harapan merupakan salah satu upaya pemerintah dalam menanggulangi masalah kemiskinan di Indonesia. Program ini memberikan bantuan tunai dan non-tunai kepada Rumah Tangga Sangat Miskin (RTSM), yang memenuhi kriteria dan persyaratan bagi penerima bantuan PKH. Agar penyaluran bantuan sosial ini dapat berjalan lancar dan tepat sasaran, dalam penelitian ini dirancang dan dibangun sebuah sistem yang bisa membantu pengambil keputusan dalam mengolah data yang memiliki banyak kriteria, atau yang sering disebut dengan istilah Multi-Criteria Decision Making (MCDM). Metode Combinative Distance-Based Assessment (CODAS) adalah salah satu metode MCDM yang menggunakan pengukuran jarak Euclidean dan Taxicab alternatif dari solusi ideal-negatif. Dalam penelitian ini metode CODAS berhasil diterapkan dalam sistem untuk memberikan rekomendasi calon penerima bantuan PKH, dengan hasilnya adalah 20 dari 200 peserta dinyatakan masuk desil 1 di mana 17 di antaranya dinyatakan lolos seleksi penerima bantuan PKH oleh sistem. Kata Kunci : Program Keluarga Harapan, Multi Criteria Decision Making, Combinative Distance-Based Assessment

IMPLEMENTASI METODE K-MEDOIDS DAN HEAP SORT DALAM PENGELOMPOKAN SISWA PENERIMA DANA BANTUAN OPERASIONAL SEKOLAH DI SMA N 1 PEMANGKAT Muhammad Lutfi; Fatma Agus Setyaningsih
Coding Jurnal Komputer dan Aplikasi Vol 11, No 3 (2023): Edisi Desember 2023
Publisher : Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/coding.v11i03.60304

Program Bantuan Operasional Sekolah (BOS) merupakan bantuan pendanaan yang diberikan oleh Kementerian Pendidikan dan Kebudayaan (Kemendikbud) kepada sekolah yang dapat dimanfaatkan untuk berbagai biaya operasional sekolah. Terkait dengan pelaksaan pemberian dana BOS kepada siswa, kadang kala terjadi kesulitan untuk menentukan siswa yang benar-benar layak untuk mendapatkan dana BOS tersebut dikarenakan banyaknya siswa di SMA N 1 Pemangkat. Penelitian ini bertujuan untuk membangun sebuah sistem yang mampu menentukan siswa yang layak menerima beasiswa dana BOS tersebut. Dalam penelitian menggunakan metode K-Medoids dan Heap Sort untuk Pengelompokan Siswa Penerima Dana BOS di SMA N 1 Pemangkat. Data yang digunakan adalah 450 data siswa dengan kriteria kelas, nilai rapot, penghasilan orang tua, tanggungan orang tua, dan prestasi pada tahun ajaran 2019/ 2020. Keluaran yang dihasilkan berupa empat cluster, yaitu cluster medoid 0 berjumlah 21 orang , cluster medoid 1 berjumlah 40 orang, cluster medoid 2 berjumlah 293 orang dan cluster medoid 3 berjumlah 96 orang. Dimana setelah dihitung menggunakan pembobotan dan dicari nilai rata-rata per-cluster didapatkan bahwa cluster medoid 0 merupakan kategori sangat membutuhkan unutk menerima dana BOS dengan nilai rata-rata 2,6.

Title

Found 5 Documents
Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title Search

Found 5 Documents Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title

Found 5 Documents
Search