Articles
<![CDATA[Kontrol Sistem Starter Sepeda Motor Berbasis Mikrokontroler Dengan Smartphone Android Menggunakan Voice Recognition ]]>
<![CDATA[Abdul Rosyid]]>;
<![CDATA[Agus Setia Budi]]>;
<![CDATA[Purnomo Hadi Susilo]]>
<![CDATA[ Journal of Electrical Engineering and Computer (JEECOM) Vol 2, No 2 (2020) ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Nurul Jadid ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.33650/jeecom.v2i2.1400
<![CDATA[Penelitian ini bertujuan untuk keamanan dan efektifitasan dalam pemakaian kendaraan roda dua atau sepeda motor yang menggunakan smarthphone. Dalam keamanan dan kemudahan pemakai dalam menggunakan kendaraan roda dua tanpa menggunakan kunci konvensional. Selama ini, karena maraknya kasus pencurian motor yang sering terjadi. Sehingga pemakaian merasa resah akan kasus tersebut. Maka penelitian ini dibuat untuk membantu pemakai kendaraan roda dua dalam keamanan kendaraan. Hasil penelitian ini menunjukan bahwa tanpa menggunakan kunci konvensional masih bias untuk menyala. Sistem kemanan ini berbasis relai dan akan dikendalikan melalui smartphone dengan sistem operasi Android. Sistem komunikasi dirancang dengan menggunakan modul bluetooth HC-06 yang dapat diintegrasikan dengan papan mikrokontroler Arduino Uno. Detail perancangan sistem dijelaskan pada skripsi ini. Hasil pengujian menunjukan jarak maksimal komunikasi bluetooth antara pengendali (smartphone) dengan sistem pada sepeda motor yaitu 10 M.]]>
<![CDATA[SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMAAN BEASISWA MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES ]]>
<![CDATA[Alief Ulfa Kurnia]]>;
<![CDATA[Agus Setia Budi]]>;
<![CDATA[Purnomo Hadi Susilo]]>
<![CDATA[ Joutica Vol 5, No 2 (2020) ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Islam Lamongan ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (397.947 KB)
|
DOI: 10.30736/jti.v5i2.484
<![CDATA[Pentingnya menimba ilmu untuk masa depan yang lebih baik, apalagi jika mahasiswa memiliki prestasi, namun harus berhenti di tengah jalan dikarenakan tidak memiliki biaya. Universitas Islam Lamongan memberikan beasiswa kepada mahasiswa yang berprestasi dan tidak mampu. Pemberian beasiswa berdasarkan kriteria yang sudah ditetapkan kemudian dilakukan perankingan menggunakan excel. Berdasarkan masalah tersebut, akan dibuat sistem pendukung keputusan penerimaan beasiswa menggunakan metode Naive Bayes dan mengukur tingkat akurasi dari sistem yang telah dibuat. Tujuan dari penelitian ini adalah membuat sistem pendukung keputusan penerimaan beasiswa menggunakan metode Naive Bayes. Sistem pendukung keputusan merupakan penyelesaian dari suatu masalah yang ada. Penelitian ini menggunakan metode Naive Bayes yang merupakan metode terbaik dari kalangan klasifikasi. Data yang digunakan dalam perhitungan adalah data kriteria mahasiswa dari tahun sebelumnya yang diperoleh dari rumah beasiswa Universitas Islam Lamongan. Perhitungan Naive Bayes dilakukan dengan mencari probabilitas setiap kategori kemudian dicari nilai yang tertinggi. Nilai tertinggi merupakan hasil dari perhitungan. Berdasarkan perhitungan yang telah dilakukan sistem pendukung keputusan penerimaan beasiswa menggunakan metode Naive Bayes memiliki tingkat akurasi sebesar 92,7%. Tingkat akurasi tersebut menunjukkan bahwa sistem pendukung keputusan penerimaan beasiswa menggunakan metode Naive Bayes sangat layak digunakan.]]>
<![CDATA[KLASIFIKASI OPINI GREEN AND CLEAN KABUPATEN LAMONGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA MULTINOMIAL NAIVE BAYES ]]>
<![CDATA[Agus Setia Budi]]>
<![CDATA[ Joutica Vol 3, No 1 (2018) ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Islam Lamongan ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (451.046 KB)
|
DOI: 10.30736/jti.v3i1.198
<![CDATA[This study aims to process and classify an opinion (Opinion mining), opinion is a subjective statement that reflects public sentiment or perception of the entity or activity. Most opinions has not been managed well, if The Opinions properly managed will provide important information can be used to make improvements toward better at an activity or program. This study focuses on the processing of opinions that come from public opinion In Lamongan against LGC program which includes cleanliness, green and financial. The study was divided into two phases, namely the training process to produce data (dataset) to perform the classification process and the subjective (datates). Both processes are aimed to extract attributes and object components that have been commented upon in any document and to determine whether positive or negative comments. The results of the subjective test classification using Multinomial Naive Bayes algorithm has a success rate above 80% classification accuracy when it is matched with the manual classification]]>
<![CDATA[IMPLEMENTASI METODE SVM UNTUK MEMPREDIKSI HASIL PANEN TANAMAN PADI ]]>
<![CDATA[Agus Setia Budi]]>;
<![CDATA[Purnomo Hadi Susilo]]>
<![CDATA[ Joutica Vol 6, No 1 (2021): Jurnal Teknik Informatika ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Islam Lamongan ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (181.87 KB)
|
DOI: 10.30736/jti.v6i1.583
<![CDATA[Sektor pertanian yang terdapat di Indonesia sangatlah tergantung pada sumber air dari irigasi waduk dan hujan. Beberapa keadaan tanah pertanian di Indonesia sebagian besar merupakan sawah dan tambak tadah hujan. Tanaman yang ada di Indonesia dapat berkembang dengan baik yaity dengan mengandalkan air dari hujan dan irigasi. Hal inilah yang menjadikan kondisi cuaca sangat berpengaruh terhadap banyak sedikitnya jumlah panen tanaman padi para petani. Kondisi keadaan cuaca yang sering berubah-ubah secara tidak menentu sering membuat para petani mengalami kegagalan panen tanaman padi. Panen tanaman padi di Indonesia megalami penurunan sebesar 7,76% pada tahun 2019 dibandingkan dengan hasil panen tanaman padi pada tahun 2018 (Badan Pusat Statistik). Cara yang dapat dilakukan agar dapat mengurangi penurunan hasil panen tanaman padi yaitu salah satunya dengan menerapkan metode SVM untuk memprediksi hasil panen padi. Data penelitian yang dilakukan diambil dari situs resmi pertanian melalui web (https://www.pertanian.go.id/home/?show=page&act=view&id=61). Variabel yang digunakan meliputi 1) propinsi; 2) tahun; 3) luas lahan; dan 4) produksi. Data yang digunakan sebanyak 170, dengan jumlah 130 sebagai data training dan 40 sebagai data testing. Data-data tersebut kemudian diolah dan dilakukan normalisasi, selanjutnya dilakukan training dan diprediksi menggunakan metode SVM. Hasil penelitian menunjukkan data MAPE sebesar 6635,53% dan RMSE 1094810,74 menggunakan data asli tanpa normalisasi, dan MAPE sebesar 9427,71% dan RMSE 0,017 saat data telah dinormalisasi.]]>
<![CDATA[PENGEMBANGAN APLIKASI SMARTAHFIDZ MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES (Studi Kasus Pondok Pesantren Darussalam Sidodadi) ]]>
<![CDATA[Vivin Fitri Lestari]]>;
<![CDATA[Purnomo Hadi Susilo]]>;
<![CDATA[Agus Setia Budi]]>
<![CDATA[ Joutica Vol 5, No 2 (2020) ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Islam Lamongan ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (614.869 KB)
|
DOI: 10.30736/jti.v5i2.485
<![CDATA[Pondok Pesantren Darussalam Sidodadi adalah sebuah lembaga pendidikan yang menerapkan sistem tahfidz untuk siswa siswinya. Namun, situasi yang dihadapi Pondok Pesantren saat ini adalah pada proses pembelajaran yang kadang terhambat dikarenakan salah satu pengajar atau murid yang tidak bisa hadir pada proses pembelajaran atau pada saat pengujian hafalan sehingga membuat jadwal ujian menjadi terlambat dari waktu yang telah ditentukan. Melalui sistem aplikasi berbasis android para murid bisa belajar secara online melalui smartphone masing-masing. Pada pengujian hafalan murid bisa menjawab melalui suara secara langsung. Berdasarkan data penilaian yang telah diperoleh, rata-rata penilaian hafalan mempunyai tiga kriteria seperti kelancaran membaca, ketepatan membaca dan ketepatan waktu, sehingga penulis memutuskan untuk menggunakan model Speech To Text dengan metode Naive Bayes untuk menentukan penilaian akhir. Hasil penelitian yang diperoleh oleh penulis bahwa model Speech To Text bisa mengubah suara menjadi sinyal dan dengan Metode Naive Bayes bisa menghasilkan nilai keseluruhan yang akurat dan sesuai dengan konsep aplikasi yang telah dibuat. Tingkat akurasi hafalan Al-Quran yang diperoleh dari murid yang memakai aplikasi dan yang tidak menggunakan aplikasi yang didapat sebesar 86,6%.]]>
<![CDATA[Upaya Pemberdayaan Masyarakat melalui Kardus (Kerajinan Daur Ulang Sampah) Plastik di Desa Manyar Kecamatan Sekaran Kabupaten Lamongan ]]>
<![CDATA[Retno Dwi Astuti]]>;
<![CDATA[Agus Setia Budi]]>
<![CDATA[ Jurnal Abdimas Berdaya : Jurnal Pembelajaran, Pemberdayaan dan Pengabdian Masyarakat Vol 1, No 02 (2018): Jurnal Abdimas Berdaya ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Islam Lamongan ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.30736/jab.v1i02.23
<![CDATA[Sampah merupakan salah satu masalah yang sering muncul di lingkungan sekitar penduduk, terutama di lingkungan masyarakat yang heterogen. Hal ini dikarenakan minimnya kesadaran masyarakat untuk menjaga lingkungannya dan adanya sikap yang meremehkan dampak dari sampah itu sendiri. Akibat dari hal tersebut adalah jumlah sampah semakin bertambah, sehingga mencemari lingkungan. Oleh karena itu, diperlukan suatu cara penanganan terkait dengan permasalahan sampah yang dapat diterapkan sehari-hari oleh masyarakat. Bukan hanya disitu, sungai yang seharusnya berfungsi sebagai aliran air dari suatu daerah ke daerah lain,beralih fungsi menjadi tempat pembuangan sampah. Pengolahan sampah plastik dapat dilakukan oleh semua masyarakat dan dapat menghasilkan hal yang menguntungkan bagi mereka. Mengolah kembali sampah plastik adalah upaya untuk menghindari pencemaran lingkungan oleh limbah plastik. Melalui kreativitas, maka sampah plastik dapat di daur ulang menjadi barang yang berguna kembali. Adanya proses daur ulang ini, selain bertujuan untuk dapat membuka lapangan pekerjaan bagi masyarakat dengan mengolah sampah plastik menjadi kerajinan tangan yang memiliki nilai jual yang tinggi. Permasalahan yang spesifik adalah bahwa mitra PKK di Desa Manyar belum bisa mengolah sampah plastik dengan baik. Padahal jika mereka dapat mengelolah sampah plastik tersebut dengan lebih baik, maka mereka masih bisa mendapatkan nilai ekonomi yang cukup tinggi.]]>
<![CDATA[Intelligent System for Predicting Learning Achievement Using the Naive Bayes Algorithm at MA Sains Roudlotul Qur'an Lamongan ]]>
<![CDATA[Elly Fitriani]]>;
<![CDATA[Purnomo Hadi Susilo]]>;
<![CDATA[Agus Setia Budi]]>
<![CDATA[ Generation Journal Vol 6 No 1 (2022): Generation Journal ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Nusantara PGRI Kediri ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.29407/gj.v6i1.16118
<![CDATA[Perkembangan teknologi informasi yang semakin pesat menjadikan kebutuhan akan suatu konsep dan mekanisme proses belajar mengajar di sekolah berbasis teknologi tidak bisa dihindari lagi. Konsep yang kemudian dikenal dengan istilah e-learning ini membawa pengaruh terjadinya proses transformasi pendidikan konvensional ke dalam bentuk penddidikan berbasis digital, baik secara isi dan sistemnya. Selain konsep pembelajaran yang berbasis digital, proses menentukan siswa berprestasi sudah selayaknya dilakukan secara digitalisasi juga. Kondisi yang saat ini ditemui yaitu sebagian besar lembaga pendidikan masih melakukan proses seleksi siswa berprestasi hanya berdasarkan penilaian yang lebih berfokus ke dalam bidang akademis (penguasaan konsep) yang hanya berdasarkan penilaian subjektif dari guru yang bersangkutan, siswa yang nilai raportnya menduduki peringkat 1 sampai 3 tingkat sekolah (paralel) akan dianggap sebagai siswa berprestasi, proses penilaian tersebut juga masih dilakukan secara manual. Pada penelitian ini dirancang suatu sistem yang bisa membantu pihak lembaga pendidikan dalam proses pembelajaran online dan menentukan siswa berprestasi. Proses ini diawalai dengan siswa dan guru yang menggunakan sistem pembelajaran online, data hasil dari proses pembelajaran online tersebut yang digunakan untuk proses perhitungan rumus densitas gauss algoritma naive bayes. hasil akhirnya yaitu prediksi untuk menentukan seorang siswa ke dalam kelas berprestasi atau tidak berprestasi]]>
<![CDATA[Passenger Number Prediction System at Surabaya Juanda Airport With Double Exponential Smooting Method ]]>
<![CDATA[Agus Setia Budi]]>;
<![CDATA[Purnomo Hadi Susilo]]>
<![CDATA[ Generation Journal Vol 6 No 1 (2022): Generation Journal ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Nusantara PGRI Kediri ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.29407/gj.v6i1.16668
<![CDATA[Bandar udara merupakan salah satu infrastruktur penting yang diharapkan dapat mempercepat pertumbuhan ekonomi masyarakat. Bandar udara berfungsi sebagai simpul pergerakan penumpang atau barang dari transportasi udara ke transportasi darat atau sebaliknya, salah satunya adalah Bandar Udara Internasional Juanda. Namun perlu dilakukan manajemen yang baik pada bandar udara karena kurangnya penjadwalan yang tertata. Dibutuhkan sistem untuk mengurangi kesalahan yang sering terjadi dan sistem yang mendukung. Penelitian ini bertujuan untuk menangani dan memberikan solusi terbaik untuk mengatasi permasalahan perhitungan jumlah penumpang pesawat di Bandar Udara Internasional Juanda.Dalam hal ini penulis mengadakan penelitian tentang prediksi calon penumpang pesawat pada Bandar Udara Internasional Juanda menggunakan metode Double Exponential Smoothing yang nantinya diharapkan dapat memberikan solusi terhadap permasalahan perhitungan penumpang pesawat untuk memprediksi calon penumpang pesawat sehingga dapat ditentukan penjadwalan yang tepat dengan jumlah pesawat yang diperlukan.Implementasi sistem ini menggunakan website dengan framework codeigniter dengan tingkat akurasi hasil mencapai 98% didukung dengan pola data yang sesuai, dalam hal ini data jumlah penumpang pertahun memiliki pola data statis yang mengandung data trend. Tingkat akurasi data diperoleh dari metode testing menggunakan Mean Absolute Percentage Error yang hasilnya kurang dari 25%.]]>
