cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
-
Contact Email
-
Phone
-
Journal Mail Official
-
Editorial Address
-
Location
Kota adm. jakarta selatan,
Dki jakarta
INDONESIA
Faktor Exacta
Published by Universitas Indraprasta PGRI
ISSN : 1979276X     EISSN : 2502339X     DOI : -
Core Subject : Science, Engineering,
Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Electrical & Electronics Engineering Industrial & Manufacturing Engineering
Faktor Exacta is a peer review journal in the field of informatics. This journal was published in March (March, June, September, December) by Institute for Research and Community Service, University of Indraprasta PGRI, Indonesia. All newspapers will be read blind. Accepted papers will be available online (free access) and print version.
Arjuna Subject : -
Articles 7 Documents
 1 
Search results for , issue "Vol 13, No 2 (2020)" : 7 Documents clear
Pengujian Modifikasi Kernel Konvolusi Untuk Penajaman Dan Penghalusan Citra Berwarna Suriski Sitinjak
Faktor Exacta Vol 13, No 2 (2020)
Publisher : LPPM

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30998/faktorexacta.v13i2.6585

Abstract

Suatu citra digital terkadang memiliki kualitas yang kurang baik, misalnya terdapat noise, terlalu tajam, kurang tajam, kabur, terlalu gelap, terlalu terang, dan sebagainya. Untuk itu diperlukan perbaikan kualitas citra digital (image enhancement) sebagai proses awal pengolahan citra (image preprocessing) agar citra dapat digunakan untuk proses selanjutnya, seperti pengenalan pola (patern recognition). Konvolusi merupakan salah satu teknik perbaikan kualitas citra yang digunakan untuk memanipulasi piksel-piksel dalam citra, sehingga diperoleh citra yang memiliki sifat dan informasi yang diinginkan. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan eksperimen terhadap kernel/tapis konvolusi dengan beberapa pengujian untuk penajaman dan penghalusan citra berwarna. Hasil eksperimen/pengujian menunjukkan bahwa tingkat ketajaman suatu citra hasil konvolusi bergantung pada nilai tiap elemen dan ukuran matriks kernel. Semakin besar angka dan ukuran matriks yang digunakan maka semakin tinggi pula tingkat ketajaman yang dihasilkan. Pada penghalusan citra, tingkat kehalusan bergantung pada ukuran matriks kernel. Semakin besar ukuran matriks kernel maka semakin besar tingkat kehalusannya (semakin blur). Dari penelitian ini diharapkan dapat membantu mengetahui kernel yang tepat untuk memperbaiki kualitas suatu citra, sehingga dapat digunakan untuk proses lebih lanjut. Kata kunci: konvolusi, kernel, citra digital
Sistem Sortir Barang Otomatis Berbasis Arduino Dengan Sensor Warna Dan Monitoring Via Android T.W. Wisjhnuadji; Arsanto Narendro; Pribadi Wicaksono
Faktor Exacta Vol 13, No 2 (2020)
Publisher : LPPM

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30998/faktorexacta.v13i2.6586

Abstract

The Arduino-based sorting system is equipped with a color sensor and the monitoring of the number of goods via Android is a series of tools that serves to ease the work process of sorting goods by color manually at certain industrial companies. The method used to realize the problem above is by making a prototype of the sorting tool based on color automatically and monitoring the results of the sum of the items as connecting information from the device to Android. The tool is equipped with a TCS3200 color sensor as a color detector, an infrared sensor as an object counter, a DC motor and conveyor as a driving medium, a Servo motor as a sorting media, Arduino as a control media, and ESP8266 as a communication media and Android as a monitoring media. The results of test have been carried out on the prototype of this system, and are able to provide results in accordance with the design specifications of the tool.Keywords: arduino, android, sensor warna, sensor infrared, motor DC, motor servo, ESP8266
Implementasi Graph Clustering Algorithm Modification Maximum Standard Deviation Reduction (MMSDR) dalam Clustering Provinsi di Indonesia Menurut Indikator Kesejahteraan Rakyat Nurfidah Dwitiyanti; Septian Wulandari; Noni Selvia
Faktor Exacta Vol 13, No 2 (2020)
Publisher : LPPM

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30998/faktorexacta.v13i2.5863

Abstract

The population of Indonesia from year to year has increased. The increase in population must also be accompanied by increased economic growth in Indonesia. The increase in economic growth in Indonesia is marked by the reduction in the number of poor people in Indonesia. In addition, the increase in economic growth is reflected in the equitable distribution of public income in the country. Even though there are still many Indonesian people who are not yet prosperous in economic terms. To overcome, it is necessary to have clustering and characteristics of 34 provinces in Indonesia by implementing the Modification Maximum Standard Deviation Reduction (MMSDR) graph clustering algorithm. The data used are indicators of public welfare in 2017 obtained from the Central Statistics Agency. There are 9 indicators of community welfare used in this research. There are four stages in the MMSDR algorithm namely the "MST", "Subdivide", "Biggest Stepping" and "Create Clusters" processes. The results of this study can be seen from the distance between the nodes or between one province and another province produced 22 clusters. From the cluster results obtained using the MMSDR algorithm on welfare data, there are many clusters formed with cluster members formed at most two nodes (province). Keywords: MMSDR, Clustering, Welfare of People
Pengembangan Alat Deteksi Dini Asap Dan Kebocoran Gas Pada Tabung Lpg, Pencegah Kebakaran Skala Rumah Tangga Agung Wahyudi Biantoro; Rini Anggraini; Subekti Subekti
Faktor Exacta Vol 13, No 2 (2020)
Publisher : LPPM

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30998/faktorexacta.v13i2.6587

Abstract

Saat penggunaan bahan bakar gas dinilai lebih efisien daripada bahan bakar dari fosil.  Namun, demikian, penggunaan bahan bakar gas dapat berdampak negatif terhadap keselamatan manusia bahkan menimbulkan kerugian yang cukup besar apabila tidak digunakan dengan hati-hati, terutama bila tidak diketahui telah terjadi adanya asap dan kebocoran dari tabung dan menyebabkan kebakaran, khususnya pada skala industri kecil dan skala rumah tangga.  Bila anggota rumah tangga tidak ada di ruangan tersebut maka sulit untuk mendeteksi kebocoran gas yang ada di dapur.  Gas  BBG terkenal dengan sifatnya yang mudah terbakar sehingga kebocoran peralatan BBG beresiko tinggi terhadap kebakaran. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk merancang pembuatan dan alat pendeteksi asap dan gas untuk mendeteksi kebocoran gas pada skala rumah tangga.  Metode yang digunakan adalah pembuatan alat sistem pendeteksi asap dan kebocoran gas otomatis, dengan menggunakan mikrokontroller, Arduino Uno. Perlunya dibuatkan sistem yang mendukung mekanisme monitoring real time dan dapat memberikan peringatan dan notifikasi berbasis media suara (alarm) dan lampu led.  Kesimpulan adalah bahwa alat pendeteksi kebocoran gas ini  dapat bekerja dengan baik, ini ditunjukkan dengan berfungsinya alat saat diberikan percobaan asap dalam berbagai konsentrasi dan jarak. Buzzer berbunyi, lampu LED hijau menyala dan menampilkan data grafik pada android. Selanjutnya sensor akan mendeteksi adanya asap dan apabila di sekitar ruang misalnya ruangan dapur terdapat kandungan asap.  Konsentrasi dimulai dari 0 ppm, lalu pada konsentrasi 600 ppm yang kemudian meningkat menjadi 650, 700 dan 900 ppm.  Pada konsentrasi asap 600 ppm alat berfungsi dengan baik, dengan aktifnya alarm buzzer dan lampu led.   Alat deteksi Asap ini dapat juga digunakan untuk deteksi gas seperti gas Butane dan dapat ditaruh di ruangan yang rawan kebakaran misalnya ruangan dapur, sedangkan layar led dapat ditaruh di lokasi di ruang yang sering dilalui oleh anggota rumah tangga.
Perbandingan Metode Average Linkage, Complete Linkage, dan Ward’S pada Pengelompokan Kabupaten/Kota di Provinsi Jawa Tengah Berdasarkan Indikator Indeks Pembangunan Manusia Edy Widodo; Syinta Nuri Mashita; Yosi Ghea Prasetyowati
Faktor Exacta Vol 13, No 2 (2020)
Publisher : LPPM

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30998/faktorexacta.v13i2.6581

Abstract

Provinsi Jawa Tengah merupakan salah satu provinsi yang mempunyai prestasi kinerja yang signifikan. Hal tersebut dapat diketahui berdasarkan nilai pertumbuhan ekonomi Provinsi Jawa Tengah sebesar 5,28%. Pertumbuhan ekonomi di Jawa Tengah belum mencapai nilai yang maksimal hal ini dikarenakan belum meratanya tingkat perekonomian di beberapa wilayah di Provinsi Jawa Tengah. Indeks Pembanguan Manusia (IPM) adalah pengukuran perbandingan dari harapan hidup, melek huruf, pendidikan dan standar hidup untuk semua negara di seluruh dunia. IPM  juga merupakan  suatu  tolak  ukur maju  atau  tidaknya  suatu  wilayah ataupun  daerah,  karena  dengan  tingkat  IPM  yang  tinggi  suatu  daerah  akan dikatakan berhasil dalam program pembangunannya. Analisis pengelompokkan adalah suatu metode untuk mengelompokan n objek berdasarkan p variat yang memiliki kesamaan karakteristik diantara objek-objek. Penelitian ini membandingkan 3 metode pengelompokkan yaitu average linkage, complete linkage,  dan ward’s yang bertujuan untuk mengelompokkan kabupaten/kota di provinsi Jawa Tengah berdasarkan data indikator IPM tahun 2018. Hasil dari penelitian menunjukkan metode pengelompokkan Average Linkage adalah yang terbaik dengan nilai korelasi cophenetic sebesar 0.865. Jumlah kelompok optimum didapatkan 3 kelompok dengan nilai indeks Calinzki Harabas sebesar 117.213. Metode cluster hierarki average linkage menghasilkan 3 kelompok, yaitu kelompok dengan kategori rendah sebanyak 20 kabupaten/kota, kelompok dengan kategori sedang sebanyak 12 kabupaten/kota dan kelompok dengan kategori tinggi sebanyak 3 kabupaten/kota. Hasil pengelompokan divisualisasikan dengan pemetaan pengelompokan kabupaten/kota di provinsi Jawa Tengah berdasarkan indikator IPM tahun 2018.
Penerapan Teknik Clustering Data Mining untuk Memprediksi Kesesuaian Jurusan Siswa (Studi Kasus SMA PGRI 1 Subang) Tubagus Riko Rivanthio; Mardhiya Ramdhani; Ahmad Sahi
Faktor Exacta Vol 13, No 2 (2020)
Publisher : LPPM

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30998/faktorexacta.v13i2.6588

Abstract

SMA PGRI 1 Subang is a private school that has several missions, one of which is the establishment of academic and non-academic achievements. In an effort to achieve the mission must supervise student achievement. The effort he did was to provide understanding in the selection of majors in accordance with the interests and talents of students. But in the activity of providing understanding, the school does not yet have a model that can evaluate the interests and talents of students to choose majors. The model can be obtained using student data processing. Data processing can be done using data mining, namely data mining clustering techniques. The technique will produce a model in the selection of majors. This clustering process is the process of grouping similar data based on the similarity of data held by students. The research method used is the CRISP-DM method which has 6 stages consisting of: Business Understanding, Data Understanding, Data Processing, Modeling, Evaluation, and Dissemination. The data that is processed is 620 data consisting of class of students in 2014, 2015, 2016. The results of processing using clustering obtained 6 clusters that have different models for each cluster. The results of this study can be used by schools in recommending courses chosen by students according to students' interests and talents, so students can learn optimally.Key words: clustering, dataMining, suitability, majors, students
Pengaruh Ukuran Partikel Dan Kristalit Terhadap Konduktivitas Listrik Bahan Bulk Ba(2-X)La(X)Fe2o5 (X = 0, 0.1, 0.3, Dan 0.5) Pada Suhu Kamar Sumaryo Sumaryo; Yosef Sarwanto
Faktor Exacta Vol 13, No 2 (2020)
Publisher : LPPM

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30998/faktorexacta.v13i2.6583

Abstract

PENGARUH UKURAN PARTIKEL DAN KRISTALIT TERHADAP KONDUKTIVITAS LISTRIK BAHAN BULK Ba(2-x)La(x)Fe2O5 (x = 0, 0.1, 0.3, DAN 0.5) PADA SUHU KAMAR. Sintesis bulk Ba(2-x)La(x)Fe2O5 telah dilakukan melalui metode metalurgi serbuk. Bulk Ba(2-x)La(x)Fe2O5 dibuat dengan komposisi BaCO3, La2O3 dan Fe2O3 dengan perbandingan komposisi berat tertentu. Ketiga bahan tersebut dicampur dengan menggunakan alat high energy milling kemudian dicetak dalam bentuk pellet (bulk), selanjutnya dilakukan proses pemanasan pada suhu 950 oC selama 5 jam. Karakterisasi sample secara makroskopik diamati dengan mikroskop optic untuk melihat perubahan ukuran partikel terhadap perubahan komposisi. Analisa fasa dilakukan menggunakan XRD (Difraksi Sinar-X) untuk menentukan fasa yang terbentuk, ukuran grain dan microstrain. Sedangkan konduktivitas listrik dilakukan dengan menggunakan LCR meter. Hasil pengamatan makroskopik terlihat adanya perubahan ukuran partikel dengan perubahan komposisi bahan. Hasil analisis XRD menunjukkan bahwa terbentuk fasa dominan Ba2Fe2O5 dengan fasa minor La(OH)3. Ukuran kristalit dan microstrain bulk juga berubah terhadap perubahan komposisi. Hasil pengukuran sifat listrik berubah mengikuti perubahan ukuran partikel dan kristalit dari bahan bulk Ba(2-x)La(x)Fe2O5.Kata kunci: Bulk, Ba(2-x)La(x)Fe2O5, mikroskop optik, difraksi sinar-X, ukuran partikel, ukuran kristalit, dan konduktivitas listrik.

Page 1 of 1 | Total Record : 7

 1 

Filter by Year

2020 2020


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 16, No 3 (2023) Vol 16, No 2 (2023) Vol 16, No 1 (2023) Vol 15, No 4 (2022) Vol 15, No 3 (2022) Vol 15, No 2 (2022) Vol 15, No 1 (2022) Vol 14, No 4 (2021) Vol 14, No 3 (2021) Vol 14, No 2 (2021) Vol 14, No 1 (2021) Vol 13, No 4 (2020) Vol 13, No 3 (2020) Vol 13, No 2 (2020) Vol 13, No 1 (2020) Vol 12, No 4 (2019) Vol 12, No 3 (2019) Vol 12, No 2 (2019) Vol 12, No 1 (2019) Vol 11, No 4 (2018) Vol 11, No 3 (2018) Vol 11, No 2 (2018) Vol 11, No 1 (2018) Vol 10, No 4 (2017) Vol 10, No 3 (2017) Vol 10, No 2 (2017) Vol 10, No 1 (2017) Vol 9, No 4 (2016) Vol 9, No 3 (2016) Vol 9, No 2 (2016) Vol 9, No 1 (2016) Vol 8, No 4 (2015) Vol 8, No 3 (2015) Vol 8, No 2 (2015) Vol 8, No 1 (2015) Vol 7, No 4 (2014) Vol 7, No 3 (2014) Vol 7, No 2 (2014) Vol 7, No 1 (2014) Vol 6, No 4 (2013) Vol 6, No 3 (2013) Vol 6, No 2 (2013) Vol 6, No 1 (2013) Vol 5, No 4 (2012) Vol 5, No 3 (2012) Vol 5, No 2 (2012) Vol 5, No 1 (2012) Vol 4, No 4 (2011) Vol 4, No 3 (2011): Factor Exacta Vol 4, No 2 (2011): Faktor Exacta Vol 4, No 1 (2011): Factor Exacta Vol 3, No 3 (2010): Faktor Exacta Vol 3, No 2 (2010): Faktor Exacta Vol 3, No 1 (2010) More Issue