Articles

Found 24 Documents
Search

Rancang Bangun Sistem Informasi Batam Directory Menggunakan Metode Backward Chaining Berbasis Mobile Hamsir, Hamsir; W Nurcahyo, Gunadi; Defit, Sarjon
JURNAL ILMIAH ELEKTRON Vol 4, No 2 (2012)
Publisher : JURNAL ILMIAH ELEKTRON

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

Abstract

This article is designed for an information system in the form of expert system applications to present information on Batam Directory. The purpose of this system is to help provide information about the city of Batam as a whole to the residents of Batam city in particular and thelocal and foreign tourists as well as prospective investors in general. The system presents information in the form of public service to the residents of Batam city government and other newcomers as well as products and services are made and offered by the business and government. The analysis was done by determining the first goal, then do these arching to obtain the desired information. The design system uses backward chaining inference method to the implementation ofthe system using My-SQL database systems and programming languages of PHP and JQuery. The system is based on mobile, so it can be accessed using a mobile device.
IMPLEMENTASI MOVING AVERAGE FILTER PADA MIKROKONTROLER SEBAGAI PEREDAM NOISE SENSOR PIEZO ELEKTRIK UNTUK MENDETEKSI GELOMBANG SEISMIK (GEMPA BUMI) Zulharbi, Zulharbi; Firdaus, Firdaus; Antonisfia, Yul; Defit, Sarjon
Prosiding Semnastek PROSIDING SEMNASTEK 2014
Publisher : Universitas Muhammadiyah Jakarta

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

Abstract

Getaran  akibat  gempa  bumi    akan  mengakibatkan  adanya  frekuensi  gelombang  seismik  denganfrekuensi  rendah (0Hz - 20Hz),  untuk  mendeteksi  keberadaan  frekuensi  gelombang  seismiktersebut  dapat  menggunakan  sensor  piezo  elektrik.  Piezo  elektrik  adalah  sebuah  sensor  seismikyang  mempunyai   getaran gempa  beramplitudo rendah  dan sangat mudah terkontaminasi noisesehingga  dibutuhkan  filter  untuk  meredam  sinyal  noise  tersebut.  Moving  Average  (MA)  filteradalah  suatu  metode  yang  sederhana  dan  berguna  untuk  menapis  derau  acak  yang  terdapat  padaderau asli. MA filter bekerja dengan cara meratakan sejumlah titik tertentu dari isyarat masukanuntuk  menghasilkan  tiap  titik  dari  isyarat  luaran. Gelombang  seismic    (getaran buatan) padapenelitian ini adalah dengan memberikan amplitudo sensor piezo PVDF antara  3mm, 5mm, 7mm,9mm dan 12mm pada frekuensi 2 Hz (konstan). Sensor piezo mendeteksi kekuatan getaran buatandengan  menggunakan  Moving  Average  Filter  yang  menghasilkan    nilai SNR  (signal  to  noiseratio)  lebih  kecil  dibandingkan  tidak  menggunakan  MAF  Nilai  PGA  (peak  groundacceleration)  dalam  satuan  grafitasi akan  tinggi pada  saat  sinyal  amplitude  getaran  yangdiberikan  juga  tinggi  (PGA  = 0,01G  pada  saat  amplitude  getaran  3mm  dan  1,43G  pada  saatamplitude getaran 12 mm).
SISTEM PAKAR PENENTUAN BAKAT ANAK DENGAN MENGGUNAKAN METODE FORWARD CHAINING Salisah, Febi Nur; Lidya, Leony; Defit, Sarjon
Jurnal Ilmiah Rekayasa dan Manajemen Sistem Informasi Vol 1, No 1 (2015): Februari
Publisher : Department of Information System of UIN SUSKA Riau

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

Abstract

Saat ini masih banyak orang tua yang belum mengetahui bakat pada anak mereka. Sedikitnya jumlah pakar untuk berkonsultasi merupakan salah satu penyebab hal ini. Penelitian ini menggunakan sistem pakar untuk mengatasi permasalahan tersebut. Sistem pakar akan memindahkan kemampuan pakar tersebut ke dalam komputer. Bakat-bakat yang digunakan dalam penelitian ini adalah bakat anak menurut standar USOE America. Untuk mesin inferensi penelitian ini menggunakan forward chaining. Anak-anak yang diidentifikasi bakatnya adalah anak TK usia 4-6 tahun.  Hasil analisa menunjukan bahwa sistem pakar ini membutuh 27 indikator, 83 variabel dan 33 rule. Berdasarkan hasil percobaan, sistem pakar ini berhasil mengidentifkasi bakat anak.
Identifikaasi Tingkat Kerusakan Peralatan Laboratorium Komputer Menggunakan Metode Rough Set Juliansa, Hengki; Defit, Sarjon; Sumijan, Sumijan
Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) Vol 2 No 1 (2018): April 2018
Publisher : Ikatan Ahli Informatika Indonesia (IAII)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29207/resti.v2i1.274

Abstract

Laboratorium komputer merupakan sarana untuk penunjang pratikum kuliah. Sarana ini harus selalu dalam keadaan siap pakai atau layak pakai, baik komputer maupun saranan lainnya. Jika terjadi kerusakan, maka harus secepatnya di tanggulangi. Untuk lebih mempercepat dalam penanganan kerusakan, maka diperlukan sebuah metode untuk mengidentifikasinya. Metode Rought set merupakan solusi untuk identifikasi ini dengan cara beberapa tahap yaitu : Infomation System; Decision System; Equivalence Class; Descernibilty matrik dan Descernibilty matrik modul D; Reduction; Generate Rules. Hasil penelitian ini dari 5 peralatan yang ada di laboratorium komputer STMIK Bina Nusantara Jaya Lubuklinggau setelah melakukan langkah-langkah penyelesaian dengan metode rough set didapatkanlah 8 rules untuk mendapatkan keputusan baru yaitu apakah peralatan tersebut masih layak pakai, diperbaiki atau diganti, maka metode ini sangat cocok diterapkkan dalam mengidentifikasi tingkat kerusakan.  
Pengembangan Sistem Keamanan Jaringan Komputer Melalui Perumusan Aturan (Rule) Snort untuk Mencegah Serangan Synflood Sahrun, Nori; Roestam, Rusdianto; Defit, Sarjon
SATIN - Sains dan Teknologi Informasi Vol 1, No 2 (2015)
Publisher : STMIK Amik Riau

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

Abstract

Rule  snort  merupakan  database  yang  berisi  polapola  serangan  signature  jenis  serangan  yang  disusun sesuai dengan perintah-perintah snort. Rule snort ini, harus di update secara rutin supaya ketika ada sesuatu teknik  serangan  yang  baru  maka  serangan  tersebut dapat  terdeteksi,  dan  program  dalam  penelitian  ini yang  akan  mengupdate  rule  snort  tersebut  dalam mencegah serangan SYNflood. Dalam penulisan rule snort terdapat aturan-aturan yang harus di ikuti yaitu pertama  rule  snort  harus  ditulis  dalam  satu  baris  ( single line), dan yang  kedua snort terbagi menjadi dua bagian yaitu rule header dan rule option. Rule header berisi  tentang  rule  action,  protocol,  source  dan destination IP address,netmask,  source dan destination port.  Rule  option  berisi  alert  message  dan  berbagai dan  berbagai  informasi  dimana  seharusnya  paket tersebut  diletakkan.  Dalam  pengembangan  keamanan jaringan sangat penting untuk di rumuskan  seranganserangan  yang  akan  mengakibatkan  system  down dapat diatasi oleh rule terbaru
Analisis Rekam Medis untuk Menentukan Pola Kelompok Penyakit Menggunakan Algoritma C4.5 Rafiska, Rian; Defit, Sarjon; Nurcahyo, Gunadi Widi
Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) Vol 2 No 1 (2018): April 2018
Publisher : Ikatan Ahli Informatika Indonesia (IAII)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29207/resti.v2i1.275

Abstract

Rekam Medis berisi catatan dan dokumen indentitas pasien, hasil pemeriksaan, pengobatan, tindakan serta pelayanan yang diberikan kepada pasien. Rekam medis sangat penting untuk pelayanan pasien karena dengan data yang lengkap dapat memberikan informasi dalam menentukan keputusan diagnosis dan klinis. Kelengkapan dari rekam medis menentukan mutu dari pelayanan yang diberikan. Mengenai pola dari kecendrungan penyakit yang di derita oleh seklompok masyarakat masih belum digali untuk dijadikan acuan apabila melakukan panyuluhan atau pencegahan penyakit. Menemukan pola kelompok penyakit yang sering terjadi di masyarakat berdasarkan kode penyakit dalam International Classification of Diseases (ICD)-10. Pada penelitian ini digunakan metode klasifikasi dengan algoritma C4.5 dengan jumlah data sebanyak 709 yang bersumber dari bagian Rekam Medis Rumah Sakit Umum Daerah (RSUD) Mayjen H.A Thalib Kerinci. Penentuan analisa selanjutnya adalah menglakukan pengelompokan menjadi beberapa attribute yaitu kelompok wilayah, kelompok umur, kelompok penyakit dan kelompok jenis kelamin. Selanjutnya data diolah dan dilakukan penggujian menggunakan software Rapid Miner. Hasil dari perhitungan adalah pola yang dapat digunakan untuk menganalisa pola kecendrungan penyakit yang dialami oleh masyarakat.
Perbandingan Algoritma K-Means Clustering dengan Fuzzy C-Means Dalam Mengukur Tingkat Kepuasan Terhadap Televisi Dakwah Surau TV Malik, Rio Andika; Defit, Sarjon; Yuhandri, Yuhandri
RABIT Vol 3 No 1 (2018): Januari
Publisher : RABIT

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (573.499 KB)

Abstract

Dawah Television Surau TV is a broadcasting media that presents broadcasts around Islam. This media will quickly develop as it presents broadcasting material in meeting the spiritual needs of its viewers. To Increased media development is highly dependent on the satisfaction of the audience in all aspects of broadcast supporting. It is therefore, to measure the level of audience satisfaction as an effort to generate continuous broadcast quality improvement.This research is performing of algorithm clustering comparation with K-Means Clustering modeling and Fuzzy C-Means modeling to classify and mapping the most appropriate dataset so that it can assist analysing or measuring the level of audience satisfaction toward the dawah television Surau TV. Comparison of clustering algorithm performance with K-Means Clustering modeling and Fuzzy C-Means modeling is based on processing speed and trace value of each RMSE parameter of clustering algorithm. The RMSE result of clustering research using algorithm with K-Means Clustering is 2.09879 and by using algorithm with Fuzzy C-Means model is 2.07911. Fuzzy C-Means modeling speed is faster in conducting the clustering process compared with K-Means Clustering modeling. It can be concluded that clustering with Fuzzy C-Means modeling is able to produce more accurate cluster compared to clustering with K-Means Clustering modeling accuracy   Keywords: Clustering; K-Means; Fuzzy C-Means; Satisfaction rate survey; RMSE
Classification of Pineapple Fruit Comosus Merr (Nanas) Quality Using Learning Vector Quantization Method Efendi, Muhamad; Defit, Sarjon; Nurcahyo, Gunadi Widi
Indonesian Journal of Artificial Intelligence and Data Mining Vol 2, No 1 (2019): March 2019
Publisher : UIN Sultan Syarif Kasim Riau

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

Abstract

The demands of publics for these fruits Ananas Comosus Merr (Pineapple) became higher years to years because of the fruit has so many virtues for human healthy and the taste of this fruit is sweet and fresh. Therefore the pineapple farmers have to protect the quality and quantity of this plant in order to get high produce. This research help the pineapple farmers to classify to quality of pineapple fruits by using neural network with Learning Vector Quantization method which has 2 classes, such as: First quality (1st) and Second quality (2nd) quality. This method has 2 process they are : training process and testing process. To input data in the training and testing process are using uniformity, characteristic of varieties, the rate of aging, hardness, size, stem, crown, manure, destroyer, spoilage, rotten and the total solid content of the least was taken by observed the crop of pineapple farmers in the Teluk Batil village Sungai Apit district Siak Riau province. Learning Vector Quantization method automatically will classify the pineapple into their class. The result of the testing classification has gotten the accuracy 65.56% for the first (1st) quality and 34.44% for the second (2nd) quality. At the second testing has gotten 66.67% the accuracy for the first (1st) quality and 33.33% for the second (2nd) quality. At the third (3rd) testing has gotten 64.44% the accuracy for first (1st) quality and 35.56% for the second (2nd) quality.
Analisis Data Mining Penjualan Ban Menggunakan Algoritma C4.5 Anggraini, Sandrawira; Defit, Sarjon; Nurcahyo, Gunadi Widi
Jurnal Ilmiah Teknik Elektro Komputer dan Informatika Vol 4, No 2 (2018)
Publisher : Universitas Ahmad Dahlan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (302.317 KB) | DOI: 10.26555/jiteki.v4i2.11267

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengoptimalisasi transaksi penjualan ban. Optimasi ini akan mempengaruhi penentuan persediaan ban di gudang. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah C4.5. Data yang diolah adalah data transaksi penjualan ban pada CV. Roda Inti Mas. Hasil yang didapatkan pada penelitian ini adalah dapat mengatur jumlah persediaan dengan baik, sehingga tidak terjadi kekurang atau kelebihan stok. Sehingga penelitian ini sangat membantu dalam pengaturan optimalisasi transaksi ban.
Penerapan Algoritma C4.5 untuk Klasifikasi Data Rekam Medis berdasarkan International Classification Diseases (ICD-10) Fiandra, Yudha Aditya; Defit, Sarjon; Yuhandri, Yuhandri
Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) Vol 1 No 2 (2017): Agustus 2017
Publisher : Ikatan Ahli Informatika Indonesia (IAII)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29207/resti.v1i2.48

Abstract

Abstrak Data rekam medis adalah catatan khusus pasien yang sedang, seringkali data rekam medis hanya menjadi data yang menumpuk dan tidak dilakukan penelusuran untuk menghasilkan pengetahuan yang berguna bagi rumah sakit. Penelitian ini bertujuan mengolah tumpukan data rekam medis untuk mengklasifikasikan jenis penyakit yang terjadi pada rumah sakit berdasarkan pada kode penyakit internasional (International Classification of Disease) ICD-10. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode algoritma C4.5 dengan menggunakan atribut kode penyakit internasional sebagai atribut label tujuan sebanyak 21 kelompok penyakit internasional, yaitu: A00-B99 sampai dengan Z00-Z99. Penilitian ini menghasilkan pohon keputusan dari 21 berupa value atribut tujuan kode penyakit, algoritma C4.5 dapat merepresentasikan sebanyak 14 value atribut tujuan kode penyakit dan persentasi data yang terbaca lebih dari 66%. Kesimpulan dari penelitian ini yaitu algoritma C4.5 membantu mengklasifikasikan kode penyakit internasional berdasarkan ICD-10 dan membentuk pohon keputusan yang dapat memberikan informasi penyakit apa saja yang sering terjadi pada rumah sakit Kata kunci: data mining, klasifikasi, C4.5, rekam medis, ICD-10