Articles

Found 6 Documents
Search

Sistem Pakar untuk Diagnosis Kerusakan Mesin Mobil Panther Berbasis Mobile Yudatama, Uky
Jurnal Teknologi Vol 1, No 2 (2008): Desember 2008
Publisher : Jurnal Teknologi

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

Abstract

Damage to the car machine happened resulting from negligence in carrying out the maintenance. The owner of the car just realised damage after the car could not operate as it should be. Because of that in the use of the big possibility car needed the periodic maintenance. Means of detecting damage what happened to the car. For example, if the speaking car did not rustle and have the picture why this matter happened, this that pushed the development of the experts system to identify damage of the car machine. Information delivery was then carried out used equipment mobile with ask for request from user. This Request will be processed in the system afterwards results will be sent again to the user by being put forward in the equipment screen mobile. It isHoped this system could give information that was optimal from reciprocal user and the system. This research could it was hoped give information of all the matters that be connected with the problem of machine damage quickly and efficiently in a timbal manner good between user and the system but stayed optimal although in small device.  The key word: equipment mobile, the experts system, , forward dan backward chaining, WAP, WML, PHP
Pengukuran Tingkat Kematangan Pengembangan Business Intelligence Teknologi Informasi dan Komunikasi (TIK) pada Perguruan Tinggi Primadewi, Ardhin; Yudatama, Uky; Nugroho, Setiya
Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) Vol 1 No 1 (2017): April 2017
Publisher : Ikatan Ahli Informatika Indonesia (IAII)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (937.741 KB) | DOI: 10.29207/resti.v1i1.18

Abstract

Pada era globalisasi ini peranan Teknologi Informasi dan Komunikasi (TIK) merupakan modal utama dalam memenangkan persaingan global. Saat ini peranan TIK pada dunia pendidikan sangat besar. Perguruan tinggi sebagai bagian dari dunia pendidikan telah menggunakan TIK sebagai implementasi dari e-business namun masih bersifat sporadis. Perguruan tinggi membutuhkan arahan pengembangan TIK yang terukur dan terarah dengan kerangka business intelligence. Perlu adanya acuan pengelolaan dan pemantauan sebagai tolak ukur implementasi business intelligence TIK pada perguruan tinggi. Tolak ukur dalam penelitian ini menggunakan BIDM framework yang dapat mengevaluasi perkembangan implementasi business intelligence dari sudut pandang teknologi, manusia dan proses. Hasilnya adalah suatu level dalam hal implementasi business intelligence TIK perguruan tinggi yang menjadi dasar pembuatan rencana strategis perguruan tinggi selanjutnya. Kemudian permasalahan yang timbul dapat dipetakan dengan menggunakan serta Value chain analysis. Dengan menggabungkan kedua cara ini diharapkan dapat menjadi acuan untuk pengembangan implementasi business intelligence TIK perguruan tinggi agar lebih sistematis.
SISTEM PAKAR UNTUK DIAGNOSIS KERUSAKAN MESIN MOBIL PANTHER BERBASIS MOBILE Yudatama, Uky
Jurnal Teknologi Vol 1 No 2 (2008): Jurnal Teknologi
Publisher : Jurnal Teknologi, Fakultas Teknologi Industri, Institut Sains & Teknologi AKPRIND Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (374.257 KB)

Abstract

Kerusakan pada mesin mobil terjadi akibat kelalaian dalam melakukan perawatan. Pemilik mobil baru menyadari kerusakan setelah mobil tidak dapat beroperasi sebagaimana mestinya. Oleh karena itu dalam penggunaan mobil kemungkinan besar membutuhkan perawatan berkala. Dengan cara mendeteksi kerusakan apa yang terjadi pada mobil. Misalnya, jika mobil bersuara berisik dan tidak mempunyai gambaran mengapa hal tersebut terjadi, hal inilah yang mendorong pembangunan sistem pakar untuk mengidentifikasi kerusakan mesin mobil. Penyampaian informasi pun dilakukan menggunakan perangkat mobile dengan meminta request dari user. Request tersebut akan diproses dalam sistem kemudian hasilnya akan dikirim lagi ke user dengan ditampilkan pada layar perangkat mobile. Diharapkan sistem ini mampu memberikan informasi yang optimal dari timbal balik user dan sistem. Penelitian ini diharapkan mampu memberikan informasi segala hal yang berhubungan dengan masalah kerusakan mesin secara cepat dan efisien secara timbal baik antara user dan sistem tetapi tetap optimal meski dalam small device.
Pemanfaatan Curiculum Vitae dan Sasaran Kinerja Pegawai untuk Penilaian Kinerja Dosen Menggunakan AHP Arumi, Endah Ratna; Yudatama, Uky
Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) Vol 1 No 3 (2017): Desember 2017
Publisher : Ikatan Ahli Informatika Indonesia (IAII)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (908.932 KB) | DOI: 10.29207/resti.v1i3.57

Abstract

Penilaian kinerja dosen penting dilaksanakan untuk mengetahui kegiatan yang telah dilakukan serta berguna untuk  mengevaluasi unjuk kerja (perfomance appraisal) dari seorang dosen. Selama ini kesalahan dalam penilaian kinerja dosen seringkali terjadi, terutama dalam proses pengambilan data. Sumber data yang kurang lengkap  dapat mempengaruhi hasil akhir, sehingga penilaian kinerja dosen  tidak dapat berjalan secara maksimal. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, maka dimanfaatkanlah Curiculum Vitae (CV) dan sasaran kinerja pegawai (SKP). Dengan memanfaatkan kedua sumber data  tersebut diharapkan penilaian kinerja dosen dapat dilaksanakan secara objektif dan transparan. Data yang telah diperoleh, kemudian diolah dengan menggunakan metode Analytical Hierarcy Process (AHP), dimana metode ini sangat efektif dan terstruktur. Hasil akhir dengan menggunakan 5 sampel dosen yang diambil secara acak, terlihat perbedaan keaktifan dalam bidang Tri Dharma. Dosen-A memperoleh nilai terendah, dengan nilai akhir 0,099, sedangkan nilai tertinggi diraih oleh Dosen-E dengan nilai akhir 0,26.
REDIKSI KETERSEDIAAN STOK KAYU DENGAN METODE BACKPROPOGATION DAN JARINGAN KOHONEN (Studi Kasus Ud. Wahyu Nugroho Grabag Magelang) Yulfikar, Muhammad; Yudatama, Uky; Artha, Emilya Ully
Jurnal Komtika Vol 2 No 2 (2018)
Publisher : Universitas Muhammadiyah Magelang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (575.296 KB) | DOI: 10.31603/komtika.v2i2.2598

Abstract

Jaringan syaraf tiruan merupakan salah satu teknologi komputer dalam bidang kecerdasan buatan yang mampu memahami pola data yang rumit. Salah satu kemampuan teknologi JST adalah mampu memprediksi sebuah keluaran berdasarkan pola data pelatihan yang diberikan saat proses pembelajaran sistem. Pada penelitian ini, JST akan mencoba memprediksi persediaan stok kayu. Backpropagation merupakan algoritma pembelajaran terawasi yang dapat memperbaiki bobot pada masing-masing lapisan penghubung hingga diperoleh bobot terbaik dengan minimum error yang telah diberikan. Sedangkan Kohonen merupakan jaringan yang dipakai untuk membagi pola masukan kedalam beberapa kelompok (cluster). Aplikasi ini memiliki struktur jaringan yang terdiri dari 6 neuron masukan, 100 neuron pada lapisan tersembunyi, dan 1 dan 6 neuron pada lapisan keluaran. Jumlah keseluruhan data yakni 365 data, 250 data digunakan untuk data pelatihan, dan 115 digunakan untuk data pengujian. Mesin pemrediksi ini menggunakan iterasi maksimal sampai 100.000 epochs, konstanta pembelajaran 0.5, momentum 0.9, serta tingkat error minimum 0,001. Dengan variasi nilai dari komponen backpropagation dihasilkan prediksi sebesar kurang dari 150m3/bulan., Sedangkan dari bobot yang dihasilkan akan diprediksi dengan metode Kohonen dan menghasilkan prediksi pengeluaran stok kayu perbulan. Berdasarkan hasil pengujian terhadap 115 data pengujian, prosentase tingkat keakuratan sistem adalah 73,9 % . Pengurangan konstanta pembelajaran dan penambahan data pelatihan mungkin dapat meningkatkan keakuratan sistem dalam melakukan prediksi.
Fuzzy Time Series dan Algoritme Average Based Length untuk Prediksi Pekerja Migran Indonesia Solikhin, Solikhin; Yudatama, Uky
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 6, No 4: Agustus 2019
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25126/jtiik.2019641177

Abstract

Perkembangan jumlah Pekerja Migran Indonesia (PMI) program Government to Government (G to G) Jepang bidang perawat (nurse) dan perawat orang berusia lanjut (care worker) mengalami naik turun dari tahun 2008 hingga 2018. Untuk dapat menganalisis jumlah PMI yang mengalami naik turun dengan mengukur perkembangan jumlah PMI saat ini dan memprediksikan kondisi tersebut pada masa mendatang, maka diperlukan model prediksi. Dalam penelitian ini diterapkan model fuzzy time series dengan menggunakan algoritme average-based length. Penentuan panjang interval yang efektif dapat mempengaruhi hasil prediksi yaitu dapat meningkatkan keakuratan yang tinggi dalam fuzzy time series. Hasil proses prediksi PMI program G to G Jepang tahun 2019 bidang nurse diperoleh 43.3, bidang care worker diperoleh 300 dan bidang keseluruhan diperoleh 325. Hasil uji kinerja prediksi PMI program G to G Jepang, menggunakan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) adalah 24.27% untuk bidang nurse dengan nilai akurasi prediksi 20–50% termasuk dalam kriteria “wajar”, bidang care worker 11.29% dengan nilai akurasi prediksi 10–20% termasuk dalam kriteria “baik”, sedangkan untuk bidang keseluruhan diperoleh 8.41% dengan nilai akurasi prediksi MAPE <10% termasuk dalam kriteria “sangat baik”. Berdasarkan hasil prediksi tersebut dapat digunakan sebagai pendukung keputusan bagi manajemen dalam membuat kebijakan terkait persiapan, perencanaan, penjadwalan, penempatan, dan perlindungan terhadap para calon PMI pada masa mendatang. Dengan demikian dapat meningkatkan kualitas kinerja sumberdaya manusia dalam memberikan pelayanan terbaik terhadap para calon PMI program G to G Jepang.AbstractThe development of the number of Pekerja Migran Indonesia (PMI) Government to Government programs (G to G) in Japan in the field of nurses  and care workers experienced ups and downs from 2008 to 2018. To be able to analyze the number of PMIs experiencing ups and downs by measuring the development of the current number of PMIs and predicting these conditions in the future, a prediction model is needed. In this study fuzzy time series models are applied using an average-based length algorithm. Determining the length of an effective interval can influence the results of predictions, which can increase high accuracy in fuzzy time series. The results of the PMI program G to G Japan prediction process for 2019 in the nurse field were obtained 43.3, the care worker field was obtained 300 and the overall field was 325. The results of the G to G Japan PMI prediction performance test, using the Mean Absolute Percentage Error (MAPE) were 24.27% for nurse field with predictive accuracy value of 20–50% included in the criteria of "reasonable", the field of care worker 11.29% with a prediction accuracy value of 10-20% included in the criteria "good", while for the overall field obtained 8.41% with MAPE prediction accuracy value < 10% is included in the criteria of "very good". Based on the results of these predictions it can be used as a decision support for management in making policies related to preparation, planning, scheduling, placement, and protection of future PMI candidates. Thus it can improve the quality of the performance of human resources in providing the best service to prospective G-G Japan PMI programs.