Jurnal Masyarakat Informatika Indonesia JMII Jurnal Nasional

Selasa, 26 September 2017

MOBILE LEARNING SUPPORT SYSTEM VPL-SCM BASE ON ANDROID

MOBILE LEARNING SUPPORT SYSTEM VPL-SCM BASE ON ANDROID

Azizah Zakiah
Department of Informatics Engineering
Widyatama University
Bandung, Indonesia
azizah.zakiah@widyatama.ac.id

Adityo Suma Pratama
Department of Informatics Engineering
Polytechnic Pos Indonesia
Bandung, Indonesia
adityosumapratama@gmail.com

Ari Purno Wahyu
Department of Informatics Engineering
Widyatama University
Bandung, Indonesia
ari.purno@widyatama.ac.id


ABSTRACT

Mobile learning is a learning model that utilizes information and communication technology. In the concept of learning, mobile learning brings the benefits of the availability of teaching materials that can be accessed at any time and interesting material visualization. Mobile learning application is the development of e-learning system that already exist is e learning based moodle. In the development stage, Object-based design using UML and implemented with Android-Based Programming. This mobile application is able to optimize existing e-learning.

Keywords— mobile, learning, support system, android, VPL-SCM I.   




Klik di sini untuk Download JMII VOL 2 No 3 2017

SISTEM DETEKSI OBJEK BERGERAK DENGAN MENGGUNAKAN TEKNIK ROI DAN ALGORITMA KALMAN FILTER

SISTEM DETEKSI OBJEK BERGERAK DENGAN MENGGUNAKAN TEKNIK ROI DAN ALGORITMA KALMAN FILTER
Lilis Diana ( diana.lilis@gmail.com ) Mukhlish Amarullaah ( mukhlishamar@gmail.com )
Program Studi Teknik Informatika STMIK “AMIKBANDUNG”
Jln. Jakarta No. 28 Bandung 40272 INDONESIA

Abstrak
Sistem CCTV yang diimplementasikan di kampus STMIK “AMIKBANDUNG” ini, masih bersifat umum dimana kerja sistem ini hanya merekam dan menampilkan gambar pada layar monitor belum difungsikan sebagai alat pelacakan objek bergerak. Teknik yang digunakan dalam membangun sistem deteksi objek ini dengan menggunakan teknik ROI (Region Of Interest) yang merupakan salah satu teknik dari Computer Vision yang termasuk disiplin  ilmu  perpanjangan  dari  pengolahan citra digital dan kecerdasan buatan.
Tujuan dari  Computer Vision adalah meniru fungsi  mata  dan  otak  pada  manusia.  Salah  satu  proses  yang  penting dalam menghasilkan kemampuan setara dengan penglihatan manusia adalah pengenalan benda bergerak.  Untuk  mengenali  objek bergerak  dalam  suatu  video,  dilakukan  pemrosesan segmentasi  dan  penentuan batas ROI. 
Untuk  mengenali  objek  yang  telah terdeteksi, metode yang digunakan adalah  Teknik ROI (Region Of Interest).  Sedangkan untuk  pelacakan  objek bergerak menggunakan Algoritma Kalman Filter. Sistem deteksi objek bergerak ini telah dapat diimplementasikan ke dalam sistem CCTV kampus sehingga sistem CCTV yang ada dapat mendeteksi dan memberi tanda pada objek-objek yang bergerak.
Kata Kunci: CCTV, Computer Vision,  Objek Bergerak, ROI, Kalman Filter.

Abstract
CCTV system implemented on campus STMIK "AMIKBANDUNG" is still general in which the work of this system only record and display images on the monitor screen has not been functioned as a moving object tracking tool. The technique used in building this object detection system using the technique of ROI (Region Of Interest) which is one of the techniques of Computer Vision which includes the extension discipline of digital image processing and artificial intelligence.
The purpose of Computer Vision is to imitate the function of the eyes and the brain in humans. One of the most important processes in producing the equivalent of human vision is the introduction of moving objects. To recognize moving objects in a video, segmentation processing and ROI limits are performed.
To recognize objects that have been detected, the method used is the ROI (Region Of Interest) Technique. As for moving object tracking using Kalman Filter Algorithm. This mobile object detection system can be implemented into the campus CCTV system so that existing CCTV systems can detect and mark the moving objects.  
Keywords: CCTV, Computer Vision, Moving Objects, ROI, Kalman Filter.





Klik di sini untuk Download JMII VOL 2 No 3 2017

BUSINESS INTELLIGENT PADA SISTEM INVENTORY DESINFEKTAN DI PT.ROHTO LABORATORIES INDONESIA

BUSINESS INTELLIGENT PADA SISTEM INVENTORY DESINFEKTAN DI PT.ROHTO LABORATORIES INDONESIA

Ahmad Ramdani
Fakultas Teknis, Jurusan Teknik Informatika
Universitas Widyatama
Jalan Cikutra No. 204A, Bandung, Indonesia
Ahmad.ramdani@widyatama.ac.id



Abstrak
Pengendalian persediaan desinfektan pada suatu perusahaan sangat berperan dalam menentukan efisiensi fungsi gudang. Informasi yang tidak pasti tentang ketersediaan desinfektan di gudang mempengaruhi keputusan yang akan diambil dalam menentukan jumlah pemesanan barang yang sesuai dengan kebutuhan permintaan produksi. Kekurangan persediaan desinfektan mengakibatkan terhambatnya proses produksi sedangkan kelebihan persediaan desinfektan merupakan pemborosan sehingga dapat dikatakan sebagai suatu beban yang harus dihilangkan.
Metode penelitian yang digunakan yaitu metode analisis dan metode perancangan sistem.Metode analisis mengarah pada pengumpulan data, penerapan informasi dalam kenyataan sesuai dengan keinginan kebutuhan, dan melakukan survei perusahaan.
Sedangkan metode perancangan sistem dikonsentrasikan pada perancangan data mart yaitu dengan cara pembagunan data mart yang disesuaikan dengan kebutuhan perancangan sistem business intelligence ini memungkinkan untuk manajemen tingkat atas mengetahui secara jelas dalam gambaran yang mudah dimengerti seperti chart untuk melihat perkembangan perusahaan, dengan menerapkan pendekatan multidimensional modeling (MDM) dari data warehouse yang dibangun berdasarkan metode OLAP (Online Analytical Processing) dan dapat ditampilkan dengan star schema design, untuk menghasilkan informasi yang menganalis mengenai data persediaan di PT.Rohto Laboratories Indonesia. Jadi manajemen tingkat atas lebih mudah untuk mengambil keputusan strategis perusahaan.

Kata kunci: Data warehouse  Data Mart, Business Intelligence, multidimensional modeling (MDM), OLAP, star schema design, persediaan.Abstract
Abstract

Disinfectant inventory control in a company is very important in determining efficiency of warehouse function. Uncertain information about the availability of disinfectants in the warehouse affect the decision to be taken in determining the amount of ordering of goods in accordance with the needs of production demand. Disinfectant stock deficiency leads to inhibition of the production process while excess inventory disinfectant is a waste so it can be said as a burden that must be removed.
The research method used is the method of analysis and method of system design. The method of analysis leads to data collection, the application of information in reality in accordance with the wishes needs, and conduct a survey company.
While the design method of the system is concentrated in the design of data mart that is by way of data mart assembly that is tailored to the needs of business intelligence system design it allows for upper level management to know clearly in the picture that is easy to understand such as chart to see the development of the company, by applying multidimensional modeling approach MDM) of data warehouses built on OLAP (Online Analytical Processing) method and can be displayed with star schema design, to produce analytical information about inventory data in PT.Rohto Laboratories Indonesia. So upper management is easier to take strategic decision of company.

Keywords: Data Mart Data warehouse, Business Intelligence, multidimensional modeling (MDM), OLAP, star schema design, inventory.





Klik di sini untuk Download JMII VOL 2 No 3 2017

TEXT MINING DENGAN METODE LEXICON BASED UNTUK SENTIMENT ANALYSIS PELAYANAN PT. POS INDONESIA MELALUI MEDIA SOSIAL TWITTER

TEXT MINING DENGAN METODE LEXICON BASED UNTUK SENTIMENT ANALYSIS PELAYANAN PT. POS INDONESIA MELALUI MEDIA SOSIAL TWITTER

Febrilien Matresya Matulatuwa, Eko Sediyono, Ade Iriani
Fakultas Teknologi Informasi, Program Studi Magister Sistem Informasi
Universitas Kristen Satya Wacana
Jalan Diponegoro 52-60, Salatiga, Indonesia
febrilien682007030@gmail.com, ekosed1@yahoo.com, adeiriani@gmail.com


Abstrak
PT. POS Indonesia atau lebih dikenal dengan Kantor Pos adalah salah satu Badan Usaha yang bergerak di bidang jasa khususnya pengiriman barang dan surat menyurat. Fenomena meningkatnya penggunaan media sosial yang begitu pesat memudahkan perusahaan untuk mengevaluasi produk-produknya berdasarkan sentimen-sentimen yang diposting di media sosial tersebut.
Analisis sentimen merupakan suatu tugas yang melakukan  polarisasi  dokumen  berupa  pengklasifikasian  dokumen  ke  dalam sentimen  positif  dan  negatif. Salah satu media sosial yang banyak digunakan adalah Twitter. Dengan jumlah postingan mencapai ribuan tweet perdetik ketersediaan sentimen untuk suatu produk sangat melimpah. Permasalahan yang muncul adalah bagaimana melakukan klasifikasi terhadap sentimen tersebut agar berguna untuk mengevaluasi produk dan pelayanan kepada pelanggan.
Penelitian ini menggunakan metode Lexicon Based untuk menganalisa opini pelanggan terhadap pelayanan PT. POS Indonesia. Penggunaan metode Lexicon Based ditunjukkan mampu untuk menangkap informasi sentimen dari media sosial seperti twitter. Hasil dari penelitian ini dapat membantu kantor pos untuk mengetahui sejauh mana tingkat pelayanan yang diberikan kepada pelanggan dan hal apa saja dari pelayanan yang perlu ditingkatkan.
Kata kunci :
Pt. Pos Indonesia, Sentiment Analysis, Lexicon Based, Twitter.

Abstract
PT. POS Indonesia or known as the POST Office is one of the Business Entity engaged in service delivery and  in particular correspondence. The phenomenon of increasing social media usage that is so rapidly allows companies to evaluate products based on sentiments that are posted on social media.
A sentiment analysis task performing polarization documents such as documents classification into positive and negative sentiment. One of the widely used social media is Twitter. Through the number of posts to reach thousands of tweets per second the availability of sentiment for a product is very rich. The problem that arises is how to do classification of such sentiment to be useful for evaluating the product and service for customer.
This research uses Lexicon Based method to analyze consumer opinion on services of PT. POS Indonesia. Use of Lexicon Based method is shown able to capture sentiment information from social media such as twitter. The result of this research can help the post office to understand the extent of the services provided to customers and anything of services that needs to be improved.
Keywords :
Pt. Pos Indonesia, Sentiment Analysis, Lexicon Based, Twitter.


Klik di sini untuk Download JMII VOL 2 No 3 2017

APLIKASI PENGOLAHAN DATA PESERTA DAN CALON PENERIMA PENSIUN PADA PT. TASPEN (PERSERO) CABANG KUPANG BERBASIS CLIENT SERVER

APLIKASI PENGOLAHAN DATA PESERTA DAN CALON PENERIMA PENSIUN PADA PT. TASPEN (PERSERO) CABANG KUPANG BERBASIS CLIENT SERVER

Emerensiana Ngaga, Yulianti P. Bria, Muhamad W. Suwandi
Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik
Universitas Katolik Widya Mandira Kupang
Jalan A. Yani No. 50-52 Kupang, NTT
lora.ngaga@gmail.com, bria.yulianti.p@gmail.com, muhamadnursia90@gmail.com


Abstrak
Sistem pengolahan data merupakan salah satu cara yang dipakai dalam setiap lembaga untuk memaksimalkan sumber daya agar dapat menghasilkan output yang sesuai dengan kebutuhan. Dalam mengolah data dibutuhkan sumber daya manusia yang sesuai agar dalam pelaksanaan pengolahan data setiap output yang dihasilkan harus sesuai berdasarkan hasil inputan awal. PT Taspen (Persero) merupakan salah satu lembaga yang menggunakan sistem pengolahan data berbasis komputer dalam mengolah data peserta dan calon penerima pensiun. Sistem ini dibangun dengan tujuan untuk membantu para peserta dan calon penerima taspen dalam mempermudah mengolah data sehingga tidak terjadi penumpukan data karena semua data telah tersimpan dalam basis data sehingga mengurangi sumber daya.
Penelitian ini menggunakan metode UP (Unified Process) yang terdiri dari 4 tahapan yaitu : inception, elaboration, construction dan transition dengan menggunakan tool bahasa pemrograman Java Netbeans dan MySql sebagai basis data. Hasil dari pembuatan aplikasi ini mampu memberikan kemudahan dalam pengolahan data khususnya data peserta dan calon penerima pensiun sehingga lebih efektif dan efisien.
Kata kunci :
Aplikasi, Pengolahan Data, PT. TASPEN Cabang Kupang, Client Server.



Abstract
Data processing system is one of the ways used in each institution to maximize resources in order to produce output that suits the needs. In data processing required human resources appropriate for the implementation of data processing each output produced should be appropriate based on the results of the initial input. PT Taspen (Persero) is one of the institutions that use computer-based data processing system in processing data of participants and potential recipients of pensions. The system is built with the aim to help the participants and recipients Taspen in facilitating the processing of data so there is no accumulation of data for all of the data has been stored in the database, thereby reducing resources.
This research uses UP (Unified Process) method which consists of 4 stages: inception, elaboration, construction and transition using tool Java Netbeans programming language and MySql as the database. The results of making this application is able to provide convenience in data processing, especially data of participants and prospective recipients of pensions so that more effective and efficient.
Keywords :
Application, Data processing, PT. TASPEN Cabang Kupang, Client Server.




Klik di sini untuk Download JMII VOL 2 No 3 2017

ANALISIS BIG PICTURE MAPPING DALAM IMPLEMENTASI SISTEM ERP PADA KLINIK KESEHATAN TINGKAT PRATAMA

ANALISIS BIG PICTURE MAPPING DALAM IMPLEMENTASI SISTEM ERP PADA KLINIK KESEHATAN TINGKAT PRATAMA

Nissa Syifa Puspani

Fakultas Teknik, Program Studi Teknik Industri, Universitas Widyatama
 Jl. Cikutra No.204A, Bandung
Email: nissa.syifa@widyatama.ac.id


Abstrak
Industri kesehatan saat ini memiliki potensi yang besar dalam mengembangkan bisnisnya. Berbagai kriteria pengembangan bisnis dalam industri kesehatan salah satunya adalah perencanaan manajemen dan sistem informasi data yang baik. Pengelolaan sistem dan data yang ada dalam industri kesehatana akan menentukan keandalan manajemen dan kecepatan pelayanan yang diberikan. Salah satu cara dalam mengidentifikasi manjemen sistem dalam sebuah perusahaan adalah dengan mengidentifkasi gambaran pengelolaan manajemen dengan metode Big Picture Mapping (BPM), metode ini akan memberikan gambaran mengenai informasi manajemen yang dilihat secara menyeluruh baik dari sistem maupun waktu kerja.
Kata kunci: big picture mapping, sistem informasi, kesehatan.

Abstract
Currently, healthcare industry has a great potential in developing its business. In that effort, one of the criteria must be fulfill is to have a good information system and data management. Good information system and data management will determined the reliability provided services. One the methods in identifying the current information system and data management within an organization is by using Big Picture Mapping (BPM) method. This method will provide holistic view of current information system and data management, such that improvement initiatives can be taken more thoroughly.   
Keywords: big picture mapping, information system, healthcare.




Klik di sini untuk Download JMII VOL 2 No 3 2017

Pemilihan Fungsi Aktivasi Terbaik untuk Klasifikasi MNIST


Pemilihan Fungsi Aktivasi Terbaik untuk Klasifikasi MNIST

Siti Ratna Swari
Fakultas Teknik Informatika, Jurusan Teknik Informatika
Universitas Telkom
Jalan Telekomunikasi No 1, Bandung, Indonesia
sitiratnaswari@gmail.com

Muhammad Hilmy An Nabhany
Fakultas Teknik Informatika, Jurusan Teknik Informatika
Universitas Telkom
Jalan Telekomunikasi No 1, Bandung, Indonesia
annabhany@yahoo.co.id

 Abstrak

Convolutional Neural Network (CNN) adalah salah satu metode yang terdapat dalam deep learning yang banyak digunakan untuk menyelesaikan permasalahan yang berkaitan dengan pengenalan gambar (image recognition) dan klasifikasi. Salah satu klasifikasi yang menarik adalah klasifikasi mengenai pengenalan tulisan tangan. Pada penelitian ini penulis mencari fungsi aktivasi yang terbaik untuk klasifikasi MNIST.
Fungsi aktivasi yang dibandingkan adalah Rectified Linear Units(ReLU), Leaky ReLU(LReLU), dan Exponential Linear Unit(ELU). Selama ini, ELU dianggap sebagai fungsi aktifasi terbaik. Selain itu, ELU dan LeakyReLU mengatasi masalah dead neuron yang ada pada ReLU.
Dataset yang digunakan adalah dataset The MNIST Database of Handwritten Digit yang berjumlah 70000. Evaluasi hasil dilakukan dengan menggunakan Cross Entropi Loss untuk setiap epoch ReLU, LeakyReLU, dan ELU.
Kata kunci: Klasifikasi, fungsi aktivasi, deep learning.

Abstract

Convolutional Neural Network (CNN) is one of the methods found in deep learning that is widely used to solve problems related to image recognition and classification. One interesting classification is the classification of handwriting recognition. In this  study the author looks for the best activation function for MNIST classification.
The comparative activation functions are Rectified Linear Units (ReLU), Leaky ReLU (LReLU), and Exponential Linear Unit (ELU). During this time, ELU is considered as the best activation function. In addition, ELU and LeakyReLU overcome the dead neuron problem in ReLU.
The dataset used is the dataset of The MNIST Database of Handwritten Digits totaling 70000. The results evaluation is done by using Cross Entropy Loss for each epoch ReLU, LeakyReLU, and ELU.

Keywords :Classification, activation function, deep learning



Klik di sini untuk Download JMII VOL 2 No 3 2017

PENENTUAN PERUBAHAN CALON PENERIMA RASTRA (BERAS SEJAHTERA) DI DESA HUIDU MENGGUNAKAN METODE WEIGHT PRODUCT

PENENTUAN PERUBAHAN CALON PENERIMA RASTRA (BERAS SEJAHTERA) DI DESA HUIDU MENGGUNAKAN METODE WEIGHT PRODUCT

T.P.Handayani 

Abstrak

 Tujuan penelitian ini adalah menerapkan algoritma Weight product dalam kasus penentuan perubahan calon  revisi calon penerima Rastra (Beras Sejahtera) di Desa Huidu Kabupaten Gorontalo. Algorima Weight Product (Produk Pembobotan) adalah salah satu algorima sistem pendukung keputusan yang mampu mendukung proses pengambilan keputusan yang dikategorikan sebagai multi kriteria decision making (MADM) atau pengambilan keputusan yang melibatkan banyak kriteria. Metode ini terdiri dari beberapa tahap. Pertama Matriks alternatif dibuat terlebih dahulu. Matriks alternatif merupakan matriks yang berisi alternatif alternatif yang akan dirangking pada akhir tahapan.

Dalam kasus ini alternatif adalah nama – nama calon penerima Rastra yang akan dievaluasi pada rapat musyawarah desa. Kedua Matriks kriteria dibuat untuk menjadi indikator prioritas dalam mendukung keputusan. Tahap ketiga adalah penentuan atribut biaya dan atribut keuntungan dari kriteria yang telah ditetapkan. Tujuannya adalah membedakan kriteria yang bersifat keuntungan dan kriteria yang bersifat biaya. Jika kriteria merupakan atribut biaya, maka dalam perhitungan akan diberikan tanda minus (-). Keempat adalah penentuan bobot dari kriteria yang telah ditetapkan. Pada kasus ini diambil bobot bernilai 4 sebagai bobot yanng terringgi dan bobot bernilai 1 sebagai bobot yang terendah. Penentuan nilai bobot pada kasus ini berdasarkan hasil wawancara dengan aparat desa. Kelima, melakukan normalisasi bobot dengan menggunakan persamaan 2. Keenam, menentukan preferensi alternatif terbobot. Sehingga didapatkanlah matriks keputusan. Dari hasil penelitian menunjukkan algoritma ini mampu memberikan ranking kelayakan calon Rastra.

Kata kunci : Weight Product, SPK, Rastra

Abstract

The aims of this research is to implement Weight Product (WP) methode to decide the revision of candidate of Rastra (Rice for prosperity) in Huidu Village in Gorontalo District. WP algorithm is one of multicriteria decision making making method which can support of decision making and can also support multiple criterias attributes. This method consist of several steps. Firstly, the alternative decision matriks is made. This matriks is a matriks which is consist of the name of Ranstra recipient candidates. These names will be ranked at the end of the process.

In this case the alternatives is the names of candidate which will be revised in the annual meeting of the village. Secondly, a criteria matriks is made in order to make prioritize candidates to support the decision making. Thirdly, the cost and the benefit attributes are made in order to differenciate which are the cost and which are the benefit attributes.  If it is a cost attributes then the minus sign is needed to be used in the  front of value. Fourtly, the weight of each criteria is made. In this case the value of 4 is given as the biggest weight dan the value of 1 is the smallest weight. The weight of the value of each criteria are based on the interviewed with the village of office staff. Fiftly, the given weight are needed to be normalized. Sixly, the weighting of alternative references is decided. Lastly, from the previous calculation the decision matrx is obtained and is ranked to get the final decision matrix.

Keywords : MADM, Weight Product, Rastra




Klik di sini untuk Download JMII VOL 2 No 3 2017