Agen Crawler Alamat Email Menggunakan Metode Breadth-First Crawling

Informasi sangat penting dalam kehidupan, segala sesuatu apapun yang dapat membantu manusia dalam penyampaian dan penyebarluasan informasi dengan menggunakan media komunikasi. Informasi bisa didapatkan dengan berbagai cara. Salah satunya dengan menggunakan webcrawler. Web crawler digunakan untuk melakukan penjelajahan dan pengambilan halaman-halaman web pada situs internet berdasarkan kata kunci tertentu. Temuan web crawler memiliki jumlah yang sangat banyak sehingga sulit mencari informasi yang spesifik seperti informasi kontak email. Conference and Event Manager (CEM) adalah sebuah website yang menyediakan sarana pembuatan event dan conference ilmiah yang akan dilakukan. CEM membutuhkan email yang banyak untuk publikasi informasi, maka dibutuhkan suatu tools dalam membantu menemukan dan mengumpulkan kontak email yang banyak secara cepat. Agen cerdas meringankan pengguna dari pencarian yang memakan waktu dan membosankan melalui informasi elektronik dari web yang besar dan rumit seperti web crawler. Web crawler ini dikembangkan dengan metode breadth first search untuk menguji dan menelusuri setiap link pada halaman pertama kemudian menelusuri setiap link pada halaman berikutnya begitu seterusnya sampai setiap level pada link telah dikunjungi. Metode penelitian yang digunakan adalah MaSE (Multiagen System Engineering) dalam melakukan rumusan kebutuhan, analisis, desain, dan implementasi. Sistem diuji dengan 2 metode, yaitu Black-box test yang menguji kesesuaian input output aplikasi dan Alpha test yang menguji kesesuaian user requirement aplikasi. Tujuan penelitian ini adalah menghasilkan web crawler yang menggunakan metode breadth first search untuk pencarian email serta menguji agen crawler alamat email menggunakan metode breadth first search dalam mempermudah pengumpulan email. Hasil dari penelitian ini membangun aplikasi yang dapat mengumpulkan alamat email untuk mengirimkan informasi event atau conference. Hasil pengujian black box test pada aplikasi ini mencapai angka 100% kesesuaian dengan expected result. Sementara hasil pengujian alpha test mencapai angka 52% untuk skala sangat setuju dan 48% untuk skala setuju

Aplikasi Pengolahan Citra Untuk Deteksi Tingkat Kematangan Pada Buah Kelengkeng Dengan Metode Perbandingan Kadar Warna

Perkembangan Teknologi yang pesat di bidang komputer telah mendorong semakin berkembangnya penelitian dan penerapan teknik pengolahan citra. Proses identifikasi buah-buahan dan sayuran yang dilakukan secara manual tidak efisien dan kurang teliti untuk jumlah yang cukup besar. Bertitik tolak pada kasus tersebut, maka penelitian ini bertujuan membangun sistem untuk penentuan tingkat kematangan berdasarkan tingkat kandungan nilai warna RGB pada buah kelengkeng. Subyek penelitiannya adalah membangun aplikasi untuk mengetahui tingkat kematangan kedalam 2 fase yaitu matang dan tidak matang. Data dalam penelitian ini menggunakan citra buah kelengkeng yang diambil dengan menggunakan kamera akan diambil sebagian (crooping) menjadi 300 x 300 pixels dan diganti format menjadi *.bmp,*.jpg, atau *.png yang kemudian akan diekstrak ciri warnanya, dan dikalkulasi tingkat kadar warna R(red), G(green), B(blue). Kemudian dibandingkan nilai rata-rata RGB dengan nilai RGB pada database yang telah dilakukan pengujian kematangannya. Metode pengumpulan data yang digunakan adalah metode studi literatur dengan menggunakan data-data dari buku dan internet, metode wawancara kepada pedagang buah untuk memastikan data yang diperoleh mengenai informasi buah. Berdasarkan hasil pengujian dengan menggunakan 20 sampel citra buah kelengkeng yang terdiri 10 citra kelengkeng mentah dan 10 citra kelengkeng matang menunjukkan bahwa hasil untuk pengujian buah kelengkeng matang mencapai 100% dan untuk buah kelengkeng mentah mencapai 100%

Aplikasi Pengolahan Citra Untuk Deteksi Tingkat Kematangan Pada Buah Kelengkeng Dengan Metode Perbandingan Kadar Warna

Perkembangan Teknologi yang pesat di bidang komputer telah mendorong semakin berkembangnya penelitian dan penerapan teknik pengolahan citra. Proses identifikasi buah-buahan dan sayuran yang dilakukan secara manual tidak efisien dan kurang teliti untuk jumlah yang cukup besar. Bertitik tolak pada kasus tersebut, maka penelitian ini bertujuan membangun sistem untuk penentuan tingkat kematangan berdasarkan tingkat kandungan nilai warna RGB pada buah kelengkeng. Subyek penelitiannya adalah membangun aplikasi untuk mengetahui tingkat kematangan kedalam 2 fase yaitu matang dan tidak matang. Data dalam penelitian ini menggunakan citra buah kelengkeng yang diambil dengan menggunakan kamera akan diambil sebagian (crooping) menjadi 300 x 300 pixels dan diganti format menjadi *.bmp,*.jpg, atau *.png yang kemudian akan diekstrak ciri warnanya, dan dikalkulasi tingkat kadar warna R(red), G(green), B(blue). Kemudian dibandingkan nilai rata-rata RGB dengan nilai RGB pada database yang telah dilakukan pengujian kematangannya. Metode pengumpulan data yang digunakan adalah metode studi literatur dengan menggunakan data-data dari buku dan internet, metode wawancara kepada pedagang buah untuk memastikan data yang diperoleh mengenai informasi buah. Berdasarkan hasil pengujian dengan menggunakan 20 sampel citra buah kelengkeng yang terdiri 10 citra kelengkeng mentah dan 10 citra kelengkeng matang menunjukkan bahwa hasil untuk pengujian buah kelengkeng matang mencapai 100% dan untuk buah kelengkeng mentah mencapai 100%

PERAMALAN HARGA SAHAM MENGGUNAKAN METODE SIMPLE MOVING AVERAGE DAN WEB SCRAPING

Studi ini mengeksplorasi teknik peramalan harga saham dengan memanfaatkan metode Simple Moving Average (SMA) dan Web Scraping. Pendekatan ini menggabungkan keunggulan analisis historis dengan pengumpulan data real-time melalui teknik web scraping untuk memprediksi pergerakan harga saham di pasar keuangan. Metode SMA digunakan untuk memperoleh rata-rata harga dalam rentang waktu tertentu sebagai dasar prediksi, sementara teknik web scraping memungkinkan pengambilan data aktual dari sumber-sumber online secara otomatis. Penelitian ini menjelaskan implementasi praktis dari dua teknik ini dalam meramalkan harga saham, mengevaluasi keandalan prediksi, serta menganalisis keunggulan dan batasan dari pendekatan ini dalam konteks pasar keuangan yang dinamis. Data yang digunakan untuk penelitian ini adalah data historis saham ANTM 1 tahun, dimulai pada bulan september 2022 sampai september 2023 dan meramalkan untuk 7 hari kedepan dengan hasil penelitian menunjukkan bahwa penggunaan metode SMA memberikan prediksi yang memuaskan yaitu tingkat akurasi adalah 1,18% (kurang dari 10%) dan ini menunjukkan bahwa semakin kecil nilai n, maka tingkat nilai akurasi menjadi lebih baik. Terkait pergerakan harga saham dari penelitian ini dapat memberikan panduan bagi investor dan pelaku pasar dalam mengambil keputusan investasi yang lebih terinformasi di pasar saham

Rancang Bangun Sistem Informasi Tender Karet Desa Jungai Menggunakan Metode Waterfall

KUD Mufakat Jaya adalah suatu koperasi unit desa yang mengelola penjualan karet yang beralamat di desa jungai kecamatan rambang kapak tengah kota prabumulih Sumatera Selatan. Dalam kesehariannya koperasi ini masih menggunakan sistem manual dalam mengolah data dan melakukan sistem tender, sehingga memakan waktu yang lama untuk menyelesaikan proses tender atau lelang harga jual karet. berdasarkan hal tersebut maka peneliti tertarik untuk meningkatkan kualitas pelayanan terhadap masyarakat dengan membangun sebuah sistem informasi tender karet pada KUD Mufakat Jay

Pembuatan Web Pembanding Fashion Wanita

The development of today's fashion world has increased. The number of sellers who sell clothes online through social media be a sign that the fashion world today has grown. Besides through social media, online shopping sites also sell a wide range of fashion products with items, brands and prices vary. The number of different types of items that make the customer the trouble to compare the prices item.. Therefore, in order to facilitate the customers to compare prices between items especially women's fashion, it is necessary to form a portal site that is able to collect a variety of information contained in this online site among Lazada, Zalora, and Tokopedia. the information in the form of price, items name, product description and origin of the site.The system has the ability to scrape data from Tokopedia, Lazada and Zalora using web scraping and web services. User can easily compare between products and systems also provide a simple recommendation system price comparison of the products being compared.Overall the systems can help users to compare between women's fashion and display products with lowest price. System also can display search results according to the keywords entered by users. In the process of data collection, web scraping takes longer time to retrieve data than data retrieval using web service

Automated Website Monitoring System Using Web Scraping and Raspberry Pi

Purpose: Create a system to monitor website availability automatically using web scraping and raspberry piDesign/methodology/approach: This system successfully checks website availability using various ISPs with an accuracy of more than 90%.Findings/result: This system successfully checks website availability using various ISPs with an accuracy of more than 90%.Originality/value/state of the art: The contribution of this research is to create systems and agents that collaborate automatically to check website availability. Tujuan: Membuat sebuah sistem untuk melakukan pemantauan ketersediaan situs web secara otomatis menggunakan web scraping dan raspberyy piPerancangan/metode/pendekatan: Pada penelitian ini dibuat sebuah sistem utama sebagai pusat data dan beberapa agent menggunakan raspberry pi. Sistem utama dibangun menggunakan codeigniter dan web scraping di raspberry pi dilakukan menggunakan node js serta REST API untuk komunikasi antara agent dan sistem utama.Hasil: Sistem ini berhasil melakukan pengecekan ketersediaan situs web menggunakan berbagai ISP dengan keakuratan lebih dari 90%.Keaslian/ state of the art: Kontribusi penelitian ini adalah membuat sistem dan agen yang berkolaborasi secara otomatis untuk mengecek ketersediaan situs web.

Metode Pengumpulan Data Pada Deteksi Pakaian Hijab Syar'I Berdasarkan Citra Digital Menggunakan Teachable machine Learning

Abstract:  Computer vision is a branch of artificial intelligence that uses digital images as input data. The stages of making computer vision are data collection, preprocessing, modeling, and testing. Test results are usually influenced by good modeling and data collection. Errors often occur in the data collection process so that data collection testing is needed before the modeling process using matlab or python. Therefore, this research aims to propose a data collection model with testing using a teachable machine. The datasets used are hijab syar'i, non syar'i and non hijab datasets because hijab is a trend among young people. However, many young people are not good at using their hijab in the pesantren area. So that the classification process is needed as a form of order in the pesantren. Datasets are obtained using web scraping methods on internet platforms such as pinterest, google image and instagram. The total dataset is 2,910 digital images of each class is 970.  Teachable machine can validate the dataset quickly by looking at the accuracy per class. With the best model in the configuration of epoch 50, batch size 64 and learning rate 0.0001. Where the accuracy of each class using teachable is hijab syar'i by 99%, non syar'i by 94% and non hijab 99% with a test sample of 146 digital images each.Abstrak: Visi Komputer merupakan cabang kecerdasan buatan yang menggunakan citra digital sebagai input data. Adapun tahapan pembuatan visi komputer ialah pengumpulan data, preprocessing, pembuatan model, dan pengujian. Hasil pengujian biasanya dipengaruhi oleh pembuatan model dan pengumpulan data yang baik. Kesalahan sering terjadi pada proses pengumpulan data sehingga dibutuhkan pengujian pengumpulan data sebelum proses pembuatan model dengan menggunakan matlab atau python. Oleh karenanya pada penelitian ini bertujuan untuk mengusulkan model pengumpulan data dengan pengujian menggunakan teachable machine. Adapun dataset yang digunakan ialah dataset hijab syar'i, non syar'i dan non hijab dikarenakan hijab menjadi trend dikalangan anak muda. Akan tetapi banyak anak muda yang belum baik penggunaan hijabnya diarea pesantren. Sehingga diperlukan proses klasifikasi sebagai bentuk ketertiban didalam pesantren. Dataset didapat dengan menggunakan metode web scraping pada platform internet seperti pinterest, google image dan instagram. Total dataset ialah 2,910 citra digital masing masing class ialah 970.  Teachable machine dapat melakukan validasi dataset secara cepat dengan melihat akurasi per class. Dengan model terbaik pada konfigurasi epoch 50, batch size 64 dan learning rate 0.0001. Dimana Akurasi setiap class menggunakan teachable yaitu hijab syar'i sebesar 99%, non syar'i sebesar 94% dan non hijab 99% dengan sampel uji masing masing 146 citra digital