Implementasi Metode Content-Based Filtering dan Collaborative Filtering pada Sistem Rekomendasi Wisata di Bali

Sektor pariwisata memiliki peran penting dalam perekonomian Bali. Pada bulan April 2023, kunjungan wisatawan ke Bali mencapai 411.510, meningkat 11,01% dari bulan Maret 2023 (sumber: Badan Pusat Statistik Bali). Untuk memperkenalkan destinasi wisata yang ada, Bali perlu menggunakan teknologi yang sedang berkembang seperti sistem rekomendasi. Dalam hal ini, digunakan metode Content-based filtering (CBF) dan Collaborative Filtering (CF). CBF memberikan rekomendasi berdasarkan preferensi pengguna terhadap kategori destinasi wisata, sementara CF menggunakan data histori rating dari pengguna lain untuk merekomendasikan destinasi yang disukai. Dataset terdiri dari 75 data detail destinasi wisata dan 3000 histori rating dari 100 pengguna. Pengujian dilakukan dengan membagi dataset menjadi 80% data training (2400 data) dan 20% data validasi (600 data), menggunakan 15 epoch dan batch size yang sesuai. Hasil terbaik menunjukkan performa loss sebesar 0.0589 dan RMSE sebesar 0.2427

INFORMATION TECHNOLOGY GOVERNANCE IN ADVISORY AND ECONOMIC DEVELOPMENT SECTOR USING COBIT 5 FRAMEWORK

Bank Indonesia is the central bank of the Republic of Indonesia and an independent state institution, free from interference from the Government or other parties. Bank Indonesia Bengkulu City has a field of Advisory and Economic Development, which uses information technology to handle and assist operational activities. However, there is no clarity regarding the level of the company's ability to manage information technology. This has an impact on the use of IT that is not in line with company goals. Based on these problems, it is necessary to have a capability level in managing information technology using the COBIT framework, to assist companies in utilizing IT to be in line with company goals, through improving quality and value and simplifying the implementation of an organization's process flow from the information technology perspective. So the researchers chose COBIT as the framework that will be used in this research. From the results of the study, it was obtained that the Capability level got a level 4 value for the as is state. Meanwhile, for the condition of Bank Indonesia Bengkulu Province in the Advisory and Economic Development Sector, it expects to reach level 5. Gap analysis is determined by the condition of the current level with the expected level, where the current level is 4 and the expected level is 5 so that the results obtained The analysis gap is 1. This means that Bank Indonesia Bengkulu Province in the Advisory and Economic Development Sector must meet the requirements for process capability indicators at level 5 which have not been met. Such as constantly developing new technologies through innovative ideas based on the company's information technology potential

SCIENTIFIC ARTICLES RECOMMENDATION SYSTEM BASED ON USER’S RELATEDNESS USING ITEM-BASED COLLABORATIVE FILTERING METHOD

Scientific article recommendation still remains one of the challenging issues in education, including learning process. Difficulties in finding related articles from research history and research interest have been experienced by students in collage affecting the duration of study and research time. This paper proposed a new solution by building a search engine to collect and to recommend articles related to student research topics. The system combined the web scraping method as an article data retrieval technique on google scholar and item-based collaborative filtering to recommend the article.  Parameters result produced based on items of user’s history, including item-searched, clicked, and downloaded. The system was built on a web-based scientific article recommendation system using python programming language. This system recommends articles based on the preferences of users and other users who are affiliated and who have an interest in the same item. This research showed that the validation result from the system obtained a recommendation accuracy value over 0.516801. The percentage of the RMSE error value of the recommendation system is 8.62%, or in other words that the accuracy of the recommendation system is 91.28%

Sistem Kendali Suhu Mesin Tetas Telur Ayam Buras Menggunakan Kontroler PID dengan Metode Tuning Ziegler Nichols Open Loop Step Response

An egg incubator is a tool that helps the process of hatching eggs using an electric heater and is equipped with an egg rack that functions to evenly distribute the heat in the incubator. Good temperature control in the hatching process is something that greatly affects the hatching results. In this study, an egg incubator temperature control system was designed using the PID method with the Ziegler Nichols Open Loop Step Response tuning method. The control system is specifically for free-range chicken eggs which require a normal temperature of 37 °C-39 °C. The main control components are the microcontroller, the incandescent lamp heater, and the DHT22 temperature sensor. The open loop test shows a time delay of 20 seconds and a time constant of 385 seconds, so with the Ziegler Nichols open loop tuning method, the values of Kp = 23.1, Ki = 40, and Kd = 10. The test results show that the PID controller can control the temperature properly. In testing the hatching process within 21 days, the temperature control worked well, and the effect of changes in day and night temperature did not significantly affect the performance of the PID controller

Pengembangan Chatbot Menggunakan Deep Feed-Forward Neural Network sebagai Pusat Layanan Informasi Akademik

Program studi informatika merupakan salah satu program studi unggulan di Universitas Bengkulu. Sebagai program studi unggulan, tentunya pelayanan terbaik untuk setiap elemen civitas akademika yang ada di Program Studi Informatika Universitas Bengkulu harus diperhatikan. Dalam hal pelayanan ini, adanya pusat layanan informasi akademik bagi civitas akademika di informatika sangat dibutuhkan. Namun, belum adanya pusat layanan informasi  akademik yang bisa diakses dari mana dan kapan saja menjadi salah satu hambatan terlaksananya layanan informasi akademik. Pembatasan aktivitas yang memungkinkan terjadinya interaksi akibat pandemi covid-19 juga menjadi kendala. Sebagai upaya menindaklanjuti keterbatasan tersebut dikembangkanlah chatbot layanan informasi akademik program studi informatika untuk mengatasi kendala yang dihadapi. Dengan chatbot layanan informasi akademik ini pengguna dapat bertanya mengenai informasi layanan akademik kepada bot yang akan menjawab informasi yang dibutuhkan. Algoritma yang digunakan dalam penelitian ini adalah deep feed-forward neural network. Adapun knowledge dari chatbot ini berupa informasi mata kuliah, informasi dosen, dan informasi administrasi di Program Studi Informatika Universitas Bengkulu. Pada proses train model, data sebanyak 2059 dibagi menjadi 80% sebagai data train, 10% data validation, dan 10% data test pada epoch 450 dan batch size 100 didapat akurasi 94%, evaluasi Precision 0.88, recall 0,89, dan f1-score 0,88

PENGEMBANGAN WEBSITE TOURISM DAN PEMANFAATAN IKLAN UNTUK PROMOSI WISATA DESA RINDU HATI

Desa Rindu Hati merupakan salah satu desa yang terletak di Kecamatan Taba Penanjung, Kabupaten Bengkulu Tengah. Desa ini fokus mengembangkan pembangunan pada sektor wisata yang ada di Bengkulu Tengah. Hal ini dikarenakan di desa ini terdapat berbagai objek wisata yang indah dan menarik yang dapat menjadi daya jual desa kepada masyarakat lokal maupun mancanegara. Potensi tersebut harus lebih diekspos ke publik agar meningkatkan pendapatan daerah setempat.Dari permasalah yang sedang dihadapi saat ini, kami berencana membuat sebuah website sebagai media promosi dan pemesanan objek wisata yang ada di Desa Rindu Hati. Website ini diharapkan dapat menjadi sebuah solusi dalam promosi objek wisata agar lebih dikenal baik dari wisatawan lokal maupun mancanegara

Sentiment Analysis Komentar Berbahasa Bengkulu Menggunakan Long Short-Term Memory (LSTM)

Sentiment information is one type of information that can be obtained from social media. Sentiments can be interpreted as opinions and views of society which contain feelings. To analyze the value of sentiment whether the sentiment is a sentiment that tends to be neutral, negative, or positive, sentiment analysis can be used. language has its characteristics and uniqueness, Bengkulu language is no exception, because of this, it is necessary to model sentiment analysis for various languages. Sentiment modeling for the Bengkulu language is not yet available, therefore a sentiment analysis model for the Bengkulu language is developed by applying Long Short-Term Memory (LSTM), and architectural experiments for Long Short-Term Memory (LSTM) are carried out to obtain an architectural sentiment analysis model that produces the best value. The data used in the study amounted to 24,000 Bengkulu-language comments received from social media Instagram, Twitter, and Youtube. Experimental research 1 produces the best accuracy value compared to the results of testing in other experiments, with an accuracy value of 0.87 a precision value of 0.80, a recall value of 0.82, and an F1 score of 0.81 Keywords: Information, sentiment, Long Short- Term Memory (LSTM), Bengkulu Language, architecture, social media.Salah satu jenis informasi yang bisa didapatkan dari media sosial adalah informasi sentimen. Sentimen memiliki arti pendapat dan pandangan masyarakat yang mengandung perasaan di dalamnya. Analisis sentimen dapat digunakan untuk menganalisis nilai sentimen apakah sentimen tersebut merupakan sentimen yang cenderung netral, negatif, atau positif. Pemodelan analisis sentimen untuk berbagai bahasa diperlukan karena setiap bahasa memiliki karakteristik dan keunikannya masing-masing, tidak terkecuali Bahasa Bengkulu. Pemodelan sentimen Bahasa Bengkulu belum tersedia, oleh karena itu pada penelitian ini akan dikembangkan model analisis sentimen Bahasa Bengkulu dengan menerapkan Long Short-Term Memory (LSTM) dan dilakukan eksperimen arsitektur Long Short-Term Memory (LSTM) untuk mendapatkan arsitektur yang menghasilkan nilai terbaik. Data yang digunakan dalam penelitian berjumlah 24.000 komentar berbahasa Bengkulu yang diperoleh dari media sosial Instagram, Twitter, dan Youtube. Penelitian eksperimen 1 menghasilkan nilai akurasi yang paling baik dibandingkan dengan hasil pengujian pada eksperimen lainnya, dengan nilai akurasi sebesar 0,87 dengan presicission bernilai 0,80, recall bernilai 0,82 dan F1-score bernilai 0,81

Aplikasi Animasi Edukasi Kesiapsiagaan Menghadapi Pandemi Coronavirus Disease (Covid-19) Untuk Siswa Sekolah Dasar Berbasis Android (Studi Kasus SDN 69 Kota Bengkulu)

Kesiapsiagaan merupakan tindakan yang dilakukan pada masa pra bencana (sebelum terjadi bencana). Dilakukannya kesiapsiagaan bencana adalah untuk mengurangi risiko (dampak) yang diakibatkan oleh adanya bencana. Menerapkan Mobile Learning merupakan solusi model pembelajaran yang dilakukan antar tempat atau lingkungan dengan menggunakan teknologi yang mudah dibawa pada saat pembelajar berada pada kondisi mobile atau ponsel. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan Mobile Learning dan animasi sebagai media pembelajaran menghadapi pandemi Coronavirus Disease (Covid-19) dengan cara yang lebih menarik dan menyenangkan serta mengetahui ada tidaknya pengaruh aplikasi ini terhadap anak-anak Sekolah Dasar mengenai kesiapsiagaan menghadapi pandemi Coronavirus Disease (COVID-19). Berdasarkan pengujian yang dilakukan, hasil pre-tes dan post-tes diperoleh ttabel = 2.06390 dan nilai t = -10,69. H0 diterima jika, sementara nilai t berada di daerah penolakan H0 maka dapat disimpulkan bahwa Aplikasi Animasi Edukasi Corona sebagai media pembelajaran mengenai corona berpengaruh terhadap aspek pemahaman anak mengenai pembelajaran Corona. Hasil yang diperoleh dari uji kelayakan aplikasi termasuk dalam kategori “SANGAT BAIK” dengan rata-rata persentase pengoperasian aplikasi 90% , tampilan 88,25% dan isi aplikasi 89,5%.Kata kunci : Edukasi,Kesiapsiagaan, Animasi, Android, Media Pembelajaran, Sekolah Dasa

NFT Hydroponic Control Using Mamdani Fuzzy Inference System

The Nutrient Film Technique (NFT) method is one of the most popular hydroponic cultivation methods. This method has advantages such as easier maintenance, faster and optimal plant growth, better use of fertilizers, and less deposition. The disadvantages of NFT include the consumption of electrical power and the faster spread of disease. Therefore, NFT requires a good nutrient control and monitoring system to save electricity and achieve optimal growth and resistance to pests and diseases. In this study, a nutrient control was designed with indicators of pH and TDS levels and equipped with an Internet of Things (IoT) based monitoring system. The control system used is the Mamdani Fuzzy Inference System. The output of the system is the active time of the pH Up, pH Down, and AB Mix nutrient pumps, which aim to normalize the pH and TDS of nutrient liquids. The experimental results show that one to three control steps are needed to normalize pH. One control step has a response time of 60 seconds, and it can prevent pH Up and pH Down oscillations. As for TDS control, the prediction of AB mix pump active time works accurately, and TDS levels can be normalized in one control step. Overall, based on surface control, simulations, and real experimental data, it is indicated that the control system operates very well and can normalize pH and TDS to the desired normal standard