PERANCANGAN SISTEM INFORMASI PRESENSI MENGGUNAKAN SIDIK JARI UNTUK PEGAWAI NEGERI KABUPATEN KARAWANG

ABSTRAK Pemerintahan kabupaten karawang untuk mengetahui kedisiplinan pegawainya secara dini yaitu dengan system kontrol kedisiplinan pegawai. Sistem kontrol tersebut yaitu dengan mengontrol absensi, walaupun absensi belum mewakili semua bahwa dengan absensi yang bagus berarti pegawai tersebut etos kerjanya juga bagus, namun setidaknya untuk memulai dari sisi kedisiplinan masuk kerja tepat waktu dan pulang tepat pada waktunya. Program kedisiplinan pegawai dengan menerapkan setiap pegawai masuk kerja harus absensi dengan fingerprint saat datang di pagi hari jam 08:00 dan pulang di sore hari jam 17:00 wib, dan hasil sistem absensi tersebut direport dan dipantau langsung oleh badan kepegawaian kabupaten karawang dengan nama presensi pegawai kabupaten karawang. Kata Kunci: fingerprint, absens

Identifikasi Varietas Jagung Mutiara Berdasarkan Data Citra Digital Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor

Jagung adalah salah satu tanaman pangan penghasil karbohidrat yang penting di Indonesia selain padi dan gandum. Di Indonesia sendiri setiap tahun dapat menghasilkan jumlah jagung yang sangat banyak. Terbukti pada tahun 2017 indonesia dapat memproduksi jagung sebanyak 22.59 juta ton. Jumlah ini sangat berarti bagi perekonomian di Indonesia. Salah satu jagung yang paling banyak ditanam di Indonesia adalah jagung mutiara. Namun, cukup sulit untuk membedakan setiap viarietas jagung karena bentuk dan warna cenderung sama. Salah satu untuk mengetahui suatu varietas jagung, ialah dengan melakukan klasifikasi varietas jagung dengan memanfaatkan data hasil pengolahan citra setiap jagung. Salah satu metode klasifikasi yang digunakan ialah K-NN. Setiap citra jagung diambil nilai area, parimeter, width, length, metric dan eccentricity menggunakan aplikasi Matlab guna mengetahui bentuk dari suatu jagung, lalu dikumpulkan sebanyak 250 data. Data yang telah dikumpulkan dibagi berdasarkan rasio perbandingan 70% data latih 30% data uji dan menerapkan nilai k yaitu 3, 5 dan 7. Proses klasifikasi menggunakan aplikasi Rstudio berbasis cloud. Hasil penelitian yang didapat, diketahui bahwa pengujian pada k = 3 mendapatkan nilai akurasi tertiggi dibandingkan nilai k yang lain. Akurasi yang didapat yakni sebesar 93.24% diikuti recall 91.89% precision 94.44% specificity 94.59% error rate 6.76% dan f-measure 0.9315.Kata Kunci: Jagung, K-Nearest Neighbor, Pengolahan Citra Digital, Ekstrasi Ciri, Rstudi

APPLICATION OF BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK ALGORITHM FOR CIHERANG RICE IMAGE IDENTIFICATION

Rice is a food source for carbohydrates that are most consumed in Indonesia, because of this the production is higher compared to other food crops. There are several superior rice varieties planted by the farmers, one of them is Ciherang. This type is widely planted by farmers because has high selling as economic value and can be used as premium rice. The existence of several types of rice that had a high sales value makes some person was deceitfulness by mix the rice with premium quality with bad quality. Many people do not know the problem of distinguishing types of rice from one to another that has the same shape. Classification techniques using the backpropagation neural network algorithm and image processing are used to identify one of the most preferred types of rice, Ciherang. The network architecture model on the backpropagation algorithm is very influential on the value of accuracy. In determining the best network’s architectures, 4 times attempted where network architecture with 5 nodes in the input layer, 8 nodes in the hidden layer, and 1 node in output layer produce the highest accuracy of 82,66%

Web Usage Mining Guna Analisis Pola Akses Pengunjung Website dengan Association Rule

Pengaruh internet erat dengan kehidupan masyarakat, terutama dalam menyediakan kemudahan akses informasi melalui website. Website digunakan oleh lembaga pendidikan khususnya kampus sebagai media promosi, media informasi, publikasi, dan pengenalan profil kampus. Pemanfaatan website secara optimal dapat memberikan pelayanan terbaik bagi pengunjung, sehingga kepercayaan dan citra positif terhadap kampus pun dapat meningkat. Penting bagi pengelola untuk memperhatikan juga meningkatkan kualitas website, salah satunya dengan menerapkan web usage mining. Web usage mining bermanfaat untuk menggali informasi yang didapatkan dari web, dengan memahami data aktivitas pengunjung agar dapat mengetahui kelebihan dan kekurangan website. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui serta melakukan analisis pola akses pengunjung website Unsika dengan web usage mining menggunakan Association Rule. Algoritma yang digunakan adalah Modified Apriori dengan teknik hashing. Teknik hashing digunakan untuk mengurangi waktu pencarian dengan menyimpan data ke dalam array sebagai key dan value pada saat proses iterasi. Berdasarkan hasil penelitian, dengan nilai minimum support 2 dan minimum confidence 65%, rule yang terbentuk yaitu sebanyak 27 dengan nilai support tertinggi 2.20%, nilai confidence tertinggi adalah 100%, dan lift ratio tertinggi sebesar 91

Analisis Sentimen Terhadap Bantuan Kuota Internet Dari Kemendikbud Dimasa Covid-19 Menggunakan Algoritma C5.0

ABSTRAK Kuota kemendikbud merupakan bantuan kouta internet yang diberikan kemendikbud untuk para pelajar dan tenaga pengajar guna memfasilitasi pembelajaran daring yang diakibatkan pandemi Covid-19. Bantuan kuota dilakukan karena para pelajar yang mengeluhkan semakin banyak kuota internet yang dikeluarkan pada masa pembelajaran daring. Tujuan dari penelitian ini adalah melakukan analisis sentimen pengguna media sosial twitter terhadap kuota kemendikbud dengan menggunakan metodologi Knowledge Discovery in Databases (KDD) dan algoritma C5.0 dan menguji algoritmanya. Serta untuk hasil performa dari algoritma C5.0 menggunakan confusion matrix.  Hasil akurasi C5.0 yaitu 74%. Ini mengalami kenaikan dari penelitian sentimen analisis dengan data twitter sebelumnya yaitu dengan akurasi sebesar 66%. Tetapi untuk pada penelitian ini presentasi untuk kelas netral pada precision dan recall serta kelas negatif pada recall rendah karena data training yang digunakan bisa dikatakan tidak balance

Rancang Bangun Perpustakaan Digital Berbasis Document Management System pada Fakultas Ilmu Komputer UNSIKA

A book is a reading tool for everyone, it is very important for an institution to keep knowledge going and generate new knowledge. In the library of the Faculty of Computer Science Unsika, one of the obstacles that is the library space where the books are less adequate and difficult to find the title of research for final students because the title should not be the same. Development of a library with Document Management System based is a method in solving the problem, it is expected to provide solutions in achieving a document management. Can accommodate all books uploaded by users, given permissions and speed in the deployment to all users. Development of this modeling tool using the method. Which is in accordance with the wishes of customers. Database storage using MySQL, Object Oriented Programming (OOP) programming language using the Code Igniter (CI) framework. Based on the results of simple random sampling of 35 respondents 86.80% say agree to the digital library. the concept of document management system required large storage media, server and good local connectivity. This function can also be a stepping stone to do research

Klasifikasi Calon Mahasiswa Bidikmisi dengan Algoritma K-Nearest Neighbor

Program beasiswa bidikmisi merupakan program bantuan biaya pendidikan yang diberikan oleh Kementrian Riset Teknologi dan Pendidikan Tinggi kepada mahasiswa yang memiliki tingkat ekonomi menengah ke bawah namun memiliki potensi akademik yang baik. Dalam proses penyeleksiannya belum menggunakan sebuah metode khusus dalam pemilihan sesuai dengan aturan yang ada. kurang objektif, kurang efektif dan membutuhkan waktu yang relatif lebih lama. K-Nearest Neighbor adalah suatu metode yang menggunakan algoritma supervised dimana data testing yang baru diklasifikasikan berdasarkan mayoritas kelas.. Optimasi klasifikasi mahasiswa menggunakan K-Nearest Neighbor untuk mendapatkan atau mengetahui Menentukan K terbaik dengan percobaan k = 1 sampai k = 10. dengan menghasilkan K terbaik yaitu k = 1 dengan menghasilkan nilai akurasi tertinggi sebesar 97.2067 %, nilai precission tertinggi sebesar 0.972 dan nilai recall tertinggi sebesar 0.972 target k terbaik yaitu k = 1

Penerapan Algoritma C4.5 untuk Penentuan Penerima Beasiswa (Studi Kasus: SDN Karawang Kulon III)

Pendidikan merupakan hal yang sangat penting untuk meningkatkan kualitas seseorang. Memperoleh pendidikan tentunya tidak terlepas dari masalah pendidikan yang kerap dihadapi oleh seseorang yaitu, biaya pendidikan. Maka dari itu pemerintah mengadakan program beasiswa yaitu beasiswa PIP dimaksudkan untuk siswa kurang mampu dan seleksi pemberian beasiswa PIP dilakukan oleh pihak sekolah. penelitian ini memanfaatkan teknik data mining dengan Algoritma C4.5 sebagai prediksi penerima beasiswa di SDN Karawang Kulon III dan kriteria yang digunakan: Pekerjaan orang tua, jumlah penghasilan orangtua, jumlah tanggungan orang tua, jarak tempuh, Penerima KIP, Penerima KPS, nilai rata-rata rapot. Penelitian tanpa fitur seleksi dan menggunakan fitur seleksi Information Gain. Kemudian diaplikasikan menggunakan tools WEKA 3.9.2 dengan Algoritma C4.5. Performa algoritma dilihat dari acuracy, precision, dan error rate, sehingga memberikan nilai performa yang berbeda-beda pada setiap hasilnya. Hasil acuracy, tertinggi precision, dan error rate terendah terdapat pada skenario I dengan 7 kriteria, yaitu nilai acuracy sebesar 93,58%, nilai precision 95,5%, dan nilai error rate terendah 6,14%