Pembangunan Sistem Informasi Perencanaan Kebutuhan Aset Daerah pada Pemerintahan Kota Cimahi

Perencanaan kebutuhan aset daerah adalah sebuah proses dalam perencanaan pembangunan daerah yang disusun dan dibuat setiap tahun anggaran dengan tujuan untuk memfasilitasi sarana dan prasarana pemerintah daerah. Perencanaan kebutuhan aset daerah harus mengacu pada Peraturan Menteri Dalam Negeri (Permendagri) Nomor 19 Tahun 2016, salah satu pemerintahan yang mengacu pada Permendagri adalah pemerintahan kota Cimahi. Saat ini masalah yang terjadi di pemkot Cimahi yaitu belum terintegrasinya data aset dengan monitoring aset yang dimiliki oleh setiap Satuan Kerja Perangkat Daerah (SKPD), hal ini mengakibatkan keterlambatan dalam menyerahkan Rencana Kebutuhan Barang Milik Daerah (RKBMD) dan Rencana Kebutuhan Pemeliharaan Barang Milik Daerah (RKPBMD) kepada Badan Pengelolaan Keuangan dan Aset Daerah (BPKAD) pemkot Cimahi, serta belum adanya informasi mengenai masa pakai aset yang dimiliki oleh setiap SKPD. Oleh karena itu dibuatlah sebuah sistem yang dapat mengelola perencanaan kebutuhan aset daerah di pemerintahan kota Cimahi. Dalam pembuatan sistem informasi ini teknik testing menggunakan teknik Black Box dan metode pengembangan perangkat lunak yang akan digunakan adalah Waterfall. Hasil dari penelitian ini yaitu sebuah sistem informasi yang dapat mengelola perencanaan aset serta memberikan informasi mengenai aset yang perlu diadakan pengadaan atau pemeliharaan

Penentuan Penanganan Kerusakan Mesin Produksi Resleting di PT. Hero Top Zip Menggunakan Case Based Reasoning dan Sorensen Coefficient

Sebuah Perusahaan yang bergerak di dalam bidang industri, biasanya membutuhkan mesin dalam melakukan proses produksi. Dalam industri pembuatan resleting, proses pengolahan bahan baku mentah sampai menjadi barang jadi membutuhkan 17 jenis mesin dalam satu kali proses produksi. Pengoperasian mesin yang dilakukan setiap hari, membuat mesin tidak menutup kemungkinan akan mengalami kerusakan. Penanganan dan perbaikan dari setiap jenis mesin yang berbeda-beda membuat teknisi mesin harus teliti dalam melakukan perbaikan. Biasanya dalam satu kali perbaikan, teknisi membutuhkan waktu sekitar satu sampai dua hari dikarenakan teknisi harus mengingat kembali kasus perbaikan terdahulu yang pernah dilakukan sebelumnya. Berdasarkan hal ini, maka dapat dibuatkan sebuah sistem yang dapat memberikan informasi perbaikan mesin dengan cara membandingkan kasus kerusakan baru dengan kasus terdahulu yang pernah terjadi. Metode yang digunakan berdasarkan penggunaan kembali kasus terdahulu adalah Case Based Reasoning (CBR). Metode ini merupakan metode yang digunakan dengan cara memanfaatkan kasus terdahulu sebagai referensi solusi pada kasus baru dan perhitungan kemiripan antar kasus menggunakan Sorensen Coefficient. Hasil dari penelitian ini berupa informasi perbaikan mesin yang sesuai dengan jenis mesin dan gejala kerusakan yang terdapat disalah satu mesin produksi

Sistem Pendukung Keputusan Rekomendasi Tempat Wisata Di Jawa Barat Menggunakan Metode Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (Topsis)

Wisata merupakan bagian yang tidak dapat dipisahkan dari kehidupan manusia, wisata dapat dilakukan oleh seseorang atau kelompok orang dengan mengunjungi tempat tertentu untuk tujuan rekreasi, atau mempelajari daya tarik wisata yang dikunjunginya dalam jangka waktu sementara. Kesibukan yang padat dengan aktivitas yang sangat beragam membuat setiap orang berusaha untuk mencari cara agar dapat melepaskan dari semua tekanan yang dialami saat menyelesaikan pekerjaannya. Pencarian tempat wisata dari segi jarak, anggaran dan fasilitas menjadi kebutuhan bagi wisatawan sebelum memulai perjalanan mengingat banyaknya obyek wisata di Jawa Barat sehingga kriteria tersebut sangatlah penting. Beberapa penelitian terdahulu melakukan penelitian penentuan obyek wisata dengan menggunakan metode fuzzy, pengadaan fasilitas hotel dengan topsis, dan pemilihan destinasi pariwisata dengan electre. Penelitian ini telah membangun sistem untuk merekomendasikan tempat wisata dari segi jarak, anggaran dan fasilitas dengan bobot yang ditentukkan oleh wisatawan. Metode yang digunakan adalah Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS). Hasil dari pengujian sistem dilihat dari pengujian ini menghasilkan nilai sebesar 96,25%, selain itu hasil dari penelitian ini berupa perangkingan rekomendasi tempat wisata. Adapun hasil dari pengujian perhitungan sistem terhadap perhitungan manual yang telah diuji, dari 10 data yang diujikan mencapai nilai akurasi sebesar 80,00%

Sistem Informasi Penjualan Produk Benang Pada PT. Central Georgette Nusantara Cimahi

PT. Central Georgette Nusantara Cimahi merupakan Perusahaan yang bergerak di bidang produksi dan penjualan kain sutera dalam hal industri textile, aktivitas utama Perusahaan ini yaitu melakukan proses pengolahan bahan baku menjadi produk jadi yang siap jual. Salah satu aktivitas terpenting dalam Perusahaan adalah aktivitas penjualan, proses penjualan yang dilakukan PT. Central Georgette Nusantara masih bersifat konvensional dimana pelanggan memesan produk dengan cara menelpon atau datang langsung ke tempat, serta dalam proses pengelolaan dan pelaporan datanya, bagian penjualan dalam Perusahaan ini masih merasa kesulitan karena data yang cukup banyak. Solusi mengatasi masalah tersebut dibutuhkan pembangunan sistem informasi penjualan guna mempermudah bagian penjualan dalam pengelolaan data, dan bagi pelanggan dapat memesan produk dengan mudah melalui sistem informasi tersebut. Penelitian ini menghasilkan sistem yang berguna bagi Perusahaan terutama bagian penjualan dan bagi pelanggan mempermudah dalam pemesanan produk yang dibutuhkan

Identifikasi Respon Emosional terhadap Rangsangan Suara melalui Sinyal Elektroensephalogram Menggunakan Wavelet dan Learning Vector Quantization

Emosi merupakan suatu perasaan manusia, seperti senang, sedih, semangat, dan kecewa yang dipengaruhi beberapa faktor seperti cuaca, lingkungan, kesehatan, suara, film, dan video game. Beberapa orang mempunyai kesulitan dalam mengendalikan emosi, biasanya diakibatkan depresi ataupun mengalami gangguan pada syaraf otak. Oleh karena itu diperlukan terapi, yang salah satunya menggunakan rangsangan suara. Keberhasilan terapi ditentukan dari jenis rangsangan suara dan waktu. Oleh karena itu, dibutuhkan identifikasi respon emosional terhadap rangsangan suara secara real time. Salah satu instrumen yang dapat menangkap kondisi emosional adalah Elektroensephalogram (EEG), namun analisisnya tidaklah mudah. Beberapa penelitian terdahulu melakukan identifikasi kondisi rileks, kondisi mental, kewaspadaan, tingkat perhatian melaui sinyal EEG. Identifikasi emosional juga telah dilakukan di antaranya menggunakan Wavelet dan Backpropagation, Wavelet, Support Vector Machine (SVM), dan Frantal Dimension. Namun penelitian tersebut tidak dilakukan secara real time sehingga mempunyai kelemahan memperoleh waktu efektif pemberian terapi jika digunakan untuk evaluasi. Penelitian ini telah membuat sistem diimplementasikan dalam perangkat lunak identifikasi respon emosional secara real time terhadap rangsangan suara dengan segmentasi waktu per 10 detik dalam identifikasinya. Dalam proses akuisisi data dilakukan terhadap 10 naracoba dengan lima kali Perulangan dengan 3 jenis respon yang berbeda yaitu respon semangat. rileks, dan sedih. Hasil pengujian dengan menggunakan seluruh data latih yang sebanyak 2400 menghasilkan akurasi sebesar 93%. Sistem telah diuji dengan menggunakan data baru yang menghasilkan akurasi sebanyak 75%, dan waktu respon 0.0041 detik. Waktu identifikasi cukup cepat dibandingkan waktu identifikasi 10 detik, sehingga dapat digunakan

Pembangunan Sistem Customer Relationship Management Pada Pt.central Georgette Nusantara

PT. Central Georgette Nusantara merupakan sebuah Perusahaan yang memproduksi kain goegette yang terbuat dari benang polyester. Perusahaan ini memulai USAhanya di Jakarta pada tahun 1982 dalam bidang ekspor impor barang - barang tekstil. Dengan banyaknya distributor dan konveksi yang bekerja sama, Perusahaan semakin sulit dalam berinteraksi dengan pihak distributor dan konveksi, karena tidak dapat mengatur waktu ketika ada lebih dari satu customer yang ingin berinteraksi dengan Perusahaan. PT. Central Georgette Nusantara pada saat ini belum memiliki strategi yang maksimal dalam menangani aktivitas pemasaran. Sistem yang membantu Perusahaan khususnya pada bagian marketing dalam meningkatkan pelayanan kepada customer dengan cara memberikan informasi yang berguna untuk customer sehingga Perusahaan dapat memperhatikan permintaan dari customer. Pembangunan sistem Customer Relationship Management pada PT. Central Georgette Nusantara ini akan menggunakan metode waterfall. Dengan sistem Customer Relationship Management Perusahaan dapat mempertahankan customer yang ada. Dengan mempertahankan customer dan pemberian informasi yang akurat dapat meningkatkan penjualan produk pada Perusahaan dan mempermudah Perusahaan mendapatkan customer baru

Klasifikasi Sinyal EEG terhadap Tiga Kondisi Pikiran Menggunakan Autoregressive dan Adaptive Backpropagation

Seorang siswa dituntut untuk memiliki kemampuan berpikir yang cepat dan tepat dalam menyelesaikan setiap masalah yang dihadapi dalam proses belajar. Kemampuan yang harus dimiliki diantaranya adalah kemampuan menulis dan kemampuan menghitung. Kondisi berpikir setiap siswa tersebut dapat diketahui dengan cara melakukan evaluasi menggunakan perangkat Elektroensephalogram (EEG). Sinyal EEG memiliki banyak informasi mengenai kondisi pikiran seseorang seperti ketika seseorang berpikir menghitung, berpikir menulis bahkan ketika seseorang tidak memikirkan sesuatu. Penelitian ini membangun sebuah sistem klasifikasi sinyal EEG terhadap tiga kondisi pikiran menggunakan Autoregressive untuk ekstraksi sinyal EEG dan klasifikasi menggunakan Adaptive Backpropagation dengan tiga kondisi pikiran yang ditinjau adalah kondisi menghitung, menulis dan tidak memikirkan sesuatu. Orde Autoregressive yang digunakan untuk ekstraksi ciri adalah orde 10, orde 20 dan orde 30 dengan parameter optimal untuk proses pelatihan Adaptive Backpropagation yaitu learning rate 0.01, minimum error 0.001 dan iterasi sebanyak 7000. Hasil pengujian menunjukan akurasi terbaik diperoleh dengan melakukan ekstraksi menggunakan orde 30 dengan akurasi sebesar 82% dari 90 set data yang digunakan

Prediksi Waktu Spawning Karang Acropora Pada Musim Peralihan Kedua Di Pulau Sambangan Kepulauan Karimunjawa Jepara

Knowledge of coral reproduction in Indonesian waters were divided into three groups, there are the spawning time which occurs in first transition season or before East season (January to April), the spawning time which occurs in second transition season or before West season (September-November), and the spawning time which occurs throughout the year. This study aims to predicted spawning time of Acropora by observe gonad maturity level during second transition season (September-October 2012) at Sambangan Island Karimunjawa Archipelago Jepara. The method used in this research was descriptive method. Distribution and composition Acropora were observed using Line Intercept Transect (LIT) method. Spawning time of Acropora was determined by presence or absence of gonad contents, and the maturity level of the gonads deferred to Hanafy et al. (2009). Gonad was examine in new moon phase, before full moon phase, and after full moon phase. The result show that distribution and composition of coral species Acropora at Sambangan Island in depth of 1-3 m was known 5 species of the stations I, 6 species at station II, and 8 species at station III with the highest cover composition at each station was a species A. formosa. Total 8 species Acropora were observe however only two species were found content of gonad. There were Acropora carduus and A. formosa. The gonad of coral A. carduus matured earlier than A. formosa. Gonad maturity of A. carduus occurred in September 2012 (new moon) and then gonad didn\u27t found in the phase before the full moon. Gonad maturity of coral A. formosa occured on the full moon phase in October 2012 and the phase after full moon the colony hadn\u27t contain gonads. Based on this information spawning of two species of Acropora likely occurred in different moon phase. Species of A. carduus has been spawned before the full moon phase and species A. formosa has been doing spawning after the full moon phase in October 2012

Identifikasi Respon Emosional Berdasarkan Sinyal Elektroensephalogram Menggunakan Wavelet dan Support Vector Machine

Video game dapat menimbulkan respon emosional yang berbeda bagi pemainnya, seperti senang, semangat, ataupun marah. Jika respon emosional marah yang timbul dibiarkan berkelanjutan, dapat membahayakan, terutama pada anak-anak. Oleh karena itu, diperlukan perangkat monitoring respon emosional saat bermain video game secara real time. Namun, hal ini tidaklah mudah. Kondisi emosional dapat diidentifikasi salah satunya menggunakan sinyal Elektroensephalogram (EEG), namun, analisis sinyal tersebut terlalu kompleks. Beberapa penelitian menggunakan sinyal EEG untuk identifikasi respon emosional, tingkat perhatian, ataupun untuk menggerakkan perangkat eksternal. Identifikasi respon emosional penelitian lalu dilakukan secara offline sehingga kurang efektif untuk monitoring. Sementara penelitian lainnya menggunakan Support Vector Machine (SVM) untuk mengidentifikasi respon emosional secara real time. Keunggulan SVM untuk mengidentifikasi sinyal EEG dapat dilakukan sekitar 0,0161 detik, lebih cepat daripada waktu identifikasi real time setiap 10 detik. Pada penelitian ini, sistem dibuat untuk mengidentifikasi respon emosional secara real time saat bermain video game. Identifikasi dilakukan setiap 10 detik, dengan pertimbangan waktu yang cukup terhadap Perubahan emosional. Sistem dibangun menggunakan ekstraksi Wavelet dan klasifikasi Support Vector Machine dari data latih 10 naracoba dan lima kali Perulangan untuk setiap respon emosional, yaitu marah, senang, dan semangat. Tingkat akurasi yang dihasilkan sebesar 88% untuk data latih dan 70% untuk data uji

Optimalisasi Rute Obyek Wisata di Bandung Raya Menggunakan Algoritma Genetika

Pariwisata di Indonesia tumbuh dan berkembang dengan sangat cepat, hal ini tidak lepas dari peran masyarakat dalam mengembangkan obyek wisata yang ada di sekitarnya. Pencarian rute obyek wisata dari segi waktu dan rute terpendek mejadi kebutuhan bagi wisatawan sebelum memulai perjalanan mengingat banyaknya obyek wisata di daerah Bandung Raya dan waktu yang diperlukan untuk tiba di lokasi tujuan sangat penting. Oleh karena itu dibutuhkan sistem yang dapat memberikan rekomendasi rute obyek wisata di Bandung Raya, salah satunya menggunakan Algoritma Genetika. Algoritma Genetika adalah metode komputasi untuk memilih solusi yang sesuai kriteria tanpa harus mencoba keseluruhan kemungkinan solusi yang ada. Algoritma Genetika dapat diterapkan dalam optimalisasi jadwal, rute, dan space. Sistem yang dibangun memberikan rekomendasi rute obyek wisata dari segi jarak terdekat dengan waktu tercepat sebanyak lima rute dengan lima tujuan obyek wisata serta membandingkan lima rute obyek wisata terpilih. Pengujian pada sistem ini dilakukan sebanyak 5 kali pengujian dengan kriteria penghentian menghasilkan nilai kecocokan 910.2431 dari 117 generasi dengan waktu 102 Menit pada pengujian ke satu algoritma genetik ke 1. Pencarian solusi optimal terhenti sebelum mencapai maksimum generasi, hal tersebut terjadi akibat proses Algoritma Genetika tidak dapat menghasilkan individu yang lebih baik dari generasi sebelumnya. Sistem ini diimplementasikan dalam perangkat lunak untuk dapat dimanfaatkan wisatawan dalam menentukan rute obyek wisata di Bandung Raya