PEMBUATAN PETA WISATA MENGGUNAKAN WAHANA UNMANNED AERIAL VEHICLE (UAV) DI PULAU ANGSO DUO

Pulau-pulau wisata di Indonesia meskipun mempunyai potensi dan daya tarik yang besar bagi wisatawan lokal maupun mancanegara namun cenderung masih memiliki banyak kekurangan. Salah satu kekurangan tersebut, seperti yang terdapat di pulau Angso Duo Sumatera Barat, yakni belum tersedianya informasi mengenai atraksi serta sarana dan pra-sarana pulau yang digambarkan dalam bentuk peta wisata. Saat ini telah tersedia wahana teknologi yang bisa digunakan untuk merekam foto udara di wilayah dengan area yang tidak luas dan sesuai untuk dimanfaatkan dalam pembuatan peta wisata pada pulau kecil, yakni Unmanned Aerial Vehicle (UAV) yang dikenal dengan teknologi drone. Berdasarkan analisis terhadap 14 titik sampel dengan metode omisi-komisi, foto udara yang dihasilkan UAV tipe quadcopter DJI Phantom 3 Pro diketahui memiliki tingkat akurasi 95% dan bisa digunakan sebagai bahan dasar dalam pembuatan peta wisata di pulau Angso Duo. Peta wisata yang telah dihasilkan diharapkan dapat berperan menjadi sumber informasi geografis bagi pengunjung, serta dapat membantu pemerintah dan pengelola kawasan wisata dalam membuat rencana konservasi untuk menjaga kelestarian lingkungan pulau, maupun rencana pembangunan untuk meningkatkan kualitas infrastruktur wisata

Aplikasi Sistem Pakar Mendeteksi Zat Berbahaya Pada Plastik Menggunakan Metode Backward Chaining

Abstrak Dalam dua darsawarsa terakhir, plastik mampu merebut pangsa pasar  menggantikan  kaleng dan gelas. Di Indonesia plastik juga mulai mendominasi industri makanan, dan kemasan luwes (fleksibel) menempati porsi 80%. Bahan plastik tersusun dari polimer-polimer yang berasal dari bahan mentah yang berupa monomer, selain itu juga mengandung bahan aditif. Aspek negatif plastik adalah bila monomer-monomer bermigrasi ke dalam bahan makanan yang dikemas, yang merupakan bagian yang berbahaya bagi manusia karena bersifat karsinogenik. Pengetahuan yang  disusun sedemikian rupa ke dalam bentuk database dengan tabe-tabel. Dalam sistem pakar ini menggunakan metode inferensi backward chaining. Dan dengan diterapkan sistem pakar dalam mendeteksi zat berbahaya pada plastik ini, diharapkan dalam proses analisa hasil menjadi lebih cepat, tepat dan akurat. Hasil diagnosa sistem zat berbahaya pada plastik akan secara langsung dapat diketahui dan  untuk mengetahui hasil yang tertera maka akan ditampilkan didalam bentuk website menggunakan pemrograman PHP dengan database MySQL. Kata Kunci—Sistem Pakar, Forward Chaining, Zat Plastik, PHP dan MySQL  Abstract  During the last two decades, plastics have been able to grab market share in place of cans and glass. In Indonesia, plastics are also starting to dominate the food industry, and flexible packaging accounts for 80% of the share. Plastic materials are composed of polymers which are derived from raw materials in the form of monomers, but they also contain additives. The negative aspect of plastics is when the monomers migrate into the packaged food material, which is the part that is harmful to humans because it is carcinogenic. Knowledge is arranged in such a way into a database with tables. In this expert system using backward chaining inference method. And with the application of an expert system in detecting hazardous substances in plastics, it is hoped that in the analysis process the results will be faster, more precise and accurate. The results of system diagnostics for hazardous substances in plastics will be immediately known and to find out the results listed will be displayed in the form of a website using PHP programming with MySQL database. Keywords— Expert Systems, Backward Chaining, Plastic Substance, PHP and MySQ

Aplikasi Sistem Pakar Mendeteksi Zat Berbahaya pada Plastik Menggunakan Metode Backward Chaining

Dalam dua darsawarsa terakhir, plastik mampu merebut pangsa pasar menggantikan kaleng dan gelas. Di Indonesia plastik juga mulai mendominasi industri makanan, dan kemasan luwes (fleksibel) menempati porsi 80%. Bahan plastik tersusun dari polimer-polimer yang berasal dari bahan mentah yang berupa monomer, selain itu juga mengandung bahan aditif. Aspek negatif plastik adalah bila monomer-monomer bermigrasi ke dalam bahan makanan yang dikemas, yang merupakan bagian yang berbahaya bagi manusia karena bersifat karsinogenik. Pengetahuan yang disusun sedemikian rupa ke dalam bentuk database dengan tabe-tabel. Dalam sistem pakar ini menggunakan metode inferensi backward chaining. Dan dengan diterapkan sistem pakar dalam mendeteksi zat berbahaya pada plastik ini, diharapkan dalam proses analisa hasil menjadi lebih cepat, tepat dan akurat. Hasil diagnosa sistem zat berbahaya pada plastik akan secara langsung dapat diketahui dan untuk mengetahui hasil yang tertera maka akan ditampilkan didalam bentuk website menggunakan pemrograman PHP dengan database MySQL. Kata Kunci—Sistem Pakar, Forward Chaining, Zat Plastik, PHP dan MySQ

Implementasi Algoritma Backpropagation Prediksi Kegagalan Siswa Pada Mata Pelajaran Matematika

Siswa menjadi sumber daya yang dapat memajukan bangsa. Sekolah dan guru berperan penting dalam menciptakan siswa yang cerdas dan berkompeten. Namun  Sering ditemukan siswa yang gagal, salah satunya adalah gagal pada mata pelajaran matematika. Dengan ada masalah kegagalan siswa terhadap mata pelajaran matematika peniliti ingin membantu memecahkan masalah kedepannya dengan melakukan prediksi kegagalan siswa pada mata pelajaran matematika. Pada penelitian ini peneliti memilih objek penelitian yaitu di SMP Negeri 39 Padang.Hal ini cukup menjadi masalah bagi siswa saat proses belajar mengajar pada mata pelajaran matematika sehingga siswa tidak memahami mata pelajaran matematika dan masalah ini akan membuat  turunnya nilai siswa.Dengan memanfaatkan data nilai siswa maka dirancang model untuk memprediksi siswa bermasalah terhadap mata pelajaran matematika. Model menggunakan algoritma backpropagation. Variabel data di ambil dari data nilai mata pelajaran matematika siswa yaitu nilai tugas 1, nilai tugas 2, nilai rata-rata, nilai mid semester dan nilai akhir semester. Data yang digunakan pada proses prediksi adalah data 1 semester dan jumlah siswa yang di prediksi yaitu 30 siswa. Hasil prediksi dengan menggunakan model terbaik adalah pelatihan data pola 5-2-1 dengan proses epoch = 58 dan pencapaian MSE pada saat pengujian dengan MSE = 0.00989892 dengan akurasi 99.9901011. dapat disimpulkan bahwa algoritma backpropagation dapat digunakan untuk memprediksi kegagalan siswa pada mata pelajaran matematika sebagai pedoman bagi guru