Pendekatan Initial Centroid Search Untuk Meningkatkan Efisiensi Iterasi Klustering K-Means

Pengelompokan K-Means bertujuan untuk mengumpulkan satu set titik pusat cluster yang optimal melalui iterasi yang berurutan. Fakta bahwa semakin optimal posisi dari titik pusat awal maka semakin sedikit jumlah iterasi dari algoritma pengelompokkan K-Means untuk konvergen. Oleh karena itu, Salah satu cara untuk menemukan set initial centroid adalah melalui metode iteratif guna mencari sejumlah initial centroid yang lebih baik untuk proses pengelompokan K-Means. Langkah awal yang kami lakukan adalah mengambil sampel data dari set data dan menjalankan algoritma K-Means sebagai proses awal untuk inisialisasi centroid cluster. Kemudian kami mengulang proses iterasi dengan sejumlah initial centroid yang telah diinisialisasikan sebelumnya dan mengukur hasil pengelompokkan melalui sum-of-square-error guna menentukan kebaikan keanggotaan cluster. Centroid akhir yang memberikan jarak terendah yang akan kami teruskan ke proses pengelompokan K-means secara lengkap. Harapan kami adalah pendekatan ini akan mengarah pada set initial centroid yang lebih baik sebagai proses pengelompokan K-Means sehingga mampu meningkatkan kinerja Algoritma K-Means karena hasil konvergensi Algoritma K-Means akan berbanding lurus dengan pemilihan initial centroid

Analisis Sentimen Kebijakan Pembelajaran Tatap Muka Menggunakan Support Vector Machine dan Naive Bayes

Analisis sentimen kebijakan pembelajaran tatap muka selama pandemi dapat dianalisis menggunakan data dari tweet di platform media Twitter. Dari hasil crawling data diperoleh 152 data, selanjutnya dilakukan proses pre-processing untuk memberikan data dari simbol, dan link serta mengubah kata menjadi bobot kata yang dapat dipahami dengan menggunakan teknik TF-IDF. Hasil pembobotan kata ini dianalisis pada kelas positif dan negatif, label positif terkumpul 96 dan negatif 16. Polaritas kelas hasil dari 108 data yang diketahui masyarakat memberikan respon positif terhadap kebijakan pemerintah untuk melakukan pembelajaran tatap muka. Pengujian model Support Vector Machine (SVM) dan Naive Bayes (NB) dari 108 data diperoleh hasil akurasi SVM sebesar 88,09% dan NB 75,92% pada penelitian ini SVM lebih baik dari NB

Penerapan Sistem Pendukung Keputusan dalam Memilih Supplier Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP)

PT. LSP (Langkat Sawit Hijau Pratama) is a palm oil factory, where palm fruit or palm kernels are processed into palm oil (unfinished crude oil) which can be further processed into cooking oil, industrial oil or fuel. To get the best crude oil, superior and quality palm oil is needed, so a Decision Support System is needed in choosing suppliers to maintain good quality palm oil. A decision support system (DSS) in selecting suppliers is important because the right supplier can have a positive impact on company performance. Using a Decision Support System (DSS) with the Analytical Hierarchy Process (AHP) method in selecting suppliers can increase efficiency and effectiveness in decision making, as well as help companies choose the right suppliers and have the potential to have a positive impact on company performance. This research aims to determine the performance of the Analytical Hierarchy Process (AHP) in the Supplier selection Decision Support System and utilize the Decision Support System using the Analytical Hierarchy Process (AHP) method in making decisions as part of the consideration in choosing the right supplier. The results of this research show that by comparing decisions with the Saaty theory, priority weightings for each criterion and sub-criteria are obtained consistently or CR < 0.1. Price Criteria (0.0699), Capacity Criteria (0.2289), Quality Criteria (0.5081), Arrival Criteria (0.1932). Having obtained the final score, the best supplier has been determined using the Analytical Hierarchy Processes method, namely the BEST supplier with a total of 0.5870, and the last position is the TANI9 supplier with a total of 0.0958.PT. LSP (Langkat Sawithijau Pratama) merupakan pabrik kelapa sawit, dimana buah sawit atau berondolan sawit diolah menjadi minyak sawit (minyak mentah yang belum jadi) yang mana minyak sawit tersebut dapat diolah lagi menjadi minyak masak, minyak industri maupun bahan bakar. Untuk mendapatkan minyak mentah terbaik, maka diperlukan kelapa sawit unggul dan berkualitas, sehingga dibutuhkan sistem pendukung keputusan dalam memilih supplier guna menjaga kualitas kelapa sawit tetap baik. Sistem Pendukung Keputusan (SPK) dalam memilih supplier menjadi penting karena supplier yang tepat dapat memberikan dampak positif pada kinerja perusahaan. Penggunaan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) dengan metode Analityc Hierearchy Process (AHP) dalam memilih supplier dapat meningkatkan efisiensi dan efektivitas dalam pengambilan keputusan, serta membantu perusahaan untuk memilih supplier yang tepat dan berpotensi memberikan dampak positif pada kinerja perusahaan. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui performa Analityc Hierearchy Process (AHP) dalam sistem pendukung keputusan pemilihan supplier dan memanfaatkan sistem pendukung keputusan dengan menggunakan metode Analityc Hierearchy Process (AHP) dalam mengambil keputusan menjadi bagian pertimbangan dalam memilih supplier yang tepat. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa dengan melakukan perbandingan keputusan dengan teori saaty maka didapatkan pembobotan prioritas di setiap kriteria dan sub kriteria dengan konsisten atau CR < 0.1. Kriteria Harga (0,0699), Kriteria Kapasitas (0,2289), Kriteria Kualitas (0,5081), Kriteria Kedatangan (0,1932). Didapatkanya nilai akhir maka sudah ditentukan supplier terbaik dengan metode Analytical Hierarchy Processes adalah supplier BEST dengan total 0,5870, dan posisi terakhir adalah supplier TANI9 dengan total 0,0958

Implementation of a Convolutional Neural Network Algorithm in Classifying Vegetable Freshness Based on Image

The purpose of this work is to apply CNN algorithm to a real problem of vegetable freshness identification using image data. Quantitative approach was used for this study and the data source was obtained from Kaggle; it is referred to as Fresh and Stale Images of Fruits and Vegetables with 2,604 images, four categories in total. The CNN model architecture consisted of a basic organization of four successive convolutional layers with associated max-pooling layers that aimed at capturing hierarchical feature representations of the input images. This model was trained using the Adam’s optimizer for 20 iterations with the batch size of 32. Pre-processing of data included image augmentations such as scaling, rotation, flipping which improved the performance of the model. The assessment was done using Confusion Matrix approach and the results show that the proposed system achieved an accuracy of 95%, with a precision of 94%, recall of 93% and F1-score of 93%. From this it can be concluded that the CNN model proposed has achieved the objective of distinguishing fresh and non-fresh vegetables with enough precision to assist in the automation of quality control in agriculture. The conclusion that can be drawn from this study is that AI especially CNNs could be of big help in increasing accuracy and decreasing human factors in the large scale production of food

PURWARUPA DISPERSI UDARA DALAM RUANGAN MEROKOK

Dispersi Udara adalah molekul udara yang sudah di saring atau sudah di urai yang tadinya udara yang tercemar menjadi bersih. Membersihkan udara pada suatu ruangan yang kadar udaranya melewati batas aman yang dapat di terima oleh tubuh  dengan membuat alat otomatis yang dapat membersihkan udara pada suatu  ruangan  yang  telah  melewati batas aman tersebut. Setiap penguna ruangan yang  menghisap asap rokok udaranya akan di bersihkan  secara otomatis oleh Alat. Agar alat tersebut dapat berfungsi, maka harus mampu mendeteksi obyek  di hadapannya. Salah satu cara yang dapat digunakan untuk mendeteksi keberadaan obyek tersebut adalah Sensor MQ2. Cara Kerja alat ini adalah penguna hanya tinggal meletakan alat pada ruangan yang tercemar oleh asap rokok seperti pada ruangan merokok, alat ini mengunkan adaptor sebagai sumber arus. Ketika alat sudah menyala maka sensor akan membaca kadar asap atau udara yang tercemar pada ruangan kalau udara sudah melebih batas kadar yang sudah ditentukan atau sudah tercemar oleh asap rokok maka kipas akan bekerja dan menyaring udara dan di lcd akan menampikan bahwansannya ada asap rokok dan jika sensor mebaca kadar udara tidak melebihi batas yang di tetapkan maka kipas tidak menyala dan lcd akan menampilkan bebas asap rokok. Untuk itu dengan adanya alat ini dapat mengurangi dampak negatif yang di timbulkan oleh asap rokok

Prototype Smart Home With Voice Recognition Berbasis Arduino Uno

Smart home or smart home is a system that can facilitate and increase the comfort of the homeowner specifically in terms of controlling electronic equipment in the house so that it can reduce waste in the use of electronic equipment and provide security to the homeowner so that the electrical short circuit is used the owner is wet. This paper discusses the design of systems in smart homes that can activate or activate electronic equipment in this case only to the lights.Keywords : Smart home, Easy VR, Arduino Uno, Voice Recognitio

Measurement of Centroid Distance in Determining Stunting Clusters

This study evaluates the effectiveness of distance measurement methods in the K-Means clustering algorithm for determining stunting clusters by comparing Euclidean and Manhattan distances. The goal is to obtain optimal cluster centroids and the closest distances within each cluster. The study uses a sample of 552 records with 3 attributes. The process begins with applying the K-Means algorithm, followed by distance measurement using Euclidean and Manhattan methods. Iterations are performed until optimal results are achieved. Evaluation is conducted using Sum of Squared Errors (SSE) to assess the total error within clusters and Mean Squared Error (MSE) to calculate the average nearest distance within clusters. The results indicate that both SSE and MSE methods are effective in identifying cluster quality and provide insights into the accuracy and effectiveness of Euclidean and Manhattan methods in clustering

ANALISIS PERHITUNGAN HPP MENENTUKAN HARGA PENJUALAN YANG TERBAIK UNTUK UKM

Penggunaan harga pokok produksi dengan metode full costing mempunyai peranan penting dalam keputusan manajemen untuk menentukan harga jual suatu produk. Tujuan jangka panjang yang ingin dicapai penulis dalam penulisan penelitian ini adalah untuk mengetahui perhitungan harga pokok produksi pada perusahaan serta mengetahui pembebanan BOP (Biaya Overhead Pabrik) dalam proses produksi. Sedangkan Target khusus dari penelitian ini adalah untuk menjadikan wirausaha yang memiliki ilmu pembelajaran dalam mengkalkulasikan beban biasa secara tersistem dan mendapatkan harga jual yang optimal. Metode penelitian yang dilakukan dalam penelitian ini meliputi : tahap persiapan berupa mengkaji permasalahan yang ada, tahap pengumpulan data berupa mengumpulkan data-data yang diperlukan untuk menyelesaikan masalah dan tahap terakir adalah tahap penyelesaian berupa melakukan pengolahan dan analisis dari data yang diperoleh dan memberikan kesimpulan dari hasil yang di peroleh

KEYLOGGER PADA ASPEK KEAMANAN KOMPUTER

Keamanan data dalam pengaksesan komputer adalah salah satu bentuk yang harus diperhatikan baik secara fisik maupun non fisik. Salah satu bentuk kejahatan pencurian data adalah merekam jejak keyboard komputer dengan bantuan hardware maupun software. Keylogger adalah teknik pencurian data dengan merekan ketikan di keyboard komputer, dengan merekam ketikan komputer tersebut pihak intruder dapat masuk dan mencuri. Tujuan dari penulisan ini adalah untuk memahami bagaimana cara kerja keylogger agar dapat dilakukan cara pencegahan dengan melakukan berbagai macam solusi dan juga untuk mempertahankan sistem keamanan data serta mengetahui software pendukung dan anti keylogger. Metode pencegahan terhadap keylogger dilakukan secara fisik dengan melihat hardware dan non-fisik yaitu software keylogger pada komputer tersebut. perekaman jejak ketikan adalah suatu hal yang dapat terjadi dimana saja tanpa kita sadari, hal yang paling penting untuk mengamankan data selalu mengawasi penggunaan suatu media penyimpan data, network dan selalu menggunakan anti virus yang terupdate

RUTE TRAYEK ANGKUTAN UMUM DENGAN GOOGLE API

Sebagian besar masyarakat kota medan ini telah banyak aktivitas mereka yang transportasinya menggunakan angkutan umum, dan ada juga sebagian masyarakat yang menggunakan kenderaan pribadi mereka, tetapi itu hanya sebagian saja. Tak heran jika di kota medan ini terdapat berbagai jenis-jenis angkutan umum yang berbagai macam juga tujuan nya. Dengan kami menciptakan suatu aplikasi yang berbasis web atau dengan sebutan Si Rujak (Sistem Informsi Rute Jalan Angkutan Umum), dengan aplikasi ini kami berharap kesulitan yang terjadi akan teratasi dengan sempurna.sistem ini akan menampilkan peta dari Api Googel Maps, dimana peta tersebut dibuat sesuai dengan jalur trayek. Dengan adanya aplikasi kami ini, dapat membantu pendapatan dari pada supir angkutan umum dan para supir akan ringan memberi setoran kepada pemilik nya