Implementasi Web Crawler Dan Perangkingan Data Hotel Menggunakan Metode Anp

Website hotel merupakan website yang menyediakan pencarian dan booking kamar hotel. Pada saat ini, banyak website hotel yang menawarkan kemudahan untuk melihat dan memesan kamar hotel. Namun, website pencarian hotel tersebut memiliki harga kamar yang berbeda-beda. Dengan banyaknya pilihan ini dapat membuat pengguna / pencari hotel kesulitan untuk mendapatkan hotel yang sesuai dengan prioritas dan anggaran yang direncanakan. Sistem pendukung keputusan yang dibuat ini digunakan pengguna / pencari hotel dalam membandingkan harga kamar hotel dari beberapa website pencarian sesuai dengan kebutuhan menggunakan metode Analytic Network Process (ANP). Proses ini diawali dengan menginputkan kriteria dan alternatif hotel kemudian dilakukan crawling untuk mengolah nilai perbandingan kriteria dari hotel yang ada di beberapa website untuk selanjutnya akan dilakukan perangkingan data hotel. Dari hasil pengujian dapat berjalan sesuai akurasi 80% dan telah diujikan dengan menggunakan kuisioner, yang artinya aplikasi ini dapat digunakan oleh pengguna / pencari hotel agar dapat membandingkan harga sebuah hotel dari berbagai layanan online

Pengembangan Aplikasi Munsell Soil Color Detection Chart Index Menggunakan Metode Support Vector Machine

Salah satu sifat tanah yang paling sering digunakan oleh para peneliti untuk menggambarkan dan mengklasifikasikan tanah adalah warna. Warna merupakan sifat fisik yang dapat memberikan informasi tentang beberapa karakteristik paling penting dari suatu tanah seperti, komposisi mineral, usia, dan proses pembentukan. Dengan mengetahui warna dari suatu tanah, maka dapat ditentukan kegunaan tanah tersebut apakah cocok untuk lahan pertanian, perkebunan, Perumahan, dan lain sebagainya, disesuaikan dengan kondisi tanahnya. Dalam mengidentifikasi warna tanah, para peneliti menggunakan standar warna pada buku Munsell Soil Color Chart. Banyaknya variasi warna pada buku ini menyebabkan peneliti membutuhkan kecermatan dan waktu lama dalam penentuan warna tanah. Keterbatasan indera penglihatan manusia juga mampu menjadi faktor terjadinya kesalahan sehingga informasi yang diperoleh menjadi kurang akurat. Oleh karena itu, dikembangkanlah aplikasi menggunakan pengolahan citra digital untuk mengidentifikasi warna tanah berdasarkan Munsell Soil Color Chart menggunakan metode Support Vector Machine (SVM) dan ekstraksi fitur warna Modus dan Mean. Proses diawali dengan melakukan cropping terhadap citra tanah inputan menjadi 170x200, kemudian mengurangi noise pada citra masukan menggunakan median filter dan mengekstraksi fitur dengan Modus dan Mean. Selanjutnya proses training dan testing data menggunakan metode SVM. Pengujian yang dilakukan menghasilkan tingkat keakuratan mencapai 93,33% untuk masing – masing ekstraksi

Sistem Pengenalan Wajah Untuk Keamanan Folder Menggunakan Metode Triangle Face

Keamanan ruangan atau folder yang baik memiliki sistem penguncian yang baik yaitu memiliki kemungkinannya kecil terjadi pembobolan sehingga perlu ditambahakan sistem keamanan yang sulit untuk dimanipulasi oleh orang tertentu. Sistem keamanan yang digunakan pada sistem ini menggunakan teknologi biometrika pengenalan wajah yaitu dengan menggunakan ciri – ciri fisik manusia yang memiliki karakteristik yang berbeda – beda yang selalu melekat pada manusia.Dalam aplikasinya, pengenalan wajah dilakukan dengan menggunakan sebuah kamera atau webcam untuk menangkap wajah seseorang yang kemudian akan dibandingkan dengan wajah yang sebelumnya telah disimpan di dalam database tertentu. Dalam penelitian ini, sistem dirancang dengan deteksi wajah menggunakan metode Triangle Face. Identifikasi wajah dilakukan dengan mendeteksi fitur – fitur pada wajah seperti jarak antar mata, jarak mata kanan ke hidung, jarak mata kiri ke hidung, jarak mata kanan ke mulut dan jarak mata kiri ke mulut yang akan membentuk segitiga serta ukuran lebar dan tinggi wajah. Dari perancangan sistem yang telah dijelaskan diatas didapatkan hasil bahwa sistem pengenalan wajah menggunakan metode Triangle Face ini memiliki keakuratan yang baik yaitu 82,6%, sehingga dapat dikatakan sistem ini cukup aman untuk diaplikasikan dalam pengaksesan ruang folder komputer

PENGEMBANGAN SISTEM INFORMASI PERAMALAN PENJUALAN GUNA MENENTUKAN KEBUTUHAN BAHAN BAKU PUPUK MENGGUNAKAN METODE TRIPLE EXPONENTIAL SMOOTHING

Perkembangan bisnis di dunia industri mengalami perkembangan yang sangat pesat, salah satunya adalah Perusahaan pupuk yang bergerak di jasa penyedia pupuk untuk memenuhi kebutuhan petani. Masa pemupukan tanaman yang dilakukan oleh para petani sangat dipengaruhi oleh faktor musim. Hal tersebut mempengaruhi jumlah permintaan produk pupuk yang berbeda setiap periodenya pada Perusahaan. Perusahaan perlu memperhatikan aspek produksi pupuk akibat penumpukan dan kurangnya kebutuhan bahan baku pupuk pada gudang pada saat produksi pupuk berlangsung. Forecasting merupakan kegiatan untuk memprediksi nilai-nilai atau kejadian pada masa mendatang. Metode forecasting yang tepat dapat membantu perencanaan bisnis yang baik dalam Perusahaan. Pengolahan dan analisis data penjualan masa lampau dapat digunakan untuk proses forecasting, sehingga didapatkan gambaran dan infomasi mengenai kebutuhan bahan baku yang di butuhkan selama proses produksi. Dalam penelitian kali ini, dilakukan Pengembangan Sistem Informasi Peramalan Penjualan Guna Menentukan Kebutuhan Bahan Baku Pupuk Menggunakan Metode Triple Exponential Smoothing. Sistem ini dapat membantu peramalan penjualan yang kemudian dapat di breakdown ke kebutuhan bahan baku yang dibutuhkan oleh Perusahaan dengan menggunakan metode Triple Exponential Smoothing. Metode Triple Exponential Smoothing dapat diimplementasikan pada data penjualan pupuk dari tahun 2013, 2014, dan 2015 yang mempunyai unsur time series musim dan trend. Sistem ini dapat digunakan untuk meramalkan penjualan pupuk guna menentukan kebutuhan bahan baku pupuk subsidi sampe hasil peramalan pupuk subsidi urea sebesar 29.966 ton sehingga breakdown bahan baku urea berupa amoniak sebesar 17.320 ton dan CO2 sebesar 22.175 ton dengan rata-rata hasil akurasi yang bagus yaitu sebesar 14,63%. Tetapi sistem tidak dapat digunakan sebagai sistem peramalan penjualan guna menentukan kebutuhan bahan baku pupuk non subsidi karena hasil akurasi yang kurang bagus yaitu sebesar 34,42%

Kombinasi Metode Logical Binary Pattern dan K-Nearest Neighbor untuk Identifikasi Lubang pada Jalan Aspal

Kondisi jalan yang baik akan memudahkan segala aktivitas masyarakat. Terjadinya kerusakan pada jalan akan berakibat bukan hanya terhalangnya kegiatan ekonomi dan sosial namun akan berpengaruh pada keamanan dan Kenyamanan pemakai jalan. Salah satu kendala utama yang menyebabkan lamanya perbaikan kerusakan jalan yaitu proses pendeteksian dan pencatatan kerusakan. Proses tersebut saat ini dilakukan secara manual dengan bantuan tenaga manusia. Karena proses pendeteksian dan pendataan masih dilakukan secara manual dengan tenaga manusia, waktu yang dibutuhkan relatif lama dan tingkat keakuratannya rendah. Oleh karena itu, pada penelitian ini dikembangkan sebuah sistem yang dapat menjadi alternatif Dinas Pembangunan Umum untuk mengidentifikasi lubang pada aspal sehingga dapat mempercepat proses perbaikan jalan. Sistem yang dikembangkan berhasil mengidentifikasi lubang pada jalan aspal menggunakan kombinasi metode Local Binary Pattern (LBP) dan K-Nearest Neighbor (KNN).Local Binary Pattern (LBP) untuk transformasi sebagai tahap awal ekstraksi ciri. Metode K- Nearest Neighbor (KNN) digunakan untuk klasifikasi citra jalan aspal berlubang atau tidak.Proses pengujian pada penelitian ini terdiri dari dua pengujian utama, yaitu pengujian unit dan pengujian akurasi. Pengujian unit dilakukan dengan black box testing. Pada pengujian akurasi diperoleh akurasi sebesar 96% dengan FAR sebesar 0% dan FRR sebesar 4,16%. Pada proses perhitungan lubang pada aspal diperoleh akurasi yang sangat baik yaitu sebesar 97,74%