Hybrid NarrowBand-internet of things protocol for real time data optimization

The level of dependence on data communication in the modern era is increasing exponentially. The internet of things (IoT) plays a very important role in the advancement of the industrial revolution 4.0 that utilizes data communication systems. IoT deployments require data communication protocols, such as hypertext transfer protocol (HTTP), and message queuing telemetry transport (MQTT) as well as network communication protocols (wireless) to meet the network needs of devices with limited resources. Optimization of data communication in IoT is needed to maintain the quality of sending and receiving data in real time. This research proposes a hybrid NarrowBand-IoT (NB-IoT) protocol designed using NarrowBand communication network technology with optimization of data communication using MQTT and HTTP protocols. In this research, the hybrid NB-IoT protocol has the best packet loss value of 0.010% against the HTTP NB-IoT protocol which has a value of 0.017%, and the MQTT NB-IoT protocol of 0.024%. The hybrid NB-IoT protocol has a latency value of 8.7 seconds compared to the HTTP NB-IoT protocol which has a latency of 10.9 seconds. Meanwhile, the throughput value of the hybrid NB-IoT protocol is 158906.1 byte/s and is better than the MQTT NB-IoT protocol which is only 158898.6 bytes/s

Pengembangan aplikasi web dengan gamifikasi sebagai media pendukung pembelajaran untuk mata pelajaran pemrograman dasar

Siswa SMK dan MAK program keahlian Rekayasa Perangkat Lunak dituntut memiliki kemampuan pemrograman web. Mata pelajaran ini sangat penting dikarenakan banyak digunakan diindustri saat ini. Dan pengembangan dari teknologi web sendiri sangat beragam. Sehingga Mata Pelajaran ini penting untuk dipahami oleh siswa SMK jurusan RPL. Sedangkan penunjang untuk pembelajaran web di SMK masih kurang, dikarenakan siswa masih menggunakan cara konvensional. Permasalahannya adalah siswa banyak yang kurang memahami saat mengikuti instruksi yang ada di modul. Penelitian ini bertujuan mengembangkan Web Application sebagai penunjang pembelajaran dengan unsur gamifikasi. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode penelitian dan pengembangan. Penelitian dan pengembangan ini menggunakan model pengembangan media model ADDIE dan model Prototyping. Hasil uji validasi yang dilakukan oleh para ahli, media yang dikembangkan dinyatakan valid, dengan persentase sebesar 95,24% oleh ahli materi dan 94,17% oleh ahli media. Berdasarkan uji coba kelayakan yang telah dilaksanakan di SMKN 4 Malang, diperoleh persentase sebesar 87,63% untuk uji coba kelompok kecil, dan 91,93% untuk uji coba kelompok besar. Dari rangkaian uji validasi dan uji coba tersebut, dapat dinyatakan bahwa secara keseluruhan, media yang dikembangkan telah valid dan layak digunakan sebagai penunjang proses pembelajaran mata pelajaran Pemrograman Dasar

Comparison of Indonesian Imports Forecasting by Limited Period Using SARIMA Method

The development of Indonesia's imports fluctuate over years. Inability to anticipate such rapid changes can cause economic slump due to inappropriate policy. For instance, recent years imports in rice led to the extermination of rice reserves. The reason is to maintain the market price of rice in Indonesia. To overcome these changes, forecasting the amount of imports should assist the Government in determining the optimum policy. This can be done by utilizing an algorithm to forecast time series data, in this case the amount of imports in the next few months with a high degree of accuracy. This study uses data obtained from the official website of the Indonesian Ministry of Trade. Then, Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA) method is applied to forecast the imports. This method is suitable for the interconnected dependent variables, as well as in forecasting seasonal data patterns. The results of the experiment showed that 6-period forecast is the most accurate results compared to forecasting by 16 and 24 periods. The research resulted in the best model, that is ARIMA (0, 1, 3)(0, 1, 1)12 produces forecasting with a MAPE value of 7.210 % or an accuracy rate of 92.790 %. By applying this imports forecast model, the government can have a forward strategic plans such as selectively imports products and carefully decide the amount of the incoming products to Indonesia. Hence, it could maintain or improve the economic condition where local businesses can grow confidently.

Evaluasi KNN dalam kategorisasi Musik Latar Game

Musik berkontribusi untuk membuat immersive atmosphere dalam bermain game dan dapat secara efektif mendorong aksi pada layar. Maka dari itu memilih musik latar pada sebuah game merupakan hal yang tidak mudah. Karena setiap genre game membutuhkan musik latar yang tepat untuk membangun suasana yang kuat dalam game tersebut. Sehingga pemain akan lebih fokus terhadap setiap aksi yang dilakukan dalam game tersebut. Dalam hal ini, keunikan dari karakteristik pada setiap platform game akan menentukan jenis atau genre musik yang spesifik. Namun, pemilihan atau pembuatan musik untuk game saat ini masih didominasi oleh pengembang (manusia) yang memiliki pengetahuan tentang game yang dibangun dan kemampuan musikalitas dalam level tertentu. Sementara saat ini tersedia banyak musik-musik yang dapat digunakan sebagai latar suatu game, pemilihan yang tepat menjadi krusial. Oleh karena itu penerapan Machine Learning dapat dimanfaatkan untuk otomatisasi pengenalan genre pada musik. Dengan menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbors untuk menentukan genre yang tepat serta Agglomerative Clustering untuk mengetahui seberapa berkaitannya satu genre dengan genre yang lain, sehingga dapat mengetahui genre musik yang bersesuaian dengan genre game. Hasil yang didapatkan dari penelitian ini antara lain: 1) k-Nearest Neighbors mengklasifikasi genre dengan performa yang sama pada durasi 10 dan 20 detik sebesar 48,3% namun untuk f-scorenya sebesar 44,7% dan 43,7% pada BGM 10 detik dan BGM 20 detik, 2) Agglomerative Nesting menemukan 4 klaster pada dataset BGM 10 detik dan 3 klaster pada dataset BGM 20 detik, 3) Agglomerative nesting juga menunjukkan bahwa pada dataset BGM durasi 20 detik memiliki kepadatan antar klaster yang lebih baik dibandingkan durasi 10 detik. Semakin lama durasi musik BGM maka akan semakin mudah mengklasifikasi genre walaupun terdapat sisipan suara non-musik di dalamnya

Optimizing Random Forest Algorithm to Classify Player's Memorisation via In-game Data

Assessment of a player's knowledge in game education has been around for some time. Traditional evaluation in and around a gaming session may disrupt the players' immersion. This research uses an optimized Random Forest to construct a non-invasive prediction of a game education player's Memorization via in-game data. Firstly, we obtained the dataset from a 3-month survey to record in-game data of 50 players who play 4-15 game stages of the Chem Fight (a test case game). Next, we generated three variants of datasets via the preprocessing stages: resampling method (SMOTE), normalization (min-max), and a combination of resampling and normalization. Then, we trained and optimized three Random Forest (RF) classifiers to predict the player's Memorization. We chose RF because it can generalize well given the high-dimensional dataset. We used RF as the classifier, subject to optimization using its hyperparameter: n_estimators. We implemented a Grid Search Cross Validation (GSCV) method to identify the best value of  n_estimators. We utilized the statistics of GSCV results to reduce the weight of  n_estimators by observing the region of interest shown by the graphs of performances of the classifiers. Overall, the classifiers fitted using the BEST n_estimators (i.e., 89, 31, 89, and 196 trees) from GSCV performed well with around 80% accuracy. Moreover, we successfully identified the smaller number of n_estimators (OPTIMAL), at least halved the BEST  n_estimators. All classifiers were retrained using the OPTIMAL  n_estimators (37, 12, 37, and 41 trees). We found out that the performances of the classifiers were relatively steady at ~80%. This means that we successfully optimized the Random Forest in predicting a player's Memorization when playing the Chem Fight game. An automated technique presented in this paper can monitor student interactions and evaluate their abilities based on in-game data. As such, it can offer objective data about the skills used

Development Of Interactive Media With Contextual Teaching Learning To Enhance Vocational Schools Student Creativity In Malang

Basic Graphic Design is one of the compulsory subjects that must be taken by students of class X Multimedia Department at SMK Negeri 7 Malang. This research and development aim to produce products in the form of interactive media containing Contextual Teaching Learning (CTL) Basic Graphic Design subjects to foster creativity. This type of research and analysis is included in mixed or quantitative and qualitative research. The Research and Development model used is the ADDIE model. The development procedure is (1) Analyze; (2) Design; (3) Development; (4) Implementation; (5) Evaluation. The results of the validation by material experts were 88.75 percent, media experts 95 percent, small group trials 83.18 percent, large group trials 87.69 percent. Therefore, it can be concluded that the basic interactive media of Graphic Design with CTL is suitable for use as a student learning medium. Based on the results of the study as long as students used interactive media, it was found that 19 students (63 percent) had high creativity, 10 students (33 percent) had moderate creativity, and 1 student (3 percent) had low creativity. This indicates that the use of interactive media has been able to foster student learning creativity in genera

Implementasi metode Dempster-Shafer dalam diagnosa penyakit pada tanaman Cabai Merah Keriting

Komoditas cabai terdiri dari berbagai varian, yaitu cabai besar yang terdiri dari cabai merah besar dan cabai merah keriting, serta cabai rawit yang terdiri dari cabai rawit hijau dan cabai rawit merah. Di antara varian tersebut, cabai merah keriting adalah cabai yang paling sering dikonsumsi oleh masyarakat. Sepanjang 2015-2016 cabai merah dan cabai rawit berkontribusi terhadap inflasi nasional. Dengan kondisi tersebut, para petani khususnya petani tanaman cabai merah keriting harus terus berinovasi agar produksinya terus meningkat. Perkembangan budidaya tanaman ini juga terus meningkat sehingga terjadi kompetisi yang semakin ketat. Permasalahannya, semakin banyak petani yang mencoba membudidayakan tanaman tersebut tidak diimbangi dengan pengetahuan mengenai cara penanganan apabila terserang penyakit. Banyak kendala yang dihadapi para petani dalam proses menanam atau budidayanya, salah satunya penyakit yang menyerang tanaman tersebut. Hama penyakit tanaman ini merupakan OPT (Organisme Pangganggu Tanaman) yang harus diperhatikan karena dapat mempengaruhi kondisi maupun produktifitasnya. Organisme Pangganggunya selain sebagai hama juga sebagai vektor pembawa penyakit. Dalam penelitian kali ini, sistem dikembangkan menggunakan metode Dempster-Shafer sebagai media diagnosia penyakit tanaman cabai merah keriting. Tujuan dari penelitian ini untuk membantu pengguna sistem khususnya para petani tanaman jenis tersebut agar dapat mengetahui atau mengidentifikasi penyakit ketika terkena penyakit serta cara menanggulanginya. Dari kasus uji coba yang telah dilakukan, didapatkan hasil yang menunjukkan bahwa aplikasi berfungsi dengan baik sesuai dengan metode Dempster-shafer dengan teknik inferensi forward chaining

PENINGKATAN PRODUKTIFITAS UKM MELALUI PENGEMBANGAN MESIN PENGADUK SAOS DAN SELAI KOPI

Indonesia adalah salah satu negara produsen dan eksportir kopi paling besar di dunia. Produksi dan konsumsi kopi nasional terus meningkat setiap tahun sehingga bisnis kopi menjadi salah satu usaha paling menjanjikan. Salah satu produk inovasi yang berasal dari kopi yaitu saos dan selai kopi seperti produk yang dihasilkan oleh UMKM Sejahtera Sentosa. UMKM Sejahtera Sentosa yang menjadi mitra pada pengabdian ini memproduksi saos dan selai kopi dengan nama label DeKofie dengan produktivitas yang meningkat. Tetapi mitra masih menggunakan proses produksi yang manual sehingga sulit untuk menambah jumlah produksinya. Sementara permintaan pasar semakin tinggi. Permasalahan yang dikaji dalam pengabdian ini yaitu bagaimana meningkatkan produktivitas dari mitra tanpa harus menambah jumlah karyawan. Upaya UM dalam mewujudkan RENSTRA UM dilakukan oleh tim abdimas dengan merumuskan solusi bagi mitra abdimas. Solusi yang diberikan tanpa menambah jumlah karyawan adalah dengan menggunakan mesin otomatis. Tim abdimas merancang dan menerapkan mesin pengaduk otomatis untuk membantu proses produksi. Pelaksanaan kegiatan pengabdian ini dengan menerapakan metode survei, desain dan instalasi dari TTG, evaluasi sebelum dan sesudah kegiatan. Kegiatan ini mendapat respon positif dari mitra

Comparison of Naïve Bayes Algorithm and Decision Tree C4.5 for Hospital Readmission Diabetes Patients using HbA1c Measurement

Diabetes is a metabolic disorder disease in which the pancreas does not produce enough insulin or the body cannot use insulin produced effectively. The HbA1c examination, which measures the average glucose level of patients during the last 2-3 months, has become an important step to determine the condition of diabetic patients. Knowledge of the patient's condition can help medical staff to predict the possibility of patient readmissions, namely the occurrence of a patient requiring hospitalization services back at the hospital. The ability to predict patient readmissions will ultimately help the hospital to calculate and manage the quality of patient care. This study compares the performance of the Naïve Bayes method and C4.5 Decision Tree in predicting readmissions of diabetic patients, especially patients who have undergone HbA1c examination. As part of this study we also compare the performance of the classification model from a number of scenarios involving a combination of preprocessing methods, namely Synthetic Minority Over-Sampling Technique (SMOTE) and Wrapper feature selection method, with both classification techniques. The scenario of C4.5 method combined with SMOTE and feature selection method produces the best performance in classifying readmissions of diabetic patients with an accuracy value of 82.74 %, precision value of 87.1 %, and recall value of 82.7 %