Pengembangan Aplikasi Bantu Berbasis Web Sebagai Penunjang Bisnis Multi Level Marketing Pulsa Elektrik

Bisnis pulsa elektrik berkembang pesat. Bisnis ini dapat berkembang dengan baik seiring denganpertumbuhan jumlah pengguna telepon seluler di Indonesia. Perkembangan model bisnis pulsa memasuki erasistem multi level marketing (MLM) dimana setiap pebisnis dimungkinkan membangun jejaring untukmemperluas bisnisnya. Beragam bentuk sistem penjualan bertingkat diterapkan untuk bisnis pulsa elektrik ini.Beragam aplikasi juga dikembangkan untuk membantu mempermudah proses bisnis ini. Namun aplikasi yangada belum dapat memberikan keleluasaan lebih bagi pelaku bisnis ini (baik upline maupun downline). Semuabentuk transaksi hanya dapat dilakukan melalui perangkat handphone saja.Dalam penelitian ini dikembangkan sebuah aplikasi berbasis web yang selain dapat digunakan untuk melakukansemua jenis transaksi penunjang bisnis MLM pulsa elektrik, juga dikembangkan fitur-fitur istimewa lain sepertivisualisasi tree dan fitur penunjang untuk proses otomasi pembentukan struktur MLM

Analisa Kualitas Layanan Sistem Komunikasi Tetra Pada Kereta Api Indonesia

Pada sistem komunikasi dan informasi yang ada pada Perusahaan Terbatas Kereta Api Indonesia (PT KAI) Persero masih belum terintegrasi semua untuk saat ini. Sistem komunikasinya masih menggunakan sistem komunikasi analog seperti Very High Frequency (VHF) dengan frekuensi 400 MHz dan microwave yang mempunyai frekuensi 2 GHz, dimana kedua frekuensi tersebut terjadi interferensi terhadap frekuensi komunikasi selular. Sistem komunikasi analog ini tidak memungkinkan untuk bisa terintegrasi dengan informasi yang diberikan, karena membutuhkan pengubahan secara digital. Pada penelitian ini dibahas mengenai topologi jaringan TETRA untuk area Daop 1 Jakarta dalam hal ini KRL Jabodetabek dan TETRA untuk area Daop 8 Surabaya dengan simulator OPNET modeler. Hasil uji coba QoS menunjukkan bahwa hasil pembagian trafik yang ada pada 4 slot TDMA masih kurang maksimal untuk mendekati 115,2 kbps dalam hal throughput karena penggunaan channel yang kurang. Untuk SNR sudah didapatkan hasil yang baik yaitu rata-rata di atas 30dB. Perbedaan topologi dan penempatan BTS pada komunikasi sangat berpengaruh terhadap hasil kualitas jaringan yang didapatkan

Increasing the Robustness of Classification Algorithms to Quantify Leaks Through Optimization

Leaks in water pipeline networks have cost billions of dollars each year. Robust leak quantification (to detect and to localize) methods are needed to minimize the lost. We quantify leaks by classifying their locations using machine learning algorithms, namely Support Vector Machine and C4.5. The algorithms are chosen due to their high performance in classification. We simulate leaks at different positions at different sizes and use the data to train the algorithms. We tune the algorithm by optimizing the algorithms' parameters in the training process. Then, we tested the algorithms' models against real observation data. We also experimented with noisy data, due to sensor inaccuracies, that often happen in real situations. Lastly, we compared the two algorithms to investigate how accurate and robust they localize leaks with noisy data. We found that C4.5 is more robust against noisy data than SVM

Emergency Processes Handling In Urban Area Using Modified Dijkstra Method

Emergency Aid has a very vital role in saving the patient's life. The emergency process involves two stages, namely the pre-hospital and the hospital stage. Striving for the entire emergency process is to have the Fastest response time. The initial part of emergency treatment (pre-hospital) is determining the shortest and Fastest route to the hospital. In addition, the availability of the targeted hospital must also be considered. We modified Dijkstra's Algorithm to produce the shortest route and the Fastest time by considering the availability of the targeted hospital to support the handling of the emergency process. The modification made to the Dijkstra algorithm replaces the weight of Dijkstra's distance with a quantity representing the congestion rate and distance. Besides, the event time is estimated to determine the status of the intended hospital. As a result, Dijkstra's modification method can produce a more efficient and Faster route

Deteksi Suhu melalui Citra Termal Wajah Menggunakan Deep Learning

Dalam masa pandemi kasus penularan virus CORONA masih tetap bertambah dari hari ke hari. Salah satu gejala yang umum dialami oleh pasien COVID-19 adalah demam. Hal yang umum dilakukan untuk mengukur suhu di masa pandemi adalah menggunakan termometer non kontak. Deep Learning bisa digunakan untuk mendeteksi wajah dan membantu mendeteksi suhu maksimal wajah dari gambar termal. Tujuan Penelitian ini adalah membuat aplikasi pendeteksi suhu pada citra termal menggunakan pendekatan Deep Learning. Dalam Penelitian ini dilatih sebuah model deteksi SSD-MobileNet untuk mendeteksi area wajah dari citra termal. Setelah terdeteksi, data suhu diekstrak dari area wajah tersebut. Dalam pelaksanaan penelitian ini digunakan dataset citra termal Tuft Face Database, IRDatabase, dan citra termal yang diambil menggunakan Flir One. Dari hasil uji coba didapatkan hasil mean average precision deteksi wajah sebesar 0,95 dengan threshold dari evaluasi model untuk IoU 0,75 sebesar 0,95 dan mean absolute error deteksi suhu sebesar 1,51

Applied Machine Learning in Load Balancing

A common way to maintain the quality of service on systems that are growing rapidly is by increasing server specifications or by adding servers. The utility of servers can be balanced with the presence of a load balancer to manage server loads. In this paper, we propose a machine learning algorithm that utilizes server resources CPU and memory to forecast the future of resources server loads. We identify the timespan of forecasting should be long enough to avoid dispatcher's lack of information server distribution at runtime. Additionally, server profile pulling, forecasting server resources, and dispatching should be asynchronous with the request listener of the load balancer to minimize response delay. For production use, we recommend that the load balancer should have friendly user interface to make it easier to be configured, such as adding resources of servers as parameter criteria. We also recommended from beginning to start to save the log data server resources because the more data to process, the more accurate prediction of server load will be