PERBANDINGAN TINGKAT AKURASI DAGING BAKSO BEDASARKAN RESOLUSI KAMERA SMARTPHONE MENGGUNAKAN METODE JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION

Bakso adalah salah satu makanan olahan daging yang sangat disukai oleh masyarakat, di Indonesia, banyak sekali produk bakso dengan mutu dan kualitas yang bervariasi. Permasalahannya adalah bagaimana mengetahui perbandingan daging bakso dengan menggunakan 4 jenis resolusi kamera yang berbeda menggunakan metode Jaringan Syaraf Tiruan backpropagation ekstraksi fitur GLCM. Penelitian ini melakukan perbandingan tingkat akurasi daging bakso bedasarkan resolusi kamera dengan perbandingan bahan yang digunakan 400 gram daging sapi dan 100 gram tepung tapioka. Sebanyak 320 data latih dan 80 data uji diekstraksi menggunakan fitur Gray Level Co-occurrence Matrix kemudian dilakukan pelatihan Jaringan Syaraf Tiruan menggunakan 17 training function. Resolusi yang digunakan yaitu 2 MP, 5 MP, 10 MP, dan 16 MP dengan jumlah neuron 5, 10, dan 20 sehingga terdapat 3 arsitektur Jaringan Syaraf Tiruan yang berbeda. Setiap arsitektur dicoba sebanyak 5 kali sehingga terdapat 15 percobaan untuk 1 training function (3 jumlah neuron x 5 percobaan run program). Bedasarkan training function dan hasil ekstraksi fitur GLCM sebagai nilai input pada jaringan syaraf tiruan dapat disimpulkan bahwa training function Traingda, Traingdx dan Trainr yang menggunakan 20 neuron memperoleh hasil pengenalan yang baik pada citra bakso. Hasil penelitian rata rata keseluruhan output yaitu sebesar 96,3% untuk accuracy, 90,5% untuk precision, dan 95% untuk recal

IDENTIFICATION OF HERZBERG’S MOTIVATOR-HYGIENE FACTORS FOR SME’S WORKERS (Case Study of SME in West Java Province, Indonesia)

In general, an organization’s life cycle consists of 4 phases. Those phases are birth, growth, mature, and decline. In order to optimize an organization’s income, it should retain its growth and mature phases as long as possible. There have been quite a number of growing SME in West Java, however merely a fraction of them who is able to survive the growth phase. In order to survive, one of the main issues is to keep the workers motivated to achieve a good performance.There have been several theories explaining motivation, including the one offered by Herzberg. According to Herzberg, there are two groups of factors that contribute to motivation. They are motivator and hygiene factors. A person’s dissatisfaction may be eliminated by providing the hygiene factors, while a person’s satisfaction may be enhanced by providing the motivator factors. In this research, those factors are grouped further into 6 categories based on Kano model. Based on the categorization, it is clear which factors affect a person’s job satisfaction. In the context of SME, they would be able to prioritize the factors that they need to motivate the workers, keep the workers satisfied, and furthermore survive the growth phase

Model Prediksi dengan Pembelajaran Mesin dalam Pemberian Program Beasiswa kepada Calon Mahasiswa Baru Program S1 di Perguruan Tinggi Swasta.

Competition in the higher education, especially private higher education (PTS) in the digital era, is becoming increasingly tough. In order to achieve the number of prospective new students, various methods are used so that the target for admitting the number of new students can be achieved in each new academic year. Providing a scholarship program is one way to attract the prospective new students. The awarding of a scholarship program must consider various possibilities such as the seriousness or commitment of the prospective new student. Refusal to grant scholarship programs can occur and become an obstacle for achieving the target. The prediction model through machine learning using some variables such as high school’s name, high school “category”, province or area of high school located, focus of specialization in high school, high school’s grade, type of parents income, and selected major of study in higher education. All of those variables will provides the probability values that will become an indicator that can be used to prioritize requests for scholarship program applications by taking into account the factors of acceptance or rejection from prospective students. Currently there is no measurement with accuracy of acceptance or rejection from prospective students. The purpose of this research is to build and compare machine learning models such as Logistic Regression, Artificial Neural Networks, Support Vector Machines, Decision Trees, Naïve Bayes, and K Nearest Neighbors so that a machine learning model is obtained that has the best predictions for awarding scholarship programs. The result of this research is that the Logistic Regression model has the highest model average accuracy value (62,05%) from training data compared to others. The highest accuracy of Logistic Regression model (62,29%) achieved based on the testing data. The highest AUC value (0,818) generated by Logistic Regression model which means the model is able to do the classification categorized “Good Classification” compare to other models.Persaingan di dalam dunia pendidikan tinggi secara khusus Perguruan Tinggi Swasta (PTS) terutama di era digital menjadi semakin ketat. Dalam memperebutkan jumlah calon mahasiswa baru yang tersedia, berbagai cara dilakukan agar target penerimaan jumlah mahasiswa baru dapat tercapai. Pemberian program beasiswa adalah salah satu cara menjaring calon mahasiswa baru. Pemberian program beasiswa harus mempertimbangkan berbagai kemungkinan seperti keseriusan atau komitmen sedangkan penolakan pemberian program beasiswa dapat juga terjadi dan menjadi kendala pada akhir suatu periode Penerimaan Mahasiswa Baru (PMB). Model prediksi melalui pembelajaran mesin dengan beberapa atribut seperti asal sekolah SMA, “Kategori Sekolah” SMA, provinsi atau daerah asal SMA, jurusan saat SMA yang diambil, nilai akademik SMA, jenis pekerjaan orang tua, dan pilihan program studi atau jurusan yang akan diambil saat nanti berkuliah pada akhirnya dapat memberikan suatu indikator nilai peluang atau kemungkinan penerimaan atau penolakan program beasiswa dari seorang calon mahasiswa baru. Saat ini belum ada usaha untuk memprediksi secara sistematis terhadap penerimaan / penolakan program beasiswa. Tujuan penelitian ini adalah membangun dan membandingkan model pembelajaran mesin seperti Logistic Regression, Artificial Neural Network, Support Vector Machine, Decision Tree, Naïve Bayes, dan K Nearest Neighbors sehingga didapatkan satu model pembelajaran mesin yang memiliki prediksi yang terbaik terhadap pemberian program beasiswa. Dari hasil penelitian maka model Logistic Regression memiliki nilai akurasi rata-rata tertinggi (62,05%) saat melakukan pembelajaran model dengan data latihan dibandingkan dengan model lainnya. Akurasi model Logistic Regression memiliki nilai tertinggi terhadap data uji sebesar (62,29%) dan juga memiliki nilai AUC (0.818) yang berarti bahwa model dapat melakukan pengklasifikasian dengan baik terhadap kelompok pengambilan keputusan dibandingkan dengan model lainnya

STUDI ENERGY RETURN OF INVESMENT PLTU (BATUBARA) DI KABUPATEN BENGKAYANG

Standar Energy Return Of Invesment (EROI) > 0 untuk menentukan layak atau tidaknya dalam investasi energi di Pembangkit Listrik Tenaga Uap (PLTU). Nilai EROI harus bernilai positif sehingga layak dalam investasi energi di PLTU. Penelitian ini dapat digunakan untuk penentuan nilai EROI di PLTU 2x50 MW. Lokasi penelitian ini di laksanakan di Kabupaten Bengkayang, metode yang digunakan adalah metode Energy Return Of Invesment (EROI). Hasil penelitian di PLTU 2x50 MW di Kabupaten Bengkayang nilai EROI (H) bernilai positif sebesar 1,416705 berkerjasama dengan PT. Bukit Asam sebagai supplier bahan bakar batubara. Dari hasil EROI tersebut maka PLTU 2x50 MW Batubara di Kabupaten Bengkayang ini saat sekarang masih layak

ANALISIS DC LINE FILTER PADA CATU DAYA

Dewasa ini, perkembangan teknologi terus mengalami kemajuan, hal ini terlihat semakin banyaknya peralatan elektronika yang digunakan dalam keperluan sehari - hari, salah satunya dalam ranah ilmu konversi energi listrik, yaitu DC line filter pada catu daya. Filter catu daya merupakan alat perubahan tegangan listrik yang dapat merubah listrik AC menjadi listrik DC yang dilengkapai dengan filter sehingga menghasilkan tegangan DC yang lebih baik. Telah banyak penelitan – penelitan yang dilakukan dalam rangka mendapatkan tegangan DC yang baik dengan memperkecil faktor riak yang dihasilkan. Namun teknik baru dilakukan dengan membuat alat yang dapat membandingkan berbagai jenis filter catu daya yang ada antara lain catu daya tanpa filter, catu daya dengan filter C dan catu daya dengan filter RC

IDENTIFIKASI PENGARUH LOSS DAYA SALURAN SERAT OPTIK TERHADAP KUALITAS LAYANAN INTERNET

Serat optik merupakan media transmisi yang memungkinkan untuk memenuhi kebutuhan manusia untuk dapat mentransfer data lebih cepat karena menggunakan cahaya sebagai penghantarnya. Adanya permasalahan redaman pada serat optik, perlu diakomodasi sehingga dapat meminimalisir terjadinya loss daya pada serat optik. Dengan adanya penelitian ini dapat diketahui besarnya nilai dari suatu redaman transmisi serat optik melalui metode pengukuran menggunakan OPM, mengidentifikasi loss daya saluran serat optik, mengetahui korelasi nilai redaman terhadap loss daya pada transmisi serat optik, serta mengetahui perbandingan nilai hasil pengukuran OPM dengan pembacaan data ONT. Penelitian ini menggunakan pendekatan deskriftif analitik dimana penelitian akan menggambarkan apa adanya tentang suatu variabel yang diolah, serta gejala dan keadaan yang akan diidentifikasi. Maka dapat diperoleh hasil penelitian yaitu, besarnya daya optik yang terukur di rumah pelanggan dipengaruhi oleh daya optik yang terukur pada ODP. Daya optik pada ODP bernilai kecil dengan nilai daya optik rata-rata -19.87 dB, hal ini membuat daya optik pada rumah pelanggan yaitu ONT cenderung semakin kecil dengan nilai daya optik rata-rata -20.82 dB. Terjadi penambahan nilai -0.95 dB per transmisi. terdapat perbedaan antara data pengukuran dengan data pembacaan ONT rata-rata senilai 1 dB dimana data pengukuran cenderung bernilai lebih besar dari pada data pembacaan ONT. Dilakukanlah suatu perhitungan untuk mengidentifikasi penyebab dari besarnya nilai redaman pada kabel serat optik. Sehingga diketahui bahwa semakin panjang kabel yang digunakan untuk transmisi serat optik maka redaman yang dihasilkan akan semakin besar sehingga daya optik yang dipancarkan oleh pengirim akan semakin melemah seiring dengan panjangnya kabel. Hal inilah yang akan mempengaruhi kualitas dari layanan internet