Prediksi Indeks Harga Konsumen Komoditas Makanan Berbasis Cloud Computing Menggunakan Multilayer Perceptron

Teknik prediksi merupakan salah satu area dalam data mining dimana menemukan pola dari sekumpulan data yang mengarah pada prediksi di masa depan. Prediksi dalam bidang ekonomi merupakan prediksi yang mendominasi karena merupakan salah satu parameter berkembangnya suatu negara. Indeks Harga Konsumen menggambarkan tingkat konsumsi barang dan jasa pada masyarakat yang dapat dijadikan acuan nilai inflasi. Mayoritas penelitian yang melakukan prediksi nilai Indeks Harga Konsumen sebelumnya hanya melakukan prediksi menggunakan nilai Indeks Harga Konsumen itu sendiri sebagai nilai input dan output. Penelitian ini membangun model peramalan dengan memanfaatkan multi variabel input yaitu 28 jenis harga bahan pokok harian sebagai nilai input untuk meramal nilai Indeks Harga Konsumen di kota Surabaya periode 2014 sampai 2018 dimana keseluruhan pembangunan model prediksi dilakukan di lingkungan Amazon Cloud Services. Sistem prediksi dibangun dengan algoritma Multilayer Perceptron dengan variasi arsitektur jumlah neuron, epoch, dan hidden layer. Berdasarkan hasil pengujian, akurasi terbaik dengan nilai RMSE 3.380  dihasilkan oleh konfigurasi 2 hidden layer,  hidden layer pertama dan kedua mempunyai neuron masing-masing berjumlah 10 dengan epoch sebesar 1000

Interoperabilitas Tingkat Fungsionalitas Aplikasi Pada Migrasi Virtual Machine Di Lingkungan Cloud Computing

Pesatnya perkembangan internet diiringi dengan meningkatnya aplikasi yang memanfaatkan teknologi cloud computing. Bertambahnya proses bisnis suatu aplikasi dalam suatu sistem juga fitur layanan yang ditawarkan cloud provider lain yang lebih baik, seperti harga yang lebih murah, performansi sistem yang lebih tinggi, sistem yang lebih handal, teknologi security terbaru yang digunakan serta SLA(Service Level Agreement) yang lebih baik, memungkinkan untuk berpindah layanan ke cloud provider lain. Namun, dalam prakteknya sering terjadi kegagalan fungsionalitas aplikasi dalam proses migrasi ke sistem cloud yang baru yang salah satunya disebabkan oleh masalah vendor lock-in. Vendor lock-in muncul disebabkan banyaknya cloud provider yang mempunyai standar tersendiri dalam pembangunan sistemnya yang mengakibatkan terbatasnya kemampuan migrasi antar cloud. Penelitian ini memperkenalkan metode baru untuk menguji interoperabilitas sistem khususnya di tingkat fungsionalitas aplikasi diantara dua cloud provider IaaS (Infrastructure as a Service). Tujuannya adalah untuk mengetahui tingkat interoperabilitas aplikasi dalam sistem virtual machine yang berpindah dari sebuah cloud provider ke cloud provider lain. Pengujian migrasi yang dilakukan dalam penelitian ini terbagi menjadi 2 skenario yaitu dari Amazon EC2 ke Indonesian Cloud, kemudian dari Amazon EC2 ke Google Compute Engine. Dari hasil pengujian yang didapatkan bahwa tingkat interoperabilitas migrasi dari Amazon EC2 ke Google Compute Engine lebih tinggi dikarenakan pada migrasi Amazon EC2 ke Indonesian Cloud terdapat fungsionalitas aplikasi yang tidak berjalan. ======================================================== The rapid development of internet nowadays impact on increasing many applications that utilizing cloud computing technology for the sake of organization. Increasing requirements in applications caused by inevitable business process growth in organization, increased security, better availability and QOS enabling a tendency to switch from old cloud provider to more reliable one. However, in practice, application functionality failures often occur in case of migrating process to new cloud system due to several circumstances e.g. vendor lock-in problem. This paper introduces a development method for system migration testing between two cloud providers. The goal is to determine the interoperability level of application in virtual machine within hypervisor system that moves from one cloud provider to another cloud provider. Migration testing is done by 2 types of scenario. First, from Amazon EC2 to Indoensian Cloud. Second, from Amazon EC2 to Google Compute Engine. After several testings, the result is the interoperability level of migration from Amazon EC2 to Google Compute Engine is higher than Amazon EC2 to Indonesian Cloud caused by there is application functionality that can not work after migration

Penggunaan Deep Learning dengan Metode Convolutional Neural Network Untuk Klasifikasi Kualitas Sayur Kol Berdasarkan Citra Fisik

Sayur kol merupakan salah satu jenis sayuran yang umum dijumpai masyarakat Indonesia. Banyaknya sayur kol yang dipanen, membuat petani terkadang sedikit kerepotan dalam proses menyortir sayur kol mana yang layak ekspor dan tidak. Dan dengan seiring berkembangnya teknologi, maka hal ini menjadi sangat mungkin untuk membuat komputer mampu melakukan pekerjaan yang dianggap biasa oleh manusia termasuk proses sortir kualitas sayur kol. Hal semacam ini dapat dilakukan dengan menggunakan Deep Learning yang mengusung Convolutional Neural Network (CNN) sebagai metode klasifikasi. Dengan memanfaatkan citra fisik sayur kol, CNN mampu melakukan klasifikasi dengan model yang telah disusun sebelumnya. Dalam penelitian ini, peneliti membangun sebuah model yang terdiri dari 4 convolution layer, 2 pooling layer yang berukuran 2×2, 3 dropout layer, 2 dense layer serta 1 flatten layer. Sedang untuk aktivasinya, digunakan ReLu, dengan filter sebanyak 32 dan 64 yang ukuran kernelnya 3×3. Model ini diuji dengan menggunakan 270 data yang dimana 210 digunakan sebagai data train dan 60 data digunakan sebagai data test. Dengan learning rate sebesar 0.004, 30 epoch dan tiga algoritma performasi berbeda yaitu; Stochastic Gradient Descent (SGD), Adaptive Moment (Adam), dan Root Mean Square Propagation (RMSProp) dengan hasil tertinggi berada pada algoritma Adam yang tingkat akurasinya sebesar 80% untuk data test dan 73% untuk data train berdasarkan komposisi warna yang terdapat dalam citra

Sistem Informasi Pembayaran Terpadu Pada Yayasan Darut Taqwa Mojokerto

 Sistem informasi untuk pembayaran terpadu yang ada di Yayasan Darut Taqwa yang selama ini digunakan masih manual, mulai dari input data siswa sampai dengan penyajian data pembayaran siswa. Karena rentannya data hilang, seringnya kesalahan dalam pencatatan, data rusak dan sebagainya yang disebabkan kelalaian pengelola, maka pengelolaan data menjadi tidak efisien dan tidak efektif jika dilakukan secara manual. Oleh karena itu maka solusinya adalah terbentuknya sistem komputerisasi untuk mencari  suatu  hasil  yang  terbaik,  yaitu  sistem informasi pembayaran  terpadu.  Dalam penelitian  ini menggunakan metode pengembangan waterfall. Penelitian ini bertujuan untuk membuat aplikasi pengelolaan data pembayaran berbasis web untuk  meningkatkan kinerja dan efisiensi waktu. Aplikasi dikembangkan menggunakan PHP sebagai bahasa pemrograman dan SQL Server sebagai databasenya. Dari  hasil  uji  coba  dan  implementasi  website  secara  langsung  pada  Sistem  Informasi  Pembayaran Terpadu  Berbasis  Web  Pada  Yayasan  Darut  Taqwa  maka  dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa  sistem Informasi Pembayaran Terpadu Berbasis Web yang dibuat mampu membuat CRUD data siswa, CRUD data lembaga, CRUD data pembayaran perlembaga, print laporan menjadi lebih efisien dan efektif untuk siswa dan TU atau pengelola pembayaran

Aplikasi Simpan Pinjam di Koperasi Simpan Pinjam Veteran Berbasis Web dengan Notifikasi Instan Messaging

Sistem yang ada di koperasi simpan pinjam veteran ini masih manual dalam menginputkan data untuk melakukan peminjaman. Untuk mendapatkan informasi data admin melakukan wawancara dan menulisnya dalam pembukuan. Demi menjaminnya pelayanan peminjaman uang dan meningkatkan profesionalitas sebuah koperasi simpan pinjam, maka peneliti membuat sistem keuangan untuk memperoleh kemudahan dan keakuratan dalam mengolah data. Sistem ini dibangun menggunakan bahasa pemrograman PHP ber Framework Laravel. Dengan adanya sistem ini diharapkan memudahkan pimpinan untuk mengambil keputusan dengan proses penyetujuan hasil pengajuan kredit serta mempermudah nasabah dalam melakukan pengajuan kerdit di koperasi simpan pinjam veteran ini

Sistem Informasi Geografis Pemetaan Sekolah dengan Sistem Zonasi di SMA Negeri Kabupaten dan Kota Mojokerto Berbasis Web

Pendidikan adalah usaha sadar dan terencana untuk mewujudkan suasana belajar dan proses pembelajaran. Berdasarkan pada penjelasan tersebut maka Dinas Pendidikan Republik Indonesia mencoba membuat peraturan zonasi terhadap Penerimaan Peserta Didik Baru SMA Negeri, Peraturan zonasi penerimaan peserta didik ini menyajikan poin-poin penting tentang penyelenggaraan bidang pendidikan. Adanya sistem zonasi maka siswa diharuskan untuk mendaftar di sekolah terdekat melalui sistem zonasi. Tak ada lagi siswa pintar terkumpul di satu sekolah, yang selama ini disebut sekolah favorit. Pada penelitian ini dibuat suatu Sistem Informasi Geografis berbasis web untuk menentukan zonasi Sekolah Menengah Atas (SMA) di Kabupaten dan Kota Mojokerto. Zonasi dilakukan terhadap sekolah berdasarkan Peraturan Menteri Nomor 44 tahun 2019. Parameter yang digunakan dalam penelitian ini adalah radius jarak, sehingga mendapatkan cakupan yang dapat digunakan untuk mengindentifikasi objek berdasarkan jarak sehingga menghasilkan garis dari lokasi rumah calon siswa sampai ke lokasi SMA tujuan. Hasil penelitian berupa Sistem Informasi Geografis untuk menentukan sistem zonasi Sekolah Menengah Atas Negeri berbasis web yang dapat menentukan jarak lokasi calon siswa sampai ke lokasi SMA yang dituju serta menampilkan informasi suatu SMA Negeri di Kota dan Kabupaten Mojokerto. Selain itu, calon siswa dapat mencetak hasil dari hitung jarak tersebut

Pelatihan dan Pengenalan Dasar Instrumentasi Industri untuk Menyiapkan Lulusan Siap Kerja Pada Masa Pandemi Covid-19 di SMK Palapa Mojokerto

Pelatihan dan pengenalan dasar instrumentasi industri sangat dibutuhkan bagi siswa SMK Palapa Mojokerto untuk mengetahui secara riil bagaimana proses produksi berlangsung dalam pabrik dan teknologi instrumentasi apa saja untuk mendukung proses tersebut. Instrumentasi merupakan bidang ilmu teknologi peralatan yang digunakan dalam pengukuran dan pengontrolan variabel proses, agar nilai variabel proses sesuai dengan yang diharapkan. Variabel proses adalah obyek yang direkayasa menggunakan sistem pengendalian otomatis. Dalam sistem pengendalian tersebut yang termasuk variabel proses terdiri beberapa sensor antara lain  flowmeter, level, pressure atau tekanan, temperatur, consistency, humidity dan pH sensor.  Tujuan pelatihan ini adalah memperluas wawasan, meningkatkan pengetahuan dan kompetensi siswa  dalam memahami aplikasi teknologi instrumentasi untuk pengendalian proses. Metode pelaksanaan pengabdian masyarakat ini  menggunaan metode pelatihan secara daring untuk mematuhi protokol kesehatan di masa pandemi. Hasil yang diharapkan dari kegiatan ini adalah menyiapkan lulusan SMK yang mempunyai daya saing siap kerja dengan nilai tambah pada pemahaman proses produksi di pabrik

Klasifikasi Citra Penyakit pada Daun Jagung Menggunakan Deep Learning dengan Metode Convolution Neural Network (CNN)

Di kecamatan Gedeg, kabupaten Mojokerto mayoritas masyarakat memiliki mata pencaharian sebagai seorang petani tanaman Jagung, namun banyak kendala yang telah dihadapi oleh semua petani yakni gagal panen dikarenakan jenis penyakit yang tidak diketahui jenisnya yang berakibat gagal panen. Permasalahan tersebut dapat diatasi dengan Deep Learning yang menggunakan metode klasifikasi algoritma Convolutional Neural Network (CNN). Menggunakan citra fisik pada daun tanaman jagung, metode CNN dapat membuat klasifikasi melalui model yang dibuat. Peneliti membuat sebuah model untuk dilakukan klasifikasi dengan bagian terdiri dari 4 convolution layer, 2 pooling layer dengan ukuran 2×2, 3 dropout layer, 2 dense layer serta 1 flatten layer. Untuk melakukan aktivasi menggunakan ReLu, beserta 32 dan 64 filter menggunakan 4 macam  ukuran kernel yakni 3x2, 3x3, 3x4, 4x4. Dan dilakukan pengujian dengan 900 data gambar yang di mana 720 digunakan sebagai data train dan 180 sebagai data Test. Dengan learning rate sebesar 0.004, 100 epoch serta 6 algoritma performansi sebagai perbandingan yakni algoritma Root Mean Square Propagation (RMSProp), Adaptive Gradient (AdaGrad), Stochastic Gradient descent (SGD), Adaptive Moment (Adam), Adamax, Adadelta. Dan dihasilkan tingkat akurasi tertinggi yang dihasilkan oleh ukuran kernel 3x3 dengan algoritma optimasi Adaptive Moment (Adam) dengan hasil tingkat akurasinya sebesar 84% untuk data test dan 89% untuk data train, pada pengujian Testing dilakukan dengan jumlah 180 data yang didapatkan hasil tertinggi dengan model ukuran kernel 3x3 dengan jumlah true 175 dan jumlah false 5 didapatkan nilai presisi yang dihasilkan sebesar 94%, berdasarkan dengan komposisi warna pada citra

Aplikasi Bimbingan Belajar Fun Learning Course

Penyelenggaraan kegiatan akademik membutuhkan kecepatan dan ketepatan dalam pengolahan data. Hal ini merupakan salah satu bentuk upaya peningkatan pelayanan kepada peserta didik yang menjadi prioritas Lembaga Bimbingan Belajar (LBB) seperti Fun Learning Course (FLC) yang berada di Desa Jeruk Seger, Kecamatan Gedeg, Kabupaten Mojokerto. Pengolahan data akademik di FLC menggunakan Aplikasi Microsoft Excel. Ada kelemahan dalam menggunakan Aplikasi ini yakni penyajian informasi tidak dapat dilakukan secara online yang artinya ada batasan tempat dan waktu. Pada penelitian ini peneliti memberikan solusi berupa pembuatan Aplikasi Lembaga Bimbingan Belajar Fun Learning Course untuk mendukung kinerja pengelola akademik yang lebih terintegrasi. Berdasarkan kuesioner yang diberikan secara acak kepada 100 responden, sistem ini layak untuk diimplementasikan pada FLC dengan tingkat kelayakan 96% dari skala 100%. Kriteria dan bobot penilaian dalam kuesioner meliputi sangat baik, baik, cukup, kurang baik, dan sangat kurang baik dengan bobot berurutan 5, 4, 3, 2, dan 1. Pencapaian bobot kelayakan penggunaan sistem sebesar 96% ini tergolong kriteria sangat baik

Sistem Informasi Repabrikasi Fresh Food Berbasis Web pada PT. Trans Retail Indonesia

Aplikasi repabrikasi dikenal sebagai suatu aplikasi untuk mencatat setiap pengolahan barang turunan. Fungsi utamanya untuk entri data barang yang tidak laku dijual kemudian diolah menjadi barang turunannya. Ide pembuatan aplikasi tersebut diawali kegiatan inventory atau perhitungan stok gudang yang sering mengalami kerugian dikarenakan barang yang sudah tidak layak dijual masih tertimbun di dalam gudang dan tidak segera diproses atau diolah menjadi barang turunan. Dengan kasus tersebut maka dibuat sistem informasi repabrikasi yang dapat memberikan solusi terhadap masalah yang sedang dialami. Diharapkan untuk kedepannya pembuatan sistem informasi ini dapat membantu menyelesaikan berbagai masalah terutama dalam hal pengolahan barang turunan kemudian dapat mengurangi setiap kerugian yang dialami oleh beberapa perusahaan akibat sering terjadinya penumpukan stok barang yang sudah tidak laku dijual. Sistem ini memiliki 3 peranan user yang terlibat dalam proses pengolahan barang turunan. Hasil uji kelayakan yang dilakukan secara langsung oleh pihak perusahaan menghasilkan presentase sebesar 81,4%. hasil tersebut dapat diambil kesimpulan bahwa sistem yang diusulkan masuk dalam kategori baik