Group Decision Support System based on AHP-TOPSIS for Culinary Recommendation System

This paper proposes the integration of AHP and TOPSIS to generate the ranking results of culinary recommendation for a group of users to provide better recommendation results. Formerly, Group Decision Support System (GDSS) for culinary recommendations has been developed with the TOPSIS method. TOPSIS has low algorithm complexity, so it is suitable to be applied in mobile devices. However, GDSS with TOPSIS has its disadvantages, TOPSIS have not been able to facilitate the preferences of each user inside a group so the recommendation result always consist only on dominant user. TOPSIS method produces unchanging rankings, because this method recommends a food menu based on the 1 dominant user so that the ranking is always consistent. Meanwhile, this study aims to integrate AHP for weighting criteria from each user and TOPSIS for ranking culinary recommendations. Based on rank consistency testing results that conducted in 6 different user groups, unlike the previous research, AHP-TOPSIS shows inconsistency ranking, which means that changes in user preferences affect the recommendation results that are generated by application. The AHP-TOPSIS method proved can be accommodated the computation of various preferences of each user in GDSS culinary recommendatio

Identifikasi Penyakit Pada Daun Tebu Dengan Gray Level Co-Occurrence Matrix Dan Color Moments

Karat dan mosaik adalah penyakit pada tebu yang menyerang tebu di Indonesia dan menimbulkan kerugian. Teknologi informasi untuk deteksi penyakit tebu diperlukan dalam menunjang peningkatan produksi tebu yang dapat menghasilkan panen optimal. Penelitian yang berkembang mengenai identifikasi penyakit tanaman melalui identifikasi citra digital daun belum ada yang khusus membahas tebu, tetapi mengenai penyakit tanaman secara umum. Penelitian ini membangun sistem identifikasi penyakit tebu melalui identifikasi citra digital daun dengan pemilihan fitur tekstur dan warna melalui gray level co-occurrence matrix (GLCM) dan color moments. Tahap awal penelitian adalah pengumpulan data citra daun tebu berpenyakit dari survei lapangan. Tahap selanjutnya adalah pre-processing citra untuk dapat diolah ke tahap selanjutnya yaitu ekstraksi fitur. Ekstraksi fitur tekstur dilakukan dengan gray level co-occurrence matrix (GLCM) dan ekstraksi fitur warna dengan color moments. Klasifikasi daun tebu berpenyakit dilakukan berdasarkan fitur yang telah diekstraksi sebelumnya. Penelitian ini menggunakan metode klasifikasi support vector machine (SVM). Strategi pengujian dilakukan untuk mengetahui fitur yang kemunculannya menyebabkan perubahan dalam hasil klasifikasi, yaitu dengan menguji sebuah fitur, per kelompok fitur, seluruh fitur kecuali 1 fitur kemudian seluruh fitur. Kombinasi fitur tekstur dengan GLCM correlation, energy, homogeneity dan variance bersama fitur warna dengan color moment 1,2 dan 3 merupakan kombinasi fitur yang direkomendasikan untuk identifikasi penyakit pada daun tebu. ================================================================================================================================== Mosaic and rust are sugarcane diseases that happen in Indonesia and has considerable economic impact. Information technology for sugarcane disease detection is useful in supporting optimal sugarcane production. Most of current researches are about plant disease identification in general. There is no specific research about identification of sugarcane disease. This research proposes a sugarcane disease identification from sugarcane leaf image with selection of gray level co-occurrence matrix (GLCM) and color moments. This research begins with collecting data from field survey. After those sugarcane leaf images are captured through a field survey, they are pre-processed in order to be used in the features extraction step. Extracted features from these images are texture and color. Texture feature extraction is conducted by GLCM while color feature extraction is conducted by color moments. Classification method which is used in this research is support vector machine (SVM). To test distinctive feature that has a ignificant impact in classification, we test individual feature, group of feature, all of features except one and all of features. Texture feature with GLCM correlation, energy, homogeneity and variance combined with color moments 1, 2 and 3 for color feature extraction is an appropriate feature for identification of sugarcane leaf disease

STRATEGI PEMBELAJARAN PENDIDIKAN AGAMA ISLAM DI SD NEGERI 1 KARANGDURENKECAMATAN SOKARAJA KABUPATEN BANYUMAS TAHUN PELAJARAN 2014/2015

Penelitian ini dilatar belakangi oleh permasalahan yang dihadapi dunia pendidikan agama Islam yakni lemahnya proses pembelajaran, anak kurang didorong untuk mengembangkan kemampuan berfikir. Proses pembelajaran di dalam kelas diarahkan kepada kemampuan anak untuk menghafal informasi, otak anak dipaksa untuk mengingat dan menimbun berbagai informasi tanpa dituntut untuk memahami informasi yang diingatnya itu untuk menghubungkannya dengan kehidupan sehari-hari. Guru merupakan komponen yang sangat penting, sebab keberhasilan pelaksanaan proses pendidikan sangat tergantung pada guru sebagai ujung tombak. Salah satu kemampuan yang harus dimiliki seorang guru adalah bagaimana merancang dan menerapkan suatu strategi pembelajaran yang sesuai dengan tujuan atau kompetensi yang akan dicapai. Guru hendaknya menerapkan strategi pembelajaran yang bervariasi agar dapat merubah cara belajar serta minat siswa dan memotivasi siswa dalam mengikuti pembelajaran Pendidikan Agama Islam. Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan kejelasan pasti yang konkret dan bisa dipertanggungjawabkan tentang strategi pembelajaran PAI di SD Negeri 1 Karangduren Kecamatan Sokaraja Kabupaten Banyumas Tahun Pelajaran 2014/2015 pada masing-masing indikator. Penelitian ini merupakan penelitian kualitatif. Pegumpulan data dilakukan melalui observasi, wawancara, dan dokumentasi. Analisis data dilakukan dengan analisis kualitatif dengan jalan bekerja dengan data, mengorganisasikan data, memilah-milah menjadi satuan yang dapat dikelola dan dapat diceritakan kepada orang lain. Subyek penelitian adalah Kepala Sekolah, guru,dan siswa kelas IV A dan IV B serta pelajaran PAI kelas IV di SD Negeri 1 Karangduren. Obyek penelitiannya adalah strategi pembelajaran PAI kelas IV semester 1. Hasil penelitian menunjukkan: Guru PAI di SD Negeri 1 Karangduren menerapkan strategi pembelajaran yang bervariasi pada masing-masing indikator, diantaranya Strategi Pembelajaran Reading Guide ,Information Search, Afektif, Ekspositori, Kooperatif, Card Match, Index Card Match, dan Reading Aloud. Dalam satu indikator kadang guru menerapkan lebih dari satu strategi pembelajaran. Kata Kunci: Strategi Pembelajaran Pendidikan Agama Isla

Language Proses in the brain of Language Acquisition

Because of a process in the brain, every individual can understand the language. that it is simple for language users to believe that language comprehension and production are two separate things. Both Processes are one of the three main areas of study for language and cognition in psycholinguistics. The goal of psycholinguistics is to develop theories that can explain how our brains process language. If you follow a set of written instructions or speak to yourself internally through your inner voice, you are almost unable to act or think without utilizing language. Like no other talent, language permeates our minds and our daily lives. Before, linguists' theorized rules served as a way for psycholinguistics to explain how we comprehend and use language (Fodor, Bever, & Garrett, 1974)

Optimization of Healthy Diet Menu Variation using PSO-SA

Abstract. Optimal healthy diet in accordance with the allocation of cost needed so that the level of nutritional adequacy of the family is maintained. The problem of optimal healthy diet (based on family budget) can be solved with genetic algorithm. The algorithm particle swarm optimization (PSO) has the same effectiveness with genetic algorithm but PSO is superior in terms of efficiency, PSO algorithm has a lower complexity than genetic algorithm. However, genetic algorithms and PSO have a problem of local optimum because these algorithm associated with random numbers. To overcome this problem, PSO algorithm will be improved by combining it with simulated annealing algorithm (SA). Simulated annealing algorithm is a numerical optimization algorithms that can avoid local optimal. From our results, optimal parameter for PSO-SA are popsize 280, crossover rate 0.6, mutation rate 0.4, first temperature 1, last temperature 0.2, alpha 0.9, and generation size 100. Keywords: PSO, SA, optimization, variation, healthy diet menu

Identifikasi Penyakit pada Daun Tebu dengan Gray Level Co-Occurrence Matrix dan Color Moments

Abstrak Karat dan mosaik adalah penyakit pada tebu yang menyerang tebu di Indonesia dan menimbulkan kerugian. Teknologi informasi untuk deteksi penyakit tebu diperlukan dalam menunjang peningkatan produksi tebu yang dapat menghasilkan panen optimal. Penelitian yang berkembang dalam identifikasi penyakit tanaman melalui identifikasi citra digital daun belum ada yang khusus membahas tebu, tetapi mengenai penyakit tanaman secara umum. Penelitian ini membangun sistem identifikasi penyakit pada daun tebu melalui identifikasi citra digital daun dengan pemilihan fitur tekstur dan warna melalui gray level co-occurrence matrix (GLCM) dan color moments. Tahap awal penelitian adalah pengumpulan data citra daun tebu berpenyakit dari survei lapangan. Tahap selanjutnya adalah pre-processing citra untuk dapat diolah ke tahap selanjutnya yaitu ekstraksi fitur. Ekstraksi fitur tekstur dilakukan dengan gray level co-occurrence matrix (GLCM) dan ekstraksi fitur warna dengan color moments. Klasifikasi dilakukan berdasarkan fitur yang telah diekstraksi sebelumnya. Penelitian ini menggunakan metode klasifikasi support vector machine (SVM). Pengujian dilakukan untuk mengetahui fitur yang kemunculannya menyebabkan perubahan dalam hasil klasifikasi dengan 4 skenario meliputi penghapusan fitur bentuk, pemilihan fitur tekstur, pemilihan fitur warna, dan kombinasi fitur tekstur dan warna. Kombinasi fitur tekstur dengan GLCM correlation, energy,  homogeneity dan variance bersama fitur warna dengan color moments 1,2 dan 3 yang diuji pada skenario 4 merupakan kombinasi fitur yang direkomendasikan untuk identifikasi penyakit pada daun tebu dengan akurasi 97%. Kata kunci: ekstraksi fitur, penyakit tebu, citra daun, GLCM, dan color moments. Abstract Mosaic and rust are sugarcane diseases that happen in Indonesia and has considerable economic impact. Information technology for sugarcane disease detection is useful in supporting optimal sugarcane production. Most of current researches are about plant disease identification in general. There is no specific research about identification of sugarcane disease. This research proposes a sugarcane disease identification from sugarcane leaf image with gray level co-occurrence matrix (GLCM) and color moments. This research begins with collecting data from field survey. After sugarcane leaf images are captured through a field survey, they are pre-processed in order to be used in the features extraction step. Extracted features from these images are texture and color. Texture feature extraction is conducted by GLCM while color feature extraction is conducted by color moments. Classification method which is used in this research is support vector machine (SVM). Test conducted to find distinctive feature that has a significant impact in classification, there are 4 scenario to test the effects in deletion of shape feature, selection of texture and color feature, and also combination of texture and color feature. Texture feature with GLCM correlation, energy,  homogeneity and variance combined with color moments 1, 2 and 3 for color feature extraction in 4th scenario is an appropriate feature for identification of sugarcane leaf disease with 97% classification accuracy. Keywords: feature extraction, sugarcane disease, leaf image, GLCM and color moments

Perancangan Pengalaman Pengguna Portal Job Fair Sarjana Sakti dengan Pendekatan Human-Centered Design

Job fair merupakan kegiatan yang mempertemukan pencari lowongan kerja dengan perusahaan penyedia lowongan kerja pada suatu tempat dan bertujuan untuk mengurangi angka pengangguran pada suatu wilayah. Job fair yang semula diadakan secara luring kini ditiadakan untuk mengurangi dampak penyebaran virus Covid-19. Akibatnya, angka pengangguran di Indonesia menjadi 8,75 juta pada bulan Februari 2021, dimana angka tersebut meningkat 26,26% dari angka pengangguran pada bulan Februari 2020. Untuk menindaklanjuti permasalahan tersebut, Laboratorium Teknologi Media, Game dan Mobile, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya berkolaborasi dengan PT. Indogetjob International Solution menciptakan solusi dengan membangun aplikasi mobile portal job fair Sarjana Sakti. Aplikasi tersebut dilengkapi dengan asesmen soft skills sebagaimana HRD perusahaan melakukan proses rekrutmen. Aplikasi ini dirancang dengan menggunakan pendekatan Human-Centered Design (HCD) karena memiliki strategi desain yang iterative untuk mendapatkan hasil yang diharapkan. Pada tahap evaluasi desain solusi dilakukan dengan melakukan pengujian usability dan user experience kepada 10 partisipan. Hasil pengujian usability pada aspek effectiveness 97,8125%, aspek efficiency 0,079 goals/second dan pada aspek satisfaction 88,25 yang masuk dalam grade A+, kategori acceptable dan termasuk adjective best imaginable. Hasil pengujian User Experience Questionnaire (UEQ) pada skala attractiveness 2.63, skala perspicuity 2.60, skala efficiency 2.75, skala dependability 2.43, skala stimulation 2.68 dan skala novelty 2.45. AbstractJob fair is an activity that brings job seekers with companies that provide job vacancies in one place together and aims to reduce unemployment in certain areas. Job fair, which is an offline event, has been canceled to reduce the spread of COVID-19 virus. Therefore, the unemployment rate in Indonesia will reach 8.75 million in February 2021, which is an increase of 26.26% from the unemployment rate in February 2020. To overcome this problem, Media, Game and Mobile Technology (MGM) Laboratory, Faculty of Computer Science, Brawijaya University collaborates with PT. Indogetjob International Solution to develop a job fair portal mobile application called Sarjana Sakti. This application is equipped with a soft skill assessment as the company’s HRD recruits. The Human-Centered Design approach method is used in designing this application. This application was designed using the Human-Centered Design approach because it has an iterative design strategy to get the expected results. At the solution design evaluation stage, usability and user experience tests were carried out on 10 participants. The result of usability testing on the aspect of effectiveness is 97.8125%, efficiency aspect is 0.079 goals/second, and on the satisfaction aspect is 88.25 which is included in A+ grade, acceptable category and includes the best imaginable adjective. The results of user experience testing with UEQ on an attractiveness scale of 2.63, a perspicuity scale of 2.60, an efficiency scale of 2.75, a dependability scale of 2.43, a stimulation scale of 2.68, and a novelty scale of 2.45

PENERAPAN TEKNIK TOKEN ECONOMY UNTUK MENINGKATKAN KEMANDIRIAN ANAK TK KARTIKA IV-21 MADIUN

Anak usia TK adalah anak yang sedang berada pada rentang usia 4-6 tahun,yang merupakan sosok individu yang sedang dalam proses perkembangan. Anakusia TK ini memiliki karakteristik dan kepribadian masing-masing serta yanglebih unik adalah anak memiliki dunianya sendiri. Adapun karakteristik anak usiaTK adalah kurang mandiri, pemalu, pendiam, penakut, bergantung pada orang tuadan guru, takut untuk salah. Penerapan token economy dirasa mampu dalammeningkatkan kemandirian siswa TK Kartika IV-21 Kota Madiun.Terkait dengan perilaku mandiri dapat dikatakan sebagai kemampuan untukmengendalikan dan mengatur pikiran, perasaan dan tindakan sendiri secara bebasserta berusaha sendiri untuk mengatasi perasaan-perasaan malu dan keraguraguan.Kemandirian biasanya ditandai dengan kemampuan menentukan nasibsendiri, kreatif dan inisiatif, mengatur tingkah laku, bertanggung jawab, mampumenahan diri, membuat keputusan sendiri, serta mampu mengatasi masalah tanpaada pengaruh dari orang lain. Hal inilah yang dapat digunakan menjadi alternatifyang relevan untuk menangani anak yang berperilaku kurang mandiri diantaranyadigunakan teknik token economy.Token economy dapat digunakan sebagai penguat yang dapat bertahan lama,ada beberapa keuntungan yang didapatkan dari token economies yaitu, Pertama,mereka dapat diberikan segera sesudah suatu perilaku yang diinginkan terjadi dandipertukarkan diwaktu mendatang dengan backup reinforcers.Penelitian ini menggunakan pendekatan deskriptif eksperimen. Berdasarkanpenelitian yang dilakukan di TK Kartika IV-21Kota Madiun diperoleh gambaranbahwa anak usia TK di TK Kartika IV-21Kota Madiun tersebut cenderungmenunjukkan perilaku kurang mandiri. Hal ini terlihat dari lembar observasikemandirian yang dilakukan oleh peneliti dan juga berdasarkan wawancara yangdilakukan terhadap orang tua dan guru siswa.Berdasarkan hasil observasi yang dilakukan sebanyak 3 kali yaitu mulaiBerdasarkan kegiatan observasi yang dilakukan, dapat disimpulkan bahwa tingkatkemandirian anak TK Kartika IV-21 Kota Madiun masih rendah. Berangkat daridata tersebut peneliti melakukan perlakuan dengan menerapkan teknik tokeneconomy. Berdasarkan hasil observasi yang dilakukan peneliti seteah perlakuandiketahui bahwa kemandirian anak menjadi 41, 35% dan diketegorikan cukupmandiri. Sehingga dapat disimpulkan bahwa teknik token economy dapatmeningkatkan kemandirian anak TK kartika IV-21 Kota Madiun

TOPSIS for mobile based group and personal decision support system

Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) is an algorithm that can be used for alternative design in a decision support system (DSS). TOPSIS provides recommendation so that users can get information that support their decision, for example a tourist wants to visit a tourist destination in Malang, then TOPSIS provides recommendations of tourist destinations in the form of ranking recommendation, with the highest rank is the most recommended recommendation. TOPSIS-based Mobile Decision Support System (DSS) has relatively low algorithm complexity. However, there are some cases that require development from personal DSS to group DSS, for example tourists rarely come alone, in which case most of them invite friends or family. For users who are more than 1 person, the TOPSIS algorithm can be combined with the BORDA algorithm. This study explains about the implementation & testing of TOPSIS and TOPSIS-BORDA as algorithms for personal and group DSS in mobile-based tourism recommendation system in Malang. Correlation testing was conducted to test the effectiveness of TOPSIS in mobile-based recommendation system. In previous study, correlation testing for personal DSS showed that there was a relationship between the recommendation and user choice, with correlation value of 0.770769231. In this study, correlation testing for group DSS showed there is a positive correlation of 0.88 between the recommendations of the group produced by TOPSIS-BORDA and personal recommendations for each user produced by TOPSIS