Parsing dan Konversi Kalimat Tanya Konfirmatif Menjadi Query Sparql Menggunakan Pendekatan Top-Down Parsing

Penelitian ini merupakan lanjutan penelitian sebelumnya (Syarief, 2014), yaitu dengan menambahkan fitur pengenalan kalimat tanya konfirmasi, yaitu kalimat tanya yang hanya membutuhkan jawaban ya atau tidak. Data yang dibahas dalam peneltian ini menggunakan ontologi OntoMotif (Syarief, 2015) sebagai ontologi utama. Pendekatan teknik parsing yang digunakan adalah top-down parsing dengan menekankan pada pengenalan predikat. Penyusunan gramatika kalimat tanya konfirmatif dalam penelitian ini difokuskan pada pengenalan kalimat berita sederhana berbentuk SPO (subjek – predikat - objek) dengan 4 macam predikat utama, yaitu diproduksi, memproduksi, mempunyai, dan dimiliki. Dari hasil pengujian, dapat disimpulkan bahwa pendekatan teknik parsing dan konversi dalam penelitian ini berhasil menjawab pertanyaan yang cukup bervariasi seputar fitur-fitur kendaraan bermotor

Convolutional neural network for maize leaf disease image classification

This article discusses the maize leaf disease image classification. The experimental images consist of 200 images with 4 classes: healthy, cercospora, common rust and northern leaf blight. There are 2 steps: feature extraction and classification. Feature extraction obtains features automatically using convolutional neural network (CNN). Seven CNN models were tested i.e AlexNet, virtual geometry group (VGG) 16, VGG19, GoogleNet, Inception-V3, residual network 50 (ResNet50) and ResNet101. While the classification using machine learning methods include k-Nearest neighbor, decision tree and support vector machine. Based on the testing results, the best classification was AlexNet and support vector machine with accuracy, sensitivity, specificity of 93.5%, 95.08%, and 93%, respectively

IMPLEMENTASI SIMPLE QUEUE DAN FILTER WEBSITE UNTUK OPTIMASI MANAGEMENT BANDWIDTH PADA APARTEMEN MEDITERANIA

Jaringan komputer adalah kumpulan perangkat komputer yang saling terhubung dan saling berkomunikasi satu sama lain melalui media komunikasi. Kebutuhan jaringan komputer dalam sebuah perusahaan dapat bervariasi tergantung pada ukuran perusahaan, industri, dan tujuan bisnis.Penggunaan jaringan komputer yang optimal saat ini juga dibutuhkan oleh Apartemen Mediterania Boulevard Residences guna untuk melaksanakan rutinitas dan kinerja yang lebih baik lagi. Salah satu aspek yang belum terpenuhi pada bagian kantor Apartemen Mediterania Boulevard Residences saat ini yaitu kurang optimalnya akses internet yang belum stabil dari segi bandwidth atau kecepatan aksesnya. Selain itu permasalahan yang ditemui pada bagian kantor Apartemen Mediterania Boulevard Residences itu sendiri yaitu seringnya karyawan membuka aplikasi atau situs aplikasi yang tidak berkaitan dengan pekerjaan pada saat jam kerja berlangsung seperti streaming video yang mengonsumsi banyak bandwidth. Hal ini karena tidak ada penentuan skala prioritas, jika prioritas aplikasi atau layanan tidak ditetapkan dengan benar. Manajemen bandwidth merupakan proses mengontrol dan mengatur penggunaan bandwidth atau kapasitas jaringan dalam sebuah jaringan komputer. Tujuannya adalah untuk memastikan bahwa setiap pengguna atau aplikasi mendapatkan akses yang adil dan optimal terhadap sumber daya jaringan yang tersedia.Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan performa jaringan komputer khususnya jaringan internet yang ada di Apartemen Mediterania Boulevard Residences dengan cara meningkatkan efisiensi didalam menggunakan resource supaya dapat memprioritaskan dan membatasi bandwidth dengan menggunakan simple queue dan filtering website sehingga pembagian bandwidth bisa dilakukan secara merata yang dapat meningkatkan kecepatan koneksi jaringan internet di setiap client Apartemen Mediterania Boulevard Residences

ONTOMOTIF: ONTOLOGI PENCARIAN INFORMASI KENDARAAN BERMOTOR

Ontologi sebagai tulang punggung web semantik diperlukan pada berbagai domain. Ontologi yang didesain secara khusus untuk menangani pencarian informasi kendaraan bermotor sejauh ini belum ditemukan. Paper ini membahas pengembangan ontologi pencarian informasi kendaraan bermotor (OntoMotif). Selain menjelaskan spesifikasi kendaraan, OntoMotif juga mengakomodasi kepentingan penyedia jasa penjualan dan persewaan kendaraan bermotor dalam mempromosikan produknya. Tahapan-tahapan metode pengembangan OntoMotif mengacu pada Ontology Development 101. Dari hasil pengujian, dapat dibuktikan bahwa OntoMotif mampu menjawab kebutuhan pencari informasi yang menggunakan berbagai macam kalimat tanya. Dengan OntoMotif, query yang dibutuhkan untuk mendapatkan informasi relatif lebih sederhana. Oleh karena itu, OntoMotif dapat dijadikan sebagai salah satu acuan dalam rangka penyediaan data kendaraan bermotor dan propertinya yang sering kali ditanyakan dalam kehidupan sehari-hari

Maize Leaf Disease Image Classification Using Bag of Features

Image classification is an image grouping based on similarities features. The features extraction stage is a crucial factor for classifying an image. In the conventional image classification, the features commonly used are morphology, color, and texture with various derivative features. The type and number of appropriate features will affect the classification results. In this study, image classification by using the Bag of Features (BOF) method which can generate features automatically. It consists of 4 stages: feature point location by using grid method, feature extraction by using Speed Up Robust Feature (SURF), clustering word-visual vocabularies by using k-means, and classification by using Support Vector Machine (SVM). The classification data are maize leaf images from the PlantVillage-Dataset. The data consists of 3 types of images: RGB, grayscale, and segmentation images. Each type includes four classes: healthy, Cercospora, common rust, and northern leaf blight. There are 50 images for each class. We used two scenarios of testing for each type of data: training and validation, 70% and 80% images for training, and the rest for validation. Experimental results showed that the validation accuracies of RGB, grayscale, and segmentation images were 82%, 77%, and 85%.Image classification is an image grouping based on similarities features. The features extraction stage is a crucial factor for classifying an image. In the conventional image classification, the features commonly used are morphology, color, and texture with various derivative features. The type and number of appropriate features will affect the classification results. In this study, image classification by using the Bag of Features (BOF) method which can generate features automatically. It consists of 4 stages: feature point location by using grid method, feature extraction by using Speed Up Robust Feature (SURF), clustering word-visual vocabularies by using k-means, and classification by using Support Vector Machine (SVM). The classification data are maize leaf images from the PlantVillage-Dataset. The data consists of 3 types of images: RGB, grayscale, and segmentation images. Each type includes four classes: healthy, Cercospora, common rust, and northern leaf blight. There are 50 images for each class. We used two scenarios of testing for each type of data: training and validation, 70% and 80% images for training, and the rest for validation. Experimental results showed that the validation accuracies of RGB, grayscale, and segmentation images were 82%, 77%, and 85%

Technologies, methods, and approaches on detection system of plant pests and diseases

This research aims to identify the technology, methods, approaches applied in developing plant pest and disease detection systems. For this purpose, it mainly reviews systematically related research on identification, monitoring, detection, and control techniques of plant pests and diseases using a computer or mobile technology. Evidence from the literature shows previous both academia and practitioners have used various technologies, methods and approaches for developing detection system of plant pests and diseases. Some technologies have been applied for the detection system, such as web-based, mobile-based, and internet of things (IoT). Furthermore, the dominant approaches are expert system and deep learning. While backward chaining, forward chaining, fuzzy model, genetic algorithm (GA), K-means clustering, Bayesian networks and incremental learning, Naïve Bayes and Certainty Factors, Convolutional Neural Network, and Decision Tree are the most frequently methods applied in the previous researches. The review also indicated that no single technology or technique is best for developing accurate pest/disease detection system. Instead, the combination of technologies, methods, and approaches resulted in different performance and accuracies. A possible explanation for this is because the systems are used for detecting, controlling and monitoring various plants, such as corn, onion, wheat, rice, mango, flower, and others that are different. This research contributes by providing a reference for technologies, methods, and approaches to the detection system for plant pests and diseases. Also, it adds a way of literature review. This research has implications for researchers as a reference for researching in the computer system, especially for the detection of plant pest and disease research. Hence, this research also extends the body of knowledge of the intelligence system, deep learning, and computer science. For practice, the method references can be used for developing technology for detecting plant pest and disease

Mobile expert for Tobacco Disease Identification Using The Fuzzy Inference System Tsukamoto

Madura Island is a producer of aromatics tobacco known as Madura Tobacco. One type of Madura tobacco that has superior quality is tobacco Campalok. This tobacco is only in the village of Bakeong Guluk-Guluk district of Sumenep. Its price for each kilogram can penetrate up to two million rupiahs. But failing to harvest due to illness or pests can decrease the quality and price of tobacco Campalok, while the access to consult the agricultural experts in Sumenep district is far enough so the public difficulty getting information faster on tobacco disease treatment. This is the underlying research on the expert system for the identification of diseases in the Android-based tobacco crop.This Expert System was developed by utilizing Android-based mobile technology using the Fuzzy Inference System Tsukamoto method. Farmers who will use this application only enter the characteristics of tobacco leaves that are exposed to pests then the expert system will provide a way of overcoming the pest disease based on the expertise of agricultural experts in Sumenep district Using the Fuzzy method. The result of this research showed that 8 from 10 of diseases were successfully detected by the application so that the accuracy of this application compared to the human expert system is 80 %

Optimasi Site Layout Menggunakan Multi-objectives Function (Studi Kasus Proyek Pembangunan Gedung B Ptiik Universitas Brawijaya Malang)

Pada setiap proyek konstruksi gedung selalu terdapat fasilitas proyek sementara (site facilities) yang terletak disekitar area proyek. Fasilitas sementara berfungsi meningkatkan produktivitas kinerja proyek. Jenis fasilitas sementara tidaklah sama pada setiap proyek karena memiliki karakteristik dan lahan yang berbeda. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui optimum tidaknya bentuk site layout di proyek gedung B PTIIK UB Malang, mengetahui bentuk site layout yang paling optimum dari traveling distance (TD) dan safety index (SI) serta dari gabungan keduanya. Pada penelitian ini digunakan kondisi lapangan Equal site layout. Metode yang digunakan yaitu multi-objectives function dengan fungsi 2 tujuan yaitu traveling distance dan safety index. Untuk mendapatkan site layout yang optimum, maka langkah yang dilakukan yaitu meminimalkan jarak antar fasilitas dan meminimalkan resiko bahaya kecelakaan. Dari ketujuh skenario, hasil yang diperoleh bentuk site layout yang direncanakan oleh kontraktor belum sepenuhnya optimum karena nilai TD masih terlalu besar dan nilai SI sudah optimum. Untuk nilai TD paling optimum terletak pada skenario 5 sebesar 139529 meter atau mengalami penurunan sebesar 0,57% terhadap kondisi eksisting. Dan nilai SI paling optimum terletak pada skenario eksisting sebesar 3662,18. Penentuan bentuk site layout yang paling optimum ditentukan berdasarkan prioritas kebutuhan proyek. Dalam hal ini proyek memprioritaskan nilai TD 40% dan SI 60% sehingga bentuk site layout yang paling optimum adalah skenario 5

Pengabdian Kepada Masyarakat untuk Siswa dan Pengelola Pusat Kegiatan Belajar Masyarakat di Kabupaten Bangkalan

Pendidikan merupakan hak dasar setiap warga negara. Pendidikan dibutuhkan untuk mewujudkan Sumber Daya Manusia (SDM) yang berkualitas. Salah satu permasalahan pendidikan yaitu kurangnya pemerataan kesempatan untuk mendapatkan pendidikan yang layak. Pendidikan Non Formal menjadi alternatif solusi penyelenggaraan pendidikan. Pada penelitian ini dibangun sebuah sistem informasi pengelolaan data sekolah. Sistem informasi terdiri dari lima tingkat user yaitu administrator utama, administrator sekolah, guru, siswa dan umum. Data yang diolah berupa data sekolah, fasilitas, pengelola, guru, siswa serta informasi umum. Untuk data siswa terdapat history mulai siswa masuk hingga siswa lulus. Selain itu terdapat pula Satuan Acara Pembelajaran (SAP) yang menginformasikan materi-materi yang harus disampaikan pada proses belajar mengajar. Sistem informasi ini akan dilengkapi dengan aplikasi pembelajaran untuk Ujian Nasional bagi siswa kejar paket C yang terdiri dari materi dan latihan ujian pilihan ganda untuk mata pelajaran ekonomi, sosiologi, bahasa Indonesia, bahasa Inggris, Geografi dan Matematika. Data dan informasi yang diolah berasal dari Dinas Pendidikan Kabupaten Bangkalan serta penyelenggara program kejar paket. Sedangkan materi aplikasi pembelajaran berasal dari buku-buku pelajaran tertentu setingkat SMA. Diharapkan sistem informasi pengelolaan data sekolah dan aplikasi pembelajaran untuk siswa kejar paket C ini dapat meningkatkan mutu pendidikan sekolah non formal di wilayah kabupaten Bangkalan