IMPLEMENTASI FUZZY DALAM MENENTUKAN DAMPAK BELAJAR ONLINE

Pada masa pandemi (covid-19) lembaga pendidikan di Indonesia mengeluarkan kebijakan agar sekolah – sekolah belajar secara online. Dengan adanya  pembelajaran secara online siswa/i, dan guru mengalami  beberapa kendala seperti siswa/i sulit memahami materi pelajaran yang disampaikan oleh guru, dan tugas yang diberikan oleh guru lebih banyak dari biasanya, hal tersebut menjadi keluhan bagi Para siswa/i. Belum lagi  beberapa anak yang tidak memiliki android, paket data karena keterbatasan ekonomi sehingga siswa/i  tidak bisa mengikuti pembelajaran secara online. Penelitian ini dilakukan di MA JABAL HINDI dengan menggunakan metode fuzzy sugeno untuk menentukan dampak dari pembelajaran secara online, dimana metode fuzzy sugeno ini mampu mengelompokkan data berdasarkan input yang telah dipilih dan menerapkan aturan yang telah ditetapkan sehingga bisa menghasilkan output pengelompokan data sendiri yang diharapakan. Hasil akhir dari penelitian ini, peneliti mengelompokkan setiap variabel menjadi satu, sehingga diperoleh kesimpulan seberapa besar dampak dari belajar online pada masa pandemi ini di MA JABAL HINDI sesuai variabel yang ada dengan nilai hasil dari perhitungan setiap variabel. Kata Kunci : MA JABAL HINDI, Dampak Belajar Online, Fuzzy Sugeno

MENENTUKAN TINGKAT PRODUKSI MAKSIMUM DENGAN TEKNIK ARTIFICIAL INTELLIGENCE MENGGUNAKAN LOGIKA FUZZY LINIER PROGRAMMING

Linear Programming with Artificial Intelligence techniques based on Fuzzy Logic is one of the techniques in decision support for the leadership of the company in determining its policy and is a cause in analyzing a problem, solve and create a solution with the aid of a computer machine. Furthermore, the data were analyzed to study the patterns of each of the techniques used. Then selected the decisionmaking techniques used Fuzzy Linear Programming is a better way to assist and accelerate the dissemination of information, trsnsfer data, and improve service to users, as well as the efficiency of the process and work management.Keywords: Linear Programming, Fuzzy Logic, Maksimize, Minimize, Artificial Intelligence, Fuzzy Linear Programming

PEMODELAN DIRECT SELLING PRODUK DAN JASA HASIL KUBE DI KECAMATAN KISARAN TIMUR

Produk dan jasa dihasilkan oleh pabrikasi atau home industri untuk kalangan industri menengah, kini industri sudah merambah sampai ke rumah – rumah warga yang melakukan usaha menegnah ke bawah di tengah tengah masyarakat. Diantaranya seperti kedai kelontong , kedai makanan siap saji seperti nasi goreng atau pecal, tidak terlepas produk dan jasa di hasilkan oleh kelompok masyarakat usaha bersama yang biasa di kenal deng singkatan KUBE. Kelompok ini bergabung di karenakan tidak hanya karena modal yang kecil juga di karenakan pelaksanan yang membutuhkan banyak orang dalam memproduksi barang dan jasa, tidak jarang di desa dan kelurahan mereka menjadi masyarkat komunitas untuk meiliki kegiatan positif sampai dapat meningkatakan penghasilan keluarga secara mandiri. Direct Selling diharapkan dapat memetakan hasil produk barang dan jasa dari hasik Kube, sehingga selanjutnya dapat dilakukan promosi bersama dalam satu perangkat yang di dalamnya dapat melakukan pembayaran scara digital sehingga tidak membutuhkan bentuk pembayaran tunia. Namun dalam ukuran tertentu pemilik wang digital dapat memngubahnya dalam rekeniing perbangkan yang di daftarakan sebagai peserta Aplikasi Direct Selling Kelompok Masyarakat Usaha Bersama. Produk Barang dan Jasa dari kube tidaklah harus di nikmati atau di jual beli dalam komunitas Aplikasi Direct Selling tertentu, peserta pembeli dapat juga melakukan transaksi diluar dari peserta Aplikasi. Namun untuk menjaga kestabilan Produk Barang dan Jasa Aplikasi lebih mengutamakan kepada kepemilikan ke anggotaan Khusus dari pada Peserta dari Luar komunitas.Kata kunci : Barang , jasa, Penjualan, Komunitas, Langsun

Determining Bullying Text Classification Using Naive Bayes Classification on Social Media

Cyber-bullying includes repeated acts with the aim of scaring, angering, or embarrassing those who are targeted Cyber-bullying is happening along with the rapid development of technology and social media in society. The media and users need to filter out bully comments because they can indirectly affect the mental psychology that reads them especially directly aimed at that person. By utilizing information mining, the system is expected to be able to classify information circulating in the community. One of the classification techniques that can be applied to text-based classification is Naïve Bayes. The algorithm is good at performing the classification process. In this research, the precision of the algorithm's has been carried out on 1000 comment datasets. The data is grouped manually first into the labels "bully" and "not bully" then the data is divided into training data and test data. To test the system's ability, the classified data is analyzed using the confusion matrix method. The results showed that the Naïve Bayes Algorithm got the level of precision at 87%. and the level of  area under the curve (AUC) at 88%. In terms of speed of completing the system, the Naïve Bayes Algorithm has a very good rate of speed with completion time of 0.033 seconds

Perancangan Aplikasi Penentuan Produksi Karet Pada PTPN 3 Kebun Sei Silau Dengan Menggunakan Metode Fuzzy Mamdani

Abstract - This web application makes it easy for admin to handle rubber production without manually doing a tester. Good rubber production based on fuzzy mamdani is: Heat temperature with a value of -0.6 °, with rubber droplet conditions that are good for the production process. Dry air humidity with a value of -0.4%, with rubber droplets that are good for the production process. Intensity Dark light with a value of 0, rubber droplet conditions that are good for the production process. System decision support system that determines a decision to manage and analyze the work clearly. There are several things that weaken the competitiveness of rubber production including rubber processing is still done simply or manually, with the application of the Fuzzy Mamdani Method is expected to increase rubber production. Keywords - Rubber, Decision Support System, Fuzzy Mamdani Metho

SISTEM APLIKASI PENGOLAHAN DATA BAHAN BAKU DAN BAHAN JADI PADA PABRIK PENGOLAHAN PUPUK ORGANIK CV. AJ PRATAMA GROUP AIR JOMAN MENGGUNAKAN METODE JUST IN TIME (JIT)

Abstrak - Tujuan penulisan Penelitian ini untuk mepermudah pengguna dalam mengelola data bahan baku dan bahan jadi untuk memperoleh laba atau keuntungan dalam melakukan proses produksi. Metode yang ada saat ini masih manual, dimana terjadi kesalahan dalam menghitung jumlah bahan baku yang dibutuhkan, sehingga sering terjadi kerugian dalam setiap proses produksinya. Aplikasi ini di disain dengan menggunakan metode Just In Time (JIT) atau metode tepat waktu dimana pengguna hanya akan membeli bahan baku sesuai dengan jumlah kebutuhan yang diperlukan. Sehingga pengguna akan lebih mudah menghemat biaya produksi dikarenakan tidak akan takut kelebihan stok bahan baku, dan ini juga akan menghemat ruang penyimpanan di dalam gudang. Jadi dapat di simpulkan bahwa aplikasi ini dapat menggantikan metode yang lama. Sehingga dalam setiap proses produksinya dilakukan dengan tepat dan memperoleh laba atau keuntungan yang lebih besar lagi. Kelemahan aplikasi ini desainnya masih sangat sederhana. Kata Kunci - Visual Basic.Net 2010, Sistem Aplikasi Pengolahan Data Bahan Baku dan Bahan Jadi, Metode Just In Time (JIT). Abstract - The purpose of this thesis is to facilitate users in managing data on raw materials and finished materials to obtain profits or profits in carrying out the production process. The current method is still manual, where there is an error in calculating the amount of raw materials needed, so that losses often occur in each production process. This application is designed using the Just In Time (JIT) method or a timely method where users will only buy raw materials according to the number of needs needed. So that users will be easier to save on production costs because they will not be afraid of excess stock of raw materials, and this will also save storage space in the warehouse. So it can be concluded that this application can replace the old method. So that in each production process it is carried out properly and gets a bigger profit or profit. The weakness of this application is that the design is still very simple. Keywords - Visual Basic.Net 2010, Sistem Aplikasi Pengolahan Data Bahan Baku dan Bahan Jadi, Metode Just In Time (JIT

Comparison of Tomato Leaf Disease Classification Accuracy Using Support Vector Machine and K-Nearest Neighbor Methods

Tomato Leaf Disease is one of the common things for farmers in growing tomatoes. Tomatoes are one of the popular crops that can grow in low and high areas but are susceptible to disease. For this reason, farmers take precautions by looking at the characteristics and texture of tomato leaves. However, this requires more time and money and a long process. One of the efforts that can be made is to classify tomato leaf diseases. This research aims to classify using the Support Vector Machine and K-Nearest Neighbor methods. The dataset used is tomato leaf image data with 4 classes of leaves affected by disease and 1 healthy leaf. We evaluate and analyze all models using 5-Fold, 10-Fold, and 20-Fold Cross Validation with accuracy, precision, and recall for the best accuracy. The best results of this study are accuracy in the SVM method of 0.953 or 95.3%, Precision of 0.953 or 95.3%, and Recall of 0.953 or 95.3% with 10-Fold Cross-Validation. Compared to the K-NN method, it only obtained an accuracy of 0.907 or 90.7%, a Precision of 0.908 or 90.8%, and a Recall of 0.907 or 90.7% with 10-Fold Cross-Validation

PENGOLAHAN BUAH SALAK UNTUK MENINGKATKAN UP2K SERTA MENGAJARKAN MEMASARKAN PRODUK SECARA ONLINE DI DESA PERHUTAAN SILAU

AbstractKegiatan pengabdian masyarakat ini dilaksanakan di Desa Perhutaan Silau Kec.Pulo Bandring. Sasaran mitra dalam pengabdian ini adalah masyrakat yang memiliki UMKM. Tim pelaksana memberi pelatihan bagaimana cara membuat salak menjadi cemilan kurma salak dan cara memasarkan produk tersebut secara online. Pelatihan ini mendapatkan respon positif dari peserta pengabdian dan menambah wawasan peserta bagaimna cara mengembangkan UMKM yang bertujuan meningkatkan UP2K..Setelah kegiatan terlaksana, tim pengbdian terus membuka FGD (Forum Grup Discussion) dimana komunikasi antara peserta dan tim pengnbdian terus berjalan dengan baik. Kata Kunci: Buah Salak,UP2K, Pemasara

Supervised Image Classification of Chaos Phenomenon in Cumulonimbus Cloud Using Spectral Angle Mapper

In the field of remote sensing, in addition to the weather forecast, atmospheric dynamics, oceans, cloud cumulonimbus, and Tornado are part of the phenomenon of chaos. Because in the clouds cumulonimbus, there are some layers with a gray border indicating irregular and uncertain. There is a boundary line on the layers of Cumulonimbus Clouds that could be identified based on the pixel where the differences in the intensity values are extremes. A cloud layer cumulonimbus with a gray edge border can be used as the basis for predicting the occurrence of a tornado based on a pixel location that has specific characteristics. In this research, a Supervised Image Classification algorithm with Spectral Angle Mapper was performed to get the minimum and maximum pixel intensity interval values based on spectral angles in cumulonimbus clouds. Spectral angles allow for quick mapping in determining the spectral similarities between two spectrums on cumulonimbus cloud layers. The spectral similarities are calculated by referring to the angle between the spectral forming the same dimensional vector space on the RGB color spectrum. Early detection in cumulonimbus cloud layers will indicate the occurrence of chaos phenomenon, which could be used to predict tornadoes. The results showed that the Spectral Angle Mapper approach gave minimum and maximum pixel intensity values interval of the Average Correlation Angle in the dataset image Cumulonimbus Cloud with a classification accuracy value of 95.83%

Identifikasi Citra Daun dengan GLCM (Gray Level Co-Occurence) dan K-NN (K-Nearest Neighbor)

Banyaknya jenis tanaman yang bentuknya hampir mirip sangat menyulitkan masyarakat Indonesia dalam melakukan klasifikasi ataupun pengelompokkan dan banyaknya penelitian sistem klasifikasi daun tanaman yang menghasilkan akurasi yang rendah tidak mencapai 90%. Maka diperlukan sistem klasifikasi yang lebih akurat dan performance yang menghasilkan tingkat kesalahan kecil. Berdasarkan masalah tersebut maka tujuan penelitian ini akan membangun sistem klasifikasi jenis tanaman berdasarkan citra daun dengan sistem yang akurat dan tingkat kesalahan yang minimal kecil sehinga dapat digunakan untuk mempermudah masyarakat dalam melakukan pengenalan ataupun pengelompokkan jenis tanaman. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah GLCM (Gray Level Co-Occurence) untuk ekstraksi ciri dan K-NN (K-Nearest Neighbor) untuk klasifikasi. Tahapan penelitian terdiri dari pre-processing, ektraksi ciri, dan klasifikasi.  Tahap pre-processing melakukan resize citra RGB lalu dikonversi ke Grayscale. Tahap ektraksi ciri menggunakan metode GLCM diambil ciri dari empat fitur entrophy, homogeneity, energy dan contras dengan sudut 0o, 45o, 90o dan 135o. Tahap klasifikasi dengan K-NN. Sistem klasifikai dengan K-NN memperlihatkan bahwa akurasi terbaik dengan penggunaan nilai ketetanggan k =1 mencapai 98%