Pengembangan Sistem Informasi Pengelolaan Praktik Industri Terintegrasi Sistem Informasi Akademik Terpadu Universitas Negeri Surabaya

Praktik Industri (PI) is one of the mandatory courses that must be taken by students of all majors within the Faculty of Engineering, State University of Surabaya. Through this course, students are required to carry out learning in institutions/companies according to the field of science with the aim of knowing and practicing what they have learned in real practice in the company. The main problem in implementing PI is that all administrative processes are not integrated so that it is difficult for the parties involved in managing the PI. Some examples of problems related to PI include student information and industrial premises, activities while in industry, students who have not done PI, PI guidance notes, notes related to PI exams, Student Information and Advisory Lecturers, administrative data related to PI, Feedback from Industry and others. -other. Based on these problems, PI activities require an PI management information system that is integrated with the Integrated Academic Information System (SIAKADU) in the Department of Informatics, Faculty of Engineering Unesa. This PI management information system is built on a web-based basis using open source technology and is integrated with data on SIAKADU

Prediksi Kepribadian Pengguna Instagram Berdasarkan Model Big Five Personality Menggunakan Algoritma SVM

Abstrak— Popularitas media sosial Instagram terus merangkak naik sejak debutnya pada tahun 2010. Popularitas tersebut membuat Instagram menjadi media sosial terbesar di dunia di samping Facebook dan Twitter. Kini sebagian besar perusahaan mulai menggunakan media sosial sebagai salah satu aspek untuk menilai kepribadian pelamar. Analisis kepribadian dapat dilakukan dengan mengamati aktivitas di media sosial. Hal ini menjadi alasan dibalik pentingnya pembuatan sistem prediksi kepribadian otomatis berdasarkan aktivitas di media sosial. Instagram dipilih sebagai sumber data pada penelitian ini, dan Big Five Personality dipilih sebagai model kepribadian untuk pelabelan data. Pengumpulan data dilakukan dengan melakukan tes kepribadian terhadap 191 pengguna Instagram, kemudian melakukan crawling feed akun Instagram menggunakan API Instagram. Berdasarkan hasil pengujian sistem, kombinasi algoritma Support Vector Machine dengan kernel RBF dan Bayesian Optimization mampu menghasilkan akurasi mencapai 60.34%, presisi 30.17%, dan recall 50% untuk mengklasifikasi kepribadian pengguna Instagram.   Kata Kunci— prediksi kepribadian, big five personality, instagram, support vector machine, bayesian optimization

Sistem Klasifikasi Limbah Menggunakan Metode Convolutional Neural Network (CNN) Pada Webservice Berbasis Framework Flask

Abstrak— Di berbagai negara sampah merupakan permasalahan yang dihadapi sehari-hari seluruh aktivitas tidak bisa terhindar dari kata sampah. banyak sekali jenis–jenis sampah di lingkungan kita, dan kebanyakan masyarakat Indonesia masih belum bisa membedakan jenis sampah apa yang setiap hari mereka buang sehingga banyak sekali sampah yang tidak diklasifikasikan. Yang menyebabkan proses klasifikasi limbah pada pabrik daur ulang sangat susah untuk dilakukan. Maka dari itu bagaimana jika limbah yang ada diklasifikasikan menjadi 9 macam dan setiap masyarakat dapat membuang limbah sampah mereka sesuai dengan 9 macam class yang telah dibedakan yaitu battery, pakaian, e-limbah, kaca, bola lampu, metal, organic, kertas, plastic. sehingga mempermudah pabrik daur ulang dalam proses klasifikasi sampah. Oleh karena itu Sistem Klasifikasi Limbah Pada Web Service Berbasis Framework Flask akan sangat membantu masyarakat dalam mengklasifikasikan limbah sampah yang dihasilkan. Sistem klasifikasi limbah pada aplikasi berbasis web ini menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN). Metode CNN merupakan suatu metode deep learning yang dapat mengidentifikasi dan mengklasifikasi sebuah object pada citra digital. Penelitian ini menggunakan arsitektur VGGNet. VGGNet merupakan arsitektur dari Convolutional Neural Network. Penelitian ini menggunakan 9 class limbah sampah. Dataset yang digunakan yaitu 8371 citra limbah sampah. Dimana dataset tersebut digunakan untuk melakukan training data yang telah dibagi menjadi 1.122 citra battery, 729 pakaian, 624 e-limbah, 773 kaca, 651 bola lampu, 1092 metal, 671 organic, 1468 kertas dan 1241 plastic. Pada proses training dilakukan sebanyak 28 epoch, yang mendapatkan akurasi tertinggi 69,77% dengan loss terendah 0,34. Untuk data testing didapatkan hasil 64,45% accuracy

Pengembangan Sistem Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap Chatgpt Pada Twitter Dengan Perbandingan Metode Naive Bayes Classifier Dan K-Nearest Neighbors

Chatgpt merupakan chatbot yang memiliki model kecerdasan buatan dan dirancang untuk menghasilkan text bahasa manusia. Chatgpt menggemparkan dunia sosial media dikarenakan dapat membantu tugas copywriter dengan banyak manfaat. Chatgpt juga dikhawatirkan membawa pengaruh negatif seperti alat pelanggaran akademik dalam ujian online. Penelitian menggunakan media Twitter untuk memperolehdataset, Crawling data dari media Twitter menghasilkan 1229 data yang terdiri 629 sentimen positif 300 sentimen negatif dan 300 sentimen netral. Teknik pengujian menggunakan split data dan K-Fold Cross Validation. Hasil uji coba menunjukkan bahwa metode Naive Bayes lebih baik daripada K-Nearest Neighbors pada kedua pengujian. Pengujian dengan hasil akurasi tertinggi sebesar 82,25%, nilai presisi 81,91%, recall 82,25%, dan f1-score 81,37% untuk metode Naive Bayes dengan pengujian split data. Di sisi lain metode K-Nearest Neighbors dengan split data memiliki hasil akurasi 80,43%, nilai presisi 80,97%, recall 80,43% dan f1-score 80,33%. Metode Naive Bayes akurasinya lebih tinggi 1.82% pada pengujian split data dan lebih tinggi 4.57% untuk pengujian k-fold cross validationKata Kunci— Chatgpt, Analisis sentimen, Naive Bayes, KNearest Neighbor

Rancang Bangun Aplikasi Drone Simulator Berbasis Android Menggunakan Game Engine Unity

Abstrak— Drone merupakan sebuah teknologi yang sedang populer pada saat ini. Akan tetapi untuk membeli sebuah drone tidaklah murah dan beresiko akan terjadi kerusakan pada saat proses belajar mengendalikannya. Namun dengan adanya teknologi digital, seseorang dapat dengan mudah belajar menggunakan teknologi manual dalam bentuk virtual atau biasa yang disebut dengan simulasi atau simulator. Keuntungan yang diberikan oleh simulator sendiri yaitu biayanya yang relatif lebih murah dibandingkan biaya untuk membeli peralatan yang sesungguhnya seperti drone. Agar memudahkan seseorang dalam belajar menggunakan drone, dibuatlah aplikasi bernama Drone simulator. Aplikasi tersebut memberikan fitur dimana pengguna dapat menerbangkan drone dengan kontrol yang mirip dengan drone asli. Aplikasi tersebut berjalan pada platform android sehingga dapat digunakan dimana saja. Dalam pembangunan aplikasi tersebut, metode pengembangan sistem yang digunakan adalah metode SDLC (Software Development Life Cycle) dengan model waterfall dengan alur analisis kebutuhan sistem, perancangan, implementasi, testing dan pemasaran. Dari hasil pengujian yang dilakukan, aplikasi berjalan dengan baik tanpa adanya error pada pengujian black box testing dan didapatkan nilai yang cukup baik dari hasil uji kuisioner yaitu sebesar 73% dari 45 responden.Kata Kunci— drone; simulasi; simulator; digital; Drone Simulator; waterfall; testing; black box testing

Perbandingan Ekstraksi Fitur Haar-like dan Local Binary Pattern untuk Deteksi Wajah

Abstrak—Deteksi wajah manusia (face detection) adalah salah satu tahap awal yang sangat penting di dalam proses pengenalan wajah (face recognition). Karena sebelum memasuki proses tersebut deteksi wajah sangat mempengaruhi tingkat akurasi yang dihasilkan, karena potongan citra wajah dalam sebuah gambar ditentukan oleh deteksi wajah. Deteksi wajah dapat digunakan untuk melakukan pencarian dan pengindeksan data wajah dari citra atau video yang berisi wajah dengan berbagai ukuran, posisi, dan latar belakang. Penelitian ini mengevaluasi dua metode deteksi wajah berdasarkan tingkat hit deteksi dan waktu deteksi, dua metode itu adalah fitur Haar dan Local Binary Pattern (LBP). Pada percobaan menggunakan Haar menghasilkan total wajah yang terdeteksi benar adalah 11685 wajah dari 11745 wajah, sedangkan wajah yang terdeteksi salah adalah 103, sehingga memiliki hit rate 99,49%. Total dari waktu deteksi dari semua dataset adalah 1033 detik. Kemudian untuk percobaan menggunakan metode LBP total wajah yang terdeteksi benar adalah 11444 wajah dari 11745 wajah, sedangkan wajah yang terdeteksi salah adalah delapan, sehingga memiliki hit rate 97,48%. Total dari waktu deteksi dari semua dataset adalah 686 detik. Dari penelitian yang telah dilakukan, Haar memiliki keunggulan pada hit rate atau dapat mendeteksi wajah lebih banyak, sedangkan LBP memiliki keunggulan dalam waktu deteksi wajah yang jauh lebih singkat daripada Haar. LBP memiliki kelemahan pada hit rate, sedangkan Haar memiliki kelemahan pada waktu deteksi yang lebih lama dan kesalahan deteksi wajah yang lebih banyak daripada LBP.Kata Kunci— deteksi wajah; viola-jones; haar-like; local binary pattern; hit rate

Penerapan CNN dengan Filter Gabor sebagai feature extractor untuk Content-Based Image Retrieval

Abstrak— Seiring dengan perkembangan teknologi informasi, kebutuhan dalam pencarian informasi menjadi hal yang penting. Jika pencarian informasi selama ini dilakukan pada data berjenis teks, maka pada perkembangan teknologi saat ini, memungkinkan adanya pencarian informasi dalam bentuk citra digital. Hal tersebut terjadi karena adanya peningkatan jumlah pustaka digital dalam bentuk citra. Sebuah metode pengembalian citra menjadi komponen utama untuk memecahkan masalah tersebut. CBIR merupakan sistem pengembalian citra yang akan membantu dalam proses pencarian citra dengan memanfaatkan fitur-fiturnya. Penggunaan ekstraksif fitur yang tepat diperlukan untuk mendapatkan fitur tersebut. Pemilihan ekstraksi ftur akan sangat memengaruhi hasil dari CBIR. Salah satu metode yang dapat melakukan ekstraksi fitur pada citra adalah CNN. Metode yang masih dalam satu jenis dalam deep learning ini mampu mempelajari fitur citra untuk dimanfaatkan ke dala bidang visi komputer. Karena itu, CNN menjadi perhatian menarik dalam penelitian ini untuk melakukan CBIR. Penggunaan filter Gabor yang mampu mendapatkan tekstur citra dengan baik juga akan diimplementasikan sebagai filter pada lapisan konvolusi CNN. Dengan menggunakan CNN dan filter gabor, penelitian ini mampu mendapatkan nilai mAP sebesar 0,895 terhadap data uji dengan dataset GHIM10k. Penelitian ini juga membandingkan beberapa metode pengukuran jarak untuk mendapatkan sistem CBIR terbaik. Kata Kunci— Content Based Image Retrieval; Convolutional Neural Networks; pengukuran jarak; filter Gabor; visi komputer

PENGELOLAAN HIPERTERMIA PADA ANAK PRA SEKOLAH DENGAN RIWAYAT DEMAM TYPOID DI DESA KEBOWAN SURUH

Demam typoid adalah penyakit yang disebabkan oleh bakteri salmonella typhi yang mencemari makanan atau minuman yang dikonsumsi manusia. Pasien yang mengalami demam typoid biasanya disertai gejala demam tinggi atau hipertermia lebih dari 7 hari. Hipertermia adalah peningkatan suhu tubuh melebihi batas normal. Penulisan Karya Tulis Ilmiah ini bertujuan untuk memberikan deskripsi tentang pengelolaan hipertermia pada anak pra sekolah dengan riwayat demam typoid di desa Kebowan Suruh. Metode penulisan Karya Tulis Ilmiah ini menggunakan metode deskriptif dengan pendekatan asuhan keperawatan yang meliputi pengkajian, intervensi keperawatan, implementasi keperawatan dan evaluasi keperawatan. Pengelolaan hipertermia selama 3 hari dengan melakukan tindakan keperawatan meliputi mengidentifikasi penyebab hipertermia, mengukur suhu tubuh, menyediakan lingkungan yang dingin, memberikan cairan oral, melakukan pendinginan eksternal dan memberikan obat farmakologi. Hasil pengelolaan selama 3 hari yang didapatkan dengan tindakan keperawatan yang telah dilakukan adalah pasien mengalami penurunan suhu tubuh hingga batas normal dengan hasil yang didapat 36,6° C. Berdasarkan tindakan keperawatan yang dilakukan, maka dapat disimpulkan bahwa masalah hipertermia dapat teratasi. Saran bagi keluarga agar lebih mengetahui bagaimana cara penanganan demam pada anak dengan riwayat demam typoid Kata Kunci : Demam Typoid, Hipertermia, Anak Pra Sekola

Pengenalan Pentingnya Cyber Security Awareness pada UMKM

Meningkatnya transformasi digital sebagai efek dari pademi COVID-19 menuntu UMKM untuk memanfaatkan media digital menggantikan proses jual-beli secara konvensional. Selain dampak positif tranformasi digital juga berpotensi menimbulkan dampak negatif. Disisi lain kriminalitas cyber juga menjadi suatu ancaman yang serius bagi tranformasi digital. Maraknya serangan siber yang menyasar UMKM karena UMKM dinilai sebagai target yang potensial karena jarang memperhatikan keamanan dan perlindungan data informasi termasuk identitas pelanggan. Kelengahan pengguna ketika mengakses internet dapat mengakibatkan resiko-resiko dan kerugian tertentu. Beberapa kerugian tersebut di antaranya adalah menyangkut masalah privasi (kerahasiaan pribadi pengguna), masalah yang terkait dengan finansial UMKM, permasalahan etika, dan lain sebagainya. Pengenalan Cyber Security Awareness kepada pelaku UMKM sebagai langkah awal dalam mengedukasi pelaku UMKM agar memiliki kesadaran akan bahaya dalam proses transaksi secara digital melalui internet. Manfaat yang diperoleh bagi UMKM melalui melalui pelaksanaan pengabdian kepada masyarakat ini adalah mendapatkan pengetahuan tentang pentingnya kesadaraan tentang ancaman keamanan dalam dunia digital. Serta UMKM memiliki pengetahuan untuk dapat terhindar dari kemungkinan tindak kejahatan cyber

Rancang Bangun Aplikasi Drone Simulator Berbasis Android Menggunakan Game Engine Unity

Abstrak— Drone merupakan sebuah teknologi yang sedang populer pada saat ini. Akan tetapi untuk membeli sebuah drone tidaklah murah dan beresiko akan terjadi kerusakan pada saat proses belajar mengendalikannya. Namun dengan adanya teknologi digital, seseorang dapat dengan mudah belajar menggunakan teknologi manual dalam bentuk virtual atau biasa yang disebut dengan simulasi atau simulator. Keuntungan yang diberikan oleh simulator sendiri yaitu biayanya yang relatif lebih murah dibandingkan biaya untuk membeli peralatan yang sesungguhnya seperti drone. Agar memudahkan seseorang dalam belajar menggunakan drone, dibuatlah aplikasi bernama Drone simulator. Aplikasi tersebut memberikan fitur dimana pengguna dapat menerbangkan drone dengan kontrol yang mirip dengan drone asli. Aplikasi tersebut berjalan pada platform android sehingga dapat digunakan dimana saja. Dalam pembangunan aplikasi tersebut, metode pengembangan sistem yang digunakan adalah metode SDLC (Software Development Life Cycle) dengan model waterfall dengan alur analisis kebutuhan sistem, perancangan, implementasi, testing dan pemasaran. Dari hasil pengujian yang dilakukan, aplikasi berjalan dengan baik tanpa adanya error pada pengujian black box testing dan didapatkan nilai yang cukup baik dari hasil uji kuisioner yaitu sebesar 73% dari 45 responden.Kata Kunci— drone; simulasi; simulator; digital; Drone Simulator; waterfall; testing; black box testing