Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Resort Pengelolaan Tamannasional Bromo Tengger Semeru Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (Saw)

TNBTS telah menerapkan Resort Base Managememnt, yaitu sebuah sistem pengelolaan taman nasional yang berdasarkan pada pengelolaan resort PTN. Untuk meningkatkan kinerja dari setiap resort PTN perlu adanya suatu penilaian yang dilakukan secara berkala oleh jajaran pengelola TNBTS, namun penilaian yang dilakukan saat  ini  masih  dilakukan  secara  manual  dan  menggunakan  pandangan  individu,  sehingga  penilaian  yang dilakukan tidak dapat terukur dengan baik. Oleh karena itu dibuatlah Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Resort Pengelolaan Taman Nasional Bromo Tengger Semeru Menggunakan Metode Simple  Additive Weighting (SAW) yang diharapkan mampu  melakukan  penilaian  secara  terukur  dan  tepat.  Metode  SAW  meupakan  sebuah  metode  penjumlahan terbobot. Konsep metode SAW memberikan bobot kepada semua kriteria secara langsung kemudian melakukan perangkingan  sehingga  sangat  cocok  digunakan  di  kantor  TNBTS.  Hasil  dari  perhitungan  SAW  berupa perangkingan kinerja resort PTN, dimana rangking terendah akan dilihat oleh jajaran manajemen TNBTS untuk diambil  tindakan  lebih  lanjut  sebagai  pengembangan  resort  kedepannya  dan  untuk  rangking  tertinggi  akan diberikan reward oleh jajaran TNBTS. Berdasarkan uji fungsional, aplikasi ini mampu digunakan untuk menilai kinerja resort PTN, hasil dari sistem  ini  telah  diuji  kecocokannya  dengan  perhitungan  petugas  TNBTS  dengan  tingkat  kecocokan  75%. Sehingga bisa dikatakan sistem ini telah dirancang dan dapat diimplementasikan

Pengembangan Sistem Pendeteksi Kemiripan Karya pada Inaicta 2013

Indonesia  ICT  Award  (INAICTA)  2013  merupakan  ajang  lomba  karya  cipta  kreativitas  dan  inovasi  di bidang TIK (Teknologi Informasi dan Komputer) terbesar di Indonesia yang bertujuan untuk terus mendorong berkembangnya  produk-produk  TIK  (Teknologi  Informasi  dan  Komputer)  lokal  dengan  peningkatan  kualitas maupun inovasi produk. Semakin tahun, jumlah kontestan yang mengikuti INAICTA semakin bertambah. Hal tersebut berpengaruh terhadap tingkat kesulitan bagi para juri atau tim penilai untuk mengetahui kemiripan dari inovasi-inovasi para kontestan. Dibutuhkan suatu aplikasi yang dapat membantu dalam pendeteksian kemiripan tiap  hasil  karya  yang  diikutsertakan  oleh  para  kontestan.  Oleh  karena  itu  dilakukan  pengembangan  sistem pendeteksi  kemiripan  karya  pada  INAICTA  2013  dengan  membandingkan  penjelasan  ringkas karya para kontestan.  Dalam  pengembangan  sistem  pendeteksi  ini  menggunakan  Algoritma Term  Frequency– Inversed Document  Frequency (TF-IDF)  untuk  proses  pembobotan  karya.  Dengan TF-IDF sistem  akan  menghitung berdasarkan term pada  setiap  karya.  Sedangkan  untuk  melihat  tingkat  kedekatan  atau  kesamaan (similarity) karya,  sistem  ini  menggunakan  Algortitma Vector  Space  Model (VSM).  Dengan VSM data  karya  dipandang sebagai  sebuah  vektor  yang  memiliki magnitude (jarak)  dan direction  (arah).  Sehingga  sistem  pendeteksi kemiripan karya pada INAICTA 2013 ini akan menghasilkan urutan tingkat kemiripan karya INAICTA 2013

Rancang Bangun Sistem Manajemen Proyek dan Kolaborasi Tim Developer

Mobilitas  yang  tinggi  dan  kurangnya  kolaborasi  antar  anggota  tim  pengembang  perangkat lunak  mempengaruhi  tingginya  persentase  kegagalan  pengerjaan  proyek.  Komunikasi  yang  intensif merupakan  salah  satu  faktor  yang  mempengaruhi  keberhasilan  pada  kolaborasi  tim  pengembangan perangkat lunak karena tanpa komunikasi yang intensif sering timbul kesalahan pada pengerjaan tugas yang  telah  ditetapkan  oleh  manajer  proyek  dan  pengerjaan  tidak  sesuai  rencana.  Untuk  mengatasi permasalahan-permasalahan  tersebut  dibuatlah  sistem  manajemen  proyek  dan  kolaborasi  tim developer yang  diintegrasikan  dengan chat.  Sistem  tersebut  memudahkah  manajer  proyek  untuk mengelola  proyek, mengatur  penjadwalan  proyek,  mengatur  tim  yang  terkait  pengerjaan  proyek, mengatur pembagian tugas pengerjaan proyek, mendokumentasikan aktifitas anggota tim, menganalisa aktifitas yang dicapai tiap anggota tim sepanjang hari selama pengerjaan proyek berlangsung. Sistem dibuat berbasis web, menggunakan teknologi WebSocket, bahasa pemrograman NodeJS dan basisdata MongoDB. Hasil akhir sistem berupa aplikasi web sistem manajemen proyek yang telah diintegrasikan dengan sistem chat. Berdasarkan hasil ujicoba yang telah dilakukan dapat disimpulkan bahwa sistem ini  membantu  pengelolaan  proyek  dan  memudahkan  komunikasi  yang  intensif  dalam  berkolaborasi antar tim, sehingga proyek yang dikerjakan maupun tugas yang diberikan kepada anggota tim dapat diselesaikan  tepat waktu,  hasil  produk  yang  dikerjakan  sesuai  dengan  yang  diharapkan  dan  waktu pengerjaan proyek lebih efisien tanpa mengganggu kolaborasi tim saat pengerjaan proyek

Sistem Pengenalan Wajah Untuk Keamanan Folder Menggunakan Metode Triangle Face

Keamanan ruangan atau folder yang baik memiliki sistem penguncian yang baik yaitu memiliki kemungkinannya kecil terjadi pembobolan sehingga perlu ditambahakan sistem keamanan yang sulit untuk dimanipulasi oleh orang tertentu. Sistem keamanan yang digunakan pada sistem ini menggunakan teknologi biometrika pengenalan wajah yaitu dengan menggunakan ciri – ciri fisik manusia yang memiliki karakteristik yang berbeda – beda yang selalu melekat pada manusia.Dalam aplikasinya, pengenalan wajah dilakukan dengan menggunakan sebuah kamera atau webcam untuk menangkap wajah seseorang yang kemudian akan dibandingkan dengan wajah yang sebelumnya telah disimpan di dalam database tertentu. Dalam penelitian ini, sistem dirancang dengan deteksi wajah menggunakan metode Triangle Face. Identifikasi wajah dilakukan dengan mendeteksi fitur – fitur pada wajah seperti jarak antar mata, jarak mata kanan ke hidung, jarak mata kiri ke hidung, jarak mata kanan ke mulut dan jarak mata kiri ke mulut yang akan membentuk segitiga serta ukuran lebar dan tinggi wajah. Dari perancangan sistem yang telah dijelaskan diatas didapatkan hasil bahwa sistem pengenalan wajah menggunakan metode Triangle Face ini memiliki keakuratan yang baik yaitu 82,6%, sehingga dapat dikatakan sistem ini cukup aman untuk diaplikasikan dalam pengaksesan ruang folder komputer

Analisis Respon Emosi Marah Wanita Jawa dengan Algoritma K-Means Clustering

Dalam budaya jawa, wanita jawa memiliki ciri khas dalam sikap dan tingkah lakunya yang berbeda dengan suku lainnya. Kebanyakan wanita jawa diketahui memiliki semacam ‘kode etik' yang memaksa mereka untuk tidak menunjukkan kemarahannya didepan umum. Mereka seolah dapat menerima segala situasi dan terkenal paling lihai dalam menyembunyikan kemarahan. Oleh karena itu banyak yang tidak mengetahui kapan dan bagaimana wanita jawa tersebut marah. Penelitian ini ditujukan untuk mengetahui aspek apa saja yang menjadi pemicu wanita jawa tersebut marah berdasarkan kelompok tingkat kemarahan. Pengelompokkan tingkat kemarahan menggunakan clustering akan dibagi menjadi 3. Pendukung sistem yang dibuat adalah data yang yang diperoleh dari kuisioner yang disebarkan kepada responden dari beberapa daerah yaitu Blitar (27 orang), Sidoarjo (29 orang), Pasuruan (16 orang), Situbondo (21 orang) dan Gresik (14 orang) yang kemudian dikelompokkan menggunakan metode K-Means Clustering. Tingkat keakurasian yang didapatkan pada sisitem ini adalah 96.6%. Dari hasil uji keakurasian yang menghasilkan 3 cluster tersebut didapatkan presentase, cluster 1 sebesar 100%, cluster2 sebesar 100% dan cluster 3 sebesar 90%

Klasifikasi Jenis Kelamin pada Citra Wajah Menggunakan Metode Naive Bayes

Saat ini perkembangan teknologi yang berkaitan dengan pengenalan wajah banyak dimanfaatkan pada aplikasi pengenalan data biologis (biometrics) seperti pengenalan jenis kelamin. Penerapan aplikasi yang memerlukan pengenalan jenis kelamin adalah proses segmentasi pasar untuk mengetahui trend demografis dari produk yang dipasarkan berdasarkan jenis kelamin. Selain itu, aplikasi ini juga dapat digunakan untuk pembatasan akses suatu ruangan. Klasifikasi jenis kelamin pada citra wajah menggunakan metode Naive Bayes dapat digunakan untuk membedakan wajah wanita dan wajah pria berdasarkan fitur. Pembuatan data training berupa citra wajah dengan total 61 data dengan rincian 25 perempuan dan 36 laki-laki. Penggunaan fitur yang diperoleh dari deteksi mata, hidung dan mulut diekstraksi dengan metode Principal Component Analysis yang selanjutnya akan dilakukan proses klasifikasi jenis kelamin dengan metode Naive Bayes yang menghasilkan akurasi kecocokan sebesar 80%