Pub Date : 2023-08-31DOI: 10.33050/sensi.v9i2.2909
Padeli Padeli, S. Sudaryono, Ridwan Alberto Pandiangan
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sistem manajemen baterai dengan memprediksi tenaga surya melalui bigdata ditinjau dari kajian literatur. Dengan adanya pertumbuhan biaya integrasi, pengelolaan limbah yang semakin rumit, variabilitas daya listrik yang berdampak sosio-lingkungan sehingga membutuhkan model sektor listrik baru dengan memanfaatkan tenaga surya. Oleh karenanya penelitian ini merupakan hasil tinjauan literature review dengan prinsip systematic literature review untuk memprediksi tenaga surya dalam pengelolaan listrik dengan sistem baterai. Metode Systematic Literature Review (SLR) digunakan untuk mendefinisikan dan mengevaluasi literatur dalam rangkaian makalah. Pencarian menggunakan 41 makalah untuk evaluasi sebelumnya, menunjukkan bahwa model yang digunakan untuk memprediksi tenaga surya adalah eksperimen akademik jangka panjang. Algoritma ELM (Extreme Learning Machine) menjadi pilihan dalam pengelolaan listrik dengan tenaga surya melalui system baterai dibandingkan dengan algoritma JST (Jaringan Syaraf Tiruan).
{"title":"Systematic Literature Review on Battery Management Systems and predicting Solar Big Data","authors":"Padeli Padeli, S. Sudaryono, Ridwan Alberto Pandiangan","doi":"10.33050/sensi.v9i2.2909","DOIUrl":"https://doi.org/10.33050/sensi.v9i2.2909","url":null,"abstract":"Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sistem manajemen baterai dengan memprediksi tenaga surya melalui bigdata ditinjau dari kajian literatur. Dengan adanya pertumbuhan biaya integrasi, pengelolaan limbah yang semakin rumit, variabilitas daya listrik yang berdampak sosio-lingkungan sehingga membutuhkan model sektor listrik baru dengan memanfaatkan tenaga surya. Oleh karenanya penelitian ini merupakan hasil tinjauan literature review dengan prinsip systematic literature review untuk memprediksi tenaga surya dalam pengelolaan listrik dengan sistem baterai. Metode Systematic Literature Review (SLR) digunakan untuk mendefinisikan dan mengevaluasi literatur dalam rangkaian makalah. Pencarian menggunakan 41 makalah untuk evaluasi sebelumnya, menunjukkan bahwa model yang digunakan untuk memprediksi tenaga surya adalah eksperimen akademik jangka panjang. Algoritma ELM (Extreme Learning Machine) menjadi pilihan dalam pengelolaan listrik dengan tenaga surya melalui system baterai dibandingkan dengan algoritma JST (Jaringan Syaraf Tiruan).","PeriodicalId":134510,"journal":{"name":"Journal Sensi","volume":"19 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-08-31","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"114956172","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2023-08-31DOI: 10.33050/sensi.v9i2.2908
Yodi Susanto, Persis Haryo Winasis, Muhammad Maulana Rachman, Heriyanto Heriyanto
This paper describes the implementation of geofencing technology in Android-based mobile applications for promotional advertisements based on the user's location. Geofencing is a location-based service that uses GPS, cellular networks, or Wi-Fi to create virtual geographic boundaries around specific locations. This technology enables businesses to send targeted advertisements to mobile users based on their current location. The paper presents the development of an Android-based mobile application that uses geofencing technology to provide location-based promotional advertisements to users. Researchers use one of the big shopping centers in Jakarta as a location object for geofencing technology. The application uses Google Maps and Firebase to create geofences around specific locations, and then sends push notifications to users within the geofenced areas. The implementation also includes a backend system to manage the promotional advertisements and user data. The results show that the implementation of geofencing technology in Android-based mobile applications can provide a more targeted and effective way to deliver promotional advertisements to users.
{"title":"The Use of Geofencing in Android-Based Mobile Applications for Promotional Ads in Shopping Centers","authors":"Yodi Susanto, Persis Haryo Winasis, Muhammad Maulana Rachman, Heriyanto Heriyanto","doi":"10.33050/sensi.v9i2.2908","DOIUrl":"https://doi.org/10.33050/sensi.v9i2.2908","url":null,"abstract":"This paper describes the implementation of geofencing technology in Android-based mobile applications for promotional advertisements based on the user's location. Geofencing is a location-based service that uses GPS, cellular networks, or Wi-Fi to create virtual geographic boundaries around specific locations. This technology enables businesses to send targeted advertisements to mobile users based on their current location. The paper presents the development of an Android-based mobile application that uses geofencing technology to provide location-based promotional advertisements to users. Researchers use one of the big shopping centers in Jakarta as a location object for geofencing technology. The application uses Google Maps and Firebase to create geofences around specific locations, and then sends push notifications to users within the geofenced areas. The implementation also includes a backend system to manage the promotional advertisements and user data. The results show that the implementation of geofencing technology in Android-based mobile applications can provide a more targeted and effective way to deliver promotional advertisements to users.","PeriodicalId":134510,"journal":{"name":"Journal Sensi","volume":"26 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-08-31","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"124849739","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Sistem pendukung keputusan merupakan alat penting dalam proses pengambilan keputusan yang efektif dan efisien. Dalam konteks pendidikan, prediksi penerimaan mahasiswa baru menjadi salah satu aspek penting dalam pengelolaan sebuah universitas. Penelitian ini bertujuan merancang sebuah sistem pendukung dalam mengambil keputusan dengan metode Naive Bayes dalam memprediksi penerimaan mahasiswa baru di Universitas Singaperbangsa Karawang.Kriteria yang telah ditetapkan untuk diterima di universitas ini meliputi asal sekolah calon mahasiswa, nilai akhir ujian, daya tampung universitas, peluang penerimaan, dan profil calon mahasiswa. Penyelesaian kriteria tersebut dilakukan melalui teknik Data Mining dengan metode Naive Bayes. Dataset yang digunakan dalam penelitian ini berupa Data Set dengan jumlah sebanyak 816 data. Berdasarkan uji coba menggunakan data tes SNBT, metode Naive Bayes berhasil mengklasifikasikan 4 dari 816 data yang diuji, dengan akurasi prediksi mencapai 97,79%, persentase tertinggi dalam memprediksi penerimaan mahasiswa baru. Dengan memanfaatkan sistem pendukung keputusan ini, universitas dapat melakukan prediksi penerimaan mahasiswa baru dengan akurasi tinggi, mempermudah pengambilan keputusan terkait penerimaan mahasiswa baru, meningkatkan efisiensi proses seleksi, dan mengurangi kesalahan dalam proses tersebut.
{"title":"Prediksi Penerimaan Mahasiswa Baru Universitas Singaperbangsa Karawang dengan Naive Bayes","authors":"Ganes Wisnu Cahya Bagaskara, Milla Rochmawati, Ismail Adha, Mayland Trifena","doi":"10.33050/sensi.v9i2.2913","DOIUrl":"https://doi.org/10.33050/sensi.v9i2.2913","url":null,"abstract":"Sistem pendukung keputusan merupakan alat penting dalam proses pengambilan keputusan yang efektif dan efisien. Dalam konteks pendidikan, prediksi penerimaan mahasiswa baru menjadi salah satu aspek penting dalam pengelolaan sebuah universitas. Penelitian ini bertujuan merancang sebuah sistem pendukung dalam mengambil keputusan dengan metode Naive Bayes dalam memprediksi penerimaan mahasiswa baru di Universitas Singaperbangsa Karawang.Kriteria yang telah ditetapkan untuk diterima di universitas ini meliputi asal sekolah calon mahasiswa, nilai akhir ujian, daya tampung universitas, peluang penerimaan, dan profil calon mahasiswa. Penyelesaian kriteria tersebut dilakukan melalui teknik Data Mining dengan metode Naive Bayes. Dataset yang digunakan dalam penelitian ini berupa Data Set dengan jumlah sebanyak 816 data. Berdasarkan uji coba menggunakan data tes SNBT, metode Naive Bayes berhasil mengklasifikasikan 4 dari 816 data yang diuji, dengan akurasi prediksi mencapai 97,79%, persentase tertinggi dalam memprediksi penerimaan mahasiswa baru. Dengan memanfaatkan sistem pendukung keputusan ini, universitas dapat melakukan prediksi penerimaan mahasiswa baru dengan akurasi tinggi, mempermudah pengambilan keputusan terkait penerimaan mahasiswa baru, meningkatkan efisiensi proses seleksi, dan mengurangi kesalahan dalam proses tersebut.","PeriodicalId":134510,"journal":{"name":"Journal Sensi","volume":"136 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-08-31","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"122798423","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2023-08-31DOI: 10.33050/sensi.v9i2.2915
Sri Rahayu, Lina Yasyfa, Octavia Yulistiani
Peningkatan penjualan online saat ini membuat orang terbiasa mencari informasi, memesan, dan membeli sesuatu lewat Internet. Karena internet dinilai lebih cepat dan praktis dan seringkali memberikan keuntungan lebih kepada pelanggan selain itu informasi yang dicari pun dapat ditemukan dengan mudah. Perusahaan CV Epen Catering memiliki sistem informasi pemesanan katering yang masih manual, yang dimana masih mengandalkan aplikasi whatsapp dan melakukan pendataan ulang secara manual. Dan ini menjadi hambatan karena pelanggan perlu menunggu konfirmasi dari admin lagi sehingga pelanggan belum mendapatkan informasi yang cukup jelas. Maka ini merupakan kesulitan bagi admin, yang memperlambat dan mengurangi produktivitas admin, sehingga memakan waktu cukup lama dalam proses pemesanan catering tersebut. Permasalahan lain yaitu admin perlu mendata ulang memakai buku besar, hal tersebut membuat banyak tumpukan berkas-berkas pemesanan. Hal tersebut mengakibatkan terjadinya kehilangan data pelanggan. Terkait dengan hal tersebut, maka user perlu membangun sebuah aplikasi sistem informasi pemesanan catering yang basisnya web agar dapat terciptanya efisiensi bagi pelanggan serta memudahkan kinerja admin. Kesalahan admin dalam pendataan pemesanan catering dapat diminimalisir. Dengan demikian dirancanglah sistem tersebut dengan dengan memanfaatkan pemodelan Object Oriented (UML), sehingga bisa langsung fokus pada kebutuhan user akan objek apa saja yang relevan.
{"title":"Rancang Bangun Aplikasi Sistem Informasi Pemesanan Catering dengan Object Oriented Modeling","authors":"Sri Rahayu, Lina Yasyfa, Octavia Yulistiani","doi":"10.33050/sensi.v9i2.2915","DOIUrl":"https://doi.org/10.33050/sensi.v9i2.2915","url":null,"abstract":"Peningkatan penjualan online saat ini membuat orang terbiasa mencari informasi, memesan, dan membeli sesuatu lewat Internet. Karena internet dinilai lebih cepat dan praktis dan seringkali memberikan keuntungan lebih kepada pelanggan selain itu informasi yang dicari pun dapat ditemukan dengan mudah. Perusahaan CV Epen Catering memiliki sistem informasi pemesanan katering yang masih manual, yang dimana masih mengandalkan aplikasi whatsapp dan melakukan pendataan ulang secara manual. Dan ini menjadi hambatan karena pelanggan perlu menunggu konfirmasi dari admin lagi sehingga pelanggan belum mendapatkan informasi yang cukup jelas. Maka ini merupakan kesulitan bagi admin, yang memperlambat dan mengurangi produktivitas admin, sehingga memakan waktu cukup lama dalam proses pemesanan catering tersebut. Permasalahan lain yaitu admin perlu mendata ulang memakai buku besar, hal tersebut membuat banyak tumpukan berkas-berkas pemesanan. Hal tersebut mengakibatkan terjadinya kehilangan data pelanggan. Terkait dengan hal tersebut, maka user perlu membangun sebuah aplikasi sistem informasi pemesanan catering yang basisnya web agar dapat terciptanya efisiensi bagi pelanggan serta memudahkan kinerja admin. Kesalahan admin dalam pendataan pemesanan catering dapat diminimalisir. Dengan demikian dirancanglah sistem tersebut dengan dengan memanfaatkan pemodelan Object Oriented (UML), sehingga bisa langsung fokus pada kebutuhan user akan objek apa saja yang relevan. ","PeriodicalId":134510,"journal":{"name":"Journal Sensi","volume":"12 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-08-31","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"121068078","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2023-08-31DOI: 10.33050/sensi.v9i2.2912
Mayland Trifena, Khoirunnisa Hamidah, Yuyun Umaidah, A. Voutama
Penjualan paket bundel menjadi strategi pemasaran yang populer di toko swalayan XYZ untuk meningkatkan penjualan dan kepuasan pelanggan. Namun, menentukan kombinasi optimal dari produk-produk yang akan disertakan dalam paket bundel dapat menjadi tugas yang rumit. Oleh karena itu, penelitian ini mengusulkan implementasi algoritma Apriori untuk membantu toko swalayan XYZ dalam menentukan paket bundel yang paling efektif berdasarkan data penjualan. Metode Apriori digunakan untuk mengekstraksi aturan asosiasi dari data penjualan historis. Data penjualan termasuk informasi tentang produk-produk yang dibeli oleh pelanggan secara bersamaan. Algoritma Apriori akan mengidentifikasi kombinasi produk yang sering dibeli bersamaan, sehingga dapat digunakan untuk menentukan paket bundel yang menarik bagi pelanggan. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa mayoritas pelanggan yang membeli makanan juga membeli Air Mineral, dengan confident tertinggi sebesar 51,7% dan lift sebesar 2,2. Informasi ini dapat digunakan oleh Swalayan XYZ untuk membuat paket bundel yang menggabungkan makanan dan Air Mineral. Dengan menyusun paket bundel ini, Swalayan XYZ dapat memanfaatkan pola pembelian pelanggan yang teridentifikasi melalui analisis asosiasi untuk meningkatkan penjualan dan memberikan nilai tambah kepada pelanggan.
{"title":"Implementasi Algoritma Apriori untuk Menentukan Paket Bundel dalam Penjualan Toko Swalayan XYZ","authors":"Mayland Trifena, Khoirunnisa Hamidah, Yuyun Umaidah, A. Voutama","doi":"10.33050/sensi.v9i2.2912","DOIUrl":"https://doi.org/10.33050/sensi.v9i2.2912","url":null,"abstract":"Penjualan paket bundel menjadi strategi pemasaran yang populer di toko swalayan XYZ untuk meningkatkan penjualan dan kepuasan pelanggan. Namun, menentukan kombinasi optimal dari produk-produk yang akan disertakan dalam paket bundel dapat menjadi tugas yang rumit. Oleh karena itu, penelitian ini mengusulkan implementasi algoritma Apriori untuk membantu toko swalayan XYZ dalam menentukan paket bundel yang paling efektif berdasarkan data penjualan. Metode Apriori digunakan untuk mengekstraksi aturan asosiasi dari data penjualan historis. Data penjualan termasuk informasi tentang produk-produk yang dibeli oleh pelanggan secara bersamaan. Algoritma Apriori akan mengidentifikasi kombinasi produk yang sering dibeli bersamaan, sehingga dapat digunakan untuk menentukan paket bundel yang menarik bagi pelanggan. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa mayoritas pelanggan yang membeli makanan juga membeli Air Mineral, dengan confident tertinggi sebesar 51,7% dan lift sebesar 2,2. Informasi ini dapat digunakan oleh Swalayan XYZ untuk membuat paket bundel yang menggabungkan makanan dan Air Mineral. Dengan menyusun paket bundel ini, Swalayan XYZ dapat memanfaatkan pola pembelian pelanggan yang teridentifikasi melalui analisis asosiasi untuk meningkatkan penjualan dan memberikan nilai tambah kepada pelanggan.","PeriodicalId":134510,"journal":{"name":"Journal Sensi","volume":"1 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-08-31","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"130727869","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2023-08-31DOI: 10.33050/sensi.v9i2.2907
Yonky Pernando, Yuni Roza
Sensor ultrasonik digunakan dalam aplikasi kapal untuk mendeteksi jarak antara kapal dan benda lain, seperti perairan dangkal atau dermaga. Sensor ini bekerja dengan memancarkan gelombang ultrasonik dan mengukur waktu yang dibutuhkan untuk gelombang tersebut kembali setelah memantul dari benda yang diukur. Namun, sensor ultrasonik juga memiliki beberapa keterbatasan, seperti pengaruh lingkungan dan interferensi dengan gelombang suara lainnya. Oleh karena itu, perlu dilakukan penyesuaian terhadap sensitivitas sensor dan kalibrasi secara teratur untuk mendapatkan hasil yang akurat. Dalam penelitian ini, dilakukan pengujian terhadap sensor ultrasonik pada kapal dan dihasilkan nilai akurasi pengukuran yang tinggi dengan menggunakan metode kalibrasi yang tepat. Hal ini menunjukkan bahwa sensor ultrasonik dapat digunakan sebagai solusi dalam memperbaiki kesalahan navigasi kapal dan membantu mencegah terjadinya kecelakaan.
{"title":"Perancangan Prototype Kapal Untuk Monitoring Sensor Ultrasonik","authors":"Yonky Pernando, Yuni Roza","doi":"10.33050/sensi.v9i2.2907","DOIUrl":"https://doi.org/10.33050/sensi.v9i2.2907","url":null,"abstract":"Sensor ultrasonik digunakan dalam aplikasi kapal untuk mendeteksi jarak antara kapal dan benda lain, seperti perairan dangkal atau dermaga. Sensor ini bekerja dengan memancarkan gelombang ultrasonik dan mengukur waktu yang dibutuhkan untuk gelombang tersebut kembali setelah memantul dari benda yang diukur. Namun, sensor ultrasonik juga memiliki beberapa keterbatasan, seperti pengaruh lingkungan dan interferensi dengan gelombang suara lainnya. Oleh karena itu, perlu dilakukan penyesuaian terhadap sensitivitas sensor dan kalibrasi secara teratur untuk mendapatkan hasil yang akurat. Dalam penelitian ini, dilakukan pengujian terhadap sensor ultrasonik pada kapal dan dihasilkan nilai akurasi pengukuran yang tinggi dengan menggunakan metode kalibrasi yang tepat. Hal ini menunjukkan bahwa sensor ultrasonik dapat digunakan sebagai solusi dalam memperbaiki kesalahan navigasi kapal dan membantu mencegah terjadinya kecelakaan.","PeriodicalId":134510,"journal":{"name":"Journal Sensi","volume":"294 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-08-31","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"121360496","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2023-08-31DOI: 10.33050/sensi.v9i2.2917
Aris Martono, Tilly Ray Citra Widya, Ika R.I. Permatasari
Penilaian kualitas produk merupakan aspek penting dalam memastikan keberhasilan suatu perusahaan dan kepuasan pelanggan. Hasil penilaian dapat dipengaruhi oleh keterbatasan dan subjektivitas dalam pengumpulan data, pemilihan kriteria, dan penentuan bobot relatif. Selain itu, interpretasi hasil penilaian juga harus dilakukan dengan hati-hati, mengingat kompleksitas dan konteks yang terlibat dalam penilaian kualitas produk. Dalam era digital saat ini, penggunaan pendekatan multikriteria dan teknologi web menjadi semakin relevan dalam pengembangan model penilaian kualitas produk. Artikel ini bertujuan untuk mengembangkan model penilaian kualitas produk dengan pendekatan multikriteria berbasis web. Dalam penelitian ini, penilaian kualitas produk menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) berdasarkan pendekatan multikriteria. Kriteria-kriteria yang relevan, seperti performa produk, keandalan, ketersediaan, harga, fitur, dan keberlanjutan, diidentifikasi dan diberikan bobot relatif untuk masing-masing kriteria tersebut. Metode SAW digunakan untuk menghitung skor kualitas relatif untuk setiap produk berdasarkan nilai kriteria yang dinormalisasi dan bobot yang ditetapkan. Hasil penilaian dapat memberikan peringkat produk yang berguna dalam pengambilan keputusan untuk meningkatkan kualitas produk, Diharapkan bahwa pengembangan model penilaian kualitas produk dengan pendekatan multikriteria berbasis web ini akan memberikan kontribusi yang signifikan dalam peningkatan kualitas produk dan mendukung proses penilaian kualitas produk yang lebih objektif. Model ini dapat digunakan oleh perusahaan dalam meningkatkan produk mereka dan memberikan panduan yang lebih baik dalam pengambilan keputusan.
{"title":"Pengembangan Model Penilaian Kualitas Produk dengan Pendekatan Multikriteria Berbasis Website","authors":"Aris Martono, Tilly Ray Citra Widya, Ika R.I. Permatasari","doi":"10.33050/sensi.v9i2.2917","DOIUrl":"https://doi.org/10.33050/sensi.v9i2.2917","url":null,"abstract":"Penilaian kualitas produk merupakan aspek penting dalam memastikan keberhasilan suatu perusahaan dan kepuasan pelanggan. Hasil penilaian dapat dipengaruhi oleh keterbatasan dan subjektivitas dalam pengumpulan data, pemilihan kriteria, dan penentuan bobot relatif. Selain itu, interpretasi hasil penilaian juga harus dilakukan dengan hati-hati, mengingat kompleksitas dan konteks yang terlibat dalam penilaian kualitas produk. Dalam era digital saat ini, penggunaan pendekatan multikriteria dan teknologi web menjadi semakin relevan dalam pengembangan model penilaian kualitas produk. Artikel ini bertujuan untuk mengembangkan model penilaian kualitas produk dengan pendekatan multikriteria berbasis web. Dalam penelitian ini, penilaian kualitas produk menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) berdasarkan pendekatan multikriteria. Kriteria-kriteria yang relevan, seperti performa produk, keandalan, ketersediaan, harga, fitur, dan keberlanjutan, diidentifikasi dan diberikan bobot relatif untuk masing-masing kriteria tersebut. Metode SAW digunakan untuk menghitung skor kualitas relatif untuk setiap produk berdasarkan nilai kriteria yang dinormalisasi dan bobot yang ditetapkan. Hasil penilaian dapat memberikan peringkat produk yang berguna dalam pengambilan keputusan untuk meningkatkan kualitas produk, Diharapkan bahwa pengembangan model penilaian kualitas produk dengan pendekatan multikriteria berbasis web ini akan memberikan kontribusi yang signifikan dalam peningkatan kualitas produk dan mendukung proses penilaian kualitas produk yang lebih objektif. Model ini dapat digunakan oleh perusahaan dalam meningkatkan produk mereka dan memberikan panduan yang lebih baik dalam pengambilan keputusan. \u0000 ","PeriodicalId":134510,"journal":{"name":"Journal Sensi","volume":"10 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-08-31","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"126053178","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2023-08-31DOI: 10.33050/sensi.v9i2.2914
Dea Safryda Putri, Nina Sulistiyowati, A. Voutama
Salah satu aplikasi pinjaman uang online populer di Google Play Store yaitu aplikasi AdaKami. Bagi calon pengguna, ulasan mampu memberikan detail pengalaman penggunaan aplikasi. Bagi pihak perusahaan, ulasan pengguna dapat menjadi acuan evaluasi aplikasi. Masalah yang ditemukan yaitu jumlah dan keragaman ulasan pengguna aplikasi AdaKami yang tidak efisien untuk dibaca satu per satu sehingga perlu dilakukan analisis sentimen dan pemodelan. Tujuan penelitian ini yaitu mengetahui reputasi aplikasi berdasarkan sentimen dominan dalam ulasan pengguna dan membuat model analisis sentimen yang optimal. Penelitian ini menggunakan Metode SEMMA, dengan 1.000 data ulasan bersumber dari Google Play Store, melalui proses sampling dan labelling (negatif, positif, netral). Dalam pemodelan analisis sentimen, diujicobakan tiga variabel yaitu metode pelabelan (manual dan leksikon), algoritma (SVM dan KNN) dan proporsi pembagian data (data latih : data uji = 90:10, 80:20, 70:30, 60:40 dan 50:50) yang disajikan dalam bentuk 20 skenario. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sentimen paling dominan adalah positif dan model paling optimal yaitu model skenario 6 yang menggunakan algoritma SVM, metode pelabelan manual dan proporsi 90:10. Model tersebut memiliki performa 93% accuracy, 93% precision, 93% recall dan 92% f1-score.
{"title":"Analisis Sentimen dan Pemodelan Ulasan Aplikasi AdaKami Menggunakan Algoritma SVM dan KNN","authors":"Dea Safryda Putri, Nina Sulistiyowati, A. Voutama","doi":"10.33050/sensi.v9i2.2914","DOIUrl":"https://doi.org/10.33050/sensi.v9i2.2914","url":null,"abstract":"Salah satu aplikasi pinjaman uang online populer di Google Play Store yaitu aplikasi AdaKami. Bagi calon pengguna, ulasan mampu memberikan detail pengalaman penggunaan aplikasi. Bagi pihak perusahaan, ulasan pengguna dapat menjadi acuan evaluasi aplikasi. Masalah yang ditemukan yaitu jumlah dan keragaman ulasan pengguna aplikasi AdaKami yang tidak efisien untuk dibaca satu per satu sehingga perlu dilakukan analisis sentimen dan pemodelan. Tujuan penelitian ini yaitu mengetahui reputasi aplikasi berdasarkan sentimen dominan dalam ulasan pengguna dan membuat model analisis sentimen yang optimal. Penelitian ini menggunakan Metode SEMMA, dengan 1.000 data ulasan bersumber dari Google Play Store, melalui proses sampling dan labelling (negatif, positif, netral). Dalam pemodelan analisis sentimen, diujicobakan tiga variabel yaitu metode pelabelan (manual dan leksikon), algoritma (SVM dan KNN) dan proporsi pembagian data (data latih : data uji = 90:10, 80:20, 70:30, 60:40 dan 50:50) yang disajikan dalam bentuk 20 skenario. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sentimen paling dominan adalah positif dan model paling optimal yaitu model skenario 6 yang menggunakan algoritma SVM, metode pelabelan manual dan proporsi 90:10. Model tersebut memiliki performa 93% accuracy, 93% precision, 93% recall dan 92% f1-score.","PeriodicalId":134510,"journal":{"name":"Journal Sensi","volume":"1 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-08-31","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"131467076","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2023-08-31DOI: 10.33050/sensi.v9i2.2911
Hendra Kusumah, Mohamad Riski Nurholik, Catur Putri Riani, Ilham Riyan Nur Rahman
Accidents are common on Indonesian roadways. Accidents are caused by vehicles, motorcycles, and public transportation. Road fatalities are caused by speeding, alcohol, distraction, fatigue, and poor road conditions. There are numerous car accidents on Indonesian roadways. 30% of Indonesian traffic incidents are explained by road infrastructure and environmental conditions, 61% by driver skill and personality, and 9% by vehicle variables such as vehicle standardization. Cars are damaged, immobilized, and crashed as a result of road conditions. Every hour, three people pass away in traffic in Indonesia, according to authorities. According to the BPS's 2021 Land Transportation Statistics report, 31.91 percent of Indonesia's roads were damaged, totaling 174,298 kilometers. Accidents among Indonesian motorists are becoming more common as roads deteriorate. Using a single camera, a deep learning algorithm can recognize and detect road degradation such as potholes and road cracks. Train and process the model using transfer learning and fine-tuning on the Nano YOLOv5 model architecture. After being validated in three major scenarios, the model performs well with the appropriate confidence level. The precision metric for the model is 0.8, while recall and mAP:0.5 are both 0.5.
{"title":"Deep Learning for Pothole Detection on Indonesian Roadways","authors":"Hendra Kusumah, Mohamad Riski Nurholik, Catur Putri Riani, Ilham Riyan Nur Rahman","doi":"10.33050/sensi.v9i2.2911","DOIUrl":"https://doi.org/10.33050/sensi.v9i2.2911","url":null,"abstract":"Accidents are common on Indonesian roadways. Accidents are caused by vehicles, motorcycles, and public transportation. Road fatalities are caused by speeding, alcohol, distraction, fatigue, and poor road conditions. There are numerous car accidents on Indonesian roadways. 30% of Indonesian traffic incidents are explained by road infrastructure and environmental conditions, 61% by driver skill and personality, and 9% by vehicle variables such as vehicle standardization. Cars are damaged, immobilized, and crashed as a result of road conditions. Every hour, three people pass away in traffic in Indonesia, according to authorities. According to the BPS's 2021 Land Transportation Statistics report, 31.91 percent of Indonesia's roads were damaged, totaling 174,298 kilometers. Accidents among Indonesian motorists are becoming more common as roads deteriorate. Using a single camera, a deep learning algorithm can recognize and detect road degradation such as potholes and road cracks. Train and process the model using transfer learning and fine-tuning on the Nano YOLOv5 model architecture. After being validated in three major scenarios, the model performs well with the appropriate confidence level. The precision metric for the model is 0.8, while recall and mAP:0.5 are both 0.5.","PeriodicalId":134510,"journal":{"name":"Journal Sensi","volume":"79 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-08-31","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"130099035","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2023-01-27DOI: 10.33050/sensi.v9i1.2625
Aris Martono, Arsi Yulianjani, Amilia Sudariyanti
Penelitian ini bertujuan pembuatan prototipe penutup tempat sampah secara otomatis. Penutup tempat sampah otomatis ini menggunakan rancangan perakitan mikrokontroler Arduino Uno ATMega328 agar menyadarkan masyarakat tentang pentingnya kesehatan melalui pembuangan sampah. Metode yang digunakan untuk mendeteksi keberadaan objek ini adalah metode desain yang terdiri dari beberapa langkah yaitu (1) analisis kebutuhan, (2) desain, (3) implementasi rangkaian. Prototipe ini terbagi menjadi dua bagian yaitu perangkat keras dan perangkat lunak. Perangkat keras terdiri dari sensor ultrasonik HC-SR04, sensor PIR, sistem mikrokontroler ATMega328 minimal dengan satu set pengontrol input dan output dan motor servo, sedangkan perangkat lunak dibangun dengan Arduino, yang mirip dengan bahasa pemrograman C (Arduino). Hasil pembacaan data jarak sensor ultrasonik kemampuan mendeteksi objek dari tempat sampah sejauh 25cm dan waktu menutup tempat sampah sekitar 5 detik. Penggunaan sensor PIR untuk mendeteksi keberadaan Orang. Berdasarkan jarak yang telah ditentukan, ketika objek yang mendekat dalam jarak 25 cm terdeteksi, komputer mikro mengontrol motor servo untuk membuka dan menutup tempat sampah secara otomatis. Dengan menggunakan mikrokontroler ATMega328, fungsi tempat sampah otomatis banyak dibutuhkan untuk menjaga kebersihan dan kesehatan lingkungan.
这项研究的目标是设计一种自动废物盖原型。这些自动垃圾桶盖使用设计的Arduino Arduino Uno ATMega328来提醒公众垃圾处理对健康的重要性。检测对象存在的方法是由以下几个步骤组成的设计方法:(1)需求分析，(2)设计，(3)串行实现。它被分成硬件和软件的两个部分。硬件包括超声波HC-SR04，梨传感器，ATMega328微控制器至少有一组输入和输出控制器和伺服马达，而该软件采用Arduino，类似于C编程语言。超声波传感器的测距数据显示，它能探测25厘米(25英寸)外垃圾箱中的物体，关闭垃圾桶的时间约为5秒。使用梨传感器来检测一个人的存在。根据规定的距离，当25厘米范围内的物体被检测到时，微型计算机控制伺服电机自动打开和关闭垃圾箱。使用微控制器ATMega328，自动废物处理功能是维持环境清洁和健康所必需的。
{"title":"Penerapan Mikrokontroler pada Penutup Tempat Sampah untuk Membuka atau Menutup secara Otomatis ( Studi Kasus di Universitas Raharja)","authors":"Aris Martono, Arsi Yulianjani, Amilia Sudariyanti","doi":"10.33050/sensi.v9i1.2625","DOIUrl":"https://doi.org/10.33050/sensi.v9i1.2625","url":null,"abstract":"Penelitian ini bertujuan pembuatan prototipe penutup tempat sampah secara otomatis. Penutup tempat sampah otomatis ini menggunakan rancangan perakitan mikrokontroler Arduino Uno ATMega328 agar menyadarkan masyarakat tentang pentingnya kesehatan melalui pembuangan sampah. Metode yang digunakan untuk mendeteksi keberadaan objek ini adalah metode desain yang terdiri dari beberapa langkah yaitu (1) analisis kebutuhan, (2) desain, (3) implementasi rangkaian. Prototipe ini terbagi menjadi dua bagian yaitu perangkat keras dan perangkat lunak. Perangkat keras terdiri dari sensor ultrasonik HC-SR04, sensor PIR, sistem mikrokontroler ATMega328 minimal dengan satu set pengontrol input dan output dan motor servo, sedangkan perangkat lunak dibangun dengan Arduino, yang mirip dengan bahasa pemrograman C (Arduino). Hasil pembacaan data jarak sensor ultrasonik kemampuan mendeteksi objek dari tempat sampah sejauh 25cm dan waktu menutup tempat sampah sekitar 5 detik. Penggunaan sensor PIR untuk mendeteksi keberadaan Orang. Berdasarkan jarak yang telah ditentukan, ketika objek yang mendekat dalam jarak 25 cm terdeteksi, komputer mikro mengontrol motor servo untuk membuka dan menutup tempat sampah secara otomatis. Dengan menggunakan mikrokontroler ATMega328, fungsi tempat sampah otomatis banyak dibutuhkan untuk menjaga kebersihan dan kesehatan lingkungan.","PeriodicalId":134510,"journal":{"name":"Journal Sensi","volume":"3 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-01-27","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"121602063","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
京公网安备 11010802042870号
京ICP备2023020795号-1
扫码关注我们
求助内容：
应助结果提醒方式：