Pemerintah pertama kali mengumumkan 2 kasus pasien positif Coronavirus Disease 2019 (Covid-19) pada 2 Maret 2020. Hampir semua aspek kehidupan masyarakat terkena dampaknya, khususnya sektor ekonomi. Salah satu upaya pemerintah dalam memulihkan perekonomian Indonesia yaitu melalui pemberian Bantuan Langsung Tunai Dana Desa (BLT-DD). Permasalahan yang dihadapi dalam pemberian BLT-DD ini yaitu tidak tepatnya pemberian BLT-DD, keterlambatan penyaluran BLT-DD karena perbedaan kebijakan, dan kurangnya keterbukaan informasi. Penelitian ini bertujuan untuk membangun sebuah sistem yang dapat memberi dukungan keputusan yang tepat untuk menilai kelayakan calon penerima BLT-DD. Metode yang digunakan dalam penelitian ini yaitu menggunakan perhitungan metode Fuzzy Mamdani. Metode ini digunakan karena memiliki akurasi yang tinggi serta menghasilkan nilai keluaran yang dapat digunakan untuk menentukan urutan kelayakan calon penerima BLT-DD. Sistem yang akan dibuat akan menghasilkan keluaran berupa keputusan dan nilai kelayakan masing-masing calon penerima BLT-DD, yang kemudian diurutkan berdasarkan tingkat kelayakannya. Hasil penelitian yang telah dilakukan yaitu didapatkan akurasi tertinggi sebesar 89,87% dengan jumlah minimal kesesuaian kriteria keluarga miskin bernilai “Tinggi” terbaik sebanyak 8 kriteria.
<p><em>Shoes have become a necessity and human lifestyle in keeping with the times. The main function of the shoe is to protect the foot from being injured due to environmental conditions. Shoe size is also a factor that influences the safety and comfort of activities so that the right size shoes are needed.For the sake of comfort in doing activities, shoes with the right size are needed to reduce injury. Some foot injuries can be caused due to incorrect selection of shoes so that they have a bad impact on the feet. To answer these problem, digital foot length measuring device will be made in this study using LDR sensor and diodesIn addition, this device can also recommend the right shoe sizes from various shoe brands available on the website page. To connect supporting software and hardware it will be managed by Arduino MEGA. Test results on 40 samples indicate that the system can recommend shoe sizes to users with a high level of suitability. Digital device test results obtained difference between 0cm - 1cm with a tolerance value of 1cm. On manual measurements of user's foot length and shoe size obtained a difference between 0,4cm – 1,5cm with a tolerance value of 1,5cm.</em></p><p><strong><em>Keywords</em></strong><em>: Shoe Size, LDR Sensor, Arduino MEGA, Website</em><strong> </strong></p><p><em>Sepatu </em><em>sudah</em><em> menjadi kebutuhan dan g</em><em>aya hidup </em><em>manusia dalam mengikuti perkembangan zaman. Fungsi utama s</em><em>epatu </em><em>adalah </em><em>melindungi kaki agar tidak cedera karena kondisi lingkungan</em><em>. Ukuran sepatu juga menjadi faktor yang mempengaruhi keamanan dan </em><em>kenyamanan dalam beraktivitas</em><em> sehingga </em><em> dibutuhkan sepatu dengan ukuran yang </em><em>tepat.</em><em> </em><em>Beberapa cedera kaki dapat disebabkan karena salah dalam pemilihan ukuran sepatu sehingga berdampak buruk bagi kaki. Untuk m</em><em>enjawab permasalahan tersebut,</em><em> </em><em>dalam penelitian ini direalisasikan alat ukur panjang telapak kaki secara digital menggunakan sensor LDR dan Dioda. Selain itu alat ini juga dapat merekomendasikan ukuran sepatu yang tepat dari berbagai merek sepatu yang tersedia di halaman website. Untuk menghubungkan perangkat lunak dan perangkat keras pendukung maka akan diatur oleh Arduino MEGA. Hasil pengujian pada 40 sampel menunjukkan bahwa sistem dapat merekomendasikan ukuran sepatu kepada pengguna dengan tingkat kesesuaian yang tinggi. Pengujian alat digital diperoleh selisih antara 0cm – 1cm dengan nilai toleransi sebesar 1cm. Untuk pengukuran manual panjang kaki dan ukuran sepatu pengguna didapatkan selisih antara 0,4cm – 1,5cm dengan nilai toleransi sebesar 1,5cm.</em></p><p><strong><em>Kata kunci</em></strong><em> : Ukuran Sepatu, Sensor LDR, Arduino MEGA, Website</em></p>
Pada penelitian ini, telah dibuat prototipe alat yang dapat mendeteksi kerusakan bearing pada kendaraan roda empat. Perangkat keras yang digunakan antara lain sensor getaran MPU6050, Modul Mikrokontroler Arduino Nano, Modul Bluetooth, dan smartphone. Alat ini memanfaatkan getaran dari roda pada sebuah kendaraan untuk mengetahui kondisi bearing-nya yang akan ditampilkan pada smartphone. Besarnya getaran yang terukur oleh sensor (accelerometer dan gyroscope) akan diklasifikasikan dan digunakan untuk membuat kategori baik, aman, dan rusak, menggunakan metode K-Nearest Neighbor (KNN). Hubungan antara perangkat lunak dan perangkat keras pendukung sistem dikendalikan oleh Arduino Nano. Kategori kerusakan bearing berhasil ditampilkan pada layar sebuah smartphone sehingga alat ini memiliki keunggulan antara lain murah, portable dan akurat. Tingkat keberhasilan sistem dalam mengenali nilai getaran berdasarkan pengujian mencapai nilai sebesar 90,37%.
Kalimas Village is one of the villages located in Sungai Kakap, Kubu Raya Regency, West Kalimantan. Kalimas Village is one of the villages that seeks to restore the welfare of the people in overcoming poverty cases which are global cases. Direct Cash Assistance (DCA) is one of the efforts made by Kalimas Village Officials in restoring the welfare of the people by providing assistance to underprivileged communities, especially those who have never received any kind of assistance from the government. However, the selection and determination process is still done manually so it takes a relatively long time, and sometimes the assessment is still subjective in making the selection and determination. The VIKOR method is one method that can be a solution in the process of determining the recipients of DCA funds. VIKOR method will calculate the value of each criterion used in the determination so as to provide accurate and optimal ranking results based on the weights and criteria used. The test results of 30 DCA candidates show that the VIKOR method can provide recommendations for DCA recipients with the best VIKOR 0.010798 owned by candidate K21 with 0.5 veto.
Aktivitas lalu lintas di jalan raya sering kita jumpai terjadi kecelakaan kendaraan mobil dan motor. Kecelakaan lalu lintas itu disebabkan karena beberapa hal salah satunya adalah kelalaian pengendara itu sendiri. Berdasarkan permasalahan tersebut dibuatlah sebuah sistem otomatis pada kendaraan untuk mengurangi terjadinya kecelakaan lalu lintas dengan dimulai dari skala prototipe robot beroda dua untuk menghindari halangan menggunakan metode Logika Fuzzy Mamdani. Pada penelitian ini telah dibuat sistem robot penghindar halangan yang dapat menghindari halangan dan pengaturan kecepatan motor secara otomatis berdasarkan jarak halangan didepannya. Sistem ini dibangun menggunakan mikrokontroler Arduino uno sebagai sistem kendali, 3 buah sensor ultrasonik sebagai pengukur jarak robot terhadap halangan, motor driver dan motor DC sebagai arah gerak robot. Pengaturan kecepatan motor secara otomatis digunakan sistem pengambil keputusan dengan menggunakan 27 rule. Hasil pengujian sensor ultrasonik dapat mendeteksi halangan yang ada di samping kiri, kanan dan depan dengan rentang jarak dekat, sedang dan jauh dari 2 sampai 50 cm. Pada sistem pengaturan kecepatan motor dapat mengatur kecepatan lambat, normat dan cepat pada rentang 50-60 PWM secara otomatis menggunakan sistem keputusan Logika Fuzzy Mamdani dengan akurasi sistem 93% dari 27 kali pengujian.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.