The stability of commodity prices for food is very influential on the economy of a region because stable prices have a direct impact on the level of people's purchasing power. The need to maintain the stability of food commodity prices is the background of this research and this can be anticipated by forecasting the Consumer Price Index (CPI). The CPI is an index number that calculates the average change in prices of goods and services consumed by households and society. The purpose of this study is to predict the CPI of the Foodstuff Group using the Support Vector Regression (SVR) method by utilizing Linear, Polynomial, Gaussian Radial Basis Function (RBF) and SPLine Kernel Functions. Selection of this SVR method, because SVR is able to map input vectors into higher dimensions and can produce a function with a trend of bumpy data following the data path formed, resulting in more accurate predictive values Research is limited to the city of Surabaya, the period of time the study begins January 1, 2016 until December 31, 2018. The data source used is the Surabaya Food Basic Price data as an input variable with 34 input attributes and the CPI data for Surabaya city Foodstuffs group as output variables. The results of this study are expected to be able to predict CPI with an error rate below 5%, which is indicated by MSE (Mean Square Error) < 0.05
Voice Recognition is a process of developing systems used between computer and human. The purpose of this study is to find out the sound pattern of a person based on the spoken Javanese language. This study used the Mel Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) method to solve the problem of feature extraction from human voices. Tests were carried out on 4 users consisting of 2 women and 2 men, each saying 1 word "KUTHO", the word pronounced 5 times. The results of the testing are to get a sound pattern from the characteristics of 1 person with another person so that research using the MFCC method can produce different sound patterns
Pada industri rumahan minuman berwarna pekerja dituntut untuk dapat memilah botol berwarna secara cepat dan tepat. Untuk mengatasi masalah ini direncanakan dan dibuat alat pemilah botol berdasarkan warna dengan bantuan robot lengan. Sensor yang dipakai untuk pemilah warna menggunakan LED RGB dan resistor LDR yang mampu memilah 9 warna yaitu : merah, kuning, hijau, biru, merah muda, putih, ungu, sian, dan hitam dengan memanfaatkan robot lengan sebagai pemilah.
Robot didesain yang diadaptasi dari robot lengan me arm v1.0 dengan dimensi 15 cm x 19 cm, dan tinggi 50 cm. Untuk menjalankan alat ini botol berwarna diletakkan pada tempat sensor warna, setelah warna terdeteksi lengan robot akan bergerak mengambil dan meletakkan botol yang terdeteksi ke dalam wadah yang ditandai dengan reed switch (sensor magnet). Desain robot lengan menerapkan metode forward kinematic untuk mendapatkan titik koordinat robot.
Percobaan untuk menentukan titik koordinat robot memberikan hasil sebagai berikut: (19,15 cm, 8,92 cm) saat istirahat, (23,49 cm, 33,55 cm) saat mengangkat botol, dan (35,35 cm, 0 cm) saat mengambil botol. Tingkat keberhasilan sensor warna dan lengan robot dalam memilah botol berdasarkan warna adalah sebesar 74,07%. Lama proses untuk melakukan pemilahan botol berwarna dengan beban 100 ml adalah 40,2 detik untuk satu botol.
Karyawan dituntut memiliki etos kerja yang baik untuk memajukan perusahaan. Hal ini menyebabkan banyak perusahaan memotivasi karyawannya dengan berbagai cara. Tujuan umumnya agar kinerja karyawan lebih baik dan stabil sehingga menguntungkan perusahaan. Imbalan diberikan kepada karyawan yang berprestasi dan mampu mencapai target tertentu, hal ini lebih efektif dalam memotivasi karyawan daripada hukuman sehingga dapat menjadi sumber motivasi bagi karyawan untuk bekerja secara maksimal. Dalam memberikan reward terkadang karyawan tidak sesuai dengan hasil kinerjanya dan tanpa menerapkan perhitungan yang baik. Untuk itu diperlukan suatu sistem rekomendasi untuk mendukung penilaian kinerja karyawan untuk mendapatkan reward. Salah satu metode yang digunakan adalah metode Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS). Metode ini dipilih karena mampu melengkapi penilaian kinerja karyawan berdasarkan kriteria yang telah ditentukan dan digunakan sebagai acuan dalam pemberian reward. Jumlah data yang diperoleh dan akan digunakan adalah sejumlah 537 data pegawai yang akan dibagi menjadi dua yaitu data latih yang berfungsi sebagai model sebanyak 524 data dan data uji yang berfungsi untuk menguji sistem sebanyak 13 data dan diperoleh Nilai perhitungan validasi model sebesar 0.867189 atau 87%
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.