ABSTRAKPencarian pada database yang biasa dilakukan mahasiswa hanya mampu mencari judul yang sesuai berdasarkan kata kunci yang diinputkan, misalnya, jika kata kunci yang dimasukkan adalah "sistem cerdas" maka akan ditampilkan semua dokumen yang mengandung kata "sistem cerdas" namun sistem tidak bisa mengukur mana dokumen yang paling mirip. Untuk dapat melakukan pencarian berdasar substansi yang paling mirip, terdapat teknologi yang disebut information Text Retrieval. Dalam penelitian ini akan dikembangkan suatu sistem temu kembali informasi judul tugas akhir dan perhitungan kemiripan dokumen menggunakan vector space model. Sistem secara otomatis akan melakukan indexing secara offline dan temu kembali (retrieval) secara real time. Proses retrieval dimulai dengan mengambil query dari pengguna, menerapkan stop word removal sehingga dihasilkan keyword yang compaq tetapi dapatmewakili query tersebut, kemudian sistem menghitung kemiripan antarakeyword dengan daftar dokumen yang diwakili oleh term-term di dalam index. Dokumen akan ditampilkan diurutkan berdasarkan dokumen yang paling mirip.Dari hasil pengujian terlihat ketika keyword "android" dimasukkan maka akan tampil empat dokumen yang diurutkan sesuai tingkat kemiripannya, yaitu docId 3 dengan tingkat kemiripan 0.9512, docId 4 dengan tingkat kemiripan 0.5020, docId 2 dengan tingkat kemiripan 0.2671, docId 8 dengan tingkat kemiripan 0.1522.Kata kunci: temu kembali, vector space model, stopword. ABSTRACTQuerying data from the database with SQL syntax will produce results that exactly match with the condition specified in where clause. It will not be able to determine the other result that does not contain the condition specified in where clause, even it may be subtantially similar with the condition. It will not be able to determine the value of similarity of each result with the condition searched. Information retrieval brings the solution to overcome this problem.This research is aimed to develop information text retrieval for the title of the final project and calculate the similarity between document using vector space model. The system will automatically indexecah terms inside document on offline mode and will retrieve information on real time mode. The retrieveal process will begin by taking query from user, then removingthe stop word . Then the system will calculate the similarityof query with the documents represented by index value of each term.. The output will show the the most relevant documentthat has the biggest simalirity value, followed by the other adocuments that have smaller similarity value. From the testing by applying "android" keyword, the system shows four documents ordered by simalirty value descending. Document with docId 3 has simalirity value 0.9512, docId 4 has simalirity value 0.5020, docId 2 has simalirity value 0.2671 and docId 8 has simalirity value 0.1522.
Abstrak Banyak cara untuk mengetahui keberadaan para dosen dan mahasiswa pada saat aktifitas perkuliahan, mulai dari cara lama menggunakan kertas lembar presensi, menggunakan barcode hingga cara yang sudah terkomputerisasi. Dan permasalahan yang sering timbul dalam Politeknik Negeri Malang adalah perhitungan absensi yang memakan waktu lama dan membutuhkan usaha ekstra untuk merekap data dari lembar absensi mahasiswa pada setiap kelas. Pada penelitian ini, sistem absensi akan menggunakan teknologi RFID (Radio Frequency Identification). Dimana setiap dosen dan mahasiswa akan memliki tag RFID dengan nomor identitas masing-masing yang akan digunakan untuk melakukan absensi. Tag RFID tersebut akan dipindai dan data yang didapat akan disimpan pada database berupa nama, tanggal, hari, jam hadir dan jam keluar. Dari data tersebut akan diolah shingga dapat diketahui jumlah kehadiran dosen, absensi, dan jumlah kompensasi dari mahasiswa. Pada penelitian ini kinerja, kecepatan, jarak jangkau dan ketahanan dari noise diteliti menggunakan aplikasi Wireshark. Dan didapatkan bahwa sistem dapat berjalan dengan waktu yang sangat singkat, waktu rata-rata yang digunakan untuk mengirimkan data adalah 447ms dan masih dapat bekerja meskipun terhalang oleh kertas dengan ketebalan dibawah 2.8cm. Sehingga dengan menggunakan aplikasi ini, proses absensi dan proses perhitungan kompensasi yang semula cukup lama dan membutuhkan usaha ekstra dapat dilakukan dengan cepat dan efisien. Abstract There are many ways to find out the whereabouts of lecturers and students during lecture activities, like using old method by writing in presence sheet paper, using barcodes or using computerized methods. And the problem that often arises in the State Polytechnic of Malang is the calculation of attendance which takes a long time and requires extra effort to recap the data from student attendance sheets in each class. In this study, the attendance system will use RFID (Radio Frequency Identification) technology. Where each lecturer and student will have an RFID tag with their respective identity numbers which will be used for attendance. The RFID tag will be scanned and the data obtained will be stored in the database in the form of name, date, day, time of attendance and time out. From this data, it will be processed so that it can be seen the number of lecturers' attendance, attendance, and the amount of compensation for each students. In this study, the performance, speed, range and resistance of noise were examined using the Wireshark application. And it was found that the system can run in a very short time, the average time used to transmit data is 447ms and can still work even though it is hindered by paper with a thickness below 2.8cm. so that by using this application, the attendance process and the process of calculating compensation, which were quite long and required extra effort, can be done quickly and efficiently.
Remunerasi dosen erat kaitannya dengan Tri Dharma Perguruan Tinggi yang meliputi tiga kriteria yaitu Pengajaran, Penelitian dan Pengabdian. Dari data tersebut akan dilakukan clustering untuk menganalisa kelompok dosen. Data yang digunakan adalah data dosen teknik telekomunikasi, dengan 7 atribut yaitu pengajaran, pelatihan dan buku ajar, penelitian, pengabdian, jabatan, kehadiran dan penunjang. Metode yang digunakan adalah Fuzzy c-means, berbeda dengan k-means dimana satu data hanya masuk pada satu cluster saja, pada Fuzzy c-means data akan masuk pada setiap cluster dengan derajat keanggotaan yang berbeda-beda berkisar diantara 0-1. Berdasarkan hasil pengujian, terdapat 3 cluster yang terbentuk dengan jumlah dosen yang masuk cluster 0 sebanyak 4 dosen, Cluster 1 sebanyak 10 dosen, dan cluster 2 sebanyak 14 dosen. Berdasarkan analisa data hasil pengujian, cluster 0 memiliki nilai yang lebih baik dari cluster lainnya karena memiliki titik pusat cluster tertinggi sehingga nilai kinerja dosen yang masuk dalam cluster 0 juga tinggi mendekati nilai titik pusat cluster.
Along with the times and technology, the need for fast information is needed in various sectors of life, thus supporting the performance of these sectors, one of which is the security aspect, especially in security at home, considering that there are many things that happen such as crimes and negligence of residents of the house that can cause problems such as fires. In this case, a system is needed that can visually monitor the condition of the room from remote location. This is useful for the surveillance process so that if there is a crime and fire in the surveillance room, the system can monitor the state of a room via a smartphone. This study aims to create a device that is able to increase the security of the room at home by utilizing the Esp32 cam as a microcontroller and the PIR sensor as a detector of movement when crossing the corner area of the sensor and also the Fire sensor key as a detector of fire. In this study, the ESP32 cam is used as the main brain of the system which will read data from the fire sensor, PIR sensor, and remotely control the door lock and door unlock. The data from the sensor will be sent to the server by Esp32 cam. The test results have been running in accordance with the designed system. So that pictures taken and notifications of fire can be sent to the telegram application with a 100% success percentage.
Jangkrik adalah jenis serangga yang unik, memiliki suara khas dan aktif pada malam hari, jangkrik banyak dibudidayakan oleh masyarakat karena dapat menjadi penompang perekonomian masyarakat baik untuk pakan binatang piaraan,campuran pakan ternak,bahan tambahan pangan hingga campuran kosmetik. Aspek yang perlu di perhatikan dalam pembudidayaan jangkrik yaitu faktor lingkungan yang mempengaruhi hidup dan pertumbuhan jangkrik sehari-hari adalah dari sumber nutrisi,suhu dan kelembapan.Maka dari itu dibuatlah alat “Telecontrolling Pada Kandang Jangkrik Berbasis IoT (Internet of Things)”Alat ini menggunakan sensor DHT22 dan RTC untuk mengukur suhu dan kelembapan didalam kandang jangkrik dan RTC untuk mendeteksi waktu. Input data sensor akan diolah oleh ESP32 yang merupakan System on Chip dengan Wi-Fi dan Bluetooth, kemudian di deteksi oleh Fuzzy Logic untuk menentukan output pengaktifannya dan kapan ternak jangkrik waktunya panen akan dikirim melalui aplikasi telegram.Hasil perancangan sistem untuk kontrol dan monitoring berhasil diterapkan pada kandang jangkrik dengan berdasarkan suhu, kelembapan dan waktu. Sistem dapat mengirimkan notifikasi output dan respon sesuai dengan kondisi yang telah ditentukan dengan aplikasi telegram dan penyimpanan data pada website. Pengujian akurasi sensor mendapatkan hasil presentasi ketelitian yang cukup akurat, yaitu pada rata-rata presentase akurasi suhu mendapat milai 98% dan pada kelembapan mendapatkan nilai 97%, dan Pengujian hasil presentase akurasi pada sistem dan simulasi fuzzy dengan menggunakan aplikasi telegram dan matlab mendapatkan nilai presentase akurasi 31,66%.
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.