Dalam sistem pendukung keputusan, banyak dijumpai metode untuk mengevaluasi pilihan dalam mengambil keputusan. Dua di antaranya adalah metode Multifactor Evaluation Process (MFEP) dan Analytical Hierarchy Process (AHP). Dalam paper ini disajikan perbandingan keduanya baik secara prosedural maupun hasil akhir dalam pemberian peringkat karyawan di Biro Kepegawaian Institut Teknologi Nasional (Itenas) Bandung. Hasil menunjukkan, bahwa metode AHP lebih komplek dibanding MFEP sedangkan hasil pemeringkatan diperoleh perbedaan di peringkat empat dan lima dari lima karyawan yang dievaluasi. Kata kunci: Multifactor Evaluation Process, Analytical Hierarchy Process, sistem pendukung keputusan.
ABSTRAKKopi kuning adalah varietas kopi yang berciri khas berwarna kuning saat matang. Permasalahan muncul saat petani tidak sengaja memanen kopi yang masih belum matang sempurna karena warna kopi kuning yang matang berbeda dari kopi lainnya. Penelitian ini menggunakan metode CNN Inception V3 yang merupakan metode deep learning untuk menentukan kematangan buah kopi kuning. Ada permasalahan yakni kurangnya dataset. Dengan teknik augmentasi dan transfer learning permasalahan tersebut dapat diatasi dengan memperoleh model yang baik. Dengan menggunakan label yaitu mentah, setengah matang, matang, dan total 1380 dataset citra buah kopi yang dipecah menjadi 984 citra untuk training, 246 citra untuk validasi dan 150 citra buah kopi untuk testing, didapatkan nilai akurasi metode CNN Inception V3 sebesar 92.00%.Kata kunci: Kopi Kuning, CNN Inception V3 ABSTRACTYellow coffee is a variety of coffee that is distinctive, which has a yellow color when ripe. Problems arise when farmers accidentally harvest coffee that is not fully ripe yet because the color of ripe yellow coffee is different from other coffees. This study used the CNN Inception V3 method, which is a deep learning method for determining the ripeness of yellow coffee cherries. There is a problem, namely the lack of datasets. With augmentation techniques and transfer learning these problems can be overcome by obtaining a good model. By using three labels, namely raw, half-ripe, and ripe, and a total of 1380 coffee bean image datasets broken down into 984 images for training, 246 images for validation and 150 coffee bean images for testing, the accuracy value of the CNN Inception V3 method is 92.00%.Keywords: Yellow Coffee, CNN Inception V3
E-Voting is an election that uses information technology facilities as well as electronic devices where part or all of the process is done digitally. The electoral process by means of E-voting can help the counting process faster and costs less than the conventional electoral process. However, this electronic-based election is prone to manipulation, therefore it requires protection of the system. In this study, AES and CSRF algorithms were implemented to increase security in the E-Voting application. The election is limited to the election of the executive mayor / regent. This study uses Acunetix software to test the level of security. In testing, four versions of the website were made, namely: the website without AES and CSRF, the website only with AES, the website only CSRF and the website using AES and CSRF. The test results on the website with AES and CSRF show a satisfactory increase in security, only one medium level application vulnerability warning and two low level application vulnerability warnings. Test results with Acunetix on websites without AES and CSRF received seven medium warnings and eleven low warnings. The CSRF test results only get two low warnings but the number of data scans is only a few. The AES test results only get four medium warnings and one warning. Thus, the application of the AES algorithm can increase the level of security of the E-Voting system
Jembatan merupakan bagian yang penting dalam suatu sistem jaringan jalan, karena pengaruhnya yang signifikan bila jembatan itu runtuh atau tidak berfungsi dengan baik, maka keruntuhan jembatan akan mengganggu kelancaran transportasi orang dan barang. Sistem monitor dikembangkan untuk dapat mengetahui kondisi struktur jembatan agar dapat mengantisipasi kegagalan struktur. Dimana dari hasil monitor ini akan dihasilkan data ferekuensi alami, tekanan beban dan lendutan. Data akselerasi Sumbu x,y,dan z akan diolah dengan algoritma Fast Fourier Transform (FFT), kemudian data ferekuensi yang telah diolah akan menghasilkan ferekuensi alami jembatan. Dari hasil penelitian menunjukkan bahwa monitoring getaran jembatan dapat ditampilkan dengan data akselerasi sumbu X, Y dan Z maupun FFT. Dengan beban 6 KG didapat akselerasi Sumbu x = 1.29, Y = 0.73 dan Z = 13.39, Ferkunesi Dasar X = 1.82, Y = 1.03 dan Z = 18.93. Untuk parameter lendutan dengan akurasi 99.66%, dengan beban 6Kg didapat Rata-rata error sebesar 11 mm (millimeter) dengan rata-rata persentase error sebesar 0.0396%. untuk parameter Teakann berat dengan akurasi 99,534% , dengan beban 6 Kg didapat Rata-rata persentasi error sebesar 0.1821 Kg dengan persentase error tertinggi sebesar 0.4566%. Kesimpulan yang didapatkan dari hasil penilitian bahwa setiap sensor untuk mengitung parameter kesehatan pada purwarupa Jembatan dengan bentang 65cm dari aspek getaran tergolong pada nilai kondisi baik dengan nilai getaran 1,82 Hz. Ditinjau dari aspek lendutandengan beban muatan 6KG, jembatan tidak baik, karena memiliki rata-rata lendutan adalah 10 mm atau 1 cm, dengan batas maksimal 0,65 cm.
Tidak sedikit mahasiswa yang salah mengambil jurusan karena kaget dengan pekerjaan yang terlalu berat, materi yang kurang cocok serta tugas yang menumpuk. Simulasi ini bertujuan untuk dapat mengembangkan sistem pendukung keputusan pemilihan jurusan untuk siswa yang ingin berkuliah atau membantu guru Bimbingan konseling (BK) dalam mengarahkan para siswanya sehingga siswa semakin yakin dengan pilihan jurusannya. Metode Simple Additive Weight merupakan salah satu algoritma pengambilan keputusan dengan memberikan bobot pada setiap pertanyaan yang diberikan. Metode ini dapat membantu memprediksi jurusan untuk siswa yang ingin berkuliah khususnya anak SMA kelas 12 tanpa membebankan anak untuk mendapatkan nilai dari yang dia dapat tetapi dari minat dan bakat yang sangat di sukai anak tersebut.
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.