Claim Missing Document
Check
Articles

Sistem Pakar Diagnosis Hama Dan Penyakit Tanaman Kopi Menggunkan Metode Breadth First Search (Bfs) Berbasis Web R. Lumbanraja, Favorisen; Rosdiana, Siti; Sudarsono, Hamim; Junaidi, Akmal
Explore:Jurnal Sistem informasi dan telematika(Telekomunikasi, Multimedia dan Informatika) Vol 11, No 1 (2020): Juni
Publisher : Universitas Bandar Lampung (UBL)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (902.499 KB) | DOI: 10.36448/jsit.v11i1.1452

Abstract

Beberapa faktor menyebabkan rendahnya kualitas dan produktivitas kopi di Indonesia. Alasan utama permasalahan ini adalah gangguan hama dan penyakit. Sebagian besar petani kopi di Indonesia, khususnya di Provinsi Lampung adalah petani kopi yang tidak terdidik. Para petani masih menggunakan cara tradisional dalam mengidentifikasi hama dan penyakit. Dengan menggunakan sistem pakar diharapkan petani dapat melakukan diagnosis hama dan penyakit kopi secara akurat. Tujuan utama dari penelitian ini adalah membangun sistem pakar berbasis web untuk mendiagnosis hama dan penyakit tanaman kopi. Untuk mengidentifikasi hama dan penyakit tanaman kopi, teknik Breadth First Search digunakan. Data terdiri dari 5 hama, 5 penyakit, dan 28 gejala dari hama dan penyakit pada tanaman kopi. Certainty Factor digunakan untuk menentukan bobot setiap gejala dan nilainya ditentukan oleh pakar dan pengguna. Selanjutnya Certainty Factor secara iteratif dihitung oleh sistem untuk mengukur persentase hasil diagnosis. Untuk mengevaluasi sistem ini, 30 pengguna dipilih dan dikelompokkan menjadi 3 kelompok (pakar kopi, petani dan mahasiswa Fakultas Pertanian, mahasiswa jurusan Ilmu Komputer). Pengguna diminta untuk menilai sistem dengan mengisi kuesioner. Pengguna menyimpulkan bahwa sistem pakar berjalan dengan baik dengan persentase masing-masing 75.56%, 73,78% dan 83.39%.
Implementasi Metode Ekstraksi Fitur Gabor Filter dan Probablity Neural Network (PNN) untuk Identifikasi Kain Tapis Lampung SYARIF, ADMI; TANJUNG, AKBAR RISMAWAN; ANDRIAN, RICO; LUMBANRAJA, FAVORISEN R.
Jurnal Komputasi Vol 8, No 2 (2020)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/komputasi.v8i2.2641

Abstract

Tapis Fabric is a traditional clothing of the people of Lampung in the form of a shawl cloth or a sarong made of woven cotton thread with various motifs and ornaments, silver thread or gold thread by embroidered or punched. The pattern of filter cloth is quite complex, unlike the pattern of fabric in general, with its own uniqueness that has become the culture of Lampung society until now. This filter cloth will be investigated by identifying the three types of filter cloth, namely Sasab, Bintang Perak and Gunung Beradu and see the results of its identification. The method used to identify is by combining the Gabor Filter feature extraction method which has frequency and orientation parameters and Probability Neural Network classification methods. Previously, the combination of these two methods was used to identify objects with simple patterns. The results are quite good, such as detecting faces, leaf patterns, and other simple patterns. This research is expected to get maximum identification results on the filter cloth even though it has a pattern that is not simple and will be used as a research report to determine the suitability of the method used for the filter object.
Pengembangan Smart Village: Pendampingan Implementasi Sistem Administrasi Desa di Pekon Wonodadi Kab. Pringsewu Lampung Kurniawan, Didik; Irawati, Anie Rose; Sakethi, Dwi; Lumbanraja, Favorisen Rosyking
WARTA LPM WARTA LPM, Vol. 25, No. 2, April 2022 (in Progress)
Publisher : Universitas Muhammadiyah Surakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23917/warta.v25i2.16047

Abstract

Pekon Wonodadi Kecamatan Gadingrejo merupakan salah satu desa unggulan di kabupaten Pringsewu Provinsi Lampung, yang memiliki potensi baik di bidang ekonomi serta telah menjalankan administrasi desa dengan baik pula. Kondisi ini memungkinkan untuk mentransformasi Pekon Wonodadi menuju Smart Village sehingga dapat meningkatkan fungsi dan layanan desa menjadi lebih baik lagi. Terdapat 3 elemen utama penyusun smart village yaitu pemerintahan, masyarakat dan lingkungan. Ketiga elemen ini harus diakomodasi dengan baik karena merupakan kesatuan yang saling mempengaruhi satu dengan lainnya. Secara konsep, smart village berhubungan dengan manajemen sumberdaya yang dilakukan oleh pemerintahan dengan memanfaatkan teknologi yang bersesuaian.  Berdasarkan model dan konsep smart village tersebut, kegiatan pengabdian ini dilaksanakan dengan tujuan untuk membangun dan mengimplementasikan teknologi smart village yang berfokus pada 2 elemen yaitu pemerintahan dan masyarakat. Berdasarkan hasil pengujian User Acceptance Test, diketahui bahwa model teknologi yang diimplementasikan dapat membantu Pekon Wonodadi dalam meningkatkan kualitas pelayanan kepada masyarakat serta dalam proses administrasi desa, hal ini tercermin dalam hasil survei bahwa 84% masyarakat merasa dipermudah dalam mendapatkan layanan desa.
Sistem Pakar Diagnosis Hama Dan Penyakit Tanaman Kopi Menggunkan Metode Breadth First Search (Bfs) Berbasis Web Favorisen R. Lumbanraja; Siti Rosdiana; Hamim Sudarsono; Akmal Junaidi
Explore: Jurnal Sistem Informasi dan Telematika (Telekomunikasi, Multimedia dan Informatika) Vol 11, No 1 (2020): Juni
Publisher : Universitas Bandar Lampung (UBL)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (902.499 KB) | DOI: 10.36448/jsit.v11i1.1452

Abstract

Beberapa faktor menyebabkan rendahnya kualitas dan produktivitas kopi di Indonesia. Alasan utama permasalahan ini adalah gangguan hama dan penyakit. Sebagian besar petani kopi di Indonesia, khususnya di Provinsi Lampung adalah petani kopi yang tidak terdidik. Para petani masih menggunakan cara tradisional dalam mengidentifikasi hama dan penyakit. Dengan menggunakan sistem pakar diharapkan petani dapat melakukan diagnosis hama dan penyakit kopi secara akurat. Tujuan utama dari penelitian ini adalah membangun sistem pakar berbasis web untuk mendiagnosis hama dan penyakit tanaman kopi. Untuk mengidentifikasi hama dan penyakit tanaman kopi, teknik Breadth First Search digunakan. Data terdiri dari 5 hama, 5 penyakit, dan 28 gejala dari hama dan penyakit pada tanaman kopi. Certainty Factor digunakan untuk menentukan bobot setiap gejala dan nilainya ditentukan oleh pakar dan pengguna. Selanjutnya Certainty Factor secara iteratif dihitung oleh sistem untuk mengukur persentase hasil diagnosis. Untuk mengevaluasi sistem ini, 30 pengguna dipilih dan dikelompokkan menjadi 3 kelompok (pakar kopi, petani dan mahasiswa Fakultas Pertanian, mahasiswa jurusan Ilmu Komputer). Pengguna diminta untuk menilai sistem dengan mengisi kuesioner. Pengguna menyimpulkan bahwa sistem pakar berjalan dengan baik dengan persentase masing-masing 75.56%, 73,78% dan 83.39%.
IMPLEMENTASI METODE SUPPORT VECTOR MACHINE DALAM PREDIKSI PERSEBARAN DEMAM BERDARAH DI KOTA BANDAR LAMPUNG Favorisen R Lumbanraja; RM Sulaiman Sani; Didik Kurniawan; Anie Rose Irawati
Jurnal Komputasi Vol 7, No 2 (2019)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/komputasi.v7i2.2426

Abstract

Dengue fever is a one of the dangerous diseases and very often causes casualties every year, especially in the tropics or subtropics countries. Dengue fever cases increase during the rainy season, many factors affect the spread of dengue fever, such as vegetation, population and landfills. The aim of this research is to predict the number of cases of Dengue fever using support vector machine. The data used are dengue data in Bandar Lampung City, weather data, population data and distance matrix data between dengue fever events with each other. The amount of data used is 1,080 data with 3 kernels: linear, gaussian and polynomial. In this study four experiments were carried out, the first two experiments were carried out without Feature Selection and the next two experiments were carried out with Feature Selection. After the experiment was found The best performance in the experiment with Feature Selection with 44 Variables. From the experiments conducted, Gaussian kernel achieved the highest R2 value which is 75.52%, while the Linear kernel and Polynomial Kernel achieved R2 value of 74.61% and 75.15%, respectively
Pengembangan Sistem Rekruitmen Karyawan Perusahaan Mitra UPT Kewirausahaan Dan Pengembangan Karir Universitas Lampung Destian ade anggi Sukma; Machudor Yusman; Favorisen Lumbanraja; Rico Andrian
Jurnal Komputasi Vol 8, No 1 (2020)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/komputasi.v8i1.2331

Abstract

Recruitment is the process of finding and the best-qualified candidate work in a company or agency. There are various recruitment methods such as via employee recommendations, university collaboration, job vacancy, and jobsfair. In this paper an online company employee recruitment will be made using the black box testing method with the Equivalence Partitioning technique and the Likert scale. The data is taken from company users and job seekers. System displays job vacancies in accordance with the minimum level of education, gender and applicant's GPA. Job seekers fill out the Curriculum Vitae (CV) on the system as a company assessment for acceptance of applicants.The system can also provide announcements for applicants who have successfully passed a company. The system has been tested with black box testing with technique Equivalence Partitioning and get valid results for each test case, and for testing using a Likert scale gets very good results with a value of 87.05%.
ANALISA KOMPUTASI PARALEL MENGURUTKAN DATA DENGAN METODE RADIX DAN SELECTION Favorisen R. Lumbanraja; Aristoteles Aristoteles; Nadila Rizqi Muttaqina
Jurnal Komputasi Vol 8, No 2 (2020)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/komputasi.v8i2.2662

Abstract

Increasing computing power is now achieved by replacing the programming paradigm with parallel programming. Parallel computing is a method of solving problems by dividing the computational load into small parts of the computation sub-process. This study describes the comparative analysis of parallel computations in the Selection Sort and Radix Sort algorithms. The data used are in the form of whole numbers and decimal numbers totaling 100 to 2 million data. The test was carried out with three scenarios, namely using two processors, four processors, and 3 computers connected to each other via a LAN network. The results showed that the parallel Selection Sort algorithm for small data was better than the parallel Radix Sort. On the other hand, parallel Radix Sort is better for millions of data than Selection Sort.
IMPLEMENTASI SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) UNTUK KLASIFIKASI PEDERITA DIABETES MELLITUS Favorisen R Lumbanraja; Fanni Lufiana; Yunda Heningtyas; Kurnia Muludi
Jurnal Komputasi Vol 10, No 1 (2022)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/komputasi.v10i1.2940

Abstract

Diabetes Mellitus (DM) is a chronic disease characterized by the body's inability to metabolize carbohydrates, fats, and proteins, resulting in increased blood sugar (hyperglycemia) due to low insulin levels. Diabetes is due to a combination of heredity (genetics) and unhealthy lifestyles. Hemoglobin A1c is a blood test used to diagnose and manage diabetes patients when measuring blood sugar levels. This study aims to analyze predictive models for the classification of people with diabetes using R Shiny and evaluate the results of the support vector machine method's classification performance. There are many ways to diagnose diabetes, and the support vector machine is one of the machine learning algorithms used in this study's classification case (SVM). This study uses data from Diabetes 130-US Hospital For Years 1999-2008, which was sourced from the UCI Machine Learning Repository and consists of 34 variables and 84900 records, with dataset distribution and testing techniques using the 10-fold cross-validation method and three kernels in modeling using SVM, namely linear, Gaussian, and polynomial. The results obtained are a simple predictive model analysis system for classifying people with diabetes with shiny, making it easier for users to find out the prediction results and obtain the highest accuracy result, which is 82.76 percent of the gaussian kernel.
SINERGITAS PENGGIATAN EKONOMI KERAJINAN BATIK LAMPUNG, EKSPLORASI BUDAYA DAN EDUKASI KONSERVASI: ANDANAN BATIK TULIS, NEGERI SAKTI, PESAWARAN, LAMPUNG Elly Lestari Rusitati; Erdi Suroso; Warsono Warsono; Junaidi Junaidi; Favorisen Rosyking Lumbanraja; Priyambodo Priyambodo
Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Sakai Sambayan Vol 3 No 2 (2019)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jss.v3i2.146

Abstract

Batik Lampung merupakan salah budaya yang khas dengan motifnya dan menjadi salah satu kegiatan ekonomi yang kuat di Provinsi Lampung, termasuk kerajinan Andanan Batik Tulis, yang mencirikan keunikan budaya Lampung. Saat ini selain sebagai kegiatan kebutuhan ekonomi, kerajinan Andanan Batik Tulis sekaligus menjadi media edukasi budaya dan konservasi melalui pengkayaan motif berbasis budaya Lampung, konservasi dan penyediaan media belajar membatik. Penerapan edukasi budaya dan konservasi dilakukan melalui paket eduwisata yang disediakan bagi wisatawan baik lokal maupun asing. Program eduwisata ini mendapat tanggapan positif. Kata Kunci: Andanan Batik Tulis, eduwisata, budaya, konservasi, Lampung
DETEKSI TINGKAT KERUSAKAN SISTEM KELISTRIKAN PADA MOBIL MENGGUNAKAN ADAPTIVE NEURO-FUZZY INFERENCE SYSTEM Rizky Prabowo; Zuliana Nurfadlilah; Favorisen Rosyking Lumbanraja; Didik Kurniawan
KLIK- KUMPULAN JURNAL ILMU KOMPUTER Vol 8, No 1 (2021)
Publisher : Lambung Mangkurat University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20527/klik.v8i1.377

Abstract

The automotive industry in Indonesia has significant increase in the past decade. A famous car company opened a manufacturing branch to increase its production capacity in Indonesia. An increase in sales is directly proportional to an increase in service to customers. Damage on electrical system is the majority of modern car. Unfortunately, car users have minimal knowledge of car electricity. This article describes the technique of detecting the level of damage to a car's electrical system using the Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (Anfis) concept. As a case study in designing the system in question is the electrical system on the Toyota Avanza. Formation of a fuzzy inference system which is used for the system formation process through a GUI-based interface design (Graphic User Interface). The output of the system is a fuzzy analysis based on the membership function of the Gaussian, Triangular and Trapezoid methods to obtain an analysis of the level of damage to the electrical system on a Toyota Avanza. From the results of the system test for starter system, firewire system and lighting system,  it is concluded that the analysis of the level of damage to the electrical system on the car using Anfis based on the Gaussian membership function model is more accurate(reach 85%) in predicting the level of damage to the analyzed electrical system.Keywords: Anfis, Electrical System, Fuzzy Inference System, Toyota Avanza Industri otomotif di Indonesia mengalami peningkatan signifikan dalam kurun waktu satu dekade belakangan ini. Perusahaan mobil terkenal membuka pabrik manufaktur untuk meningkatkan kapasitas produksinya di Indonesia. Peningkatan penjualan berbanding lurus dengan peningkatan layanan kepada pelanggan. Kerusakan sistem kelistrikan merupakan kerusakan yang mayoritas dialami pengguna kendaraan mobil terbaru masa kini. Sayangnya, pengguna kendaraan mobil memiliki pengetahuan yang kurang tentang kelistrikan. Artikel ini mendeskripsikan tentang teknik mendeteksi tingkat kerusakan sistem kelistrikan mobil dengan menggunakan konsep Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS). Sebagai studi kasus dalam mendesain sistem yang dimaksud adalah sistem kelistrikan pada Mobil Toyota Avanza. Pembentukan fuzzy inference system yang kemudian digunakan untuk proses pembentukan sistem melalui desain interface berbasis GUI (Graphic User Interface). Keluaran dari sistem yang dibuat adalah analisa fuzzy berdasarkan fungsi keanggotaan metode Gaussian, Triangular dan Trapezoid untuk mendapatkan analisa tingkat kerusakan sistem kelistrikan pada mobil Toyota Avanza. Dari hasil uji sistem yang dilakukan pada sistem starter, sistem pengapian dan sistem penerangan diperoleh kesimpulan analisis tingkat kerusakan sistem kelistrikan pada mobil dengan menggunakan Anfis berdasarkan model membership function Gaussian adalah lebih akurat (mencapai 85%) dalam menduga tingkat kerusakan sistem kelistrikan yang dianalisa.Kata kunci: Anfis; Fuzzy Inference System; Sistem Kelistrikan; Toyota Avanza
Co-Authors - Damayanti Adawiyah, Laila Admi Syarif Aflaha Asri Ahyarudin Akbar, Mohammed Raihan Akmal Junaidi Amelia Jasmine Andrian, Rico Annisa Rizqiana Ardiansyah Ardiansyah Aristoteles, Aristoteles Asmiati Asmiati Astria Hijriani Astria Hijriani Aulia Putri Ariqa Ayu Amalia Bambang Hermanto Danu Sasmita Desti Fatmalasari Destian ade anggi Sukma Dian Kurniasari Didik Kurniawan Dwi Kartini, Dwi Dwi Sakethi Dwi Sakethi, Dwi Eliza Fitri Elly Lestari Rusitati Erdi Suroso Fanni Lufiana Fanni Lufiana Febi Eka Febriansyah Hamim Sudarsono . Heningtyas, Yunda Herteno, Rudy Ilman, Igit Sabda Indah Pasaribu Ira Hariati Br Sitepu Irawati, Anie Rose Jihan Aferiansyah Junaidi Junaidi Junaidi Junaidi Kristina Ademariana Kurnia Muludi Kurnia Muludi Kurnia Muludi Lilies Handayani M. Juandhika Rizky Machudor Yusman Manurung, Yunita Rosalina Megawaty, Dyah Ayu Meria Nensi Muhammad Reza Faisal, Muhammad Reza Muhammad Rizki Muhaqiqin, Muhaqiqin Muliadi Mustofa Usman Nadila Rizqi Muttaqina Naurah Nazhifah Nova Ayu Lestari Siahaan Nuning Nurcahyani Nurhasanah Nurhasanah Parabi, M. Iqbal Prabowo, Rizky Pratama, Rinaldo Adi Priyambodo Priyambodo Qory Aprilarita Rahmat Safe’i Rangga Agustiantino Reza Aji Saputra RM Sulaiman Sani Rosdiana, Siti Rudy Herteno Saragih, Triando Hamonangan Shofiana, Dewi Asiah Sholehurrohman, Ridho Sintiya Paramitha Siti Aisyah Solechah Siti Rosdiana Su'admaji, Arif Susanto, Gregorius Nugroho Sutyarso, - Syangap Diningrat Sitompul TANJUNG, AKBAR RISMAWAN Tiyara Saghira Tristiyanto Tristiyanto Wamiliana Warsono Warsono Warsono Warsono Warsono YOHANA TRI UTAMI, YOHANA TRI Zuliana Nurfadlilah