Claim Missing Document
Check
Articles

PRODUK SAMPING TANAMAN UBIKAYU SEBAGAI POTENSI BIOEKONOMI UNTUK PERTANIAN MASA DEPAN Rozi, Fahrur; Pudjiastuti, Quartina
SOCA: Jurnal Sosial Ekonomi Pertanian Vol 13 No 3 (2019): Vol. 13, No. 3, 2019
Publisher : Program Studi Agribisnis, Fakultas Pertanian, Universitas Udayana Jalan PB.Sudirman Denpasar, Bali, Indonesia. Telp: (0361) 223544 Email: soca@unud.ac.id

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (252.349 KB) | DOI: 10.24843/SOCA.2019.v13.i03.p12

Abstract

Potential and opportunities for cassava development are still very broad along with development of companies in livestock, processed food, and other industries. Added value of cassava commodities resulting from development of downstream industries (processed products) is far higher than upstream industries (primary products), so that development paradigm in agriculture sector in future should be directed towards product expansion including its waste. This study aims to examine the economic value of cassava as a future crop from direct as well as by-products and their development strategies. Data was collected from small-scale tapioca flour farmers, ranchers and entrepreneurs. SWOT analysis was used to determine relevant development strategies. Analysis shows that cassava has an potential, especially as a raw material for food and feed industry. In short term, developing cassava strategy as an industrial raw material is to use new technologies i.e. varieties and cultivation techniques for planting arrangements. Cassava potential economic value is relatively high in terms of farming aspects, food raw materials, feed and industry. This potential, apart from main product, is also by-product that has been neglected at 29.7% of cassava main value. By-products potensial has not been used optimally and a bioeconomic value of biomass that can support integrated agriculture in the future.
Pelabelan Klaster Fitur Secara Otomatis pada Perbandingan Review Produk Rozi, Fahrur; Wijoyo, Satrio Hadi; Isanta, Septiyan Andika; Azhar, Yufis; Purwitasari, Diana
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 1, No 2 (2014)
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (711.042 KB)

Abstract

Abstrak Penggunaan review produk sebagai suatu sumber untuk mendapatkan informasi dapat dimanfaatkan untuk mengoptimalkan pemasaran suatu produk. Situs belanja online merupakan salah satu sumber yang dapat digunakan untuk pengambilan review produk. Analisa terhadap produk dapat dilakukan dengan membandingkan antara dua buah produk berbeda berdasarkan fitur produk tersebut. Fitur dari suatu produk didapatkan melalui ekstraksi fitur dengan metode double propagation. Fitur yang terdapat dalam sebuah review sangat banyak serta terdapat beberapa kata yang memiliki arti yang sama yang mewakili suatu fitur tertentu, sehingga diperlukan suatu pengelompokan terhadap fitur tersebut. Pengelompokan suatu fitur produk dapat dilakukan secara otomatis tanpa memperhatikan kamus kata, yaitu dengan menggunakan teknik clustering. Hierarchical clustering merupakan salah satu metode yang dapat digunakan untuk pengelompokan terhadap fitur produk. Pengujian dengan metode hierarchical clustering untuk pengelompokan fitur menunjukkan bahwa metode average linkage memiliki nilai recall dan f-measure yang paling tinggi. Sementara untuk pengujian pelabelan menunjukkan bahwa semantic similarity antar fitur lebih berpengaruh dari pada kemunculan fitur di dokumen. Kata kunci: clustering, fitur produk, pelabelan Abstract Product review can be used as a source for acquire information and to optimize the marketing of product. Online shopping sites are one of source that can be used to get product reviews. Analysis of the product can be done by comparing two different products based on product’s features. Features of a product can be obtained through extraction of features with double propagation method. In the product review there are many feature that can be found, and there are some words that have the same meaning which represents a particular feature, so we need a grouping on the feature. Hierarchical clustering is one method that can be used for grouping the features of the product. Based on testing, hierarchical clustering method for grouping feature indicate that the average linkage method has the highest recall and f-measure. As for testing in labeling indicates that the semantic similarity between features is more influential than the appearance of features in the document. Keywords: clustering, features of the product, labeling
PENGARUH LINGKUNGAN BELAJAR, INTERAKSI TEMAN SEBAYA DAN IKLIM KELAS TERHADAP KESIAPAN BELAJAR SISWA Wijayanti, Dewanti Citra; Muhsin, Muhsin; Rozi, Fahrur
Economic Education Analysis Journal Vol 6 No 3 (2017): Economic Education Analysis Journal
Publisher : Economic Education Analysis Journal

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui ada tidaknya pengaruh lingkungan belajar, interaksi teman sebaya, dan iklim kelas terhadap kesiapan belajar siswa pada mata pelajaran Pengantar Kearsipan kelas X APdi SMK Teuku Umar Semarang. Populasi penelitian ini adalah seluruh siswa kelas X jurusan Administrasi Perkantoran SMK Teuku Umar Semarang yang berjumlah 63 siswa. Pengumpulan data dilakuan dengan angket, wawancara, dan dokumentasi. Teknik analisis data menggunakan uji asumsi klasik, analisis regresi berganda, uji hipotesis dengan SPSS dan analisis deskriptif presentase. Hasil Penelitian menunjukan Y = -27,643 + 0,332 + 0,386 + e. Hasil uji sumultan F sebesar 37,664 dengan signifikansi 0,000 maka ada pengaruh antara masing-masing variable X terhadap Y. Hasil uji parsial diperoleh hitung dari masing-masing variable sebesar 4,243; 4,227; dan 4,928 dengan signifikansi variabel X1 0,000 X2 0,000 X3 0,000. Masing-masing signifikansi variable <0,05 maka ada pengaruh secara bersama-sama antara lingkungan belajar, interaksi teman sebaya, dan iklim kelas terhadap kesiapan belajar siswa pada mata pelajaran Pengantar Kearsipan kelas X AP di SMK Teuku Umar Semarang. This study aims to determine whether there is influence of learning environment, peer interaction, and classroom climate to students learning readiness on the Introduction Archives class X AP in SMK Teuku Umar Semarang. The population of this research is all students of class X of SMK Teuku Umar Semarang Office Administration, which is 63 students. Data collection is done with interviews, interviews, and documentation. Data analysis technique using classical assumption test, multiple regression analysis, hypothesis test with SPSS and descriptive analysis of percentage. The results showed Y = -27.643 + 0.332X_1 + 0.386X_2 + 0.380X_3 + e. Result of simultaneous test of F count equal to 37,664 with significance 0,000 then there is influence between each variable X to Y. Partial test result obtained t count from each variable equal to 4,243; 4,227; and 4,928 with significance of variable X1 0,000 X2 0,000 X3 0,000. Each significance of the variable <0.05 then there is a mutual influence between the learning environment, peer interaction, and classroom climate to students learning readiness on the Introductory Course X AP Classroom at SMK Teuku Umar Semarang.
EKSTRAKSI KATA KUNCI BERDASARKAN HIPERNIM DENGAN INISIALISASI KLASTER MENGGUNAKAN FUZZY ASSOCIATION RULE MINING PADA PENGELOMPOKAN DOKUMEN Rozi, Fahrur; Fatichah, Chastine; Purwitasari, Diana
JUTI: Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Vol 13, No 2, Juli 2015
Publisher : Informatics, ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/j24068535.v13i2.a488

Abstract

Pertumbuhan dunia digital dalam dokumen tekstual terutama di World Wide Web mengalami pertumbuhan pesat. Pen-ingkatan dokumen tekstual ini menyebabkan terjadinya penumpukan informasi, sehingga diperlukan sebuah pengorgan-isasian yang efisien untuk pengelolaan dokumen tekstual. Salah satu metode yang dapat mengelompokkan dokumen dengan tepat adalah menggunakan fuzzy association rule. Tahap ekstraksi kata kunci serta tipe fuzzy yang digunakan berpengaruh terhadap kualitas pengelompokan dokumen. Penggunaan hipernim dalam ekstraksi kata kunci untuk mendapatkan suatu klaster label dapat memperluas makna dari klaster label, sehingga dapat diperoleh suatu meaningful klaster label, selain itu ambiguitas dan uncertainties yang terjadi di dalam aturan fuzzy logic systems (FLS) tipe-1 dapat diatasi dengan fuzzy set tipe-2. Penelitian ini mengusulkan sebuah metode yaitu ekstraksi kata kunci berdasarkan hipernim dengan inisialisasi klaster menggunakan fuzzy association rule mining pada pengelompokan dokumen. Metode ini terdiri dari empat tahap, yaitu : preprocessing dokumen, ekstraksi key terms dari hipernim, ekstraksi kandidat klaster, dan konstruksi klaster tree. Pengujian terhadap metode ini dilakukan dengan tiga jenis data berbeda, yaitu Classic, Reuters, dan 20 Newsgroup. Pengujian dilakukan dengan membandingkan nilai overall f-measure dari metode tanpa hipernim (level 0), hipernim level 1, dan hipernim level 2. Berdasarkan pengujian didapatkan bahwa penggunaan hipernim dalam ektraksi kata kunci mampu menghasilkan rata-rata overall f-measure sebesar 0.5783 untuk data classic, 0.4001 untuk data reuters, dan 0.5269 untuk data 20 newsgroup.
PEMBUATAN WEBGIS PENYAKIT INFEKSI SALURAN PERNAFASAN AKUT (ISPA) DI KABUPATEN JEMBER TAHUN 2013-2015 (THE MANUFACTURE OF WEBGIS FOR ACUTE RESPIRATORY TRACT INFECTIONS (ARI) IN JEMBER REGENCY IN 2013-2015 Ferlinda, Sustin; Hikmah, Faiqatul; Rozi, Fahrur
Jurnal Manajemen Informasi Kesehatan Indonesia (JMIKI) Vol 6, No 2 (2018)
Publisher : Asosiasi Perguruan Tinggi Rekam Medis dan Informasi Kesehatan Indonesia- APTIRMIKI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33560/.v6i2.193

Abstract

Acute Respiratory Infection (ARI) is a common disease in children. Incidence by underage age group is estimated to be 0.29 episodes per child / year in developing countries and 0.05 episodes per child / year in developed countries. Jember Regency Health Office placed ISPA as the top 15 most diseases in Jember Regency, occupying the first position in the highest disease sequence. This study aims to create a WebGIS mapping of ISPA disease to determine the spread of ARI and determine the priority areas of anticipatory and prevention programs of ARI in Jember Regency. The design method uses a waterfall diagram that includes analysis, design, coding, and testing. The result of this research is a WebGIS of Acute Respiratory Infection Disease in Jember Regency in 2013-2015. This digital map has a color that can define the number of ARI events seen from the incidence of ARI cases in each region in Jember Regency, and displays information in each sub-district related to disease info, number of patients and other supporting data. The data analysis showed the highest ARI occurrence in Jenggawah district, Sumberbaru district, Rambipuji district, and Bangsalsari district during 2013-2015.
Optimasi Suffix Tree Clustering dengan Wordnet dan Named Entity Recognition untuk Pengelompokan Dokumen Wijoyo, Satrio Hadi; Herlambang, Admaja Dwi; Rozi, Fahrur; Isanta, Septiyan Andika
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 4, No 4: Desember 2017
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (644.179 KB) | DOI: 10.25126/jtiik.201744400

Abstract

AbstrakSemakin meningkatnya jumlah dokumen teks di dunia digital mempengaruhi banyaknya jumlah informasi  dan menyebabkan kesulitan dalam proses temu kembali informasi (information retreival). Clustering dokumen merupakan suatu bidang text mining yang penting dan dapat digunakan untuk mengefisienkan dalam pengelolaan teks serta peringkasan teks. Namun beberapa permasalahan muncul dalam clustering dokumen teks terutama dalam dokumen berita seperti ambiguitas dalam content, overlapping cluster, dan struktur unik yang terdapat dalam dokumen berita. Penelitian ini mengusulkan metode baru yaitu optimasi Suffix Tree Clustering (STC) dengan WordNet dan Named Entity Recognition (NER) untuk pengelompokan dokumen. Metode ini memiliki beberapa tahap, yaitu prepocessing dokumen dengan mengekstraksi named entity serta melakukan deteksi sinonim berdasarkan WordNet. Tahap kedua adalah pembobotan term dengan tfidf dan nerfidf. Tahap ketiga adalah melakukan clustering dokumen dengan menggunakan Suffix Tree Clustering. Berdasarkan pengujian didapatkan rata-rata nilai precision sebesar 79.83%, recall 77.25%, dan f-measure78.30 %.Kata kunci: Clustering dokumen, Named Entity Recognition, Suffix Tree Clustering, WordNetAbstractThe increasingnumber oftext documentsin the internet, influence on the number of information and lead to difficulties in the process of information retrieval. Documents clustering is main field of text mining and can be used to stream line the management of text and summarization of text. However, some problems a risein documents clustering, especially in news documents such as ambiguity in the content, overlapping clusters, and theuniquestructure ofthe news thatcontained inthe document. Inthisresearch, we proposea newmethodfor documents clustering, optimization Suffix Tree Clustering (STC) with WordNet and Named Entity Recognition (NER). In this method there are several step, step one is prepocessing documents with named entity extraction and synonym detection based on WordNet. Step two is term weighting with tfidf and nerfidf. For the last step is document clustering using Suffix Tree Clustering. Based on testingwe obtained 79.83% for precision, 77.25% for recall, and78.30% for F-measureKeywords: Documents Clustering, Named Entity Recognition, Suffix Tree Clustering, WordNet
IMPLEMENTATION AUGMENTED REALITY IN SENIOR HIGH SCHOOL TO CHALLENGE IN INDUSTRIAL 4.0 Sukmana, Farid; Rozi, Fahrur
JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Vol 3, No 2 (2018)
Publisher : STKIP PGRI Tulungagung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (359.305 KB) | DOI: 10.29100/jipi.v3i2.1041

Abstract

Senior High School is one of education in indonesia that has important role in the next generation of technology in 2024. This generation must has a qualification in the next technology. Where are in this time, techology will change student how to learn about all subject in the class. This time is indutrial 4.0 as a time the digitalization, augment reality, 3D printing, big data will be use in next education like in the college. So in this section our article will be explained about the important thing some part of industrial 4.0 to challenge the some student to get knowledge in this generation. So the student will be know about the subjects in senior high school and what function of this subject in next profession after they are graduate in this year (2024). So they ready to learn what knowledge that they must qualificate to challange this era. This article will be compared knowledge of technolgy industrial 4.0 about augment reality and another technolgy. So with this article will be know what aspect technolgy that must implement in Senior High School and to be included in the system of education as a subject in Information Technology. 
Prediksi Waktu Sandar Kapal Di Pelabuhan Batu Ampar, Kota Batam, Provinsi Kepulauan Riau Rizal, Saiful; Kurniawan, Candra; Rozi, Fahrur
Jurnal Sistem Cerdas Vol. 2 No. 2 (2019): Smart Transportation
Publisher : APIC

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1627.808 KB) | DOI: 10.37396/jsc.v2i2.26

Abstract

Pelabuhan Batu Ampar merupakan pelabuhan barang terbesar di Kota Batam yang memiliki lalu lintas tertinggi baik untuk kegiatan ekspor maupun kegiatan impor. Waktu tunggu (dwelling time) masih menjadi masalah dalam layanan pelabuhan. Waktu tunggu merupakan salah satu indikator efisiensi pengelolaan pelabuhan. Rata-rata waktu tunggu pelabuhan Batu Ampar untuk kegiatan bongkar pada triwulan I-2015 adalah 7 hari, sedangkan kegiatan muatnya adalah 5 hari. Hal ini yang menjadikan kinerja pelabuhan Batu Ampar masih banyak dikeluhkan, sehingga berakibat banyaknya antrian kapal. Untuk itu, perlu dilakukan analisis guna menghasilkan model yang bisa memberikan gambaran waktu tunggu di pelabuhan dan melakukan evaluasi terhadap model analitik yang telah dibangun. Analisa data sekunder pelabuhan Batu Ampar menggunakan data mining. Metode data mining yang dilakukan menggunakan algoritma supervised learning, yaitu multiple regression dan decision trees. Tujuan umum dari multiple regression adalah untuk mempelajari lebih lanjut tentang hubungan antara beberapa variabel independen atau prediktor dan variabel dependen atau kriteria. Decision trees yang digunakan untuk eksplorasi data pelabuhan ini menggunakan klasifikasi. Klasifikasi decision trees dapat menemukan apakah data mengandung kelas objek yang dipisahkan dengan baik, sehingga kelas dapat diinterpretasikan secara bermakna dalam konteks teori substantif. Dua metode evaluasi model dilakukan untuk dua hasil permodelan yang dibangun. Uji Analysis of Variance (Anova) digunakan untuk evaluasi model multiple regression, sedangkan untuk model decision tree dievaluasi dengan confussion matrix. Hasil analisis data menunjukkan lamanya waktu kapal melakukan bongkar/muat dipengaruhi oleh tiga variabel yaitu jenis ekspedisi, bendera, dan volume. Dengan menggunakan regresi berganda maka dihasilkan model prediksi waktu sandar kapal. Hasil evaluasi model menunjukkan bahwa model yang dibuat signifikan. Dengan tingkat kepercayaan 95% model prediktif yang dibuat akan merepresentasikan nilai sebenarnya. Untuk decision tree, evaluasi menunjukkan model yang dibuat sudah fit, dengan presisi 84,50%.
IMPLEMENTASI MODEL PEMBELAJARAN BERBASIS MASALAH (PROBLEM- BASED LEARNING) DENGAN PENDEKATAN SAINTIFIK UNTUK MENINGKATKAN HIGHER ORDER THINKING SKILLS PADA MAHASISWA PRODI PGSD FIP UNIMED Ananda, Lala Jelita; Rozi, Fahrur; Simanihuruk, Akden; Mailani, Elvi
SCHOOL EDUCATION JOURNAL PGSD FIP UNIMED Vol 7, No 4 (2017): SCHOOL EDUCATION JOURNAL PGSD FIP UNIMED
Publisher : SCHOOL EDUCATION JOURNAL PGSD FIP UNIMED

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24114/sejpgsd.v7i4.8094

Abstract

Penelitian ini dilakukan di PGSD FIP Unimed dengan tujuan untuk meningkakan Higher Order Thinking Skills mahasiswa PGSD FIP Unimed. Berdasarkan hasil penelitian diperoleh, pada kelas kontrol denganmenggunakanmetodeceramahdiperoleh data dengan rata-rata hasil belajar 79.08 sedangkandenganmodel pembelajaran Problem Based Learning dengan Pendekatan Saintifikdiperoleh data rata-rata hasil belajar adalah 83.03.Berdasarkanperhitungandiperoleh data Fhitung> Ftabel yaitu 6,53 > 2.67 maka Ho ditolak dan dapat disimpulkan terdapat perbedaan yang signifikan implementasi model problem- based learning dengan Pendekatan Saintifik dalam meningkatkan Higher Order Thinking Skills.
PENGEMBANGAN MEDIA PEMBELAJARAN BENTUK MOLEKUL KIMIA MENGGUNAKAN AUGMENTED REALITY BERBASIS ANDROID Supriono, Nanang; Rozi, Fahrur
JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Vol 3, No 1 (2018)
Publisher : STKIP PGRI Tulungagung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (421.669 KB) | DOI: 10.29100/jipi.v3i1.652

Abstract

Seiring dengan perkembangan pada dunia pendidikan yaitu muncul berbagai macam media pembelajaran baru Salah satu teknologi yang cukup menarik saat ini yang dapat dikembangkan pada Android adalah Augmented Reality (AR). AR dapat memberikan informasi yang dapat lebih mudah dipahami oleh pengguna. Karena kelebihan yang dimiliki, AR dapat dimanfaatkan untuk membuat aplikasi pembelajaran yang dapat mendukung proses belajar mengajar. Salah satu pelajaran yang dapat memanfaatkan teknologi ini adalah pelajaran kimia mengenai bentuk molekul kimia.Pada penelitian ini akan digunakan salah satu metode dari SDLC (System Development Life Cyrcle) yaitu metode waterfall, dan dibuatkannya aplikasi pembelajaran untuk bentuk molekul kimia dengan menggunakan marker yang memanfaatkan library vuforia dan Unity dengan bahasa pemrograman yang digunakan adalah C#. Serta pembuatan obyek 3D menggunakan aplikasi Blender.Hasil pengujian menunjukkan bahwa aplikasi yang dibuat dengan menggunakan library vuforia dan Unity dapat berjalan dengan baik dan dapat memberikan gambaran mengenai bentuk molekul kimia untuk murid SMA
Co-Authors Aceng Rahmat, Aceng Admaja Dwi Herlambang, Admaja Dwi Agunginardi, Muhammad Briyan AKDEN SIMANIHURUK Apiek Gandamana, Apiek Ardysyahputra, Faiz Arnita Arnita Astuti, Novy Tri Wahyu Astutik Astutik Candra Kurniawan Chastine Fatichah DAITIN TARIGAN Damrah, Damrah Diana Purwitasari Dwi Anggani Linggar Bharati Elmasari, Yandria ELVI MAILANI Erianti Erianti Etik Umiyati Etty Soesilowati Farid Sukmana, Farid Feriyansyah Feriyansyah Ferlinda, Sustin Gaja, Rawalan Harapan Haryanti, Ayuni Tri Heri yanto Hikmah, Faiqatul Jully Handoko Khoirina, Amanatun Khomsatun, Khalimatul Kristari, Ayunda Kurniawan, Vendi Eko L, Eva Dwi LALA JELITA ANANDA Laurensia, Laurensia Lubis, Samsidar Maeriyana, Maeriyana Manurung, Imelda Free Unita Muhsin Muhsin Muhtador, Moh Munfaati, Rukmana Murwatiningsih Murwatiningsih, Murwatiningsih Muslim Afandi Muthohharoh, Setyani Rohmatul Nanik Suryani Nina Oktarina Nurhadi Nurhadi Nurhairani Nurhairani, Nurhairani Pangesti, Ayu Widi Pangestika, Mirza Anindya Pasaribu, Muksana Penggayuh, Vertika Pitnawati, Pitnawati Prawijaya, Septian Pudjiastuti, Quartina Rahmi Febriyanti RISMA SITOHANG Rizal, Saiful Rofiqoh, Ulya Rosmaini Rosmaini, Rosmaini Rusdarti Rusdarti, Rusdarti Sari, Apriani Kartika Satrio Hadi Wijoyo Septiyan Andika Isanta Simanihuruk, Lidia Siregar, Ahmad Surkati Sitanggang, Andri Sormin, Darliana Sri Pujiastuti Sukardi Sumarni . Supriadi Supriadi Supriono, Nanang Suranto Putro, Setyo Hariyadi Sutoyo Sutoyo Syarif Husin Tambrin, Moh Wahyuni, Rahmi Nur Baity Wijayanti, Dewanti Citra Yufis Azhar Yulmardi Yulmardi Yuni Astuti Yusuf Aditia, Firmanto Zein, Mas'ud