Publication Search

Produksi padi di Indonesia, termasuk Kabupaten Sidoarjo, menghadapi berbagai tantangan seperti alih fungsi lahan, perubahan iklim, dan keterbatasan infrastruktur. Penelitian ini bertujuan untuk memetakan potensi produksi padi secara spasial di Kabupaten Sidoarjo dengan memanfaatkan pendekatan Sistem Informasi Geografis (SIG). Metode yang digunakan meliputi analisis spasial untuk menggambarkan sebaran luas baku sawah, tanam, panen, irigasi, dan produktivitas di tingkat kecamatan, serta analisis deskriptif untuk menafsirkan hasil pemetaan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa wilayah dengan sistem irigasi teknis dan luas baku sawah yang masih terjaga, seperti Kecamatan Tarik, Sukodono, dan Wonoayu, memiliki produktivitas yang relatif tinggi. Pemetaan spasial berbasis SIG terbukti efektif dalam mengidentifikasi wilayah potensial yang mendukung pengelolaan produksi padi secara lebih terarah. Penelitian ini merekomendasikan pemanfaatan SIG sebagai alat strategis dalam perencanaan pertanian dan pengambilan kebijakan yang berbasis data spasial untuk meningkatkan ketahanan pangan di Kabupaten Sidoarjo.

. Ekspor memainkan peran penting dalam pertumbuhan ekonomi, memberikan kontribusi terhadap devisa negara dan meningkatkan daya saing di pasar internasional. Menentukan produk ekspor unggulan menjadi tantangan karena harus mempertimbangkan berbagai faktor, seperti nilai ekonomi, permintaan pasar, stabilitas harga, dan keberlanjutan produksi. Keputusan yang kurang tepat dapat berdampak pada efisiensi, daya saing produk lokal, dan bahkan ketergantungan pada pasar global. Oleh karena itu, dibutuhkan pendekatan yang lebih sistematis dan berbasis data untuk membuat keputusan yang tepat dalam pemilihan produk ekspor unggulan. Penggunaan sistem pendukung keputusan (SPK) dapat membantu mempermudah proses ini dengan menyediakan analisis berbasis data yang lebih objektif. Metode MOORA (Multi-Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis) dapat digunakan untuk menentukan bobot kriteria, membantu pengambil keputusan untuk menilai seberapa penting setiap faktor yang terlibat. Sementara itu, TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution) digunakan untuk memilih alternatif terbaik berdasarkan kedekatannya dengan solusi ideal yang diinginkan. Pendekatan ini bertujuan untuk memberikan rekomendasi yang lebih objektif dan akurat, mendukung pengambil kebijakan serta pelaku usaha dalam menetapkan strategi ekspor yang optimal. Dengan cara ini, daya saing produk lokal dapat ditingkatkan secara berkelanjutan, memastikan pertumbuhan ekonomi yang lebih stabil dan meningkatkan posisi negara di pasar global  

Setiap industri membutuhkan air pendingin (cooling water) sebagai unit pendukung dalam proses produksinya, termasuk industri petrokimia yang memerlukan air pendingin (cooling water) agar proses produksinya dapat berjalan dengan lancar. Untuk meningkatkan serta menjaga penggunaan air pendingin (cooling water) , maka digunakan alat cooling tower yang berfungsi untuk me-recycle air kondensat menjadi air pendingin (cooling water) kembali. Penggunaan alat cooling tower ini dinilai sangat penting, sehingga diperlukan analisa evaluasi kinerja alat untuk mengetahui kondisi cooling tower dan mencegah kerusakan dikemudian hari. Evaluasi tersebut berdasarkan nilai efisiensi kerja serta termal cooling tower dan perhitungan neraca massa pada sistem cooling tower CT-22111 A-B. Analisa evaluasi ini dapat menjadi hal yang di pertimbangan oleh teknis pihak industri untuk melakukan perawatan lebih lanjut serta operasional. Dari Analisa data lapangan serta data pendukung didapatkan hasil aktual yang menunjukkan di mana cooling tower pada unit utilitas departemen produksi IA diperoleh sebesar 71% untuk desain  dan 77% untuk aktual serta untuk efisiensi termal masih direntang 67% - 81% tidak terlalu berbeda dengan data desain untuk efisiensi termal. Dengan demikian, kinerja cooling tower menunjukkan bahwa masih beroperasi dengan cukup baik.

Kemudahan proses pembelian rumah menyebabkan peningkatan permintaan akan produksi rumah. Citragrand merupakan satu dari banyak perusahaan  real estate di Semarang, Jawa Tengah. Penjualan yang tidak menentu setiap bulannya, membuat perusahaan kesulitan dalam menentukan target penjualan pada awal tahun dan juga dalam menentukan top product di tahun tersebut. Dengan masalah tersebut, perusahaan membutuhkan solusi yang dapat meramalkan penjualan di tahun mendatang, serta menentukan tipe rumah apa yang bisa menjadi top product hingga penjualan paling sedikit, sehingga dapat memperbaiki kualitas rumah dan menguntungkan perusahaan. Peramalan penjualan atau forecasting adalah metode analisa perhitungan dengan hasil perkiraan peristiwa di masa depan yang membutuhkan data masa lalu sebagai referensi dan memakai pendekatan kualitatif ataupun kuantitatif. Forecasting yang digunakan dalam hal ini menggunakan metode Double Exponential Smoothing. Selain di ramalkan penjualannya, juga dilakukan proses perangkingan produk perumahan terbaik yang dihitung menggunakan metode simple additive weighting (SAW). Dengan menggabungkan forecasting dan perangkingan produk, diharapkan mampu mengatasi salah satu masalah penjualan yang dialami oleh perusahaan Citragrand Semarang. Kedua metode ini dibuat dengan berbasis website yang dibangun dengan bahasa permrogaman PHP dan framework Codeigniter sebagai server program. Hasil dari sistem ini yaitu Sistem Pendukung keputusan dan peramalan dengan tujuan mendapatkan hasil top product dan peramalan penjualan untuk tahun berikutnya.

Dalam sistem informasi akademik, operator sistem adalah pengguna yang tidak mempunyai latar belakang pengetahuan query yang cukup. Sehingga kebutuhan pengguna adalah kemudahan memperoleh informasi akademik dengan menggunakan bahasa alami yaitu bahasa Indonesia. Program aplikasi pengolah bahasa alami untuk query basisdata akademik dengan format data XML adalah program aplikasi berbasis NLP (Natural Language Processing). Digunakan oleh staf administrasi akademik untuk membantu pekerjaan pencarian data dalam format XML yang berkaitan dengan data akademik mahasiswa dalam basisdata akademik tanpa harus menggunakan bahasa SQL, tetapi menggunakan bahasa Indonesia. Masukan program aplikasi ini berupa sebuah kalimat tanya atau kalimat perintah dalam bahasa Indonesia yang sesuai dengan aturan produksi. Kalimat yang dimasukkan, akan dipilah kata yang bermakna (token) dan kata yang tidak bermakna. Token akan dibandingkan dengan aturan produksi, daftar atribut dan kondisi, untuk mendapatkan field yang dimaksudkan dalam kalimat. Dari kumpulan token akan dikonstruksikan sesuai dengan aturan produksi pembentuk kalimat untuk diterjemahkan dalam XQuery pengakses basisdata XML, sehingga menghasilkan keluaran tabel yang sesuai dengan pertanyaan atau perintah. Dari sistem yang dihasilkan dapat disimpulkan bahwa implementasi dengan berbasis Natural Language Processing dapat digunakan sebagai alternatif dalam merancang sebuah sistem pengakses basisdata, tetapi tidak dengan menggunakan bahasa SQL. Keunggulan dari aplikasi pengolah bahasa alami ini adalah mampu menjawab query bahasa Indonesia dari implementasi 7 aturan produksi yang telah ditetapkan dengan tampilan berbentuk tabel.   Kata kunci : natural language processing, query bahasa Indonesia, token, XML, XQuery, aturan produksi

Identifikasi potensi area perkebunan  dilakukan berdasarkan klasifikasi  dengan melakukan skoring berdasarkan faktor-faktor yang mempengaruhi produksi tanaman perkebunan. Rekomendasi pemilihan wilayah-wilayah di Kabupaten Semarang sesuai dengan kebutuhan dan karakterisik jenis-jenis tanaman perkebunan. Pemodelan  dengan berbantuan  Sistem Informasi Geografi menawarkan satu mekanisme untuk mengintegrasikan banyak skala data yang dikembangkan untuk tujuan penelitian pertanian. Kata kunci : generator model keputusan,potensi wilayah,sistem informasi geografi

Telah dikembangkan sebuah aplikasi pengolah bahasa alami untuk melakukan query basisdataXML. Data yang tersimpan dalam basisdata XML berupa bibliografi koleksi perpustakaan.  Bahasa alamiyang diproses untuk query merupakan bahasa Indonesia sehari-hari yang mengikuti pola kalimat tertentusesuai dengan tata bahasa Indonesia.Query basisdata XML dilakukan setelah aplikasi ini menerima masukan berupa kalimat bahasaIndonesia yang sederhana. Kalimat ini mengikuti pola aturan produksi yang telah ditetapkan dan mengikutitatabahasa Indonesia.   Setelah proses penginputan kalimat bahasa alami selesai, dilakukan proses analisisleksikal, sintaks, parsing, dan  semantiks untuk verifikasi bahasa alami yang masuk. Hasil yang benar akanditerjemahkan menjadi XQuery sebagai suatu perintah untuk melakukan query pada basisdata XML.Perintah ini kemudian akan diproses untuk menghasilkan keluaran hasil operasi query tersebut.Hasil penelitian menunjukkan bahwa aplikasi pengolahan bahasa alami melakukan query padabasisdata XML dengan benar, dan memberi kemudahan bagi user untuk melakukan operasi pencarianinformasi bibliografi.