Publication Search

Deteksi nyeri secara objektif merupakan tantangan penting dalam dunia medis, terutama bagi pasien yang tidak mampu menyampaikan rasa sakitnya secara verbal, seperti bayi, lansia, atau penderita gangguan komunikasi. Teknologi non- invasif berbasis sensor menjadi solusi potensial untuk mengatasi keterbatasan metode subjektif. Penelitian ini bertujuan meninjau secara sistematis literatur terkini mengenai penerapan Radar MIMO dan algoritma kecerdasan buatan dalam deteksi nyeri non-invasif. Metode yang digunakan adalah Systematic Literature Review (SLR) dengan pedoman PRISMA 2020, melalui penelusuran basis data IEEE Xplore, ScienceDirect, PubMed, Google Scholar, dan SpringerLink untuk periode 2021– 2025. Dari hasil seleksi diperoleh 17 artikel inklusi yang mencakup penggunaan Radar MIMO, UNBC-McMaster, BioVid, Medical Imaging (CT/MRI), Radar SISO, serta studi review, survey, bibliometrik, dan teoretis. Dari sisi algoritma, CNN dan SVM menjadi pendekatan paling dominan, diikuti Neural Network dan metode lain, dengan tren yang mengarah pada penggunaan multimodal untuk meningkatkan akurasi. Hasil penilaian kualitas dengan GRADE menunjukkan mayoritas studi berkualitas sedang, dengan keterbatasan utama pada ukuran sampel kecil, pelabelan nyeri yang belum konsisten, bias populasi, serta kurangnya validasi klinis nyata. Kesimpulannya, Radar MIMO dan algoritma deep learning memiliki potensi besar untuk deteksi nyeri non-invasif. Namun, penelitian lanjutan perlu difokuskan pada pembangunan dataset yang lebih inklusif, standarisasi pelabelan nyeri, serta pengujian dalam konteks klinis, dengan memperhatikan aspek etika dan privasi agar teknologi ini dapat diimplementasikan secara luas dalam layanan kesehatan.

Aritmia merupakan gangguan irama jantung yang umum terjadi pada lansia dan dapat menimbulkan risiko kesehatan serius jika tidak terdeteksi secara dini. Penelitian yang dilakukan bertujuan untuk mengidentifikasi aritmia pada lansia menggunakan algortima K- Nearest Neighbor (KNN) berdasarkan data elektrokardiogram (EKG). Data yang digunakan berjumlah 105 data EKG lansia yang diperoleh dalam format CSV. Proses awal melibatkan pembersihan dan normalisasi data menggunakan metode StandardScaler, serta pelabelan awal menggunakan algoritma K-Means Clustering untuk mengelompokkan data ke dalam dua kelas: Normal dan Sangat Berpotensi Aritmia. Data kemudian dibagi menjadi 70% data latih dan 30% data uji dengan metode stratified split untuk menjaga proporsi label. Model KNN dilatih dengan parameter k = 3, dan dievaluasi menggunakan confusion matrix serta classification report. Hasil pengujian menunjukkan akurasi model sebesar 97% dengan nilai precision dan recall yang tinggi pada kedua kelas. Hasil ini menunjukkan bahwa algoritma KNN efektif dalam mengklasifikasikan kondisi aritmia pada lansia dan memiliki potensi untuk diterapkan dalam sistem pendukung diagnosis berbasis data EKG.

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.

Tingkat keberhasilan deteksi penyakit jantung sangat bergantung pada akurasi model klasifikasi yang digunakan. Penelitian ini bertujuan membandingkan kinerja dua algoritma klasifikasi, yaitu K-Nearest Neighbor (KNN) dan Support Vector Machine (SVM), dalam mendeteksi penyakit jantung menggunakan dataset berjumlah 1025 sampel dengan dua kelas target, yakni sehat dan penyakit jantung. Proses pra-pemrosesan data meliputi pembersihan dan normalisasi fitur medis seperti usia, tekanan darah, serta kadar kolesterol. Evaluasi performa model dilakukan menggunakan metode Confusion Matrix, K-Fold Cross Validation, kurva Receiver Operating Characteristic (ROC), dan kurva Precision-Recall untuk mengukur akurasi, presisi, recall, serta keseimbangan antara presisi dan recall. Hasil pengujian menunjukkan bahwa algoritma KNN unggul dalam menghasilkan akurasi tinggi yaitu 99% dengan AUC ROC sempurna 1.00 dan presisi yang hampir konsisten sepanjang recall, sementara SVM menunjukkan performa stabil dengan akurasi 91%, AUC ROC 0.97, dan AP Precision-Recall sebesar 0.96. Penelitian ini menegaskan efektivitas KNN dalam menghasilkan prediksi penyakit jantung yang sangat akurat dengan potensi risiko overfitting pada parameter k kecil, sedangkan SVM memberikan kestabilan model dengan kemampuan generalisasi yang lebih baik. Temuan ini diharapkan dapat menjadi referensi dalam pemilihan algoritma klasifikasi yang sesuai untuk mendukung diagnosis penyakit jantung secara klinis.

Abstrak Penelitian ini mengembangkan sistem deteksi aritmia pada lansia menggunakan sinyal elektrokardiogram (EKG) 5-lead dan algoritma Support Vector Machine (SVM). Data EKG yang diperoleh melalui perangkat Smart Holter direkam secara kontinu dan diproses melalui tahapan praproses, meliputi koreksi baseline, filtering dengan metode Butterworth, ekstraksi fitur, normalisasi, serta pelabelan manual oleh dokter spesialis jantung untuk validitas klinis. Model SVM kemudian dilatih dan diuji dengan hasil akurasi sebesar 95,80% pada data pelatihan dan 94,57% pada data pengujian. Evaluasi performa model menggunakan confusion matrix, nilai presisi, recall, dan kurva ROC menunjukkan kemampuan klasifikasi empat kategori aritmia secara akurat dan seimbang dengan nilai AUC antara 0,98 hingga 1,00. Hasil ini menunjukkan potensi sistem sebagai alat bantu diagnosis dini aritmia khususnya pada pasien lansia. Untuk penelitian selanjutnya, disarankan peningkatan variasi data, perbandingan dengan metode lain seperti CNN atau LSTM, peningkatan kualitas sinyal dan fitur, serta pengujian di lingkungan klinis guna mengoptimalkan penerapan sistem dalam praktik medis.    Kata Kunci: Elektrokardiogram (EKG), Aritmia, Support Vector Machine (SVM), Lansia

Kebakaran masih menjadi masalah serius dengan dampak besar, baik secara materi maupun korban jiwa. Deteksi yang lambat dan alarm konvensional yang tidak responsif menjadi penyebab utama tingginya tingkat kerusakan. Penelitian ini mengusulkan sistem deteksi kebakaran berbasis Internet of Things (IoT) yang mengintegrasikan multi-sensor dengan platform IFTTT (If This, Then That). Sistem ini menggabungkan sensor asap (MQ5, MQ9), suhu (DHT22), dan api, dengan NodeMCU ESP8266 sebagai pusat kendali, serta mengirim notifikasi real-time melalui WhatsApp. Tujuannya adalah meningkatkan akurasi deteksi dan mengurangi alarm palsu. Pengujian dilakukan dengan membandingkan sistem konvensional dan sistem IoT pada berbagai skenario kebakaran. Hasil menunjukkan bahwa sistem IoT memiliki keunggulan dalam kecepatan notifikasi (kurang dari 10 detik) dan kemampuan menyampaikan lokasi secara akurat. Meskipun memerlukan biaya awal lebih tinggi, efektivitas sistem ini dalam meningkatkan respons darurat menjadikannya solusi yang layak. Sistem ini cocok diterapkan di rumah, kantor, maupun fasilitas industri, serta memiliki potensi besar dalam pengembangan sistem keselamatan kebakaran yang lebih adaptif dan efisien di masa depan

Perkembangan teknologi informasi telah meningkatkan kebutuhan akan sumber daya manusia yang kompeten di bidang analitik data dan pemrograman, khususnya bagi mahasiswa Program Studi Sistem Informasi. Penelitian ini bertujuan untuk membangun model klasifikasi guna mengidentifikasi kecenderungan mahasiswa sebagai Data Analyst atau Programmer menggunakan algoritma Naive Bayes. Sebanyak 220 data dikumpulkan melalui kuesioner daring, dengan indikator penilaian yang dikelompokkan dalam dua dimensi: kemampuan analis data dan kemampuan pemrograman. Data kemudian dilabeli berdasarkan skor per dimensi dan diolah menggunakan model Complement Naive Bayes pada platform Google Colab. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model mampu mengklasifikasikan dua kelas mayoritas (Data Analyst dan Programmer) dengan baik, ditandai dengan akurasi keseluruhan sebesar 80,30% dan nilai precision, recall, serta f1-score yang tinggi. Namun, performa model terhadap kelas minoritas (Netral) masih rendah akibat ketidakseimbangan distribusi data. Penelitian ini menyarankan penggunaan teknik lanjutan seperti resampling, class weight, atau model ensemble untuk mengatasi bias terhadap kelas mayoritas. Temuan ini dapat digunakan sebagai dasar dalam pembimbingan akademik dan pengembangan kurikulum berbasis potensi mahasiswa.

Penanganan bencana merupakan isu krusial dalam mengurangi dampak negatif bencana alam dan non-alam di Kota Semarang, yang memiliki potensi bencana seperti banjir, gempa bumi, dan kebakaran. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis penanganan bencana di Kota Semarang pada tahun 2024 dengan menggunakan metode Analytical Hierarchy Process (AHP) dan VIseKriterijumska Optimizacija I Kompromisno Resenje (VIKOR), untuk menentukan prioritas tindakan yang paling efektif dalam mitigasi dan respons bencana. Metode AHP digunakan untuk memberikan bobot pada kriteria-kriteria yang mempengaruhi penanganan bencana, seperti kesiapsiagaan, infrastruktur, dan sumber daya manusia. Selanjutnya, metode VIKOR diterapkan untuk memilih solusi terbaik berdasarkan alternatif penanganan bencana. Hasil penelitian menunjukkan bahwa prioritas penanganan bencana di Kota Semarang sebaiknya difokuskan pada penguatan sistem peringatan dini dan pengembangan infrastruktur evakuasi, dengan memperhatikan kesiapsiagaan masyarakat sebagai faktor pendukung utama. Berdasarkan perhitungan AHP, kriteria "kesiapsiagaan masyarakat" memperoleh bobot tertinggi, sementara perhitungan VIKOR menunjukkan bahwa tindakan penguatan infrastruktur evakuasi adalah solusi terbaik untuk mengurangi dampak bencana. Penelitian ini merekomendasikan Pemerintah Kota Semarang untuk meningkatkan investasi pada infrastruktur penanganan bencana dan memperkuat pelatihan serta keterlibatan masyarakat dalam program kesiapsiagaan bencana.  

Teknologi blockchain telah mengalami perkembangan pesat dalam beberapa tahun terakhir dan telah menyentuh hampir setiap aspek informasi dan bidang teknologi komunikasi. Potensi blockchain dapat diterapkan di berbagai industri dan bidang, termasuk logistik, rantai suplai pasokan, IoT, dan layanan kesehatan. Dalam industri kesehatan, blockchain memiliki dampak yang signifikan. Namun penilaian kritis terhadap aplikasi blockchain dalam pelayanan kesehatan masih belum tersedia secara komprehensif. Penelitian ini bertujuan untuk memberikan landasan teknis tentang berbagai aplikasi  kesehatan berbasis blockchain, dengan fokus pada perkembangan terkini di bidang ini. Studi ini akan membahas teknologi blockchain kontemporer yang telah diterapkan dalam industri kesehatan, termasuk berbagi data medis, manajemen rantai suplai medis, rekam medis elektronik, klaim asuransi kesehatan, farmasi industri, dan pemantauan pasien jarak jauh. Penelitian ini memberikan wawasan mendalam tentang penggunaan blockchain dalam aplikasi pelayanan kesehatan berbasis IoT dan menyediakan analisis SWOT yang komprehensif untuk membantu pemangku kepentingan dalam memahami manfaat, tantangan, peluang, dan ancaman yang terkait dengan teknologi ini. Diharapkan bahwa hasil survei literatur ini akan memberikan landasan yang kuat untuk pengembangan lebih lanjut dan penerapan blockchain dalam pelayanan kesehatan IoT yang aman, efisien, dan terpercaya.

Berkah Bersama (BB) adalah sebuah Perusahaan inti kemitraan yang bergerak di bidang peternakan ayam broiler yang didirikan pada tanggal 26 November 2020 atas dasar keinginan bersama untuk mengembangkan potensi daerah sendiri dan dimiliki bersama oleh orang-orang daerah sendiri serta menjadi tuan rumah sendiri untuk mengembangkan usaha peternakan yang lebih maju dan unggul sesuai dengan potensi daerah Tanah Laut yang menjadi basis ayam broiler terbesar di wilayah Kal-SelTeng dan lebih mendekatkan hubungan dengan masyarakat melalui pendekatan dan pendampingan usaha peternakan yang berkelanjutan. Pendataan logistik yang dilakukan oleh admin pada perusahaan berkah bersama masih bersifat sederhana dengan menggunakan Microsoft Excel, dari permasalahan tersebut akan membangun Sistem Informasi Berkah Bersama Berbasis Web (Studi Kasus: Divisi Logistik Perusahaan Berkah Bersama). Sistem informasi ini dibangun menggunakan model Incremental karena prosedure yang digunakan pada model ini dilakukan secara berurutan, sehingga dapat membantu dalam pembuatan sistem dan user yang akan menggunakan sistem.

Di Indonesia jagung sering digunakan sebagai komoditas utama makanan pokok selain nasi. Tanaman jagung memiliki potensi terkena penyakit ataupun serangan hama kapan saja yang menyebabkan gagal panen. Penyakit yang dapat menyerang tanaman jagung bisa dilihat dari perubahan daun. Deteksi dini terhadap penyakit dapat mencegah penyakit menyebar lebih luas, salah satunya dengan perubahan yang terjadi pada daun jagung. Penelitian ini mencoba melakukan identifikasi daun yang tidak sehat dengan cara ekstraksi ciri dan warna pada citra untuk mendeteksi penyakit daun tanaman jagung yaitu hawar, bercak dan karat. Proses klasifikasi citra dilakukan melalui akusisi citra menjadi data latih dan uji, kemudian menghitung nilai hasil fitur ekstraksi warna dan ekstraksi ciri. GLCM (Gray-Level Cooccurrence Matrix) sebagai ekstraksi ciri dan HSV sebagai ekstraksi warna. KNN (K Nearest Neighbors) dengan jarak Euclidean untuk klasifikasi. Dari 160 data citra latih dan 40 citra uji menggunakan algoritma KNN-HSV-GLCM didapatkan hasil akurasi terbaik.yaitu 85% dengan menggunakan dengan nilai k adalah 3 dan jarak piksel 1 dan akurasi terendah dengan nilai k adalah 3 dan jarak piksel 3 sebesar 70%.

Komponen penggerak yang sering digunakan sebagai sumber gerakan dalam berbagai perlalatan listrik adalah motor arus searah. Dalam berbagai keperluan, besanya kecepatan putaran motor arus searah sangat diperlukan untuk menentukan kinerja sistem gerak.Untuk mengatur kecepatan motor arus searah dapatdilakukan dengan cara yaitu menambah potensial catu daya. Dengan berkembangnya teknologi digital yang semakin pesat, menyebabkan teknologi sistem pengaturan juga mengalami perkembangan yang pesat pula. Sebuah sistem pengaturan tidak lagi menerapkan rangkaian elektronik sebagai alat pengendali. Arduino Mega 2560 merupakan salah satu jenis mikrokontroler yang sering digunakan dalam sistem kendali. Sistem pengaturan kecepatan motor arus searah merupakan sebuah sistem pengaturan yang berfungsi mengatur kecepatan motor arus searah menggunakan perangkat lunak. Proses utama yang terjadi dalam sistempengaturan kecepatan motor arus searah adalah mengatur kondisi pin-pin digital pada arduino yang akandijadikan sebagai triger untuk memicu motor arus searah. Sinyal dari arduino menjadi triger bagi sebuah modul driver motor dc yang berupa rangkaian elektronik yang bekerja dengan cara Dual H-Bridge. Modul terdiri dari 2 pasang masukan dan keluaran. Pin masukan berfungsi menerima sinyal dari arduino, sedangkan pin keluaran dihubungkan dengan 2 buah motor arus searah. Kecepatan motor tergantung frekuensi sinyal sinyal dari arduino, sedangkan frekuensi tergantung sketch program pada arduino.

Semarang sebagai ibu kota Jawa Tengah merupakan kota pusat perdagangan dan industri dengan sektor unggulan di bidang manufaktur, agrikultur dan pariwisata. Dari sisi laju pertumbuhan ekonomi (LPE), kota Semarang mengalami peningkatan cukup signifikan yaitu 5,7 di tahun 2015 menjadi 5,8 di tahun 2016. Artinya laju pertumbuhan ekonomi masyarakatnya sangat tinggi, khususnya di sektor pariwisata. Banyak industri kecil tumbuh yang menopang laju pertumbuhan ekonomi menjadi meningkat, seperti di bidang makanan dan minuman olahan dan kerajinan. Beberapa wilayah dikhususkan dalam pengembangan industri tersebut, namun demikian tidak semua dapat menjadi sentra dari setiap bidang industri tetapi bisa disesuaikan dengan kondisi masing-masing wilayah, seperti contoh dalam usaha kerajinan batik ada di beberapa lokasi demikian juga dengan industri olahan pangan.Pola pertumbuhan industri mikro, kecil dan menengah tersebut agar dapat dimonitordan dikembangkan sesuai dengan potensi masing-masing wilayah industri dengan metode KMeans untuk bisa memetakan pembinaan dan pendampingan pengembangan yang tepatsesuai dengan bidang usaha para pelaku industri mikro, kecil menengah dan potensi wilayahkecamatan.

Kesan masyarakat terhadap suatu penyedia jasa layanan komunikasi dapat dianalisa melalui respon mereka. Salah satu media yang dapat digunakan untuk mendapatkan kesan tersebut adalah media sosial twitter. Seiring dengan perkembangan Internet, saat ini WoM telah berkembang menjadi electronic word-of-mouth. Electronic  Word  of  Mouth  (e-WoM)  communication  merujuk  pada  pernyataan  positif  atau  negatif  dari pelanggan potensial, pelanggan aktual atau mantan pelanggan mengenai suatu produk atau perusahaan via internet. Salah satu motif dalam e-Wom adalah Venting Negative Feelings, yaitu keinginan mengungkapkan ketidakpuasan konsumen terhadap produk atau perusahaan. Penelitian ini akan menganalisa percakapan tentang venting negative feelings pada media sosial twitter. Untuk mendapatkan data  dari  twitter akan  mengunakan  bahasa  R  yang  telah  menyediakan library untuk mengaksesnya. Hasil penelitian ini berupa data motif e-wom Venting Negative Feelings yang dapat digunakan sebagai pendukung keputusan pengguna internet dalam memilih penyedia jasa layanan internet yang baik.

E-WOM adalah pernyataan positif atau negatif yang dibuat oleh konsumen potensial, konsumen aktual, dan konsumen terdahulu tentang produk atau perusahaan melalui internet. Salah satu media yang dapat digunakan untuk mendapatkan pernyataan tersebut adalah media sosial twitter. Media sosial dapat digunakan untuk mendapatkan respon secara jujur karena biasanya orang tidak akan merasa sungkan untuk mengungkapkan perasaannya secara tidak langsung. Penelitian ini akan menganalisa ada atau tidaknya pernyataan e-WOM terhadap penyedia jasa layanan internet. Metode yang dilakukan terdiri dari tiga kegiatan, yang pertama adalah mengambil cuitan pengguna twitter yang mengandung kata yang berhubungan dengan penyedia jasa layanan internet. Kegiatan kedua adalah persiapan data untuk training. Yang ketiga adalah menganalisa e-wom dengan metode knn dan bahasa pemrograman R. Hasil penelitian ini berupa data motif e-wom Venting Negative Feelings dan Extraversion / Positive Self-Enhancement. Data tersebut dapat digunakan sebagai pendukung keputusan pengguna internet dalam memilih penyedia jasa layanan internet yang baik.

Desa mranggen kecamatan mranggen merupakan wilayah administratif kabupaten demakyang berbatasan langsung dengan kota semarang. Menurut buku statistik daerah kecamatanmranggen tahun 2015, tahun 2014, tercatat jumlah penduduk kecamatan mranggen mencapai175.604 jiwa. Sedangkan dari catatan statistik tahun 2016, penduduk kecamanatan mranggensebanyak 180.152 jiwa.Kelurahan Mranggen merupakan ibukota Kecamatan Mranggen, salah satu desa yangpaling cepat berkembang. Berdasarkan penelitian yang dilakukan oleh Endang, yang telahmelakukan pemodelan informasi monitoring warga desa mranggen melalui pencatatanpenduduk berbasis website, memberikan hasil yang cukup membantu bagi pemerintah desauntuk memantau perkembangan penduduk namun laporan kependudukan masih dalam bentukdeskriptif angka dan bilangan. Maka pada penelitian ini dikembangkan dengan menambahkanfitur visualisasi data penduduk.Dengan adanya model penggambaran dalam bentuk visual, memberikan hasil memudahkanbagi pemerintah desa dalam membaca perkembangan penduduk desa serta membantumemudahkan menentukan arah dalam mengatur, mengembangkan dan menggali potensi diriuntuk mencapai kesejahteraan sosial di lingkungannya

Perkembangan Aplikasi SIG tidak hanya secara jumlah namun hingga keanekaragaman jenis aplikasinya juga. Sedangkan pengembangan aplikasi SIG selanjutnya pun mengarah pada aplikasi berbasis WEB, yang lebih dikenal dengan nama WebGIS. Hal ini disebabkan karena pengembangan aplikasi di lingkungan jaringan telah menunjukan potensi yang besar dalam kaitannya dengan geo informasi. Web-GIS merupakan gabungan antara design grafis pemetaan, peta digital dengan analisa geografis, pemrograman komputer, dan sebuah database yang saling terhubung menjadi satu bagian web design dan web pemetaan. Kebutuhan akan keberadaan serta penyediaan data dan informasi yang lengkap, akurat, cepat dan juga dapat dipertanggungjawabkan dalam upaya pengelolaan dan pengoptimalan potensi dan pendayagunaan sumber daya wilayah daerah pada kabupaten Grobogan yang mendukung peluang daerah kabupaten Grobogan bagi pemanfaatan dan pendayagunaan sumber daya wilayah tersebut, terutama bagi Matapencaharian penduduk desa, selain juga mendorong minat para calon investor dalam memilih dan memutuskan pilihan berinvestasi, maka dipandang perlu adanya sebuah apikasi SIG berbasis WEB tersebut. Sedangkan Pemodelan Aplikasi berbasis WebGIS untuk Informasi dan data Geospasial Potensi dan Pendayagunaan sumber daya wilayah pada kabupaten Grobogan sebagai upaya pengembangan mata pencaharian penduduk desa, yang dihasilkan dalam penelitian ini, dimaksudkan adalah dalam rangka dapat mendokumentasi, merepresentasi data geospasial potensi dan pendayagunaan sumber daya wilayah kabupaten Grobogan secara komprehensif, sehingga dapat bermanfaat untuk mendistribusi dan mengambil data dan informasi secara online bagi pihak-pihak yang membutuhkan dan berkepentingan dalam pengambilan keputusan.   Kata kunci : Pemodelan Aplikasi, Sumber Daya Wilayah, Mata Pencaharian, WebGIS

Di Jawa Tengah jumlah penyuluh pertanian baru mencapai 6.434 orang dengan perincian 2.550 penyuluh pertanian, 113 perikanan, 759 kehutanan dan 3.012 tenaga harian lepas tenaga bantu penyuluh pertanian (THL-TBPP) serta terdapat 53.736 kelompok kelembagaan petani di Jawa Tengah yang terdiri dari 29.522 kelompok tani, 7.903 Gapoktan, 2.010 lembaga masyarakat Desa Hutan, 1.618 kelompok hutan rakyat 1.902 kelompok usaha budidaya perikanan. (solopos, 2010). Dengan banyaknya penyuluh dan petani ini di lingkungan bakorluh, hak penyuluh dan petani untuk memperoleh atau mengakses informasi layanan publik belum dapat dilakukan secara optimal karena masih dilakukan secara konvensional. Begitu juga dengan hak penyuluh dan petani untuk memberikan masukan, saran, kritik terhadap layanan pemerintah kepada masyarakat juga belum terdapat wadah yang memadai. Dengan adanya kemajuan teknologi komunikasi dan informasi yang pesat serta potensi pemanfaatannya yang luas, maka dibangun suatu Sistem SMS Gateway agar penyuluh dan petani dapat lebih mudah mendapat informasi mengenai layanan yang seperti layanan berita, peraturan, program-program penyuluh an dan perundang-undangan, pemberian saran, keluhan, kritik dan sebagainya berbasis SMS di lingkungan setbakorluh jateng. Kata kunci : SMS Gateway, Penyuluh, Bakorluh

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

Permasalahan  sistim manufaktur dan perencanaan engineering (sistem pabrikasi dan masalah desingrancang-bangun) pada kenyataanya sangat kompleks dan sulit untuk diselesaikan melalui  teknikkonvensional. Dalam beberapa tahun terahir ini teknik kecerdasan buatan (Artificial Intelligence) ataudisingkat AI mendapat perhatian dan mempunyai potensi sebagai teknik optimasi dalam industrimanufaktur.