Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
18.352
P-Index
This Author published in this journals
All Journal TEKNIK INFORMATIKA Jurnal Simantec Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Jurnal Sains Dan Teknologi (SAINTEKBU) JMPM: Jurnal Matematika dan Pendidikan Matematika Informatics for Educators and Professional : Journal of Informatics Techno Nusa Mandiri : Journal of Computing and Information Technology Justek : Jurnal Sains Dan Teknologi METHOMIKA: Jurnal Manajemen Informatika & Komputerisasi Akuntansi Jurnal Saintek Lahan Kering Jurnal ULTIMATICS Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi Jurnal Tekno Kompak Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer Fakultas Ilmu Komputer Universitas Al Asyariah Mandar JSAI (Journal Scientific and Applied Informatics) Jurnal Tata Kelola dan Kerangka Kerja Teknologi Informasi bit-Tech Zonasi: Jurnal Sistem Informasi Jurnal Teknologi Informasi : Jurnal Keilmuan dan Aplikasi Bidang Teknik Informatika JATI EMAS (Jurnal Aplikasi Teknik dan Pengabdian Masyarakat) Range : Jurnal Pendidikan Matematika Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat Nusantara Jurnal Restikom : Riset Teknik Informatika dan Komputer Yayasan Cita Cendikiawan Al Khwarizmi Media Jurnal Informatika Journal Of Information And Technology Unimor (JITU) Jurnal Sains Teknologi dan Sistem Informasi JURNAL REKAYASA INFORMASI SWADHARMA (JRIS) MATH-EDU: Jurnal Ilmu Pendidikan Matematika Jurnal Sisfotek Global Joutica : Journal of Informatic Unisla Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (Jinteks) Digital Transformation Technology (Digitech) Jurnal Krisnadana Smart Techno (Smart Technology, Informatic and Technopreneurship) Adopsi Teknologi dan Sistem Informasi SisInfo : Jurnal Sistem Informasi dan Informatika J-ENSITEC (Journal of Engineering and Sustainable Technology) Prosiding Seminar Riset Mahasiswa Journal of Informatics and Computing Jurnal Krisnadana Jurnal Penelitian Sistem Informasi Jurnal Rekayasa Sistem Informasi dan Teknologi Journal Of Artificial Intelligence And Software Engineering In Search (Informatic, Science, Entrepreneur, Applied Art, Research, Humanism) Jurnal Sains Sistem Informasi Journal of Elektronik Sistem InformasI Journal of Mathematics Theory and Applications Jejak digital: Jurnal Ilmiah Multidisiplin Jurnal Informasi Ilmu Komputer (JIIK)
Yoseph Pius Kurniawan Kelen
Universitas Timor
Religion Aerospace Engineering Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Astronomy Automotive Engineering Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Chemistry Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Dentistry Earth & Planetary Sciences Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Health Professions Immunology & microbiology Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Materials Science & Nanotechnology Mathematics Mechanical Engineering Medicine & Pharmacology Neuroscience Nursing Physics Public Health Social Sciences Transportation Veterinary Other

Published : 171 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 171 Documents
Search

 11   12   13   14   15 
Review IMPLEMENTASI SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS PEMETAAN LAHAN PERTANIAN DAN KOMODITAS PERTANIAN DI KABUPATEN BELU BERBASIS DASHBOARD Barreto, Julio; Kelen, Yoseph Pius Kurniawan; Lestari, Anastasia Kadek Dety
ZONAsi: Jurnal Sistem Informasi Vol. 7 No. 1 (2025): Publikasi artikel ZONAsi: Jurnal Sistem Informasi Periode Januari 2025
Publisher : Universitas Lancang Kuning

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31849/zn.v7i1.22579

Abstract

Sistem Informasi Geografis (SIG) merupakan sistem berbasis komputer yang biasanya digunakan untuk menyimpan, memanipulasi, dan menganalisa informasi geografis. Pertanian memegang peranan penting dalam mendukung perekonomian suatu daerah. Di Kabupaten Belu, sektor pertanian menjadi salah satu sektor utama yang memberikan kontribusi signifikan terhadap pendapatan dan kesejahteraan masyarakat. Penelitian ini bertujuan untuk memetakan lahan pertanian dan komoditas pertanian di Kabupaten Belu. Metode yang digunakan adalah metode Rapid Application Development (RAD), karena sifatnya yang adaptif dan iteratif, yang memungkinkan pembuatan prototype cepat dan penggabungan umpan balik pengguna selama proses pengembangan. Hasil penelitian ini adalah sebuah sistem informasi geografis berbasis dashboard yang menyediakan informasi mengenai peta lahan pertanian, komoditas pertanian, jenis tanah, prediksi tanam. Sistem dapat memberikan manfaat signifikan bagi petani dan pemangku kepentingan lainnya dalam meningkatkan produktivitas pertanian di Kabupaten Belu.
ANALISIS KELAYAKAN PEMILIHAN JURUSAN SISWA-SISWI SMA/SEDERAJAT DI ERA MERDEKA BELAJAR MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES Kolne, Maria Adventina; Kelen, Yoseph Pius Kurniawan; Ullu, Hevi Herlina
ZONAsi: Jurnal Sistem Informasi Vol. 7 No. 1 (2025): Publikasi artikel ZONAsi: Jurnal Sistem Informasi Periode Januari 2025
Publisher : Universitas Lancang Kuning

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31849/zn.v7i1.23016

Abstract

Di Era Merdeka Belajar menawarkan fleksibilitas yang lebih besar bagi siswa untuk memilih jurusan sesuai minat dan bakat, terutama bagi sekolah yang sudah menerapkan kurikulum merdeka belajar. Namun masih adanya kendala dalam proses pemilihan jurusan yaitu ada siswa masih bingung dalam memilih jurusan, dan juga sebagian siswa pilih jurusan tidak berdasarkan minat terutama pada mata pelajaran – mata pelajaran yang ada di jurusan tersebut sehingga mengakibatkan adanya kendala dalam proses belajar mengajar, dan proses pemilihan jurusan di SMAN PANTURA masih berbasis manual. Berdasarkan permasalahan yang ada membuat peneliti melakukan penelitian untuk mengetahui klasifikasi jurusan siswa. Metode yang digunakan dalam penelitian ini yaitu dengan menerapkan analisis kelayakan menggunakan metode Naive Bayes dengan bahasa pemrograman Python, google colab. Data set yang dikumpulkan melalui hasil wawancara, observasi dan studi pustaka, sebanyak 119 siswa sebagai data training dan 91 data siswa sebagai data testing. Hasil penelitian untuk mengklasifikasi jurusan siswa di SMAN PANTURA menggunakan metode Naïve Bayes terdapat 3 jurusan yaitu IPA, BAHASA dan IPS. Dari jumlah data yang digunakan sebanyak 119 data training dan 91 data testing. Setelah dianalisis menggunakan python Pada data training terdapat 3 jurusan yaitu : IPA=29 siswa, BAHASA=10 siswa, dan IPS=80 siswa dengan Nilai akurasi yang diperoleh dari data training yaitu 65%. Sedangkan pada data testing diklasifikasi dalam 3 jurusan yaitu : IPA = 1 siswa, BAHASA = 14 siswa dan IPS = 76 siswa. Dari hasil klasifikasi yang diperoleh dapat disimpulkan bahwa jika data yang digunakan berjumlah banyak maka tingkat nilai akurasi atau kualitas dari hasil klasifikasi semakin baik dan hasil penelitian menunjukkan bahwa penelitian ini dapat memberikan kontribusi atau nilai tambah bagi para guru dan siswa dalam hal mengklasifikasi jurusan siswa.
IMPLEMENTASI METODE FORWARD CHAINING PADA SISTEM PAKAR UNTUK MENDIANOGSA PENYAKIT PADA TUMBUHAN JAMUR TIRAM BERBASIS WEB Amaral, Krispina Madeira Amaral; Kelen, Yoseph Pius Kurniawan; Ullu, Hevi Herlina
ZONAsi: Jurnal Sistem Informasi Vol. 7 No. 1 (2025): Publikasi artikel ZONAsi: Jurnal Sistem Informasi Periode Januari 2025
Publisher : Universitas Lancang Kuning

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31849/zn.v7i1.23111

Abstract

Jamur tiram (Pleurotus ostreatus) adalah salah satu jenis jamur makanan yang populer dan banyak dibudidayakan di negara-negara termasuk Indonesia. Jamur ini terkenal karena memiliki kandungan gizi yang tinggi dan dapat tumbuh pada media organik yang melimpah, seperti serbuk kayu dan limbah pertanian. Budidaya jamur tiram adalah proses yang mudah dan ramah lingkungan karena menggunakan bahan organik yang tersedia. Selain itu, jamur tiram juga memiliki nilai ekonomi tinggi dengan permintaan pasar yang terus meningkat Penelitian ini bertujuan untuk mengeksplorasi teknik budidaya yang optimal dan mengidentifikasi faktor-faktor yang mempengaruhi pertumbuhan serta produktivitas jamur tiram, termasuk pengendalian penyakit yang sering menyerang jamur ini. Faktor lingkungan seperti suhu, kelembaban, dan pencahayaan berpengaruh besar terhadap pertumbuhan jamur tiram. Pengendalian penyakit merupakan salah satu tantangan utama dalam budidaya jamur tiram, karena patogen seperti bakteri dan jamur lain dapat mengurangi kualitas dan hasil panen. Harapan dari hasil penelitian ini adalah dapat meningkatkan produktivitas jamur tiram dan menjadi pedoman bagi petani jamur dalam menerapkan teknik budidaya yang lebih efisien dan berkelanjutan.
IMPLEMENTASI ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR UNTUK KLASIFIKASI OMSET USAHA MIKRO DI KABUPATEN TIMOR TENGAH UTARA Manhitu, Emerensiana Okan; Kelen, Yoseph Pius Kurniawan; Chrisinta, Debora
ZONAsi: Jurnal Sistem Informasi Vol. 7 No. 1 (2025): Publikasi artikel ZONAsi: Jurnal Sistem Informasi Periode Januari 2025
Publisher : Universitas Lancang Kuning

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31849/zn.v7i1.23389

Abstract

Penelitian ini berjudul “Implementasi Algoritma K-Nearest Neighbor Untuk Klasifikasi Omset Usaha Mikro Di Kabupaten Timor Tengah Utara” bertujuan untuk menerapkan Algoritma K-Nearest Neighbor dalam klasifikasi omset usaha mikro. Data yang digunakan meliputi karakteristik usaha mikro dan omset yang dihasilkan, yang diolah menggunakan bahasa pemrograman Python. Proses implementasi mencakup pengumpulan data, preprocessing, pemisahan dataset menjadi data pelatihan dan pengujian, serta evaluasi kinerja model menggunakan mertrik akurasi. Hasil dari penelitian ini diharapkan dapat memberikan wawasan tentang faktor-faktor yang mempengaruhi omset usaha mikro dan mendukung pengambilan keputusan bagi pemangku kepentingan dalam meningkatkan daya saing usaha mikro di Kabupaten Timor Tengah Utara.
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN JENIS TANAMAN PRODUKSI UNGGULAN BERBASIS WEB MENGGUNAKAN ALGORITMA FUZZY TOPSIS: Liu, Yovita; Kelen, Yoseph Pius Kurniawan; Risald, Risald
ZONAsi: Jurnal Sistem Informasi Vol. 7 No. 1 (2025): Publikasi artikel ZONAsi: Jurnal Sistem Informasi Periode Januari 2025
Publisher : Universitas Lancang Kuning

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31849/zn.v7i1.23499

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) berbasis web yang dapat membantu Dinas Pertanian dalam menentukan jenis tanaman produksi unggulan. Proses pengambilan keputusan yang dilakukan secara manual seringkali kurang akurat dan efisien. Penelitian ini juga mencakup analisis perbandingan antara hasil rekomendasi sistem dan data historis yang diperoleh dari Dinas Pertanian setiap tahun. Dinas Pertanian mencatat bahwa tanaman unggulan di wilayah tersebut adalah padi dan jagung. Hasil ini menjadi acuan penting dalam pengembangan strategi pertanian dan pengelolaan sumber daya. Dengan penerapan sistem SPK berbasis Fuzzy TOPSIS, analisis dilakukan untuk mengevaluasi dan memvalidasi kesesuaian rekomendasi sistem dengan data historis tersebut. Dalam sistem, kriteria yang digunakan meliputi faktor-faktor seperti Luas Tanam, Luas Panen Produktivitas, Produksi, kebutuhan air, serta Umur Tanaman. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa sistem juga merekomendasikan padi dan jagung sebagai tanaman produksi unggulan, yang sejalan dengan data dari Dinas Pertanian. Perbandingan ini menunjukkan bahwa sistem tidak hanya memberikan rekomendasi yang konsisten dengan praktik yang ada, tetapi juga berfungsi sebagai alat validasi untuk memperkuat keputusan Dinas Pertanian. Keunggulan sistem ini terletak pada kemampuannya mempertimbangkan lebih banyak variabel dan mengolah data dengan cepat, membantu Dinas dalam merespons perubahan kebutuhan dan kondisi lapangan. Selain itu, sistem ini dapat mengidentifikasi potensi tanaman lain untuk diversifikasi. Integrasi data historis dan rekomendasi yang diharapkan meningkatkan akurasi dan efisiensi pengambilan keputusan, berdampak positif pada produktivitas pertanian dan kesejahteraan.
IMPLEMENTASI METODE DECISION TREE DALAM MEMPREDIKSI PENJUALAN PRODUK TERLARIS (STUDI KASUS : KREATIF MART ATAMBUA) Usnaat, Sonya Oktavia; Kelen, Yoseph Pius Kurniawan; Seran, Krisantus J. Tey
ZONAsi: Jurnal Sistem Informasi Vol. 7 No. 1 (2025): Publikasi artikel ZONAsi: Jurnal Sistem Informasi Periode Januari 2025
Publisher : Universitas Lancang Kuning

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31849/zn.v7i1.23868

Abstract

Kebutuhan pokok atau dasar merupakan hal yang penting bagi manusia dalam menjalani kesehariannya. Pada masa era globalisasi ini, produk makanan dan minuman sangat mudah didapatkan karena saat ini banyak bidang usaha manusia yang bergerak dalam lingkup produsen dan jasa produk, Di Negara Indonesia, persebaran usaha sudah sangat banyak, khususnya di Pulau Timor Kabupaten Belu yang beribukota di Atambua. Dengan letak geografinya yang menjadi pintu masuk ke negara tetangga, menjadikan kota ini sebagai tempat persinggahan bagi masyarakat yang ingin ke Timor Leste. Dijadikan tempat persinggahan tentunya memungkinkan terjadinya transaksi jual beli barang, Dengan banyaknya transaksi jual beli yang terjadi, perputaran uang di tempat ini menjadi cepat dan mengakibatkan stok barang yang dijual toko cepat habis khususnya barang produk. Satu dari sekian banyak pusat perbelanjaan yang paling laris di kota atambua adalah toko kreatif mart yang berlokasi di Pasar Baru Atambua. Tingginya transaksi berbelanja di toko ini, maka stok barang yang berada di gudang cepat mengalami penurunan. Diperlukan prediksi yang tepat dalam menangani masalah ini agar rantai pasok barang tidak terputus karena ada barang yang kosong saat dicari oleh pembeli. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan metode Decision Tree dengan algoritma ID3 untuk memprediksi produk terlaris di Kreatif Mart, Atambua. Data diambil selama satu bulan dan dianalisis berdasarkan variabel seperti stok, jumlah penjualan, dan harga. Hasil dari penelitian ini menunjukkan akurasi prediksi yang baik, membantu toko dalam manajemen persediaan untuk memenuhi kebutuhan konsumen dengan lebih efektif.
IMPLEMENTASI ALGORITMA FP-GROWTH UNTUK MENGETAHUI POLA PENEMPATAN BUKU DI PERPUSTAKAAN DAERAH TTU Nenat, Agustinus Ardiyanto; Kelen, Yoseph Pius Kurniawan; Gelu, Leonard Peter
ZONAsi: Jurnal Sistem Informasi Vol. 7 No. 2 (2025): Publikasi artikel ZONAsi: Jurnal Sistem Informasi Periode Mei 2025
Publisher : Universitas Lancang Kuning

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31849/zn.v7i2.26520

Abstract

Perkembangan teknologi informasi telah memberikan dampak signifikan dalam berbagai bidang, termasuk pengelolaan dan pelayanan perpustakaan. Perpustakaan sebagai pusat informasi publik dituntut untuk mengikuti perkembangan zaman melalui penerapan teknologi informasi guna meningkatkan efisiensi dan kualitas layanan. Seiring bertambahnya koleksi, perpustakaan menyimpan ribuan buku dari berbagai kategori, yang membuat proses pencarian buku menjadi tidak efisien jika tata letaknya tidak diatur dengan baik. Salah satu tantangan utama yang dihadapi adalah pengelolaan tata letak buku agar lebih terstruktur, efisien, dan mampu meningkatkan kenyamanan pengunjung dalam mencari dan meminjam buku. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pola peminjaman buku serta mengoptimalkan tata letak buku di Perpustakaan Daerah Timor Tengah Utara (TTU) berdasarkan hubungan antar buku yang sering dipinjam secara bersamaan. Untuk mencapai tujuan tersebut, penelitian ini menerapkan algoritma Frequent Pattern Growth (FP-Growth), sebuah metode data mining yang digunakan untuk menemukan pola asosiatif antar item dalam transaksi peminjaman. Data yang digunakan berupa 435 transaksi peminjaman buku yang dicatat selama periode Januari hingga Desember 2024. Tahapan dalam penelitian ini meliputi pengumpulan data, preprocessing untuk membersihkan dan menyusun data, pembentukan struktur FP-Tree, serta proses ekstraksi aturan asosiasi menggunakan parameter minimum support sebesar 5% dan minimum confidence sebesar 75%. Implementasi dilakukan menggunakan bahasa pemrograman Python dengan bantuan platform Google Colaboratory. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma FP-Growth mampu mengidentifikasi sebanyak 139 aturan asosiasi yang valid, seluruhnya memenuhi ambang batas nilai confidence di atas 75%. Temuan ini menunjukkan adanya keterkaitan yang konsisten antara beberapa buku yang sering dipinjam bersamaan oleh pengunjung. Informasi tersebut sangat berguna dalam penyusunan tata letak buku yang lebih optimal, yakni dengan menempatkan buku-buku yang saling berelasi dalam rak yang berdekatan. Dari hasil penelitian ini, maka dapat disimpulkan bahwa algoritma FP-Growth merupakan pendekatan yang efektif dan efisien dalam mendukung pengambilan keputusan berbasis data untuk meningkatkan penataan koleksi dan kualitas layanan di lingkungan perpustakaan.
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN JENIS KAYU BERKUALITAS BAGI PRODUKSI MEBEL MENGGUNAKAN METODE MULTI ATTRIBUTE UTILITY THEORY Abi, Maria Oktavian; Kelen, Yoseph Pius Kurniawan; Seran, Krisantus J. Tey
ZONAsi: Jurnal Sistem Informasi Vol. 7 No. 2 (2025): Publikasi artikel ZONAsi: Jurnal Sistem Informasi Periode Mei 2025
Publisher : Universitas Lancang Kuning

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31849/zn.v7i2.26521

Abstract

Dalam memproduksi furniture kayu merupakan elemen utama yang sangat menentukan kualitas suatu produk kerajinan mebel. Mebel adalah salah satu produk kayu olahan yang pertumbuhannya amat pesat dalam beberapa dekade terakhir ini. Namun para pegusaha mebel seringkali mengalami kesulitan dan kewalahan dalam pemilihan kayu sebagai bahan produksi mebel. Proses pemilihan kayu untuk bahan kerajinan mebel yang masih manual membutuhkan waktu yang lama dalam pemilihannya, sehingga hasilnya kurang optimal dan efisien. Selain itu, kurangnya pengetahuan tentang pemilihan spesifikasi kayu yang baik untuk dijadikan bahan pembuatan mebel maka mebel yang dibuat tidak tahan lama, cepat lapuk dan rapuh. Kriteria yang digunakan untuk mengukur kualitas kayu dalam penelitian ini, yaitu sifat fisik kayu, tekstur kayu, warna kayu, diameter kayu, harga kayu, kekeringan kayu dan corak kayu dan 5 alternatif  yaitu : kayu jati, kayu jati putih, kayu mahoni, kayu akasia, dan kayu merah. Penelitian ini bertujuan membangun sistem pendukung keputusan berbasis web untuk pemilihan jenis kayu berkualitas bagi produksi mebel, yang diharapkan dapat membantu pengusaha mebel Jepara dalam memberikan solusi  pengambilan keputusan yang tepat dalam pemilihan jenis kayu sebagai bahan pembuatan furniture serta memberikan rekomendasi jenis kayu mebel terbaik dengan menggunakan metode Multi Attribute Utility Theory, Bahasa pemrograman php dan database MySql. sehingga, dalam kasus ini didapatkan kayu Jati (A1) sebagai pilihan kayu terbaik yang direkomendasikan untuk dijadikan bahan produksi mebel, dengan besar nilai yang diperoleh yaitu 0,765.
Klasifikasi Tenun Timor Menggunakan Metode SVM Berdasarkan Speeded Up Robust Features Kelen, Yoseph P.K.; Baso, Budiman
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 10 No 6: Desember 2023
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25126/jtiik.2023107625

Abstract

Penelitian ini dilakukan sebagai upaya untuk melestarikan kain tenun Timor di bidang teknologi informasi, kususnya bidang pengolahan citra digital, yaitu pengenalan pola yang merupakan solusi untuk mengenali citra tenun secara otomatis. Dalam penelitian ini, klasifikasi citra tenun Timor mengaplikasikan metode SURF (Speeded Up Robust Feature) sebagai ekstraksi fitur dengan representasi BoVW (Bag of Visual Words) sedangkan SVM (Support Vector Machine) digunakan sebagai metode classifier. Agar kinerja BoVW lebih baik, digunakan pendekatan untuk menentukan jumlah cluster yang tepat untuk mengelompokkan pola visual words. Penentuan parameter algoritma klasifikasi SVM dilakukan adalah kernel dan metode multi class SVM yang digunakan. Data citra tenun Timor digunakan sebanyak 420 dengan 7 kelas motif citra akan dibagi menjadi data latih dan data uji menggunakan 5-fold cross validation. Berdasarkan hasil percobaan yang dilakukan, diperoleh hasil yang berbeda pada pengujian nilai cluster dan parameter SVM yang digunakan. Pada visual words dengan nilai cluster 500 dengan algoritma klasifikasi multi class SVM yaitu metode OVO (One Versus All) menggunakan kernel linear memperoleh hasil terbaik pada penelitian ini dengan tigkat Accuracy mencapai 98,10%. Dari hasil penelitian ini didapatkan metode untuk klasifikasi citra motif tenun Timor yang lebih akurat.   Abstract This research was conducted as an effort to preserve Timor woven fabrics in the field of information technology, especially in the field of digital image processing, namely pattern recognition which is a solution to recognize weaving images automatically. In this study, the classification of Timorese woven images applies the SURF (Speeded Up Robust Feature) method as feature extraction with BoVW (Bag of Visual Words) representation while SVM (Support Vector Machine) is used as a classifier method. For better BoVW performance, an approach is used to determine the right number of clusters to group visual words patterns. Parameters for the SVM classification algorithm are determined using the kernel and the SVM multi-class method used. 420 Timorese weaving image data are used with 7 classes of image motifs which will be divided into training data and test data using 5-fold cross validation. Based on the results of the experiments conducted, different results were obtained in testing the cluster values and SVM parameters used. In visual words with a cluster value of 500 with the SVM multi-class classification algorithm, namely the OVO (One Versus All) method using a linear kernel, the best results were obtained in this study with an accuracy level of 98.10%. From the results of this study, a more accurate method for classifying images of Timorese woven motifs was obtained.%.
IMPLEMENTASI SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING DALAM PENENTUAN BIBIT JAGUNG VARIETAS UNGGUL DI WILAYAH LAHAN LAHAN KERING Bone, Leonardus; Kelen, Yoseph Pius Kurniawan; Ullu, Hevi Herlina; Gelu, Leonard Peter
METHOMIKA: Jurnal Manajemen Informatika & Komputerisasi Akuntansi Vol. 7 No. 2 (2023): METHOMIKA: Jurnal Manajemen Informatika & Komputersisasi Akuntansi
Publisher : Universitas Methodist Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.46880/jmika.Vol7No2.pp231-238

Abstract

Corn is a staple food source that is rich in carbohydrates. As a source of carbohydrates, some people consume corn as daily food. Determination of corn seeds is an aspect that needs to be considered by farmers before planting because inaccurate selection of seeds can cause unsatisfactory yields and cause farmers to suffer losses. Determination of corn seeds carried out by farmers in Nansean Village and East Nansean Village is still using a manual method by looking at the size of the large fruit and choosing from seeds that have a fast harvest time but will produce unsatisfactory yields which causes farmers to feel crop failure. So it is necessary to build a decision support system that can provide answers to problems using the Simple Additive Weighting (SAW) method. The capability of the system built can provide solutions in selecting superior corn seeds for farmers and the results are in the form of rankings. The system development model used in developing this system is the waterfall model. Based on the research results, the chosen alternative in this study was alternative A01, namely NASA 29 Hybrid Corn with a total value of 0.88.
Co-Authors Abi, Maria Oktavian ALBERTIANA FANU Alberto Fransisko M.L. Nahas Alfonsus Jefri Oematan Amaral, Krispina Madeira Amaral Amsikan, Dionisius K. Anastasia K. D Lestari Anastasia K.D. Lestari Anastasia Kadek Dety Lestari Anastasia Kadek Dety Lestari Anatasia Kadek Dety Lestari Ansedelita Bete Antonius Lake Anunut, Anna Arnoldus Yanssen Kosat Asthy, Agustina Tamo Ina Bili Avin Nahak Bano, Elinora N. Barreto, Julio Baso, Budiman Bere, Mery Ernawati Bernadeta Novia W. R. Mau Bone, Leonardus Bria, Laurensa L Chrisinta, Debora Claudensi Maria Muinnesu Cristin Tidja Y. Bas Darsono Nababan Deda, Yohanis Ndapa Dewi Kristiani Asuat Dian Grace Ludji Dionisius K. Amsikan Dionisius Oktavianus Klau Efren Primus Nahak Egas De Jesus Martins Corbafo Eko, Margaretha Amilia Miranti Eli , Maria Yuliana Elisabeth Glodia Isulti Usfinit Elsa Benolon Elsa M. Benolon Emanuel Yohanes Meol Eugenius Charles Odja Fabiana Kaunan Fallo, Kristoforus Faustianus Luan Febronius Neakleu Fetronela Rambu Bobu Fetronela Rambu Bobu Firma Maria O Luan Florensia Seran Florida Telik Fouk, Fransiska Seuk Fransiskus Xaverio Tonbesi Gelu, Leonard Peter Gelu, Leonard Peter Gervaisus Kono Gloria Elisabeth Lay Berek Godeliva Dos Santos Pakaenoni Godifridus Metboki Grace Ludji, Dian Haryati Herewila, Nadia Esli Hevi Herlina Ullu Ili Sama, Meliana Isto, Kristoforus Boik Tani'i Jekrit Rinto Tefi Jeli, Jeli Maria Fatima Kolo Jeri Aurelianus Sede Kabut, Stefanus Kapitan, Febiana F. T. Kapitan Kehik, Maria Cristalina M.D. Knaofmone, Maria Letitia Kolne, Maria Adventina Kolo, Klaudia Selina Kolo, Yesualda Rogeria Kresensia Nesi Krispina Anin Kristoforus Fallo Lake, Delviana Lay, Febryona Leonard P Gellu Leonard P. Gelu Leonard P. Gelu Leonard Peter Gellu Leonard Piter Gelu Lestari, Anastasia K D Lestari, Anastasia K.D Lestari, Anastasia Kadek Dety Lidia Lestari Kitu Manu Lidwina Sriwidya Lafu Liu, Yovita Lopo, Ani Luan, Faustianus Lusi Asameta Lusianus Bala Mada, Grandianus Seda Mammi Sarlota Bana Manek, Patricia Gedrudis Manek, Patricia Gertrudis Manek, Siprianus Manek, Siprianus S. Maneno, Regolinda Manhitu, Emerensiana Okan Margaretha Baria Maria Agusta Nining Fallo Maria Erlina Naben Maria Grasela Tatuin Maria Grestiana Sani Maria Ilona Silab Maria Imaculata Anu Turu Maria Krisanti Toinjaas Maria Lina Keban Maria Marli Natonis Maria Millenia Pina Lewuk Maria Nathania Bele Bau Maria Selviyanti H Nahak Maria Sisilia Luruk Nahak Maria Yuliana Eli Marina Dianti Kening Salu Marjeni Liana Nino Marni Coriani Bria Mau, Lidia Marselina Mayela Wete Melkianus Y.M. Ufa Mirja Hoar Moensaku, Emanuel Nababan, Darsono Nahak, Gilvino Nahak, Roswita R.K. Naihely, Stefanus Apriyanto Naisali, Aldegunda Natalia Karmila Ketmoen Nenat, Agustinus Ardiyanto Nesi, Kresensia nggadas, carles Nikolas Abi Ninfa Neno Nule, Maria Graciana Yosri Nurliah Apryanti Oktavia Prima Bili Oktovianus Mamoh Oktovianus R. Sikas Omenu, Maria S.S Omenu, Yustina Maria Balok Painneon, Angela Hendrika Paskalis Mau Seran Patricia Gertrudis M anek Patricia Gertrudis Manek Pricilia D A Centhya Nahak Prima Mersi Angela Klaran Priska Maria Cicilia Amleni Reinhard Midian Duri Renaldi Y. Kolloh Risald Rizald Rojari, Fatima Romal Frengki Prima Manafe Roni Dedi Selan Rudy Chandra S Manek, Siprianus S. Manek, Siprianus S.Manek, Siprianus Selestina Nahak Seprianus Septian Manek Septian Manek, Siprianus seran, yuvenalis severinus ponis Sikas, Oktovianus R. Siprianus S Manek Siprianus S Manek Siprianus S. Manek Siprianus S. Manek Siprianus S.Manek Siprianus Septian Manek Stefania Y. Nule Stefanus Lau Manek Stefanus Manek Suni, Vebrianus Suni, Yohanes George Deridwan Susu, Yublina Rambuhana Sutal, Dominika Muti SYAHYADI, ASEP INDRA Tae, Margaretha Taek, Sisilia Novita Aryenny Taena, Ignasia Wanty Tahun, Ardy Imanuel Taitoh, Rosalinda Hoar Tey Seran, Krisantus Jumarto Thomas Nelson Kolo Uky, Nini Trifena Ullu, Hevi Herlina Usfinit, Katarina D.M Usnaat, Sonya Oktavia Valerianus Naat Victoria Nova Naiheli Wilfrida Tnomel Willy Sucipto Willy Sucipto Willy Sucipto Yanpitherszon Liunokas Yasinta O.L Rema Yasintha O.L Rema Yayu Ulfaningsi Subagio Yeni M Kabnani Yeni Yovita Seuk Yeremia, Elfira Yesualda Rogeria Kolo Yohana Niis Molo Yohanes D B Pay Yohanes D. B Pay Yoseph Arianto Bana Yudit Oviana Berek Yuliana A.T Naitkakin Yulsiani Sanam