Articles
<![CDATA[Improved service governance in notary administration system through multi channel access implementation ]]>
<![CDATA[A.A. Kompiang Oka Sudana]]>;
<![CDATA[Ni Kadek Giofanni Chandra Devi]]>;
<![CDATA[I Made Suwija Putra]]>
<![CDATA[ International Journal of Informatics and Communication Technology (IJ-ICT) Vol 9, No 2: August 2020 ]]>
Publisher : <![CDATA[Institute of Advanced Engineering and Science ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (1273.004 KB)
|
DOI: 10.11591/ijict.v9i2.pp105-116
<![CDATA[Notary is an official authorized to make an authentic deed regarding all deeds, agreements and stipulations required by a general rule. Activities carried out at the notary office such as recording client data and file data still use traditional systems that tend to be manual. The problem that occurs is the inefficiency in data processing and providing information to clients. Clients have difficulty getting information related to the progress of documents that are being taken care of at the notary's office. The client must take the time to arrive to the notary's office repeatedly to check the progress of the work of the document file. The purpose of this study is to facilitate clients in obtaining information about the progress of the work in progress, and make it easier for employees to process incoming documents by implementing an administrative system. This system was developed with the waterfall system development method and uses the Multi-Channel Access Technology integrated in the website to simplify the process of delivering information and requesting information from clients and to clients with Telegram and SMS Gateway. Clients will come to the office only when there is a notification from the system via Telegram or SMS notifying that the client must come directly to the notary's office, thus leading to an efficient time and avoiding excessive transportation costs. The overall functional system can function properly based on the results of alpha testing. The results of beta testing conducted by distributing the system feasibility test questionnaire to end users, get a percentage of 96% of users agree the system is feasible to be implemented.]]>
<![CDATA[Comparison of Support Vector Machine and K-Nearest Neighbor for Baby Foot Identification based on Image Geometric Characteristics ]]>
<![CDATA[Angga Pratama Nugraha]]>;
<![CDATA[I Nyoman Piarsa]]>;
<![CDATA[I Made Suwija Putra]]>
<![CDATA[ Jurnal Ilmiah Merpati (Menara Penelitian Akademika Teknologi Informasi) Vol. 9, No. 1, April 2021 ]]>
Publisher : <![CDATA[Lembaga Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat Universitas Udayana ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.24843/JIM.2021.v09.i01.p08
<![CDATA[Biometric recognition of infant identification systems is critical in security access for identification and verification systems. However, until now, hospitals or health centres in Indonesia still use conventional biometric identification, such as stamping or inking on the soles of babies' feet affixed to paper and are very vulnerable to the risk of damage or loss of data. To resolve this problem, computer vision technology can accurately identify the baby's feet' soles with the final result in the form of digital data. This study compares the classification method of baby feet using the SVM (Support Vector Machine) algorithm with the K-Nearest Neighbor algorithm. The baby's feet understudy image was taken using a cellphone camera with sample data of 3 months old babies. Comparing the SVM and KNN classification methods obtained high accuracy, precision and recall values, namely 98.80% accuracy, 89.51% precision and 88.00% recall. (for the SVM Gaussian kernel classification), with an accuracy of 99.08%, 92.65% precision and 90.75% recall (for the KNN Ecluidean Distance classification), it can be concluded that the KNN classification method using Euclidean distance is the best for applied in the baby palm identification system using the geometric image feature.]]>
<![CDATA[Implementasi Generalized Vector Space Model (GVSM) dalam Pencarian Buku di Perpustakaan ]]>
<![CDATA[I Made Suwija Putra]]>;
<![CDATA[Ni Putu Ayu Widiari]]>;
<![CDATA[I Wayan Gunaya]]>
<![CDATA[ Jurnal Ilmiah Merpati (Menara Penelitian Akademika Teknologi Informasi) Vol. 7, No. 1, April 2019 ]]>
Publisher : <![CDATA[Lembaga Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat Universitas Udayana ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (549.739 KB)
|
DOI: 10.24843/JIM.2019.v07.i01.p10
<![CDATA[Perpustakaan sebagai tempat koleksi buku yang besar tentu akan menemui kesulitan pelayanan pencarian buku jika masih menggunakan teknologi konvensional. Dalam ilmu Information Retrieval terdapat beberapa metode dalam pencarian dokumen yang relevan, salah satunya Generalized Vector Space Model (GVSM). Metode ini merupakan perkembangan dari Vector Space Model yang menggunakan model aljabar. GVSM menggunakan pertimbangan kedekatan antar kata yang dinyatakan dalam vector dua dimensi. Dalam Aplikasi pencarian buku, judul, pengarang, dan sinopsis buku dimasukkan ke dalam database dan dilakukan preprocessing diantaranya tokenisasi, stopword removal, dan stemming. Hal yang sama untuk kata kunci (query) pencarian yang diinputkan user juga dilakukan proses preprocessing. Dalam GVSM, dokumen dan query pencarian akan diubah kedalam bentuk vector dan dicari similaritasnya berdasarkan perkalian vector. Hasil dari implementasi metode GVSM dalam aplikasi pencarian buku di perpustakaan didapatkan hasil perbandingan nilai precision dan recall sebesar 0.703 dan 0.910 yang artinya hasil pencarian yang ditampilkan masih mendekati keinginan user. Kata Kunci: Pencarian Dokumen, Generalized Vector Space Model, Similaritas, Query]]>
<![CDATA[Peramalan Jumlah Kecelakaan Lalu Lintas Menggunakan Metode Support Vector Regression ]]>
<![CDATA[Ni Putu Ratindia Apriyanti]]>;
<![CDATA[I Ketut Gede Darma Putra]]>;
<![CDATA[I Made Suwija Putra]]>
<![CDATA[ Jurnal Ilmiah Merpati (Menara Penelitian Akademika Teknologi Informasi) Vol. 8, No. 2, August 2020 ]]>
Publisher : <![CDATA[Lembaga Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat Universitas Udayana ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.24843/JIM.2020.v08.i02.p01
<![CDATA[Kecelakaan lalu lintas merupakan salah satu peristiwa yang sering terjadi dijalan yang dapat menyebabkan adanya korban jiwa. Pentingnya penelitian bertujuan untuk meramalkan kasus Kecelakaan Lalu Lintas di Provinsi Bali. Peramalan dilakukan dengan menerapkan teknik penambangan data atau yang sering disebut dengan data mining. Penambangan data (data mining) merupakan sekumpulan proses yang digunakan untuk mencari nilai yang tidak bisa didapatkan secara otomatisl. Peramalan dalam penelitian ini menggunakan Metode Support Vector Regression dengan 2 kernel yaitu Kernel Polynomial dan Kernel RBF. Data yang digunakan dari Tahun 2006 sampai dengan Tahun 2018. Data tersebut dikelompokkan menjadi data training dengan jumlah (9 data) dan data testing dengan jumlah (4 data). Hasil peramalan yang didapatkan dibandingkan dengan nilai persentase MAPE yang dihasilkan. Hasil peramalan menggunakan kernel Polynomial menghasilkan nilai Persentase MAPE sebesar 7,95% dimana hasil peramalan artinya “Sangat Bagus”. Hasil peramalan menggunakan kernel RBF memiliki persentase MAPE yang lebih besar yaitu 13.35% yang artinya hasil peramalan “Bagus”. Penggunaan dari dua kernel tersebut menyatakan bahwa dalam Metode Support Vector Regression untuk meramalkan kasus kecelakaan lalu lintas lebih tepat menggunakan Kernel Polynomial. Semakin kecil nilai persentase MAPE yang dihasilkan maka semakin bagus juga hasil peramalan yang didapatkan.]]>
<![CDATA[Identification of Baby's Feet Using Principal Component Analysis (PCA) Method Character Extraction with K-Nearest Neighbor (KNN) Classification in Matlab Application ]]>
<![CDATA[Geyge Andika Lesmana]]>;
<![CDATA[I Nyoman Piarsa]]>;
<![CDATA[I Made Suwija Putra]]>
<![CDATA[ Jurnal Ilmiah Merpati (Menara Penelitian Akademika Teknologi Informasi) Vol 9 No 3 (2021): Vol. 9, No. 3, December 2021 ]]>
Publisher : <![CDATA[Lembaga Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat Universitas Udayana ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.24843/JIM.2021.v09.i03.p02
<![CDATA[Biometric recognition systems or human identification are very important in security access for identification and verification systems. The biometric recognition system can be used as an identification system based on the characteristics possessed by the body part of each individual. The soles of the feet can be used for identification because the soles of the feet have certain and unique characteristics which include major lines, protrusions, small dots, single points, and textures. The introduction of biometrics in babies is still conventional, which is a standard operating procedure such as attaching bracelets on baby's feet and imprinting or inking on the soles of baby's feet which are affixed to paper and are very vulnerable to the risk of damage or loss of data, there is a need for a system that can store data automatically digital and able to do the baby identification process. The Principal Component Analysis method is used for the extraction process of the characteristics of the baby's feet. The classification uses the K-Nearest Neighbor (K-NN) method with the euclidean distance approach. Tests were carried using 120 images of baby feet, there are 20 classes, each class contains 3 images of the right foot and 3 images of the foot of the left foot, and a dataset of 280 training images. The highest accuracy result obtained in system testing is 91% with a computation time of 5.63 seconds using the Principal Component Analysis method with the K-Nearest Neighbor (K-NN) classification.Keywords: Footprint, Feature Extraction, Principal Component Analysis, K-Nearest Neighbor.]]>
<![CDATA[Identifikasi Burr Cell dalam Eritrosit Menggunakan Region Properties pada Citra Mikroskop ]]>
<![CDATA[Putu Andre Mahaputra]]>;
<![CDATA[I Made Suwija Putra]]>
<![CDATA[ Jurnal Ilmiah Merpati (Menara Penelitian Akademika Teknologi Informasi) Vol. 6, No. 1, April 2018 ]]>
Publisher : <![CDATA[Lembaga Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat Universitas Udayana ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (791.536 KB)
|
DOI: 10.24843/JIM.2018.v06.i01.p01
<![CDATA[Uremia adalah sindroma klinik yang terjadi pada semua organ akibat penurunan fungsi ginjal. Secara laboratoris, uremia ditandai dengan peningkatan kadar ureum dan kreatinin dalam darah. Kadar ureum yang tinggi akan menyebabkan perubahan morfologi pada eritrosit. Oleh sebab itu salah satu cara untuk mendiagnosis penyakit ini adalah dengan melakukan pemeriksaan apusan darah tepi untuk melihat ada tidaknya kelainan morfologi eritrosit yaitu burr cell. Hasil pemeriksaan berupa citra ini kemudian diagnosis oleh ahli patologi klinik atau dokter untuk mendapatkan hasil dengan cara manual. Berdasarkan hal tersebut penelitian ini dilakukan untuk mengimplementasikan deteksi secara visual ke dalam komputer yang dapat membantu dokter maupun tenaga laboratorium untuk mendeteksi penyakit uremia berdasarkan citra hasil apusan darah tepi. Aplikasi deteksi burr cell menggunakan Region Properties Filtering sebagai ekstraksi ciri penyakit uremia dan sekaligus pendeteksi dari citra tersebut. Citra yang diuji sebanyak 6 buah citra eritrosit dengan hasil pengujian aplikasi mendapatkan rata-rata akurasi sebesar 89,13%.]]>
<![CDATA[Analisis Usability Aplikasi iBadung Menggunakan Heuristic Evaluation Method ]]>
<![CDATA[I G A A Diah Indrayani]]>;
<![CDATA[I Putu Agung Bayupati]]>;
<![CDATA[I Made Suwija Putra]]>
<![CDATA[ Jurnal Ilmiah Merpati (Menara Penelitian Akademika Teknologi Informasi) Vol. 8, No. 2, August 2020 ]]>
Publisher : <![CDATA[Lembaga Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat Universitas Udayana ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (481.63 KB)
|
DOI: 10.24843/JIM.2020.v08.i02.p03
<![CDATA[Seiring berjalannya waktu teknologi terus berkembang semakin canggih. Dimulai dari website, sampai dengan teknologi mobile. Teknologi website dan mobile memiliki peran yang sangat penting sebagai sumber informasi. iBadung merupakan sebuah aplikasi mobile yang memiliki fungsi sebagai wadah yang menyediakan berbagai jenis buku bacaan atau dapat disebut perpustakaan digital yang dapat diakses oleh semua orang. Untuk dapat mengukur tingkat kenyamanan user, kelayakan aplikasi, dan interface aplikasi maka dilakukan pengujian usability, tujuan untuk menganalisis user experience dalam penggunaan aplikasi iBadung. Fungsi dari metode Heuristic Evaluation adalah mengetahui tingkat usability pada iBadung. Pengujian ini mengisi kuesioner dilakukan oleh 17 orang responden dengan kategori pengguna awam, pengguna biasa dan pengguna administrator. Hasil yang didapat dari pengujian pertama pengguna awam mendapat nilai severity rating skala 2 kategori minor usability problem, pengguna biasa dan pengguna administrator mendapat nilai severity rating skala 1 kategori cosmetic problem. Temuan permasalahan yaitu pada logo aplikasi, tata letak icon menu, tampilan menu login, penambahan pop up exit pada tampilan aplikasi iBadung dan dilakukan perbaikan tampilan sesuai rekomendasi user selanjutnya melakukan pengujian kedua setelah perbaikan tampilan selesai dikerjakan.]]>
<![CDATA[Klasifikasi Citra Mammogram Menggunakan Metode K-Means, GLCM, dan Support Vector Machine (SVM) ]]>
<![CDATA[Kadek Novar Setiawan]]>;
<![CDATA[I Made Suwija Putra]]>
<![CDATA[ Jurnal Ilmiah Merpati (Menara Penelitian Akademika Teknologi Informasi) Vol. 6, No. 1, April 2018 ]]>
Publisher : <![CDATA[Lembaga Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat Universitas Udayana ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (707.597 KB)
|
DOI: 10.24843/JIM.2018.v06.i01.p02
<![CDATA[Kanker payudara termasuk salah satu penyakit tidak menular yang cenderung terus meningkat setiap tahunnya. Penyakit ini terjadi hampir seluruhnya pada wanita, tetapi dapat juga terjadi pada pria. Cara terbaik untuk mengidentifikasi keberadaan kanker payudara pada tahap awal adalah dengan menafsirkan gambar mammogram yang menggunakan sinar-X yang dapat memperlihatkan keabnormalan atau kelainan pada payudara dalam bentuk yang sangatkecil. Identifikasi secara visual memerlukan skill penglihatan dan pengetahuan dalam mengklasifikasikan hasil dari citra mammogram. Berdasarkan hal tersebut penelitian ini mengusulkan identifikas/klasifikasi kanker payudara pada citra mammogram secara visual ke dalam komputer dengan menggunakan metode segmentasi k-menas, ekstraksi fitur tekstur Gray Level Co-Occurence Matrix (GLCM) dan metode klasifikasi Support Vector Machine (SVM). Aplikasi pada penelitian ini dapat mengklasifikasi/mengenali citra mammogram yang normal dan abnormal dengan nilai akurasi yang diperoleh sebesar 80%.]]>
<![CDATA[IMPLEMENTASI ETL DATA WAREHOUSE DENGAN KONSEP FITUR METADATA DAN CLEANSING DATA PADA TOKO KUE ]]>
<![CDATA[I Gusti Ngurah Agung Trisna Putra]]>;
<![CDATA[I Nyoman Aditya Mahendra]]>;
<![CDATA[I Made Suwija Putra]]>
<![CDATA[ Sistemasi: Jurnal Sistem Informasi Vol 9, No 2 (2020): Sistemasi: Jurnal Sistem Informasi ]]>
Publisher : <![CDATA[Program Studi Sistem Informasi Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (1738.726 KB)
|
DOI: 10.32520/stmsi.v9i2.732
<![CDATA[Perkembangan teknologi yang semakin pesat membuat permintaan atas kebutuhan pengolahan dan penyajian data yang lebih baik. Pada toko kue udayana merupakan jenis toko yang menjual berbagai jenis kue yang diproduksi sendiri dan memiliki beberapa cabang yang tersebar di Bali. Toko kue udayana kesulitan dalam menganalisis proses traksaksi dikarenakan banyaknya data yang dikirim dari masing-masing cabang setiap bulannya. Hasil proses analisa ini digunakan untuk acuan pendukung dalam pengambilan keputusan oleh pihak manajemen toko. Metode pengumpulan data massive yang tepat digunakan dalam menganalisis suatu proses transaksi adalah pendekatan teknologi data warehouse. Data warehouse mendukung kemampuan melakukan query untuk mendukung pengambilan keputusan, melihat keadaan finansial, stok produk, dan layanan dengan mudah. Pengembangan data warehouse ini menggunakan pemodelan star skema dan dalam penerapan pengumpulan data ada tahapan ETL (extract, transform, dan load) untuk dapat membaca data dari sistem OLTP (Online TransactionProcessing). Perancangan pada sistem menggunakan OLAP (Online Analytical Processing) untuk mendesain aplikasi yang bisa mengumpulkan, menyimpan, serta memanipulasi data multidimensi sebagai tujuan analisis.]]>
<![CDATA[Rancang Bangun Engine ETL Data Warehouse dengan Menggunakan Bahasa Python ]]>
<![CDATA[I Made Suwija Putra]]>;
<![CDATA[Dewa Komang Tri Adhitya Putra]]>
<![CDATA[ Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) Vol 3 No 2 (2019): Agustus 2019 ]]>
Publisher : <![CDATA[Ikatan Ahli Informatika Indonesia (IAII) ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (833.425 KB)
|
DOI: 10.29207/resti.v3i2.872
<![CDATA[Big companies that have many branches in different locations often have difficulty with analyzing transaction processes from each branch. The problem experienced by the company management is the rapid delivery of massive data provided by the branch to the head office so that the analysis process of the company's performance becomes slow and inaccurate. The results of this process used as a consideration in decision making which produce the right information if the data is complete and relevant. The right method of massive data collection is using the data warehouse approach. Data warehouse is a relational database designed to optimize queries in Online Analytical Processing (OLAP) from the transaction process of various data sources that can record any changes in data that occur so that the data becomes more structured. In applying the data collection, data warehouse has extracted, transform, and load (ETL) steps to read data from the Online Transaction Processing (OLTP) system, change the form of data through uniform data structures, and save to the final location in the data warehouse. This study provides an overview of the solution for implementing ETL that can work automatically or manually according to needs using the Python programming language so that it can facilitate the ETL process and can adjust to the conditions of the database in the company system.]]>
