Garuda - Garba Rujukan Digital

p-Index From 2020 - 2025

5.701

P-Index

This Author published in this journals

All Journal International Journal of Electrical and Computer Engineering IAES International Journal of Artificial Intelligence (IJ-AI) MANAJEMEN HUTAN TROPIKA Journal of Tropical Forest Management Jurnal Silvikultur Tropika (JST) Jurnal Pustakawan Indonesia BIOTROPIA - The Southeast Asian Journal of Tropical Biology Jurnal Ilmu Komputer dan Agri-Informatika Journal of Degraded and Mining Lands Management Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Jurnal Pengelolaan Sumberdaya Alam dan Lingkungan (Journal of Natural Resources and Environmental Management) Jurnal Aplikasi Bisnis dan Manajemen (JABM) E-Journal Scientific Journal of Informatics Edulib JOIN (Jurnal Online Informatika) Jurnal Teknologi dan Sistem Komputer Kinetik: Game Technology, Information System, Computer Network, Computing, Electronics, and Control BAREKENG: Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan ILKOM Jurnal Ilmiah EDUMATIC: Jurnal Pendidikan Informatika Computer Science and Information Technologies Nusantara Science and Technology Proceedings International Journal of Electronics and Communications Systems Jurnal Pustakawan Indonesia Jurnal Informatika dan Teknologi Informasi Jurnal INFOTEL Policy Brief Pertanian, Kelautan, dan Biosains Tropika Scientific Journal of Informatics BACA: Jurnal Dokumentasi dan Informasi

Imas Sukaesih Sitanggang

Department Of Computer Science, Faculty Of Mathematics And Natural Sciences, IPB University, Jl. Meranti Wing 20 Level V, IPB Dramaga Campus Bogor, 16680, Indonesia

Author-ID : 382447

Agriculture, Biological Sciences & Forestry Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Earth & Planetary Sciences Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Immunology & microbiology Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Materials Science & Nanotechnology Mathematics Mechanical Engineering Medicine & Pharmacology Physics Social Sciences Transportation Veterinary

Published : 61 Documents Claim Missing Document

Claim Missing Document

Articles

Title

1 2

Sistem Informasi Geografis Persebaran Titik Api di Indonesia Menggunakan OpenGeo Suite 3.0 Br Barus, Sonita Veronica; Sitanggang, Imas Sukaesih
Jurnal Ilmu Komputer dan Agri-Informatika Vol 3, No 1 (2014)
Publisher : Departemen Ilmu Komputer IPB

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (558.981 KB)

Kebakaran hutan merupakan masalah yang serius karena dapat mengakibatkan dampak buruk terhadap lingkungan. Salah satu upaya pencegahan kebakaran hutan adalah membangun sistem informasi geografis (SIG) berbasis web untuk mengelola data histori titik api sebagai indikator terjadinya kebakaran. Penelitian ini bertujuan untuk membangun SIG berbasis web menggunakan perangkat lunak OpenGeo Suite 3.0. OpenGeo Suite merupakan aplikasi yang mengemas sistem manajemen basis data PostgreSQL dengan ekstensi spasial PostGIS dan server peta Geoserver sehingga memberikan kemudahan dalam pembangunan dan pengelolaan SIG berbasis web. SIG yang dibangun menyediakan fitur utama yaitu menampilkan peta Indonesia, fungsi pan map, zoom in, zoom out, dan fungsi pencarian persebaran titik api berdasarkan wilayah dan waktu. Dengan adanya SIG berbasis web ini, pengelolaan data histori titik api dapat dilakukan dengan mudah sehingga dapat membantu pengguna dalam penyediaan data histori dan persebaran titik api untuk wilayah Indonesia.Kata Kunci: OpenGeo Suite, sistem informasi geografis berbasis web, titik api.

Peningkatan Kinerja Sistem Spatial Online Analytical Processing (SOLAP) Titik Panas Kebakaran Hutan Anna Qahhariana; Imas Sukaesih Sitanggang
Jurnal Ilmu Komputer & Agri-Informatika Vol. 5 No. 1 (2018)
Publisher : Departemen Ilmu Komputer - IPB University

Data histori titik panas sebagai salah satu indikator kebakaran hutan dan lahan dapat dikelola dengan teknologi data warehouse dan sistem spatial online analytical processing (SOLAP). Pada penelitian sebelumnya telah dilakukan peningkatan kinerja terhadap sistem tersebut sehingga titik panas yang mampu dihasilkan meningkat menjadi 1500 titik. Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan kinerja sistem SOLAP data titik panas yang telah dibangun dalam penelitian sebelumnya. Peningkatan kinerja meliputi konfigurasi dari sisi perangkat lunak seperti peningkatan Java runtime environment (JRE), peningkatan server Apache Tomcat, dan peringkasan proses Javascript object notation (JSON) sedangkan spesifikasi perangkat keras menggunakan spesifikasi RAM dan processor yang sama dengan penelitian sebelumnya. Jumlah titik panas hasil query yang mampu dihasilkan dari konfigurasi tersebut meningkat menjadi 5344 titik.Kata kunci: kebakaran hutan, spatial data warehouse, spatial OLAP, titik panas

SIMETA ILKOM: Sistem Informasi Manajemen Tugas Akhir Program Studi S1 Ilmu Komputer IPB Ivan Maulana Putra; Imas Sukaesih Sitanggang; Muhammad Abrar Istiadi
Jurnal Ilmu Komputer & Agri-Informatika Vol. 5 No. 2 (2018)
Publisher : Departemen Ilmu Komputer - IPB University

Pelaksanaan tugas akhir merupakan suatu rangkaian kegiatan yang harus dilakukan oleh mahasiswa untuk memperoleh gelar Sarjana pada Program Studi S1 Ilmu Komputer FMIPA IPB. Tahapan pelaksanaan tugas akhir di Program Studi S1 Ilmu Komputer FMIPA IPB terdiri dari beberapa tahap, yaitu pengajuan topik dan dosen pembimbing oleh mahasiswa, kolokium, bimbingan tugas akhir, praseminar, seminar, sidang, dan penerbitan surat keterangan lulus (SKL). Tetapi, pelaksanaan dan pemantauan tugas akhir saat ini masih kurang efektif karena masih dilakukan secara manual dengan berkas-berkas dan fail Microsoft Excel. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem berbasis web apps untuk pelaksanaan dan pemantauan tugas akhir. Sistem ini dikembangkan dengan menggunakan Angular 2 framework dan NodeJS. Sistem telah berhasil dikembangkan sesuai dengan prosedur operasional baku (POB) dan beberapa perbaikan maupun penambahan fitur. Pengembangan sistem ini menggunakan metode adaptive software development (ASD) yang terbagi menjadi 4 iterasi. Hasil pengujian kepada beberapa pengguna menunjukkan bahwa semua fitur berhasil diimplementasikan. Kata Kunci: adaptive software development, sistem informasi, tugas akhir, web apps

Model Spasial untuk Prediksi Konsentrasi Polutan Kabut Asap Kebakaran Lahan Gambut Menggunakan Support Vector Regression Muhammad Asyhar Agmalaro; Imas Sukaesih Sitanggang; Lailan Sahrina Hasibuan; Muhammad Murtadha Ramadhan
Jurnal Ilmu Komputer & Agri-Informatika Vol. 5 No. 2 (2018)
Publisher : Departemen Ilmu Komputer - IPB University

Kabut asap dari kebakaran lahan gambut mengandung berbagai macam polutan seperti CO dan CO2. Polutan tersebut dapat berimplikasi buruk pada kesehatan masyarakat sekitar peristiwa itu terjadi yang berupa Infeksi Saluran Pernafasan Atas (ISPA). Penelitian ini bertujuan untuk membuat model spasial untuk prediksi konsentrasi polutan kabut asap yang berupa CO dan CO2 dari kebakaran lahan gambut di Sumatra tahun 2015. Model spasial dibentuk menggunakan algoritme support vector regression (SVR) dengan kernel radial basis function (RBF) dengan melihat konsentrasi polutan dari beberapa titik tetangga. Parameter tuning dilakukan untuk mendapatkan nilai parameter paling optimal dari SVR. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model spasial prediksi konsentrasi CO terbaik didapatkan pada gamma dengan nilai 20 yang menghasilkan root mean squared error (RMSE) dan nilai koefisien korelasi sebesar 1,174242×10-8 dan 0,5879287. Model spasial prediksi konsentrasi CO2 terbaik dibentuk pada gamma dengan nilai 10 yang menghasilkan RMSE dan nilai koefisien korelasi sebesar 9,843717×10-8 dan 0,6058418. Hasil prediksi dari model yang dibentuk telah dapat mengikuti pola nilai aktual konsentrasi polutan. Kata Kunci: CO, CO2, kabut asap, model spasial, support vector regression.

Sistem Informasi Geografis Persebaran Titik Api di Indonesia Menggunakan OpenGeo Suite 3.0 Sonita Veronica Br Barus; Imas Sukaesih Sitanggang
Jurnal Ilmu Komputer & Agri-Informatika Vol. 3 No. 1 (2014)
Publisher : Departemen Ilmu Komputer - IPB University

Optimasi Metaheuristik Koloni Semut untuk Solusi Masalah Jalur Terpendek pada Jaringan Jalan Riil Edwin Tenda; Imas Sukaesih Sitanggang; Baba Barus
Jurnal Ilmu Komputer & Agri-Informatika Vol. 3 No. 2 (2014)
Publisher : Departemen Ilmu Komputer - IPB University

Salah satu permasalahan utama analisis jaringan pada sistem informasi geografis (SIG) adalah menentukan jalur terpendek antara dua lokasi dalam suatu jaringan. Meski terdapat beberapa metode untuk menyelesaikan permasalahan ini tetapi pencarian metode alternatif masih penting dilakukan. Penelitian ini menggunakan pendekatan metode optimasi metaheuristik koloni semut yang terinspirasi dari prilaku alamiah semut, untuk mencari jalur terpendek antara dua titik, pada data jaringan jalan riil (JJR). Pengujian terhadap metode ant colony optimization (ACO) dilakukan dalam dua tahap. Pertama, pengujian menggunakan data buatan untuk mendapatkan gambaran pengaturan terbaik dari parameter-parameter metode koloni semut. Kedua, pengujian menggunakan data JJR untuk melihat kinerja metode optimasi koloni semut terhadap data JJR. Hasil pengujian optimasi koloni semut pada data JJR kemudian dibandingkan dengan hasil pengujian algoritme jalur terpendek Dijkstra pada JJR dalam hal panjang jalur optimal dan waktu eksekusi. Hasil pengujian menunjukan bahwa secara secara umum metode Dijkstra menghasilkan solusi yang lebih baik dari metode ACO namun pada pengaturan parameter tertentu ACO lebih cepat dari Dijkstra.Kata Kunci: algoritme Dijkstra, analisis jaringan, jaringan jalan riil, optimasi koloni semut, permasalahan jalur terpendek.

Optimasi Aturan Asosiasi Multidimensi Menggunakan Algoritme Genetika untuk Klasifikasi Kemunculan Titik Panas Nia Kurniati; Imas Sukaesih Sitanggang; Irman Hermadi
Jurnal Ilmu Komputer & Agri-Informatika Vol. 4 No. 1 (2015)
Publisher : Departemen Ilmu Komputer - IPB University

Penelitian ini menggunakan algoritme genetika untuk mengoptimalkan pembentukan aturan asosiasi yang dihasilkan dari algoritme apriori. Algoritme apriori diterapkan pada dataset kebakaran hutan dengan daerah penelitian di wilayah Rokan Hilir provinsi Riau. Aturan asosiasi diklasifikasi menggunakan algoritme CPAR (classification based on predictive association rules) untuk mengetahui karakteristik wilayah yang berpotensi munculnya titik panas. Optimasi dalam algoritme genetika dilakukan melalui tahapan: skema pengkodean, evaluasi fitness, seleksi, pindah silang, mutasi. Hasil yang diperoleh dari penelitian ini ialah jumlah aturan dapat dikurangi. Jumlah aturan yang dihasilkan yaitu sebanyak 121 aturan pada generasi ke-300 hingga mencapai 108 aturan pada generasi ke-50. Hasil klasifikasi menunjukkan bahwa daerah yang berpotensi timbulnya titik panas yang terdapat pada generasi ke-50 ditemukan pada daerah yang memiliki curah hujan lebih besar dari atau sama dengan 3 mm per hari dan yang memiliki temperatur pada interval 297 Kelvin hingga 298 Kelvin dengan laplace akurasi sebesar 0.76. Pada generasi 150 ditemukan daerah yang memiliki temperatur yaitu pada interval 297 Kelvin hingga 298 Kelvin dengan laplace akurasi sebesar 0.57. Pada generasi 300 ditemukan pada daerah yang memiliki kecepatan angin yaitu pada interval 1 m/s hingga 2 m/s dengan laplace akurasi sebesar 0.70. Kata kunci: algortime apriori, algoritme CPAR, algoritme genetika, aturan asosiasi multidimensi, titik panas.

Deteksi Spam pada Twitter Menggunakan Algoritme Naïve Bayes Andita Wahyuningtyas; Imas Sukaesih Sitanggang; Husnul Khotimah
Jurnal Ilmu Komputer & Agri-Informatika Vol. 7 No. 1 (2020)
Publisher : Departemen Ilmu Komputer - IPB University

Di era berkembangnya penggunaan Internet, Twitter merupakan salah satu layanan jejaring sosial yang sering digunakan sebagai alat komunikasi yang saling menghubungkan antar pengguna. Selain itu Twitter juga dimanfaatkan sebagai media untuk promosi, kampanye politik, dan sarana protes. Twitter dihadapkan pada berbagai masalah seperti gangguan privasi pengguna dan spam pada Twitter. Dengan adanya masalah spam, perlu dilakukan klasifikasi untuk tweet spam dan bukan spam. Penelitian ini bertujuan untuk mendeteksi tweet spam dan bukan spam. Hal tersebut dapat dilakukan dengan klasifikasi, terdapat berbagai macam metode klasifikasi, salah satu metode dalam data mining untuk mengklasifikasikan spam dan bukan spam adalah Naïve Bayes. Naïve Bayes banyak digunakan karena kesederhanaan algoritme dan mudah untuk diimplementasikan. Penelitian ini mengumpulkan data spam dari Twitter dengan mengidentifikasi terlebih dahulu akun yang diduga sebagai spammer. Penelitian ini menggunakan 70% data latih dan 30% data uji dengan metode klasifikasi Naïve Bayes. Data Twitter yang diperoleh merupakan data teks yang masih banyak mengandung kata-kata yang tidak baku, sehingga dibutuhkan tahap praproses, tahap yang dilakukan adalah tokenizing, filtering, normalisasi kata, stemming. Akurasi hasil klasifikasi tweet spam dan bukan spam adalah 95.57%. Kata Kunci: klasifikasi spam, Naïve Bayes, text mining, Twitter.

Pengelompokan Dokumen Tugas Akhir Mahasiswa S1 Ilmu Komputer IPB Berdasarkan Frequent Term Sets Miftah Farid; Imas Sukaesih Sitanggang
Jurnal Ilmu Komputer & Agri-Informatika Vol. 7 No. 1 (2020)
Publisher : Departemen Ilmu Komputer - IPB University

Pengelompokan dokumen tugas akhir mahasiswa perlu dilakukan karena dokumen tugas akhir mahasiswa bertambah setiap tahunnya. Pengelompokan dokumen dilakukan agar dokumen yang memiliki kesamaan konteks dapat dikelompokkan ke dalam suatu kategori. Tujuan dari penelitian ini menerapkan teknik association rule mining (ARM) untuk menentukan frequent term sets dengan menggunakan algoritme ECLAT. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data abstrak dokumen tugas akhir mahasiswa Ilmu Komputer IPB dalam bahasa Inggris. Penelitian ini menggunakan algoritme ECLAT dengan minimum support sebesar 0.1, 0.15, 0.20, 0.25, 0.30, dan 0.35. Penelitian ini menggunakan metode hierarchical frequent term based clustering untuk menentukan cluster. Frequent term sets hasil algoritme ECLAT masih terlalu umum untuk digunakan sebagai penciri dokumen. Pada penelitian ini hasil clustering dengan minimum support 0.35 terbentuk 3 tingkat hirarki term. Term yang sering muncul pada minimum support 0.35 adalah ‘result’, ‘base’, ‘use’, ‘one’, ‘data’. Sedangkan asosiasi dua term yang sering muncul pada minimum support 0.35 adalah ‘result-use’, ‘base-use’, ‘one-use’, ‘data-use’. Hasil clustering dapat mempermudah pencarian dokumen berdasarkan kata kunci tertentu. Kata Kunci: association rule mining, ECLAT, frequent term sets, clustering hirarki

Pendeteksian Penjiplakan Kode Program C dengan Menggunakan Algoritme K-Medoids Raden Fityan Hakim; Imas Sukaesih Sitanggang
Jurnal Ilmu Komputer & Agri-Informatika Vol. 7 No. 2 (2020)
Publisher : Departemen Ilmu Komputer - IPB University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29244/jika.7.2.74-83

Pada era globalisasi ini, aksi penjiplakan lebih sering dan lebih mudah dilakukan, termasuk penjiplakan terhadap kode program. Pendeteksian manual terhadap aksi penjiplakan memakan banyak waktu maupun tenaga. Oleh karena itu, dibutuhkan sistem yang dapat membantu proses pendeteksian. Pendeteksian dapat dilakukan dengan mengelompokkan kode-kode program yang mirip berdasarkan struktur kode program. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan algoritme K-Medoids pada 4 buah dataset kode program C dan menganalisis hasil pengelompokan yang diperoleh. Hasil percobaan menunjukkan bahwa clustering terbaik pada dataset 1 (Kondisi If-Else dan Pengulangan While) diperoleh pada k (jumlah cluster) 10 dengan rataan dissimilarity 2.655, dimana 18.9% tugas mahasiswa memiliki kelompok yang sama. Pada dataset 2 (Pengulangan While), clustering terbaik diperoleh pada k = 9 dengan rataan dissimilarity 2.227, dimana 32.6% tugas mahasiswa memiliki kelompok yang sama. Untuk dataset 3 (Pengulangan For Bersarang dan Kondisi If), tugas mahasiswa terbagi menjadi dua buah cluster dengan rataan dissimilarity 0.719, dimana 87% tugas mahasiswa berada pada cluster yang sama. Hasil clustering terbaik pada dataset 4 (Kondisi If-Else dan Pengulangan For) diperoleh pada k = 6 dengan rataan dissimilarity 3.199, dimana 61% tugas mahasiswa berada pada kelompok yang sama. Kata Kunci: clustering, K-medoids, N-gram, pendeteksian penjiplakan, program C.

Co-Authors -, Rachmawati Abdul Rahman Saleh Abdul Wakhid Aditia Yudhistira Agus Buono Agus Mulyana Agus Purwito Ahmad Khusaeri Albar, Israr Alusyanti Primawati Anak Agung Istri Sri Wiadnyani Andi Nurkholis Andita Wahyuningtyas Anna Qahhariana Annisa Annisa Annisa Annisa Annisa Awal, Elsa Elvira Aziz Kustiyo Baba Barus Badollahi Mustafa Boedi Tjahjono Bramdito, Vandam Caesariadi Despry Nur Annisa Ahmad, Despry Nur Annisa DEWI APRI ASTUTI Dhani Sulistiyo Wibowo Dini Hayati Eddy Prasetyo Nugroho Fakhri Sukma Afina Febriyanti Bifakhlina Firman Ardiansyah Hardhienata, Medria Kusuma Dewi Hari Agung Adrianto Hasibuan, Lailan Sahrina Hendra Rahmawan Hendra Rahmawan Herawan, Yoga Heru Sukoco HUSNUL KHOTIMAH I Nengah Surati Jaya Ikhsan kurniawan Irman Hermadi Ivan Maulana Putra Khairani Krisnanto, Ferdian Kurnianto, Andi Lailan Syaufina Lilis Syarifah Luki Abdullah Medria Kusuma Dewi Hardhienata Miftah Farid mufti, abdul Muhammad Abrar Istiadi Muhammad Asyhar Agmalaro Muhammad Murtadha Ramadhan Nalar Istiqomah Nia Kurniati Peggy Antonette Soplantila Pudji Muljono Purwanti , Endang Yuni Purwanti, Endang Yuni Putra, Fiqhri Mulianda Raden Fityan Hakim Raharja, Aditya Cipta Ramadhan, Jeri Rd. Zainal Frihadian Ridwan Raafi'udin Rina Trisminingsih Risa Intan Komaraasih Rizki, Yoze Safrudin, Muhammad Safrul Sakti, Harry Hardian Santoso, Angga Bayu Satyawan, Verda Emmelinda Shelvie Nidya Neyman Sobir Sobir Sonita Veronica Br Barus Sonita Veronica Br Barus Sony Hartono Wijaya Suci Indrawati Irwan Sulistyo Basuki Suradiradja, Kahfi Heryandi Suria Darma Tarigan Syarifah Aini Taihuttu, Helda Yunita Taufik Djatna Taufik Hidayat Tenda, Edwin Tiurma Lumban Gaol Toto Haryanto Trisminingsih, Rina Unik, Mitra Wa Ode Rahma Agus Udaya Manarfa Wattimena, Emanuella M C Wisnu Ananta Kusuma Wulandari WULANDARI Yenni Puspitasari Yoanda, Sely Zuliar Efendi

Title Search

Found 15 Documents Search Journal : Jurnal Ilmu Komputer dan Agri-Informatika

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title

Found 15 Documents
Search
Journal : Jurnal Ilmu Komputer dan Agri-Informatika