cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
-
Contact Email
-
Phone
-
Journal Mail Official
jtsiskom@ce.undip.ac.id
Editorial Address
-
Location
Kota semarang,
Jawa tengah
INDONESIA
Jurnal Teknologi dan Sistem Komputer
Published by Universitas Diponegoro
ISSN : 26204002     EISSN : 23380403     DOI : -
Core Subject : Science, Engineering,
Computer Science & IT Electrical & Electronics Engineering
Jurnal Teknologi dan Sistem Komputer (JTSiskom, e-ISSN: 2338-0403) adalah terbitan berkala online nasional yang diterbitkan oleh Departemen Teknik Sistem Komputer, Universitas Diponegoro, Indonesia. JTSiskom menyediakan media untuk mendiseminasikan hasil-hasil penelitian, pengembangan dan penerapannya di bidang teknologi dan sistem komputer, meliputi sistem embedded, robotika, rekayasa perangkat lunak dan jaringan komputer. Lihat fokus dan ruang lingkup JTSiskom. JTSiskom terbit 4 (empat) nomor dalam satu tahun, yaitu bulan Januari, April, Juli dan Oktober (lihat Tanggal Penting). Artikel yang dikirimkan ke jurnal ini akan ditelaah setidaknya oleh 2 (dua) orang reviewer. Pengecekan plagiasi artikel dilakukan dengan Google Scholar dan Turnitin. Artikel yang telah dinyatakan diterima akan diterbitkan dalam nomor In-Press sebelum nomor regular terbit. JTSiskom telah terindeks DOAJ, BASE, Google Scholar dan OneSearch.id Perpusnas. Lihat daftar pengindeks. Artikel yang dikirimkan harus sesuai dengan Petunjuk Penulisan JTSiskom. JTSiskom menganjurkan Penulis menggunakan aplikasi manajemen referensi, seperti Mendeley, Endnote atau lainnya. Penulis harus register ke jurnal atau jika telah teregister, dapat langsung log in dan melakukan lima langkah submisi artikel. Penulis harus mengupload Pernyataan Pengalihan Hak Cipta saat submisi. Artikel yang terbit di JTSiskom akan diberikan nomer identifier unik (DOI/Digital Object Identifier) dan tersedia serta bebas diunduh dari portal JTSiskom ini. Penulis tidak dipungut biaya baik untuk pengiriman artikel maupun pemrosesan artikel (lihat APC/Article Processing Charge). Jurnal ini mengimplementasikan sistem LOCKSS untuk pengarsipan secara terdistribusi di jaringan LOCKSS privat.
Arjuna Subject : -
Articles 8 Documents
 1 
Search results for , issue "Volume 9, Issue 2, Year 2021 (April 2021)" : 8 Documents clear
Segmentasi dan pengorakan citra mikroskopik Pap smear menggunakan algoritme K-means dan J48 Sri Hadianti; Dwiza Riana
Jurnal Teknologi dan Sistem Komputer Volume 9, Issue 2, Year 2021 (April 2021)
Publisher : Department of Computer Engineering, Engineering Faculty, Universitas Diponegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.14710/jtsiskom.2021.13943

Abstract

Pap smear merupakan salah satu metode untuk melakukan deteksi dini dari kanker leher rahim. Kajian ini membahas metode segmentasi dan analisis citra sel Pap smear menggunakan algoritme K-means agar sel sitoplasma, sel nukleus, dan sel radang dapat tersegmentasi secara otomatis. Hasil analisis fitur dari citra sel sitoplasma, nukleus, dan radang tersebut diklasifikasikan menggunakan algoritme J48 dengan data latih sebanyak 37 citra dan menghasilkan akurasi sebesar 94,594 %, presisi 95 %, dan sensitivitas sebesar 94,6 %. Pengujian klasifikasi pada data uji sebanyak 24 citra menghasilkan akurasi sebesar 91,6 %, presisi sebesar 92,5 % dan sensitivitas sebesar 91,7 %.
Sistem sensor untuk pemantauan kadar oksigen terlarut berbasis galvanik pada kolam budidaya ikan air tawar Damar Wicaksono; Tatag Lindu Bhakti; Restiadi Bayu Taruno; Melvin Rahma Sayuga Subroto; Anita Mustikasari
Jurnal Teknologi dan Sistem Komputer Volume 9, Issue 2, Year 2021 (April 2021)
Publisher : Department of Computer Engineering, Engineering Faculty, Universitas Diponegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.14710/jtsiskom.2021.13996

Abstract

This study aims to develop low-cost and environmentally friendly material galvanic-based dissolved oxygen sensors. A Dissolved oxygen (DO) sensor has been designed and fabricated on an 85 x 205 mm galvanic-based. The sensor structure device consists of Al-Zn reference layer electrode, Ag/AgCl active electrode, 120ml KCl electrolyte solvent 0,1 M, and closed by TiO2 membrane (PTFE). The Al-Zn formation reference electrode was done by Ag layer chlorination using FeCl3, and the TiO2 membrane was formed by TiO2 paste screen printing. The test was done to measure the sensor’s performance based on the current-voltage characteristics between 1.0 and 1.8 V. The results showed that a stable diffusion current was obtained when the input voltage was 1.5 V, resulting in the best sensor performance with a sensitivity of 0.7866 μA L/mg and a stable step response time of 3 mins. This prototype sensor showed high potential for prototyping for a low-cost water quality monitoring system.
Pengenalan rambu lalu lintas menggunakan convolutional neural networks Mutaqin Akbar
Jurnal Teknologi dan Sistem Komputer Volume 9, Issue 2, Year 2021 (April 2021)
Publisher : Department of Computer Engineering, Engineering Faculty, Universitas Diponegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.14710/jtsiskom.2021.13959

Abstract

Traffic sign recognition (TSR) can be used to recognize traffic signs by utilizing image processing. This paper presents traffic sign recognition in Indonesia using convolutional neural networks (CNN). The overall image dataset used is 2050 images of traffic signs, consisting of 10 kinds of signs. The CNN layer used in this study consists of one convolution layer, one pooling layer using maxpool operation, and one fully connected layer. The training algorithm used is stochastic gradient descent (SGD). At the training stage, using 1750 training images, 48 filters, and a learning rate of 0.005, the recognition results in 0.005 of loss and 100 % of accuracy. At the testing stage using 300 test images, the system recognizes the signs with 0.107 of loss and 97.33 % of accuracy.
Komparasi model support vector machine dan backpropagation dalam peramalan jumlah wisatawan mancanegara di provinsi Bali Imelda Alvionita Tarigan; I Putu Agung Bayupati; Gusti Agung Ayu Putri
Jurnal Teknologi dan Sistem Komputer Volume 9, Issue 2, Year 2021 (April 2021)
Publisher : Department of Computer Engineering, Engineering Faculty, Universitas Diponegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.14710/jtsiskom.2021.13847

Abstract

Tourism in Bali is one of the major industries which play an important role in developing the global economy in Indonesia. Good forecasting of tourist arrival, especially from foreign countries, is needed to predict the number of tourists based on past information to minimize the prediction error rate. This study compares the performance of SVM and Backpropagation to find the model with the best prediction algorithm using data from foreign tourists in Bali Province. The results of this study recommend the best forecasting using the SVM model with the radial kernel function. The best accuracy of the SVM model obtained the lowest error values of MSE 0.0009, MAE 0.0186, and MAPE 0.0276, compared to Backpropagation which obtained MSE 0.0170, MAE 0.1066, and MAPE 0.1539.
Sistem rekomendasi peminatan peserta didik baru pada kurikulum K-13 menggunakan metode profile matching, simple additive weighting, dan kombinasi keduanya Muhammad Edi Iswanto; Maria Ulfah Siregar; Shofwatul 'Uyun; Muhammad Taufiq Nuruzzaman
Jurnal Teknologi dan Sistem Komputer Volume 9, Issue 2, Year 2021 (April 2021)
Publisher : Department of Computer Engineering, Engineering Faculty, Universitas Diponegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.14710/jtsiskom.2021.13902

Abstract

Peminatan peserta didik dalam kurikulum 2013 dilakukan sebelum peserta didik memulai belajar di kelas X. Ketepatan dalam penentuannya diperlukan untuk memastikan peserta didik belajar sesuai dengan minat dan bakat yang dimiliki. Penelitian ini menerapkan tiga metode SPK, yaitu profile matching, SAW dan kombinasi keduanya, untuk memberikan rekomendasi peminatan siswa didik ini. Ketiga metode tersebut dikomparasikan menggunakan alternatif dan kriteria yang sama untuk mengetahui metode yang paling dominan. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa penerapan SPK dapat membantu kegiatan PPDB dengan akurasi 79,2 %. Dalam proses penentuan minat bagi peserta didik, metode kombinasi menjadi yang paling dominan dengan persentase sebesar 78 %. Penerapan SPK tidak hanya membantu proses peminatan menjadi lebih cepat, tetapi juga akurat. Hal ini dibuktikan dengan hanya terdapat 6 dari total 122 peserta didik yang memilih peminatan berdasarkan rekomendasi SPK mendapatkan nilai di bawah KKM.
Optimasi MWMOTE pada data tidak seimbang menggunakan complete linkage Meida Cahyo Untoro
Jurnal Teknologi dan Sistem Komputer Volume 9, Issue 2, Year 2021 (April 2021)
Publisher : Department of Computer Engineering, Engineering Faculty, Universitas Diponegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.14710/jtsiskom.2021.13748

Abstract

Data yang tidak seimbang dapat menyebabkan kesalahan klasifikasi, menurunkan kinerja dan akurasi. Pengelompokan pada MWMOTE dapat dioptimalkan untuk meningkatkan kinerja pembangkitan data sintetis menjadi representatif serta meningkatkan kinerja MWMOTE. Penelitian ini bertujuan untuk mengoptimalkan kinerja algoritme MWMOTE pada proses klasterisasi dalam pembuatan data sintetik dengan complete linkage (CL). Dataset yang digunakan memiliki beragam rasio data dengan tujuan menangangani data yang tidak seimbang. Decision tree digunakan untuk mengetahui kinerja dari oversampling MWMOTE dan CL-MWMOTE. Hasil evaluasi CL-MWMOTE memberikan kinerja yang lebih baik dan optimal daripada MWMOTE serta meningkatkan presisi sebesar 0,53 %, sensitivitas 0,67 %, f-measure 0,66 %, dan akurasi 0,67 %.
Alternatif otentikasi menggunakan metode steganografi histogram shifting Irsandy Maulana Satya Viddin; Antonius Cahya Prihandoko; Diksy Media Firmansyah
Jurnal Teknologi dan Sistem Komputer Volume 9, Issue 2, Year 2021 (April 2021)
Publisher : Department of Computer Engineering, Engineering Faculty, Universitas Diponegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.14710/jtsiskom.2021.13931

Abstract

Penelitian ini bertujuan mengembangkan alternatif otentikasi dengan menerapkan metode steganografi Histogram shifting. Media yang digunakan untuk otentikasi adalah media citra. Histogram shifting memanfaatkan histogram suatu citra untuk menyisipkan pesan rahasia. Alternatif otentikasi telah menerapkan metode Histogram shifting untuk menyisipkan kredensial pengguna ke dalam citra pembawa. Citra hasil steganografi dapat digunakan untuk masuk ke akun pengguna dengan cara mengekstrak kredensial dari citra tersebut ketika proses log in. Pengujian PSNR citra stego menghasilkan nilai rata-rata sebesar 52,52 dB. Pengujian kemampuan ekstraksi menunjukkan semua citra uji dapat diekstrak dengan tepat. Selain itu, metode otentikasi ini juga lebih tahan terhadap serangan yang umum dilakukan pada otentikasi menggunakan kata sandi.
Peramalan kekuatan gerak tangan menggunakan Extreme Learning Machine untuk terapi pasca-stroke Khairul Anam; Ali Rizal Chaidir; Fahrul Isman
Jurnal Teknologi dan Sistem Komputer Volume 9, Issue 2, Year 2021 (April 2021)
Publisher : Department of Computer Engineering, Engineering Faculty, Universitas Diponegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.14710/jtsiskom.2021.13844

Abstract

Stroke atau Cerebrovascular Accident (CVA) dapat menyebabkan kelemahan pada salah satu bagian sisi tubuh termasuk anggota gerak atas, seperti tangan, sehingga diperlukan rehabilitasi untuk mengembalikan fungsi dari tangan. Rehabilitasi yang dilakukan sebaiknya juga dapat mengukur kekuatan dari gerakan yang dilakukan. Artikel ini bertujuan untuk melakukan peramalan kekuatan gerakan berdasarkan sinyal Electromyography (EMG) menggunakan metode Extreme Learning Machine (ELM). Tahapan yang dilakukan meliputi pengumpulan data sinyal EMG dan kekuatan gerakan, pre-processing data dan ekstraksi fitur data menggunakan berbagai fitur ekstraksi, penerapan ELM untuk peramalan kekuatan berdasarkan sinyal EMG, dan penerapan model yang dibuat pada robot terapi stroke. Evaluasi model peramalan dilakukan dengan mengukur Mean Squared Error (MSE). Nilai rata-rata MSE terbaik pada pengujian offline adalah 1,77, sedangkan pada pengujian real-time sebesar 0,79. Nilai MSE yang kecil menunjukkan bahwa model yang dibuat sudah cukup baik. Pergerakan robot berdasarkan nilai kekuatan yang dilakukan sudah dapat bergerak dengan baik.

Page 1 of 1 | Total Record : 8

 1 

Filter by Year

2021 2021


Reset
Filter By Issues
All Issue [IN PRESS] Volume 11, Issue 1, Year 2023 (January 2023) [IN PRESS] Volume 10, Issue 4, Year 2022 (October 2022) [IN PRESS] Volume 10, Issue 3, Year 2022 (July 2022) Volume 10, Issue 2, Year 2022 (April 2022) Volume 10, Issue 1, Year 2022 (January 2022) Volume 9, Issue 4, Year 2021 (October 2021) Volume 9, Issue 3, Year 2021 (July 2021) Volume 9, Issue 2, Year 2021 (April 2021) Volume 9, Issue 1, Year 2021 (January 2021) 2021: Publication In-Press Volume 8, Issue 4, Year 2020 (October 2020) Volume 8, Issue 3, Year 2020 (July 2020) Volume 8, Issue 2, Year 2020 (April 2020) Volume 8, Issue 1, Year 2020 (January 2020) Volume 7, Issue 4, Year 2019 (October 2019) Volume 7, Issue 3, Year 2019 (July 2019) Volume 7, Issue 2, Year 2019 (April 2019) Volume 7, Issue 1, Year 2019 (January 2019) Publication In-Press (2019) Volume 6, Issue 4, Year 2018 (October 2018) Volume 6, Issue 3, Year 2018 (July 2018) Volume 6, Issue 2, Year 2018 (April 2018) Volume 6, Issue 1, Year 2018 (January 2018) Volume 5, Issue 4, Year 2017 (October 2017) Volume 5, Issue 3, Year 2017 (July 2017) Volume 5, Issue 2, Year 2017 (April 2017) Volume 5, Nomor 1, Tahun 2017 (Januari 2017) Volume 4, Issue 4, Year 2016 (October 2016) Volume 4, Nomor 3, Tahun 2016 (Agustus 2016) Volume 4, Nomor 2, Tahun 2016 (April 2016) Volume 4, Nomor 1, Tahun 2016 (Januari 2016) Volume 3, Nomor 4, Tahun 2015 (Oktober 2015) Volume 3, Nomor 3, Tahun 2015 (Agustus 2015) Volume 3, Nomor 2, Tahun 2015 (April 2015) Volume 3, Nomor 1, Tahun 2015 (Januari 2015) Volume 2, Nomor 4, Tahun 2014 (Oktober 2014) Volume 2, Nomor 3, Tahun 2014 (Agustus 2014) Volume 2, Nomor 2, Tahun 2014 (April 2014) Volume 2, Nomor 1, Tahun 2014 (Januari 2014) Volume 1, Nomor 4, Tahun 2013 (Oktober 2013) Volume 1, Nomor 3, Tahun 2013 (Agustus 2013) Volume 1, Nomor 2, Tahun 2013 (April 2013) Volume 1, Nomor 1, Tahun 2013 (Januari 2013) More Issue