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
-
Editorial Address
-
Location
Kota yogyakarta,
Daerah istimewa yogyakarta
INDONESIA
Creative Information Technology Journal
Published by Universitas AMIKOM Yogyakarta
ISSN : -     EISSN : -     DOI : -
Core Subject : Science, Engineering,
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Electrical & Electronics Engineering
Creative Information Technology Journal (CITEC) merupakan jurnal yang berisi hasil penelitian ilmiah di bidang ilmu komputer, teknik komputer, informatika, sistem informasi, dan teknik industri. Jurnal ini bertujuan untuk menjembatani adanya kesenjangan antara kemajuan teknologi informasi secara faktual dengan hasil penelitian yang ada.
Arjuna Subject : -
Articles 175 Documents
 14   15   16   17   18 
Deteksi Penyakit Pada Daun Kentang Menggunakan Pengolahan Citra dengan Metode Convolutional Neural Network Abdul Jalil Rozaqi; Andi Sunyoto; M rudyanto Arief
Creative Information Technology Journal Vol 8, No 1 (2021): Januari - Juni
Publisher : UNIVERSITAS AMIKOM YOGYAKARTA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24076/citec.2021v8i1.263

Abstract

Produk pertanian kentang menjadi sangat penting karena termasuk makanan utama bagi manusia. Kentang memiliki kandungan karbohidrat yang menjadikanya sebagai makanan utama. Dalam mengelola pertanian kentang ini tentu memiliki beberapa kendala diantaranya adalah penyakit yang menyerang pada daun kentang yang jika dibiarkan akan menghasilkan produksi yang buruk atau bahkan gagal panen. Late blight dan early blight adalah penyakit yang sering ditemui pada daun kentang. Penyakit ini memiliki gejala masing-masing sehingga para petani dapat melakukan pencegahan jika melihat gejala pada daun kentang, tetapi langkah ini memliki kelemahan yaitu proses identifikasi yang lama, dan jika penanganan pada penyakit daun ini sangat lambat akan mengakibatkan penambahan biaya perawatan. Dengan memanfaatkan teknologi yaitu berupa pengolahan citra digital maka hal ini bisa diatasi, jadi pada penelitian ini akan mengusulkan metode yang tepat dalam mendeteksi penyakit pada daun kentang. Klasifikasi akan dilakukan dengan tiga kelas berupa daun sehat, early blight, dan late blight menggunakan metode Deep Learning mengguanakan arsitektur Convolutional Neural Network (CNN). Hasil pada peneltian ini dianggap baik karena pada epoch ke 10 dengan batch size 20 menghasilkan training akurasi 95% dan validation accuracy 94%.Kata Kunci—Penyakit daun kentang, late blight, early blight, identifikasi, CNNPotato agricultural products are essential because they are the leading food. Potatoes have carbohydrate content, which makes them the leading food for humans. But in carrying out this potato farming certainly has several obstacles, including the disease that attacks the potato leaves which if left unchecked will result in poor production or even crop failure. late blight and early blight are diseases that are often found in potato leaves. This disease has its own symptoms so that farmers can take precautions if they see symptoms on potato leaves, but this step has a weakness that is a long identification process, and if the handling of this leaf disease is very slow will result in additional maintenance costs. By utilizing technology in the form of digital image processing, this can be overcome, so this research will propose an appropriate method in detecting diseases in the leaves of potato plants. Classification will be carried out with three classes in the form of healthy leaves, early blight, and late blight using the Convolutional Neural Network (CNN) algorithm. The results of this research are considered good because on the 10th epoch with batch size 20 produces 95% accuracy training and 94% validation accuracy.Keywords—Potato leaf disease, late blight, early blight, identification, CNN
Sistem Klasifikasi Pada Penyakit Breast Cancer Dengan Menggunakan Metode Naïve Bayes Ilham Mubarog; Arief Setyanto; Heri Sismoro
Creative Information Technology Journal Vol 6, No 2 (2019): Juli - Desember
Publisher : UNIVERSITAS AMIKOM YOGYAKARTA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24076/citec.2019v6i2.246

Abstract

Kanker payudara adalah suatu penyakit pada wanita yang dengan nilai angka kematian yang tinggi, sekitar tahun 2016 penyakit tersebut menyebabkan angkat kematian yang tinggi yaitu 9,3 juta angka kematian didunia. Jumlah wanita yang terkena penyakit payudara sangat banyak, di Indonesia sendiri sekitar 12.900 orang meninggal setiap tahunnya karena kasus kanker payudara. Angka kematian ini meningkat karena kurangnya informasi tentang gejala awal dan bahaya dari kanker payudara itu sendiri, karena kurangnya informasi tersebut maka dibutuhkan sebuah sistem yang dapat memberikan informasi tentang penyakit kanker payudara dan cara penanggulangan seperti diagnose secara dini dan penanganannya. Sistem berbasis komputer yang dapat menyelesaikan masalah tersebut ada sistem klasifikasi, dimana sistem tersebut dapat memberikan informasi dan melakukan diagnosa seperti yang dilakukan oleh klasifikasi. Salah satu metode yang dapat diterapkan dalam sistem klasifikasi adalah naïve bayes, metode ini sangat baik dalam melakukan klasifikasi berdasarkan kejadian sebelumnya. Hasil pengujian Confusion Matrix diperoleh hasil akurasi terbaik sebesar 80% pada jumlah 116 dataset.Kata Kunci— klasifikasi, kanker payudara, naïve bayes.Breast cancer is a disease in women with a high lifting value of death, around 2016 the disease caused a high lifting of death which is 9.3 million lifted deaths in the world. The number of women affected by breast disease is very large, in Indonesia alone the number of 12,900 people dies each year due to cases of breast cancer. This mortality rate increases due to lack of information about the initial symptoms and dangers of breast cancer itself, because of the lack of information, a system is needed that can provide information about breast cancer and how to deal with it such as early diagnosis and control. A computer-based system that can solve this problem has a classification system, where the system can provide information and conduct diagrams as is done by classification, one method that can be applied in a classification system is naïve bayes, this method is very good at conducting classifications based on previous events. Confusion Matrix test results obtained the best accuracy of 80% in the number of 116 datasets.Keywords— classification, breast cancer, naïve bayes.
Pemilihan Parameter Terbaik pada Algoritma Winnowing dalam Mendeteksi Tingkat Kesamaan Dokumen Bahasa Indonesia Wahyu Hidayat; Ema Utami; Anggit Dwi Hartanto
Creative Information Technology Journal Vol 7, No 2 (2020): Juli - Desember
Publisher : UNIVERSITAS AMIKOM YOGYAKARTA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24076/citec.2020v7i2.256

Abstract

Pengidentifikasian terkait plagiarisme terhadap dokumen berbahasa Indonesia telah dilakukan di penelitian terkait, untuk pendeteksi tingkat kesamaan dokumen. Dalam penelitian tersebut telah digunakan algoritma pendeteksi kesamaan dokumen dengan metode fingerprint sseperti Algoritma Winnowing. Algoritma Winnowing memiliki perbedaan pada penggunaan parameter seperti ada yang menggunakan k-gram dan n-gram. Dari perbedaan parameter tersebut dilakukan penelitian performa dari perbandingan penggunaan parameter yang berbeda pada pemotongan string pada tahap algoritma Winnowing sehingga dapat diketahui parameter yang mempunyai tingkat performa yang paling baik. Hasil penelitian pada k-gram memiliki tingkat nilai similarity yang tinggi namun ketika nilai jumlah k semakin besar akan mengurangi tingkat nilai similarit dengan rata-rata hasil pada k = 2 sebesar 0.5299, k = 3 sebesar 0.1689, k = 5 sebesar 0.0283 dan k = 7 sebesar 0.0095. Penerapan pemotongan string n-gram pada unigram memiliki rata-rata tingkat similarity sebesar 0.0683, bigram 0.003, pada trigram dan four-gram sebesar 0.000. Pada perbandingan kecepatan pemrosesan waktu k-gram dan n-gram tidak terlihat perbedaan yang signifikan dan keduanya mendominasi selama 6 detik.Kata Kunci—Algoritma Winnowing, Jaccard Similarity, Fingerprint, K-gram, N-gramIdentification related to plagiarism of Indonesian language documents has been carried out in related research, such as for the purpose of detecting the level of similarity documents. In this research, algorithm similarity detection algorithms have been used, especially with the fingerprint method wich Winnowing algorithm. Winnowing algorithm using parameters such as those using k-gram and n-gram. From these different parameters, a study of the performance of the comparison the use of different parameters in the string cutting at the Winnowing algorithm stage can be found out which parameter has the best level of performance. The results of research on k-gram have a high level of similarity value, but when the value of the number of k gets bigger it will reduce the level of similarity values with an average result at k = 2 of 0.5299, k = 3 of 0.1689, k = 5 of 0.0283 and k = 7 in the amount of 0.0095. The application of cutting n-gram strings on unigram has an average similarity level of 0.0683, bigram 0.003, on trigrams and four-grams of 0.000. In the comparison of the processing speed of k-gram and n-gram time, there was no significant difference, and both dominated for 6 seconds. Keywords— Winnowing algorithm, Jaccard Similarity, Fingerprint, K-gram, N-gram
Rencana Strategis Sistem Informasi Untuk Meningkatkan Keunggulan Dengan Ward And Peppard Ismail Arifin; Bambang Soedijono; Asro Nasiri
Creative Information Technology Journal Vol 6, No 1 (2019): Januari - Juni
Publisher : UNIVERSITAS AMIKOM YOGYAKARTA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24076/citec.2019v6i1.244

Abstract

Sebagai salah satu klinik penyedia layanan kesehatan, klinik Cahaya kesehatan yang berada di jalan tanggamus, Pinang Raya, Bengkulu Utara melayani rawat inap, berobat jalan, kondisi darurat, apotek serta laboratorium. Dalam hal ini tentunya ada klinik lain yang merupakan pesaing, diantaranya klinik Kencana dan klinik Citra Medika. Untuk bersaing dengan klinik tersebut, klinik Cahaya Kencana terus berusaha meningkatkan keunggulannya agar bisa unggul dari klinik pesaing. Keunggulan kompetitif tidak hanya ada di sektor sumber daya manusia, namun juga dari segi pemanfaatan TI/SI. Agar mendapat keunggulan kompetitif maka klinik Cahaya Kesehatan membutuhkan perencanaan strategis Sistem Informasi yang selaras dengan visi dan misi klinik. Upaya yang dilakukan untuk mencapai keunggulan kompetitif yaitu menggunakan metode Ward and Peppard dan analisis yang digunakan diantaranya analisis SWOT, PEST, Value Chain serta Mcfarlan Strategic Grid. Adapun hasil yang akan diperoleh dari penelitian ini yaitu rekomendasi rencana strategis Sistem Informasi pada klinik Cahaya Kesehatan yang sesuai dengan visi misi dan tujuan klinik. Kata Kunci — Rencana Strategis, Ward and Peppard, Klinik As one of the health service clinics, the Health Light Clinic located on Tanggamus Street, Pinang Raya, North Bengkulu serves inpatient, outpatient, emergency conditions, pharmacies and laboratories. At this clinic, there is another designated clinic, which can be seen at the clinic is the Kencana and Citra Medika clinics. To compete with these clinics, the Cahaya Kencana clinic continues to improve its excellence in order to excel from competitive clinics. Competitive advantages not only in the human resources sector, but also in terms of IT / SI utilization. In order to gain a competitive advantage, the Light Clinic requires an Information System strategic planning that is in line with the clinic's vision and mission. Efforts are made to achieve competitive advantage by using the Ward and Peppard methods to provide analysis that is used by SWOT, PEST, Value Chain and Mcfarlan Strategic Grid analysis. The results to be obtained from this study are the results of the strategic plan of the Information Systems at the Cahaya Kesehatan clinic in accordance with the vision and mission of the clinic. Keywords — Strategic Plan, Ward and Peppard, Clinic
Implementasi Algoritma Apriori Untuk Rekomendasi Produk Pada Toko Online Esha Alma'arif; Ema Utami; Ferry Wahyu Wibowo
Creative Information Technology Journal Vol 7, No 1 (2020): Januari - Juni
Publisher : UNIVERSITAS AMIKOM YOGYAKARTA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24076/citec.2020v7i1.241

Abstract

Perkembangan pasar digital yang semakin pesat menimbulkan persaingan dalam menarik pelanggan menjadi semakin ketat. Setiap pemilik toko online berusaha mencari strategi supaya tokonya mampu bertahan. Strategi yang bisa diterapkan yaitu dengan memberikan rekomendasi produk yang sesuai dengan keinginan konsumen. Kemampuan pemilik toko dalam melihat keinginan dan kebutuhan konsumen akan berdampak pada peningkatan penjualan. Dengan kemampuan tersebut pemilik toko dapat menata produknya dan membuat promosi menggunakan kombinasi produk tertentu. Algoritma apriori adalah teknik yang dipakai pada penelitian ini. Dalam algoritma tersebut dilakukan proses iterasi menggunakan nilai minimum support dan confidence guna menilai setiap kombinasi produk. Kemudian mengeliminasi kombinasi barang yang tidak mencapai minimum support. Berdasarkan algoritma tersebut diperoleh frekuensi barang yang paling banyak dibeli bersamaan untuk memberi manfaat pada manajemen dalam menyusun dan mengkombinasikan produk untuk mengoptimalkan pemasaran. Selanjutnya memanfaatkan nilai confidence yang memberikan gambaran tentang relasi antar produk. Implementasi algoritma apriori bisa dimanfaatkan guna menganalisa data transaksi pada periode tertentu. Sehingga hasil informasi yang dihasilkan algoritma ini bisa dimanfaatkan pada strategi pemasaran dan promosi produk yang sesuai oleh keinginan pelanggan.Kata Kunci—Rekomendasi, Support, Confidence, dan Algoritma Apriori.The rapid development of the digital market has led to increased competition in attracting customers. Every online shop owner tries to find strategy to make the store survive. Strategy that can be applied is to provide product recommendations that are in accordance with consumer desires. The ability of shop owners to see the desires of consumers will have an impact on increasing sales. With these capabilities shop owners can arrange their products and make promotions using certain product combinations. The technique used in this study is apriori algorithm. In the algorithm the iteration process uses a value of minimum support and confidence to assess each product combination. Then eliminate combinations that do not meet the minimum support. Based on the algorithm, we found the frequency of products that most often appear together to help management organize products to optimize marketing. The final result uses the value of confidence which gives an idea of the relationship between products. Apriori algorithm implementation can be utilized to analyze transaction data for a certain period. So the results of the information generated by this algorithm can be utilized in marketing strategies and product promotions according to customer desires.Keywords— Recommendations, Support, Confidence, and Apriori Algorithm.
Optimalisasi Penyelesaian Permainan pada Game Puzzle 8 dengan Perbandingan Algoritma A* dan Greedy Rini Wijayanti; Wahyu Nugraha; Kusrini Kusrini
Creative Information Technology Journal Vol 7, No 1 (2020): Januari - Juni
Publisher : UNIVERSITAS AMIKOM YOGYAKARTA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24076/citec.2020v7i1.230

Abstract

Perkembangan game yang pesat serta beragam menjadikan game sebagai salah satu hiburan penghilang stress untuk manusia. Ada beberapa game yang diciptakan untuk mengasah kemampuan penggunanya namun ada pula game yang diciptakan hanya sebatas hiburan ringan. Game yang terlalu sulit untuk diselesaikan, bukan tidak mungkin akan membuat penggunanya malah menjadi stres dan berhenti memaikan permainan. Game yang cukup menguras pikiran salah satunya adalah game puzzle 8, yang mana pemain ditutuntut untuk mampu menyelesaikan permainan dengan menyusun setiap kotak permainan sehingga dapat tersusun secara berurut. Banyak metode yang dapat digunakan untuk membantu menyelesaikan permainan puzzle 8. Salah satunya adalah algoritma A-star. A-star digunakan untuk menyelesaikan permainan secara optimal dengan menggunakan fungsi heuristik. Yang mana heuristik merupakan salah satu teknik yang mengembangkan efisiensi dalam pencarian. Pembuatan proyek ini adalah untuk mengimplementasikan algoritma A-star dalam permainan puzzle 8 dengan menggunakan bahasa pemrograman Java. Dalam pengujian aplikasi algoritma A-star memiliki langkah yang lebih sedikit dibandingkan dengan algoritma Greedy, namun waktu yang dibutuhkan algoritma A-star lebih lama. Hal ini disebabkan karena A-star melakukan perhitungan biaya sebanyak dua kali, tetapi algoritma Greedy hanya satu kali. Setelah dilakukan pengujian dapat disimpulan bahwa algoritma A-star memberikan langkah optimal dalam penyelesaian puzzle 8 dilihat dari faktor jumlah langkah untuk menyelesaikan permainan.Kata Kunci—Game, A-star, Penyelesaian, Optimal.The development of a fast and diverse game makes the game as one of the stress relievers for humans. There are some games that are created to hone the ability of users, but there are also games that are created only limited to mild entertainment. Games that are too difficult to solve, it is not impossible that it will make users event stress and stop playing the game. One of the games that is enough to drain the mind is puzzle 8, where players are required to be able to cpmplete the game by arranging each game box so that they can be arranged in order. Many methods can be used to help solve puzzle 8 games. One of them is the A-star algorithm. A-star is used to finish the game optimally by using heuristic function. Which heuristics is one technique that develops efficiency in search. The making of this project is to implement the A-star algorithm in puzzle 8 using the Java programming language. In testing the A-star algorithm application has fewer steps compared to the Greedy algorithm, but the time required for the A-star algorithm is longer. This is because A-star calculates costs twice, but the Greedy algorithm is only one time. After testing it can be concluded that the S-star algorithm provides optimal steps in solving puzzle 8 viewed from the number of steps to complete the game.Keywords—Game, A-star, Completion, Optimal.
Pengolahan Data Spasial-Geolocation Untuk Menghitung Jarak 2 Titik Ahmad Hajar; Isnan Nabawi; Lili Kartikawati; Fadya Rizka Yudana; Setia Budi; Nanang Prasetiyantara
Creative Information Technology Journal Vol 8, No 1 (2021): Januari - Juni
Publisher : UNIVERSITAS AMIKOM YOGYAKARTA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24076/citec.2021v8i1.265

Abstract

Perkembangan teknologi Informasi yang berkembang pesat sudah menyentuh ilmu pengetahuan lain seperti perkembangan Sistem Informasi Geografis (SIG). Teknologi SIG memungkinkan sistem dapat menentukan lokasinya dengan memanfaatkan banyak masukan seperti satelit, RFID, WIFI. Geolocation dapat memberikan informasi latitude dan longitude disebut juga dengan koordinat geografis yang merupakan informasi mendasar dari sebuah lokasi di bumi. Basis data dibutuhkan untuk mengembangkan SIG. MySQL sudah mendukung penyimpanan tipe data spasial yang salah satu kelasnya adalah point yang dapat menyimpan data koordinat latitude, longitude dan SRID. Penelitian bertujuan menerapkan teknologi dalam melakukan penyimpanan, memanipulasi data koordinat geografis dan pengolahannya sehingga mendapatkan informasi yang dibutuhkan. Penerapan penelitian dilakukan dengan menambahkan data lokasi beberapa rumah sakit yang ada di kota Yogyakarta, mengubah data lokasi, menampilkan rumah sakit yang terdekat dari titik tertentu, dan menampilkan rumah sakit pada radius tertentu dari titik tertentu. Penelitian membuktikan bahwa tipe data spasial yang menampung data lokasi berupa latitude dan longitude rumah sakit dapat diolah untuk memberikan informasi pencarian rumah sakit terdekat di Yogyakarta dari radius kurang dari sama dengan 3 kilo meter dari titik 110.361994, -7.764768 dalam database yang telah dimiliki.Kata Kunci Data Spasial, Geolocation, Koordinat Geografis, MySQL.The development of information technology that is growing rapidly has touched other sciences such as the development of Geographical Information Systems (GIS). GIS technology allows the system to determine its location by utilizing many inputs such as satellite, RFID, WIFI. Geolocation can provide latitude and longitude information - geographic coordinates which are basic information about a location on earth. Database development to support GIS. MySQL supports the storage of spatial data types, a point class that can store latitude, longitude and SRID coordinate data. This study intends to apply geolocation technology, especially in terms of storing, manipulating geographic coordinate data and processing it so that it gets the information needed. The application of research was carried out by adding the location data of several hospitals in the city of Yogyakarta, change the location data, display the closest hospital from a certain point, and display the hospital in a certain radius from a certain point. Experiments will prove that the spatial data type can be used to obtain search information for the nearest hospital in Yogyakarta from a radius less than 3 kilometers from the point 110.361994, -7.764768 in the database that has been provided.Keywords: Spatial Data, Geolocation, Geographical Coordinates, MySQL.
Pengaruh Konversi Nurbs Ke Polygonal Pada Desain Mobil 3d Terhadap Penilaian Kualitas 3d Model Awaludin Abid; Kusrini Kusrini; Amir Fatah Sofyan
Creative Information Technology Journal Vol 6, No 2 (2019): Juli - Desember
Publisher : UNIVERSITAS AMIKOM YOGYAKARTA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24076/citec.2019v6i2.250

Abstract

Di Industri otomotif, biaya prototyping meningkat berbanding lurus dengan kompleksitas dan dependensi kendaraan. Sebagai alternatif untuk prototyping fisik dapat memanfaatkan teknologi baru seperti Augmented Reality (AR) dan Virtual Reality (VR) digunakan. Penggunaan VR dan AR melibatkan real-time rendering data CAD yang mengkonsumsi banyak memori dan mengurangi kinerja aplikasi. Persiapan data memiliki peran penting untuk meningkatkan kinerja sementara tetap mempertahankan topologi dan kualitas mesh. Proses optimalisasi data CAD yang digunakan yaitu Tessellation atau mengkonversi NURBS ke Polygons, berperan untuk menghasilkan output data yang memiliki efisien kinerja dengan topologi serta kualitas mesh yang baik. Hadirnya software 3D Data preparation dan optimasi pada kelas Tessellator. Autodesk Maya merupakan software pemodelan 3D yang mendukung Non-Uniform Rational Basis Spline ataupun CAD memiliki fitur mengkonversi model NURBS ke polygons, pemilihan kebutuhan atau requirement pada tessellation berpengaruh terhadap hasil output. Penilaian dilakukan menggunakan penilaian Objektif menggunakan 3D mesh visual quality metrics berbasis vertex-position Hausdorff Distance sehingga didapatkan requirement pada Tessellation yang efektif. Hasil dari konversi memiliki topologi yang serupa dengan software khusus data preparation dan optimasi, sedangkan hasil penilaian mesh visual quality metrics requirement yang mendekati yaitu menggunakan Tessellation Method Count dan General. Kata Kunci— Tessellation, Mesh Visual Quality, CAD, Polygon In automotive industry, cost of prototyping increases directly with complexity and dependencies of vehicle. As an alternative to physical prototyping can utilize new technologies such as Augmented Reality (AR) and Virtual Reality (VR) are used. And involves the real-time rendering of CAD data which consumes a lot of memory and reduces application performance. Data preparation has an important role to improve performance while maintaining topology and mesh quality. Process of optimizing CAD data used is Tessellation or converting NURBS to Polygons, whose role is to produce output data that has an efficient performance with topology and good mesh quality. Autodesk Maya is a 3D modeling software that supports Non-Uniform Rational Base Spline or CAD which has the feature of converting NURBS models to polygons, the selection of requirements or requirements on tessellation influences the output results. The assessment is done using objective assessment with 3D mesh visual quality metrics based on Hausdorff Distance vertex-position so that the requirements for effective Tessellation are obtained. The results of the conversion have a topology similar to special data preparation and optimization software, while the results of the mesh visual quality metrics requirement approach are close to using the Count and General Tessellation method. Keywords— Tessellation, Mesh Visual Quality, CAD, Polygon
Implementasi Constraint CHECK Pada Basis Data Aplikasi LaundryPOS Dalam Aspek Kebenaran Data Firstyani Imannisa Rahma; Tinuk Agustin; Ronaldus Morgan James; Ema Utami
Creative Information Technology Journal Vol 7, No 2 (2020): Juli - Desember
Publisher : UNIVERSITAS AMIKOM YOGYAKARTA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24076/citec.2020v7i2.259

Abstract

Komponen penting yang dibutuhkan dalam sistem informasi atau perangkat lunak adalah basis data. Basis data membantu perangkat lunak dalam mengolah data yang datang dari input yang masuk ke dalam sistem. Untuk menjaga integritas dan keamanan data, programmer wajib memberikan fitur validasi data pada input. Validasi data dapat dilakukan dengan membuat batasan di tingkat aplikasi maupun di tingkat basis data. Sangat penting melakukan validasi data tingkat basis data tidak hanya pada tingkat pemrograman saja. LaundryPOS adalah aplikasi karis berbasis mobile yang diperuntukkan untuk usaha laundry. Penelitian ini akan melakukan analisis keuntungan dari CHECK constraint di database pada aplikasi LaundryPOS dalam aspek kebenaran data. Pengujian dilakukan dengan menggunakan query dan kendala. Hasil dari pengujian ini membuktikan bahwa constraint CHECK mampu menjaga aspek kebenaran pada basis data aplikasi LaundryPOS dengan menyaring data input yang tidak sesuai dengan format yang ditentukan.Kata Kunci—CHECK constraint, integritas data, validasi data, aspek kebenaran data, MySQLAn importantcomponents in the information system or software is database. The database helps the software process data that comes from the input that enters the system. To maintain data integrity and security, programmers must provide data validation features on the input. Data validation can be done by creating constraints at the application level or at the database level. It is very important to do database level data validation not only at the programming level. LaundryPOS is a mobile-based cashier application intended for laundry businesses. This study will analyze the benefits of CHECK constraints in the database on the LaundryPOS in terms of data correctness. Tests carried out using the query and constraints. The results of this test demonstrate that CHECK constraint is able to maintain the Correctness Aspects of the LaundryPOS database by filtering input data that does not match the specified format.Keywords—CHECK constraints, data integrity, data validation, aspek kebenaran data, MySQL
Tinjauan Literatur Sistematik tentang Structural Similarity Index Measure untuk Deteksi Anomali Gambar Halim Bayuaji Sumarna; Ema Utami; Anggit Dwi Hartanto
Creative Information Technology Journal Vol 7, No 2 (2020): Juli - Desember
Publisher : UNIVERSITAS AMIKOM YOGYAKARTA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24076/citec.2020v7i2.248

Abstract

Image enhancement merupakan prosedur yang digunakan untuk memproses gambar sehingga dapat memperbaiki atau meningkatkan kualitas gambar agar selanjutnya dapat dianalis untuk tujuan tertentu. Ada banyak algoritma image enhancement yang dapat diterapkan pada suatu gambar, salah satunya dapat menggunakan algoritma structural similarity index measure (SSIM), algoritma ini berfungsi sebagai alat ukur dalam menilai kualitas gambar, bekerja dengan membandingkan fitur structural dari gambar, dan kualitas gambar dijelaskan oleh kesamaan structural. Selain untuk menilai kualitas suatu gambar, SSIM dapat menjadi metode dalam menganalisis perbedaan gambar, sehingga diketahui anomali dari perbandingan dua gambar berdasarkan data structural dari sebuah gambar. Tinjauan literature sistematis ini digunakan untuk menganalisis dan fokus pada algoritma SSIM dalam mengetahui anomaly 2 gambar yang terlihat mirip secara human visual system. Hasil sistematis review menunjukkan bahwa penggunaan algoritma SSIM dalam menilai kualitas gambar berkorelasi kuat dengan HVS (Human Vision System) dan dalam deteksi anomaly gambar menghasilkan akurasi yang berbeda, karena terpengaruh intensitas cahaya dan posisi kamera dalam mengambil gambar sebagai dataset.Kata Kunci— SSIM, anomaly, gambar, deteksiImage enhancement is a procedure used to process images so that they can correct or improve image quality so that they can then be analyzed for specific purposes. Many image enhancement algorithms can be applied to an image. one of the usable methods is the structural similarity index measure (SSIM) algorithm, this algorithm serves as a measuring tool in assessing image quality. It works by comparing the structural features of images, and the image quality is explained by structural similarity. In addition to assessing the quality of an image, SSIM can be a method of analyzing image differences. So, the anomalies are known from the comparison of two images based on the structural data from an image. This systematic literature review is used to analyze and focus on the SSIM algorithm in knowing anomaly 2 images that look similar to the human visual system. Systematic review results show that the use of the SSIM algorithm in assessing image quality is strongly correlated with HVS (Human Vision System). In anomaly detection of images produces different accuracy because it is affected by light intensity and camera position in taking pictures as a dataset.Keywords— SSIM, anomaly, gambar, deteksi

Page 16 of 18 | Total Record : 175

 14   15   16   17   18 

Filter by Year

2013 2021


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 8, No 1 (2021): Januari - Juni Vol 7, No 2 (2020): Juli - Desember Vol 7, No 1 (2020): Januari - Juni Vol 6, No 2 (2019): Juli - Desember Vol 6, No 1 (2019): Januari - Juni Vol 5, No 4 (2018): Agustus - Oktober Vol 5, No 3 (2018): Mei-Juli Vol 5, No 2 (2018): Februari-April Vol 5, No 1 (2017): November-Januari Vol 4, No 4 (2017): Agustus-Oktober Vol 4, No 3 (2017): Mei - Juli Vol 4, No 2 (2017): Februari - April Vol 4, No 1 (2016): November - Januari Vol 3, No 4 (2016): Agustus - Oktober Vol 3, No 3 (2016): Mei - Juli Vol 3, No 2 (2016): Februari - April Vol 3, No 1 (2015): November - Januari Vol 2, No 4 (2015): Agustus - Oktober Vol 2, No 3 (2015): Mei - Juli Vol 2, No 2 (2015): Februari - April Vol 2, No 1 (2014): November - Januari Vol 1, No 4 (2014): Agustus - Oktober Vol 1, No 3 (2014): Mei - Juli Vol 1, No 2 (2014): Februari - April Vol 1, No 1 (2013): November - Januari More Issue