cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Wahyudin
Contact Email
Jurnal.tk@bsi.ac.id
Phone
+6285770777011
Journal Mail Official
jurnal.tk@bsi.ac.id
Editorial Address
Jl. Kramat Raya No.98, Kwitang, Kec. Senen, Kota Jakarta Pusat, DKI Jakarta 10450
Location
Kota adm. jakarta barat,
Dki jakarta
INDONESIA
Jurnal Teknik Komputer AMIK BSI
Published by Universitas Bina Sarana Informatika
ISSN : 24412436     EISSN : 25500120     DOI : http://dx.doi.org/10.31294/jtk
Core Subject : Science,
Computer Science & IT
Jurnal Teknik Komputer merupakan jurnal ilmiah yang diterbitkan oleh LPPM Universitas Bina Sarana Informatika. Jurnal ini berisi tentang karya ilmiah hasil penelitian yang bertemakan: Networking, Robotika, Aplikasi Sains, Animasi Interaktif, Pengolahan Citra, Sistem Pakar, Sistem Komputer, Soft Computing, Web Programming, Data Mining, dan Sistem Penunjang Keputusan. Jurnal Teknik Komputer berisi pokok-pokok permasalahan baik dalam pengembangan kerangka teoritis, implementasi maupun kemungkinan pengembangan sistem secara keseluruhan. Diharapkan setiap naskah yang diterbitkan di dalam jurnal ini memberikan kontribusi yang nyata bagi peningkatan sumberdaya penelitian di dalam bidang informatika dan komputer. Tim redaksi membuka komunikasi lebih lanjut baik kritik, saran dan pembahasan.
Arjuna Subject : Ilmu Komputer (semua kategori) - Ilmu Komputer (Lain-Lain)
Articles 7 Documents
 1 
Search results for , issue "Vol 9, No 2 (2023): JTK Periode Juli 2023" : 7 Documents clear
Segmentasi Jalan Berlubang Citra Jalan Raya Menggunakan Metode Thresholding Dan K-Means Linda Sukmawati; Rifki Sadikin
JURNAL TEKNIK KOMPUTER AMIK BSI Vol 9, No 2 (2023): JTK Periode Juli 2023
Publisher : Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/jtk.v9i2.15211

Abstract

Abstract - One of the important meanings for human life is the road. The road is used as a means of transportation which has very useful planning in the development of human life. In 2018, based on statistical data, the number of motor vehicle users in Indonesia is increasing every year, reaching 146,858,759 units. Seeing the number of the enhancement of motor vehicle users, the impact occured. Many roads are damaged and the conditions are very unsettling and concerned for the road users. One of the most common damages is that there are many holes in the road, which can increase the accidents’ risk. Based on science and technology development, one of the causes for the lengthy time to repair road damage is due to calculating the area of each damage manually and it takes a relatively long time. For this reason, this study aims to perform image processing in the form of segmentation on the image of a potholed road on the highway using the Thresholding algorithm and K-Means, followed by the calculation of the area and perimeter of the hole. The results of this study were obtained with 106 images of potholed roads, then segmented and calculated the area and circumference can be read properly using a program that has been designed. Keywords: Segmentation, Thresholding, K-Means
Deteksi Pelanggaran Lalu Lintas Tidak Menggunakan Helm Dengan YOLO V4 Pada Sistem ETLE Amiril Wieludan Suryanto; Aqwam Rosadi Kardian
JURNAL TEKNIK KOMPUTER AMIK BSI Vol 9, No 2 (2023): JTK Periode Juli 2023
Publisher : Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/jtk.v9i2.14798

Abstract

Penelitian ini akan berfokus pada deteksi tidak menggunakan helm berbasis deep learning dengan model YOLO (You Only Look Once) versi 4 dengn arsitektur Convolutional Neural Network (CNN) ,adapun source videonya menggunakan IP Camera yang di pasang pada mobil patroli milik polisi lalu lintas, Selain itu Polri juga dilengkapi dengan E-TLE (Electronic Traffic Law Enforcment) untuk penindakan berbasis digital tanpa harus berinterakri dengan masyarakat. yang nantinya bisa digunakan untuk penindakan secara mobile. Kemudian untuk dataset akan diambil dari rekaman video yang direkam saat mobil berjalan dijalur yang banyak pelanggar tidak menggunakan helm. YOLO (You Only Look Once) pertama kali diciptakan oleh Joseph Redmon pada tahun 2015 adalah system deteksi objek secara real time berdasarkan CNN (Convolutional Neural Network). AlgoritmaObjectDetectionYOLOsudahmasukkeversikeempat.Keberhasilandalamversi sebelumnya membuat banyak developer dan komunitas sangat tertarik dan tidak sabar ingin mencoba teknologi terbaru dan hasil yang pasti lebih cepat dan akurat dari versi sebelumnya. YOLOv4dirilispadatanggal24April2020oleh3orangauthors,yaituAlexeyBochkovskiy,yang membangun YOLO versi windows, Chien-Yao Wang, and Hong-Yuan Mark Liao. Dan penemu YOLO sendiri Joseph Redmon sudah tidak melanjutnya pengembangan YOLO itu sendiri namun YOLO masih terus berkembang sampai saatini. Berdasarkan hasil pembahasan dan training dataset sistem yang telah dilakukan, dapatdisimpulkan bahwa sistem dapat mendeteksi dan bekerja sesuai yang diinginkan. YOLO v4 yang digunakan sebagai metode yang menunjang sistem dapat berjalan dan diterapkan dengan baik sesuai yang diharapkan.
Sistem Otomatis untuk Deteksi Penyakit Parkinson Menggunakan Fuzzy K-NN Ery Permana Yudha; Nibras Faiq Muhammad
JURNAL TEKNIK KOMPUTER AMIK BSI Vol 9, No 2 (2023): JTK Periode Juli 2023
Publisher : Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/jtk.v9i2.15933

Abstract

Penyakit Parkinson merupakan salah satu penyakit neurodegeneratif. Penyakit ini muncul karena beberapa faktor resiko yang berkontribusi seperti usia, jenis kelamin, dan beberapa faktor lain. Oleh sebab itu, identifkasi penyakit Parkinson sejak dini diperlukan untuk mencegah terjadinya resiko yang lebih buruk. Dalam membangun sistem identifikasi penyakit Parkinson secara otomatis membutuhkan dataset rekam medis. Dataset tersebut merupakan sekumpulan data frekuensi dan amplitudo gelombang suara dari beberapa subjek. Analisis data yang kuat merupakan hal yang paling menantang dalam mendeteksi penyakit Parkinson. Selain itu, juga diperlukan sebuah sistem yang cepat atau otomatis dalam menganalisis data klinis tersebut. Maka dari itu, kami mengusulkan sebuah sistem otomatis yang bertujuan untuk mendeteksi penyakit Parkinson menggunakan metode Fuzzy K-NN (K-Nearest Neighbor). Fuzzy K-NN merupakan modifikasi dari algoritma K-NN dengan menambahkan teknik fuzzy logic di dalamnya. Teknik ini mampu meningkatkan kinerja sistem dalam menentukan seseorang terdiagonsis penyakit Parkinson atau tidak. Metode yang kami usulkan menghasilkan nilai akurasi sebesar 90% di mana lebih baik 8%, 10%, 14.5%, dan 20% daripada metode Naïve Bayes, SVM, K-NN, Decision Tree.
Analisa Quality of Services Pada Jaringan Sekolah Dengan Metode Queue Tree Studi Kasus: Lab Bahasa SMAN 47 Jakarta Elly Mufida; Anwar Khamidi; Doni Andriansyah
JURNAL TEKNIK KOMPUTER AMIK BSI Vol 9, No 2 (2023): JTK Periode Juli 2023
Publisher : Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/jtk.v9i2.15649

Abstract

Abstract - The use of the internet with a large number of users has problems with fair and equitable use of bandwidth. The use of the internet in the computer network of SMAN 47 Jakarta is a very large number of students and teachers. Computer networks in schools are provided not only to support the teaching and learning process but also to support the very high mobility of the learning community. Of the many teachers, staff and students at SMAN 47 Jakarta who are active internet users, some users download (using the Download manager), and some use it for browsing, running YouTube, Twitter, Instagram applications, and so on. . With limited bandwidth and no regulation of bandwidth usage, causing unfair and equitable distribution of bandwidth, bandwidth management is carried out using the simple queue method, as well as to make it easier for network administrators to configure. The success of bandwidth management is carried out through Quality of Services (QOS) with indicators: throughput, jitter, packet loss and delay. The value used as a barometer of QOS success is the THIPON index. From the test results of the proposed system made by the author, a case study in the Lab room, that the implementation of bandwidth management with the simple queue method resulted in a score of 4 THIPON indexes on all measured QoS indicators. Through this bandwidth management, network administrators can provide guarantees to users on the availability and fairness of bandwidth usage according to the user's priorities and needs. It is necessary to make a Standard Operational Procedure (SOP) regarding the bandwidth management mechanism so that bandwidth management can be carried out in accordance with the standards and carried out by whoever is the network administrator. 
Penerapan Manajemen Network Router on Stick (RoS) Pada PT. Bank Rakyat Indonesia Andry Maulana; Fahreza Novarian; Ahmad Fauzi
JURNAL TEKNIK KOMPUTER AMIK BSI Vol 9, No 2 (2023): JTK Periode Juli 2023
Publisher : Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/jtk.v9i2.15617

Abstract

kebutuhan jaringan internet pada generasi tiap zaman semakin meningkat disetiap tempat contohnya pada Kantor, Sekolah, Universitas dan lainnya. Namun seiring banyaknya kebutuhan muncul masalah yang dialami dalam penerapan jaringan komputer, beberapa permasalahan antara lain manajemen user yang terlalu banyak, tidak adanya konfigursi pembagian segmen, dan terbatasnya akses jaringan dibeberapa ruangan, hal ini dapat berakibat rentannya keamanan jaringan komputer. Penerapan interVLAN routing dengan metode Router On Stick (ROS) dapat memberikan solusi yang baik untuk penerapan segmen jaringan Metropolitan Area Nework (MAN) pada cakupan bank BRI (antar cabang). Hasil pengujian
Implementasi Sistem Room Reservation Berbasis Web dengan PHPRad Candra Gudiato; Mira Mira; Yuliana Yuliana; Santi Thomas
JURNAL TEKNIK KOMPUTER AMIK BSI Vol 9, No 2 (2023): JTK Periode Juli 2023
Publisher : Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/jtk.v9i2.15952

Abstract

Abstract - The Shanti Bhuana Institute is one of the colleges in the Bengkayang. The campus, which was founded in 2016, is now getting busier, both because of the increasing number of students from year to year, as well as the number of employees working there. This raises problems, one of which is related to the reservation (borrowing) of several rooms that can be used freely, both for lectures and meetings. Previously, recording room reservations was still done manually using paper. In addition, recording reservations is also not flexible because someone must to go to an authorized employee to record reservations. To adapt to the challenges of the digital era and the green economy, it is necessary to reduce the use of paper (paperless) by building a website-based room reservation system where users can make reservations that can be accessed in real-time anytime and anywhere. The research method used will apply the principle of object oriented programming. The system was built using the PHPRad framework with system implementation carried out at the Shanti Bhuana Institute. System implementation went well with a total of 5 rooms that could be reserved and 168 reservations had occurred since the system was implemented.
Implementasi Algoritma Klasifikasi Naïvebayes Untuk Menentukan Kesulitan Soal Quiz Menggunakan Renpy Fathur Rosy; Sukma Wardhana
JURNAL TEKNIK KOMPUTER AMIK BSI Vol 9, No 2 (2023): JTK Periode Juli 2023
Publisher : Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/jtk.v9i2.15895

Abstract

Banyak game edukasi berjenis trivia dikembangkan dengan tujuan menguji kemampuan berfikir pemain. Namun, seringkali  pemain menghadapi kesulitan dalam menjawab pertanyaan yang diberikan, Salah satu faktornya disebabkan oleh pertanyaan yang tidak seimbang, terlalu sulit atau terlampau mudah. Sehingga rasa monoton dan ketidaksesuaian dengan kemampuan si pemain membuat pengalaman bermain menjadi kurang memuaskan. Peluang untuk menghasilkan pertanyaan yang sesuai dengan kemampuan pemain sebenarnya bisa diprediksi berdasarkan data dari pemain dengan suatu metode. Salah satu metode yang bisa digunakan untuk mengatasi masalah ini dengan menggunakan teknik dalam data mining yaitu klasifikasi naïve bayes. Algoritma naïve bayes digunakan untuk mengklasifikasikan tingkat kesulitan soal berdasarkan parameter yang dihasilkan oleh pemain yaitu kecepatan menjawab soal,jawaban benar atau salah dan berapakali pemain salah dalam menjawab soal yang didesain dalam bentuk healtbar. Sedangkan parameter untuk keputusan tingkat kesulitan soal adalah Mudah, Sedang, dan Sulit. Hasil pengujian naïve bayes dengan sepuluh orang pemain mampu memberikan tingkat kesulitan soal yang sesuai dengan akurasi tertinggi sebesar 92.85% dan akurasi terendah sebesar 35.29% Sedangkan rata-rata akurasi yang didapat 66.5%. secara keseluruhan rata-rata akurasi Naïve Bayes menunjukkan tingkat keberhasilan yang cukup baik dalam pengujian tersebut.

Page 1 of 1 | Total Record : 7

 1 

Filter by Year

2023 2023


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 11, No 2 (2025): Periode Juli 2025 Vol 11, No 1 (2025): Periode Januari 2025 Vol 10, No 2 (2024): Periode Juli 2024 Vol 10, No 1 (2024): Periode Januari 2024 Vol 9, No 2 (2023): JTK Periode Juli 2023 Vol 9, No 1 (2023): JTK Periode Januari 2023 Vol 8, No 2 (2022): JTK Periode Juli 2022 Vol 8, No 1 (2022): JTK Periode Januari 2022 Vol 7, No 2 (2021): JTK-Periode Juli 2021 Vol 7, No 1 (2021): JTK-Periode Januari 2021 Vol 6, No 2 (2020): JTK-Periode Juli 2020 Vol 6, No 1 (2020): JTK-Periode Januari 2020 Vol 5, No 2 (2019): JTK - Periode Agustus 2019 Vol 5, No 1 (2019): JTK - Periode Februari 2019 Vol 4, No 2 (2018): JURNAL TEKNIK KOMPUTER AMIK BSI Vol 4, No 1 (2018): JURNAL TEKNIK KOMPUTER AMIK BSI Vol 3, No 2 (2017): JURNAL TEKNIK KOMPUTER AMIK BSI Vol 3, No 1 (2017): JURNAL TEKNIK KOMPUTER AMIK BSI Vol 2, No 2 (2016): Jurnal Teknik Komputer AMIK BSI Vol 2, No 1 (2016): Jurnal Teknik Komputer AMIK BSI Vol 1, No 2 (2015): Jurnal Teknik Komputer AMIK BSI Vol 1, No 1 (2015): Jurnal Teknik Komputer AMIK BSI More Issue