cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Syahroni Wahyu Iriananda
Contact Email
syahroni@widyagama.ac.id
Phone
-
Journal Mail Official
syahroni@widyagama.ac.id
Editorial Address
-
Location
Kota malang,
Jawa timur
INDONESIA
Journal of Information Technology and Computer Science (JOINTECS)
Published by Universitas Widyagama
ISSN : 25413619     EISSN : 25416448     DOI : -
Core Subject : Science, Education, Engineering,
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Electrical & Electronics Engineering Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Library & Information Science Mathematics
JOINTECS terbit 2 (dua) kali dalam setahun, yaitu pada bulan Agustus dan Pebruari dengan versi cetak p-ISSN: 2541-3619 dan versi elektronik dengan sistem OJS dengan e-ISSN: 2541-6448. (medio online) yang mewajibkan setiap naskah yang masuk, proses review, editing, sampai pada publikasi, dan semua yang berhubungan dengan sistem, wajib menggunakan Open Journal Sistem (OJS). JOINTECS dapat diakses melalui website http://publishing-widyagama.ac.id/ejournal-v2/index.php/jointecs yang telah mendukung penuh fitur-fitur OJS tersebut.
Arjuna Subject : -
Articles 7 Documents
 1 
Search results for , issue "Vol 6, No 1 (2021)" : 7 Documents clear
Identifikasi Jenis Tanaman Anggrek Melalui Tekstur Bunga dengan Tapis Gabor dan M-SVM Rangga Pahlevi Putra
JOINTECS (Journal of Information Technology and Computer Science) Vol 6, No 1 (2021)
Publisher : Universitas Widyagama Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31328/jointecs.v6i1.1746

Abstract

Orchidaceae adalah nama latin dari bunga anggrek yang memiliki berbagai jenis bunga sehingga memiliki ciri-ciri yang berbeda antara satu jenis dengan jenis yang lain, mulai dari ciri warna, bentuk, maupun ukuran. Hampir di seluruh daerah di Indonesia memiliki jenis tanaman anggrek tersendiri sesuai dengan karakter geografis daerah tersebut. Untuk membedakan jenis tanaman anggrek maka bisa dilihat dari kondisi tekstur atau warna dari kelopak bunga anggrek. Namun karena kemiripan ciri tekstur atau warna dari kelopak bunganya, maka kegiatan identifikasi jenis tanaman anggrek oleh beberapa orang atau petugas terkait masih cenderung subjektif sehingga menimbulkan kesalahan dalam kegiatan identifikasi. Penelitian ini bertujuan untuk membantu identifikasi jenis tanaman anggrek menggunakan teknologi pengolahan citra digital sehingga memperoleh hasil yang akurat. Dalam penelitian ini jenis tanaman anggrek yang diteliti meliputi jenis dendrobium, phalaenopsis dan vanda. Tahapan yang dilakukan dalam penelitian adalah mengekstraksi tekstur bunga anggrek menggunakan metode tapis gabor, sedangkan untuk klasifikasi menggunakan metode M-SVM (Multiclass Support Vector Machine). Hasil dari penelitian ini memiliki akurasi klasifikasi mencapai 95,4%.
Sistem Pendukung Keputusan Rekomendasi Topik Skripsi Menggunakan Naïve Bayes Classifier Farid Farid; Ultach Enri; Yuyun Umaidah
JOINTECS (Journal of Information Technology and Computer Science) Vol 6, No 1 (2021)
Publisher : Universitas Widyagama Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31328/jointecs.v6i1.2076

Abstract

Setiap mahasiswa dituntut untuk melakukan kewajiban, salah satunya berupa penelitian. Sebagai wujud nyata proses akhir menuju sarjana setiap mahasiswa diharuskan membuat artikel ilmiah dalam bentuk buku yang diberi nama skripsi. Selama ini proses menentukan topik skripsi mahasiswa dilakukan secara manual, baik pembimbing skripsi yang memberi masukan atau ide diperoleh dari berbagai makalah penelitian. Dan proses penentuan topik skripsi tanpa menggunakan sistem terkomputerisasi. Maka dari itu peneliti membuat penelitian ini agar dapat membantu Mahasiswa dalam menentukan topik skripsi yang sesuai dengan kompetensi Mahasiswa. Metode penelitian ini menggunakan metode pengembangan data mining dan perangkat lunak dengan menerapkan algoritma Naïve Bayes Classifier ke sistem berbasis website. Hasil dari penelitian ini adalah sistem pendukung keputusan yang dapat memberikan rekomendasi topik skripsi berdasarkan data nilai mata kuliah pilihan. Nilai accuracy model terbaik yang diimplementasikan pada sistem ini adalah sebesar 69,27%. Nilai akurasi kurang baik karena jumlah data yang tidak seimbang pada setiap kategori topik skripsi.
Model Intelligent Agent Untuk Membantu Peran Psikolog Dalam Proses Interpretasi Jawaban Tes Azizah Fatmawati
JOINTECS (Journal of Information Technology and Computer Science) Vol 6, No 1 (2021)
Publisher : Universitas Widyagama Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31328/jointecs.v6i1.2152

Abstract

Cat adalah suatu zat yang digunakan untuk melapisi suatu substrat atau suatu permukaan objek. Pelapisan dengan cat berfungsi untuk melindungi, memperindah hingga menambah nilai dari suatu barang. Banyaknya jenis cat yang beredar dipasaran membuat masyarakat kesulitan dalam menentukan cat yang akan digunakan. Kesalahan dalam pemilihan cat dapat menyebabkan ketahanan dari lapisan cat yang tidak dapat bertahan lama. Sehingga pengguna harus mengeluarkan biaya yang lebih besar lagi. Dari permasalahan tersebut diperlukan suatu alat bantu atau suatu aplikasi sistem pendukung keputusan yang dapat digunakan untuk membantu dalam pemilihan cat. Metode Simple Additive Weighting (SAW) dan metode Weighted Product (WP) adalah metode yang dapat digunakan dalam pemilihan cat. Dalam setiap metode diperlukan kriteria-kriteria sebagai dasar dalam pemilihan cat. Kriteria yang digunakan dalam penelitian ini adalah ketahanan, harga, fitur dan daya sebar cat. Dari hasil pehitungan dengan metode Simple Additive Weighting (SAW) didapatkan akurasi sebesar 95.38% dan metode Weighted Product (WP) didapatkan akurasi sebesar 96.92%.
Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Cat Menggunakan Simple Additive Weighting Dan Weighted Product Elko Prayoga; Istiadi Istiadi; Gigih Priyandoko
JOINTECS (Journal of Information Technology and Computer Science) Vol 6, No 1 (2021)
Publisher : Universitas Widyagama Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31328/jointecs.v6i1.1314

Abstract

Cat adalah suatu zat yang digunakan untuk melapisi suatu substrat atau suatu permukaan objek. Pelapisan dengan cat berfungsi untuk melindungi, memperindah hingga menambah nilai dari suatu barang. Banyaknya jenis cat yang beredar dipasaran membuat masyarakat kesulitan dalam menentukan cat yang akan digunakan. Kesalahan dalam pemilihan cat dapat menyebabkan ketahanan dari lapisan cat yang tidak dapat bertahan lama. Sehingga pengguna harus mengeluarkan biaya yang lebih besar lagi. Dari permasalahan tersebut diperlukan suatu alat bantu atau suatu aplikasi sistem pendukung keputusan yang dapat digunakan untuk membantu dalam pemilihan cat. Metode Simple Additive Weighting (SAW) dan metode Weighted Product (WP) adalah metode yang dapat digunakan dalam pemilihan cat. Dalam setiap metode diperlukan kriteria-kriteria sebagai dasar dalam pemilihan cat. Kriteria yang digunakan dalam penelitian ini adalah ketahanan, harga, fitur dan daya sebar cat. Dari hasil pehitungan dengan metode Simple Additive Weighting (SAW) didapatkan akurasi sebesar 95.38% dan metode Weighted Product (WP) didapatkan akurasi sebesar 96.92%.
Pengembangan Antarmuka Dan Pengalaman Pengguna Aplikasi Ujian Online Menggunakan Metode Goal-Directed Design Odi Dewangga Yohanes; Awalludiyah Ambarwati; Cahyo Darujati
JOINTECS (Journal of Information Technology and Computer Science) Vol 6, No 1 (2021)
Publisher : Universitas Widyagama Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31328/jointecs.v6i1.2153

Abstract

SMK Farmasi Sekesal adalah sekolah yang berlokasi di wilayah RSAL Dr.Ramelan kota Surabaya. Penggunaan teknologi informasi pada sekolah SMK Farmasi Sekesal sudah menjadi hal yang lazim, salah satunya Aplikasi Ujian Online berbasis website atau sering disebut CBT (Computer Besed Test). Aplikasi Ujian Online berbasis website bertujuan untuk melakukan evaluasi pembelajaran. Banyak keuntungan yang diperoleh menggunakan aplikasi ini salah satunya instruktur tidak perlu mengkoreksi jawaban siswa secara manual namun ada beberapa kelemahan dalam aplikasi dirasakan oleh siswa dan guru seperti fitur sejarah nilai dan analisis pertanyaan tidak tersedia. Tujuan dari penelitian ini adalah mengembangkan antarmuka dan pengalaman pengguna dengan menggunakan metode Goal-Directed Design untuk mengetahui kebutuhan dan tujuan penggunaan aplikasi. Evaluasi awal website menggunakan kuesioner WEBUSE (Website Usability Evaluation) menunjukkan bagian dari aplikasi yang memiliki prioritas untuk perbaikan atau pengembangan. Ada 5 fase pengembangan: Riset, Pemodelan, Persyaratan, Kerangka, Penyempurnaan. Hasil dari penelitian ini adalah rekomendasi desain dengan nilai peningkatan perkriteria yaitu Content, Organitation and Readibility 0,19, Navigation and Links 0,14, User Interface Design 0,18, Performance and Effectiveness 0,09, dan rata-rata seluruh indikator sebesar 0,75 maka masuk dalam rating scale good.
Klasterisasi Menggunakan Agglomerative Hierarchical Clustering Untuk Memodelkan Wilayah Banjir Ridzki Okta Pratikto; Natalia Damastuti
JOINTECS (Journal of Information Technology and Computer Science) Vol 6, No 1 (2021)
Publisher : Universitas Widyagama Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31328/jointecs.v6i1.1473

Abstract

Setiap tahun selama musim hujan masalah banjir di provinsi Jawa Timur adalah bencana yang sering terjadi. Berdasarkan catatan Badan Penanggulangan Bencana (BNPB) dari 2014 hingga 2015 ada 574 bencana banjir di provinsi Jawa Timur, Banyak faktor yang menyebabkan terjadinya bencana banjir diantaranya adalah lambatnya informasi yang didapat sehingga diperlukan suatu pemodelan wilayah potensi banjir di Jawa Timur dengan menggunakan metode yang lebih akurat dan efisien dengan menggunakan suatu metode Agglomerative Hierarchical Clustering (AHC). Metode ini akan digunakan untuk melakukan pengelompokkan dengan uji performansi menggunakan metode cophenetic correlation coefficient. Hasil dari penelitian ini divisualisasikan kedalam bentuk SIG. Berdasarkan hasil uji cluster optimal dengan elbow method, provinsi Jawa Timur terbagi menjadi 3 kelompok cluster daerah terdampak potensi banjir yaitu karakteristik rendah, sedang, tinggi. Hasil uji performa cluster menggunakan cophenetic correlation coefficient menunjukkan bahwa metode average linkage memberikan solusi cluster yang lebih baik dibandingkan dengan metode AHC lainnya yakni sebesar 0,92
Prediksi Indeks Harga Konsumen Komoditas Makanan Berbasis Cloud Computing Menggunakan Multilayer Perceptron Soffa Zahara; Sugianto Sugianto
JOINTECS (Journal of Information Technology and Computer Science) Vol 6, No 1 (2021)
Publisher : Universitas Widyagama Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31328/jointecs.v6i1.1702

Abstract

Teknik prediksi merupakan salah satu area dalam data mining dimana menemukan pola dari sekumpulan data yang mengarah pada prediksi di masa depan. Prediksi dalam bidang ekonomi merupakan prediksi yang mendominasi karena merupakan salah satu parameter berkembangnya suatu negara. Indeks Harga Konsumen menggambarkan tingkat konsumsi barang dan jasa pada masyarakat yang dapat dijadikan acuan nilai inflasi. Mayoritas penelitian yang melakukan prediksi nilai Indeks Harga Konsumen sebelumnya hanya melakukan prediksi menggunakan nilai Indeks Harga Konsumen itu sendiri sebagai nilai input dan output. Penelitian ini membangun model peramalan dengan memanfaatkan multi variabel input yaitu 28 jenis harga bahan pokok harian sebagai nilai input untuk meramal nilai Indeks Harga Konsumen di kota Surabaya periode 2014 sampai 2018 dimana keseluruhan pembangunan model prediksi dilakukan di lingkungan Amazon Cloud Services. Sistem prediksi dibangun dengan algoritma Multilayer Perceptron dengan variasi arsitektur jumlah neuron, epoch, dan hidden layer. Berdasarkan hasil pengujian, akurasi terbaik dengan nilai RMSE 3.380  dihasilkan oleh konfigurasi 2 hidden layer,  hidden layer pertama dan kedua mempunyai neuron masing-masing berjumlah 10 dengan epoch sebesar 1000.

Page 1 of 1 | Total Record : 7

 1 

Filter by Year

2021 2021


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 8, No 2 (2024) Vol 8, No 1 (2024) Vol 8, No 3 (2023) Vol 8, No 2 (2023) Vol 8, No 1 (2023) Vol 7, No 3 (2022) Vol 7, No 2 (2022) Vol 7, No 1 (2022) Vol 6, No 3 (2021) Vol 6, No 2 (2021) Vol 6, No 1 (2021) Vol 5, No 3 (2020) Vol 5, No 2 (2020) Vol 5, No 1 (2020) Vol 4, No 3 (2019) Vol 4, No 2 (2019) Vol 4, No 1 (2019) Vol 3, No 3 (2018) Vol 3, No 2 (2018) Vol 3, No 1 (2018) Vol 2, No 2 (2017) Vol 2, No 1 (2017) Vol 1, No 1 (2016) More Issue