JIKO (Jurnal Informatika dan Komputer)
JIKO (Jurnal Informatika dan Komputer) is a scientific journal published by Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat of Universitas Teknologi Digital Indonesia (d.h STMIK AKAKOM) Yogyakarta, Indonesia. First published in 2016 for a printed and online version. We receive original research articles and any review papers. The aims of JIKO are to disseminate research results and to improve the productivity of scientific publications. JIKO is published in February and September with the scopes and focus of the research areas that are: Software Engineering, Information Systems, Computer Science Applications, Computer Networks and Communications, and Artificial Intelligence.
Articles
224 Documents
<![CDATA[ANALISIS CLUSTERING DEMAM BERDARAH DENGUE DENGAN ALGORITMA K-MEDOIDS (STUDI KASUS KABUPATEN KARAWANG) ]]>
<![CDATA[Daffa Rafif Agustian]]>;
<![CDATA[Budi Arif Darmawan]]>
<![CDATA[ JURNAL INFORMATIKA DAN KOMPUTER Vol 6, No 1 (2022): ReBorn - February 2022 ]]>
Publisher : <![CDATA[Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat - Universitas Teknologi Digital Indonesia ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (217.66 KB)
|
DOI: 10.26798/jiko.v6i1.504
<![CDATA[Demam Berdarah Dengue atau DBD merupakan sebuah penyakit yang berasal dari gigitan nyamuk Aedes aegypti dan Aedes albopictus.Nyamuk tersebut mengandung virus DBD setelah menghisap penderita DBD.Virus kemudian masuk ke intestinum nyamuk dan bereplikasi dalam hemocoelum yang mana akan menuju ke dalam kelenjar air liur nyamuk.Pada penelitian ini data yang digunakan tahun 2020 yang bersumber dari dinas Kesehatan Kabupaten Karawang yaitu sebanyak 30 data.Dalam menentukan daerah yang memiliki kasus penyakit DBD dapat menggunakan Data Mining.Adapun tujuan dari penelitian ini yaitu mengelompokan daerah dengan kasus penyakit DBD tertinggi dan terendah di Kabupaten Karawang.Algoritma yang digunakan yaitu K-Medoids dengan pengukuran jarak Euclidean Distance dan untuk proses data dengan melakukan seleksi data,pembersihan data,transformasi data,data mining,dan evaluasi.Sehingga,hasil yang didapatkan dari dataset penyakit DBD di Kabupaten Karawang Tahun 2020 memiliki 2 cluster optimal.Adapun cluster 1 dengan 6 daerah di kategorikan tinggi,lalu untuk cluster 2 dengan 22 daerah di kategorikan rendah,dan menghasilkan nilai Silhouette Coefficient sebesar 0.78793]]>
<![CDATA[PENERAPAN LOGIKA FUZZY PADA MESIN CUCI DAN MENENTUKAN LAMA WAKTU PENCUCIAN ]]>
<![CDATA[Alfiadi Adha]]>
<![CDATA[ JURNAL INFORMATIKA DAN KOMPUTER Vol 6, No 1 (2022): ReBorn - February 2022 ]]>
Publisher : <![CDATA[Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat - Universitas Teknologi Digital Indonesia ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (681.998 KB)
|
DOI: 10.26798/jiko.v6i1.289
<![CDATA[Proses pencucian pada mesin cuci konvensional, waktu dari masing-masing proses pengerjaan diatur oleh pengguna. Meskipun fleksibel, namun sulit untuk menentukan waktu yang tepat. Sebagian besar orang tidak memperhatikan jenis dan kualitas kain, jenis kotoran dan jumlah kotoran, akan membutuhkan waktu mencuci yang tidak sama. Jika waktu yang diatur tidak sesuai maka hasil pencucian menjadi tidak maksimal. Tentukan, jika waktu yang diperlukan sudah lama, maka akan terjadi waktu dan energi pemborosan. Logika Fuzzy digunakan untuk tujuan mengotomatisasi sistem pengaturan waktu pencucian dengan campuran tangan manusia yang sangat kecil, menggunakan integrasi pengembangan sistem berbasis prototyping.Data yang diambil dari penelitian ini adalah tingkat kekotoran dan jenis kotoran Pakaian.]]>
<![CDATA[PENGENALAN WAJAH INDIVIDU BERBASIS 3D BIOMETRIK ]]>
<![CDATA[Harist Gymnovriza]]>;
<![CDATA[Ledya Novamizanti]]>;
<![CDATA[Eko Susatio]]>
<![CDATA[ JURNAL INFORMATIKA DAN KOMPUTER Vol 6, No 1 (2022): ReBorn - February 2022 ]]>
Publisher : <![CDATA[Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat - Universitas Teknologi Digital Indonesia ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (734.942 KB)
|
DOI: 10.26798/jiko.v6i1.182
<![CDATA[Saat ini sistem aplikasi pengenalan individu yang menggunakan media wajah 3D cukup menarik perhatian peneliti. Wajah merupakan identitas yang khas dan unik dari masing – masing individu. Dalam kasusnya, wajah dapat diolah sebagai citra berbasis 2D dan 3D. Oleh karena itu, pada tugas akhir ini sebagai pemecah masalah tersebut digunakanlah metode ekstraksi berdasarkan konsep ICP atau Iterative Closest Point. Citra 3D didapatkan dengan menggunakan kamera Kinect v2, dimana jumlah pengambilan sebanyak 48 foto setiap individunya. Citra hasil akuisisi diproses dengan memberikan beberapa kali iterasi yang terpusat pada wajah individu. Selain itu juga dilakukan partisi terhadap citra wajah 3D menjadi 3 dan 6 bagian untuk mengetahui pengaruh partisi wajah terhadap tingkat akurasi. Pengujian dilakukan terhadap citra wajah 3D hasil akuisisi dengan kamera Kinect Penggunaan metode K-Nearest Neighbor (KNN) pada studi kasus 3D face recognition mendapatkan akurasi sebesar 88,09 % pada percobaan iterasi 25, 6 partisi dan nilai K = 1.]]>
<![CDATA[Framework Kelas Virtual Berbasis Hologram Tiga Dimensi untuk Meningkatkan Motivasi Siswa dalam Belajar ]]>
<![CDATA[Ari Cahyono]]>;
<![CDATA[Benedictus Herry Suharto]]>
<![CDATA[ JURNAL INFORMATIKA DAN KOMPUTER Vol 6, No 1 (2022): ReBorn - February 2022 ]]>
Publisher : <![CDATA[Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat - Universitas Teknologi Digital Indonesia ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (1222.369 KB)
|
DOI: 10.26798/jiko.v6i1.536
<![CDATA[Teknologi hologram tiga-dimensi (H3D) dapat digunakan untuk meningkatkan perhatian anak di dalam kelas. Umumnya, anak memiliki rentang perhatian yang pendek dan mudah teralihkan, sehingga penting mengembangkan kemampuan perhatian mereka agar tetap fokus dan termotivasi. Penelitian bertujuan menghasilkan framework kelas virtual dengan dukungan konten H3D. Framework IDEO Design Thinking digunakan sebagai pendekatan penyelesaian masalah. Pendekatan metaanalisis dan diskusi kelompok terarah digunakan dalam fase interpretation untuk menilai faktor-faktor yang dapat mempengaruhi perhatian anak, serta bagaimana membuat konten H3D yang tepat sebagai alat bantu belajar digital. Model framework kelas virtual berbasis H3D dikembangkan pada fase ideation dari hasil fase interpretation. Pada fase experimentation dan evolution ditemukan bahwa fitur-fitur kunci yang terindentifikasi mampu meningkatkan motivasi siswa dalam belajar. Temuan ini kemudian dianalisis dan disimpulkan berdasarkan framework kelas virtual yang telah didesain. Simpulan menunjukkan bahwa fitur-fitur kunci yang diteliti harus ada dalam pengembangan konten H3D agar dapat meningkatkan motivasi belajar anak. Hal ini memperlihatkan pula bahwa model framework yang didesain mampu mengakomodasi teknologi H3D bersama dengan elemen-element penting kelas virtual lain sebagai alat bantu pembelajaran.]]>
<![CDATA[ANALISIS POLA PEMINJAMAN BUKU DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI ]]>
<![CDATA[Pulut Suryati]]>
<![CDATA[ JURNAL INFORMATIKA DAN KOMPUTER Vol 5, No 1 (2020): FEBRUARI - AGUSTUS 2020 ]]>
Publisher : <![CDATA[Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat - Universitas Teknologi Digital Indonesia ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (102.483 KB)
|
DOI: 10.26798/jiko.v5i1.509
<![CDATA[Perpustakaan merupakan fasilitas atau tempat yang menyediakan sarana bahan bacaan. Penataaan buku yang baik akan membantu pustakawan dalam memperoleh sumber bacaan yang baik. Mengetahui pola peminjaman buku merupakan salah satu cara untuk peningkatan layanan perpustakaan, sehingga dapat meningkatkan minat baca bagi masyarakat. Algoritma Apriori merupakan metode yang digunakan untuk menggali kaidah asosiasi. Analisis asosiasi dalam teknik data mining untuk menemukan aturan asosiatif antara suatu kombinasi item. Pada artikel inu algoritma apriori digunakan untuk menganalisis pola peminjaman buku di perpustakaan STMIK Akakom. Tujuan analisis pola dapat memberikan rekomendasi pengaturan tata letak buku perpustakaan di perpustakaan STMIK AKAKOM. Analisis dilakukan untu data transaksi peminjaman diperpustakaan STMIK AKAKOM data tahun 2017, 2018 dan 2019. Data yang dihasilkan dapat menggambarkan assosiasi rule buku yang dipinjam secara bersamaam.. Hasil analisis transaksi peminjaman buku di perpustakaan dengan batasan minimum support 30% dan minimum confidence 60%, membentuk 9 rules di tahun 2017 dan 2018 sedangkan pada tahun 2019 terdapat 10 rules. Pola yang dihasilkan sebagai rekomendasi kepada pihak perpustakaan untuk mengatur tata letak buku.]]>
<![CDATA[Investigasi Bukti Digital Aplikasi Wechat Menggunakan Framework Integrated Digital Forensics Proses Model (IDFPM) Berbasis SNI 27037:2014 ]]>
<![CDATA[Soni Soni]]>
<![CDATA[ JURNAL INFORMATIKA DAN KOMPUTER Vol 5, No 1 (2020): FEBRUARI - AGUSTUS 2020 ]]>
Publisher : <![CDATA[Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat - Universitas Teknologi Digital Indonesia ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (1872.438 KB)
|
DOI: 10.26798/jiko.v5i1.416
<![CDATA[Social media is an alternative means of communication on smartphones, as many as 28% of the WeChat instant messenger application is used as a social interaction for the delivery of messages by senders and recipients, Cyberbullying on the WeChat application results in intimidation by users, so to deal with the crime of Cyberbullying applications WeChat on Smartphones requires a Mobile Forensic technique to identify digital evidence of verbal conversations on the WeChat application using the Framework Integrated Digital Forensics Process Model (IDFPM) method based on SNI 27037: 2014 which is carried out on Smartphones. WeChat application which was previously encrypted and hashing values of md5 and sha1 are authentic, as well as metadata or timestamp in the WeChat application conversation messages using the Mobileedit Forensic Express Tools, and successfully implemented Frame Work Integrated Digital Forensic Process Model (IDFPM) based on SNI 27037: 2014 on the forensic investigation process using Android Smartphone media.]]>
<![CDATA[KLASTERISASI NOMINASI PENERIMA BANTUAN SOSIAL MENGGUNAKAN METODE TECHNIQUE ORDER PREFERENCE BY SIMILARITY TO IDEAL SOLUTION ]]>
<![CDATA[Tri Prabawa Marto Soetrisno]]>;
<![CDATA[Dison Librado]]>
<![CDATA[ JURNAL INFORMATIKA DAN KOMPUTER Vol 6, No 1 (2022): ReBorn - February 2022 ]]>
Publisher : <![CDATA[Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat - Universitas Teknologi Digital Indonesia ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (132.266 KB)
|
DOI: 10.26798/jiko.v6i1.512
<![CDATA[Program Bantuan Langsung Tunai bagi masyarakat yang bersumber dari Dana Desa adalah program pemerintah untuk mengurangi beban masyarakat miskin dan rentan miskin dari dampak pandemi COVID-19. Khususnya masyarakat miskin dan rentan miskin yang belum menerima bantuan dari skema jaminan kesejahteraan sosial lainnya. Persoalan timbul ketika banyaknya calon penerima bantuan sosial tidak sebanding dengan banyaknya kuota bantuan sosial yang tersedia, sehingga perlu dipilih nominasi penerima bantuan yang layak dan tepat sasaran. Penggunaan sistem pendukung keputusan dengan metode TOPSIS dapat dipandang sebagai alternatif dalam penyelesaian masalah ini, sehingga peyaluran bantuan sosial dapat berjalan dengan baik, efektif dan tepat sasaran. Data calon penerima bantuan sebagai alternatif penerima diolah berpedoman pada 14 kriteria warga atau masyarakat miskin menurut versi Badan Pusat Statistik. Dari hasil pengolahan data calon penerima Bantuan Langsung Tunai Dana Desa tahun 2020, diperoleh hasil nilai preferensi tertinggi 0.68435 dan nilai preferensi terendah 0,25321, dan reratanya 0,49676 dari sampel data sebanyak 204 kepala keluarga. Dari banyak sampel tersebut, jika diambil rangking 25, 50, 100, 150, dan 200 terbesar menunjukkan bahwa distribusi tingkat kemiskinan penduduk tidak merata, sehingga perlu adanya kebijakan pemerintah kelurahan untuk penanggulangan kemiskinan lebih spesifik.]]>
<![CDATA[APLIKASI SISTEM INFORMASI DATA PETANI DENGAN OPTICAL CHARACTER RECOGNITION BERBASIS ANDROID ]]>
<![CDATA[Nurlatif Ardhi Pratama]]>
<![CDATA[ JURNAL INFORMATIKA DAN KOMPUTER Vol 6, No 1 (2022): ReBorn - February 2022 ]]>
Publisher : <![CDATA[Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat - Universitas Teknologi Digital Indonesia ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (427.89 KB)
|
DOI: 10.26798/jiko.v6i1.503
<![CDATA[Aplikasi Sistem Informasi Data Petani (SiTani) adalah salah satu aplikasi yang digunakan untuk mempermudah proses pengelolaan data. Tanpa adanya data petani yang akurat pemerintah sulit untuk mengambil keputusan yang tepat seperti menyalurkan bantuan pupuk kepada petani aktif. Kendala yang dihadapi oleh aplikasi SiTani adalah pendataan data petani masih dilakukan pencatatan secara manual yang dilakukan oleh kelompok tani dan petugas pertanian tanpa adanya alat bantu untuk mempercepat proses pendatataan data petani, hal ini menyebabkan proses pendataan petani memakan waktu yang cukup lama untuk dapat menginputkan seluruh data secara valid, sulit untuk melakukan pembaharuan data dan cukup banyak kekeliruan pada data yang telah diinputkan. Solusi yang dapat dilakukan adalah dengan mengembangkan aplikasi SiTani, yaitu suatu aplikasi berbasis Android dengan menggunakan teknologi Optical Character Recognition (OCR) sehingga dapat mempermudah serta mempercepat proses penginputan dan pengolahan data Petani. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Waterfall yang terdiri dari Tahap Requirement Analysis (Analisis), Tahap Software System Design (Desain Sistem), Tahap Implementation (Imeplementasi), Tahap Testing (Pengujian) dan Tahap Maintenance (Pemeliharaan). Hasil dari pengembangan Aplikasi Sistem Informasi Data Petani (SITani) dengan Optical Character Recognition (OCR) menunjukan bahwa aplikasi ini mempermudah proses pengelolaan data pada Gapoktan amanah sebanyak 59,3 %]]>
<![CDATA[Pengaruh Nilai Hidden layer dan Learning rate Terhadap Kecepatan Pelatihan Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation ]]>
<![CDATA[supriyanto supriyanto]]>;
<![CDATA[Sunardi Sunardi]]>;
<![CDATA[imam riadi]]>
<![CDATA[ JURNAL INFORMATIKA DAN KOMPUTER Vol 6, No 1 (2022): ReBorn - February 2022 ]]>
Publisher : <![CDATA[Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat - Universitas Teknologi Digital Indonesia ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (272.333 KB)
|
DOI: 10.26798/jiko.v6i1.508
<![CDATA[Jaringan Saraf Tiruan (JST) merupakan salah satu metode yang dapat digunakan untuk memecahkan masalah proses prediksi. JST berfungsi sebagai pengganti saraf dan otak manusia dengan kemampuan belajar dan generalisasi dengan cepat dalam pengenalan pola. JST backpropagation dalam proses pelatihan membutuhkan kombinasi parameter yang tepat seperti hidden layer, learning rate, dan jumlah iterasi karena terkait dengan waktu proses pelatihan dan galat yang akan dihasilkan. Pada penelitian ini dilakukan pengujian terhadap parameter masukan dari kombinasi nilai hidden layer, learning rate dan jumlah iterasi untuk mengetahui sejauh mana waktu yang dibutuhkan oleh JST backpropagation dalam melakukan pelatihan terhadap data masukan. Hasil dari pelatihan jaringan, Parameter jumlah nilai hidden layer sebesar 12 neuron untuk mendapatkan waktu pelatihan yang cepat sebanyak 3 menit 44 detik dengan galat MSE 1,654151. Pada Jumlah iterasi yang dibutuhkan dengan arsitektur hidden layer 12 neuron, dibutuhkan sebanyak 100000 iterasi dengan waktu pelatihan 21 menit 52 detik. Sedangkan pada parameter learning rate menggunakan 12 neuron dan iterasi sebesar 100000, nilai leraning rate rate yang tepat untuk pelatihan sebesar 0,5 dengan waktu yang dibutuhkan untuk pelatihan 18 menit 35 detik dengan galat MSE 0,302868.]]>
