Articles
162 Documents
<![CDATA[Penerapan Data Mining Untuk Memprediksi Prestasi Akademik Mahasiswa Berdasarkan Dosen, Motivasi, Kedisiplinan, Ekonomi, dan Hasil Belajar ]]>
<![CDATA[Sabna, Eka]]>;
<![CDATA[Muhardi, Muhardi]]>
<![CDATA[ Jurnal CoreIT: Jurnal Hasil Penelitian Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi Vol 2, No 2 (2016): Desember 2016 ]]>
Publisher : <![CDATA[Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (404.911 KB)
|
DOI: 10.24014/coreit.v2i2.2392
<![CDATA[STMIK Hang Tuah Pekanbaru memiliki data akademik mahasiswa yaitu data Indeks Prestasi Komulatif (IPK), data identitas mahasiswa dan data Dosen. Data-data ini belum dimanfaatkan secara mendalam dan luas karena selama ini data-data tersebut masih digunakan hanya sebatas informasi saja. Data yang akan diproses dalam penelitian ini adalah bersumber dari data yang tersedia dan data penyebaran kuesioner . Data yang disebarkan melalui kuesioner terdiri dari 5 variabel yaitu adalah data yang terkait dengan peran dosen, motivasi, kedisiplinan, sosial ekonomi, dan hasil belajar masa lalu. Metode data mining yang digunakan adalah metode klasifikasi dengan algoritma C4.5. Algoritma ini dapat membentuk pohon keputusan yang menjadi alat dalam mendukung keputusan untuk memprediksi prestasi akademik mahasiswa. Dari hasil penelitian diperoleh bahwa variabel nilai rapor (hasil belajar masa lalu) menjadi node awal artinya dari 5 variabel yang menetukan prestasi akademik mahasiswa maka nilai rapor menjadi node yang terpilih sebagai penentu pertama terhadap prestasi akademik mahasiswa.]]>
<![CDATA[Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Sekolah Anak Dengan Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) Dan Metode Perbandingan Eksponensial (MPE) ]]>
<![CDATA[Armiyana Armiyana]]>;
<![CDATA[Reski Mai Candra]]>
<![CDATA[ Jurnal CoreIT: Jurnal Hasil Penelitian Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi Vol 3, No 1 (2017): Juni 2017 ]]>
Publisher : <![CDATA[Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (719.568 KB)
|
DOI: 10.24014/coreit.v3i1.3655
<![CDATA[Penentuan sekolah sangat penting bagi orangtua untuk memperoleh pendidikan yang layak. Pemilihan sekolah merupakan masalah utama bagi orangtua disimpulkan dari hasil beberapa pertanyaan kepada orangtua, karena banyaknya kriteria penentu yang dipertimbangkan maka dari penulis berinisiatif untuk mengembangkan sistem tentang pemilihan sekolah. Banyaknya pilihan sekolah yang masing-masing memiliki kelebihan dan kekurangan serta kurang objektifnya data hasil analisa sehingga perlu dievaluasi berulang-ulang. Untuk itu perlu sistem yang mampu mengatasi hal tersebut. Sistem yang dirancang yaitu sistem pendukung keputusan untuk pemilihan sekolah menggunakan metode Analytical Hierarchy Process (AHP) dan metode Perbandingan Eksponensial (MPE). Sistem ini telah berhasil memberikan solusi dan informasi untuk pemilihan sekolah. Pengujian di lakukan menggunakan user acceptance, di peroleh tingkat akurasi sistem 80% kurang akurasi 20% dapat disimpulkan bahwa sistem ini lebih objektif dan menghemat waktu dalam pemilihan sekolah yang terkomputerisasi.]]>
<![CDATA[Penerapan Learning Vector Quantization 3 (LVQ3) untuk Mengidentifikasi Citra Darah Acute Lymphoblastic Leukemia (ALL) dan Acute Myeloid Leukemia (AML) ]]>
<![CDATA[Putra, Fiqhri Mulianda]]>;
<![CDATA[Syafria, Fadhilah]]>
<![CDATA[ Jurnal CoreIT: Jurnal Hasil Penelitian Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi Vol 4, No 1 (2018): Juni 2018 ]]>
Publisher : <![CDATA[Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (722.516 KB)
|
DOI: 10.24014/coreit.v4i1.6124
<![CDATA[Leukemia merupakan kanker yang terjadi pada sel darah manusia. Salah satu cara mengenali penyakit leukemia dengan menggunakan teknik pengolahan citra dan metode jaringan syaraf tiruan. Penelitian ini membangun sebuah sistem untuk mengidentifikasi citra darah leukemia jenis Acute Lymphoblastic Leukemia (ALL) dan Acute Myeloid Leukemia (AML) dengan konsep pengolahan citra yakni ekstraksi ciri warna Hue, Saturation, Value (HSV) dan ekstraksi ciri tekstur Gray Level Co-Occurence Matrix (GLCM) serta klasifikasi Learning Vector Quantization 3 (LVQ3). Data citra pada penelitian terdiri dari 100 data citra leukemia. Pengujian identifikasi dilakukan terhadap pembagian data latih dan data uji yang berbeda. Sistem mampu mengenali citra ALL dan AML dengan akurasi tertinggi sebesar 100% pada pembagian data latih 90% dan data uji 10% dengan learning rate 0,01; 0,05; 0,09 dan window 0,2; 0,4 dan akurasi rendah sebesar 70% pada pembagian data latih 50% dan data uji 50% dengan learning rate 0,01; 0,05; 0,09 dan window 0,4. Dengan demikian dapat disimpulkan penelitian menggunakan metode HSV dan GLCM serta LVQ3 mampu mengimplementasikan sebuah sistem identifikasi citra darah leukemia.]]>
<![CDATA[Implementasi Algoritma K-Medoids dan K-Means untuk Pengelompokkan Wilayah Sebaran Cacat pada Anak ]]>
<![CDATA[Marlina, Dini]]>;
<![CDATA[lina, Nure]]>;
<![CDATA[Fernando, Andri]]>;
<![CDATA[Ramadhan, Aditya]]>
<![CDATA[ Jurnal CoreIT: Jurnal Hasil Penelitian Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi Vol 4, No 2 (2018): Desember 2018 ]]>
Publisher : <![CDATA[Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (487.087 KB)
|
DOI: 10.24014/coreit.v4i2.4498
<![CDATA[Usia dibawah 18 tahun merupakan usia yang baik dalam pertumbuhan dan perkembangan fisik dan mental pada seseorang. Pertumbuhan dan perkembangan yang baik akan menjadi modal bagi kelangsungan anak sebagai generasi penerus yang baik. Namun, seorang anak yang dilahirkan dalam keadaan cacat fisik yang berat beresiko untuk mengalami stress dan hambatan penyesuaian. Dinas Sosial Provinsi Riau mengaku fasilitas yang diberikan kepada penyandang cacat masih rendah. Selain itu, angka penyandang cacat di Provinsi Riau lebih dari 11 ribu tersebar di seluruh Kabupaten/ Kota di Provinsi Riau. K-Medoids mampu melakukan pengelompokan pada data sebaran anak cacat yang ada pada Provinsi Riau. Klaster yang dihasilkan pada penelitian ini adalah berjumlah tiga klaster. Validitas yang digunakan pada penelitian ini adalah validitas Silhoutte Coefficient Adapun nilai validitas yang dihasilkan pada algoritma K-Medoids adalah sebesar 0.5009. Sedangkan nilai validitas yang dihasilkan pada algoritma K-Means adalah 0.1443. Hal ini menunjukkan bahwa algoritma K-Medoids lebih baik dalam melakukan pengelompokan pada data sebaran Anak Cacat dibandingkan dengan algoritma K-Means.]]>
<![CDATA[Pengelompokan Dokumen Menggunakan Winnowing Fingerprint dengan Metode K-Nearest Neighbour ]]>
<![CDATA[Sanjaya, Suwanto]]>;
<![CDATA[Absar, Ersad Alfarsy]]>
<![CDATA[ Jurnal CoreIT: Jurnal Hasil Penelitian Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi Vol 1, No 2 (2015): Desember 2015 ]]>
Publisher : <![CDATA[Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (1029.793 KB)
|
DOI: 10.24014/coreit.v1i2.1229
<![CDATA[Text mining dapat didefinisikan sebagai suatu proses menggali informasi oleh seorang user yang berinteraksi dengan sekumpulan dokumen menggunakan tools analisis yang merupakan komponen- komponen dalam data mining. Dalam text mining dikenal beberapa metode untuk klasifikasi teks, salah satunya adalah K-Nearest Neightbour (KNN). KNN adalah sebuah metode untuk melakukan klasifikasi terhadap objek berdasarkan data pembelajaran yang jaraknya paling dekat dengan objek tersebut. Pada penelitian ini akan dilakukan klasifikasi terhadap dokumen teks menggunakan metode KNN berdasarkan winnowing fingerprint. Winnowing adalah algoritma yang biasa digunakan untuk mendeteksi kesamaan isi suatu dokumen teks dengan cara memecah kalimat yang ada pada dokumen teks menjadi beberapa karakter sepanjang k-grams dan menghasilkan output berupa kumpulan nilai hash yang disebut fingerprint. Penelitian ini mencoba untuk menjadikan fingerprint sebagai ciri suatu dokumen teks lalu mengelompokkan dokumen teks berdasarkan ciri tersebut. Proses klasifikasi diawali dengan mengumpulkan dokumen latih yang akan dijadikan sebagai acuan dalam pengelompokan dokumen. Dokumen latih tersebut diproses dengan metode winnowing untuk mendapatkan ciri dari dokumen tersebut. Dokumen uji yang ingin dikelompokkan juga harus melewati proses winnowing, setelah fingerprint didapat maka dilanjutkan dengan proses klasifikasi menggunakan metode KNN. Dari hasil pengujian terhadap 10 dokumen uji didapat nilai akurasi pengelompokan 80%.]]>
<![CDATA[Penerapan Learning Vector Quantization Penentuan Bidang Konsentrasi Tugas Akhir (Studi Kasus: Mahasiswa Teknik Informatika UIN Suska Riau) ]]>
<![CDATA[Budianita, Elvia]]>;
<![CDATA[Arni, Ulti Desi]]>
<![CDATA[ Jurnal CoreIT: Jurnal Hasil Penelitian Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi Vol 1, No 2 (2015): Desember 2015 ]]>
Publisher : <![CDATA[Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (612.198 KB)
|
DOI: 10.24014/coreit.v1i2.1235
<![CDATA[Penentuan bidang konsentrasi studi tugas akhir diharapkan dapat mempermudah mahasiswa dalam menentukan bidang tugas akhirnya sesuai dengan pola nilai mata kuliah yang diambilnya. Banyaknya bidang tugas akhir membuat mahasiswa merasa bingung menentukan tema tugas akhirnya. Sehingga banyak mahasiswa menentukan bidang konsentrasi studi tugas akhirnya diluar mata kuliah yang mereka ambil. Jika mahasiswa memilih bidang konsentrasi tugas akhir sesuai mata kuliah yang mereka ambil, maka mahasiswa tersebut dapat dengan cepat menyelesaikan tugas akhirnya tanpa harus mempelajari metode terlebih dahulu. Oleh karena itu dibutuhkan sebuah media yang dapat membantu mahasiswa dalam menentukan bidang tugas akhirnya yang sesuai dengan pola nilai mata kuliah yang diambil. Metode yang digunakan yaitu Metode Learning Vector Quantization (LVQ). LVQ adalah metode jaringan syaraf tiruan yang mempelajari pola nilai dan secara otomatis belajar untuk mengklasifikasikan vektorvektor input. Kelas-kelas yang didapatkan sebagai hasil dari lapisan kompetitif ini tergantung pada jarak antara vector input. Jika dua vektor input mendekati sama, maka lapisan kompetitif akan meletakkan kedua vektor input tersebut kedalam kelas yang sama.]]>
<![CDATA[Rancang Bangun Aplikasi Pembelajaran Bahasa Inggris Berbasis Kinect ]]>
<![CDATA[Harahap, Nazruddin Safaat]]>;
<![CDATA[Sari, Oktariani]]>
<![CDATA[ Jurnal CoreIT: Jurnal Hasil Penelitian Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi Vol 2, No 1 (2016): Juni 2016 ]]>
Publisher : <![CDATA[Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (759.862 KB)
|
DOI: 10.24014/coreit.v2i1.2353
<![CDATA[Bahasa Inggris merupakan bahasa pengantar dunia yang sangat baik jika diajarkan kepada anak sejak usia dini karena pada usia ini mereka dengan mudah meniru dan melatih kemampuan berbahasa. Pada penelitian ini akan dibangun sebuah aplikasi pembelajaran bahasa Inggris dasar yang interaktif dari segi materi pembelajaran dan suasana belajar karena melibatkan gerakan melalui teknologi Kinect. Materi yang ditampilkan pada aplikasi ini berupa pengenalan alphabet, numbers, colors dan shapes. Aplikasi ini dirancang dengan pemodelan Unified Modelling Language (UML), dikembangkan menggunakan bahasa C# dan diujikan dengan metode blackbox, pre-test dan post-test serta kuisioner. Hasilnya terjadi peningkatan pemahaman terhadap materi dan waktu tercepat dalam pengerjaan latihan yang dapat dilihat dari nilai rata-rata latihan sesudah menggunakan aplikasi pembelajaran dengan nilai rata-rata latihan sebelum menggunakan aplikasi pembelajaran.]]>
<![CDATA[Penilaian Risiko Keamanan Informasi Menggunakan Metode NIST 800-30 (Studi Kasus: Sistem Informasi Akademik Universitas XYZ) ]]>
<![CDATA[Wenni Syafitri]]>
<![CDATA[ Jurnal CoreIT: Jurnal Hasil Penelitian Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi Vol 2, No 2 (2016): Desember 2016 ]]>
Publisher : <![CDATA[Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (782.18 KB)
|
DOI: 10.24014/coreit.v2i2.2356
<![CDATA[Sistem informasi akademik Universitas XYZ merupakan terobosan terbaru dibidang pelayanan akademik. Sistem ini menyediakan berbagai informasi yang dibutuhkan oleh civitas akademika. Sehingga kebutuhan akan keberlangsungan sistem ini semakin penting. Permasalahan yang pernah ada di SI Akademik Universitas XYZ seperti berkaitan dengan celah kerawanan keamanan informasi. Jika permasalahan ini tidak dapat diperbaiki secara berkelanjutan, alhasil akan memberikan dampak ataupun risiko kepada keberlangsungan sistem ini, khusunya civitas akademika. Penelitian ini menggunakan NIST SP 800-30 sebagai metode yang digunakan untuk menyelesaikan permasalahan tersebut. Maka berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan, Universitas xyz memiliki 1 tingkat risiko tinggi, 5 tingkat risiko sedang dan 52 tingkat risiko rendah.]]>
<![CDATA[Perancangan Aplikasi Timbangan Bayi pada Posyandu dengan Standar Antropometri WHO 2005 Menggunakan Arduino Uno R3, Ms.Visual Studio. Net 2010 dan MySQL ]]>
<![CDATA[Noviardi Noviardi]]>;
<![CDATA[Alfin Aperta]]>
<![CDATA[ Jurnal CoreIT: Jurnal Hasil Penelitian Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi Vol 3, No 1 (2017): Juni 2017 ]]>
Publisher : <![CDATA[Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (1312.799 KB)
|
DOI: 10.24014/coreit.v3i1.2188
<![CDATA[Standar Antropometri tahun 2005 yang di terbitkan oleh World Healt Organization (WHO) telah digunakan untuk menilai status gizi anak di indonesia. Penilaian staus gizi anak dimulai dari Posyandu (Pos Pelayanan Terpadu) merupakan pelaksana dilapangan yang secara langsung mengumpulkan, penganalisis status gizi bayi dengan menghitung Umur, mengukur Panjang Badan (PB) dan Tinggi Badan (TB). Proses pengumpulan dan analisis data pengukuran membutuhkan banyak waktu dan ketelitian yang tinggi supaya diperoleh hasil yang akurat, efisien dan efektif. Untuk itu dibutuhkan inovasi dalam merancang alat ukur menggunakan teknologi portable mikrokontroler Arduino Uno R3 yang di kolaborasikan dengan Aplikasi Visual Studio. 2012 pengolah data dan MySql sebagai penyimpanan data.]]>
<![CDATA[Aplikasi Pengelolaan Parkir Kendaraan Dengan Menentukan Blok Parkir ]]>
<![CDATA[Caniago, Amuharnis]]>;
<![CDATA[Rahmadian, Arief]]>
<![CDATA[ Jurnal CoreIT: Jurnal Hasil Penelitian Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi Vol 3, No 1 (2017): Juni 2017 ]]>
Publisher : <![CDATA[Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (890.712 KB)
|
DOI: 10.24014/coreit.v3i1.3717
<![CDATA[Ketersedian lahan parkir bisa saja terbatas dan tidak bisa menampung setiap kendaraan pengunjung yang datang. Dalam pengelolaan tempat parkir, petugas hanya memberi tiket masuk dan nantinya pengecekan tiket dan biaya parkir saat kendaraan keluar. Dengan cara seperti itu, setiap kendaraan yang ingin memarkirkan kendaraannya akan mencari tempat yang kosong tanpa ada petunjuk terhadap blok parkir yang dituju. Akibatnya kendaraan yang parkir menjadi tidak teratur dan petugas sulit menentukan parkir sudah penuh atau masih ada yang kosong. Dalam hal ini akan dirancang sebuah aplikasi yang dapat mengelola keberadaan tempat parkir, tarif parkir serta mengarahkan dimana kendaraan dapat parkir sesuai dengan blok dengan mudah tanpa diarahkan oleh petugas parkir baik kendaraan roda 4 maupun roda 2. Perancangan aplikasi ini juga dapat memudahkan petugas dalam menentukan tempat parkir sudah penuh atau masih ada yang kosong yang di ketahui melalui status kendaraan masuk dan keluar dari tempat parkir yang tercatat pada aplikasi. Hal ini memudahkan para petugas dalam melakukan pekerjaannya dan dapat memberikan layanan yang baik bagi pengunjung memarkirkan kendaraannya]]>
