Articles
223 Documents
<![CDATA[Analisis Perbandingan Metode Saw dan AHP Pada Pemilihan Calon Ketua Badan Eksekutif Mahasiswa (BEM) Universitas Pakuan ]]>
<![CDATA[Irma Anggraeni]]>
<![CDATA[ Jurnal Komputer Terapan Vol. 3 No. 2 (2017): Jurnal Komputer Terapan November 2017 ]]>
Publisher : <![CDATA[Politeknik Caltex Riau ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (423.604 KB)
<![CDATA[Ketua BEM adalah pemangku jabatan tertinggi pada organisasi intra kampus yang dipiih oleh mahasiswa. Proses pemilihan ketua BEM dimulai dari adanya penyeleksian berdasarkan pada beberapa kriteria tertentu yang memiliki bobot penilaian yang berbeda. Untuk menentukan pengambilan keputusan tersebut sistem penunjang keputusan (SPK) merupakan salah satu alat bantu dalam pemecahan masalah ini. Weight Product (WP) dan Simple Additive Weight (SAW) merupakan metode dalam spk yang banyak dipakai untuk menyelesaikan pengambilan keputusan yang memiliki banyak kriteria dan sistem perangkingan. Penelitian ini membandingkan metode WP dan SAW dalam pemilihan calon ketua BEM. Berdasarkan hasil perhitungan didapat bahwa kedua metode dapat menghasilkan urutan calon ketua BEM.]]>
<![CDATA[Penyerapan Karbon Berdasarkan Data Sensing Menggunakan Penghitungan Gross Primary Production ]]>
<![CDATA[Jamaludin Dwi Laspandi]]>;
<![CDATA[Sunardi Sunardi]]>;
<![CDATA[Abdul Fadlil]]>
<![CDATA[ Jurnal Komputer Terapan Vol. 3 No. 2 (2017): Jurnal Komputer Terapan November 2017 ]]>
Publisher : <![CDATA[Politeknik Caltex Riau ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (679.167 KB)
<![CDATA[Perubahan iklim dunia saat ini yang disebabkan oleh pemanasan global mengakibatkan dampak negatif bagi manusia. Penyebab pemanasan global adalah meningkatnya asap kendaraan, asap pabrik, pembakaran hutan serta emisi karbon lainnya. Di Indonesia terdapat banyak industri pabrik sehingga menyebabkan polusi udara. Gas metana merupakan penyebab pemanasan global yang paling banyak dampaknya. Gas metana mudah terbakar dan menghasilkan karbon dioksida. Penelitian ini bertujuan untuk menghitung nilai Gross Primary Production (GPP). GPP adalah metode untuk menentukan penyerapan karbon oleh vegetasi. Penghitungan GPP memanfaatkan citra satelit dan file metadata. Proses penghitungan GPP memerlukan parameter NDVI (Normalized Difference Vegetation Index), fAPAR (fraction Absorbed Photosynthetically Active Radiation) dan PAR (Photosynthetically Active Radiation). Penelitian ini dirancang untuk mengetahui nilai penyerapan karbon pada Kota Yogyakarta yang dituangkan dalam bentuk citra serta dilakukan secara otomatis dengan menggunakan aplikasi matlab. Hasil berupa nilai GPP dan segmentasi warna menggunakan color bar. Penelitian ini nantinya dapat dijadikan sebagai acuan untuk mencegah pemanasan global dengan cara penghijauan pada area yang nilai penyerapan karbonnya rendah.]]>
<![CDATA[Algoritma Penyisipan Frame untuk Peningkatan Akurasi Metode Aligned Peak Signal-to-Noise Ratio dalam Pengukuran Kualitas Video ]]>
<![CDATA[Yoanda Alim Syahbana]]>;
<![CDATA[Wecka Imam Yudhystira]]>;
<![CDATA[Syefrida Yulina]]>
<![CDATA[ Jurnal Komputer Terapan Vol. 1 No. 1 (2015): Jurnal Komputer Terapan ]]>
Publisher : <![CDATA[Politeknik Caltex Riau ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
<![CDATA[Pengukuran kualitas video secara objektif mampu mengatasi kekurangan penilaian kualitas secara subjektif dalam hal waktu dan tenaga yang dibutuhkan. Pengukuran secara objektif ini menggunakan sinyal video, noise, dan parameter encoder untuk memperkirakan kualitas yang dirasakan penonton. Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR) merupakan salah satu metode pengukuran secara objektif yang cukup populer. Tetapi, metode PSNR yang konvensional memiliki ketidak-akurasian ketika mengukur video yang ditransmisikan melalui jaringan nirkabel dan mobile. Ini dikarenakan adanya paket hilang yang bisa menyebabkan hilangnya frame video. Pada tulisan ini dipaparkan rancangan sebuah algoritma penyisipan frame untuk meningkatkan akurasi metode PSNR. Percobaan telah dilakukan untuk menguji algoritma yang dirancang. Hasilnya percobaan menunjukkan PSNR dengan algoritma penyisipan frame mampu mencapai nilai PMCC sebesar 0.86. Dengan kata lain, akurasi PSNR konvensional telah mengalami peningkatan dengan adanya algoritma penyisipan frame.]]>
<![CDATA[Perancangan dan Implementasi Pengatur Suhu Air Mandi Otomatis Berbasis Android: Android, Raspberry Pi, Air, Suhu ]]>
<![CDATA[Junia Indah Yani]]>;
<![CDATA[Ibnu Surya]]>;
<![CDATA[Memen Akbar]]>
<![CDATA[ Jurnal Komputer Terapan Vol. 4 No. 2 (2018): Jurnal Komputer Terapan November 2018 ]]>
Publisher : <![CDATA[Politeknik Caltex Riau ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (477.257 KB)
<![CDATA[Pengaturan suhu pada wadah penampungan air mandi saat ini masih dilakukan secara manual dimana pengguna hanya bisa melakukannya saat berada di rumah. Hal ini membuat proses pemanasan air tidak dapat dilakukan dari jarak jauh ketika pengguna sedang tidak berada di rumah. Maka dengan permasalahan tersebut dirancanglah sebuah alat pengatur suhu air mandi dengan menggunakan smartphone berbasis android. Ketika Raspberry Pi menerima masukkan suhu dari pengguna, pemanas air akan bekerja sesuai suhu yang diinginkan pengguna dan akan berhenti bekerja ketika suhu yang diinginkan telah tercapai, kemudian aktif kembali ketika suhu air telah mencapai titik terendah yang dibatasi oleh program. Pengujian dilakukan beberapa kali untuk setiap jenis pengujiannya. Tingkat akurasi sensor DS18B20 adalah sebesar 98,86%. Tingkat akurasi relay adalah sebesar 96,67%. Tingkat akurasi input suhu dari aplikasi android dengan sensor DS18B20 dan termometer adalah 99,90% dan 97,41%. Berdasarkan hasil yang diperoleh dari berbagai jenis pengujian, keberhasilan rata-rata dalam mengatur suhu air mandi dari jarak jauh yaitu 95,19%.]]>
<![CDATA[Rancang Bangun Kontrol Temperatur dan Cahaya Ruangan Menggunakan Raspberry PI ]]>
<![CDATA[Hary Firdian]]>;
<![CDATA[Ardianto Wibowo]]>;
<![CDATA[Rika Perdana Sari]]>
<![CDATA[ Jurnal Komputer Terapan Vol. 4 No. 2 (2018): Jurnal Komputer Terapan November 2018 ]]>
Publisher : <![CDATA[Politeknik Caltex Riau ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (177.552 KB)
<![CDATA[The human body will always try to maintain a normal state with a perfect body system so that it can adjust to changes that occur outside the body. But the ability to adjust itself to the outside temperature is if the change in outside body temperature does not exceed 20% for heat conditions and 35% for cold conditions from the normal state of the body (Tjitro, 2004). The temperature that is considered normal for Indonesians is between 240 C to 260 C. Because heat is easier to affect body temperature, humans often look for cooler places. To overcome this problem an application is needed to facilitate controlling the temperature in the room. In this project the application with the help of Raspberry Pi and sensors to keep the room temperature stable.]]>
<![CDATA[Implementasi Multi Server Data Storage Pada Cloud Computing ]]>
<![CDATA[Jasnica Huang]]>;
<![CDATA[Yuli Fitrisia]]>;
<![CDATA[Muhammad Arif Fadhly Ridha]]>
<![CDATA[ Jurnal Komputer Terapan Vol. 4 No. 2 (2018): Jurnal Komputer Terapan November 2018 ]]>
Publisher : <![CDATA[Politeknik Caltex Riau ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (685.314 KB)
<![CDATA[Kebutuhan akan informasi yang selalu up-to-date dan bisa diakses dimana saja dan kapan saja semakin meningkat. Hal ini menyebabkan perlu adanya layanan cloud berupa data storage yang high availability. Dengan adanya high availability, dapat membantu mengurangi terjadinya kegagalan server. Salah satu cara untuk meningkatkan kualitas layanan tersebut, yaitu mengimplementasikan multi server data storage. Implementasi yang dilakukan menerapkan beberapa teknik seperti data replication, load balancing dan failover. Data replication menggunakan GlusterFS, load balancing menggunakan HAProxy dan failover menggunakan Heartbeat. Dari hasil penelitian ini didapatkan bahwa rata – rata data berhasil di unggah 84.5 % dan di unduh kembali 100% dari data storage. Hasil keberhasilan metode failover didapatkan rata – rata keberhasilan 66.67% dalam melakukan peralihan meskipun salah satu server mengalami kegagalan, lalu penyebaran request dibagi secara merata 50:50 oleh load balancing. Sementara itu, performansi server menunjukkan bahwa delay pada layanan dikategorikan dalam “Sangat Bagus” dan throughput dikategorikan dalam “Bagus”. Kata kunci: data storage, high availability, data replication, load balancing, failover.]]>
<![CDATA[Segmentasi Tingkat Pemakaian Material dengan Data Mining Clustering ]]>
<![CDATA[Nurul Azwanti]]>
<![CDATA[ Jurnal Komputer Terapan Vol. 4 No. 2 (2018): Jurnal Komputer Terapan November 2018 ]]>
Publisher : <![CDATA[Politeknik Caltex Riau ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (317.635 KB)
<![CDATA[Technology that plays an active role in human activities is communication technology that we can find on mobile devices or computers that have internet access. PT. Telkom Akses Kantor Telkom Marina is a subsidiary of PT Telekomunikasi Indonesia Tbk (Persero) commonly called Telkom Indonesia or Telkom which is the largest information and communication company and telecommunications service and network provider in Indonesia. Located in the Riau Islands region, precisely Batam City provides job services for Installing New Channels (PSB) such as installation of internet, telephone, cable TV, and maintenance in fiber optic networks both in residential areas, buildings, shop houses and malls with distribution of Sagulung, Lubuk Baja and Batam Center. PT. Telkom Telkom Akses Kantor Telkom Marina has difficulty in meeting the minimum stock of each material based on the request for use of the distribution area. From the data on the use of existing material, it is only used for recording material usage only, while stored data is never reprocessed. Evaluation of segmentation / mapping is very important to find out whether the needs really have been met. The results of this study are expected to be able to cluster data on material usage data and the use of the K-Means method to provide results overview for material usage segmentation. The goal is for companies to be able to do and increase inventory of materials that are often ordered for each region. Keywords: segmentation, usage, material, k-means]]>
<![CDATA[Rancang Bangun Aplikasi Pembelajaran 3D Klasifikasi Makhluk Hidup Kingdom Monera dan Protista Berbasis Desktop untuk Siswa Sekolah Menengah Pertama (SMP) ]]>
<![CDATA[Hazimah Fatin Bachrum]]>;
<![CDATA[Sugeng Purwantoro Edy Suranta G.S]]>;
<![CDATA[Indah Lestari]]>
<![CDATA[ Jurnal Komputer Terapan Vol. 5 No. 1 (2019): Jurnal Komputer Terapan Mei 2019 ]]>
Publisher : <![CDATA[Politeknik Caltex Riau ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (266.053 KB)
|
DOI: 10.35143/jkt.v5i1.2127
<![CDATA[Kingdom Monera dan Protista merupakan bagian dari materi pelajaran klasifikasi makhluk hidup yang diajarkan pada mata pelajaran biologi kelas VII SMP. Alat konvensional yang digunakan dalam penyampaian saat belajar yakni berupa gambar dan hewan yang diawetkan (untuk kingdom animalia). Kingdom Monera dan Protista merupakan makhluk mikro yang hanya bisa dilihat dengan bantuan mikroskop. Namun berdasarkan hasil pra riset, sebesar 54,3% guru menyatakan bahwa siswa belum mendapatkan materi pembelajaran untuk melihat makhluk mikro dengan mikroskop. Sehingga diperlukan alternatif media pembelajaran yang dapat memperlihatkan objek makhluk mikro tanpa menggunakan alat mikroskop. Untuk memudahkan dalam pemahaman materi, maka penyampaian materi dapat digabungkan dengan teknologi multimedia sebagai alternatif media pembelajaran. Oleh karena itu pada proyek akhir ini dirancang sebuah aplikasi pembelajaran klasifikasi makhluk hidup kingdom Monera dan Protista berbasis desktop. Berdasarkan pengujian manfaat yang telah dilakukan pada aplikasi ini didapatkan perbandingan antara belajar konvensional dan menggunakan aplikasi sebesar 30,8% : 65,7%, menunjukkan bahwa siswa yang menggunakan aplikasi dapat meningkatkan pemahaman sebesar 34,9%. Serta berdasarkan pengujian usabilitas didapatkan nilai sebesar 72,6% tingkat acceptable, menunjukkan bahwa aplikasi yang dibangun sudah layak untuk digunakan. Sehingga dapat disimpulkan bahwa siswa lebih memahami konsep pelajaran klasifikasi makhluk hidup kingdom Monera dan Protista menggunakan aplikasi]]>
<![CDATA[Aplikasi Fuzzy Logic Memprediksi Intensitas Cahaya Lampu Pada Kandang Ternak Ayam Broiler ]]>
<![CDATA[Catur Singgih Satrio Pamungkas]]>;
<![CDATA[Donatus Joseph Manehat]]>;
<![CDATA[Sisilia Daeng Bakka Mau]]>
<![CDATA[ Jurnal Komputer Terapan Vol. 5 No. 1 (2019): Jurnal Komputer Terapan Mei 2019 ]]>
Publisher : <![CDATA[Politeknik Caltex Riau ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (315.333 KB)
|
DOI: 10.35143/jkt.v5i1.2137
<![CDATA[Indonesia merupakan salah satu negara dengan bidang peternakan besar, hampir setiap penduduk di Indonesia adalah peternak ayam, sapi, kambing terutama ayam Broiler. Di kota Kupang, NTT ayam Broiler sangatlah diminati oleh masyarakat sebagai ayam ras pedaging. Dalam pemeliharaan, ayam Broiler perlu perawatan khusus karena ayam Broiler rentan terhadap penyakit sehingga pertumbuhan ayam akan terhambat, faktor-faktor seperti suhu dan kelembapan udara juga dapat mempengaruhi pertumbuhan ayam. Masalah yang dihadapi ialah pada masa brooding para peternak masih sering meduga-duga kondisi suhu dan kelembaban udara dalam kandang. Sehingga peternak memberikan intensitas cahaya lampu yang kurang tepat, dapat menurunkan jumlah produksi dan kualitas serta menambah resiko kerugian selama pemeliharaan. Oleh karena itu, permasalahan dapat diatasi dengan cara menggunakan aplikasi fuzzy logic. Dalam penelitian ini, metode fuzzy logic yang digunakan adalah metode Mamdani dengan metode Mean of Maximum (MOM) untuk defuzzifikasinya. Sedangkan tool yang digunakan untuk membangun aplikasi adalah Macromedia Dreamweaver 8. Aplikasi fuzzy logic pada kandang ternak ayam Broiler berhasil dikembangkan dan menghasilkan output intensitas cahaya lampu secara akurat dan tepat sehingga sangat membantu para peternak untuk mendapatkan hasil yang optimal. Hasilnya dapat ditampilkan pula berdasarkan kecamatan dalam bentuk grafik.]]>
<![CDATA[Analisa Kepribadian Pengguna Facebook Menggunakan Algoritma Support Vector Machine ]]>
<![CDATA[belladina fahmi]]>;
<![CDATA[Ardianto Wibowo]]>;
<![CDATA[Dewi Hajar]]>
<![CDATA[ Jurnal Komputer Terapan Vol. 5 No. 1 (2019): Jurnal Komputer Terapan Mei 2019 ]]>
Publisher : <![CDATA[Politeknik Caltex Riau ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (322.931 KB)
|
DOI: 10.35143/jkt.v5i1.2259
<![CDATA[Perkembangan teknologi yang begitu pesat membuat banyaknya muncul media sosial yang salah satunya adalah Facebook. Dengan adanya Facebook, pengguna dapat saling bertukar informasi dan berinteraksi tanpa harus bertemu. Pada Facebook, pengguna dapat mengunggah status tanpa adanya batasan unggahan. Dari status Facebook pengguna dapat diketahui kepribadian seperti apa yang dimiliki oleh pengguna. Akan tetapi menganalisa kepribadian secara manual kebenarannya tidak bisa diketahui. Untuk menangani hal ini dibuatlah sebuah sistem yang dapat menganalisa kepribadian pengguna Facebook berdasarkan status yang pernah diunggahnya. Dari status Facebook pengguna dapat diambil informasi dengan menggunakan Facebook API dan mengolahnya menggunakan text mining. Setelah diolah status tersebut di kelompokkan menggunakan algoritma Support Vector Machine. Algoritma ini termasuk kedalam supervised learning dan merupakan metode klasifikasi yang menggunakan fungsi linear untuk mendapakan hasil yang terbaik.Hasil keluaran dari sistem ini berupa kepribadian Ekstrovert dan Introvert berdasarkan status yang pernah dibuat sebelumnya untuk menjadi tolak ukur oleh pengguna Facebook tersebut. Dari 158 data status Facebook didapatkan hasil pengujian sebesar 83,3% dari hasil perbandingan antara pengeluaran sistem yang dibuat dengan sistem yang telah ada. Pada pengujian black box didapatkan hasil 100% sistem dapat berjalan sesuai fungsinya. Sistem ini telah diuji kebergunaannya berdasarkan hasil kuesioner pada 50 orang pengguna Facebook sebesar 90,45%.]]>
