CogITo Smart Journal
CogITo Smart Journal adalah jurnal ilmiah di bidang Ilmu Komputer yang diterbitkan oleh Fakultas Ilmu Komputer Universitas Klabat anggota CORIS (Cooperation Research Inter University) dan IndoCEISS (Indonesian Computer Electronics and Instrumentation Support Society).
CogITo Smart Journal dua kali setahun, yaitu setiap bulan Juni dan Desember. CogITo Smart Journal menerima berbagai naskah yang sifatnya baru dan asli dari hasil penelitian, telaah pustaka, dan resensi buku dari bidang Ilmu Komputer dan Informatika yang boleh ditulis dalam Bahasa Indonesia atau Bahasa Inggris. Kata CogITo berasal dari Bahasa Latin yang berarti I Think. Sehihngga CogITo Smart berarti I Think Smart dalam Bahasa Inggris.
Articles
318 Documents
<![CDATA[Pemanfaatan Teknik Data Mining Dalam Menentukan Standar Mutu Jagung ]]>
<![CDATA[Alfa Saleh]]>;
<![CDATA[Meilinda Maryam]]>
<![CDATA[ CogITo Smart Journal Vol 5, No 2 (2019): Cogito Smart Journal ]]>
Publisher : <![CDATA[Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Klabat ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (442.046 KB)
|
DOI: 10.31154/cogito.v5i2.172.171-180
<![CDATA[Sebagai salah satu perusahaan pengolahan pakan teknak berbahan dasar jagung, PT. Indojaya Agrinusa berusaha untuk menjaga kualitas produk-produk terbaik yang akan dipasarkan. tentu hal tersebut tidak terlepas dari usaha untuk meningkatkan mutu ataupun kualitas yang menjadi tolak ukur pelanggan dalam memilih barang atau produk mana yang akan digunakan untuk keperluan masing-masing. Belum adanya penentuan standar mutu jagung yang tersistem sehingga perusahaan lambat dalam menentukan standar mutu jagung serta cukup menghambat proses produksi pakan ternak pada perusahaan tersebut. Pada Penelitian terdahulu, telah dilakukan pengujian menggunakan teknik data mining khususnya metode Naive Bayes dalam menentukan standar mutu jagung, di mana penerapan metode tersebut menghasilkan tingkat akurasi rata-rata sebesar 83.33 %. sementara pada penelitian ini, pengujian dilakukan dengan menggunakan metode Decision Tree (C 4.5) dan Support Vector Machine (SVM) untuk menemukan metode yang lebih efektif dan akurat dalam menentukan mutu jagung sehingga layak untuk diproduksi. Hasil akurasi yang didapatkan oleh metode Decision Tree (C 4.5) meningkat dari hasil pengujian sebelumnya menjadi 86.17%, sementara hasil akurasi yang didapatkan dari penerapan metode Support Vector Machine (SVM) juga meningkat dari hasi pengujian sebelumnya yang menggunakan metode Naïve Bayes menjadi 94.03%. Sehingga dapat disimpulkan bahwa penggunaan metode Support Vector Machine (SVM) lebih baik dibandingkan metode Naïve Bayes dan Decision Tree (C 4.5). Kata kunci—Mutu Jagung, Data Mining, Naïve Bayes, Decision Tree, Support Vector Machine]]>
<![CDATA[Software Engineering on Daily Activities and Fuel Consumption Report at PT. Energate Prima Indonesia ]]>
<![CDATA[Fahmi Ajismanto]]>;
<![CDATA[Alan Nuari]]>
<![CDATA[ CogITo Smart Journal Vol 5, No 2 (2019): Cogito Smart Journal ]]>
Publisher : <![CDATA[Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Klabat ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (1765.123 KB)
|
DOI: 10.31154/cogito.v5i2.184.321-332
<![CDATA[Software engineering is a field of science which explores device development techniques focusing on the principle of engineering which aims to achieve the objectives of a device that is valuable, efficient and effective in accordance with the needs of users. The probblem that occur in the process of daily activities and fuel consumption report of PT. Energate Prima Indonesia is still conducted conventionally, there is no information system that can support business processes efficiently, lack of security, the reporting process is considered slow for users. The purpose of this research is to develop the software engineering in Daily Activities and Fuel Consumption report at PT. Energate Prima Indonesia. In an effort to help business processes based on user needs. In the software process that is built in this research, used the Spiral model process. The spiral model is the right process to be implemented in the construction of software systems for the Daily Activities and Fuel Consumption Report at PT. Energate Prima Indonesia The stages of the spiral model used in this study are 1. Planning 2. Risk Analysis 3. Engineering 4. User Evaluation. The results of the development software engineering system in daily activities and Fuel Consumption Report at PT. Energate Prima Indonesia has evaluated the results of engineering based on user needs and then performed Software testing using the Black BoX method. Keywords: RPL, Spiral Model, System]]>
<![CDATA[Work System Framework: Analisis Inmagic Presto dan Zendesk ]]>
<![CDATA[Salaki Reynaldo Joshua]]>;
<![CDATA[Tini Mogea]]>
<![CDATA[ CogITo Smart Journal Vol 5, No 2 (2019): Cogito Smart Journal ]]>
Publisher : <![CDATA[Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Klabat ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (249.056 KB)
|
DOI: 10.31154/cogito.v5i2.177.266-279
<![CDATA[Saat ini informasi dan pengetahuan sangat berharga terutama dengan adanya persaingan, sulit bagi organisasi untuk mengelola pengetahuan di dalam organisasi. Pengetahuan setiap orang dalam organisasi atau perusahaan tentu berbeda, dalam pelaksanaan proses pengolahan Pengetahuan tidak berjalan maksimal di lingkungannya. Pemrosesan berbasis Manajemen Pengetahuan menjadi salah satu solusi untuk membantu pemrosesan pengetahuan dalam organisasi. Saat ini telah ada pengembangan Aplikasi TI berdasarkan Manajemen Pengetahuan yang diharapkan memiliki dampak positif dalam membantu dan membangun organisasi atau perusahaan. Dalam tulisan ini, akan dianalisis dan membandingkan dua Aplikasi TI berdasarkan Manajemen Pengetahuan, pertama Inmagic Presto dan kedua Zendesk. Penelitian ini dilakukan untuk melihat kelebihan dan perbandingan yang ada pada kedua aplikasi dalam menggunakan Kerangka Kerja Sistem. Hasil analisis akan menjadi kesimpulan untuk merekomendasikan Aplikasi IT berdasarkan Manajemen Pengetahuan sesuai dengan kebutuhan perusahaan, yang didasarkan pada kemampuan yang ada di setiap aplikasi dan area implementasi aplikasi. Kata kunci—Work System Framework, Manajemen Pengetahuan, Inmagic Presto, Zendesk]]>
<![CDATA[Penerapan Metode Simple Additive Weighting Dalam Pemilihan Rumah Kost ]]>
<![CDATA[Rita Novita Sari]]>;
<![CDATA[Ratna Sri Hayati]]>
<![CDATA[ CogITo Smart Journal Vol 5, No 2 (2019): Cogito Smart Journal ]]>
Publisher : <![CDATA[Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Klabat ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (640.366 KB)
|
DOI: 10.31154/cogito.v5i2.217.215-226
<![CDATA[In de kost atau bahasa populernya ngekost merupakan salah satu pilihan rumah tinggal bagi mahasiswa rantau yangmenuntut ilmu di kampus. Proses pemilihan rumah kost bagi mahasiswa yang menuntut ilmu di kota Medan banyak menemui kesulitan dan kendala karena adanya faktor – faktor yang berpengaruh penting adalah harga sewa rumah kost per bulan/tahun, fasilitas umum yang tersedia diarea sekitar rumah kost, lokasi rumah kost, keamanan dan kebersihan rumah kost dan sekitar rumah kost. Untuk mengatasi permasalahn diatas diperlukan sebuah sistem yang dapat membantu para pencari rumah kost yang ada dikota Medan untuk memperoleh informasi tetang rumah kost dengan menerapkan metode Simple Additive Weighting (SAW). Diharapkan sistem yang dirancang dapat memberi saran dalam mengambil keputusan untuk mencari rumah kost sesuai dengan kebutuhan atau keinginan dari pencari rumah kost.Kata kunci—Rumah Kost, SPK, SAW]]>
<![CDATA[Analisis Perbandingan Sistem Pendukung Keputusan Menggunakan Metode SAW Dengan WP Dalam Pemberian Pinjaman ]]>
<![CDATA[Evi Dewi Sri Mulyani]]>
<![CDATA[ CogITo Smart Journal Vol 5, No 2 (2019): Cogito Smart Journal ]]>
Publisher : <![CDATA[Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Klabat ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (334.649 KB)
|
DOI: 10.31154/cogito.v5i2.151.239-251
<![CDATA[Pemberian pinjaman dana (kredit) merupakan salahsatu bentuk pelayanan koperasi untuk membantu menyelesaikan permasalahan keuangan pada masyarakat. Ditentukannya suatu kriteria-kriteria dalam pemberian pinjaman tidak terlepas dari tujuan agar anggota koperasi yang akan diberi pinjaman memenuhi kriteria yang telah ditetapkan. Koperasi Unit Desa Karangmukti masih menggunakan sistem manual yang sebetulnya kurang efektif dalam menentukan pemberian pinjaman. maka dari itu penulis merancang sebuah aplikasi komputer menggunakan sistem pendukung keputusan dengan metode Simple Additive Weighting (SAW) dan metode Weighted Product (WP). Metode SAW dan metode WP merupakan bagian dari konsep Multi Attibut Decision Making (MADM) dimana diperlukan normalisasi pada perhitungannya. Dengan kedua metode ini, diharapkan dapat dikembangkan aplikasi sistem pendukung keputusan yang mampu membantu dalam menentukan pemberian pinjaman yang sesuai dengan kriteria yang telah ditentukan. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan manakah metode terbaik untuk diterapkan dalam menentukan pemberian pinjaman. Analisis dilakukan dengan menggunakan tingkat akurasi dari setiap metode dalam penyelesaian kasus sebagai acuan. Hasil tingkat kesesuaian metode SAW adalah sebesar 97.274% dan metode WP sebesar 99.80006%, dengan demikian metode WP adalah metode yang paling relevan untuk menyelesaikan permasalahan pemberian pinjaman. Kata Kunci—Sistem Pendukung Keputusan, Simple Additive Weighting (SAW), Metode Weighted Product (WP), Kredit, Koperasi]]>
<![CDATA[Evaluasi Sistem Informasi Universitas Klabat Menggunakan Framework COBIT 5.0 Pada Domain MEA ]]>
<![CDATA[Joe Yuan Mambu]]>;
<![CDATA[Jein Rewah]]>;
<![CDATA[Agnes Claudya Iskak]]>;
<![CDATA[Olivia Nadya Sigarlaki]]>
<![CDATA[ CogITo Smart Journal Vol 5, No 2 (2019): Cogito Smart Journal ]]>
Publisher : <![CDATA[Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Klabat ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (254.809 KB)
|
DOI: 10.31154/cogito.v5i2.190.181-190
<![CDATA[Sistem informasi akademik berperan sebagai sumber daya yang menyediakan informasi berhubungan dengan kegiatan akademik yang bermanfaat dalam pengelolaan dan manajemen data serta pengambilan keputusan di suatu institusi pendidikan. Adapun tujuan dari penelitian ini untuk melakukan evaluasi sistem informasi dimana evaluasi ini bertujuan untuk menilai, memonitor, dan memastikan bahwa sistem informasi suatu institusi pendidikan beroperasi secara efektif sesuai dengan tujuan dan harapan organisasi. Evaluasi sistem ini menggunakan framework COBIT 5 pada domain Monitor, Evaluate, and Assess (MEA) untuk mengetahui Capability Level pada domain MEA dengan metode pengumpulan data berupa kuesioner. Hasil yang didapat yaitu MEA01 mendapatkan persentase 79%, MEA02 mendapatkan persentase 78%, dan MEA03 mendapatkan persentase 76% sehingga mendapatkan rating largely achieved maka diperoleh hasil rata-rata capability level untuk domain Monitor, Evaluate, and Assess (MEA) berada pada level 1 atau performance process yang berarti bahwa SIU telah menjalankan proses TI dan telah berhasil menjalankan tugasnya dengan baik, namun belum bisa mencapai expected level.Kata kunci—Sistem Informasi, COBIT 5, Tata Kelola IT, Audit IT]]>
<![CDATA[E-Water System: Prototipe Pemantauan Debit Air Berbasis Android ]]>
<![CDATA[Jacquline Waworundeng, S.T., M.T.]]>;
<![CDATA[Marchel Tombeng]]>;
<![CDATA[Frans Brennand Cliff]]>;
<![CDATA[Regita Maria]]>
<![CDATA[ CogITo Smart Journal Vol 5, No 2 (2019): Cogito Smart Journal ]]>
Publisher : <![CDATA[Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Klabat ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (887.371 KB)
|
DOI: 10.31154/cogito.v5i2.214.280-293
<![CDATA[Perusahaan penyedia air menyediakan dan menyalurkan air bersih kepada pelanggan. Secara khusus di Perumahan Agape Griya terdapat beberapa faktor yang menjadi masalah dalam penyaluran air bersih. Masalah yang terjadi seperti ketidaksesuaian dan kesalahan pencatatan jumlah pemakaian air dengan total tagihan yang dibayarkan pelanggan. Masalah lainny terkait dengan petugas lapangan yang setiap akhir bulan harus berjalan kaki untuk memeriksa dan mencatat penggunaan air disetiap rumah pelanggan. Sebagai solusi untuk permasalahan tersebut dirancang E-water system yang terdiri atas prototipe alat pemantauan debit air, aplikasi berbasis Android dan website. Perancangan dilakukan dengan metode Prototyping dan sistem dibuat menggunakan Water Flow Sensor dan Arduino Uno R3, modul Bluetooth, MIT App Inventor, dan Firebase. Berdasarkan hasil uji coba, prototipe alat dapat menghitung debit air kemudian mengirimkan data hasil kalkulasi pemakaian air ke aplikasi Android melalui modul Bluetooth. Aplikasi Android E-water dapat menerima data, menampilkan informasi dan mengirim data ke database. E-water system juga dilengkapi dengan web application yang berfungsi untuk menampilkan informasi yang tersimpan di database. E-water system berpotensi untuk membantu pelanggan dan perusahaan air dalam pemantauan penggunaan air maupun perhitungan biaya penggunaan air yang dibayarkan setiap bulan.]]>
<![CDATA[SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENILAIAN KINERJA KARYAWAN MENGGUNAKAN PEMBOBOTAN AHP DAN MOORA ]]>
<![CDATA[Yogi Primadasa]]>;
<![CDATA[Alfiarini Rini]]>
<![CDATA[ CogITo Smart Journal Vol 5, No 2 (2019): Cogito Smart Journal ]]>
Publisher : <![CDATA[Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Klabat ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
<![CDATA[Kualitas perusahaan akan meningkat seiring meningkatnya kinerja karyawan. Banyak cara yang dilakukan perusahaan atau organisasi untuk meningkatkan kinerja karyawan. Dengan memberikan reward dan punishment yang akan diberikan dengan melakukan penilaian terhadap kinerja karyawan. Dari 27 karyawan di STMIK Bina Nusantara Jaya Lubuklinggau dilakukan penyebaran kuisioner untuk melakukan uji validitas terhadap kriteria yang nantinya menjadi penilaian kriteria. Penelitian ini awalnya menggunakan 10 kriteria setelah itu dengan melakukan uji validitas terhadap kriteria yang akan digunakan, setelah melakukan penilaian uji validitas didapatkan menjadi 5 kriteria yang valid yaitu pencapaian kerja, kejujuran karyawan, kehadiran, sikap dan tanggung jawab. Penilaian kinerja dilakukan dengan menentukan alternatif dan kriteria yang akan digunakan. Untuk pembobotan kriteria dianalisa dengan menggunakan metode Analitycal Hierarchy Process (AHP) setelah nilai kriteria didapatkan maka untuk proses penilaian kinerja akan dianalisa dengan metode Multi-Objective Optimization on The Basic of Ratio Analysis (MOORA). Sebagai contoh perhitungan penulis melakukan perhitungan metode MOORA dengan alternative sebanyak 5 orang yaitu : eva kurnia, angga, agus solimin, ansori dan pranita. Hasil akhir dari metode MOORA tersebut adalah hasil tertinggi dari hasil optimasi. Hasil optimasi tertinggi pada kasus ini didapatkan dengan nama alternative angga dengan nilai 0,194Keywords: Sistem Pendukung Keputusan, Penilaian Kinerja, AHP, MOORA.]]>
<![CDATA[Klasifikasi Fungsi Family Protein Transport Menggunakan Radial Basis Neural Network ]]>
<![CDATA[Green Arther Sandag]]>;
<![CDATA[Fergie Kaunang]]>
<![CDATA[ CogITo Smart Journal Vol 5, No 2 (2019): Cogito Smart Journal ]]>
Publisher : <![CDATA[Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Klabat ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (550.962 KB)
|
DOI: 10.31154/cogito.v5i2.191.203-214
<![CDATA[Transporter adalah protein transmembran yang penting dalam proses masuk dan keluarnya ion atau molekul sel di seluruh protein membran dan memainkan peran penting dalam mengenali sistem kekebalan tubuh dan transduser energi. Dalam beberapa tahun terakhir, penelitian sebelumnya telah dilakukan untuk menganalisis protein transport, terutama diskriminasi kelas dan familynya dalam memainkan peran penting dalam system control sel, mengangkut air, sinyal kimia dan listrik. Protein transport membrane cenderung membentuk system pompa dan channel span, serta span cell membrane. Oleh karena itu, membedakan kelas dan family transport protein adalah tugas penting dalam ilmu komputasi biologi dan diperlukan bagi para ahli biologi untuk mendapatkan pemahaman yang lebih baik tentang fungsi protein transport. Oleh karena itu, dalam penelitian ini, telah dilakukan pengembangan metode untuk mengidentifikasi fungsi kelas utama dan family protein transport menggunakan radial basis neural network. Peneliti telah mengalanisis karakteristik komposisi asam amino, komposisi residu pair pada protein transport. Metode dalam klasifikasi kelas protein transport untuk mengetahui fungsi protein transport peneliti menggunakan PSSM dengan metode quickRBF classifier memberikan hasil akurasi terbaik dibanding dengan metode yang lain. Hasil akurasi sebesar 84,84% untuk cross validation dan 80,71% untuk independent data, oleh karena itu maka motode yang peneliti usulkan dapat digunakan secara efektif untuk mengidentifikasi dan mendiskriminasi transporter ke dalam kelas protein transport dengan peningkatan 6-10 % dari penelitian yang sejenis.Keywords—transporter, membran, quickRBF, PSSM]]>
<![CDATA[Pengenalan Tanda Tangan Menggunakan Learning Vector Quantization dan Ekstraksi Fitur Local Binary Pattern ]]>
<![CDATA[Erwin Yudi Hidayat]]>;
<![CDATA[Muhammad Farhan Radiffananda]]>
<![CDATA[ CogITo Smart Journal Vol 5, No 2 (2019): Cogito Smart Journal ]]>
Publisher : <![CDATA[Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Klabat ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (627.957 KB)
|
DOI: 10.31154/cogito.v5i2.180.123-136
<![CDATA[Tanda tangan merupakan salah satu biometrik pada karakteristik perilaku yang digunakan untuk mengenali seseorang sebagai sistem identifikasi. Meskipun unik, banyak terjadi kasus tanda tangan yang disalahgunakan dengan cara dipalsukan. Tidak mudah mengenali tanda tangan yang palsu dengan tanda tangan asli. Penelitian ini menerapkan algoritma Learning Vector Quantization, deteksi tepi Sobel, dan ekstraksi fitur Local Binary Pattern untuk mengidentifikasi tanda tangan. Hasil penelitian menunjukkan, jumlah data citra, iterasi, dan learning rate mempengaruhi akurasi dan waktu proses identifikasi. Dari percobaan yang dilakukan pada parameter yang berbeda-beda, akurasi yang didapat adalah 68% pada data latih dan pada data uji sebesar 54,6%.Kata kunci—identifikasi, Learning Vector Quantization, tanda tangan, pengenalan pola]]>
