Jurnal Eksplora Informatika
Jurnal Eksplora Informatika adalah jurnal nasional berbahasa Indonesia yang dikelola oleh Bagian Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat (P2M) STIKOM Bali. Jurnal ini memuat hasil-hasil penelitian dengan topik-topik penelitian yang berasal dalam cakupan rumpun ilmu Teknik Informatika dan Komputer. Jurnal ini diterbitkan 2 kali dalam 1 tahun yakni pada bulan Maret dan September dengan periode penerimaan artikel sepanjang tahun.
Articles
325 Documents
<![CDATA[Rancang Bangun Pembelajaran Pengenalan Pura Berbasis Mobile Multimedia ]]>
<![CDATA[Santoso, Joko]]>;
<![CDATA[Edwar, Edwar]]>
<![CDATA[ Jurnal Eksplora Informatika Vol 5 No 2 (2016): Eksplora Informatika ]]>
Publisher : <![CDATA[Bagian Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat (P2M) STIKOM Bali ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.30864/eksplora.v5i2.85
<![CDATA[
Pura adalah tempat persembahyangan bagi umat Hindu di Indonesia, Bali dikenal sebagai pulau seribu Pura karena sebagaian besar masyarakat di Bali beragama Hindu yang mencermikan ketuhanan dan keagamaan masyarakat yang begitu kental dan sakral. untuk memperkenalkan bangunan pura tersebut dibuatlah aplikasi media pembelajaran pengenalan bangunan Pura berbasis android. dengan dibuatnya aplikasi ini maka dapat memperkenalkan nama-nama bangunan Pura yang sesuai dengan letak bangunan. dalam aplikasi ini terdapat materi dan quiz. Pada pembuatan aplikasi tersebut, konsep perencanaan dan perancangannya melalui pengumpulan data dari literatur aplikasi media pembelajaran Pura berbasis android, DFD (Data flow Diagram), ERD (Entity Relationship Diagram), UML (Unified Modeling Language) dan selanjutnya mengimplementasikannya. penelitian ini memfokuskan pada pengenalan bangunan Pura serta menjawab quiz sederhana berdasarkan materi yang disampaikan pada aplikasi tersebut.
]]>
<![CDATA[Penerapan Service-Oriented Architecture Pada Sistem Informasi Eksepdisi ]]>
<![CDATA[Tony Wijaya]]>
<![CDATA[ Jurnal Eksplora Informatika Vol 6 No 2 (2017): Jurnal Eksplora Informatika ]]>
Publisher : <![CDATA[Bagian Perpustakaan dan Publikasi Ilmiah - Institut Teknologi dan Bisnis STIKOM Bali ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (207.601 KB)
<![CDATA[Service-Oriented Architecture (SOA) merupakan arsitektur dalam pengembangan sistem informasi yang berorientasi pada service. Service dirancang untuk dieksekusi di sisi server untuk melayani semua client. Tidak hanya melayani, aplikasi yang berorientasi service juga wajib memonitor aktivitas-aktivitas client. Selain untuk alasan keamanan, proses monitoring juga dapat dimanfaatkan untuk menerapkan aplikasi messaging / chatting. Informasi yang diperoleh dari proses monitoring dapat digunakan untuk mengidentifikasi siapa pengirim dan penerima pesan. PT. Mitra Laut memiliki beberapa kantor di beberapa kota yang berbeda karena melayani pengiriman barang menggunakan kapal laut. Semua kantor selalu berkomunikasi untuk memastikan aktivitas operasional berjalan lancar. PT. Mitra Laut dapat memanfaatkan SOA untuk mengembangkan sistem informasi ekspedisi yang memiliki fasilitas messaging internal yang efektif.]]>
<![CDATA[Implementasi Modul Query Geografis Objek Titik Untuk Google Maps API ]]>
<![CDATA[Ni Made Ika Marini Mandenni]]>
<![CDATA[ Jurnal Eksplora Informatika Vol 3 No 2 (2014): Jurnal Eksplora Informatika ]]>
Publisher : <![CDATA[Bagian Perpustakaan dan Publikasi Ilmiah - Institut Teknologi dan Bisnis STIKOM Bali ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (290.319 KB)
<![CDATA[Google Maps API merupakan sebuah layanan yang disediakan oleh pihak Google dalam penyediaan layanan penggunaan peta digital yang terbesar dan terlengkap saat ini. Merupakan suatu antarmuka aplikasi pemrograman yang memungkinkan kita untuk menghubungkan antara aplikasi yang dibuat dengan layanan peta yang dimiliki pihak Google. Namun permasalahan yang sering muncul dengan penggunaan layanan tersebut adalah kurang lengkap atau terbatasnya fitur-fitur query geografis yang disediakan. Sebagai contoh, objek titik yang merupakan objek geografis yang paling sering digunakan dalam pemetaan namun ternyata fitur query geografis untuk objek ini tidak disediakan oleh pihak Google. Hasil akhir dari pembahasan ini adalah menciptakan suatu kelas query geografis untuk objek titik dengan bahasa Javascript, yang akan diintegrasikan dengan kelas-kelas yang sudah disediakan Google Maps API sehingga kesulitan yang paling sering ditemui dalam melakukan query geografis objek-objek titik dalam suatu aplikasi pemetaan digital dapat teratasi.]]>
<![CDATA[Pengukuran Kinerja Perusahaan Menggunakan Analytic Network Process (Studi Kasus di PT. Telemedia Network Cakrawala) ]]>
<![CDATA[Bob Subhan Riza]]>
<![CDATA[ Jurnal Eksplora Informatika Vol 5 No 1 (2015): Jurnal Eksplora Informatika ]]>
Publisher : <![CDATA[Bagian Perpustakaan dan Publikasi Ilmiah - Institut Teknologi dan Bisnis STIKOM Bali ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (222.75 KB)
<![CDATA[PT. Telemedia Network Cakrawala (TNC) merupakan sebuah perusahaan penyedia jasa internet (Internet Service Provider) yang berlokasi di Medan. Seiring dengan tingkat persaingan yang semakin ketat di bidang pelayanan internet maka PT. TNC merasa perlu untuk mengkaji ulang strategi dalam persaingan dan mengevaluasi kemampuan internal perusahaan. Pengukuran kinerja merupakan salah satu faktor yang sangat penting bagi sebuah perusahaan karena hasil pengukuran tersebut dapat digunakan untuk menilai keberhasilan perusahaan. Oleh karena itulah, penulis membuat sebuah studi yang dapat digunakan perusahaan untuk mengukur kinerja perusahaan dan meningkatkan produktivitas dengan menerapkan Balanced Scorecard dan metode Analytic Network Process (ANP). Balanced Scorecard (BSC) merupakan suatu alat yang dapat mengukur kinerja perusahaan secara keseluruhan, baik secara keuangan maupun non keuangan. Pengukuran dilakukan dengan menggunakan empat perspektif yaitu, perspektif keuangan, perspektif pelanggan, perspektif bisnis internal, dan perspektif pembelajaran dan pertumbuhan. Metode Analytic Network Process (ANP) digunakan untuk mengetahui besar bobot keterkaitan 4 perspektif dalam mendukung kinerja perusahaan. Ada 12 kriteria dan 1 alternatif yang digunakan dalam penelitan ini. Hasil akhir perhitungan data finansial yang telah dilakukan maka Kinerja Finansial dengan bobot final 0.2362 atau 23%, Kinerja Konsumen dengan bobot final 0.1975 atau 19%, Kinerja Proses Bisnis dengan bobot final 0.2248 atau 22% dan Kinerja Pertumbuhan dan Pembelajaran dengan bobot final 0.3415 atau 34%, maka Kinerja Pertumbuhan dan Pembelajaran sangat berpengaruh untuk meningkatkan kinerja perusahaan. Penelitian ini dilakukan dengan menggunakan software Super Decisions, Microsoft Excel dan Metode ANP.]]>
<![CDATA[Pengolahan Citra Berbasis Deteksi Tepi Prewitt Pada Gambar Gigi Manusia ]]>
<![CDATA[Andi Pranata]]>;
<![CDATA[Erna ZuniAstuti]]>
<![CDATA[ Jurnal Eksplora Informatika Vol 6 No 2 (2017): Jurnal Eksplora Informatika ]]>
Publisher : <![CDATA[Bagian Perpustakaan dan Publikasi Ilmiah - Institut Teknologi dan Bisnis STIKOM Bali ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (262.599 KB)
<![CDATA[Gambar gigi adalah salah satu jenis citra yang penting dalam dunia kesehatan yang digunakan untuk mengidentifikasi berbagai penyakit dan kerusakan yang terjadi pada gigi. Permasalahan yang terjadi adalah tidak semua gambar tersebut berkualitas baik, sehingga diperlukan adanya perbaikan citra untuk mengatasi permasalahan tersebut.Operasi pengolahan citra adalah operasi yang dilakukan untuk mentransformasikan suatu citra menjadi citra lain. Berdasarkan tujuan transformasi operasi pengolahan citra dikategorikan sebagai berikut : Peningkatan Kualitas Citra (Image Encachement) dan Pemulihan Citra (Image Restoration). Pada proses Image Enhancement, kulitas citra dari derau/noise diperbaiki sehingga mudah diintrepertasikan oleh manusia ataupun mesin. Salah satu contoh dari noise adalah citra kabur (blur). Algoritma Prewitt yaitu konversi citra true color ke grayscale, x Prewitt, y Prewitt, Gradien Magnitudo, lalu perhitungan MSE dan PSNR Dari perhitungan MSE dan PSNR dapat kita simpulkan bahwa algoritma Prewitt menghasilkan MSE dan PSNR yang berbeda – beda untuk setiap kasus, dimana tingkat MSE dan PSNR digunakan untuk mengukur kualitas citra.]]>
<![CDATA[Uji Kinerja Dan Analisis K-Support Vector Nearest Neighbor Terhadap Decision Tree dan Naive Bayes ]]>
<![CDATA[Eko Prasetyo]]>;
<![CDATA[Rr Ani Dijah Rahajoe]]>;
<![CDATA[Soffiana Agustin]]>;
<![CDATA[Arif Arizal]]>
<![CDATA[ Jurnal Eksplora Informatika Vol 3 No 1 (2013): Jurnal Eksplora Informatika ]]>
Publisher : <![CDATA[Bagian Perpustakaan dan Publikasi Ilmiah - Institut Teknologi dan Bisnis STIKOM Bali ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (66.921 KB)
<![CDATA[Algoritma K-Support Vector Nearest Neighbor (K-SVNN) menjadi salah satu alternative metode hasil evolusi K-Nearest Neighbor (K-NN) yang bertujuan untuk mengurangi waktu yang digunakan pada saat prediksi tetapi diharapkan dapat tetap mempertahankan akurasi prediksi. Metode ini masih relatif muda sehingga baru dibandingkan hanya dengan metode-metode berbasis K-NN lainnya. Dalam penelitian ini dilakukan analisis perbandingan kesamaan, perbedaan, dan kinerja terhadap metode Decision Tree (DT) dan Naïve Bayes (NB). Pengujian dengan perbandingan ini penting untuk mengetahui keunggulan dan kelemahan relatif yang dimiliki oleh K-SVNN. Dengan mengetahui keunggulan dan kelemahan maka metode tersebut dapat dibuktikan baik tidaknya ketika diimplementasikan. Pengujian dilakukan baik pada saat pelatihan maupun prediksi. Kinerja pelatihan diukur dalam hal waktu yang digunakan untuk pelatihan, kinerja prediksi diukur dalam hal waktu yang digunakan untuk prediksi dan akurasi prediksi yang didapat. Hasil pengujian menunjukkan bahwa K-SVNN mempunyai akurasi yang lebih baik daripada DT dan NB. Sedangkan waktu yang digunakan untuk pelatihan dan prediksi K-SVNN lebih lama disbanding DT dan NB.]]>
<![CDATA[Konversi Data Training Tentang Pemilihan Kelas Menjadi Bentuk Pohon Keputusan Dengan Teknik Klasifikasi ]]>
<![CDATA[Ni Luh Ratniasih]]>
<![CDATA[ Jurnal Eksplora Informatika Vol 4 No 2 (2015): Jurnal Eksplora Informatika ]]>
Publisher : <![CDATA[Bagian Perpustakaan dan Publikasi Ilmiah - Institut Teknologi dan Bisnis STIKOM Bali ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (151.837 KB)
<![CDATA[Penyajian data untuk menghasilkan nilai informasi sering kali ditampilkan dalam bentuk tabulasi. Apabila data yang ditampilkan memiliki kapasitas kecil, mungkin tidak terlalu sulit untuk mencerna kandungan informasi tersebut. Tetapi apabila data yang disajikan memiliki kapasitas yang sangat besar, dikawatirkan adanya kendala untuk menyerap informasi secara tepat dan cepat. Hal ini dikarenakan bahwa dibutuhkan waktu yang cukup lama untuk membaca data yang ditampilkan secara rinci hingga akhir data. Data yang akan dibahas dalam penelitian ini adalah data calon mahasiswa STMIK STIKOM Bali. Selama ini STMIK STIKOM Bali belum mampu melakukan klasifikasi pemilihan kelas yang sesuai untuk dapat direkomdasikan kepada mahasiswa baru, sehingga dari data historis yang ditampilkan akan dikonversi menjadi bentuk pohon keputusan. Variabel yang digunakan untuk klasifikasi adalah jurusan di SMA/K, status pekerjaan, pekerjaan orang tua, umur, status calon mahasiswa, dan status pernikahan. Dengan demikian penyerapan informasi akan menjadi lebih mudah untuk dilakukan. Penelitian ini mengimplementasikan disiplin ilmu data mining menggunakan teknik klasifikasi pohon keputusan serta diaplikasikan dengan tools Rapid Miner 4.1]]>
<![CDATA[Perancangan Pengembangan Game Ular Melawan Ulat Menggunakan Augmented Reality ]]>
<![CDATA[Fujiati Fujiati]]>;
<![CDATA[Bambang Soedijono W.A]]>;
<![CDATA[Armadiyah Amborowati]]>
<![CDATA[ Jurnal Eksplora Informatika Vol 6 No 1 (2016): Jurnal Eksplora Informatika ]]>
Publisher : <![CDATA[Bagian Perpustakaan dan Publikasi Ilmiah - Institut Teknologi dan Bisnis STIKOM Bali ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (466.613 KB)
<![CDATA[Game snake merupakan game yang banyak digemari pada telpon seluler beberapa tahun yang lalu, namun seiring berkembang nya teknologi masyarakat sekarang banyak menggunakan telpon selular berbasis android, sehingga game snake yang sempat digemari juga tertinggal. Seiring berkembangnya game sesuai dengan teknologi, game konvensional yang dulunya banyak diminati menjadi tertinggal. Kecerdasan buatan merupakan unsur yang sangat berperan penting untuk game dalam perkembangan teknologi. Pesatnya perkembangan teknologi harus diiringi dengan perkembangan dan implemetasi algoritma yang baik, penelitian ini akan merancang sebuah game edukasi dengan menerapkan teknologi augmented reality, algorithma A* serta menerapkan unsure-unsur pendidikan berkarakter.]]>
<![CDATA[Analisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Knowledge Sharing Pada Perguruan Tinggi ]]>
<![CDATA[Ni Luh Ayu Kartika Yuniastari Sarja]]>
<![CDATA[ Jurnal Eksplora Informatika Vol 3 No 2 (2014): Jurnal Eksplora Informatika ]]>
Publisher : <![CDATA[Bagian Perpustakaan dan Publikasi Ilmiah - Institut Teknologi dan Bisnis STIKOM Bali ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (284.512 KB)
<![CDATA[Knowledge sharing antara civitas akademika baik dosen maupun mahasiswa perguruan tinggi dipengaruhi oleh beberapa faktor. Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui faktor-faktor yang berpengaruh terhadap proses knowledge sharing dalam perguruan tinggi seperti teknologi, budaya dan lainnya. Dengan mengetahui faktor yang mempengaruhi tersebut dapat dilihat faktor yang paling mempengaruhi. Faktor yang paling mempengaruhi proses knowledge sharing akan dianalisis pengaruh positif dan negatifnya sehingga dapat menemukan solusi untuk lebih meningkatkan proses knowledge sharing. Solusi knowledge sharing dapat dijadikan rekomendasi bagi perguruan tinggi untuk meningkatkan kinerja dan efektivitas. Berdasarkan analisis, faktor-faktor yang mempengaruhi knowledge sharing dalam perguruan tinggi dibedakan menjadi tiga faktor yaitu faktor organisasi, individu dan teknologi. Dalam faktor organisasi terdapat dua indikator yaitu budaya organisasi dan insentif/reward. Pada faktor individu terdapat empat indikator yaitu self efficacy, hasil yang diharapkan, senang membantu orang lain dan kaidah timbal balik. Sedangkan untuk faktor teknologi, indikatornya yaitu aplikasi IT. Responden dalam penelitian ini adalah mahasiswa dan dosen STIKOM Bali. Hasil penelitian menunjukkan bahwa hampir seluruh mahasiswa STIKOM bali, faktor yang paling mempengaruhi proses knowledge sharing yaitu faktor teknologi. Sedangkan bagi hampir seluruh dosen STIKOM Bali, faktor yang paling mempengaruhi knowledge sharing yaitu faktor individu.]]>
<![CDATA[Penerapan Algoritma Gabor Wavelet Sebagai Keamanan Rumah Dengan Mengidentifikasi Wajah Berbasis Webcam ]]>
<![CDATA[Adil Setiawan]]>
<![CDATA[ Jurnal Eksplora Informatika Vol 5 No 2 (2016): Jurnal Eksplora Informatika ]]>
Publisher : <![CDATA[Bagian Perpustakaan dan Publikasi Ilmiah - Institut Teknologi dan Bisnis STIKOM Bali ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (263.612 KB)
<![CDATA[Identifikasi wajah merupakan sebuah proses face detection yang mudah untuk diimplementasikan di dalam bidang penelitian pemrosesan wajah (face processing), pendeteksian wajah manusia merupakan suatu tahap awal yang sangat penting di dalam proses pengenalan wajah (face recognition). Sistem pengenalan wajah digunakan untuk membandingkan satu citra wajah inputan dengan suatu database wajah dan menghasilkan wajah yang paling cocok dengan citra tersebut jika terdeteksi.Sedangkan autentikasi wajah (face authentication) digunakan untuk menguji keaslian/kesamaan suatu wajah dengan data wajah yang telah tersimpan di dalam database sebelumnya. Aplikasi memiliki keunggulan dibanding dengan metode konvensional Dalam hal tidak mudah dicuri atau digunakan oleh pengguna yang tidak berwenang. Sistem pengenalan wajah lebih sering digunakan karena wajah telah terbukti unik, akurat, aman, mudah, dan nyaman untuk dipakai sebagai identifikasi. Dari percobaan dan pengujian yang dilakukan. Alat dapat mengenali citra wajah menggunakan visual studio 2010 dengan bahasa C# dan XML sebagai database penyimpanan datanya menggunakan metode gabor wavelet dengan tingkat keberhasilan sampai 90%. Hal ini membuktikan alat ini cukup baik dalam peruses identifikasi wajah.]]>
