Jusikom : Jurnal Sistem Komputer Musirawas
JUSIKOM is a place of information in the form of research results, literature studies, ideas, application of theory and critical analysis studies in the fields of research in the fields of Computer Systems, Computer Science, and Electronics. Focus and Scope: Embedded system, Intelligent control system, Software engineering, Computer network, Mobile computing, Artificial Intelligent, Internet of Things, and Information system.
Articles
212 Documents
<![CDATA[IMPLEMENTASI MACHINE LEARNING PENGENALAN WAJAH MENGGUNAKANAN METODE FISHERFACE ]]>
<![CDATA[Erwin Susanto]]>;
<![CDATA[Malian Malian]]>;
<![CDATA[Tata Sutabri]]>
<![CDATA[ Jusikom : Jurnal Sistem Komputer Musirawas Vol 8 No 1 (2023): Jusikom : Jurnal Sistem Komputer Musirawas JUNI ]]>
Publisher : <![CDATA[LPPM UNIVERSITAS BINA INSAN ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
<![CDATA[Sistem pengenalan wajah untuk mengidentifikasi masing-masing personal, yang memiliki tingkat akurasi yang tinggi dan cepat dalam memproses pengenalan tersebut. Saat ini, sistem pengenalan wajah sangat dibutuhkan untuk berbagai persoalan, seperti di bidang keamanan, di bidang pendidikan yaitu salah satunya absensi, dan lain-lain. Sistem keamanan pun ikut berkembang. Agar data dapat terjaga keamanannya dan tidak disalahgunakan oleh orang lain, maka digunakanlah sistem keamanan berupa password. Face Recognition adalah suatu metode yang dapat digunakan untuk mengenali wajah. Salah satu ilmu yang berfokus pada pengembangan sistem pengenalan wajah ini adalah Artificial Intelligence (AI). Machine Learning adalah cabang dari AI yang dapat belajar dari sebuah data, artinya nantinya sebuah sistem dapat belajar secara mandiri tanpa harus diprogram ulang oleh manusia. Sedangkan Deep Learning adalah salah satu cabang dari Machine Learning yang terdiri atas algoritma permodelan abstraksi tingkat tinggi dan sekumpulan data yang ditata berlapis-lapis dan mendalam. Metode yang umum digunakan pada sistem Face Recognition adalah metode Fisherface. Fisherface merupakan gabungan antara metode pengelompokan pola dengan menggunakan PCA (Principal Component Analysis) dan LDA (Linear Discriminant Analysis). LDA yang digunakan adalah perkembangannya yaitu FLD (Fishers Linear Discriminant) yang merupakan salah satu contoh metode class specific. Hasil Penelitian ini Tingkat pencahayaan sangat mempengaruhi hasil dari pengenalan pada wajah, Memerlukan sample dataset wajah minimal 1000 sample gambar.]]>
<![CDATA[MONITORING SISTEM PENDETEKSI KETINGGIAN BENCANA BANJIR DENGAN SENSOR ULTRASONIK BERBASIS IOT ]]>
<![CDATA[Muhammad Husein]]>;
<![CDATA[Armanto Armanto]]>;
<![CDATA[Ahmad Sobri]]>
<![CDATA[ Jusikom : Jurnal Sistem Komputer Musirawas Vol 8 No 1 (2023): Jusikom : Jurnal Sistem Komputer Musirawas JUNI ]]>
Publisher : <![CDATA[LPPM UNIVERSITAS BINA INSAN ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
<![CDATA[Masalah pada penelitian adalah belum adanya pemanfaatan teknologi berbasis IoT pada monitoring akan bahayanya bencana banjir. Penelitian ini menggunakan metode pengumpulan data, dengan cara pengamatan secara langsung terhadap objek dan dokumentasi dengan cara membaca pedoman-pedoman literature serta jurnal yang terkait. Hasil penelitian menunjukkan bahwa perencanaan pembuatan hardware maupun software mengenai pembuatan alat monitoring pendeteksi banjir menggunakan board NodeMCU ESP8266 sebagai landasan dimana hardware tersebut dapat menjadi input pada software Arduino Ide. Hardware yang digunakan dalam penelitian ini berupa NodeMCU ESP8266, Sensor Ultrasonik, dan Modul Buzzer, yang dimana sistem kerja alat ini yaitu di saat sensor ultrasonik mendeksi ketinggian air maka suara buzzer akan berbunyi selama beberapa detik dan notifikasi alarm akan masuk ke HP melalui aplikasi Telegram dan ketinggian air akan dimonitoring melalui aplikasi Blynk IoT sebagai penghubung IoT kepada pemilik masing masing ponsel sebagai tanda bahwa ketinggian air sudah beranjak naik. Dapat disimpulkan bahwa perencanaan ini menghasilkan hardware dan software berjalan sesuai yang diinginkan sehingga pemilik yang memiliki Platform IoT tersebut dapat bersiap siaga akan datang nya bencana banjir.]]>
<![CDATA[PROTOTYPE SISTEM MONITORING PARKIR PINTAR BERBASIS IOT (IINTERNET OF THINGS ]]>
<![CDATA[Wulandari, Cindi]]>;
<![CDATA[Wijayanti, Dede]]>;
<![CDATA[Lestari, Novi]]>;
<![CDATA[Daulay, Nelly Khairani]]>
<![CDATA[ Jusikom : Jurnal Sistem Komputer Musirawas Vol 7 No 2 (2022): Jusikom : Jurnal Sistem Komputer Musirawas DESEMBER ]]>
Publisher : <![CDATA[LPPM UNIVERSITAS BINA INSAN ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.32767/jusikom.v7i2.1829
<![CDATA[Parkir merupakan tempat pemberhentian kendaraan baik roda dua maupun roda empat yang bisa bersifat sementara maupun jangka panjang tergantung kebutuah dari pengguna. Tatanan letak parkir kendaraan juga berpengaruh kepada laju kendaraan yang akan keluar atau masuk. Adapun tujuan dari penelitian ini untuk menciptakan sebuah sitem yang dapat membantu pengguna dalam hal ini Dosen, Mahasiswa dan tamu yang berkunjung ke Universitas Bina Insan dapat menemukan lahan parkir kosong dengan cepat dan mudah. Dengan memanfaatkan teknologi IoT (Internet of Things) dan metode Prototype, nantinya penelitian dapat memberi kemudahan dalam mencari lahan parkir kosong sehingga ketertiban kedaraan yang berada dilahan parkir dan yang keluar atau masuk di universitas Bina Insan berjalan dengan baik. Hasil dari penelitian adalah snsor ultrasonic yang terpasang dapat memberiakn data secara realtime ke website bahwa lahan parkir kosong atau penuh dan data tersbut akan di tampilkan di monitor.]]>
<![CDATA[PERBANDINGAN POSISI KAPAL MENGGUNAKAN DVB STICK USB DARI DATA AIS TERHADAP MARINETRAFFIC ]]>
<![CDATA[Oklilas, Ahmad Fali]]>;
<![CDATA[Alharits, Muhammad Farhan]]>
<![CDATA[ Jusikom : Jurnal Sistem Komputer Musirawas Vol 8 No 2 (2023): Jusikom : Jurnal Sistem Komputer Musi Rawas DESEMBER ]]>
Publisher : <![CDATA[LPPM UNIVERSITAS BINA INSAN ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.32767/jusikom.v8i2.1840
<![CDATA[Automatic Identification System atau biasa disebut AIS merupakan sebuah sistem yang terdapat di kapal dengan tujuan untuk mengirim atau menerima suatu informasi secara elektronik dan otomatis tentang data kapal. AIS dapat diterima menggunakan berbagai macam penerima AIS, salah satunya adalah DVB Stick USB. DVB (Digital Video Broadcasting) Stick USB merupakan suatu alat penerima siaran TV digital yang berbentuk kecil dengan berfungsi sebagai penala frekuensi TV digital di area sekitar penerima. Data posisi dapat diterima oleh DVB Stick USB dan kemudian akan dicari tingkat keakurasiannya dengan membandingkan data posisi dari MarineTraffic. Sehingga dari total 29 posisi kapal yang didapatkan, maka rerata perbedaan jaraknya sebesar 3,72 meter dengan rata-rata tingkat akurasi yang didapatkan adalah 99,9966%, dengan tingkat akurasi terendah 99,9916% dan tingkat akurasi tertinggi sebesar 100%.]]>
<![CDATA[IMPLEMENTASI ALGORITMA CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN) UNTUK DETEKSI KESEGARAN TELUR BERBASIS ANDROID ]]>
<![CDATA[Akbar, R. Rojab Maulana]]>;
<![CDATA[Rizal, Fathur]]>;
<![CDATA[Shudiq, Wali Ja’far]]>
<![CDATA[ Jusikom : Jurnal Sistem Komputer Musirawas Vol 8 No 1 (2023): Jusikom : Jurnal Sistem Komputer Musirawas JUNI ]]>
Publisher : <![CDATA[LPPM UNIVERSITAS BINA INSAN ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.32767/jusikom.v8i1.1949
<![CDATA[Telur memiliki tingkat kandungan dan kualitas yang berbeda dari setiap telurnya. Oleh karena itu, telur dapat diteropong secara manual dengan alat Egg Candler dengan melihat dari sisi pencahayaan dan dapat memprediksi telur yang merupakan cara yang belum dikatakan cukup akurat. Sehingga dengan perkembangan zaman ini, penulis membuat sebuah aplikasi untuk memprediksi kualitas telur dengan akurat dan relatif lebih cepat. Pembuatan aplikasi Egg Detection ini dapat dikembangkan untuk mengklasifikasikan data citra telur menggunakan algoritma Convolutional Neural Network (CNN). Sehingga model dari hasil pelatihan tersebut akan di ekspor dan di integrasikan ke aplikasi android sebagai data yang dapat memprediksi kualitas telur tersebut, dengan menggunakan metode algoritma Convolutions Neural Network (CNN) dapat mengklasifikasikan suatu objek data citra telur dengan menghitung probabilitas setiap kelas menghasilkan keluaran numerik biner dengan nilai 0 dan 1. model data dari hasil pelatihan dapat dilihat dari tingkat akurasi yang diperoleh sebesar 95% dan di export ke data tensorflow yang dapat diintegrasikan pada aplikasi berbasis android.]]>
<![CDATA[PROTOTIPE ALAT PENGUKUR TINGKAT KEMATANGAN BUAH PEPAYA MENGGUNAKAN SENSOR WARNA TCS3200 ]]>
<![CDATA[Anugrah Pratama]]>;
<![CDATA[Armanto Armanto]]>;
<![CDATA[Satrianansyah Satrianansyah]]>
<![CDATA[ Jusikom : Jurnal Sistem Komputer Musirawas Vol 8 No 1 (2023): Jusikom : Jurnal Sistem Komputer Musirawas JUNI ]]>
Publisher : <![CDATA[LPPM UNIVERSITAS BINA INSAN ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.32767/jusikom.v8i1.1962
<![CDATA[Buah pepaya merupakan salah satu buah yang banyak dikonsumsi oleh banyak masyarakat di Indonesia, karena buah pepaya memiliki kandungan gizi yang baik untuk kesehatan tubuh. Salah satu varietas buah pepaya yang saat ini digemari oleh semua kalangan masyarakat yaitu buah pepaya California. Sekarang ini, mayoritas tingkat kematangan buah pepaya ini biasanya dilakukan secara manual oleh petani dengan memperhatikan warna, bentuk, ukuran dan tekstur dari buah pepaya. Prototipe ini dibangun menggunakan Sensor Warna untuk mendeteksi warna pada kulit buah pepaya dan LCD sebagai tampilan Output. Pengujian karakteristik sensor warna TCS3200 dilakukan dengan mendeteksi 2 tingkat kematangan yang berbeda menggunakan jarak yang sama. Buah pepaya mentah berwarna hijau dan buah matang yang berwara orange. Warna pada buah pepaya dapat kita gunakan untuk mengklarisifikasi dalam kelas mentah dan matang. Buah pepaya mentah memiliki nilai R= 104, G= 149, dan B= 128. Sedangkan nilai RGB buah pepaya matang adalah R= 53, G= 99 dan B= 87.]]>
<![CDATA[PERANCANGAN SISTEM KEAMANAN SEPEDA MOTOR BERBASIS RFID MIKROKONTROLER ESP8266 ]]>
<![CDATA[Agustanti, Sri Primaini]]>;
<![CDATA[Hartini, Hartini]]>;
<![CDATA[Nugraha, Dimas Adi]]>
<![CDATA[ Jusikom : Jurnal Sistem Komputer Musirawas Vol 8 No 1 (2023): Jusikom : Jurnal Sistem Komputer Musirawas JUNI ]]>
Publisher : <![CDATA[LPPM UNIVERSITAS BINA INSAN ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.32767/jusikom.v8i1.2015
<![CDATA[Memberi alat pengaman tambahan merupakan salah satu usaha untuk menurunkan risiko pencurian kendaraan bermotor. Tujuan dari penelitian ini adalah merancang dan membangun sebuah sistem pengaman sepeda motor menggunakan mikrokontroler NodeMCU ESP8266 dengan sensor RFID. Perangkat lunak pengendali dibangun dengan bahasa pemrograman Arduino IDE. Perangkat lunak uga terpasang di telepon pintar berbasis Android, sehingga eksekusinya bisa dilakukan secara jauh melalui telepon pintar. Dengan fitur ini, perangkat dapat disebut sebagai perangkat sebagai Internet of Things (IoT). Antar muka pengguna dibangun di lingkungan Remote-XY. Sistem ini memanfaatkan sensor RFID untuk mengenali ID yang sudah didaftarkan pada sistem. Dengan demikian hanya ID yang terdaftar saja yang dapat menyalakan kendaraan. Penelitian ini menggunakan E-KTP sebagai alat pengenal. Sistem dapat mendaftarkan tiga identitas dari kartu E-KTP atau Tag RFID. Berdasarkan pengujian yang dilakukan terhadap sistem, tag RFID tidak memberi tanggapan pada jarak lebih dari dua cm. Sistem juga tidak memberi tanggapan jika kartu tag RFID yang digunakan tidak terdaftar di dalam sistem. Penggunaan jaringan wifi berhasil mengirimkan data digital secara real-time dari mikrokontroler ESP 8266 ke aplikasi Android sehingga dapat menyalakan sistem kelistrikan pada sepeda motor.]]>
<![CDATA[UNJUK KERJA KOMBINASI METODE BASE64 ALGORITMA VIGNERE CHIPER DAN RAILFENCE CHIPER DALAM PENGAMANAN DATA VIDEO ]]>
<![CDATA[Syahputra, Zulfahmi]]>;
<![CDATA[Supiyandi, Supiyandi]]>
<![CDATA[ Jusikom : Jurnal Sistem Komputer Musirawas Vol 8 No 1 (2023): Jusikom : Jurnal Sistem Komputer Musirawas JUNI ]]>
Publisher : <![CDATA[LPPM UNIVERSITAS BINA INSAN ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.32767/jusikom.v8i1.2056
<![CDATA[Video files are information in the form of Video, Information becomes very vulnerable to be known, retrieved or even manipulated and misused by other parties who are not entitled. In this research combines the classic algorithm vigenere cipher with modren algorithm that is Railfance algorithm in securing video files, with the system built then every video file uploaded into the system will be translated into binary code with base64 technique which is plaintext and then will be encrypted with vigenere cipher algorithm and continued encryption using railfance algorithm and produce video file that can not be played , so Video files are considered damaged, when not. For decryption and vice versa video files that can not be played dupload into the system will be translated into binary code with base64 technique which is plaintext and then decrypted with railfance algorithm and continued decryption using vigenere cipher algorithm and produce video files that can be played. Key Word : video File, Base64, Algoritma Vigenere Cipher, Algoritma Railfance]]>
<![CDATA[ANALISIS KEAMANAN SERVER DIGITAL LIBRARY DARI AKTIVITAS CYBER CRIME MENGGUNAKAN METODE OPEN WEB APPLICATION SECURITY PROJECT ]]>
<![CDATA[Caniago, Koko]]>;
<![CDATA[Sutabri, Tata]]>
<![CDATA[ Jusikom : Jurnal Sistem Komputer Musirawas Vol 8 No 1 (2023): Jusikom : Jurnal Sistem Komputer Musirawas JUNI ]]>
Publisher : <![CDATA[LPPM UNIVERSITAS BINA INSAN ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.32767/jusikom.v8i1.2057
<![CDATA[Analysis of Digital Library Server Security from Cybercrime Activities Using the Open Web Application Security Project Method at Bina Insan University Lubuklinggau, where this title was raised due to problems with the Bina Insan University Digital Library server security system which had been hacked by hackers so I am the thesis writer. feel the need to conduct research on the security of the Digital Library server at Bina Insan Lubuklinggau University to see security holes in the Digital Library server so that this security gap can later be closed and resolved so that cybercrime on the Digital Library server does not happen again. In analyzing the security of the Bina Insan University Digital Library server, I as a researcher use the Open Web Application Security Project method, where the Open Web Application Security Project method that I use is the Open Web Application Security Project Top 10 which is a guide that can be used to see weaknesses on the website server. which are easy to attack so with this guide we can also overcome the weaknesses that are owned by the website server itself so that it will be stronger to prevent cybercrime.]]>
<![CDATA[KLASIFIKASI OPINI MASYARAKAT TENTANG HARGA KARET MENGGUNAKAN MACHINE LEARNING ]]>
<![CDATA[Yustida Bellini]]>;
<![CDATA[M Izman Herdiansyah]]>;
<![CDATA[Tri Basuki Kurniawan]]>;
<![CDATA[Yesi Novaria Kunang]]>
<![CDATA[ Jusikom : Jurnal Sistem Komputer Musirawas Vol 8 No 1 (2023): Jusikom : Jurnal Sistem Komputer Musirawas JUNI ]]>
Publisher : <![CDATA[LPPM UNIVERSITAS BINA INSAN ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.32767/jusikom.v8i1.2058
<![CDATA[Indonesia is the world’s largest rubber producer after Thailand with an average income of 3.107.544 tons/year, with these data many Indonesian people become rubber farmers to make ends meet. The price of rubber has a large impact on the lives of the Indonesian people so that when the price of tubber decreases or increases, many people speculate and have opinions about the price of rubber, therefore this study aims to classify public opinion regarding the price of rubber. People’s opinions and expressions regarding the price of rubber are often expressed by them on the social networking site Twitter, Twitter is the most common public means of expressing the emotions of people all over the world today. In this study, the classification of public opinion regarding rubber prices was carried out based on public opinion on the social networking site Twitter. The purpose of this study is to find out the sentiments circulating on Twitter regarding the price of rubber using Naïve Bayes algorithm. Based on the result of the research that has been done, negative sentiment is obtained by 92% and positive sentiment is obtained by 62%, while the accuracy value is obtained by 84%. The conclusion of this study is that the community has more negative than positive opinions about the price of rubber.]]>
