ILKOM Jurnal Ilmiah
ILKOM Jurnal Ilmiah is an Indonesian scientific journal published by the Department of Information Technology, Faculty of Computer Science, Universitas Muslim Indonesia. ILKOM Jurnal Ilmiah covers all aspects of the latest outstanding research and developments in the field of Computer science, including Artificial intelligence, Computer architecture and engineering, Computer performance analysis, Computer graphics and visualization, Computer security and cryptography, Computational science, Computer networks, Concurrent, parallel and distributed systems, Databases, Human-computer interaction, Embedded system, and Software engineering.
Articles
10 Documents
Search results for
, issue
" Vol 9, No 2 (2017)"
:
10 Documents
clear
<![CDATA[DYNAMIC MANET ON DEMAND PROTOCOL PADA JARINGAN SENSOR NIRKABEL UNTUK SISTEM MONITORING LAHAN PERTANIAN ]]>
<![CDATA[Halid, Agus]]>;
<![CDATA[Takumansang, Leonardo O. J]]>;
<![CDATA[Fajar, Mohammad]]>
<![CDATA[ ILKOM Jurnal Ilmiah Vol 9, No 2 (2017) ]]>
Publisher : <![CDATA[Program Studi Teknik Informatika Fakultas Ilmu Komputer Univeristas Muslim Indonesia ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (1170.661 KB)
<![CDATA[Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan dan mengevaluasi protokol Dynamic Mobile Ad-Hoc Network (DYMO) pada sistem monitoring lahan pertanian berbasis jaringan sensor nirkabel. Rancangan jaringan terdiri dari node sensor yang ditempatkan secara statik di lahan pertanian dan node router serta gateway sebagai node bergerak yang dibawa oleh petani/mobil pertanian. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa protokol DYMO dapat digunakan pada jaringan sensor nirkabel untuk sistem monitoring lahan pertanian. Evaluasi rancangan dan skenario di atas lingkungan simulasi OPNET memperlihatkan kinerja jaringan menggunakan protokol DYMO dapat diterima. Salah satu pengujian memperlihatkan rata-rata delay pengiriman dan penerimaan data sebesar 10,812506/ms, minimal waktu delay end-to-end pengiriman dan penerimaan node sebesar 19,105028/ms, maksimal sebesar 19,643988/ms, dan rata-rata pengiriman dan penerimaan delay end-to-end yaitu 19,377766/ms, nilai rata-rata throughput sebesar 46.651 bits/sec. Selain itu, evaluasi awal prototip node sensor berbasis XBee pada jarak 120 meter menunjukkan kinerja jaringan seperti kehilangan paket (packet loss) dan kekuatan sinyal yang dapat diterima.]]>
<![CDATA[PENENTUAN THRESHOLD CITRA MULUT DENGAN METODE NORMAL PROBABILITY DENSITY FUNCTION (NPDF) GUNA MENDETEKSI MULUT PEMELAJAR ]]>
<![CDATA[Anas, Anas]]>
<![CDATA[ ILKOM Jurnal Ilmiah Vol 9, No 2 (2017) ]]>
Publisher : <![CDATA[Program Studi Teknik Informatika Fakultas Ilmu Komputer Univeristas Muslim Indonesia ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (1054.521 KB)
<![CDATA[Identifikasi wajah merupakan masalah sulit terutama ketika informasi dari fitur wajah tidak cukup atau terbatas. Misalnya dalam segmentasi mulut pemelajar, dimana objek yang diamati tergolong rumit, terutama ciri utama wajah yaitu, mata, mulut, hidung. Pada penelitian ini mengusulkan Normal Probability Density Function (Normal PDF ) dalam melakukan segmentasi dan pemisahan background dan foreground. Dari hasil eksperimen segmentasi mulut pemelajar metode Normal Probability Density Function (Normal PDF) dapat memberikan hasil segmentasi lebih baik. Proses pengukuran nilai rata-rata MSE menggunakan metode Normal Probability Density Function (NPDF) sebesar 275.3953475 piksel. Untuk Proses pengukuran nilai rata-rata PSNR menggunakan metode Normal Probability Density Function (NPDF) sebesar 24.39017959 piksel. Dari nilai rata-rata PSNR terbukti metode Normal Probability Density Function (NPDF) baik dan layak digunakan untuk melakukan segmentasi citra pada mulut pemelajar.]]>
<![CDATA[PENERAPAN PERBANDINGAN METODE AHP-TOPSIS DAN ANP-TOPSIS MENGUKUR KINERJA SUMBER DAYA MANUSIA DI GORONTALO ]]>
<![CDATA[Kaluku, Moh Ramdhan Arif]]>;
<![CDATA[Pakaya, Nikmasari]]>
<![CDATA[ ILKOM Jurnal Ilmiah Vol 9, No 2 (2017) ]]>
Publisher : <![CDATA[Program Studi Teknik Informatika Fakultas Ilmu Komputer Univeristas Muslim Indonesia ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (921.674 KB)
<![CDATA[Kinerja merupakan faktor kunci sebuah instansi pemerintahan untuk mengelola SDM. Kinerja SDM pada instansi menunjukkan ukuran kualitas pekerjaan dan digunakan sebagai ukuran untuk mengamati tingkat kinerja. Kinerja yang kurang akan berdampak pada kualitas perkerjaan yang akan dilakukan, terutama pada pelayanan kepada masyarakat. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan hasil yang diperoleh menggunakan metode Analytical Hierarchy Process (AHP)- Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution (TOPSIS) dengan Analytic Network Process (ANP) TOPSIS dalam pengambilan keputusan untuk mencari nilai yang tertinggi. Pada penelitian ini, metode AHP dan ANP digunakan untuk mencari bobot dari masing-masing kriteria menggunakan parameter dari nilai yang dimasukan untuk memperoleh bobot prioritas, yang nantinya akan digunakan dalam perhitungan TOPSIS. Hasil penelitian menunjukkan bahwa perbandingan kedua metode memiliki perbedaan dalam menghitung kinerja dari SDM di Gorontalo. Dari penelitian diperoleh nilai kinerja tertinggi dengan menggunakan metode AHP-TOPSIS adalah 0,6549 sedangkan nilai tertinggi dengan menggunakan metode ANP-TOPSIS adalah 0,5906. ]]>
<![CDATA[ANALISIS DEKOMPOSISI WAVELET PADA PENGENALAN POLA LURIK DENGAN METODE LEARNING VECTOR QUANTIZATION ]]>
<![CDATA[Robiin, Bambang]]>
<![CDATA[ ILKOM Jurnal Ilmiah Vol 9, No 2 (2017) ]]>
Publisher : <![CDATA[Program Studi Teknik Informatika Fakultas Ilmu Komputer Univeristas Muslim Indonesia ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (1081.501 KB)
<![CDATA[Indonesia merupakan negara yang terdiri dari banyak suku dan adat istiadat. Keragaman budaya di Indonesia juga dapat dilihat dari kerajinan tenun seperti songket dari daerah sumatra, ulos dari daerah batak, dan kain lurik dari daerah jawa tengah. Kain lurik dibuat dengan motif bergaris-garis atau kotak-kotak tetapi memiliki pola yang bermacam-macam dan sulit dibedakan antara satu pola dengan yang lainnya. Dalam penelitian ini, pengenalan pola dilakukan dengan membangun jaringan syaraf tiruan dengan metode Learning Vector Quantization (LVQ). Proses dekomposisi yang digunakan untuk ekstraksi ciri suatu citra ini digunakan metode Discrete Wavelet Transform (DWT). Hasil penelitian menunjukan bahwa Jaringan syaraf tiruan untuk Pengenalan pola menggunakan metode LVQ dan wavelet haar, wavelet daubechies, wavelet symlet, dan wavelet coiflet menghasilkan sebuah jaringan syaraf tiruan yang memiliki kinerja berbeda-beda. Hasil terbaik dari kinerja jaringan ini diperoleh kinerja terbaik dengan akurasi sebesar 80% pada JST yang menggunakan metode dekomposisi wavelet haar.]]>
<![CDATA[ALGORITMA C4.5 UNTUK PEMODELAN DAERAH RAWAN BANJIR STUDI KASUS KABUPATEN KARAWANG JAWA BARAT ]]>
<![CDATA[Khusaeri, Ahmad]]>;
<![CDATA[Ilham, Septian]]>;
<![CDATA[Nurhasanah, Desi]]>;
<![CDATA[Delpidat, Derrenz]]>;
<![CDATA[Anggri, Anggri]]>;
<![CDATA[Primajaya, Aji]]>;
<![CDATA[Sari, Betha Nurina]]>
<![CDATA[ ILKOM Jurnal Ilmiah Vol 9, No 2 (2017) ]]>
Publisher : <![CDATA[Program Studi Teknik Informatika Fakultas Ilmu Komputer Univeristas Muslim Indonesia ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (779.617 KB)
<![CDATA[Karawang merupakan kota yang dijuluki dengan kota lumbung padi dan industri. Kemajuan kota Karawang ditentukan dengan situasi dan kondisi kota yang terkendali. Banjir merupakan salah satu hal yang dapat memperhambat kemajuan kota Karawang. Dengan membuat model daerah rawan banjir, dapat mempermudah pemerintah dalam memprediksi daerah â daerah yang rawan banjir berdasarkan data â data yang telah diolah. Algoritma C4.5 merupakan salah satu metode dalam mengklasifikasikan dataset. Pembagian dataset dilakukan dengan menggunakan metode 10-fold cross validation dimana setiap bagian (fold) akan dijadikan data testing  sedangkan n-1 akan dijadikan sebagai data training. Data yang digunakan dalam pembuatan model adalah data banjir, kepadatan penduduk, ketinggian wilayah, jarak pusat daerah dengan sungai dan rata â rata curah hujan. Tingkat akurasi yang dihasilkan dengan menggunakan algoritma C4.5 adalah 84.385%, sedangkan Recall dan Precision yang dihasilkan sebesar 0.95 dan 0.87. pohon keputusan yang dihasilkan dapat dijadikan sebagai aturan dalam pembuatan visualisasi WEB GIS.]]>
<![CDATA[PREDIKSI KEBANGKRUTAN PERUSAHAAN MENGGUNAKAN ALGORITMA C4.5 BERBASIS FORWARD SELECTION ]]>
<![CDATA[Saleh, Hamsir]]>
<![CDATA[ ILKOM Jurnal Ilmiah Vol 9, No 2 (2017) ]]>
Publisher : <![CDATA[Program Studi Teknik Informatika Fakultas Ilmu Komputer Univeristas Muslim Indonesia ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (909.835 KB)
<![CDATA[Memprediksi kebangkrutan perusahaan adalah upaya yang penting dalam mengatasi masalah manajemen perusahaan dengan tujuan utamanya adalah mengoptimalkan pengelolaan fitur yang berpengaruh dalam memprediksi kebangkrutan perusahaan. Masalah mendasar dalam machine learning adalah proses optimasi keputusan untuk mendapatkan fungsi kombinasi yang optimal. Forward selection adalah pendekatan wrapper yang sering digunakan dalam seleksi fitur otomatis, forward selection mampu menghapus fitur yang tidak relevan, mengembangkan dan menambah kualitas data, serta meningkatkan performa dan akurasi model. Penelitian ini mengusulkan algoritma C4.5 berbasis forward selection untuk menemukan atribut yang berpengaruh dalam peningkatan akurasi prediksi kebangkrutan perusahaan. Hasil penelitian yang telah dilakukan dengan penerapan algoritma C4.5 berbasis forward selection menghasilkan beberapa fitur signifikan, dalam penelitian menggunakan 250 record atribut compettivenes dan credibility menjadi fitur yang signifikan dari 6 atribut yang ada. Dalam penelitian dengan 250 record algoritma C4.5 mendapatkan hasil akurasi sebesar 99.60% dan algoritma C4.5 berbasis forward selection  dengan akurasi sebesar 99.61%.]]>
<![CDATA[METODE SUPPORT VECTOR MACHINE DAN FORWARD SELECTION PREDIKSI PEMBAYARAN PEMBELIAN BAHAN BAKU KOPRA ]]>
<![CDATA[Drajana, Ivo Colanus Rally]]>
<![CDATA[ ILKOM Jurnal Ilmiah Vol 9, No 2 (2017) ]]>
Publisher : <![CDATA[Program Studi Teknik Informatika Fakultas Ilmu Komputer Univeristas Muslim Indonesia ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (1114.286 KB)
<![CDATA[Telah banyak peneliti-peneliti termotivasi dalam meningkatkan kinerja performa prediksi. Support Vector Machine (SVM) metode yang berlandaskan pada teori pembelajaran statistic dan memberi hasil yang menjanjikan akan lebih baik dibanding metode lain. SVM bekerja juga dengan baik terhadap data yang berdimensi tinggi dengan menggunakan teknik kernel. Penentuan variabel yang relevan sangat dibutuhkan untuk dapat memberikan kinerja performa lebih efektif lagi pada suatu model. Pada penelitian ini bermaksud untuk mengembangkan model prediksi dengan mengkombinasikan algoritma Support Vector Machine dengan Feature Selection, khususnya forward selection dalam memprediksi pembayaran pembelian bahan baku kopra. Model yang diusulkan dievaluasi menggunakan data time pembelian bahan baku kopra. Hasil eksperimen penelitian ini menunjukan dimana series pembayaran algoritma SVM dan Forward Selection memberikan kinerja performa yang terbaik dibandingkan SVM, SVM dan Backward Elimination serta BPNN dan Feature Selection.]]>
<![CDATA[PERANCANGAN SISTEM DIAGONOSA PENYAKIT HEPATITIS MENGGUNAKAN METODE KNN ]]>
<![CDATA[Ramadhani, Risky Aswi]]>;
<![CDATA[Helilintar, Risa]]>;
<![CDATA[Rochana, Siti]]>
<![CDATA[ ILKOM Jurnal Ilmiah Vol 9, No 2 (2017) ]]>
Publisher : <![CDATA[Program Studi Teknik Informatika Fakultas Ilmu Komputer Univeristas Muslim Indonesia ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (1126.469 KB)
<![CDATA[Indonesia merupakan negara yang terletak di khatulistiwa, sehingga Indonesia beriklim tropis. Negara yang beriklim tropis sering mendapatkan permasalahan yaitu adanya penyakit menular seperti Hepatitis. Pada saat ini di dunia diperkirakan terdapat kira-kira 350 juta orang pengidap (carier) HBsAg, sedangkan di Indonesia Penderita Hepatitis mencapai 2,9 juta. Untuk menyelesaikan persoalan ini perlu dilakukan pengobatan dan pencegahan. Penelitian ini akan membuat sistem yang mengenali gejala penderita Hepatitis menggunakan metode K-NEAREST NEIGHBOR. Untuk mendiagnosa digunakan beberapa variabel yaitu muntah minimal tiga kali, demam 3 hari berturut-turut, warna mata kuning, BAK kuning teh, badan lemas, nafsu makan menurun, dan nyeri perut atas. Hasil diagnosa system ditunjukan pada data testing ini pasien no 246 memiliki jarak paling dekat dengan pasien no 241, pasien 241 positiv menderita hepatitis jadi dapat diputuskan bahwa pasien 246 menderita hepatitis.]]>
<![CDATA[SISTEM PENANDA KEPEMILIKAN FILE DOKUMEN MENGGUNAKAN METODE DIGITAL WATERMARK PADA FILE PENELITIAN DOSEN UNIVERSITAS MUSLIM INDONESIA ]]>
<![CDATA[Salim, Yulita]]>;
<![CDATA[Azis, Huzain]]>
<![CDATA[ ILKOM Jurnal Ilmiah Vol 9, No 2 (2017) ]]>
Publisher : <![CDATA[Program Studi Teknik Informatika Fakultas Ilmu Komputer Univeristas Muslim Indonesia ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (673.956 KB)
<![CDATA[UMI sebagai perguruan tinggi terbesar dan terbaik di Indonesia bagian timur memiliki database yang cukup besar, terutama pada database penelitian dosen. Banyaknya data yang tersimpan memiliki resiko adanya pengambilan dan pengakuan kepemilikan data khususnya data penelitian dosen. Penelitian ini bertujuan untuk merancang sebuah sistem yang dapat memberi penanda kepemilikan pada sebuah dokumen teks penelitian yang dapat digunakan oleh dosen di UMI. Metode penelitian yang dilakukan meliputi identifikasi masalah, studi literature mengenai file dokumen yang akan digunakan sebagai data uji dan metode Digital Watermark sebagai algoritma untuk penanda kepemilikan file dokumen yang diuji, desain aplikasi desktop menggunakan bahasa pemrograman Java dan MySQL sebagai database server. Hasil penelitian ini adalah sistem yang dapat digunakan dosen maupun pihak Lembaga Penelitian dan Pengembangan Sumber Daya (LP2S) UMI untuk memberi tanda kepemilikan pada dokumen agar dapat memberikan layanan tambahan dalam pengecekan kemiripan judul yang telah ada sebelumnya di LP2S.]]>
<![CDATA[PERENCANAAN MASTER PLAN ARSITEKTUR BISNIS PT. GLOBAL ARTA BORNEO MENGGUNAKAN FRAMEWORK WARD AND PEPPARD ]]>
<![CDATA[Ardi, Abdullah]]>;
<![CDATA[Utami, Ema]]>;
<![CDATA[Luthfi, Emha Taufiq]]>
<![CDATA[ ILKOM Jurnal Ilmiah Vol 9, No 2 (2017) ]]>
Publisher : <![CDATA[Program Studi Teknik Informatika Fakultas Ilmu Komputer Univeristas Muslim Indonesia ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (364.577 KB)
<![CDATA[PT. Global Arta Borneo merupakan pemegang Izin Usaha Niaga Umum BBM Migas. Perusahaan tersebut bergerak dalam bidang Hilir Migas melalui Undang-Undang 22/2001 tentang Minyak dan Gas Bumi dan Peraturan Pemerintah 36/2004, serta Surat Izin Usaha Perdagangan No. 510/MP.1106504/PERINDAG. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menentukan strategi yang dapat dikembangkan dalam perancangan SI/TI di PT. Global Arta Borneo. Penyelarasan strategi SI/TI dalam mendukung tujuan organisasi untuk mencapai keunggulan yang kompetitif dan meningkatkan daya saing, dilakukan dengan pendekatan Ward and Peppard Framework menggunakan metode analisis Five Force Factors, PEST, CSF, Value Chain serta McFarlan. Hasil penelitian menujukkan terdapat 10 strategi rencana kegiatan yang ditunjukkan dengan roadmap Teknologi Informasi dan sistem informasi yang akan dibangun dalam jangka waktu 5 tahun.]]>
