cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Ramdan Satra
Contact Email
Ramdan Satra
Phone
-
Journal Mail Official
ramdan@umi.ac.id
Editorial Address
-
Location
Kota makassar,
Sulawesi selatan
INDONESIA
ILKOM Jurnal Ilmiah
Published by Universitas Muslim Indonesia
ISSN : 20871716     EISSN : 25487779     DOI : -
Core Subject : Science,
Computer Science & IT
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.
Arjuna Subject : -
Articles 34 Documents
 1   2   3   4 
Search results for , issue "Vol 9, No 2 (2017)" : 34 Documents clear
DYNAMIC MANET ON DEMAND PROTOCOL PADA JARINGAN SENSOR NIRKABEL UNTUK SISTEM MONITORING LAHAN PERTANIAN Halid, Agus; Takumansang, Leonardo O. J; Fajar, Mohammad
ILKOM Jurnal Ilmiah Vol 9, No 2 (2017)
Publisher : 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)

Abstract

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.
PENENTUAN THRESHOLD CITRA MULUT DENGAN METODE NORMAL PROBABILITY DENSITY FUNCTION (NPDF) GUNA MENDETEKSI MULUT PEMELAJAR Anas, Anas
ILKOM Jurnal Ilmiah Vol 9, No 2 (2017)
Publisher : 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)

Abstract

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.
PERANCANGAN APLIKASI PEMBLOKIR IKLAN (ADVERTISEMENT) PADA BROWSER YANG BERBASIS ANDROID Salmat, Surya Mudti; Harlinda, Harlinda; Nurhayati, Lilis
ILKOM Jurnal Ilmiah Vol 9, No 2 (2017)
Publisher : Teknik Informatika Fakultas Ilmu Komputer Univeristas Muslim Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1270.277 KB) | DOI: 10.33096/ilkom.v9i2.137.181-187

Abstract

PENERAPAN PERBANDINGAN METODE AHP-TOPSIS DAN ANP-TOPSIS MENGUKUR KINERJA SUMBER DAYA MANUSIA DI GORONTALO Kaluku, Moh Ramdhan Arif; Pakaya, Nikmasari
ILKOM Jurnal Ilmiah Vol 9, No 2 (2017)
Publisher : 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)

Abstract

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. 
MAPPING CRM DENGAN MENGGUNAKAN IMPORTANCE PERFORMANCE ANALYSIS PADA KMS CUSTOMER UNTUK EVALUASI PENINGKATAN BENEFIT PENDIDIKAN Yanitasari, Yessy; Supriyadi, Supriyadi
ILKOM Jurnal Ilmiah Vol 9, No 2 (2017)
Publisher : Teknik Informatika Fakultas Ilmu Komputer Univeristas Muslim Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1432.764 KB) | DOI: 10.33096/ilkom.v9i2.142.218-226

Abstract

ANALISIS DEKOMPOSISI WAVELET PADA PENGENALAN POLA LURIK DENGAN METODE LEARNING VECTOR QUANTIZATION Robiin, Bambang
ILKOM Jurnal Ilmiah Vol 9, No 2 (2017)
Publisher : 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)

Abstract

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.
K-NEAREST NEIGHBOR DENGAN FEATURE SELECTION MENGGUNAKAN BACKWARD ELIMINATION UNTUK PREDIKSI HARGA KOMODITI KOPI ARABIKA Bode, Andi
ILKOM Jurnal Ilmiah Vol 9, No 2 (2017)
Publisher : Teknik Informatika Fakultas Ilmu Komputer Univeristas Muslim Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (989.48 KB) | DOI: 10.33096/ilkom.v9i2.139.188-195

Abstract

ALGORITMA C4.5 UNTUK PEMODELAN DAERAH RAWAN BANJIR STUDI KASUS KABUPATEN KARAWANG JAWA BARAT Khusaeri, Ahmad; Ilham, Septian; Nurhasanah, Desi; Delpidat, Derrenz; Anggri, Anggri; Primajaya, Aji; Sari, Betha Nurina
ILKOM Jurnal Ilmiah Vol 9, No 2 (2017)
Publisher : 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)

Abstract

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 – daerah yang rawan banjir berdasarkan data – 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 – 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.
IMPLEMENTASI AUGMENTED REALITY UNTUK PEMBELAJARAN INTERAKTIF Atmajaya, Dedy
ILKOM Jurnal Ilmiah Vol 9, No 2 (2017)
Publisher : Teknik Informatika Fakultas Ilmu Komputer Univeristas Muslim Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (709.233 KB) | DOI: 10.33096/ilkom.v9i2.143.227-232

Abstract

PREDIKSI KEBANGKRUTAN PERUSAHAAN MENGGUNAKAN ALGORITMA C4.5 BERBASIS FORWARD SELECTION Saleh, Hamsir
ILKOM Jurnal Ilmiah Vol 9, No 2 (2017)
Publisher : 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)

Abstract

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%.

Page 1 of 4 | Total Record : 34

 1   2   3   4 

Filter by Year

2017 2017


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 17, No 3 (2025) Vol 16, No 3 (2024) Vol 16, No 2 (2024) Vol 16, No 1 (2024) Vol 15, No 3 (2023) Vol 15, No 2 (2023) Vol 15, No 1 (2023) Vol 14, No 3 (2022) Vol 14, No 2 (2022) Vol 14, No 1 (2022) Vol 13, No 3 (2021) Vol 13, No 2 (2021) Vol 13, No 1 (2021) Vol 12, No 3 (2020) Vol 12, No 2 (2020) Vol 12, No 1 (2020) Vol 11, No 3 (2019) Vol 11, No 2 (2019) Vol 11, No 1 (2019) Vol 11, No 1 (2019) Vol 10, No 3 (2018) Vol 10, No 3 (2018) Vol 10, No 2 (2018) Vol 10, No 2 (2018) Vol 10, No 1 (2018) Vol 10, No 1 (2018) Vol 9, No 3 (2017) Vol 9, No 3 (2017) Vol 9, No 2 (2017) Vol 9, No 2 (2017) Vol 9, No 1 (2017) Vol 9, No 1 (2017) Vol 8, No 3 (2016) Vol 8, No 3 (2016) Vol 8, No 2 (2016) Vol 8, No 2 (2016) Vol 8, No 1 (2016) Vol 8, No 1 (2016) More Issue