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
40 Documents
Search results for
, issue
"Vol 9, No 3 (2017)"
:
40 Documents
clear
<![CDATA[PREDIKSI HARGA KOMODITI JAGUNG MENGGUNAKAN K-NN DAN PARTICLE SWARM OPTIMAZATION SEBAGAI FITUR SELEKSI ]]>
<![CDATA[Mohamad Efendi Lasulika]]>
<![CDATA[ ILKOM Jurnal Ilmiah Vol 9, No 3 (2017) ]]>
Publisher : <![CDATA[Teknik Informatika Fakultas Ilmu Komputer Univeristas Muslim Indonesia ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.33096/ilkom.v9i3.148.233-238
<![CDATA[Jagung merupakan komponen terpenting pakan pabrikan di dunia, terutama di daerah tropis. Fluktuasi harga produk pertanian akan mengakibatkan ikut berfluktuasinya pendapatan yang diterima oleh petani dari hasil produksi pertanian mereka. Salah satu upaya untuk mengantisipasi terjadinya fluktuasi harga adalah dengan melakukan peramalan harga. Peramalan harga dimaksudkan untuk melakukan prakiraan/prediksi harga masa depan dalam kurun waktu tertentu, dengan hasil keluaran berupa harga masa depan. metode KNN dapat digunakan untuk memprediksi harga komoditi. Hasil eksperiment yang telah dilakukan peneliti menunjukkan bahwa algoritma K-NN berbasis Particle Swarm Optimazation lebih baik dibandingkan dengan algoritma K-NN tanpa fitur seleksi. Berdasarkan hasil penelitian nilai RMSE terendah terdapat pada K-Nearest Neighbor berbasis Particle Swarm Optimazation untuk data jagung dengan variabel periode 4 parameter k 7 nilai population 5 Max Of Generation 40 dengan nilai RMSE 0,06]]>
<![CDATA[ANALISIS KEBIJAKAN E-PROCUREMENT DI PEMERINTAH PROVINSI GORONTALO MENGGUNAKAN METODE TECHNOLOGY ACCEPTANCE MODEL DAN END USER COMPUTING SATISFACTION ]]>
<![CDATA[Jorry Karim]]>;
<![CDATA[Marlin Lasena]]>
<![CDATA[ ILKOM Jurnal Ilmiah Vol 9, No 3 (2017) ]]>
Publisher : <![CDATA[Prodi Teknik Informatika FIK Universitas Muslim Indonesia ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.33096/ilkom.v9i3.175.338-347
<![CDATA[Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui keberhasilan implementasi e-procurement di Provinsi Gorontalo dengan menggunakan Metode Model Akselerasi Teknologi (TAM dari Davis) dan Kepuasan Pengguna Akhir (EUCS dari Doll dan Torkzadeh). Evaluasi difokuskan pada komponen inti dalam keberhasilan implementasi e-procurement yaitu kualitas informasi, kualitas sistem, kualitas layanan, kepuasan pengguna, penggunaan sistem, dan manfaat bersih. Pengaruh dan hubungan antar komponen ini diuji dengan menggunakan metode kuantitatif dengan analisis pemodelan persamaan struktural (SEM) dengan menggunakan AMOS. Instrumen yang digunakan untuk mengukur dimensi yang mempengaruhi keberhasilan pelaksanaan e-procurement adalah kuesioner yang dekat dari persepsi pengguna dengan menggunakan skala Likert 1 sampai 5. Ada sebanyak 187 sampel yang kembali diantara 225 sampel e-procurement. Hasil analisis menunjukkan bahwa kualitas informasi berpengaruh signifikan terhadap penggunaan sistem dan kepuasan pengguna. kemudahan penggunaan, isi, keakuratan, format, kemudahan, ketepatan waktu memiliki pengaruh positif kepuasan kepuasan pengguna yang signifikan. Dalam penelitian ini review terhadap analisa teknikal juga dilakukan dengan membandingkan keberhasilan implementasi e-procurement dari persepsi pengguna terhadap kondisi aktual implementasi teknis e-procurement.]]>
<![CDATA[DESAIN MOBILE SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS SEKOLAH GARIS DEPAN (SGD) BERBASIS ANDROID DI PROVINSI GORONTALO. ]]>
<![CDATA[Abdul Malik Ibuna]]>
<![CDATA[ ILKOM Jurnal Ilmiah Vol 9, No 3 (2017) ]]>
Publisher : <![CDATA[Prodi Teknik Informatika FIK Universitas Muslim Indonesia ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.33096/ilkom.v9i3.155.268-273
<![CDATA[Sekolah Garis Depan (SGD) merupakan sekolah yang terletak di daerah terluar, terpencil, dan tertinggal (3T), propinsi Gorontalo yang merupakan propinsi baru pemekaran dari Sulawesi Utara masih memiliki ±25 sekolah yang termasuk sekolah 3T. Tujuan penelitian ini adalah merancang suatu Sistem Informasi Geografis agar dapat mengetahui lokasi akurat sekolah yang termasuk 3T serta memberikan informasi tentang kondisi sekolah 3T dari segi fasilitas sekolah, guru-guru pengajar dan jumlah siswa. Penelitian ini dilaksanakan di propinsi Gorontalo. Metode analisis sistem yang digunakan adalah metode SDLC (system Development Life Cycle) dengan tahapan yaitu perencanaan sistem (system planning), analisis sistem (system analysis), desain sistem (system design), seleksi sistem (system selection), implementasi sistem (system implementation). Pengujian sistem menggunakan metode test case dengan pendekatan white box testing. Sistem informasi geografis sekolahgaris depan dipropinsi Gorontalo, di desain dan di bangun menggunakan bahasa pemrograman PHP, Google Maps, Android studio dan dreamweaver serta GPS sebagai pendukung penentuan titik koordinat lokasi sekolah. Hasil yang diperoleh yaitu sebuah map/peta digital yang dapat di terapkan di mobile HP/tablet menggunakan sistem operasi android, dilengkapi dengan rute atau jarak yang dapat memudahkan user mengetahui informasi bila mau mencari dan berkunjung ke lokasi.]]>
<![CDATA[KOMPUTASI BERBASIS DINAMIKA FLUIDA DALAM PREDIKSI PERFORMA PREDUSTER SECARA UNSTEADY STATE ]]>
<![CDATA[Eka Lutfi Septiani]]>
<![CDATA[ ILKOM Jurnal Ilmiah Vol 9, No 3 (2017) ]]>
Publisher : <![CDATA[Prodi Teknik Informatika FIK Universitas Muslim Indonesia ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.33096/ilkom.v9i3.198.368-371
<![CDATA[Preduster merupakan alat berbentuk cyclone yang digunakan dalam memisahkan gas dan padatan. Dalam industri semen, alat ini dipasang untuk memisahkan partikel debu dan udara panas sisa pembakaran dan pemanasan sehingga udara panas tersebut dapat dimanfaatkan kembali sebagai media pra-pemanasan bahan baku maupun media pengering batu bara. Komputasi berbasis dinamika fluida telah digunakan dalam penelitian ini karena mampu menyelesaikan persamaan perpindahan momentum, panas maupun massa. Pemodelan sistem unsteady state menggunakan algoritma Large Eddy Simulation (LES) dengan time step 0,01 selama 10 detik. Pendekatan distribusi partikel yang masuk dalam preduster menggunakan model Lagrangian. Performa preduster dinilai dari efisiensi pemisahan solidnya, pemodelan ini memprediksi efisiensi pemisahan yang terjadi selama 10 detik mencapai 70,9%.]]>
<![CDATA[PENERAPAN METODE CERTAINTY FACTOR UNTUK SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT DIABETES MELITUS PADA RSUD BUMI PANUA KABUPATEN POHUWATO ]]>
<![CDATA[Annahl Riadi]]>
<![CDATA[ ILKOM Jurnal Ilmiah Vol 9, No 3 (2017) ]]>
Publisher : <![CDATA[Prodi Teknik Informatika FIK Universitas Muslim Indonesia ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.33096/ilkom.v9i3.162.309-316
<![CDATA[Diabetes Melitus (DM) atau biasa disebut diabetes merupakan penyakit gangguan metabolik menahun akibat pankreas tidak memproduksi cukup insulin atau tubuh tidak dapat menggunakan insulin yang diproduksi secara efektif. Penderita Diabetes Melitus di Kabupaten Pohuwato mengalami peningkatan sebanyak 8,5% setiap Tahun. Sistem pakar adalah program komputer yang menirukan penalaran seorang pakar dengan keahlian pada suatu wilayah pengetahuan tertentu. Sistem pakar mencoba mencari solusi, memberikan saran atau kesimpulan yang konsisten terhadap permasalahan yang ditemukannya. Penelitian ini akan dirancang menggunakan Aplikasi Dreamweaver dan bahasa pemrograman PHP, serta database MySQL. Harapan penulis, sistem ini dapat membantu masyarakat dalam mendiagnosa penyakit Diabetes Melitus. Melalui aplikasi ini, pengguna dapat melakukan konsultasi dengan sistem layaknya berkonsultasi dengan seorang pakar untuk mendiagnosa gejala yang terjadi pada pengguna serta menemukan solusi atas permasalahan yang dihadapi. Hasil pengujian sistem diperoleh nilai Cylomatic complexity = 5 dengan jumlah Region (R)= 5, Node (N)= 10, Edge (E)=13 Predicate Node (P) = 4.]]>
<![CDATA[MODEL NEURAL NETWORK BERBASIS FORWARD SELECTION UNTUK PREDIKSI JUMLAH PRODUKSI MINYAK KELAPA ]]>
<![CDATA[Marniyati Husain Botutihe]]>
<![CDATA[ ILKOM Jurnal Ilmiah Vol 9, No 3 (2017) ]]>
Publisher : <![CDATA[Prodi Teknik Informatika FIK Universitas Muslim Indonesia ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.33096/ilkom.v9i3.149.239-243
<![CDATA[Sulitnya memprediksi jumlah produksi dimasa datang sehingga permintaan komsumen seringkali tidak terpenuhi dengan baik. Tujuan penelitian ini adalah untuk membuat model prediksi jumlah produksi minyak kelapa menggunakan metode neural network berbasis forward selection, untuk mengetahui jumlah produksi di masa yang akan datang dengan tingkat error yang lebih rendah. Model yang dipilih berdasarkan nilai root mean square error (RMSE) terkecil yang diperoleh dari hasil pengujian. Hasil prediksi jumlah produksi minyak kelapa berdasarkan penelitian yang telah dilakukan sebelumnya dengan hasil niali aktual jumlah produksi minyak kelapa januari 2015, nilai tersebut berdasarkan hasil produksi yang telah terjadi. Dengan rata – rata presentase yang diperoleh yaitu 91.01%.]]>
<![CDATA[ANALISIS PENYAKIT PARU-PARU MENGGUNAKAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBORS PADA RUMAH SAKIT ALOEI SABOE KOTA GORONTALO ]]>
<![CDATA[Olha Ramli Musa]]>;
<![CDATA[Alang Alang]]>
<![CDATA[ ILKOM Jurnal Ilmiah Vol 9, No 3 (2017) ]]>
Publisher : <![CDATA[Prodi Teknik Informatika FIK Universitas Muslim Indonesia ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.33096/ilkom.v9i3.177.348-352
<![CDATA[Penyakit paru-paru pada manusia adalah salah satu penyakit yang banyak terjadi pada saat sekarang ini. Adapun beberapa jenis penyakit paru-paru diantaranya Turberkulosisi (TBC), Asma, Bronkhitis, pneumonia, Emfisema dan kanker paru-paru. Metode yang digunakan pada penelitian ini adalah K-Nearest Neighboryang merupakan salah satu metode yang cocok digunakan dalam pengklasifikasian penyakit paru-paru. Kelebihan KNN memiliki beberapa kelebihan yaitu bahwa tangguh terhadap training data yang noisy dan efektif apabila data latih nya besar. Solusi pada permasalahan penyakit paru-paru yaitu dapat suatu analisis yang terkomputerisasi dan diiringi dengan perkembangan teknologi informasi supaya proses pengambilan keputusan menjadi lebih mudah, efektif dan efisien. Tujuannya diharapkan metode KNN menghasilkan dugaan atau hasil diagnosa yang sama dengan diagnosa yang dilakukan oleh seorang ahli pada rumah sakit aloei saboe kota gorontalo.]]>
<![CDATA[PENERAPAN METODE TOPSIS UNTUK SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN KELUARGA MISKIN PADA DESA PANCA KARSA II ]]>
<![CDATA[Irvan Muzakkir]]>
<![CDATA[ ILKOM Jurnal Ilmiah Vol 9, No 3 (2017) ]]>
Publisher : <![CDATA[Prodi Teknik Informatika FIK Universitas Muslim Indonesia ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.33096/ilkom.v9i3.156.274-281
<![CDATA[Menentukan keluarga miskin adalah salah satu upaya pemerintah untuk melakukan intervensi pembangunan dalam bentuk bantuan terhadap keluarga miskin. Tepat sasaran adalah suatu keharusan sehingga benar-benar dapat berdaya guna bagi yang membutuhkan. Perkembangan penduduk Desa Panca Karsa II rata-rata 2% pertahun, sedangkan angka kelahiran dan kematian rata-rata 1% pertahun. Mayoritas mata pencaharian penduduk adalah petani dan buruh tani. Hal ini disebabkan karena sudah turun temurun dan juga minimnya tingkat pendidikan. Model yang digunakan dalam sistem pendukung keputusan ini adalah FMADM dengan menggunakan Metode TOPSIS. Metode TOPSIS tersebut, diharapkan penilaian akan lebih tepat karena didasarkan pada nilai kriteria dan bobot yang sudah ditentukan sehingga akan mendapatkan hasil yang lebih akurat. Untuk itu peneliti mencoba membantu permasalahan tersebut di atas dengan membuatkan suatu sistem pendukung keputusan menggunakan Bahasa Pemrograman PHP dengan Database MySQL, sehingga Penerapan Metode TOPSIS untuk sistem ini dapat memberikan hasil yang maksimal dalam hal pengambilan keputusan.]]>
<![CDATA[PREDIKSI TINGKAT KELANCARAN PEMBAYARAN KREDIT BANK MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÃVE BAYES BERBASIS FORWARD SELECTION ]]>
<![CDATA[Maryam Hasan]]>
<![CDATA[ ILKOM Jurnal Ilmiah Vol 9, No 3 (2017) ]]>
Publisher : <![CDATA[Teknik Informatika Fakultas Ilmu Komputer Univeristas Muslim Indonesia ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.33096/ilkom.v9i3.163.317-324
<![CDATA[Tujuan dari Penelitian ini adalah Mengoptimalkan algoritma Naïve Bayes dengan seleksi fitur Forward Selection untuk dapat meningkatkan hasil akurasi atau tingkat keberhasilan yang didapatkan dari prediksi pembayaran kredit.Data yang akan digunakan dalam penelitian ini berasal dari Bank XY yang berada di Gorontalo. Data yang diperoleh berkaitan dengan semua aspek dari nasabah kredit termasuk informasi pribadi dari nasabah. Desain eksperimen dalam penelitian ini menggunakan dataset nasabah kredit.sedangkan analisi yang digunakan adalah Model algoritma Naïve Bayes dengan seleksi fitur Forward Selection. Prediksi tingkat kelancaran pembayaran kredit menggunakan algoritma Naïve Bayes berbasis Forward Selection mampu memprediksi kelancaran pembayaran kredit ke depannya hal ini terbukti dengan perolehan nilai akurasi Naive bayes berbasis Forward Selection mampu mencapai nilai akurasi 71,97 %.]]>
