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
580 Documents
<![CDATA[KOMPUTASI BERBASIS DINAMIKA FLUIDA DALAM PREDIKSI PERFORMA PREDUSTER SECARA UNSTEADY STATE ]]>
<![CDATA[Septiani, Eka Lutfi]]>
<![CDATA[ ILKOM Jurnal Ilmiah Vol 9, No 3 (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 (529.118 KB)
<![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[SISTEM INFORMASI PENCARIAN LOKASI PERGURUAN TINGGI DI MAKASSAR ]]>
<![CDATA[Irwan, Irwan]]>;
<![CDATA[Atmajaya, Dedy]]>
<![CDATA[ ILKOM Jurnal Ilmiah Vol 10, No 2 (2018) ]]>
Publisher : <![CDATA[Program Studi Teknik Informatika Fakultas Ilmu Komputer Univeristas Muslim Indonesia ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (345.79 KB)
<![CDATA[Universities are generally spread in various locations even though in one province (district or city). This study specializes in universities in the city of Makassar. The college location has information related to spatial and non-spatial data, such as name, address and information related to the college. The problem faced in this study is that not everyone knows about universities in the city of Makassar, especially the location of the college. The method used in this study is the Haversine Formula and Euclidean method. Results of the study using the Haversine Formula method, the measurement of the distance of the closest trajectory to college are smaller or closer than using the Euclidean method. Because the Haversine Formula method ignores the height of hills and depths of valleys on the earths surface. The purpose of this study is to facilitate in informing the general public who need information from universities in Makassar.]]>
<![CDATA[SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMBERIAN DANA PENGEMBANGAN USAHA AGRIBISNIS PEDESAAN (PUAP) KEPADA GAPOKTAN MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) ]]>
<![CDATA[Amiruddin, Amiruddin]]>
<![CDATA[ ILKOM Jurnal Ilmiah Vol 8, No 3 (2016) ]]>
Publisher : <![CDATA[Teknik Informatika Fakultas Ilmu Komputer Univeristas Muslim Indonesia ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (1024.779 KB)
|
DOI: 10.33096/ilkom.v8i3.82.153-159
<![CDATA[PUAP bertujuan untuk mengurangi kemiskinan, pengangguran dan kesenjangan pembangunan antar wilayah dan sektor. BP4K sebagai pembina gapoktan mempunyai tugas untuk memberdayakan aktifitas gapoktan dan salah satunya melalui bantuan dana PUAP. Proses penyeleksian penerima bantuan dana PUAP terdapat masalah yang dihadapi, diantaranya sulitnya menentukan Gapoktan yang layak  mendapatkan bantuan dana PUAP dikarenakan banyaknya proposal permintaan dana yang masuk dan banyaknya kriteria yang digunakan sehingga membutuhkan ketelitian dalam proses pengolahan datanya, untuk itu diperlukan sebuah sistem pendukung keputusan. Metode yang digunakan adalah SAW. Berdasarkan hasil penelitian sistem tersebut dapat membantu pihak pengambil keputusan dalam menentukan alternatif (gapoktan) terbaik untuk menerima Dana PUAP. Hal ini dibuktikan dengan hasil pengujian yang dilakukan dengan metode white box testing dan basis path testing yang menghasilkan nilai yang sama, sehingga didapat bahwa logika  flowchart perhitungan, penilaian dan perankingan yang benar dan berdasarkan pengujian black box rancangan perangkat lunak telah terpenuhi dengan hasil sesuai dengan rancangan.]]>
<![CDATA[PENGENDALIAN PARABOLA BERGERAK MENGGUNAKAN MIKROKONTROLER ]]>
<![CDATA[Matalangi, Matalangi]]>
<![CDATA[ ILKOM Jurnal Ilmiah Vol 9, No 1 (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 (1041.937 KB)
<![CDATA[Penelitian bertujuan merancang pengendalian parabola bergerak menggunakan Mikrokontroler, Aktuator sebagai penggerak untuk menggerakan parabola kearah timur dan kebarat dan switch sebagai titik tempu pada parabola sehingga dapat berbalik arah timur dan barat, program merumuskan untuk dapat menggerakkan parabola kearah barat dan timur hingga mendapatkan sinyal dan mencapai kemiringan dari 70 derajat ke barat hingga 120 derajat kearah timur.Hasil penelitian ini adalah perancangan dan pembuatan Pengendali Parabola Bergerak. Pengendalian parabola bergeraka ini terbuat dari bahan aluminium berbentuk lingkaran. Dengan ukuran Linkaran 170cm dan tinggi 150cm. Desain Pengendalian Parabola Bergerak ini terdiri dari 4 komponen utama, dimana komponen pertama sebagai Tiang penopang payung, komponen kedua digunakan sebagai penerima sinyal, komponen ketiga sebagai penerima yang menerima sinyal dari LNB, komponen yang keempat digunakan sebagai pengontrol dari parabola yang menggerakkan Payung parabola ke titik focus satelit yang di kendalikan dan control oleh mikrokontroler.]]>
<![CDATA[PENERAPAN METODE CERTAINTY FACTOR UNTUK SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT DIABETES MELITUS PADA RSUD BUMI PANUA KABUPATEN POHUWATO ]]>
<![CDATA[Riadi, Annahl]]>
<![CDATA[ ILKOM Jurnal Ilmiah Vol 9, No 3 (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 (572.943 KB)
<![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[Klasifikasi Masyarakat Miskin Menggunakan Metode Naive Bayes ]]>
<![CDATA[Annur, Haditsah]]>
<![CDATA[ ILKOM Jurnal Ilmiah Vol 10, No 2 (2018) ]]>
Publisher : <![CDATA[Program Studi Teknik Informatika Fakultas Ilmu Komputer Univeristas Muslim Indonesia ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (382.324 KB)
<![CDATA[The main problem in the current poverty reduction effort is related to the fact that economic growth is not evenly distributed. The research will classify based on the data of poor people obtained from Tibawa District by using data mining technique. Attributes to be used in classifying the population are Age, Education, Work, Income, Dependent, Status (Married / Unmarried). The method to be used is the Naïve Bayes Classifier method, which is one of the classification techniques in data mining. Based on the research, it is concluded that, the classification system of the poor in the administrative area of Tibawa sub-district, Gorontalo regency can be engineered and Based on the result of confusion matrix testing with split validation technique, the use of naïve Bayes classification method to the dataset which has been taken on the research object obtained the level of accuracy 73% or included in the Good category. While the Precision value of 92% and Recall of 86%.]]>
<![CDATA[Pendeteksian Tepi Objek Menggunakan Metode Gradien ]]>
<![CDATA[Indra, Dolly]]>
<![CDATA[ ILKOM Jurnal Ilmiah Vol 8, No 2 (2016) ]]>
Publisher : <![CDATA[Program Studi Teknik Informatika Fakultas Ilmu Komputer Univeristas Muslim Indonesia ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (703.23 KB)
<![CDATA[Pada tahap melakukan ekstraksi ciri (feature extraction) faktor yang sangat penting adalah kemampuan untuk mendeteksi keberadaan tepi di dalam citra. Tujuan penelitian ini adalah menggunakan konsep matematis untuk melakukan fungsi pendeteksian tepi. Uji coba yang dilakukan menggunakan matlab versi R2009a dengan menggunakan citra masukan berupa citra abu-abu (grayscale). Setiap citra diuji dengan menggunakan 3 cara yaitu menggunakan metode gradien citra, gradien Prewitt dan gradien Sobel. Cara kerja dari metode gradien terdiri dari gradien horizontal arah x menghasilkan tepi objek berupa garis vertikal dan diagonal dari citra input, gradien arah vertikal y menghasilkan tepi objek berupa garis horizontal dan diagonal dari citra input sedangkan total gradien merupakan gabungan dari gradien arah x dan gradien arah y sedangkan cara kerja dari untuk metode gradien Prewitt dan Sobel, pemilteran dilakukan secara parsial dengan arah yang berlawanan dengan arah fungsi turunan pertama, bila pemilteran dilakukan dalam arah y maka turunan pertama dari hasil pemilteran dilakukan dalam arah x. Pendeteksian tepi menggunakan gradien Prewitt dan Sobel merupakan hasil gabungan dari konvolusi gradien Prewitt/Sobel arah x dengan gradien Prewitt/Sobel arah y. Hasil uji coba dari penelitian ini memperlihatkan bahwa pendeteksian  tepi menggunakan gradien Sobel lebih tajam dibandingkan dengan gradien Prewitt dan gradien citra.]]>
<![CDATA[MODEL NEURAL NETWORK BERBASIS FORWARD SELECTION UNTUK PREDIKSI JUMLAH PRODUKSI MINYAK KELAPA ]]>
<![CDATA[Botutihe, Marniyati Husain]]>
<![CDATA[ ILKOM Jurnal Ilmiah Vol 9, No 3 (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 (1111.521 KB)
<![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 â rata presentase yang diperoleh yaitu 91.01%.]]>
<![CDATA[ANALISIS PERBANDINGAN ROUTING PROTOKOL OPEN SHORTES PATH FIRST (OSPF) DENGAN ENHANCED INTERIOR GATEWAY ROUTING PROTOCOL (EIGRP) ]]>
<![CDATA[Indah, Nur]]>;
<![CDATA[Salim, Yulita]]>;
<![CDATA[Satra, Ramdan]]>
<![CDATA[ ILKOM Jurnal Ilmiah Vol 10, No 1 (2018) ]]>
Publisher : <![CDATA[Program Studi Teknik Informatika Fakultas Ilmu Komputer Univeristas Muslim Indonesia ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (614.302 KB)
<![CDATA[Routing adalah proses pemilihan rute terbaik untuk suatu paket data agar dapat sampai ke tujuannya. Proses routing sangat dibutuhkan dalam proses pengiriman data. Penelitian ini melakukan analisis implementasi routing protocol Enhanced Interior Gateway Routing Protocol (EIGRP) dengan Open Shortest Path First (OSPF). Kinerja jaringan dievaluasi menggunakan software GNS3 dan aplikasi Wireshark dengan memperhatikan parameter Quality of Service (QoS) seperti delay, throughput dan packet loss pada kedua routing protocol yang digunakan. Berdasarkan hasil pengujian maka diperoleh nilai delay sebesar 283,953 ms pada OSPF dan 268,217 ms pada EIGRP, nilai throughput sebesar 3004 bps pada OSPF dan 3162,813 bps pada EIGRP serta nilai packet loss sebesar 9% pada OSPF dan 0% pada EIGRP. Dengan demikian diketahui bahwa kinerja routing protocol EIGRP lebih baik 5,19% untuk nilai delay, 5% untuk nilai throughput dan 100% untuk nilai packet loss daripada kinerja dari routing protocol OSPF yang diimplementasikan pada jaringan PT. Phinisi Global Data.]]>
<![CDATA[Optimalisasi Solusi Terbaik dengan Penerapan Non-Dominated Sorting II Algorithm ]]>
<![CDATA[Lokapitasari Belluano, Poetri Lestari]]>
<![CDATA[ ILKOM Jurnal Ilmiah Vol 8, No 1 (2016) ]]>
Publisher : <![CDATA[Program Studi Teknik Informatika Fakultas Ilmu Komputer Univeristas Muslim Indonesia ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (659.729 KB)
<![CDATA[Non Dominated Sorting In Genetic Algorithm merupakan kelas khusus dari algoritma evolusioner dengan menggunakan teknik yang terinspirasi oleh biologi evolusioner seperti warisan, mutasi, seleksi alam dan rekombinasi (crossover). Â Tahap-tahap teknik pencarian untuk menemukan penyelesaian perkiraan pada optimisasi dan masalah pencarian, sebagai solusi hasil akhir. Seleksi non-Dominasi algoritma genetik adalah sebuah algoritma optimasi multi objek/tujuan algoritma dan merupakan contoh dari Algoritma Evolusioner dari bidang Komputasi Evolusioner. NSGA merupakan perpanjangan dari Algoritma Genetika untuk optimasi fungsi tujuan ganda. Hal ini berhubungan dengan evolusioner algoritma Optimasi multi objek lainnya (EMOO) atau Beberapa Algoritma Evolusioner objektif MOEA) seperti Algoritma Vektor-Dievaluasi genetik (VEGA), Algoritma Evolusioner penguatan Pareto (SPEA), dan Strategi Evolusi Pareto Arsip (Paes). Ada dua versi algoritma, yaitu NSGA klasik dan bentuk yang terbaru saat ini kanonik NSGA-II.]]>
