cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Hairani
Contact Email
matrik@universitasbumigora.ac.id
Phone
+6285933083240
Journal Mail Official
matrik@universitasbumigora.ac.id
Editorial Address
Jl. Ismail Marzuki-Cilinaya-Cakranegara-Mataram 83127
Location
Kota mataram,
Nusa tenggara barat
INDONESIA
MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer
Published by Universitas Bumigora
ISSN : 18584144     EISSN : 24769843     DOI : 10.30812/matrik
Core Subject : Science,
Computer Science & IT
MATRIK adalah salah satu Jurnal Ilmiah yang terdapat di Universitas Bumigora Mataram (eks STMIK Bumigora Mataram) yang dikelola dibawah Lembaga Penelitian dan Pengabadian kepada Masyarakat (LPPM). Jurnal ini bertujuan untuk memberikan wadah atau sarana publikasi bagi para dosen, peneliti dan praktisi baik di lingkungan internal maupun eksternal Universitas Bumigora Mataram. Jurnal MATRIK terbit 2 (dua) kali dalam 1 tahun pada periode Genap (Mei) dan Ganjil (Nopember).
Arjuna Subject : Ilmu Komputer (semua kategori) - Ilmu Komputer (Lain-Lain)
Articles 418 Documents
 28   29   30   31   32 
Comparison of Memory usage between REST API in Javascript and Golang Hafizd Ardiansyah; Agung Fatwanto
MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer Vol. 22 No. 1 (2022)
Publisher : Universitas Bumigora

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30812/matrik.v22i1.1325

Abstract

Various mobile devices have limited memory, thus it must be used as effectively as possible. As a result, apps that will operate on mobile devices must take memory usage efficiency into account. The REST API, which is typically used to connect several applications that utilize different types of technology so that the applications can be connected, is one sort of technology that is currently commonly used to construct mobile applications. Javascript and Golang are the types of technology used to create the REST API. Undoubtedly, each of these technologies offers a unique performance. Research that can give a broad overview of the variations in the impact of memory resource utilization between Javascript and Golang is therefore required. In this work, two REST APIs are created using Javascript and Golang by researchers utilizing an experimental quantitative methodology. Following that, the memory utilization of the two REST APIs was evaluated using the exact same two types of datasets obtained from console.cloud.google.com. There was a difference in memory consumption between Javascript and Golang after the Wilcoxon test, t-test for paired data, and equivalence test, but the difference was essentially inconsequential (practically insignificant).
Forecasting the Number of Students in Multiple Linear Regressions Fristi Riandari; Hengki Tamando Sihotang; Husain Husain
MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer Vol. 21 No. 2 (2022)
Publisher : Universitas Bumigora

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30812/matrik.v21i2.1348

Abstract

The most important element of higher education was students, therefore every university must continue to improve services in the future, and one of them was by using decision support. This case could be done by utilizing the University of Big Data. Predicting the number of prospective students in higher education was done by utilizing data mining and multiple linear regression approaches. By using 2 independent variables, namely administration costs (X1), accreditation score (X2), and the number of students who was registered each year as dependent variable (Y). For the test data, it used database for the last 13 years. By using multiple linear regression, the intercept value was sought and the coefficient of determination until the regression coefficient was obtained with the equation Y = 45.28 + -0.02.X1 + 121.58.X2, noted that if X2 was constant, the increasing of one unit was in X1 would have the effect of increasing -0.02 units on Y. Secondly, if X1 was constant, the increasing of one unit was in X2, would have the effect of increasing 121.58 units in Y. Thirdly, if X1 and X2 were equal to zero, the magnitude of Y was 45.28 units. Therefore, the proposed approach could be provided the acceptable predictive results.
Sistem Pakar untuk Identifikasi Kandungan Formalin dan Boraks pada Makanan dengan Menggunakan Metode Certainty Factor Hengki Tamando Sihotang; Fristi Riandari; Pilisman Buulolo; Husain Husain
MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer Vol. 21 No. 1 (2021)
Publisher : Universitas Bumigora

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30812/matrik.v21i1.1364

Abstract

Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui identifikasi kandungan zat pengawet berbahaya boraks dan formalin pada makanan. Metode yang digunakan untuk mengidentifikasi kandungan zat berbahaya pada makanan dengan menggunakan Certainty Factor dengan teknik pemberian bobot pada setiap premis (gejala) hingga memperoleh persentase keyakinan untuk mengidentifikasi makanan yang mengandung formalin dan boraks. Hasil penelitian ini adalah Kandungan boraks pada makanan, dari 4 sampel makanan (100%) yaitu 4 sampel atau seluruh sampel tidak mengandung boraks dengan persentase sebesar 100%. Kandungan formalin pada makanan, dari 4 sampel makanan (100%) yaitu ada 2 sampel makanan positif mengandung formalin dengan persentase sebesar 50% dan ada 2 makanan negative mengandung formalin dengan persentase sebesar 50%. Dari hasil pemeriksaan menggunakan spektrofoto meter UV-VIS kadar formalin yang terendah terdapat pada sampel (Ikan Segar) dengan nilai 0,6631 mg/l. Kadar formalin yang tertinggi terdapat pada sampel C (Mi Bakso) dengan nilai 1,7140 mg/l.
Implementasi Keamanan Rumah Cerdas Menggunakan Internet of Things dan Biometric Sistem Anastasia Mude; Leonardus Benediktus Finansius Mando
MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer Vol. 21 No. 1 (2021)
Publisher : Universitas Bumigora

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30812/matrik.v21i1.1381

Abstract

Pintu adalah salah satu fitur pertahanan pertama untuk menjaga keamanan fisik rumah. Dalam sebuah rumah, pintu memiliki peranan penting dalam masalah keamanan. Terkadang kelalaian penghuni rumah dalam menjaga keamanan rumah membuat keamanan pintu rumah menjadi tidak terkontrol seperti, lupa mengunci pintu saat keluar rumah, kehilangan kunci rumah, dan mungkin lupa apakah sudah mengunci pintu atau belum. Kelemahan keamanan lainnya adalah mudahnya pencuri membobol pintu rumah yang masih menggunakan kunci manual. Dari masalah-masalah tersebut dalam penelitian ini mengusulkan sebuat sistem keamanan pintu rumah menggunakan sistem kontrol biometric dan sistem kontrol manual berbasis Internet of Things untuk mengendalikan pintu dan meningkatkan keamanan rumah. Dalam penelitian ini menerapkan dua mekanisme pengontrolan pintu rumah yaitu dengan memanfaatkan sensor sidik jari sebagai sistem kontrol biometric, dan sistem kontrol manual berbasis Internet of Things untuk langkah alternatif, apabila terdapat masalah dengan kondisi fisik jari penghuni rumah. Metode implementasi perancangan sistem menggunakan mikrokontroler NodeMCU ESP8266 dengan bahasa pemrograman Arduino dan aplikasi mobile blynk berbasis android. Hasil evaluasi menunjukan bahwa adanya integrasi yang baik antara kontrol menggunakan sensor sidik jari dan kontrol manual berbasis Internet of Things dimana kedua kontrol melakukan respon membuka dan mengunci pintu rumah selama 5 detik sehingga tidak ada celah kelalaian yang dapat berdampak buruk bagi keamanan rumah.
Prediksi Harga Minyak Mentah Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Jhon Veri; Surmayanti Surmayanti; Guslendra Guslendra
MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer Vol. 21 No. 3 (2022)
Publisher : Universitas Bumigora

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30812/matrik.v21i3.1382

Abstract

Minyak mentah merupakan energi utama yang banyak digunakan pada berbagai industri di duniasehingga harga minyak mentah sulit untuk diprediksi apalagi di Indonesia setelah adanya pencabutansubsidi minyak oleh pemerintah Indonesia sehinga diperlukan teknik prediksi yang akurat untukmemprediksi harga minyak mentah dunia, prediksi harga minyak mentah merupakan perkiraanharga minyak mentah di masa mendatang. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menganalisis kinerjajaringan saraf tiruan dengan metode backpropagation dalam memprediksi harga minyak mentah.Penelitian ini menggunakan satu parameter data dalam memprediksi harga minyak mentah yaitudata minyak mentah dari tahun 2018 sampai tahun 2020. Pada kasus prediksi harga minyak mentah,jaringan saraf tiruan tata cara backpropagation dalam proses training bisa mengidentifikasi polainformasi yang diberikan dengan baik. Pada proses training JST, terus menjadi kecil nilai sasaranerror hingga iterasinya hendak terus menjadi besar serta tingkatan keakurasiannya pula terus menjadibesar. Hasil pelatihan didapat nilai Mean Square Error (MSE) adalah 0,00099762 dengan 135Epoch, pada pengujian jaringan diperoleh nilai MSE adalah 0,093336. Dengan demikian nilai koefisienkorelasi serta nilai MSE yang dihasilkan pada proses pengujian menampilkan kalau jaringansyaraf tiruan propagasi balik sangat baik berdasarkan kelompok kelas nilai MSE untuk memprediksiinformasi harga minyak mentah.
Tata Kelola Organisasi Mahasiswa Melalui Pengembangan Sistem Informasi Ellen Theresia Sihotang; Hariadi Yutanto
MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer Vol. 21 No. 1 (2021)
Publisher : Universitas Bumigora

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30812/matrik.v21i1.1391

Abstract

Sistem informasi Organisasi Mahasiswa (Ormawa) Universitas Hayam Wuruk (UHW) Perbanas Surabaya yang menggunakan google drive sudah tidak efektif dan tidak efisien dalam pelaksanaan kegiatan kemahasiswaan. Kondisi pandemi juga tidak memungkinkan Ormawa untuk menggunakan sistem berbasis cloud sehingga diperlukan sistem yang bersifat online dan terintegrasi. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengembangkan sistem informasi Ormawa berbasis web dengan jaringan online dengan nama Ormawasite. Fokus pengembangannya adalah pada pengelolaan sejumlah dokumen aktivitas dan keuangan ormawa. Metode pengembangan Ormawasite menggunakan System Development Life Cycle (SDLC) dengan model waterfall. Tahapan-tahapan pada model waterfall meliputi analisis kebutuhan melalui kelompok diskusi fokus, rancangan sistem, coding, implementasi sekaligus uji coba sistem dengan metode black box dan evaluasi penggunaan Ormawasite menggunakan kuesioner dengan skala likert. Bahasa pemrograman yang digunakan adalah HTML 5, PHP 7.0.18, dan terintegrasi dengan Sistem Informasi Mahasiswa (Simas) serta bagian kemahasiswaan. Ormawasite telah membantu pelaksanaan program kerja Ormawa dan pengelolaan keuangan. Pengelolaan aktivitas dan keuangan yang sebelumnya selama tujuh hari menjadi satu hari dan aksesnya lebih fleksibel, dengan demikian penggunaan Ormawasite menjadi lebih efektif dan efisien
Pengaruh Cahaya dan Kualitas Citra dalam Klasifikasi Kematangan Pisang Cavendish Berdasarkan Ciri Warna Menggunakan Artificial Neural Network Aditya Dwi Putro; Arief Hermawan
MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer Vol. 21 No. 1 (2021)
Publisher : Universitas Bumigora

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30812/matrik.v21i1.1396

Abstract

Buah pisang merupakan komoditas yang memberikan kontribusi besar terhadap angka produksi buah nasional maupun internasional. Pemerintah melalui Badan Standarisasi Nasional menetapkan standar untuk buah pisang, menjaga mutu buah pisang. Tujuan dari penelitian ini adalah menganalisa pengaruh cahaya dan kualitas citra dalam mengklasifikasikan tingkat kematangan buah pisang berdasarkan ciri warna buah pisang di Kebun Pisang Cavendish kabupaten banyumas jawa tengah sesuai dengan SNI 7422:2009[1]. Pisang yang terdapat di Kebun Pisang Cavendish ini beraneka ragam kualitas, sebagai buah lokal yang memiliki nilai ekonomi tinggi dan memiliki potensi pasar yang masih terbuka luas, pisang menjadi salah satu komoditas buah-buahan yang dapat diandalkan. Permasalahan yang sering ditemukan selain resource dan ketelitian yakni kurang tepatnya dan kurang pengetahuannya karyawan dalam membedakan tingkat kematangan pisang terutama karyawan baru. Artificial Neural Network digunakan sebagai metode dalam proses pengklasifikasian. Dataset pada penelitian ini adalah 80 citra buah pisang yang diambil per tandan terdiri dari 40 tandan citra pisang Cavendish yang diambil di pagi hari dengan kualitas citra bagus 20 dan kualitas citra tidak bagus 20, 40 tandan citra pisang Cavendish yang diambil di sore hari dengan kualitas citra bagus 20 dan kualitas citra tidak bagus 20. Tingkat kematangan pisang pada penelitian ini yaitu mentah dan matang. pengujian menghasilkan Akurasi tertinggi dalam proses klasifikasi kategori buah pisang cavendish menggunakan epoch 5000, goal 0.0001 dan learning rate 0.1 dengan jumlah akurasi sebesar 100% dengan model trainlm dan waktu 1.6 detik.
Outpatient Medical E-Resume in Support INA-CBGs Claims for Covid-19 Patients at Hospital Fitria Santika; Nurul Azmi Gumanti; Leni Herfiyanti; Candra Mecca Sufyana
MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer Vol. 21 No. 1 (2021)
Publisher : Universitas Bumigora

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30812/matrik.v21i1.1401

Abstract

The lack of information needed to fulfill the claim requirements of Indonesia Case-Based Group (INA-CBGs) for Coronavirus Diseases (Covid-19) outpatients caused claim disputes, thus hampering the claim process for Covid-19 patients at Hospital. The existence of an electronic medical resume is believed to be a solution and make the claim process more effective. This study aimed to produce an electronic-based outpatient medical resume that fits the needs of Hospital X. The prototype method was chosen because it is suitable for developing systems quickly, and the results are easier to adjust because Hospital X can provide input in the system development process. Based on system testing using the black-box method, the medical e-resume system developed has overcome dispute claims at Hospital.
Sentimen Ulasan Destinasi Wisata Pulau Bali Menggunakan Bidirectional Long Short Term Memory Dwi Intan Af'idah; Dairoh Dairoh; Sharfina Febbi Handayani; Riszki Wijayatun Pratiwi; Susi Indah Sari
MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer Vol. 21 No. 3 (2022)
Publisher : Universitas Bumigora

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30812/matrik.v21i3.1402

Abstract

Pemerintah dan pelaku industri pariwisata mengalami permasalahan dalam menentukan prioritas pengembangan suatu destinasi wisata. Karena itu, diperlukan identifikasi objek wisata yang diminati namun banyak mendapat ulasan buruk melalui ulasan dari masyarakat yang tersebar di internet. Penelitian ini bertujuan melakukan analisis sentimen terhadap ulasan objek wisata di Pulau Bali menggunakan Bi-LSTM dan Word2Vec, sehingga diperoleh model terbaik yang dapat digunakan untuk mengidentifikasi objek wisata potensial namun mendapat ulasan buruk. Bi-LSTM merupakan deep learning yang menawarkan akurasi yang lebih baik daripada LSTM biasa. Sedangkan Word2Vec merupakan pretraining yang dipilih karena dapat menangkap makna semantik teks. Penelitian ini menggunakan data ulasan objek wisata di Pulau Bali yang berasal dari situs tripadvisor.com. Penelitian dimulai dari pengumpulan data, perancangan alur program, preprocessing, pretraining Word2Vec, pembagian data uji dan data latih, pelatihan dan pengujian, serta evaluasi penentuan model terbaik. Akurasi terbaik dihasilkan oleh kombisasi Word2Vec terdiri dari CBOW, Hierarchical Softmax, dimensi 200, Bi-LSTM dengan dropout sebesar 0,5 dan learning rate sebesar 0,0001. Kombinasi tersebut menghasilkan akurasi tertinggi dari keseluruhan 108 kombinasi yaitu sebesar 96,86%, precission sebesar 96,53%, Recall sebesar 96,31%, F1 Measure sebesar 96,41%. Akurasi yang baik tersebut membuktikan bahwa kombinasi parameter Bi-LSTM dan Word2Vec cocok digunakan untuk analisis sentimen ulasan objek wisata di Pulau Bali.
Klasterisasi Sekolah Menggunakan Algoritma K-Means berdasarkan Fasilitas, Pendidik, dan Tenaga Pendidik Nurahman Nurahman; Agung Purwanto; Sigit Mulyanto
MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer Vol. 21 No. 2 (2022)
Publisher : Universitas Bumigora

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30812/matrik.v21i2.1411

Abstract

Fasilitas pendidikan merupakan salah satu indikator untuk tercapainya capaian pembelajaran di sekolah. Keberadaan fasilitas, guru, dan tenaga pendidik sangat dibutuhkan pada lingkungan sekolah. Untuk memudahkan pemerintah setempat dalam penanganan pemerataan kebutuhan sekolah, maka diperlukan pengklasteran atau pengelompokan sekolah. Tujuan dari penelitian ini adalah membantu pihak pemerintah dalam mengklaster sekolah tertentu menjadi beberapa cluster, sehingga memudahkan untuk melakukan pendampingan maupun pengadaan kebutuhan sekolah dilingkungan pemerintah Kabupaten Seruyan. Klasterisasi dilakukan dengan menggunakan algoritma K-Means. Penerapan Algoritma K-Means dengan menentukan nilai Cluster yaitu 3. Hasil penelitian menunjukan bahwa setiap Cluster memiliki jumlah keanggotaannya masing-masing. Pada Cluster0 terdiri dari 178 sekolah, Cluster1 terdiri dari 3 sekolah, dan Cluster2 terdiri dari 43 sekolah. Kemudian hasil pemeringkatan Cluster secara berurutan diperoleh dari Cluster1, Cluster0, dan terakhir adalah Cluster2. Selanjutnya dalam pengujian performance algoritma K-Means dengan membagi menjadi 3 Cluster diperoleh nilai Davies Bouldin Index senilai -0,695. Dari hasil pegolahan dan analisis data terdapat 43 sekolah dalam cluster rendah, sehingga penelitian ini merekomendasikan perlu dilakukan pendampingan dan pengadaan kebutuhan sekolah terhadap sekolah cluster rendah oleh dinas pendidikan pada pemerintah kabupaten Seruyan.

Page 30 of 42 | Total Record : 418

 28   29   30   31   32 

Filter by Year

2015 2025


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 25 No. 1 (2025) Vol. 24 No. 3 (2025) Vol. 24 No. 2 (2025) Vol. 24 No. 1 (2024) Vol. 23 No. 3 (2024) Vol. 23 No. 2 (2024) Vol. 23 No. 1 (2023) Vol. 22 No. 3 (2023) Vol. 22 No. 2 (2023) Vol. 22 No. 1 (2022) Vol. 21 No. 3 (2022) Vol. 21 No. 2 (2022) Vol. 21 No. 1 (2021) Vol. 20 No. 2 (2021) Vol. 20 No. 1 (2020) Vol. 19 No. 2 (2020) Vol. 19 No. 1 (2019) Vol. 18 No. 2 (2019) Vol. 18 No. 1 (2018) Vol. 17 No. 2 (2018) Vol. 17 No. 1 (2017) Vol. 16 No. 2 (2017) Vol. 16 No. 1 (2016) Vol. 15 No. 2 (2016) Vol. 15 No. 1 (2015) More Issue