cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Alda Cendekia Siregar
Contact Email
cybernetics@unmuhpnk.ac.id
Phone
-
Journal Mail Official
cybernetics@unmuhpnk.ac.id
Editorial Address
-
Location
Kota pontianak,
Kalimantan barat
INDONESIA
CYBERNETICS
Published by Universitas Muhammadiyah Pontianak
ISSN : 25799835     EISSN : 25801465     DOI : -
Core Subject : Science,
Computer Science & IT
CYBERNETICS is published two times annually, May and November by the Pusat Penerbitan dan Publikasi Ilmiah Universitas Muhammadiyah Pontianak (P3I) in colaboration with the Department of Informatics, Faculty of Engineering, Universitas Muhammadiyah, Pontianak. The aim of the journal is to publish high-quality articles dedicated to all aspects of the latest outstanding developments in the field of computer science. Its scope encompasses the applications of advanced computational intelligence, Software Engineering, Multimedia and Network Systems. The paper published in this journal implies that the work described has not been, and will not be published elsewhere, except in abstract, as part of a lecture, review or academic thesis.
Arjuna Subject : -
Articles 5 Documents
 1 
Search results for , issue "Vol 6, No 02 (2022): CYBERNETICS" : 5 Documents clear
Alexnet Arsitektur Untuk Klasifikasi Jenis Batik Lamongan Erry Anggraini; Miftahus Sholihin; Cindy Suryanti; Titin Nurbella
CYBERNETICS Vol 6, No 02 (2022): CYBERNETICS
Publisher : Universitas Muhammadiyah Pontianak

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Indonesia memiliki beragam jenis batik yang berasal dari beberapa daerah. Batik dari masing-masing daerah memiliki corak yang dan motif yang berbeda-beda. Salah satu daerah yang menghasilkan batik adalah Lamongan. Batik yang berasal dari Lamongan biasanya lebih dikenal dengan nama batik Sendang, hal ini berkaitan dengan tempat pengrajinnya. Batik Sendang memiliki beberapa motif antara lain petethan, slempang, putihan, gapuro tanjung kodok, dan bandeng lele. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk membuat sistem yang mampu melakukan klasifikasi citra batik Lamongan. Penelitian ini menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN) dengan arsitektur Alexnet. Data citra yang digunakan pada penelitian ini adalah citra batik dengan jumlah data adalah 790 yang dibagi menjadi data training sebanyak 576 dan data testing sebanyak 214 yang dibagi ke dalam tiga kelas yaitu kelas petethan, putihan, dan slempang. Hasil dari penelitian ini adalah sistem mampu melakukan klasifikasi jenis batik Lamongan dengan menggunakan arsitektur Alexnet dengan nilai rata-rata sensitiviti 97%, spesifisiti 99%, akurasi 98%, dan precision factor 97%.dimana nilai epoch yang digunakan adalah 75. Kesimpulan yang diperoleh adalah kelas petethan dan putihan mampu dikenali seluruhnya dengan benar, sedangkan untuk kelas slempang, 2 citra dikenali sebagai kelas petethan dan 5 citra dikenali sebagai kelas putihan.
Penerimaan Google Classroom Sebagai Media Pembelajaran Daring Menggunakan PLS-SEM Agung Prabowo; Ilhamsyah Ilhamsyah; Dian Prawira
CYBERNETICS Vol 6, No 02 (2022): CYBERNETICS
Publisher : Universitas Muhammadiyah Pontianak

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29406/cbn.v6i02.4466

Abstract

Wabah Covid-19 menjadi pandemi global bagi seluruh dunia yang mengakibatkan kegiatan belajar mengajar ditiadakan secara tatap muka sehingga menggunakan pembelajaran daring. Media pembelajaran sangat berpengaruh dalam proses pembelajaran daring salah satunya Google Classroom. Dalam mengukur penerimaan Google Classroom yang sudah digunakan, dapat melakukan penggabungan dari Model Unified Theory of Acceptance and Use of Technology dan Model Task Technology Fit dengan tujuan agar dapat memberikan pemahaman dalam pemberian kesimpulan pada penerimaan suatu sistem. Analisis statistika yang dipakai yaitu Partial Least Square-Structural Equation Model (PLS-SEM). Data yang dikumpulkan melalui Google form sebanyak 90 responden. Hasil pengujian path coeffient jalur terhadap 11 jalur yaitu > 0,1 dapat dikatan memiliki pengaruh, sedangkan hasil pengujian t-test hanya terdapat 7 hipotesis yang diterima karena memiliki nilai > 1,65
Evaluasi Tingkat Kepuasan Pengguna Website Perpustakaan Menggunakan EUCS
CYBERNETICS Vol 6, No 02 (2022): CYBERNETICS
Publisher : Universitas Muhammadiyah Pontianak

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29406/cbn.v6i02.4788

Abstract

Teknologi Informasi dan Komunikasi (TIK) terus berkembang hingga saat ini. Kehadirannya tentu berkontribusi bagi seluruh pihak, salah satunya pada instansi pemerintahan khususnya instansi yang menyediakan layanan perpustakaan yaitu Dinas Perpustakaan Kota Pontianak dengan menghadirkan layanan perpustakaan berbasis website. Penggunaan website dalam memenuhi kebutuhan pengguna tentu untuk memberikan kepuasan yang baik. Tingkat kepuasan pengguna dapat diukur dengan Metode End User Computing Satisfaction (EUCS) dan Model Kano digunakan untuk menghasilkan suatu rekomendasi perbaikan layanan. Pada hasil penelitian ini, diperoleh skor tingkat kepuasan pengguna dengan 11 variabel EUCS yang dikembangkan yaitu Content, Accuracy, Format, Ease of Use, Timeliness, Satisfaction, Security, Flexibility, System Speed, Interface, dan Documentation dengan skor 3,91 sehingga pengguna merasa puas. Pada Model Kano diperoleh sebanyak 19 kategori Indifferent dan 26 kategori Attractive. Berdasarkan hasil kategori Model Kano tersebut, diperoleh sebanyak 24 atribut harus ditingkatkan, 18 atribut harus dipertahankan, dan 3 atribut harus dikembangkan.
Analisis Kebutuhan Sistem Informasi INVUYA Petani Tambak Ikan Sungai Kakap Istikoma Istikoma; Dewi Yanti
CYBERNETICS Vol 6, No 02 (2022): CYBERNETICS
Publisher : Universitas Muhammadiyah Pontianak

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29406/cbn.v6i02.5130

Abstract

Kebutuhan sebuah informasi penjualan ikan dan permodalan dalam mengembangkan usaha tambak merupakan sesuatu yang sangat penting dalam membantu para petambak untuk menaikkan taraf hidup ekonomi mereka. Transaksi penjualan yang dilakukan sebelumnya sebagian besar dijual kepada pengepul/tengkulak yang ada disekitar lokasi yang berdekatan, sehingga pendapatan yang didapatkan tidak sesuai dengan ekspektasi petambak. Dari masalah yang ada, para petambak memerlukan sebuah strategi operasional bisnis yang bisa menaikkan taraf ekonomi dari hasil panen ikan petambak dengan memanfaatkan Teknologi Informasi berbentuk Aplikasi bernama INVUYA (Investasi Budi Daya). Aplikasi ini berkomitmen dalam mendorong terciptanya efisiensi mata rantai pasok industri perikanan serta terciptanya pemberdayaan bagi pembudidaya sektor perikanan dalam mendapatkan akses permodalan. Selain itu, Aplikasi INVUYA (Investasi Budi Daya) juga melihat dari sisi peluang investor yang bisa bekerjasama dengan para petambak yang memerlukan modal untuk mengembangkan usaha pertambakan. Pendekatan yang dilakukan adalah menggunakan metode analisis PIECES (Performance, Information, Economy, Control, Efficiency dan Service).
Perbandingan Model Arima dan Deep Learning untuk Peramalan Kasus Covid-19 Izhan Fakhruzi; Alda Cendekia Siregar; Putri Yuli Utami; Rodibelle F Leona
CYBERNETICS Vol 6, No 02 (2022): CYBERNETICS
Publisher : Universitas Muhammadiyah Pontianak

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29406/cbn.v6i02.5557

Abstract

Jumlah kasus Covid-19 di kawasan Asia Tenggara terbilang tinggi. Di Asia Tenggara, Indonesia memiliki jumlah kasus dan kematian positif covid-19 tertinggi, diikuti oleh Filipina dan Malaysia. Penelitian ini bertujuan untuk menggunakan metode peramalan time series untuk memprediksi jumlah kasus Covid-19 sehingga akan membantu pemerintah di kawasan Asia Tenggara untuk membuat kebijakan berdasarkan hasil peramalan tersebut. Dua metode peramalan populer untuk data time series adalah Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) dan Long Short Term Memory (LSTM). Kedua metode tersebut dibandingkan performa dan akurasinya untuk memprediksi jumlah kasus Covid-19. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa LSTM mengungguli ARIMA dalam memprediksi jumlah kasus covid-19 di Asia Tenggara.

Page 1 of 1 | Total Record : 5

 1 

Filter by Year

2022 2022


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 7, No 01 (2023): CYBERNETICS Vol 6, No 02 (2022): CYBERNETICS Vol 6, No 01 (2022): CYBERNETICS Vol 5, No 02 (2021): CYBERNETICS Vol 5, No 01 (2021): CYBERNETICS Vol 4, No 02 (2020): CYBERNETICS Vol 4, No 01 (2020): CYBERNETICS Vol 3, No 02 (2019): CYBERNETICS Vol 3, No 01 (2019): CYBERNETICS Vol 2, No 02 (2018): CYBERNETICS Vol 2, No 01 (2018): CYBERNETICS Vol 1, No 02 (2017): CYBERNETICS Vol 1, No 01 (2017): CYBERNETICS More Issue