cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
-
Contact Email
-
Phone
-
Journal Mail Official
-
Editorial Address
-
Location
Kota salatiga,
Jawa tengah
INDONESIA
Indonesian Journal of Computing and Modeling
Published by Universitas Kristen Satya Wacana
ISSN : -     EISSN : 25989421     DOI : -
Core Subject : Science, Education, Agriculture,
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Computer Science & IT Earth & Planetary Sciences Education Mathematics
Fokus publikasi ICM mencakup : penemuan dan/atau penerapan metode baru, pengembangan algoritma optimal, kompleksitas algoritma dan pemanfataan model matematika atau statistika untuk eksplorasi dan analisis data. Makalah yang diterima dan dilanjutkan untuk proses review adalah makalah hasil penelitian teoritik, hasil penelitian lapangan, penelitian skala laboratorium, integrasi penelitian dalam proses pembelajaran atau bagian dalam suatu kegiatan penelitian yang multitahun.
Arjuna Subject : -
Articles 6 Documents
 1 
Search results for , issue "Vol 3 No 2 (2020)" : 6 Documents clear
Model Pergerakan Pola Perpindahan Pengguna Internet Service Provider Seluler di kota Salatiga menggunakan Algoritma Markov Chain Delfini Tinma Pandoi; Yerymia Alfa Susetyo
Indonesian Journal of Computing and Modeling Vol 3 No 2 (2020)
Publisher : Pusat Studi Sistem Informasi dan Pemodelan Mitigasi Tropika

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

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk melihat pola pergerakan konsumen dalam memilih provider seluler yang sesuai dengan keinginan konsumen dan melihat pola perpindahan konsumen pada rentang yang telah diuji dengan mengambil sample data dari kuesioner yang telah disebar, lalu dikonversi menjadi perhitungan numerik dengan menggunakan algoritma markov chain dan diimplementasikan ke dalam bahasa pemrograman python untuk memberikan gambaran nyata berdasarkan hasil yang tersaji dengan grafik informasi data. Data yang telah diuji menunjukkan bahwa, dari data awal yang diperoleh, serta pola perpindahan pada periode kedua hingga periode ke 65 menunjukkan tidak ada nya perubahan yang signifikan pada probabilitas yang dihasilkan melalui proses perhitungan kondisi ekuilibrium yang diinginkan yaitu periode ke 65.
Comparative Study of Concepts and Implementation of Various Univariate Time Series Analysis Methods Adi Nugroho
Indonesian Journal of Computing and Modeling Vol 3 No 2 (2020)
Publisher : Pusat Studi Sistem Informasi dan Pemodelan Mitigasi Tropika

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

Abstract

Univariate time series analysis is a very important method in everyday life because this method has many practical applications. Various methods of time series analysis have been previously discovered by experts. However, until now the experts have not been able to determine exactly which method is best implemented in certain time series data. In this paper we will make a comparison of the 8 (eight) time series analysis methods that are most often used, namely SMA, EMA, WMA, SES, Holt's Method, Holt's Winter Seasonal Method, ARIMA, and SARIMA, with the aim of providing guidance to readers to choose which method is most appropriate for a given time series data. Research for this was conducted using the same data for all methods.
Pengembangan Sistem Penilaian Dokumen pada Audit Mutu Internal Berbasis Web (Studi Kasus: LPMAI UKSW) Kurnia Latifatul Nazila; Sri Yulianto Joko Prasetyo
Indonesian Journal of Computing and Modeling Vol 3 No 2 (2020)
Publisher : Pusat Studi Sistem Informasi dan Pemodelan Mitigasi Tropika

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

Abstract

Audit Mutu Internal adalah sebuah kegiatan proses penilaian atau pengujian yang sistematis, independen untuk memastikan bahwa kegiatan perguruan tinggi sudah sesuai prosedur dan apakah hasilnya sudah sesuai dengan standar dari pemerintah untuk mencapai tujuan tersebut. Universitas Kristen Satya Wacana melalui Lembaga Penjaminan Mutu dan Audit Internal membuat sistem penilaian dokumen pelaksanaan audit berbasis website. Sistem penilaian dokumen audit ini digunakan sebagai proses pelaksanaan audit program studi agar lebih terstruktur dan cepat untuk mengganti sistem sebelumnya yang masih menggunakan cara manual. Maka pada penelitian ini dilakukan pengembangan sistem menggunakan metode prototype dan berbasis website supaya pelaksanaan penilaian audit bisa dilakukan secara online. Pengujian pada penelitian ini menggunakan pengujian black box testing untuk membuktikan bahwa sistem yang telah dibuat sesuai kebutuhan pengguna. Dan hasil dari penelitian ini dapat mempermudah pengguna untuk melakukan penilaian dokumen pelaksanaan audit program studi.
Klasifikasi Wilayah Risiko Kekeringan Dengan Metode Random Forest dan SVM Menggunakan Data Penginderaan Jauh LANDSAT 8 OLI Studi kasus : Kabupaten Wonogiri Engles Marabangkit Yoesmarlan; Sri Yulianto Joko Prasetyo
Indonesian Journal of Computing and Modeling Vol 3 No 2 (2020)
Publisher : Pusat Studi Sistem Informasi dan Pemodelan Mitigasi Tropika

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

Abstract

Kekeringan selalu terjadi di Indonesia setiap tahunnya. Salah satu daerah yang setiap tahun terkena dampak kekeringan adalah kabupaten Wonogiri. Berdasarkan kajian BPBD Wonogiri tahun 2019, ada 31 desa di Wonogiri terancam kekeringan. Tujuan diadakan penelitian ini adalah mengklasifikasikan wilayah di Wonogiri yang memiliki resiko kekeringan paling tinggi agar memudahkan pemberian bantuan. Penelitian ini menggunakan metode Machine Learning untuk menganalisa hasil ekstraksi dari citra Landsat-8 OLI yang berupa indeks vegetasi yaitu NDVI, NDWI, SAVI, dan VCI dengan membandingkan algoritma Random Forest dengan Support Vector Machine. Hasil dari pengolahan data Random Forest dan Support Vector Machine menunjukkan bahwa Random Forest memiliki nilai kappa 0.9911 sedangkan Support Vector Machine memiliki nilai kappa 0.5217 yang berarti algoritma Random Forest lebih baik dari Support Vector Machine karena makin tinggi nlai kappa maka semakin tinggi nilai akurasi prediksinya. Dari hasil penelitian dapat diperoleh 10 kelurahan yang memiliki resiko kekeringan tinggi diantaranya kelurahan Bulusari, Sembukan, Tunggur, Hrgosari, Sidorejo, Tempurharjo, Sumberagung, Gemawang, Gnadipiro dan Conto.
Model Analisis Pengguna Internet Menggunakan Metode Spatial Regression Models Setyo Hadi Darminto; Wiwin Sulistyo
Indonesian Journal of Computing and Modeling Vol 3 No 2 (2020)
Publisher : Pusat Studi Sistem Informasi dan Pemodelan Mitigasi Tropika

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

Abstract

Saat ini akses internet hanya dapat dinikmati 21% masyarakat dari tingkat ekonomi bawah, oleh karena itu perlu dilakukan pengkajian terkait hal-hal lainnya yang berpengaruh pada jumlah pengguna internet di Indonesia, salah satunya adalah faktor ekonomi. Oleh karena itu Pemerintah perlu mengkaji faktor-faktor yang mempengaruhi pengguna internet di jawa timur berhubungan dengan faktor ekonomi terutama pada jumlah pengangguran yang ada. Hal ini dilakukan untuk membantu pemerintah dalam mengambil kebijakan dalam rangka memenuhi capaian pengguna internet di Indonesia. Tujuan dari penelitian ini menyajikan visualisasi wilayah Provinsi Jawa Timur bedasarkan presentase angka pengangguran dan pengguna internet yang nantinya bisa digunakan sebagai tinjauan tingkatan angka pengangguran maupun pengguna internetnya. Analisis yang dilakukan dengan pendekatan Spatial Regression Models dengan model Geographically Weighted Regression. Berdasarkan hasil penelitian pengguna internet dengan Geographically Weighted Regression di Jawa Timur yang tertinggi berada di daerah Gresik, Magetan, Batu, Kediri, Blitar, Pasuruan, Probolinggo, Malang. Terdapat daerah yang mempunyai karakteristik yang sama di peta buruh, karyawan, pengangguran dan ada beberapa daerah yang mempunyai karakteristik yang berbeda di peta buruh, karyawan, penggangguran.
Perbandingan Algoritma K-NN, SVM dan Random Forest untuk Klasifikasi Wilayah Risiko Kebakaran Lahan Pada Data Citra Landsat 8 OLI Evan Geraldy Suryoto; Sri Yulianto Joko Prasetyo
Indonesian Journal of Computing and Modeling Vol 3 No 2 (2020)
Publisher : Pusat Studi Sistem Informasi dan Pemodelan Mitigasi Tropika

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

Abstract

Kebakaran lahan memiliki tingkat kerugian besar bagi yang terkena dampaknya. Dampak langsung yang dirasakan adalah adanya kabut asap yang mencemari udara di sekitar daerah kebakaran. Penelitian ini menggunakan beberapa indeks diataranya : Indeks yang dipakai antara lain ialah Enhanced Vegetation Index (EVI), Normalized Burn Ratio (NBR), Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Normalized Difference Water Index (NDWI) dan Soil Adjusted Vegetation Index (SAVI). Data yang akan diteliti berupa Citra Satelit Landsat 8 OLI. Hasil analisis menggunakan korelasi pearson, rata-rata indeks memiliki korelasi kuat. Korelasi yang paling kuat ialah antara NDVI dengan SAVI dengan nilai korelasi 0,98. Hasil confusion matrix menunjukkan bahwa metode Random Forest adalah metode yang terbaik untuk penelitian ini, hal tersebut dapat dilihat dari akurasi yang bernilai 0,9995 dan Kappa yang bernilai 0,9897. Prediksi spasial menggunakan Inverse Distance Weighted (IDW) pada perhitungan yang telah dilakukan. Pengujian hubungan spasial antar kecamatan yang berpotensi kebakaran dilakukan dengan menggunakan analisis Moran's I.

Page 1 of 1 | Total Record : 6

 1 

Filter by Year

2020 2020


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 4 No 1 (2021) Vol 3 No 2 (2020) Vol 3 No 1 (2020) Vol 2 No 2 (2019) Vol 2 No 1 (2019) Vol 1 No 2 (2018) Vol 1 No 1 (2018)