cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Mesran
Contact Email
mesran.skom.mkom@gmail.com
Phone
-
Journal Mail Official
ejurnal.stmikbudidarma@gmail.com
Editorial Address
-
Location
Kota medan,
Sumatera utara
INDONESIA
KOMIK (Konferensi Nasional Teknologi Informasi dan Komputer)
Published by Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Budi Darma
ISSN : 25974610     EISSN : 25974645     DOI : -
Core Subject : Science, Engineering,
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Electrical & Electronics Engineering Engineering
Jurnal KOMIK (Konferensi Nasional Teknologi Informasi dan Komputer) adalah wadah publikasi bagi peneliti dalam bidang kecerdasan buatan, kriptografi, pengolahan citra, data mining, system pendukung keputusan, mobile computing, system operasi, multimedia, system pakar, GIS, jaringan computer.
Arjuna Subject : -
Articles 600 Documents
 56   57   58   59   60 
Perbandingan Algoritma Golomb Code Dengan Algoritma Punctured Elias Code Dalam Kompresi File Video Irawati, Irawati
KOMIK (Konferensi Nasional Teknologi Informasi dan Komputer) Vol 7, No 1 (2024): Transformasi Komputasi Kuantum Untuk Percepatan Teknologi Baru
Publisher : STMIK Budi Darma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30865/komik.v7i1.8056

Abstract

In today's digital era, the use of data compression technology is very important because the utilization of data in electronic form is faster for exchanging information.Large file sizes require a lot of storage space. Video files have a large size compared to other types of video files. Because the mp4 file size is too large, the process of sending data takes a long time. One of the techniques needed for this problem is compression. Compression is the process of resizing data to a smaller size. The algorithms used in this research are the Golomb Code algorithm and the Punctured Elias Code algorithm, which have their own advantages and disadvantages. After the two algorithms are compressed, a comparison of the two algorithms is made using the exponential method. The exponential comparison method is one of the methods used to determine the priority order of alternative decisions based on several criteria. The final result of the comparison process with the exponential method obtained a result of 7.296, which is the Golomb Code algorithm. So that the algorithm becomes the fastest and most effective algorithm in compressing video files, this is because the smaller the total value obtained, the less effort made by the algorithm in compression.
Peningkatan Kualitas Citra Hasil Scan Ijazah Menggunakan Median Filter Dan Gaussian Filter Raihan, Ananda; Hery Sunandar
KOMIK (Konferensi Nasional Teknologi Informasi dan Komputer) Vol. 9 No. 1 (2025): AI dan Teknologi Cerdas: Pilar Ekosistem Digital Berkelanjutan dalam Meningkatk
Publisher : Universitas Budi Darma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30865/komik.v7i1.9368

Abstract

Di era digital, dokumen penting seperti ijazah sering diubah menjadi bentuk digital melalui proses scan untuk mempermudah pengiriman. Namun, hasil scan sering mengalami penurunan kualitas citra, seperti munculnya noise. Hal ini dapat mengganggu kejelasan informasi dan menyulitkan proses verifikasi data. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, penelitian ini menggunakan dua metode pengolahan citra digital, yaitu Median Filter dan Gaussian Filter. Median Filter digunakan untuk mengurangi noise tanpa merusak struktur citra, kemudian dilanjutkan dengan Gaussian Filter untuk menghilangkan sisa noise yang masih tersisa setelah proses Median Filter. Evaluasi efektivitas metode dilakukan menggunakan parameter NIQE (Naturalness Image Quality Evaluator). Berdasarkan hasil pengujian, penerapan Median Filter yang diikuti oleh Gaussian Filter menghasilkan penurunan nilai NIQE setiap pemrosesan. Tingkat peningkatan kualitas citra bervariasi antar sampel, tetapi Median Filter dan Gaussian Filter secara konsisten mampu memperbaiki kualitas citra hasil scan ijazah. Hal ini menunjukkan bahwa penggunaan Median Filter dan Gaussian Filter mampu memberikan peningkatan kualitas citra scan ijazah secara lebih optimal.
Implementasi Metode Naive Bayes Untuk Klasifikasi Kualitas Jambu Air Madu Deli Merah iwanman; Soeb Aripin; Lince Tomoria
KOMIK (Konferensi Nasional Teknologi Informasi dan Komputer) Vol. 9 No. 1 (2025): AI dan Teknologi Cerdas: Pilar Ekosistem Digital Berkelanjutan dalam Meningkatk
Publisher : Universitas Budi Darma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30865/komik.v9i1.9558

Abstract

Jambu Air Madu Deli Merah merupakan salah satu tanaman unggul yang memiliki nilai ekonomis tinggi dan banyak diminati konsumen di Indonesia, khususnya di wilayah Sumatera Utara. Permintaan pasar terhadap Jambu Air Madu Deli Merah terus meningkat seiring dengan kesadaran masyarakat akan pentingnya mengonsumsi buah-buahan segar yang berkualitas. Penentuan kualitas Jambu Air Madu Deli Merah secara manual masih mengandalkan penilaian subjektif berdasarkan pengalaman petani atau pedagang, yang seringkali berbeda-beda antara satu individu dengan individu lainnya. Proses penilaian manual ini memiliki kelemahan yaitu tingkat konsistensi yang rendah karena bergantung pada kemampuan visual dan pengalaman masing-masing penilai. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan metode Naive Bayes dalam mengklasifikasikan kualitas jambu air madu Deli Merah secara otomatis berdasarkan warna, bentuk, dan kondisi buah yang dapat diukur secara objektif dan konsisten. Data yang dikumpulkan meliputi fisik Jambu Air Madu Deli Merah seperti warna yang dianalisis berdasarkan spektrum warna buah RGB untuk mendapatkan nilai numerik yang objektif. Bentuk buah dianalisis dengan mengukur aspek rasio panjang terhadap lebar buah, simetri bentuk, dan keteraturan kontur buah menggunakan teknik pengolahan citra digital. Kondisi fisik buah mencakup penilaian terhadap keberadaan bercak, luka, memar, atau kerusakan fisik lainnya pada permukaan kulit buah yang dapat mempengaruhi kualitas. Sampel penelitian terdiri dari 40 buah Jambu Air Madu Deli Merah yang dikumpulkan untuk memastikan representativitas data. Hasil penelitian menunjukkan bahwa implementasi metode Naive Bayes mampu mengklasifikasikan kualitas Jambu Air Madu Deli Merah dengan tingkat akurasi yang baik pada data testing yang digunakan dalam eksperimen ini. Akurasi yang sangat tinggi ini menunjukkan bahwa kombinasi parameter warna, bentuk, dan kondisi fisik buah dapat memberikan informasi yang cukup untuk membedakan kualitas buah dengan akurat.
Analisis Perbandingan Algoritma Advanced Encryption Standard (AES) dan Twofish Dalam Mengamankan Dokumen Teks Aditya Prayoga Abdillah
KOMIK (Konferensi Nasional Teknologi Informasi dan Komputer) Vol. 9 No. 1 (2025): AI dan Teknologi Cerdas: Pilar Ekosistem Digital Berkelanjutan dalam Meningkatk
Publisher : Universitas Budi Darma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30865/komik.v9i1.9565

Abstract

Perkembangan teknologi informasi yang pesat menuntut adanya sistem keamanan andal untuk melindungi dokumen teks yang berisi informasi sensitif. Penelitian ini membandingkan efisiensi dan tingkat keamanan dua algoritma kriptografi simetris terkemuka, yaitu Advanced Encryption Standard (AES) dan Twofish, dalam mengamankan file teks. Implementasi meliputi proses enkripsi file teks menjadi cipherteks dan dekripsi kembali menjadi plaintext menggunakan kunci tertentu. Pengujian kinerja difokuskan pada analisis kecepatan enkripsi dan dekripsi, ukuran file cipherteks, serta kualitas keamanan menggunakan parameter Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR). Hasil penelitian menunjukkan bahwa AES cenderung unggul dalam kecepatan proses, sementara Twofish menunjukkan konsistensi yang lebih baik dalam menjaga kualitas data selama pengujian PSNR. Dengan demikian, penelitian ini memberikan pemahaman yang jelas mengenai kelebihan dan kekurangan masing-masing algoritma kriptografi sebagai acuan penting dalam pemilihan metode enkripsi yang tepat untuk pengamanan data digital.
Sistem Pendukung Keputusan Penerapan Metode WASPAS dalam Menentukan Lokasi Strategis Usaha untuk UMKM Zainab Hasibuan; murdani; Siagian, Edward Robinson
KOMIK (Konferensi Nasional Teknologi Informasi dan Komputer) Vol. 9 No. 1 (2025): AI dan Teknologi Cerdas: Pilar Ekosistem Digital Berkelanjutan dalam Meningkatk
Publisher : Universitas Budi Darma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30865/komik.v9i1.9566

Abstract

Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM) berperan penting dalam perekonomian nasional melalui kontribusinya terhadap Produk Domestik Bruto (PDB), penyerapan tenaga kerja, serta pemerataan ekonomi. Meski demikian, banyak UMKM menghadapi tantangan strategis dalam menentukan lokasi usaha. Pemilihan lokasi yang tidak tepat dapat menurunkan aksesibilitas pelanggan, meningkatkan biaya operasional, mengurangi daya saing, dan pada akhirnya memicu kegagalan usaha. Untuk menjawab permasalahan tersebut, penelitian ini mengembangkan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) berbasis metode Multi-Criteria Decision Making (MCDM) menggunakan Weighted Aggregated Sum Product Assessment (WASPAS). Metode WASPAS dipilih karena menggabungkan keunggulan Weighted Sum Model (WSM) dan Weighted Product Model (WPM), sehingga mampu menghasilkan penilaian alternatif yang lebih stabil dan komprehensif. SPK yang dikembangkan dirancang untuk mengolah data kuantitatif maupun kualitatif dengan mempertimbangkan sejumlah kriteria utama, yaitu aksesibilitas, potensi pasar, biaya operasional, dan infrastruktur pendukung. Output sistem berupa peringkat dan rekomendasi lokasi terbaik berdasarkan nilai preferensi setiap alternatif. Hasil pengembangan ini diharapkan dapat membantu pelaku UMKM mengambil keputusan lokasi usaha secara lebih rasional, efisien, dan berbasis data, sekaligus meminimalkan risiko kerugian jangka panjang akibat kesalahan penentuan lokasi
Jaringan CNN 3D Berorientasi Konteks Untuk Mengenali Aksi Dengan Memanfaatkan Segmentasi Semantik (CARS) Hutahaean, Kevin H; Sony Bahagia Sinaga; Chandra Frenki Sianturi
KOMIK (Konferensi Nasional Teknologi Informasi dan Komputer) Vol. 9 No. 1 (2025): AI dan Teknologi Cerdas: Pilar Ekosistem Digital Berkelanjutan dalam Meningkatk
Publisher : Universitas Budi Darma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30865/komik.v9i1.9567

Abstract

Pengenalan aksi manusia menjadi topik penting dalam bidang visi komputer karena beragam aplikasinya, seperti pengawasan, interaksi manusia–komputer, dan sistem otonom. Walaupun metode CNN 3D terbaru mampu menangkap informasi spasial dan temporal dengan hasil yang cukup baik, pendekatan ini masih menghadapi kendala dalam memanfaatkan konteks lingkungan tempat aksi berlangsung. Keterbatasan tersebut mengurangi kemampuannya dalam membedakan aksi yang mirip serta mengidentifikasi skenario rumit secara lebih akurat. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, penelitian ini mengusulkan pendekatan baru yang disebut Context-aware 3D CNN for Action Recognition based on Semantic Segmentation (CARS). Metode CARS mencakup modul pengenal adegan intermediari yang memanfaatkan model segmentasi semantik guna mengekstraksi petunjuk kontekstual dari rangkaian video. Informasi kontekstual tersebut kemudian direpresentasikan dan digabungkan dengan fitur yang dipelajari oleh model 3D CNN, sehingga terbentuk peta fitur global yang lebih kaya. Selain itu, CARS memasukkan Convolutional Block Attention Module (CBAM), yang menerapkan mekanisme atensi kanal dan spasial untuk menyoroti bagian paling penting dari peta fitur 3D CNN. Peneliti juga mengganti fungsi kerugian entropi silang konvensional dengan focal loss, yang lebih efektif dalam menangani kelas tindakan manusia yang jarang muncul dan sulit dibedakan. Serangkaian eksperimen pada berbagai dataset benchmark terkenal, seperti HMD51 dan UCF101, menunjukkan bahwa metode CARS yang diusulkan mampu melampaui kinerja pendekatan mutakhir berbasis 3D CNN. Selain itu, modul ekstraksi konteks dalam CARS bersifat generik dan plug-and-play, sehingga dapat meningkatkan akurasi klasifikasi pada berbagai arsitektur 3D CNN.
Perancangan Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Gangguan Tidur (Insomia Kronis) pada Lansia Menggunakan Metode Naïve Bayes Berbasis Website Rio Riadi; Saidi Ramadan Siregar; Soeb Aripin
KOMIK (Konferensi Nasional Teknologi Informasi dan Komputer) Vol. 9 No. 1 (2025): AI dan Teknologi Cerdas: Pilar Ekosistem Digital Berkelanjutan dalam Meningkatk
Publisher : Universitas Budi Darma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30865/komik.v9i1.9568

Abstract

Perkembangan teknologi informasi yang pesat telah memberikan peluang besar dalam dunia kesehatan, termasuk dalam membantu proses diagnosis penyakit. Salah satu inovasi yang semakin banyak dimanfaatkan adalah sistem pakar berbasis web, yang memanfaatkan kecerdasan buatan untuk meniru kemampuan seorang ahli dalam menganalisis gejala dan memberikan diagnosis. Metode Naive Bayes sebagai teknik klasifikasi probabilistik dinilai efektif dalam mengolah data gejala untuk menghasilkan prediksi diagnosis yang akurat. Dengan dukungan platform website, sistem ini dapat diakses dengan mudah oleh tenaga medis maupun masyarakat, sehingga meningkatkan efisiensi dan jangkauan layanan kesehatan. Permasalahan yang dihadapi di lapangan, khususnya di Puskesmas Deli Tua, adalah banyaknya lansia yang mengalami insomnia kronis namun belum mendapatkan diagnosis yang cepat dan tepat. Keterbatasan sumber daya manusia, lamanya proses diagnosis manual, serta minimnya pemanfaatan teknologi menjadi hambatan dalam penanganan kasus tersebut. Selain itu, penelitian terdahulu umumnya hanya membahas gangguan tidur secara umum dan belum fokus pada insomnia kronis pada lansia, sehingga solusi yang ada belum sepenuhnya sesuai dengan kebutuhan spesifik kelompok ini. Solusi yang ditawarkan dalam penelitian ini adalah merancang dan membangun sistem pakar berbasis website menggunakan metode Naive Bayes untuk mendiagnosis insomnia kronis pada lansia. Sistem ini dirancang untuk mengolah data gejala yang relevan, baik primer maupun sekunder, dan memberikan hasil diagnosis secara cepat dan akurat. Dengan adanya sistem ini, tenaga medis di Puskesmas Deli Tua dapat terbantu dalam proses pengambilan keputusan, menghemat waktu, serta meningkatkan kualitas layanan. Diharapkan, sistem ini tidak hanya berperan dalam diagnosis, tetapi juga mendukung upaya promotif dan preventif terhadap gangguan tidur pada lansia.
Deteksi Dan Pencegahan Fraud Internal Di Perusahaan Menggunakan Algoritma Random Forest Riyan Sanjaya; Putri Ramadhani
KOMIK (Konferensi Nasional Teknologi Informasi dan Komputer) Vol. 9 No. 1 (2025): AI dan Teknologi Cerdas: Pilar Ekosistem Digital Berkelanjutan dalam Meningkatk
Publisher : Universitas Budi Darma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30865/komik.v9i1.9569

Abstract

Fraud internal merupakan permasalahan krusial yang dapat menyebabkan kerugian finansial signifikan bagi perusahaan, termasuk CV. Smartindo Telekom. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem deteksi fraud internal berbasis data karyawan guna mendukung strategi deteksi yang efektif. Sistem dikembangkan dengan menerapkan algoritma Random Forest yang berlandaskan pada kerangka teori Fraud Diamond, mencakup empat elemen utama yaitu tekanan (pressure), kesempatan (opportunity), rasionalisasi (rationalization), dan kemampuan (capability). Data penelitian terdiri atas indikator finansial dan operasional seperti selisih stok, jumlah transaksi, hutang, rotasi kerja, absensi, telat absen, lembur tanpa pengawasan, transaksi anomali, pelanggaran disiplin, jabatan dan lama bekerja. Melalui teknik bootstrap sampling sebanyak 1.000 kali, dihasilkan 1.000 pohon keputusan untuk membentuk model klasifikasi yang stabil dan akurat. Sistem diimplementasikan dalam aplikasi berbasis web menggunakan framework Flask dengan visualisasi interaktif hasil analisis. Hasil evaluasi menunjukkan tingkat akurasi, presisi, recall, dan F1-score mencapai 100%, dengan faktor dominan yang memengaruhi potensi fraud adalah selisih stok, jumlah transaksi, hutang, dan rotasi kerja. Penelitian ini berhasil menghasilkan sistem deteksi fraud yang efektif sekaligus memberikan kontribusi nyata terhadap penguatan strategi pencegahan fraud internal.
Penerapan Algoritma FIFO (First In First Out) dalam Simulasi Antrean Wahana Go-Cart Rofiqli Bahri; Nurin Natiqoh Lubis
KOMIK (Konferensi Nasional Teknologi Informasi dan Komputer) Vol. 9 No. 1 (2025): AI dan Teknologi Cerdas: Pilar Ekosistem Digital Berkelanjutan dalam Meningkatk
Publisher : Universitas Budi Darma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30865/komik.v9i1.9570

Abstract

Industri rekreasi yang terus bertumbuh menuntut pengelolaan operasional wahana yang semakin presisi, terutama pada layanan pengunjung. Pada wahana go-cart, fluktuasi kedatangan (jam puncak, akhir pekan, musim libur) berhadapan dengan kapasitas layanan yang dibatasi jumlah kart, kapasitas lintasan, durasi sesi, serta prosedur keselamatan, sehingga berpotensi menimbulkan antrean dan penurunan pengalaman pelanggan. Penelitian ini memanfaatkan teori antrean untuk mengukur kinerja melalui indikator panjang antrean, waktu tunggu, waktu dalam sistem, utilisasi, dan throughput, serta menggunakan Hukum Little sebagai relasi validasi. Karena karakteristik go-cart cenderung berbasis sesi, memiliki waktu persiapan, variasi durasi, dan pembatasan jumlah kart di lintasan, pendekatan analitik sederhana sering tidak memadai. Oleh sebab itu, dibangun model simulasi kejadian-diskrit berbasis disiplin layanan FIFO untuk merepresentasikan proses layanan secara realistis dan melakukan what-if analysis terhadap skenario perbaikan, seperti penambahan kart, penyesuaian jadwal sesi, dan pengurangan jeda. Hasil penelitian diharapkan memberikan rekomendasi operasional berbasis data bagi manajemen serta kontribusi akademik berupa integrasi FIFO, teori antrean, dan simulasi pada layanan rekreasi yang capacity-constrained dan berbasis sesi.
Perancangan Sistem Informasi Objek Wisata Di Kabupaten Simalungun Berbasis Mobile Sinaga, Eka Jaya; Gortap Lumbantoruan; Eviyanti Novita Purba
KOMIK (Konferensi Nasional Teknologi Informasi dan Komputer) Vol. 9 No. 1 (2025): AI dan Teknologi Cerdas: Pilar Ekosistem Digital Berkelanjutan dalam Meningkatk
Publisher : Universitas Budi Darma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30865/komik.v9i1.9571

Abstract

Pariwisata merupakan salah satu sektor penting dalam membangun daerah, namun di Kabupaten Simalungun, penyediaan informasi wisata masih bersifat konvensional dan kurang terintegrasi, yang menjadi kendala dalam promosi dan pelayanan wisata. Penelitian ini bertujuan untuk merancang sistem informasi objek wisata berbasis mobile guna mempermudah masyarakat dan wisatawan dalam mengakses informasi secara efisien dan real-time. Metode pengembangan sistem yang digunakan adalah waterfall, yang meliputi tahapan analisis kebutuhan, perancangan sistem, implementasi, dan pengujian. Sistem yang dikembangkan menyediakan berbagai fitur utama seperti informasi objek wisata, peta lokasi, reservasi tiket, serta informasi penunjang lainnya seperti hotel dan penginapan, wisata kuliner, pusat perbelanjaan, tempat beribadah, dan informasi terkait Kabupaten Simalungun. Hasil perancangan menunjukkan bahwa sistem ini mampu memberikan solusi terhadap keterbatasan akses informasi sebelumnya dan berkontribusi dalam digitalisasi pariwisata lokal. Dengan antarmuka yang user friendly serta sistem basis data yang terstruktur, aplikasi ini diharapkan mampu meningkatkan pengalaman wisatawan sekaligus mendukung promosi destinasi wisata di Kabupaten Simalungun secara luas dan berkelanjutan.

Page 60 of 60 | Total Record : 600

 56   57   58   59   60 

Filter by Year

2017 2025


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 9 No. 1 (2025): AI dan Teknologi Cerdas: Pilar Ekosistem Digital Berkelanjutan dalam Meningkatk Vol 7, No 1 (2024): Transformasi Komputasi Kuantum Untuk Percepatan Teknologi Baru Vol 6, No 1 (2022): Challenge and Opportunity For Z Generation in Metaverse Era Vol 5, No 1 (2021): Peran Generasi Milenial Bertalenta Digital Pada Era Society 5.0 Vol 4, No 1 (2020): The Liberty of Thinking and Innovation Vol 3, No 1 (2019): Smart Device, Mobile Computing, and Big Data Analysis Vol 2, No 1 (2018): Peranan Teknologi dan Informasi Terhadap Peningkatan Sumber Daya Manusia di Era Vol 2, No 1 (2018): Peranan Teknologi dan Informasi Terhadap Peningkatan Sumber Daya Manusia di Era Vol 1, No 1 (2017): Intelligence of Cognitive Think and Ability in Virtual Reality Vol 1, No 1 (2017): Intelligence of Cognitive Think and Ability in Virtual Reality