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
+6282161108110
Journal Mail Official
jurikom.stmikbd@gmail.com
Editorial Address
STMIK Budi Darma Jalan Sisingamangaraja No. 338 Simpang Limun Medan - Sumatera Utara
Location
Kota medan,
Sumatera utara
INDONESIA
JURIKOM (Jurnal Riset Komputer)
Published by Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Budi Darma
ISSN : 2407389X     EISSN : 27157393     DOI : http://dx.doi.org/10.30865/jurikom.v7i1.1927
Core Subject : Science, Engineering,
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Electrical & Electronics Engineering
JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) membahas ilmu dibidang Informatika, Sistem Informasi, Manajemen Informatika, DSS, AI, ES, Jaringan, sebagai wadah dalam menuangkan hasil penelitian baik secara konseptual maupun teknis yang berkaitan dengan Teknologi Informatika dan Komputer. Topik utama yang diterbitkan mencakup: 1. Teknik Informatika 2. Sistem Informasi 3. Sistem Pendukung Keputusan 4. Sistem Pakar 5. Kecerdasan Buatan 6. Manajemen Informasi 7. Data Mining 8. Big Data 9. Jaringan Komputer 10. Dan lain-lain (topik lainnya yang berhubungan dengan Teknologi Informati dan komputer)
Arjuna Subject : Ilmu Komputer (semua kategori) - Ilmu Komputer (Lain-Lain)
Articles 5 Documents
 1 
Search results for , issue "Vol 11, No 5 (2024): Oktober 2024" : 5 Documents clear
Implementasi Metode MOORA dengan Pembobotan ROC Dalam Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Guru Wali Kelas Terbaik Sandro Willy
JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) Vol 11, No 5 (2024): Oktober 2024
Publisher : Universitas Budi Darma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30865/jurikom.v11i5.8468

Abstract

Pemilihan guru wali kelas terbaik di SDN 101933 Perbaungan merupakan proses yang penting untuk mendukung kualitas pendidikan. Dalam konteks ini, pengambilan keputusan yang tepat memerlukan metode yang dapat mempertimbangkan berbagai kriteria secara objektif. Metode Multi-Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis (MOORA) dengan pembobotan Rank Order Centroid (ROC) diterapkan untuk membantu dalam pengambilan keputusan yang lebih akurat dan objektif. Namun, proses pemilihan guru wali kelas terbaik seringkali mengalami kendala karena banyaknya kriteria yang harus dipertimbangkan. Tanpa metode yang sistematis dan objektif, keputusan yang diambil dapat menjadi subyektif dan kurang akurat. Selain itu, ketidakjelasan dalam penentuan bobot untuk setiap kriteria menambah kompleksitas dalam proses pengambilan keputusan. Penerapan metode MOORA dengan pembobotan ROC dapat meningkatkan akurasi dan objektivitas dalam proses pemilihan guru wali kelas terbaik di SDN 101933 Perbaungan. Dengan mengimplementasikan metode ini, diharapkan dapat diperoleh keputusan yang lebih adil dan tepat berdasarkan penilaian multi-kriteria yang terstruktur.
Perbandingan Algortima Boldi-Vigna Codes Dan Algoritma Taboo Codes Dalam Kompresi File Audio (WAV) Joshua Feliex D. Sirait; Surya Darma Nasution; Saidi Ramadan Siregar
JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) Vol 11, No 5 (2024): Oktober 2024
Publisher : Universitas Budi Darma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30865/jurikom.v11i5.8472

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk melakukan analisis perbandingan antara dua algoritma kompresi, yaitu Boldi-Vigna Codes dan Taboo Codes, dalam konteks pengompresan file audio format WAV. Masalah yang dihadapi adalah kebutuhan akan teknik kompresi yang mampu mengurangi ukuran file audio tanpa mengorbankan kualitas suara, mengingat file audio berformat WAV cenderung memiliki ukuran besar dan membutuhkan ruang penyimpanan yang signifikan. Seiring dengan berkembangnya teknologi audio dan meningkatnya permintaan akan kualitas suara yang tinggi, penting untuk menemukan solusi kompresi yang tidak hanya efektif dalam mengurangi ukuran file tetapi juga mampu mempertahankan integritas dan kualitas audio secara keseluruhan. Untuk mengatasi masalah tersebut, penelitian ini mengimplementasikan dan menguji kinerja kedua algoritma kompresi pada sejumlah file audio WAV. Evaluasi performa dilakukan dengan mengukur tingkat kompresi yang dihasilkan serta kualitas audio yang dipertahankan setelah proses kompresi. Metode eksperimen ini dirancang untuk memberikan pemahaman yang lebih mendalam mengenai efisiensi dan efektivitas masing-masing algoritma dalam konteks kompresi file audio. Hasil penelitian menunjukkan bahwa baik boldi-vigna codes maupun taboo codes mampu mengompresi file audio WAV dengan efektif. Namun, terdapat perbedaan signifikan dalam tingkat kompresi dan kualitas audio yang dihasilkan oleh masing-masing algoritma. Hasil ini memberikan wawasan lebih lanjut tentang keefektifan dan stabilitas kedua algoritma dalam kompresi file audio, serta potensinya dalam meningkatkan efisiensi penggunaan penyimpanan dan pengiriman file audio.
Implementasi Metode MAUT Dengan Pembobotan ROC Pada Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Calon Karyawan Baru Dedi Verianto Laia; Sinar Sinurat; Eferoni Ndruru
JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) Vol 11, No 5 (2024): Oktober 2024
Publisher : Universitas Budi Darma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30865/jurikom.v11i5.8469

Abstract

Karyawan merupakan aset utama perusahaan yang menjadi perencana dan pelaku aktif dari aktivitas organisasi dimana Sistem Pendukung Keputusan adalah sistem yang membantu dalam memberikan hasil yang lebih maksimal, dimana terdapat beberapa metode dalam pengambilan keputusan, salah satunya adalah metode Multi Attribute Utility Theory (MAUT) yang berfungsi menentukan perangkingan yang dimana hasil perangkingan dari data calon karyawan baru digunakan sebagai keputusan, namun terdapat kekurangan MAUT ini karena tidak adanya bobot kriteria yang pasti dari PT. Binavalasindo Dolarasia Sejahtera Utama, sehingga dibutuhkan metode Rank Order Centroid (ROC) dalam menentukan pembobotan, yang dimana ROC digunakan untu mengevaluasi kinerja model klasifikasi dalam memprediksi kelas atau kejadian tertentu. Berdasarkan hasil penelitian yang telah diujikan, maka peneliti dapat memberikan kesimpulan bahwa penerimaan calon karyawan baru dengan menggunakan metode MAUT dengan 7 nama alternatif  dengan 5 kriteria dan nilai bobot yang didapatkan dengan metode ROC dengan hasil nilai tertinggi oleh Alfendy Yatatema Dawolo dengan alternatif A5 nilai 0,832 dan nilai terendah oleh Dharma Alfian Purba dengan alternatif A3 dengan hasil nilai 0,097. Pembobotan mengunakan metode ROC menjadikan penilaian lebih objektif karena sistem perhitungan nilai bobot dengan metode ROC mengurutkan dengan otomatis berdasarkan peringkat kepentingan kriteria.
Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Operator Desa Menggunakan Kombinasi Metode WASPAS Dan Pembobotan ROC Joy Farson Telaumbanua
JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) Vol 11, No 5 (2024): Oktober 2024
Publisher : Universitas Budi Darma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30865/jurikom.v11i5.8470

Abstract

Operator desa merupakan salah satu posisi penting disetiap desa di Indonesia. Sebagai dari bagian aparat desa, operator desa memiliki tanggung jawab yang besar dalam mengelola sistem surat menyurat baik secara online maupun secara offline, serta melaksanakan pemutakhiran data setiap terjadi transaksi keuangan desa. Melaksanakan cetak data sistem keuangan desa setiap akhir bulan, melaksanakan tanggung jawab atas semua terkait sistem keuangan yang berbasis internet. Dari permasalahan yang telah dijelaskan di atas maka dibutuhkan sistem pendukung keputusan (SPK) yang dapat memberikan hasil yang lebih maksimal berdasarkan kriteria yang telah ditentuka. Untuk mendukung sistem pendukung keputusan pemilihan operator desa maka akan digunakan beberapa metode salah satunya yaitu Weight Aggregated Sum Product Assement (WASPAS) dengan pembobotan Rank Order Centroid (ROC). Yang dimana waspas digunakan dalam pengambilan keputusan untuk memilih opsi terbaik dari sejumlah alternatif berdasarkan berbagai kriteria yang saling berkaitan, metode ini dapat membantu dalam penilaian dalam penilaian dan pemilihan terbaik dengan mengurangi kesalahan serta mengoptimalkan penaksiran nilai tertinggi dan terendah. Berdasarkan hasil penelitian ini, maka hasil dalam pemilihan operator desa  dengan menggunakan metode WASPAS dengan 15 alternatif dan 5 kriteria dan nilai bobot yang didapatkan dengan metode ROC dengan hasil nilai tertinggi 0.9990 yaitu alternatif A9.Pembobotan menggunakan metode ROC menjadikan penilaian lebih objektif karena sistem perhitungan nilai bobot dengan metode ROC mengurutkan dengan otomatis berdasarkan peringkat kepentingan kriteria.
Analisis Pengelompokan Minat Baca Siswa SMK Menggunakan Algoritma K-Medoids Josua Leonardo Hamonangan L. Tobing
JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) Vol 11, No 5 (2024): Oktober 2024
Publisher : Universitas Budi Darma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30865/jurikom.v11i5.8484

Abstract

Data siswa yang mengujungi Perpustakaan SMK Swasta Parulian 2 Medan tersimpan dengan baik disistem pengelolaan perpustakaan. Hanya saja data tersebut belum dimanfaatkan dengan baik, salah satunya dalam hal pengelompokan siswa yang memiliki minat baca tinggi, sedang dan rendah. Akibatnya pihak sekolah tidak dapat mengelompokan atau tidak mengetahui siswa yang rajin membaca, kurang atau tidak pernah sama sekali, sedangkan informasi yang diperoleh dari pengelolaan data pengunjung perpustaakaan dapat digunakan untuk memberikan rekomendasi kepada guru / wali kelas untuk memberikan rekomendasi dan himbauan kepada siswa yang jarang atau tidak pernah keperpustakaan. Sekolah memerlukan suatu sistem yang dapat mengelompokkan minat baca siswa berdasarkan jumlah buku yang dipinjam, frekuensi kunjungan, dan durasi membaca di perpustakaan sehingga diperoleh hasil maksimal yang dapat meningkatkan minat baca siswa. Untuk membangun sistem ini dapat digunakan teknik data mining yaitu algoritma K-Medoids. Untuk itu, sangat diperlukan teknik untuk pengelompokan data untuk klastering siswa berdasarkan minat baca siswa. Salah satu teknik dalam data mining untuk clustering data adalah clustering K-Medoids. Algoritma K-Medoids merupakan teknik clustering data berdasarkan jarak, dimana dalam proses clustering sangat tahan terhadap noise / outlier. Data yang akan diuji berjumlah 30 siswa. Minat baca terbagi menjadi 3 yaitu tinggi, sedang dan rendah. Hasil akhir pengelompokan yang dilakukan terhadap data yang diuji sebanyak 2 iterasi. Dengan 13 orang siswa yang mempunyai minat membaca tinggi, 9 orang siswa yang mempunyai minat membaca sedang, dan 8 orang siswa yang mempunyai minat membaca rendah.

Page 1 of 1 | Total Record : 5

 1 

Filter by Year

2024 2024


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 12 No. 5 (2025): Oktober 2025 Vol. 12 No. 4 (2025): Agustus 2025 Vol 12, No 3 (2025): Juni 2025 Vol. 12 No. 3 (2025): Juni 2025 Vol 12, No 2 (2025): April 2025 Vol. 12 No. 2 (2025): April 2025 Vol 12, No 1 (2025): Februari 2025 Vol. 12 No. 1 (2025): Februari 2025 Vol 11, No 6 (2024): Desember 2024 Vol. 11 No. 6 (2024): Desember 2024 Vol. 11 No. 5 (2024): Oktober 2024 Vol 11, No 5 (2024): Oktober 2024 Vol 11, No 4 (2024): Augustus 2024 Vol. 11 No. 4 (2024): Augustus 2024 Vol. 11 No. 3 (2024): Juni 2024 Vol 11, No 3 (2024): Juni 2024 Vol 11, No 2 (2024): April 2024 Vol. 11 No. 2 (2024): April 2024 Vol 10, No 3 (2023): Juni 2023 Vol 10, No 2 (2023): April 2023 Vol 10, No 1 (2023): Februari 2023 Vol 9, No 6 (2022): Desember 2022 Vol 9, No 5 (2022): Oktober 2022 Vol 9, No 4 (2022): Agustus 2022 Vol 9, No 3 (2022): Juni 2022 Vol 9, No 2 (2022): April 2022 Vol 9, No 1 (2022): Februari 2022 Vol 8, No 6 (2021): Desember 2021 Vol 8, No 5 (2021): Oktober 2021 Vol 8, No 4 (2021): Agustus 2021 Vol 8, No 3 (2021): Juni 2021 Vol 8, No 2 (2021): April 2021 Vol 8, No 1 (2021): Februari 2021 Vol 7, No 6 (2020): Desember 2020 Vol. 7 No. 5 (2020): Oktober 2020 Vol 7, No 5 (2020): Oktober 2020 Vol 7, No 4 (2020): Agustus 2020 Vol 7, No 3 (2020): Juni 2020 Vol 7, No 2 (2020): April 2020 Vol 7, No 1 (2020): Februari 2020 Vol 6, No 6 (2019): Desember 2019 Vol 6, No 5 (2019): Oktober 2019 Vol 6, No 4 (2019): Agustus 2019 Vol 6, No 3 (2019): Juni 2019 Vol 6, No 2 (2019): April 2019 Vol 6, No 1 (2019): Februari 2019 Vol 5, No 6 (2018): Desember 2018 Vol 5, No 5 (2018): Oktober 2018 Vol 5, No 4 (2018): Agustus 2018 Vol 5, No 3 (2018): Juni 2018 Vol 5, No 2 (2018): April 2018 Vol 5, No 1 (2018): Februari 2018 Vol 4, No 5 (2017): Oktober 2017 Vol 4, No 4 (2017): Agustus 2017 Vol 3, No 6 (2016): Desember 2016 Vol 3, No 5 (2016): Oktober 2016 Vol 3, No 4 (2016): Agustus 2016 Vol 3, No 1 (2016): Februari 2016 Vol 2, No 6 (2015): Desember 2015 More Issue