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 1,069 Documents
 13   14   15   16   17 
Implementasi Algoritma Prediction By Partial Matching (Ppm) Pada Kompresi File Teks Terenkripsi Elgamal Relina Hutagalung
JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) Vol 5, No 6 (2018): Desember 2018
Publisher : STMIK Budi Darma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (353.438 KB) | DOI: 10.30865/jurikom.v5i6.1196

Abstract

Computer security is a branch of technology known as information security applied to computers. The goal of computer security is to protect information against information theft. The application of computer security is an effort made to secure performance and computerized processes so that they are not used, modified, interrupted and disturbed by unauthorized parties. While data compression is one of the important aspects of the development of information technology. Compression is converting data into forms that require fewer bits, usually done so that data can be stored or sent more efficiently. The speed in the process of sending information is something that is highly expected by using existing technology and will be hampered if the file containing the information has a large size. Not only kecepan, security factors are very important things in the exchange of information. This is because many irresponsible parties want to steal information and can be misused by that party. The compression technique using the Prediction by Partial Matching algorithm can overcome large file sizes because by using the algorithm the file size can be minimized. Whereas to improve the security of confidential information, then encoding text files using the ElGamal algorithm which has a level of security that is quite strong because of the difficulty in calculating discrete logarithms to solve them. The final result is a text file that has been encoded and has a smaller size.
Penerapan Metode Simple Moving Average Untuk Memprediksi Hasil Laba Laundry Karpet Pada CV. Homecare Nur Aini; Sinar Sinurat; Sumiaty Adelina Hutabarat
JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) Vol 5, No 2 (2018): April 2018
Publisher : STMIK Budi Darma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (537.56 KB) | DOI: 10.30865/jurikom.v5i2.656

Abstract

CV. Homecare is a company engaged in the field of laundry carpet that serves customers in carpet washing, a business engaged in carpet laundry service for most still run the conventional system has not been using computerized data, especially in terms of predicting carpet laundry every month. Simple Moving Average is a model in making predictions. The moving average technique is used in predicting demand by calculating the average value and actual demand value of a certain number of previous periods. Each new prediction is set for a long period and used with the request of the new period, so the data on the calculation moves over time, in accordance with the name of this method. The simple moving average method is used for data that is unstable, has no trends, and does not use data weighting. With the existence of simple moving average method is one of the methods on time series prediction system model with computerized characteristics, about predicting the carpet can do apply the research technique of surgery expected carpet laundry company can do predict carpet income every month so that company can measure profit ratio which will be earned every month. So as to produce the system predicts the good results of carpet laundry results, which can be utilized and facilitate the users.
Implementasi Metode Rough Set Dalam Memprediksi Dampak Tanah Longsor (Studi Kasus Badan Penanggulangan Bencana Daerah (BPBD) Provinsi Sumatera Utara Pardomuan Sihombing
JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) Vol 6, No 4 (2019): Agustus 2019
Publisher : STMIK Budi Darma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (336.678 KB) | DOI: 10.30865/jurikom.v6i4.1400

Abstract

Landslides are displacement of slope-forming material in the form of rocks, rubble, soil or material. In the Province of North Sumatra, landslides often occur and cause loss of life and material damage. These impacts can be minimized based on predictions of the initial symptoms of landslides such as rainfall, slope, topography, landslide types and so on. To reduce the impact of landslides, it is necessary to build an understanding based on technical knowledge and skills about the prediction of landslide impacts using data from existing landslide disasters. Data mining is a series of processes to explore the added value of a data set in the form of knowledge that has not been known manually. Data mining is very helpful in extracting information about the predicted impact of landslides in North Sumatra Province. The data mining method used is the Rough Set method. The Rough Set method is used to predict the impact of a landslide based on data on factors causing landslides and the area where landslides occur. Rough set is an efficient technique for Knowledge Discovery in Database (KDD) in the process stages and Data Mining.
PERANCANGAN APLIKASI MENGIDENTIFIKASI PENYAKIT MATA DENGAN MENGGUNAKAN METODE BACKPROPAGATION Fahmi Hasobaran Dalimunthe
JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) Vol 3, No 1 (2016): Februari 2016
Publisher : STMIK Budi Darma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (597.632 KB) | DOI: 10.30865/jurikom.v3i1.40

Abstract

Metode pembelajaran backpropagation banyak digunakan untuk penyelesaian suatu masalah berkaitan dengan identifikasi, prediksi, dan pengenalan pola. Salah satu pengaplikasian metode backpropagation adalah pada bidang medis, yaitu sistem untuk mengidentifikasi sebuah penyakit. Penyakit yang diidentifikasi menggunakan metode backpropagation merupakan penyakit yang memiliki gejala yang bias antara satu dan yang lainnya yang menjadikan penyakit sulit untuk dibedakan. Penyakit mata menular memiliki gejala yang sangat bias antara jenis yang satu dengan yang lainnya, menyebabkan jenis-jenis penyakit mata menular sulit untuk diidentifikasi.Metode backpropagation diimplementasikan pada kasus penyakit mata menular untuk mengidentifikasi jenis penyakit mata menular berdasarkan gejala-gejala yang ditimbulkan oleh penyakit, gejala yang didapatkan kemudian disusun menjadi 19 buah variabel masukan. Pada metode backpropagation gejala- gejala yang ditimbulkan digunakan sebagai sinyal input yang akan dihitung sedemikian hingga didapatkan hasil berupa penyakit yang teridentifikasi. Adapun jenis penyakit mata menular yang diidentifikasi adalah penyakit Konjungtivitis, Keratokongjutivitis Vernalis, Endoftalmitis, Selulitis Orbitalis, Trakoma, Blefaritis, dan Ulkus Kornea.    Kata Kunci : JST, Penyakit Mata
IMPLEMENTASI DATA MINING ALGORITMA APRIORI PADA SISTEM PERSEDIAAN BED COVER Nova, Andy
JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) Vol 4, No 5 (2017): Oktober 2017
Publisher : STMIK Budi Darma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30865/jurikom.v4i5.685

Abstract

Persediaan adalah bagian utama dalam neraca dan seringkali merupakan perkiraan yang nilainya cukup besar yang melibatkan modal kerja yang besar. Tanpa adanya persediaan barang dagangan, perusahaan akan menghadapi resiko dimana pada sewaktu-waktu tidak dapat memenuhi keinginan dari para pelangganya. Tentu saja kenyataan ini dapat berakibat buruk bagi perusahaan, karena secara tidak langsung perusahaan menjadi kehilangan kesempatan untuk memperoleh keuntungan yang seharusnya didapatkan. Semangkin banyaknya konsumen yang menginginkan berbagai jenis merk bed cover sehingga seringkali barang yang tertentu tidak tersedia didistributor, menyebabkan semangkin sulitnya memenuhi permintaan konsumen karna seringkali kali barang yang diinginkan oleh konsumen tidak tersedia didistributor, sehingga ada jeda waktu untuk menunggu barang tersebut tersedia sehingga ini menyebabkan hilangnya kesempatan toko untuk memperoleh komisi dari hasil penjulan tersebut. Agar mengetahui persediaan bed cover dibutuhkan analisis dengan menggunakan algoritma apriori. Didalam apriori terdapat association rules, assosiasi ini termasuk jenis aturan pada data mining. Salah satunya tahap analisis assosiasi yang menarik perhatian banyak peneliti untuk menghasilkan rules yang efesien adalah analisis pola frekwensi tinggi. Baik tidaknya suatu assosiasi dapat diketahui dengan dua tolak ukur yakni support adalah nilai penunjang, persentase kombinasi item didalam database dan confidence nilai kepastian, kuat hubungan  item dalam aturan asosiasi
Penerapan Metode Kompresi Burrows Wheler Transform Pada Citra Hasil Interpolasi Bicubic Sarmiyana Purba
JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) Vol 6, No 5 (2019): Oktober 2019
Publisher : STMIK Budi Darma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (237.577 KB) | DOI: 10.30865/jurikom.v6i5.1645

Abstract

Image compression or image compression aims to minimize memory requirements in representing digital images by reducing duplication of data in the image so that the memory needed is less than the original image representation. This is useful to shorten the image sending time and also save memory usage compared to uncompressed images. One image that is often compressed is the image of interpolation. Interpolation (often called resampling) is an imaging method to increase (or reduce) the number of pixels in a digital image. Some digital cameras use interpolation to produce images that are larger than the captured sensor or to make digital zoom. Almost all image editing software supports one or more interpolation methods. How an enlarged image can be smooth without leaving the impression of rupture depends very much on the sophistication of the interpolation algorithm. Burrows Wheler Transform Algorithm and Bicubic Interpolation Algorithm are good compression and interpolation methods in image processing. Magnification and compression of the image of an image is done by performing matrix operations on the image to be enlarged and compressed
PERANCANGAN APLIKASI PALANG PINTU OTOMATIS MENGGUNAKAN MOTION SENSOR BERBASIS MIKROKONTROLER AT89S51 Berutu, Weenmean
JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) Vol 3, No 1 (2016): Februari 2016
Publisher : STMIK Budi Darma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (361.574 KB) | DOI: 10.30865/jurikom.v3i1.59

Abstract

Teknologi membuat segala sesuatu yang kita lakukan menjadi lebih mudah. Kebutuhan manusia terhadap peralatan yang cerdas dan dapat bekerja secara otomatis semakin meningkat, sehingga peralatan- peralatan otomatis ini sedikit demi sedikit mulai menggantikan peralatan manual. Pada perusahaan sering terjadi antrian kendaraan karena banyaknya kendaraan yang keluar masuk perusahaan. Untuk itu dibutuhkan suatu perangkat sistem otomatis palang pintu yang dapat bekerja full time dengan tujuan untuk mempermudah petugas untuk membuka palang pintu pada perusahaan. Didalam penulisan ini dikembangkan mengenai alat palang pintu otomatis berbasis Mikrokontroler AT89S51. Mikrokontroler AT89S51 ini digunakan sebagai otak dari kinerja alat ini. Semua intruksi dari jalannya alat tersebut akan diproses didalam Mikrokontroler AT89S51. Tujuan penggunaan mikrokontroler ini adalah untuk membuat sistem aplikasi palang pintu otomatis. Proses yang dilakukan diawali dengan adanya pendeteksian gerak oleh sensor infrared. Ketika sensor mendeteksi adanya gerakan yang melewati sensor tersebut, lampu LED hidup dan alarm akan berbunyi beberapa detik kemudian palang pintu terbuka secara otomatis. Pemakaian alat ini dapat digunakan diberbagai kalangan, baik itu di masyarakat ataupun pada perusahaan. Dengan penerapan alat ini di kalangan masyarakat, masyarakat akan diberikan kemudahan dan kenyamanan dalam penggunaannya. Kata Kunci : Palang pintu otomatis, Mikrokontroler AT89S51.
SISTEM PAKAR IDENTIFIKASI BENTUK KERIS JAWA DENGAN METODE CF (CERTAINTY FACTOR) Marlina, Reni
JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) Vol 4, No 5 (2017): Oktober 2017
Publisher : STMIK Budi Darma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30865/jurikom.v4i5.710

Abstract

Sistem pakar merupakan bagian dari kecerdasan buatan. Sistem pakar adalah sistem computer yang mampu menirukan penalaran seorang pakar dengan keahlian pada suatu pengetahuan tertentu. Sistem pakar dapat menggantikan peran seorang pakar yang ada pada prinsip kerjanya dapat memberikan hasil yang pasti, seperti yang dilakukan seorang pakar. Dalam  identifikasi  keris  jawa  masih  terdapat  keracuan  dan  kurangnya pakar dalam perkerisan, maka di butuhkan sistem pakar untuk membantu dalam memecahkan  masalah.  Karena  pemecahan  masalah  tersebut  dapat  dilakukan dengan  mengembangkan   sistem   yang  dapat  berperan  sebagai  seorang  ahli. Dengan kata lain terjadi pemindahan atau proses pengolahan informasi bersifat heuristic yang artinya membangun dan mengoperasikan basis pengetahuan yang berisi fakta beserta penalarannya. Dalam hal ini prosesnya disebut knowledge engineering  yaitu  penyerapan  basis pengetahuan  dari seorang pakar  ke sebuah komputer.  Fakta-fakta  yang  diperoleh  dari  pengetahuan  seorang  ahli  disimpan dalam  suatu  basis  pengetahuan.  Dengan  bantuan  mesin  inferensi  dan  memori kerja.  Proses penarikan  kesimpulan  tentang dapur,  jenis luk, tangguh  dan nama keris. Berdasarkan  Kategori bidang yang sesuai, sistem pakar ini termasuk jenis diagnosisi, yaitu mengecek ricikan dan jenis luk yang ada dan memberikan kesimpulan tentang dapur, jenis luk, tangguh dan nama keris. Pada penelitian ini dibuat sistem pakar menggunakan forward chaining dengan menggunakan metode Certainty Factor (CF) atau faktor kepastian untuk identifikasi bentuk keris jawa. Sistem  ini dapat  memberikan  diagnosa  awal  dari bentuk  keris  jawa.  dari ricikan dan jenis luk yang ada, tanpa harus bertanya  langsung  ke pakar.  Hasil penelitian menunjukkan bahwa CF dapat digunakan sebagai cara untuk mengatasi ketidakpastian untuk kasus identifikasi bentuk keris jawa.
Jaringan Saraf Tiruan Dengan Menggunakan Metode Perceptron Mendiagnosa Helminthasis Pada Hewan Kelinci Rizqaah Saadah Siregar
JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) Vol 6, No 6 (2019): Desember 2019
Publisher : STMIK Budi Darma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (184.464 KB) | DOI: 10.30865/jurikom.v6i6.1886

Abstract

Rabbits are mammals from the family Leporidae, which can be found in many parts of the earth. In the past, this animal is a wild animal that lived in Africa to European land. In its development, in 1912, rabbits were classified in the order Lagomorpha. This order is divided into two families, namely Ochtonidea which is good at whistling and Leporidea, including rabbits and hare. The origin of the word rabbit comes from the Dutch language, which is Konijntje which means rabbit cub. This shows that the Nusantara community began to recognize rabbits during the colonia period, whereas on the island of Sumatra there was one species of native Sumatran rabbit Nesolagus Netsheri that was only discovered in the year. In this study artificial neural networks using the perceptron method separately to recognize objects about helminthiasis in rabbits. Helminthiasis lives in the intestinal tract, where digestive enzymes can dissolve eggshells and release worms. Worms begin to multiply by producing more eggs and eventually hatch. Worms have a multicellular structure with organ systems. In this research, perceptron is perceptron trained by using a set of patterns that are given to him repeatedly during training. Each pattern given is a pair of input patterns and the desired pattern as a target. Perceptron do the sum of each input and use the threshold function to calculate the exit. This output is then compared to the desired results, the difference generated from this comparison is used to change the weights in the network. This is done repeatedly until the output is in accordance with the desired results.
PENENTUAN ALUR TERPENDEK PENGIRIMAN BARANG PT.KENCANA LINK NUSANTARA MEDAN DENGAN ALGORITMA DJIKSTRA Ahmad Zuhri Hasibuan
JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) Vol 3, No 6 (2016): Desember 2016
Publisher : STMIK Budi Darma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (545.003 KB) | DOI: 10.30865/jurikom.v3i6.75

Abstract

Penentuan jalur terpendek merupakan bagian pencarian jalur dengan jarak paling minimum. Algoritma djikstra adalah algoritma yang paling terkenal dalam pencarian jalur terpendek. Algoritma Djikstra merupakan salah satu algoritma pencarian jalur terpendek yang paling efesien dibandingkan algoritma lain. Algoritma dijkstrsa mencari satu titik yang jumlah bobotnya lebih kecil. Pada skiripsi ini, penulis melakukan suatu penerapan algoritma Djikstra pada penentuan jalur terpendek dengan menggunakan graf berbobot untuk menghasilkan jalur terpendek yang dilalui pada pengantaran barang PT.Kencana Link Nusantara Medan.Perhitungan akan dilakukan dengan algoritma djikstra dengan menghitung bobot terkecil dari titik awal ke titik tujuan. Algoritma Djikstra diterapkan pada pengantaran barang yang dilakukan di kota Medan dari Jl. Panglima Denai Menuju Jl.Krakatau. Hasil perhitungan akan diterapkan kedalam perangkat lunak. Perancangan sisitem dilakukan dengan beberapa tahapan, yaitu pembuatan use case diagram, Activity diagram dan rancangan antar muka Kata Kunci : Penentuan Jalur terpendek, Graf Berarah, Simpul Graf, Matriks Ketetanggaan

Page 15 of 107 | Total Record : 1069

 13   14   15   16   17 

Filter by Year

2015 2026


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 13 No. 1 (2026): Februari 2026 Vol. 12 No. 6 (2025): Desember 2025 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