Articles
218 Documents
<![CDATA[PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI PROXY SERVER UNTUK FILTERING BERDASARKAN ALAMAT SITUS DAN ALAMAT IP ]]>
<![CDATA[Lurio, Lurio]]>;
<![CDATA[Lestariningati, Susmini Indriani]]>
<![CDATA[ Komputika : Jurnal Sistem Komputer Vol. 2 No. 2 (2013): Komputika ]]>
Publisher : <![CDATA[Computer Engineering Departement, Universitas Komputer Indonesia ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.34010/komputika.v2i2.5169
<![CDATA[Internet digunakan dalam membantu bagi para pengguna dalam mendapatkan informasi yang mereka inginkan. Dibeberapa tempat yang terdapat fasilitas untuk mengakses Internet, seperti sekolah, perkantoran, restoran atau dunia bisnis lainnya yang melakukan pembatasan kepada pengguna dalam mengakses alamat situs, disebabkan karena alamat situs tersebut dapat mengganggu kinerja pada saat mereka melakukan aktivitas, atau bahkan beberapa situs mengandung virus yang dapat merusak perangkat keras komputer. Untuk membatasi hal tersebut dengan menggunakan proxy server yang berfungsi untuk melakukan filtering pada alamat situs dan alamat IP, sehingga dengan memasukkan alamat situs dan alamat IP yang diinginkan kedalam sistem, maka mereka dapat membatasi alamat situs serta alamat IP yang memang sengaja untuk diblok sesuai dengan kepentingannya masing-masing. Sistem operasi pada proxy server yang dibangun menggunakan FreeBSD, dengan program filtering menggunakan Squid. Untuk konfigurasi proxy server menggunakan webmin, dan ditambahkan fitur report menggunakan SARG (Squid Analys Report Generator) untuk membantu administrator dalam mengetahui informasi klien yang mencoba mengakses alamat situs tersebut. Hasil dari pengujian filtering dilakukan pada alamat situs dan alamat IP yang sudah didaftarkan pada ACL (Access Control List), dengan mengalihkan alamat yang diblok pada sebuah halaman yang berisi teks peringatan yang diberikan oleh proxy server, sehingga alamat situs dan alamat IP tersebut tidak dapat diakses.]]>
<![CDATA[Sistem Pendukung Keputusan Latihan Memanah Menggunakan Algoritma Decision Tree ]]>
<![CDATA[Muhammad Fikri Hidayattullah]]>;
<![CDATA[Taufik Abidin]]>;
<![CDATA[Ismi Nururrizqi Nururrizqi]]>;
<![CDATA[Ianatul Khoeriyah]]>
<![CDATA[ Komputika : Jurnal Sistem Komputer Vol 10 No 2 (2021): Komputika: Jurnal Sistem Komputer ]]>
Publisher : <![CDATA[Computer Engineering Departement, Universitas Komputer Indonesia ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.34010/komputika.v10i2.3774
<![CDATA[Archery sports become one of the favorite sports of the people of Indonesia. From here then emerged various places to practice archery. Only complete activities carried out that activate the weather, temperature and temperature factors at the training ground. While students who will practice archery have brought quite a lot of homes and sometimes the distance of the house to the practice site is relatively far. Based on these conditions, this research will develop a decision support system that can predict the implementation of training in accordance with weather criteria, wind conditions and temperature. This Decision Support System applies a tree decision algorithm and is implemented into the website.]]>
<![CDATA[Analisis Cluster dengan Metode Partitioning dan Hierarki pada Data Informasi Kemiskinan Provinsi di Indonesia Tahun 2019 ]]>
<![CDATA[Natasya Afira]]>;
<![CDATA[Arie Wahyu Wijayanto]]>
<![CDATA[ Komputika : Jurnal Sistem Komputer Vol 10 No 2 (2021): Komputika: Jurnal Sistem Komputer ]]>
Publisher : <![CDATA[Computer Engineering Departement, Universitas Komputer Indonesia ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.34010/komputika.v10i2.4317
<![CDATA[Poverty is an important indicator in seeing the success of a country's economic development. The poverty rate in Indonesia is 9.22 percent with a total poor population of 24.79 million people. Poverty data in each region will be different, influenced by various indicators. Therefore, it is important to categorize regions in Indonesia based on poverty characteristics so that the government can make the right policies related to poverty reduction. This study uses two clustering methods, namely partitioning and hierarchy to group provinces in Indonesia based on poverty characteristics. The partitioning method chosen is K-Means. The data used are 8 poverty variables in 34 provinces in Indonesia in 2019 The determination of the number of clusters using internal validation and stability validation shows that the hierarchical method with the optimum number of clusters 2 produces the most optimal clusters. The comparison of the hierarchical method is assessed based on the agglomerative coefficient, where the Ward method is able to provide the best grouping results.]]>
<![CDATA[Perancangan Sistem Pengelolaan Keuangan Komite Menggunakan Web Engineering (Studi Kasus : SMK Negeri 1 Gedong Tataan) ]]>
<![CDATA[setiawansyah setiawansyah]]>;
<![CDATA[Heni Sulistiani]]>;
<![CDATA[Ari Sulistiyawati]]>;
<![CDATA[Arsi Hajizah]]>
<![CDATA[ Komputika : Jurnal Sistem Komputer Vol 10 No 2 (2021): Komputika: Jurnal Sistem Komputer ]]>
Publisher : <![CDATA[Computer Engineering Departement, Universitas Komputer Indonesia ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.34010/komputika.v10i2.4329
<![CDATA[Financial management in schools is one of the most important activities, because every activity carried out in school requires financial management. Information systems regarding the recording and processing of committee financial administration data in schools such as recording receipts and disbursements of funds originating from student committee tuition payments into a database to automate the making of the reports needed, so that the finance department will have no difficulty finding student data have not paid school committee fees, it also makes it easier to produce reports on the financial administration of committee fees at the school. The stages in web engineering are Customer communication, Planning, Modeling, Construction in the school committee financial management system application. The results of testing the school committee's financial management information system using the web method engineering at SMK Negeri 1 Gedong Tataan using a web-based application made with the PHP programming language and CodeIgniter framework and MySql database for testing system functionality using blackbox testing to get a value of 100% according to system functionality, and the results of the Web Quality 4.0 test got a score of 87.6% having Very Good criteria from usability testing]]>
<![CDATA[Klasifikasi Pengembalian Radar dari Ionosfer Menggunakan SVM, Naïve Bayes dan Random Forest ]]>
<![CDATA[Yulia Aryani]]>;
<![CDATA[Arie Wahyu Wijayanto]]>
<![CDATA[ Komputika : Jurnal Sistem Komputer Vol 10 No 2 (2021): Komputika: Jurnal Sistem Komputer ]]>
Publisher : <![CDATA[Computer Engineering Departement, Universitas Komputer Indonesia ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.34010/komputika.v10i2.4347
<![CDATA[ABSTRAK – Klasifikasi merupakan salah satu topik utama dalam data mining atau machine learning. Klasifikasi adalah suatu pengelompokan data dimana data yang digunakan tersebut mempunyai kelas label atau target. Klasifikasi digunakan untuk mengambil data dan ditempatkan kedalam kelompok tertentu. Studi tentang ionosfer penting untuk penelitian di berbagai domain, khususnya dalam sistem komunikasi. Dalam penelitian ionosfer, perlu dilakukan klasifikasi radar yang berguna dan tidak berguna dari ionosfer. Pada makalah ini, akan dilakukan klasifikasi terhadap data inosphere yang diambil dari UCI machine learning repository. Klasifikasi dilakukan dengan menggunakan tiga metode klasifikasi, yakni SVM ( Support Vector Machine ) , Naïve Bayes, dan Random Forest. Hasil dari percobaan ini bisa menunjukkan prediksi dari setiap percobaan dengan tingkat akurasi dan prediksi yang berbeda-beda di setiap metode yang digunakan. Hasil akurasi, presisi, dan recall terbaik didapatkan pada metode Random Forest dengan rasio data latih dan data uji sebesar 85% didapat akurasi dari data uji sebesar 90,57% dengan presisi sebesar 94,12%. Kata Kunci – Ionosfer; Klasifikasi; SVM; Naïve Bayes; Random Forest.]]>
<![CDATA[Penerapan Genetic Modified k-Nearest Neighbor Pada Prediksi PM10 di Pekanbaru ]]>
<![CDATA[Fitri Insani]]>;
<![CDATA[Syarifatun Nissa]]>
<![CDATA[ Komputika : Jurnal Sistem Komputer Vol 10 No 2 (2021): Komputika: Jurnal Sistem Komputer ]]>
Publisher : <![CDATA[Computer Engineering Departement, Universitas Komputer Indonesia ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.34010/komputika.v10i2.4404
<![CDATA[Penerapan metode algoritma genetika dan modified k-nearest neighbor(MKNN) dengan deret waktu telah digunakan dalam penelitian ini. Metode MKNN dan algoritma genetika digunakan untuk memprediksi particulate matter (PM10) di kota Pekanbaru. Data PM10 yang digunakan merupakan data PM10 per 30 menit pada bulan Juli sampai bulan Desember tahun 2015 yang diambil dari laboratorium udara kota Pekanbaru. Data ini kemudian diubah menjadi deret waktu dengan 48 variabel masukan dan 1 variabel keluaran. Hasil dari penelitan ini menunjukkan bahwa metode MKNN dapat memprediksi PM10 dengan error terendah yaitu 8,957 dan metode algoritma genetika dapat mencari nilai k optimal pada MKNN dengan k optimal yaitu 3.]]>
<![CDATA[Klasifikasi Buah Zaitun Menggunakan Convolution Neural Network ]]>
<![CDATA[Toton Dwi Antoko]]>;
<![CDATA[Muhammad Azhar Ridani]]>;
<![CDATA[Agus Eko Minarno]]>
<![CDATA[ Komputika : Jurnal Sistem Komputer Vol 10 No 2 (2021): Komputika: Jurnal Sistem Komputer ]]>
Publisher : <![CDATA[Computer Engineering Departement, Universitas Komputer Indonesia ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.34010/komputika.v10i2.4475
<![CDATA[Buah zaitun merupakan tanaman produk hortikultura rumpun oleaceae dengan genus Olea yang memiliki berbagai macam jenis dan fitur yang unik. Satu dari sekumpulan species Olea yang ditemukan di wilayah tropis dan subtropis yang menjadikan tanaman subur dan melimpah. Hasil panen yang sangat melimpah sebanding dengan kebutuhan pasar. Pemanenan produk secara acak membuat pemilihan produk pasca panen sangat penting dalam mengelompokkan jenis buah zaitun. Sehingga perlu adanya sistem yang dapat mengklasifikasi secara otomatis. Sebelumnya sudah ada penelitian yang diusulkan untuk mengklasifikasi buah zaitun dengan akurasi yang cukup tinggi. Namun kecepatan yang diperlukan butuh waktu yang sangat lama karena menggunakan model pretrained yang begitu kompleks. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk melakukan klasifikasi buah zaitun dengan waktu yang lebih cepat dan akurasi yang tidak kalah dari sebelumnya. Metode yang akan digunakan adalah Convolutional Neural Network (CNN) dengan rangkaian arsitektur sendiri. Hasil dari penelitian ini mendapatkan akurasi sebesar 92% dengan 30 epoch.]]>
<![CDATA[Peringkasan Berita Online Corona Virus dengan Metode Lexical Chain dan Word Sense Disambiguation ]]>
<![CDATA[Nisrina Arintia Maghfiroh]]>;
<![CDATA[Galih Wasis Wicaksono]]>;
<![CDATA[Christian Sri Kusuma Aditya]]>
<![CDATA[ Komputika : Jurnal Sistem Komputer Vol 10 No 2 (2021): Komputika: Jurnal Sistem Komputer ]]>
Publisher : <![CDATA[Computer Engineering Departement, Universitas Komputer Indonesia ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.34010/komputika.v10i2.4499
<![CDATA[Automatic news summarizes are the activity of extracting the core from the news without compromising the significance contained in the news. In the automatic news release there are several methods that can be used, one of which is the Lexical Chain method. This method performs well in summarizes text by determining the highest chain. However, this method has the disadvantage of not being able to identify ambiguous words contained in news sentences. Therefore, to correct the shortcomings of the Lexical Chain method weaknesses, the study was equipped with Word Sense Disambiguation to identify ambiguous words. This study used 100 news about Covid-19 sourced from the most popular online news portals. Accuracy testing of automatic news releases used in this study using Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation (ROUGE), while the evaluation used in this study there are three kinds of precission, recall, and f-measure. The evaluation results obtained an average precission value of 0.62, recall of 0.20, and f-measure of 0.30.]]>
<![CDATA[Model Pemantau Kelembaban dan Irigasi Sawah Otomatis Berbasiskan Internet of Things ]]>
<![CDATA[April Firman Daru]]>;
<![CDATA[Whisnumurti Adhiwibowo]]>;
<![CDATA[Alauddin Maulana Hirzan]]>
<![CDATA[ Komputika : Jurnal Sistem Komputer Vol 10 No 2 (2021): Komputika: Jurnal Sistem Komputer ]]>
Publisher : <![CDATA[Computer Engineering Departement, Universitas Komputer Indonesia ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.34010/komputika.v10i2.4515
<![CDATA[Today's technological developments have a significant impact on the progress of human life. Apart from helping many sectors of human life, technology can also help agriculture. Unlike other fields, rice fields have strict requirements to ensure plants can grow well. Since the humidity level of the rice field will influence the harvest outcome, the consistency of the humidity in the medium must be well-maintained. The insufficient moisture in the rice field may inhibit plant growth in the rice field. The main challenge of irrigating rice fields is the manual irrigation process carried out by the farmer. This process requires more energy and time to water large areas. Therefore, this study aims to design a humidity monitoring and automatic irrigation model based on the Internet of Things to reduce the burden on farmers during irrigations. This model is equipped with a humidity sensor to monitor humidity and a mini water pump to drain water to control soil moisture. Besides that, this model is equipped with WiFi connectivity for monitoring the humidity level of their rice fields. From the model evaluation process, this model can stabilize soil moisture well. Hence, stable humidity can optimize plant growth in the rice fields.]]>
<![CDATA[Penerapan Algoritma Dijkstra Pada Game Learning Matematika Berbasis Android ]]>
<![CDATA[John Adler]]>;
<![CDATA[Bagas Farid Ramadhan]]>
<![CDATA[ Komputika : Jurnal Sistem Komputer Vol 10 No 2 (2021): Komputika: Jurnal Sistem Komputer ]]>
Publisher : <![CDATA[Computer Engineering Departement, Universitas Komputer Indonesia ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.34010/komputika.v10i2.4551
<![CDATA[ABSTRACT – A survey institute in the field of gaming. Newzoo ranks Indonesia 16th in the world in terms of game usage that is in high demand by the productive age range of 10-20 years. To consider the need for learning and educational processes for games so that children at this age will not like games that will damage brain cells. Therefore by building and supporting maze games that have excellent educational value for children, then using the Dijkstra algorithm, as an artificial intelligence system to find the fastest way to get to a location. Which will train children's brains to think and develop so that children are not dependent anymore on destructive games. By using the black box method, it can be concluded that 18 children from the range of grade 5 to grade 1 of junior high who play this game 88.9% agree this game is in accordance with the material they intended, then this game is also fun and they want to play it again . This meaningful game can be used as an alternative to school learning. Keywords – Dijkstra algorithm; Maze Game; Artificial Intelligence; Android; Mathematics Learning.]]>
