cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Asep Saepulrohman
Contact Email
komputasi@unpak.ac.id
Phone
+62251-8363419
Journal Mail Official
komputasi@unpak.ac.id
Editorial Address
Jalan Raya Pakuan PO. BOX 452, Bogor, Indonesia
Location
Kota bogor,
Jawa barat
INDONESIA
Komputasi: Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer dan Matematika
Published by Universitas Pakuan
ISSN : 16937554     EISSN : 26543990     DOI : 10.33751
Core Subject : Science, Engineering,
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management
Scientific Journal of Computer and Mathematical Science (Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer dan Matematika) is initiated and organized by Department of Computer Science, Faculty of Mathematics and Science, Pakuan University (Unpak), Bogor, Indonesia to accommodate the writing of research results for the academics and institutions other. Komputasi journal was originally launched in 1992, and published online since 2007 with ISSN version p-ISSN: 1693-7554 and version of the daring of e-ISSN: 2654-3990 in 2018 (SK No. 0005.26543990/JI.3.1/SK.ISSN/2018.10-15 October 2018 (starting Vol. 16, No. 1, January 2019). The journal is a publication media for original manuscripsts related information technology development and science written in Bahasa Indonesia which is published twice times a year (January and July).
Arjuna Subject : -
Articles 217 Documents
 12   13   14   15   16 
KOMPRESI FILE MENGGUNAKAN ALGORITMA LEMPEL ZIV WELCH (LZW) Aries Suharso; Jejen Zaelani; Didi Juardi
KOMPUTASI Vol 17, No 2 (2020): Komputasi: Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer dan Matematika
Publisher : Ilmu Komputer, FMIPA, Universitas Pakuan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (969.729 KB) | DOI: 10.33751/komputasi.v17i2.2147

Abstract

In the field of information technology, data communication is closely related to file delivery. The size of the file is sometimes a constraint in the delivery process. Large files will take longer delivery times compared to files with smaller sizes. Therefore, to handle the problem, one of them by means of compression. This study uses an experimental method with a waterfall development model with analysis, design, coding, and testing. This application applies the Ziv Welch Lempel (LZW) algorithm. The Ziv Welch Lemp Algorithm (LZW) is included in the lossless compression technique, which is a compression technique that does not change the original data. The result of a compression assessment used the Lempel Ziv Welch (LZW) algorithm shows the average rate of compression ratio and for all types of text files by 51.04% with an average of 2.56 seconds, for an image file type of 37.26% with an average time of 0.44 seconds. Based on the average percentage of the compression ratio for all file types tested using the LZW algorithm (Lemp Ziv Welch) is 40.40% with an average time required is 1.81 seconds.
Cover Editorial Page Editorial Page
KOMPUTASI Vol 17, No 2 (2020): Komputasi: Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer dan Matematika
Publisher : Ilmu Komputer, FMIPA, Universitas Pakuan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1300.032 KB) | DOI: 10.33751/komputasi.v17i2.2157

Abstract

Hal Editorial
PERBANDINGAN KINERJA METODE PRA-PEMROSESAN DALAM PENGKLASIFIKASIAN OTOMATIS DOKUMEN PATEN Budi Nugroho; Asep Denih
KOMPUTASI Vol 17, No 2 (2020): Komputasi: Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer dan Matematika
Publisher : Ilmu Komputer, FMIPA, Universitas Pakuan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (280.07 KB) | DOI: 10.33751/komputasi.v17i2.2148

Abstract

This paper presents a performance analysis and comparison of several pre-processing methods used in automatic patent classification with graph kernels for Support Vector Machine (SVM). The pre-processing methods are based on the data transform techniques, namely data scaling, data centering, data standardization, data normalization, the Box-Cox transform and the Yeo-Johnson transform. The automatic patent classification is designed to classify an input of patent citation graphs into one of 10 possible classes of the International Patent Classification (IPC). The input is taken with various background conditions. The experiments showed that the best result is achieved when the pre-processing method is data normalization, achieving a classification accuracy of up to 85.33.15% for the KEHL and 93.80% for the KVHL. In contrast, for the KEHG, the preprocessing method application decreased the accuracy.
PEMODELAN DAN SIMULASI SISTEM INVENTORI ( STUDI KASUS PT PT INDOGRAPHICA BOGOR) Eneng Tita Tosida; Puri Indrawati
KOMPUTASI Vol 7, No 1 (2010): Vol. 7, No. 1, Juli 2010
Publisher : Ilmu Komputer, FMIPA, Universitas Pakuan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33751/komputasi.v7i1.2092

Abstract

AbstrakSistem Penyediaan Sebagai penunjang kemajuan perusahaan perlu satu caranya adalah dengan mengatur kapasitas persediaan tiap periode. Pengaturan kapasitas dapat dilakukan dengan cara melakukan pemodelan dan simulasi sistem persediaan. Tujuan penelitian ini adalah untuk merancang model  dan simulasi sistem inventory menggunakan visual Slam dan Awesim. Studi kasus di PT Indographica Bogor. Pemodelan dan simulasi Sistem Inventory di PT Indographica Bogor Dilakukan melalui Berbagai tahapan pengenalan ilmiah Yaitu sistem Real, data sistem,model,abstrak,model simulasi,proses validasi dan eksperimentasi. Rancang model sistem inventory diimplementasikan dengan visual Slam dan Awesim berdasarkan asumsi dengan parameter yang ditentukan. Model sistem inventory dibagi menjadi dua bagian yaitu model yang mewakili kedatangan pelanggan dan model inventory, model sistem ini divalidasi dengan berbagai tahapan yaitu memalui Echo report. Intermediate Report dan Summary Report. Eksperimentasi dilakukan dengan melibatkan perubahan variable input INV_POS, REORDER_ PT untuk beberapa Kondisi dan nilai Lead Time.Kata kunci : Pemodelan,Simulasi,Visual Slam Awesim,Inventory
Rancang Bangun Fitur Chatbot Customer Service Menggunakan Dialogflow Jansen Wiratama; Samuel Ady Sanjaya; Victor Ilyas Sugara
Komputasi: Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer dan Matematika Vol 19, No 1 (2022): Komputasi: Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer dan Matematika
Publisher : Ilmu Komputer, FMIPA, Universitas Pakuan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33751/komputasi.v19i1.4474

Abstract

The quality of providing customer service channels is very influential on customer satisfaction. To keep customer satisfaction, it is necessary to have a good interaction from customer service to the customer. In this case, PT Dian Prima Jayaraya is one of the companies that utilize Solo's application product as a medium for customer service. The development of the Solo application makes the application's features more complex and makes it difficult for users to do activities in the application. Customer service has a role in accommodating questions and answering difficulties experienced by users. The number of incoming questions is quite large, so that the existing customer service team cannot answer. Ignored or unanswered questions can lower the level of customer satisfaction. Therefore, we need a system that can help optimize customer service in a Chatbot to minimize unanswered customer questions. A chatbot is a service powered by rules and artificialintelligence, which the user interacts with through a chat interface. The Chatbot will be built on an iOS prototype application and use the NLP (Natural Language Processing) platform, namely Dialogflow. This platform will process and scan every question given by the customer.
PENYELESAIAN MODEL EPIDEMI SIR MENGGUNAKAN METODE RUNGE-KUTTA ORDE EMPAT DAN METODE ADAMS-BASHFORTH-MOULTON Laurensius Ian Setiawan; Sudi Mungkasi
KOMPUTASI Vol 18, No 2 (2021): Komputasi: Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer dan Matematika
Publisher : Ilmu Komputer, FMIPA, Universitas Pakuan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33751/komputasi.v18i2.3623

Abstract

Model epidemi SIR (Susceptible-Infected-Recovered) telah diterapkan secara luas untuk simulasi penyebaran penyakit menular. Makalah ini menyajikan skema numeris metode Runge-Kutta orde empat dan metode Adams-Bashforth-Moulton untuk menyelesaikan model SIR. Lebih lanjut, makalah ini menyajikan penyelesaian model SIR yang dihasilkan dengan simulasi komputer. Hasil simulasi atas kedua metode tersebut memberikan rata-rata nilai mutlak selisih yang sangat kecil. Dengan demikian, skema numeris dan hasil simulasi dalam makalah ini dapat dipercaya kebenarannya. Dalam melakukan simulasi penyebaran penyakit menular, penggunaan dua metode yang berbeda disarankan agar hasil simulasi diyakini benar.
PERBANDINGAN KINERJA ALGORITMA STRING MATCHING BOYER-MOORE & KNUTH-MORRIS-PRATT PADA SEO WEB SERVER Sena Ramadona Cakrawijaya; Bambang Kriswantara
KOMPUTASI Vol 18, No 2 (2021): Komputasi: Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer dan Matematika
Publisher : Ilmu Komputer, FMIPA, Universitas Pakuan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33751/komputasi.v18i2.3246

Abstract

Algoritma pencocokan string mencoba menemukan posisi di mana satu atau beberapa pola (juga disebut string) terjadi dalam teks. Penelitian ini membandingkan algoritma Knuth-Morris-Pratt dan Boyer-Moore untuk mencocokkan algoritma di internet atau dokumen web. Pada internet atau dokumen web, pencarian adalah proses penting untuk proses ekstraksi konten. Oleh karena itu, panjang tag HTML diperiksa untuk menentukan algoritma mana yang lebih cocok untuk proses pencocokan. Eksperimen kami menunjukkan bahwa algoritma yang dipilih adalah algoritma pencocokan pola terbaik dengan kinerja 12 kali lipat lebih cepat dibandingkan yang algoritma lain dalam worst-case untuk SEO HTML tags dokumen server web. Hasil tersebut berbeda dengan literatur sebelumnya yang menunjukan kinerja sebaliknya
Penerapan K-Means Clustering dan Cross-Industry Standard Process For Data Mining (CRISP-DM) untuk Mengelompokan Penjualan Kue Muhammad Rafi Muttaqin; Teguh Iman Hermanto; Muhamad Agus Sunandar
Komputasi: Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer dan Matematika Vol 19, No 1 (2022): Komputasi: Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer dan Matematika
Publisher : Ilmu Komputer, FMIPA, Universitas Pakuan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33751/komputasi.v19i1.3976

Abstract

Cake is a food that doesn’t have long durability. This will cause the cake producer to suffer a losses if the product is not sold out at the expiration date. With the availability of cake sales data, the sales potential will be clustered according to the date of sale using K-Means method. The data mining process used in this study is Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM). The results obtained are the formation of agroup of cake sales that man consumers buy on each date. This grouping is divided into three, namely low, medium, and high sales. This will help producers to prepare their products more effectively and efficiently so as to reduce wasteful production. If the cake is in the low sales group, the number of cake products is small. On the contrary, if there is a cake that goes into high sales group, then the producer will produce the cake in large quantities.
IMPLEMENTASI ALGORITMA C.45 UNTUK KLASIFIKASI DETEKSI SERANGAN PADA PROTOKOL JARINGAN Irma Anggraeni; Siska Andriani
KOMPUTASI Vol 18, No 2 (2021): Komputasi: Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer dan Matematika
Publisher : Ilmu Komputer, FMIPA, Universitas Pakuan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33751/komputasi.v18i2.3562

Abstract

Media internet telah menjadi bagian dari kehidupan manusia dalam kebutuhan komunikasi sebagai salah satu faktor kemajuan teknologi. Dengan semakin banyaknya penggunaan jaringan internet, keamanan menjadi aspek yang penting. Keamanan internet dilakukan untuk menghindari serangan terhadap jaringan tersebut. Untuk dapat mengetahui aktivitas penyerangan dalam suatu jaringan, dapat dilihat dari trafik pada jaringan tersebut. Anomali trafik merupakan kondisi tidak stabil yang terjadi pada suatu jaringan. Berdasarkan pendeteksian data trafik, dapat dilakukan analisis untuk mengetahui serangan-serangan yang terjadi pada jaringan. Data trafik jaringan akan diolah dengan klasifikasi dengan menggunakan Algoritma C.45.. Penelitian ini bertujuan untuk membuat analisis serangan dengan mengetahui anomali pada jaringan internet di prodi Ilmu Komputer. Dalam penelitian ini akan dilakukan beberapa tahapan yaitu pengumpulan data menggunakan wireshark, tahap preporessing, kemudian dilakukan proses klasifikasi. Setelah mendapatkan hasil klasifikasi, selanjutnya dilakukan analisis. Hasil klasifikasi didapatkan tingkat akurasi yaitu sebesar 93,67 %.
Ekstraksi Ciri Bentuk pada Citra Bergerak Menggunakan Teknik Batas Tepi Wahyu Supriyatin
Komputasi: Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer dan Matematika Vol 19, No 1 (2022): Komputasi: Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer dan Matematika
Publisher : Ilmu Komputer, FMIPA, Universitas Pakuan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33751/komputasi.v19i1.3725

Abstract

Computer vision sebagai pengembangan dari pengolahan citra membutuhkan informasi yang sesuai. Citra dua dimensi atau tiga dimensi yang akan digunakan dalam proses pengolahan citra memerlukan perbaikan sehingga dapat menampilkan ciri atau informasi yang dibutuhkan. Ekstraksi ciri merupakan salah satu tahapan preprocessing citra. Ekstraksi ciri dapat berupa bentuk, warna atau tekstur. Penelitian ini membahas tentang ektraksi ciri bentuk menggunakan teknik batas (boundary-based). Ekstraksi ciri bentuk digunakan untuk mengenali bentuk objek dari citra tiga dimensi (video) yang digunakan. Teknik batas dalam penelitian ini menggunakan edge detection prewitt. Pengujian menggunakan tiga video sebagai objek yang diperoleh dari library Matlab. Pengujian dilakukan dengan tools Simulink Matlab. Hasil pengujian ekstraksi ciri bentuk dengan deteksi tepi prewitt berhasil menampilkan objek yang ada dalam video. Objek berhasil dikenali serta background yang ada dalam video juga berhasil terdeteksi. Prewitt menghasilkan tepi yang jelas dan halus pada objek, sehingga ekstraksi ciri bentuk yang dilakukan dapat mengenali objek seperti aslinya.

Page 14 of 22 | Total Record : 217

 12   13   14   15   16 

Filter by Year

2006 2024


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 21, No 2 (2024): Komputasi: Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer dan Matematika Vol 21, No 1 (2024): Komputasi: Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer dan Matematika Vol 20, No 2 (2023): Komputasi: Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer dan Matematika Vol 20, No 1 (2023): Komputasi: Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer dan Matematika Vol 19, No 2 (2022): Komputasi: Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer dan Matematika Vol 19, No 1 (2022): Komputasi: Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer dan Matematika Vol 18, No 2 (2021): Komputasi: Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer dan Matematika Vol 18, No 1 (2021): Komputasi: Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer dan Matematika Vol 17, No 2 (2020): Komputasi: Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer dan Matematika Vol 17, No 1 (2020): Komputasi: Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer dan Matematika Vol 16, No 2 (2019): Komputasi: Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer dan Matematika Vol 16, No 1 (2019): Komputasi: Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer dan Matematika Vol 15, No 2 (2018): Komputasi: Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer dan Matematika Vol 15, No 1 (2018): Komputasi: Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer dan Matematika Vol 14, No 2 (2017): Komputasi: Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer dan Matematika Vol 14, No 2 (2017): JURNAL KOMPUTASI Vol 14, No 1 (2017): JURNAL KOMPUTASI Vol 14, No 1 (2017): Komputasi: Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer dan Matematika Vol 13, No 2 (2016): JURNAL KOMPUTASI Vol 13, No 2 (2016): Komputasi: Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer dan Matematika Vol 12, No 2 (2015): KOMPUTASI Vol 12, No 2 (2015): Komputasi: Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer dan Matematika Vol 9, No 1 (2012): Komputasi Vol 9, No 1 (2012): Komputasi: Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer dan Matematika Vol 8, No 1 (2011): Komputasi: Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer dan Matematika Vol 8, No 1 (2011): KOMPUTASI Vol 7, No 1 (2010): Vol. 7, No. 1, Juli 2010 Vol 6, No 11 (2009): Vol. 6, No. 11, Januari 2009 Vol 5, No 1 (2008): Komputasi: Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer dan Matematika Vol 4, No 8 (2007): Vol. 4, No. 8, Juli 2007 Vol 4, No 7 (2007): Komputasi: Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer dan Matematika Vol 3, No 6 (2006): Vol. 3, No. 6, Juli 2006 More Issue