Garuda - Garba Rujukan Digital

Article Per Year (5 Year)

All

Komputasi: Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer dan Matematika

komputasi
Website

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

4 5 6 7 8

Sistem Decision Support System Peningkatan Efektifitas Asupan Gizi Ibu Hamil Yuli Wahyuni; Michael Ardita
KOMPUTASI Vol 14, No 1 (2017): Komputasi: Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer dan Matematika
Publisher : Ilmu Komputer, FMIPA, Universitas Pakuan

Pengambilan keputusan pemilihan kebutuhan gizi ibu hamil. berbeda-beda antara ibu hamil yang satu dan yang lain dalam mengasup makanan dirinya dan janin. Faktor-faktor gizi ibu hamil dasarnya sama, namun tingkat nilai faktor gizi berbeda-beda, sehingga mutu atau kualitas dari gizi juga berbeda. Dari permasalahn tersebut maka pemilihan gizi menjadi sulit, sehingga para pakar gizi membutuhkan sistem yang dapat membatu menganalisa secara cepat, tepat, mudah, efektif dan efisien dalam menentukan keputusan terbaik dari berbagai alternatif pilihan kualitas zat-zat gizi.Contoh kasus tersebut dikategorikan kasus multikriteria. Metode pengambilan keputusan multikriteria yaitu Analytical Hierarchy Prosess (AHP), dimana faktor-faktor yang mempengaruhi pengambilan keputusan dianalisa dalam struktur permasalahan berjenjang dengan menilai dan membuat ranking alternatif keputusan. Sistem terkomputerisasi Decision Support System (DSS) mengkombinasikan data dan model analitis untuk masalah semiterstruktur atau tidak terstruktur.Pada penelitian ini perancangan DSS menggunakan motode AHP, pembuatan aplikasi menggunakan MS Access sebagai DBMS subsistem database dan sedangkan Microsoft Excel pada subsistem model dan proses perhitungan diintegrasikan melalui VBA (Visual Basic For Aplication), untuk menyelesaikan masalah tersebut, tanpa mencakup langkah pemeliharaan (maintenance) dan adaptasi (adaptation). Pada penelitian DSS yang dirancang bukan untuk mengambil keputusan, namun sebagai sarana yang membantu untuk pendukung pengambilan keputusan.

APLIKASI PENGENALAN GAMBAR MENGGUNAKAN MICROSOFT VISUAL BASIC 6.0 Prihastuti Hasrani; Kiki Noviandi
KOMPUTASI Vol 3, No 6 (2006): Vol. 3, No. 6, Juli 2006
Publisher : Ilmu Komputer, FMIPA, Universitas Pakuan

Suatu citra mengandung beberapa pesan yang sangat sulit sekali untuk diterjemahkan. Salah satu kesulitan yang dihadapi dalam pengelohan citra ini adalah banyaknya kombinasi warna yang mencapai 16 juta kombinasi. Sehingga salah satu cara yang mungkin ditempuh adalah dengan membawa kebentuk dua warna yaitu hitam dan putih dimana warna ini akan lebih mudah di transformasikan ke bentuk lain.Metode yang digunakan untuk menyelesainan masalah dalam aplikasi pengenal gambar adalah dengan metode pencarian Heuristic. Dalam prosesnya metode Heuristic ini melakukan pelacakan gambar, representasi ulang gambar dan pembelajaran terhadap proses yang telah dilakukan serta menarik sebuah kesimpulan dengan berbekal pengetahuan yang didapatkannya. Beberapa proses yang dilakukan dalam aplikasi ini adalah proses deteksi tepi, proses representasi dan Pengenalan gambar. Proses-proses ini semua saling saling terkait guna menghasilkan efisiensi dan kecepatan akses bagi aplikasi dalam menentukan sebuah keputusan. Kata kunci : Citra, Gambar, Heuristik

PENGARUH INCOMPLETE DATA TERHADAP AKURASI VOTING FEATURE INTERVALs-5 (VFI5) Aziz Kustiyo; Agus Buono; Atik Pawestri Sulistyo
KOMPUTASI Vol 4, No 8 (2007): Vol. 4, No. 8, Juli 2007
Publisher : Ilmu Komputer, FMIPA, Universitas Pakuan

Permasalahan mengenai data hilangan merupakan masalah umum yang tejadi pada lingkungan medis. Data hilangan dapat disebabkan beberapa hal yaitu salah memasukan data, data nya tidak valid dan peralatan yang di gunakan untuk mengambil data tidak berfungsi dengan baik. Voting Feature Intervals merupakan algoritma klasifikasi yang di kembangkan oleh Gulsen Demiroz dan H.Altay Guvenir pada tahun 1997. Algoritma ini dapat mengatasi data hilang dengan mengabaikan data hilang tersebut . Pada penelitian ini dilakukan penerapan algoritma Voting Feature Intervals-5 (VFI5) sebagai algoritma klasifikasi pada kasus data hilang. Data yang di gunakan adalah data ordinal (data Dermatology) dan data interval (data lonosphere). Untuk mengatasi data hilang di gunakan tiga metode yaitu mengabaikan data hilang dengan mean atau modus. Rata-rata tingkat akurasi data ordinal tertinggi sebesar 93.81% dan Rata-rata tingkat interval tertinggi sebesar 79.89%. Hasil penelitian menunjukan rata-rata tingkat akurasi yang tertinggi dicapai ketika data hilang dengan mean atau modus.

4. Pengendalian Mutu secara Statistika pada Proses Produksi Garmen (Studi Kasus Departemen Laundry PT Trinunggal Komara Bogor) Eneng Tita Tosida; Arifah Budiarti
KOMPUTASI Vol 4, No 7 (2007): Komputasi: Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer dan Matematika
Publisher : Ilmu Komputer, FMIPA, Universitas Pakuan

Pengendalian mutu produksi suatu manufaktur dapat dilakukan dengan aplikasi statistik, yakni melalui Pengendalian Proses Secara Statistika (Statistical Process Control/SPC). Hal ini dilakukan terhadap proses produksi di PT Trinunggal Komara, dengan menggunakan beberapa alat SPC. Hasil Diagram Sebab Akibat menunjukkan bahwa pengendalian mutu proses belum tercapai disebabkan oleh faktor utama metode dengan faktor perincinya proses produksi. Hal tersebut dapat terlihat dengan adanya berbagai jenis kerusakan pada Dry Process dan Washing Process. Berdasarkan Diagram Pareto jenis kerusakan yang harus cepat diatasi adalah bolong nicking (72,66%) dan sandblast (24,22%) pada dry process dan bolongcucian (63, 9%) dan warna (17,49%) pada washing process. Ada perbedaan nyala pada biaya mutu yang dikeluarkan sebelum dan sesudah diadakan pengendalian proses secara statistik yakni sebesar $ 8433,36. Kata Kunci : SPC, Diagram Sebab Akibat, Diagram Pareto, Biaya Mutu

PENGEMBANGAN MODEL ANALISIS SPASIAL UNTUK MENSIMULASIKAN RESPON HIDROLOGI Asep Denih; Ema Kurnia; Umar Mansyur
KOMPUTASI Vol 17, No 1 (2020): Komputasi: Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer dan Matematika
Publisher : Ilmu Komputer, FMIPA, Universitas Pakuan

Urban expansion is a major driving force altering local and regional hydrology. To explore these environmental consequences of urbanization this research would like to forecast the land-use change and assesses the long-term runoff water through hydrologic modeling. To know the detrimental effects of future disasters, especially drought, flood, and tropical storms, this research provided by a simulation technique, and based on two skenarios. First, simulation with a land-use change skenario. Second, simulation without a land-use change skenario. It provided by some parameters such as characteristics of catchments, land use, contour, river, soil, infiltration, and rainfall intensity. The objective of using different skenario is to know what kind of hydrological responses. Moreover, the outcomes would indicate that land use and climate change would likely be subjected to impacts the tremendous loss of life and damage due to excessive runoff and flooding. This is the primary watershed that affects the greater Jakarta urban zone, which has had increasingly severe flooding annually impacting and displacing hundreds of thousands of people. However, urbanization will considerably increase runoff water. Finally, the results of this research would have significant implications to support decision-makers, academia, and the wider public in preparing urban planning, water resources management, development of better regulations and their effective implementations. The techniques described in this proposed research can be used in other areas.

PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI SISTEM MONITORING KEAMANAN RUANGAN DENGAN SENSOR MAGNET MENGGUNAKAN BAHASA PEMROGRAMAN MICROSOFT VISUAL BASIC6.0 Soewanto Hardienata; Andi Chairunas; Teguh Pribadi
KOMPUTASI Vol 6, No 11 (2009): Vol. 6, No. 11, Januari 2009
Publisher : Ilmu Komputer, FMIPA, Universitas Pakuan

Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sistemMonitoring keamanan ruangan dengan menggumnakan Microsoft Visual Basic6.0.Prinsip dan cara kerja dari sistem keamanan ini memiliki kemampuan untuk mendeteksi keadaan pintu atau jendela dalam posisi tertutup atau jendela dalam tampilan perubahan warna sensor yang telah di aplikasikan dan menghasilkan bunyi alaram dari rangkaian mikrokontroler AT89S52 Kata Kunci : Sensor Monitoring . Mikrokontroler

Analisa Kinerja Algoritma Detektor Sudut pada Citra Noise Komparasi Operator (Moravec, Susan, Haris, FAST, Eigen dan Forstner) Umar Al Faruq; Homa P. Harahap
KOMPUTASI Vol 15, No 1 (2018): 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.v15i1.1268

Algoritma detektor medeskripsikan komparasi kinerja dari masing-masing algoritma pendeteksi sudut pada citra noise. Citra yang digunakan sebagai masukan adalah citra dengan format grayscale (citra abu-abu) dan diberikan beberapa jenis noise. Algoritma yang dibandingkan adalah algoritma Moravec, Susan, Harris, FAST, Eigen dan Forstner. Jenis noise yang akan di gunakan adalah gaussian, poisson, salt pepper dan speckle. Hasil pengujian didapatkan sebagai berikut; detektor Moravec mengahasilkan 1.000 titik sudut pada citra noise (gaussian, poisson, salt and pepper, speckle), rata-rata waktu proses pendeteksian sebesar 2,19 detik. Detektor Susan menghasilkan 100 titik sudut pada citra noise (gaussian, poisson, salt and pepper dan speckle) dengan rata-rata waktu proses pendeteksian sebesar 23,99 detik. Hasil pengujian akurasi setiap detektor sudut pada citra yang memilki noise menyatakan bahwa; seluruh detektor sudut tidak mampu menemukan titik-titik sudut dengan tepat, seluruh detektor sudut tidak akurat dalam menunjukkan lokasi titik sudut, hanya detektor Moravec dan Susan yang stabil terhadap perulangan, seluruh detektor sudut tidak stabil atau sangant sensitif terhadap semua tipe noise. Hasil pengujian dalam penelitian ini memperlihatkan bahwa seluruh detektor sudut sangat sensitif terhadap noise, dengan pengertian lain bahwa tingkat akurasi hasil pendeteksian setiap detektor sudut akan sangat dipengaruhi oleh noise dan tipe noise.Kata Kunci: Detektor Sudut, Titik Sudut, Grayscale, Noise, Moravec, Susan, Harris, FAST, Eigen dan Forstner

PEMANFAATAN K-NEAREST NEIGHBOR (KNN) PADA PENGENALAN WAJAH DENGAN PRAPROSES TRANSFORMASI WAVELET Sufiatul Maryana; Lita Karlitasari; Arie
KOMPUTASI Vol 8, No 1 (2011): Komputasi: Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer dan Matematika
Publisher : Ilmu Komputer, FMIPA, Universitas Pakuan

Pengenalan wajah merupakan salah satu bidang penelitian dengan banyak aplikasi yang menerapkannya hal itu dikarenakan wajah manusia mampu merepresentasikan sesuatu yangkompleks sehingga dalam melakukan pemodelan komputasi yang ideal sangatlah sulit, karenasetiap metode memiliki kelebihan dan kekurangan. Kemampuan untuk dapat mengidentifikasiwajah sangat diperlukan dalam berbagai bidang seperti kepolisian, hukum, forensik, imigrasidan sebagai identitas wajah dalam memasuki daerah terlarang. Hal ini menyebabkanpengembangan system pengenalan wajah tetap menjadi riset yang penting.. Tujuan daripenelitian ini adalah k-nearest neighbor KNN pada pengenalan wajah dengan praprosestransformasi wavelet. Data yang digunakan berupa gambar atau citra yang diperoleh daribeberapa objek. Pada percobaan ini terdapat 80 citra dari 10 objek. Sebanyak 64 citradigunakan sebagai database pelatihan dan 16 digunakan untuk uji pengenalan pola. Metodeyang digunakan adalah transformasi wavelet untuk ekstraksi fitur dan KNN untuk identifikasi. Hasil pemilihan k terbaik adalah 5 dengan jumlah citra pada setiap kelas dalam kelompokpengujian sebanyak 8 buah.Kata Kunci : KNN, Wavelet, Citra Wajah

PERENCANAAN STRATEGIS SISTEM INFORMASI UNTUK MENINGKATKAN PROSES BISNIS PERUSAHAAN FARMASI Julia Ratnawulan Skawanti
KOMPUTASI Vol 16, No 1 (2019): Komputasi: Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer dan Matematika
Publisher : Ilmu Komputer, FMIPA, Universitas Pakuan

Kompetisi yang ketat di dunia usaha saat ini, menuntut perusahaan untuk melakukan terobosan dan inovasi baru serta menggunakan seluruh sarana dan teknologi yang tersedia agar dapat mempertahankan pasar dan konsumen yang dimiliki. Sistem informasi menjadi bagian penting dari perusahan sebagai penunjang kinerjanya. Perusahaan yang bergerak dibidang farmasi selalu berusaha untuk meningkatkan kemampuan bersaing. Penelitian dilakukan untuk membuat perencanaan strategi sistem dan teknologi informasi yang dapat mendukung proses bisnis perusahaan. Metode penelitian dilakukan dengan cara wawancara, kuesioner, observasi dan studi pustaka. Analisis strategi menggunakan metode analisis PEST, SWOT, BSC, Value Chain dan CSF. Adapun perencanaan strategi menggunakan Tahapan Kerangka Kerja PSSI versi Ward and Peppard. Hasil yang dicapai adalah kerangka perencanaan strategi yang terintegrasi sehingga memudahkan mengelola sumberdaya untuk menghasilkan informasi yang akurat dan dapat digunakan secara bersama oleh semua pihak. Kesimpulan penelitian adalah membangun sistem informasi berbasis komputer yang dapat memdukung proses bisnis.

Implementasi Algoritme Genetika untuk Mengoptimasi Topologi Jaringan Saraf Tiruan Muhamad Saad Nurul Ishlah
KOMPUTASI Vol 14, No 2 (2017): 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.v14i2.769

ArtificialNeuralNetworks(ANNs, NN) telah banyakdiimplementasikan dalam penyelesaian berbagai masalahkomputasi. Dalam prosesnya,sering kali perancangantopologijaringanpadaANNsdilakukan dengan cara coba-coba, sehingga keoptimalan dari rancangan tersebut sering tidak optimal untuk menyelesaikan suatu masalah. Di lain pihak,GeneticAlgorithm(GA, Algoritme Genetika) dikenal sebagai sebuah teknik untuk menemukan sebuah solusi yang optimal dari sekumpulan populasimasalah optimasi.Tulisan ini menyajikan hasil pengimplementasianGAuntukmengoptimasitopologipada rancanganANNs. Pada penelitian ini, GA digunakan untuk menemukan jumlah neuron pada lapisantersebunyi(hiddenlayer) untuk menyelesaikan masalah klasifikasibunga. Selain itu, GA juga digunakan untukmengoptimasilearningratedan parameter momentum dari rancanganANN. Untuk mengevaluasi performa dari hasiltopologibaru yang terbentuk, dilakukan perbandingan dengantopologiANN yang belumdioptimasimenggunakan GA. Hasil simulasi menunjukkan bahwa arsitekturANN yang baru menghasilkan klasifikasi yang lebih baik.

Page 6 of 22 | Total Record : 217

4 5 6 7 8

Filter by Year

2006 2024

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): Komputasi: Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer dan Matematika Vol 14, No 1 (2017): JURNAL KOMPUTASI 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

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

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

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

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

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