cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Erfan Wahyudi
Contact Email
erfan.wahyudie@gmail.com
Phone
-
Journal Mail Official
erfan.wahyudie@gmail.com
Editorial Address
-
Location
Kota mataram,
Nusa tenggara barat
INDONESIA
EXPLORE
Published by Sekolah Tinggi Manajemen Informatika Komputer Mataram
ISSN : 2087894     EISSN : -     DOI : -
Core Subject : Science,
Computer Science & IT
Arjuna Subject : -
Articles 124 Documents
 9   10   11   12   13 
MARKER BASED AUGMENTED REALITY PADA BUKU POA DENGAN METODE FAST CORNER DETECTION Pranata, Caraka Aji
Jurnal Explore VOL 11, NO 2 (2021)
Publisher : STMIK Mataram

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35200/explore.v11i2.461

Abstract

Pada era yang serba digital saat ini, Augmented reality menjadi tren pada beberapa bidang. Pengertian augmented reality sendiri adalah sebuah teknologi yang dapat menggabungkan objek virtual dengan objek yang ada pada dunia nyata secara realtime. Augmented Reality berbeda dari Virtual Reality dan Mixed Reality. Marker base augmented reality merupakan jenis augmented reality yang menggunakan pengenalan gambar 2 dimensi secara real-time untuk memberi pengguna visualisasi data digital tambahan untuk memberikan informasi sesuai yang dibutuhkan. Fast Corner Detection merupakan sebuah algoritma yang diciptakan karena visualisasi realtime yang tidak cukup cepat dan memiliki source komputasi yang tidak terbatas. Buku Peralatan Olahraga Anak (POA) merupakan sebuah buku pedoman penggunaan dari Peralatan Olahraga Anak yang disusun untuk memberikan kemudahan dalam menggunakan peralatan tersebut. Penelitian ini membahas tentang efektifitas dari penggunaan metode FAST Corner Detection dalam teknologi Augmented Reality. Pengujian yang dilakukan dalam penelitian ini meliputi, waktu pendeteksian marker, jarak marker terhadap kamera, sudut marker terhadap kamera, dan pengaruh cahaya terhadap marker. Dari penelitian ini didapatkan hasil bahwa deteksi maksimal didapatkan saat pengujian di luar ruangan pada jarak 40cm.
RANCANG BANGUN SISTEM INFORMASI KINERJA PEGAWAI DI DINAS PERTANIAN KABUPATEN JOMBANG Wijayanto, Agung; Kurniawan, Endang; Masrur, Mukhamad
Jurnal Explore Vol 10, No 2 (2020)
Publisher : STMIK Mataram

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35200/explore.v10i2.283

Abstract

Dinas Pertanian merupakan lembaga atau instansi yang bergerak dalam bidang pertanian, kususnya pada Dinas Pertanian Kabupaten Jombang. Pada instansi dinas terdapat suatu penilaian kinerja pegawai yang bertujuan untuk menilai seberapa jauh kinerja yang  telah dicapai untuk menghasilkan prestasi yang diharapkan sesuai tujuan organisasi dinas. Dalam pembagian waktu kerja pegawai di Dinas Pertanian Kabupaten Jombang tersebut masih manual, yakni menuliskanya di dalam dokumen  lalu di cetak dan dilaporkan keatasan pegawai tersebut, dalam hal ini kepala seksi yang merupakan atasan pegawai tersebut. Setelah dilaporkan atasan memverifikasi, apakah disetujui atau tidak, jika sudah desetujui maka laporan cetak yang tadi akan di arsipkan oleh pegawai. Maka penulis ingin membuat aplikasi mengenai kinerja pegawai yang langsung terkoneksi secara online dengan database. Metode pengembangan sistem penulis melakukan perancangan UML dan waterfall. Sistem informasi kinerja pegawai ini dibangun menggunakan bahasa pemrograman PHP dan database MySQL. Sistem informasi kinerja pegawai ini dapat melakukan proses penilaian kinerja dan mengelola data pegawai dengan baik agar efektif dan efisien dalam proses penilaian kinerja.
PROTOTYPING A SYSTEM OF AN EARLY BUILDING DAMAGE ASSESSMENT EFFECTED BY AN EARTHQUAKE Ramadhan, Wahyu; Jamaludin, -
Jurnal Explore Vol 11, No 1 (2021)
Publisher : STMIK Mataram

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35200/explore.v11i1.411

Abstract

The main purpose of this research is to identify a level of a building damage caused by an earthquake early and in detail by utilizing an information system. Early identification of the building damage will be categorized based on three categories, namely minor damage, moderate damage and major damage. Each classification has standards and calculations set up by the government. To find out the damage categories, a current study was carried out on how to develop an information system that could be used by evaluators in determining conclusions according to observation results. Related to the research and development method, and adapting the Analysis, Design, Development, Implementation and Evaluation (ADDIE) development model, researchers collaborate between the ADDIE model and the standard building damage values decided by the government in a real time. The design of the early damage assessment tool for buildings is still under development and is still a prototype system.Keywords:         Buliding Damage, Information System, ADDIE
Sistem Informasi Pengelolaan Angkutan Pesawat Hercules Di Bandara Halim Perdana Kusuma andiani, Andiani; Fahmi, Rizka
Jurnal Explore VOL 11, NO 2 (2021)
Publisher : STMIK Mataram

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35200/explore.v11i2.487

Abstract

Abstrak – Sistem Informasi Pengelolaan Angkutan Pesawat Hercules Di Bandara Halim Perdana Kusuma dibangun untuk mempermudah pengelolaan di dalam Landasan Angkatan Udara di Jakarta. Dimana pengelolaannya meliputi: Pendaftaran Surat Izin Naik Pesawat, Manifest Penumpang, Manifest Barang dan Data Flight. Aplikasi ini di buat dengan bahasa pemrograman PHP. Metode yang digunakan oleh peneliti dalam penelitian ini adalah pengamatan, dan wawancara. Dalam tahap perancangan penulis membuat perancangan terstruktur dengan menggunakan data flow fiagram, spesifikasi proses, arsitektur perangkat lunak, relassi tabel dan entity relationship diagram. Hasil dicapai dari pembuatan aplikasi ini adalah dapat mempermudah admin dan Pengelola dalam hal Pengelolaan Landasan Angkatan Udara Di Halim Perdanakusuma. Kata Kunci: Sistem Informasi, PHP, Informasi Pengelolaan Angkutan Pesawat Hercules Di Bandara Halim Perdana Kusuma. Abstract - Management Information Systems Hercules Transport Aircraft In Halim Airport was built to simplify management in the Air Force at the Halim Platform which manages the registration license in which air rises, Passenger Manifest, Manifest Goods and Flight Data. This application is created with the PHP programming language. The method used by the researchers in this study was the observation, and interviews. In the author makes the design stage by using a structured design fiagram data flow, process specifications, software architecture, relassi table and entity relationship diagrams. The results achieved from the making of this application is to simplify admin and business in terms of Platform Management at the Halim Perdana Kusuma Air Force. Keywords: Information Systems, PHP, Management Information Hercules Transport Aircraft In Halim Perdana Kusuma Airport.
Mereduksi Error Prediksi Pada Sistem Rekomendasi Menggunakan Pendekatan Colalborative Filtering Berbasis Model Matrix Factorization Amin, Annas Al
Jurnal Explore VOL 11, NO 2 (2021)
Publisher : STMIK Mataram

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35200/explore.v11i2.434

Abstract

Sistem pemberi rekomendasi banyak digunakan pada banyak website seperti marketplace, streaming film, e-commerce, dll untuk menghasilkan rekomendasi item yang sesuai dan disukai kepada setiap penggunanya. Pendekatan tradisional collaborative filtering berbasis memory saat ini masih banyak digunakan dalam sistem rekomendasi. Pendekatan ini bertumpu pada rating yang diberikan oleh pengguna terhadap suatu item sebagai pendekatan dasar untuk menghitung kesamaan respon pengguna terhadap produk untuk memberikan rekomendasi item, namum kelemahannya error prediksi yang dihasilkan saat memberikan rekomendasi item tinggi. Penelitian ini bertujuan untuk mereduksi error prediksi dari pendekatan collaborative filtering berbasis memory dengan menggunakan collaborative filtering berbasis model matrix factorization supaya dapat memperbaiki metode pada penelitian sebelumnya. Pendekatan collaborative filtering berbasis model matrix factorization merupakan salah satu pendekatan dalam sistem rekomendasi yang mampu mengurangi error prediksi untuk menghasilkan rekomendasi item yang akurat. Metode yang diusulkan telah dievaluasi sebanyak 5 kali iterasi menggunakan root mean squared error untuk mengukur error prediksi. Hasilnya, pendekatan collaborative filtering berbasis model matrix factorization yang kami usulkan mampu menghasilkan error prediksi terkecil sebesar 0,6814 sedangkan collaborative filtering berbasis memory menghasilkan error prediksi lebih besar yaitu 2,984.
Faktor Pemilihan E Marketplace di Indonesia dari Perspektif Penjual (Studi Kasus: Tokopedia dan Shopee) Ramadhani, Hafni; Dirgahayu, Teduh
Jurnal Explore Vol 11, No 1 (2021)
Publisher : STMIK Mataram

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35200/explore.v11i1.406

Abstract

Pertumbuhan pelaku e-commerce di Indonesia mengalami peningkatan tujuh belas persen, dengan jumlah seluruh usaha e-commerce sebanyak 26,2 juta unit dalam sepuluh tahun. Banyaknya pelaku e-commerce ini didominasi oleh e-marketplace. E-marketplace sendiri mengalami persaingan yang cukup ketat. Hasil studi menunjukkan bahwa Tokopedia dan Shopee merupakan e-marketplace yang memiliki rata-rata menit per akses dan jumlah pengunjung yang tinggi diantara e-marketplace lain. E-marketplace sebagai wadah yang mempertemukan antara penjual dan pembeli, semestinya mempertimbangkan faktor yang membuat penjual dan pembeli bertahan, namun penelitian dari perspektif penjual belum banyak dilakukan. Untuk itu, penelitian berbasis studi literatur ini dilakukan guna mendapatkan faktor dan indikator yang dapat menarik penjual untuk memasarkan produknya ke situs e-marketplace Tokopedia dan Shopee. Pengumpulan data menggunakan kuisioner dengan skala likert 1-4 kepada 300 responden. Hasil penelitian menemukan 5 faktor dengan 50 indikator yang dapat menarik penjual untuk memasarkan produknya ke situs e-marketplace Tokopedia dan Shopee. Yakni faktor kepercayaan penjual dengan 15 indikator, pembayaran dan pengiriman dengan 14 indikator, kualitas situs e-marketplace dengan 10 indikator, biaya dengan 7 indikator, dan nama baik produk dengan 4 indikator.
Analisis Komparatif Kinerja Model Pengendalian Pada Alat Pendeteksi Kebocoran Gas Berbasis Internet Of Things suni, guido
Jurnal Explore VOL 11, NO 2 (2021)
Publisher : STMIK Mataram

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35200/explore.v11i2.476

Abstract

Abstrak – Pada zaman modern ini masyarakat sudah banyak sekali menggunakan gas sebagai pendukung dalam kebutuhan rumah tangga yaitu masak-memasak. Namun bahaya dari adanya kebocoran gas sangat tinggi. Masalah utama pada penelitian ini adalah bahaya dari adanya kebocoran gas yang bisa memicu adanya kebakaran. Penyusunan penelitian ini dilakukan dengan merujuk pada beberapa referensi yang digunakan dengan melihat model-model yang digunakan pada penelitian terdahulu, kelebihan dan kekurangan dari penelitian terdahulu dan dengan membaca referensi tersebut maka penulis memperoleh masalah utama yang bisa diangkat dalam penelitian ini dan membandingkan pemodelan pengendalian untuk mengatasi masalah tersebut yaitu dengan membuat sebuah alat untuk mendeteksi gas secara cepat dan melakukan tindakan secara cepat. Konsep dari penelitian ini adalah membandingkan model pengendalian kebocoran gas dengan menggunakan aplikasi telegram dan blynk untuk mengetahui manakah dari dari model pengendalian tersebut yang cepat merespon dan menerima notifikasi jika sensor MQ2 mendeteksi adanya gas yang bocor. Selain itu, alat pendeteksi kebocoran gas ini dilengkapi juga dengan Motor Servo yang berfungsi untuk melepaskan regulator yang terpasang pada tabung gas akan, serta buzzer yang berfungsi sebagai alarm. Hasil dari penelitian ini adalah model pengendalian Blynk yang lebih cepat menerima notifikasi kebocoran gas dengan waktu yang diperoleh 14.93 second, sedangkan model pengendalian telegram memperoleh waktu 26.06 second. Proses pengujian dilakukan sebanyak 10 kali percobaan dengan memanfaatkan tools HoubyWatch untuk mengukur Kata kunci:  Kebocoran Gas; Model Pengendalian; Notifikasi
Analisis Metode Wordtovec Pada Performa Klasifikasi Kategori Berita Menggunakan Metode SVM dan KNN Utami, Dwi
Jurnal Explore VOL 11, NO 2 (2021)
Publisher : STMIK Mataram

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35200/explore.v11i2.479

Abstract

Perkembangan teknologi saat ini meningkatkan kemudahan dalam mendapatkan berbagai informasi salah satunya adalah berita dari media internet. Berita yang ada di internet selain dapat memberikan informasi kepada masyarakat juga dapat digunakan sebagai bahan pembelajaran dan analisa seperti dapat digunakan untuk klasifikasi kategori berita. Terdapat tahapan sebelum melakukan klasifikasi yaitu preprocessing yang merupakan salah satu tahapan terpenting dalam klasifikasi. Penelitian ini bertujuan untuk melihat pengaruh proses stopword pada algoritma wordtovec, serta melihat performasinya pada klasifikasi yang dilakukan komparasi algoritma SVM dan KNN untuk melihat metode yang menghasilkan nilai akurasi tertinggi. Hasil penelitian menunjukan bahwa metode kombinasi yang menghasilkan akurasi tertinggi adalah metode wordtovec dengan SVM dengan akurasi sebesar 92.89%. Proses stopword sedikit meningkatkan akurasi sebesar 1.55%.
IMPLEMENTASI INFORMASI DOSEN ITB STIKOM BALI BERBASIS ANDROID Pertama, Pande Putu Gede Putra
Jurnal Explore VOL 11, NO 2 (2021)
Publisher : STMIK Mataram

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35200/explore.v11i2.460

Abstract

Perkembangan teknologi mobile sangat pesat dilihat dari fitur yang disediakan dan kegunaannya, pengembangan teknologi mobile banyak di terapkan diberbagai hal salah satu contohnya yaitu untuk mengontorl alat-alat elektronik. teknologi inilah yang menjadi konsep dasar pada penelitian ini, dimana keberadaan dosen ketika dikampus atau dalam jam kerja kurang diketahui oleh mahasiswa, ini dikarenakan informasi yang dilakukan masih manual atau dengan cara lisan atau dengan datang ke ruangan dosen tersebut untuk mendapatkan informasi. Intensitas pekerjakan dosen yang sangat tinggi terkadang membuat dosen harus lebih extra dalam bekerja, jadi mahasiswa harus mendapatkan informasi yang cepat dan tepat ketika dosen tersebut dicari Pada penelitian ini memiliki hasil yaitu membuat implementasi informasi dosen berbasis android, dimana pada aplikasi ini dosen nanti bisa mengupdate informasi sendiri pada aplikasi mobile dan mahasiswa bisa melihat informasi dosen tersebut pada handphone masing-masing secara realtime.
Analisis Fitur dan Convolutional Neural Network pada Pengenalan Aksen Ucapan Widyowaty, Dwi Sari
Jurnal Explore VOL 11, NO 2 (2021)
Publisher : STMIK Mataram

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35200/explore.v11i2.430

Abstract

Each country has its characteristics and culture, one of these characteristics is the accent of speech. By listening to someone's accent, we can identify the country of origin of the speaker. Research on accent recognition includes Automatic Speech Recognition (ASR) Technology which is currently being developed, an example of ASR technology, namely Virtual Assistant, the development of this research can be more intelligent Virtual Assistant because it can provide an accent from a speaker. In this study, the authors tried to classify accents from various countries (5 classes), namely English, Spanish, Mandarin, French and Arabic. The dataset used in this study consists of English 627 audio, Spanish 220 audio, Mandarin 132 audio, French 80 audio, and Arabic 172 audio, where all sentences are the same sentence in English. In this study, the audio features used are Mel - Frequency Cepstral Coefficients (MFCC), Zero Crossing Rate (ZCR), and Energy (in librosa it is called RMS). Audio feature extraction generates an array of each audio, the result of audio feature extraction will be the Convolutional Neural Network (CNN) Method input for classifying the accent. This research resulted in 51.30% accuracy for the MFCC feature, 48.05% for the ZCR feature, and 51.95% for the Energy feature. The Energy feature gets good accuracy, followed by the MFCC and ZCR features.

Page 11 of 13 | Total Record : 124

 9   10   11   12   13 

Filter by Year

2016 2022


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 12, No 1 (2022) VOL 11, NO 2 (2021) Vol 11, No 1 (2021) Vol 10, No 2 (2020) Vol 10, No 1 (2020) Vol 9, No 2 (2019) Vol 9, No 1 (2019) Vol 9, No 1 (2019) Vol 8, No 2 (2018) Vol 8, No 2 (2018) Vol 8, No 1 (2018) Vol 7, No 2 (2017) Vol 7, No 1 (2017) Vol 6, No 2 (2016) More Issue