cover
Contact Name
Arita Witanti
Contact Email
jmai@mercubuana-yogya.ac.id
Phone
-
Journal Mail Official
jmai@mercubuana-yogya.ac.id
Editorial Address
-
Location
Kab. bantul,
Daerah istimewa yogyakarta
INDONESIA
JMAI (Jurnal Multimedia & Artificial Intelligence)
ISSN : 22014155     EISSN : 25802593     DOI : -
Core Subject : Science,
The journal scopes include (but not limited to) the followings: Computer Science : Artificial Intelligence, Data Mining, Database, Data Warehouse, Big Data, Machine Learning, Operating System, Algorithm Computer Engineering : Computer Architecture, Computer Network, Computer Security, Embedded system, Coud Computing, Internet of Thing, Robotics, Computer Hardware Information Technology : Information System, Internet & Mobile Computing, Geographical Information System Visualization : Virtual Reality, Augmented Reality, Multimedia, Computer Vision, Computer Graphics, Pattern & Speech Recognition, image processing Social Informatics: ICT interaction with society, ICT application in social science, ICT as a social research tool, ICT education.
Arjuna Subject : -
Articles 5 Documents
Search results for , issue "Vol. 1 No. 2 (2017): Jurnal Multimedia dan Artificial intelligence" : 5 Documents clear
Sistem Pakar Pemilihan Obat Secara Swamedikasi Menggunakan Teorema Bayes Raphael Yanarto Septiaji; Ozzi Suria
JMAI (Jurnal Multimedia & Artificial Intelligence) Vol. 1 No. 2 (2017): Jurnal Multimedia dan Artificial intelligence
Publisher : LPPM Universitas Mercu Buana Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (275.754 KB) | DOI: 10.26486/jmai.v1i2.64

Abstract

Dalam kehidupan sehari-hari, sering kali kita mengalami gejala penyakit ringan seperti pusing, nyeri, demam, batuk, pilek, diare, maag, dan lain lain. Untuk menangani gejala tersebut, biasanya kita membeli obat secara mandiri sebelum memeriksakan diri ke dokter. Istilah ini dikenal sebagai swamedikasi. Pada penelitian ini akan dirancang sebuah sistem pakar untuk pemilihan obat secara swamedikasi menggunakan teorema bayes. Sistem ini akan memberikan informasi mengenai obat-obatan dalam kategori pengobatan mandiri atau swamedikasi. Berdasarkan 20 data kasus yang telah divalidasi oleh pakar dan diujikan terhadap sistem, diperoleh tingkat kesesuaian sistem menggunakan teorema bayes pada pemilihan obat secara swamedikasi yang telah diuji adalah sebesar 90%. Hasil keluaran pada sistem hanya dapat menampilkan informasi 1 jenis obat saja.
Sistem Penilaian Guru Teladan Menggunakan Metode Fuzzy Multiple Attribute Decision Making (FMADM) dan Weighted Product (WP) Nurul Arifianti; Anief Fauzan Rozi
JMAI (Jurnal Multimedia & Artificial Intelligence) Vol. 1 No. 2 (2017): Jurnal Multimedia dan Artificial intelligence
Publisher : LPPM Universitas Mercu Buana Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (709.294 KB) | DOI: 10.26486/jmai.v1i2.67

Abstract

Guru teladan adalah orang yang bisa memberikan contoh baik kepada siswanya. Guru merupakan salah satu bagian paling penting yang dimiliki oleh sekolah, tidak ada satu sekolah yang mampu bertahan jika sekolah tersebut tidak memiliki guru yang dapat bekerja baik dan maksimal. Berhasil atau tidaknya suatu sekolah dalam menjalankan kegiatannya tidak terlepas dari kapasitas guru yang melakukan pekerjaan di sekolah tersebut.Teknik penelitian di SMK Bumantara Muntilan dilakukan bersama guru BK dengan memberikan sebuah masukan atau pertanyaan yang bermaksud bertentangan dengan guru teladan yang nantinya akan dijawab oleh para guru itu sendiri dengan membagikan kuisoner ke para guru. Dalam penelitian ini data guru beserta jawaban dari kuisoner akan dilakukan Penilaian guru teladan dengan sistem yang mempunyai kemampuan analisa pemilihan guru teladan dengan menggunakan metode weighted product, dimana pada setiap kriteria memiliki bobot tersendiri dan nilai kemudian difuzifikasikan. Setelah nilai yang telah ada dimasukan ke dalam rumus weighted product akan menghasilkan output nilai tertinggi pada semua guru.Penilaian guru teladan dilakukan dengan menggunakan 10 kriteria sebagai paramater penilaian dan dapat disimpulkan bahwa perhitunganya menghasilkan nilai vektor V tertinggi yaitu 0,05055 dan nilai vektor V terendah yaitu 0,00000.
Sistem Pakar Untuk Menentukan Poin Pelanggaran Dan Prestasi Menggunakan Inferensi Fuzzy (Tsukamoto) Widatin Mayasari; Agus Sidiq Purnomo
JMAI (Jurnal Multimedia & Artificial Intelligence) Vol. 1 No. 2 (2017): Jurnal Multimedia dan Artificial intelligence
Publisher : LPPM Universitas Mercu Buana Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1041.03 KB) | DOI: 10.26486/jmai.v1i2.68

Abstract

Salah satu permasalahan yang ditemui dalam bidang pendidikan adalah bimbingan konseling. Untuk melakukan bimbingan konseling diperlukan layanan ahli oleh konselor (guru bimbingan dan konseling). Bimbingan konseling pada siswa menggunakan jumlah poin pelanggaran siswa yang telah ditetapkan oleh pihak sekolah. Penentuan poin pelanggaran siswa memerlukan beberapa kategori meliputi pelanggaran siswa, prestasi siswa dan sanksi pelanggaran. Dalam penentuan poin pelanggaran siswa maka dilakukan penelitian dengan mengimplementasi metode fuzzy Tsukamoto untuk menentukan poin pelanggaran siswa dengan beberapa kategori yang dijadikan dasar penentuan. Berdasarkan hasil pengujian dengan sistem dan perhitungan manual guru bimbingan konseling memiliki hasil 73,17% sesuai.
Sistem Pakar Deteksi Buta Warna Menggunakan Metode Neural Network Lugas Lukmanul Hakim; Supatman Supatman
JMAI (Jurnal Multimedia & Artificial Intelligence) Vol. 1 No. 2 (2017): Jurnal Multimedia dan Artificial intelligence
Publisher : LPPM Universitas Mercu Buana Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1113.155 KB) | DOI: 10.26486/jmai.v1i2.70

Abstract

Mata merupakan salah satu organ tubuh manusia yang memiliki fungsi sebagai alat penglihatan, dengan pengelihatannya manusia dapat menikmati keindahan ciptaan Yang Maha Kuasa. Buta warna merupakan salah satu kelainan mata yang disebabkan ketidakmampuan sel-sel kerucut mata untuk menangkap suatu spektrum warna tertentu yang disebabkan oleh faktor genesis. Tentu kelainan ini memberikan dampak tersendiri pada penderitanya. Metode ishihara adalah salah satu metode yang paling populer digunakan dalam melakukan tes buta warna, yaitu berupa lembar-lembar yang bergambar titik-titik yang membentuk pola tertentu yang akan terbaca oleh mata normal.Penelitian ini mendesain sistem pakar untuk mendeteksi buta warna pada manusia. Metode neural network yang dilearning dengan lembar-lembar ishihar dipergunakan sebagai basis data cerdas sistem pakar untuk dapat mendeteksi jenis buta warna seseorang melalui tes-tes lembar ishihara yang di berikan. Kemampuan sistem pakar ini dideain untuk mengenali empat jenis mata yaitu mata normal, buta warna parsial, buta warna parsial defisiensi warna merah hijau dan buta warna total. Data pelatihan yang digunakan untuk melatih sistem ini berjumlah 35 data dan pengujian 33 data yang terbagi menjadi empat kelas. Hasil pelatihan dan pengujian pada parameter neural network berjenis LVQ alfa 0,5 dengan perincian pengujian buta warna parsial sebanyak tiga, buta warna parsial defisiensi warna merah hijau sebanyak enam dan buta warna total sebanyak dua diperoleh unjukkerja dengan tingkat persentase keberhasilan yaitu 100%.
Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Diare Pada Balita Dengan Metode Naive Bayes Classifier Eko Hariyanto; Arita Witanti
JMAI (Jurnal Multimedia & Artificial Intelligence) Vol. 1 No. 2 (2017): Jurnal Multimedia dan Artificial intelligence
Publisher : LPPM Universitas Mercu Buana Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (403.555 KB) | DOI: 10.26486/jmai.v1i2.74

Abstract

Diare merupakan penyakit yang dianggap lazim diderita oleh anak-anak di usia bawah lima tahun. Kurangnya pengetahuan menggenai penyakit diare menyebabkan salah dalam melakukan penanganan dalam melakukan tindakan penyembuhan diare. Penyakit diare merupakan penyakit yang memerlukan penanganan yang berbeda pada tiap jenis diare yang diderita baik berdasarkan konsentrasi darah dalam tinja, lama waktu diare dan berdasarkan derajat dehidrasi diare. Pada penelitian ini akan dirancang sebuah sistem pakar diagnosa penyakit diare pada balita dengan metode Naive bayes classifier Dimana sistem ini akan memberikan informasi mengenai penyakit diare berdasarkan gejala-gejala dari setiap penyakit yang ada, sehingga dapat membantu masyarakat dalam penagganan diare. Data terdiri dari 50 data kasus yang dibagi menjadi 40 data pembelajaran dan 10 data uji. Data diperoleh dari balita yang terindikasi diare diuji dengan sistem dan divalidasi dengan pakar (dokter). Hasil pengujian akurasi sistem sebesar 100%.

Page 1 of 1 | Total Record : 5