cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
I Gede Aris Gunadi
Contact Email
igagunadi@gmail.com
Phone
-
Journal Mail Official
igagunadi@gmail.com
Editorial Address
-
Location
Kota denpasar,
Bali
INDONESIA
JURNAL ILMU KOMPUTER INDONESIA
Published by Universitas Pendidikan Ganesha
ISSN : 26152703     EISSN : 26152711     DOI : -
Core Subject : Science,
Computer Science & IT
Jurnal Ilmu Komputer Indonesia adalah jurnal ilmiah yang diterbitkan oleh Pascasarjana Universitas Pendidikan Ganesha. Jurnal ini bertujuan untuk mewadahi artikel-artikel hasil penelitian dan hasil pengabdian masyarakat dibidang ilmu komputer. Pada akhirnya Jurnal ini dapat memberikan deskripsi tentang perkembangan ilmu pengetahuan dan teknologi di bidang ilmu komputer bagi masyarakat akademik. Jurnal ini terbit 3 kali setahun.
Arjuna Subject : -
Articles 5 Documents
 1 
Search results for , issue "Vol 3, No 1 (2018)" : 5 Documents clear
PERENCANAAN STRATEGIS SISTEM INFORMASI/TEKNOLOGI INFORMASI (Studi Kasus: PT. BPR Jaya Kerti) Putu Nanik Sasmita Dewi; I Made Candiasa; Gede Rasben Dantes
JURNAL ILMU KOMPUTER INDONESIA Vol 3, No 1 (2018)
Publisher : Universitas Pendidikan Ganesha

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (263.658 KB) | DOI: 10.23887/jik.v3i1.2752

Abstract

PT. BPR Jaya Kerti memiliki 1 kantor utama dan 2 kantor kas yang terletak di Kabupaten Badung dan harus bersaing dengan 137 BPR lainnya di Bali. PT. BPR Jaya Kerti telah memanfaatkan SI/TI tetapi belum ada sistem yang terintegrasi antar kantor utama dengan kantor kas. Proses pengolahan data, penyampaian, dan penyajian informasi masih belum terintegrasi serta tidak realtime. Data yang kurang akurat menyebabkan manajemen sulit mengambil keputusan dengan cepat dan tepat serta pelayanan terhadap nasabah menjadi kurang maksimal. Oleh karena itu diperlukan pengembangan SI/TI yang terencana dan sesuai dengan visi, misi serta tujuan organisasi. Penelitian ini bertujuan untuk menyusun perencanaan  strategi SI/TI pada PT. BPR Jaya Kerti yang terdiri dari perencanaan strategi Sistem Informasi (SI), Teknologi Informasi (TI) dan Manajemen SI/TI. Metodologi yang digunakan dalam penelitian ini dikemukakan oleh Ward and Peppard sebagai konsep dasar perencanaan strategi SI/TI. Teknik analisis yang digunakan adalah  analisis SWOT, Value Chain, Balance Score Card, CSF, PEST, Five Forces Porter. Hasil dari perencanaan strategis SI/TI berupa portofolio aplikasi yang dipetakan dalam McFarlan’s Strategic Grid yang terbagi menjadi empat  kuadran: strategic, high potential, support dan key operational. Rencana strategis berisi 11 SI/TI yang dibutuhkan pada PT.BPR Jaya Kerti.
SEGMENTASI MATA KATARAK PADA CITRA MEDIS MENGGUNAKAN METODE OPERASI MORFOLOGI I Putu Eka Sutariawan; Gede Rasben Dantes; Kadek Yota Ernanda Aryanto
JURNAL ILMU KOMPUTER INDONESIA Vol 3, No 1 (2018)
Publisher : Universitas Pendidikan Ganesha

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (221.846 KB) | DOI: 10.23887/jik.v3i1.2750

Abstract

Segmentasi mata katarak pada citra medis bertujuan untuk menerapkan metode operasi morfologi dalam melakukan proses segmentasi pada mata katarak dan mengetahui tingkat perbandingan hasil terhadap penerapan operasi morfologi dalam segmentasi mata katarak. Secara teoritis, hasil dari penelitian ini diharapkan dapat menjadi referensi atau masukan bagi perkembangan ilmu komputer dan menambah kajian ilmu komputer khususnya dalam bidang pengolahan citra digital dengan pemanfaatan sebuah metode operasi morfologi. Pengujian operasi morfologi yang diimplementasikan pada kasus segmentasi citra ini memerlukan suatu data uji untuk mengetahui hasil dan kinerja dari metode operasi morfologi. Data uji yang digunakan pada penelitian ini sebanyak 50 data uji terdiri dari 25 data uji citra mata katarak dan 25 data uji citra mata normal. Data uji tersebut selanjutnya akan diproses ke dalam sistem menggunakan metode operasi morfologi. Rancangan metode yang dilakukan dalam penelitian ini melalui beberapa tahapan yang dimulai dari akuisisi citra yang dibantu oleh dokter yang bertugas di rumah sakit mata bali mandara menggunakan alat lensometer. Setelah diperoleh citra, tahap selanjutnya adalah pra pengolahan citra dengan melakukan beberapa proses yaitu cropping, thresholding. Dari hasil pra pengolahan selanjutnya dilakukan proses segmentasi menggunakan metode operasi morfologi dengan menerapkan operasi closing dan operasi opening. Berdasarkan hasil yang diperoleh, penerapan segmentasi dengan menggunakan operasi morfologi pata mata katarak sangat efektif dalam membantu pada proses segmentasi. Dari hasil uji coba keseluruhan citra dan di nilai berdasarkan persepsi oleh 4 orang pakar terhadap tingkat ketepatan hasil segmentasi mengunakan operasi morfologi pada mata katarak yang dibandingkan dengan citra asli, diperoleh hasil segmentasi mencapai 88,3%.
APLIKASI PENDETEKSI PLAGIARISME MENGGUNAKAN KOMBINASI METODE TF-IDF DAN ALGORITMA RABIN-KARP Kadek Versi Yana Yoga
JURNAL ILMU KOMPUTER INDONESIA Vol 3, No 1 (2018)
Publisher : Universitas Pendidikan Ganesha

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (602.112 KB) | DOI: 10.23887/jik.v3i1.2745

Abstract

Dalam penelitian ini telah dilakukan perancangan dan implementasi aplikasi pendeteksi plagiarisme menggunakan kombinasi metode TF-IDF dan algoritma Rabin-Karp.  Metode TF-IDF merupakan metode peringkasan teks otomatis, proses kerjanya dengan memberi nilai pada masing-masing kalimat pada dokumen yang diringkas, nantinya kalimat yang akan dihilangkan dalam proses peringkasan adalah kalimat yang memiliki nilai terkecil. Penggunaan metode peringkasan teks otomatis TF-IDF ditujukan untuk mempercepat waktu proses pendeteksian plagiarisme dari algoritma Rabin-Karp, kinerja dari algoritma Rabin-Karp dipengaruhi oleh banyaknya dokumen yang di proses, semakin banyak dokumen yang diproses, semakin lama waktu yang butuhkan dalam pendeteksian plagiarisme. Proses pendeteksi plagiarisme  pada penelitian ini diawali dengan proses peringkasan teks otomatis pada  dokumen yang akan di uji dengan metode TF-IDF, dilanjutkan proses penghitungan persentase kemiripan dokumen dengan algoritma Rabin-Karp. Hasil analisa dari pendeteksian plagiarisme pada penelitian ini, kombinasi metode TF-IDF dan algoritma Rabin-Karp memperakurat hasil deteksi kemiripan dokumen dan mempercepat proses pendeteksian plagiarisme dibandingkan algoritma Rabin-Karp yang tidak dikombinasikan dengan metode TF-IDF. Hal ini ditunjukan dengan rata-rata waktu proses 51,89 detik dengan algoritma Rabin-Karp, dengan kombinasi metode TF-IDF dan algoritma Rabin-Karp didapatkan rata-rata waktu proses 42,90 detik.
SISTEM REKOMENDASI BERDASARKAN DATA TRANSAKSI PERPUSTAKAAN DAERAH TABANAN DENGAN MENGGUNAKAN K-MEANS CLUSTERING I Made Agus Widiana Putra
JURNAL ILMU KOMPUTER INDONESIA Vol 3, No 1 (2018)
Publisher : Universitas Pendidikan Ganesha

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (267.935 KB) | DOI: 10.23887/jik.v3i1.2749

Abstract

Perpustakaan adalah suatu unit kerja yang berupa tempat menyimpan koleksi bahan pustaka yang diatur secara sistematis dengan cara tertentu untuk dipergunakan secara berkesinambungan oleh pemakainya sebagai sumber informasi. Perpustakaan daerah kabupaten Tabanan merupakan salah satu perpustakaan Umum di Bali yang memberikan pelayanan kepada masyarakat terhadap peminjaman buku setiap harinya dari berbagai kalangan. Permasalahan yang dihadapi dalam pelayanan perpustakaan yaitu bagaimana menarik perhatian pengunjung dengan menampilkan rekomendasi kepada peminjam yang berbeda usia. Metode Sistem Rekomendasi merupakan metode yang sesuai dimana metode tersebut menggunakan opini dari suatu komunitas pengguna untuk membantu seorang individu dari komunitas tersebut dalam mencari informasi tertentu.Teknologi clustering data merupakan suatu teknik yang menunjukan persamaan karakteristik dalam suatu kelompok sehingga akan menghasilkan informasi yang berguna nantinya.K-means merupakan algoritma yang sangat banyak dipergunakan karena efektif dan efisien. Ini dikarenakan K-means sangat mudah dipelajari dan dari segi waktu proses komputasinya relatif singkat. Metode Elbow digunakan untuk menentukan jumlah cluster terbaik untuk penelitian ini. Jumlah cluster yang terbentuk sebanyak 3 cluster dengan menggunakan Metode Elbow. Nilai kemurnian dari cluster yang terbentuk dalam penelitian ini adalah 0.7187017 dengan data yang 930 relevan. Dapat dikatakan hasil dari penelitian ini baik karena nilai purity (kemurnian) mendekati 1.
KOMPARASI BEBERAPA METODE WORD SPOTTING BERBASIS SEGMENTATION-FREE PADA NASKAH DIGITAL LONTAR BALI Gusti Ngurah Made Agus Wibawantara
JURNAL ILMU KOMPUTER INDONESIA Vol 3, No 1 (2018)
Publisher : Universitas Pendidikan Ganesha

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (2317.824 KB) | DOI: 10.23887/jik.v3i1.2748

Abstract

Teknik word spotting telah banyak dikembangkan baik pada dokumen cetak maupun dokumen tulisan tangan untuk menemukan semua item yang sesuai dengan query dalam suatu dataset citra. Teknik word spotting telah diaplikasikan pada tulisan latin, Cina, dan tulisan Arab namun belum pernah diaplikasikan pada naskah digital lontar Bali. Penelitian komparasi metode word spotting pada naskah digital lontar Bali berfokus pada metode word spotting yang berbasis segmentation-free. Komparasi kinerja metode word spotting yang diteliti adalah metode word spotting dengan menggunakan model representasi fitur Bag of Visual Word (BoVW) yang dikombinasikan dengan teknik Latent Semantic Indexing (LSI), Longest Common Subsequence (LCS) dan Longest Weighted Profile (LWP). Model representasi fitur BVW dipilih karena model ini menunjukkan kinerja yang baik bukan hanya untuk tugas Content Based Image Recognition (CBIR) namun juga pada tugas Computer Vision lain seperti pengenalan objek, klasifikasi citra, dan anotasi. Penelitian yang telah dilakukan sebelumnya juga menunjukkan model ini memiliki kinerja yang baik ketika diaplikasikan untuk teknik word spotting. Teknik word spotting dengan model fitur BoVW bekerja dengan berbasis patch. Jarak vektor BoVW pada query dan patch yang terdapat pada lontar dihitung dengan menggunakan cosine distance. Berdasarkan penelitian yang dilakukan, word spotting dengan model BoVW yang dikombinasikan dengan teknik LSI dan LCS menunjukkan kinerja yang paling tinggi dibandingkan dengan metode lainnya yang dieksperimenkan. Hal ini terlihat dari nilai rerata Mean Average Precision (MAP) pada metode ini sebesar 38,56728%, lebih tinggi dibandingkan dengan nilai rerata MAP pada metode lainnya. Melihat keterbatasan dalam penelitian ini, pada penelitian selanjutnya perlu mengaplikasikan penggunaan classifier dan ekstraksi fitur lain untuk melihat pengaruhnya terhadap kinerja word spotting pada naskah digital lontar Bali.

Page 1 of 1 | Total Record : 5

 1 

Filter by Year

2018 2018


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 7, No 2: November 2022 Vol 7, No 1: Februari 2022 Vol 6, No 2 (2021): November 2021 Vol 6, No 1 (2021): Februari 2021 Vol 5, No 2 (2020): November 2020 Vol 5, No 1 (2020): FEBRUARI 2020 Vol 4, No 2 (2019) Vol 4, No 1 (2019) Vol 3, No 2 (2018) Vol 3, No 1 (2018) Vol 2, No 1 (2017): Vol 1, No 1 (2016) More Issue