cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Abd. Charis Fauzan
Contact Email
fauzancharis@gmail.com
Phone
+6287750503014
Journal Mail Official
-
Editorial Address
Jl. Masjid Nomor 22 Kota Blitar, Jawa Timur
Location
Kab. blitar,
Jawa timur
INDONESIA
ILKOMNIKA: Journal of Computer Science and Applied Informatics
Published by Universitas Nahdlatul Ulama Blitar
ISSN : -     EISSN : 27152731     DOI : https://doi.org/10.28926/ilkomnika
Core Subject : Science, Engineering,
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management
ILKOMNIKA: Journal of Computer and Applied Informatics is is a peer reviewed open-access journal. The journal invites scientists and engineers throughout the world to exchange and disseminate theoretical and practice-oriented topics of computer science and applied informatics which covers five (5) majors areas of research that includes 1) Informatics Engineering and Its Application 2) Computer Science 3) Software Engineering 4) Computer Engineering 5) Information System. This journal is published 3 issues a year, in April, August, and December.
Arjuna Subject : Ilmu Komputer (semua kategori) - Aplikasi Ilmu Komputer
Articles 13 Documents
 1   2 
Search results for , issue "Vol 6 No 3 (2024): Volume 6, Nomor 3, Desember 2024" : 13 Documents clear
Sistem Rekomendasi Destinasi Wisata di Kota Batu Menggunakan Neural Collaborative Filtering Aristantia, Yuliana; Arif, Yunifa Miftachul; Abidin, Zainal
ILKOMNIKA Vol 6 No 3 (2024): Volume 6, Nomor 3, Desember 2024
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.28926/ilkomnika.v6i3.688

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem rekomendasi destinasi wisata di Kota Batu, Jawa Timur, menggunakan metode Neural Collaborative Filtering (NCF). Sistem ini dirancang untuk membantu wisatawan memilih destinasi yang sesuai dengan preferensi mereka, mengatasi tantangan keberagaman kebutuhan wisatawan dalam industri pariwisata yang terus berkembang. Dataset yang digunakan mencakup data pengunjung, preferensi wisata, dan informasi 14 lokasi wisata populer di Kota Batu. Proses implementasi melibatkan persiapan dataset, pembentukan matriks embedding, dan pelatihan model menggunakan TensorFlow. Evaluasi dilakukan menggunakan metrik akurasi, precision, recall berdasarkan Confusion Matrix. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem rekomendasi berbasis NCF memiliki performa akurasi yang baik, dengan akurasi tertinggi sebesar 81% pada skenario pembagian data training 80% dan data testing 20%. Skenario lainnya, seperti 85:15, menghasilkan akurasi 80%, yang mengindikasikan kemampuan generalisasi model yang memadai. Namun, akurasi menurun pada skenario dengan proporsi data training yang lebih kecil, seperti 60:40 (67%) dan 70:30 (74%), menegaskan pentingnya dataset yang representatif untuk meningkatkan prediksi. Sistem ini efektif dalam memberikan rekomendasi yang personal dan akurat, sekaligus mendukung promosi pariwisata di Kota Batu. Penelitian ini diharapkan dapat mendorong peningkatan kunjungan wisatawan ke Kota Batu dan berkontribusi pada pertumbuhan industri pariwisata Indonesia.
Pengembangan Sistem Point of Sale Berbasis Web dan Mobile di Kooi Coffee Prawirdani, Adil; Sela, Enny Itje
ILKOMNIKA Vol 6 No 3 (2024): Volume 6, Nomor 3, Desember 2024
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.28926/ilkomnika.v6i3.689

Abstract

Kooi Coffee, sebuah kedai kopi di Karimun, Kepulauan Riau, masih menggunakan sistem pencatatan transaksi secara konvensional. Dalam sistem ini, pencatatan pesanan hingga pembuatan setruk dilakukan menggunakan kertas dan direkapitulasi ke dalam buku transaksi di akhir hari. Sistem konvensional tersebut berpotensi menimbulkan berbagai permasalahan, seperti kesulitan dalam pelacakan penjualan, risiko kesalahan pencatatan, ketidakakuratan laporan keuangan, serta belum dapat mengakomodasi permintaan metode pembayaran digital oleh pelanggan. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem Point of Sale (POS) berbasis web dan mobile untuk mengoptimalkan proses transaksi dan manajemen operasional Kooi Coffee. Sistem POS dikembangkan melalui pendekatan client-server dengan arsitektur REST API, di mana bagian backend dibangun menggunakan bahasa pemrograman Go (Golang), PostgreSQL sebagai basis data relasional, aplikasi web manajerial menggunakan React, dan aplikasi mobile kasir dikembangkan menggunakan Flutter. Pengujian sistem menggunakan metode black box testing menunjukkan keberhasilan 100% pada total 31 skenario yang diuji. Sistem POS yang dikembangkan telah mampu mengintegrasikan proses transaksi, manajemen menu, pengelolaan akun pengguna, pelaporan, serta pembayaran digital melalui payment gateway. Selain itu, aplikasi mobile juga dapat terhubung dengan printer thermal untuk mencetak setruk transaksi. Secara keseluruhan, sistem POS yang dihasilkan dapat memberikan kemudahan dalam operasional Kooi Coffee dan mengoptimalkan proses bisnisnya.
Implementasi Teknologi IoT dalam Sistem Akuaponik dan Akuakultur Modern untuk Optimasi Pertumbuhan Ikan Lele Syaputra, Asep; Prawira, Nanda S.
ILKOMNIKA Vol 6 No 3 (2024): Volume 6, Nomor 3, Desember 2024
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.28926/ilkomnika.v6i3.692

Abstract

Di era modern, sistem pertanian dan budidaya ikan berkembang pesat, termasuk akuaponik modern sebagai metode inovatif dan berkelanjutan yang mengintegrasikan budidaya ikan dan pertanian dalam satu sistem. Akuaponik modern efektif mengatasi keterbatasan lahan perkotaan, menjadi solusi efisien untuk produksi pangan. Penelitian ini bertujuan menerapkan sistem Internet of Things (IoT) pada akuaponik modern untuk meningkatkan pertumbuhan ikan lele secara terkontrol dan efisien. Sistem ini menggunakan sensor IoT, seperti sensor pH, TDS, dan suhu, untuk memantau kualitas air secara berkelanjutan. Pemantauan ini memastikan kondisi ideal untuk pertumbuhan ikan dan meningkatkan produktivitas tanaman, sehingga budidaya menjadi lebih optimal dan berkelanjutan. Hasil pengujian menunjukkan pH air sebesar 7,2, TDS 300 ppm, dan suhu air 28°C, yang semuanya berada dalam rentang optimal untuk mendukung pertumbuhan ikan lele sehat. Kondisi ini menciptakan lingkungan stabil yang ideal untuk keberhasilan sistem akuaponik.

Page 2 of 2 | Total Record : 13

 1   2 

Filter by Year

2024 2024


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 7 No 2 (2025): Volume 7, Number 2, August 2025 Vol 7 No 1 (2025): Volume 7, Number 1, April 2025 Vol 6 No 3 (2024): Volume 6, Nomor 3, Desember 2024 Vol 6 No 2 (2024): Volume 6, Nomor 2, Agustus 2024 Vol 6 No 1 (2024): Volume 6, Nomor 1, April 2024 Vol 5 No 3 (2023): Volume 5, Nomor 3, Desember 2023 Vol 5 No 2 (2023): Volume 5, Nomor 2, Agustus 2023 Vol 5 No 1 (2023): Volume 5, Nomor 1, April 2023 Vol 4 No 3 (2022): Volume 4, Nomor 3, Desember 2022 Vol 4 No 2 (2022): Volume 4, Nomor 2, Agustus 2022 Vol 4 No 1 (2022): Volume 4, Nomor 1, April 2022 Vol 3 No 3 (2021): Volume 3, Nomor 3, Desember 2021 Vol 3 No 2 (2021): Volume 3, Nomor 2, Agustus 2021 Vol 3 No 1 (2021): Volume 3, Nomor 1, April 2021 Vol 2 No 3 (2020): Volume 2, Nomor 3, Desember 2020 Vol 2 No 2 (2020): Volume 2, Nomor 2, Agustus 2020 Vol 2 No 1 (2020): Volume 2, Nomor 1, April 2020 Vol 1 No 2 (2019): Volume 1, Nomor 2, Desember 2019 Vol 1 No 1 (2019): Volume 1, Nomor 1, Agustus 2019 More Issue