cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Tonni Limbong
Contact Email
kakifikom@gmail.com
Phone
+6281267058001
Journal Mail Official
kakifikom@gmail.com
Editorial Address
Jl. Setiabudi No. 479 F Tanjungsari Medan
Location
Kota medan,
Sumatera utara
INDONESIA
KAKIFIKOM : Kumpulan Artikel Karya Ilmiah Fakultas Ilmu Komputer
Published by Universitas Katolik Santo Thomas
ISSN : -     EISSN : 27163261     DOI : -
Core Subject : Science, Education,
Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Other
KAKIFIKOM (Kumpulan Artikel Karya Ilmiah Fakultas Ilmu Komputer) dengan Izin LIPI nomor eISSN : 2716-3261 merupakan Artikel hasil riset dari tugas akhir mahasiswa yang dijurnalkan dan dipakai untuk menunjang kegiatan akademik di Universitas secara khusus dan terbuka untuk Umum dalam bidang Ilmu Komputer. Media ini berdiri sejak Tahun 2019 dengan jadwal publikasi dari Media Online ini adalah 2 (dua) kali dalam setahun yaitu setiap Bulan April dan Bulan Oktober. Diharapkan Media Publikasi Online ini dapat bermanfaat dan mendukung bagi perkembangan ilmu pengetahuan di bidang Informatika dan Komputer. Topik utama yang diterbitkan mencakup: Computer Architecture, Parallel and Distributed Computer, Pervasive Computing Computer Network and Security, Embedded System, Human-Computer Interaction, Virtual/Augmented Reality, Computer Security, Software Engineering (Software: Lifecycle, Management, Engineering Process, Engineering Tools and Methods) Programming (Programming Methodology and Paradigm), Computer Learning, Information Management System, Knowledge Based Management System (Knowledge Discovery in Data), Network Traffic Modeling, Performance Modeling, Dependable Computing, High Performance Computing, Computer Security, Human-Machine Interface, Information Theory,Intelligent Systems, IT Governance, Networking Technology, Computer Vision, Information Retrieval, Mobile Processing, Natural Language Processing, Business Process, Cognitive Systems, Dan lain-lain dalam bidang informatika
Arjuna Subject : Ilmu Komputer (semua kategori) - Aplikasi Ilmu Komputer
Articles 109 Documents
 6   7   8   9   10 
Machine Learning Pengenalan Anura Berdasarkan Corak Dan Warna Sunandar, Hery
KAKIFIKOM : Kumpulan Artikel Karya Ilmiah Fakultas Ilmu Komputer Volume 5 Nomor 2 Tahun 2023
Publisher : UNIKA Santo Thomas

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

The Identification of Anura (frog) based on pattern and color is a complex problem that takes a long time and costs quite a lot. Therefore, this study uses Machine Learning techniques to develop a frog species recognition model based on pattern and color. Image data of different species, patterns, and colors were taken from reliable sources and then divided into training and test data sets. Deep learning techniques were used to study the visual patterns in frog images and develop classification models that can predict frog species based on their patterns and colors. The test results show that the developed model is a fairly high accuracy and can correctly identify frog species based on their patterns and colors. However, the identification of frogs based on pattern and color may not always be accurate in some cases of the images tested. therefore, Machine Learning techniques must be combined with other frog identification methods. The methods used are Contour, Hough Line Transform, K-Means, and Logistic Regression. This research can assist in the conservation of endangered frog species by being able to identify frog species quickly to monitor frog populations in the wild.
Algoritma Naïve Bayes Dalam Penentuan Bantuan Renovasi Rumah Di Desa Sialang Buah Siahaan , Marulak Lasron; Situmorang , Zakarias
KAKIFIKOM : Kumpulan Artikel Karya Ilmiah Fakultas Ilmu Komputer Volume 5 Nomor 2 Tahun 2023
Publisher : UNIKA Santo Thomas

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Rumah merupakan kebutuhan dasar dalam melaksanakan peran sosial bagi anggota keluarga, Fakir Miskin pun memerlukan rumah yang layak dan nyaman. Di Indonesia masih banyak sekali rumah yang masuk dalam kategori layak tak huni. Pemerintah memberikan bantuan Rumah Tidak Layak Huni (RLTH) berupa uang untuk pembelian bahan bangunan guna pemugaran Rumah Tidak Layak Huni dimana rumah tersebut tidak memenuhi persyaratan keselamatan bangunan dan kecukupan minimal bangunan. Fokus penelitian ini untuk mengetahui bagaimana penerapan metode klasfikasi dalam penentuan bantuan renovasi rumah dengan menggunakan algoritma naïve bayes, sehingga mengetahui berapa tingkat akurasi yang diperoleh. Algoritma naïve bayes merupakan salah satu metode data mining yang dikemukan salah satu ilmuan dari inggris bernama Thomas Bayes yang menggunakan konsep teorema bayes atau probabilitas untuk memprediksi kelas data. Naïve bayes dikenal sebagai algoritma dengan perhitungan yang sederhana. Data tranning data penerimaan RTLH pada tahun 2017 sampai 2019 sebanyak 218 Data Penerima Bantuan Renovasi Rumah di Desa Sialang Buah, dan telah dilakukan validasi yang menghasilkan tingkat akurasi sebesar 97,71%, recall 98,50%, dan precision 97,97%. Sedangkan pada testing merupakan data pengusul RTLH pada tahun 2022 sebanyak 58 Data, data testing yang diuji menggunakan algoritma naïve menghasilkan persentasi Menerima 81%, dan persentasi 19% Tidak Menerima.
Sistem Pendukung Keputusan Penerima Bantuan Langsung Tunai Dana Desa (BLT-DD) di Desa Pagar Manik menggunakan Metode SMART Purba, Friska Olivia Br; Limbong, Tonni
KAKIFIKOM : Kumpulan Artikel Karya Ilmiah Fakultas Ilmu Komputer Volume 5 Nomor 2 Tahun 2023
Publisher : UNIKA Santo Thomas

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Kemiskinan menjadi salah satu tolak ukur kesejahteraan bagi sebuah bangsa kemiskinan juga dapat dijadikan acuan untuk mengukur tingkat kemajuan sebuah negara. Bantuan Langsung Tunai di Desa Pagar Manik tidak luput dari berbagai kendala seperti kurangnya evaluasi terhadap warga sehingga mengakibatkan penyaluran dana bantuan langsung tunai tidak tepat sasaran. Oleh karena itu dengan adanya Sistem Pendukung Keputusan yang dikembangkan dengan metode SMART diharapkan dapat menentukan kriteria masyarakat yang berhak menerima bantuan langsung tunai dana Desa Pagar Manik. Dalam pembuatan sistem ini, metode yang dipakai untuk mengambil sebuah keputusan adalah metode Simple Multi Attribute Rating Technique (SMART). Metode SMART merupakan salah satu metode pengambilan keputusan yang multiattribut, yaitu metode yang dapat memiliki lebih dari satu attribut. Teknik pembuatan sistem pendukung keputusan multi attribut ini digunakan untuk mendukung seorang dalam memilih atau menentukan antara beberapa alternatif, dan setiap pembuat keputusan harus memilih sebuah alternatif yang sesuai dengan tujuan yang telah dirumuskan.
Implementasi Algoritma C4.5 untuk memprediksi Penjualan Paket Internet Simanjorang, Armadani; Pardede, Akim M.H; Syahputra, Siswan
KAKIFIKOM : Kumpulan Artikel Karya Ilmiah Fakultas Ilmu Komputer Volume 6, Nomor 2, Edisi Oktober 2024
Publisher : UNIKA Santo Thomas

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54367/kakifikom.v6i2.4093

Abstract

Kebutuhan paket internet akan semakin meningkat seiring dengan perkembangan teknologi yang semakin pesat. Hal ini membuat perusahaan telekomunikasi seperti telkomsel menghadapi tantangan dalam memprediksi penjualan paket internet. Prediksi yang akurat dapat membantu perusahaan dalam menyusun strategi pemasaran dan penyediaan paket stok yang efektif. Penelitian ini dilakukan untuk memprediksi penjualan paket internet berdasarkan data penjualan dari PT. Golden Communication di kota Binjai. Preoses penelitian ini menggunakan algoritma C4.5 untuk membentuk pohon keputusan (Decision Tree) yang menghasilkan perhitungan entropy dan gain dari berbagai variabel seperti Paket, Harga, Masa Aktif dan Terjual. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa algoritma C4.5 mampu memprediksi penjualan paket internet menggunakan aplikasi RapidMiner dengan tingkat akurasi sebesar 94,5 % dengan 200 data pengujian. Berdasarkan analisis yang dilakukan faktor-faktor yang paling berpengaruh terhadap penjualan paket internet adalah masa aktif,paket dan harga. Paket dengan masa aktif yang lebih pendek dan harga yang lebih murah cenderung lebih diminati konsumen.
Sistem Stok Barang Dengan Menggunakan Metode Apriori (Studi Kasus : Toko UD.Wider) Giawa, Pascahlis; Sagala, Masdiana; Sahputra, Hendra; Lubis, Dicky Syahputra
KAKIFIKOM : Kumpulan Artikel Karya Ilmiah Fakultas Ilmu Komputer Volume 6, Nomor 2, Edisi Oktober 2024
Publisher : UNIKA Santo Thomas

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54367/kakifikom.v6i2.4135

Abstract

Toko UD.Wider merupakan sebuah usaha yang bergerak dalam bidang penjualan sembako dan berbagai kebutuhan rumah tangga sehari-hari. Sebagai bagian integral dari komunitas lokal, toko ini memiliki tanggung jawab untuk menjaga ketersediaan stok yang stabil dan mencukupi, guna memenuhi kebutuhan masyarakat secara berkesinambungan. Manajemen persediaan yang efektif, termasuk pemantauan tanggal kadaluwarsa barang, sangatlah penting dalam operasional toko sembako untuk menghindari kerugian serta memastikan kepuasan pelanggan. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem manajemen stok barang yang efisien dengan menggunakan metode Apriori. Metode Apriori, yang banyak digunakan dalam data mining, diterapkan untuk mengidentifikasi pola pembelian yang berulang serta keterkaitan antara berbagai produk dalam toko. Dengan mengungkap pola-pola tersebut, sistem ini dapat memberikan rekomendasi yang lebih akurat dalam pengelolaan persediaan, sehingga toko dapat merencanakan pengadaan stok yang lebih tepat sasaran. Sistem ini memungkinkan toko untuk mengoptimalkan rotasi barang, mengurangi risiko kehabisan stok, dan mengelola ruang penyimpanan dengan lebih efektif. Hasilnya, Toko UD.Wider dapat merespons kebutuhan pasar dengan lebih baik, meningkatkan kepuasan pelanggan, serta menjaga kelangsungan usaha dalam jangka panjang.
Sistem Informasi Souvenir dan Oleh-Oleh Khas Daerah Provinsi Sumatera Utara Berbasis Web Siregar, Andareas; Pakpahan, Sorang
KAKIFIKOM : Kumpulan Artikel Karya Ilmiah Fakultas Ilmu Komputer Volume 6, Nomor 2, Edisi Oktober 2024
Publisher : UNIKA Santo Thomas

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54367/kakifikom.v6i2.4244

Abstract

Pengembangan sektor pariwisata di Indonesia, terutama di daerah Sumatera Utara, dapat didukung dengan penyediaan layanan oleh-oleh dan souvenir yang khas. Oleh-oleh tidak hanya berfungsi sebagai kenang-kenangan bagi wisatawan, tetapi juga sebagai media promosi budaya lokal yang unik. Namun, transaksi pembelian oleh-oleh di Sumatera Utara sebagian besar masih dilakukan secara konvensional, yang memerlukan wisatawan untuk datang langsung ke lokasi. Hal ini dianggap kurang efisien dan terbatas dalam menjangkau lebih banyak konsumen. Dengan perkembangan teknologi informasi, solusi berbasis e-commerce menjadi sangat relevan untuk mendukung kemudahan akses, pemasaran, dan pemesanan oleh-oleh khas Sumatera Utara.
Analisis dan Prediksi Persentase Angka Kemiskinan di Indonesia menggunakan Metode Regresi Linier Berganda Sinaga, Lotar Mateus; Sipayung, Sardo Pardingotan
KAKIFIKOM : Kumpulan Artikel Karya Ilmiah Fakultas Ilmu Komputer Volume 6, Nomor 2, Edisi Oktober 2024
Publisher : UNIKA Santo Thomas

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54367/kakifikom.v6i2.4332

Abstract

Kemiskinan adalah masalah kompleks yang dipengaruhi oleh berbagai faktor ekonomi, sosial, dan demografi yang saling berkaitan. Sudah menjadi tugas kebijakan ekonomi yang signifikan, oleh karena itu, dalam hal tersebut, untuk mengidentifikasi segala faktor yang relevan dan signifikan serta menguraikan efeknya terhadap tingkat kemiskinan, kita menggunakan data sekunder yang diperoleh dari Badan Pusat Statistik dan sumber-sumber kemiskinan lainnya yang memengaruhi periode penelitian yang spesifik. Variabel independen yang digunakan dalam analisis meliputi tingkat pengangguran, tingkat pendidikan, tingkat inflasi, pertumbuhan ekonomi, dan variabel lain yang relevan yang diduga memengaruhi angka kemiskinan. Menggunakan metode regresi linier berganda, peneliti mengembangkan model yang memprediksi angka kemiskinan dengan tingkat keakuratan tertentu. Hasil analisis menunjukkan bahwa variabel-variabel tersebut berpengaruh signifikan pada angka kemiskinan dan beberapa faktor memiliki korelasi positif sedangkan beberapa korelasi memiliki korelasi negatif. Misalnya, tingkat pengangguran dan inflasi berkorelasi positif dan hubungannya bidireksional dengan angka kemiskinan, sedangkan tingkat pendidikan dan pertumbuhan ekonomi negatif. Model termasuk validasi yang baik, yang diberikan oleh tingkat koefisien determinasi. Inhalasi penelitian juga membahas implikasi hasil temuan dalam konteks kebijakan publik. Hasil temuan penelitian ini dapat digunakan sebagai landasan pengetahuan untuk membantu mereformasi kebijakan publik.
Perbandingan Peramalan Penerimaan Calon Mahasiswa Baru menggunakan Naïve Bayes dan Support Vector Machine Silitonga, Parasian D.P; Purba, Doni El Rezen; Rikki, Alex
KAKIFIKOM : Kumpulan Artikel Karya Ilmiah Fakultas Ilmu Komputer Volume 6, Nomor 2, Edisi Oktober 2024
Publisher : UNIKA Santo Thomas

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54367/kakifikom.v6i2.4335

Abstract

Penelitian ini dilakukan untuk melihat perbandingan peramalan penerimaan calon mahasiswa baru menggunakan Naïve Bayes dan Support Vector Machine. Analisis menunjukkan bahwa model Naïve Bayes menghasilkan akurasi moderat sebesar 50% pada data uji dan memprediksikan jumlah pendaftar tetap berada pada kategori Tinggi dengan estimasi rata-rata sekitar 1542,5. Akurasi yang dihasilkan tergolong cukup rendah, tetapi Naïve Bayes dapat bekerja dengan baik pada prediksi berbasis kategori. Sebaliknya, model SVM yang diterapkan dalam bentuk Support Vector Regression (SVR) juga menunjukkan akurasi 50%, namun memberikan prediksi numerik yang lebih rinci, dengan estimasi jumlah pendaftar tetap sebesar 1883. SVM menunjukkan potensi yang lebih besar dalam menangani data dengan pola tren yang meningkat. Perbandingan antara kedua metode ini menunjukkan bahwa Naïve Bayes lebih cocok untuk prediksi kategori, sedangkan SVM lebih tepat untuk prediksi numerik yang lebih akurat.
Efektivitas Metode Gap Statistic dan X-Means dalam Menentukan Jumlah Cluster Optimal pada K-Means Clustering Ginting, Anirma; Harianja, Andy Paul; Sipayung, Sardo Pardingotan
KAKIFIKOM : Kumpulan Artikel Karya Ilmiah Fakultas Ilmu Komputer Volume 6, Nomor 2, Edisi Oktober 2024
Publisher : UNIKA Santo Thomas

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54367/kakifikom.v6i2.4407

Abstract

Penentuan jumlah cluster optimal merupakan langkah penting dalam analisis data menggunakan algoritma K-Means Clustering. Dua metode yang umum digunakan untuk tujuan ini adalah Gap Statistic dan X-Means. Penelitian ini bertujuan untuk mengeval_uasi efektivitas kedua metode dalam menentukan jumlah cluster optimal, serta menganalisis kinerja K-Means berdasarkan hasil tersebut. Studi ini menggunakan dataset Iris dan Wine untuk menguji akurasi serta efisiensi waktu kedua metode. Pada dataset Iris, Gap Statistic mengidentifikasi jumlah cluster optimal sebesar 3, sesuai dengan label asli, dengan nilai Silhouette Score 0,67 dan Davies-Bouldin Index 0,38. Sebaliknya, X-Means menghasilkan 4 cluster dengan Silhouette Score 0,64 dan Davies-Bouldin Index 0,42. Pada dataset Wine, Gap Statistic menentukan 3 cluster dengan Silhouette Score 0,56 dan Davies-Bouldin Index 0,45, sementara X-Means menghasilkan 5 cluster dengan Silhouette Score 0,52 dan Davies-Bouldin Index 0,51. Selain itu, waktu komputasi menunjukkan bahwa Gap Statistic membutuhkan waktu lebih lama dibandingkan X-Means karena proses simulasi data acak untuk setiap nilai K. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Gap Statistic lebih akurat dalam menentukan jumlah cluster optimal yang sesuai dengan label asli, namun membutuhkan waktu komputasi yang lebih lama. Di sisi lain, X-Means lebih efisien secara waktu, meskipun memiliki kinerja clustering yang sedikit lebih rendah pada beberapa metrik eval_uasi. Studi ini memberikan wawasan bagi praktisi dalam memilih metode yang sesuai untuk kebutuhan spesifik dalam aplikasi clustering.
Perancangan Sistem Informasi Desa Sibolangit Berbasis Website dengan Metode Waterfall Ginting, Yoki Fernedi; Malau, Emerson Porman
KAKIFIKOM : Kumpulan Artikel Karya Ilmiah Fakultas Ilmu Komputer Volume 6, Nomor 2, Edisi Oktober 2024
Publisher : UNIKA Santo Thomas

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

The development of information technology has had a significant impact on various aspects of life, including the governance of rural areas. With the allocation of village funds from the central government, rural development has progressed rapidly. The utilization of information technology in village governance has become a crucial need to enhance service quality to the community. This research focuses on the development of a web-based village information system to improve service delivery in Desa Sibolangit. The system is designed to facilitate easy access to information, promote village economic potential, and provide accurate data on population and other vital aspects. The research adopts the Waterfall methodology, which allows systematic development through stages of needs analysis, system design, implementation, and maintenance. The results of this study indicate that a web-based information system can significantly enhance transparency, efficiency, and accessibility of village information. However, challenges remain, particularly the lack of understanding and technological literacy among villagers and local government officials. To address this, continuous training and support are essential to ensure optimal system utilization. The successful implementation of this system requires collaboration from all stakeholders, including the government, academia, and the community, to achieve sustainable development in the village.

Page 8 of 11 | Total Record : 109

 6   7   8   9   10 

Filter by Year

2019 2025


Reset
Filter By Issues
All Issue Volume 7 Nomor 1, Edisi April 2025 Volume 6, Nomor 2, Edisi Oktober 2024 Volume 6 Nomor 1 Tahun 2024 Volume 5 Nomor 2 Tahun 2023 Volume 5 Nomor 1 Tahun 2023 Volume 4 Nomor 2 Volume 4 Nomor 1 Volume 3 Nomor 2 Vol 3 Nomor 1 Vol 2 Nomor 2 Vol 2 Nomor 1 Vol 1 Nomor 1 Vol 1 Nomor 2 More Issue