cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Pramitha Dwi Larasati
Contact Email
jurnal.siskomkb@tau.ac.id
Phone
+628569874091
Journal Mail Official
jurnal.siskomkb@tau.ac.id
Editorial Address
Jl. Swadarma Raya No. 58, Ulujami Pesanggrahan, Jakarta Selatan12250
Location
Kota adm. jakarta selatan,
Dki jakarta
INDONESIA
Jurnal Sistem Komputer & Kecerdasan Buatan
Published by Universitas Tanri Abeng
ISSN : 2613991X     EISSN : 26212927     DOI : -
Core Subject : Science, Engineering,
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Electrical & Electronics Engineering
Jurnal Sistem Komputer dan Kecerdasan Buatan (SisKom-KB) adalah salah satu jurnal ilmiah yang diterbitkan oleh kantor Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat (LPPM) Universitas Tanri Abeng yang mencakup bidang Ilmu Komputer, Teknik Informatika, Teknik Elektro dan beberapa bidang ilmu multidisipliner yang mengarah pada Sistem Komputer berbasis Kecerdasan Buatan. Jurnal ini diterbitkan berkala dengan dua volume setiap tahunnya. Jurnal Penelitian Ilmiah ini menerima hasil tulisan penelitian ilmiah dari luar civitas akademika Universitas Tanri Abeng
Arjuna Subject : Ilmu Komputer (semua kategori) - Ilmu Komputer (Lain-Lain)
Articles 178 Documents
 13   14   15   16   17 
SISTEM CERDAS IRIGASI SPRINKLER PADA TANAMAN BAWANG BERBASIS IOT MENGGUNAKAN LOGIKA FUZZY: SISTEM CERDAS IRIGASI SPRINKLER PADA TANAMAN BAWANG BERBASIS IOT MENGGUNAKAN LOGIKA FUZZY Nuruddin, Nuruddin; Walid, Miftahul; Makruf, Masdukil
Jurnal SISKOM-KB (Sistem Komputer dan Kecerdasan Buatan) Vol. 8 No. 2 (2025): Volume VIII - Nomor 2 - Februari 2025
Publisher : Teknik Informatika, Sistem Informasi dan Teknik Elektro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47970/siskom-kb.v8i1.671

Abstract

Abstract—Tanaman bawang merupakan salah satu komoditas pertanian yang memiliki peran penting dalam pemenuhan kebutuhan pangan dan nilai ekonomi. Produktivitas tanaman bawang sangat dipengaruhi oleh sejumlah faktor, termasuk ketersediaan air yang optimal. Oleh karena itu, penerapan sistem irigasi yang cerdas dan efisien menjadi kunci keberhasilan dalam meningkatkan hasil panen dan mengurangi penggunaan sumber daya air. sistem ini melibatkan peningkatan efisiensi penggunaan air, pengurangan biaya operasional, dan peningkatan hasil panen tanaman bawang. Selain itu, pendekatan berbasis menggunakan Logika Fuzzy memungkinkan sistem untuk beradaptasi dengan perubahan kondisi tanaman dan lingkungan, sehingga meningkatkan responsivitas dan ketahanan sistem terhadap fluktuasi cuaca dan kondisi tanah Dalam pengujian alat, akan memunculkan informasi tentang kelembaban tanah yang akan tampak di dashboard aplikasi Blynk, jika tanaman tersebut memiliki kelembaban tertentu pada tanah dan menghasilkan keputusan terhadap air yang akan diberikan, maka akan mendapatkan email dari codular. Hasil sensor kelembaban akan memengaruhi output, jika hasil sensor menunjukkan tanah kering maka luaran yang dihasilkan adalah “nyala” yang menandakan bahwa air akan mengalir untuk menyirami tanah. Sedangkan jika hasil sensor menunjukkan tanah lembab ataupun basah maka output yang dihasilkan adalah “mati” yang menandakan bahwa air akan berhenti menyirami tanah atau tidak mengalir. Kata kunci: Irigasi Sprinkler; Logika fuzzy; IoT; ESP32;Aplikasi Kodular.
Implementasi Layananan Perpustakaan dengan Menerapkan Radio Identification Frequency (RFID) pada Kartu Tanda Mahasiswa Fajarianto, Muhammad Daffa; Hizkia Siringo Ringo, Johny
Jurnal SISKOM-KB (Sistem Komputer dan Kecerdasan Buatan) Vol. 8 No. 2 (2025): Volume VIII - Nomor 2 - Februari 2025
Publisher : Teknik Informatika, Sistem Informasi dan Teknik Elektro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47970/siskom-kb.v8i1.719

Abstract

Perpustakaan merupakan tempat yang dikunjungi untuk menambah pengetahuan dan mencari informasi. Banyak perpustakaan sekarang menggunakan sistem informasi dalam pengelolaan perpustakaan. Permasalahan yang dihadapi saat ini adalah beberapa sistem informasi tersebut masih sederhana, tidak efisien dan tidak efisien untuk digunakan. Oleh karena itu, diperlukan suatu sistem informasi perpustakaan yang menggunakan teknologi Radio Frequency Identification (RFID) lebih efisien dan efektif dalam proses sirkulasinya. Penerapan teknologi Radio Frequency Identification (RFID) pada Kartu Tanda Mahasiswa atau Dosen yang sudah dilengkapi chip Radio Frequency Identification (RFID) dapat mempersingkat pengisian data terkait peminjaman baik berupa data peminjam buku, data buku yang dipinjam atau data lainnya. Hal ini bertujuan untuk mempermudah pihak administrasi perpustakaan dalam hal pengelolaan data dan mempergunakan Kartu Tanda Mahasiswa atau Dosen supaya dapat digunakan selain untuk tanda pengenal saja.
Perancangan Aplikasi Layanan Pemesanan Tempat Berbasis Website (Studi Kasus Fatamorgana Coffee House Kota Jakarta) Wira Harjanti, ST, M.Kom, Dr. Trinugi; Setiyaningsih, M.Pd, Santi; Laura Angela, Lady; Aqshal Julian DBY, Muhammad
Jurnal SISKOM-KB (Sistem Komputer dan Kecerdasan Buatan) Vol. 8 No. 2 (2025): Volume VIII - Nomor 2 - Februari 2025
Publisher : Teknik Informatika, Sistem Informasi dan Teknik Elektro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47970/siskom-kb.v8i1.725

Abstract

Perkembangan ilmu sistem dan teknologi informasi yang begitu cepat telah mengubah beberapa konsep atau prinsip manajemen yang sudah ada. Tentu saja, hal ini akan sangat berdampak pada perusahaan atau lembaga yang dulunya lebih konvensional, karena mereka dapat mengintegrasikan konsep dengan sistem informasi digital, maka dari itu, Fatamorgana Coffee House di Kota Jakarta yang sebelumnya belum mempunyai sistem untuk melakukan pemesanan tempat, masih dilakukan secara manual tanpa sistem untuk mengatur pemesanan tempat. Dalam proses pendataan, Pada Fatamorgana Coffee House pencatatan data sebagai admin juga masih kurang efektif karena masih menginput data secara mandiri, hal ini akan mengakibatkan pengolahan data yang lebih lambat dan kurang akurat. Melihat permasalahan tersebut maka penulis ingin membuat sistem yang dapat membantu mengatur pemesanan tempat dan pengelolaan inventori admin pada Fatamorgana Coffee House, sistem yang dirancang ini adalah solusi yang digunakan untuk mebuat pihak Fatmorgana Coffee House yang ingin mendata setiap hari ataupun pelanggan yang ingin melakukan pemesanan tempat akan lebih mudah dan efisien
APLIKASI EDUKASI KESEHATAN DAN KEBUGARAN MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES Reygan Fadhilah, Reygan Fadhilah; Faiz Akbar Kamil, Muhammad; Hamidin, Dini
Jurnal SISKOM-KB (Sistem Komputer dan Kecerdasan Buatan) Vol. 8 No. 2 (2025): Volume VIII - Nomor 2 - Februari 2025
Publisher : Teknik Informatika, Sistem Informasi dan Teknik Elektro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47970/siskom-kb.v8i1.730

Abstract

Semua orang mendambakan untuk melakukan hidup sehat tetapi dengan banyaknya rutinitas tidak bisa melakukan pola hidup sehat. Seperti hal kecil yang mudah dilakukan yaitu minum air putih 8 gelas dalam sehari, tetapi masih banyak orang yang tidak melakukan hal tersebut. Hidup sehat juga memerlukan pola makan teratur, olahraga dan istirahat yang cukup. Selain hidup sehat yang tidak kalah penting yaitu menjaga berat badan agar tetap ideal. Seseorang yang ingin mendapatkan berat badan ideal biasanya akan melakukan diet untuk menurunkan berat badan dengan berbagai program diet yang sudah ada seperti program diet rendah kalori, OCD, program diet kolesterol, dan program diet lainnya. Pembuatan aplikasi ini yang dilakukan yaitu observasi untuk mengetahui kebutuhan masyarakat sekarang dan teknologi yang berkembang, pengumpulan data untuk proses pembuatan aplikasi, implementasi untuk menerapkan apa saja yang sudah di rancang dan di terapkan pada program dan yang terakhir testing digunakan untuk mencoba aplikasi yang sudah dibuat.
Analisis Relevansi Mata Kuliah Peminatan dengan Kompetensi Universitas di Industri Teknologi Informasi Yolanda Reza, Elfira; Dwi Kartika, Selvi; Wahyu Widyanigsih, Tri
Jurnal SISKOM-KB (Sistem Komputer dan Kecerdasan Buatan) Vol. 8 No. 2 (2025): Volume VIII - Nomor 2 - Februari 2025
Publisher : Teknik Informatika, Sistem Informasi dan Teknik Elektro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47970/siskom-kb.v8i1.761

Abstract

Industri teknologi informasi (TI) yang berkembang pesat menuntut institusi pendidikan tinggi untuk menyesuaikan kurikulum dengan kebutuhan kompetensi dunia kerja. Namun, kesenjangan antara program peminatan akademik dan tuntutan industri masih menjadi tantangan signifikan. Penelitian ini bertujuan menganalisis relevansi peminatan akademik di bidang TI dengan kebutuhan industri, mengidentifikasi kesenjangan, dan memberikan rekomendasi untuk pembaruan kurikulum. Data dari 11 universitas dan lowongan pekerjaan dianalisis menggunakan data warehouse dan teknik semantic similarity. Hasil penelitian menunjukkan Software Engineering sebagai peminatan dengan peminat terbanyak, diikuti Cyber Security dan Smart Systems. Analisis relevansi mengungkap kesenjangan kompetensi pada beberapa peminatan, serta memetakan universitas dengan tingkat relevansi tertinggi, dipimpin oleh Universitas E. Penelitian ini menawarkan rekomendasi strategis untuk meningkatkan sinergi antara institusi pendidikan dan dunia industri, didukung implementasi visualisasi berbasis web untuk mendukung evaluasi dan pengambilan keputusan.
Sistem Pendukung Keputusan untuk Menentukan Penerimaan Bantuan Langsung Tunai Menggunakan Metode Weighted Product Haidar, Achmad Haidar; Wahyu Widyaningsih, Tri
Jurnal SISKOM-KB (Sistem Komputer dan Kecerdasan Buatan) Vol. 8 No. 2 (2025): Volume VIII - Nomor 2 - Februari 2025
Publisher : Teknik Informatika, Sistem Informasi dan Teknik Elektro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47970/siskom-kb.v8i1.762

Abstract

Bantuan Langsung Tunai (BLT) adalah program yang dibuat oleh pemerintah sebagai bentuk tanggung jawab pemerintah untuk membantu masyarakat mengurangi beban yang ditimbulkan oleh pandemi COVID-19 yang menyebabkan kehilangan mata pencaharian. Masyarakat di RW 001 Kelurahan Duri Kosambi menghadapi masalah ini karena proses penentuan penerima BLT masih dilakukan secara manual, yang memakan waktu yang lama dan tidak objektif karena lebih condong kepada satu atau lebih warga, yang mengakibatkan tidak tepatnya penentuan penerima BLT. Untuk menyelesaikan masalah ini, peneliti menggunakan Sistem Pendukung Keputusan untuk menentukan penerima BLT dengan metode Product Weighted. Dengan memberikan nilai bobot pada setiap kriteria, perhitungan dilakukan, dan perangkingan dilakukan, Ketua RW 001 Kelurahan Duri Kosambi dapat memutuskan dengan tepat, warga mana saja yang benar-benar berhak mendapatkan bantuan langsung tunai (BLT). Hasil yang diperoleh dari data-data yang telah dikumpulkan akan diolah kemudian diproses dengan menggunakan metode Weighted Product yang bertujuan untuk menghasilkan suatu informasi yang akan digunakan sebagai pedoman dalam menentukan penerima BLT. Diharapkan dengan menggunakan metode ini dalam menentukan penerima bantuan langsung tunai (BLT) lebih efektif, efisien dan akurat.
Rancang Bangun Mesin Sangrai Kacang Tanah Otomatis berbasis PLC dan SCADA Eko Nuryanto, Lilik; Pramurti, Adeguna Ridlo; Muqorrobin, Mochammad; Muhammad Badruzzaman, Labib
Jurnal SISKOM-KB (Sistem Komputer dan Kecerdasan Buatan) Vol. 8 No. 2 (2025): Volume VIII - Nomor 2 - Februari 2025
Publisher : Teknik Informatika, Sistem Informasi dan Teknik Elektro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47970/siskom-kb.v8i1.779

Abstract

Kacang tanah merupakan bahan pangan yang kaya akan manfaat dan mudah proses pengolahannya. Salah satu metode pengolahan kacang tanah yang popular adalah dengan metode sangrai. Sangrai merupakan metode pegolahan bahan pengan tanpa menggunakan minyak ataupun air sebagai penghantar panas. Suhu sangrai yang diperlukan sangat bervariasi, tergantung dari kapasitas produksi, suhu, dan durasi waktu. Penelitian ini bertujuan merancang mesin sangrai kacang otomatis dengan kapasitas produksi 1 kg. PLC dan SCADA digunakan pada penelitian ini sebagai kendalian, pemantauan, dan tampilan antar muka sistem. Mesin sangrai otomatis dirancang agar dapat mengontrol level api, suhu, dan durasi waktu selama proses sangrai agar menghasilkan kualitas kacang yang optimal. Hasil pengujian menunjukkan bahwa mesin sangrai kacang berbasis PLC dan SCADA dapat beroperasi sesuai yang diharapkan. Tampilan HMI dapat digunakan untuk mengaktifkan dan menonaktifkan motor, mengatur level apikompor, mengatur suhu di dalam drum, dan mengatur durasi waktu sangrai. Hasil pengujian sangrai menunjukkan bahwa tampilan dan tekstur kacang terlihat matang ketika disangrai dengan suhu 150oC selama 15 menit.
Analisis Sentimen Pengguna Mobil Listrik di Media Sosial Twitter Menggunakan Metode Klasifikasi Naïve Bayes, K-Nearest Neighbor (KNN), dan Decision Tree Prasetyo, Teguh; Adhyaksa Waskita, Arya; Taryo, Taswanda
Jurnal SISKOM-KB (Sistem Komputer dan Kecerdasan Buatan) Vol. 8 No. 2 (2025): Volume VIII - Nomor 2 - Februari 2025
Publisher : Teknik Informatika, Sistem Informasi dan Teknik Elektro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47970/siskom-kb.v8i1.783

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen pengguna kendaraan listrik dengan menggunakan tiga algoritma klasifikasi machine learning, yaitu Naïve Bayes, Decision Tree, dan K-Nearest Neighbors. Data yang digunakan dalam penelitian ini diambil dari platform media sosial Twitter yang dikenal dengan jumlah data yang besar dan beragam. Objek penelitian adalah opini publik yang diungkapkan di Twitter, dengan subjek berupa tweet yang dikumpulkan menggunakan Twitter API, menghasilkan 2000 data, dengan 1869 data bersih setelah preprocessing. Analisis data meliputi ekstraksi teks dan preprocessing, yang mencakup pembersihan data, tokenisasi, penghilangan stopword, dan stemming. Hasil penelitian menunjukkan distribusi sentimen sebagai berikut: sentimen netral mendominasi dengan 53.5% dari total tweet, diikuti sentimen positif sebesar 35.8%, dan sentimen negatif sebesar 10.7%. Di antara model yang diuji, Decision Tree dengan embedding TF/IDF menunjukkan kinerja terbaik, mencapai akurasi 66%, sedangkan Decision Tree dengan embedding Word2Vec memiliki kinerja terendah dengan akurasi 46%. Sementara itu, KNN dengan embedding TF/IDF menunjukkan kinerja yang cukup baik dengan akurasi 58%, lebih tinggi dibandingkan KNN dengan embedding Word2Vec yang mencapai akurasi 57%. Naïve Bayes dengan embedding TF/IDF menghasilkan akurasi sebesar 53%, lebih tinggi dibandingkan Naïve Bayes dengan embedding Word2Vec yang memiliki akurasi 48%. Meskipun terdapat variasi di antara algoritma dan word embedding yang digunakan, tidak ada metode yang secara konsisten mengklasifikasikan sentimen di semua bidang. Penelitian ini memberikan kontribusi yang signifikan dalam memetakan sentimen tentang penggunaan kendaraan listrik melalui analisis data dari media sosial dan memberikan wawasan tentang efektivitas berbagai algoritma machine learning dan word embedding dalam analisis sentimen.
Rancang Bangun Sistem Kendali Temperatur Pendingin Portable Menggunakan Thermoelectric FADLY, SINGGI; Avista, Zeluyvenca; Kurniawan, Eko; Witanto, Yudha; Ajitomo, Dimas Suryo; Rizkiawan , M. Asep; Ardiansyah , Bintang
Jurnal SISKOM-KB (Sistem Komputer dan Kecerdasan Buatan) Vol. 8 No. 2 (2025): Volume VIII - Nomor 2 - Februari 2025
Publisher : Teknik Informatika, Sistem Informasi dan Teknik Elektro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47970/siskom-kb.v8i1.784

Abstract

Sistem kendali temperatur pendingin portable merupakan aspek penting untuk penyimpanan bahan makanan dan minuman dalam temperatur dingin. Mengendalikan termoelektrik dapat memudahkan pengguna dalam mengatur temperatur menggunakan dimmer yang mempengaruhi efek elemen peltier temperatur tinggi hingga rendah. Penelitian ini merancang sebuah kulkas mini yang ramah lingkungan serta hemat energi tidak menggunakan refrigerant kompresi yang mudah ditempatkan dimana saja. Sistem ini dirancang menggunakan dua sisi termoelektrik dilengkapi dengan kipas DC sebagai penyerap kalor didalam cooler box dan melepas kalor untuk tercapainya temperatur rendah, power supply 12VDC sebagai konversi tegangan AC ke DC dimana komponen termoelektrik menggunkakan tegangan DC dan dimmer DC sebagai pengatur tegangan, arus serta daya yang terhubung dengan peltier. Berdasarkan hasil pengujian, sistem dapat berfungsi dengan baik karena adanya waktu pengujian 20 menit awal menghasilkan 18.1°C dengan putaran dimmer 20% hingga menambahkan waktu pengujian selama 160 menit menghasilkan 12.8°C maka tercapainya temperatur tinggi ke rendah didalam pendingin box.
Optimasi Hyperparameter Ensemble Learning untuk Prediksi Penyakit Liver Berdasarkan Data Pasien Hikmah, Agung Baitul
Jurnal SISKOM-KB (Sistem Komputer dan Kecerdasan Buatan) Vol. 8 No. 3 (2025): Volume VIII - Nomor 3 - Mei 2025
Publisher : Teknik Informatika, Sistem Informasi dan Teknik Elektro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47970/siskom-kb.v8i3.798

Abstract

Penyakit liver merupakan salah satu masalah kesehatan serius yang memerlukan deteksi dini guna meningkatkan peluang pengobatan yang efektif. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model prediksi penyakit liver berdasarkan data pasien dengan menggunakan teknik ensemble learning, yaitu Random Forest, XGBoost, AdaBoost, dan Extra Trees Classifier. Dataset yang digunakan mencakup berbagai parameter medis pasien yang berkontribusi terhadap diagnosis penyakit liver. Evaluasi model dilakukan menggunakan metrik akurasi, AUC, recall, precision, dan F1-score. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Extra Trees Classifier memiliki performa terbaik, dengan akurasi sebesar 73.61%, AUC 76.82%, recall 89.82%, precision 77.22%, dan F1-score 82.93%. Model ini memiliki kemampuan yang sangat baik dalam mengidentifikasi pasien liver (recall tinggi), serta keseimbangan antara precision dan recall yang optimal. Selain itu, analisis menggunakan confusion matrix menunjukkan bahwa model ini mampu memprediksi sebagian besar kasus positif dengan benar, meskipun masih terdapat beberapa kesalahan klasifikasi pada pasien non-liver. Kurva AUC-ROC mengkonfirmasi bahwa model ini cukup andal dalam membedakan antara pasien liver dan non-liver, dengan nilai macro-average AUC sebesar 0.81 dan micro-average AUC 0.85. Berdasarkan hasil ini, Extra Trees Classifier direkomendasikan sebagai model terbaik untuk sistem pendukung keputusan dalam diagnosis penyakit liver. Untuk meningkatkan performa model di masa depan, diperlukan penggunaan dataset yang lebih besar, optimasi hyperparameter lebih lanjut, serta eksplorasi teknik balancing data untuk meningkatkan akurasi klasifikasi.

Page 15 of 18 | Total Record : 178

 13   14   15   16   17 

Filter by Year

2018 2025


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 9 No. 1 (2025): Volume IX - Nomor 1 - September 2025 Vol. 8 No. 3 (2025): Volume VIII - Nomor 3 - Mei 2025 Vol. 8 No. 2 (2025): Volume VIII - Nomor 2 - Februari 2025 Vol. 8 No. 1 (2024): Volume VIII - Nomor 1 - September 2024 Vol. 7 No. 3 (2024): Volume VII - Nomor 3 - Juni 2024 Vol. 7 No. 2 (2024): Volume VII - Nomor 2 - February 2024 Vol. 7 No. 1 (2023): Volume VII - Nomor 1 - September 2023 Vol. 6 No. 2 (2023): Volume VI - Nomor 2 - Maret 2023 Vol. 6 No. 1 (2022): Volume VI - Nomor 1 - September 2022 Vol. 5 No. 2 (2022): Volume V - Nomor 2 - Maret 2022 Vol. 5 No. 1 (2021): Volume V - Nomor 1 - September 2021 Vol. 4 No. 2 (2021): Volume IV - Nomor 2 - Maret 2021 Vol. 4 No. 1 (2020): Volume IV - Nomor 1 - September 2020 Vol. 3 No. 2 (2020): Volume III - Nomor 2 - Maret 2020 Vol. 3 No. 1 (2019): Volume III - Nomor 1 - September 2019 Vol. 2 No. 2 (2019): Volume II - Nomor 2 - Maret 2019 Vol 2 No 1 (2018): Volume II - Nomor 1 - September 2018 Vol 1 No 2 (2018): Volume I - Nomor 2 - Februari 2018 More Issue