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
 5   6   7   8   9 
Analisis Keamanan Jaringan WPA2-PSK Menggunakan Metode Penetration Testing (Studi Kasus : Router Tp-Link Mercusys Mw302r) Mochamad Adhari Adiguna; Bambang Wisnu Widagdo
Jurnal SISKOM-KB (Sistem Komputer dan Kecerdasan Buatan) Vol. 5 No. 2 (2022): Volume V - Nomor 2 - Maret 2022
Publisher : Teknik Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47970/siskom-kb.v5i2.268

Abstract

Dengan berkembangnya teknologi komunikasi dan informasi melalui komunikasi data tanpa kabel yang dimana keamanan jaringan wireless LAN menjadi penting dan menjadi perhatian, jaringan yang terhubung ke internet pada dasarnya tidak aman dan selalu dapat diekploitasi oleh para hacker dan cracker. Ketika data berkomunikasi pada lalu lintas data dimana data dikirim dan melewati terminal untuk mencapai tujuan, maka pada saat itu pengguna lain yang tidak bertanggungjawab memiliki kesempatan untuk mengubah data dan atau menyadap. Oleh karena itu, perancangan sistem keamanan jaringan wireless yang terhubung ke internet harus direncanakan dan dipahami dengan baik.Standar jaringan nirkabel IEEE 802.11 yang menggunakan enkripsi WEP memiliki kelemahan yang memungkinkan seorang penyusup mengetahui kode enkripsinya. Berdasarkan latar belakang tersebut di atas, kami melakukan penelitian ini. Adapun tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui vulnerability atau celah keamanan pada jaringan WPA2-PSK dan untuk mengetahui fitur sistem operasi kali linux dalam menganalisis Router TP-Link Mercusys MW302R dalam keamanan jaringan WPA2-PSK. Metode untuk ujicoba dengan metode penetration testing. Metode Penetration testing yang kami gunakan menggunakan sistem operasi kali linux dengan tahapan: Planning and Preparation, Reconnaissance, Discovery, Analyzing information and risk, Active intrusion attempts, Final analysis, Report preparation. Berdasar hasil analisis dan pengujian terhadap sistem operasi pada jaringan yang menggunakan router Tp-Link Mercusys Mw302r, maka dapat ditarik kesimpulan bahwa port http dapat dieksploitasi oleh meterpreter melalui msfconsole pada kali linux dan setiap lalu lintas data pada jaringan, jika dilakukan proses scanning dan discovering selalu dan besar kemungkinan didapat vulnerability atau celah keamanan melalui port yang terbuka.
Multi-output Regression untuk memprediksi Luas Wilayah, Kualitas Padi dan Produksi Padi pada Pulau Jawa Felix Indra Kurniadi; Darmawan Satyananda; Elly Santika; Pramitha Dwi Larasati
Jurnal SISKOM-KB (Sistem Komputer dan Kecerdasan Buatan) Vol. 5 No. 2 (2022): Volume V - Nomor 2 - Maret 2022
Publisher : Teknik Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47970/siskom-kb.v5i2.269

Abstract

Beras merupakan salah satu makanan pokok di Indonesia. Berdasarkan data dari Badan Pusat Statistik (BPS), konsumsi beras pada tahun 2015 dan 2017 sekitar 29’178.94 -ribu- ton dan 29’133.51-ribu ton. Sayangnya produksi beras pada tahun 2018 hanya mencapati 81.31 juta ton. Pada artikel ilmiah ini, kami membandingkan beberapa metode regresi multi-output seperti Regression Chain, Multi-output linear regression dan Random Forest. Data yang digunakan adalah data beras pada Pulau Jawa terutama Jawa Barat, Jawa Tengah dan Jawa Timur yang diambil dari tahun 2017-2020. Kami menggunakan pendekatan menggunakan outlier removal dan tidak menggunakan outlier removal. Hasil yang didapatkan dari kedua pendekatan ini, ditemukan bahwa outlier removal pada data yang dimiliki sangat diperlukan terutama untuk mengurangi ke-bias an pada hasil tiap metode yang diusulkan.
Aplikasi Sistem Monitoring Server Menggunakan Device Orange Pi Berbasis Web Service Studi Kasus PT. MNC Televisi Indonesia – MNC Group Muhamad Rusli; Cepi Muh Usman; Muhamad Femy Mulya; Tri Wahyu Widyaningsih
Jurnal SISKOM-KB (Sistem Komputer dan Kecerdasan Buatan) Vol. 5 No. 2 (2022): Volume V - Nomor 2 - Maret 2022
Publisher : Teknik Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47970/siskom-kb.v5i2.276

Abstract

Abstrak — Server merupakan salah satu komponen utama dari sistem jaringan komputer yang memiliki fungsi untuk memberikan suatu service terhadap penggunanya. Setiap aktifitas dan operasional pelayanan suatu server terhadap client dalam penerapannya terdiri dari beberapa jenis proses untuk memenuhi segala permintaan atau request client yang dikirimkan oleh server. Oleh sebab itu, diperlukan suatu aplikasi sistem monitoring yang dapat melakukan pemantauan segala macam aktifitas di dalam server, dengan demikian administrator (operator) dapat memantau dan memberikan peringatan apabila terjadi permasalahan pada server yang digunakan. Pada aplikasi ini dikembangkan dengan menggunakan metode scrum dan perancangan sistem aplikasi dengan menggunakan Unified Modeling Language (UML), serta bahasa pemrograman berbasis Java interface dan PHP code. Penelitian ini menghasilkan aplikasi web yang mampu melakukan pemantauan dan pengumpulan informasi dari seluruh perangkat server yang berada di PT. MNC Televisi Indonesia - MNC Group. Pada penelitian ini juga menggunakan protokol TCP/IP (Transmission Control Protocol/Internet Protocol) untuk melakukan pemantauan pada perangkat server. Aplikasi monitoring ini juga, mampu memberikan beberapa informasi terkait utilisasi memori (RAM), utilisasi CPU, utilisasi storage dan utilisasi jaringan pada server, serta pada aplikasi ini juga mampu mengirimkan pesan berupa peringatan dalam bentuk email kepada administrator saat terjadi kesalahan atau malfunction pada server, dengan demikian proses eskalasi penanganan server menjadi lebih cepat dilakukan. Lalu pada penelitian ini juga, menggunakan metode pengujian black box yang terdiri dari dua kategori umum pengujian, yaitu pengujian black box untuk admin dan pengujian black box untuk user, dengan beberapa parameter-parameter kelas uji.
Klasifikasi Jenis Alat Musik Tradisional Papua menggunakan Metode Transfer Learning dan Data Augmentasi Amat Solihin; Dadang Iskandar Mulyana; Mesra Betty Yel
Jurnal SISKOM-KB (Sistem Komputer dan Kecerdasan Buatan) Vol. 5 No. 2 (2022): Volume V - Nomor 2 - Maret 2022
Publisher : Teknik Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47970/siskom-kb.v5i2.279

Abstract

Papua merupakan sebuah pulau yang terletak di sebelah utara Australia dan merupakan bagian dari wilayah timur Indonesia yang sebagian besar daratannya masih berupa hutan belantara dan merupakan pulau terbesar kedua di dunia setelah Greenland. Papua terkenal akan aneka budayanya, termasuk kekayaan alat musik. Ada berbagai jenis alat musik tradisional Papua yang menawan dan memiliki sejarah musik tradisional mendalam dibaliknya. Alat musik ini biasa digunakan untuk mengiringi acara adat maupun pesta. Perkembangan teknologi saat ini dan di tengah perkembangan musik kontemporer di Papua, ada kegelisahaan akan hilangnya musik-musik tradisi yang sangat kaya beragam sesuai kebudayaan masing-masing wilayah di Papua. Oleh karena itu, peneliti membuat program pengenalan citra alat musik tradisional Papua menggunakan metode Transfer Learning, yang merupakan metode dari Convolutional Neural Network yang merupakan operasi konvolusi dengan melatih terlebih dahulu pada model sebelumnya yang kemudian menggabungkan beberapa lapisan pemrosesan, menggunakan beberapa elemen yang bergerak secara paralel dan terinspirasi oleh sistem saraf biologis. Citra alat musik Papua yang digunakan adalah Fue, Pikon, Triton, Yi dan Tifa. Implementasi pengenalan citra ini dilakukan dengan memanfaatkan Pre-Trained model dari DenseNet201 yang berjalan pada aplikasi Google Collaboratory dan Tensorflow. Dataset yang digunakan dalam pengujian sebanyak 979 data training dan 143 data testing yang mengahasilkan nilai evaluasi dengan nilai precision 98%, recall 98%, f1-score 98%, accuracy 98,46% dan loss 0.051.
Analisis Sistem Pencarian Jalur Terdekat Bengkel UMKM Kendaraan Roda Dua Dengan Algoritma A* (A Star) dan Formula Haversine Muhamad Femy Mulya; Dedy Trisanto; Nofita Rismawati; Saipul Anwar
Jurnal SISKOM-KB (Sistem Komputer dan Kecerdasan Buatan) Vol. 5 No. 2 (2022): Volume V - Nomor 2 - Maret 2022
Publisher : Teknik Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47970/siskom-kb.v5i2.280

Abstract

Abstract— Pertumbuhan kendaraan roda dua di DKI Jakarta dari tahun ke tahun semakin kian meningkat. Berdasarkan data Badan Pusat Statistik (2020) jumlah kendaraan bermotor roda dua di DKI Jakarta mencapai 16.141.380 unit. Faktor masalah yang sering terjadi pada pengguna roda dua apabila kendaraan tiba-tiba mengalami kerusakan motor di tengah perjalanan di DKI Jakarta tentu akan kesulitan mencari lokasi bengkel motor terdekat. Oleh karena itu, dibutuhkan suatu aplikasi layanan berbasis mobile untuk memberikan informasi layanan bengkel sepeda motor dan informasi mengenai layanan bengkel agar jaringan layanan bengkel UMKM (Usaha Mikro Kecil dan Menengah) menjadi semakin luas. Aplikasi ini memberi informasi jarak dan rute customer menuju lokasi layanan bengkel kendaraan bermotor roda dua UMKM. Pada penelitian ini menggunakan formula Haversine untuk mencari bengkel UMKM dengan nilai jarak terkecil dan algoritma A* (A Star) untuk mencari rute dengan jarak tempuh terpendek. Untuk pengembangan aplikasi ini menggunakan Android Studio dengan bahasa pemrograman Java serta, untuk penyimpanan database aplikasi ini menggunakan layanan Firebase. Metode pengembangan sistem yang digunakan dalam penelitian ini adalah incremental development. Hasil perhitungan formula Haversine dapat dijadikan tolak ukur untuk menentukan lokasi bengkel UMKM yang akan dicari rute terdekatnya. Lalu pada penelitian ini juga, menggunakan metode pengujian black box dengan parameter test case untuk pencarian rute bengkel UMKM terdekat untuk wilayah Jakarta Timur.
Implementasi Algoritma Convolutional Neural Network (CNN) Untuk Klasifikasi Senjata Tradisional Di Jawa Tengah Dengan Metode Transfer Learning Okta Saputra; Dadang Iskandar Mulyana; Mesra Betty Yel
Jurnal SISKOM-KB (Sistem Komputer dan Kecerdasan Buatan) Vol. 5 No. 2 (2022): Volume V - Nomor 2 - Maret 2022
Publisher : Teknik Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47970/siskom-kb.v5i2.282

Abstract

Indonesia merupakan bangsa yang terdiri dari berbagai etnik dan memiliki keberagaman kesenian dan kebudayaan yang unik. Perkembangan zaman telah membawa perubahan sejarah budaya, salah satunya adalah senjata tradisional. Senjata tradisional merupakan salah satu kekayaan budaya, seperti yang ada di Indonesia, Senjata ini memiliki berbagai ciri khas dan cerita tersendiri, masyarakat di Indonesia sudah cukup mengenal berbagai jenis senjata tradisional dari daerah masing-masing namun untuk mengenal senjata tradisional dari daerah lain dapat dibilang kurang memahami, Banyaknya jenis senjata tradisonal yang ada di Indonesia khususnya di pulau Jawa membuat peneliti tertarik untuk membuat suatu program pengenalan jenis senjata tradisional khususnya untuk senjata tradisional yang ada di Jawa Tengah berdasarkan dataset foto atau citra senjata tradisional menggunakan metode Transfer Learning, yang merupakan metode dari Convolutional Neural Network dengan memanfaatkan pre-trained model yang mampu meningkatkan nilai akurasi cukup tinggi dan jumlah training parameters yang kecil. Citra senjata tradisional Jawa Tengah yang digunakan adalah Keris, Tombak, Khudi, Wedhung dan Plintheng. Implementasi pengenalan citra ini dilakukan dengan memanfaatkan Pre-Trained model dari MobileNetV2 yang berjalan pada aplikasi Google Collaboratory dan Tensorflow. Dataset yang digunakan dalam pegujian sebanyak 638 data training atau sebesar 81% dan 147 data validasi atau sebesar 19% dengan melakukan pengujian sebanyak 50 kali dan batch size sebesar 32, maka diperoleh hasil akurasi sebesar 98,64% namun memiliki nilai loss sebesar 0.16
Sistem Keamanan Untuk Otorisasi Pada Smart Home Menggunakan Pengenalan Wajah Dengan Library OpenCV Moh Eki Riyadani; Subiyanto Subiyanto
Jurnal SISKOM-KB (Sistem Komputer dan Kecerdasan Buatan) Vol. 5 No. 2 (2022): Volume V - Nomor 2 - Maret 2022
Publisher : Teknik Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47970/siskom-kb.v5i2.284

Abstract

As industrial 4.0 advances such as Internet of Things (IoT), Big Data, Cloud Computing , and Artificial Intelligent (AI) has prompted reseachers to innovate in various fields, including security systems. The security system is an important issue due to rise of theft in a residence. A security system is needed for home authorizon to prevent the crime of theft. Security systems are built using facial recognition. The research proposes to develop a security system using facial recognition based Raspberry Pi with Python programming and utilize the OpenCV. System testing includes training function testing, facial recognition function, image delevery function, decision-making function, and system performance testing, system performance for facial recognition is calculated using confusion matrix formula that produces 100% sensitivity, 13% specitificity, and 97% accuracy.
Analisis Jumlah Video Latih yang Berbeda pada Setiap Kelas untuk Aplikasi Near Duplicate Video Retrieval (NDVR) Ruben Stefanus; Riko Arlando Saragih
Jurnal SISKOM-KB (Sistem Komputer dan Kecerdasan Buatan) Vol. 5 No. 2 (2022): Volume V - Nomor 2 - Maret 2022
Publisher : Teknik Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47970/siskom-kb.v5i2.292

Abstract

Near Duplicate Video Retrieval (NDVR) adalah salah satu jenis teknik retrieval berbasis video yang sering dilakukan karena banyaknya video yang hampir duplikat dari video asli. Biasanya aktivitas video retrieval dilakukan untuk memperoleh manfaat (umumnya komersial) tanpa seijin pemilik hak cipta yang sah. Salah satu isu dalam sistem NDVR adalah ketidakseimbangan jumlah video latih untuk setiap kelas, sehingga di dalam tulisan ini akan dikaji pengaruh jumlah video latih yang berbeda untuk setiap kelas. Metode t-USMVH merupakan rancangan yang akan digunakan dalam sistem NDVR pada penelitian ini. Sementara itu, sistem NDVR yang akan direalisasikan terdiri atas 4 tahapan, yaitu proses ekstraksi keyframe, ekstraksi ciri, pelatihan sistem, serta pencocokan kode hash antarvideo. Pada tahap ekstraksi keyframe, pemilihan keyframe dilakukan berdasarkan jumlah sampel per detik tanpa mengabaikan perubahan citra antardetik. Di tahap kedua, yaitu proses ekstraksi ciri, ada 2 pendekatan yang dipakai, yaitu ekstraksi ciri global (Hue Saturation Value/HSV) serta ekstraksi ciri lokal (Local Directional Pattern/LDP). Selanjutnya, teknik backpropagation merupakan metode untuk pelatihan sistem, dan diakhiri dengan pencocokan kode hash antarvideo menggunakan metode Hamming Distance (HD). Variabel yang diuji adalah kombinasi variasi ciri, variasi jumlah iterasi, dan variasi jumlah video latih untuk setiap kelas. Selain itu, ada 2 variasi jumlah video latih untuk setiap kelas yaitu, imbalance query video dan balance query video. Hasil simulasi menunjukkan bahwa nilai Mean Average Precision (MAP) untuk kondisi balance query video lebih besar dari pada imbalance query video pada semua variasi iterasi dan semua variasi ciri. Selain itu, penggabungan ekstraksi ciri lokal dan ciri global pada sistem balance query video menghasilkan nilai MAP yang lebih baik daripada hanya menggunakan satu jenis ekstraksi ciri.
Model Agile Scrum untuk Pengembangan Aplikasi Penerimaan Mahasiswa Baru Meta Amalya Dewi; Muhammad Dimas Arya Syahputra
Jurnal SISKOM-KB (Sistem Komputer dan Kecerdasan Buatan) Vol. 5 No. 2 (2022): Volume V - Nomor 2 - Maret 2022
Publisher : Teknik Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47970/siskom-kb.v5i2.298

Abstract

SCRUM is one of the agile developments with a focus on fast processes. Scrum's ability to quickly adapt to changes in accordance with the conditions of university which requires a New Student Admission application amid the current dynamics of the current condition in the midst of the Covid-19 pandemic that still sweeping the world so that almost all activities are carried out digitally, including the registration process and new student admissions. The agile scrum method used in developing new student applications is done by building an analysis that can help make it easier for prospective new students to carry out the registration process and make it easier for the admissions department to process new student data. The goal is to simplify data processing more optimally and effectively and the registration process is faster and easier. The final result of this research is an application for new student admissions with the features needed by users based on the product backlog and will become the backbone of the new student registration process at university.
DSS,MOORA,WEB Rancang Bangun Aplikasi Pengelolaan Stok Obat Berbasis Web dengan Pendekatan DSS Metode Moora (Studi Kasus Apotek XYZ) Rudi Sutomo; Johny Hizkia Siringo Ringo
Jurnal SISKOM-KB (Sistem Komputer dan Kecerdasan Buatan) Vol. 6 No. 1 (2022): Volume VI - Nomor 1 - September 2022
Publisher : Teknik Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47970/siskom-kb.v6i1.283

Abstract

Abstract—Apotek adalah suatu lembaga kesehatan yang diselenggarakan dalam bentuk penjualan obat-obatan dan sebagai pusat layanan kesehatan peningkatan kesehatan masyarakat, apotek merupakan sarana apoteker diselenggarakan urusan farmasi. Banyak apotek masih memiliki aktivitas seperti pencatatan aktivitas secara manual pada kertas atau buku dan juga pencatatan pada aplikasi perkantoran seperti Excel. Contohnya pendaftaran anggota apotek, pendaftaran inventaris stok obat, pengelolaan data klasifikasi obat. Telah dilakukan pengamatan dan wawancara menunjukkan bahwa masih ada beberapa obat kekurangan pasokan karena permintaan konsumen yang tinggi pada masa tertentu seperti masa Pandemi COVID-19 Tahun 2021 ini. Solusinya adalah salah satunya dengan adanya rancang bangun aplikasi berbasis web untuk mendukung apotek dalam pencatatan persediaan obat. Studi desain aplikasi ini akan membantu apotek dengan memudahkan pengambilan keputusan secara signifikan dan penghematan waktu pengumpulan data stok obat dengan memprioritaskan keputusan pemilihan stok obat secara online dengan metode MOORA. Yaitu pada hasil pemilihan stoak obat yang akan dibeli dengan hasil perhitungan metode MOORA maka didapatkan hasil perankingan yaitu Parasetamol dengan ranking satu, Mylanta dengan urutan ranking dua dan Enstrotop dengan ururtan ranking tiga. Aplikasi ini dapat menyelesaikan suatu permasalahan yang ada di Apotek XYZ. Sebagai hasil implementasi dari penelitian bahwa telah berhasil dibangun aplikasi didasarkan pada pemrograman web mendukung siklus pengumpulan persediaan obat dan pembuatan laporan persediaan, serta kemampuan untuk menampilkan fitur hasil prioritas keputusan ketersediaan nama dan kategori obat. Keywords—Apotek, MOORA, Pengelolaan Stok Obat

Page 7 of 18 | Total Record : 178

 5   6   7   8   9 

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