cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Rian Adam
Contact Email
rian.adam@uii.ac.id
Phone
+62274-895287
Journal Mail Official
rian.adam@uii.ac.id
Editorial Address
Gedung FTI Universitas Islam Indonesia Jl Kaliurang km 14.4 Sleman Yogyakarta
Location
Kab. sleman,
Daerah istimewa yogyakarta
INDONESIA
Automata
Published by Universitas Islam Indonesia
ISSN : 27211940     EISSN : -     DOI : -
Core Subject : Science,
Computer Science & IT
Automata mempublikasikan penelitian internal mahasiswa dan dosen Teknik Informatik Universitas Islam Indonesia. Topik-topiknya mencakup: Informatika Teori dan Sistem Cerdas Forensika Digital Sains Data Rekayasa Perangkat Lunak Informatika Medis
Arjuna Subject : Ilmu Komputer (semua kategori) - Ilmu Komputer (Lain-Lain)
Articles 357 Documents
 12   13   14   15   16 
Penerapan Algoritma Apriori Untuk Meningkatkan Conversion Rate Berdasarkan Transaksi Data Penjualan Prayudha Bryantama Nugraha; Syarif Hidayat
AUTOMATA Vol. 2 No. 1 (2021)
Publisher : AUTOMATA

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

Abstract

Abstract—penelitian ini dilatarbelakangi oleh pemanfaatan data transaksi penjualan yang tersimpan dan belum dimanfaatkan dengan maksimal. Dari hasil transaksi yang ada, hanya digunakan untuk keperluan administrasi. Padahal data itu jika diteliti, bisa menghasilkan banyak informasi yang bisa digunakan untuk menentukan strategi penjualan yang bisa meningkatkan kepuasan pembeli.Penelitian ini menggunakan metode association rules dengan algoritme apriori yang bisa digunakan untuk menemukan kombinasi item dari data tadi untuk menentukan kombinasi item dari data tadi.Untuk mengetahui produk-produk ini dibeli secara bersamaan, dapat menggunakan aturan asosiasi (association rule) adalah teknik data mining untuk menemukan aturan asosiatif suatu kombinasi item. Dimulai dari pengolahan data penjualan produk, kemudian dicari hubungan antar produk yang dibeli. kemudian diuji apakah kombinasi tersebut memenuhi parameter support dan confidence minimum yang merupakan nilai ambang yang diberikan oleh pengguna.Hasil dari penelitian ini yaitu berupa sistem informasi yang menentukan rekomendari menu yang sudah ditentukan dari kombinasi kombinasi item yang sering dibeli, dan hasil rekomendasi tadi bisa dijadikan sebagai strategi penjualan untuk meningkatkan kepuasan pembeli.Dari hasil itu, pelanggan bisa meningkatkan jumlah kedatangan dengan menyebarkan menu – menu hasil kombinasi yang sudah dibuat dengan algoritma apriori tadi
Pengembangan Sistem Deteksi Hunian Parkir Menggunakan Metode Convolutional Neural Network Fatih Assidhiqi; Rian Adam Rajagede; Ridho Rahmadi
AUTOMATA Vol. 2 No. 1 (2021)
Publisher : AUTOMATA

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

Abstract

Kurangnya informasi mengenai area parkir merupakan masalah yang saat ini dihadapi oleh para pengendara. Peningkatan jumlah kendaraan dengan lahan parkir yang dibutuhkan seringkali tidak seimbang dimana hal ini dapat menimbulkan kemacetan di berbagai tempat, salah satunya yaitu di area parkir. Untuk mendapatkan tempat parkir, seringkali pengendara harus berkeliling ke seluruh area parkir, bahkan pengendara harus keluar dari area parkir tersebut karena tidak dapat menemukan tempat parkir untuknya. Pada penelitian ini, penulis mengembangkan sistem deteksi hunian parkir menggunakan metode convolutional neural network yang diimplementasikan menggunakan aplikasi android, sehingga pengendara dapat menggunakannya untuk mencari informasi dimana letak tempat parkir yang kosong. Hasil akurasi dan loss yang didapatkan terbilang sangat baik, dimana akurasi pada training set mencapai nilai 0.9965 dengan nilai loss 0,0113 dan akurasi pada validation set mencapai 0,9877 dengan nilai loss 0,03406. Sedangkan pada test set akurasi yang didapat yaitu 0,9901 dengan loss sebesar 0,0461. Deteksi gambar sebuah area parkir menggunakan model yang sudah dilatih sebelumnya dapat divisualisasikan dengan baik pada aplikasi android secara real-time.
Analisis Kesadaran Pembaruan Aplikasi di Smartphonedengan Model KAB Geraldy Yusuf Pralampita; Ahmad Raf'ie Pratama
AUTOMATA Vol. 2 No. 1 (2021)
Publisher : AUTOMATA

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

Abstract

Smartphone telah menjadi alat yang tidak terpisahkan dari kehidupan sehari-hari. Smartphone dapat melakukan banyak fungsi yang dapat memudahkan kehidupan manusia di zaman modern ini. Fungsi-fungsi itu disediakan oleh aplikasi yang sudah tersedia di smartphone tersebut maupun diunduh dari platform aplikasi yang tersedia oleh penggunanya. Karena cepatnya kemajuan teknologi, developer aplikasi harus terus memperbarui aplikasi mereka agar tidak ketinggalan zaman dan untuk menutup celah keamanan yang mungkin bisa berakibat buruk bagi pengguna smartphone. Meskipun kebanyakan pengembang aplikasi merilis versi baru dari aplikasi besutan mereka secara rutin, tidak semua pengguna smartphone memperbarui aplikasi yang terpasang pada smartphone secara berkala, padahal ini adalah sesuatu yang penting untuk dilakukan. Penelitian ini menggunakan sumber data primer dari hasil survei 277 orang pengguna smartphone di Indonesia. Penelitian ini memiliki tujuan untuk mengukur tingkat kesadaran memperbarui aplikasi smartphone masyarakat Indonesia dan melihat perbedaan tingkat kesadaran keamanan berdasarkan faktor demografis dari pengguna smartphone. Hasil analisis menggunakan model Kruger-Kearney menunjukkan bahwa kesadaran masyarakat Indonesia ada di tingkat rata-rata dan masih bisa diperbaiki lagi kedepannya, terutama pada sisi kebiasaan memperbarui aplikasi smartphone secara rutin dan mengunduh aplikasi dari platform yang resmi. Selain itu, hasil dari analisis menggunakan multiple linear regression penelitian ini menunjukkan bahwa jenis kelamin dan usia dari pengguna smartphone adalah dua faktor utama yang paling berpengaruh pada tingkat kesadaran memperbarui aplikasi. Hasil dari penelitian ini diharapkan dapat dimanfaatkan sebagai pembelajaran kedepannya untuk meningkatkan kesadaran pembaruan aplikasi smartphone di Indonesia.
Sebuah Tinjauan Pustaka dari Studi-Studi Terkini Tentang Sistem Manajemen Lampu Lalu Lintas Adaptif Muhammad Sauqi Khatami; Rian Adam Rajagede; Ridho Rahmadi
AUTOMATA Vol. 2 No. 1 (2021)
Publisher : AUTOMATA

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

Abstract

Kajian pustaka ini berusaha untuk mempelajari dan menganalisis penelitian-penelitian sebelumnya yang terkait dengan permasalahan pengaturan lampu lalu lintas adaptif. Setelah mengkaji sebelas literatur terkait pengaturan lampu lalu lintas adaptif, diketahui bahwa terdapat beberapa metode yang dapat melakukan pengaturan lampu lalu lintas adaptif beserta hasil dari masing-masing metode. Selain itu, ditemukan juga bagaimana representasi kepadatan lalu lintas dalam satu ruas jalan dan data yang digunakan dalam masing-masing penelitian.
Implementasi Laravolt dalam Pembuatan CRUD Pada Aplikasi Dashboard Bappeda Kota Probolinggo Muhammad Abyanda Tamaza; Andhik Budi Cahyono
AUTOMATA Vol. 2 No. 1 (2021)
Publisher : AUTOMATA

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

Abstract

Kota Probolinggo mengelola pemasukan dan pengeluaran daerah menggunakan aplikasi SIMRAL. SIMRAL merupakan singkatan dari Sistem Informasi Perencanaan, Penganggaran, dan Pengelolaan Keuangan Terpadu. Semua aktivitas yang dilakukan perlu dicatat dalam aplikasi SIMRAL. Namun, masih ada kekurangan dalam aplikasi SIMRAL, yaitu luaran yang dihasilkan masih berbentuk tabel sehingga menyulitkan stakeholder dalam mengambil kesimpulan. Oleh karena itu, dibuatlah aplikasi khusus yang menampilkan dashboard usulan kegiatan pembangunan khususnya di Kota Probolinggo. Dashboard Bappeda merupakan aplikasi yang berfungsi untuk menampilkan usulan pembangunan di daerah kota Probolinggo. Aplikasi ini dapat diakses oleh masyarakat secara langsung. Masyarakat dapat mengusulkan pembangunan melalui aplikasi ini dan juga dapat langsung memantau proses perkembangan dari usulan yang telah disampaikan. Dashboard Bappeda menggunakan platform Laravolt untuk membuat CRUD (Create, Read, Update, dan Delete). Pada proyek ini akan menjelaskan pembuatan CRUD menggunakan Laravolt sehingga harapannya bisa menjadi pembelajaran dalam penggunaan packages dalam pembuatan CRUD.
Deteksi Fraud Pada Akun Wifi Universitas Islam Indonesia Dengan Metode Principal Component Analysis Dio Agus Nofrizal; Mukhammad Andri Setiawan
AUTOMATA Vol. 2 No. 1 (2021)
Publisher : AUTOMATA

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

Abstract

Fraud menjadi sebuah masalah yang dapat merugikan orang lain sehingga harus dilakukan tindakan. Fraud terjadi ketika pengguna membagikan akunnya dengan orang lain untuk mengakses wifi UIIConnect tanpa memikirkan celah keamanan yang dapat membahayakan data pengguna. Adanya fraud yang dilakukan dalam penggunaan akun wifi UIIConnect dapat dideteksi dengan menggunakan metode principal component analysis. Principal component analysis dapat melakukan pengelompokan akun-akun yang terindikasi melakukan fraud atau pun tidak. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengembangkan model untuk mendeteksi fraud yang akan bermanfaat bagi Badan Sistem Informasi Universitas Islam Indonesia. Dalam proses mencapai tujuan dari penelitian, peneliti menggunakan lima langkah yaitu pengumpulan data, pre-processing, labelling, clustering, dan evaluasi. Dari penelitian ini telah berhasil dikembangkan model yang mampu mendeteksi pengguna yang terindikasi melakukan fraud. Akun yang terindikasi melakukan fraud akan dilakukan tindakan untuk keamanan data pengguna, sehingga pengguna harus berhati-hati dalam menggunakan akunnya.
Implementasi regresi linear untuk prediksi penjualan pada aplikasi point of sales restoran Rahmana Dwi Shaputra; Syarif Hidayat
AUTOMATA Vol. 2 No. 1 (2021)
Publisher : AUTOMATA

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

Abstract

Abstrak—Dalam data transaksi restoran sebenarnya terdapat berbagai macam informasi penting yang masih tersebar dan tersembunyi yang seharusnya dapat digunakan untuk berbagai kepentingan strategi bisnis restoran seperti penjualan.manajer restoran harus mengetahui makanan dan minuman yang lebih laris dengan memprediksi penjualan berdasarkan data penjualan bulan-bulan sebelumnya karena itu diperlukan sebuah algoritma untuk melakukan prediksi.Regresi linier merupakan sebuah algoritma yang memodelkan hubungan antara suatu variabel terikat dan variabel bebas yang dapat digunakan untuk melakukan peramalan berdasarkan data-data sebelumnya tujuan utamanya adalah untuk membantu manajer restoran untuk membuat keputusan yang tepat berdasarkan hasil prediksi dan data yang ada.
Implementasi JasperReports pada Sistem Informasi Manajemen Amalia Nur Hasanah; Hanson Prihantoro Putro
AUTOMATA Vol. 2 No. 1 (2021)
Publisher : AUTOMATA

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

Abstract

SIMPeL merupakan sebuah aplikasi berbasis website yang dikembangkan guna mendukung proses kerja lembaga Ombudsman Republik Indonesia dalam memproses laporan masyarakat. Salah satu fitur penting dari aplikasi SIMPeL versi terbaru adalah cetak surat. Fitur tersebut digunakan oleh pengguna untuk menghasilkan keluaran berupa dokumen siap cetak yang berisi data tentang laporan masyarakat tertentu. Awalnya, fitur cetak surat dikembangkan dengan menulis source HTML secara hardcode yang mana pekerjaan tersebut hanya dapat dilakukan oleh programmer, sehingga proses pengembanganpun terbilang lama mengingat banyaknya pekerjaan lain yang dimiliki oleh programmer. Terlebih, jumlah surat yang harus dibuat lebih banyak daripada versi sebelumnya. Perlu digunakan reporting tools demi memudahkan proses pengembangan fitur cetak surat. Reporting tools yang digunakan adalah JasperReports. JasperReports merupakan sebuah tool pembuatan laporan open-source yang menggunakan bahasa pemrograman Java. Hasil dari penggunaan teknologi ini adalah lebih cepatnya pengembangan fitur cetak surat. Dengan kemudahan yang diberikan JasperReports, proses pembuatan desain surat untuk aplikasi SIMPeL berhasil dikerjakan oleh lebih banyak orang, bahkan untuk mereka yang tidak terlalu familiar dengan coding. Pada makalah ini akan dibahas tentang bagaimana penggunaan JasperReports dalam proses pengembangan aplikasi SIMPeL dengan harapan dapat menjadi pembelajaran dan referensi sehingga proses pembuatan laporan atau surat menjadi lebih efisien.
Keterangan Gambar Otomatis Berbahasa Indonesaia dengan CNN dan LSTM Amiin Majiid Nugroho; Ahmad Fathan Hidayatullah
AUTOMATA Vol. 2 No. 1 (2021)
Publisher : AUTOMATA

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

Abstract

Image captioning adalah proses untuk menghasilkan suatu kalimat atau lebih untuk menjelaskan konten visual dari suatu gambar. Image Captioning bermanfaat untuk kebutuhan dimasa mendatang untuk membantu kegiatan manusia memahami konten visual seperti keterangan pada citra medis, interaksi manusia dengan robot dan membantu mendeskripsikan gambar kepada tunanetra. Untuk menghasilkan suatu deskripsi gambar dibutuhkan gabungan antara Computr Vision dan Natural Language Procssing. Penelitian ini bertujuan untuk menghasilkan deskripsi gambar (captiom) berbahasa Indonesia sekaligus menganalisis seberapa baik metode yang diterapkan dalam menghasilkan caption tersebut.  Penelitian ini menggunakan dataset  gambar dari MSCOCO. Pada penelitian ini menggunakan dua buah metode yaitu CNN dan LSTM untuk mengasilkan caption dari gambar. Beberapa caption sesuai dengan gambar yang sitampilkan dan hasil caption yang didapat pada penelitian ini memperoleh skor BLEU {1,2,3,4} sebesar {0.29, 0.47, 0.56, 0.60}.
Analisis Sentimen Politik Berdasarkan Big Data dari Media Sosial Youtube: Sebuah Tinjauan Literatur Rizky Ainul Wildan S; Ridho Rahmadi; Rian Adam Rajagede
AUTOMATA Vol. 2 No. 1 (2021)
Publisher : AUTOMATA

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

Abstract

Media sosial merupakan salah satu sumber Big Data yang besar dan kompleks. Youtube adalah salah satu platform media sosial yang paling banyak digunakan di Indonesia. Peristiwa, pendapat, dan kebijakan politik seringkali disampaikan melalui media sosial Youtube. Pada makalah ini penulis bermaksud untuk mendiskusikan tinjauan literatur mengenai analisis sentimen politik berdasarkan Big Data dari media sosial Youtube. Pengumpulan literatur-literatur dengan melakukan seleksi terhadap publikasi berdasarkan beberapa kriteria, yaitu: (1) Literatur yang membahas terkait analisis sentimen, (2) Literatur yang membahas terkait Big Data, (3) Literatur yang membahas metode klasifikasi dalam melakukan analisis sentimen. Berdasarkan tinjauan literatur didapatkan hasil, yaitu: (1) analisis sentimen dapat digunakan untuk meneliti sentimen dalam berbagai aspek kehidupan, (2) Metode naïve bayes classifier adalah metode klasifikasi yang paling sering dipakai dalam pengklasifikasian analisis sentimen, (3) Metode naïve bayes classifier umumnya memiliki akurasi yang lebih baik dari metode lain. (4) Analisis sentimen dapat dilakukan berdasarkan data dari media sosial Twitter dan Youtube

Page 14 of 36 | Total Record : 357

 12   13   14   15   16 

Filter by Year

2020 2025


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 6 No. 2 (2025) Vol. 5 No. 2 (2024) Vol. 5 No. 1 (2024) Vol. 4 No. 1 (2023) Vol. 3 No. 2 (2022) Vol. 3 No. 1 (2022) Vol. 2 No. 2 (2021) Vol. 2 No. 1 (2021) Vol. 1 No. 2 (2020) Vol. 1 No. 1 (2020)