cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
-
Contact Email
coscitech@umri.ac.id
Phone
+6285225539224
Journal Mail Official
coscitech@umri.ac.id
Editorial Address
Program Studi Teknik Informatika Fakultas Ilmu Komputer Gedung Rektorat Lt. 4, Universitas Muhammadiyah Riau Jl. Tuanku Tambusai, Pekanbaru, Riau
Location
Kota pekanbaru,
Riau
INDONESIA
Jurnal Computer Science and Information Technology (CoSciTech)
Published by Universitas Muhammadiyah Riau
ISSN : 2723567X     EISSN : 27235661     DOI : https://doi.org/10.37859/coscitech
Core Subject : Science,
Computer Science & IT
Jurnal CoSciTech (Computer Science and Information Technology) merupakan jurnal peer-review yang diterbitkan oleh Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Univeritas Muhammadiyah Riau (UMRI) sejak April tahun 2020. Jurnal CoSciTech terdaftar pada PDII LIPI dengan Nomor ISSN 2723-5661 (Online) dan 2723-567X (Cetak). Jurnal CoSciTech berkomitmen menjadi jurnal nasional terbaik untuk publikasi hasil penelitian yang berkualitas dan menjadi rujukan bagi para peneliti. Jurnal CoSciTech menerbitkan paper secara berkala dua kali setahun yaitu pada bulan April dan Oktober. Semua publikasi di jurnal CoSciTech bersifat terbuka yang memungkinkan artikel tersedia secara bebas online tanpa berlangganan.
Arjuna Subject : Ilmu Komputer (semua kategori) - Aplikasi Ilmu Komputer
Articles 26 Documents
 1   2   3 
Search results for , issue "Vol 4 No 2 (2023): Jurnal Computer Science and Information Technology (CoSciTech)" : 26 Documents clear
Peramalan Penerima Dana Guru Bantu Di Provinsi Riau Tahun 2022-2023 Menggunakan Fuzzy Time Series Ruey Chyn Tsaur Rahmawati Bakri; Fitriani Muttakin; Rahmadeni Rahmadeni; Ernila Sari Gulo
Computer Science and Information Technology Vol 4 No 2 (2023): Jurnal Computer Science and Information Technology (CoSciTech)
Publisher : Universitas Muhammadiyah Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37859/coscitech.v4i2.4413

Abstract

Dana guru bantu merupakan bantuan dari pemerintah berupa uang yang diberikan kepada guru honorer atau non PNS. Dana guru bantu ini bertujuan untuk membantu sekolah agar terpenuhi kebutuhan akan tenaga guru di suatu kabupaten/kota atau Provinsi tertentu melalui sistem seleksi yang telah ditetapkan yang bersifat sementara. Dalam Permasalahan menentukan perkiraan jumlah guru yang menerima dana guru bantu se-Provinsi Riau tahun 2022-2023 ini dapat diatasi dengan menggunakan metode Fuzzy Time Series Ruey Chyn Tsaur yang mendefinisikan himpunan fuzzy pada data historis yang diamati dengan pembentukan interval, fuzzifikasi data historis, menetapkan Fuzzy Logic Relations Group dan melakukan peramalan probabilitas matriks transisi dan defuzzifikasi data fuzzy menghitung nilai menggunakan MAPE. Berdasarkan hasil pembahasan diperoleh hasil MAPE sebesar 0,536073441 dan jumlah guru yang akan mendapat dana bantu pada tahun 2022 sekitar 138-196 orang dan pada tahun 2023 sekitar 110-138 orang dengan hasil rata-rata MAPE 0,168687 % yang termasuk kategori sangat baik.
Implementasi metode haversine untuk monitoring kunjungan sales berbasis android Imam Anugrah Adha
Computer Science and Information Technology Vol 4 No 2 (2023): Jurnal Computer Science and Information Technology (CoSciTech)
Publisher : Universitas Muhammadiyah Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37859/coscitech.v4i2.4679

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui keberadaan sales itu berada. Kenapa saya memilih judul tersebut, yaitu supaya manager bisa memonitoring kemana dan dimana sales tersebut menawarkan produk atau barang yang ditawarkan. Masalah yang ada dijudul tersebut yaitu, manager tidak tahu dimana sales itu berada, dan juga manager tidak bisa memantau bahwa sales tersebut benar-benar bekerja atau tidak. Solusi yang ditawarkan pada judul tersebut berada di point satu yaitu supaya manager bisa memonitoring kemana dan dimana sales tersebut menawarkan produk atau barang yang di tawarkan. Dan metode yang digunakan disini yaitu metode Haversine, dan serta hasil yang diharapkan yaitu semoga dengan judul yang dibuat ini bisa membuat manager mengontrol dan memonitoring keberadaan sales tersebut.
Sistem informasi publik e-lapor pengaduan masyarakat di kelurahan sriwidari menggunakan CRM berbasis android Anggun Fergina; Gina Purnama Insany; Sally Agustin Elisya; Nugraha
Computer Science and Information Technology Vol 4 No 2 (2023): Jurnal Computer Science and Information Technology (CoSciTech)
Publisher : Universitas Muhammadiyah Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37859/coscitech.v4i2.4896

Abstract

Kelurahan Sriwidari adalah salah satu kelurahan yang ada di Kecamatan Gunungpuyuh, Kota Sukabumi, Provinsi Jawa Barat. Kelurahan Sriwidari saat ini menerima pengaduan masyarakat dengan metode manual, yaitu dengan cara masyarakat datang langsung ke kantor Kelurahan Sriwidari untuk menyampaikan pengaduan. Namun, metode ini seringkali kurang efektif karena butuh proses untuk menyampaikan pada setiap petugas sesuai kategori pengaduan, berkas pengaduan dapat hilang dan juga rusak selain itu rekap data yang dilakukan juga sulit karena harus melakukan pengecekan berkas satu persatu. Oleh karena itu penulis tertarik untuk memberikan sebuah solusi dari persoalan tersebut maka dibuatlah aplikasi E-Lapor pengaduan masyarakat berbasis android dengan bahasa pemograman Java dan Firebase Realtime sebagai database. Aplikasi E-Lapor pengaduan masyarakat berbasis android ini dapat mempermudah masyarakat untuk melakukan pengaduan tanpa harus datang ke kantor Kelurahan. Peneliti menggunakan metode Customer Relationship Management (CRM) untuk merancang Aplikasi e-lapor pengaduan masyarakat berbasis android ini. Hasilnya, sistem ini dapat dipergunakan sebagai media publikasi dan komunikasi antara masyarakat yang ada di Kelurahan Sriwidari.
Implementasi algoritma apriori dan metode topsis dalam penentuan pola penjualan pada meubel mentaya hafiz Eka Prasetyaningrum; Ummy Sholihah
Computer Science and Information Technology Vol 4 No 2 (2023): Jurnal Computer Science and Information Technology (CoSciTech)
Publisher : Universitas Muhammadiyah Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37859/coscitech.v4i2.5013

Abstract

Indonesia's economic growth during the Covid-19 pandemic was not good due to low levels of public consumption. The government and MSME actors are trying to build the economy so that it can survive in all the conditions it faces. This study aims to find out how the implementation of the a priori algorithm and the TOPSIS method determine the sales pattern of a business. The analysis was carried out using two methods, namely the association rule using the a priori algorithm and the TOPSIS method as a decision support system. The analysis of the a priori algorithm produces an itemset of house frames, doors and windows as a combination that meets the 20% support value. Meanwhile, there are three association rules, namely if you buy house frames and doors, then buy windows with a confidence value of 100% and a lift ratio of 1.89. It's the same as the other 2 rules which produce a lift ratio value of more than 1, which means the rule is valid. In the analysis of the TOPSIS method, of the 22 alternatives it is known that alternative A14, namely windows, is ranked 1st as the product that sells the most, followed by alternative A13, namely doors. In addition, there are several products that have the same preference value so that they are also in the same rank, such as cafe chairs, stakes/stones and flower shelves then cafe tables and shoe racks.
Sistem otomatisasi pada tanaman hidroponik deep flow technique menggunakan IoT berbasis web Usnul Latipah; Dwi Sartika Simatupang; Hermanto
Computer Science and Information Technology Vol 4 No 2 (2023): Jurnal Computer Science and Information Technology (CoSciTech)
Publisher : Universitas Muhammadiyah Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37859/coscitech.v4i2.5078

Abstract

Hidroponik adalah suatu metode bercocok tanam yang tidak menggunakan tanah sebagai tempat tumbuh tanamannya, melainkan menggunakan air yang mengandung nutrisi yang diperlukan oleh tanaman. Salah satu tanaman yang dapat di budidayakan mengguakan teknik hidroponik yaitu tanaman bayam. Kekurangan dari penerapan teknik ini adalah membutuhkan ketelitian, ketelatenan, dan pembinaan secara terus menerus. Untuk mengatasi masalah tersebut maka dapat memanfaatkan kemajuan teknologi yang sudah berkembang. Saat ini banyak sistem yang mampu mengolah dan mengerjakan pekerjaan manusia yang dilakukan secara manual dapat menjadi lebih mudah, cepat, dan akurat baik dari segi waktu dan tenaga. Maka dibangunlah sistem budidaya tanaman bayam pada hidroponik Deep Flow Technique berbasis Internet of Things. Penelitian ini menggunakan metode pengembangan sistem prototype yang dirancang menggunakan beberapa komponen yaitu arduino uno sebagai pusat kontrol sistem, sensor pH sebagai input pH nutrisi, sensor TDS sebagai input kepekatan nutrisi, dan sensor ultrasonik sebagai input ketinggian udara. Hasil dari penelitian ini yaitu sistem yang dapat memantau, otomatisasi dan kontrol pemberian nutrisi pada tanaman hidroponik. Informasi mengenai tanaman akan dikirimkan melaui website, sehingga dapat mempermudah dalam melakukan pengecekan kondisi tanaman.
Penerapan KNN dan ANN pada klasifikasi status gizi balita berdasarkan indeks antropometri Gina Purnama Insany; Indra Yustiana; Sri Rahmawati
Computer Science and Information Technology Vol 4 No 2 (2023): Jurnal Computer Science and Information Technology (CoSciTech)
Publisher : Universitas Muhammadiyah Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37859/coscitech.v4i2.5079

Abstract

Permasalahan terkait pemenuhan gizi balita masih menjadi PR di Indonesia. Data survei status gizi balita di Indonesia (SSGBI) tahun 2021 menunjukan prevalensi stunting di Indonesia mencapai 24,4%, wasted mencapai 7,1%, dan underweight mencapai 17,0%. Angka balita penderita stunting di Indonesia masih melebihi ambang batas yang di tetapkan WHO, yaitu sebesar 20%. Meskipun menurun setiap tahunnya, permasalahan gizi buruk di indonesia masih tinggi. Karena itu, pencatatan dan pengelompokan gizi balita untuk mengetahui tumbuh kembang dan gizi balita agar dapat mengurangi tingkat malnutrisi menjadi sangat penting. Salah satu cara untuk mengelompokan data adalah dengan klasifikasi. Dalam penelitian ini algoritma yang digunakan adalah algoritma K-Nearest Neighbor (k-NN) dan Artificial Neural Network (ANN). Algoritma K-Nearest Neighbors (k-NN) merupakan sebuah algoritma untuk melakukan klasifikasi berdasarkan kedekatan lokasi (jarak) suatu data dengan data yang lain. Sedangkan algoritma ANN merupakan algoritma sistem komputasi dimana arsitektur dan operasi diilhami dari pengetahuan tentang sel syaraf biologi dalam otak. Penilaian status gizi balita dapat diukur berdasarkan pengukuran antropometri yang terdiri dari variabel umur, jenis kelamin, berat badan (BB) dan tinggi badan (TB). Hasil penelitian menunjukan algoritma ANN, k-NN dengan k = 3 pada dataset BB/U, BB/TB, dan TB/U, k-NN dengan k = 5 pada dataset TB/U, k-NN dengan k = 7 pada dataset TB/U memiliki nilai akurasi yang paling optimum (99%) dengan nilai error yang kecil (0.007). Model disimpan dan dimuat ke dalam web app dengan 3 kategori status gizi yaitu Berat Badan/Umur, Berat Badan/Tinggi Badan, dan Tinggi Badan/Umur.
Revolusi Pengelolaan Alcoholism: Sistem Monitoring Berbasis Internet of Things untuk Kadar Alkohol pada Minuman Berkaleng Deosa Putra Caniago; Luki Hernando
Computer Science and Information Technology Vol 4 No 2 (2023): Jurnal Computer Science and Information Technology (CoSciTech)
Publisher : Universitas Muhammadiyah Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37859/coscitech.v4i2.5085

Abstract

Dalam beberapa tahun terakhir, minuman kaleng telah menjadi populer di kalangan masyarakat dengan berbagai rasa dan bentuk yang menarik. Namun, perlu dicatat bahwa minuman kaleng tidak terbatas pada minuman non-alkohol tetapi juga mencakup minuman beralkohol. Sayangnya, banyak konsumen yang tidak menyadari keberadaan alkohol dalam minuman kaleng secara umum. Konsumsi minuman beralkohol secara berlebihan atau tidak terkendali dapat menyebabkan berbagai masalah kesehatan dan sosial. Penelitian ini bertujuan untuk membantu masyarakat umum dalam menentukan kandungan alkohol dalam minuman kaleng dengan menggunakan sistem deteksi kandungan alkohol yang dirancang menggunakan sensor TGS822. Kandungan alkohol dalam minuman kaleng akan dipantau dan dilaporkan melalui Internet of Things (IoT). Berdasarkan pengujian kandungan alkohol Golongan A memiliki kadar alkohol 1-5%, Golongan B memiliki kadar alkohol 5-20%, dan Golongan C memiliki kadar alkohol 20-55%, sensor ini mampu mendeteksi keberadaan alkohol melalui sensor TGS822 dan melaporkannya melalui jaringan IoT menggunakan aplikasi bot telegram.
Sistem Monitoring Dan Kontrol Tanaman Pada Greenhouse Berbasis Android Menggunakan Fuzzy Sugeno Alvira Fauziah Rahmah; Dwi Sartika Simatupang; Alun Sujjada
Computer Science and Information Technology Vol 4 No 2 (2023): Jurnal Computer Science and Information Technology (CoSciTech)
Publisher : Universitas Muhammadiyah Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37859/coscitech.v4i2.5088

Abstract

Perkembagan teknologi akan terus berkembang sangat cepat dalam kemajuan di segala bidang dan dapat memudahkan pekerjaan manusia, salah satunya yaitu dalam sektor bidang pertanian. Salah satu dari kemajuan teknologi tersebut yaitu dalam sistem kontrol dan otomatisasi. Cuaca di Indonesia seringkali tidak menentu, sehingga menyebabkan menyebabkan terjadinya gagal panen, Hal ini membuat petani menggunakan beberapa cara untuk membuat tanaman mereka dapat tetap bertahan meskipun cuaca seringkali berubah, salah satunya adalah dengan menggunakan greenhouse. Masalah yang ada di greenhouse pada tanaman tomat apel yaitu belum adanya alat untuk monitoing ph tanah, suhu dan kelembapan secara realtime, selain dari itu, penyiraman tanaman masih manual sehingga membutuhkan waktu yang cukup lama dalam proses penyiraman serta kurang meratanya pemberian nutrisi sehingga tumbuhan tomat tidak tumbuh dengan baik, selain dari itu petani sedikit kesusahan dalam mengecek tandon air penyiraman karena masih diisi secara manual. Untuk memudahkan para petani dalam menyiram tanaman dan pemberian pupuk dan nutrisi. Perancangan monitoring ini menggunakan metode prototype dan logika fuzzy sugeno. Dari hasil pengujian sistem, maka di dapatkan error dari sensor kelembapan tanah (Soil Moisture) sebesar 0,03% dengan selish 2,4, error dari sensor ultrasonic sebesar 0,08% dengan selisih 9,6, dan error dari Sensor DHT 11 (Sesnor suhu) sebesar 0,036% dengan selish 0,74. Rata-rata error yang dihasilkan dari perbandingan lamanya penyiraman antara matlab dan jam digital adalah 0,844%.
Penerapan data mining dalam analisa profil mahasiswa menggunakan metode support vector machines (SVM) Luki Hernando; Vitri Aprilla Handayani; Deosa Putra Caniago; Nadia Widari Nasution
Computer Science and Information Technology Vol 4 No 2 (2023): Jurnal Computer Science and Information Technology (CoSciTech)
Publisher : Universitas Muhammadiyah Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37859/coscitech.v4i2.5107

Abstract

decision making. The Support Vector Machine algorithm is a method in supervised learning which is usually used for classifications such as Support Vector Classification and support Vector Regression regression. In this study the SVM algorithm was used in the classification of student data profiles at the Batam Institute of Technology, which can be used as material for consideration in determining and considering decisions to make an effective destination strategy promotion.
Perancangan Aplikasi Pembelajaran Mathematic Game Menggunakan Metode Finite State Machine dan Construct 2 Tiara Puspita Arin; Miftahur Rahman; Syarif Hidayatullah
Computer Science and Information Technology Vol 4 No 2 (2023): Jurnal Computer Science and Information Technology (CoSciTech)
Publisher : Universitas Muhammadiyah Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37859/coscitech.v4i2.5109

Abstract

This study aims to increase interest in learning Geometry Mathematics through learning media using games or games in class VIII students of SMPN 3 Tanggul, Jember Regency. The existence of educational games is expected to be a medium for learning mathematics that is not boring and easy to understand. The system development method used in this study is the Multimedia Development Life Cycle (MDLC). To make the game interesting, the Finite State Machine method is added to make smart enemies and characters more interesting, fun and the game is made using Construct 2. Testing is done in two ways, namely testing the application system with a black box and testing the feasibility of the application by distributing questionnaires. From the results of software testing using a black box that with black box testing this application system can run well. While the questionnaire testing is based on the Likert scale categories, the results obtained from media experts and material experts got an average score of 3.92 in the good category and 4.57 in the very good category. The results of testing individual students get results between 2.6 - 4.6 in the good - very good category. While the overall test gets an average of 3.9 in the good category.

Page 1 of 3 | Total Record : 26

 1   2   3 

Filter by Year

2023 2023


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 6 No 3 (2025): Jurnal Computer Science and Information Technology (CoSciTech) Vol 6 No 2 (2025): Jurnal Computer Science and Information Technology (CoSciTech) Vol 6 No 1 (2025): Jurnal Computer Science and Information Technology (CoSciTech) Vol 5 No 3 (2024): Jurnal Computer Science and Information Technology (CoSciTech) Vol 5 No 2 (2024): Jurnal Computer Science and Information Technology (CoSciTech) Vol 5 No 1 (2024): Jurnal Computer Science and Information Technology (CoSciTech) Vol 4 No 3 (2023): Jurnal Computer Science and Information Technology (CoSciTech) Vol 4 No 2 (2023): Jurnal Computer Science and Information Technology (CoSciTech) Vol 4 No 1 (2023): Jurnal Computer Science and Information Technology (CoSciTech) Vol 3 No 3 (2022): Jurnal Computer Science and Information Technology (CoSciTech) Vol 3 No 2 (2022): Jurnal Computer Science and Information Technology (CoSciTech) Vol 3 No 1 (2022): Jurnal Computer Science and Information Technology (CoSciTech) Vol 2 No 2 (2021): Jurnal Computer Science and Information Technology (CoSciTech) Vol 2 No 1 (2021): Jurnal Computer Science and Information Technology (CoSciTech) Vol 1 No 2 (2020): Jurnal Computer Science and Information Technology (CoSciTech) Vol 1 No 1 (2020): Jurnal Computer Science and Information Technology (CoSciTech) More Issue