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 358 Documents
 3   4   5   6   7 
K-Nearest Neighbor (KNN) untuk Menganalisis Sentimen terhadap Kebijakan Merdeka Belajar Kampus Merdeka pada Komentar Twitter Febby Apri Wenando; Rahman Septiadi; Rahmad Gunawan; Harun Mukhtar; Syahril
Computer Science and Information Technology Vol 3 No 2 (2022): 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.v3i2.3841

Abstract

On December 11, 2019, the Minister of Education and Culture of the Republic of Indonesia Nadiem Anwar Makarim issued a policy of "Merdeka Belajar". Netizens on Twitter have debated this Merdeka Belajar and became a trending topic. This study tries to analyze the sentiment of tweets about opinions on this policy by classifying whether it is a positive opinion or a negative opinion. The classification method applied is the K-Nearest Neighbor algorithm. In this study, four main processes were carried out, namely text-preprocessing, word-weighting (TF-IDF), classification and validation using k-fold cross validation. Tests were carried out with a dataset of 700 data, training was carried out using 630 training data and 70 testing data. In testing, the highest accuracy of the K-Nearest Neighbor algorithm was obtained at the k-8 value, namely 84.28%. Furthermore, validation is carried out using k-fold cross validation with a value of fold = 10 to get an accuracy of 84.42%.
Implementasi Vector Space Model (VSM) untuk Pengelolaan Arsip Surat (Studi Kasus : Kantor Desa Lebaksari) Yunita Ramanda; Alun Sujjada; Indra Yustiana
Computer Science and Information Technology Vol 3 No 2 (2022): 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.v3i2.3845

Abstract

Kantor Desa Lebaksari merupakan kantor pemerintahan yang berada di kecamatan Parakansalak kabupaten Sukabumi. Sebagai salah satu kantor pemerintahan yang mengelola surat masuk dan surat keluar, tentunya tidak terlepas dari proses pencatatan surat masuk, surat keluar hingga pengarsipan surat. Terdapat beberapa permasalahan yang terjadi dalam proses pendataan surat masuk, surat keluar dan arsip surat. Misalnya proses pencarian surat masuk membutuhkan waktu yang lama untuk mencari pada berkas arsip, proses pendisposisian yang belum berjalan dengan baik, sehingga petugas kesulitan untuk mengetahui surat yang telah selesai diproses dan surat yang belum selesai diproses. Hal ini dikarenakan belum ada system informasi yang memadai tentang penanganan surat, maka dari itu dibuatlah suatu system informasi yang dapat memberikan rekomendasi disposisi secara otomotis pada surat kepada masing-masing bagian dengan menerapkan text mining menggunakan metode Vector space model. Algoritma Vector space model digunakan untuk mengukur tingkat kemiripan suatu dokumen dengan query sehingga memunculkan rank tertinggi dari suatu dokumen dengan proses text Preprocessing, TF-IDF, Cosine Samilarity dan Vector space model menghasilkan tingkat akurasi senilai 75%.
Penentuan Calon Penerima Beasiswa Menggunakan Metode Profile Matching di Universitas Nusa Putra ROSNIA YURISTA; IVANA LUCIA KHARISMA; HERMANTO
Computer Science and Information Technology Vol 3 No 2 (2022): 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.v3i2.3846

Abstract

Universitas Nusa Putra merupakan sebuah instansi atau lembaga yang bergerak dibidang pendidikan. Untuk membantu mahasiswa yang mengalami kendala dalam pembiayaan kuliah, Universitas Nusa Putra memberikan bantuan dalam bentuk beasiswa. Beasiswa adalah dana yang dikeluarkan secara gratis oleh pemerintah atau lembaga pendidikan dengan tujuan meringankan beban biaya selama kuliah. Universitas Nusa Putra telah bekerja sama dengan pemerintah kabupaten sukabumi sebagai bentuk apresiasi pada tahun 2020 dengan membuat program beasiswa baru yaitu Beasiswa Bupati Sukabumi. Dalam penentuan beasiswa bupati sukabumi ini ada beberapa kendala yang muncul seperti banyaknya mahasiswa yang terpilih sebagai kandidat selain itu pihak terkait juga merasa kesulitan dalam proses pembuatan laporan yang menyebabkan sering terjadinya kesalahan dalam pengelolaan data dan laporan penerima beasiswa bupati karna pengelolaan datanya yang masih bersifat manual. Maka untuk menangani permasalahan tersebut perlu solusi alternatif dengan menerapkan metode Profile Matching untuk penentuan atau pengambilan keputusan mengenai penerimaan beasiswa bupati sukabumi yaitu dengan membandingkan nilai data aktual dari suatu profile yang akan dinilai, sehingga dapat diketahui perbedaan kompetensinya atau biasa disebut dengan nilai GAP. Terdapat 6 tahapan metode profile matching yaitu menentukan kriteria, perhitungan nilai GAP, pembobotan, perhitungan core factor dan secondary factor, perhitungan nilai total dan yang terakhir perangkingan. Dalam pembuatan program ini sistem yang dibuat adalah sistem berbasis web yang dirancang dengan menggunakan bahasa pemrograman PHP dengan metode perancangan prototype. Hasil dari program ini yaitu sistem pendukung keputusan yang dapat memudahkan pihak Universitas Nusa Putra dalam menentukan calon penerima beasiswa bupati sukabumi dengan model perankingan yang sesuai dengan kriteria yang berlaku serta bobot dari kriteria tersebut.
Aplikasi Pendeteksi Penyakit Telinga Berbasis Android menggunakan API Clarifai dan K-Nearest Neighbor Rangga Gelar Guntara
Computer Science and Information Technology Vol 3 No 2 (2022): 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.v3i2.3862

Abstract

Alat kesehatan khususnya perangkat kamera endoskop memiliki harga yang sangat mahal. Hanya rumah sakit tertentu di kota besar yang memiliki perangkat tersebut. Hal ini merupakan permasalahan karena dengan harga yang sangat mahal akan memberatkan bila dokter melakukan praktek sendiri atau praktek di klinik daerah yang tidak memiliki dana untuk membeli alat tersebut. Penelitian ini akan merancang dan membuat alat pendeteksi penyakit telinga dengan menggunakan kamera mini endoskop yang sudah banyak dijual di pasaran saat ini. Selain itu, sebagai pemrosesan datanya akan menggunakan smartphone berbasis sistem operasi android. Teknologi API Clarifai akan digunakan pada penelitian ini untuk melakukan analisis terhadap citra telinga. Model yang dipilih untuk analisis tersebut yaitu Model Warna (Color model). Model warna dipilih untuk mendeteksi warna dominan yang terkandung di dalam citra telinga. Berdasarkan hasil implementasi dan pengujian yang telah dilakukan, pemanfaata API Clarifai dan Algoritma KNN untuk klasifikasi penyakit telinga menghasilkan nilai yang cukup besar. Terutama untuk jenis penyakit eksternal dari hasil pengujian menunjukkan tingkat akurasi sebesar 90%. Sedangkan untuk penyakit di bagian medium telinga berkisar di angka 70%.
Analisis Propagasi Jaringan Komunikasi Radio VHF di PT. Julian Adiputra Utama Achmad Fikri Gustiyanda Gustiyanda; Aan Restu Mukti
Computer Science and Information Technology Vol 3 No 2 (2022): 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.v3i2.3865

Abstract

PT. Julian Adiputra Utama is a private company engaged in telecommunications and information. PT. Julian Adiputra Utama is a private company engaged in telecommunications and information. Based on the author's observations about PT. Julian Adiputra Utama has a radio tower to support activities and control office activities and optimize company performance. Weather conditions when using VHF radio frequency signals are very influential and the electricity users in the tower must be adequate. The problems faced when communicating are the loss of a signal on one of the communication tools with technology such as the VHF radio communication network, the problems faced. The frequency signal will be sent to a device, namely a repeater aimed at retransmitting the frequency signal that was emitted at the beginning of 2 km to 30 km. Based on the author's observations of PT. Julian Adiputra Utama has a radio tower to support office activities and control activities and optimize company performance. Weather conditions when using RF VHF signals are very influential, and power users in towers must be adequate. The problem faced when communicating is the loss of signal in one of the means of communication that uses technology such as VHF radio communication networks.
Penerapan Aplikasi Uji Hipotesis (One-Tail Dan Two-Tail) pada Data Simulasi Vitri Aprilla Handayani; Luki Hernando
Computer Science and Information Technology Vol 3 No 2 (2022): 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.v3i2.3869

Abstract

Technological developments are now growing rapidly in various layers of science such as in the development of science which has made many changes to the system towards a digital system in solving problems. The use of digital technology in the learning process is considered to increase the learning interest and motivation, the quality of the learning process, and learning outcomes. The younger generation is currently using more of a digital mindset by utilizing increasingly developing technology. Mathematics is one of the basic sciences that always developed to the demands of human needs for technological developments. Mathematics was born because of the human desire to systematize life experiences, organize them, and make them easy to understand, to be able to predict and if possible be able to control events that will occur in the future (forecasting). Problems in mathematics are often considered difficult by the younger generation, for that research will examine the application of desktop-based applications that can solve mathematical problems easily in a shorter time. The application that was built was applied to the One-Tail and Two-Tail hypothesis testing problems on the simulation data.
Implementasi Metode Certainty Factor dalam Sistem Pakar Deteksi Penyakit Pencernaan pada Manusia I Putu Dody Suarnatha; I Made Agus Oka Gunawan
Computer Science and Information Technology Vol 3 No 2 (2022): 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.v3i2.3872

Abstract

Penyakit pencernaan merupakan salah satu penyakit yang sering dialami oleh manusia. Kurangnya informasi akan penyakit pencernaan mengakibatkan masyarakat kesulitan dalam memprediksi dan menangani penyakit yang diderita. Skrining / deteksi dini dapat membantu masyarakat dalam memperoleh informasi penyakit pencernaan sehingga dapat dilakukan pengobatan dan pencegahan sejak awal. Sistem pakar dapat dijadikan salah satu alternatif dalam melakukan deteksi penyakit pencernaan. Sistem pakar merupakan program komputer yang meniru proses pemikiran dan pengetahuan pakar dalam menyelesaikan suatu masalah. Sistem pakar dibangun menggunakan metode Certainty Factor. Metode certainty factor memiliki kelebihan mengatasi ketidakpastian dalam pengambilan keputusan sehingga pengguna dapat memberikan nilai berdasarkan tingkat keparahan gejala yang dirasakan. Kesimpulan yang didapat dari hasil penelitian ini antara lain aplikasi sistem pakar yang dibangun mampu melakukan diagnosa terhadap penyakit pencernaan berdasarkan gejala-gejala yang diinputkan oleh pengguna
Penerapan Seleksi Fitur Median Weighted Information Gain dengan K-NN pada Dataset Label Hours Software Effort Estimation Indra Kurniawan; Dwi Retna Sulistyowati; Yasa Maulana
Computer Science and Information Technology Vol 3 No 2 (2022): 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.v3i2.3876

Abstract

Estimasi pengembangan perangkat lunak menjadi kebutuhan dikarenakan setiap pengembangan perangkat lunak memiliki keterbatasan biaya dan waktu dalam menyelesaikan sebuah proyek. Secara spesifik hasil percobaan diperoleh model ML lebih unggul dari pada model non-ML. Dengan hasil secara spesifik yaitu 66% (52 dari 79) menunjukkan keunggulan model ML sedangkan hanya 34% (27 dari 79) hasil percobaan mengunggulkan model non-ML. Beberapa studi yang sudah teridentifikasi, masalah utama yang paling sering ditemui dalam dataset estimasi usaha perangkat lunak yaitu masalah kategori fitur seperti fitur yang tidak relavan. Berdasarkan latar belakang tersebut maka dalam penelitian ini akan dilakukan penerapan metode seleksi fitur Median WIG dengan algoritma k-NN yang akan berfokus pada dataset label hours Software Effort Estimation dan dibandingkan dengan algoritma k-NN. Hasil perbandingan yang diperoleh dalam seluruh pengujian dataset Software Effort Estimation diketahui bahwa metode usulan seleksi fitur Median-WIG dengan k-NN terbukti mampu meningkatkan akurasi dalam proses estimasi dilihat dari penurunan nilai RMSE yang signifikan pada seluruh dataset yaitu Albrecht sebesar 5.958, Miyazaki sebesar 62.363 dan Kemerer sebesar 131.027. Terjadinya penurunan nilai RMSE pada seluruh dataset ini memperlihatkan peningkatan kinerja setelah dilakukannya metode seleksi fitur pada dataset Software Effort Estimation Terjadinya penurunan nilai RMSE ini memperlihatkan peningkatan kinerja setelah menggunakan metode seleksi fitur.
Teknik SMOTE untuk Mengatasi Imbalance Data pada Deteksi Penyakit Stroke Menggunakan Algoritma Random Forest Mualfah, Desti; Fadila, Wahyu; Firdaus, Rahmad
Computer Science and Information Technology Vol 3 No 2 (2022): 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.v3i2.3912

Abstract

Stroke merupakan penyakit yang berpotensi menyebabkan kelumpuhan bahkan kematian. Pada tahun 2022, stroke terdapat 12,2 juta kasus stroke baru yang menambah jumlah total penderita stroke sebesar 101,4 juta. Dari perolehan data maka diperlukan sebuah teknik yang mampu melakukan deteksi pada penyakit tersebut untuk membantu dalam mendeteksi penyakit stroke, dalam hal ini pendekatan machine learning sebagai salah satu solusi yang dapat digunakan untuk melakukan deteksi pada penyakit stroke. Namun sayangnya data yang diperoleh dalam mendeteki penyakit stroke ditemukan adanya imbalance class dalam menangani tidak imbangnya class sehingga dapat mempengaruhi hasil nilai akurasi dalam mendekteksi penyakit stroke, untuk itu dibutuhkan sebuah algoritma random forest dan metode SMOTE dalam menangani imbalance class. Output yang dihasilkan ialah berupa nilai akurasi, presisi, recall, dan f1-score pada algoritma random forest tanpa SMOTE sebesar 0.98, 0.69, 0.51, dan 0.51. Sedangkan algoritma random forest dengan SMOTE mendapatkan masing-masing sebesar 0.91, 0.92, 0.91, 0.91. Terjadi kenaikan signifikan pada presisi, recall, dan f1-score.
Implementasi Finite State Machine (FSM) pada Agent Permainan Game Lost Animal at Borneo berbasis Android Arbansyah Arban
Computer Science and Information Technology Vol 3 No 2 (2022): 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.v3i2.3921

Abstract

Dewasa ini perkembangan game developer sangatlah pesat, terbukti dari banyaknya jenis aplikasi game yang telah ditawarkan pada smartphone maupun console PC. Berdasarkan kebutuhan koneksi internet, game dapat dikategorikan menjadi 2 tipe, yaitu online game dan offline game. Online game sangat digemari oleh para pemain, karena dengan adanya koneksi internet, pemain dapat bermain secara multiplayer dengan pemain diseluruh dunia Algoritma yang digunakan pada game sebelumnya adalah menggunakan teknik pengacakan posisi pada karakter hewan, Teknologi AI dibutuhkan agar permainan menjadi lebih menarik, natural dan menyenangkan bagi pemainnya, lebih memudahkan anak-anak mendapatkan posisi karakter hewan tersebut, serta melatih motorik anak. Game agent dibangun dengan mentransfer pengetahuan dari master game permainan ini ke dalam bentuk Finite State Machine (FSM), dalam hal ini adalah game developer itu sendiri. Penelitian tentang game agent telah menjadi perhatian para peneliti di bidang Artificial Intelligence (AI). Setiap aksi-reaksi dari kemungkinan kondisi permainan yang terjadi, dituangkan kedalam bentuk state-state yang akan menjadi perilaku dari game agent tersebut. Untuk membuat permainan yang tidak membosankan bagi player maka dilakukan teknik pengacakan posisi karakter teknik pengacakan posisi objek didalam game dilakukan dengan tujuan untuk mencegah pemain menghafal posisi objek tersebut dalam setiap babak (level) permainan, sehingga permainan menjadi tidak statis dan membosankan. Berdasarkan pemaparan diatas, penulis tertarik menimplementasikan FSM pada game lost animal at borneo, dengan metode yang digunakan dalam game lost animal at borneo merupakan metode NPS yang bertujuan untuk mengtahui bahwa pada permainan game lost animal borneo menerapkan kecerdasan buatan FSM. Kata kunci: Implementasi FSM Game Lost Animal, Borneo

Page 5 of 36 | Total Record : 358

 3   4   5   6   7 

Filter by Year

2020 2025


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