cover
Contact Name
Agus Junaidi
Contact Email
agus.asj@bsi.ac.id
Phone
+622121231170
Journal Mail Official
jurnal.ijcs@bsi.ac.id
Editorial Address
Jl. Kramat Raya No 98, Senen, Jakarta Pusat, Provinsi DKI Jakarta
Location
Kota adm. jakarta barat,
Dki jakarta
INDONESIA
Indonesian Journal Computer Science (ijcs)
ISSN : -     EISSN : 28293819     DOI : https://doi.org/10.31294/ijcs.v1i1
Core Subject : Science,
Indonesian Journal Computer Science merupakan jurnal ilmiah nasional sebagai sumber referensi akademisi yang berisikan hasil penelitian ilmiah yang berkaitan dengan bidang komputer dan informatika, diterbitkan oleh LPPM Universitas Bina Sarana Informatika. Jurnal ini rencananya berisi tentang karya ilmiah hasil penelitian yang berfokus kepada: Sistem Pakar, Sistem Informasi, Sistem Informasi Akuntansi, Web Programming, Mobile Programming, Games Programming, Data Mining, dan Sistem Penunjang Keputusan.
Articles 78 Documents
Evaluasi Kualitas dan Kematangan Mangga Menggunakan Analisis Citra Digital dengan Euclidean Distance Fokus pada Buah Hijau dan Kuning Agus Salim, David; Betriana Roza, Yesi; Ramadhanu , Agung; Betriana, Yesi
Indonesian Journal Computer Science Vol. 3 No. 2 (2024): Oktober 2024
Publisher : LPPM Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/ijcs.v3i2.5599

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi kualitas dan kematangan buah mangga melalui analisis citra digital. Kualitas dan kematangan buah mangga sangat mempengaruhi rasa, tekstur, dan keberlanjutan dalam industri pertanian dan pengolahan makanan. Metode tradisional penilaian yang melibatkan pengamatan warna, tekstur, dan aroma sering kali bersifat subjektif dan sulit diukur secara konsisten. Oleh karena itu, penelitian ini memanfaatkan teknologi pemrosesan gambar berbasis MATLAB untuk memberikan pendekatan objektif dalam penilaian kematangan buah. Fokus penelitian ini adalah pada dua tahap warna mangga yang umum, yaitu hijau (belum matang) dan kuning (matang). Melalui analisis citra digital, algoritma pemrosesan gambar digunakan untuk mendeteksi perubahan warna yang berkaitan dengan kematangan serta mengidentifikasi cacat atau kerusakan fisik pada buah. Hasil penelitian menunjukkan bahwa analisis citra digital efektif dalam membedakan antara mangga matang dan hijau, dengan tingkat akurasi klasifikasi yang tinggi. Temuan ini mendukung pengembangan sistem penilaian otomatis yang dapat meningkatkan efisiensi dan konsistensi dalam pemilihan serta pemrosesan buah mangga. Dari hasil ekstraksi ciri pada  Metric nilai 0.8373 menunjukkan hasil yang relatif baik. Nilai Eccentricity 0.8333, Nilai Contrast 0.084535. Nilai contrast yang rendah seperti 0.084535 menunjukkan bahwa citra memiliki sedikit perbedaan intensitas antara piksel-pikselnya, nilai Correlation yang didapatkan 0.9877, Nilai yang mendekati 1, seperti 0.9877, menunjukkan bahwa ada hubungan yang sangat kuat antara nilai intensitas piksel yang berdekatan. Nilai Energy yang didapatkan adalahh 0.40659. Nilai 0.40659 menunjukkan tingkat energi yang sedang dalam citra. Dan nilai Homogeneity adalah 0.98094. Nilai 0.98094 menunjukkan bahwa citra memiliki tingkat keseragaman yang sangat tinggi, dengan perbedaan intensitas yang sangat sedikit di seluruh citra.
Implementasi Euclidean Distance dan Segmentasi K-Means Clustering Pada Identifikasi Citra Jeruk Nipis Yulihartati, Sandra; Ramadhanu , Agung; Wirdawati, Wira
Indonesian Journal Computer Science Vol. 3 No. 2 (2024): Oktober 2024
Publisher : LPPM Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/ijcs.v3i2.5600

Abstract

Jeruk nipis (Citrus aurantifolia) adalah buah kecil yang berasal dari Asia Tenggara dan dikenal luas karena aroma dan rasa asamnya. Buah ini memiliki berbagai manfaat kesehatan dan masakan. Penelitian ini bertujuan mengimplementasikan algoritma Euclidean Distance dan segmentasi citra dengan K-Mean Clustering pada identifikasi citra jenis Jeruk Nipis berdasarkan ciri bentuk dan teksturnya. Algoritma K-Mean Clustering digunakan untuk memisahkan antara Foreground dan Background pada citra. Objek tersebut akan diekstraksi cirinya berdasarkan bentuk dan ciri tekstur dengan menggunakan MATLAB. Segmentasi citra merupakan langkah penting dalam pengolahan citra. Fokus penelitian ini adalah pada dua warna jeruk nipis hijau  dan jeruk nipis kuning. Proses segmentasi dimulai dengan tahap praproses citra, seperti konversi ke ruang warna Lab* untuk meningkatkan ketepatan segmentasi berdasarkan komponen warna. Algoritma K-Means Clustering digunakan untuk membagi citra menjadi beberapa kluster yang masing-masing mewakili segmen berbeda dari citra jeruk nipis. Hasil segmentasi dievaluasi untuk memastikan kluster yang terbentuk mampu memisahkan objek jeruk nipis dengan akurat dari latar belakang.  Maka didapatkan hasil ekstraksi ciri pada Metric adalah 0,95965 menunjukan hasil yang sangat baik, pada Eccentricity 0,18568 menunjukan  Ukuran eksentrisitas objek menggambarkan Nilai yang Sempurna. untuk Contrast 0,02922 merupakan nilai yang cukup rendah, pada Correlation tingkat keteraturan atau hubungan antara piksel dalam citra bernilai 0.99448 mendekati 1 dan dapat diartikan memiliki nilai yang baik , untuk Energy 0,67743 Cukup tinggi yang menunjukkan tekstur yang lebih seragam. untuk Homogeneity Keseragaman intensitas Pixel dalam Citra memiliki nilai yang cukup tinggi yaitu  0,99201. fitur-fitur ini digunakan untuk mengidentifikasi citra berdasarkan karakteristik yang relevan.
Penerapan K-Means Clustering untuk Klasifikasi Citra Cabai Keriting: Studi Ekstraksi Warna dan Tekstur GLCM Yasmin, Nabila; Chairunnissa Deliva Akbar, Syifa; Ramadhanu, Agung
Indonesian Journal Computer Science Vol. 3 No. 2 (2024): Oktober 2024
Publisher : LPPM Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/ijcs.v3i2.5758

Abstract

Klasifikasi citra cabai keriting berdasarkan warna dan tekstur merupakan tantangan penting dalam bidang pertanian digital. Dalam penelitian ini, metode K-Means Clustering diterapkan untuk mengelompokkan citra cabai keriting berdasarkan karakteristik warna dan tekstur. Ekstraksi fitur warna dilakukan menggunakan model warna RGB, sedangkan pada bagian fitur tekstur diekstraksi dengan menggunakan metode Grey Level Co-occurrence Matrix (GLCM). K-Means Clustering digunakan untuk mengelompokkan citra ke dalam beberapa kategori, yaitu cabai keriting merah dan cabai keriting hijau. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kombinasi antara fitur warna dan tekstur memberikan akurasi yang lebih baik dalam pengelompokan citra. Pada penelitian ini menggunakan 50 citra untuk setiap jenis, dengan total dataset berjumlah 100 citra. Masing-masing kelas terdapat 60 citra untuk pelatihan dan 40 citra untuk pengujian.Skor uji akurasi  untuk kelas cabai merah keriting dengan nilai akurasi sebesar 93%. Sedangkan untuk kelas cabai hijau keriting yang mendapat  akurasi 91%.  Rata-rata  akurasi hasil  pengujian secara keseluruhan yaitu 92%. Berdasarkan hasil penelitian yang dilakukan, klasifikasi cabai keriting merah dan cabai keriting hijau menggunakan ekstraksi fitur warna dan bentuk terbukti efisien dan menghasilkan kategori baik. Program yang digunakan dapat dijalankan dengan baik dan dapat menangkap karakteristik dataset dengan menggunakan ekstraksi bentuk dan warna.
Pengembangan Sistem Deteksi Objek Botol Real-Time dengan YOLOv8 untuk Aplikasi Vision Triyanto, Dedi; Zidan, Muhammad; Wahyudi, Mochamad; Pujiastuti, Lise; Sumanto, Sumanto
Indonesian Journal Computer Science Vol. 3 No. 1 (2024): April 2024
Publisher : LPPM Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/ijcs.v3i1.6070

Abstract

Plastik daur ulang berperan penting dalam menanggulangi masalah limbah lingkungan sekaligus mendukung praktik keberlanjutan. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem deteksi botol plastik dan kaleng daur ulang secara real-time menggunakan algoritma YOLOv8 yang terkenal akan kecepatan dan akurasinya. Dengan memanfaatkan dataset yang terdiri dari 2.900 gambar dan melatih model melalui Google Colab selama 25 epoch, penelitian ini berhasil menunjukkan performa luar biasa dari YOLOv8, dengan hasil mAP sebesar 99,5%, precision 99,7%, dan recall 99,5%. Model ini terbukti sangat efektif dalam mendeteksi objek daur ulang, memberikan prediksi yang tepat tanpa kesalahan negatif pada confusion matrix. Untuk penelitian lanjutan, disarankan menambah variasi kelas objek seperti botol kaca dan karet serta memperluas dataset guna meningkatkan generalisasi model. Selain itu, pengujian dalam kondisi nyata sangat diperlukan untuk memastikan kinerja optimal dalam lingkungan yang lebih kompleks. Pendekatan serupa dalam penelitian sebelumnya juga telah membuktikan kinerja unggul dalam deteksi real-time, menjadikan metode ini salah satu yang terdepan dalam pengembangan teknologi berbasis YOLO.
Deteksi dan Prediksi Cerdas Penyakit Paru-Paru dengan Algoritma Random Fores Kurniawan, Deny; Wahyudi, Mochamad; Pujiastuti, Lise; Sumanto, Sumanto
Indonesian Journal Computer Science Vol. 3 No. 1 (2024): April 2024
Publisher : LPPM Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/ijcs.v3i1.6071

Abstract

Penyakit paru-paru, seperti COPD, kanker paru-paru, dan asma, adalah masalah kesehatan global yang menyebabkan lebih dari tujuh juta kematian setiap tahun. Teknologi canggih, termasuk model deep learning dan algoritma Random Forest, telah digunakan secara efektif untuk mendeteksi dan mengklasifikasikan penyakit paru-paru dari data pencitraan dengan akurasi tinggi. Penelitian ini bertujuan menunjukkan efektivitas algoritma Random Forest dalam memprediksi penyakit paru-paru. Dataset yang digunakan terdiri dari 30.000 data dengan 11 atribut, diperoleh dari Kaggle dan diproses menggunakan perangkat lunak Orange versi 3.36.2. Algoritma Random Forest diimplementasikan dengan 10 pohon keputusan dan enam atribut yang dipertimbangkan pada setiap pembagian data. Model ini diuji menggunakan validasi silang dengan 10 lipatan, dan hasil pengujian menunjukkan nilai AUC sebesar 0,993, yang mengindikasikan tingkat akurasi yang sangat tinggi. Matriks kebingungan digunakan untuk mengevaluasi kinerja model, dengan mengukur akurasi, presisi, recall, F1-Score, dan AUC. Model ini menunjukkan akurasi yang tinggi, dengan nilai ROC AUC 0,453 untuk prediksi adanya penyakit paru-paru dan 0,547 untuk prediksi ketiadaan penyakit paru-paru. Hasil ini menunjukkan bahwa algoritma Random Forest dapat menjadi alat yang efektif dalam mengidentifikasi penyakit paru-paru. Penelitian ini berkontribusi pada pengembangan teknik diagnostik yang lebih akurat dan efisien, yang dapat membantu tenaga medis dalam mendiagnosis penyakit paru-paru pada pasien. Dengan pemahaman yang lebih baik tentang penerapan algoritma ini dalam dunia kesehatan, diharapkan dapat meningkatkan kualitas diagnosis dan perawatan pasien secara signifikan.
Analisis Kualitas Layanan Pada Website Perpustakaan Seskoal Terhadap Kepuasan Pengguna Dengan Metode Webqual Hidayat, Rachmat; Prayudhi, Risa; Fatoni, Ahmad
Indonesian Journal Computer Science Vol. 3 No. 2 (2024): Oktober 2024
Publisher : LPPM Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/ijcs.v3i2.6733

Abstract

Pertumbuhan Teknologi Informasi dan Komunikasi yang demikian pesat menjadikan website sebagai faktor penting yang diperhatikan dalam sebuah institusi dalam pendidikan. Dengan adanya website perpustakaan Seskoal menjadi gambaran kemajuan teknologi dipendidikan. Hal ini membuat peneliti ingin melakukan penelitian pada website Perpustakaan Seskoal. Tujuan dari penelitian ini untuk mengetahui seberapa berkualitasnya website Perpustakaan dimana sebelumnya belum pernah dilakukannya analisis dan pengukuran dalam menilai kualitas website Perpustakaan Seskoal. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah WebQual 4.0. Instrumen yang digunakan berdasarkan pada dimensi Webqual 4.0 yaitu kualitas kegunaan (Usability quality), kualitas informasi (Information quality), dan kualitas layanan interaksi (Service Interaction quality). Data penelitian diperoleh dari pengguna website sebanyak 115 orang. Teknik analisis data menggunakan kuesioner dan analisis regresi linear berganda dengan bantuan Microsoft Excel dan software SPSS versi 25.0. Hasil uji F dan uji T pada variabel independen terhadap variabel dependen bahwa nilai signifikansi sebesar 0,000<0,05 yang artinya variabel independen signifikansi secara bersama-sama terhadap variabel dependen dan nilai Fhitung 55.161 >Ftabel 2,69 dan nilai Thitung 4,238 >Ttabel 1,981. Artinya variabel Usability, Information, Service Interaction secara bersama-sama terdapat pengaruh terhadap kepuasan pengguna. Sedangkan hasil uji koefiesien determinasi menunjukan bahwa dari 3 dimensi variabel webqual4.0 terhadap kepuasan pengguna memberikan pengaruh secara bersama-sama (Simultan) sebesar 58,8%.
Analisis Faktor Penerimaan Penggunaan Aplikasi Identitas Kependudukan Digital (IKD) Ditjen Dukcapil Kemendagri Di Masyarakat Menggunakan Metode TPE (Technology, Personal, Environment) Darma Astuti, Rachmawati; Ramadhan, Fachry
Indonesian Journal Computer Science Vol. 3 No. 2 (2024): Oktober 2024
Publisher : LPPM Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/ijcs.v3i2.7167

Abstract

Penelitian ini menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi penerimaan penggunaan aplikasi Identitas Kependudukan Digital (IKD) yang dirilis oleh Ditjen Dukcapil Kemendagri di masyarakat. Penelitian ini berangkat dari pentingnya digitalisasi layanan kependudukan untuk meningkatkan efisiensi dan aksesibilitas bagi masyarakat. Namun, penerimaan teknologi baru sering kali dipengaruhi oleh berbagai faktor, sehingga diperlukan pemahaman mendalam mengenai hal tersebut. Penelitian ini menggunakan metode TPE (Technology, Personal, Environment) yang mengevaluasi pengaruh faktor teknologi, individu, dan lingkungan terhadap penerimaan aplikasi IKD. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengidentifikasi dan menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi penerimaan masyarakat terhadap aplikasi ini. Hasil penelitian menunjukkan bahwa faktor seperti kemudahan penggunaan, manfaat yang dirasakan, dukungan sosial, dan kondisi lingkungan secara signifikan berperan dalam meningkatkan penerimaan aplikasi IKD. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi bagi pengembangan kebijakan dan strategi dalam implementasi layanan kependudukan digital yang lebih efektif dan efisien, serta meningkatkan kesadaran masyarakat akan pentingnya teknologi dalam kehidupan sehari-hari.
Algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN) Untuk Prediksi Ketidaklulusan Mahasiswa Berdasar Presensi dan IPK Nur, Hidayat Muhammad; Maarif, Vadlya; Imaniawan, Fabriyan Fandi Dwi; Sardiarinto, Sardiarinto; Saputro, Eko
Indonesian Journal Computer Science Vol. 4 No. 1 (2025): April 2025
Publisher : LPPM Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/3smve945

Abstract

Perancangan Aplikasi Sistem Informasi Geografis Untuk Taman Rekreasi Wiladatika Dengan Metode Extreme Programing Widianto, Kudiantoro; Maulana, Iksan
Indonesian Journal Computer Science Vol. 4 No. 1 (2025): April 2025
Publisher : LPPM Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/b7kezf43

Abstract

Penggunaan ruang terbuka hijau (RTH) di perkotaan penting untuk keseimbangan ekosistem dan kualitas lingkungan. Taman Rekreasi Wiladatika di Depok, dengan luas 32 hektar, adalah salah satu RTH utama di kota ini. Meskipun demikian, pengelolaan taman ini masih menghadapi tantangan dalam pemetaan dan pencatatan infrastruktur publik. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem informasi geografis (SIG) berbasis web untuk meningkatkan efektivitas pengelolaan dan pemeliharaan taman. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan SIG berbasis web untuk Taman Rekreasi Wiladatika, memetakan lokasi objek dan infrastruktur publik dengan presisi, meningkatkan efisiensi pengelolaan taman melalui informasi real-time, serta mendukung pengambilan keputusan dalam pengembangan taman berdasarkan data spasial yang akurat. Penelitian ini menggunakan metode Extreme Programming (XP) dalam pengembangan sistem, meliputi perencanaan fitur dan fungsi, perancangan sistem dengan UML, pengembangan aplikasi web dengan Laravel dan MySQL, serta pengujian sistem menggunakan Black box testing untuk memastikan kualitas dan fungsionalitas perangkat lunak. Penelitian ini menunjukkan bahwa Sistem Informasi Geografis (SIG) efektif dalam mengelola data spasial di Tanaman Rekreasi Wiladatika. Melalui pengembangan web GIS, informasi lokasi, karakteristik, dan fasilitas tanaman rekreasi dapat diakses dan dikelola dengan efisien. SIG dan web GIS menjadi solusi inovatif untuk meningkatkan pengelolaan sumber daya geografis di wilayah tersebut.
Perancangan Sistem Informasi CV Anggy Baru Dengan Metode Waterfall Susilowati, Yuni; Supriyanta, Supriyanta; Setiaji, Setiaji; Nugroho, Wawan; Syukron, Akhmad
Indonesian Journal Computer Science Vol. 4 No. 1 (2025): April 2025
Publisher : LPPM Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/z493m620

Abstract

Abstrak- Pada era globalisasi saat ini, perkembangan teknologi informasi sangat pesat dan menjadi kebutuhan utama dalam dunia bisnis. CV. Anggy Baru, sebuah perusahaan yang bergerak di bidang percetakan, fotokopi, dan alat tulis, masih menggunakan sistem pembukuan manual yang menyebabkan kesalahan pencatatan, keterlambatan pemrosesan pesanan, serta kurang akuratnya laporan keuangan. Untuk mengatasi masalah tersebut, penelitian ini merancang dan mengembangkan sistem informasi pembukuan berbasis komputer menggunakan model pengembangan perangkat lunak Waterfall. Sistem informasi yang dikembangkan mencakup fitur pencatatan transaksi, pengelolaan toko serta pembuatan laporan secara otomatis. Berdasarkan hasil implementasi, sistem ini terbukti mampu meningkatkan efisiensi dalam pencatatan transaksi, mengurangi risiko kesalahan pencatatan, serta mempercepat proses pembuatan laporan. Dibandingkan dengan sistem manual, sistem informasi berbasis komputer ini memberikan kemudahan dalam pemantauan transaksi dan pengelolaan data secara lebih akurat dan sistematis. Dengan implementasi sistem ini, CV. Anggy Baru dapat mengoptimalkan operasional bisnisnya, meningkatkan akurasi pencatatan, serta mempercepat proses administrasi. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa sistem informasi pembukuan berbasis komputer dapat menjadi solusi efektif bagi usaha kecil dan menengah di sektor percetakan dalam meningkatkan efisiensi dan keakuratan operasional.