cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Mustakim
Contact Email
officialmalcom.irpi@gmail.com
Phone
+6285275359942
Journal Mail Official
malcom@irpi.or.id
Editorial Address
INSTITUT RISET DAN PUBLIKASI INDONESIA Jl. Tuah Karya Ujung C7. Kel. Tuah Madani Kec. Tampan Kota Pekanbaru - Riau
Location
Kota pekanbaru,
Riau
INDONESIA
Malcom: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science
Published by Institut Riset dan Publikasi Indonesia
ISSN : 27972313     EISSN : 27758575     DOI : -
Core Subject : Science,
Computer Science & IT
MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science is a scientific journal published by the Institut Riset dan Publikasi Indonesia (IRPI) in collaboration with several Universities throughout Riau and Indonesia. MALCOM will be published 2 (two) times a year, April and October, each edition containing 10 (Ten) articles. Articles may be written in Indonesian or English. articles are original research results with a maximum plagiarism of 15%. Articles submitted to MALCOM will be reviewed by at least 2 (two) reviewers. The submitted article must meet the assessment criteria and in accordance with the instructions and templates provided by MALCOM. The author should upload the Statement of Intellectual/ Copyright Rights when submitting the manuscript. Papers must be submitted via the Open Journal System (OJS) in .doc or .docx format. The entire process until MALCOM is published will be free of charge. MALCOM is registered in National Library with Number International Standard Serial Number (ISSN) Printed: 2797-2313 and Online 2775-8575. Focus and scope of MALCOM includes Data Mining, Data Science, Artificial Intelligence, Computational Intelligence, Natural Language Processing, Big Data Analytic, Computer Vision, Expert System, Text and Web Mining, Parallel Processing, Intelligence System, Decision Support System and Software Engineering
Arjuna Subject : Ilmu Komputer (semua kategori) - Ilmu Komputer (Lain-Lain)
Articles 418 Documents
 13   14   15   16   17 
Perbandingan Algoritma SVM dan Naïve Bayes dalam Analisis Sentimen Twitter pada Penggunaan Mobil Listrik di Indonesia : Comparison of Naive Bayes and SVM Algorithms in Twitter Sentiment Analysis on Electric Car Use in Indonesia Ningsih, Widia; Alfianda, Baginda; Rahmaddeni, Rahmaddeni; Wulandari, Denok
MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science Vol. 4 No. 2 (2024): MALCOM April 2024
Publisher : Institut Riset dan Publikasi Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.57152/malcom.v4i2.1253

Abstract

Analisis sentimen dapat mengklasifikasikan sentimen berdasarkan polaritas teks dalam sebuah frasa dan menentukannya sebagai sentimen positif, negatif, atau netral. Data sentimen ini diperoleh dari jejaring sosial Twitter berdasarkan kueri bahasa Indonesia. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk memahami opini publik mengenai topik tertentu yang dikomunikasikan di Twitter dalam bahasa Indonesia dan untuk mendukung upaya melakukan riset pasar terhadap opini publik. Data yang dikumpulkan melalui proses pelabelan manual, preprocessing, dan pemodelan, dan model klasifikasi dibuat melalui proses pelatihan. Teknik pengumpulan data dilakukan dengan mencari catatan menggunakan istilah pencarian “kendaraan listrik” di website Kaggle.com. Algoritma yang digunakan untuk membangun model klasifikasi berdasarkan data yang diperoleh pada penelitian ini adalah Algoritma Naive Bayes dan Support Vector Machine. Nilai akurasi implementasi klasifikasi yang diperoleh algoritma Naive Bayes sebesar 63,02% dan akurasi support vector machine sebesar 70,82%. Dapat disimpulkan bahwa algoritma support vector machine mempunyai nilai akurasi yang paling tinggi.
Implementasi Algoritma Decision Tree untuk Rekomendasi Film dan Klasifikasi Rating pada Platform Netflix: Implementation of Decision Tree Algorithm for Movie Recommendation and Rating Classification on the Netflix Platform Mukhsinin, Dimas Aditya; Rafliansyah, M; Ibrahim, Sang Adji; Rahmaddeni, Rahmaddeni; Wulandari, Denok
MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science Vol. 4 No. 2 (2024): MALCOM April 2024
Publisher : Institut Riset dan Publikasi Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.57152/malcom.v4i2.1255

Abstract

Sebagai salah satu platform video streaming terbesar di dunia, Netflix telah berkembang pesat sejak pendiriannya pada tahun 1997, awalnya berfokus pada penyewaan DVD, namun kemudian beralih ke layanan streaming online pada tahun 2007. Dengan jutaan pelanggan global, Netflix terus berinovasi dengan paket langganan, produksi konten eksklusif, dan teknologi analisis data serta machine learning untuk meningkatkan pengalaman pengguna. Penelitian ini menerapkan algoritma Decision Tree untuk meningkatkan sistem rekomendasi dan klasifikasi rating di Netflix. Menggunakan dua dataset utama, movies_df dan ratings_df, penelitian melibatkan langkah-langkah pengumpulan dan penggabungan data, penentuan fitur dan variabel target, pembagian data, pelatihan model, serta evaluasi. Hasilnya mencakup evaluasi model Decision Tree dengan metrik akurasi, precision, recall, dan F1-score untuk setiap kategori rating, serta visualisasi grafik batang tentang jumlah rating film dan presentase rating dari 1-5. Rekomendasi film berdasarkan model Decision Tree juga disajikan, memberikan wawasan tentang peningkatan sistem rekomendasi di Netflix. Kesimpulan menunjukkan bahwa implementasi algoritma Decision Tree dapat meningkatkan akurasi rekomendasi film dan klasifikasi rating di Netflix, berkontribusi pada pengalaman pengguna yang lebih personal di era layanan streaming online.
Menggunakan Xception, Transfer Learning, dan Permutasi untuk Meningkatkan Klasifikasi Ketidaksempurnaan Permukaan Baja: Using Xception, Transfer Learning, and Permutation to Improve the Classification of Steel Surface Imperfections Setiawati, Popong; Karno, Adhitio Satyo Bayangkari; Hastomo, Widi; Setiawan, Iwan
MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science Vol. 4 No. 1 (2024): MALCOM January 2024
Publisher : Institut Riset dan Publikasi Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.57152/malcom.v4i1.1258

Abstract

Kualitas permukaan baja yang diproduksi sangat penting untuk meningkatkan daya saing dalam industri baja. Tingginya tingkat cacat pada permukaan baja merupakan masalah serius yang berdampak pada kualitas keluaran. Pengendalian yang masih dilakukan secara manual dan visual saat ini hanya dapat dilakukan oleh orang-orang dengan bakat dan keahlian tertentu. Pengamatan dengan metode konvensional ini memerlukan waktu yang lama, lamban, dan presisi yang rendah. Saat ini, perkembangan teknik pembelajaran mendalam memungkinkan deteksi cacat permukaan baja secara otomatis dengan tingkat akurasi yang tinggi. Arsitektur Xception digunakan dalam pekerjaan ini untuk menerapkan strategi pembelajaran mendalam. Teknik permutasi dan augmentasi digunakan untuk mengatasi ketidakseimbangan data. Model yang dikembangkan dapat membedakan empat jenis cacat pada permukaan baja. Koleksi 7.095 foto permukaan baja digunakan dalam prosedur pelatihan. Jika dibandingkan dengan tidak menggunakan transfer learning, hasil pengukuran kinerja proses pelatihan dengan menggunakan transfer learning (Imagenet) menunjukkan hasil yang lebih baik. Pelatihan pembelajaran transfer menghasilkan skor akurasi masing-masing sebesar 94,9% dan 97,7% untuk data pelatihan dan validasi. Sedangkan hasil penilaian nilai kerugian untuk data latih dan validasi masing-masing sebesar 19,4% dan 14,4%.
Penerapan Role Based Access Control dalam Sistem Supply Chain Management Berbasis Cloud: The Implementation of Role Based Access Control in a Cloud-Based Supply Chain Management System Yuricha, Yuricha; Phan, Irwan Kurnia
MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science Vol. 3 No. 2 (2023): MALCOM October 2023
Publisher : Institut Riset dan Publikasi Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.57152/malcom.v3i2.1259

Abstract

Sistem Supply Chain Management (SCM) yang berbasis cloud telah menjadi salah satu terobosan yang mendukung skalabilitas dan fleksibilitas bisnis. Kompleksitas SCM dalam mendukung proses bisnis, tidak hanya terdapat pada beragamnya modul dan fitur, tetapi juga berbagai tingkat pengguna yang mengakses sistem sesuai dengan tujuannya masing-masing. Berbagai penelitian mengenai pengembangan sistem SCM telah banyak dilakukan dengan berbagai implementasi yang telah dilakukan di berbagai sektor, dan dapat dikonklusikan bahwa akses sistem melalui internet yang dapat dilakukan dari mana saja, kapan saja dan oleh siapa saja memungkinkan adanya celah keamanan data berupa akses sumber daya oleh pengguna yang tidak memiliki otorisasi maupun hak akses. Penerapan Role-Based Access Control (RBAC) menjadi solusi yang dapat diterapkan dan mencegah akses resource dari pihak-pihak yang tidak memiliki otorisasi. Penerapan RBAC dalam salah satu framework yang banyak digunakan hingga saat ini, yaitu Framework Laravel, sangat dapat dilakukan dengan memanfaatkan library Laravel Spatie. Dengan adanya penerapan ini, tujuan dari penelitian dapat terpenuhi, yaitu menjawab tantangan keamanan data dan menjaga integritas otorisasi setiap peran stakeholder pada sistem SCM berbasis cloud yang kompleks dengan berbagai tingkat level stakeholder akses yang ada.
Implementasi Pencarian Rute Terbaik untuk Mengetahui Lokasi Tempat Parkir pada Sistem E-Parking Menggunakan Algoritma Dijkstra dan Best First Search: Implementation of the Best Route Search to Find Out the Location of Parking Places in the E-Parking System Using the Dijkstra Algorithm and Best First Search Ginasta, Nava Gia; Supriady, Supriady
MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science Vol. 4 No. 2 (2024): MALCOM April 2024
Publisher : Institut Riset dan Publikasi Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.57152/malcom.v4i2.1261

Abstract

Pencarian rute terbaik yaitu untuk permasalahan mencari sebuah rute terbaik dari titik awal ke titik tujuan tempat parkir. Dengan menggunakan algoritma yang dapat digunakan untuk menyelesaikan suatu masalah pencarian rute terbaik adalah Algoritma Dijkstra. Algoritma Dijkstra digunakan untuk mencari rute terbaik yang akan dilalui oleh pencari tempat parkir untuk menyimpan kendaraannya. Pemilihan rute terbaik dengan algoritma dijkstra dan Best First Search (BFS), Best First Search (BFS) diperbolehkan dalam mencari untuk mengunjungi suatu node pada levelnya yang lebih rendah, jika node pada levelnya lebih tinggi maka memiliki nilai tidak baik, terdapat 10 titik objek lokasi blok parkir, dari titik lokasi tempat masuk ke lokasi blok parkir tujuan. Untuk mempercepat waktu tempuh dan arah tujuan yang sudah ditentukan oleh Algoritma Dijkstra maka pencari tempat parkir untuk mengoptimalkan jarak tempuh menuju lokasi tujuan sehingga dapat mengefesiensi waktu yang dibutuhkan. Selain itu penyimpanan kendaraan pada tempat parkir akan lebih cepat karena sudah ditentukan jalur tujuan kendaraan yang akan disimpan.
Rancang Bangun Sistem Informasi Pengaduan Mahasiswa Univerisitas Kristen Wira Wacana Sumba Berbasis Object Oriented Analysis and Design: Design and Development of Student Complaint Information System at Wira Wacana Christian University Sumba Based on Object-Oriented Analysis and Design Bulu, Medania Putri; Lede, Pingky A. R. Leo
MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science Vol. 4 No. 2 (2024): MALCOM April 2024
Publisher : Institut Riset dan Publikasi Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.57152/malcom.v4i2.1262

Abstract

Sistem Informasi Pengaduan Mahasiswa adalah layanan krusial untuk memastikan kualitas optimal di universitas, melalui sistem ini, mahasiswa dapat melaporkan masalah dengan cepat, memungkinkan tanggapan yang tepat dan akurat dari universitas. Artikel ini bertujuan meningkatkan layanan pengaduan mahasiswa di Universitas Kristen Wira Wacana Sumba melalui perancangan sistem berbasis web menggunakan metode waterfall. Diharapkan meningkatkan kualitas layanan, memperkuat hubungan antara universitas dan mahasiswa, dan meningkatkan efisiensi dalam proses pengaduan untuk respon yang cepat dan tepat. Artikel menekankan pentingnya memberikan informasi yang diperlukan kepada pengguna, termasuk petunjuk dan panduan pengaduan. Perancangan dan pengembangan sistem informasi pengaduan mahasiswa berbasis web di Universitas Kristen Wira Wacana dengan menggunakan metode waterfall. Sistem ini bertujuan meningkatkan layanan, memperkuat interaksi antara universitas dan mahasiswa, serta meningkatkan efisiensi dalam menangani pengaduan dengan memberikan respon yang lebih cepat dan menyediakan informasi yang dibutuhkan. Langkah ini diharapkan dapat memberikan kontribusi positif yang signifikan terhadap pengalaman mahasiswa dan manajemen layanan universitas secara keseluruhan. Pengujian black box menyimpulkan bahwa proses uji aplikasi Sistem Informasi Pengaduan Mahasiswa berbasis web mencakup semua skenario dengan hasil sesuai harapan. Uji antarmuka pengguna (UI) menggunakan User Experience Questionnaire (UEQ) memastikan bahwa sistem memenuhi harapan pengguna dan memberikan pengalaman pengguna yang memuaskan melalui wawancara dengan 22 pengguna.
Implementasi Teknologi Berbasis Web untuk Efesiensi Waktu Pencarian Lahan Parkir: Implementation of Web-Based Technology for Efficient Time to Search for Parking Spaces Yudha, Sandy; Rahmanto, Yuri; Styawati, Styawati
MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science Vol. 4 No. 2 (2024): MALCOM April 2024
Publisher : Institut Riset dan Publikasi Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.57152/malcom.v4i2.1269

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan teknologi berbasis web guna meningkatkan efisiensi waktu pencarian lahan parkir di kota-kota metropolitan. Sistem yang dikembangkan diharapkan dapat memberikan informasi real-time tentang ketersediaan lahan parkir, memandu pengguna menuju tempat parkir yang sesuai, dan mengurangi waktu pencarian secara signifikan. Metode penelitian ini melibatkan perancangan sistem berbasis web, dan pembuatan prototipe. Data ketersediaan lahan parkir akan dikumpulkan melalui sensor IR. Dan akan dikirimkan  dari Mikrokontroler ESP 8266 Ke Website parkir. Implementasi teknologi berbasis web untuk efisiensi waktu pencarian lahan parkir diharapkan dapat memberikan hasil positif. Pengguna akan dapat mengakses informasi real-time tentang ketersediaan lahan parkir, mengurangi waktu pencarian, dan menghindari kepadatan lalu lintas yang tidak perlu. Selain itu, penerapan teknologi ini diharapkan dapat meningkatkan pengelolaan lahan parkir secara keseluruhan dan memberikan efek  positif terhadap keberlanjutan lingkungan. Dengan menggabungkan teknologi berbasis web dan sensor IR, sistem ini dapat menjadi solusi efektif untuk meningkatkan efisiensi waktu pencarian lahan parkir yang semula tanpa website parkir memakan waktu 29 detik menjadi 16 detik saja sehingga dapat meminimalisir waktu sebanyak 13 detik. Implikasi positif dari penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi terhadap kemajuan kota-kota modern menuju sistem transportasi yang lebih efisien dan berkelanjutan.
Deteksi Tingkat Kematangan Buah Tomat Menggunakan YOLOv5: Detection of Tomato Fruit Ripeness Level Using YOLOv5 Aras, Suhardi; Tanra, Putriana; Bazhar, Muhammad
MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science Vol. 4 No. 2 (2024): MALCOM April 2024
Publisher : Institut Riset dan Publikasi Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.57152/malcom.v4i2.1270

Abstract

Deteksi kematangan tomat sangat penting untuk pertanian dan industri pertanian. Pendekatan pembelajaran mendalam baru-baru ini menunjukkan bahwa mereka dapat menangani masalah yang melibatkan deteksi objek, termasuk deteksi buah. Untuk menentukan tingkat kematangan tomat, algoritma You Only Look Once (YOLOv5) akan digunakan dalam penelitian ini. Teknik ini menggunakan satu tahap yang menyatukan proses lokalisasi dan deteksi. Dataset yang kami gunakan untuk pelatihan dan pengujian algoritma YOLOv5 berisi gambar tomat pada berbagai tahap kematangan. 981 total foto untuk data train, 121 data validasi, dan 64 data test. Temuan pengujian menunjukkan akurasi yang sangat baik dengan mana algoritma YOLOv5 dapat mengidentifikasi dan mengkategorikan kematangan tomat. Studi ini memajukan teknik untuk mendeteksi kematangan buah dan dapat diterapkan pada kontrol kualitas tomat sektor pertanian. Temuan penelitian ini ditunjukkan oleh nilai akurasi deteksi maksimum, yaitu 73%.
Information System Analysis of the Process of Opening a Savings Account at Bank "XYZ" Using the Cobit 4.1 Framework Soleman, Soleman; Mansuri, Mansuri; IP, Remi
MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science Vol. 3 No. 2 (2023): MALCOM October 2023
Publisher : Institut Riset dan Publikasi Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.57152/malcom.v3i2.1273

Abstract

Effective money storage and easy access system through the bank. The system used at Bank "XYZ" is still experiencing problems in the opening process. When customer service inputs prospective customer data, the input process exceeds the time specified by the system, the process will stop and return to the login display. Based on these problems, an information system audit is needed regarding the maturity level of Bank "XYZ"'s information system. The aim of this research is to determine the maturity level of the process of evaluating and maintaining ICT performance in information systems. This research uses the COBIT 4.1 framework which focuses on the Planning and Organization (PO), Deliver and Support (DS), and Monitor and Evaluate (ME) domains. The research results show that overall based on the maturity level in COBIT, the information system for the process of opening savings at Bank "XYZ" is at level 2 (repeatable but intuitive), which means the company has carried out a repetitive business process but there is no standard procedure for opening savings. To reach level 3 (define process) Bank "XYZ" needs to make process improvements by implementing the COBIT 4.1 Framework, namely PO, ME and DS which have a number of subdomains.
Optimasi Keamanan Jaringan Wifi dari Situs Judi Online dan Pornografi dengan DNS Filtering dan Orangepi: Network Security Optimization Against Online Gambling and Pornography Sites Using DNS Filtering and Orangepi Mulyana, Dadang Iskandar; Ardiyansyah, Ferry; Hidayat, Nurhikmah; Zulfikar, Ahmad
MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science Vol. 4 No. 2 (2024): MALCOM April 2024
Publisher : Institut Riset dan Publikasi Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.57152/malcom.v4i2.1274

Abstract

Di era digital ini, penggunaan internet telah menjadi kebutuhan pokok. Meskipun internet memberikan manfaat yang besar, penggunaannya seringkali disalahgunakan, terutama terkait dengan akses ke situs dewasa dan judi online. Selain itu, keamanan jaringan juga menjadi perhatian penting mengingat adanya potensi kejahatan digital, seperti pencurian data dan penyebaran malware yang dapat merugikan pengguna. Oleh karena itu, penulis melakukan penelitian dengan menerapkan metode DNS filtering sebagai solusi. Penelitian ini bertujuan untuk membatasi akses situs-situs yang memiliki konten negatif dan yang tidak diperbolehkan oleh agama maupun secara hukum negara. Dalam mewujudkan internet positif ini peneliti melakukan penelitian sistem DNS filtering yang diterapkan pada jaringan WIFI Balaiwarga RW 32 Bekasi Utara. Kinerja dari dari metode DNS filtering adalah dengan melakukan filtering pada lalu lintas jaringan dan jika ditemukan akses ke website yang tidak diperbolehkan maka sistem melakukan pembatasan website tersebut. Hasil penilitian berjalan dengan baik dapat melakukan pembatasan akses internet, dalam rentan waktu tanggal 24-31 Desember ditemukan log yang ter-blokir yaitu sebanyak 10.102 Log Ads, 65 Log situs judi online, dan 16 Log situs dewasa. Maka disimpulkan bahwa optimasi keamanan jaringan ini efektif melakukan pembatasan aktivitas masyarakat dalam mengakses internet dengan memblokir konten negatif termasuk pornografi, dan situs perjudian online.

Page 15 of 42 | Total Record : 418

 13   14   15   16   17 

Filter by Year

2021 2025


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 5 No. 4 (2025): MALCOM October 2025 Vol. 5 No. 3 (2025): MALCOM July 2025 Vol. 5 No. 2 (2025): MALCOM April 2025 Vol. 5 No. 1 (2025): MALCOM January 2025 Vol. 4 No. 4 (2024): MALCOM October 2024 Vol. 4 No. 3 (2024): MALCOM July 2024 Vol. 4 No. 2 (2024): MALCOM April 2024 Vol. 4 No. 1 (2024): MALCOM January 2024 Vol. 3 No. 2 (2023): MALCOM October 2023 Vol. 3 No. 1 (2023): MALCOM April 2023 Vol. 2 No. 2 (2022): MALCOM October 2022 Vol. 2 No. 1 (2022): MALCOM April 2022 Vol. 1 No. 2 (2021): MALCOM October 2021 Vol. 1 No. 1 (2021): MALCOM April 2021 More Issue