COREAI: Jurnal Kecerdasan Buatan, Komputasi dan Teknologi Informasi
COREAI: Jurnal Kecerdasan Buatan, Komputasi dan Teknologi Informasi sebagai bagian dari semangat menyebarluaskan ilmu pengetahuan beberapa hasil dari penelitian dan pemikiran untuk pengabdian kepada masyarakat luas. Situs Jurnal COREAI ini menyediakan artikel-artikel jurnal untuk dibaca maupun diunduh secara gratis. Jurnal kami adalah jurnal ilmiah nasional yang merupakan sumber referensi akademisi di bidang Teknologi dan Informasi. Jurnal COREAI menerima artikel ilmiah dengan lingkup penelitian pada: Technology Management. Business Intelligence and Knowledge Management. Teknik Komputer Pengolahan Citra. Sistem Pendukung Keputusan. Data Mining. Robotik. Algoritma Genetika. Sistem Kecerdasan Buatan. Jaringan Komputer. Big Data. Enterprise Computing. Internet of Things. Sistem Database. Energy Management. Sistem Pakar. Sistem Penunjang Keputusan.
Articles
105 Documents
<![CDATA[Manajemen Aplikasi Perpustakaan di SDN 1 Demung Besuki Berbasis Web dengan Framework CodeIgniter ]]>
<![CDATA[Muafi, Muafi]]>
<![CDATA[ COREAI: Jurnal Kecerdasan Buatan, Komputasi dan Teknologi Informasi Vol 3, No 2 (2022): Keberlanjutan Teknologi Informasi: Green IT sebagai Solusi Ramah Lingkungan ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Nurul Jadid ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (1429.297 KB)
|
DOI: 10.33650/coreai.v3i2.4811
<![CDATA[Salah satu Teknologi Informasi yang dibutuhkan saat ini adalah sistem informasi. Sistem informasi yang cepat,tepat,dan akurat dibutuhkan oleh segala bidang usaha. Salah satu contohnya di perpustakaan SDN 1 Demung Besuki. Pada saat ini di SDN 1 Demung Besuki seluruh data mengenai proses pengolahan data administrasi perpustakaan belum memiliki suatu sistem informasi manajemen yang baik. Semua hal dari pendaftaran anggota dan pendataan peminjaman atau pengembalian buku hingga pembuatan laporan administrasi perpustakaan masih dilakukan secara manual oleh bagian administrasi, Adapun metode pengembangan sistem yang akan digunakan dalam penelitian ini menggunakan metode waterfall, dengan tujuan agar tercipta sebuah aplikasi perpustakaan yang bisa meningkat pelayanan diperpustakaan. Hal tersebut sering mengakibatkan hasil yang kurang teliti dan memakan waktu yang lama. Masalah lain terjadi pada petugas yang bertugas untuk membuat laporan tentang data anggota, dan data transaksi peminjaman/pengembalian. Laporan tersebut mengharuskan pendataan dari sekian banyak data dalam kurun waktu tertentu, tentunya sangat rentan sekali dari hilangnya beberapa data akibat kesalahan petugas (human error)]]>
<![CDATA[Analisis Sentimen Masyarakat Indonesia Terhadap Pembelajaran Online dari Media Sosial Twitter Menggunakan Lexicon dan K-Nearest Neighbor ]]>
<![CDATA[Halimi, Ahmad]]>;
<![CDATA[Kusrini, Kusrini]]>;
<![CDATA[Arief, M Rudyanto]]>
<![CDATA[ COREAI: Jurnal Kecerdasan Buatan, Komputasi dan Teknologi Informasi Vol 2, No 1 (2021): Penggunaan Teknologi Informasi dalam Mendukung Pendidikan Jarak Jauh di Era Pand ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Nurul Jadid ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (336.335 KB)
|
DOI: 10.33650/coreai.v2i1.2283
<![CDATA[Semenjak keputusan pembelajaran secara online oleh mendikbud di masa pandemi covid-19, membuat masyarakat emosi serta meluapkan opini merka ke media sosial. Tujuan penelitian ini untuk mengetahui sentimen positif, negatif ataupun netral terkait kebijakan mendikbud terhadap pembelajaran online yang keberlangsungan.Data yang diperoleh dari media sosial twitter yang berkaitan dengan hastag-hastag pembelajaran online. Di penelitian ini untuk melakukan klasifikasi sentimen menggunakan Lexicon dan K-Nearest Neighbors untuk mengetahui sentimen yang terjadi pada tweet dan pengujian hasil akurasi menggunakan K-Nearest Neighbors dengan validasi Nilai K=3 sampai K=9. Maka dalam pengujian data yang telah dikumpulkan kurang baik untuk dilanjutkan klasifikasi sentimennya, di perlunya preprocessing kata pada kalimat tweet supaya lebih baik serta menghapus kalimat yang kembar, sehingga proses klasifikasi sentimen dengan K-Nearest Neighbors dan Lexicon sangat baik. Hasil dari penelitian ini memperoleh tweet positif sebanyak 1433, tweet negatif sebanyak 461 dan tweet sebanyak netral 71 untuk K-Nearest Neighbors dan Lexicon tweet sebanyak positif 759, tweet negatif sebanyak 653 dan tweet netral sebanyak 553 serta hasil akurasi dari pengujian validasi nilai K yang terbaik pada nilai K=3 dengan data sentimen K-Nearest Neighbors sebesar 80.66% dan data sentimen sebesar Lexicon 80.92%. Maka hasil lebih baik pada data sentimen Lexicon dengan validasi K=3.]]>
<![CDATA[Implementasi QR Code Pada Presensi Kehadiran Menggunakan Platform Appsheet di TK Kusuma. ]]>
<![CDATA[Purnomo, Eko]]>
<![CDATA[ COREAI: Jurnal Kecerdasan Buatan, Komputasi dan Teknologi Informasi Vol 3, No 1 (2022): Pengembangan Aplikasi Berbasis Mobile untuk Layanan Publik: Studi Implementasi d ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Nurul Jadid ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (1824.828 KB)
|
DOI: 10.33650/coreai.v3i1.4170
<![CDATA[Pemanfaatan teknologi sangat membantu bidang pendidikan dalam hal meningkatkan pelayanan mutu suatu instansi pendidikan, salah satunya manajemen kehadiran atau yang sering dikenal sebagai presensi. Presensi merupakan salah satu faktor yang sangat penting karena dapat digunakan sebagai tolak ukur kedisiplinan dalam sebuah instansi pendidikan. Sesuai laju perkembangan teknologi saat ini, masih banyak sebuah instansi pendidikan yang menggunakan sistem presensi kehadiran secara manual yang berpotensi terjadi kesalahan pada saat pengisian dilakukan. sehingga diperlukan aplikasi yang dapat membantu dan mempermudah pelayanan. penelitian ini mengembangkan aplikasi menggunakan Appsheet yang sudah terintegrasi dengan data cloud di google drive sehingga data mudah dikelola lebih lanjut. Adapun metode pengembangan aplikasi menggunakan metode waterfall. Penelitian ini menghasilkan sebuah aplikasi presensi yang praktis menggunakan QRcode sehingga dapat mengoptimalkan proses pengisian presensi dalam instansi pendidikan.]]>
<![CDATA[Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Tanaman Cabe Menggunakan Metode Forward Chaining Berbasis Web (Studi Kasus BPP Mlandingan) ]]>
<![CDATA[Wijaya, Andi]]>;
<![CDATA[Shudiq, Wali Ja'far]]>;
<![CDATA[Purnomo, Eko]]>
<![CDATA[ COREAI: Jurnal Kecerdasan Buatan, Komputasi dan Teknologi Informasi Vol 2, No 2 (2021): Metaverse dan Masa Depan Interaksi Digital: Perspektif Teknologi dan Sosial ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Nurul Jadid ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (501.414 KB)
|
DOI: 10.33650/coreai.v2i2.3384
<![CDATA[Tanaman cabe (Capsicum annuum L) merupakan tanaman sayuran yang tergolong tanaman tahunan berbentuk perdu. Penyakit tanaman adalah gangguan pada tanaman yang disebabkan oleh mikro organisme (virus, bakteri, protozoa, jamur, cacing nematoda). Permasalahan pada penelitian ini adalah minimnya pengetahuan petani dalam mendiagnosa penyakit yang sedang dialami pada tanaman cabe. Metode yang di gunakan adalah metode Forward Chaining. Metode ini digunakan sebagai sebagai salah satu teknik inferensi dalam sistem pakar ini, dikarenakan data dan fakta dalam melakukan proses penelitian telah didapatkan dan dari data atau fakta tersebut dapat dibuat sebuah sistem yang akan memberikan sebuah konklusi atau solusi berdasarkan atas sekumpulan data dan fakta tersebut. Dengan menggunakan teknik inferensi ini pula peluang dalam mendapatkan suatu konklusi yang lebih spesifik dapat dengan mudah didapatkan.tujuan dari penelitian ini adalah menghasilkan suatu sistem pakar diagnosa penyakit tanaman cabe menggunakan metode Forward Chaining berbasis web sehingga dapat membantu petani dalam mendiagnosa penyakit tanaman cabe. Model pengembangan yang digunakan pada penelitian ini adalah model waterfal, model waterfall (air terjun) artinya menyediakan pendekatan alur perangkat lunak yang terurut dimulai dari analisis, desain, pengkodean, uji sistem dan perawatan. Hasil pengujian terhadap user, dapat di simpulkan bahwa aplikasi sistem pakar diagnosa penyakit tanaman cabe menggunakan metode Forward Chaining berbasis web telah 68% baik untuk digunakan.]]>
<![CDATA[Membangun Aplikasi Pengajuan Surat di Fakultas Teknik Universitas Nurul Jadid Berbasis Frontend Web ]]>
<![CDATA[Hakim, Lukman]]>;
<![CDATA[Arifin, Zainal]]>;
<![CDATA[Sya'roni, Wahab]]>
<![CDATA[ COREAI: Jurnal Kecerdasan Buatan, Komputasi dan Teknologi Informasi Vol 3, No 2 (2022): Keberlanjutan Teknologi Informasi: Green IT sebagai Solusi Ramah Lingkungan ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Nurul Jadid ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (304.127 KB)
|
DOI: 10.33650/coreai.v3i2.4294
<![CDATA[Pelayanan surat menyurat di Fakultas Teknik saat ini dilakukan secara langsung dengan pemohon datang ke fakultas teknik dan proses penerbitannya menggunakan Microsoft Word, dalam pengajuan surat yang dilakukan perubahan dalam satu file word dan masih belum memanfaatkan fitur Mail Merge yang ada di Microsoft Excel, sehingga apabila ada pengajuan surat lainnya akan menghilangkan histori surat sebelumnya, kondisi tersebut menyulitkan kepala tata usaha atau sekretaris Prodi tidak bisa memonitoring pengajuan surat oleh mahasiswa atau dosen. Tujuan penelitian ini adalah membangun sistem monitoring pengajuan surat berbasis web yang dapat diakses dimanapun dan kapanpun. Penelitian ini menggunakan metodologi R&D (Research and Development) dengan model pengembangan Scrum. Desain sistem yang digunakan dalam penelitian ini menggunakan prosedural yaitu flowchart, data flow diagram dan entity relationship diagram. Sistem berbasis web ini dapat membantu memudahkan kepala tata usaha dalam memonitoring pengajuan surat yang diajukan mahasiswa. Berdasarkan hasil penelitian yang dilakukan dengan menggunakan pengujian eksternal diperoleh nilai 78,3% yang dapat disimpulkan bahwa aplikasi tersebut dikategorikan layak untuk digunakan dalam monitoring pengajuan surat di Fakultas Teknik Universitas Nurul Jadid Paiton.]]>
<![CDATA[Implementasi Particle Swarm Optimization (PSO) untuk Optimisasi Algoritma Naive Bayes dalam Memprediksi Mahasiswa Lulus Tepat Waktu ]]>
<![CDATA[Sudriyanto, Sudriyanto]]>
<![CDATA[ COREAI: Jurnal Kecerdasan Buatan, Komputasi dan Teknologi Informasi Vol 2, No 1 (2021): Penggunaan Teknologi Informasi dalam Mendukung Pendidikan Jarak Jauh di Era Pand ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Nurul Jadid ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (482.542 KB)
|
DOI: 10.33650/coreai.v2i1.2181
<![CDATA[Istitusi perguruan tinggi merupakan wadah bagi mahasiswa dalam mendapatkan pengetahuan sebelum terjun langsung dan bersaing dalam dunia kerja. Institusi perguruan tinggi berperan dalam menciptakan lulusan yang sesuai dengan kebutuhan dunia industri. Salah satu indikator dalam keberhasilan perguruan tinggi salah satunya ialah jumlah kelulusan mahasiswa yang mana berdampak kepada penilaian masyarakat dan akreditasi dari pemerintah. Peneliti sudah banyak melakukan penelitian dalam memprediksi kelulusan mahasiswa untuk mengetahui lulus terlambat atau tepat waktu. Menurut kondisi tersebut metode data mining yang cocok digunakan adalah classification. Salah satu metode data mining adalah Naive Bayes. Dalam penelitian ini algoritma yang digunakan Naive Bayes dengan PSO (Particle Swarm Optimization) sebagai penyeleksi atribut. Dari dataset yang digunakan adalah sebanyak 384 record data mahasiswa dari smestet 1 sampai dengan smester 8 diperoleh nilai akurasi sebesar 89.46%. Penelitian ini mempunyai tujuan agar universitas bisa memprediksi mahasiswa yang berpotensi tidak lulus tepat waktu, yang kemudian universitas akan memberikan penanganan khusus ataupun peringatan kepada mahasiswa agar supaya mahasiswa tersebut bisa lulus tepat pada waktunya.]]>
<![CDATA[Sistem Informasi Monitoring Inventaris Sekolah di Madrasah Tsanawiyah Nurul Jadid (MTsNJ) Berbasis Web ]]>
<![CDATA[Nadiyah, Nadiyah]]>;
<![CDATA[Syafiih, M]]>
<![CDATA[ COREAI: Jurnal Kecerdasan Buatan, Komputasi dan Teknologi Informasi Vol 3, No 1 (2022): Pengembangan Aplikasi Berbasis Mobile untuk Layanan Publik: Studi Implementasi d ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Nurul Jadid ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (1265.652 KB)
|
DOI: 10.33650/coreai.v3i1.4276
<![CDATA[Sistem informasi monitoring inventaris merupakan kebutuhan di MTs Nurul Jadid, sistem yang berjalan saat ini mempunyai kelemahan dalam pencarian data barang, karena harus mencari data barang satu persatu di Microsoft Excel, dan sering terjadi kesalahan saat menulis kode barang, yang menyulitkan sarana prasarana unuk mencari data produk. Pada saat pencatatan data tentang barang masuk dan keluar sering terjadi kesalahan yang mengakibatkan ketidaksesuaian antara data barang dengan jumlah barang yang sebenarnya. Hal ini mengakibatkan pencarian data barang,kode barang dan peminjaman barang kurang optimal, sehingga dibutuhkan sebuah media khusus berbentuk website untuk memberikan pelayanan dan informasi online yang mudah diakses. Dari permasalahan tersebut peneliti menawarkan sebuah solusi dengan merancang sebuah aplikasi sistem informasi monitoring inventaris sekolah berbasis web. Metode yang digunakan adalah metode waterfall yaitu suatu upaya untuk mengolah sistem informasi secara sistematis. Sistem informasi monitoring inventaris sekolah ini menggunakan codeigniter. Codeigniter disini merupakan suatu framework web untuk PHP dalam mengimplementasikan pola desain Model View Controller (MVC). Adapun tujuan dari penelitian ini adalah mengoptimalisasikan pelayanan serta penyampaian informasi terkait realisasi program. Hasil dari pengujian ini adalah untuk memudahkan petugas saran prasara dalam mengontrol inventaris sekolah dan menghasilkan sebuah aplikasi sistem informasi monitoring inventaris sekolah berbasis web yang menunjukkan presentase 88,4% dengan kategori sangat setuju untuk digunakan]]>
<![CDATA[Dompet Santri di Pondok Pesantren Riyadlus Sholihin Berbasis Mobile ]]>
<![CDATA[Shudiq, Wali Ja'far]]>;
<![CDATA[Hasyim, Fuadz]]>;
<![CDATA[Najiburrahman, Moh Faiz]]>
<![CDATA[ COREAI: Jurnal Kecerdasan Buatan, Komputasi dan Teknologi Informasi Vol 1, No 1 (2020): Keberlanjutan Teknologi Informasi: Green IT sebagai Solusi Ramah Lingkungan ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Nurul Jadid ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (446.666 KB)
|
DOI: 10.33650/coreai.v1i1.1643
<![CDATA[Pesantren Riyadlus Sholihin adalah institusi pendidikan agama berbasiskan pondok maupun non-pondok yang mengatur segala hal yang berkaitan dengan penyelenggaraan pendidikan keagamaan dan keuangan santri. Pada saat ini proses penyimpanan data keuangan santri masih berupa lembaran kertas sehingga pada saat pencarian data santri atau berkas-berkas masih membutuhkan waktu yang lama, karena masih harus membuka dan mencari satu persatu domumen atau data-data yang ada juga seringnya terjadi kehilangan atau kesalahan penghitungan dari petugas.. Pada saat ini orang tua juga tidak bisa mengontrol rekapitulasi keuangan putranya sehingga masih harus bertanya kepada petugas setiap kali menyetor uangnya ke pondok juga terdapat masalah ketika uang putranya habis terkadang orang tua lupa untuk mengirim putranya. Penelitian ini menggunakan metode Waterfall atau metode yang dalam pengerjaannya berurutan atau prosedural. Adapun sumber data yang digunakan adalah data – data wawancara dan observasi.Berdasarkan analisa data yang dilakukan, bahwa telah dihasilkannya aplikasi dompet santri di Pondok Pesantren Riyadlus Sholihin berbasis mobile, sehingga proses sehingga proses pencatatan dan pelaporan keuangan kepada wali santri bisa terwujud. Kesimpulan dari penelitian ini adalah aplikasi dompet santri yang dirancang dengan menggunakan bahasa pemrograman Android pada software Android Studio ini dapat memberikan informasi kepada wali santri mengenai keuangan putranya. Berdasarkan hasil pengujian dan perhitungan disimpulkan bahwa persentase yang diperoleh berjumlah 80,62% yaitu adalah sangat baik.]]>
<![CDATA[Aplikasi Pengolahan Data Kearsipan Dokumen Elektronik Berbasis Web LSP Universitas Nurul Jadid ]]>
<![CDATA[Wijaya, Andi]]>
<![CDATA[ COREAI: Jurnal Kecerdasan Buatan, Komputasi dan Teknologi Informasi Vol 3, No 1 (2022): Pengembangan Aplikasi Berbasis Mobile untuk Layanan Publik: Studi Implementasi d ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Nurul Jadid ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (1525.911 KB)
|
DOI: 10.33650/coreai.v3i1.4118
<![CDATA[Arsip merupakan kumpulan dokumen yang disimpan secara sistematis karena mempunyai kegunaan agar setiap kali diperlukan dapat dengan cepat ditemukan kembali. Sistem kearsipan pada LSP Universitas Nurul Jadid selama ini masih menggunakan pengarsipan secara manual yaitu dengan menyimpan dokumen seperti, dokumen pengurus, asesor, asesi dan dokumen Tempat Uji Kompetensi (TUK) disebuah lemari penyimpan atau filling cabinet, map, rak dan lainnya sehingga dalam pencarian dokumen akan membutuhkan waktu yang lama. Selain itu sistem kearsipan pada LSP Universitas Nurul Jadid (LSP UNUJA) juga masih menggunakan pengarsipan yang mengandalkan sebuah komputer yang berperan sebagai server yang hanya dapat diakses pada saat terhubung kedalam satu jaringan lokal sehingga pengurus tidak mampu mengakses data dari luar dan harus ke kantor LSP. LSP UNUJA adalah salah satu lembaga yang berperan melakukan sertifikasi profesi mahasiswa Universitas Nurul Jadid. LSP UNUJA saat ini sedang berkembang sehingga data semakin kompleks seperti data asesor, asesi dan data TUK. Berdasarkan permasalahan yang telah diuraikan tersebut maka sangat penting adanya sebuah sistem kearsipan yang mampu menjawab segala kendala dan masalah pada LSP UNUJA. Metode kualitatif digunakan untuk pengumpulan data serta metode research and development (R&D) digunakan untuk pengembangan sistem. Penelitian ini menghasilkan Aplikasi Pengolahan Data Kearsipan Dokumen Elektronik Berbasis Web di LSP UNUJA yang dapat mempermudah proses dokumentasi dokumen LSP UNUJA.]]>
<![CDATA[Perbandingan Algoritma K-Nearest Neighbor untuk Klasifikasi Jenis Mangga Menggunakan Berdasarkan Fitur Gray Level Co-Occurrence Matric dan Fitur Warna ]]>
<![CDATA[Rizal, Fathur]]>;
<![CDATA[Nadiyah, Nadiyah]]>
<![CDATA[ COREAI: Jurnal Kecerdasan Buatan, Komputasi dan Teknologi Informasi Vol 2, No 2 (2021): Metaverse dan Masa Depan Interaksi Digital: Perspektif Teknologi dan Sosial ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Nurul Jadid ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (602.126 KB)
|
DOI: 10.33650/coreai.v2i2.3099
<![CDATA[Indonesia merupakan negara dengan sumber daya manusia serta sumber daya alam yang memiliki pontesial untuk dapat membangun industri buah nusantra, serta mata pencaharian sebagian besar penduduk indonesia yakni petani. Produksi pertanian diantaranya padi, jagung dan lain-lain [1][2]. Budidaya tanaman kebun jenis buah-buahan di indonesiaa seperti alpukat, nanas, kelengkeng, pisang, mangga dan lain-lain. Sebagian besar penduduk indonesia sangat gemar menanam pohon mangga di halaman rimah atau kebun mereka. Akan tetapi dari kegemaran mereka menanam pohon mangga tidak jarang masyarakat tertipu dengan jenis mangga yang ditanam. Oleh sebab itu dibutuhkan suatu model atau metode untuk dapat mengklasifikasikan jenis mangga serta untuk mengetahui jenis mangga tersebut dapat dilihat dari ciri yang ada seperti bentuk tekstur dan warna. Terdapat beberapa metode yang telah diusulkan serta telah dikerjakan utnuk mengklasifikasikan jenis mangga, akan tetapi hasil rata-rata akurasi yang diperoleh kurang dari 80%. Dalam penelitian ini mengusulkan pendekatan menggunakan k-nearest neighbor dengan optimasi algoritma genetika serta menggunakan fitur gray level co-occurrence matrix dan fitur warna daun mangga jumlah dataset yang digunakan sebanyak 800 daun citra. Penggunaan algoritma genetika untuk optimasi berhasil meningkatkan nilai akurasi pada metode k-nearest neighbor. Akurasi tertinggi terdapat pada nilai k=3 yakni 93.50%. Sedangkan metode k-nearest neighbor tanpa menggunakan optimasi memperoleh akurasi sebesar 93.00% dengan nilai k=1.]]>
