Jurnal Informatika Polinema (JIP)
The focus and scope of articles published in JIP (Journal of Informatics Polinema) encompasses the game technology, information system, computer network, computing, which covers the following scope: Game Technology Artificial Intelligence Intelligent System Machine Learning Image Processing Computer Vision Information Retrieval Machine Learning Information System Internet of Things Computer Security Technology Enhanced Learning Education Technologies Digital Forensic Wireless Sensor UI/UX research JIP (Jurnal Informatika Polinema) publishes comprehensive research articles and invited reviews by leading expert in the field. Papers will be selected that high scientific merit, impart important new knowledge, and are of high interest to computer and information technology.
Articles
582 Documents
<![CDATA[SISTEM PRESENSI ANDROID BERBASIS QRCODE DAN DSRSA MENGGUNAKAN TEMPLATE MATCHING ]]>
<![CDATA[Dimas Rossiawan Hendra Putra]]>;
<![CDATA[Cahya Rahmad]]>;
<![CDATA[Dika Rizky Yuninanto]]>;
<![CDATA[Bayu Hari Saputro]]>
<![CDATA[ Jurnal Informatika Polinema Vol. 6 No. 1 (2019): Vol 6 No 1 (2019) ]]>
Publisher : <![CDATA[UPT P2M State Polytechnic of Malang ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.33795/jip.v6i1.324
<![CDATA[Pelaksanaan sistem presensi pada Jurusan Teknologi Informasi di Politeknik Negeri Malang perlu dikembangkan agar lebih efektif dalam implementasinya. Efektifitas yang dimaksud adalah mahasiswa tidak perlu lagi untuk mengambil lembar presensi saat akan melakukan presensi perkuliahan dan mengembalikan lembar tersebut setelah selesai melakukan presensi. Penelitian ini bertujuan untuk membangun suatu sistem presensi untuk menjawab permasalahan yang telah dipaparkan. Dalam pembangunan sistem presensi, digunakan 2 algoritma yaitu DS RSA dan Template Matching. Algoritma DS RSA yang disisipkan pada pembangkitan QR Code digunakan demi keamanan dan reliabilitas pada pengacakan kunci yang telah diinisialisasi oleh algoritma DS RSA. Pengacakan itu bermaksud untuk memberikan batasan pada mahasiswa agar tidak bisa melakukan presensi jika kelasnya tidak sesuai. Sedangkan untuk Template Matching digunakan untuk pengecekan wajah mahasiswa. Hal ini dilakukan untuk memastikan bahwa mahasiswa tersebut hadir pada kelas dan dosen dapat mengantisipasi adanya kecurangan mahasiswa dalam melakukan absensi. Penerapan sistem presensi ini membutuhkan setiap mahasiswa untuk memfoto wajah mereka lalu membaca QR Code yang telah dibangkitkan dengan smartphone sesuai dengan kelas dan ditampilkan pada layar proyektor kelas. Penelitian ini berhasil membangun sistem presensi berbasis QR Code dengan mengimplementasikan algoritma DS RSA dan template matching. Sistem pembangkitan QR Code ini memiliki reliabilitas sangat baik dan akurasi tertinggi dari algoritma template matching adalah 93.33% dengan jumlah 80 template.]]>
<![CDATA[SISTEM PENGELOMPOKAN KATEGORI BUKU BERBASIS METODE BAYES PADA SISTEM INFORMASI PERPUSTAKAAN JURUSAN TEKNIK ELEKTRO UM ]]>
<![CDATA[Annisa Putri Ayudhitama]]>
<![CDATA[ Jurnal Informatika Polinema Vol. 5 No. 3 (2019): Vol 5 No 3 (2019) ]]>
Publisher : <![CDATA[UPT P2M State Polytechnic of Malang ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.33795/jip.v5i3.175
<![CDATA[Pengelompokan kategori buku dalam perpustakaan merupakan salah satu hal penting karena jumlah buku dalam perpustakaan sangat banyak dan hal itu dilakukan untuk memudahkan para pembaca dalam mencari jenis buku yang ingin dibaca ataupun dipinjam. Pengelompokkan kategori buku oleh admin pastinya membutuhkan waktu lebih lama jika dilakukan secara manual. Pengelompokan kategori menggunakan metode bayes ditinjau dari prosesnya yang mengambil aksi berdasarkan data yang telah ada sebelumnya, dengan metode bayes proses pengelompokan dapat disesuaikan sesuai dengan sifat dan kebutuhan masing-masing orang. Untuk itu pada penelitian ini, diusulkan pengembangan sistem pengelompokan kategori buku digunakan untuk membuat pengelompokan kategori buku secara otomatis dari judul buku, dan pengelompokan ini menggunakan metode bayes dengan melihat nilai probabilitasnya. Tahapan metode bayes dalam pengelompokan kategori buku ini yaitu:(1)Memasukkan judul buku, (2)preprocessing, (3)tokenizing, (4)stopwords, (5)perhitungan probabilitas, (6)pengelompokan kategori buku. Pengujian metode ini menggunakan 50 data latih judul buku dengan 10 kategori yang ada dan 50 data uji, model pengujian menggunakan akurasi dengan hasil percobaan mencapai 90%. Berdasarkan hasil tersebut, dapat disimpulkan bahwa metode bayes bisa memberikan keputusan yang tepat dalam memecahkan permasalahan dari banyaknya solusi yang ada.]]>
<![CDATA[SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMBELIAN PEMAIN YANG TEPAT SESUAI KEBUTUHAN TIM SEPAKBOLA ]]>
<![CDATA[Mochamad Panggih Nirwanto]]>;
<![CDATA[Yan Watequlis Syaifudin]]>;
<![CDATA[Imam Fahrur Rozi]]>
<![CDATA[ Jurnal Informatika Polinema Vol. 5 No. 3 (2019): Vol 5 No 3 (2019) ]]>
Publisher : <![CDATA[UPT P2M State Polytechnic of Malang ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.33795/jip.v5i3.232
<![CDATA[Pembelian pemain yang tepat merupakan aspek penting dalam memperbaiki kesalahan yang terjadi di musim sebelumnya baik dari segi prestasi maupun dari segi kerugian dalam hal finansial. Dalam kenyataanya pembelian pemain sekarang masih tidak sesuai kebutuhan tim di karenakan dalam menentukan pemain sepakbola pemandu bakat hanya melihat pemain dalam satu pertandingan maupun dalam satu kompetisi kecil yang dilaksanakan hanya sebulan dan biasanya pemandu bakat melihat pemain hanya dalam youtube yang biasanya terjadi kerugian karena tim merasa dirugikan karena pembelian gagal. Pada penelitian ini dibuat sistem informasi untuk membantu pembobotan kriteria dan perankingan pemain sepakbola guna mencari pemain terbaik yang akan di beli di bursa transfer dengan mengurangi tingkat subyektifitas penilaian. Kelebihan Analytical Hierarchy Process (AHP) adalah berdasar pada matriks perbandingan berpasangan dan melakukan analisis konsistensi. Sedangkan metode Technique For Others Reference By Similarity To Ideal Solution (TOPSIS) memiliki konsep dimana alternatif terpilih yang terbaik tidak hanya memiliki jarak terpendek dari solusi ideal positif, tetapi juga memiliki jarak terpanjang dari solusi ideal negatif. Hasil pengujian metode AHP dan TOPSIS yang dilakukan dengan membandingkan hasil pengujian sistem dan transfer sebenarnya diperoleh tingkat akurasi 80% dari 5 perbandingan kriteria.]]>
<![CDATA[SISTEM PAKAR DIAGNOSA TINGKAT KECANDUAN INTERNET MENGGUNAKAN METODE TEOREMA BAYES ]]>
<![CDATA[Dhebys Suryani Hormansyah]]>;
<![CDATA[Mungki Astiningrum]]>;
<![CDATA[Muhammad Fikrul Ilmi]]>
<![CDATA[ Jurnal Informatika Polinema Vol. 5 No. 3 (2019): Vol 5 No 3 (2019) ]]>
Publisher : <![CDATA[UPT P2M State Polytechnic of Malang ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.33795/jip.v5i3.234
<![CDATA[Internet merupakan salah satu media yang sekarang ini banyak digemari oleh remaja. Tidak sedikit orang yang sangat bergantung pada internet sehingga pengguna tersebut kecanduan, gejala kecanduan tersebut diberi nama Internet Addiction. Internet Addiction diartikan sebagai sebuah sindrom yang ditandai dengan menghabiskan sejumlah waktu yang sangat banyak dalam menggunakan internet dan tidak mampu mengontrol penggunaannya saat online. Orang-orang yang menunjukkan sindrom ini akan merasa cemas, depresi, atau hampa saat tidak online di internet. Rendahnya kesadaran masyarakat tentang gangguan kecanduan ini menjadi faktor makin banyaknya masyarakat, khususnya remaja, yang meremehkan gangguan kecanduan ini dan sering dianggap sebagai sesuatu yang wajar karena pada zaman ini memang zaman teknologi yang terbuka luas. Oleh karena itu diperlukan adanya teknologi yang membantu mendiagnosa kecanduan internet menggunakan metode Teorema Bayes. Pada metode Teorema Bayes, setiap bobot gejala pada gangguan ini ditentukan oleh probabilitas dari hasil survei atau angket yang telah dilakukan sebelumnya sebanyak 50 data. kecenderungan individu yang terindikasi mengalami kecanduan terhadap internet. Teorema Bayes menggunakan pendekatan secara statistik untuk menghitung trade off di antara keputusan yang berbeda-beda, dengan menggunakan probabilitas dan nilai yang menyertai suatu pengambilan keputusan tersebut. Dari pengujian sistem yang dilakukan menunjukkan bahwa metode Teorema Bayes memiliki tingkat akurasi 60% untuk mendiagnosa tingkat kecanduan internet yang dialami oleh remaja.]]>
<![CDATA[PENGEMBANGAN APLIKASI WEBSITE TOKO BERBASIS SYARIAH DENGAN PENERAPAN ALGORITMA APRIORI ]]>
<![CDATA[Deddy Kusbianto Purwoko Aji]]>;
<![CDATA[Yoppy Yunhasnawa]]>;
<![CDATA[Rahmandi Hamzah]]>
<![CDATA[ Jurnal Informatika Polinema Vol. 5 No. 3 (2019): Vol 5 No 3 (2019) ]]>
Publisher : <![CDATA[UPT P2M State Polytechnic of Malang ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.33795/jip.v5i3.244
<![CDATA[Perkembangan toko atau ritel di Indonesia sangat pesat dengan diimbangi dengan persaingan yang ketat antar toko. Toko berbasis syariah mulai banyak bermunculan. Hal tersebut patut ditingkatkan dengan penyesuaian pada perkembangan teknologi informasi yang membuat kesempatan memasarkan produk dagangannya secara online terbuka lebar. Dalam permasalahan lain kebutuhan masyarakat yang sangat beragam mengakibatkan munculnya berbagai pola pembelian pada sebuah toko. Kedua permasalahan tersebut memunculkan gagasan untuk membuat aplikasi Website toko berbasis syariah dengan ditambahkan penerapan algoritma untuk menentukan barang yang sering dibeli. Website Toko yang dibangun dengan konsep marketplace ini memudahkan pengguna untuk membuka toko online mereka. Melalui registrasi dan login pengguna sudah dapat memasarkan barang dagangannya pada fitur iklan yang tersedia. Selain itu dengan menggunakan aplikasi ini pengguna dapat menetahui barang apa saja yang sering dibeli secara bersamaan. Hal tersebut dapat direalisasikan melalui halaman admin. Berdasarkan Analisa hasil perhitungan menggunakan algoritma apriori, semakin kecil penentuan minimum support maka semakin banyak associstion rules yang terbentuk. Dalam studi kasus ini penulis membutuhkan lebih banyak associstion rule dengan 1 item pada itemset “jika” guna memberikan rekomendasi barang lain pada masing-masing barang yang dijual toko. Hal tersebut bisa didapatkan dengan menentukan nilai minimal support dibawah 70 persen.]]>
<![CDATA[SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN ROTASI POSISI DUDUK SISWA DALAM KELAS (STUDI KASUS SDN PURWODADI 1 MALANG) ]]>
<![CDATA[Inggrid Yanuar Risca]]>;
<![CDATA[Ekojono Ekojono]]>;
<![CDATA[Rudy Ariyanto]]>
<![CDATA[ Jurnal Informatika Polinema Vol. 3 No. 2 (2017): Vol 3 No 2 (2017) ]]>
Publisher : <![CDATA[UPT P2M State Polytechnic of Malang ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.33795/jip.v3i2.7
<![CDATA[Selama ini rotasi posisi duduk siswa dalam kelas dibebaskan oleh walikelas. Ada siswa yang memakai kacamata duduk di belakang, siswa yang pandai duduk di depan, siswa yang pendek duduk di belakang dan ada pula orang tua siswa yang menitipkan anaknya kepada walikelas untuk menempatkan duduk di depan. Hal ini menimbulkan posisi duduk yang tidak merata yang seharusnya mendapatkan posisi duduk yang sebenarnya tetapi mendapatkan posisi yang sebaliknya. Dengan adanya permasalahan ini diperlukan suatu sistem pendukung keputusan rotasi posisi duduk siswa dalam kelas di SDN Purwodadi 1 Malang menggunakan metode SAW (Simple Additive Weighting) agar dapat membantu walikelas untuk mendukung keputusan rotasi posisi duduk siswa dalam kelas yang seimbang dan optimal agar para siswa mendapatkan posisi duduk yang tepat sehingga dapat mempengaruhi proses belajar mengajar yang baik serta meningkatkan nilai rata – rata siswa dalam kelas. Sistem Pendukung keputusan rotasi posisi duduk siswa dalam kelas ini dapat memberikan penilaian pendukung keputusan rotasi posisi duduk siswa dalam kelas dengan menggunakan metode SAW berupa rangking dan selanjutnya diimplementasikan pada pola posisi duduk siswa serta dapat membantu wali kelas untuk mendukung keputusan rotasi posisi duduk siswa dalam kelas berdasarkan empat kriteria yaitu sikap siswa, penggunaan kacamata pada siswa, nilai siswa dan tinggi badan siswa terbukti berdasarkan hasil kuesioner yang diisi oleh walikelas dengan tingkat akurasi sebesar 82%.]]>
<![CDATA[PENGEMBANGAN SISTEM PAKAR PENDETEKSI PENYAKIT PADA KUCING DENGAN METODE CASE BASED REASONING DAN CERTAINTY FACTOR BERBASIS ANDROID ]]>
<![CDATA[Galuh Gupita]]>;
<![CDATA[Budi Harijanto]]>;
<![CDATA[Yuri Ariyanto]]>
<![CDATA[ Jurnal Informatika Polinema Vol. 3 No. 2 (2017): Vol 3 No 2 (2017) ]]>
Publisher : <![CDATA[UPT P2M State Polytechnic of Malang ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.33795/jip.v3i2.8
<![CDATA[Penyakit pada kucing, seringkali membuat pemiliknya merasa bingung karena kurangnya pengetahuan pemilik tentang penyakit binatang tersebut. Permasalahan yang sering terjadi antara lain ketidaktahuan masyarakat tentang informasi dalam diagnosa dan penanganan penyakit pada binatang kucing, serta terkadang sulit untuk menemui seorang ahli/pakar dalam keadaan mendesak. Oleh karena itu dalam penelitian ini membuat Sistem pakar yang mampu melakukan diagnosa penyakit pada kucing dengan melihat gejala-gejala yang ada pada kucing yang sedang sakit sistem pakar ini juga berguna untuk membantu para pemilik kucing agar dapat mengetahui, mengerti dan memahami jenis penyakit pada kucing yang dipelihara. Dengan adanya sistem pakar ini para pemilik kucing dapat memperoleh informasi mengenai penyakit pada kucing beserta solusinya dengan mudah, cepat dan tepat. Hasil pada sistem yang dibuat, inputan gejala yang berbeda-beda meskipun gejala yang diinputkan tersebut masih dalam satu penyakit memiliki nilai kepastian (Certainty Factor) dan kemiripan (Similarity) yang berbeda. Secara garis besar, bila gejala yang diinputkan semakin banyak yang sama maka nilai atau hasil semakin tinggi, hasil bisa 90% jika gejala yang diinputkan merupakan suatu gejala yang khas dari suatu penyakit.]]>
<![CDATA[Halaman PENGEMBANGAN GAME PLATFORMER 2D ATTACKING GOMI MONSTER ]]>
<![CDATA[Rizqya Zakyyatul Arif]]>;
<![CDATA[Mungki Astiningrum]]>;
<![CDATA[DyahAyu Irawati]]>
<![CDATA[ Jurnal Informatika Polinema Vol. 3 No. 2 (2017): Vol 3 No 2 (2017) ]]>
Publisher : <![CDATA[UPT P2M State Polytechnic of Malang ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.33795/jip.v3i2.6
<![CDATA[Sosialisasi tentang peduli lingkungan kenyataannya sudah dilakukan oleh banyak kalangan masyarakat yang berisi himbauan untuk menjaga kebersihan lingkungan agar terhindar dari dampak-dampak negatif dari lingkungan yang kotor. Game merupakan sebuah media sosialisasi peduli lingkungan untuk selalu menjaga kebersihanlingkungan. Dalamskripsi ini dikembangakan sebuah gameAttacking Gomi Monster menggunakan metode Simple Addictive Weighting (SAW). Metode SAW ini digunakan karena dianggap mampu meningkatkan kecerdasan buatan pada enemy didalam game. Metode ini juga dapatdigunakan untuk menentukan kecerdasan buatan yang terbatas pada enemy. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa implementa simetode SAW (Simple Addictive Weighting) inipun dirasa telah dapat berjalan dengan baik dalam Game Attacking Gomi Monster. Game yang dikembangkan ini dinilai menjanjikan untuk meningkatkan kecerdasan buatan serta kesulitan dalam sebuah game. Sesuai hasil dari 20 respondengame ini memenuhi kepuasan user sebanyak 80%.]]>
<![CDATA[PENGEMBANGAN SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN DALAM MENENTUKAN PROGRAM INSEMINASI BUATAN HEWAN TERNAK MENGGUNAKAN METODE WHAT-IF ANALYSIS ]]>
<![CDATA[Indah Fitria]]>;
<![CDATA[Nurudin Santoso]]>;
<![CDATA[Arief Prasetyo]]>
<![CDATA[ Jurnal Informatika Polinema Vol. 3 No. 2 (2017): Vol 3 No 2 (2017) ]]>
Publisher : <![CDATA[UPT P2M State Polytechnic of Malang ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.33795/jip.v3i2.9
<![CDATA[Salah satu misi dari Dinas Peternakan dan Kesehatan Hewan Kabupaten Malang yaitu meningkatkan populasi dan produktifitas ternak. Ada target peningkatan populasi dan produktifitas ternak yang harus dicapai setiap tahunnya. Salah satu program kerja untuk mencapai misi tersebut adalah dengan memberikan inseminasi buatan. Dalam program pemberian inseminasi buatan, Dinas harus menentukan dosis semen beku dan target kelahiran. Saat ini penentuan dosis semen beku dan target kelahiran masih menggunakan cara manual berdasarkan data tahun-tahun sebelumnya. Penelitian ini mengembangkan sistem informasi yang dapat membantu merekomendasikan target kelahiran dan populasi menggunakan metode What-if Anaysis. What-If Analysis dapat disebut sebagai suatu simulasi data yang tujuannya adalah untuk menganalisis karakteristik atau sifat dari sistem yang kompleks di bawah suatu hipotesis yang diberikan. Selain itu, What-If Analysis dapat digunakan untuk mengetahui perubahan yang terjadi terhadap dependentvariables (variabel yang menyebabkan atau memengaruhi) jika ada perubahan pada independentvariables (pengaruh dependent variables). Dari pengujian terhadap sistem informasi yang dikembangkan, menggunakan data tahun 2012 sampai tahun 2015, diperoleh hasil tingkat akurasi sebesar 89,3% untuk taget populasi dan 84,84% untuk target kelahiran inseminasi buatan. Hal ini menunjukkan bahwa penggunaan metode what-if analysis cukup tepat untuk digunakan dalam program kerja inseminasi buatan pada Dinas Peternakan dan Kesehatan Hewan]]>
<![CDATA[SISTEM IDENTIFIKASI BATIK ALAMI DAN BATIK SINTETIS BERDASARKAN KARAKTERISTIK WARNA CITRA DENGAN METODE K-MEANS CLUSTERING ]]>
<![CDATA[Citra Nurina Prabiantissa]]>;
<![CDATA[Ariadi Retno Tri]]>;
<![CDATA[Rosa Andrie Asmara]]>
<![CDATA[ Jurnal Informatika Polinema Vol. 3 No. 2 (2017): Vol 3 No 2 (2017) ]]>
Publisher : <![CDATA[UPT P2M State Polytechnic of Malang ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.33795/jip.v3i2.10
<![CDATA[Batik adalah kain khas Indonesia yang memiliki berbagai motif dan warna. Pewarnaan batik dibagi menjadi 2 yaitu batik alami dan batik sintetis. Proses pemilihan batik alami dan sintetis umumnya sangat bergantung pada persepsi manusia terhadap komposisi warna. Produsen batik melakukan pengamatan visual secara langsung untuk membedakan warnanya. Kelemahan dari cara ini yaitu keterbatasan visual manusia dan tingkat kelelahan sehingga warna satu dan lainnya dapat tertukar. Perkembangan ilmu pengetahuan dan teknologi pengolahan citra digital memungkinkan untuk membedakan batik alami dan sintetis secara otomatis dengan bantuan aplikasi pengolahan citra. Identifikasi batik alami dan sintetis ini menerapkan metode K-Means Clustering. Pendukung identifikasi menggunakan bantuan media camera digital sebagai pengambilan gambar batik yang kemudian dihitung nilai normalisasi RGB. Tingkat keberhasilan identifikasi yang didapatkan dengan menggunakan metode K-Means adalah 92.8%. Dari hasil identifikasi yang diperoleh menghasilkan 2 output yaitu Batik Alami 100% dan Batik Sintetis 85.71%.]]>
