cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
-
Contact Email
-
Phone
-
Journal Mail Official
-
Editorial Address
-
Location
Kota surabaya,
Jawa timur
INDONESIA
Jurnal Informatika
Published by Universitas Kristen Petra Surabaya
ISSN : -     EISSN : -     DOI : -
Core Subject : Science,
Computer Science & IT
Arjuna Subject : -
Articles 6 Documents
 1 
Search results for , issue "Vol 2, No 2 (2001): NOVEMBER 2001" : 6 Documents clear
PERENCANAAN DAN PEMBUATAN PERANGKAT LUNAK UNTUK MEREDUKSI DESKRIPSI LINGUISTIK DALAM RULE FUZZY Noertjahyana, Agustinus
Jurnal Informatika Vol 2, No 2 (2001): NOVEMBER 2001
Publisher : Institute of Research and Community Outreach - Petra Christian University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (29.763 KB) | DOI: 10.9744/informatika.2.2.pp. 68-71

Abstract

In every application that uses fuzzy system, there is always some numerical data which come from the fuzzy system itself. Those data called the fuzzy rule are useful to determine the fuzzy term from each fuzzy variable. Generally, the numbers of fuzzy rule are almost unlimited. Since the fuzzy rule consists of the numerical data, it will be difficult to interpret the fuzzy rule. Hence, linguistic description is required to interpret the rule. Linguistic description can be defined as the process of changing from numerical data to alphabetical letters that enable the system maker to understand the rule. However, even though the rule has become the linguistic description, the numbers of rules are still huge. Consequently, the difficulty in interpreting the rule will still happen for the next fuzzy process. Eventually, certain method is demanded to turn the process become more simple. The process of producing this program is aimed to give the reader some ideas of how to turn the linguistic description on fuzzy rule to become more simple. Generally, the program will produce the process of interpreting the linguistic description and turn them by using two choices of algorithms afterward. The result of this program will be in the form of table that contains the linguistic description already been turned to be more simple. Abstract in Bahasa Indonesia : Pada setiap aplikasi yang menggunakan suatu sistem Fuzzy, selalu terdapat data-data numerik yang berasal dari sistem tersebut untuk menentukan fuzzy set dari masing-masing variabel fuzzy. Data-data numerik ini seringkali disebut sebagai rule fuzzy. Jumlah dari rule fuzzy ini biasanya sangat banyak. Karena rule-rule tersebut berupa data numerik maka sulit sekali untuk proses pembacaannya. Untuk itulah diperlukan deskripsi linguistik untuk masing-masing rule tersebut. Deskripsi linguistik yang dimaksud adalah proses perubahan dari data-data numerik menjadi deretan huruf alphabet yang dapat dengan mudah dimengerti oleh pembuat sistem. Walaupun sudah diterjemahkan menjadi deskripsi linguistik, tetaplah jumlahnya sangat banyak, sehingga hal ini akan menyebabkan kesulitan di dalam mengolah data-data yang banyak tersebut pada proses fuzzy selanjutnya. Untuk itulah diperlukan suatu cara untuk mereduksi deskripsi linguistik tersebut supaya menjadi lebih sederhana. Dengan demikian maka dapat mempermudah proses selanjutnya. Pembuatan program ini ditujukan untuk membantu dalam mereduksi deskripsi linguistik pada rule fuzzy, sehingga menjadi lebih sederhana. Program akan melakukan proses pembaacan deskripsi linguistik kemudian mereduksinya dengan menggunakan pilihan dua algoritma. Hasil dari program adalah berupa tabel yang berisi tentang deskripsi linguistik yang sudah direduksi. Kata kunci: sistem fuzzy, deskripsi linguistik.
PERENCANAAN DAN PEMBUATAN PROGRAM SISTEM PAKAR UNTUK SPESIFIKASI JENIS ANJING Handojo, Andreas; Gunadi, Kartika
Jurnal Informatika Vol 2, No 2 (2001): NOVEMBER 2001
Publisher : Institute of Research and Community Outreach - Petra Christian University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (452.678 KB) | DOI: 10.9744/informatika.2.2.pp. 72-78

Abstract

Until now dogs always have a position as a human friend. With many kind of dogs so an expert was needed to identified the type of dogs based on the characteristics of the dog. But an human expert also have difficulties to identify because there are so many kind of dogs. Therefore, a system is needed to help the identification process. It is a system which can adopt the abilities of experts to identify the dog. With all the technological advancement these days, it have been developed a technology which able to adopt the process and human thinking. This particular technology is called Artificial Intelligence. Artificial Intelligence have many kind of application, one of them is an Expert System which have abilities to adopt a Knowledge Base from inputing data from experience of the expert on specific term. Principally, all the database of dogs with its characteristics will be added on a Knowledge Base. This base is take form as a database group, where the Inference Engine on the Expert System will work on these data to describe a specific dog based on the characteristic inputed by user through the user interface. This identification system to describe the dog was made using Delphi programming. On this program, searching kind of dog will be do by inputing characteristics of the dog that user want to find, then the program will find on Knowledge Base which dogs that match on that characteristics. Abstract in Bahasa Indonesia: Dari dahulu hingga saat ini anjing selalu menempati hubungan yang khusus sebagai sahabat manusia. Dengan banyaknya macam anjing yang ada maka dibutuhkan seorang pakar untuk mengidentifikasikan jenis anjing berdasar ciri-ciri dari anjing yang bersangkutan. Tetapi seseorang yang benar-benar ahli sekalipun terkadang kesulitan dalam mengidentifikasikannya karena adanya banyak sekali jenis anjing. Oleh sebab itu dibutuhkan suatu sistem yang dapat membantu pengindentifikasian. Yaitu suatu sistem yang dapat mengadopsi kemampuan para pakar untuk pengidentifikasian jenis anjing. Dengan adanya kemajuan teknologi yang makin pesat maka telah dikembangkan suatu teknologi yang mampu mengadopsi proses dan cara pikir manusia yaitu teknologi Artificial Intelligence atau kecerdasan buatan. Artificial Intelligence memiliki berbagai macam jenis aplikasi, salah satunya adalah Sistem Pakar atau Expert System yang memiliki kemampuan untuk mengadopsi suatu dasar pengetahuan (knowledge base) yang diperoleh melalui penginputan data dari kemampuan para pakar dalam suatu bidang tertentu yang bersifat spesifik. Pada prinsipnya seluruh data jenis anjing beserta ciri-cirinya akan dimasukkan pada suatu knowledge base yang berupa suatu kumpulan database dimana kemudian Inference Engine dari sistem pakar akan mengolahnya untuk mendiskripsikan jenis anjing berdasar ciri-ciri yang dimasukkan oleh user melalui fasilitas user interface.Sistem identifikasi untuk mendiskripsikan jenis anjing ini dibuat dengan menggunakan pemrograman delphi. Pada program ini, pelacakan jenis anjing dilakukan dengan memasukkan variasi ciri-ciri jenis anjing yang ingin dicari, kemudian program akan mencari pada knowledge base jenis-jenis anjing yang memiliki kriteria yang telah diinputkan. Kata kunci: sistem pakar, kecerdasan tiruan, knowledge base.
PEMBUATAN PERANGKAT LUNAK PENGENALAN WAJAH MENGGUNAKAN PRINCIPAL COMPONENTS ANALYSIS Gunadi, Kartika; Pongsitanan, Sonny Reinard
Jurnal Informatika Vol 2, No 2 (2001): NOVEMBER 2001
Publisher : Institute of Research and Community Outreach - Petra Christian University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (99.213 KB) | DOI: 10.9744/informatika.2.2.pp. 57-61

Abstract

Face recognition is one of many important researches, and today, many applications have implemented it. Through development of techniques like Principal Components Analysis (PCA), computers can now outperform human in many face recognition tasks, particularly those in which large database of faces must be searched. Principal Components Analysis was used to reduce facial image dimension into fewer variables, which are easier to observe and handle. Those variables then fed into artificial neural networks using backpropagation method to recognise the given facial image. The test results show that PCA can provide high face recognition accuracy. For the training faces, a correct identification of 100% could be obtained. From some of network combinations that have been tested, a best average correct identification of 91,11% could be obtained for the test faces while the worst average result is 46,67 % correct identification Abstract in Bahasa Indonesia : Pengenalan wajah manusia merupakan salah satu bidang penelitian yang penting, dan dewasa ini banyak aplikasi yang dapat menerapkannya. Melalui pengembangan suatu teknik seperti Principal Components Analysis (PCA), komputer sekarang dapat melebihi kemampuan otak manusia dalam berbagai tugas pengenalan wajah, terutama tugas-tugas yang membutuhkan pencarian pada database wajah yang besar. Principal Components Analysis digunakan untuk mereduksi dimensi gambar wajah sehingga menghasilkan variabel yang lebih sedikit yang lebih mudah untuk diobsevasi dan ditangani. Hasil yang diperoleh kemudian akan dimasukkan ke suatu jaringan saraf tiruan dengan metode Backpropagation untuk mengenali gambar wajah yang telah diinputkan ke dalam sistem. Hasil pengujian sistem menunjukkan bahwa penggunaan PCA untuk pengenalan wajah dapat memberikan tingkat akurasi yang cukup tinggi. Untuk gambar wajah yang diikutsertakankan dalam latihan, dapat diperoleh 100% identifikasi yang benar. Dari beberapa kombinasi jaringan yang diujikan dapat diperoleh rata-rata terbaik 91,11% identifikasi yang benar sedangkan hasil rata-rata terburuk adalah 46,67% identifikasi yang benar. Kata kunci: Pengenalan Wajah, Principal Components Analysis, Jaringan Saraf Tiruan, Metode Backpropagation.
PENERAPAN ARSITEKTUR MULTI-TIER DENGAN DCOM DALAM SUATU SISTEM INFORMASI Gunadi, Kartika; Julistiono, Irwan Kristanto; Tantama, Heliman Prasetya
Jurnal Informatika Vol 2, No 2 (2001): NOVEMBER 2001
Publisher : Institute of Research and Community Outreach - Petra Christian University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (131.668 KB) | DOI: 10.9744/informatika.2.2.pp. 62-67

Abstract

Information System implementation using two-tier architecture result lack in several critical issues : reuse component, scalability, maintenance, and data security. The multi-tiered client/server architecture provides a good resolution to solve these problems that using DCOM technology . The software is made by using Delphi 4 Client/Server Suite and Microsoft SQL Server V. 7.0 as a database server software. The multi-tiered application is partitioned into thirds. The first is client application which provides presentation services. The second is server application which provides application services, and the third is database server which provides database services. This multi-tiered application software can be made in two model. They are Client/Server Windows model and Client/Server Web model with ActiveX Form Technology. In this research is found that making multi-tiered architecture with using DCOM technology can provide many benefits such as, centralized application logic in middle-tier, make thin client application, distributed load of data process in several machines, increases security with the ability in hiding data, dan fast maintenance without installing database drivers in every client. Abstract in Bahasa Indonesia : Penerapan sistem informasi menggunakan two-tier architecture mempunyai banyak kelemahan : penggunaan kembali komponen, skalabilitas, perawatan, dan keamanan data. Multi-tier Client-Server architecture mempunyai kemampuan untuk memecahkan masalah ini dengan DCOM teknologi. Perangkat lunak ini dapat dibuat menggunakan Delphi 4 Client/Server Suite dan Microsoft SQL Server 7.0 sebagai perangkat lunak database. Aplikasi program multi-tier ini dibagi menjadi tiga partisi. Pertama adalah aplikasi client menyediakan presentasi servis, kedua aplikasi server menyediakan servis aplikasi, dan ketiga aplikasi database menyediakan database servis. Perangkat lunak aplikasi multi-tier ini dapat dibuat dalam dua model, yaitu client/server windows model dan client/server web model dengan activeX Form teknologi. Pada penelitian ini ditemukan bahwa pembuatan arsitektur multi-tier dengan DCOM teknologi memiliki banyak keuntungan seperti, memusatkan logika aplikasi pada middle-tier, membuat thin client aplikasi, mendistribusikan beban proses data pada beberapa mesin, meningkatkan keamanan dengan kemampuan menyembunyikan data, cepatnya perawatan dengan tanpa instalasi database driver pada setiap client. Kata kunci: multi-tier clien-server, architecture, DCOM, active form.
PENENTUAN RUTE ANTAR KOTA YANG EFISIEN DENGAN MENGGUNAKAN ANALISA DATA GEOGRAFIK Rostianingsih, Silvia
Jurnal Informatika Vol 2, No 2 (2001): NOVEMBER 2001
Publisher : Institute of Research and Community Outreach - Petra Christian University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.9744/informatika.2.2.pp. 79-82

Abstract

Finding a path between cities is look like a simple thing but its also seems complicated because there are many costs which is influence the path finding. In Geographic Information System, an object from a map have information which is use to analysis many things. One of them is spatial data analysis, which is a modelling proses, manipulating and interpretation information about a feature geographic. This spatial data analysis is using grid, which is data model raster with two dimension which is group of pixels, where each cell containing a value, called weighted cell. Using euclidean algorithm which include weight of grid, without notice the direction of the path, can make the best effisien path with leact cost path analysis. Abstract in Bahasa Indonesia : Menentukan rute dari suatu kota ke kota lain, merupakan hal yang terlihat sederhana namun sering terasa rumit karena banyak faktor yang perlu diperhatikan dalam pemilihan rute. Dalam Sistem Informasi Geografik, suatu obyek pada peta mempunyai informasi yang dapat digunakan untuk melakukan banyak analisa. Salah satunya adalah analisa data spatial, yaitu proses pemodelan, pengolahan dan interpretasi informasi tentang suatu fitur geografik. Analisa data spatial tersebut dilakukan dengan menggunakan grid, yaitu model data raster dengan dua dimensi ruang yang terdiri dari kumpulan piksel, dimana tiap sel menyimpan sebuah nilai. Pemberian nilai tiap piksel untuk analisa disebut bobot untuk tiap sel. Dengan menggunakan algoritma euclidean yang memperhatikan bobot tiap grid, tanpa memperhatikan arah rute, dapat dihasilkan satu rute efisien yang terbaik dengan mencari rute yang mempunyai bobot akumulatif terkecil. Kata kunci: rute, sistem informasi geografik, analisa data spatial, algoritma euclidean.
KURVA BEZIER DAN BRESENHAM UNTUK PEMBUATAN LINGKARAN Setiabudi, Djoni Haryadi
Jurnal Informatika Vol 2, No 2 (2001): NOVEMBER 2001
Publisher : Institute of Research and Community Outreach - Petra Christian University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.9744/informatika.2.2.pp. 51-56

Abstract

One of the primitive in computer graphics is a circle. It needs a special method to draw a circle like Bezier method and Bresenham algorithm. According to Bezier method, it use polygon control points to draw circle but it use coordinate points of translation on Bresenham algorithm. In this research, there are two methods were compared namely Bezier's method and Bresenham algorithm. Both of them were comparing according to speed and accuration in drawing a circle. The purpose of this research is to know which one is better to draw a good circle. It is used of Borland Delphi programming language for implementation. The result of this research shows Bresenham algorithm had 1.44 times faster than Bezier for 70 drawing points, however for accuration, the Bezier's method is better. The error of Bezier X coordinate is 0,038379671 smaller than that of Bresenham X coordinate, and the error of Bezier Y coordinate is 0,026411257 less than Bresenham Y coordinate. Abstract in Bahasa Indonesia : Salah satu primitif yang penting di komputer grafik adalah pembuatan lingkaran. Untuk menggambar bentuk lingkaran diperlukan suatu metode tertentu seperti metode Bezier dan algoritma Bresenham. Pada metoda Bezier menggunakan titik-titik kontrol poligon untuk membuat lingkaran. Sedangkan pada algoritma Bresenham menggunakan translasi titik koordinat. Pada penelitian ini dibandingkan kedua metode yaitu metode Bezier dan algoritma Bresenham. Kedua metode ini akan dibandingkan berdasarkan kecepatan proses dalam pembuatan lingkaran dan akurasi hasil penggambaran lingkaran oleh masing-masing metode. Tujuan penelitian ini untuk mengetahui metode pembuatan lingkaran yang paling baik. Untuk penelitian ini digunakan bahasa pemrograman Borland Delphi. Dari hasil penelitian, didapatkan bahwa algoritma Bresenham memiliki kecepatan proses 1.44 kali lebih cepat dari Bezier untuk 70 titik penggambaran, sedangkan akurasi dalam pembuatan lingkaran metode Bezier lebih baik, dimana error untuk koordinat X Bezier lebih kecil 0,038379671 dari koordinat X Bresenham sedangkan error untuk koordinat Y Bezier lebih kecil 0,026411257dari koordinat Y Bresenham. Kata kunci: Bezier, Bresenham, lingkaran, komputer grafik.

Page 1 of 1 | Total Record : 6

 1 

Filter by Year

2001 2001


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 14, No 1 (2017): MAY 2017 Vol 13, No 2 (2015): NOVEMBER 2015 Vol 13, No 1 (2015): MAY 2015 Vol 12, No 2 (2014): NOVEMBER 2014 Vol 12, No 1 (2014): MAY 2014 Vol 11, No 1 (2012): MAY 2012 Vol 10, No 2 (2009): NOVEMBER 2009 Vol 10, No 1 (2009): MAY 2009 Vol 9, No 2 (2008): NOVEMBER 2008 Vol 9, No 1 (2008): MAY 2008 Vol 8, No 2 (2007): NOVEMBER 2007 Vol 8, No 1 (2007): MAY 2007 Vol 7, No 2 (2006): NOVEMBER 2006 Vol 7, No 1 (2006): MAY 2006 Vol 6, No 2 (2005): NOVEMBER 2005 Vol 6, No 1 (2005): MAY 2005 Vol 5, No 2 (2004): NOVEMBER 2004 Vol 5, No 1 (2004): MAY 2004 Vol 4, No 2 (2003): NOVEMBER 2003 Vol 4, No 1 (2003): MAY 2003 Vol 3, No 2 (2002): NOVEMBER 2002 Vol 3, No 1 (2002): MAY 2002 Vol 2, No 2 (2001): NOVEMBER 2001 Vol 2, No 1 (2001): MAY 2001 Vol 1, No 1 (1999): MAY 1999 More Issue