cover
Contact Name
Tri A. Sundara
Contact Email
tri.sundara@stmikindonesia.ac.id
Phone
+628116606456
Journal Mail Official
ijcs@stmikindonesia.ac.id
Editorial Address
Jalan Khatib Sulaiman Dalam 1, Padang, Indonesia
Location
Kota padang,
Sumatera barat
INDONESIA
The Indonesian Journal of Computer Science
Published by STMIK Indonesia Padang
ISSN : 25497286     EISSN : 25497286     DOI : https://doi.org/10.33022
The Indonesian Journal of Computer Science (IJCS) is a bimonthly peer-reviewed journal published by AI Society and STMIK Indonesia. IJCS editions will be published at the end of February, April, June, August, October and December. The scope of IJCS includes general computer science, information system, information technology, artificial intelligence, big data, industrial revolution 4.0, and general engineering. The articles will be published in English and Bahasa Indonesia.
Articles 31 Documents
Search results for , issue "Vol. 12 No. 2 (2023): The Indonesian Journal of Computer Science" : 31 Documents clear
Opinion Mining menggunakan Algoritma Deep Learning untuk Menganalisis Penggunaan Aplikasi Jamsostek Mobile Azhari, Zahra; Efrizoni, Lusiana; Agustin, Wirta; Yanti, Rini
The Indonesian Journal of Computer Science Vol. 12 No. 2 (2023): The Indonesian Journal of Computer Science
Publisher : AI Society & STMIK Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33022/ijcs.v12i2.3185

Abstract

BPJS Ketenagakerjaan berperan dalam menjaga kesejahteraan para pekerja dan buruh melalui program-program pendidikan dan pelatihan yang diberikan, pelayanan menjadi prioritas terhadap pelanggan untuk memberikan kenyamanan. Melalui aplikasi Jamsostek Mobile yang terdapat di google playstore akan diambil komentar-komentar untuk mendapatkan respon pelanggan terhadap aplikasi Jamsostek mobile untuk dilakukan opinion mining. Komentar yang diambil dari google playstore menggunakan bantuan googleplayscraper, sebanyak 3000 komentar berhasil diambil yang kemudian akan dilakukan tahap pembersihan data, pelabelan, pembobotan kata menggunakan word2vec 300 dimensi dan dilanjutkan menggunakan algoritma Long Short Term Memory. Hasil opinion mining menunjukkan dominasi sentimen negatif sebesar 80.58% dan 19.42% positif dengan tingkat akurasi terbaik yang dihasilkan oleh algoritma LSTM sebesar 87.36%. Hasil penelitian ini akan memberikan wawasan yang berguna bagi pengembang aplikasi untuk meningkatkan kualitas pelayanan dan pengalaman pengguna.
Design and Build Vocational Choice Applications in Vocational Schools Using the SAW (Simple Additive Weighting) Method Ardiyanti, Sri; Anwar, Muhammad; Hendriyani, Yeka; Waskito
The Indonesian Journal of Computer Science Vol. 12 No. 2 (2023): The Indonesian Journal of Computer Science
Publisher : AI Society & STMIK Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33022/ijcs.v12i2.3186

Abstract

Vocational High Schools provide knowledge of skills, interests, and talents according to vocational fields to face the world of work. The phenomenon that occurred in February 2022 stated that most SMK graduates were ready to work. Because of this, the data from the Central Bureau of Statistics on SMK graduates have a total score of 10.38%. So there is unemployment and a lack of interest and talent in choosing a vocational field. Based on information in determining vocational fields based on interests, talents, and colleagues there is no discrepancy between the major one chooses and personality. In measuring products, the Simple Additive Weighting method can be used to select the best alternative in the ranking process which totals the weight values ​​of all criteria.
Hubungan Interaksi Belajar, Kemampuan Berpikir Tingkat Tinggi, dan Penguasaan Teknologi Informasi dan Komunikasi dengan Hasil Belajar Hidrolika Nadawina, Nadia; Rizal, Fahmi; Syah, Nurhasan; Ambiyar
The Indonesian Journal of Computer Science Vol. 12 No. 2 (2023): The Indonesian Journal of Computer Science
Publisher : AI Society & STMIK Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33022/ijcs.v12i2.3187

Abstract

Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui hubungan antara Interaksi Belajar, Kemampuan Berpikir Tingkat Tinggi, dan Penguasaan Teknologi Informasi dan Komunikasi dengan Hasil Belajar Hidrolika Mahasiswa Departemen Teknik Sipil FT UNP. Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif dengan mengumpulkan data melalui angket kuesioner, tes soal, dan hasil belajar mahasiswa. Analisis data dilakukan dengan menggunakan teknik regresi linear. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Interaksi Belajar, Kemampuan Berpikir Tingkat Tinggi, dan Penguasaan Teknologi Informasi dan Komunikasi memiliki hubungan yang signifikan dengan Hasil Belajar Hidrolika mahasiswa. Implikasi dari penelitian ini adalah pentingnya meningkatkan Interaksi Belajar, Kemampuan Berpikir Tingkat Tinggi, dan Penguasaan Teknologi Informasi dan Komunikasi pada mahasiswa untuk meningkatkan hasil belajar di bidang Hidrolika dan disiplin ilmu lainnya.
LEMMA-ROUGE: An Evaluation Metric for Arabic Abstractive Text Summarization Al-Numai, Amal; Azmi, Aqil
The Indonesian Journal of Computer Science Vol. 12 No. 2 (2023): The Indonesian Journal of Computer Science
Publisher : AI Society & STMIK Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33022/ijcs.v12i2.3190

Abstract

High morphological languages are characterized by complex inflections and derivations, which can present challenges for natural language processing tasks such as summarization. Abstractive text summarization aims to generate a summary by understanding the meaning of the text, rather than solely relying on the words used in the original source. However, few works address the generation of abstractive summaries due to its complexity. One of the challenges is the absence of a reliable metric to evaluate the performance of abstractive summaries. This paper proposes a lemma-based ROUGE metric and investigates the effectiveness of normalization forms in the similarity matching of the ROUGE metric for evaluating abstractive text summarization systems. We use Arabic as a case study and compare results involving different forms of the word: as is, stem-based, and lemma-based. The results show that the lemma-based form achieves higher ROUGE scores than the other forms. The findings emphasize the impact of morphological complexity on the performance of abstractive text summarization systems.
Pengembangan dan Analisis Kualitas Sistem Informasi Manajemen Alumni Berbasis Website Menggunakan ISO 9126 Gunawan, Dedi; Kusumastuti, Annisa
The Indonesian Journal of Computer Science Vol. 12 No. 2 (2023): The Indonesian Journal of Computer Science
Publisher : AI Society & STMIK Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33022/ijcs.v12i2.3191

Abstract

Alumni memiliki pengaruh penting terhadap suatu institusi pendidikan salah satunya yaitu sebagai produk yang dapat menggambarkan keberhasilan visi maupun misi yang diterapkan. Melihat pentingnya hal tersebut menjaga hubungan baik antara pihak sekolah dengan alumni merupakan suatu kewajiban. Usaha yang dapat dilakukan pihak sekolah untuk menjaga hal tersebut adalah dengan melakukan manajemen dan juga tracking data dari alumni. Namun dalam kenyataanya tidak semua sekolah memiliki sistem yang dapat memanajemen lulusanya sehingga muncul persepsi pihak sekola tidak memiliki peran teradap alumni maupun sebaliknya. Berdasarkan permasalaan tersebut, penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem informasi manajemen alumni berbasis website dan melakukan analisis kualitas dari website menggunakan standar ISO 9126. Pengembangan website mengadopsi metode SLDC (System Development Life Cycle) dengan model waterfall. Sistem yang dikembangkan telah diuji kulitasnya dan diperoleh hasil uji functionality dengan nilai 1 (baik), uji efficiency menggunakan GTMetrix memperoleh hasil 85.8% (Grade B) dengan rata-rata waktu tunggu 2.5 detik, uji reliability dengan WAPT menperoleh hasil sebesar 99,62%, dan uji usability dengan hasil 79,05% (layak). Sehingga dapat dikatakan bahwa sistem informasi manajemen alumni yang dikembangkan layak untuk digunakan.
Implementasi Quizizz untuk Meningkatkan Hasil Belajar Mata Pelajaran Informatika pada Siswa SMA Devi, Arrum Laksita; Thamrin, Husni
The Indonesian Journal of Computer Science Vol. 12 No. 2 (2023): The Indonesian Journal of Computer Science
Publisher : AI Society & STMIK Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33022/ijcs.v12i2.3192

Abstract

Media pembelajaran Quizizz menyajikan materi pembelajaran dengan slide dan warna yang menarik sehingga membuat siswa lebih aktif dan kompetitif. Namun kenyataannya media belajar seperti Quizizz masih jarang digunakan. Hal ini menyebabkan siswa kesulitan dalam menghadapi soal latihan, serta masih banyak siswa dengan nilai dibawah KKM. Tujuan penelitian adalah untuk mengetahui apakah Quizizz berpengaruh terhadap hasil belajar Informatika pada siswa kelas X. Penelitian ini menggunakan metode eksperimen dengan pendekatan kuantitatif. Sampel penelitian berjumlah 60, 30 siswa dari kelas X.3 (kelas eksperimen) dan 30 siswa dari kelas X.2 (kelas kontrol). Pengumpulan data menggunakan pre-test dan posttes. Hasil uji normalitas yang diperoleh adalah nilai Asymp-sig pada data kelompok kontrol 0,117 dan kelompok eksperimen 0,200 yang menunjukan nilai Asymp-sig > 0,05 (normal). Uji homogenitas melalui Lavene’s Test adalah 0,068 menunjukan bahwa nilai Sig. > 0,05. Selanjutnya berdasarkan data yang diperoleh signifikansi antara hasil belajar kelompok kontrol dan eksperimen dapat diketahui melalui tabel Independent Sample T-Test pada bagian Equal Variances Assumed menunjukan nilai 0,000 yakni nilai Sig. < 0,05 (diterima). Artinya Quizizz berpengaruh terhadap hasil belajar Informatika pada siswa kelas X.
Analisis Kompatibilitas Sederhana Terhadap Kemungkinan Layanan Komunikasi Radio Nelayan Tradisional di Laut Jawa dengan Layanan Komunikasi Radio Lain pada Pita Frekuensi 5,2 MHz: A Simple Compatibility Analysis of Possible Traditional Fishermen Radio Communication Across Java Sea with Existing Radio Services in The 5.2 MHz Frequency Band Dutono, Titon
The Indonesian Journal of Computer Science Vol. 12 No. 2 (2023): The Indonesian Journal of Computer Science
Publisher : AI Society & STMIK Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33022/ijcs.v12i2.3193

Abstract

Interferensi pada pita frekuensi sub-10 MHz yang disebabkan oleh pancaran ilegal oleh nelayan tradisional di sepanjang laut Jawa merupakan masalah kronis yang memerlukan penanganan mendasar untuk memitigasinya. Fihak berwenang kesulitan melokalisasi posisi emisi pancaran ilegal karena selalu bergerak di tengah laut. Oleh karena itu, fihak berwenang sedang mempertimbangkan untuk mencari pita frekuensi yang memungkinkan untuk ditetapkan sebagai alokasi frekuensi baru bagi nelayan tradisional, khususnya di wilayah Laut Jawa. Kami menawarkan segmen pita frekuensi 5,2 MHz untuk menjadi alokasi frekuensi baru ini. Untuk tujuan ini, kami melakukan analisis kompatibilitas sederhana dari pita frekuensi ini. Analisis dilakukan dengan menggunakan dua tahap. Tahap pertama dengan mempelajari regulasi telekomunikasi terkini, kemudian dilanjutkan dengan pemantauan selama satu tahun terhadap kondisi pita frekuensi tersebut. Pemantauan dilakukan pada periode aktifitas matahari minimum dengan memanfaatkan sistem WSPR yang hasilnya akan dibandingkan dengan hasil prediksi dari program aplikasi VOACAP. Hasil analisis dapat disimpulkan bahwa pita 5,2 MHz dapat digunakan oleh masyarakat nelayan tradisional di wilayah Laut Jawa. Oleh karena itu, regulator telekomuniksi dapat mempertimbangkan untuk menetapkan alokasi khusus bagi nelayan lokal di Laut Jawa untuk memanfaatkan pita frekuensi ini.
Pemetaan Area Berbasis LiDAR Menggunakan Metode KPFCNN Irwansyah, Arif; Zazuli, Moh Ismarintan; Akbar, Reesa
The Indonesian Journal of Computer Science Vol. 12 No. 2 (2023): The Indonesian Journal of Computer Science
Publisher : AI Society & STMIK Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33022/ijcs.v12i2.3194

Abstract

Pada pemetaan suatu area menggunakan Light detection and ranging (LiDAR) didapatkan data yang diolah menjadi peta tiga dimensi dari area tersebut, sehingga dapat diketahui bentuk topografi maupun objek di sekitar area tersebut. Namun untuk mengidentifikasi berbagai objek tersebut masih dilakukan dengan cara manual, sehingga pada kasus pemetaan area yang luas dibutuhkan waktu yang lebih lama untuk mengidentifikasi objek-objek tersebut. Untuk itu dibutuhkan sebuah metode yang dapat secara otomatis mengidentifikasi objek-objek pada area yang telah dipindai. Pada penelitian ini dibuat sebuah perangkat yang dapat melakukan scanning pada sebuah area kemudian hasil dari scaning tersebut dibuat bentuk visual tiga dimensinya sekaligus dapat mengklasifikasikan objek-objek yang ada di sekitarnya. Pada penelitian ini dibatasi pada pengenalan obyek bangunan dan pepohonan. Untuk melakukan klasifikasi tersebut dilakukan proses semantic segmentation dengan metode Kernelized Partial Flow Convolutional Neural Network (KPFCNN). Dengan dilakukan training pada framework dari KPFCNN, hasil pengujian pada penelitian ini didapatkan hasil scanning area yang optimal pada jarak 0,5 meter – 30 meter, dengan kerapatan jarak vertikal atar point sebesar 0,039 x radius scanning serta akurasi pada segmentasi objek pepohonan dan bangunan sebesar 94,61%.
Terrestrial Laser Scanning for 3D Assets Registry Suhari, Ketut Tomy; Purwanto, Hery; Sai, Silvester Sari
The Indonesian Journal of Computer Science Vol. 12 No. 2 (2023): The Indonesian Journal of Computer Science
Publisher : AI Society & STMIK Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33022/ijcs.v12i2.3195

Abstract

This study aimed to assess the feasibility of using terrestrial laser scanning (TLS) technology for creating 3D asset registries in facilities management. The research utilized a case study approach to scanning an industrial facility, and the resulting data was processed to create a 3D model of the assets. The study found that TLS technology can produce highly accurate and detailed 3D models of assets, which can aid in asset management and maintenance. However, the technology has some limitations, such as cost and the need for skilled operators. The study suggests that TLS technology can be a valuable tool for asset management and recommends further research in this area.
T-S Fuzzy Tracking Control Based on H∞ Performance with Output Feedback for Pendulum-Cart System Rosalinda, Hanny Megawati; Agustinah, Trihastuti; Alfathdyanto, Khairurizal
The Indonesian Journal of Computer Science Vol. 12 No. 2 (2023): The Indonesian Journal of Computer Science
Publisher : AI Society & STMIK Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33022/ijcs.v12i2.3196

Abstract

In some practices, not all state variables are available because of limited or noisy measurements. Thus, via output feedback, an observer is used to estimate the unmeasured states. To apply linear controllers to the pendulum-cart system, the Takagi-Sugeno fuzzy model is utilized by linearizing the system in more than one operating point. The effect of disturbances on tracking performance is reduced to the prescribed attenuation level by H∞ performance. The stability of the whole closed-loop system is investigated using the Lyapunov function. Sufficient conditions are derived in terms of a set of Linear Matrix Inequality (LMI) to obtain the controller and observer gain. Simulation results show that the proposed control method can make the system track the sinusoidal reference signal, maintain stability, and attenuate the effect of disturbances to less than the prescribed attenuation level measured by L2 gain. In the implementation process, an adjustment is needed to move the observer’s pole and speed up the observer’s responses.

Page 3 of 4 | Total Record : 31


Filter by Year

2023 2023