cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
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
Core Subject : Science, Engineering,
Computer Science & IT Electrical & Electronics Engineering Engineering
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.
Arjuna Subject : Ilmu Komputer (semua kategori) - Ilmu Komputer (Lain-Lain)
Articles 1,127 Documents
 19   20   21   22   23 
Pengembangan E-Modul Mata Pelajaran Administrasi Sistem Jaringan Berbasis Project Based Learning Syafrika, Oktavina; Radyuli, Popi; Sefriani, Rini
The Indonesian Journal of Computer Science Vol. 12 No. 6 (2023): The Indonesian Journal of Computer Science (IJCS)
Publisher : AI Society & STMIK Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33022/ijcs.v12i6.3363

Abstract

Penelitian dan pengembangan ini dilatar belakangi oleh permasalahan belum adanya e-modul sebagai media pembelajaran yang diterapkan disekolah. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui tingkat Validitas, Praktikalitas, dan Efektifitas E-modul Mata Pelajaran Administrasi Sistem Jaringan berbasis Project Based Learning Kelas XI TKJ Di SMK N 2 Padang Tahun Ajaran 2022/2023. Penelitian ini menggunakan metode pengembangan penelitian (research & development). Model pengembangan (ADDIE), dengan langkah-langkah yang digunakan adalah sebagai berikut. (1) Analyze, (2) Design, (3) Development, (4) Implementation dan (5) Evaluate. Subjek penelitian berjumlah 36 orang. Uji validitas oleh para ahli secara keseluruhan penilaian uji validator terhadap E-modul Mata Pelajaran Administrasi Sistem Jaringan berbasis Project Based Learning Kelas XI TKJ Di SMK N 2 Padang diperoleh sebesar 87,13% dengan interprestasi valid digunakan. Uji praktikalitas secara keseluruhan diperoleh sebesar 91,00% dengan interprestasi sangat praktis digunakan oleh siswa. Uji efektivitas secara keseluruhan diperoleh sebesar 89,21% dengan inprestasikan sangat sangat efektif digunakan. Dapat disimpulkan bahwa Pengembangan E-modul Mata Pelajaran Administrasi Sistem Jaringan berbasis Project Based Learning Kelas XI TKJ Di SMK N 2 Padang Tahun Ajaran 2022/2023 Sangat Valid, Sangat Praktis dan Sangat Efektif digunakan pada proses pembelajaran.
The Website Optimization and Analysis on XYZ Website using the Web Core Vital Method Kristian Handoko Wijaya Sukardjoh; Zahra, Amalia
The Indonesian Journal of Computer Science Vol. 12 No. 5 (2023): The Indonesian Journal of Computer Science (IJCS)
Publisher : AI Society & STMIK Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33022/ijcs.v12i5.3364

Abstract

XYZ website is a business website that operates in the field of e-commerce which is implemented through websites and applications, for several years the website has had a percentage of users' usage speed which has decreased quite a bit and has become old, due to lack of maintenance of some of the features contained in the website application which have an impact on the lack of customer interest in buying goods on the XYZ website and more influential in terms of access from searching e-commerce notifications from Google that if the percentage of websites decreases over a long period of time, this will result in websites not being allowed to publish advertisements. In this study, we analyze the problem to understand the problem starting from small things, namely from the use of programming languages, the data provided, the use of writing code, third party or vendor support, filling out website content, and websites using vital core web architecture. So that the website used has good comfort, accelerates the use of the website which can be affected by the large number of customer visitors, and can facilitate the development team's performance in management and maintenance and provide many positive things from customers so that business runs fast and provides convenience for customers and the XYZ website can received by Google.
Enhancing the Performance of Desk Evaluation: Final Project Web Application through Back-End Maintenance Himawan, Naufal Aqil; Kusumasari, Tien Fabrianti; Utama, Nur Ichsan
The Indonesian Journal of Computer Science Vol. 12 No. 4 (2023): The Indonesian Journal of Computer Science (IJCS)
Publisher : AI Society & STMIK Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33022/ijcs.v12i4.3365

Abstract

Software maintenance resolves issues in development, including web applications. The web application can be split into front-end and back-end perspectives. Performance improvements can be achieved through back-end maintenance. Web applications with MVC (Model-View-Controller) architecture are maintained via code adjustment in the controllers. This research focuses on maintaining the back-end side of the Desk Evaluation, a web application for the university's final project management. The Collaboration Model of Software Development is the method used in this research. The controllers of the Desk Evaluation application that have been maintained are tested using unit and load testing. Unit testing shows that controllers give a proper response. Load testing indicates a 98% success rate and under 30 seconds average load time for all controllers. Then, the code in the controllers is analyzed with SonarQube, earning an A rating for reliability, signifying rule compliance, and minimizing bugs.
Pengembangan User Experience Kesehatan Mental untuk Peningkatan Bisnis Perusahaan Start Up Handoko, Mahardika Maulana Al Mahdi; Kusumasari, Tien Fabrianti; Suakanto, Sinung
The Indonesian Journal of Computer Science Vol. 12 No. 4 (2023): The Indonesian Journal of Computer Science (IJCS)
Publisher : AI Society & STMIK Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33022/ijcs.v12i4.3366

Abstract

Teknologi memainkan peran penting dalam bidang kesehatan mental, terutama dalam membantu individu mengelola stres dan gangguan mental. Startup kesehatan mental merupakan jenis usaha yang memanfaatkan teknologi dan pendekatan inovatif untuk mengatasi masalah kesehatan mental dan meningkatkan akses ke penanganan kesehatan mental. Tujuan penelitian ini adalah untuk melakukan pengembangan User Experience pada Kesehatan Mental untuk meningkatkan kepuasan pengguna sehingga dapat meningkatan bisnis Perusahaan Startup. Hasil dari pengumpulan data menunjukkan bahwa kebutuhan pengguna adalah Platform Kesehatan Mental Online yang dengan harga yang murah, durasi yang cukup, dan memiliki fleksibilitas waktu dimana pengguna dapat menggunakan platform sebagai tempat bercerita. . Hasil pengembangan diukur dengan pengujian System Usability Testing dengan 10 responden mendapatkan hasil skor 73,5 pada pengujian Usability Testing menandakan bahwa hasil pengembangan User Experience berada pada kategori Acceptable dengan Grade C.
Pengenalan Sayuran Slada Hidroponik dan Non Hidroponik Berdasarkan Bentuk dan Tekstur Menggunakan Metode KNN M.Iqbal, M.Iqbal; Utari, Utari Armila; Agung, Agung Ramadhanu
The Indonesian Journal of Computer Science Vol. 12 No. 5 (2023): The Indonesian Journal of Computer Science (IJCS)
Publisher : AI Society & STMIK Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33022/ijcs.v12i5.3371

Abstract

Selada merupakan sayuran yang banyak tumbuh di daerah yang beriklim sedang maupun tropis. Untuk pemenuhan kebutuhan, para petani banyak membudidayakan sayuran selada hidroponik dengan keunggulan lebih higenis, tahan lama dan bebas dari zat kimia yang sesuai dengan tren gaya hidup sehat masyarakat. Terdapat perbedaan antara selada hidroponik dan non hidroponik diantaranya dari segi warna, bentuk, tekstur dan ukuran. Penelitian ini melakukan pengenalan sayuran selada hidroponik dan non hidroponik berdasarkan bentuk dan tekstur menggunakan metode KNN dengan bantuan aplikasi matlab untuk pengenalan citra berdasarkan image processing ekstraksi ciri bentuk dan tekstur dengan parameter matric, eccentricity, contrast, energy, homogeneity dan perhitungan KNN dengan nilai K = 3, diperoleh hasil akurasi kebenaran lebih dari 80% dan hasil identifikasi citra sesuai.
Klasifikasi Tingkat Risiko Kesehatan Ibu Hamil Menggunakan Algoritma Support Vectore Machine Dzakwan, Muhammad Dzakwan Ar Rosyid; Subektiningsih
The Indonesian Journal of Computer Science Vol. 12 No. 5 (2023): The Indonesian Journal of Computer Science (IJCS)
Publisher : AI Society & STMIK Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33022/ijcs.v12i5.3372

Abstract

Memprediksi apakah ibu hamil memiliki resiko tingkat kematian tinggi, sedang atau rendah. Metode yang digunakan adalah metode kuantitatif dengan menggunakan algoritma klasifikasi support vector machine (SVM) untuk mengetahui tingkat resiko kesehatan pada ibu hamil. Dengan menggunakan algoritma klasifikasi support vector machine(SVM) dapat memprediksi ibu hamil beresiko terkena penyakit atau tidak. Tingkat akurasi data sebelum dilakukan tahap preprocessing sebesar 60%. Setelah data memasuki tahap preprocesing, akurasi data yang didapatkan menjadi 71%. Hal tersebut terjadi karena pada dataset awal terdapat imbalance data. Setelah dilakukan preprocessing dan penyeimbangan data, kenaikan akurasi menjadi 11% lebih tinggi. Hasil dari penelitian ini, penelitian ini dapat membantu tenaga kesehatan dalam menekan angka kematian ibu hamil dengan mendeteksi secara dini tingkat resiko ibu hamil terkena suatu penyakit dengan parameter tertentu. Penelitian ini menggunakan dataset yang berasal dari UCI dataset. Dataste tersebut memiliki beberapa parameter seperti uisa, tekanan darah sistolik, diastolik BP, kadar glukosa, detak jantung dan parameter resiko. Dataset tersebut memiliki 1014 data
Microsoft Excel Learning Application Design with Android Based using Gamification Method Permana, Angga; Rizal, Mochamad; gunawan, Dennis
The Indonesian Journal of Computer Science Vol. 12 No. 5 (2023): The Indonesian Journal of Computer Science (IJCS)
Publisher : AI Society & STMIK Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33022/ijcs.v12i5.3374

Abstract

Microsoft excel is software can support performance in data processing, microsoft excel provides formulas and function that can be used to facilitate perfomance in data processing. Utilization of microsoft excel can be used in every day life in business and educational activities. Microsoft excel can perform arithmetic calculation, so can simplifying the assessment results and as an alternative that can provide maximum results. The purpose of this research is design and build a microsoft excel learning application with the gamification method to increase behavioral intention to use and immersion in the learning process to provide an alternative learning process in learning formulas and functions in microsoft excel. The method used in this study was designed and built with the gamification method using the six steps to gamification framework developed by Kevin Werbach in 2016. The results of this learning application have been evaluated by 32 respondents by filling out a survey based on the Hedonic Motivation System Adoption Model. From the survey, 77.5% were obtained for the behavioral intention to use aspect and 64.53% were obtained for the immersion aspect. The conclusion of this study in implementing gamification using the six steps to gamification framework states that they agree with evidence of 77.5% for the behavioral intention to use aspect and 64.53% for the immersion aspect.
Komparasi Metode Naive Bayes dan SVM pada Sentimen Twitter Mengenai Persoalan Perpu Cipta Kerja : Comparison of Naive Bayes and SVM Methods on Twitter Sentiment Regarding the Government Regulations on Job Creation Issue Farhan, Nur Muhammad; Setiaji, Bayu
The Indonesian Journal of Computer Science Vol. 12 No. 5 (2023): The Indonesian Journal of Computer Science (IJCS)
Publisher : AI Society & STMIK Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33022/ijcs.v12i5.3375

Abstract

Salah satu yang baru ini ramai diperbincangkan adalah persoalan UU Cipta Kerja yang banyak ragam orang berbincangkan mengenai dampak postif dan negatif mengenai hal tersebut. Oleh karena itu analisa sentimen pada persoalan UU Cipta Kerja untuk bisa mengetahui berapaa banyak orang yang menolak atau mendukung hal tersebut. Penelitian ini menggunakan data tweet sebanyak 622 data tweet yang berbahasa Indonesia. Kemudian ulasan tersebut di katagorikan ke beberapa sentimen dan algoritma, sentimen positif mendapatkan sebanyak 224 tweet, sebanyak 332 tweet yang bersentimen negative, dan sebanyak 66 bersentimen netral. Kemudian data tersebut dimasukkan kedalam algoritma Naïve Bayes dan SVM untuk menentukan tingkat akurasi yang didapatkan. Algoritma Naïve Bayes mendapatkan akurasi 73% dengan data akurasi training 87% dan SVM mendapatkan 78% untuk data testing dengan akurasi 99% dengan data training. Dari hasil tersebut menunjukka bahwa tingkat akurasi algoritma SVM lebih tinggi daripada akurasi algoritma Naïve Bayes.
Penerapan Metode User Centered Design Pada Perancangan Website Evidence File Kegiatan Dinas Kesehatan Provinsi Sumatera Selatan Perdani, Tharisa Antya; Ruskan, Endang Lestari; Meiriza, Allsela
The Indonesian Journal of Computer Science Vol. 12 No. 5 (2023): The Indonesian Journal of Computer Science (IJCS)
Publisher : AI Society & STMIK Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33022/ijcs.v12i5.3377

Abstract

Saat ini hampir di semua kegiatan pemerintah maupun non pemerintah telah memanfaatkan teknologi informasi, salah satu contohnya adalah sistem penyimpanan data kegiatan. Tidak hanya memerhatikan fungsionalitas dari sebuah sistem, akan tetapi tampilan juga termasuk ke dalam aspek penting yang sering kali terjadi masalah di bagian tersebut. Pada pengelolaan data evidence file aktivitas di Dinas Kesehatan Provinsi Sumatera Selatan saat ini menggunakan Google Drive yang memiliki masalah terkait tampilan. Pada Google Drive tidak bisa memberikan input keterangan atau caption tentang file kegiatan yang dilaksanakan, karena Google Drive hanya menyimpan gambar, pdf, doc, dan lainnya. Selain itu, Google Drive dapat diakses oleh banyak orang yang mengakibatkan layout tampilan bisa berubah-ubah. Maka, membutuhkan suatu strategi terkhusus dalam membuat sistem terkomputerisasi secara otomatis dalam mengelola evidence file, dengan merancang tampilan yang sesuai keinginan pengguna dari sisi layout menu file menerapkan metode User Centered Design (UCD). Hasilnya berupa prototype website evidence file kegiatan. Evaluasinya menggunakan metode System Usability Scale guna mengetahui nilai kegunaan rancangan yang dibuat. Hasil yang diperoleh adalah 82. Skor ini dikatergorikan “Excellent”, grade scale B, dan tingkat penerimaannya “Accaptable” yang artinya dapat diterima sesuai dengan keinginan user dan layak untuk dikembangkan.
Implementasi Deep Classifier untuk Diagnosis Penyakit Glaukoma pada Citra Retina Mata Dharmawan, Dhimas Arief; Leuveano, Raden Achmad Chairdino; Suryotomo, Andiko Putro; Tahya, Michel Pierce; Sani, Sayang
The Indonesian Journal of Computer Science Vol. 12 No. 5 (2023): The Indonesian Journal of Computer Science (IJCS)
Publisher : AI Society & STMIK Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33022/ijcs.v12i5.3378

Abstract

Penerapan deep learning untuk diagnosis glaukoma dari gambar retina merupakan bidang yang berkembang pesat dalam pencitraan medis. Penelitian ini menyelidiki keampuhan model pembelajaran mendalam dengan menggunakan dua set data uji yang berbeda: DRISHTI-GS dan ORIGA, yang menjelaskan potensi dan tantangan dalam tugas medis yang kritis ini. Dalam kasus dataset DRISHTI-GS, model deep learning menunjukkan kinerja yang bervariasi di seluruh zaman. Epoch awal menunjukkan akurasi yang rendah dan kehilangan yang tinggi, tetapi peningkatan yang signifikan terjadi antara epoch 40 dan 70, mencapai akurasi sekitar 96% pada epoch 100. Hal ini menunjukkan potensi deep learning dalam mendiagnosis glaukoma dari gambar retina DRISHTI-GS. Sebaliknya, dataset ORIGA menunjukkan kemajuan yang lebih konsisten. Model ini terus meningkatkan akurasi, mencapai 97,54% pada epoch 80, dengan penurunan kerugian yang terjadi secara bersamaan, yang mengindikasikan konvergensi yang kuat. Hal ini menggarisbawahi kemahiran model dalam diagnosis dataset ORIGA, menyoroti janji klinisnya. Singkatnya, penelitian ini menunjukkan kelayakan deep learning untuk diagnosis glaukoma dari gambar retina, dengan hasil yang menjanjikan pada dataset DRISHTI-GS dan ORIGA.

Page 21 of 113 | Total Record : 1127

 19   20   21   22   23 

Filter by Year

2022 2026


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 15 No. 1 (2026): The Indonesian Journal of Computer Science Vol. 14 No. 6 (2025): The Indonesian Journal of Computer Science Vol. 14 No. 5 (2025): The Indonesian Journal of Computer Science Vol. 14 No. 4 (2025): The Indonesian Journal of Computer Science Vol. 14 No. 3 (2025): The Indonesian Journal of Computer Science Vol. 14 No. 2 (2025): The Indonesian Journal of Computer Science Vol. 14 No. 1 (2025): The Indonesian Journal of Computer Science (IJCS) Vol. 13 No. 6 (2024): The Indonesian Journal of Computer Science (IJCS) Vol. 13 No. 5 (2024): The Indonesian Journal of Computer Science (IJCS) Vol. 13 No. 4 (2024): The Indonesian Journal of Computer Science (IJCS) Vol. 13 No. 3 (2024): The Indonesian Journal of Computer Science (IJCS) Vol. 13 No. 2 (2024): The Indonesian Journal of Computer Science (IJCS) Vol. 13 No. 1 (2024): The Indonesian Journal of Computer Science (IJCS) Vol. 12 No. 6 (2023): The Indonesian Journal of Computer Science (IJCS) Vol. 12 No. 5 (2023): The Indonesian Journal of Computer Science (IJCS) Vol. 12 No. 4 (2023): The Indonesian Journal of Computer Science (IJCS) Vol. 12 No. 3 (2023): The Indonesian Journal of Computer Science Vol. 12 No. 2 (2023): The Indonesian Journal of Computer Science Vol. 12 No. 1 (2023): The Indonesian Journal of Computer Science Vol. 11 No. 3 (2022): The Indonesian Journal of Computer Science Vol. 11 No. 2 (2022): The Indonesian Journal of Computer Science Vol. 11 No. 1 (2022): The Indonesian Journal of Computer Science More Issue