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
 25   26   27   28   29 
Implementation of Deep Learning Using YOLOv7 and Telegram Notifications for Preventing Illegal Fishing in the Waters of Batam Muhammad Abrar; Deosa Putra Caniago
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.v12i5.3472

Abstract

Batam Island is one of Indonesia's outermost islands that directly borders neighboring countries. The implementation of YOLOv7 to detect ships in the waters of Batam is capable of identifying ship objects, with test results after 100 training epochs producing a precision value of 1.00 and a confidence value of 0.882, indicating a high level of confidence in the detection results of the YOLOv7 model. The F1 score of 0.99 at a confidence level of 0.729 shows that this model achieves a high level of accuracy in object detection. Based on the evaluation results using a confusion matrix, it indicates high accuracy for each class in the YOLOv7 model: Ferry 93%, Indonesian Fishing Boat 85%, Malaysian Fishing Boat 89%, Thai Fishing Boat 91%, Vietnamese Fishing Boat 82%, Speedboat 94%, and Tanker 83%. The testing results of the website application integrated with YOLOv7 and Telegram bot produce a website that can detect objects and send notifications, thus expected to prevent illegal fishing.
Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi TikTok Shop Seller Center di Google Playstore Menggunakan Algoritma Naive Bayes Anggista Oktavia Praneswara; Cahyono, Nuri
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.v12i6.3473

Abstract

In the rapidly developing digital era, users' views on mobile applications are a key factor in the success of an application. Understanding user sentiment can help application developers and management to improve service quality and user satisfaction. One of the social media that is experiencing a revolution is TikTok, a short video sharing platform that presents e-commerce innovations through the TikTok Shop Seller Center. Therefore, sentiment analysis was carried out to find out whether user reviews of the TikTok Shop Seller Center application tended to be positive or negative based on the Naïve Bayes algorithm. The research methodology involves data scrapping, data cleaning, preprocessing (case folding, stopword removing, tokenization, stemming), labeling, TF-IDF, data testing using confusion matrix and visualization using wordcloud. The results of research regarding sentiment analysis of reviews of the TikTok Shop Seller Center application on Google Playstore totaling 5000 data, it was concluded that user reviews were classified as negative with a percentage of 86.3% accuracy value, 83.7% precision value, 94.6% recall value and 88.7% % F1-Score value.
Multiplatform of SVC Device for User Experience Mobile Robot Teleoperation Muhammad, Fadil; Masjudin
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.v12i5.3476

Abstract

The industrial revolution 4.0 and the rapid advancement of technology during pandemic era has made significant progress in robot industry. There are three types of robots based on the level of independent control such as autonomous mobile robots, semi-autonomous mobile robots, and controller mobile robots. Semi-autonomous mobile robot and Controlled mobile still require human intervention in carrying out the tasks. In this study, teleoperation on mobile robots is displayed on various platforms such as Smartphone, Virtual reality headset as a virtual reality platform, and Computer (SVC) device. A camera is used as a visual sensor that dispatches the information of the surroundings to each platform. The controller used for the teleoperation varies depending on the platforms. The computer platform uses the arrow key on the keyboard. The smartphone platform uses touchscreen. Virtual reality uses Oculus Touch that has been integrated with Oculus Quest 2. ROS# as a robot API framework with Unity engine is used for the communication process between the robot and each platform. Teleoperation Experiments on SVC devices refer to four parameters including task completion rates, task time, satisfaction, and error counts. all these parameters will be combined into a single usability metric (SUM). The SUM results from SVC devices show 54.9% on Smartphones, 79.5% on VR devices, and 90.4% on Computers.
Efektivitas Variabel Demografi Pengguna Twitter dalam Prediksi Pilpres Indonesia 2014 dan 2019 Effendy, Muhammad Misbah; Taufik Edy Sutanto; Muhaza Liebenlito
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.v12i6.3477

Abstract

Twitter menjadi platform media sosial yang digunakan untuk menyuarakan dukungan terhadap calon pada Pemilihan Presiden (Pilpres) Indonesia 2014 dan 2019. Meskipun banyak analisis telah dilakukan pada Twitter, penelitian mengenai demografi pengguna masih jarang dilakukan. Masalah yang dihadapi dalam analisis demografi adalah keterbatasan informasi di Twitter. Selain analisis sentimen, penelitian ini menggunakan informasi demografi yaitu lokasi dan jenis kelamin yang diprediksi melalui nama pengguna Twitter. Menggunakan model BERT untuk analisis sentimen dan Random Forest untuk prediksi, data Pilpres 2014 diolah untuk memprediksi Pilpres 2019, yang kemudian dibandingkan dengan data resmi Komisi Pemilihan Umum (KPU). Dengan menggunakan variabel demografi, model memprediksi lebih baik 13.34% dibandingkan dengan model tanpa variabel demografi, dari 63.33% menjadi 76.67%. Berdasarkan hasil analisis variabel indikator, jumlah penduduk menjadi variabel demografi dengan nilai importance tertinggi. Hasil penelitian ini dapat digunakan sebagai acuan untuk meningkatkan hasil prediksi permasalahan lain yang serupa dan belum menggunakan informasi demografi.
Evaluating LDA and LSA for Topic Modeling in the Indonesian Natural Disaster Muhamad Gatot Supiadin; Arif Dwi Laksito
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.v12i6.3478

Abstract

Topic Modeling is a method for analyzing topics, documents, and articles in Natural Language Processing. The LDA (Latent Dirichlet Allocation) and LSA (Latent Semantic Analysis) algorithms are widely used in topic modelling. This study focuses on analyzing articles related to natural disasters in the Indonesian language. The dataset for this study was obtained through data scraping from Google News, which served as a container for several articles and online news sources. The research method is divided into several stages: dataset scraping, data preprocessing, topic modelling with LDA and LSA, model visualization, and model evaluation. The results of the research show that both algorithms can generate topics on datasets relevant to natural disasters in Indonesia such as floods, earthquakes, landslides, tsunamis and so on. From the evaluation results using Coherence Scores, it is found that LDA has better performance than LSA seen from Coherence Scores in modeling topics related to Natural Disasters in Indonesia. The results of this research are expected to provide convenience for information system developers in terms of monitoring natural disasters in Indonesia and make it easier for researchers who want to effectively read a document based on the disaster related in the document.
Pemanfaatan Multimedia Interaktif Berbasis Android Untuk Meningkatkan Pemahaman Mahasiswa di Perguruan Tinggi Fitri Rahmadani, Ade; Suryani, Karmila; Widyastuti, Rini; Suhaida, Jihan; Habibullah, Hafizh
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.v12i6.3479

Abstract

Salah satu kemungkinan yang dapat dilakukan untuk mendorong pembelajaran mobile virtual dalam proses pembelajaran adalah penggunaan Android baik oleh pendidik maupun peserta didik sebagai alat dalam melakukan interaksi belajar mengajar. Dalam pembelajaran dasar Elektronika belum ada media pembelajaran yang digunakan dengan memanfaatkan android. Seperti yang kita tahu bahwa di perguruan tinggi mahasiswa di bebaskan dalam penggunaan gadget dalam proses pembelajaran sehingga sarana ini bisa digunakan sebagai salah satu alat penunjang proses pembelajaran baik dikelas maupun secara mandiri. Selain itu masih banyak mahasiswa yang belum mengetahui terkait komponen-komponen elektronika diantaranya adalah komponen resistor, hal ini disebabkan karena latar belakang pendidikan yang mayoritas berasal dari jurusan sosial pada saat pendidikan SMA/SMK dan sederajat sehingga dapat mempengaruhi kemampuan kognitif dalam pembelajaran. Untuk meningkatkan motivasi peserta didik terhadap pembelajaran Dasar Elektronika khususnya materi resistor, maka peneliti pengembangkan pada sebuah bahan ajar berupa multimedia interaktif berbasis Android. Metode penelitian yang digunakan adalah R&D (Research and Development), dengan menggunakan model pengembangan 4D yang dikemukakan oleh Borg and Gall yang terdiri dari mendefinisikan, merancang, mengembangkan, dan menyebarkan. Mahasiswa program studi PTIK Universitas Bung Hatta yang terdaftar pada pada perkuliahan Dasar Elektronika dijadikan sebagai subjek penelitian yang dalam penelitian ini bertindak sebagai subjek dalam mengukur tingkat kepraktisan media yang dikembangkan. Pada tahap pengembangan peneliti akan menguji kevalidan dari media melalui uji validitas media dan uji validitas materi. Instrumen yang digunakan untuk uji validitas dan uji praktikalitas adalah dengan menggunakan angket. Hasil analisis data menunjukkan nilai validitas multimedia interaktif dari aspek medianya diperoleh nilai sebesar sebesar 90,5% dan dari aspek validitas kontennya adalah 90,45%. Kedua aspek yang dinilai validitasnya oleh pakar media dan materi dikategorikan sangat valid. Untuk uji praktikalitas hasil analisa data menunjukkan nilai sebesar 84,38 %. Hal ini menunjukkan bahwa media yang dikembangkan dikategorikan sangat praktis oleh pengguna. Berdasarkan hasil yang diperoleh dapat disimpulkan bahwa media yang dikembangkan sudah valid dan sangat praktis sehingga dapat digunakan dalam proses pembelajaran.
Pengembangan Media Pembelajaran Sistem Sendi Berbasis Augmented Reality Menggunakan Metode Marker Based Tracking Pada Perangkat Android Saputra, Elga Yaun; Moh. Ali Romli
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.v12i6.3482

Abstract

Penggabungan teknologi dalam media pembelajaran mempunyai dampak yang jauh lebih besar terhadap seberapa baik siswa belajar dibandingkan dengan penggunaan buku saja. Namun, siswa kesulitan memvisualisasikan konsep yang diajarkan ketika media gagal memberikan visualisasi yang jelas tentang sistem sendi manusia. Siswa mungkin mengalami kesulitan dalam memvisualisasikan anatomi sendi yang dijelaskan dalam buku teks karena kurangnya ilustrasi 3D, namun dengan penggunaan teknologi Augmented Reality, mereka mungkin mendapatkan gambaran yang jauh lebih jelas tentang struktur sendi kompleks kerangka manusia. Adapun tujuan yaitu untuk merancang Augmented Reality menggunakan perangkat smartphone sebagai media pembelajaran yang dapat membantu memberikan informasi yang lebih inovatif dengan menampilan objek 3D. Secara khusus, penelitian ini menggunakan pengembangan sistem Marker Based Tracking yang menggunakan kamera ponsel pintar untuk mendeteksi marker untuk keperluan pemrosesan dan menampilkan objek visual 3D. Sistem sendi manusia dapat dipelajari lebih mendalam dengan bantuan smartphone Android, dan hasil penelitian serta pengujian sistem ditampilkan informasi dalam bentuk objek 3D.
Analisis Perilaku Konsumen dalam Transaksi di E-commerce Siregar, Winda
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.v12i6.3483

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui faktor yang mempengaruhi perilaku konsumen di kalangan mahasiwa dalam bertransaksi di e- commerce, khususnya di Shopee. Dengan menggunakan pendekatan kualitatif, teori perilaku konsumen, dan obyek penelitian mahasiswa Pendidikan Teknik Elektro UNP, penelitian ini menghasilkan kesimpulan bahwa perilaku konsumsi mahasiswa dalam pengambilan keputusan pembelian di E- Commerse Shopee dipengaruhi oleh beberapa faktor yaitu, faktor budaya, faktor sosial, faktor pribadi, dan faktor psikologi. Setiap keputusan maupun perilaku setiap konsumen yaitu mahasiswa Pendidikan Teknik Elektro UNP merupakan sebuah wujud nyata dari faktor-faktor yang ada disekitarnya.
Media Pembelajaran Bidang Otomotif Menggunakan Augmented Reality Berbasis Android Andhi Gunawan, Alvian; Ali Romli, Moh.
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.v12i6.3484

Abstract

Media pembelajaran merupakan sistem yang dapat mempengaruhi hasil belajar siswa. Sistem pembelajaran yang diterapkan pada SMK khususnya untuk jurusan mesin, yang masih menggunakan metode lama dan menyebabkan kesulitan dalam hal pemahaman materi teori maupun praktik. Saat ini metode pembelajaran yang masih diterapkan yaitu dengan menggunakan Ms.Powerpoint dan modul. Berdasarkan hal tersebut peneliti merancang aplikasi Media Pembelajaran Bidang Otomotif menggunakan Augmented Reality berbasis Android. Augmented Reality merupakan teknologi yang mampu memvisualisasikan dunia maya dengan dunia nyata secara real-time. Pada implementasi teknologi Augmented Reality terhadap aplikasi tersebut dilengkapi menggunakan metode Markerbased Tracking yaitu metode yang berbentuk penanda atau marker yang didalamnya tersimpan objek 3D untuk dimunculkan dalam dunia nyata melalui aplikasi. Tools yang digunakan dalam membangun aplikasi tersebut menggunakan Unity 3D dan Bahasa pemograman yang digunakan yaitu C#. Hasil penelitian ini yaitu sebuah aplikasi Augmented Reality sebagai media yang dapat membantu dalam kegiatan pembelajaran pada komponen utama mesin mobil terhadap siswa SMK.
Pemodelan Simulasi Aliran Udara terhadap Bangunan 3d Berbasis CityGML dan Computational Fluid Dynamics Utami, Aprillia Rahmi; Suhari, Ketut Tomy; Ujang, Muhammad Uznir; Tjahjadi, Martinus Edwin
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.v12i6.3486

Abstract

Lingkungan di wilayah kota Malang mengalami pertumbuhan permukiman yang semakin padat serta tata kota semakin tak teratur, sehingga menyebabkan suhu menjadi panas dan warga menjadi tidak nyaman. Angin adalah pergerakan udara yang terjadi karena adanya tekanan udara dari tekanan tinggi ke tekanan rendah. Untuk mengetahui pergerakan aliran udara tersebut, pada penelitian ini dibuat suatu bentuk pemodelan simulasi aliran udara CFD dengan menggunakan Ansys dan bentuk pemodelan 3D CityGML pada LoD 2. Pembuatan simulasi aliran udara ini menggunakan data angin yang diperoleh dari BMKG dan dianalisa untuk membandingkan nilai RMSE dengan data observasi lapangan yang didapatkan dengan menggunakan 2 alat hand anemometer digital. Hasil simulasi aliran udara menunjukkan pengaruh model 3D LOD2 terhadap aliran angin berupa perubahan arah dan kecepatan.

Page 27 of 113 | Total Record : 1127

 25   26   27   28   29 

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