cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Fitriyani Tella
Contact Email
fitriyanitella@um-sorong.ac.id
Phone
-
Journal Mail Official
framework@um-sorong.ac.id
Editorial Address
Jl. Pendidikan No. 27 Kota Sorong
Location
Kota sorong,
Papua barat
INDONESIA
FRAMEWORK Jurnal Ilmu Komputer dan Informatika
Published by Universitas Muhammadiyah Sorong
ISSN : 29883229     EISSN : -     DOI : -
Core Subject : Science, Education, Engineering,
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Engineering Other
Framework : Jurnal Ilmu Komputer dan Informatika adalah jurnal ilmiah yang mengutamakan publikasi artikel-artikel yang berkaitan dengan ilmu komputer dan isu di bidang teknik infromatika seperti isu keamanan komputer, teknologi informasi, jaringan dan lain-lain. Jurnal Framework merupakan wadah publikasi karya ilmiah dari kumpulan tugas akhir penelitian mahasiswa. Saat ini jurnal Framework baru diperuntukan bagi mahasiswa program studi teknik informatika Unamin. Jurnal Framework terbit 2 kali dalam 1 tahun yang diterbitkan pada bulan Juni dan Desember.
Arjuna Subject : Ilmu Komputer (semua kategori) - Aplikasi Ilmu Komputer
Articles 41 Documents
 1   2   3   4   5 
ANALISIS SENTIMEN TENTANG UNDANG-UNDANG PERLINDUNGAN DATA PRIBADI MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES CLASSIFIER Melin Manipi, -; Rendra Soekarta; Muhammad Yusuf; Fitriyani Tella
Framework : Jurnal Ilmu Komputer dan Informatika Vol 2 No 01 (2023): Framework : Jurnal ilmu komputer dan Informatika
Publisher : Universitas Muhammadiyah Sorong

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33506/jiki.v2i01.3099

Abstract

Undang-undang Perlindungan Data Pribadi merupakan suatu peraturan yang telah resmi disahkan oleh pemerintah Indonesia pada tanggal 10 September 2022. Peraturan ini disahkan dalam rangka melindungi dan menjamin hak warga negara Indonesia terkait kerahasiaan informasi dan komunikasi pribadi serta hak atas privasi dan data pribadi warga negara tersebut Pengesahan tersebut menuai tanggapan pro dan kontra dari kalangan masyarakat Indonesia. Tanggapan tersebut banyak dituangkan pada media sosial berita resmi yang memberitakan terkait pengesahan Undang-undang tersebut. Tanggapan pro yang dituangkan seperti masyarakat mendukung pengesahan Undang-undang tersebut karena menganggap hal tersebut menjadi salah satu solusi yang efektif untuk kasus penyalahgunaan dan kebocoran data sedangkan, kontranya seperti masyarakat menganggap pengesahan tersebut hanyalah formalitas saja. Berdasarkan hal tersebutlah, diperlukan sebuah solusi yaitu penerapan bidang data mining analisis sentimen yang dapat membantu dalam menganalisis tanggapan masyarakat sehingga dapat diketahui tingkat dominasi tanggapannya. Pengumpulan tanggapan terkait Undangundang Perlindungan Data Pribadi diambil dari platform Twitter dan Youtube dengan perolehan data yaitu sebesar 744. Analisis sentimen dilakukan dengan menerapkan metode Naïve Bayes Classifier sebagai algoritma klasifikasi tanggapan. Penelitian ini menghasilkan sebuah sistem analisis sentimen dengan perolehan nilai akurasi sebesar 90,604%. Tujuan eksternal dari penelitian ini ialah mendapatkan bahan evaluasi bagi pemerintah Indonesia terkait penerapan kebijakan Undang-undang Perlindungan Data Pribadi.
Klasifikasi Jenis Warna Dokumen Berdasarkan Ruang Warna Cymk Menggunakan Metode K-Means Clustering Ilham Teguh Prayudha; Herlando Prayitno; Farhan Rizqullah Bagaskara; Soffiana Agustin
Framework : Jurnal Ilmu Komputer dan Informatika Vol 2 No 02 (2024): Framework : Jurnal ilmu komputer dan Informatika
Publisher : Universitas Muhammadiyah Sorong

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33506/jiki.v2i02.3446

Abstract

Di era digital saat ini, mencetak dokumen masih menjadi bagian penting dalam kegiatan bisnis, akademik, dan industri. Meski banyak yang sudah beralih ke dokumen digital, kebutuhan akan dokumen fisik masih ada untuk berbagai keperluan. Kendala muncul ketika pemeriksaan setiap halaman dilakukan secara manual untuk menentukan apakah halaman tersebut berwarna atau tidak, dimana proses tersebut kurang efisien. Karena itu, peneliti mengusulkan penggunaan k-means clustering dalam menentukan kelompok pewarnaan dokumen. Diharapkan penelitian ini dapat berguna dalam menentukan presentase warna dokumen, terutama dalam bidang usaha percetakan. Adapun tahapan penelitian yang dilakukan, mulai dari melakukan pengkonversian citra kedalam ruang warna Cyan, Magenta, Kuning dan Hitam (CYMK). Hasil dari masing-masing ruang warna ini yang akan menjadi masukan K-Means dalam melakukan pengelompokkan dokumen. Penentuan kluster dilakukan berdasarkan persentase warna non-black dengan kondisi  jika ≤ 5% masuk kluster warna hitam putih, jika ≤ 35% masuk kluster warna rendah, dan jika > 35% masuk kluster warna tinggi. Berdasarkan hasil dari pembahasan tersebut, penelitian ini berhasil mengklasifikasikan jenis warna pada dokumen menggunakan ekstraksi ruang warna CMYK dan metode klasifikasi K-Means Clustering dengan akurat, serta dapat menentukan total harga berdasarkan presentase warna dokumen.   Kata kunci : Pengolahan Citra, CYMK, K-Means Clustering, Klasifikasi, Ruang Warna
RANCANG BANGUN APLIKASI LAYANAN PENGADUAN KEBAKARAN BERBASIS ANDROID (Studikasus : Damkar Provinsi Papua Barat Daya ) Latuconsina, Siti Rahma; Rendra Soekarta; Muhammad Yusuf
Framework : Jurnal Ilmu Komputer dan Informatika Vol 3 No 1 (2024): Framework : Jurnal ilmu komputer dan Informatika
Publisher : Universitas Muhammadiyah Sorong

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33506/jiki.v3i1.4050

Abstract

Teknologi saat ini berkembang dengan cepat, memungkinkan penyebaran informasi secara cepat. Salah satu contohnya adalah teknologi mobile, yang telah membantu mengatasi berbagai masalah dalam berbagai bidang, termasuk pendidikan, industri, hiburan, dan administrasi pemerintahan. Teknologi ini memungkinkan pengelolaan data yang cepat, tepat, dan komprehensif, memenuhi kebutuhan pelayanan dalam pertukaran informasPengaduan masyarakat sangat penting untuk melihat hasil pekerjaan, mempernaiki kesalah , dan menerima saran tentang hal-hal yang harus diperbaiki. Kebakaran adalah bencana yang lebih banyak disebabkan oleh kelalaian manusia (human error) dengan dampak kerugian harta benda,stagnasi atau terhentinya usaha, terhambatnya perekonomian dan pemerintahan bahkan korban jiwa. Penelitian ini menggunakan metode Exteme Programming penelitian ini bertujuan untuk merancang Aplikasi Layanan Pengaduan Kebakaran Berbasis Android, Dengan Fokus Pada Dinas Damkar Provinsi Papua Barat Daya. Aplikasi ini diharapkan dapat memudahkan masyarakat dalam melaporkan kebakaran dan  mempercepat respons petugas terhadap laporan yang diterima.
Implementasi Machine Learning Dalam Mengidentifikasi Tanaman Hias menggunakan Metode CNN Fajar, Fajar Rahardika Bahari Putra; La Jupriadi, La Jupriadi Fakhri; Rendra, Rendra Soekarta; Wulan Ika, Wulan Ika Ayudiansyah Wahid
Framework : Jurnal Ilmu Komputer dan Informatika Vol 3 No 1 (2024): Framework : Jurnal ilmu komputer dan Informatika
Publisher : Universitas Muhammadiyah Sorong

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33506/jiki.v3i1.4138

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasi dan identifikasi tanaman hias menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN). Dengan memanfaatkan dataset yang terdiri dari 3.453 gambar dari lima jenis bunga, penelitian ini mengatasi tantangan dalam identifikasi tanaman yang sering kali memerlukan pengetahuan botani yang mendalam dan memakan waktu. Metode yang digunakan meliputi pengumpulan data, preprocessing, pelatihan model, dan evaluasi. Model CNN yang dikembangkan menunjukkan performa yang baik, dengan akurasi pelatihan mencapai 76,4% dan akurasi validasi sebesar 73,6% setelah 40 epoch pelatihan. Meskipun hasil ini menjanjikan, terdapat indikasi overfitting yang perlu diperhatikan. Penelitian ini menyimpulkan bahwa pendekatan machine learning, khususnya CNN, memiliki potensi besar untuk mengotomatisasi proses identifikasi tanaman hias secara akurat dan efisien. Hasil penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi signifikan dalam bidang hortikultura dan teknologi pengenalan pola, serta membuka peluang untuk penelitian lebih lanjut dalam pengembangan sistem yang lebih robust dan aplikatif.
ANALISA DAN PENGEMBANGAN JARINGAN WIRELESS LAN BERBASIS MIKROTIK RB750GR3 DI SMP YPPK DON BOSCO KOTA SORONG Muhammad Surahmanto; Jamaluddin; Rendra Soekarta
Framework : Jurnal Ilmu Komputer dan Informatika Vol 3 No 1 (2024): Framework : Jurnal ilmu komputer dan Informatika
Publisher : Universitas Muhammadiyah Sorong

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33506/jiki.v3i1.4252

Abstract

  Teknologi jaringan komputer terus mengalami kemajuan, tadinya proses mengirim data hanya dapat melalui kabel namun saat ini data dapat dikirimm atau di transmisikan melalui udara, teknologi jaringan ini di kenal dengan teknologi wierless, teknologi wireless mulai dari Infrared, Bluetooth, dan Wi-Fi sudah menjadi umum penggunaannya. Jaringan wireless LAN (WLAN) adalah salah satu contoh pemanfaatan pada jaringan komputer. Pada sekolah SMP YPPK Don Bosco Kota Sorong sudah terpasang jaringan wireles LAN hanya pada prakteknya sering mengalamai perlambatan koneksi saat beberapa pengguna melakukan browsing dan download bersamaan, hal ini lah yang menjadi permasalahan, tujuan dari penelitian ini untuk mengatasi masalah tersebut. Pada jaringan wireless LAN ini akan di lakukan analisa QoS (Quality Of Service) terlebih dahulu, QoS sendiri merupakan metode yang di lakukan untuk menganalisa sebuah jaringan dengan mengukur para meter seperti throughput, packet loss, delay, dan jitter, selanjutnya jaringan akan di kembangkan dengan penggunakan perangkat jaringan berupa mikrtik  routerboard dan manajemen bandwidth, sehingga nantinya diharapakan dapat memberikan kinerja jaringan wireless LAN yang handal dan memuaskan.
Penerapan Sistem Pendukung Keputusan untuk Seleksi Kelayakan Rekomendasi Penerima Beasiswa Kip dengan Metode Moora (Studi Kasus : SMK Kesehatan Nusantara Sorong) Hamila Rumodar; Nur Miswar; Muh. Fadli Hasa
Framework : Jurnal Ilmu Komputer dan Informatika Vol 3 No 1 (2024): Framework : Jurnal ilmu komputer dan Informatika
Publisher : Universitas Muhammadiyah Sorong

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33506/jiki.v3i1.4254

Abstract

One of the problems faced by the Indonesian government in the field of education is the equalization of education from Sabang to Merauke in providing quality and superior education. In overcoming this, the Indonesian government runs a program called PIP (Smart Indonesia Program). PIP is a cash assistance program for education aimed at school-age children between 6 and 21 years old who have a low-income economic background so that they can experience fair and equal education services. A person who receives PIP will be given a marker card called the Smart Indonesia Card (KIP). Each educational unit or school has the right to propose students to receive PIP/KIP scholarships through the local Education Office. SMK Kesehatan Nusantara Sorong carries out the selection process for the eligibility of students for the proposal of PIP/KIP recipients which is still done subjectively and manually so that a solution is needed to reduce negative impacts such as not being on target, inefficient time and not being computerized. A decision support system can be applied to overcome these problems. DSS is built by implementing the RAD development method, the MOORA DSS method and the Black Box testing method and Usability Testing. The results of the selection process for the eligibility of PIP/KIP scholarship recipient recommendations on sample data are 20 alternatives with the highest ranking values, namely students 63, 12, 35, 55, 50, 57, 15, 23, 67, 28, 62, 40, 44, 9, 39, 8, 19, 29, 45, and 3 with the highest ranking value of 0.1285. The results of this study are a system that can be used to carry out the selection process for the eligibility of students for recommendations for PIP/KIP scholarship recipients.
Game Based Learning Pengenalan Alat Musik Papua Menggunakan Metode MDLC Muhammad Taufik Aziz; Rendra Soekarta; Muh Fadli Hasa; Fitriyani Tella
Framework : Jurnal Ilmu Komputer dan Informatika Vol 3 No 1 (2024): Framework : Jurnal ilmu komputer dan Informatika
Publisher : Universitas Muhammadiyah Sorong

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33506/jiki.v3i1.4256

Abstract

Media pembelajaran seperti game edukasi merupakan pilihan yang bagus untuk mengajar anak-anak hal-hal baru karena game pada dasarnya dimainkan untuk hiburan dan juga berfungsi sebagai alat pembelajaran yang sangat baik Karena game pada dasarnya dimainkan untuk hiburan, dan pengenalan, pemahaman mengenai alat musik papua ini masih terbatas, terutama di kalangan generasi muda yang cenderung lebih terpapar pada budaya pop dan modern. Oleh karena itu, diperlukan upaya yang inovatif dan menarik dengan adanya game edukasi alat musik papua diharapkan anak - anak anak-anak mungkin lebih tertarik untuk belajar karena mereka dapat berinteraksi dengan materi pelajaran dengan cara yang lebih menyenangkan dan lebih baik. Dalam penelitian ini, metode Multimedia Life Cycle Development(MDLC) versi Luther-Sutopo digunakan untuk membuat Game Pengenalan Alat Musik Papua yang menggunakan Metode MDLC. Penelitian ini menggunakan game engine Unity 3D dan bahasa pemrograman C#. Pada penelitian ini, Usability Testing digunakan untuk mengumpulkan data. respondennya terdiri dari 53 anak yang berusia antara 7 hingga 12 tahun. Hasil pengujian menunjukkan bahwa respons pengguna terhadap aplikasi sangat positif dan memberikan dukungan yang kuat terhadap keberhasilan pembuatannya, menurut 84% dari peserta. Hasil penelitian ini menghasilkan game multimedia dengan format .APK pada platform perangkat yang menggunakan sistem operasi Android.
ANALISIS SELEKSI PENERIMA BEASISWA PIP DENGAN SPK MENGGUNAKAN KOMPARASI METODE SAW DAN MAUT BERBASIS WEB (STUDI KASUS : SMK MUHAMMADIYAH AIMAS) Nirwana Nurdjan; Muhammad Yusuf; Masni Kencana Putri
Framework : Jurnal Ilmu Komputer dan Informatika Vol 3 No 1 (2024): Framework : Jurnal ilmu komputer dan Informatika
Publisher : Universitas Muhammadiyah Sorong

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33506/jiki.v3i1.4259

Abstract

Setiap satuan pendidikan di Indonesia, baik jenjang SD, SMP, SMA/K hingga Universitas (Tingkat Pendidikan Strata-1), berhak mengusulkan atau merekomendasikan siswa-siswinya kepada Pusat Layanan Pembiayaan Pendidikan Indonesia melalui Dapodik sekolah untuk menjadi calon penerima beasiswa PIP. Beasiswa PIP merupakan program pemerintah Indonesia yang dirancang untuk memberikan bantuan pendidikan berupa uang tunai bagi anak-anak usia sekolah dengan rentang usia 6 hingga 21 tahun yang tergolong dalam keluarga miskin, rentan miskin ataupun prioritas untuk tetap dapat memperoleh layanan pendidikan hingga tamat pendidikan. Kesalahan proses seleksi siswa untuk usulan atau rekomendasi siswa penerima beasiswa PIP dapat berakibat pada ketidaktepatan target, munculnya rasa ketidakadilan bagi siswa hingga memicu kesalahpahaman bagi orang tua atau wali murid. Berdasarkan hal tersebut proses seleksi siswa untuk usulan atau rekomendasi siswa penerima beasiswa PIP perlu untuk diperhatikan sehingga dapat menghasilkan hasil usulan atau rekomendasi yang tepat target. Pada SMK Muhammadiyah Aimas, proses seleksi rekomendasi siswa penerima PIP belum berdasarkan penilaian atau kriteria-kriteria tertentu, dimana seleksi masih dilakukan secara subjektif sehingga menghasilkan hasil rekomendasi yang tidak tepat sasaran. Selain itu, proses seleksi masih dilakukan secara manual, tidak otomatis dan terkomputerisasi, hal ini mengakibatkan tidak efisiennya waktu seleksi yang digunakan karena membutuhkan waktu yang cukup lama. Penelitian ini menerapkan metode SAW dan MAUT untuk membangun sebuah Sistem Pendukung Keputusan (SPK) yang digunakan dalam proses seleksi rekomendasi siswa penerima PIP. Sistem dibangun menggunakan metode pengembangan perangkat lunak Rational Unified Process (RUP). Metode SAW dan MAUT, keduanya digunakan untuk menentukan nilai rangking terbaik dari semua alternatif siswa dan mendapatkan rekomendasi siswa yang terbaik untuk calon penerima PIP. Hasil dari penelitian ini adalah didapatkan sebuah sistem yang diharapkan dengan kesesuaian antara perhitungan manual dan perhitungan sistem. Kedua metode menghasilkan beberapa alternatif tertinggi yang sama untuk dijadikan sebagai rekomendasi siswa penerima PIP, namun demikian metode MAUT memberikan nilai akhir dan nilai validitas yang lebih baik dibanding SAW.
Perbandingan Metode Monte Carlo dan Single Moving Average dalam Memprediksi Penjualan di Toko Shokifatin Cahyani Putri, Erna Dwita Sari; Syah Putra, Muhammad Madavi; Agustin, Soffiana
Framework : Jurnal Ilmu Komputer dan Informatika Vol 3 No 02 (2025): Framework : Jurnal Teknik Informatika
Publisher : Universitas Muhammadiyah Sorong

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33506/framework.v3i02.4571

Abstract

Kebutuhan rumah tangga akan Minyak, gas LPG, dan bensin sangat penting untuk aktivitas sehari-hari. Hal ini membuka peluang bisnis bagi retailer dalam menyediakan produk-produk tersebut, seperti Toko Shokifatin. Namun, penjualan di toko ini bersifat fluktuatif, kadang tinggi dalam satu hari dan bisa juga tidak ada penjualan sama sekali di hari lain. Ketidakpastian ini menyulitkan pengelola toko untuk menentukan waktu dan jumlah restok yang tepat. Penelitian ini bertujuan membandingkan dua metode peramalan penjualan, yakni metode Monte Carlo dan metode Single Moving Average. Pendekatan kuantitatif digunakan dengan data penjualan Toko Shokifatin sebagai bahan analisis. Berdasarkan hasil penelitian, diketahui bahwa kedua metode mampu melakukan peramalan dengan baik. berdasarkan nilai Error(Tingkat kesalahan) Dengan demikian, metode Single Moving Average direkomendasikan sebagai pendekatan peramalan yang lebih akurat untuk mendukung pengelolaan stok di Toko Shokifatin.
Deteksi Penyakit Daun Tomat Berbasis Warna Dan Tekstur Dengan Algoritma K-Nearest Neighbor : Deteksi Penyakit Daun Tomat Berbasis Warna Dan Tekstur Dengan Algoritma K-Nearest Neighbor Cahyani Putri, Erna Dwita Sari; Syah Putra, Muhammad Madavi; Agustin, Soffiana
Framework : Jurnal Ilmu Komputer dan Informatika Vol 3 No 02 (2025): Framework : Jurnal Teknik Informatika
Publisher : Universitas Muhammadiyah Sorong

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33506/framework.v3i02.4644

Abstract

Penelitian klasifikasi penyakit daun tomat ini sangat penting dilakukan mengingat tomat (Solanum lycopersicum) merupakan salah satu komoditas hortikultura utama di Indonesia yang memiliki nilai ekonomi dan gizi tinggi. Namun, produktivitas tomat seringkali terancam oleh berbagai penyakit daun yang secara signifikan dapat menurunkan hasil panen dan berdampak negatif pada pendapatan petani serta suplai pangan nasional. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem deteksi penyakit daun tomat dengan menggunakan ekstraksi fitur tekstur berdasarkan Local Binary Pattern (LBP) Uniform serta fitur ruang warna HSV. Kedua fitur tersebut kemudian digabungkan untuk klasifikasi menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN). Dataset berisi 200 citra daun tomat yang mencakup empat kelas penyakit berbeda, yang diambil dalam berbagai kondisi pencahayaan dan latar belakang untuk merefleksikan variasi nyata di lapangan. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa fitur tekstur memberikan performa klasifikasi terbaik dengan akurasi maksimum 0,85 pada K=3, sedangkan fitur warna secara individual memiliki akurasi lebih rendah dan kurang stabil. Penggabungan kedua fitur ini mampu mempertahankan akurasi yang tinggi sekaligus meningkatkan kestabilan klasifikasi di beberapa kelas penyakit. Penelitian ini menunjukkan potensi signifikan dari penggabungan fitur tekstur dan warna dalam meningkatkan ketepatan deteksi penyakit daun tomat, yang diharapkan dapat mendukung pemantauan dan pengelolaan tanaman secara lebih efektif, serta berkontribusi pada pengembangan pertanian berkelanjutan di masa depan dengan dukungan teknologi terkini.

Page 4 of 5 | Total Record : 41

 1   2   3   4   5 

Filter by Year

2022 2025


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 3 No 02 (2025): Framework : Jurnal Teknik Informatika Vol 2 No 02 (2024): Framework : Jurnal ilmu komputer dan Informatika Vol 3 No 1 (2024): Framework : Jurnal ilmu komputer dan Informatika Vol 2 No 01 (2023): Framework : Jurnal ilmu komputer dan Informatika Vol. 1 No. 02 (2023): Framework : Jurnal ilmu komputer dan Informatika Vol. 1 No. 1 (2022): Framework : Jurnal ilmu komputer dan Informatika