cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
-
Contact Email
lppm@umku.ac.id
Phone
+6285117477445
Journal Mail Official
lppm@umku.ac.id
Editorial Address
Jl. Ganesha Raya No. 1 Purwosari Kudus 59316
Location
Kab. kudus,
Jawa tengah
INDONESIA
Jurnal Ilmu Komputer dan Matematika
Published by Universitas Muhammadiyah Kudus
ISSN : 27464970     EISSN : 27981592     DOI : https://doi.org/10.26751/jikoma
Core Subject : Science, Education, Engineering,
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Mathematics
Jurnal Ilmu Komputer dan Matematika berfokus pada publikasi hasil penelitian dan kajian ilmiah yang mengembangkan teori, metode, dan aplikasi di bidang ilmu komputer dan matematika, baik secara fundamental maupun terapan. Ruang lingkup jurnal mencakup algoritma dan struktur data, kecerdasan buatan dan machine learning, data science, rekayasa perangkat lunak, sistem informasi, jaringan dan keamanan komputer, komputasi cerdas, grafika dan visi komputer, pemodelan dan simulasi matematika, statistika dan probabilitas, matematika terapan, optimasi, analisis numerik, kriptografi, serta penerapan matematika dalam komputasi dan sains, dengan pendekatan teoretis, eksperimental, maupun komputasional yang memberikan kontribusi signifikan bagi pengembangan ilmu pengetahuan dan teknologi.
Arjuna Subject : Ilmu Komputer (semua kategori) - Teori Komputasi dan Matematika
Articles 39 Documents
 1   2   3   4 
ANALISIS MODEL SIR PENYAKIT PNEUMONIA PADA BALITA DI KABUPATEN JEPARA PADA TAHUN 2021-2024 Ivanna Isty Nursani; Asma' Abidatur Rahman; Devy Chania Najwalina; Erik Muarten Firdaus
JURNAL ILMU KOMPUTER DAN MATEMATIKA Vol 6, No 2 (2025): JURNAL ILMU KOMPUTER DAN MATEMATIKA
Publisher : Universitas Muhammadiyah Kudus

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26751/jikoma.v6i2.3082

Abstract

Pneumonia merupakan penyebab utama kematian pada balita di seluruh dunia, termasuk di Kabupaten Jepara, Indonesia. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dinamika penyebaran pneumonia pada balita di Kabupaten Jepara selama periode 2021-2024 menggunakan model matematika SIR (Susceptible-Infected-Recovered). Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui dinamika penularan Pneumonia di Kabupaten Jepara dengan menggunakan data dari Badan Statistik dan Dinas Kesehatan Kabupaten dari tahun 2021 2024. Maka dari itu, hasil penelitian ini menunjukkan bahwa model SIR efektif dalam menggambarkan pola penyebaran penyakit. Titik kesetimbangan bebas penyakit stabil jika R 1, sedangkan R. 1 menunjukkan potensi endemik yang tidak stabil. Parameter-parameter penting seperti laju penularan, kesembuhan, dan kematian berhasil dihitung, dan simulasi melalui MATLAB memberikan prediksi yang akurat. Temuan ini bermanfaat sebagai dasar strategi pencegahan dan pengendalian pneumonia pada balita di Kabupaten Jepara.
Penerapan Algoritma Naïve Bayes Untuk Klasifikasi Penyakit Diabetes Mellitus di Rumah Sakit Aisyiah Ahmad Afif
JURNAL ILMU KOMPUTER DAN MATEMATIKA Vol 1, No 1 (2020): JURNAL ILMU KOMPUTER DAN MATEMATIKA
Publisher : Universitas Muhammadiyah Kudus

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26751/jikoma.v1i1.1216

Abstract

Gula darah disimpan atau digunakan untuk energi yang berasaldari darah yang dipindahkan ke sel manusia oleh hormon insulin .Penyakit metabolisme disebabkan oleh kadar gula tinggi didalamdarah disebut Diabetes mellitus. Tubuh jika terserang Diabetes, padatubuh manusia insulin tidak biasa dihasilkan secara cukup bahkantubuh tidak dapat menggunakan insulin tersebut secara benar sesuaikebutuhan. Diabetes Mellitus terdaftar sebagai penyakit penyumbangkematian kedua terbesar terbesar didunia. Diabetes Mellitus dapatdiklasifikasikan berdasarkan kemungkinan terkenanya dari atribut gejaladiawal fasenya. penyakit ini bisa dideteksi karena banyak gejala yangterdeteksi. Data yang digunakan pada analisis ini merupakan data primerdari dataset Rumah sakit Aisyiah Kudus tahun 2020. d a t a t e r s e b u tterdiri 17 attribut. Analisis yang dilakukan meliputi data preprocessing,model, dan evaluasi. Pengujian Metode klasifikasi pada riset adalah NaïveBayes Classification. Hasil klasifikasi menunjukkan akurasi sebesar 90.20%dan nilai AUCnya yaitu 0,95
PREDIKSI PENERIMA BEASISWA UKT MENGGUNAKAN KOMBINASI ALGORITMA K-MEANS & DECISION TREE. Ahmat Arifin; Farrikh Al Zami; Edi Norsasongko
JURNAL ILMU KOMPUTER DAN MATEMATIKA Vol 5, No 2 (2024): JURNAL ILMU KOMPUTER DAN MATEMATIKA
Publisher : Universitas Muhammadiyah Kudus

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26751/jikoma.v5i2.2392

Abstract

Memperoleh beasiswa merupakan setiap dambaan setiap mahasiswa atau pelajar yang menuntut ilmu di sekolah atau perguruan tinggi, terutama bagi keluarga yang kurang mampu atau keterbatasan secara ekonomi. Beasiswa dapat memperingan beban keluarga dalam hal biaya Pendidikan atau kuliah. Tujuan dari penlitian ini adalah bagaimana memprediksi agar penyaluran beasiswa ini tepat sasaran dengan mengguanakan kombinasi klastering dan kalsifikasi yaitu Algoritma K-Means dan Decision Tree. Dimana penelitian ini mencoba mengelompokkan terlebih dahulu penerima beasiswa menggunakan K-Means. Sedangkan untuk penetuan penerima beasiswa menggunakan decision tree.dalam pengolahan data dalam penilitian ini menggunakan python, terdapat 637 mahasiswa yang mengjukan beasiswa hanya 157 mahasiswa yang berhak untuk mendapatkan beasiswa. Dari hasil pengujian dimana nilai dataset awal yang belum dilakukan preprocessing menggunakan K-Means dan Decision tree adalah sebesar 80 % dan setelah dilakukan pembersihan dataset mennggunakan klusterisasi K-Means hasilnya menjadi 100 %. dalam penelitian ini peneliti berharap bisa memperoleh dataset yang valid dan reliabel guna untuk memberikan masukan dalam pengambilan keputusan
DINAMIKA PERKEMBANGAN HIV/AIDS DI KABUPATEN KUDUS MENGGUNAKAN MODEL PERSAMAAN DIFERENSIAL NONLINEAR SIR (SUSCEPTIBLE, INFECTIOUS AND RECOVERED) Ivanna Isty Nursani; Nur Alisa; Irma Latifah; Melvin Dewi Rosita
JURNAL ILMU KOMPUTER DAN MATEMATIKA Vol 4, No 2 (2023): JURNAL ILMU KOMPUTER DAN MATEMATIKA
Publisher : Universitas Muhammadiyah Kudus

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26751/jikoma.v4i2.1982

Abstract

HIV/AIDS is the Human Immunodeficiency Virus, or HIV is often abbreviated as a deadly virus from two lentivirus species that cause it. The virus attacks humans and attacks the immune system, so that the body becomes weak in fighting infection. HIV/AIDS will also occur in Kudus Regency in 2021, there will be an additional 124 cases of HIV/AIDS sufferers in Kudus. But for this year, from January to October 2022, the number of confirmed cases has grown by 184. Head of Disease Prevention and Control, Kudus District Health Office (DKK), Darsono, said the phenomenon of the rise of 'open BO' was one of the factors for the rapid growth of HIV/AIDS cases. Therefore, a study was conducted to determine the dynamics of HIV/AIDS development in Kudus District using the SIR nonlinear differential equation model. The data used is data on the number of people living with HIV/AIDS and the total population in Kudus Regency for 2020 – 2021 from the Central Statistics Agency and the Kudus District Health Office. In this study, it was concluded that there would be an epidemic of HIV/AIDS in a period of up to 50 years.
IMPLEMENTASI ALGORITMA CART DALAM KLASIFIKASI PENYAKIT DIABETES Fida Maisa Hana; Widya Cholid Wahyudin; Saiful Ulya; Deka Setia Negara
JURNAL ILMU KOMPUTER DAN MATEMATIKA Vol 4, No 1 (2023): JURNAL ILMU KOMPUTER DAN MATEMATIKA
Publisher : Universitas Muhammadiyah Kudus

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26751/jikoma.v4i1.1786

Abstract

Diabetes is a metabolic disease caused by a lack of insulin production in the pancreas, this results in an imbalance of sugar in the blood so that the concentration of blood sugar levels increases. Patients with diabetes from year to year are increasing. Estimates from the International Diabetes Federation (IDF), there are 382 million people suffering from diabetes in 2012. It is estimated that by 2035 the number will increase to 592 million people. Recording of this disease needs to be done so that prevention can be done. One of the records that can be done is by utilizing data mining classification techniques. This study implements the CART (Classification And Regression Trees) algorithm in the classification of diabetes. The highest accuracy results were obtained when classification using the CART algorithm without pruning and prepruning was 100%. Meanwhile, pruning and prepruning produce an accuracy of 96.15%.Keywords : data mining, classification, diabetes, CART.
PENGEMBANGAN SISTEM KEPEGAWAIAN BERBASIS WEB PADA RS AISYIYAH KUDUS Moh Akbar Munajad; Fida Maisa Hana; Hafni Aulida
JURNAL ILMU KOMPUTER DAN MATEMATIKA Vol 5, No 2 (2024): JURNAL ILMU KOMPUTER DAN MATEMATIKA
Publisher : Universitas Muhammadiyah Kudus

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26751/jikoma.v5i2.2503

Abstract

Dalam era digital yang berkembang pesat, manajemen kepegawaian yang efektif dan efisien menjadi krusial bagi institusi kesehatan seperti rumah sakit. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengembangkan sistem kepegawaian berbasis web menggunakan teknologi Node.js untuk meningkatkan efisiensi operasional dan pengelolaan sumber daya manusia di rumah sakit. Sistem ini dirancang untuk mempermudah dalam proses pengolahan kepegawaian dalam melakukan pendataan Karyawan pada Rumah Sakit ‘Aisyiyah Kudus. Node.js dipilih sebagai platform pengembangan karena kemampuannya dalam menangani permintaan yang tinggi secara simultan dan mendukung pengembangan aplikasi yang cepat dan skalabel. Sistem ini dibangun menggunakan arsitektur RESTful API untuk memastikan fleksibilitas dan kemudahan integrasi dengan sistem lain yang ada di rumah sakit. Hasil yang didapatkan adalah membangun sebuah sistem informasi Kepegawaian berbasis web yang dapat mengelola data kepegawaian.
VALIDASI PERSEPSI SISWA TERHADAP PEMBELAJARAN SAINS DENGAN TEORI RESPON BUTIR MULTIDIMENSI Janu Arlinwibowo; Samsul Hadi; Eric Maurteen Firdaus
JURNAL ILMU KOMPUTER DAN MATEMATIKA Vol 1, No 1 (2020): JURNAL ILMU KOMPUTER DAN MATEMATIKA
Publisher : Universitas Muhammadiyah Kudus

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26751/jikoma.v1i1.971

Abstract

Penelitian itu bertujuan untuk melakukan re-validasi angket persepsi siswa terhadap pembelajaran IPA dalam survei PISA 2015, yang diduga multidimensi, dengan MIRT untuk melihat dimensi tes dan parameter butir. Proses analisis diharapkan dapat menghasilkan suatu kesimpulan kualitas item dan tes secara lebih presisi. Penelitian ini akan mengkaji pola respon 5870 siswa Indonesia yang mengisi 23 butir pertanyaan pilihan ganda bergradasi mulai dari 1 hingga 4. Proses penelitian dimulai dengan  analisis berbasis Principal Component Analysis (rotasi varimax), uji fit model dengan signed chi-squared test, melakukan estimasi parameter berdasar pada pembagian faktor sesuai dengan hasil PCA, dan penyimpulan hasil analisis. Angket persepsi siswa terhadap pembelajaran IPA terdiri dari 23 item yang memuat multidimensi (5 faktor). Diantaranya terdapat beberapa butir yang overlaping (butir yang mengukur lebih dari satu faktor) yaitu butir 4, 8, 10, 14, 19, 20. Berdasar pada MDISC, semua item berada pada level minimal yaitu moderate dengan arti bahwa item mampu dengan baik membedakan siswa berdasarkan kemampuannya. Berdasarkan MDIFF, semua item memiliki parameter step yang runtut mulai dari kecil hingga besar sehingga MDIFF mampu mendefinisikan kemampuan siswa secara baik.
KLASIFIKASI JENIS GOLONGAN KENDARAAN DI GERBANG TOL MENGGUNAKAN ARSITEKTUR CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK VGG16 Khoirul Umam Haqiqi; Fida Maisa Hana; Hafni Aulida
JURNAL ILMU KOMPUTER DAN MATEMATIKA Vol 5, No 1 (2024): JURNAL ILMU KOMPUTER DAN MATEMATIKA
Publisher : Universitas Muhammadiyah Kudus

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26751/jikoma.v5i1.2194

Abstract

Kendaraan yang melintasi gerbang tol memainkan peran vital dalam sistem transportasi. Untuk meningkatkan pengelolaan lalu lintas dan efisiensi koleksi tol, metode otomatis yang akurat diperlukan untuk mengklasifikasikan jenis kendaraan di gerbang tol. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model deep learning yang mampu mengklasifikasikan berbagai jenis kendaraan dengan menggunakan arsitektur Convolutional Neural Network (CNN) VGG16, dengan dataset yang berasal dari sumber data Mendeley. Dataset terdiri dari 1225 gambar kendaraan yang diambil dari berbagai perspektif di gerbang tol. Dataset ini diambil dari sumber data Mendeley yang memiliki variasi jenis kendaraan yang luas, memastikan representasi yang memadai dalam pelatihan dan pengujian model. Untuk meningkatkan kemampuan generalisasi model, dataset diperkaya melalui augmentasi data. Model CNN VGG16 diimplementasikan tanpa penggunaan Dropout dan dilatih dengan learning rate sebesar 0.001. Melalui proses fine-tuning yang cermat, model berhasil mencapai akurasi validasi sebesar 90%. Keberhasilan model dalam mengenali jenis kendaraan di gerbang tol menawarkan potensi untuk meningkatkan efisiensi operasional gerbang tol serta pengaturan lalu lintas secara keseluruhan. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa model Convolutional Neural Network VGG16 memiliki kemampuan klasifikasi yang kuat dalam mengidentifikasi berbagai jenis kendaraan di gerbang tol. Dengan akurasi sebesar 99%, model ini dapat dijadikan sebagai solusi otomatisasi yang efektif dalam mengenali kendaraan di gerbang tol, potensial mengurangi antrian, serta meningkatkan efisiensi pengumpulan tol dan manajemen lalu lintas secara signifikan.
MODEL SIR UNTUK PENYEBARAN TUBERKULOSIS DI KABUPATEN JEPARA Muhammad Faudzi Bahari; Sabbaha Sinai Lillah; Azizatuz Zahra; Mita Puspita Sari
JURNAL ILMU KOMPUTER DAN MATEMATIKA Vol 4, No 2 (2023): JURNAL ILMU KOMPUTER DAN MATEMATIKA
Publisher : Universitas Muhammadiyah Kudus

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26751/jikoma.v4i2.1981

Abstract

Tuberculosis (TBC) atau TB adalah penyakit menular yang disebabkan oleh infeksi bakteri Mycobacterium Tuberculosis yang pada umumnya menyerang paru-paru. Tuberkulosis juga terjadi di Kabupaten Jepara. Oleh karena itu, tujuan dari penelitian ini adalah untuk menganalisis penyebaran penyakit tuberkulosis di Kabupaten Jepara. Salah satu analisis yang dapat dilakukan adalah membuat model matematis dari penyebaran tuberculosis di Kabupaten Jepara menggunakan model SIR. Model matematika SIR menggambarkan individu yang tidak terinfeksi dan rentan yang terinfeksi dan dapat menularkan penyakit ke jumlah individu lain (menular) dan individu yang sembuh atau bebas dari penyakit (Dipulihkan). Tahun 2020 sampai dengan tahun 2021 menurut Profil Kesehatan Kabupaten Jepara penyebaran tuberkulosis yang terjadi mengalami peningkatan pada semua kasus yaitu jumlah penderita tuberkulosis di Kabupaten Jepara mencapai     pasien, dan jumlah orang yang sembuh mencapai rakyat.
IMPLEMENTASI WEBSITE INTERAKTIF UNTUK SISTEM MANAJEMEN PEMBAGIAN GAJI PERUSAHAAN Osama Maulana Haq; Taftazani Ghazi Pratama; Widya Cholid Wahyudin
JURNAL ILMU KOMPUTER DAN MATEMATIKA Vol 6, No 2 (2025): JURNAL ILMU KOMPUTER DAN MATEMATIKA
Publisher : Universitas Muhammadiyah Kudus

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26751/jikoma.v6i2.2908

Abstract

The implementation of a PHP Laravel-based payroll management system has proven to be an effective solution for optimizing company operations in terms of payroll and employee attendance management. With features including attendance data management, automated payroll calculation, deductions, and the ability to generate analytical reports, this system provides high transparency, efficiency, and accuracy. The use of Laravel as the primary framework ensures that the system is secure, flexible, and easily integrable with other modules. The outcomes of this implementation show improvements in strategic decision-making and employee satisfaction, ultimately supporting overall company performance and growth.Keywords: Transparency, Efficiency, and PHP Laravel

Page 1 of 4 | Total Record : 39

 1   2   3   4 

Filter by Year

2020 2025


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 6, No 2 (2025): JURNAL ILMU KOMPUTER DAN MATEMATIKA Vol 6, No 1 (2025): JURNAL ILMU KOMPUTER DAN MATEMATIKA Vol 5, No 2 (2024): JURNAL ILMU KOMPUTER DAN MATEMATIKA Vol 5, No 1 (2024): JURNAL ILMU KOMPUTER DAN MATEMATIKA Vol 4, No 2 (2023): JURNAL ILMU KOMPUTER DAN MATEMATIKA Vol 4, No 1 (2023): JURNAL ILMU KOMPUTER DAN MATEMATIKA Vol 1, No 1 (2020): JURNAL ILMU KOMPUTER DAN MATEMATIKA