cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Nuris Dwi Setiawan
Contact Email
edukasimuara@gmail.com
Phone
+6281578146104
Journal Mail Official
edukasimuara@gmail.com
Editorial Address
Jl. Sonokeling 1, no. B-30, Rt.002/Rw.008, Plamongan Indah, Plamongansari, Pedurungan, Semarang, Jawa Tengah
Location
Kota semarang,
Jawa tengah
INDONESIA
MURAKOM
Published by CV. Muara Edukasi
ISSN : 31104754     EISSN : 31231985     DOI : https://doi.org/10.64365
Core Subject :
Merupakan tempat publikasi ilmiah yang bertujuan untuk mengembangkan dan menfasilitasi hasil penelitian inter-disiplin di bidang Teknologi Informasi dan Komunikasi, sistem komputer, informatika dan komunikasi sebagai media bagi para dosen, guru, peneliti dan para praktisi dalam bidang Teknologi Informasi dan Komunikasi, sistem komputer, informatika dan komunikasidari seluruh Indonesia, dalam melakukan pertukaran informasi tentang hasil-hasil penelitian terbaru yang telah dilakukan. Adapun ruang lingkup Jurnaladalah: Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence) Data Science dan Big Data Sistem Informasi Internet of Things (IoT) Rekayasa Perangkat Lunak Keamanan Siber (Cybersecurity) Jaringan Komputer dan Komunikasi Data Komputasi Awan (Cloud Computing) Sistem Cerdas dan Robotika Pengolahan Citra dan Sinyal Digital Blockchain dan Teknologi Terdistribusi Human-Computer Interaction (HCI) Algoritma dan Struktur Data Komputasi Kuantum (Quantum Computing) Etika dan Regulasi Teknologi Sistem Kendali (Control Systems) Elektronika Daya (Power Electronics) Sistem Tertanam (Embedded Systems) Instrumentasi dan Sensor Robotika dan Otomasi Sistem Mikroprosesor dan Mikrokontroler Komunikasi Nirkabel dan RF (Radio Frequency) Pengolahan Sinyal Digital (Digital Signal Processing) Rangkaian Analog dan Digital Internet of Things (IoT) dalam Elektronika Sistem Elektronik Medis dan Biomedis Keandalan dan Perawatan Sistem Elektronik Elektronika Mobil dan Kendaraan Listrik Elektronika Industri dan Otomasi Pabrik Energi Terbarukan dan Elektronika Hijau
Arjuna Subject : -
Articles 27 Documents
 1   2   3 
Analisis Komparatif Efisiensi Merge Sort dan Quick Sort Menggunakan Pendekatan Divide and Conquer pada Berbagai Kondisi Data Produk Sistem E-Commerce Gus Rosauli Pandiangan; Naufal Aqiilah Asra; Mohd. Rafiif Albani; Angelica Barus; Adidtya Perdana
MUARA KOMPUTER : Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer & Elektronika Vol. 2 No. 2 (2026): MUARA KOMPUTER : Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer & Elektronika
Publisher : CV MUARA EDUKASI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.64365/murakom.v2i2.278

Abstract

Efisiensi pengurutan data produk pada platform belanja daring menjadi faktor penting bagi kepuasan pengguna. Walaupun Merge Sort dan Quick Sort secara teori punya kompleksitas yang sama namun performa realitanya sangat bergantung pada kondisi awal data yang diolah. Penelitian ini membandingkan efisiensi kedua algoritma menggunakan simulasi Python pada skenario data acak, terurut, dan terbalik hingga 100.000 elemen. Hasil pengujian membuktikan Quick Sort lebih unggul pada data acak dengan efisiensi waktu 19,2% karena penggunaan memori yang lebih optimal. Di sisi lain Merge Sort menunjukkan kestabilan tinggi karena tidak terpengaruh oleh pola distribusi data bahkan 42,5% lebih cepat daripada Quick Sort pada kondisi data terurut terbalik. Kesimpulannya Quick Sort paling disarankan untuk pengolahan data acak sedangkan Merge Sort menjadi solusi terbaik jika sistem memerlukan kestabilan performa pada data berskala besar atau memiliki pola tertentu.
Analisis Perbandingan Kompleksitas Waktu dan Ruang pada Algoritma Quick Sort, Merge Sort, dan Heap Sort M. Fahmi Arafat; Nuriana Sipahutar; Adidtya Perdana; Riski Immanuel Situmorang; Raja Ansel Hartama Sihombing
MUARA KOMPUTER : Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer & Elektronika Vol. 2 No. 2 (2026): MUARA KOMPUTER : Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer & Elektronika
Publisher : CV MUARA EDUKASI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.64365/murakom.v2i2.281

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dan membandingkan kinerja algoritma pengurutan Quick Sort, Merge Sort, dan Heap Sort berdasarkan waktu eksekusi dan penggunaan memori. Metode yang digunakan adalah pendekatan kuantitatif dengan melakukan pengujian terhadap ketiga algoritma menggunakan dataset dengan variasi ukuran dan kondisi data, yaitu acak, terurut, dan terbalik. Parameter yang diukur meliputi waktu eksekusi yang diperoleh melalui proses eksperimen menggunakan bahasa pemrograman Python, serta analisis penggunaan memori yang dilakukan secara teoritis. Hasil penelitian menunjukkan bahwa waktu eksekusi meningkat seiring dengan bertambahnya jumlah data. Quick Sort memiliki performa yang unggul pada kondisi data terurut dan terbalik, serta tetap kompetitif pada data acak. Merge Sort menunjukkan kestabilan performa dan cenderung lebih optimal pada data acak berukuran besar. Sementara itu, Heap Sort memiliki waktu eksekusi yang relatif lebih tinggi, namun lebih efisien dalam penggunaan memori. Dengan demikian, pemilihan algoritma pengurutan yang optimal perlu mempertimbangkan karakteristik data serta kebutuhan sistem, baik dari segi efisiensi waktu maupun penggunaan memori.
Optimasi Naive Bayes dengan Diskritisasi dan Penanganan Outlier untuk Deteksi Diabetes pada Dataset Pima Indians Gus Rosauli Pandianga; Angelica Barus; Mohd. Rafiif Albani; Nuriana Sipahutar
MUARA KOMPUTER : Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer & Elektronika Vol. 2 No. 2 (2026): MUARA KOMPUTER : Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer & Elektronika
Publisher : CV MUARA EDUKASI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.64365/murakom.v2i2.282

Abstract

Diabetes sering kali tidak menunjukkan gejala awal sehingga banyak orang terlambat menanganinya. Teknologi komputer sebenarnya bisa membantu mendeteksi risiko ini dengan cepat melalui metode Gaussian Naive Bayes. Namun, tantangannya adalah data kesehatan yang tersedia sering kali berantakan, memiliki angka yang tidak masuk akal, atau data yang terlalu ekstrem. Penelitian ini bertujuan memperbaiki kualitas data tersebut dengan cara membersihkan angka yang salah, membuang data yang tidak wajar, dan menyederhanakan angka medis yang rumit menjadi kelompok yang lebih mudah dibaca sistem. Hasilnya sangat baik karena komputer menjadi jauh lebih akurat dalam menebak risiko diabetes dengan tingkat keberhasilan mencapai 80,60%. Faktor yang paling menentukan dalam prediksi ini adalah kadar gula darah dan berat badan pasien. Kesimpulannya dengan membereskan data yang berantakan terlebih dahulu maka teknologi sederhana pun bisa menjadi alat deteksi dini yang sangat membantu tenaga medis di puskesmas atau klinik kecil.
Pengembangan Model Hibrida AI untuk Manipulasi Aerial yang Kompleks Aditya Nugraha Pratama; Bella Safira Azzahra
MUARA KOMPUTER : Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer & Elektronika Vol. 2 No. 2 (2026): MUARA KOMPUTER : Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer & Elektronika
Publisher : CV MUARA EDUKASI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.64365/murakom.v2i2.289

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model kecerdasan buatan (AI) hibrida guna memungkinkan kendaraan aerial (drone) melakukan manuver manipulasi yang kompleks dan lincah di lingkungan yang dinamis. Pendekatan konvensional berbasis model fisik seringkali gagal dalam menangani ketidakpastian dan non-linearitas saat berinteraksi dengan objek di udara. Oleh karena itu, kami mengusulkan arsitektur AI hibrida yang menggabungkan Deep Reinforcement Learning (DRL) untuk pengambilan keputusan secara real-time dengan Neural Network fisis atau Model Predictive Control (MPC) yang dimodifikasi untuk memastikan stabilitas dan presisi trayektori. Model ini dilatih dalam lingkungan simulasi yang merepresentasikan gaya aerodinamis dan kontak tak terduga. Hasil simulasi menunjukkan bahwa model hibrida yang diusulkan mampu mencapai tingkat keberhasilan manipulasi yang lebih tinggi dan waktu penyelesaian tugas yang lebih cepat dibandingkan metode konvensional atau metode berbasis pembelajaran tunggal, terutama dalam skenario penangkapan objek bergerak dan menghindari rintangan secara agresif. Temuan ini mengindikasikan potensi besar model hibrida untuk diaplikasikan pada misi pencarian dan penyelamatan, inspeksi industri, dan logistik di masa depan.
Kerja Kriptografi Pasca-Kuantum untuk Jaringan Internet of Things (IoT) Erlangga Ramadhan Fauzi; Fitria Nur Aulia
MUARA KOMPUTER : Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer & Elektronika Vol. 2 No. 2 (2026): MUARA KOMPUTER : Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer & Elektronika
Publisher : CV MUARA EDUKASI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.64365/murakom.v2i2.290

Abstract

Era komputasi kuantum membawa ancaman signifikan terhadap sistem kriptografi konvensional yang saat ini banyak digunakan untuk mengamankan jaringan Internet of Things (IoT), seperti RSA dan ECC. Algoritma Shor memungkinkan komputer kuantum memecahkan permasalahan matematis yang mendasari algoritma tersebut dalam waktu singkat, sehingga kerahasiaan dan integritas data pada perangkat IoT menjadi rentan. Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji implementasi dan kinerja Kriptografi Pasca-Kuantum (PQC) sebagai solusi pengamanan untuk jaringan IoT yang memiliki keterbatasan sumber daya, seperti daya komputasi, memori, dan konsumsi energi.Metodologi yang digunakan dalam penelitian ini meliputi studi literatur terhadap algoritma PQC yang menjadi finalis dalam kompetisi NIST, khususnya algoritma berbasis lattice-based cryptography (seperti CRYSTALS-Kyber dan CRYSTALS-Dilithium) yang dinilai efisien. Analisis dilakukan dengan membandingkan parameter keamanan, ukuran kunci, ukuran ciphertext, serta kecepatan komputasi dari algoritma PQC terhadap algoritma kriptografi konvensional dalam simulasi lingkungan IoT.Hasil penelitian menunjukkan bahwa meskipun algoritma PQC memerlukan ukuran kunci dan overhead komunikasi yang lebih besar dibandingkan algoritma konvensional, beberapa kandidat seperti Kyber menunjukkan kinerja yang cukup kompetitif dan memungkinkan untuk diimplementasikan pada perangkat IoT dengan kelas menengah ke atas. Namun, untuk perangkat IoT dengan sumber daya sangat terbatas (constrained devices), masih diperlukan optimalisasi lebih lanjut, baik dari sisi perangkat keras maupun perangkat lunak.Penelitian ini menyimpulkan bahwa transisi menuju kriptografi pasca-kuantum untuk IoT adalah sebuah keniscayaan. Rekomendasi yang diberikan mencakup perlunya adopsi standar PQC secara bertahap serta pengembangan protokol hibrida yang menggabungkan kriptografi klasik dan PQC selama masa transisi, guna memastikan keberlanjutan keamanan jaringan IoT di masa depan.
Deteksi Berita Palsu dan Fact-Checking di Media Sosial Menggunakan Model Bahasa Spanyol Ilham Akbar Nurrohman; Jasmine Alisha Putri
MUARA KOMPUTER : Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer & Elektronika Vol. 2 No. 2 (2026): MUARA KOMPUTER : Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer & Elektronika
Publisher : CV MUARA EDUKASI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.64365/murakom.v2i2.291

Abstract

Penyebaran berita palsu (fake news) di platform media sosial telah menjadi ancaman serius bagi demokrasi, ketertiban umum, dan kredibilitas informasi, terutama karena kecepatan sebar dan kemudahan replikasi konten yang sering kali tidak dapat diimbangi oleh proses verifikasi manual . Penelitian ini bertujuan untuk mengeksplorasi dan mengevaluasi efektivitas penggunaan model bahasa berbasis Spanyol dalam mendeteksi berita palsu serta mendukung proses fact-checking di media sosial, khususnya di platform X (dahulu Twitter). Fokus utama adalah pada tantangan spesifik bahasa Spanyol yang kaya akan variasi linguistik, konteks sosial-budaya, serta karakteristik unik teks di media sosial seperti bahasa informal dan slang . Metodologi yang diulas dalam berbagai studi melibatkan penggunaan model transformer seperti BETO (BERT untuk Bahasa Spanyol), MarIA, RoBERTuito, BERTuit, dan BERTin, yang dilatih dan divalidasi menggunakan dataset dari platform fact-checking terakreditasi seperti Ecuador Chequea dan Ecuador Verifica . Hasil penelitian menunjukkan bahwa model yang dikhususkan untuk bahasa Spanyol, terutama MarIA, secara signifikan mengungguli model multibahasa generik dalam hal akurasi, presisi, recall, dan skor F1 untuk tugas klasifikasi berita palsu . Selain itu, pendekatan yang menganalisis fitur emosional dan linguistik (seperti sintaksis dan leksikal) terbukti efektif dalam mengidentifikasi pola-pola khas pada konten yang menyesatkan, dengan emosi negatif seperti kemarahan dan ketakutan sering muncul pada unggahan terkait hoaks . Penelitian ini menyimpulkan bahwa pengembangan dan penerapan model bahasa Spanyol yang spesifik dan peka konteks sangat krusial untuk membangun sistem deteksi berita palsu yang andal. Hal ini tidak hanya meningkatkan akurasi verifikasi tetapi juga berpotensi mempercepat kerja jurnalis dan fact-checker dalam menyaring informasi di era digital . Temuan ini membuka peluang untuk penelitian lebih lanjut dengan perluasan dataset dan eksplorasi arsitektur model yang lebih canggih.
Implementasi Optimasi Alokasi Sumber Daya untuk Pelayanan LLM Terdistribusi Mochammad Faiz Ramadhan; Nadya Putri Amelia
MUARA KOMPUTER : Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer & Elektronika Vol. 2 No. 3 (2026): MUARA KOMPUTER : Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer & Elektronika
Publisher : CV MUARA EDUKASI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.64365/murakom.v2i3.292

Abstract

Perkembangan pesat Large Language Models (LLM) telah membuka berbagai kemungkinan baru dalam pemrosesan bahasa alami. Namun, ukuran model yang sangat besar dan kebutuhan komputasi yang masif menimbulkan tantangan signifikan dalam penyediaan layanan (serving) yang responsif dan efisien. Arsitektur terdistribusi menjadi solusi untuk menangani beban kerja ini, namun efektivitasnya sangat bergantung pada strategi alokasi sumber daya (seperti GPU, memori, dan bandwidth) yang digunakan. Alokasi yang tidak optimal dapat menyebabkan pemanfaatan sumber daya yang buruk, latensi tinggi, dan biaya operasional yang membengkak.Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan dan mengevaluasi metode optimasi alokasi sumber daya pada sistem pelayanan LLM terdistribusi. Fokus utama adalah merancang mekanisme alokasi adaptif yang mampu menyeimbangkan beban kerja secara dinamis, meminimalkan kemacetan komunikasi antar node, serta menjamin Quality of Service (QoS) seperti latensi dan throughput. Metode yang diusulkan mengkombinasikan teknik penjadwalan berbasis prioritas, manajemen memori hierarkis, dan penyeimbangan beban prediktif dengan mempertimbangkan karakteristik unik dari inferensi LLM, seperti sifat autoregressive dan variasi panjang konteks input. Implementasi dilakukan pada lingkungan cluster komputasi dengan orkestrasi container dan diamati metrik kinerjanya.Hasil implementasi menunjukkan bahwa pendekatan yang diusulkan mampu meningkatkan utilisasi sumber daya hingga presentase tertentu (misal: 25%) dan mengurangi latensi rata-rata untuk permintaan (request) dibandingkan dengan metode alokasi statis konvensional. Selain itu, sistem terbukti lebih resilien terhadap lonjakan permintaan dengan menjaga stabilitas throughput. Penelitian ini berkontribusi dalam menyediakan kerangka kerja praktis untuk menjalankan layanan LLM berskala besar secara lebih ekonomis dan berkinerja tinggi, serta membuka peluang untuk pengembangan lebih lanjut dalam manajemen sumber daya cerdas untuk AI generatif.
Sistem Pakar untuk Rekomendasi Obat Bebas menggunakan Metode Dempster-Shafer Theory Rahmat Hidayatullah; Siti Nurhaliza Zainuddin
MUARA KOMPUTER : Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer & Elektronika Vol. 2 No. 3 (2026): MUARA KOMPUTER : Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer & Elektronika
Publisher : CV MUARA EDUKASI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.64365/murakom.v2i3.293

Abstract

Kesadaran masyarakat akan kesehatan mendorong peningkatan praktik swamedikasi atau pengobatan mandiri, terutama untuk penyakit ringan. Namun, keterbatasan pengetahuan masyarakat mengenai jenis penyakit, gejala, serta obat bebas yang tepat seringkali menyebabkan kesalahan dalam pemilihan obat. Kesalahan ini berpotensi menimbulkan efek samping yang tidak diinginkan atau memperparah kondisi penyakit. Penelitian ini bertujuan untuk membangun sebuah sistem pakar yang dapat memberikan rekomendasi obat bebas berdasarkan gejala yang diinputkan oleh pengguna, menggunakan metode Dempster-Shafer Theory untuk mengatasi ketidakpastian dalam diagnosis.Sistem pakar ini dirancang dengan basis pengetahuan yang diperoleh dari wawancara dengan pakar (apoteker/dokter) dan studi literatur, mencakup berbagai jenis penyakit ringan seperti demam, batuk, pilek, sakit kepala, dan diare beserta obat bebas yang sesuai. Metode Dempster-Shafer Theory diterapkan untuk menghitung tingkat keyakinan (densitas) terhadap suatu penyakit berdasarkan kumpulan gejala yang muncul, sehingga dapat merekomendasikan obat yang paling sesuai meskipun terdapat gejala yang tidak lengkap atau ambigu.Aplikasi dibangun dengan menggunakan bahasa pemrograman PHP dan database MySQL. Pengujian sistem dilakukan dengan membandingkan hasil rekomendasi dari sistem pakar dengan diagnosis pakar untuk kasus yang sama. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem pakar ini mampu memberikan rekomendasi obat bebas dengan tingkat akurasi yang baik. Metode Dempster-Shafer terbukti efektif dalam menangani ketidakpastian gejala dan memberikan hasil yang mendekati penalaran seorang pakar. Sistem ini diharapkan dapat menjadi alat bantu bagi masyarakat untuk melakukan swamedikasi secara lebih aman dan tepat.
Efek Kelembapan Udara Terhadap Tegangan Flashover Isolator Porselen Terkontaminasi NaCl Muhamad Carwin; Aripin Aripin; Rian Nurdiansyah
MUARA KOMPUTER : Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer & Elektronika Vol. 2 No. 3 (2026): MUARA KOMPUTER : Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer & Elektronika
Publisher : CV MUARA EDUKASI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.64365/murakom.v2i3.331

Abstract

Isolator merupakan komponen listrik yang mempunyai sifat dielektrik, berfungsi sebagai pemisah antara konduktor dengan menara saluran udara. Kinerja pada isolator sangat dipengaruhi oleh kondisi lingkungan salah satunya kelembapan udara. Karena kelembapan dapat meningkatkan konduktivitas lapisan kontaminan pada permukaan isolator dan memperbesar risiko terjadinya flashover. Penelitian ini bertujuan menganalisis pengaruh kelembapan udara terhadap tegangan flashover isolator porselen yang terkontaminasi garam NaCl. Metode yang digunakan adalah eksperimen kuantitatif dengan variasi kelembapan relatif 65%, 70%, 75%, 80%, 85%, 90%, dan 95%, sedangkan tingkat kontaminasi NaCl dijaga tetap. Pengujian tegangan flashover dilakukan menggunakan Slow Rate of Rise Test, dan setiap tingkat kelembapan diuji sebanyak sembilan kali. Hasil penelitian menunjukkan bahwa peningkatan kelembapan udara menurunkan tegangan flashover dari 93,66 kV menjadi 57,57 kV dan nilai Equivalent Salt Deposit (ESDD) terukur mengalami kenaikan dari 0,2567 mg/cm² menjadi 0,5857 mg/cm². Kenaikan nilai ESDD ini menunjukkan bahwa kelembapan yang lebih tinggi meningkatkan derajat ionisasi dan efektivtas pelarutan polutan garam di permukaan isolator, yang pada akhirnya meningkatkan konduktivitas permukaan. Temuan ini menunjukkan bahwa kelembapan udara berperan penting dalam menurunkan performa isolasi permukaan, sehingga perlu dipertimbangkan dalam evaluasi keandalan isolator pada lingkungan lembap.
Perancangan Data Warehouse untuk Analisis Ekspor Komoditas Pertanian Indonesia Berbasis OLAP Ripan Laksmana Putra; Fawwaz Aqil Wafii; Irfan Hasan Zahrawi; Riswan Fathurahman; Mohamad Hilman
MUARA KOMPUTER : Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer & Elektronika Vol. 2 No. 3 (2026): MUARA KOMPUTER : Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer & Elektronika
Publisher : CV MUARA EDUKASI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.64365/murakom.v2i3.336

Abstract

Peningkatan jumlah data komoditas pertanian di Indonesia menimbulkan tantangan dalam proses integrasi dan analisis data karena informasi masih tersebar pada berbagai sistem dan instansi yang berbeda. Penelitian ini bertujuan mengembangkan data warehouse komoditas pertanian Indonesia menggunakan metodologi Nine-Step Kimball dan pendekatan star schema untuk mendukung proses analisis dan pengambilan keputusan. Metode penelitian yang digunakan adalah rekayasa perangkat lunak dengan tahapan extract, transform, dan load (ETL) terhadap data sekunder yang diperoleh dari Badan Pusat Statistik (BPS). Sistem yang dikembangkan terdiri atas satu tabel fakta dan dua tabel dimensi yang mendukung analisis multidimensi berbasis Online Analytical Processing (OLAP). Hasil implementasi menunjukkan bahwa data warehouse berhasil mengintegrasikan data ekspor komoditas pertanian ke dalam repositori terpusat serta mampu menyajikan visualisasi dashboard interaktif berupa grafik tren, tabel pivot, dan distribusi komoditas. Sistem yang dibangun mempermudah proses eksplorasi data, mempercepat query analitis, dan meningkatkan konsistensi data antar dimensi. Penelitian ini memberikan kontribusi berupa rancangan arsitektur data warehouse yang terstruktur dan terintegrasi untuk mendukung analisis kebijakan berbasis data pada sektor pertanian.

Page 2 of 3 | Total Record : 27

 1   2   3 

Filter by Year

2025 2026


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 2 No. 3 (2026): MUARA KOMPUTER : Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer & Elektronika Vol. 2 No. 2 (2026): MUARA KOMPUTER : Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer & Elektronika Vol. 2 No. 1 (2026): Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer & Elektronika Vol. 1 No. 1 (2025): MUARA KOMPUTER : Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer & Elektronika