cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Wahyu Andhyka Kusuma
Contact Email
kusuma.wahyu.a@gmail.com
Phone
+628973127396
Journal Mail Official
wahyukusuma@umm.ac.id
Editorial Address
Program Studi Informatika Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Malang Raya Tlogomas 246 Malang, Indonesia Telepon 0341-464318 Ext. 247 Kontak: +628973127396 (Wahyu Andhyka Kusuma) Penerbit: (0341) 464319 - ext. 243 (LPPI Universitas Muhammadiyah Malang)
Location
Kota malang,
Jawa timur
INDONESIA
Jurnal Repositor
Published by Universitas Muhammadiyah Malang
ISSN : 27147975     EISSN : 27161382     DOI : https://doi.org/10.22219/repositor
Core Subject :
Jurnal Repositor merupakan jurnal ilmiah dengan ruang lingkup keilmuan bidang informatika. Jurnal ini mempublikasikan hasil penelitian, telaah ilmiah dan serangkaian hasil studi yang berkaitan. Adapun ruang lingkup dari jurnal ini adalah sebagai berikut: Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence) Pembelajaran mesin (machine learning) Jaringan saraf tiruan (neural networks) Pemrosesan bahasa alami (natural language processing) Sistem pakar dan pengambilan keputusan otomatis Data Sains dan Analitik (Data Science and Analytics) Big data Data mining Analitik prediktif Visualisasi data Pengembangan Perangkat Lunak (Software Engineering) Metodologi pengembangan perangkat lunak Rekayasa perangkat lunak berbasis komponen Pengujian dan kualitas perangkat lunak DevOps dan integrasi berkelanjutan Sistem Informasi (Information Systems) Sistem manajemen basis data Sistem informasi manajemen E-commerce dan sistem informasi bisnis Sistem informasi geografis Keamanan Siber (Cybersecurity) Kriptografi Keamanan jaringan Keamanan sistem dan aplikasi Analisis dan mitigasi serangan siber Jaringan dan Komunikasi (Networking and Communication) Protokol jaringan Jaringan nirkabel dan mobile Internet of Things (IoT) Komunikasi data dan jaringan sensor Komputasi Terdistribusi dan Paralel (Distributed and Parallel Computing) Cloud computing Komputasi grid dan komputasi awan Komputasi paralel Sistem terdistribusi Multimedia dan Interaksi Manusia-Komputer (Multimedia and Human-Computer Interaction) Pengolahan gambar dan video Realitas virtual dan augmentasi Desain antarmuka pengguna Usabilitas dan pengalaman pengguna Bioinformatika dan Komputasi Kesehatan (Bioinformatics and Health Informatics) Analisis data biomedis Sistem informasi kesehatan Genomika komputasional Pemodelan dan simulasi dalam biologi Teori Komputasi dan Algoritma (Theory of Computation and Algorithms) Kompleksitas komputasi Desain dan analisis algoritma Teori graf dan kombinatorika Pemrograman dan optimisasi matematis Robotika dan Sistem Otomatisasi (Robotics and Automation Systems) Sistem robotik dan kendali Kendaraan otonom Otomatisasi industri Robot kolaboratif
Arjuna Subject : -
Articles 479 Documents
 44   45   46   47   48 
Klasifikasi Pengemudi yang Terdistraksi Menggunakan Densenet 169 Muhammad Reza Syahfahlevi Sahri; Yufis Azhar
Jurnal Repositor Vol. 7 No. 3 (2025): Agustus 2025
Publisher : Universitas Muhammadiyah Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22219/repositor.v7i3.38353

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mendeteksi pengemudi yang terdistraksi menggunakan arsitektur DenseNet-169, di mana salah satu penyebab utama kecelakaan lalu lintas adalah gangguan pada pengemudi. Hal ini dapat menyebabkan kerugian materi maupun kehilangan nyawa. Dataset yang digunakan adalah State Farm Distracted Driver Detection, yang terdiri dari 19.000 gambar dalam 10 kelas berbeda. DenseNet-169 dipilih karena kemampuannya yang unggul dalam menangani dataset yang besar dan kompleks dengan efisiensi parameter yang tinggi. Model dilatih menggunakan pre-trained weights dari ImageNet dan dievaluasi menggunakan metrik akurasi, presisi, recall, dan F1-score. Hasil penelitian menunjukkan bahwa DenseNet-169 memberikan performa yang baik dalam mengklasifikasikan kondisi pengemudi yang terdistraksi dengan akurasi 97,50% pada data uji. Diharapkan teknologi ini dapat berkontribusi pada keselamatan jalan raya dengan mendeteksi pengemudi yang terdistraksi.
Pengaruh Preprocessing Kontras dan Pencahayaan pada Kinerja Model VGG16 dalam Deteksi Sel Malaria Muchamad Thaqifullah; Christian Sri Kusuma Aditya
Jurnal Repositor Vol. 7 No. 4 (2025): November 2025
Publisher : Universitas Muhammadiyah Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22219/repositor.v7i4.38421

Abstract

Malaria adalah penyakit serius yang disebabkan oleh parasit Plasmodium dan ditularkan melalui gigitan nyamuk Anopheles, dengan jutaan kasus terjadi setiap tahun dan dampak besar di negara berkembang. Diagnosis yang cepat dan akurat sangat penting untuk pengendalian penyakit ini, namun metode konvensional seperti mikroskopi dan tes diagnostik cepat memiliki keterbatasan, termasuk ketergantungan pada tenaga ahli serta biaya yang tinggi. Penelitian ini memanfaatkan Convolutional Neural Network (CNN) berbasis arsitektur VGG-16 yang dioptimalkan menggunakan pendekatan transfer learning untuk mendeteksi malaria pada citra sel darah merah. Teknik Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization (CLAHE) digunakan dalam tahap pemrosesan gambar guna meningkatkan kualitas citra sebelum dilakukan klasifikasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan CLAHE mampu menghasilkan akurasi tertinggi sebesar 96% dengan meningkatkan kontras gambar tanpa menambah noise secara signifikan, sehingga pola penting pada citra menjadi lebih mudah dikenali. Pendekatan ini membuktikan bahwa kombinasi VGG-16 dan CLAHE efektif dalam mendukung diagnosis malaria dengan cepat dan akurat, serta berpotensi memperkuat upaya pengendalian penyakit ini.
Rancangan Alat menara Guna Pengembangan Daerah tertinggal dan Terdampak Bencana Dengan Studi Kasus Daerah Ponorogo Lutfi Rizzaludin; Denar Regata Akbi; Luqman Hakim
Jurnal Repositor Vol. 7 No. 1 (2025): Februari 2025
Publisher : Universitas Muhammadiyah Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22219/repositor.v7i1.38464

Abstract

Indonesia memiliki kondisi geografis yang menantang, khususnya di wilayah pegunungan seperti Ponorogo, yang mempersulit pembangunan infrastruktur jaringan internet. Tantangan ini diperburuk dengan ancaman bencana alam seperti tanah longsor. Penelitian ini bertujuan untuk merancang menara yang mendukung jaringan nirkabel dengan metode Point-to-Point (PTP) menggunakan frekuensi 2,4 GHz dan 5 GHz untuk memperbaiki akses internet di daerah tertinggal dan terdampak bencana. Proses perancangan menara mengadaptasi desain tripod kamera untuk mencapai stabilitas dan kemudahan instalasi, yang kemudian divalidasi melalui pengujian Quality of Service (QoS) dan survei pengguna. Hasil pengujian menunjukkan bahwa desain ini mampu memberikan koneksi yang stabil dan efisien di area dengan medan kompleks, sehingga dapat meningkatkan komunikasi dan mendukung kegiatan ekonomi serta pendidikan di daerah tersebut.
Rekayasa Ulang Proses Bisnis pada Website Kasir Alaska Coffee: Solusi untuk Meningkatkan Kinerja Operasional Muhammad Syahrul Naim; Wildan Suharso
Jurnal Repositor Vol. 7 No. 1 (2025): Februari 2025
Publisher : Universitas Muhammadiyah Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22219/repositor.v7i1.38830

Abstract

Rekayasa ulang proses bisnis (Business Process Reengineering - BPR) pada website kasir Alaska Coffee bertujuan untuk meningkatkan efisiensi operasional melalui perbaikan manajemen transaksi dan pelaporan. Penelitian ini memetakan dan menganalisis proses bisnis yang ada menggunakan standar ASME untuk mengidentifikasi ketidakefisienan dan mengusulkan perbaikan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa dari 12 proses yang ada, 4 proses diotomatisasi dan 5 proses dieliminasi. Pengujian efisiensi throughput dilakukan pada proses manajemen transaksi dan pelaporan, dengan hasil menunjukkan efisiensi throughput yang meningkat dari 77,78% pada proses lama menjadi 100% pada proses baru. Aplikasi berbasis ponsel untuk manajer dan karyawan diusulkan untuk mendukung otomatisasi, mengurangi kesalahan manual, dan meningkatkan efisiensi dalam pemantauan serta pengelolaan laporan. Hasil dari penelitian ini memberikan rekomendasi untuk penerapan teknologi informasi yang dapat meningkatkan kinerja operasional pada website kasir Alaska Coffee.
Analisis Ulasan Pengguna Aplikasi Gojek Berdasarkan Versi Aplikasi Menggunakan Metode Clustering untuk Evaluasi Kepuasan Kayyisu Willyani
Jurnal Repositor Vol. 7 No. 1 (2025): Februari 2025
Publisher : Universitas Muhammadiyah Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22219/repositor.v7i1.38917

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis data ulasan pengguna aplikasi Gojek dengan menggunakan metode clustering untuk mengelompokkan pengguna berdasarkan versi aplikasi dan tingkat kepuasan mereka. Dataset yang digunakan diperoleh dari Kaggle dan berisi kolom-kolom seperti “username”, “content”, “score”, “at”, dan “appversion”. Dalam penelitian ini, dilakukan pengelompokan data ke dalam tiga cluster menggunakan algoritma K-Means. Setiap versi aplikasi dikonversi menjadi nilai numerik, dan data dipangkas menjadi maksimal 1.000 entri per versi untuk menjaga keseimbangan. Hasil clustering menunjukkan adanya pola kepuasan pengguna yang bervariasi pada setiap versi aplikasi. Cluster pertama merepresentasikan pengguna dengan tingkat kepuasan rendah, cluster kedua menunjukkan tingkat kepuasan tinggi pada versi aplikasi terbaru, dan cluster ketiga menampilkan tingkat kepuasan tinggi pada versi aplikasi awal. Visualisasi hasil clustering memberikan wawasan yang berharga bagi pengembang aplikasi untuk meningkatkan pengalaman pengguna.
Penerapan K-Nearest Neighbors Pada Single Layer Perceptron Untuk Klasifikasi Dataset Kecil Dengan Tiga Fitur Arjuna Ranma Putra; Devi Yunita; Julya Rahmah Shanty; Maria Iodina Ieki; Muhammad Aqshal Hidayat Fizhilillah; Rifky Firmansyah
Jurnal Repositor Vol. 7 No. 2 (2025): Mei 2025
Publisher : Universitas Muhammadiyah Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22219/repositor.v7i2.38986

Abstract

Dalam pengembangan model machine learning untuk dataset kecil, pemilihan metode yang tepat menjadi kunci untuk menghasilkan klasifikasi yang akurat. Penelitian ini mengaplikasikan algoritma Single Layer Perceptron (SLP) untuk mengklasifikasikan dataset kecil dengan tiga fitur utama, yaitu Feature1, Feature2, dan Feature3. Algoritma SLP digunakan untuk mempelajari pola dalam data, dengan evaluasi model menggunakan teknik validasi silang k-fold. Teknik ini memastikan setiap bagian data digunakan sebagai data uji dan pelatihan secara bergantian, untuk mendapatkan hasil evaluasi yang lebih akurat. Selain itu, algoritma k-Nearest Neighbor (k-NN) digunakan untuk mencari nilai parameter K yang optimal guna meningkatkan akurasi model. Penelitian ini menggunakan 13 data sampel untuk melatih dan menguji model. Dengan pendekatan ini, diharapkan dapat meningkatkan kinerja model dalam mengklasifikasikan dataset kecil dengan tiga fitur.
Implementasi Algoritma K-Means: Analisis Klasterisasi Emisi Metana Global Berdasarkan Sektor dan Negara Menggunakan RapidMiner Muhammad Faqih Alharits; Ramdoni; Hanif Maulana Ar Rasyid; Khalid Saefullah; Arjuna Mardika Maulana; Devi Yunita
Jurnal Repositor Vol. 7 No. 2 (2025): Mei 2025
Publisher : Universitas Muhammadiyah Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22219/repositor.v7i2.39034

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pola emisi metana global berdasarkan sektor dan negara menggunakan algoritma K-Means clustering. Data yang digunakan adalah dataset emisi metana global dari Kaggle, yang mencakup informasi tentang emisi, sektor, sub-sektor, dan negara. Melalui penerapan algoritma K-Means, negara-negara dikelompokkan berdasarkan kesamaan pola emisi metana mereka.  Hasil analisis menunjukkan kelompok negara dengan karakteristik emisi yang berbeda, yang memungkinkan identifikasi prioritas tindakan mitigasi. Penelitian ini memberikan wawasan penting bagi pembuat kebijakan dalam upaya pengendalian emisi metana global.
Adversarial Attack Pada Teks Berbahasa Indonesia Menggunakan Framework TextAttack Setio Basuki; Ilham Aulady Miftakhurrizqy
Jurnal Repositor Vol. 7 No. 2 (2025): Mei 2025
Publisher : Universitas Muhammadiyah Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22219/repositor.v7i2.39702

Abstract

Machine learning merupakan sebuah bidang keilmuan yang sangat cepat perkembangannya. Natural language processing atau NLP merupakan salah satu dari beberapa bagian keilmuan machine learning. Perkembangan NLP yang cepat ini juga telah diimplementasikan pada keseharian manusia, seperti chatbot, search engine, analisa sentiment, dan lain-lain. Perkembangan ini juga diikuti dengan adanya resiko seperti adversarial attack. Adversarial attack merupakan serangan yang bertujuan untuk menipu model machine learning, termasuk NLP. Adversarial attack pada NLP dilakukan dengan mengubah data yang akan diproses oleh model, sehingga model bisa terkelabuhi saat mengeluarkan output. Proses adversarial attack pada NLP tersebut bisa dipermudah dengan mengguanakan sebuah framework TextAttack. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan perbandingan pada model NLP dengan karakteristik aristektur yang berbeda dan melihat bagaimana adversarial attack bisa mempengaruhi model NLP tersebut. Proses penelitian ini memiliki beberapa tahap, yaitu mencari dataset, preprocessing, pembuatan 3 model NLP, pengubahan resep pada framework, dan evaluasi model saat sebelum diserang serta sesudah diserang. Model yang digunakan pada penelitian ini merupakan model Multinomial Naïve Bayes dengan arsitektur klasik, model dengan arsitektur LSTM, dan model dengan arsitektur BERT. Hasil penelitian menunjukkan jika model arsitektur BERT memiliki ketahanan yang lebih baik dari pada model klasik dan model LSTM. Sedangkan model klasik memberikan hasil serangan yang paling sedikit daripada model LSTM dan model BERT. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi dalam bidang adversarial attack khususnya pada teks yang berbahasa Indonesia.
Pengujian Fungsional Website Penyewaan Kamera Dan Lensa Menggunakan Teknik Equivalence Partitioning Studi Kasus : rentcam.my.id Fenti Karina Agustin
Jurnal Repositor Vol. 8 No. 1 (2026): Februari 2026
Publisher : Universitas Muhammadiyah Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22219/repositor.v8i1.39828

Abstract

Pengujian perangkat lunak adalah hal yang penting dalam menjamin kualitas dari sebuah sistem. Penelitian ini bertujuan untuk menguji fungsionalitas pada website rentcam, yaitu sebuah platform yang digunakan untuk menyewa kamera dan lensa. Pengujian equivalence partitioning yang akan digunakan dalam penelitian ini, dengan mengelompokkan data input ke dalam partisi valid dan invalid. Dari fitur – fitur yang ada akan dipilih beberapa variable yang akan diuji , lalu dipisahkan menjadi partisi valid dan invalid yang akan memastikan bahwa sistem sesuai atau tidak dengan ekspektasi penggunanya. Hasil dari pengujian ini nantinya akan menjadi bahan perbaikan jika ditemukan bug atau kesalahan pada sistem. Pengujian ini juga mengonfirmasi bahwa website RentCam dapat berjalan sesuai dengan spesifikasi, baik dalam menangani input yang benar maupun dalam mengelola kesalahan input. Dengan demikian, penelitian ini memberikan kontribusi dalam meningkatkan kualitas sistem RentCam, serta menawarkan pendekatan pengujian yang efisien untuk aplikasi serupa.
Evaluasi Kesiapan dan Penerimaan Sistem Informasi Manajemen dan Administrasi Desa Junrejo (SIMAJU) Menggunakan Metode TRAM Handy Reza Alffanda; Evi Dwi Wahyuni; Ilyas Nuryasin
Jurnal Repositor Vol. 8 No. 1 (2026): Februari 2026
Publisher : Universitas Muhammadiyah Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22219/repositor.v8i1.40081

Abstract

SIMAJU (Sistem Manajemen Administrasi Desa Junrejo) merupakan sistem informasi yang digunakan oleh Desa Junrejo untuk mendukung pengelolaan administrasi secara digital. SIMAJU sendiri merupakan teknologi baru yang dihadirkan untuk menggantikan proses administrasi manual yang selama ini sering menyebabkan keterlambatan pengelolaan dokumen dan meningkatkan risiko kesalahan manusia. Namun, dalam penerapannya, ditemukan beberapa permasalahan seperti resistensi perangkat desa terhadap penggunaan teknologi baru, keraguan terhadap keandalan sistem, serta keterbatasan pemahaman terhadap fitur yang disediakan SIMAJU. Berdasarkan permasalahan-permasalahan tersebut, maka perlu dilakukan analisis untuk mengetahui bagaimana kesiapan dan penerimaan pengguna terhadap SIMAJU. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis kesiapan dan penerimaan pengguna terhadap SIMAJU menggunakan metode TRAM (Technology Readiness Acceptance Model), yang menggabungkan Technology Readiness Index (TRI) dan Technology Acceptance Model (TAM). Hasil analisis menunjukkan bahwa dari 9 hipotesis yang diuji, 7 hipotesis diterima dan 2 ditolak. hipotesis yang diterima yakni OPT : PEU, INN : PEU, INN : PU, INS : PEU, INS : PU, DIS : PU, dan PEU : PU. Rekomendasi pada penelitian ini disusun berdasarkan hasil analisis untuk mendukung keberhasilan implementasi SIMAJU dalam meningkatkan kualitas administrasi desa meliputi pelatihan intensif, pengembangan fitur yang lebih inovatif, dan penyediaan dukungan teknis yang responsif.

Page 46 of 48 | Total Record : 479

 44   45   46   47   48 

Filter by Year

2019 2026


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 8 No. 3 (2026): Agustus 2026 Vol. 8 No. 2 (2026): Mei 2026 Vol. 8 No. 1 (2026): Februari 2026 Vol. 7 No. 4 (2025): November 2025 Vol. 7 No. 3 (2025): Agustus 2025 Vol. 7 No. 2 (2025): Mei 2025 Vol. 7 No. 1 (2025): Februari 2025 Vol. 6 No. 4 (2024): November 2024 Vol. 6 No. 3 (2024): Agustus 2024 Vol. 6 No. 2 (2024): Mei 2024 Vol. 6 No. 1 (2024): Februari 2024 Vol. 5 No. 4 (2023): November 2023 Vol. 5 No. 3 (2023): August 2023 Vol. 5 No. 2 (2023): May 2023 Vol. 5 No. 1 (2023): February 2023 Vol. 4 No. 4 (2022): November 2022 Vol. 4 No. 3 (2022): Agustus 2022 Vol. 4 No. 2 (2022): Mei 2022 Vol. 4 No. 1 (2022): Februari 2022 Vol. 3 No. 5 (2021): November 2021 Vol. 3 No. 4 (2021): Agustus 2021 Vol. 3 No. 3 (2021): Mei 2021 Vol. 3 No. 2 (2021): Februari 2021 Vol. 3 No. 1 (2021): Januari 2021 Vol. 2 No. 12 (2020): Desember 2020 Vol. 2 No. 11 (2020): November 2020 Vol. 2 No. 10 (2020): Oktober 2020 Vol. 2 No. 9 (2020): September 2020 Vol. 2 No. 8 (2020): Agustus 2020 Vol. 2 No. 7 (2020): Juli 2020 Vol. 2 No. 6 (2020): Juni 2020 Vol. 2 No. 5 (2020): Mei 2020 Vol. 2 No. 4 (2020): April 2020 Vol. 2 No. 3 (2020): Maret 2020 Vol. 2 No. 2 (2020): Februari 2020 Vol. 2 No. 1 (2020): Januari 2020 Vol. 1 No. 2 (2019): Desember 2019 Vol. 1 No. 1 (2019): November 2019 More Issue