cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Deny Zainal Arifin
Contact Email
matics@uin-malang.ac.id
Phone
+6285646744340
Journal Mail Official
matics@uin-malang.ac.id
Editorial Address
Jurusan Teknik Informatika Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim Malang Jalan Gajayana 50 Malang, Jawa Timur, Indonesia 65144
Location
Kota malang,
Jawa timur
INDONESIA
MATICS : Jurnal Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi (Journal of Computer Science and Information Technology)
Published by Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim Malang
ISSN : 1978161X     EISSN : 24772550     DOI : https://doi.org/10.18860/mat
Core Subject : Science,
Computer Science & IT
MATICS is a scientific publication for widespread research and criticism topics in Computer Science and Information Technology. The journal is published twice a year, in March and September by Department of Informatics Engineering, Faculty of Science and Technology, Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim Malang, Indonesia. The journal publishes two regular issues per year in the following areas : Algorithms and Complexity; Architecture and Organization; Computational Science; Discrete Structures; Graphics and Visualization; Human-Computer Interaction; Information Assurance and Security; Information Management; Intelligent Systems; Networking and Communication; Operating Systems; Platform-Based Development; Parallel and Distributed Computing; Programming Languages; Software Development Fundamentals; Software Engineering; Systems Fundamentals; Social Issues and Professional Practice.
Arjuna Subject : Ilmu Komputer (semua kategori) - Aplikasi Ilmu Komputer
Articles 5 Documents
 1 
Search results for , issue "MATICS (Vol. 4 No. 2" : 5 Documents clear
RANCANG BANGUN SISTEM INFORMASI INVENTORI MENGGUNAKAN METODE ASSOCIATION RULES DI CV. DAMAR LANGIT Fanani, Zainul; Faisal, Muhammad
MATICS MATICS (Vol. 4 No. 2
Publisher : Department of Informatics Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (460.19 KB) | DOI: 10.18860/mat.v0i0.1562

Abstract

Sistem informasi manajemen inventori merupakan sistem informasi yang mengelola data transaksi dan persediaan dalam gudang. Perusahaan yang bergerak dibidang produksi umumnya memerlukan Sistem Inventori. Sistem Inventori biasanya terdiri dari sistem penerimaan barang, sistem pembelian barang, dan sistem gudang. Sistem ini harus dapat memberikan informasi inventori seperti informasi pengeluaran barang, pembelian barang, penerimaan barang dan informasi lain secara cepat dan akurat, selain itu sistem dapat mempermudah kerja user.Pada penelitian yang dilakukan berkaitan dengan rancang bangun sistem informasi inventori menggunakan association rules (aturan asosiasi), bertujuan sebagai sistem pendukung keputusan untuk merekomendasikan persediaan sepeda motor sesuai tipe dan warna dengan menganalisa data penjualan sepeda motor SUZUKI. Dan dari aplikasi ini dapat mengetahui pola/ kebiasaan customer dalam kecenderungan membeli sepeda motor. Sehingga dari aturan asosiasi ini menghasilkan informasi yang bisa digunakan untuk membantu dalam mendukung keputusan seorang manager dalam manajemen perusahaan terutama dalam memecahkan permasalahan yang berhubungan dengan inventori (persediaan) sepeda motor dari produk SUZUKI yang sesuai tipe dan warna dengan tipe dan warna yang lainnya, sehingga dapat bermanfaat dalam menentukan strategi pemasaran. Selanjutnya seorang pimpinan operasional dapat merencanakan sendiri untuk menentukan jumlah pembelian. Dan output dari aplikasi sistem informasi jumlah sisa persediaan didapat dari hasil pemrosesan didalam database. Kata Kunci : Sistem informasi, Inventori, Sistem Pendukung Keputusan (Decisition Support System), Association Rule, Data Mining, OLAP (Online Analitic Processing), Algoritma Apriori, Support, Confidence, Lift Rasio.
IMPLEMENTASI METODE MULTIPLE KERNEL SUPPORT VECTOR MACHINE UNTUK SELEKSI FITUR DARI DATA EKSPRESI GEN DENGAN STUDI KASUS LEUKIMIA DAN TUMOR USUS BESAR Yunita, Ariana; Fatichah, Chastine; Yuhana, Umi Laily
MATICS MATICS (Vol. 4 No. 2
Publisher : Department of Informatics Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (527.898 KB) | DOI: 10.18860/mat.v0i0.1563

Abstract

Pada penelitian ini mengimplementasikan metode multiple kernel support vector machine untuk seleksi fitur. Multiple kernel merupakan metode modifikasi fungsi kernel yang mengalikan tiap elemen dari data. Metode ini melakukan seleksi fitur terhadap fitur yang kurang penting dengan tingkat akurasi lebih baik daripada metode dasar support vector machine. Uji coba dilakukan dengan menggunakan dataset ekspresi gen leukimia dan tumor usus besar. Hasil uji coba dibandingkan dengan tingkat akurasi metode support vector machine tanpa seleksi fitur. Tingkat akurasi metode multiple kernel support vector machine yang dihasilkan untuk data ekspresi gen leukimia yaitu 85% dan untuk data tumor usus besar sebesar 69%. Sedangkan tingkat akurasi dengan metode dasar support vector machine yaiu sebesar 82% untuk data leukimia dan 59% untuk data tumor usus besar. Seleksi fitur dapat mempersingkat waktu komputasi sehingga dapat dikembangkan untuk banyak aplikasi pengenalan pola. Kata Kunci: Multiple kernel, support vector  machine, seleksi fitur, data ekspresi gen
SISTEM PENGENALAN PENUTUR DENGAN METODE MEL-FREQUENCY WRAPPING DAN KUANTISASI VEKTOR Mustofa, ali
MATICS MATICS (Vol. 4 No. 2
Publisher : Department of Informatics Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (723.141 KB) | DOI: 10.18860/mat.v0i0.1564

Abstract

Pengenalan penutur adalah proses identifikasi suara seseorang.. Pengenalan penutur  berguna untuk otentikasi biometrik dan komunikasi antara komputer dengan manusia. Teknik Mel Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) digunakan untuk  ekstraksi ciri dari sinyal wicara dan membandingkan dengan penutur tak dikenal dengan penutur yang ada dalam database. Filter bank digunakan sebagai pembungkus (wrapping) mel frekuensi. Vector Quantization (VQ) adalah proses meletakkan vektor-vektor ciri yang besar dan menghasilkan ukuran vektor-vektor yang kecil yang berhubungan dengan distribusi centroid. Algoritma  K-mean digunakan untuk kluster. Dalam tahap pengenalan, ukuran distorsi berdasarkan minimisasi jarak Euclidean digunakan untuk mencocokkan penutur tak dikenal dengan penutur dalam database. Database wicara menggunakan 10 penutur berbeda dengan MFCC 12, 20 codebook, dan 16 centroid. Kata kunci: penutur, Mel Frequency Cepstral Coefficients, Vector Quantization, K-mean
APLIKASI FUZZY INFERENCE SYSTEM (FIS) METODE SUGENO DALAM MENENTUKAN KEBUTUHAN ENERGI DAN PROTEIN PADA BALITA Wachdani, Rosida; Abidin, Zainal; Yaqin, M. Ainul
MATICS MATICS (Vol. 4 No. 2
Publisher : Department of Informatics Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (415.795 KB) | DOI: 10.18860/mat.v0i0.1565

Abstract

Masa balita merupakan periode perkembangan yang rentan terhadap masalah gizi. Energi dan protein yang tidak seimbang dalam menu makanan balita dapat menyebabkan malnutrisi (gizi salah). Oleh karena itu, pemenuhan energi dan protein merupakan faktor yang perlu diperhatikan dalam menjaga kesehatan balita yang sedang mengalami masa pertumbuhan dan perkembangan. Pada penelitian ini, dibangun perangkat lunak yang dapat memudahkan seseorang dalam menentukan kebutuhan energi dan protein untuk balita usia 36-59 bulan. Metode yang digunakan dalam pengembangan perangkat lunak adalah fuzzy sugeno, yaitu aturan yang direpresentasikan dalam bentuk IF-THEN dengan output berupa konstanta untuk melakukan perhitungan terhadap kebutuhan energi dan protein. Sedangkan input yang digunakan dalam metode fuzzy sugeno meliputi berat badan, tinggi badan, umur dan jenis kelamin. Pengujian terhadap fuzzy sugeno tersebut menunjukkan bahwa nilai yang dihasilkan metode ini memiliki analisis kebenaran dengan standard ideal sebesar 58% dalam menentukan kebutuhan energi dan 86% dalam menentukan kebutuhan protein. Sedangkan metode manual  memiliki analisis kebenaran dengan standard ideal sebesar 24% dalam menentukan kebutuhan energi dan 34% dalam menentukan kebutuhan protein.  Kata kunci : balita, gizi, kebutuhan energi, kebutuhan protein,  fuzzy sugeno.
SEGMENTASI CITRA X-RAY THORAX MENGGUNAKAN LEVEL SET Hariyadi, Mokhamad Amin
MATICS MATICS (Vol. 4 No. 2
Publisher : Department of Informatics Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (421.03 KB) | DOI: 10.18860/mat.v0i0.1566

Abstract

Untuk mengurangi kelemahan perhitungan cardiothoracic ratio (CTR) secara manual maka dilakukan perhitungan secara semi otomatis. Dalam menentukan cardiothoracic ratio secara semi-otomatis diperlukan segmentasi rongga dada yaitu organ paru-paru. Pada penelitian ini akan dilakukan segmentasi organ tersebut dengan menggunakan Geometric active contour (level set). Metode segmentasi ini dipilih , karena level set ini mampu berevolusi mengikuti penyebaran kurva, kurva akan berkembang dan berhenti pada batas obyek dalam suatu image.Penelitian ini diharapkan dapat menyediakan alat bantu (tool) medis untuk membantu penentuan nilai CTR secara semi-otomatis yang bisa digunakan untuk berbagai hal seperti screening masal citra X-ray, alat bantu radiographer di daerah atau di puskesmas untuk bisa secara dini melaporkan adanya indikasi penyakit jantung, instrumen praktis dan otomatis bagi ahli radiologi.Penelitian ini menggunakan 20 citra X-ray paru-paru.Untuk menguji kinerja dari metode yang diusulkan hasil segmentasi level set dibandingkan dengan segmentasi manual. Dan diperoleh hasil sensitifitas 93,36%, akurasi 96,17% dan spesifitas 96,78% untuk paru-paru kiri serta sensitifitas 93,47%, akurasi 95,88% dan spesifitas 96,31% untuk paru-paru.Kata kunci: cardiothoracic ratio, citra x-ray, active contour, level set

Page 1 of 1 | Total Record : 5

 1 

Filter by Year

2010 2010


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 17, No 2 (2025): MATICS Vol 17, No 1 (2025): MATICS Vol 16, No 2 (2024): MATICS Vol 16, No 1 (2024): MATICS Vol 15, No 2 (2023): MATICS Vol 15, No 1 (2023): MATICS Vol 14, No 2 (2022): MATICS Vol 14, No 1 (2022): MATICS Vol 13, No 2 (2021): MATICS Vol 13, No 1 (2021): MATICS Vol 12, No 2 (2020): MATICS Vol 12, No 1 (2020): MATICS Vol 11, No 2 (2019): MATICS Vol 11, No 1 (2019): MATICS Vol 10, No 2 (2018): MATICS Vol 10, No 2 (2018): MATICS Vol 10, No 1 (2018): MATICS Vol 9, No 2 (2017): MATICS Vol 9, No 1 (2017): MATICS Vol 8, No 2 (2016): MATICS Vol 8, No 1 (2016): MATICS Vol 7, No 2 (2015): Matics Vol 7, No 1 (2015): Matics Vol 1, No 1 (2015): Matics Vol 6, No 2 (2014): MATICS Vol 1, No 1 (2014): Matics MATICS (Vol 5, No 3 MATICS (Vol. 4, No 5 MATICS (Vol. 4 No. 4 MATICS (Vol. 4 No. 3 MATICS (Vol. 4 No. 2 MATICS (Vol. 4 No. 1 More Issue