cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
-
Contact Email
-
Phone
-
Journal Mail Official
-
Editorial Address
-
Location
Kota yogyakarta,
Daerah istimewa yogyakarta
INDONESIA
Jurnal Buana Informatika
Published by Universitas Atma Jaya Yogyakarta
ISSN : 20872534     EISSN : 20897642     DOI : -
Core Subject : Science,
Computer Science & IT
Arjuna Subject : -
Articles 594 Documents
 49   50   51   52   53 
Implementasi Teknologi Visual 3D Objek Sebagai Media Peningkatan Promosi Produk E-Marketplace Ade Surahman; Agung Deni Wahyudi; Sanriomi Sintaro
Jurnal Buana Informatika Vol. 11 No. 2: Vol 11, No 2 (2020): Jurnal Buana Informatika Volume 11 - Nomor 2 - Okober 2020
Publisher : Universitas Atma Jaya Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24002/jbi.v11i2.3701

Abstract

Abstract. This research is based on study of purchasing premium products at NIELSEN Changing Consumer Prosperity. Nielsen found that 58% premium products are bought by Indonesian local e-commerce. There are some influential factorsin buying premium products such as Superior Quality 56%, Performance 51%, Design 43%, Experience 42% and Brand 42%. There are 46% customers’ friend recommendation on feedback as the most influential factor. However, each customer’s point of view is different that causes a new problem to solve. Therefore, there must be a technology that provides better product visualization for the customer experience and this visualization can be done by Visual 3D Object technology with 3D warehouse library. The implementation result showed 88.9% which was categorized as very good. This means 3D visual objects for e-marketplace products could improve customer experience and this will become a good solution for product promotion and competitive advantage.Keywords: Visual 3D Objects, E-Marketplace, Promotion, Recommendations, 3D WarehouseAbstrak. Penelitian berdasarkan studi Changing Consumer Prosperity NIELSEN tentang pembelian produk premium. Nielsen menemukan pelanggan berbelanja online ke ecommerce local Indonesia untuk produk premium sebesar 58%. Faktor yang mempengaruhi pembelian produk premium seperti Kualitas Unggul 56%, Kinerja 51%, Desain 43%, Pengalaman 42% dan Merek 42%. Pelanggan memberikan penilaian rekomendasi feedback teman sebagai faktor yang paling berpengaruh terhadap produk baru yaitu 46%. Permasalahannya adalah rekomendasi yang diberikan oleh teman tidak selalu sama dengan apa yang diinginkan oleh pelanggan karena sudut pandang setiap pelanggan akan berbeda, maka harus ada teknologi yang memberikan visualisasi produk yang lebih baik sebagai pengalaman pelanggan dan visualisasi tersebut dapat dilakukan dengan teknologi Visual 3D Objek dengan library 3D Werehouse, Hasil implementasi adalah 88,9 % dengan kategori Sangat Baik yang berarti bahwa visual 3D objek untuk produk e-marketplace dapat meningkatkan pengalaman pelanggan sehingga menjadi solusi yang baik untuk melakukan promosi produk dan menjadi keunggulan bersaing. Kata Kunci: Visual 3D Objek, E-Marketplace, Promosi, Rekomendasi, 3D Warehouse
Aplikasi Pengecekan Dokumen Digital Tugas Mahasiswa Berbasis Website Latius Hermawan; Maria Bellaniar Ismiati
Jurnal Buana Informatika Vol. 11 No. 2: Vol 11, No 2 (2020): Jurnal Buana Informatika Volume 11 - Nomor 2 - Okober 2020
Publisher : Universitas Atma Jaya Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24002/jbi.v11i2.3706

Abstract

Abstract. Website-Based Application for Checking Students’ Digital Assignment. Nowadays, technology is not only about computers as it has advanced to smartphones and other things. In UKMC, technology has certainly helped the job. However, in this university, there is no application for checking the plagiarism of the students’ digital assignments, whereas plagiarism is sometimes done by students when working on assignments from online sources. Students’ assignments can be easily done by doing copy and paste without mentioning its reference because students tend to think practically when working on assignments. Plagiarism is strictly prohibited in education because it is not permitted. Therefore, a plagiarism detection application should be created. It applies a string-matching algorithm in text documents to search the common words between documents. By applying the string-matching method in document that match with other documents, an output that will provide information on how similar the text documents are can be generated. After testing, it is obtained that this application can help lecturers and students to reduce the level of plagiarism.Keywords: Application, Plagiarism, Digital, Assignment Abstrak. Sekarang teknologi tidak hanya tentang computer karena kemajuannya telah merambah pada smartphone, dan hal- hal lainnya. Di UKMC, teknologi yang digunakan sudah sangat membantu pekerjaan. Namun di universitas ini, belum ada aplikasi yang dapat memeriksa plagiarisme dari tugas digital mahasiswa padahal plagiarisme terkadang dilakukan oleh mahasiswa saat mengerjakan tugas dari sumber online. Tugas mahasiswa dapat dengan mudah dibuat dengan cara copy-paste tanpa menyebutkan referensi, karena siswa cenderung berpikir praktis ketika mengerjakan tugas. Plagiarisme sangat dilarang dalam pendidikan karena tidak diizinkan. Oleh karena itu aplikasi pendeteksi plagiarisme perlu dibuat. Aplikasi ini menerapkan algoritma pencocokan string dalam dokumen teks untuk mencari kata-kata umum antar dokumen. Dengan metode pencocokan string pada dokumen yang cocok dengan beberapa dokumen lainnya dapat dihasilkan suatu keluaran yang akan memberikan informasi seberapa dekat antar dokumen teks tersebut. Setelah dilakukan pengujian, didapat hasil bahwa aplikasi ini dapat membantu dosen dan mahasiswa untuk mengurangi tingkat plagiarisme.Kata Kunci: aplikasi, plagiarisme, tugas kuliah.
Analisis Sentimen Menggunakan Algoritma Naive Bayes Terhadap Review Restoran di Singapura Vynska Amalia Permadi
Jurnal Buana Informatika Vol. 11 No. 2: Vol 11, No 2 (2020): Jurnal Buana Informatika Volume 11 - Nomor 2 - Okober 2020
Publisher : Universitas Atma Jaya Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24002/jbi.v11i2.3769

Abstract

Abstract. Sentiment Analysis Using Naive Bayes Classifier Against Restaurant Reviews in Singapore. Various restaurant options bring up a problem for diners to pick a restaurant to dine in. Thus, visitors usually perceive the restaurant's recommendation or rating in advance to know other diners' opinions about the restaurant. Previous restaurant diners' comments can be presented in sentiment analysis to determine their satisfaction. This research investigates the Naïve Bayes Classifier algorithm's performance in classifying visitors' sentiment based on restaurant diner comments. We will group visitors' comments into two types of sentiment: positive (satisfied) and negative (unsatisfied). The results of the data classification test are analyzed to determine its accuracy. The grouping of visitor satisfaction reviews using the naïve bayes algorithm provides an accuracy score of 73%. Besides, we visualize the research classification results in the browser-based R Shiny web application through word cloud and diagrams.Keywords:restaurant review, sentiment analysis, Naïve Bayes ClassifierAbstrak. Variasi pilihan restoran yang tidak sedikit menjadi salah satu masalah bagi pengunjung ketika ingin memilih restoran. Sehingga, pengunjung biasanya melihat rekomendasi atau penilaian pengunjung lain terhadap restoran tersebut terlebih dahulu untuk mengetahui penilaian pengunjung lain terhadap restoran tersebut. Penilaian atau review pengunjung dapat disajikan dalam analisis sentimen berdasarkan komentar para pengunjung restoran sebelumnya untuk melihat kepuasan pengunjung terhadap restoran tersebut. Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui performa algoritma Naïve Bayes Classifier dalam melakukan klasifikasi sentimen berdasarkan komentar pengunjung restoran. Penelitian dilakukan dengan mengklasifikasikan data komentar pengunjung restoran menjadi dua kategori sentimen, yaitu: positif (satisfied) dan negatif (unsatisfied). Hasil pengujian pengklasifikasian data kemudian dianalisis akurasinya. Hasil pengelompokan review kepuasan pengunjung menggunakan algoritma naïve bayes memberikan nilai akurasi sebesar 73%. Visualisasi hasil klasifikasi dari analisis kemudian ditampilkan pada aplikasi berbasis web yaitu R Shiny berupa wordcloud dan diagram. Kata Kunci: penilaian restoran, analisis sentimen, Naïve Bayes Classifier
Prediksi Kunjungan Wisatawan Taman Nasional Gunung Merbabu dengan Time Series Forecasting dan LSTM Josua Manullang; Albertus Joko Santoso; Andi Wahju Rahardjo Emanuel
Jurnal Buana Informatika Vol. 11 No. 2: Vol 11, No 2 (2020): Jurnal Buana Informatika Volume 11 - Nomor 2 - Okober 2020
Publisher : Universitas Atma Jaya Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24002/jbi.v11i2.3825

Abstract

Abstract. Prediction of tourist visits of Mount Merbabu National Park (TNGMb) needs to be done to control the number of visitors and to preserve the national park. The combination of time series forecasting (TSF) and deep learning methods has become a new alternative for prediction. This case study was conducted to implement several methods combination of TSF and Long-Short Term Memory (LSTM) to predict the visits. In this case study, there are 18 modelling scenarios as research objects to determine the best model by utilizing tourist visits data from 2013 to 2018. The results show that the model applying the lag time method can improve the model's ability to capture patterns on time series data. The error value is measured using the root mean square error (RMSE), with the smallest value of 3.7 in the LSTM architecture, using seven lags as a feature and one lag as a label.Keywords: Tourist Visit, Taman Nasional Gunung Merbabu, Prediction, Recurrent Neural Network, Long-Short Term MemoryAbstrak. Prediksi kunjungan wisatawan Taman Nasional Gunung Merbabu (TNGMb) perlu dilakukan untul pengendalian jumlah pengunjung dan menjaga kelestarian taman nasional. Gabungan metode antara time series forecasting (TSF) dan deep learning telah menjadi alternatif baru untuk melakukan prediksi. Studi kasus ini dilakukan untuk mengimplementasi gabungan dari beberapa macam metode antara TSF dan Long-Short Term Memory (LSTM) untuk memprediksi kunjungan pada TNGMb. Pada studi kasus ini, terdapat 18 skenario pemodelan sebagai objek penelitian untuk menentukan model terbaik, dengan memanfaatkan data jumlah kunjungan wisatawan di TNGMb mulai dari tahun 2013 sampai dengan tahun 2018. Hasil prediksi menunjukkan pemodelan dengan menerapkan metode lag time dapat meningkatakan kemampuan model untuk menangkap pola pada data deret waktu. Besar nilai kesalahan diukur menggunakan root mean square error (RMSE), dengan nilai terkecil sebesar 3,7 pada arsitektur LSTM, menggunakan tujuh lag sebagai feature dan satu lag sebagai label. Kata Kunci: Kunjungan Wisatawan, Taman Nasional Gunung Merbabu, Prediksi, Recurrent Neural Network, Long-Short Term Memory
Penerapan Augmented reality Berbasis Minimax Algorithm pada Game Papan Cerdas Latius Hermawan; Maria Bellaniar Ismiati
Jurnal Buana Informatika Vol. 13 No. 1 (2022): Jurnal Buana Informatika, Volume 13, Nomor 1, April 2022
Publisher : Universitas Atma Jaya Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Abstract. Application of Augmented reality Based on Minimax-Alpha Beta Pruning Algorithm on Smart Board Games. Augmented reality technology is growing very rapidly making game production more innovative and attractive. The implementation of this technology also has the potential for traditional board games which are starting to be replaced by computer-based digital games. The method used in the digital board is Minimax which is zero-sum based where one point of the opponent's victory will reduce the player's one point. This method underlies the way of thinking to get critical steps in several types of games being played. Minimax will result in a lower probability of defeat and increase the probability of winning. The results obtained are that Minimax which was developed with Alpha Beta Pruning to make opponents think like humans so that artificial intelligence in it is suitable to be applied. The test results also give a 63% win for the AI (Artificial Intelligence) used, so the game becomes challenging.Keywords: Game, augmented reality, Minimax, Board Abstrak. Teknologi Augmented reality yang berkembang sangat pesat membuat produksi game lebih inovatif dan atraktif. Implementasi teknologi tersebut juga berpotensi untuk permainan papan tradisional yang mulai tergantikan oleh permainan digital berbasis komputer. Metode yang digunakan dalam digital board adalah Minimax yang berbasis zero-sum dimana satu poin kemenangan lawan akan mengurangi satu poin pemain. Metode ini mendasari cara berfikir untuk mendapatkan langkah-langkah kritis dalam beberapa jenis game yang dimainkan. Minimax akan menghasilkan kemungkinan kekalahan yang sedikit dan memperbanyak kemungkinan kemenangan. Hasil yang didapatkan yaitu Minimax yang dikembangkan bersama Alpha Beta Pruning mampu membuat lawan berfikir layaknya manusia sehingga kecerdasan buatan didalamnya cocok untuk diterapkan. Hasil pengujian juga memberikan hasil 63% kemenangan bagi AI (Artificial Intelligence) yang digunakan, sehingga permainan menjadi menantang. Kata Kunci: Game, augmented reality, Minimax, papan
Tingkat Kesulitan Adaptif pada Android Game bertema Flora Fauna Endemik Indonesia dengan Fuzzy Logic Ahmad Rizal; Yani Parti Astuti; Abas Setiawan
Jurnal Buana Informatika Vol. 13 No. 1 (2022): Jurnal Buana Informatika, Volume 13, Nomor 1, April 2022
Publisher : Universitas Atma Jaya Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24002/jbi.v13i1.4946

Abstract

Abstract. Adaptive Difficulty Level on Android of Indonesian Endemic Plants and Animals with Fuzzy Logic. The education of protecting endemic plants and animals in Indonesia requires the raising public awareness. One attempt is to develop an interactive digital games application. However, not all games are interesting to play. High boredom and frustration zones are also caused by the game content and level repetition that are not suitable for children's playing level. In this study, an Android-based educational game with theme Indonesian endemic plants and animals has been created with an adaptive level of difficulty according to the player's ability. The game mechanism is card gameslike with artificial intelligence using Sugeno Fuzzy logic which can automatically estimate the game level by drawing the card type at the game according to the player's ability. The results show that Sugeno Fuzzy made 35 correct decisions and 15 false decisions from 50 trials. Keywords: animals and plants, game, adaptive difficulty, fuzzy, testing Abstrak. Edukasi untuk melindungi flora dan fauna endemik di Indonesia diperlukan untuk menumbuhkan kesadaran bagi masyarakat. Salah satunya dengan aplikasi dari game digital yang interaktif. Namun, tidak semua game menarik untuk dimainkan. Zona bosan dan zona frustasi yang tinggi juga disebabkan karena pengulangan kasus dan tingkat permainan yang kurang sesuai dengan kemampuan bermain anak-anak. Pada penelitian ini diciptakan suatu game edukasi berbasis Android bertema flora dan fauna endemik Indonesia dengan tingkat kesulitan yang adaptif sesuai kemampuan pemain. Mekanisme game yang dibuat seperti game kartu dengan kecerdasan buatan menggunakan logika Fuzzy Sugeno yang mampu mempertimbangkan langsung tingkat permainan dengan cara mengeluarkan jenis kartu dalam lapangan permainan yang sesuai dengan kemampuan pemain. Hasil pengujian memperlihatkan Fuzzy Sugeno dapat membuat 35 keputusan dan 15 nilai pasti dari 50 kali percobaan. Kata Kunci: flora dan fauna, game, tingkat kesulitan adaptif, fuzzy, pengujian
Prediksi Parasit Plasmodium pada Citra Mikroskopis Sel Darah Merah dengan Convolutional Neural Networks Jullend Gatc; Febri Maspiyanti
Jurnal Buana Informatika Vol. 13 No. 1 (2022): Jurnal Buana Informatika, Volume 13, Nomor 1, April 2022
Publisher : Universitas Atma Jaya Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Abstract. Prediction of Plasmodium Parasites on Microscopic Image of Red Blood Cells with Convolutional Neural Networks. Malaria is a deadly disease that attacks human blood cells caused by the plasmodium parasite. The need for fast and accurate detection in the diagnosis of malaria is certainly necessary to reduce the mortality rate from this disease. The technique for detecting the presence of Plasmodium parasites that has been widely used in routine examinations is using a microscope. With the presence of experienced medical experts, it is easy to detect the presence of Plasmodium in the blood. However, the weakness of this technique is that it relies heavily on the presence and competence of medical experts because the accuracy of microscopic examination results can decrease from 64% to 95%. The purpose of this study was to build a predictive model to classify Plasmodium parasites on red blood cell images with a good degree of accuracy with the Convolutional Neural Network algorithm. The test results show good accuracy results, namely the model of the CNN Algorithm gives an accuracy result of 97.96% and a loss of 0.06 with an average computation time of about 121 seconds/epoch.Keywords: malaria, optimization, Plasmodium, neural network, CNN. Abstrak.Malaria merupakan salah satu penyakit mematikan yang menyerang sel darah manusia yang disebabkan parasit plasmodium. Kebutuhan deteksi cepat dan akurat dalam diagnosis malaria tentunya sangat diperlukan untuk menekan angka kematian dari penyakit ini. Teknik deteksi keberadaan parasit Plasmodium yang telah banyak digunakan dalam pemeriksaan rutin adalah dengan menggunakan mikroskop. Dengan adanya tenaga ahli medis yang berpengalaman, pendeteksian keberadaan Plasmodium dalam darah pun dengan mudah dilakukan. Namun kelemahan dari teknik ini adalah sangat bergantung pada keberadaan dan kompetensi dari tenaga ahli medis karena akurasi dari hasil pemeriksaan mikroskop dapat menurun 64% sampai dengan 95%. Tujuan penelitian ini adalah membangun sebuah model prediksi untuk mengklasifikasikan parasit plasmodium pada citra sel darah merah dengan tingkat akurasi yang baik dengan algoritma Convolutional Neural Network. Hasil pengujian memperlihatkan hasil akurasi yang baik yaitu model dari Algoritma CNN ini memberikan hasil akurasi yaitu 97,96% dan loss 0,06 dengan rata-rata waktu komputasi sekitar 121 detik/epoch.Kata kunci: malaria, deep learning, Plasmodium, neural network, CNN.
Implementasi Deep Learning pada Sistem Klasifikasi Hama Tanaman Padi Menggunakan Metode Convolutional Neural Network (CNN) Susi Yuliany; Aradea; Andi Nur Rachman
Jurnal Buana Informatika Vol. 13 No. 1 (2022): Jurnal Buana Informatika, Volume 13, Nomor 1, April 2022
Publisher : Universitas Atma Jaya Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24002/jbi.v13i1.5022

Abstract

Hama menjadi serangan utama tanaman, khususnya tanaman padi. Dalam melakukan pengendalian hama, sebagian besar petani melakukan aplikasi insektisida secara tidak bijaksana sehingga mengakibatkan terbunuhnya organisme bukan sasaran. Beberapa peneliti telah mencoba mengklasifikasi kerusakan pada tanaman alih-alih mengklasifikasikan hama itu sendiri.  Oleh karena itu, dengan mengklasifikasikan jenis hama pada tanaman padi memungkinkan petani melakukan penanganan sesegera mungkin pada tanaman padi sesuai jenis hama yang menyerangnya. Metode Convolutional Neural Network (CNN) banyak digunakan dalam image processing karena tingkat akurasinya yang tinggi dan lebih baik dalam pengenalan gambar. Metode CNN pada beberapa penelitian mengalami masalah overfitting. Penelitian ini mengusulkan penerapan tiga jenis pembagian data training dan data testing juga penggunaan penggunaan beberapa parameter yang berfungsi mengurangi masalah overfitting. Berdasarkan evaluasi, pembagian data 90%:10% adalah pembagian data yang paling cocok untuk dataset dan arsitektur yang digunakan dengan akurasi training 83,02%, 78,30%, dan 81,13%. Nilai akurasi pengujian dari ketiga model tersebut yaitu 69,33%, 77,33%, dan 76%..
Desain Prototipe Sistem Alat Peraga Pendidikan Hologram 3D Portabel dan Interaktif dengan Kendali Gestur Tangan Benedictus Herry Suharto
Jurnal Buana Informatika Vol. 13 No. 1 (2022): Jurnal Buana Informatika, Volume 13, Nomor 1, April 2022
Publisher : Universitas Atma Jaya Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Abstract. The use of three-dimensional (3D) hologram technology as a learning medium has several challenges to be used in classrooms interactively, portable, and can be seen directly without visual aids for 3D hologram objects. This study designs a prototype of an educational teaching aid system that utilizes 3D Hologram Fan LED display technology and hand gesture sensors to answer the challenges of system design so that it can be used learning medium. The research method includes the stages of technology review, tool design, software development, tool testing, and evaluation of all research stages. The results show that this prototype has a portable design and can be used in an interactive classroom with the average response time of 3D holographic object display on hand gesture control of 1.2 seconds. The 3D hologram object displayed by the prototype of this teaching aid system can be seen directly and clearly at a distance of 0.5 to 7.7 meters. Keywords: Object 3D Hologram, Hand Gesture, Educational Teaching Aid Prototype, Interactive, Portable. Abstrak. Pemanfaatan teknologi hologram tiga dimensi (3D) sebagai media pembelajaran memiliki beberapa tantangan agar dapat digunakan di ruang kelas secara interaktif, portabel, dan dapat dilihat secara langsung dengan jelas tanpa alat bantu penglihatan objek hologram 3D. Penelitian ini mendesain prototipe sistem alat peraga pendidikan yang memanfaatkan teknologi penampil Fan LED Hologram 3D dan sensor gestur tangan untuk menjawab tantangan desain sistem agar dapat digunakan sebagai media pembelajaran. Metode penelitian meliputi tahapan kajian teknologi, desain alat, pengembangan perangkat lunak, dan pengujian alat serta evaluasi dari seluruh tahapan penelitian. Hasil penelitian memperlihatkan bahwa prototipe sistem alat peraga pendidikan memiliki desain yang portabel dan dapat digunakan di ruang kelas secara interaktif dengan waktu tanggap tampilan objek hologran 3D terhadap kendali gestur tangan rata-rata sebesar 1,2 detik. Objek hologram 3D yang ditampilkan oleh prototipe sistem alat peraga ini dapat dilihat secara langsung dengan jelas pada jarak antara 0,5 sampai dengan 7,7 meter. Kata Kunci: Objek Hologram 3D, Gestur Tangan, Prototipe Alat Peraga Pendidikan, Interaktif, Portabel.
Pengolahan Citra Digital pada Pembuatan Motif Keramik Menggunakan Grup Simetri Steven Ray; Yessica Nataliani
Jurnal Buana Informatika Vol. 13 No. 1 (2022): Jurnal Buana Informatika, Volume 13, Nomor 1, April 2022
Publisher : Universitas Atma Jaya Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24002/jbi.v13i1.5499

Abstract

Abstract. Digital Image Processing in Making Ceramic Patterns Using Symmetry Groups. The large number of requests for ceramic motifs makes ceramic craftsmen have to create a new and fast ceramic motif design idea. The generation of patterns on ceramic motifs digitally can be used by ceramic craftsmen. This study discusses the pattern of ceramic patterns using digital image processing with digital applications. The ceramic pattern design is made with a symmetrical pattern by the process of translation, rotation, reflection, and sliding reflection. The purpose of this research is to develop various ceramic patterns by applying symmetrical groups as motif designs on ceramics. The application is expected to make it easier for designers to find or create new designs from a basic pattern or what is commonly called a unit pattern or unit grid. The results obtained from this study are 17 patterns from 17 symmetric groups originating from one basic pattern. The combination of several patterns is also formed from the symmetry group into a new, more varied pattern.Keywords: Symmetric Group, Ceramic, Crystallography, Transformation. Abstrak. Banyaknya permintaan motif keramik membuat pengrajin keramik harus menciptakan sebuah ide desain motif keramik yang baru dan cepat. Pembangkitan pola pada motif keramik secara digital dapat digunakan oleh para pengrajin keramik. Penelitian ini membahas pola motif keramik menggunakan pengolahan citra digital dengan aplikasi digital. Desain motif keramik tersebut dibuat dengan pola simetris dari proses translasi, rotasi, refleksi, dan refleksi luncur. Tujuan penelitian ini adalah mengembangkan berbagai macam pola keramik dengan menerapkan grup simetris sebagai desain motif pada keramik. Aplikasi diharapkan dapat memudahkan para desainer untuk menemukan atau menciptakan desain-desain baru dari sebuah pola dasar atau yang biasa disebut pola satuan atau kisi satuan. Hasil yang didapat dari penelitian ini berupa 17 pola dari 17 grup simetri yang berasal dari satu pola dasar. Gabungan beberapa pola juga dibentuk dari grup simetri menjadi pola baru yang lebih bervariasi. Kata Kunci: Grup Simetris, Keramik, Kristalografi, Transformasi.

Page 51 of 60 | Total Record : 594

 49   50   51   52   53 

Filter by Year

2010 2025


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 16 No. 01 (2025): Jurnal Buana Informatika, Volume 16, Nomor 01, April 2025 Vol. 16 No. 2 (2025): Jurnal Buana Informatika, Volume 16, Nomor 02, Oktober 2025 Vol. 15 No. 01 (2024): Jurnal Buana Informatika, Volume 15, Nomor 01, April 2024 Vol. 15 No. 2 (2024): Jurnal Buana Informatika, Volume 15, Nomor 02, Oktober 2024 Vol. 14 No. 02 (2023): Jurnal Buana Informatika, Volume 14, Nomor 2, Oktober 2023 Vol. 14 No. 01 (2023): Jurnal Buana Informatika, Volume 14, Nomor 1, April 2023 Vol. 13 No. 02 (2022): Jurnal Buana Informatika, Volume 13, Nomor 2, Oktober 2022 Vol. 13 No. 1 (2022): Jurnal Buana Informatika, Volume 13, Nomor 1, April 2022 Vol 12, No 2 (2021): Jurnal Buana Informatika Volume 12 - Nomor 2 - Oktober 2021 Vol. 12 No. 2 (2021): Jurnal Buana Informatika Volume 12 - Nomor 2 - Oktober 2021 Vol. 12 No. 1 (2021): Jurnal Buana Informatika Volume 12 - Nomor 1 - April 2021 Vol 12, No 1 (2021): Jurnal Buana Informatika Volume 12 - Nomor 1 - April 2021 Vol. 11 No. 2: Vol 11, No 2 (2020): Jurnal Buana Informatika Volume 11 - Nomor 2 - Okober 2020 Vol 11, No 2: Vol 11, No 2 (2020): Jurnal Buana Informatika Volume 11 - Nomor 2 - Okober 2020 Vol 11, No 1 (2020): Jurnal Buana Informatika Volume 11 - Nomor 1 - April 2020 Vol. 11 No. 1 (2020): Jurnal Buana Informatika Volume 11 - Nomor 1 - April 2020 Vol. 10 No. 2 (2019): Jurnal Buana Informatika Volume 10 Nomor 2 Oktober 2019 Vol 10, No 2 (2019): Jurnal Buana Informatika Volume 10 Nomor 2 Oktober 2019 Vol 10, No 1 (2019): Jurnal Buana Informatika Volume 10 Nomor 1 April 2019 Vol. 10 No. 1 (2019): Jurnal Buana Informatika Volume 10 Nomor 1 April 2019 Vol 9, No 2 (2018): Jurnal Buana Informatika Volume 9 Nomor 2 Oktober 2018 Vol. 9 No. 2 (2018): Jurnal Buana Informatika Volume 9 Nomor 2 Oktober 2018 Vol 9, No 1 (2018): Jurnal Buana Informatika Volume 9 Nomor 1 April 2018 Vol. 9 No. 1 (2018): Jurnal Buana Informatika Volume 9 Nomor 1 April 2018 Vol 8, No 4 (2017): Jurnal Buana Informatika Volume 8 Nomor 4 Oktober 2017 Vol. 8 No. 4 (2017): Jurnal Buana Informatika Volume 8 Nomor 4 Oktober 2017 Vol 8, No 3 (2017): Jurnal Buana Informatika Volume 8 Nomor 3 Juli 2017 Vol. 8 No. 3 (2017): Jurnal Buana Informatika Volume 8 Nomor 3 Juli 2017 Vol. 8 No. 2 (2017): Jurnal Buana Informatika Volume 8 Nomor 2 April 2017 Vol 8, No 2 (2017): Jurnal Buana Informatika Volume 8 Nomor 2 April 2017 Vol. 8 No. 1 (2017): Jurnal Buana Informatika Volume 8 Nomor 1 Januari 2017 Vol 8, No 1 (2017): Jurnal Buana Informatika Volume 8 Nomor 1 Januari 2017 Vol. 7 No. 4 (2016): Jurnal Buana Informatika Volume 7 Nomor 4 Oktober 2016 Vol 7, No 4 (2016): Jurnal Buana Informatika Volume 7 Nomor 4 Oktober 2016 Vol 7, No 3 (2016): Jurnal Buana Informatika Volume 7 Nomor 3 Juli 2016 Vol. 7 No. 3 (2016): Jurnal Buana Informatika Volume 7 Nomor 3 Juli 2016 Vol 7, No 2 (2016): Jurnal Buana Informatika Volume 7 Nomor 2 April 2016 Vol. 7 No. 2 (2016): Jurnal Buana Informatika Volume 7 Nomor 2 April 2016 Vol 7, No 1 (2016): Jurnal Buana Informatika Volume 7 Nomor 1 Januari 2016 Vol. 7 No. 1 (2016): Jurnal Buana Informatika Volume 7 Nomor 1 Januari 2016 Vol 6, No 4 (2015): Jurnal Buana Informatika Volume 6 Nomor 4 Oktober 2015 Vol 6, No 4 (2015): Jurnal Buana Informatika Volume 6 Nomor 4 Oktober 2015 Vol. 6 No. 4 (2015): Jurnal Buana Informatika Volume 6 Nomor 4 Oktober 2015 Vol 6, No 3 (2015): Jurnal Buana Informatika Volume 6 Nomor 3 Juli 2015 Vol 6, No 3 (2015): Jurnal Buana Informatika Volume 6 Nomor 3 Juli 2015 Vol. 6 No. 3 (2015): Jurnal Buana Informatika Volume 6 Nomor 3 Juli 2015 Vol 6, No 2 (2015): Jurnal Buana Informatika Volume 6 Nomor 2 April 2015 Vol. 6 No. 2 (2015): Jurnal Buana Informatika Volume 6 Nomor 2 April 2015 Vol 6, No 2 (2015): Jurnal Buana Informatika Volume 6 Nomor 2 April 2015 Vol 6, No 1 (2015): Jurnal Buana Informatika Volume 6 Nomor 1 Januari 2015 Vol 6, No 1 (2015): Jurnal Buana Informatika Volume 6 Nomor 1 Januari 2015 Vol. 6 No. 1 (2015): Jurnal Buana Informatika Volume 6 Nomor 1 Januari 2015 Vol. 5 No. 2 (2014): Jurnal Buana Informatika Volume 5 Nomor 2 Juli 2014 Vol 5, No 2 (2014): Jurnal Buana Informatika Volume 5 Nomor 2 Juli 2014 Vol 5, No 1 (2014): Jurnal Buana Informatika Volume 5 Nomor 1 Januari 2014 Vol. 5 No. 1 (2014): Jurnal Buana Informatika Volume 5 Nomor 1 Januari 2014 Vol 5, No 1 (2014): Jurnal Buana Informatika Volume 5 Nomor 1 Januari 2014 Vol 4, No 2 (2013): Jurnal Buana Informatika Volume 4 Nomor 2 Juli 2013 Vol 4, No 2 (2013): Jurnal Buana Informatika Volume 4 Nomor 2 Juli 2013 Vol. 4 No. 2 (2013): Jurnal Buana Informatika Volume 4 Nomor 2 Juli 2013 Vol. 4 No. 1 (2013): Jurnal Buana Informatika Volume 4 Nomor 1 Januari 2013 Vol 4, No 1 (2013): Jurnal Buana Informatika Volume 4 Nomor 1 Januari 2013 Vol 4, No 1 (2013): Jurnal Buana Informatika Volume 4 Nomor 1 Januari 2013 Vol 3, No 2 (2012): Jurnal Buana Informatika Volume 3 Nomor 2 Juli 2012 Vol 3, No 2 (2012): Jurnal Buana Informatika Volume 3 Nomor 2 Juli 2012 Vol. 3 No. 2 (2012): Jurnal Buana Informatika Volume 3 Nomor 2 Juli 2012 Vol 3, No 1 (2012): Jurnal Buana Informatika Volume 3 Nomor 1 Januari 2012 Vol 3, No 1 (2012): Jurnal Buana Informatika Volume 3 Nomor 1 Januari 2012 Vol. 3 No. 1 (2012): Jurnal Buana Informatika Volume 3 Nomor 1 Januari 2012 Vol. 2 No. 2 (2011): Jurnal Buana Informatika Volume 2 Nomor 2 Juli 2011 Vol 2, No 2 (2011): Jurnal Buana Informatika Volume 2 Nomor 2 Juli 2011 Vol 2, No 2 (2011): Jurnal Buana Informatika Volume 2 Nomor 2 Juli 2011 Vol 2, No 1 (2011): Jurnal Buana Informatika Volume 2 Nomor 1 Januari 2011 Vol 2, No 1 (2011): Jurnal Buana Informatika Volume 2 Nomor 1 Januari 2011 Vol. 2 No. 1 (2011): Jurnal Buana Informatika Volume 2 Nomor 1 Januari 2011 Vol. 1 No. 2 (2010): Jurnal Buana Informatika Volume 1 Nomor 2 Juli 2010 Vol 1, No 2 (2010): Jurnal Buana Informatika Volume 1 Nomor 2 Juli 2010 Vol 1, No 2 (2010): Jurnal Buana Informatika Volume 1 Nomor 2 Juli 2010 Jurnal Buana Informatika Volume 1 Nomor 1 Januari 2010 Jurnal Buana Informatika Volume 1 Nomor 1 Januari 2010 More Issue