cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Retno Mumpuni
Contact Email
jurnalscan@upnjatim.ac.id
Phone
-
Journal Mail Official
jurnalscan@upnjatim.ac.id
Editorial Address
Program Studi Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Pembangunan Nasional "Veteran" Jawa Timur. Jl. Raya Rungkut Madya, Gunung Anyar, Surabaya, Indonesia.
Location
Kota surabaya,
Jawa timur
INDONESIA
Scan : Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi
Published by Universitas Pembangunan Nasional Veteran Jawa Timur
ISSN : 19780087     EISSN : 26866099     DOI : https://doi.org/10.33005/scan
Core Subject : Science,
Computer Science & IT
Arjuna Subject : Ilmu Komputer (semua kategori) - Ilmu Komputer (Lain-Lain)
Articles 10 Documents
 1 
Search results for , issue "Vol 10, No 2 (2015)" : 10 Documents clear
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN KLASIFIKASI TINGKAT KEGANASAN KANKER PAYUDARA DENGAN METODE NAÏVE BAYES CLASSIFIER Via, Yisti Vita; Nugroho, Budi; Syafrizal, Alfian
SCAN - Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi Vol 10, No 2 (2015)
Publisher : Universitas Pembangunan Nasional "Veteran" Jawa Timur

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33005/scan.v10i2.609

Abstract

Abstrak. Kanker payudara merupakan salah satu jenis kanker yang sering ditemukan pada kebanyakan wanita. Kanker ini ditandai dengan sel-sel abnormal yang tumbuh di luar kendali pada payudara. Hal ini menunjukkan bahwa kanker payudara adalah penyakit yang sangat ganas dan karenanya memerlukan pemeriksaan intensif dengan mendeteksi dini tingkat keganasan kanker payudara. Penelitian ini menganalisis tentang pengelompokan data kanker payudara untuk mengetahui kanker tersebut termasuk kanker jinak atau kanker ganas. Penelitian ini menggunakan 9 atribut sebagai masukan sistem dan data set yang digunakan adalah data set publik Breast Cancer Wisconsin Original (WBCO) yang diambil dari UCI Machine Learning. Untuk mengklasifikasi tingkat keganasan dapat dilakukan dengan pemanfaatan bioinformatic dengan menggunakan teknik data mining salah satuya adalah algoritma Naive Bayes Classifier (NBC). Dari hasil pengujian dengan confusion matrix diketahui bahwa NBC yang diterapkan untuk melakukan klasifikasi tingkat keganasan kanker payudara memiliki akurasi pola yang cukup besar yaitu 97,82%, sedangkan error rate yang dihasilkan sebesar 2,18%. Hasil penelitian ini menunjukan bahwa dengan error rate yang cukup kecil maka algoritma Naïve Bayes Classifier terbukti cukup bagus untuk melakukan klasifikasi pada data WBCO.   Kata Kunci : Breast Cancer, Metode Naïve Bayes Classifier, Sistem Pendukung Keputusan
EVALUASI PENERAPAN TATA KELOLA TEKNOLOGI INFORMASI MENGGUNAKAN COBIT FRAMEWORK 4.1 (STUDI KASUS : UNIVERSITAS PEMBANGUNAN NASIONAL “VETERAN” JAWA TIMUR) Muttaqin, Faisal; Sinaga, Benyamin L; Rahayu, F Sapty
SCAN - Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi Vol 10, No 2 (2015)
Publisher : Universitas Pembangunan Nasional "Veteran" Jawa Timur

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33005/scan.v10i2.604

Abstract

Abstrak. Penggunaan tata kelola teknologi informasi yang baik dapat meningkatkan proses bisnis dalam suatu perusahaan atau organisasi. Penelitian ini membahas tentang evaluasi penerapan tata kelola teknologi informasi di Universitas Pembangunan Nasional “Veteran” Jawa Timur.  Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui sudah sejauh mana Universitas Pembangunan Nasional “Veteran” Jawa Timur telah menerapkan tata kelola teknologi informasi yang sesuai dengan alat ukur COBIT framework 4.1. Fokus penelitian ini hanya pada domain PO2, PO3, PO6, AI2, AI3, AI5, DS2, DS3, DS7, DS9, dan DS11 dimana semuanya terdiri dari 53 detailed control objective. Proses pengumpulan data dilakukan dengan cara menyebar kuisioner, wawancara dan obervasi secara langsung. Setelah dilakukan penelitian pada domain PO2, PO3, PO6, AI2, AI3, AI5, DS2, DS3, DS7, DS9, dan DS11 didapatkan nilai rata-rata yaitu 2,1 dari rentang nilai 0 sampai 5 yang berarti di Universitas Pembangunan Nasional “Veteran” Jawa Timur untuk tata kelola teknologi informasinya masih kurang baik. Dengan adanya rekomendasi perbaikan yang didapat pada bab 4, nantinya hasil rekomendasi tersebut digunakan untuk mengembangkan dan meningkatkan tata kelola teknologi informasi yang mendukung tujuan dari Universitas Pembangunan Nasional “Veteran” Jawa Timur. Kata Kunci : Tata Kelola Teknologi Informasi, Cobit framework 4.1, Detailed Control Objective.
PENGUKURAN TATA KELOLA INFRASTRUKTUR TEKNOLOGI INFORMASI BERDASARKAN COBIT FRAMEWORK 4.1 (STUDI KASUS UNIVERSITAS PEMBANGUNAN NASIONAL “VETERAN” JAWA TIMUR) Alit, Ronggo; Budiyanto, A Djoko; Sinaga, Benyamin L
SCAN - Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi Vol 10, No 2 (2015)
Publisher : Universitas Pembangunan Nasional "Veteran" Jawa Timur

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33005/scan.v10i2.605

Abstract

Abstrak. Penggunaan infrastruktur teknologi informasi pada suatu perguruan tinggi tentunya juga akan membawa banyak keuntungan bagi perguruan tinggi itu sendiri. Maka diperlukan tata kelola infrastruktur  teknologi informasi yang baik pada suatu perguruan tinggi dimulai dari perencanaan sampai dengan  implementasi, itu dilakukan agar proses bisnis perguruan tinggi tersebut dapat berjalan secara optimal. Tahapan dalam penelitian ini pertama pengumpulan data, kedua analisa tingkat kematangan, ketiga hasil analisa, keempat kesimpulan dan saran. Universitas Pembangunan Nasional “Veteran” Jawa Timur telah menerapkan tata kelola teknologi informasi pada level 2 (Repeatable but Intuitive). Nilai rata – rata yang dihasilkan untuk domain PO, AI dan DS adalah 1,91 Artinya Universitas Pembangunan Nasional “Veteran” Jawa Timur telah melakukan tata kelola Infrastruktur teknologi informasi akan tetapi masih berada pada kriteria kurang. Keyword : Tata Kelola, Infrastruktur Teknologi Informasi, COBIT
SEGMENTASI OBJEK BUAH PADA CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN METODE K-MEANS CLUSTERING J S, Wahyu Syaifullah; Via, Yisti Vita; Setiawan, Risma Hadi
SCAN - Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi Vol 10, No 2 (2015)
Publisher : Universitas Pembangunan Nasional "Veteran" Jawa Timur

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33005/scan.v10i2.610

Abstract

Abstrak. Segmentasi merupakan langkah pertama dan menjadi kunci yang penting dalam suatu pengenalan objek (object recognition). Proses segmentasi merupakan suatu proses untuk memisahkan antara satu objek dengan objek lainnya. Dengan proses segmentasi masing-masing objek pada citra dapat diambil secara terpisah sehingga dapat digunakan sebagai masukan proses yang lain dan mempermudah untuk dikembangkan oleh proses selanjutnya. Perancangan program clustering ini bertujuan untuk mendapatkan cluster yang memiliki kemiripan atau kesamaan karakteristik antar objek. Sehingga mempermudah dalam hal memisahkan objek berdasarkan clusternya. Pada hasil uji coba yang dilakukan dengan membandingkan 20 contoh gambar hasil segmentasi dengan metode K-means Clustering dan segmentasi melalui aplikasi Adobe Photoshop cs5 dengan level threshold 200 sampai 250 sesuai dengan hasil yang paling maksimal didapatkan tingkat akurasi maksimal 99.50% dan minimal 85.08%.   Kata Kunci: Segmentasi, Clustering, K-Means
IDENTIFIKASI KEKURANGAN UNSUR HARA PRIMER PADA PERTUMBUHAN TANAMAN KEDELAI BERDASARKAN TEKSTUR DAUN MENGGUNAKAN SUPPORT VEKTOR MACHINE Munir, M Syahrul; Eddy Purnama, I Ketut
SCAN - Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi Vol 10, No 2 (2015)
Publisher : Universitas Pembangunan Nasional "Veteran" Jawa Timur

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33005/scan.v10i2.607

Abstract

Abstrak. Pertumbuhan tanaman kedelai dipengaruhi oleh hama, penyakit dan unsur hara. Kekurangan unsur hara tersebut dapat diketahui dari gejala-gejala yang ditimbulkannya, akan tetapi untuk mengetahui secara tepat jenis unsur hara yang menyerang kedelai tersebut, memerlukan seorang pakar/ahli pertanian. Otomatisasi yang dibuat dalam penelitian ini adalah melakukan klasifikasi jenis kekurangan unsur hara primer berdasarkan tekstur daun. Klasifikasi yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode SVM (Support Vektor Machine) dan Jaringan Saraf Tiruan (JST) pada fitur tekstur daun yang kekurangan unsur hara primer (antara lain K (kalium), N (Nitrogen) dan P (Pospor).Karena daun kedelai umumnya berwarna hijau, maka fitur warna tekstur yang digunakan adalah fitur warna green dari bagian warna HSV (Hue, Saturation, Value). Fitur tekstur yang digunakan dalam penelitian adalah : contrast, correlation, energy dan homogenity. Klasifikasi dilakukan pada tiga jenis kekurangan unsur hara primer menggunakan 23 sampel daun yang kekurangan unsur N, 23 sampel daun yang kekurangan unsur P dan 23 sampeldaun yang kekurangan unsur K. Kata Kunci:Klasifikasi, Support Vektor Machine, Unsur Hara, Kedelai
PERBANDINGAN PENCARIAN CITRA BERDASARKAN TEKS DAN WARNA Natalia, Devi; Nurmilawati, Mumun; Swanjaya, Daniel
SCAN - Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi Vol 10, No 2 (2015)
Publisher : Universitas Pembangunan Nasional "Veteran" Jawa Timur

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33005/scan.v10i2.603

Abstract

Abstrak. Metode pencarian citra dapat dilakukan dengan berbagai cara yaitu pencarian citra berdasarkan teks dan pencarian citra berdasarkan kontent (warna, bentuk, tekstur). Akan tetapi untuk saat ini sistem pencarian citra  berdasarkan teks lebih sering digunakan oleh user dalam proses pencarian citra  daripada sistem pencarian citra berdasarkan warna. Penelitian ini digunakan untuk membandingkan pencarian citra berdasarkan teks dan berdasarkan konten warna.  Metode pencarian citra berdasarkan teks yang digunakan adalah Latent Semantic Indexing. Dalam pencarian citra berdasarkan warna ini metode yang digunakan adalah histogram warna citra digital dengan menggunakan pengukuran jarak euclidien. Untuk mengukur performa sistem digunakan precision dan recall sebagai evaluasi performa. Kata Kunci: histogram, jarak euclidien, Lartent Semantic Indexing, precision, recall.
APLIKASI PENENTUAN RUTE ALTERNATIF BERDASARKAN KONDISI KEPADATAN JALAN PADA PENJADWALAN PENGANGKUTAN SAMPAH DI SURABAYA Fariza, Arna; Kusumaningtyas, Entin Martiana; Khasanah, A’at
SCAN - Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi Vol 10, No 2 (2015)
Publisher : Universitas Pembangunan Nasional "Veteran" Jawa Timur

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33005/scan.v10i2.601

Abstract

Abstrak. Sebanyak 3.024.321 jiwa warga kota Surabaya menyumbang sampah setiap harinya. Pengangkutan sampah  dengan berbagai macam kombinasi harus dilaksanakan teratur dan tepat waktu agar sampah tidak menumpuk di Lokasi Pembuangan Sampah. Pengangkutan sampah dengan tuntutan jadwal angkut yang ada harus dihadapkan dengan kemacetan di kota Surabaya karena tingginya tingkat mobilitas 3 juta jiwa dalam 32.4 hektar wilayah Surabaya tersebut. Oleh karena itu, dikembangkan sebuah sistem penentuan rute alternatif  yang ditentukan berdasarkan tingkat kepadatan jalan serta jarak terpendek. Penelitian ini mengajukan pendekatan baru dengan menggunakan logika fuzzy untuk menghitung bobot suatu jalan dan algoritma djikstra sebagai pencari rute terbaik. Dengan proses logika fuzzy, kedua variabel yaitu jarak terdekat dan tingkat kepadatan jalan akan menghasilkan suatu nilai yang akan dijadikan bobot dalam algoritma djikstra untuk menentukan rute alternatif. Bobot yang dihasilkan dari proses fuzzy mengindikasikan tingkat kepadatan dan jarak terpendek. Semakin kecil nilai bobotnya, maka semakin rendah pula tingkat kepadatan dan jarak yang ditempuh. Untuk mempermudah pengguna melihat rute alternatif yang dihasilkan, maka rute akan disimulasikan dengan teknologi Google Maps API. Hasil dari sistem penentuan rute alternatif ini menunjukkan bahwa penggunaan dua varibel penentu yaitu tingkat kepadatan dan jarak terpendek mampu memberikan alternatif rute yang tidak hanya berdasarkan jarak terdekat saja, sehingga dapat mempercepat laju kendaraan pengangkut sampah dan menyingkat waktu tempuh truk pengangkut sampah.   Kata Kunci: Djikstra, Logika Fuzzy, Pengangkutan Sampah, Google Maps API
PENGENALAN PAKAIAN ADAT INDONESIA MENGGUNAKAN TEKNOLOGI KINECT Fathoni, Kholid; Nur Hasim, Jauari Akhmad; Fathony, Muhammad Zakky
SCAN - Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi Vol 10, No 2 (2015)
Publisher : Universitas Pembangunan Nasional "Veteran" Jawa Timur

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33005/scan.v10i2.602

Abstract

Abstrak. Indonesia adalah negara yang mempunyai beraneka ragam hasil kebudayaan, salah satunya adalah pakaian adat. Namun, sayangnya semakin dilupakan oleh generasi muda saat ini. Pembuatan aplikasi yang menampilkan berbagai macam pakaian adat Indonesia  menjadi alternatif yang menarik untuk didiskusikan. Penulis memberikan ide untuk mengimplementasikan teknologi kinect untuk memberikan alternatif media pengenalan pakaian adat Indonesia. Dengan menggunakan motion recognition pada teknologi kinect, gerakan user yang berdiri di depan kamera kinect dapat ditangkap dan digunakan sebagai control navigasi untuk mengakses semua fitur dalam aplikasi tanpa harus menggunakan mouse pada umumnya. Gerakan user juga digunakan untuk. menggerakkan object 3D dalam bentuk pakaian adat  yang ada pada program. Penggabungan antara lingkungan nyata  dan model 3D pakaian adat yang membuat user seperti benar - benar menggunakan pakaian adat dari berbagai provinsi di Indonesia, akan semakin menambah tingkat ketertarikan user dalam menggunakan aplikasi ini. Pada penelitian ini didapatkan kesimpulan dari hasil survei bahwa aplikasi ini mempunyai control yang cukup mudah serta permodelan dalam bentuk 3D  dapat menambah daya tarik user terutama anak - anak dalam hal mengenal dan mempelajari pakaian adat indonesia dengan sarana yang lebih menarik dan interaktif.   Kata Kunci: Pakaian Adat Kinect, Media Pembelajaran Pakaian Adat, Kinect Budaya
ADAPTASI MODEL SAMM UNTUK MENGUKUR TINGKAT KEMATANGAN KESELARASAN BISNIS DAN TI PADA PERGURUAN TINGGI (STUDI KASUS : UPN “VETERAN” JATIM) Idhom, Mohammad; Sinaga, Benyamin L; Rahayu, F Sapty
SCAN - Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi Vol 10, No 2 (2015)
Publisher : Universitas Pembangunan Nasional "Veteran" Jawa Timur

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33005/scan.v10i2.606

Abstract

Abstrak. Peranan TI di dunia pendidikan yang begitu kompleks bukan hanya sebagai support, tetapi juga sebagai enabler bagi berjalannya roda bisnis organisasi, mengingat posisi perguruan tinggi sebagai quasi-commercial sehingga keselaran TI dan bisnis menjadi penting. SAMM (Strategic Alignment Maturity Model) menjadi model yang tepat dalam mengukur kesuksesan keselarasan antara Bisnis dan TI. Adapun tujuan penelitian ini dilakukan adalah 1. Mengadaptasi Model SAMM yang digunakan mengukur keselarasan Bisnis dan TI di UPN “Veteran” Jawa Timur. 2. Mengukur tingkat kematangan model keselarasan bisnis dan TIdi UPN “Veteran” Jawa Timur. 3. Menyusun rekomendasi untuk meningkatkan keselarasan Bisnis dan TI  di UPN “Veteran” Jawa Timur. Instrumen pengumpulan data dalam penelitian ini digunakan wawancara mendalam, kuesioner dan FGD, selain itu juga mengaplikasikan content analisis untuk eliminasi kriteria. Berdasarkan hasil penelitian menunjukkan bahwa model akhir keselarasan Bisnis dan TI UPN “Veteran” Jawa Timur tercermin pada 20 item kriteria  Model SAMM Luftman. bahwa nilai average score diketahui sebesar 3.64 dan berada pada Level 4 Improved. Rekomendasi pengukuran manfaat dan kompetensi TI yang lebih terintegrasi dengan bisnis, penerapan tata kelola TI yang efektif, kemitraan bisnis dengan TI yang terkelola, perencanaan ruang lingkup dan arsitektur TI yang terstandarisasi dan terintegrasi, serta SDM TI yang berkompeten. Kata Kunci : Luftman’s SAMM, Keselarasan Bisnis dan TI, Perguruan Tinggi.
PERBANDINGAN ALGORITMA KLASIFIKASI UNTUK HURUF TULISAN TANGAN Purbasari, Intan Yuniar; Anggraeny, Fetty Tri
SCAN - Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi Vol 10, No 2 (2015)
Publisher : Universitas Pembangunan Nasional "Veteran" Jawa Timur

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33005/scan.v10i2.608

Abstract

Abstrak. Pengenalan tulisan tangan adalah kemampuan komputer untuk mengenali input tulisan tangan dari berbagai sumber seperti dokumen, gambar/foto, layar sentuh, serta alat input lainnya. Pengenalan tulisan tangan dapat dimanfaatkan antara lain untuk pembacaan alamat pada pengiriman paket atau pengenalan tulisan pada sebuah cek bank secara otomatis. Ada tiga metode klasifikasi dasar yang banyak digunakan untuk pengenalan; yakni pohon keputusan, neural network, dan Naïve Bayes. Penelitian ini membandingkan ketiga metode klasifikasi dasar tersebut dan kombinasinya dengan algoritma boosting varian awal AdaBoost.M1 untuk mengklasifikasikan 5605 sampel huruf tulisan tangan. Data input divariasikan dalam 4 komposisi training-test set dan output yang dibandingkan adalah tingkat akurasi dan runtime. Hasil yang didapat menunjukkan bahwa masing-masing algoritma yang diujicoba memiliki keunggulan masing-masing. Algoritma pohon keputusan yang dikombinasikan dengan AdaBoost dapat memberikan peningkatan akurasi hingga 15%, neural network multilayer tanpa boosting mampu memberikan tingkat akurasi yang cukup baik (rata-rata 79.3%), sedangkan Naïve-Bayes tanpa boosting memiliki runtime yang sangat baik (rata-rata 0.8225 detik) dibandingkan dengan kedua algoritma lainnya. Kata kunci: perbandingan algoritma, klasifikasi huruf tulisan tangan, neural network, pohon keputusan, Naïve Bayes, algoritma boosting.

Page 1 of 1 | Total Record : 10

 1 

Filter by Year

2015 2015


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 18, No 1 (2023): Februari 2023 Vol 17, No 3 (2022): Oktober 2022 Vol 17, No 2 (2022): Juni 2022 Vol 17, No 1 (2022): Februari 2022 Vol 16, No 3 (2021): Oktober 2021 Vol 16, No 2 (2021): Juni 2021 Vol 16, No 1 (2021): Februari 2021 Vol 15, No 3 (2020): Oktober 2020 Vol 15, No 2 (2020): Juni 2020 Vol 15, No 1 (2020): Februari 2020 Vol 14, No 3 (2019) Vol 14, No 2 (2019) Vol 14, No 1 (2019) Vol 13, No 3 (2018) Vol 13, No 2 (2018) Vol 13, No 1 (2018) Vol 12, No 3 (2017) Vol 12, No 2 (2017) Vol 12, No 1 (2017) Vol 11, No 3 (2016) Vol 11, No 2 (2016) Vol 11, No 1 (2016) Vol 10, No 3 (2015) Vol 10, No 2 (2015) Vol 10, No 1 (2015) Vol 9, No 3 (2014) Vol 1, No 1 (2009): SCAN More Issue