cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Arie Vatresia
Contact Email
arie.vatresia@unib.ac.id
Phone
+6282179370950
Journal Mail Official
arie.vatresia@unib.ac.id
Editorial Address
Jalan W.R. Supratman gang Cipta Baru no. 12 RT/RW 19/01 Talang Kering
Location
Kota bengkulu,
Bengkulu
INDONESIA
Rekursif: Jurnal Informatika
Published by Universitas Bengkulu
ISSN : 23030755     EISSN : 27770427     DOI : -
Core Subject : Science, Engineering,
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Electrical & Electronics Engineering
Rekursif adalah jurnal ilmiah yang diterbitkan oleh Program Studi Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Bengkulu. Rekursif menerima artikel ilmiah dengan topik; Informatika, Sistem Informasi, dan Teknologi Informasi dari peneliti, dosen, guru, dan mahasiswa. Rekursif diterbitakan secara berkala setiap bulan Maret dan November berdasarkan hasil peer-reviewed. ISSN 2303-0755
Arjuna Subject : Ilmu Komputer (semua kategori) - Ilmu Komputer (Lain-Lain)
Articles 217 Documents
 15   16   17   18   19 
Analisis Dan Perancangan Jaringan Komputer Berbasis Virtual Local Area Network (VLAN) Menggunakan Router Mikrotik (Studi Kasus SMAN 9 Kaur) Rio Nando; Aan Erlansari; Funny Farady Coastera
Rekursif: Jurnal Informatika Vol 9, No 2 (2021): Volume 9 Nomor 2 November 2021
Publisher : Universitas Bengkulu

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (75.812 KB) | DOI: 10.33369/rekursif.v9i2.15961

Abstract

Sekolah Menengah Atas (SMA) Merupakan salah satu dari penyelenggara pendidikan berbasis umum. SMAN  9 Kaur merupakan sekolah menengah atas yang masih termasuk sekolah baru di kabupaten kaur. Pada saat ini di SMAN 9 Kaur belum memiliki koneksi internet, oleh karena itu kepala sekolah SMAN 9 Kaur berencana untuk menyediakan fasilitas internet untuk menunjang kelancaran administrasi dan proses belajar mengajar di sekolah tersebut sekolah tersebut membutuhkan rancangan jaringan komputer. VLAN merupakan suatu model jaringan yang tidak terbatas pada lokasi fisik seperti LAN, hal ini mengakibatkan suatu network dapat dikonfigurasi secara virtual tanpa harus menuruti lokasi fisik peralatan. Penggunaan VLAN akan membuat pengaturan jaringan menjadi sangat fleksibel dimana dapat dibuat segmen yang bergantung pada organisasi atau departemen, tanpa bergantung pada lokasi workstation. Mikrotik merupakan sebuah perusahaan pembuatan perangkat keras dengan merek RouterBoard, RouterBoard terus mengembangkan desain baru dengan menggunakan sistem operasi RouterOS.Kata kunci:  Mikrotik RouterBoard, VLAN,  workstation, RouterOS 
Pembuatan Video Animasi 3D Kantor Gubernur Provinsi Bengkulu Rahman Batdrian Syahputra; Dwita Deslianti
Rekursif: Jurnal Informatika Vol 9, No 2 (2021): Volume 9 Nomor 2 November 2021
Publisher : Universitas Bengkulu

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (2002.209 KB) | DOI: 10.33369/rekursif.v9i2.17353

Abstract

Peranan media informasi digital melalui media 3D Kantor Gubernur Provinsi Bengkulu memberi kontribusi kemudahan pada Masyarakat untuk mendapat informasi Tentang tataletak gedung dan ruang yang ada di kantor Gubernur. Tujuan penelitian membuat rancang bangun video animasi 3D sebagai media Informasi Pada Kantor Gubernur Provinsi Bengkulu. Metode Penelitian melalui model pengembangan sistem multimedia menggunakan Multimedia Development Life Cycle (MDLC) Luther Sutopo. Penelitian dilaksanakan sebagai media Informasi melalui rancang Bangun Video animasi 3D dengan menggunakan aplikasi sketchup dan lumion. Hasil,  video rancang bangun video 3 dimensi berhasil dibuat dengan menggunakan aplikasi sketchup dan lumion. Simpulan rancang bangun Video animasi 3D sangat Layak dijadikan media Informasi Kantor Gubernur Provinsi Bengkulu.Kata Kunci:  Animasi 3D, Kantor Gubernur Provinsi Bengkulu, Media Informasi, Sketchup dan Lumion
Prediksi Prestasi Nilai Akademik Mahasiswa Berdasarkan Jalur Masuk Perguruan Tinggi Menggunakan Metode Multiple Linear Regression (Studi Kasus: Fakultas Teknik Universitas Bengkulu) Muhammad Naufal Faruqhy; Desi Andreswari; Julia Purnama Sari
Rekursif: Jurnal Informatika Vol 9, No 2 (2021): Volume 9 Nomor 2 November 2021
Publisher : Universitas Bengkulu

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (53.052 KB) | DOI: 10.33369/rekursif.v9i2.17108

Abstract

Penelitian ini bertujuann untuk memprediksi prestasi nilai akademik mahasiswa berdasarkan jalur masuk perguruan tinggi supaya mahasiswa memiliki gambaran Indeks Prestasi Semester pada semester selanjutnya. Analisis ini menggunakan variabel independen yaitu Indeks Prestasi Semester dan jalur masuk. Variabel dependennya adalah Indeks Prestasi Semester pada semester selanjutnya. Sampel penelitian ini adalah mahasiswa Fakultas Teknik Universitas Bengkulu. Penelitian ini menggunakan metode multiple linear regression. Pengumpulan data dilakukan dengan wawancara terhadap dosen Fakultas Teknik Universitas Bengkulu. Hasil dari proses prediksi Indeks Prestasi Semester mahasiswa pada semester berikutnya dapat ditampilkan dalam bentuk website. Metode pengembangan sistem yang digunakan adalah waterfall. Pengujian simpangan error menggunakan metode Mean Error (ME), Mean Absolute Deviation (MAD), Mean Squared Error (MSE), Root Mean Squared Error (RMSE) dan Mean Absolute Percent Error (MAPE). Pengujian fungsional sistem dengan menggunakan metode Black Box telah berhasil 100 % dengan skenario yang telah dibuat. Berdasarkan eksperimen yang telah dilakukan tingkat error dari aplikasi ini yaitu tingkat error ME sebesar 0,12, tingkat error MAD sebesar 0,15, tingkat error MSE sebesar 1,53, tingkat error RMSE sebesar 1,24, dan tingkat error MAPE sebesar 4,05%.Kata Kunci: Prediksi, Indeks Prestasi Semester, Multiple Linear Regression
Implementasi Internet of Things Pada Alat Hand Sanitizer Otomatis Menggunakan Telegram Messenger Bot Berbasis ESP8266 Agus Setiawan; Dedy Abdullah
Rekursif: Jurnal Informatika Vol 9, No 2 (2021): Volume 9 Nomor 2 November 2021
Publisher : Universitas Bengkulu

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (255.306 KB) | DOI: 10.33369/rekursif.v9i2.16702

Abstract

Belum adanya alat penyemprotan handsanitizer otomatis yang disertai notifikasi telegram jika cairan hand sanitizer habis.Pada penelitian terdahulu yang dilakukan oleh Asni Tafrikhatin dan Dwi Sri Sugiyanto (2020), menyatakan bahwa alat ini dibuat untuk mengubah sistem kerja handsanitizer yang tadinya manual menjadi otomatis dan lebih terjaga kebersihannya. Berdasarkan penelitian tersebut belum adanya notifikasi telegram sebagai pemberitahu bahwa cairan handsanitizer telah habis, maka penulis menambahkan internet of things (IOT) sebagai pembaharuan terhadap penelitian terdahulu. Berdasarkan penyajian hasil perancangan dan pembahasan pada bab sebelumnya, maka dapat disimpulkan bahwa. Module NodeMCU ESP8266 dapat menjadi salah satu alternatif IOT (internet Of Things) untuk mengntrol cairan handsanitizer. Implementasi IOT dapat berkerja dengan baik apabila smartphone dan esp8266 terkoneksi dengan internet.Kata Kunci: Internet Of Things, Handsanitizer, Telegram Messeger, NodeMCU ESP8266
Aplikasi Animasi Edukasi Kesiapsiagaan Menghadapi Pandemi Coronavirus Disease (Covid-19) Untuk Siswa Sekolah Dasar Berbasis Android (Studi Kasus SDN 69 Kota Bengkulu) M Agung Rizki; Asahar Johar; Ruvita Faurina
Rekursif: Jurnal Informatika Vol 9, No 2 (2021): Volume 9 Nomor 2 November 2021
Publisher : Universitas Bengkulu

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (58.547 KB) | DOI: 10.33369/rekursif.v9i2.17248

Abstract

Kesiapsiagaan merupakan tindakan yang dilakukan pada masa pra bencana (sebelum terjadi bencana). Dilakukannya kesiapsiagaan bencana adalah untuk mengurangi risiko (dampak) yang diakibatkan oleh adanya bencana. Menerapkan Mobile Learning merupakan solusi model pembelajaran yang dilakukan antar tempat atau lingkungan dengan menggunakan teknologi yang mudah dibawa pada saat pembelajar berada pada kondisi mobile atau ponsel. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan Mobile Learning dan animasi sebagai media pembelajaran menghadapi pandemi Coronavirus Disease (Covid-19) dengan cara yang lebih menarik dan menyenangkan serta mengetahui ada tidaknya pengaruh aplikasi ini terhadap anak-anak Sekolah Dasar mengenai kesiapsiagaan menghadapi pandemi Coronavirus Disease (COVID-19). Berdasarkan pengujian yang dilakukan, hasil pre-tes dan post-tes diperoleh ttabel = 2.06390 dan nilai t = -10,69. H0 diterima jika, sementara nilai t berada di daerah penolakan H0 maka dapat disimpulkan bahwa Aplikasi Animasi Edukasi Corona sebagai media pembelajaran mengenai corona berpengaruh terhadap aspek pemahaman anak mengenai pembelajaran Corona. Hasil yang diperoleh dari uji kelayakan aplikasi termasuk dalam kategori “SANGAT BAIK” dengan rata-rata persentase pengoperasian aplikasi 90% , tampilan 88,25% dan isi aplikasi 89,5%.Kata kunci : Edukasi,Kesiapsiagaan, Animasi, Android, Media Pembelajaran, Sekolah Dasar
Implementasi Teknik Chroma Key Pada Pembuatan Video Promosi SMK Negeri 2 Rejang Lebong Ade Viola Gustina; Agung Kharisma Hidayah
Rekursif: Jurnal Informatika Vol 9, No 2 (2021): Volume 9 Nomor 2 November 2021
Publisher : Universitas Bengkulu

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (773.831 KB) | DOI: 10.33369/rekursif.v9i2.16666

Abstract

Seiring bertambahnya waktu perkembangan teknologi di bidang multimedia merupakan salah satu cara yang tepat untuk mempermudah menyampaikan informasi dalam bentuk audio ataupun visual. Multimedia tidak hanya digunakan sebagai media hiburan saja akan tetapi multimedia sudah berkembang menjadi bermacam fungsi dan tujuan salah satunya sebagai media promosi dan penyampaian informasi Tentang sekolah SMK Negeri 2 Rejang Lebong. Sekolah Menengah Kejuruan Negeri 2 Rejang Lebong salah satu instansi pemerintahan yang bergerak dibidang pendidikan belum memiliki  sarana untuk mempromosikan dan menginformasikan perkembangan sekolah kepada masyarakat melalui media digital. Rumusan dari penelitian ini adalah bagaimana pembuatan video animasi 3 dimensi sekolah SMK Negeri 2 Rejang Lebong, perancangan video dengan menggabungkan video real dan animasi 3D menggunakan teknik Chroma Key dan Software Blender. Hasil penelitian sebanyak 30  responden didapati hasil kelayakan uji implementasi video 3D sebesar 91% dengan hasil kategori sangat layak sebagai media promosi, artinya video promosi SMK Negeri 2 Rejang Lebong berhasil dibuat dengan mengguakan aplikasi Software Blender dan Teknik Chroma Key. Simpulan video promosi SMK Negeri 2 Rejang Lebong sangat layak dijadikan media promosi SMK Negeri 2 Rejang Lebong.Kata Kunci: Animasi 3D, SMK Negeri 2 Rejang Lebong, Media Promosi, Chroma Key, Blender
Identifikasi Pneumonia Pada Citra X-Ray Paru-Paru Menggunakan Metode Convolutional Neural Network (CNN) Berdasarkan Ekstraksi Fitur Sobel Jopa Yopento; Ernawati Ernawati; funny farady Coastera
Rekursif: Jurnal Informatika Vol 10, No 1 (2022): Volume 10 Nomor 1 Maret 2022
Publisher : Universitas Bengkulu

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33369/rekursif.v10i1.17247

Abstract

Pneumonia merupakan peradangan yang terjadi pada jaringan parenkim paru-paru yang sebagian besar disebabkan oleh mikroorganisme patogen dan sebagian kecil disebabkan oleh hal lain. Pneumonia sendiri masih menjadi penyebab tertinggi kematian balita maupun bayi baru lahir. Salah satu tindakan untuk mengetahui pasien terjangkit pneumonia adalah dengan melihat rougten atau citra CT-Scan paru-paru penderita. Sejauh ini para tenaga medis melakukan analisa secara langsung dengan melihat hasil rougten paru-paru pasien. Salah satu metode yang digunakan dalam melakukan klasifikasi terhadap citra adalah metode Convolutional Neural Network (CNN). CNN sendiri merupakan jenis Deep Learning yang popuker digunakan saat ini. Pada penelitian sebelumnya dalam mengidentifikasi pneumonia didapatkan hasil akurasi diatas 75%, namun terkendala dengan nilai akurasi yang masih dibawah 85% sehingga masih harus dilakkukan penelitian kembali untuk meningkatkan nilai akurasi dari model ini. Salah satu ekstraksi fitur yang biasa digunakan pada CNN yaitu ekstraksi fitur sobel guna meningkatkan akurasi pada mesin learning ini. Pada penelitian ini didapatkan hasil berupa Precision sebesar 91%, Recall sebesar 92.8% dan Accurasy sebesar 91.54%. tingkat akurasi yang didapatkan berdasarkan nilai epoch sebesar 50, learning rate sebesar 0.0001 dan nilai batch sebesar 20.  
Analisis Prediksi Masa Studi Mahasiswa Menggunakan Metode Decision Tree Dengan Penerapan Algoritme Cart (Classification and Regression Trees) (Studi Kasus Data Alumni Fakultas Teknik Universitas Bengkulu) Muhammad Fando Rizalno; Asahar Johar; Funny Farady Coastera
Rekursif: Jurnal Informatika Vol 10, No 1 (2022): Volume 10 Nomor 1 Maret 2022
Publisher : Universitas Bengkulu

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33369/rekursif.v10i1.21362

Abstract

Salah satu suber daya besar yang dimiliki universitas adalah basis data, namun basis data yang besar ini hanya disimpan dalam gudang data. Padahal data yang terkumpul dan berukuran besar tersebut merupakan aset yang dapat dimanfaatkan untuk dianalisis yang hasilnya berupa pengetahuan atau informasi berharga. Melihat kondisi tersebut diperlukan penelitian untuk menggali data yang dimiliki oleh Universitas Bengkulu untuk melihat parameter yang paling berpengaruh pada lama masa studi mahasiswa, data yang akan dimanfaatkan disini adalah data akademik dan data wisudawan. Metode yang digunakan untuk menganalisinya adalah Decission tree dengan menggunakan algoritme CART. Melakukan prediksi dibutuhkan dataset yang teratur, Dataset yang digunakan masih mengandung missing values sehingga dalam penelitian ini tahap prepocessing data dilakukan. Tahap preprocessing menggunakan sistem data warehouse dengan penerapa ETL. Aplikasi ini dibuat dengan menggunakan Visual studio code bahasa pemrograman PHP framewort laravel. Hasil dari penelitian ini berupa aplikasi pengelompokkan data alumni lulus tepat waktu dan prediksi lama masa studi utuk mahasiswa baru. Pengujian software menggunakan metode Evaluasi Accuracy dan Black box. Hasil dari penelitian ini adalah nilai parameter yang berpengaruh pada kelulusan mahasiswa dan dapat digunakan untuk proses prediksi masa studi mahasiswa.
Sistem Pendeteksi Genus Gulma Pada Tanaman Jagung Menggunakan Algoritme Single Shot Detector Ade Agustian Saputra; Boko Susilo; Mochammad Yusa; Uswatun Nurjanah
Rekursif: Jurnal Informatika Vol 11 No 1 (2023): Volume 11 Nomor 1 Maret 2023
Publisher : Universitas Bengkulu

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33369/rekursif.v10i1.18634

Abstract

Tanaman jagung (Zea mays L) merupakan tanaman pangan penghasil karbohidrat potensial kedua di Indonesia setelah beras. Provinsi Bengkulu merupakan provinsi yang sebagian besar wilayahnya merupakan kawasan hutan lindung dan hutan rakyat. Perkebunan jagung mengalami gangguan, antara lain disebabkan oleh gulma. Gulma merupakan tumbuhan liar yang sering muncul di pekarangan rumah dan pertanian masyarakat. Penelitian ini hanya diambil empat jenis gulma yang sering muncul di perkebunan jagung yaitu Ageratum sp, Commelina sp, Eleusine sp, dan Sacciolepis sp. Penelitian ini dibangun sebuah model identifikasi genus gulma dengan memanfaatkan algoritma Single Shot Detector (SSD). Single Shot Detector merupakan sebuah model yang dapat mendeteksi atau mengenali objek pada suatu gambar. Penelitian ini menggunakan 800 dataset training untuk melatih sistem Deep Learning dan 150 Dataset testing untuk validasi dan evaluasi terhadap model yang dihasilkan. Dengan nilai threshold IoU dan minimum confidence @0.80 tingkat akurasi yang didapatkan pada penelitian ini sebesar 62.44%.Tanaman jagung (Zea mays L) merupakan tanaman pangan penghasil karbohidrat potensial kedua di Indonesia setelah beras. Provinsi Bengkulu merupakan provinsi yang sebagian besar wilayahnya merupakan kawasan hutan lindung dan hutan rakyat. Perkebunan jagung mengalami gangguan, antara lain disebabkan oleh gulma. Gulma merupakan tumbuhan liar yang sering muncul di pekarangan rumah dan pertanian masyarakat. Penelitian ini hanya diambil empat jenis gulma yang sering muncul di perkebunan jagung yaitu Ageratum sp, Commelina sp, Eleusine sp, dan Sacciolepis sp. Penelitian ini dibangun sebuah model identifikasi genus gulma dengan memanfaatkan algoritma Single Shot Detector (SSD). Single Shot Detector merupakan sebuah model yang dapat mendeteksi atau mengenali objek pada suatu gambar. Penelitian ini menggunakan 800 dataset training untuk melatih sistem Deep Learning dan 150 Dataset testing untuk validasi dan evaluasi terhadap model yang dihasilkan. Dengan nilai threshold IoU dan minimum confidence @0.80 tingkat akurasi yang didapatkan pada penelitian ini sebesar 62.44%.
Segmentasi Citra Diaretdb1 Pada Area Hemorrhages Diabetic Retinopathy Menggunakan Metode Region Growing Fenty Oktavia; Desi Andreswari; Boko Susilo
Rekursif: Jurnal Informatika Vol 10, No 1 (2022): Volume 10 Nomor 1 Maret 2022
Publisher : Universitas Bengkulu

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33369/rekursif.v10i1.20669

Abstract

Diabetic Retinophaty merupakan gangguan pembuluh darah di retina pada pasien yang mengidap Diabetes Melitus (Kencing Manis). Diabetic Retinopathy diklasifikasikan menjadi Nonproliferative Diabetic Retinopathy (NPDR) dan Proliverative Diabetic Retinopathy (PDR). Nonproliferative Diabetic Retinopathy ini dapat ditandai dengan keadaan mata yang mengandung unsur Microanerysms, Hemorrhages dan Eksudat, sedangkan Proliverative Diabetic Retinopathy adalah tahapan yang berada pada stadium lanjut yang menyebabkan gangguan penglihatan. Tujuan dari penelitian ini adalah mensegmentasi area Hemorrhages  pada penyakit Diabetic Retinopathy dengan metode Region Growing, dan menentukan tingkat keberhasilan aplikasi dalam mensegmentasi Hemorrhages dalam menggunakan metode uji sensitivitas, spesifisitas dan akurasi. Pengujian pada penelitian  ini menggunakan evaluasi performa berbasis objek yaitu mencari area Hemorrhages dengan cara mencari nilai piksel yang sama antara citra Groundtruth dan citra hasil aplikasi Matlab. Berdasarkan pengujian yang telah dilakukan pada sistem untuk segmentasi area Hemorrhages  pada citra DIARETDB1 didapat rata-rata nilai sensitivitas = 8,82%, spesifisitas = 6,50%  dan akurasi = 7,16%. 

Page 17 of 22 | Total Record : 217

 15   16   17   18   19 

Filter by Year

2013 2026


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 14 No 1 (2026): Volume 14 Nomor 1 Maret 2026 Vol 13 No 2 (2025): Volume 13 Nomor 2 November 2025 Vol 13 No 1 (2025): Volume 13 Nomor 1 Maret 2025 Vol 12 No 2 (2024): Volume 12 Nomor 2 November 2024 Vol 12 No 1 (2024): Volume 12 Nomor 1 Maret 2024 Vol 11 No 2 (2023): Volume 11 Nomor 2 November 2023 Vol 11 No 1 (2023): Volume 11 Nomor 1 Maret 2023 Vol 10 No 2 (2022): Volume 10 Nomor 2 November 2022 Vol 10, No 1 (2022): Volume 10 Nomor 1 Maret 2022 Vol 9, No 2 (2021): Volume 9 Nomor 2 November 2021 Vol 9, No 1 (2021): Volume 9 Nomor 1 Maret 2021 Vol 8, No 2 (2020): Volume 8 Nomor 2 November 2020 Vol 8, No 1 (2020): Volume 8 Nomor 1 Maret 2020 Vol 7, No 2 (2019): Volume 7 Nomor 2 November 2019 Vol 7, No 1 (2019): Volume 7 Nomor 1 Maret 2019 Vol 6, No 2 (2018): Volume 6 Nomor 2 November 2018 Vol 6, No 1 (2018): Volume 6 Nomor 1 Maret 2018 Vol 5, No 3 (2017): Volume 5 Nomor 3 November 2017 Vol 5, No 2 (2017): Volume 5 Nomor 2 Juli 2017 Vol 5, No 1 (2017): Volume 5 Nomor 1 Maret 2017 Vol 4, No 3 (2016): Volume 4 Nomor 3 September 2016 Vol 4, No 2 (2016): Volume 4 Nomor 2 Juni 2016 Vol 4, No 1 (2016): Volume 4 Nomor 1 Maret 2016 Vol 3, No 2 (2015): Volume 3 Nomor 2 November 2015 Vol 3, No 1 (2015): Volume 3 Nomor 1 Maret 2015 Vol 2, No 2 (2014): Volume 2 Nomor 2 November 2014 Vol 2, No 1 (2014): Volume 2 Nomor 1 Maret 2014 Vol 1, No 3 (2013): Volume 1 Nomor 3 November 2013 More Issue