Garuda - Garba Rujukan Digital

Article Per Year (5 Year)

All

Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer

JTIIK
Website

Published by Universitas Brawijaya

ISSN : 23557699 EISSN : 25286579 DOI : http://dx.doi.org/10.25126/jtiik

Core Subject : Science, Engineering,

Computer Science & IT Engineering

Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer (JTIIK) merupakan jurnal nasional yang diterbitkan oleh Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya (UB), Malang sejak tahun 2014. JTIIK memuat artikel hasil-hasil penelitian di bidang Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer. JTIIK berkomitmen untuk menjadi jurnal nasional terbaik dengan mempublikasikan artikel berbahasa Indonesia yang berkualitas dan menjadi rujukan utama para peneliti. JTIIK di akreditasi oleh Kementerian Riset, Teknologi, dan Pendidikan Tinggi Republik Indonesia Nomor: 36/E/KPT/2019 yang berlaku sampai dengan Volume 11 Nomor 2 Tahun 2024.

Arjuna Subject : Ilmu Komputer (semua kategori) - Ilmu Komputer (Lain-Lain)

Articles 6 Documents

Search results for , issue "Vol 1 No 2: Oktober 2014" : 6 Documents clear

Penjadwalan Perkuliahan dengan Pendekatan Evolutionary Algorithm (Studi Kasus : Sistem Informasi Akademik (SIAKAD) Program Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Universitas Brwijaya) Wicaksono, Satrio Agung; Setiyawan, R. Arief; Setiyawan, Budi Darma; Hernawan, Ari; Perdana, Rizal Setya
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 1 No 2: Oktober 2014
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Abstrak Untuk menyusun jadwal kuliah bukanlah sesuatu yang mudah karena terkait aturan-aturan yang ada. Penjadwalan perkuliahan jika dilakukan dengan cara manual tentu saja akan memakan waktu cukup lama. Oleh karena itu pada penelitian ini mencoba untuk melakukan pendekatan menggunakan evolutionary algorithm untuk mempermudah dalam pembuatan jadwal kuliah dengan menerapkan aturan yang berlaku. Kromosom disusun dalam bentuk representasi string dengan susunan yang mewakili hari, jam perkuliahan, ruang dan gedung. Dari beberapa percobaan paremeter yang digunakan, diperoleh hasil optimal pada jumlah individu 100 dan peluang crossover sebesar 75%. Kata kunci: algoritma evolusi, algoritma genetik, penjadwalan mata kuliah. Abstract It is not an easy task to arange academic schedule because it is affected by many constraints. If this scheduling is done manually, it will consume many times. Therefore, this research tries to use the evolutionary algorithm approach to do schedulling by applying the applicable rules. Chromosomes are represented as string, which each of them consist of days, times, rooms, dan the buildings. From some experiments whisch are used in this research, optimal result obtained when use 100 individu in one population and 75% chance of crossover. Keywords: evolution algorithm, genetic algorithm, class scheduling

Case Based Reasoning Diagnosis Penyakit Cardiovascular Dengan Metode Simple Matching Coefficient Similarity Faizal, Edi
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 1 No 2: Oktober 2014
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Abstrak Penyakit kardiovaskuler atau cardiovascular disease (CVD) menurut definisi WHO adalah istilah bagi serangkaian gangguan jantung dan pembuluh darah. Data badan kesehatan dunia WHO (2012) menunjukan bahwa CVD adalah faktor penyebab kematian nomor satu didunia dan berdasarkan data Riset Kesehatan Dasar (RISKESDAS) Kementerian Kesehatan Republik Indonesia tahun 2007 menunjukkan, penyakit yang termasuk kelompok CVD menempati urutan teratas penyebab kematian di Indonesia. Ditinjau dari sisi ketersediaan tenaga ahli dibidang cardiovascular, saat ini Indonesia hanya memiliki sekitar 500 dokter spesialis penyakit jantung dan pembuluh darah. Artinya dengan jumlah penduduk Indonesia yang mencapai 240 juta, rasio dokter spesialis jantung dan pembuluh darah adalah 1:480.000 penduduk. Jumlah ini masih sangat kurang dibandingkan dengan kebutuhan penduduk di Indonesia. Rasio yang diharapkan adalah 1:250.000 penduduk. Penelitian ini menerapkan case-based reasoning untuk membangun sebuah sistem yang memiliki kemampuan untuk mendiagnosa penyakit cardiovascular berdasarkan kemiripan (similaritas) pada kasus-kasus terdahulu mengunakan metode simple matching coefficient similarity. Hasil pengujian menunjukan bahwa sistem yang dibangun memiliki nilai sensitifitas 97,06%, spesifisitas 64,29%, PPV 86,84%, NPV 90,00%, akurasi 87,50% dengan tingkat kesalahan (error rate) sebesar 12,50%. Kata kunci: cardiovascular, case based reasoning, simple matching coefficient Abstract Cardiovascular disease (CVD) according to the WHO definition is the term for a series of heart and blood vessel disorders . World Health Organization (2012) showed that CVD is the factor number one cause of death in the world and based on data from the Health Research (RISKESDAS) Ministry of Health of the Republic of Indonesia in 2007 showed, diseases including CVD group occupy the top cause of death in Indonesia. In terms of the availability of experts in the field of cardiovascular, Indonesia currently only have around 500 specialist heart and blood vessel disease (SpJP). This means that the number of Indonesian population reached 240 million, the ratio of specialist is 1:480.000 population . This amount is very less compared to the needs of the population in Indonesia . Expected ratio is 1:250,000 population. This study will apply a case -based reasoning to build a system that has the ability to diagnose cardiovascular disease based on the similarity in the previous cases using method of simple matching coefficient . Test results the system showed of sensitivity value 97,06%, specificity of 64,29%, PPV 86,84%, NPV 90,00% and accuracy of 87,50% with an error rate of 12,50%. Keywords: cardiovascular, case-based reasoning, simple matching coefficient

Pelabelan Klaster Fitur Secara Otomatis pada Perbandingan Review Produk Rozi, Fahrur; Wijoyo, Satrio Hadi; Isanta, Septiyan Andika; Azhar, Yufis; Purwitasari, Diana
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 1 No 2: Oktober 2014
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Abstrak Penggunaan review produk sebagai suatu sumber untuk mendapatkan informasi dapat dimanfaatkan untuk mengoptimalkan pemasaran suatu produk. Situs belanja online merupakan salah satu sumber yang dapat digunakan untuk pengambilan review produk. Analisa terhadap produk dapat dilakukan dengan membandingkan antara dua buah produk berbeda berdasarkan fitur produk tersebut. Fitur dari suatu produk didapatkan melalui ekstraksi fitur dengan metode double propagation. Fitur yang terdapat dalam sebuah review sangat banyak serta terdapat beberapa kata yang memiliki arti yang sama yang mewakili suatu fitur tertentu, sehingga diperlukan suatu pengelompokan terhadap fitur tersebut. Pengelompokan suatu fitur produk dapat dilakukan secara otomatis tanpa memperhatikan kamus kata, yaitu dengan menggunakan teknik clustering. Hierarchical clustering merupakan salah satu metode yang dapat digunakan untuk pengelompokan terhadap fitur produk. Pengujian dengan metode hierarchical clustering untuk pengelompokan fitur menunjukkan bahwa metode average linkage memiliki nilai recall dan f-measure yang paling tinggi. Sementara untuk pengujian pelabelan menunjukkan bahwa semantic similarity antar fitur lebih berpengaruh dari pada kemunculan fitur di dokumen. Kata kunci: clustering, fitur produk, pelabelan Abstract Product review can be used as a source for acquire information and to optimize the marketing of product. Online shopping sites are one of source that can be used to get product reviews. Analysis of the product can be done by comparing two different products based on product’s features. Features of a product can be obtained through extraction of features with double propagation method. In the product review there are many feature that can be found, and there are some words that have the same meaning which represents a particular feature, so we need a grouping on the feature. Hierarchical clustering is one method that can be used for grouping the features of the product. Based on testing, hierarchical clustering method for grouping feature indicate that the average linkage method has the highest recall and f-measure. As for testing in labeling indicates that the semantic similarity between features is more influential than the appearance of features in the document. Keywords: clustering, features of the product, labeling

Semantic Clustering Dan Pemilihan Kalimat Representatif Untuk Peringkasan Multi Dokumen ., Pasnur; Santika, Putu Praba; Syaifuddin, Gus Nanang
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 1 No 2: Oktober 2014
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Abstrak Coverage dan saliency merupakan masalah utama dalam peringkasan multi dokumen. Hasil ringkasan yang baik harus mampu mampu mencakup (coverage) sebanyak mungkin konsep penting (salient) yang ada pada dokumen sumber. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan metode baru peringkasan multi dokumen dengan teknik semantic clustering dan pemilihan kalimat representatif cluster. Metode yang diusulkan berdasarkan prinsip kerja Latent Semantic Indexing (LSI) dan Similarity Based Histogram Clustering (SHC) untuk pembentukan cluster kalimat secara semantik, serta mengkombinasikan fitur Sentence Information Density (SID) dan Sentence Cluster Keyword (SCK) untuk pemilihan kalimat representatif cluster. Pengujian dilakukan pada dataset Document Understanding Conference (DUC) 2004 Task 2 dan hasilnya diukur menggunakan Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation (ROUGE). Hasil pengujian menunjukkan bahwa metode yang diusulkan mampu mencapai nilai ROUGE-1 rata-rata sebesar 0,395 dan nilai ROUGE-2 rata-rata sebesar 0,106. Kata kunci: peringkasan multi dokumen, latent semantic indexing, similarity based histogram clustering, sentence information density, sentence cluster keyword Abstract Coverage and saliency is a major problem in multi-document summarization. The good summary should be able to cover (coverage) as much as possible the important concepts (salient) that exist in the source document. This research aims to develop a new method for multiple document summarization with semantic clustering techniques and the selection of representative clusters sentence. The proposed method is based on the principles of Latent Semantic Indexing (LSI) and Similarity Based Histogram Clustering (SHC) for clustering sentences semantically, and combine features of Sentence Information Density (SID) and Sentence Cluster Keyword (SCK) for selecting a representative sentence cluster. Tests are performed on Document Understanding Conference (DUC) 2004 Task 2 dataset and the results are measured using the Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation (ROUGE). The results show that the proposed method is able to achieve ROUGE-1 value by an average of 0.395 and the ROUGE-2 value by an average of 0.106. Keywords: multiple document summarization, latent semantic indexing, similarity based histogram clustering, sentence information density, sentence cluster keyword

Model Metric untuk Mengukur Fleksibilitas Model Proses Bisnis Pamungkas, Endang Wahyu; Sinaga, Fernandes; Rochimah, Siti
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 1 No 2: Oktober 2014
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Abstrak Organisasi bisnis dunia saat ini banyak memanfaatkan sistem informasi digital untuk memberikan pemahaman mengenai manajemen proses bisnis yang mereka jalani. Pemanfaatan sistem Enterprise Resource Planning (ERP) merupakan contoh teknologi dalam manajemen proses bisnis. Melalui sistem ini perusahaan dapat membangun dan mengembangkan proses bisnis. Selain itu, perusahaan juga dapat menyesuaikan proses bisnis secara cepat terhadap perubahan yang terjadi seiring bertambahnya kebutuhan dan informasi, berubahnya kondisi pasar, atau perubahan kebijakan. Sehubungan dengan perubahan proses bisnis yang sering terjadi, maka aspek fleksibilitas terhadap model proses yang dibangun harus ditingkatkan. Dalam mendukung peningkatan fleksibilitas tersebut tentunya dibutuhkan sebuah model untuk mengukur tingkat flesibelitas model proses bisnis. Model tersebut yang kemudian dapat digunakan oleh analis untuk melakukan perbandingan sehingga dapat diperoleh model proses bisnis yang paling fleksibel dan cocok dengan perusahaan. Hal ini dapat dianalisa dengan melibatkan aspek-aspek fleksibel yang telah diteliti pada penelitian-penelitian sebelumnya. Dalam paper ini akan dilakukan penelitian mengenai aspek fleksibitas dalam model proses bisnis untuk menghasilkan model metric yang dapat melakukan kuantifikasi tingkat fleksibilitas pada model proses bisnis. Model metric yang dihasilkan pada penelitian ini mampu melakukan perhitungan fleksibelitas pada model proses bisnis secara kuantitatif. Kata kunci: ERP, fleksibilitas, metadata, model metric, model proses bisnis, variasi Abstract Recently, business organizations in the world are making use of digital information systems to provide an understanding of the business process management in which they live. Utilization of Enterprise Resource Planning (ERP) system is an example of technology in business process management. Through this system, some companies can build and develop business process and can quickly adjust it to changes that occur with increasing needs and information, changing market conditions, or changes in policy towards the business process. According to changes in business process that frequently occur, then the flexibility aspect of the process models are built to be upgraded. This is because the process model can early describe the business process that run. So that the process model must have a high value of flexibility to deal with changes that happen. It can be analyzed with the involvement of the flexible aspects that have been investigated in previous studies. In this paper, we will do research on the flexibility of business process model to produce a model of metrics that can quantify the level of flexibility in business process models.Metric models in this study were able to perform calculations on the flexibility of business process models quantitatively. Keywords: business process model, ERP, flexibility, metadata, model metric, variation

Identifikasi Penyakit pada Daun Tebu dengan Gray Level Co-Occurrence Matrix dan Color Moments Dewi, Ratih Kartika; Ginardi, R.V. Hari
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 1 No 2: Oktober 2014
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Abstrak Karat dan mosaik adalah penyakit pada tebu yang menyerang tebu di Indonesia dan menimbulkan kerugian. Teknologi informasi untuk deteksi penyakit tebu diperlukan dalam menunjang peningkatan produksi tebu yang dapat menghasilkan panen optimal. Penelitian yang berkembang dalam identifikasi penyakit tanaman melalui identifikasi citra digital daun belum ada yang khusus membahas tebu, tetapi mengenai penyakit tanaman secara umum. Penelitian ini membangun sistem identifikasi penyakit pada daun tebu melalui identifikasi citra digital daun dengan pemilihan fitur tekstur dan warna melalui gray level co-occurrence matrix (GLCM) dan color moments. Tahap awal penelitian adalah pengumpulan data citra daun tebu berpenyakit dari survei lapangan. Tahap selanjutnya adalah pre-processing citra untuk dapat diolah ke tahap selanjutnya yaitu ekstraksi fitur. Ekstraksi fitur tekstur dilakukan dengan gray level co-occurrence matrix (GLCM) dan ekstraksi fitur warna dengan color moments. Klasifikasi dilakukan berdasarkan fitur yang telah diekstraksi sebelumnya. Penelitian ini menggunakan metode klasifikasi support vector machine (SVM). Pengujian dilakukan untuk mengetahui fitur yang kemunculannya menyebabkan perubahan dalam hasil klasifikasi dengan 4 skenario meliputi penghapusan fitur bentuk, pemilihan fitur tekstur, pemilihan fitur warna, dan kombinasi fitur tekstur dan warna. Kombinasi fitur tekstur dengan GLCM correlation, energy, homogeneity dan variance bersama fitur warna dengan color moments 1,2 dan 3 yang diuji pada skenario 4 merupakan kombinasi fitur yang direkomendasikan untuk identifikasi penyakit pada daun tebu dengan akurasi 97%. Kata kunci: ekstraksi fitur, penyakit tebu, citra daun, GLCM, dan color moments. Abstract Mosaic and rust are sugarcane diseases that happen in Indonesia and has considerable economic impact. Information technology for sugarcane disease detection is useful in supporting optimal sugarcane production. Most of current researches are about plant disease identification in general. There is no specific research about identification of sugarcane disease. This research proposes a sugarcane disease identification from sugarcane leaf image with gray level co-occurrence matrix (GLCM) and color moments. This research begins with collecting data from field survey. After sugarcane leaf images are captured through a field survey, they are pre-processed in order to be used in the features extraction step. Extracted features from these images are texture and color. Texture feature extraction is conducted by GLCM while color feature extraction is conducted by color moments. Classification method which is used in this research is support vector machine (SVM). Test conducted to find distinctive feature that has a significant impact in classification, there are 4 scenario to test the effects in deletion of shape feature, selection of texture and color feature, and also combination of texture and color feature. Texture feature with GLCM correlation, energy, homogeneity and variance combined with color moments 1, 2 and 3 for color feature extraction in 4th scenario is an appropriate feature for identification of sugarcane leaf disease with 97% classification accuracy. Keywords: feature extraction, sugarcane disease, leaf image, GLCM and color moments.

Page 1 of 1 | Total Record : 6

Filter by Year

2014 2014

Filter By Issues

All Issue Vol 12 No 5: Oktober 2025 Vol 12 No 4: Agustus 2025 Vol 12 No 3: Juni 2025 Vol 12 No 2: April 2025 Vol 12 No 1: Februari 2025 Vol 11 No 6: Desember 2024 Vol 11 No 5: Oktober 2024 Vol 11 No 4: Agustus 2024 Vol 11 No 3: Juni 2024 Vol 11 No 2: April 2024 Vol 11 No 1: Februari 2024 Vol 10 No 6: Desember 2023 Vol 10 No 5: Oktober 2023 Vol 10 No 4: Agustus 2023 Vol 10 No 3: Juni 2023 Vol 10 No 2: April 2023 Vol 10 No 1: Februari 2023 Vol 9 No 7: Spesial Issue Seminar Nasional Teknologi dan Rekayasa Informasi (SENTRIN) 2022 Vol 9 No 6: Desember 2022 Vol 9 No 5: Oktober 2022 Vol 9 No 4: Agustus 2022 Vol 9 No 3: Juni 2022 Vol 9 No 2: April 2022 Vol 9 No 1: Februari 2022 Vol 8 No 6: Desember 2021 Vol 8 No 5: Oktober 2021 Vol 8 No 4: Agustus 2021 Vol 8 No 3: Juni 2021 Vol 8 No 2: April 2021 Vol 8 No 1: Februari 2021 Vol 7 No 6: Desember 2020 Vol 7 No 5: Oktober 2020 Vol 7 No 4: Agustus 2020 Vol 7 No 3: Juni 2020 Vol 7 No 2: April 2020 Vol 7 No 1: Februari 2020 Vol 6 No 6: Desember 2019 Vol 6 No 5: Oktober 2019 Vol 6 No 4: Agustus 2019 Vol 6 No 3: Juni 2019 Vol 6 No 2: April 2019 Vol 6 No 1: Februari 2019 Vol 5 No 6: Desember 2018 Vol 5 No 5: Oktober 2018 Vol 5 No 4: Agustus 2018 Vol 5 No 3: Juni 2018 Vol 5 No 2: April 2018 Vol 5 No 1: Februari 2018 Vol 4 No 4: Desember 2017 Vol 4 No 3: September 2017 Vol 4 No 2: Juni 2017 Vol 4 No 1: Maret 2017 Vol 3 No 4: Desember 2016 Vol 3 No 3: September 2016 Vol 3 No 2: Juni 2016 Vol 3 No 1: Maret 2016 Vol 2, No 2 (2015) Vol 2 No 2: Oktober 2015 Vol 2, No 1 (2015) Vol 2 No 1: April 2015 Vol 1, No 2 (2014) Vol 1 No 2: Oktober 2014 Vol 1, No 1 (2014) Vol 1 No 1: April 2014 More Issue

Home Page

OAI Link

Editorial Team

Contact

Reviewer

Google Scholar

Contact Name
Agung Setia Budi

Contact Email
agungsetiabudi@ub.ac.id

Phone
+62341-577911

Journal Mail Official
jtiik@ub.ac.id

Editorial Address
Fakultas Ilmu Komputer Universitas Brawijaya Gedung F FILKOM Lt. 8, Ruang BPJ Jalan Veteran No. 8 Malang Indonesia - 65145

Location
Kota malang,

Jawa timur

INDONESIA

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Home Page

OAI Link

Editorial Team

Contact

Reviewer

Google Scholar

Contact Name Agung Setia Budi

Contact Email agungsetiabudi@ub.ac.id

Phone +62341-577911

Journal Mail Official jtiik@ub.ac.id

Editorial Address Fakultas Ilmu Komputer Universitas Brawijaya Gedung F FILKOM Lt. 8, Ruang BPJ Jalan Veteran No. 8 Malang Indonesia - 65145

Location Kota malang, Jawa timur INDONESIA

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Contact Name
Agung Setia Budi

Contact Email
agungsetiabudi@ub.ac.id

Phone
+62341-577911

Journal Mail Official
jtiik@ub.ac.id

Editorial Address
Fakultas Ilmu Komputer Universitas Brawijaya Gedung F FILKOM Lt. 8, Ruang BPJ Jalan Veteran No. 8 Malang Indonesia - 65145

Location
Kota malang,

Jawa timur

INDONESIA