cover
Article Per Year (5 Year)
All
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
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
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 26 Documents
 1   2   3 
Search results for , issue "Vol 8 No 2: April 2021" : 26 Documents clear
Penerapan Metode Weighted Product untuk Seleksi Kelulusan Santri pada Sistem Informasi Wisuda Taman Pendidikan Al-Quran (TPA) Universitas Darussalam Gontor Muriyatmoko, Dihin; Harmini, Triana; Arrahmantoro, Muhamad Nuradi
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 8 No 2: April 2021
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25126/jtiik.2021824360

Abstract

Setiap tahun, pada bulan Desember dilaksanakan acara wisuda bagi santri TPA binaan Universitas Darussalam Gontor (UNIDA Gontor) yang dinyatakan lulus ujian. Para santri tersebut harus lulus empat tahapan ujian, yaitu lisan, praktik, tulis dan Al-Quran. Pada sistem penilaian yang ada saat itu, masih menggunakan perhitungan rata-rata. Padahal menurut evaluasi para Ustadz dan kepala Lembaga Pengabdian kepada Masyarakat (LPkM) mestinya ujian Al-Quran menjadi prioritas utama. Maka hasil evaluasi memberi rekomendasi bahwa ujian Al-Quran wajib dimasukkan dalam prioritas utama dengan bobot paling besar sebagai acuan penentuan kelulusan. Untuk mendapatkan sebuah prioritas dalam penilaian perlu sebuah metode yang memberikan bobot nilai yang multi attribute, diantaranya Weight Product (WP). Tujuan penelitian ini adalah menerapkan metode WP untuk seleksi kelulusan santri wisuda TPA UNIDA Gontor dalam bentuk sistem informasi. Pengembangan sistem informasi berbasis web menggunakan bahasa pemrograman PHP dan MySQL. Pengujian sistem dilakukan dengan metode black box dan kuesioner. Pengujian sistem menggunakan metode black box menghasilkan alur dan rangkaian sistem yang diharapkan tanpa ada error. Pengujian sistem dengan penyebaran kuesioner menggunakan skala Likert menghasilkan nilai rata-rata keseluruhan sebesar 4,47 dengan rentang kepuasan “tinggi”. Hasil dari penerapan metode WP ini sudah berjalan sesuai prioritas nilai ujian sesuai dengan aturan LPkM. Pada penelitian berikutnya bisa dikembangkan dengan metode lain diantaranya SAW, TOPSIS, AHP, ARAS dan lain sebagainya. AbstractEvery year, in December, a graduation ceremony is held for TPA students assisted by the University of Darussalam Gontor (UNIDA Gontor) who have passed the exam. The students must pass four stages of the exam: oral, practical, written, and Al-Quran. In the current rating system, it is still using the average calculation. According to the evaluation of the teacher and the head of LPkM, the Al-Quran exam should be the top priority. Then the assessment has a recommendation to gives direction to the stages of the Al-Quran examination included in the top priority. To prioritize the review needs a multi-attribute weight value method, including Weight Product (WP). This study aims to apply the WP method to select prospective students graduating from TPA UNIDA Gontor in the form of information systems. Development of Web-based information systems using PHP and MySQL programming languages. System testing has done using black-box testing and the questionnaire. Testing using the black-box produces expected system paths and sequences without any errors. Testing the system by distributing questionnaires using a Likert scale provides an overall average value of 4.47 with a "high" satisfaction range. The results of the WP method's application have been running according to the priority of the test scores by the rules of LPkM. Other methods can be applied in further research, including SAW, TOPSIS, AHP, ARAS, etc.
Rekayasa E-Aquaculture untuk Pemantauan Tambak Udang secara Realtime dengan Model Multipoint Node Komarudin, Muhamad; Septama, Hery Dian; Yulianti, Titin; Wicaksono, Muhamad Aby
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 8 No 2: April 2021
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25126/jtiik.2021824142

Abstract

Udang merupakan salah satu komoditas unggulan bagi Indonesia dari sektor perikanan. Budidaya udang pada tambak, perlu memperhatikan kualitas air. Kualitas air yang perlu diperhatikan dalam pertumbuhan dan kehidupan udang adalah perubahan temperatur, kadar garam, kebutuhan oksigen dan tingkat keasaman atau kandungan pH.  Pemantauan secara manual membutuhkan waktu, tenaga dan biaya yang jauh lebih besar karena harus ada petugas yang berkeliling kolam untuk melakukan pengukuran. Dengan Internet of Things (IoT) yang dikembangkan dalam penelitian ini proses monitoring tersebut dapat dilakukan dengan cepat atau realtime. Model yang dikembangkan terdiri dari perangkat node yang dipasang pada setiap kolam dan masterboard untuk pengumpulan data. Sensor yang dipasang pada setiap node adalah sensor salinitas air, sensor pH dan sensor suhu. Nilai salinitas, pH dan suhu selain ditampilkan pada perangkat penampil yang ada pada node juga dikirimkan ke masterboard. Hasil penelitian menunjukkan perangkat sensor bekerja dengan baik, data salinitas air, pH dan suhu dapat ditampilkan pada node. Ujicoba komunikasi data juga dapat berkerja dengan baik yang ditunjukkan dengan data dapat dikirimkan ke masterboard dengan delay 1 detik karena data masuk secara bergantian atau serial. Masterboard dapat bekerja untuk mengirimkan data ke basis data cloud firebase untuk selanjutnya data ditampilkan pada aplikasi monitoring yang telah dikembangkan. AbstractShrimp is one of the leading commodities for Indonesia from the fisheries sector. Shrimp farming, needs to pay attention to pond water quality. The water quality parameter that needs to be considered in the growth and life of shrimp is temperature, salinity, and pH. The farmer usually, monitor the shrimp pond manually that requires much greater time, effort and cost. The process can be automated with the Internet of Things (IoT) developed in this research. The model developed consists of a set of nodes installed in each pond and a masterboard for data collection. The sensors installed at each node are water salinity sensors, pH sensors and temperature sensors. The Salinity, pH and temperature score besides being displayed on the display device at each node, it is also sent to the masterboard through data communication. The results show that the sensor and data communication devices can work well with low latency (1 s) since the data received serially. Masterboard can work to send data to the Firebase cloud database so that the data may displayed in the monitoring application that has been developed.
Perbandingan Aplikasi Algoritma Kernel K-Means pada Graf Bipartit dan K-Means pada Matriks Dokumen- Istilah dalam Dataset Penelitian Covid-19 RISTEKBRIN Nugroho, Budi
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 8 No 2: April 2021
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25126/jtiik.2021824365

Abstract

Merebaknya kasus Covid-19 di Indonesia telah memunculkan berbagai macam topik penelitian yang dilakukan oleh para peneliti di berbagai bidang dan dari bermacam institusi. Berdasarkan data yang dihimpun oleh portal Sinta Ristekbrin, terdapat 351 topik penelitian yang telah diunggah oleh para peneliti. Kajian ini dimaksudkan untuk menganalisis dan memetakan topik penelitian yang  sedang dan/atau  telah dilakukan selama kurun waktu terjadinya pandemi  Covid-19 di tanah air. Analisis dan pemetaan dilakukan dengan menerapkan algoritma kernel k-means untuk klastering dokumen berbasis graf bipartit dan k-means pada matriks dokumen-istilah. Dataset penelitian Covid-19 Ristekbrin dimodelkan sebagai graf bipartit antara daftar istilah dengan dokumennya. Selanjutnya skor kemiripan dihitung dengan metode kernel. Nilai matriks kernel yang mencerminkan skor kemiripan antar dokumen digunakan sebagai masukan bagi algoritma klastering kernel k-means yang memberikan hasil berupa pemetaan topik penelitian. Sebagai pembanding, algoritma k-means diterapkan pada matriks dokumen-istilah untuk klastering topik penelitian Covid-19. Dari kedua metode tersebut, hasil klastering diuji dengan validasi internal menggunakan indeks Dunn. Indeks Dunn digunakan karena dalam dataset tidak tersedia informasi awal mengenai label atau nama dari masing-masing klaster. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa algoritma  kernel k-means memberikan validasi yang sedikit lebih baik dibandingkan dengan k-means. Hasil kajian ini diharapkan dapat memberikan tambahan informasi yang mendukung program pemerintah dalam mempercepat penanganan Covid-19 di Indonesia. AbstractThe outbreak concerning  the Covid-19 case in Indonesia has raised various topics of research carried out by researchers in diverse fields and from many institutions. Based on data compiled by the Sinta Ristekbrin portal, 351 research topics have been uploaded by researchers. This study is aimed to analyze and map research topics that are being and/or have been conducted during the period of the Covid-19 pandemic in Indonesia. Analysis and mapping are accomplished by applying the kernel k-means algorithm for document clustering based on bipartite graphs and k-means on document term matrix. Ristekbrin's Covid-19 research dataset is modeled as a bipartite graph between terms and documents. Furthermore, the similarity score is calculated using the kernel method. The kernel matrix value that represents the similarity score between documents is used as input for the kernel k-means clustering algorithm, which provides the results of mapping research topics. As comparison, we applied original k-means algorithm on the document-term matrix of the dataset. From these two methods, the clustering results were validated using Dunn index as an internal validation. The Dunn index was used because the dataset did not provide initial information regarding the label or name of each clusters..The comparison Dunn index shows that the kernel k-means algorithm outperforms than the k-means algorithm. This study is expected to provide additional information that supports government programs in accelerating the handling of Covid-19 in Indonesia..
Media Pembelajaran Calistung Hewan Berteknologi Augmented Reality untuk Menarik Minat Belajar Anak Afirianto, Tri; Wardhono, Wibisono Sukmo; Pelealu, Billawal Nadipa; Akbar, Muhammad Aminul
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 8 No 2: April 2021
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25126/jtiik.2021824510

Abstract

Salah satu perkembangan anak yang perlu diperhatikan adalah perkembangan kognitif. Contoh perkembangan kognitif pada anak usia dini seperti menyebutkan jumlah benda mulai dari satu hingga sepuluh dan merepresentasikan benda dalam bentuk gambar atau tulisan. Kemampuan tersebut dapat diperoleh melalui kegiatan membaca, menulis, dan berhitung (calistung). Calistung bukanlah suatu kemampuan wajib yang dimiliki oleh anak usia dini, namun kemampuan tersebut tetap perlu disampaikan sesuai dengan metode pembelajaran di PAUD/TK, yaitu dengan cara bermain dan belajar. Untuk mempermudah pemahaman anak tentang calistung diperlukan objek yang sering dijumpai oleh anak, sebagai contoh hewan yang sering dijumpai di kebun binatang. Oleh karena itu, pada penelitian ini dikembangkan media pembelajaran calistung dengan objek hewan. Untuk mengetahui tingkat ketertarikan anak dalam mempelajari calistung, media pembelajaran dikembangkan dengan menggunakan teknologi Augmented Reality (AR). Metode pengembangan yang digunakan adalah iterative rapid prototyping. Berdasarkan pengujian media dengan menggunakan fun testing menghasilkan nilai total rata-rata sebesar 85,6% yang berarti media pembelajaran ini mampu meningkatkan ketertarikan anak dalam mempelajari calistung. Abstract One of the child's development that needs attention is cognitive development. Examples of cognitive development in early childhood such as mentioning the number of objects ranging from one to ten and representing objects in the form of images or writing. This ability can be obtained through reading, writing and arithmetic (calistung: Indonesian abbreviation) activities. Calistung is not a mandatory ability possessed by early childhood, but the ability still needs to be delivered in accordance with the learning methods in pre-primary school, that is playing and learning. To facilitate children's understanding of calistung, objects that are often encountered by children are needed, for example animals that are often found in zoos. Therefore, this research developed calistung learning media with animal objects. To find out the level of interest of children in learning calistung, learning media was developed using Augmented Reality (AR) technology. The development method used is iterative rapid prototyping. Based on media testing using fun testing produces an average total value of 85.6%, which means this learning media is able to increase children's interest in learning calistung.
Analisis Perbandingan Algoritma SVM, KNN, dan CNN untuk Klasifikasi Citra Cuaca Naufal, Mohammad Farid
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 8 No 2: April 2021
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25126/jtiik.2021824553

Abstract

Cuaca merupakan faktor penting yang dipertimbangkan untuk berbagai pengambilan keputusan. Klasifikasi cuaca manual oleh manusia membutuhkan waktu yang lama dan inkonsistensi. Computer vision adalah cabang ilmu yang digunakan komputer untuk mengenali atau melakukan klasifikasi citra. Hal ini dapat membantu pengembangan self autonomous machine agar tidak bergantung pada koneksi internet dan dapat melakukan kalkulasi sendiri secara real time. Terdapat beberapa algoritma klasifikasi citra populer yaitu K-Nearest Neighbors (KNN), Support Vector Machine (SVM), dan Convolutional Neural Network (CNN). KNN dan SVM merupakan algoritma klasifikasi dari Machine Learning sedangkan CNN merupakan algoritma klasifikasi dari Deep Neural Network. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan performa dari tiga algoritma tersebut sehingga diketahui berapa gap performa diantara ketiganya. Arsitektur uji coba yang dilakukan adalah menggunakan 5 cross validation. Beberapa parameter digunakan untuk mengkonfigurasikan algoritma KNN, SVM, dan CNN. Dari hasil uji coba yang dilakukan CNN memiliki performa terbaik dengan akurasi 0.942, precision 0.943, recall 0.942, dan F1 Score 0.942. AbstractWeather is an important factor that is considered for various decision making. Manual weather classification by humans is time consuming and inconsistent. Computer vision is a branch of science that computers use to recognize or classify images. This can help develop self-autonomous machines so that they are not dependent on an internet connection and can perform their own calculations in real time. There are several popular image classification algorithms, namely K-Nearest Neighbors (KNN), Support Vector Machine (SVM), and Convolutional Neural Network (CNN). KNN and SVM are Machine Learning classification algorithms, while CNN is a Deep Neural Networks classification algorithm. This study aims to compare the performance of that three algorithms so that the performance gap between the three is known. The test architecture is using 5 cross validation. Several parameters are used to configure the KNN, SVM, and CNN algorithms. From the test results conducted by CNN, it has the best performance with 0.942 accuracy, 0.943 precision, 0.942 recall, and F1 Score 0.942.
Evaluasi dan Redesign Website Pendidikan Tinggi dengan Menerapkan User Experience Lifecycle Putra, M. Gilvy Langgawan; Renaldi, Michael; Natasia, Sri Rahayu
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 8 No 2: April 2021
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25126/jtiik.2021824367

Abstract

Pada awalnya perguruan tinggi membuat situs web untuk mengenalkan dan mempromosikan lembaga pendidikannya. Diresmikannya Undang-Undang Nomor 14 Tahun 2008 tentang Keterbukaan Informasi Publik (UU KIP) dan Undang-Undang Nomor 25 Tahun 2009 tentang Pelayanan Publik (UU PP) menciptakan suatu keputusan di mana badan publik wajib “meningkatkan pengelolaan dan pelayanan informasi di lingkungan badan publik untuk menghasilkan layanan informasi yang berkualitas”. Penelitian yang bertujuan untuk meningkatkan kualitas situs web ITK dan mengecilkan tanggapan kurang baik yang diberikan mahasiswa ITK dilakukan dengan cara melakukan evaluasi dan redesign pada situs web ITK guna memperbaiki kualitas situs web ITK dan juga untuk mengurangi permasalahan yang di alami pengguna situs web ITK. Digunakan metode User Experience Lifecycle Template pada penelitian ini dikarenakan metode ini dapat digunakan untuk mengembangkan suatu produk (Prototype, Hardware, dan Software). Adapun hasil yang didapat pada penelitian kali ini ialah, pada aspek learnability meningkat 2x lebih cepat dibandingkan situs web ITK yang lama, lalu pada aspek efficiency didapat persentase pengguna mencapai tujuannya dalam menggunakan situs web ITK yang baru sebesar 94.40%, lalu pada aspek memorability jumlah klik mengalami penurunan pada situs web ITK yang baru jika dibandingkan dengan web ITK yang lama, dan pada aspek eror yang akan terjadi pada situs web ITK yang baru bernilai 1.61% kemungkinan. AbstractAt first, the college created a website to introduce and promote its educational institutions. The establishment of Law No. 14 the year 2008 on Public Information Disclosure (KIP Law) and Law No. 25 of 2009 on public services (ACT PP) creates a decision where public bodies are obliged to "improve the management and information services in the public agency to produce quality information services". The research aimed at improving the quality of the ITK website and discouraging the poor responses given by ITK students are conducted by evaluating and redesign the ITK website to improve the quality of ITK's website and also to reduce the problems that are in the user's natural ITK website. Used method User Experience Lifecycle Template in this research because this method can be used to develop a product (Prototype, Hardware, and Software). As for the results gained on the research this time is, on the aspects of learnability increased 2x faster than the old ITK website, then on the efficiency aspect gained the percentage of users reached its goal in using the new ITK website 94.40%, then on the memorability aspect of the number of clicks decreased on the new ITK website when compared to the old web ITK, and on the aspect of the error that will happen to the new ITK Web site worth 1.61% of the probability. 
Evaluasi Penggunaan SLiMS pada E-Library dengan Menggunakan User Experience Question (EUQ) Maricar, M. Azman; Pramana, Dian; Putri, Dian Rahmani
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 8 No 2: April 2021
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25126/jtiik.2021824443

Abstract

Pembuatan produk harus didasari oleh kebutuhan dan dievaluasi untuk memperoleh data yang baik dari pengalaman pengguna. User Experience Questionnaire (UEQ) sebagai metode evaluasi memiliki enam skala penilaian yaitu daya tarik, kejelasan, efisiensi, ketepatan, stimulasi, dan kebaruan. Selain itu metode evaluasi ini memiliki 26 pertanyaan berupa pasangan atribut yang bertolak belakang. E-library Institut Teknologi dan Bisnis STIKOM Bali menggunakan sistem otomasi perpustakaan SLiMS (Senayan Library Management System) yang penggunaannya belum dilakukan evaluasi. Hal ini penting guna mengetahui user experience dari produk tersebut serta memberikan saran perbaikan yang diperlukan. Secara rata-rata telah didapatkan hasil yang positif dari 75 responden. Berdasarkan nilai daya tarik (0,85), efisiensi (0,96), ketepatan (0,85), dan stimulasi (1,08), memiliki nilai rata-rata impresi di atas 0,8. Nilai kejelasan (0,71) dan kebaruan (0,71) memiliki hasil netral karena memiliki nilai rata-rata impresi yang berada diantara -0,8 hingga 0,8. Hasil perbandingan benchmark dengan data 246 produk dari UEQ, yang dinilai berdasarkan daya tarik, efisiensi, ketepatan, dan stimulasi, menunjukkan produk tersebut berada di antara 25% produk dengan penilaian lebih baik dan 50% produk dengan penilaian yang menurun. Sudut pandang lainnya, nilai kejelasan dan kebaruan berada di antara 50% produk dengan penilaian lebih baik dan 25% produk dengan penilaian yang menurun. Perbaikan yang disarankan pada nilai kebaruan untuk meningkatkan kreativitas dan inovasi guna menghasilkan sesuatu yang berbeda dari produk sejenis namun tetap menghasilkan user experience yang baik. Kejelasan tampilan dinilai sudah cukup baik namun disarankan untuk lebih ditingkatkan dan perbaikan pada kata-kata petunjuk yang terdapat pada interface. Tampilan diupayakan lebih sederhana sehingga produk mudah untuk dipahami dan dipelajari serta dapat lebih memudahkan pengguna dalam penggunaannya. AbstractProduct manufacture must be based on needs and evaluated to obtain appropriate data from the user experience. The User Experience Questionnaire (UEQ) as an evaluation method has six rating scales: attractiveness, clarity, efficiency, accuracy, stimulation, and novelty. Besides, this evaluation method has 26 questions in the form of pairs of different attributes. E-library InstitutTeknologi dan Bisnis STIKOM Bali uses the SLiMS (Senayan Library Management System) library automation system, of which the users have not evaluated. The evaluation is necessary to obtain data about the user experience and provide suggestions for improvements. On average, there have been positive results from 75 respondents. Based on the value of attraction (0.85), efficiency (0.96), accuracy (0.85), and stimulation (1.08), it has an average impression value above 0.8. The value of clarity (0.71) and novelty (0.71) has a neutral result because it has an average impression value, between -0.8 to 0.8. The benchmark comparison results consist of 246 data products UEQ, based on attractiveness, efficiency, accuracy, and stimulation were among the 25% products with better ratings and 50% products with lower ratings. On the other points of view, clarity and novelty scores range from 50% of products with a better rating and 25% of the products with a lower rating. The suggested improvements to the novelty value are to increase creativity and innovation to produce something different from similar products but still produce a good user experience. The clarity of the display is acceptable. However, improvement is recommended, especially on the wording instructions contained in the interface. A simple appearance is necessary so that the product is easy to understand and learn and can make it easier for users to use it.
KMS (Knowledge Management System) Obat Ibu Hamil Berbasis Android Sadiah, Halimah Tus; Ishlah, Muhamad Saad Nurul; Elfrieda, Nyayu Siti Aminah Lily; Gasbara, Mauladani Adi
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 8 No 2: April 2021
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25126/jtiik.2021823786

Abstract

Selama kehamilan, seorang ibu sering mengalami mual, muntah, sakit punggung, atau indikasi penyakit ringan lainnya. Terkadang hal ini menghasilkan keputusan untuk minum obat tanpa resep dokter atau bidan. Perilaku seperti itu dapat menyebabkan risiko cacat janin. Hal ini dapat terjadi karena kurangnya pengetahuan tentang obat-obatan yang dapat dikonsumsi selama hamil. Oleh karena itu, diperlukan suatu sistem yang mengumpulkan pengetahuan tentang obat-obatan yang aman untuk dikonsumsi wanita hamil. Penelitian ini bertujuan untuk membangun Sistem Manajemen Pengetahuan (KMS) obat berbasis Android untuk wanita hamil. Penelitian ini menggunakan metode Knowledge Management System Life Cycle (KMSLC) yang terdiri atas beberapa tahap, yaitu evaluasi infrastruktur, pembentukan tim,  menangkap pengetahuan, merancang cetak biru  KMS, verifikasi dan validasi, implementasi KMS, dan pengujian KMS. Penelitian ini telah menghasilkan pengetahuan tacit dan explicit mengenai obat ibu hamil. KMS Obat Ibu Hamil ini dilengkapi dua fungsi pencarian, yaitu pencarian berdasarkan nama obat dan pencarian berdasarkan keluhan nyeri atau indikasi penyakit. Pengetahuan Obat yang ada di KMS telah diverifikasi dan divalidasi. Pengembangan KMS Obat telah dilengkapi fiturnya sesuai dengan hasil proses penangkapan pengetahuan dari pakar. Adapun KMS Obat Ibu Hamil lebih lengkap 72% fiturnya dibandingkan dengan aplikasi yang telah berjalan, yakni MomsMed. KMS ini telah diuji fungsionalitas dan kompatibilitasnya, sehingga berfungsi dan kompatibel untuk versi Android 5.0, Lollipop (API level 21) ke atas. Terakhir, KMS ini dapat membantu ibu hamil dalam mencari pengetahuan tentang keamanan obat yang akan dikonsumsi ibu hamil sehingga tidak berisko pada janin. AbstractDuring pregnancy, a mother often experiences nausea, vomiting, back pain, or other indications of minor illness. Sometimes this results in the decision to take medication without a prescription from a doctor or midwife. Such behavior can cause the risk of fetal defects. This can occur due to a lack of knowledge about medicines that can be consumed during pregnancy. Therefore, we need a system that collects knowledge about medicines that are safe for consumption by pregnant women. This study aims to build an Android-based Knowledge Management System (KMS) of medicines for pregnant women. This research uses the Knowledge Management System Life Cycle (KMSLC) method which consists of several stages, namely evaluation of infrastructure, team building, knowledge capture, design of the KMS blueprint, verification and validation, implementation of KMS, and KMS testing. This study has produced tacit and explicit knowledge regarding the medicines of pregnant women. KMS for Pregnant Women Medicines is equipped with two search functions, namely searching by medicine name and searching based on complaints of pain or indication of disease. Drug knowledge in KMS has been verified and validated. The development of KMS has been equipped with features under the results of the process of capturing knowledge from experts. The KMS for Pregnant Women is 72% more complete than the existing application, namely MomsMed. This KMS has been tested for functionality and compatibility, so it works and is compatible with Android versions 5.0, Lollipop (API level 21) and above. Finally, this KMS can assist pregnant women in seeking knowledge about the safety of drugs that are to be consumed so that there is no risk of the fetus.
Analisis Perbandingan Algoritma Djikstra, A-Star, dan Floyd Warshall dalam Pencarian Rute Terdekat pada Objek Wisata Kabupaten Dompu Umar, Rusydi; Yudhana, Anton; Prayudi, Andi
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 8 No 2: April 2021
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25126/jtiik.0812866

Abstract

Diera industri 4.0, penggunaan peta tidak lagi berbentuk lembaran ataupun buku. Kini terdapat sebuah layananan peta digital yaitu platform Leafleat.js, yang memudahkan penggunanya untuk mendapatkan informasi rute dari objek ke objek lainnya dan mencari lokasi hampir diseluruh dunia. Pada penelitian ini menggunakan objek yang real yaitu menampilkan lokasi sebenarnya menggunakan platform Leaflet.js dan parameter yang berbeda, dari hal tersebut penelitian ini akan membandingkan kinerja dari Algoritma Dijkstra, A* dan Floyd Warshall untuk menentukan waktu proses pencarian rute terdekat dari objek wisata ke objek wisata lain menggunakan bahasa pemograman PHP. Hasil pengujian program didapatkan jarak dan rute yang sama serta rata-rata waktu proses program yang berbeda. Waktu proses algoritma Dijkstra sebesar 0,0060 detik, algoritma A* sebesar 0,0067 dan algoritma Floyd Warshall sebesar 0,0433 detik. Berdasarkan hasil tersebut bahwa algoritma  Dijkstra lebih unggul dalam proses pencarian rute. AbstractIn the industrial era 4.0, the use of maps is no longer made of book sheets. Now a digital map service is available, the Leafleat.js platform, which provides users to get route information from other attractions and find locations that have been saved by the world. In this study using real objects that display the actual location using the Leaflet.js platform and different parameters, from this study will compare the performance of the Dijkstra, A * and Floyd Warshall Algorithms for the process of finding other tourist information using the PHP programming language. The results of testing the program obtained the same distance and route with different program processing time. Dijkstra algorithm processing time is 0.0060 seconds, A* algorithm is 0.0067 and Floyd Warshall algorithm is 0.0433 seconds. Based on these results, Dijkstra is superior in the route search process.
Implementasi Arsitektur Web Server Cluster Menggunakan Single Board Computer untuk Menunjang Kebutuhan High Availability System Setiawan, Roisul; Kartikasari, Dany Primanita; Rahayudi, Bayu
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 8 No 2: April 2021
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25126/jtiik.2021824512

Abstract

Untuk mewujudkan ketahanan pangan, diperlukan mekanisme pengumpulan data secara real-time dari produsen  bahan pangan, pendisitribusi bahan pangan sampai pengolah bahan pangan. Namun tidak semua organisasi yang berkecimpung dalam distribusi pangan memiliki infrastruktur sistem informasi yang cukup baik. Untuk mengatasi kendala infrastruktur, penelitian ini mengusulkan untuk membangun arsitektur web server cluster yang dapat menunjang kebutuhan high availability system menggunakan single board computer.  Komponen arsitektur terdiri dari dua tier yaitu: frontend dan backend. Untuk menjamin kehandalan sistem, arsitektur  yang diusulkan didukung dengan komponen load balancing, mekanisme failover dan replikasi database. Sistem telah diuji berasarkan kebutuhan fungsional dan kebutuhan non-fungsional yang sudah didefinisikan sesuai kebutuhan organisasi. Dari hasil pengujian, tingkat availabilitas yang dihasilkan sebesar 95.83%. AbstractTo achieve food security, a real-time data collection mechanism is needed from food producers, food distribution to food processing. However, not all organizations involved in food distribution have adequate information system infrastructure. To overcome infrastructure constraints, this study proposes to build a web server cluster architecture that can support the needs of a high availability system using a single board computer. The architectural component consists of two tiers, namely: frontend and backend. To ensure system reliability, the proposed architecture is supported by load balancing components, failover mechanisms, and database replication. The system has been tested based on functional requirements and non-functional requirements that have been defined according to organizational requirements. From the test results, the resulting availability level is 95.83%.

Page 2 of 3 | Total Record : 26

 1   2   3 

Filter by Year

2021 2021


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 12 No 6: Desember 2025 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: Oktober 2015 Vol 2, No 2 (2015) Vol 2, No 1 (2015) Vol 2 No 1: April 2015 Vol 1 No 2: Oktober 2014 Vol 1, No 2 (2014) Vol 1 No 1: April 2014 Vol 1, No 1 (2014) More Issue