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 25 Documents
 1   2   3 
Search results for , issue "Vol 9 No 5: Oktober 2022" : 25 Documents clear
Sistem Rekomendasi Dua Arah untuk Pemilihan Dosen Pembimbing Menggunakan Data Histori dan Skyline View Queries Sampurno, Global Ilham; Annisa, Annisa; Wijaya, Sony Hartono
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 9 No 5: Oktober 2022
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25126/jtiik.2022955458

Abstract

Pemilihan dosen pembimbing merupakan salah satu faktor yang mempengaruhi proses penyelesaian tugas akhir. Pada mekanisme pemilihan dosen pembimbing, sering kali mahasiswa sendiri belum memahami dengan jelas kemampuan dirinya serta topik apa yang akan dipilihnya, sehingga nama calon dosen pembimbing yang diusulkan mahasiswa umumnya belum mempertimbangkan hal tersebut. Mekanisme seperti ini juga menyebabkan terjadinya penumpukan calon bimbingan pada dosen tertentu dan kekurangan bimbingan pada dosen yang lain, meskipun keduanya memiliki latar belakang keilmuan yang mirip.  Pada saat yang sama, umumnya dosen pembimbing tidak pernah ditanya preferensinya terhadap mahasiswa seperti apa yang sesuai untuk topik penelitian yang akan ditawarkan. Sistem rekomendasi yang ada biasanya hanya mempertimbangkan preferensi salah satu pihak saja, dari sisi dosen saja ataupun sisi mahasiswa saja. Penelitian ini membangun sistem rekomendasi dua arah baik dari sisi dosen maupun dari sisi mahasiswa menggunakan skyline view queries. Skyline view queries merekomendasikan dosen yang dominan kepada mahasiswa sesuai dengan preferensi mahasiswa, dan merekomendasikan mahasiswa yang dominan kepada dosen sesuai dengan preferensi dosen. Untuk mendapatkan preferensi dari kedua sisi, digunakan teknik text mining dan clustering pada data histori nilai akademik dan topik penelitian dari mahasiswa yang sudah lulus sebagai acuan untuk mahasiswa yang akan memilih dosen pembimbing. Hasil percobaan menunjukkan bahwa  penggabungan metode skyline view queries dengan profil akademik dan data histori dapat mengatasi permasalahan penumpukan calon bimbingan pada dosen tertentu serta dapat memberikan rekomendasi yang sesuai dengan kemampuan akademik dan preferensi mahasiswa dan dosen. AbstractSelection of thesis supervisor is a factor that have an effect on the final thesis process. In the process of choosing thesis supervisor, student often has not clearly recognize his/her capability and topic that will be researched. Therefore, this issue is likely not considered when the student propose his/her thesis supervisor. This selection process typically also makes one supervisor is proposed by many student while other supervisor is proposed by less student, even though both supervisor has similar scientific background. At the same time, generally the thesis supervisor has never been asked his/her student preferences related to the supervisor’s research topics. Existing recommendation systems usually consider preferences from one party, either supervisor’s or student’s preferences. This research develop a two-way recommendation system, considering both supervisor’s and student’s preferences using skyline view queries. Skyline view queries recommend dominant supervisor to student based on student’s preferences, and recommend dominant student to supervisor based on supervisor’s preferences. To acquire preferences from both party, text mining techniques and clustering is used on student’s historical academic scores data and data of research topics from graduated student as reference for student in choosing thesis supervisor. Experiment results show that using skyline view queries method on student’s academic profile and historical data can overcome the issue of one supervisor is proposed by too many students. In addition, the results shows that the method can also give appropriate recommendation based on student’s academic portfolio and student’s and supervisor’s preferences.
Klasifikasi Citra Sampah Menggunakan Support Vector Machine dengan Ekstraksi Fitur Gray Level Co-Occurrence Matrix dan Color Moments Nisa, Iffa Zainan; Endah, Sukmawati Nur; Sasongko, Priyo Sidik; Kusumaningrum, Retno; Khadijah, Khadijah; Rismiyati, Rismiyati
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 9 No 5: Oktober 2022
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25126/jtiik.2022954868

Abstract

Sampah merupakan salah satu permasalahan global yang dihadapi seluruh dunia termasuk Indonesia. Apabila tidak dikelola dengan baik, jenis dan volume sampah yang semakin meningkat dapat berdampak buruk pada lingkungan dan kesehatan manusia. Pemilahan sampah merupakan langkah awal dalam melakukan berbagai jenis pengolahan sampah. Pemilahan sampah secara manual tidak mudah dilakukan mengingat jumlahnya yang amat besar, sehingga otomatisasi pemilahan sampah diperlukan. Penelitian ini mengusulkan klasifikasi citra sampah menggunakan Support Vector Machine (SVM) dengan ekstraksi fitur Gray Level Co-Occurrence Matrix (GLCM) dan Color Moments serta mengoptimalkan kinerja terbaik dalam proses klasifikasinya. Dataset TrashNet digunakan untuk mengevaluasi metode yang diusulkan. Beberapa parameter penting yang digunakan dalam penelitian ini adalah orientasi sudut GLCM, parameter C (soft margin) pada SVM, dan parameter ???? pada Radial Basis Kernel (RBF). Pembagian data dilakukan menggunakan 10-Fold Cross Validation. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kombinasi fitur GLCM dengan orientasi sudut 45° dan Color Moments memberikan rata-rata akurasi terbaik sebesar 78,87% dengan menggunakan parameter C bernilai 32 dan parameter γ bernilai 4. Hasil pengujian terbaik diperoleh pada fold ke-3 dengan akurasi sebesar 85,43% yang digunakan sebagai skenario pengujian data baru. Pengujian terhadap 30 citra sampah baru menggunakan model terbaik memperoleh akurasi sebesar 70%. AbstractWaste is one of the global problems faced by the whole world, including Indonesia. Improper waste management can harm the environment and interfere with health. Waste management involved several steps in handling waste, the first one being waste sorting. In Indonesia, waste sorting is still performed manually. Manual waste sorting is not easy to do because the waste amount is very large. Therefore, automatic waste detection technology is needed to support more optimal waste sorting. This study proposes waste image classification using Support Vector Machine (SVM) with Gray Level Co-Occurrence Matrix (GLCM) and Color Moments as the features. The TrashNet dataset is used to evaluate the proposed method. In addition, 30 additional waste image outside trashnet is used as testing data. Some of the important parameters that are tuned in this study are the angle orientation of the GLCM, C (soft margin) parameter on the SVM, and ???? parameter on the Radial Base Kernel (RBF). Data splitting is done using 10-Fold Cross Validation. The results showed that the combination of GLCM features with 45° angle orientation and Color Moments gave the best average accuracy of 78.87% using C parameter with a value of 32 and γ parameter with a value of 4. The best test results were obtained in the third fold with an accuracy of 85, 43%. This result is used to test the 30 test image outside the TrashNet dataset, and achieve accuracy of 70%.
Analisis Penerimaan Sistem Informasi Manajemen BPJS Kesehatan Layanan Primary Care di UPTD Puskesmas Kabupaten Banyumas Nurfaizal, Yusmedi; Wahyudi, Rizki
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 9 No 5: Oktober 2022
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25126/jtiik.2022945372

Abstract

Badan Penyelenggara Jaminan Sosial (BPJS) Perawatan Primer menyediakan sebuah sistem informasi berbasis laman daring untuk memberikan pelayanan kepada pasien di fasilitas kesehatan tingkat pertama. Salah satu manfaat penggunaan sistem informasi adalah untuk mempermudah pelayanan bagi masyarakat di fasilitas kesehatan tingkat pertama. Untuk memastikan sebuah sistem yang berjalan sesuai kebutuhan pengguna, perlu diadakan evaluasi. Penelitian dilakukan untuk menentukan tingkat penerimaan pengguna sistem informasi Perawatan Primer di Unit Pelaksana Teknis Daerah Puskesmas di Kabupaten Banyumas, menggunakan model penerimaan teknologi (TAM). Survei dipilih sebagai metode penelitian dengan pengambilan sampel sebanyak 55 responden. Setelah data dikumpulkan kemudian diolah menggunakan software SPSS v22. Hasil analisis terhadap data memperlihatkan bahwa variabel kompleksitas dan persepsi kemudahan penggunaan berdampak pada persepsi manfaat dengan nilai konstanta 5,633. Kedua, persepsi manfaat dan persepsi kemudahan penggunaan dapat menentukan tingkat sikap penggunaan dengan nilai konstanta 3.970. Ketiga, kesukarelaan, kebermanfaatan dan sikap penggunaan berpengaruh pada niat perilaku untuk digunakan dengan nilai konstanta 8,467. Keempat, persepsi kegunaan dan niat perilaku penggunaan mempengaruhi tingkat pemberdayaan teknologi riil dengan nilai konstanta -1.682 dan kelima, kompleksitas mempengaruhi kesukarelaan dengan nilai konstanta 8.560.  Hasil analisis data dapat disimpulkan bahwa kesepuluh hipotesis dan penelitian ini dapat diterima, sehingga kompleksitas, kesukarelaan, persepsi penggunaan, persepsi kemudahan penggunaan, sikap penggunaan, dan niat perilaku untuk menggunakan suatu sistem informasi merupakan faktor yang mempengaruhi pengguna untuk tetap terus menggunakan sistem tersebut. AbstractPrimary Care Social Security Administering Agency is a website-based system provided for patient care at first-level health facilities. Information systems can facilitate services for the community in first-level health facilities. Applying an information system is beneficial to facilitate services for the community in first-level health facilities. To ensure a system running according to user needs, it is necessary to conduct an evaluation. The acceptance level of Primary Care at the Regional Technical Implementation Unit of Puskesmas in Banyumas Regency is measured using Technology Acceptance Model (TAM). A survey is held to take the sample of 55 respondents. Then, the data were processed using SPSS v22 software. The results of the analysis of the data show that the complexity and perceived ease of use variables have an impact on the perception of benefits with a constant value of 5.633. Second, perceived usefulness and perceived ease of use can determine the level of attitude of use with a constant value of 3.970. Third, volunteerism, usefulness, and attitude of use affect the behavioral intention to use with a constant value of 8.467. Fourth, perceived usefulness and intention to use behavior affect the level of real technology empowerment with a constant value of -1,682, and fifth, complexity affects volunteerism with a constant value of 8,560. The results of data analysis can be concluded that the ten hypotheses and research are acceptable, so that complexity, volunteerism, perceived use, perceived ease of use, usage attitudes, and behavioral intentions to use an information system are factors that influence users to continue using the system.
Identifikasi Emosi Pengguna Konferensi Video Menggunakan Convolutional Neural Network Lina, Lina; Marunduh, Arthur Adhitya; Wasino, Wasino; Ajienegoro, Daniel
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 9 No 5: Oktober 2022
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25126/jtiik.2022955269

Abstract

Pandemi COVID-19 telah menyebabkan pergeseran bentuk komunikasi antar individu maupun antar kelompok. Komunikasi lisan antar individu dilakukan dengan bantuan teknologi secara daring. Berbagai teknologi konferensi video secara daring banyak dikembangkan, seperti Zoom, MS Teams, Google Meet, dan lain sebagainya. Dengan penggunaan teknologi tersebut, pengguna dapat saling berinteraksi secara visual dan verbal. Umumnya peserta konferensi video dengan mudah menangkap sinyal verbal dari lawan bicara. Namun untuk menginterpretasikan sinyal visual, peserta memerlukan proses analisis yang lebih kompleks. Makalah ini membahas tentang sistem identifikasi emosi secara otomatis dari peserta konferensi video. Sistem yang dikembangkan dapat diterapkan pada semua jenis teknologi konferensi video, baik versi rekaman maupun versi langsung. Aplikasi yang dikembangkan dapat digunakan untuk keperluan umum, seperti dalam rapat kelompok, kuliah, webinar, dan jenis rapat lainnya. Dalam eksperimen yang dilakukan, terdapat empat kelas emosi manusia yang digunakan, yaitu netral, senang, sedih, dan marah. Sistem melakukan deteksi area wajah dalam citra dari video masukan dengan algoritma Viola-Jones, dan melakukan identifikasi emosi pada wajah yang terdeteksi menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN) dengan arsitektur VGG-16. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa sistem mampu secara otomatis melakukan pendeteksian area wajah dengan tingkat akurasi sebesar 93.15% dan melakukan identifikasi emosi dengan akurasi sebesar 88.39% untuk data latih dan 70.17% untuk data pengujian. AbstractThe COVID-19 pandemic has caused a shift in the form of communication between individuals and between groups. Oral communication between individuals is carried out with the help of online technology. Various online video conferencing technologies have been developed, such as Zoom, MS Teams, Google Meet, etc. With the use of this technology, users can interact with each other visually and verbally.  Generally, video conference participants can easily receive verbal signals from the speaker. However, a more complex analysis is required to interpret other signals such as visual signals from face, gesture, etc.This paper discusses an automatic emotion identification system of video conferencing participants. The developed system can be applied to all types of video conference technology, both recorded or live versions, The developed application can be used for general purpose, such as in group meetings, lectures, webinars, and other types of meetings. In the experiments, four classes of human emotion are examined, such as neutral, happy, angry, and sad. The system detects facial areas in video frames using the Viola-Jones algorithm and identifies the emotions on the detected faces using the Convolutional Neural Network (CNN) method with the VGG-16 architecture. The experimental results show that the proposed system is able to automatically detect facial areas with an accuracy of 93.15% and identify emotions from the detected faces with an accuracy of 88.39% for training data and 70.17% for test data.  
Evaluasi Tata Kelola Teknologi Informasi PT Pertamina Hulu Energi Menggunakan Framework COBIT 4.1 Fokus Domain Plan and Organise (PO) dan Acquire and Implement (AI) Khusus pada Implementasi Enterprise Achitecture Ghiffari, Muhammad; Mursityo, Yusi Tyroni; Suprapto, Suprapto
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 9 No 5: Oktober 2022
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25126/jtiik.2022913859

Abstract

Aplikasi Enterprise Architecture (EA) dikembangkan sebagai salah satu wujud implementasi tata kelola teknologi informasi (TI) perusahaan yang baik. Pengembangan EA pada perusahaan bertujuan untuk misi peningkatan secara berkelanjutan atau continuous improvement pada divisi Teknologi Informasi dan Komunikasi dan Manajemen Data (ICT & DM) PT. Pertamina Hulu Energi. Pengembangan aplikasi EA berdasar dari hasil rekomendasi penilaian Audit TI tahun sebelumnya. Audit TI yang membuahkan sugesti untuk pelaksanaan implementasi aplikasi EA perusahaan masih minim hasil rekomendasi. Evaluasi diperlukan untuk memberikan kegiatan rekomendasi yang diperlukan. Evaluasi adalah kegiatan yang dimulai dari observasi objek, kemudian dianalisa hingga menghasilkan keluaran yang sifatnya merubah objek semula. Evaluasi menggunakan kerangka kerja Control Objective for Information and Related Technology (COBIT) 4.1 untuk mengukur tingkat kematangan proses TI. Kerangka kerja dipilih karena sesuai dengan kebutuhan stakeholder dan untuk melanjutkan penilaian yang sudah dilakukan di tahun sebelumnya.  Data untuk evaluasi didapatkan dari beberapa instrumen seperti kuesioner dan wawancara dengan narasumber. Domain penilaian berupa Plan and Organise (PO) dan Acquire and Implement (AI). Domain dipilih berdasarkan daftar kebutuhan bisnis stakeholder perusahaan. Domain tersebut mewakili aspek aplikasi EA yang sedang diimplementasikan. Fungsi ICT & DM sudah mencapai tingkat kematangan level 3 (Defined Process) pada hasil penilaian tahun sebelumnya. Hasil penilaian ketika penelitian masih berada di level 3 dengan detail skor sejumlah 3,466 untuk domain PO dan 3.642 untuk domain AI. Hal ini bermakna perusahaan sudah memiliki beberapa proses yang dilakukan secara berkala dan terdefinisi dengan baik namun belum terkelola seutuhnya termasuk aspek implementasi aplikasi EA. AbstractDeveloping an Enterprise Architecture is a form of implementation of good corporate IT governance. The development of EA in the company aims for a continuous improvement mission in the Information and Communication Technology and Data Management (ICT & DM) division of PT. Pertamina Hulu Energi. EA application development based on the results of the previous year's IT Audit assessment recommendations. IT audit resulted in suggestions for the implementation of the company's EA application is still minimal. Evaluation is needed to create more those suggestions. Evaluation is an activity that starts from observing the object, then analyzes it to produce an output that changes the original form. Evaluation aspects used in this paper uses the Control Objective for Information and Related Technology (COBIT) 4.1 framework to measure the IT maturity level of the IT process. The assessment domain is Plan and Organization (PO) and Acquire and Implement (AI). The selected domains are on a list of the company's stakeholder business needs. The domains represent an aspect of the EA application which currently implementing. Based on the results of the previous year's assessment, the ICT & DM division has already reached IT-maturity level 3 (Defined Process). Assessments results when the research commended were still at level 3 with a detailed score of 3.466 for the PO domain and 3.642 for the AI domain. It means the company already has several processes which carried out regularly and are well defined but not yet fully managed, including the implementation aspects of the EA application.
Perancangan Data Warehouse Untuk Menunjang Akreditasi Program Studi Insani, Rokhmatul; Asfari, Ully; Armando, Rio; Melyantara, I G AG Kom Agnam
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 9 No 5: Oktober 2022
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25126/jtiik.2022954495

Abstract

Akreditasi diperlukan oleh setiap perguruan tinggi sebagai bentuk pengakuan mutu dari pihak eksternal. Dalam proses akreditasi diperlukan data untuk mengisi formulir sesuai dengan standar yang diperlukan. Permasalahannya adalah perguruan tinggi tersebut biasanya memiliki beberapa aplikasi dengan media penyimpanan data yang beragam untuk menjalankan proses bisnis perguruan tinggi tersebut. Akibatnya, dalam penyediaan data untuk proses akreditasi masih dilakukan secara manual dengan mengambil dari berbagai sumber dari berbagai aplikasi sehingga akan memakan waktu yang lama. Diperlukan Data Warehouse untuk melakukan integrasi data sehingga dapat membantu mengelola data untuk menunjang proses akreditasi. Pada penelitian ini digunakan pendekatan Kimball untuk merancang skema data warehouse dalam menunjang akreditasi program studi. AbstractAccreditation is required by every university as a form of quality assessment from external parties. In the accreditation process, data is required to fill out forms according to the required standards. In addition, these colleges usually have several applications with various data storage to carry out the college's business processes. As a result, the provision of data for the accreditation process is manually by taking from various sources from various existing applications so that it will take a long time. Data Warehouse is required to integrate data so that it can help manage data so that it supports the accreditation process. In this study, the Kimball approach was used to design a data warehouse scheme to support the accreditation of the study program.
Pembentukan Daftar Stopword Goffman Transition Point dengan Pembobotan Emoji pada Analisis Sentimen di Twitter Iqbal, Rizky Maulana; Sari, Yuita Arum; Santoso, Edy
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 9 No 5: Oktober 2022
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25126/jtiik.2022954706

Abstract

Analisis sentimen atau opinion mining merupakan proses mengekstrak data teks sehingga didapatkan informasi yang terkandung dalam suatu data. Dalam proses ekstraknya, terdapat tahapan stopword removal untuk menghapus kata-kata tidak penting dengan menggunakan stopword. Stopword telah banyak disediakan dalam digital library dengan berisikan kata-kata tidak penting, tetapi tidak semua kata-kata tersebut tidak penting dalam suatu data atau kasus tertentu. Penelitian ini berfokus pada perbandingan terhadap stopword Tala dengan pembentukan stopword dari data latih menggunakan metode Goffman Transition Point yang merupakan pengembangan dari metode Zipf Law dengan menggunakan metode klasifikasi K-Nearest Neighbour (KNN) serta menambahkan pembobotan emoji dalam proses pembobotannya. Hasil penelitian ini menunjukkan dengan pembentukan stopword menggunakan metode Zipf Law menunjukkan nilai akurasi sebesar 73,6% dan menggunakan pembobotan emoji dengan nilai K yang dipakai metode KNN K = 17 tetapi jika tidak menggunakan pembobotan emoji akurasinya menjadi 72.9%. Formula jarak yang digunakan adalah Cosine distance. Jika dengan menggunakan stopword Tala dengan parameter yang sama menghasilkan akurasi sebesar 73% dengan pembobotan emoji dan 71,9% tanpa pembobotan emoji. Berdasarkan hasil tersebut dapat disimpulkan bahwa pembentukan stopword dan pembobotan emoji dapat meningkatkan akurasi. AbtractSentiment analysis or opinion mining is the process of extracting text data, so that the information contained in the data is obtained. In the extracting process, there are stopword removal steps to remove unnecessary words by using a stopword. Many stopwords have been provided in digital libraries containing unimportant words, but not all of these words are not important in a particular data or case. This study focuses on the comparison of the stopword tala with the formation of a stopword from training data using the Goffman Transition Point which is a development of the Zipf Law method using the K-Nearest Neighbor (KNN) classification method and adding emoji weighting in the weighting process. The results of this study indicate that the formation of a stopword using the zipf law method shows an accuracy value of 73.6% and using emoji weighting with the K value used by the KNN method with K = 17 but if you don’t use emoji weighting the accuracy will be 72.9%. The distance formula used is the cosine distance. Using a stopword Tala with the same parameters produces an accuracy of 73% with emoji-weighted and 71.9% without emoji-weighted. Based on these results it can be concluded that the formation of stopwords and weighting of emojis can improve accuracy.
Sistem Pendeteksi Banjir dan Badai Angin serta Monitoring Cuaca Berbasis Internet of Things Pradirta, Ida Bagus Made Lingga; Piarsa, I Nyoman; Dharmaadi, I Putu Arya
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 9 No 5: Oktober 2022
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25126/jtiik.2022955983

Abstract

Curah hujan yang tinggi disertai badai angin biasanya terjadi saat musim pancaroba, hal tersebut dapat mempengaruhi aktivitas masyarakat. Perlu adanya teknologi yang dapat memberikan peringatan dini agar dapat meminimalisir dampak yang ditimbulkan, salah satunya yaitu Internet of Things yang merupakan teknologi yang memungkinkan manusia untuk mengontrol dan menjalankan tugas secara otomatis pada suatu objek yang terhubung melalui internet. Penelitian ini menciptakan sebuah prototipe alat dengan menggunakan konsep Internet of Things yang dapat memberikan peringatan dini dan monitoring ketinggian air ketika terjadi banjir, kecepatan angin, suhu, kelembaban, intensitas cahaya, dan hujan pada suatu tempat secara spesifik dan real time yang ditampilkan pada aplikasi mobile Android untuk user dan aplikasi web untuk admin. Perangkat yang digunakan yaitu seperti mikrokontroler Arduino Mega 2560, sensor ultrasonik, sensor anemometer, sensor suhu dan kelembaban, sensor intensitas cahaya, sensor hujan, buzzer, Liquid Crystal Display (LCD), modul Wi-Fi ESP8266, modul SIM800L V2, stepdown LM2596 DC-DC, modul GPS NEO-6M, baterai 18650, dan switch on off dengan 3 pin. Hasil pengujian pada prototipe alat menghasilkan pengujian yang cukup baik dan akurat yang terdiri dari pengujian keseluruhan sensor, kalibrasi setiap sensor, serta pengiriman data ke server, demikian pula pada pengujian perangkat lunak yang terdapat pada setiap fungsi aplikasi Android dan web dapat berjalan dengan optimal. AbstractHigh rainfall accompanied by windstorms usually occurs during the transition season, this can affect community activities. It is necessary to have technology that can provide early warning to minimize the impact, one of which is the Internet of Things which is a technology that allows humans to control and perform tasks automatically on an object that is connected via the internet. This research creates a prototype tool using the concept of the Internet of Things that can provide early warning and monitoring of water levels in the event of flooding, wind speed, temperature, humidity, light intensity, and rain in a specific and real time place displayed on an Android mobile application for users and web applications for admins. The devices used are Arduino Mega 2560 microcontroller, ultrasonic sensor, anemometer sensor, temperature and humidity sensor, light intensity sensor, rain sensor, buzzer, Liquid Crystal Display (LCD), ESP8266 Wi-Fi module, SIM800L V2 module, stepdown LM2596 DC-DC, NEO-6M GPS module, 18650 battery, and on off switch with 3 pins. The measurement results of the prototype tool produce a fairly good and accurate test consisting of testing the entire sensor, calibrating each sensor, and sending data to the server, as well as testing the software contained in every function of Android and web applications that can run optimally.
Natural Language Processing untuk Otomatisasi Pengenalan Pronomina dalam Kalimat Bahasa Indonesia Naufal, Mohammad Farid; Kusuma, Selvia Ferdiana
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 9 No 5: Oktober 2022
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25126/jtiik.2022946394

Abstract

Pronomina (kata ganti) adalah jenis kata yang dapat dipakai untuk menggantikan posisi kata benda atau orang dalam suatu kalimat. Penggunaan pronomina akan mudah dipahami apabila serangkaian kalimat dibaca secara utuh. Namun jika rangkaian kalimat tersebut hanya dibaca pada kalimat-kalimat tertentu, maka akan sulit memahami kalimat yang memiliki pronomina. Pada pengolahan bahasa alamiah, diperlukan kejelasan konteks dari sebuah kalimat. Dalam konteks otomatisasi pengolahan bahasa alamiah, adanya pronomina dapat menyulitkan komputer untuk memahami kalimat tersebut. Oleh sebab itu, dalam pengolahan bahasa alamiah yang mengandung pronomina diperlukan pre proses berupa pengubahan pronomina ke dalam bentuk subjek atau objek asli yang dirujuk. Metode yang diusulkan untuk menyelesaikan permasalahan ini adalah pendekatan berbasis sintaktik. Pendekatan ini menitikberatkan pada struktur kata yang digunakan dan struktur komponen kata yang digunakan. Metode yang diusulkan memiliki 4 tahapan yakni pengumpulan data, pembangkitan aturan, otomatisasi pengenalan pronominal, dan terakhir adalah evaluasi.  Metode yang diusulkan telah diujicobakan untuk mengenali adanya pronomina dari kalimat-kalimat pada materi Ilmu Pengetahuan Alam dan Ilmu Pengetahuan Sosial di jenj­­ang sekolah dasar. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa metode yang diusulkan dapat digunakan untuk mengubah subjek yang berbentuk pronomina menjadi subjek atau objek asli yang dirujuk. Rata-rata akurasi yang didapatkan sebesar 81%. Akurasi tersebut didapatkan dari perbandingan antara jumlah kata ganti yang berhasil diidentifikasi subjeknya dengan keseluruhan data uji. Hasil dari penelitian ini dapat digunakan peneliti di bidang Natural Language Processing untuk melakukan praproses terhadap teks yang akan diolah. AbstractA pronoun is a word that can be used to replace a noun or person in a sentence. The use of pronouns will be easy to understand if a series of sentences is read in its entirety. However, if the sentence series is only read in specific sentences, it will be difficult to understand sentences with pronouns. In natural language processing, it is necessary to clarify the context of a sentence. In the context of automation of natural language processing, the existence of pronouns can make it difficult for computers to understand the sentence. Therefore, in processing natural language containing pronouns, it is necessary to pre-process in the form of converting pronouns into the form of the original subject or object referred to. The method proposed to solve this problem is a syntactic-based approach. This approach focuses on the structure of the words used and the word components used. The proposed method has 4 stages, namely data collection, rule generation, automation of pronoun recognition and the last is evaluation. The proposed method has been evaluated to identify the existence of pronouns from sentences in the Natural Sciences and Social Sciences material at the elementary school level. The evaluation results show that the proposed method can be used to change the subject in the form of a pronoun into the original subject or object referred to. The average accuracy obtained is 81%. The accuracy is obtained from the comparison between the number of pronouns that have been identified with the overall test data. Researchers in natural language processing can use the results of this study to pre-process their text.  
Evaluasi Usability pada Website Monitoring Kebakaran Hutan Menggunakan Metode Webuse Pratiwi, Helen Sasty; Novriando, Haried
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 9 No 5: Oktober 2022
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25126/jtiik.2022955436

Abstract

Kebakaran hutan dan lahan telah menjadi isu nasional yang setiap tahun terjadi secara berulang-ulang kali terkhusus di wilayah Provinsi Kalimantan Barat. Sebagai bentuk antisipasi dan pencegahan, masyarakat dan pemerintahan melakukan monitoring kebakaran hutan dan lahan melalui website SIPONGI dan LAPAN FIRE HOTSPOT. SIPONGI dan LAPAN FIRE HOTSPOT merupakan website pemantau titik panas (hotspot) berbasis website. Website ini digunakan oleh masyarakat dan juga anggota kepolisian Ditreskrimsus Polda Kalimantan Barat. Pentingnya kedua website ini dalam proses monitoring kebarakan hutan menjadi alasan perlunya suatu kajian sebagai pengukuran terhadap kedua website. Pengukuran ini dilakukan sebagai evaluasi khususnya dalam cara pemberian informasi terhadap pengguna terkait kemudahan maupun kenyamanan pengguna. Evaluasi website SIPONGI dan LAPAN FIRE HOTSPOT dilakukan guna mendapatkan umpan balik dari pengguna khususnya mengetahui efektivitas, efisiensi, dan kepuasan pengguna dalam menggunakan website. Salah satu metode untuk melakukan evaluasi website berbasis website adalah dengan menggunakan metode WEBUSE. Metode WEBUSE (Web Usability Evaluation) berfokus pada sistem evaluasi berbasis web untuk mengevaluasi usability dari website. Metode ini dapat menggali tingkat kemudahan terhadap website oleh pengguna dengan skenario tugas dan kuesioner yang merangkum empat variabel usability. Pada pengujian, hasil evaluasi website SIPONGI berada pada level Moderate, sedangkan LAPAN FIRE HOTSPOT berada pada level Good. Hasil dari penelitian ini berupa identifikasi masalah dan perancangan yang dapat menjadi landasan perbaikan terhadap kedua website pada penelitian selanjutnya guna meningkatkan usability. AbstractForest and land fires have become a national issue that repeatedly occurs, especially in the province of West Kalimantan. As a form of anticipation and prevention, the community and the government monitored forest and land fires through the SIPONGI application and the Fire Hotspot. SIPONGI and the Lapan Fire Hotspot is a website-based hotspot monitoring application. This application is used by the community and also members of the West Kalimantan Police Ditreskrimsus Police. The importance of the two applications in monitoring forests is the reason for the need for a review of the measurement of both applications. This measurement is carried out as an evaluation, especially in providing information about users regarding the convenience and convenience of users. SIPONGI website evaluation and the Lapan Fire Hotspot are carried out to obtain feedback from users, especially knowing the effectiveness, efficiency, and user satisfaction in using the application. One method for evaluating a website-based application is to use the webuse method. Webuse Method (Web Usability Evaluation) focuses on web-based evaluation systems to evaluate the application's usability. This method can explore the ease of application by the user with a task scenario and questionnaire that summarizes the four usability variables. In testing, the results of the SIPONGI website evaluation are at a moderate level, while the Lapan Fire Hotspot is at a good level. The results of this study can be the foundation of improvements to both applications in further research to increase usability.

Page 1 of 3 | Total Record : 25

 1   2   3 

Filter by Year

2022 2022


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 (2015) Vol 2 No 2: Oktober 2015 Vol 2 No 1: April 2015 Vol 2, No 1 (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