cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
-
Contact Email
-
Phone
-
Journal Mail Official
-
Editorial Address
-
Location
Kota surakarta,
Jawa tengah
INDONESIA
Khazanah Informatika: Jurnal Ilmu Komputer dan Informatika
Published by Universitas Muhammadiyah Surakarta
ISSN : 2621038X     EISSN : 2477698X     DOI : -
Core Subject : Science,
Computer Science & IT
Khazanah Informatika: Jurnal Ilmiah Komputer dan Informatika, an Indonesian national journal, publishes high quality research papers in the broad field of Informatics and Computer Science, which encompasses software engineering, information system development, computer systems, computer network, algorithms and computation, and social impact of information and telecommunication technology.
Arjuna Subject : -
Articles 16 Documents
 1   2 
Search results for , issue "Vol. 3 No. 2 Desember 2017" : 16 Documents clear
Penerapan Algoritma A Star (A*) pada Game Petualangan Labirin Berbasis Android Wahyu Widodo; Imam Ahmad
Khazanah Informatika Vol. 3 No. 2 Desember 2017
Publisher : Department of Informatics, Universitas Muhammadiyah Surakarta, Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23917/khif.v3i2.5221

Abstract

Game memiliki arti dasar permainan, permainan dalam hal ini merujuk pada pengertian kelincahan intelektual. Di dalam penerapannya, sebuah Game tentu memerlukan sebuah AI (Artificial Intelligence), dan AI yang digunakan dalam pembangunan Game petualangan labirin ini adalah algoritma A* (A Star) dengan euclidean distance. Algoritma ini merupakan algoritma pencarian untuk menemukan rute terpendek dengan cost paling minimum, algoritma A* mencari rute terpendek dengan menjumlahkan jarak sebenarnya dengan jarak perkiraan sehingga membuatnya optimum dan complete. Petualangan labirin merupakan Game yang menceritakan mengenai petualangan kelinci melewati sebuah labirin untuk mencari makanannya. Genre dari Game ini adalah adventure dan puzzle, dibangun dengan bahasa pemrograman java dengan tools Android Studio, AI yang digunakan adalah algoritma A* dengan euclidean distance yang digunakan pada bantuan untuk melakukan pencarian jalur guna menemukan makanan kelinci. Hasil uji dari Game Petualangan labirin ini adalah jika pemain dalam kesusahan menemukan jalur menuju makanan kelinci, maka pemain dapat menggunakan tombol bantuan yang akan dicarikan jalur terpendek oleh algoritma A* (A Star) dengan euclidean distance untuk menuju lokasi tempat makanan kelinci berada.
Pengembangan Sistem Informasi Berbasis Web untuk Peningkatan Kinerja Unit Bursa Kerja Khusus SMK Negeri 1 Tanjung Raya Amalina Amalina; Yuliani Dewi Putri
Khazanah Informatika Vol. 3 No. 2 Desember 2017
Publisher : Department of Informatics, Universitas Muhammadiyah Surakarta, Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23917/khif.v3i2.4910

Abstract

SMK Negeri 1 Tanjung Raya merupakan salah satu satuan pendidikan yang berada di Kabupaten Agam. SMK Negeri 1 Tanjung Raya memiliki sebuah unit Bursa Kerja Khusus (BKK) yang bertugas memberikan informasi kepada siswa praktik kerja industri (prakerin) mengenai tempat magang yang dapat mereka pilih. Unit BKK juga berfungsi untuk memberikan informasi kepada alumni terkait lowongan pekerjaan. Informasi yang diberikan kepada siswa dan alumni dilakukan menggunakan papan pengumuman di sekolah. Cara tersebut dirasa kurang efektif karena informasi tidak cepat sampai kepada siswa dan lulusan yang membutuhkan. Siswa dan alumni harus sering datang ke sekolah agar mendapat informasi yang mutakhir sedangkan sebagian siswa dan alumni tinggal jauh dari sekolah dalam kondisi transportasi yang kurang baik. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, dikembangkan sistem informasi berbasis web untuk pengelolaan data di unit BKK. Sistem informasi dirancang menggunakan bahasa pemrograman PHP dan basis data MySQL. Sistem melibatkan lima user yakni admin, operator BKK, operator prakerin, siswa dan alumni. Kelima level user yang terdaftar memiliki akun private untuk dapat masuk ke dalam sistem yakni username dan password dengan enkripsi MD5. Halaman utama sistem menampilkan informasi berita, lowongan kerja, dan rekapitulasi data alumni. Sistem diharapkan dapat meningkatkan kinerja unit BKK dalam memberikan informasi tentang lowongan kerja kepada siswa prakerin dan alumni.
Kinerja Algoritme Pengenalan Wajah untuk Sistem Penguncian Pintu Otomatis Menggunakan Raspberry-Pi Raden Budiarto
Khazanah Informatika Vol. 3 No. 2 Desember 2017
Publisher : Department of Informatics, Universitas Muhammadiyah Surakarta, Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23917/khif.v3i2.5160

Abstract

Pengenalan wajah mampu memberikan pengalaman interaksi yang paling alami, hal yang serupa ketika manusia mampu mengenali manusia lain melalui wajah. Hal positif lain dalam implementasi pengenalan wajah juga akan mengurangi biaya karena tidak memerlukan alat pengenal khusus selain kamera yang saat sudah tertanam di berbagai perangkat seperti laptop, smartphone, atau tablet. Bagaimana pun mengenali wajah bukan merupakan tugas mudah bagi komputer. Masalah ini timbul karena komputer diharuskan untuk melakukan klasifikasi wajah dengan berbagai situasi dan kondisi seperti pencahayaan yang gelap, dan tangkapan gambar latar belakang yang ada. Makalah ini mengajukan penelitian sistem pengenalan wajah menggunakan Raspberry Pi yang diterapkan pada sebuah prototipe pengunci pintu. Metode yang digunakan yakni mengambil sampel dataset kemudian mengevaluasi dan membandingkan algoritme pembelajaran untuk dianalisis tingkat keakuratan dan kecepatan dalam mengenali wajah. Pengujian dilakukan untuk menganalisis metode training dataset yang paling baik untuk diimplementasikan berdasarkan kriteria sensitivitas, spesifisitas dan false rate.Terdapat 4 buah algoritme yang diuji yakni Eigenfaces/PCA dan K-Nearest Neighbor (K-NN), PCA-LDA dan K-NN, Eigenfaces/PCA dan Support Vector Machine (SVM), PCA-LDA dan SVM. Hasil penelitian menunjukkan algoritme hybrid Eigen-Fisherfaces (PCA-LDA) dan k-nearest neighbor adalah yang metode yang paling akurat untuk pengenalan wajah.
Meningkatkan Peran Model Bahasa dalam Mesin Penerjemah Statistik (Studi Kasus Bahasa Indonesia-Dayak Kanayatn) Herry Sujaini
Khazanah Informatika Vol. 3 No. 2 Desember 2017
Publisher : Department of Informatics, Universitas Muhammadiyah Surakarta, Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23917/khif.v3i2.4398

Abstract

Sistem terjemahan mesin berbasis statistik menggunakan kombinasi satu atau lebih model terjemahan dan model bahasa. Meskipun ada banyak penelitian yang membahas peningkatan model terjemahan, masalah mengoptimalkan model bahasa untuk tugas penerjemahan tertentu belum banyak mendapat perhatian. Biasanya, model trigram digunakan sebagai model bahasa standar dalam sistem terjemahan mesin statistik. Dalam tulisan ini kami menerapkan 4 strategi eksperimen untuk melihat peran model bahasa yang digunakan dalam mesin terjemahan Indonesia-Dayak Kanayatn dan menunjukkan perbaikan pada sistem baseline dengan model bahasa standar.
Analisa Tingkat Kepuasan Pengguna dan Tingkat Kepentingan Penerapan Sistem Informasi DJP Online dengan Kerangka PIECES Adi Supriyatna; Vivi Maria
Khazanah Informatika Vol. 3 No. 2 Desember 2017
Publisher : Department of Informatics, Universitas Muhammadiyah Surakarta, Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23917/khif.v3i2.5264

Abstract

Untuk mengetahui apakah sistem informasi DJP Online berjalan sebagaimana mestinya, maka diperlukan proses evaluasi terhadap kinerja dari sistem informasi tersebut. Evaluasi sistem informasi dapat dilakukan dengan cara yang berbeda dan pada tingkatan yang berbeda, tergantung pada tujuan evaluasinya. Dalam melakukan kegiatan analisis dan evaluasi sistem informasi terdapat beberapa metode atau model analisis yang dapat digunakan salah satunya adalah model analisis PIECES Framework. Untuk mempermudah evaluasi, ditawarkan cara analisis dengan kerangka PIECES yang menguraikan ke dalam 6 fokus analisis kelemahan yaitu Performance, Information, Economy, Control, Eficiency dan Service. Tujuan penelitan ini untuk mengukur tingkat kepuasan dan tingkat kepentingan, mengetahui kekuatan dan kelemahan dan Menganalisa komponen-komponen apa saja yang perlu ditingkatkan kualitas pelayanannya yang terdapat pada sistem informasi DJP online.Adapun data primer yang didapatkan berasal dari penyebaran kuesioner kepada 40 orang pengguna sistem informasi DJP online untuk mendapatkan tingkat kepentingan dan tingkat kepuasan pengguna. Hasil penelitian ini ditemukan bahwa pengukuran rata-rata tingkat kepuasan berada pada 3.90 yang berarti sistem informasi DJP Online sudah memberikan kepuasan kepada pengguna, sedangkan rata-rata tingkat kepentingan berada pada 4.04 yang berarti penerapan sistem informasi DJP online dianggap penting untuk memudahkan wajib pajak dalam melaporkan SPT
Klasifikasi Mutu Pepaya Berdasarkan Ciri Tekstur GLCM Menggunakan Jaringan Saraf Tiruan Feri Wibowo; Agus Harjoko
Khazanah Informatika Vol. 3 No. 2 Desember 2017
Publisher : Department of Informatics, Universitas Muhammadiyah Surakarta, Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23917/khif.v3i2.4516

Abstract

Proses sortasi buah pepaya berdasarkan mutu merupakan salah satu proses yang sangat menentukan mutu buah pepaya yang akan dilepas ke konsumen. Proses identifikasi mutu dengan cara konvensional  menggunakan visual mata manusia memiliki kelemahan di antaranya yaitu membutuhkan tenaga lebih banyak untuk memilah, tingkat persepsi manusia dalam hal pemutuan buah yang berbeda, tingkat konsistensi manusia dalam menilai mutu buah tidak menjamin karena manusia dapat mengalami kelelahan.Penelitian ini bertujuan merancang dan menyusun program pengolahan citra digital dan jaringan saraf tiruan untuk klasifikasi pemutuan buah pepaya (Carica Papaya L) Calina IPB-9 ke dalam tiga kelas mutu yaitu kelas Super, A, dan B. Fitur tekstur yang diekstrak meliputi nilai energy, entropy, contras, homogeneity, invers difference moment, variance, dan dissimilarity yang didapatkan berdasarkan GLCM (gray level cooccurrence matrices). Fitur-fitur tersebut dijadikan sebagai input pada algoritma pelatihan jaringan saraf tiruan backpropagation. Hasil pengujian pada proses pengenalan menunjukan fitur energy, dan entropy dapat membedakan kelas mutu pepaya Calina IPB-9 dengan tingkat akurasi terbaik yaitu sebesar 86.11%.

Page 2 of 2 | Total Record : 16

 1   2 

Filter by Year

2017 2017


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 9 No. 2 October 2023 Vol. 9 No. 1 April 2023 Vol. 8 No. 2 October 2022 Vol. 8 No. 1 April 2022 Vol. 7 No. 2 October 2021 Vol. 7 No. 1 April 2021 Vol. 6 No. 2 October 2020 Vol. 6 No. 1 April 2020 Vol. 5 No. 2 December 2019 Vol. 5 No. 1 June 2019 Vol. 5 No. 1 Juni 2019 Vol. 4 No. 2 Desember 2018 Vol. 4 No. 2 Desember 2018 Vol. 4 No. 1 Juni 2018 Vol. 4 No. 1 Juni 2018 Vol. 3 No. 2 Desember 2017 Vol. 3 No. 2 Desember 2017 Vol. 3 No. 1 Juni 2017 Vol. 3 No. 1 Juni 2017 Vol. 2 No. 2 Desember 2016 Vol. 2 No. 2 Desember 2016 Vol. 2 No. 1 Juni 2016 Vol. 2 No. 1 Juni 2016 Vol. 1 No. 1 Desember 2015 Vol. 1 No. 1 Desember 2015 More Issue