KLIK (Kumpulan jurnaL Ilmu Komputer) (e-Journal)
KLIK Scientific Journal, is a computer science journal as source of information in the form of research, the study of literature, ideas, theories and applications in the field of critical analysis study Computer Science, Data Science, Artificial Intelligence, and Computer Network, published two times a year every month of February and September
Articles
10 Documents
Search results for
, issue
"Vol 10, No 2 (2023)"
:
10 Documents
clear
<![CDATA[Pengembangan Service Master Pada Aplikasi SiakadCloud (Studi Kasus PT. SEVIMA) ]]>
<![CDATA[Aulia Ahmad Nabil]]>;
<![CDATA[Didik Kurniawan]]>;
<![CDATA[Astria Hijriani]]>;
<![CDATA[Dwi Sakethi]]>
<![CDATA[ KLIK- KUMPULAN JURNAL ILMU KOMPUTER Vol 10, No 2 (2023) ]]>
Publisher : <![CDATA[Lambung Mangkurat University ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.20527/klik.v10i2.549
<![CDATA[SiakadCloud adalah produk utama SEVIMA sebagai solusi manajemen akademik terintegrasi terlengkap, aman dan terbukti efektif dalam memfasilitasi manajemen pendidikan tinggi dan pelaporan PDDIKTI. SiakadCloud saat ini sedang dimigrasikan ke arsitektur microservice. Arsitektur microservice membuat aplikasi SiakadCloud harus dibagi menjadi bagian-bagian kecil. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sebuah layanan yang dapat digunakan untuk mengelola data master pada aplikasi SiakadCloud. Layanan ini disebut layanan master. Pengembangan dalam penelitian ini menggunakan metode waterfall. Pengembangan layanan dilakukan dengan menggunakan Framework Lumen. Penelitian ini menghasilkan sebuah layanan yang dapat mengelola data master untuk digunakan dan menjadi standar untuk pengembangan layanan lainnya.Keywords: API; Lumen; Microservice; PHPUnit; Swagger.]]>
<![CDATA[SALARY PREDICTION OF IT EMPLOYEES IN JAVA USING LINEAR REGRESSION ALGORITHM ]]>
<![CDATA[Rudy Chandra]]>;
<![CDATA[Tegar Arifin Prasetyo]]>;
<![CDATA[Sarbaini Sarbaini]]>
<![CDATA[ KLIK- KUMPULAN JURNAL ILMU KOMPUTER Vol 10, No 2 (2023) ]]>
Publisher : <![CDATA[Lambung Mangkurat University ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.20527/klik.v10i2.635
<![CDATA[The payroll system is very influential on a company's workers' welfare in achieving company goals. Appropriate payroll will build morale for the workforce so that they can advance the company through the work ethic and professionalism of the crew. The salary calculation system for employees must be adjusted to several criteria, such as their city and job role. Long experience can also be used as a calculation criterion in providing salary. For this reason, an approach is needed to provide a decent and good salary prediction for the company's consideration. One of the models commonly used in making predictions is linear regression. Linear regression is a model that calculates the relationship between two variables with independent values and bound data. This research develops a system by implementing a Linear Regression algorithm to predict the salaries of IT employees in Java. The model that has been created is then built using the Python language and implemented into a website-based visualization form that is easy to understand with Streamlit. The modeling results were tested and gave an MSE value of 8240258.48. This research is expected to be a reference in research related to this topic in the future and can be used by companies that have difficulties in determining employee salaries]]>
<![CDATA[SISTEM PAKAR DIAGNOSA GANGGUAN KESEHATAN MENTAL MENGGUNAKAN ALGORITMA DEMPSTER SHAFER ]]>
<![CDATA[Ricky Perdana Kusuma]]>;
<![CDATA[Chairun Nas]]>
<![CDATA[ KLIK- KUMPULAN JURNAL ILMU KOMPUTER Vol 10, No 2 (2023) ]]>
Publisher : <![CDATA[Lambung Mangkurat University ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.20527/klik.v10i2.615
<![CDATA[AbstrakKesehatan mental merupakan keharmonisan dalam kehidupan yang terwujud antara fungsi-fungsi jiwa seperti kemampuan menghadapi problematika, merasakan kebahagiaan dan menjadikan dirinya secara positif. Dalam kondisi terganggunya kesehatan mental, proses diagnosa gangguan mental sulit dan membutuhkan waktu lama untuk dilakukan, diakibatkan gejala gangguan bisa tergantung pada kondisi penderita dan pola hidupnya. Tujuan dari penelitian ini membantu mendiagnosa gangguan mental yang dialami oleh pasien dengan menggunakan sistem pakar. Dalam penelitian ini, terdapat 30 data gejala dari 6 jenis gangguan mental dengan nilai bobot kepercayaan (Belief) masing-masing gejala terhadap jenis gangguan mentalnya. Data tersebut dilakukan pengolahan dengan menggunakan algoritma Dempster Shafer untuk memperoleh nilai total kepercayaan terhadap gangguan mental. Dari penelitian ini, dihasil nilai kepercayaan sebesar 97% dari suatu gangguan mental pasien. Maka algoritma Dempster Shafer dapat diterapkan pada sistem pakar ini untuk mendiagnosa gangguan mental yang dialami oleh pasien, sehingga membantu psikolog dalam mengambil keputusan dan memberi penanganan yang tepat.Kata kunci: Sistem Pakar, Gangguan Mental, Dempster Shafer, Belief]]>
<![CDATA[Peningkatan Akurasi Metode C4.5 Untuk Memprediksi Kelayakan Kredit Berbasis Stratified Sampling Dan Optimize Selection ]]>
<![CDATA[Ardiyansyah Ardiyansyah]]>;
<![CDATA[Rabiatus Saadah]]>;
<![CDATA[Lisnawanty Lisnawanty]]>;
<![CDATA[Deasy Purwaningtias]]>
<![CDATA[ KLIK- KUMPULAN JURNAL ILMU KOMPUTER Vol 10, No 2 (2023) ]]>
Publisher : <![CDATA[Lambung Mangkurat University ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.20527/klik.v10i2.636
<![CDATA[Pembiayaan kredit merupakan penyedia dana yang memberikan pinjaman yang berdasarkan perjanjian antara nasabah dan bank dengan syarat peminjam harus melunasi pinjamannya pada waktu tertentu. Tujuan dari penelitian ini dilakukan adalah untuk meningkatkan akurasi algoritma C4.5 dalam memprediksi kelayakan kredit. Algoritma stratified sampling digunakan untuk mengatasi jumlah data yang besar, sedangkan algoritma optimize selection digunakan untuk menentukan atribut terbaik. Penerapan algoritma stratified sampling dan optimize selection pada C4.5 memiliki tingkat akurasi sebesar 80%, lebih tinggi dari algoritma yang lainnya. Sehingga dapat disimpulkan bahwa pada penelitian ini algoritma stratified sampling dan optimize selection merupakan algoritma terbaik dalam meningkatkan akurasi serta mengatasi kekurangan algoritma C4.5. ]]>
<![CDATA[CLUSTERING BIDANG KEAHLIAN MAHASISWA PADA UIN GUSDUR PEKALONGAN DENGAN ALGORITMA K-MEANS ]]>
<![CDATA[Muhammad Rikzam Kamal]]>
<![CDATA[ KLIK- KUMPULAN JURNAL ILMU KOMPUTER Vol 10, No 2 (2023) ]]>
Publisher : <![CDATA[Lambung Mangkurat University ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.20527/klik.v10i2.544
<![CDATA[Assigning students to their area of expertise, appropriate calculation methods are needed so that good results can be achieved. When dividing the field of expertise, many students will find it difficult to determine the area of expertise to be taken. Therefore, recommendations are needed for them, although of course it is not easy to recommend so many students because of the large amount of data that has very many fields and records. In this study, clustering of student expertise in majors at the State Islamic University K.H. Abdurrahman Wahid Pekalongan with the k-means algorithm. The results of the clustering process show that for the numerical measure manhattan distance using the KPI majors dataset gets the best Davies Bouldin value, while the MD department dataset for the Chebychev distance numerical measure shows the best Davies Bouldin value. Overall, all data from the KPI and MD majors can be grouped properly using the k-means algorithm.]]>
<![CDATA[IMPLEMENTASI TEKNOLOGI BLOCKCHAIN DAN SMARTCONTRACT STUDI KASUS PADA PENGELOLAAN SISTEM INFORMASI PRESTASI MAHASISWA DI UNIVERSITAS SEMARANG ]]>
<![CDATA[basworo ardi pramono]]>;
<![CDATA[Soiful Hadi]]>;
<![CDATA[astrid novita putri]]>
<![CDATA[ KLIK- KUMPULAN JURNAL ILMU KOMPUTER Vol 10, No 2 (2023) ]]>
Publisher : <![CDATA[Lambung Mangkurat University ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.20527/klik.v10i2.621
<![CDATA[Student achievement is an important point that is taken into account in determining a university accreditation. Free College Curriculum requires students to be creative in participating in activities and achievements outside of lectures. In this case, it becomes a complex factor and condition in considering and determining student achievement scholarships in the national and international scope. In this case, a blockchain technology is needed that can support managing student achievement data and verifying it from university management, so that it can increase student productivity in developing their achievements. As well as the data stored is Private Data which is very necessary for guaranteed and protected security which is not easy to hack and can track information easily and can only be done by the parties involved. So that information can be shared transparently. This research uses the RAD (Rapid Application Development) Model System Development Method, the Blockchain Algorithm Problem Solving Method and the Open Source Software used by Solidity. It is hoped that this research can increase trust and benefit both parties. Semarang university transparently]]>
<![CDATA[Sistem Pakar Kasus dan Aturan pada Hukum Kesehatan Indonesia Berbasis Android ]]>
<![CDATA[Admi Syarif]]>;
<![CDATA[Noverina Rahmaniyanti]]>;
<![CDATA[Yulia K. Wardani]]>;
<![CDATA[Kurnia Muludi]]>
<![CDATA[ KLIK- KUMPULAN JURNAL ILMU KOMPUTER Vol 10, No 2 (2023) ]]>
Publisher : <![CDATA[Lambung Mangkurat University ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.20527/klik.v10i2.545
<![CDATA[The doctor-patient relationship is not always harmonious. Not only that, but patients also often have problems with other health workers such as midwives, nurses, and others. Health disputes are caused by patient disappointment and dissatisfaction with the services and medical treatment received before, during, or after treatment This study aims to build an expert system for identifying health dispute cases and related rules Android-based. This system adopts an Android-based forward chaining method. The system is tested using 5 actors and 35 cases. The results obtained are compared with the results given by the experts. The test results show that the system is effective in explaining the rules based on the case.]]>
<![CDATA[OPTIMALISASI ARSITEKTUR DEEP-LEARNING UNTUK OTOMATISASI KLASIFIKASI IDENTIFIKASI SPESIES IKAN ]]>
<![CDATA[Saeful Bahri]]>;
<![CDATA[Satia Suhada]]>;
<![CDATA[Rusda Wajhillah]]>
<![CDATA[ KLIK- KUMPULAN JURNAL ILMU KOMPUTER Vol 10, No 2 (2023) ]]>
Publisher : <![CDATA[Lambung Mangkurat University ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.20527/klik.v10i2.629
<![CDATA[Penelitian ini membahas tentang optimalisasi arsitektur pada deep Learning untuk otomatisasi klasifikasi ikan melalui citra dengan berbagai macam latar belakang dan kondisi cahaya yang beragam. Beberapa riset terdahulu tentang klasifikasi spesies ikan telah dilakukan oleh beberapa peneliti di dunia menggunakan berbagai metode, termasuk Naïve bayes, CNN, dan jaringan deep learning. Dalam penelitian ini, akan dibandingkan tiga arsitektur deep learning (ResNet101v2, CoAtNet-0, dan EfficientNetV2B0) dengan tiga algoritma optimasi (Adam, SGD, dan MSProp) untuk mengetahui arsitektur yang terbaik untuk model deep learning pada otomatisasi identifikasi spesies ikan, yang terdiri dari 3.248 citra yang terbagi menjadi delapan kelas spesies, hasil dari pengujian model didapat bahwa ResNet101v2 yang dioptimalisasi oleh Adam memiliki nilai akurasi paling tinggi dibanding 2 Arsitektur lainya yaitu sebesar 62% .]]>
<![CDATA[SISTEM INFORMASI PUSKESMAS MERDEKA BERBASIS WEB MENGGUNAKAN METODE WEB ENGINEERING ]]>
<![CDATA[Tri Rizqi Ariantoro]]>
<![CDATA[ KLIK- KUMPULAN JURNAL ILMU KOMPUTER Vol 10, No 2 (2023) ]]>
Publisher : <![CDATA[Lambung Mangkurat University ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.20527/klik.v10i2.588
<![CDATA[UPTD Puskesmas Merdeka merupakan sebuah instansi yang bergerak di bidang kesehatan yang bersifta menyeluruh, terpadu, merata dapat diterima dan terjangkau oleh masyarakat. Sistem yang digunakan pada UPTD Puskesmas Merdeka masih menggunakan sistem manual serta penyampaian informasi yang diberikan hanya ketika masyarakat datang untuk berobat ke UPTD Puskesmas Merdeka saja. Hal ini menimbulkan beberapa kendala, terutama keterlambatan dalam pengumpulan data laporan bulanan dan juga penyampaian informasi yang berlangsung saat itu saja. Sehingga dibuatlah Sistem Informasi Puskesmas Merdeka Berbasis Web Menggunakan Metode Web Engineering adalah sebuah sistem informasi yang mempunyai kegiatan yang terdiri dari penyampaian informasi puskesmas, jenis pelayanan yang tersedia di puskesmas serta profil puskesmas merdeka dan juga untuk pegawai Puskesmas Merdeka terdapat halaman khusus untuk menggunakan sistem informasi web tersebut. Metode sistem informasi Puskesmas Merdeka berbasis web ini menggunakan metode web engineering dengan menggunakan Bahasa pemrograman PHP dan MySQL sebagai database. Sistem informasi yang dibangun untuk memudahkan pegawai puskesmas untuk menggunakannya, hanya dengan melakukan login sesuai dengan user yang telah ditentukan sebelumnya, maka user akan langsung masuk ke sistem tersebut. Terkecuali untuk masyarakat hanya dapat melihat keseluruhan informasi yang ada pada Puskesmas Merdeka. Sistem informasi yang dirancang bertujuan untuk membangun sistem informasi yang terkomputerisasi, sehingga memudahkan pihak puskesmas mengelola data laporan serta masyarakat mengetahui informasi yang ada.]]>
<![CDATA[Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Kulit Manusia Menggunakan Metode Certainty Factor ]]>
<![CDATA[Dina Elly Yanti]]>;
<![CDATA[Anita Desiani]]>
<![CDATA[ KLIK- KUMPULAN JURNAL ILMU KOMPUTER Vol 10, No 2 (2023) ]]>
Publisher : <![CDATA[Lambung Mangkurat University ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.20527/klik.v10i2.634
<![CDATA[Sistem pakar merupakan aspek penting dari Artificial Intelligence dimana sistem berupaya untuk mentransfer pengetahuan dari manusia ke komputer dengan tuguan agar computer bisa menjalankan tugas sebagai seorang pakar. Sistem pakar ini digunakan dalam berbagai keadaan, satu diantaranya yaitu digunakan sebagai sistem pakar penyakit kulit pada manusia. Penelitian ini bertujuan membuat sistem yang bisa melakukan diagnosa penyakit terhadap kondisi kulit sesuai dengan gejala yang dimiliki dengan memanfaatkan metode Certainty Factor. Penggunaan metode Certainty Factor ini bertujuan untuk menghasilkan tingkat akurasi diagnosa penyakit yang tinggi. Hasil dari penelitian diharapkan dapat memberikan kesimpulan bahwasanya sistem ini dapat meghasilkan nilai kepercayaan dalam mendiagnosis penyakit kulit berlandaskan gejala yang dilaporkan pengguna. Penelitian ini memiliki tingkat akurasi 74,1% dari 15 data pengujian sesuai dengan data berdasarkan pengetahuan seorang pakar. Sistem pakar ini ditujukan agar dapat membantu dan memudahkan masyarakat dalam mengetahui penyakit kulit yang dialami dan cara mencegah penyebarannya sebelum konsultasi lebih lanjut dengan dokter spesialis.]]>
