cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Muliadi
Contact Email
muliadi@ulm.ac.id
Phone
+6285228102971
Journal Mail Official
klik@ulm.ac.id
Editorial Address
Jl. A. Yani, KM. 36, PRODI ILMU KOMPUTER Lingkungan Fakultas Matematika dan Pengetahuan Alam Universitas Lambung Mangkurat, Gedung II, Lt. 3, Banjarbaru klik@ulm.ac.id
Location
Kota banjarmasin,
Kalimantan selatan
INDONESIA
KLIK (Kumpulan jurnaL Ilmu Komputer) (e-Journal)
Published by Universitas Lambung Mangkurat
ISSN : 24067857     EISSN : 2443406X     DOI : http://dx.doi.org/10.20527/klik.v6i3
Core Subject : Science,
Computer Science & IT
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
Arjuna Subject : Ilmu Komputer (semua kategori) - Kecerdasan Buatan
Articles 9 Documents
 1 
Search results for , issue "Vol 10, No 3 (2023)" : 9 Documents clear
IDENTIFIKASI KETEPATAN WAKTU STUDI MAHASISWA DENGAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING SEBAGAI REKOMENDASI KEBIJAKAN AKADEMIK PERGURUAN TINGGI Firdaus, Agung Adi; Rismawan, Yudha Andriano; Setiyawan, Farhan Taufikurrahman; Abiaska, Arya Kresna; Nugroho, Anan
KLIK- KUMPULAN JURNAL ILMU KOMPUTER Vol 10, No 3 (2023)
Publisher : Lambung Mangkurat University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20527/klik.v10i3.538

Abstract

Perguruan tinggi mempunyai tugas melaksanakan pendidikan yang berkualitas. Ketepatan waktu studi merupakan salah satu aspek penting yang menjadi tolok ukur dalam keberhasilan perguruan tinggi. Oleh karena itu perguruan tinggi perlu menganalisis ketepatan waktu studi mahasiswa untuk membangun strategi pengembangan akademik yang lebih baik. Teknik analisis data yang digunakan adalah clustering menggunakan algoritma K-Means Clustering. Rumusan masalah penelitian adalah bagaimana penerapan dan apa saja pengetahuan yang didapatkan pada clustering ketepatan waktu studi mahasiswa. Prosedur dalam analisis data terdiri dari data understanding, studi literatur, data cleaning, data selection, data transformation, normalisasi data, clustering, data visualization serta pembahasan dan interpretasi hasil. Hasil yang diperoleh adalah terbagi 3 klaster ketepatan waktu studi yang terdiri dari cepat, tepat waktu, dan telat. Diperoleh pengetahuan bahwa klaster telat mempunyai frekuensi terbesar, diikuti dengan klaster cepat, dan terendah adalah klaster tepat waktu. Ketiga klaster tersebut didistribusikan persebarannya berdasarkan status kerja, UKM, organisasi, dan fakultas. Disimpulkan bahwa tidak terdapat hubungan dan perbedaan antara mahasiswa yang berkuliah sambil bekerja dan mahasiswa yang tidak bekerja. Tidak terdapat hubungan dan perbedaan antara mahasiswa yang tidak mengikuti UKM, mengikuti UKM 1, mengikuti UKM 2, mengikuti UKM 3, ataupun mengikuti UKM 4. Hasil berbeda ditunjukkan berdasarkan organisasi kampus, disimpulkan bahwa mengikuti organisasi dan tidak mengikuti organisasi mempunyai hubungan yang kuat dan perbedaan yang signifikan terhadap ketepatan waktu studi. Sedangkan berdasarkan asal fakultas, tidak terdapat hubungan dan perbedaan yang signifikan, namun klaster mahasiswa yang lulus tepat waktu dengan frekuensi paling sedikit adalah FISIP, FIKOM dan DKV.
PENGEMBANGAN APLIKASI KELAS IBU HAMIL BERBASIS ANDROID MENGGUNAKAN FRAMEWORK FLUTTER Aristoteles, Aristoteles; Yandika, Raymond Faraz; Sudarmi, Sudarmi; Muhaqiqin, Muhaqiqin; Irawati, Anie Rose
KLIK- KUMPULAN JURNAL ILMU KOMPUTER Vol 10, No 3 (2023)
Publisher : Lambung Mangkurat University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20527/klik.v10i3.639

Abstract

Kelas Ibu Hamil (KIH) Resiko Tinggi Kehamilan (Restikol) is a means for learning about health, especially related to pregnancy, in the form of face-to-face and in groups that aim of improving the knowledge and skills of pregnant women. KIH is actively running in Lampung Provinsi particularly in Lampung Selatan Regency. There are 27 Puskesmas and 297 groups. Health workers who are directly involved in the implementation of the KIH are 1513 with the highest number of health workers 652 midwives. This KIH activity is difficult to do, especially during a pandemic, with limited face-to-face activities, other means are needed to support KIH. By utilizing a smartphone-based application, KIH activities can be continued. The application is built by the SCRUM method and uses the flutter framework.
KLASIFIKASI KUALITAS BIJI KOPI ROBUSTA DENGAN METODE NAIVE BAYES Putra, I Kadek Nurcahyo; Gunadi, I Gede Aris; Sunarya, I Made Gede
KLIK- KUMPULAN JURNAL ILMU KOMPUTER Vol 10, No 3 (2023)
Publisher : Lambung Mangkurat University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20527/klik.v10i3.565

Abstract

Sortasi Kualitas biji kopi merupakan proses yang sangat penting untuk menjaga serta meningkatkan kualitas produksi, melihat kopi sebagai salah satu komoditas paling penting yang diperjual belikan. Penulis ingin meminimalisir kesalahan klasifikasi oleh manusia yang subjektif dengan mengimplementasi metode Naive Bayes untuk melakukan klasifikasi kualitas biji kopi secara objektif. Biji kopi difoto sehingga menghasilkan citra biji kopi, ruang warna HSV digunakan untuk melakukan ekstraksi ciri warna biji, tekstur biji kopi diekstrak dengan metode GLCM, dan ukuran biji kopi dihitung dengan mengakumulasi nilai piksel pada objek citra biner. Pengujian terhadap model klasifikasi yang dibangun dengan 480 data latih menghasilkan akurasi 90.8% berdasarkan 120 data uji. Hasil akurasi menunjukkan ketika ada 120 data uji maka 11 data salah diklasifikasi atau ketika ada 200 data uji maka 19 hingga 20 biji akan salah diklasifikasi oleh model. Penelitian selanjutnya disarankan untuk melakukan pengamatan yang lebih dalam untuk mendapatkan fitur ciri yang dapat merepresentasikan perbedaan kualitas biji dengan lebih representative, serta membandingkan metode klasifikasi Naive Bayes dengan metode klasifikasi lain untuk mendapatkan model klasifikasi yang lebih baik di masa depan
IMPLEMENTASI SISTEM PENILAIAN UJIAN SEMESTER DI SDN 01 BILAH HULU MENGGUNAKAN METODE RABIN-KARP Waluyo, Bambang
KLIK- KUMPULAN JURNAL ILMU KOMPUTER Vol 10, No 3 (2023)
Publisher : Lambung Mangkurat University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20527/klik.v10i3.641

Abstract

In the world of education, assessment is very important when the process of learning activities has been completed. Based on the results of observations made by researchers at SDN 01 Bilah Hulu, there are often several obstacles where the teacher sometimes takes a lot of time to check essay answers, the more exams and students who take the exam, the more exams the teacher will correct. This causes a decrease in the quality of the evaluation and sometimes the evaluation is no longer objective. So that it causes variations in the assessments in the class given by different human assessors, which are felt by students as a source of injustice. The purpose of this study is to create an automatic scoring system for semester exam answers on web-based essay questions and to build a web-based semester exam results scoring system by applying the Rabin-Karp method. The results of the web-based essay assessment process are in the form of student values that have been summarized by the system. The automatic essay exam scoring system using the Rabin-Karp algorithm was tested on 57 students in two classes, namely 28 students in class VI-A with the average score from the teacher manually being 82.64 and the average score of the automatic system being 81.17 . Meanwhile, in class VI-B with 29 students, the manual average was 75.34 and the automatic system average was 76.48. 
Perbandingan Algoritma Partitioning dan Hierarchical Clustering untuk Pengelompokan Wilayah Menurut Karakteristik Pengangguran di Pulau Jawa Tahun 2021 Rahmawati, Delvina Nur; Wijayanto, Arie Wahyu
KLIK- KUMPULAN JURNAL ILMU KOMPUTER Vol 10, No 3 (2023)
Publisher : Lambung Mangkurat University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20527/klik.v10i3.564

Abstract

Pengangguran merupakan masalah yang kompleks karena dipengaruhi sekaligus memengaruhi berbagai sektor kehidupan. Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT) di Indonesia pada tahun 2021 berada pada angka 6,49 persen di mana Pulau Jawa merupakan pulau dengan TPT tertinggi dibandingkan pulau lainnya dengan jumlah pengangguran sebanyak 5.948.406 jiwa atau sebanyak 65,35 persen dari total jumlah pengangguran di seluruh Indonesia berada di Pulau Jawa. Oleh karena itu, penting untuk mengelompokkan daerah-daerah di Pulau Jawa berdasarkan karakteristik pengangguran sehingga pemerintah dapat dengan tepat merumuskan kebijakan untuk menekan angka pengangguran. Data yang digunakan meliputi 7 variabel terkait pengangguran pada 119 kabupaten/kota di Pulau Jawa tahun 2021. Penelitian ini menggunakan dua metode clustering, yaitu partitioning dan hierarki untuk mengelompokkan kabupaten/kota di Pulau Jawa berdasarkan karakteristik pengangguran. Metode partitioning yang dipilih adalah K-Means. Penentuan jumlah cluster menggunakan validasi internal dan validasi stabilitas menunjukkan bahwa metode hierarki dengan jumlah cluster 2 merupakan cluster yang paling optimal di mana metode Ward mampu memberikan hasil pengelompokan terbaik berdasarkan nilai agglomerative coefficient.Kata kunci: Pengangguran, Cluster, Partitioning, Hierarki
Implementasi Metode K-Means untuk Clustering Citra Tanaman Obat Prabowo, Rizky; Verina, Vira; Sholehurrohman, Ridho; Andrian, Rico
KLIK- KUMPULAN JURNAL ILMU KOMPUTER Vol 10, No 3 (2023)
Publisher : Lambung Mangkurat University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20527/klik.v10i3.646

Abstract

Tanaman obat memiliki manfaat besar dalam menyembuhkan berbagai penyakit. Banyak masyarakat yang menggunakan tanaman obat sebagai sumber tanaman obat keluarga (TOGA). Bagian tanaman yang dapat dimanfaatkan sebagai obat adalah daun. Daun sulit diidentifikasi karena banyak daun yang memiliki bentuk dan warna yang mirip. Oleh karena itu, pengolahan citra dengan K-Means Clustering diterapkan untuk membantu mengidentifikasi daun tanaman obat. Citra akan discaling menjadi 600 x 800 piksel. Ciri tekstur pada citra akan dihitung menggunakan Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM). GLCM menghasilkan nilai numerik yang kemudian digunakan untuk proses K-Means Clustering. K-Means Clustering akan mengelompokkan citra berdasarkan kesamaan nilai fitur dan centroid terdekatnya. Jumlah cluster optimal yaitu k=3 berdasarkan perhitungan nilai SSE. Hasil penelitian 900 dataset citra daun terbagi menjadi 3 cluster dengan akurasi tertinggi 51,54% pada cluster 2 yang memprediksi daun binahong. Proses K-Means Clustering kurang baik dikarenakan penetuan nilai centroid berpengaruh terhadap hasil cluster. K-Means Clustering diimplementasikan ke dalam sistem web menggunakan flask.
Lost and Found: An Application to Search and Find Lost Items Romadhona, Yasinta; Sjahrunnisa, Anita; Yuhana, Umi Laili
KLIK- KUMPULAN JURNAL ILMU KOMPUTER Vol 10, No 3 (2023)
Publisher : Lambung Mangkurat University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20527/klik.v10i3.566

Abstract

Carrying personal items is a must for everyone, especially to the campus area. It can cause people to lose things, and many lost or found items pile up without the owners. However, to communicate this information, only broadcasts were implemented through chain messages on social media which were considered less effective. Based on these problems, a website-based information system is proposed to assist in managing reports of lost and found items and transactions between finders and searchers of the items. This system has three main functions: inserting data on lost or found items, deleting items that have been returned to their owners, and making claims for items by exchanging messages to each user’s account. This system is built using PHP, HTML, CSS, JavaScript and is referred to the waterfall model. This information system can be accessed through a web browser on a device, so there is no need to install many applications because a browser is installed by default there. The purpose of this study is to measure the usability scale. This information system is expected to facilitate interaction for searchers and finders of the items and be a convenient alternative so that cases of lost items in the campus area can be handled effectively and efficiently. Evaluation of the system using the System Usability Scale (SUS) has a score of 77 which means it is acceptable or feasible.
Pengembangan Fitur Website X-Camp dengan Pendekatan User-Centered Design : Studi Kasus PT XL Axiata Endah, Ossy Dwi; Heningtyas, Yunda; Hermawan, Ghina Aramita; Kurniawan, Didik
KLIK- KUMPULAN JURNAL ILMU KOMPUTER Vol 10, No 3 (2023)
Publisher : Lambung Mangkurat University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20527/klik.v10i3.647

Abstract

This article discusses the application of the User-Centered Design method in developing features on the X-Camp PT XL Axiata Tbk website. PT XL Axiata Tbk is a cellular telecommunications operator company in Indonesia. XL Axiata currently has a variety of main products and one of the products issued by XL Axiata is based on IoT which is supported by X-Camp. X-Camp is an innovation center built to accelerate the development of the IoT ecosystem in Indonesia. X-Camp has a website that was built using the CodeIgniter 3 framework. The CodeIgniter framework is a PHP framework with an MVC (Model, View, Controller) model so that it can be used to build dynamic web applications. The purpose of this research is to produce a feature and system that can be used by admins and users easily. The development in this research uses the User-Centered Design method. This research produces a form that can be used by users to join various activities organized by X-CAMP. In addition, features were also developed on the website administrator that can be used by the X-CAMP admin to manage the content that will be presented on the X-CAMP website.
IMPLEMENTASI METODE TREND MOMENT DAN USER CENTERED DESIGN PADA SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PREDIKSI PENINGKATAN MITRA Rony, Muhammad Ainur; aslamiyah, Suwaebatul; Anggraeni, Motika Dian
KLIK- KUMPULAN JURNAL ILMU KOMPUTER Vol 10, No 3 (2023)
Publisher : Lambung Mangkurat University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20527/klik.v10i3.575

Abstract

Pemanfaatan teknologi di era revolusi industri 4.0 telah menyentuh hampir seluruh sektor industri. Tidak sedikit perusahaan-perusahaan dan atau pelaku industri mulai bermigrasi dengan memanfaatan teknologi informasi untuk meningkatkan jumlah mitra atau konsumen yang memiliki tujuan akhir pada peningkatan jumlah keuntungan. Pemanfaatan teknologi dengan tepat dapat meningkatkan peluang peningkatan keuntungan di masa depan. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan metode trend moment pada pengembangan sistem pendukung keputusan prediksi peningkatan jumlah mitra PT. Ngampooz yang dapat digunakan oleh PT. Ngampooz untuk mengambil keputusan dalam menentukan strategi promosi. Metode yang digunakan adalah user centered design dimana penggunaan metode ini dapat membantu perancangan sistem interaktif yang lebih berpusat pada pengguna sehingga hasil dari sebuah produk dapat berguna bagi usernya. Hasil dari penelitian ini adalah sistem pendukung keputusan peramalan peningkatan mitra menggunakan dua metode yaitu metode trend moment dan metode user centered design.

Page 1 of 1 | Total Record : 9

 1 

Filter by Year

2023 2023


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 11, No 2 (2024) Vol 11, No 1 (2024) Vol 10, No 3 (2023) Vol 10, No 2 (2023) Vol 10, No 1 (2023) Vol 9, No 3 (2022) Vol 9, No 2 (2022) Vol 9, No 1 (2022) Vol 8, No 3 (2021) Vol 8, No 2 (2021) Vol 8, No 1 (2021) Vol 7, No 3 (2020) Vol 7, No 2 (2020) Vol 7, No 1 (2020) Vol 6, No 3 (2019) Vol 6, No 2 (2019) Vol 6, No 1 (2019) Vol 5, No 2 (2018) Vol 5, No 1 (2018) Vol 4, No 2 (2017) Vol 4, No 1 (2017) Vol 3, No 2 (2016) Vol 3, No 1 (2016) Vol 2, No 2 (2015) Vol 2, No 1 (2015) Vol 1, No 1 (2014) More Issue