Garuda - Garba Rujukan Digital

PERBANDINGAN K-NEAREST NEIGHBOR DAN BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK DALAM PREDIKSI RESIKO DIABETES TAHAP AWAL Jaka Permadi; Herfia Rhomadhona; Winda Aprianti
KLIK- KUMPULAN JURNAL ILMU KOMPUTER Vol 8, No 3 (2021)
Publisher : Lambung Mangkurat University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20527/klik.v8i3.419

Diabetes is one of the most dangerous and deadly diseases in Indonesia, after stroke and coronary heart disease. Early prediction of diabetes risk is needed for early treatment. In this study, a comparison of classification methods was carried out in predicting the risk of early-stage diabetes. The dataset used is an open database collected from a questionnaire to a sample of patients at Sylhet Hospital, Bangladesh. The classification methods compared are K-Nearest Neighbor (KNN) and Backpropagation Neural Network (BPNN), because both are often used in research for the classification of human diseases. Based on the results of the study, BPNN is a classification method that is better than KNN in predicting the risk of early stage diabetes. BPNN with learning rate = 0.3, = 0.4 or = 0.5 and the number of hidden nodes = 5 units, has an accuracy rate of 90%, precision is 90% and recall is 90%. Meanwhile, KNN with K = 5, K = 7 or K = 9 has an accuracy rate of 83.75%, precision of 85.5497% and recall of 83.75%.Keywords: Backpropagation Neural Network, K-Nearest Neighbor, diabetes predictionDiabetes adalah salah satu penyakit berbahaya dan mematikan di Indonesia, setelah stroke dan jantung koroner. Prediksi resiko diabetes sejak awal diperlukan untuk penanganan penyakit ini sejak dini. Pada penelitian ini dilakukan perbandingan metode klasifikasi dalam prediksi resiko diabetes tahap awal. Dataset yang digunakan merupakan open database yang dikumpulkan dari kuesioner terhadap sample pasien di rumah sakit Sylhet, Bangladesh. Metode klasifikasi yang dibandingkan adalah K-Nearest Neighbor (KNN) dan Backpropagation Neural Network (BPNN), karena keduanya sering digunakan dalam penelitian untuk klasifikasi penyakit manusia. Berdasarkan hasil penelitian, BPNN merupakan metode klasifikasi yang lebih baik dibandingkan dengan KNN dalam memprediksi resiko diabetes tahap awal. BPNN dengan learning rate ? = 0.3, ? = 0.4 atau ? = 0.5 dan jumlah node hidden = 5 unit, memiliki tingkat akurasi sebesar 90%, presisi sebesar 90% dan recall sebesar 90%. Sementara KNN dengan K = 5, K = 7 atau K = 9 memiliki tingkat akurasi sebesar 83.75%, presisi sebesar 85.5497% dan recall sebesar 83.75%. Kata kunci: Backpropagation Neural Network, K-Nearest Neighbor, prediksi diabetes

SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS PETA PENYEBARAN COVID-19 DI KOTA BATAM Syaeful Anas Aklani
KLIK- KUMPULAN JURNAL ILMU KOMPUTER Vol 8, No 3 (2021)
Publisher : Lambung Mangkurat University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20527/klik.v8i3.393

The development of the Covid-19 virus in Indonesia continues to increase rapidly and according to reports from the Batam City Health Office, the graph of Covid-19 sufferers is increasing day by day, so the Batam city government has difficulty determining which areas are red zones that need to be watched out, so it requires attention. Specifically, the problem is the lack of socialization of referral hospitals or clinics for handling Covid-19 through maps. With the above problems, the authors designed a geographic information system for the map of the spread of Covid-19 in the city of Batam, so it is necessary to map the area for the spread of the Covid-19 virus to find out which areas are vulnerable so that the people of Batam City can access information quickly and precisely. The software development life cycle rapid application development (RAD) method is one that can be used for short and fast map design making it easier to work on the Covid-19 distribution map in a short time. with the information system helping the people of Batam, especially in accessing map data for the spread of Covid-19, which zones need to be watched out for according to the spread of the virus, information on health centers and referral hospitals for handling COVID-19 quickly according to the sub-districts in the city of Batam. Keywords: Covid-19, Google Maps, Maps, Rapid Application DevelopmentPerkembangan virus Covid-19 di Indonesia terus meningkat dengan pesat dan menurut laporan dari dinas kesehatan kota batam semakin meningkat grafik penderita Covid-19 dari hari ke hari, sehingga pemerintah kota Batam kesulitan menentukan daerah mana saja yang berzona merah yang perlu di waspadai sehingga memerlukan perhatian khusus, permasalahan di tambah lagi kurangnya sosialisasi rumah sakit atau klinik puskesmas rujukan untuk penanganan Covid-19 melalui peta. dengan permasalahan diatas maka penulis merancang sistem informasi geografis peta peyebaran Covid-19 di kota batam, sehingga diperlukan adanya pemetaan daerah penyebaran virus Covid-19 untuk mengetahui tingkat wilayah mana saja yang rawan sehingga masyarakat kota batam dapat mengakses informasi dengan cepat dan tepat. metode software development life cycle rapid application development (RAD) salah satu yang dapat digunakan untuk perancangan peta dengan singkat dan cepat sehingga memudahkan dalam pengerjakan peta sebaran Covid-19 dengan waktu yang singkat. dengan adanya sistem informasi membantu masyarakat kota batam khususnya dalam mengakses data peta penyebaran Covid-19, zona mana saja yang perlu di waspadai sesuai penyebaran virus, informasi puskesmas dan rumah sakit rujukan untuk penangan Covid-19 dengan cepat sesuai dengan kecamatan yang ada dikota BatamKata kunci: Covid-19, Google Maps, Peta, Rapid Application Development

DETEKSI IKAN TONGKOL BERFORMALIN BERDASARKAN CITRA MATA IKAN DENGAN METODE NAÏVE BAYES CLASSIFIER Mutia Maulida; Eka Setya Wijaya; Muhamad Reza Anwar
KLIK- KUMPULAN JURNAL ILMU KOMPUTER Vol 8, No 3 (2021)
Publisher : Lambung Mangkurat University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20527/klik.v8i3.405

Tuna is a fish that Indonesian people widely consume, but formalin is often given as a preservative because the freshness level does not last long. It is difficult for the community to determine formalin or non-formalin fish with the circulation of formulated fish. Detection at the Center for Drug and Food Control (BBPOM) Banjarmasin still has to be brought to the laboratory to be tested for formalin content, and it takes about one day to find out the test results. With a system that can detect formalin tuna, it is hoped to help the community solve this problem. In this study, the HSV method was used by looking at the eye color of the fish and classification using the Naive Bayes Classifier method. Based on the results of tests carried out on the formalized tuna detection application based on fisheye images using the Android-based Naive Bayes Classifier method, it was concluded that the results obtained an accuracy from the test of 80%.Keywords: tuna, formalin, hsv, nave bayes classifier, android Ikan tongkol adalah ikan yang banyak dikonsumsi masyarakat indonesia, namun biasanya sering diberikan formalin sebagai bahan pengawet karena tingkat kesegarannya tidak tahan lama. Dengan adanya peredaran ikan berformalin tersebut membuat masyarakat kesulitan dalam menentukan ikan berformalin atau tidak berformalin. Pendeteksian di Balai Besar Pengawas Obat dan Makanan (BBPOM) Banjarmasin juga masih harus dibawa terlebih dahulu ke laboratorium untuk di uji kandungan formalinnya dan dibutuhkan waktu sekitar 1 hari dalam mengetahui hasil ujinya. Dengan adanya sistem yang dapat mendeteksi ikan tongkol berformalin diharapkan dapat membantu masyarakat menyelesaikan masalah tersebut. Pada penelitian ini digunakan metode HSV dengan melihat warna mata ikan dan klasifikasi dengan metode Naive Bayes Classifier. Berdasarkan hasil pengujian yang telah dilakukan pada aplikasi deteksi ikan tongkol berformalin berdasarkan citra mata ikan menggunakan metode Naive Bayes Classifier berbasis android, diperoleh kesimpulan bahwa dari pengujian didapatkan hasil akurasi sebesar 80%.Kata kunci: ikan tongkol, formalin, hsv, naïve bayes classifier, android

DESAIN BASIS DATA TERHADAP KEBUTUHAN PETANI BAWANG MERAH Faiz Rizky Fahlevi; Ahmad Muslih Syafi'i; Adytia Abi Restianto; Ummi Athiyah
KLIK- KUMPULAN JURNAL ILMU KOMPUTER Vol 8, No 3 (2021)
Publisher : Lambung Mangkurat University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20527/klik.v8i3.394

Shallot itself is one of the spices that can be easily found in various places. This herb is an important spice in all dishes. Green onions are one of those spices that can be easily found in many places. This herb is an important spice in all dishes. With the creation of these databases, it can help onion farmers or people who are starting to grow onions to find out how the process and items needed in each planting in a field that will be planted with shallots are made. The problems experienced by the lack of shallot farmers basically calculate roughly, with this database a new breakthrough to build more modern farmers in farming, especially shallots. The research method used in this study uses the MySQL application and in this method we use the MySQL application. Query Optimize and Triggers. The discussion explains how the function of the database works to calculate and display the results of the farmers' needs. The use of Query Optimize and Trigger will help farmers with problems when they want to plant, with these Databases it can help onion farmers in the future.Keywords : databases, Shallots, DML , trigger, viewBawang merah sendiri ialah salah satu bumbu yang dapat dengan mudah ditemukan di berbagai tempat. Tanaman ini adalah bumbu penting di semua masakan. Bawang hijau adalah salah satu bumbu yang dapat dengan mudah ditemukan di berbagai tempat. Tanaman ini adalah bumbu penting di semua masakan. Dengan adanya pembuatan databases ini dapat membantu para petani bawang atau orang yang ini memulai menanam bawang untuk mengetahui bagaimana proses dan barang- barang yang dibutuhkan dalam setiap penanaman disuatu lahan yang akan ditanami bawang merah. Problematika yang dialami kurangnya petani bawang merah pada dasarnya menghitung secara kasar, dengan adanya Database ini merupakan trobosan baru untuk membangun petani yang lebih modern dalam bercocok tanam khususnya bawang merah .Metode Penelitian yang digunakan pada penelitian kali ini menggunakan aplikasi MySQL dan pada metode ini kami menggunakan Query Optimize dan Trigger. Pembahasan menjelaskan tentang bagaimana fungsi dari basis data berjalan untuk menghitung serta menampilkan hasil dari kebutuhan para petani. Penggunaan Query Optimize dan Trigger akan membantu para petani dalam permasalahan saat ingin menanam, dengan adanya Databases ini bisa membantu kedepannya kepada para petani bawang merah.Kata Kunci : basis data, bawang merah, DML , trigger, view

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN KEBERLANJUTAN BEASISWA STMIK PELITA NUSANTARA SETIAP SEMESTER DENGAN MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) Nera Mayana Br Tarigan
KLIK- KUMPULAN JURNAL ILMU KOMPUTER Vol 8, No 3 (2021)
Publisher : Lambung Mangkurat University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20527/klik.v8i3.406

Evaluation in each program is very much needed, as is the case in providing scholarships to students and is a continuous scholarship every semester. In evaluating scholarship recipients, several aspects/criteria are needed. STMIK Pelita Nusantara in helping students who are academically capable and economically disadvantaged provides tuition scholarships in the amount of 25%, 40%, 50%, 75%, and 100%, but in the evaluation every semester the management is less thorough so that the evaluation of scholarship recipients for the sustainability of the scholarship every semester is constrained and seems to let the student just accept the scholarship without evaluation. To overcome this problem, a decision support system is needed by applying the Simple Additive Weighting (SAW) method. The research stages start from identifying problems, collecting data in the form of scholarship recipients' data, criteria data, analyzing using the Simple Additive Weighting method. Designing and building systems, testing systems, compiling reports, and publishing accredited national journals. The research concludes that the Simple Additive Weighting (SAW) method can be applied to analyze the sustainability of the STMIK Pelita Nusantara scholarship every semester in helping the management. With the results of the analysis that it was stated that one person was declared not to be a scholarship on behalf of Priti NIM 200121202 students with a total score of 29.03 and three people were declared to continue the scholarship status on behalf of Harpingka Fitria Br Sibarani NIM 190131108 with a total score of 65.55, Sethu Ramen NIM 200131035 with a total score of 50.97, Monalisa Hotmauli Silalahi NIM 200121197 with a total score of 78.88, Beby Audry NIM 200121198 with a total score of 72.08.Keywords: DSS, SAW method, scholarship sustainability Evaluasi dalam setiap program sangat dibutuhkan, sama halnya dalam pemberian beasiswa kepada mahasiswa dan bersifat beasiswa berkelanjutan setiap semesternya. Dalam evaluasi penerima keberlanjutan beasiswa sangat dibutuhkan beberapa aspek/kriteria. STMIK Pelita Nusantara dalam membantu mahasiswa yang mampu dalam akademik dan kurang mampu secara ekonomi memberikan beasiswa uang kuliah dengan besaran 25%, 40%, 50%, 75% dan 100%, namun dalam evaluasi setiap semesternya manajemen kurang teliti sehingga evaluasi terhadap penerima beasiswa untuk keberlanjutan beasiswa setiap semester terkendala dan seakan membiarkan begitu saja mahasiswa tersebut menerima beasiswa tanpa evaluasi. Untuk mengatasi masalah tersebut maka sangat dibutuhkan suatu system pendukung keputusan dengan menerapkan metodr Simple Additive Weighting (SAW). Tahapan penelitian mulai dari mengidentifikasi masalah, pengumpulan data berupa data-data mahasiswa penerima beasiswa, data kriteria, menganalisa dengan metode Simple Additive Weighting. Perancangan dan membangun sistem, pengujian sistem, penyusunan laporan dan publikasi jurnal nasional terakreditasi. Kesimpulan hasil penelitian bahwa metode Simple Additive Weighting (SAW) dapat diterapkan untuk menganalisa keberlanjutan beasiswa STMIK Pelita Nusantara setiap semester dalam membantu pihak manajemen. Dengan hasil analisa bahwa dinyatakan satu orang menjadi tidak beasiswa atas nama mahasiswa Priti NIM 200121202 dengan total nilai 29,03 dan tiga orang dinyatakan tetap melanjut status beasiswa atas nama Harpingka Fitria Br Sibarani NIM 190131108 dengan total nilai 65,55, Sethu Ramen NIM 200131035 dengan total nilai 50,97, Monalisa Hotmauli Silalahi NIM 200121197 dengan total nilai 78,88, Beby Audry NIM 200121198 dengan total nilai 72,08.Kata kunci: DSS, metode SAW, keberlanjutan beasiswa

A BLOCKCHAIN SYSTEM FOR DIGITAL SERTIFICATE VERIFICATION ON E-LEARNING Dewi Setiowati
KLIK- KUMPULAN JURNAL ILMU KOMPUTER Vol 8, No 3 (2021)
Publisher : Lambung Mangkurat University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20527/klik.v8i3.397

The process of educational informatization in the digital era of big data is one of the significant changes in the transformation of the educational model from traditional classrooms (face to face) to online teaching and learning based, which brings innovations from various e-learning. E-Learning is distance learning that uses computer technology, computer networks and the internet. The E-Learning system in higher education in Indonesia which is still centralized is a problem in developing E-Learning in this research in implementing the Independent Campus Policy, one of the manifestations of student-centered and decentralized learning launched by the Ministry of Education and Culture (Kemdikbud). This research takes advantage of blockchain technology to achieve breakthrough E-Learning in Higher Education that is not centralized or decentralized. Blockchain technology provides the advantages of decentralized digital certificate issuance as well as secure storage using the Ethereum blockchain. The results show blockchain technology to solve weaknesses in the field of online education based on Merdeka Campus, namely the issuance of certificates as evidence of student learning outcomes in the form of a formal digital certificate in decentralized E-Learning and insecurity in storage for verification using the Ethereum blockchain. The digital certificate from the transaction will identify block hash, gas usage, block number and block time as different private keys.Keywords: E-Learning, Independent Campus, Blockchain, Digital Certificate Verification Abstrak Proses informatisasi pendidikan di era digital data besar (big data) merupakan salah satu perubahan signifikan transformasi model pendidikan dari kelas trandisional (tatap muka) menjadi berbasis belajar-mengajar secara online, yang membawa inovasi dari berbagai e-learning. E-Learning adalah pembelajaran jarak jauh yang menggunakan teknologi komputer, jaringan komputer, dan internet. Sistem E-Learning pada Pendidikan tinggi di Indonesia yang masih terpusat menjadi permasalahan pengembangan E-Learning penelitian ini dalam menerapkan Kebijakan Kampus Merdeka salah satu perwujudan pembelajaran berpusat pada mahasiswa (student centered learning) dan terdesentralisasi yang diluncurkan oleh Kementerian Pendidikan dan Kebudayaan (Kemdikbud). Penelitian ini mengambil keunggulan teknologi blockchain agar dicapai terobosan E-Learning pada Pendidikan Tinggi yang tidak terpusat atau terdesentralisasi. Teknologi blockchain memberikan keunggulan penerbitan sertifikat digital terdesentralisasi serta penyimpanan aman menggunakan Ethereum blockchain. Hasil penelitian menunjukkan teknologi blockchain menyelesaikan kelemahan di bidang pendidikan online berbasis Kampus Merdeka yaitu penerbitan sertifikat digital sebagai bukti hasil belajar mahasiswa berupa sertifikat digital secara legal formal pada E-Learning secara terdesentralisasi dan ketidakamanan dalam penyimpanan untuk verifikasi sertifikat digital menggunakan Ethereum blockchain. Sertifikat digital hasil transaksi tersebut akan teridentifikasi block hash, gas usage, block number dan block time sebagai private key yang berbeda satu dengan lainnya.Kata kunci: E-Learning, Kampus Merdeka, Blockchain, Verifikasi Sertifikat Digital

EVALUASI PENGGUNAAN APLIKASI SIM-RS MENGGUNAKAN METODE HOT-FIT Tri Rizqi Ariantoro
KLIK- KUMPULAN JURNAL ILMU KOMPUTER Vol 8, No 3 (2021)
Publisher : Lambung Mangkurat University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20527/klik.v8i3.407

At RSUD Besemah since SIMRS has been implemented, there has never been a SIMRS evaluation. Therefore, the researcher will conduct research by introducing SIMRS in RSUD Besemah using HOT-FIT method. This study aims to see the Net benefit of SIMRS implementation in RSUD Tora Belo Sigi District. This study is Quantitative research with cross sectional design to measure the variable of human, organization, and technolog toward SIMRS net benefit in RSUD Besemah. Since the population is less than 100 then the sample is taken using total sampling technique. Data analysis is done by using SEM PLS and the application name used is SmartPLS version 3.0. The results of this study explains that there are three factors that affect the net benefit: the environmental organization with p-values of 0.007, the user satisfaction primarily p-values of 0.008, and and the quality of service with p-values of 0.020. While the factors that do not have an influence on the net benefit of SIMRS at Besemah Hospital are: system use, organizational structure, system quality, and information quality. The conclusion of this study is that in general the SIMRS at Besemah Hospital, Pagar Alam City is good and has benefits for the user. The use of SIMRS is perceived to have an impact on services, namely helping to increase the response time of patient services. The information in SIMRS is self-explanatory. Respondents also stated that the information provided was complete, easy to access and easy to read. Suggestions that can be given to Besemah Hospital, Pagar Alam City, are by improving and developing the quality of the system and also routine and periodic maintenance of both software and hardware in related units.Keywords: Evaluation, Hospital Information and Management System, HOT-FITDi RSUD Besemah Sejak SIMRS diimplementasikan, belum pernah dilakukan evaluasi SIMRS. Oleh karena itu peneliti akan melakukan penelitian dengan mengevaluasi SIMRS di RSUD Besemah menggunakan metode HOT-FIT. Penelitian ini bertujuan untuk melihat Net benefit terhadap implementasi SIMRS di RSUD Besemah. Penelitian kuantitatif dengan desain cross sectional untuk mengukur variabel human, organization, dan technology terhadap net benefit SIMRS di RSUD Besemah. Karena jumlah populasi kurang dari 100 maka sampel diambil dengan menggunakan teknik total sampling. Analisis data dilakukan dengan menggunakan SEM PLS dan nama aplikasi yang dipakai adalah SmartPLS versi 3.0. Hasil penelitian ini menjelaskan bahwa ada tiga faktor yang mempengaruhi net benefit yaitu: lingkungan organisasi dengan p-values 0,007, kepuasan pengguna dengan p-values 0,008, dan kualitas layanan dengan p-values 0,020. Sedangkan faktor yang tidak memiliki pengaruh terhadap net benefit SIMRS di RSUD Besemah adalah: penggunaan sistem, struktur organisasi, kualitas sistem, dan kualitas informasi. Kesimpulan dari penelitian ini yaitu secara umum SIMRS di RSUD Besemah Kota Pagar Alam sudah baik dan memiliki kebermanfaatan bagi user. Penggunaan SIMRS dipersepsikan memberikan dampak pada pelayanan yaitu membantu meningkatkan response time pelayanan pasien. Informasi dalam SIMRS sudah cukup jelas. Responden juga menyatakan bahwa informasi yang tersedia cukup lengkap, mudah diakses dan mudah dibaca. Saran yang dapat diberikan kepada RSUD Besemah Kota Pagar Alam yaitu dengan yaitu dengan perbaikan dan pengembangan kualitas sistem dan juga pemeliharaan secara rutin dan berkala baik perangkat lunak maupun perangkat keras di unit-unit terkait.Keywords: Evaluasi, Sistem Informasi dan Manajemen Rumah Sakit, HOT-FIT

PENDETEKSIAN WAJAH MENGGUNAKAN ALGORITMA CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK DALAM MENGHITUNG JUMLAH MAHASISWA Satria Ramadhan; Muhamad Irsan; Silvia Ayunda Murad
KLIK- KUMPULAN JURNAL ILMU KOMPUTER Vol 8, No 3 (2021)
Publisher : Lambung Mangkurat University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20527/klik.v8i3.398

Face detection has become a technology in recognizing facial patterns. The presence of students in the learning process is essential to find out the number of student attendance they still have to count or call students one by one, where this can lead to errors in calculating the number of student attendance. This study was conducted to create a face detection system in counting the number of students, then capture and detect all student faces accurately and conduct testing on the system that has been created, where this is done to find out how far the system can work, in its application this study uses the Convolutional algorithm. Neural Network is a Deep Learning method that can be used to recognize and classify an object in a digital image. The accuracy rate of the training process is 99%, and the testing is 98%. Testing the system that has been made using the Raspberry Pi, the first true label for facial recognition with a distance of 1-5 meters has been identified, and the second true label at a distance of 4 meters has not been identified, while to detect the number of students obtained with a distance of 1-6 meters can detect the number with accurate.Keywords: Convolutional Neural Network, Face DetectionDeteksi wajah sudah menjadi sebuah teknologi dalam mengenali bentuk pola wajah. Kehadiran mahasiswa didalam proses pembelajaran sangat diperlukan untuk mengetahui jumlah kehadiran mahasiswa masih harus menghitung maupun memanggil mahasiswa satu persatu, dimana hal ini dapat terjadi kesalahan dalam menghitung jumlah kehadiran mahasiswa. Pada penelitian ini dilakukan untuk membuat sebuah sistem pendeteksian wajah dalam menghitung jumlah mahasiswa kemudian menangkap dan mendeteksi seluruh wajah mahasiswa secara akurat serta melakukan pengujian terhadap sistem yang telah dibuat, dimana ini dilakukan untuk mengetahui sejauh apa sistem dapat bekerja, dalam penerapannya penelitian ini menggunakan algoritma Convolutional Neural Network sebagai metode Deep Learning yang dapat digunakan untuk mengenali dan mengklasifikasi sebuah objek pada sebuah citra digital. Tingkat akurasi dari proses training sebesar 99%, dan testing 98%. Pengujian sistem yang telah dibuat menggunakan Raspberry Pi didapatlkan true label pertama untuk pengenalan wajah dengan jarak 1-5 meter berhasil diidentifikasi dan true label kedua jarak 4 meter tidak berhasil diidentifikasi, sedangkan untuk mendeteksi jumlah mahasiswa didapatkan dengan jarak 1-6 meter dapat mendeteksi jumlah dengan akuratKata kunci: Convolutional Neural Network, Deteksi Wajah

AKSESIBILITAS SPASIAL KE PUSAT KESEHATAN MASYARAKAT(PUSKESMAS) DI KOTA MEDAN DENGAN METODE ENHANCE TWO-STEP FLOATING CATCHMENT AREA (E2SFCA) Mardhiatul Husna; Jenny Sari Tarigan
KLIK- KUMPULAN JURNAL ILMU KOMPUTER Vol 8, No 3 (2021)
Publisher : Lambung Mangkurat University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20527/klik.v8i3.408

Accessibility of Community Health Center (Puskesmas) facilities is the level of convenience for the community to reach the Puskesmas. So far, the accessibility of Puskesmas has only been measured from the aspect of availability and has not paid attention to the spatial aspects of travel time and distance. Medan City is an area that does not yet have a spatial accessibility calculation. This activity aims to calculate the accessibility and map the distribution of Puskesmas in Medan City. Spatial accessibility is measured based on travel time to the nearest Puskesmas, Puskesmas service area, and accessibility index. Accessibility calculations involve data on health facilities, residential buildings, and road networks. The speed of each road segment in the network is corrected based on its slope extracted from the National Digital Elevation Model (DEMNAS). Calculation of travel time to the nearest Puskesmas using OD Cost Matrix network analysis. The same network analysis was also used to calculate the accessibility index value, but with a time limit of 8 minutes. The accessibility index was calculated using the Enhanced Two-Step Floating Catchment Area (E2SFCA) method. The Puskesmas service area is calculated using Service Area network analysis with 8 and 15 minute travel time intervals. On the other hand, the distribution of the Puskesmas was mapped by overlapping the Puskesmas data with population density and landform to obtain a pattern of distribution. The population density presented in the form of a heatmap is the result of data processing of residential buildings and population numbers using the Point Density tool. Meanwhile, the shape of the land is analyzed from the slope and hillshade which is the result of DEMNAS processing. The results of this study present the distribution of puskesmas facilities in the city of Medan, where the distribution of health centers in the city of Medan is in accordance with the rules where there is a minimum of 1 health center per sub-district, but when viewed by comparison with the population in the area there are still areas that are not sufficient in the number of health centers to be able to serve well. Meanwhile, to calculate the accessibility of the Public Health Center, it cannot be done because of the limited spatial data in the city of Medan which is sufficient to build a network dataset so that network analysis can be carried out using the OD Matrix and Service Area methods that will be used for E2SFCA calculations..Keywords: Accessibility, Community Health Center (Puskesmas), Network Analysis, Enhanced Two-Step Floating Catchment Area (E2SFCA) Aksesibilitas fasilitas Pusat Kesehatan Masyarakat (Puskesmas) adalah tingkat kemudahan masyarakat untuk menjangkau Puskesmas. Aksesibilitas Puskesmas selama ini hanya diukur dari aspek ketersediaan saja dan belum memperhatikan aspek spasial waktu tempuh dan jarak. Kota Medan termasuk wilayah yang belum memiliki perhitungan aksesibilitas secara spasial. Kegiatan ini bertujuan untuk menghitung aksesibilitas tersebut dan memetakan distribusi Puskesmas di Kota Medan. Aksesibilitas spasial diukur berdasarkan waktu tempuh ke Puskesmas terdekat, area layanan Puskesmas, dan indeks aksesibilitas. Perhitungan aksesibilitas melibatkan data fasyankes, bangunan tempat tinggal, dan jaringan jalan. Kecepatan tiap segmen jalan dalam jaringan dikoreksi berdasarkan kemiringannya yang diekstrak dari Model Elevasi Digital Nasional (DEMNAS). Perhitungan waktu tempuh ke Puskesmas terdekat menggunakan analisis jaringan OD Cost Matrix. Analisis jaringan yang sama juga digunakan untuk menghitung nilai indeks aksesibilitas, namun dengan batasan waktu 8 menit. Indeks aksesibilitas dihitung dengan metode Enhanced Two-Step Floating Catchment Area (E2SFCA). Adapun area layanan Puskesmas dikalkulasi menggunakan analisis jaringan Service Area dengan interval waktu tempuh 8 dan 15 menit. Di lain pihak, distribusi Puskesmas dipetakan dengan menumpang-tindihkan data Puskesmas dengan kepadatan penduduk dan bentuk lahan untuk memperoleh pola sebarannya. Kepadatan penduduk yang disajikan dalam bentuk heatmap adalah hasil pengolahan data bangunan tempat tinggal dan jumlah penduduk menggunakan tool Point Density. Sementara itu, bentuk lahan dianalisis dari slope dan hillshade yang merupakan hasil pengolahan DEMNAS. Hasil penelitian ini menyajikan distribusi fasilitas puskemas di kota Medan, dimana distribusi Puskemas di kota Medan sudah sesuai aturan dimana terdapat minimal 1 Puskemas per kecamatan, namun bila dilihat dengan perbandingannya dengan jumlah penduduk di wilayah tersebut masih ada wilayah yang belum memadai dalam jumlah Puskemas untuk dapat melayani secara baik. Sedangkan untuk menghitung aksesibilitas dari Puskemas belum dapat dilakukan karena keterbatasan data spasial yang ada di kota Medan yang memadai untuk membangun network dataset agar bisa dilakukan analisis network menggunakan metode OD Matrix maupun Service Area yang akan digunakan untuk perhitungan E2SFCA..Kata kunci: Aksesibilitas, Pusat Kesehatan Masyarakat (Puskesmas), Analisis Jarigan, Enhanced Two-Step Floating Catchment Area (E2SFCA)

PEMILIHAN KETUA DAN WAKIL KETUA BADAN EKSEKUTIF MAHASISWA UNIVERSITAS LAMBUNG MANGKURAT (BEM ULM) BERBASIS ELEKTRONIK Muhammad Azmi Adhani; Radityo Adi Nugroho; Rudy Herteno; Muliadi Muliadi; Friska Abadi
KLIK- KUMPULAN JURNAL ILMU KOMPUTER Vol 8, No 3 (2021)
Publisher : Lambung Mangkurat University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20527/klik.v8i3.404

The ULM General Election is held annually in each TPU in each faculty to channel student votes in the election of the Chair and Vice Chair of the ULM BEM. However, the implementation of conventional general elections which require no small amount of money, the process is quite time-consuming and accompanied by the COVID-19 outbreak which can be an obstacle to the smooth running of the general election because it tends to be seen from 2018 to 2019 there is a decrease in the number of participants. This study uses an electronic approach, namely the e-voting system to overcome problems in conventional general elections in order to get improvements in terms of cost savings, shorter time and minimize the spread of the COVID-19 outbreak. To get the value of the profit that can be achieved by investing in the development of the application that the researcher proposes, it is necessary to conduct a feasibility study (Feasibility Analysis) as a tool in getting conclusions about what will be done, and after getting the results of the general election conducted electronically, it will comparisons were made with the implementation of previous years. The implementation cost requires Rp. 10,578,000.00 which when compared to the average data for the previous three years requires Rp. 25,166,666.00, it can be seen that there is an implementation cost savings of Rp. 14,588,666.00, when the implementation cost savings are included. into the economic feasibility study, the ROI and BEP values since the first year the application was implemented showed positive values. Until the third year the ROI and BEP values enter the feasible criteria so that in terms of Economic Feasibility it can be seen that the application is economically feasible. Then, for the implementation time which takes 12 hours, the number of participants is 11830 people, which when compared to the average data for the previous three years was only 7333 people, it can be seen that there was an acceleration as seen from the increase in participants as many as 4497 people. Then, for the fastest encryption algorithm is AES-128-CBC with a total time of encryption and decryption on the amount of data as much as 1000 is 0.0116 seconds.Keywords: Conventional Election, Electronic Election, Feasibility Study, Comparison, Encryption AlgorithmPemilihan Umum ULM setiap tahunnya dilaksanakan dimasing-masing TPU disetiap fakultas untuk menyalurkan suara mahasiswa dalam perihal pemilihan Ketua dan Wakil Ketua BEM ULM. Namum pelaksanaan pemilihan umum secara konvensional yang membutuhkan biaya yang tidak sedikit, proses yang cukup memakan waktu serta diiringi wabah COVID-19 yang dapat menjadi penghambat kelancaran dari pemilihan umum karena cenderung bisa dilihat dari tahun 2018 ke-tahun 2019 terjadi penurunan pada jumlah partisipan. Pada penelitian ini menggunakan pendekatan elektronik yaitu sistem e-voting untuk mengatasi masalah di pemilihan umum secara konvensional agar bisa mendapatan peningkatan dari segi penghematan biaya, waktu yang lebih singkat serta meminimalisir penyebaran wabah COVID-19. Untuk mendapatkan nilai dari profit yang mampu dicapai dengan berinvestasi kedalam pengembangan aplikasi yang peneliti usulkan, maka perlu dilakukan studi kelayakan (Feasibility Analysis) sebagai alat pembantu dalam mendapatkan kesimpulan terhadap apa yang akan dilakukan, dan setelah mendapatkan hasil pemilihan umum yang dilakukan secara elektronik maka akan dilakukan perbandingan terhadap pelaksanaan tahun-tahun sebelumnya. Pada biaya pelaksanaan membutuhkan Rp.10.578.000,00 yang jika dibandingkan dengan rata-rata data tiga tahun sebelumnya membutuhkan Rp.25.166.666,00 maka bisa dilihat bahwa terjadi penghematan biaya pelaksanaan sebesar Rp14.588.666,00, ketika penghematan biaya pelaksanaan dimasukan kedalam studi kelayakan ekonomi, nilai ROI dan BEP sejak tahun pertama aplikasi diimplementasi menunjukkan nilai positif. Sampai tahun ketiga nilai ROI dan BEP masuk ke kriteria layak sehingga dari segi Economic Feasibility bisa diketahui bahwa aplikasi layak secara ekonomis. Kemudian, untuk waktu pelaksanaan yang membutuhkan waktu 12 jam bisa mendapatkan jumlah partisipan sebanyak 11830 orang yang jika dibandingkan dengan rata-rata data tiga tahun sebelumnya hanya 7333 orang maka bisa dilihat bahwa terjadi percepatan yang dilihat dari peningkatan partisipan sebanyak 4497 orang. Lalu, untuk algoritma enkripsi yang tercepat adalah AES-128-CBC dengan total waktu dari enkripsi dan dekripsi pada jumlah data sebanyak 1000 adalah 0,0116 detik.Kata kunci: Pemilihan konvensional, Pemilihan Elektronik, Studi Kelayakan, Perbandingan, Algoritma Enkripsi

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

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

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

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

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