Garuda - Garba Rujukan Digital

FUZZY SIMPLE ADDITIVE WEIGHTED (F-SAW) SEBAGAI PENUNJANG KEPUTUSAN REKOMENDASI CALON PEMEGANG POLIS ASURANSI JIWA BERDASARKAN UNDERWRITING (SELEKSI RESIKO) (STUDI KASUS : ASURANSI JIWA BERSAMA (AJB) BUMIPUTERA 1912 CABANG BANJARBARU) Hendy Setyoputro; Oni Soesanto; Dwi Kartini
KLIK- KUMPULAN JURNAL ILMU KOMPUTER Vol 2, No 1 (2015)
Publisher : Lambung Mangkurat University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20527/klik.v2i1.17

The office of Asuransi Jiwa Bersama (AJB) Bumiputera 1912 Banjarbaru branch has a system that regulates the recruitment of new policyholders in order to fulfill the achievement of success and protect the company from risk of loss, this system is referred to as underwriting. At each period per month from this process will leave approximately 50-100 prospective policyholder files that could not be checked again and finally considered prospective policyholders suspended (pending) to apply insurance. This is certainly going to hurt the company and the prospective policyholders individual life insurance because the insurance risk is not guaranteed due to the manual process that takes a long time. In connection with the above, then made a decision support system that can help the office AJB Bumiputera 1912 Banjarbaru branch. In the calculation of recommendation prospective policyholders in this decision support system using the Simple Additive Weighted Fuzzy method (F-SAW). Waterfall is a system development method used in this research. The results of this decision support system in the form of data ranking prospective policyholders recommendations that are prioritized to take decisions based insurance accepted, considered, and rejected. Based on the research results and observations from decision support systems prospective policyholders recommendations based underwriting of life insurance (risk selection) The suitability score is 90% and the remaining 10% are not in accordance with the decision of the office of AJB Bumiputera 1912 Banjarbaru branch. Keywords: F-SAW, Underwriting, Insurance. Kantor Asuransi Jiwa Bersama (AJB) Bumiputera 1912 Cabang Banjarbaru memiliki sebuah sistem yang mengatur dalam penerimaan calon pemegang polis baru agar dapat memenuhi pencapaian kesuksesan dan melindungi perusahaan dari resiko kerugian, sistem ini disebut dengan istilah Underwriting. Pada setiap periode per bulannya dari proses ini akan menyisakan kurang lebih 50-100 berkas calon pemegang polis yang tidak sempat diperiksa ulang dan akhirnya dianggap calon pemegang polis ditunda (pending) untuk mendaftar asuransi. Hal ini tentunya akan merugikan perusahaan dan para calon pemegang polis asuransi jiwa perorangan dikarenakan resiko asuransi belum dijamin akibat adanya proses manual yang memakan waktu lama. Sehubungan dengan hal diatas, maka dibuatlah sistem pendukung keputusan yang dapat memberikan solusi alternatif keputusan calon pemegang polis pada kantor AJB Bumiputera 1912 Cabang Banjarbaru. Dalam perhitungan rekomendasi calon pemegang polis pada sistem pendukung keputusan ini menggunakan metode Fuzzy Simple Additive Weighted (F-SAW). Waterfall adalah metode pengembangan sistem yang digunakan pada penelitian ini. Hasil yang didapat dari sistem pendukung keputusan ini berupa data perankingan rekomendasi calon pemegang polis asuransi yang lebih diprioritaskan untuk mengambil asuransi berdasarkan keputusan diterima, dipertimbangkan, dan ditolak. Sehingga kesimpulan dari sistem pendukung keputusan rekomendasi calon pemegang polis asuransi jiwa berdasarkan underwriting (seleksi resiko) ini didapatkan nilai kesesuaian 90% dan sisanya 10% tidak sesuai dengan keputusan dari kantor AJB Bumiputera 1912 Cabang Banjarbaru. Kata kunci : F-SAW, Underwriting, Asuransi.

OPTIMASI FUNGSI KEANGGOTAAN FIS TSUKAMOTO MENGGUNAKAN SIMULATED ANNEALING UNTUK IDENTIFIKASI PENYAKIT GIGI Triando Hamonangan Saragih; Rahmat Ramadhani; Muhammad Itqan Mazdadi; Ahmad Rusadi Arrahimi; Mohammad Reza Faisal
KLIK- KUMPULAN JURNAL ILMU KOMPUTER Vol 7, No 3 (2020)
Publisher : Lambung Mangkurat University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20527/klik.v7i3.349

Teeth are one of the tools in the framework related to the human stomach which fills as a food destroyer for simple processing. Diseases that attack teeth can withstand this action and cannot be distinguished quickly by young dental specialists. This problem can be solved by methods in the field of technology. The algorithm that can be used is FIS Tsukamoto in classification. Optimization of the membership function at FIS Tsukamoto is needed to improve accuracy. Optimization of FIS Tsukamoto membership function using Simulated Annealing produced the highest accuracy at 92.5% of the 100 test data.Keywords: Simulated Annealing; FIS Tsukamoto, Dental Disease, Optimization Gigi adalah salah satu alat dalam kerangka terkait perut manusia yang mengisi sebagai penghancur makanan untuk pemrosesan sederhana. Penyakit yang menyerang gigi dapat menahan tindakan ini dan tidak dapat dibedakan dengan cepat oleh dokter muda spesialis gigi. Masalah ini dapat diselesaikan dengan metode di bidang teknologi. Algoritma yang bisa digunakan yaitu FIS Tsukamoto dalam melakukan klasifikasi. Optimasi fungsi keanggotaan pada FIS Tsukamoto diperlukan untuk meningkatkan akurasi. Optimasi fungsi keanggotaan FIS Tsukamoto menggunakan Simulated Annealing menghasilkan akurasi paling tinggi yaitu 92,5% dari 100 data uji.Kata kunci: Simulated Annealing; FIS Tsukamoto, Penyakit Gigi, Optimisasi

ANALYTIC NETWORK PROCESS (ANP) PADA BALANCED SCORECARD (BSC) DENGAN PENDEKATAN FUZZY Oni Soesanto; Muhammad Mahfuzh Shiddiq; Oktarini Oktarini
KLIK- KUMPULAN JURNAL ILMU KOMPUTER Vol 3, No 2 (2016)
Publisher : Lambung Mangkurat University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20527/klik.v3i2.56

ABSTRAKHimpunan fuzzy merupakan perkembangan dari himpunan klasik. Himpunan fuzzy digunakan sebagai dasar dalam logika fuzzy. Logika fuzzy banyak diterapkan pada penelitian teknik pengambilan keputusan. Teknik pengambilan keputusan yang menerapkan logika fuzzy juga dapat digunakan dalam Balanced ScoreCard (BSC). Salah satu metode teknik pengambilan keputusan adalah Fuzzy Analytic Hierarchy Process (FAHP). FAHP telah diterapkan dalam BSC, namun tidak mencerminkan kondisi BSC sehingga diperlukan metode lain yangÂ memperhatikan keterkaitan antar aspek,Â yaitu Fuzzy Analytic Network Process (FANP). FANP mampu memperbaiki kelemahan FAHP berupa kemampuan mengakomodasi keterkaitan antar kriteria atau alternatif. Paper ini membahas konsep pendekatan Fuzzy pada metode ANP menggunakan extent analysis method untuk mengukur kinerja perusahaan berdasarkan indikator dalam perspektif BSC.Kata Kunci: Balanced Scorecard (BSC), Metode extent analysis, Fuzzy Analytic Network Process (FANP), Triangular Fuzzy Number (TFN)

MODEL JARINGAN SYARAF TIRUAN DALAM MEMPREDIKSI PENDAPATAN PERKAPITA MASYARAKAT PERKOTAAN PADA GARIS KEMISKINAN BERDASARKAN PROPINSI Solikhun Solikhun; Ahmad Revi; Syahrul Ramadan; Rina Novita Sari
KLIK- KUMPULAN JURNAL ILMU KOMPUTER Vol 5, No 2 (2018)
Publisher : Lambung Mangkurat University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20527/klik.v5i2.136

The problem of poverty is one of the fundamental issues that becomes the center of attention of the Government in any country. In an effort to realize the provisions as stipulated in Article 28A of the 1945 Constitution of the State of the Republic of Indonesia which affirms that every person has the right to live and has the right to maintain his life and life, the GOI has established a poverty reduction program as a priority program. The primary target of poverty is mostly in urban areas, because the large number of residents who do transmigration to improve the economy but failed to get results. This study contributes to the government to predict the per capita opinion of urban communities according to the poverty line based on the province in the future. The data used is data from the National Statistics Agency through the website www.bps.go.id. The data is data on per capita income of urban communities on poverty line by province in 2013 semester 2 until 2016 semester 2. Algorithm used in this research is Artificial Neural Network with Backpropogation method. The input variables are data of year 2014 semester (X1), data of 2014 semester 1 (X2), data of 2014 semester 2 (X3), data of 2015 semester 1 (X4), data of 2015 semester 2 ( X5) and data of 2016 semester 1 (X6) with architectural model of training and testing as much as 4 architecture that is 6-2-1, 6-6-1, 6-3-2-1 and 6-2-3-1. The output generated is the best pattern of the ANN architecture. The best architectural model is 6-3-2-1 with epoch 1190, MSE 0,0102524619 and 100% accuracy rate. From this model, the prediction of per capita income of urban community on the poverty line is based on the provinces of each province in Indonesia.Keywords: Income Per Capita, ANN, Backpropogation and PredictionMasalah kemiskinan merupakan salah satu persoalan mendasar yang menjadi pusat perhatian Pemerintah di negara manapun. Dalam Upaya mewujudkan ketentuan sebagaimana ditetapkan Pasal 28A Undang-Undang Dasar Negara Republik Indonesia Tahun 1945 yang menegaskan bahwa setiap orang berhak untuk hidup serta berhak mempertahankan hidup dan kehidupannya, maka Pemerintah Indonesia telah menetapkan program penanggulangan kemiskinan sebagai program prioritas. Sasaran primer kemiskinan mayoritas lebih banyak terdapat di perkotaan, sebab banyaknya para penduduk yang melakukan transmigrasi guna memperbaiki perekonomian namun malah gagal mendapatkan hasil. Penelitian ini memberikan kontribusi bagi pemerintah untuk dapat memprediksi pendapat perkapita masyarakat perkotaan menurut garis kemiskinan berdasarkan propinsi ke depan. Data yang digunakan adalah data dari Badan Statistik Nasional melalui website www.bps.go.id. Data tersebut adalah data pendapatan perkapita masyarakat perkotaan pada garis kemiskinan berdasarkan propinsi tahun 2013 semster 2 sampai dengan tahun 2016 semester 2. Algoritma yang digunakan pada penelitian ini adalah Jaringan Saraf Tiruan dengan metode Backpropogation. Variabel masukan (input) yang digunakan adalah data tahun 2013 semester 2(X1), data tahun 2014 semester 1(X2), data tahun 2014 semester 2(X3), data tahun 2015 semester 1(X4), data tahun 2015 semester 2(X5) dan data tahun 2016 semester 1(X6) dengan model arsitektur pelatihan dan pengujian sebanyak 4 arsitektur yakni 6-2-1, 6-6-1, 6-3-2-1 dan 6-2-3-1. Data target diambil dari data tahun 2016 semster 2. Keluaran yang dihasilkan adalah pola terbaik dari arsitektur JST. Model arsitektur terbaik adalah 6-3-2-1 dengan epoch 1190, MSE 0,0102524619 dan tingkat akurasi 100%. Dari model ini maka dihasilkan prediksi pendapatan perkapita masyarakat perkotaan pada garis kemisikinan berdasarkan propinsi dari masing-masing propinsi di Indonesia.Kata Kunci: Pendapata Perkapita, JST, Backpropogation dan Prediksi

PERANCANGAN SISTEM PEMBAYARAN BEROBAT PASIEN DIPUSKESMAS RAWAT INAP KEDATON BANDAR LAMPUNG Mira Febriana Sesunan
KLIK- KUMPULAN JURNAL ILMU KOMPUTER Vol 1, No 1 (2014)
Publisher : Lambung Mangkurat University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20527/klik.v1i1.5

Abstract Information technology has been growing rapidly with increasing demand information. Increasingly rapid advancement of technology, it takes a device, either softwareor hardware that can support the work activity. Every business transaction is now always do, especially the areas that always make a large number of transactions in a hospital or department store or business fields such as business transactions abstract form of internet cafes or shop online gaming, and this is where the payment system works. For entrepreneurs in the field of hospital payment system is used to record the service process, from patient to come up with the patient's home. Calculating the cost to be paid automatically patient, and provide decision-making information as analysis quickly and accurately. The Puskesmas is community health center which is one of the important means. The Puskesmas requires the existence of a system in order to facilitate the registration and public health transactions quickly and accurately, which the previous system still uses the record books, such record patient data and payment transactions so that at the time of making the report used books. The method is applied to the design of this system is rather the method that starts with the stages of planning, analysis, design, and will eventually be implemented web-based. The system created by the author is a system that facilitates the input of patient data and calculation of transactions, as well as reports pembutan computerized system used. Check the patient's payment system design can facilitate the process of entering patient data, poly, and drug transactions, employee performance Assist in calculating the cost of the patient and make reports and payment transactions can facilitate patient treatment and reporting by employee health centers. Keywords: design, systems, payment, treatment, health centers ABSTRAK Teknologi informasi saat ini telah berkembang pesat seiringbertambahnya kebutuhan informasi. Semakin bertambah majunya teknologi,maka dibutuhkan suatu perangkat, baik perangkat lunak (software) maupunperangkat keras (hardware) yang dapat menunjang aktifitas kerja. Setiap bidang usaha kini selalu melakukan transaksi, apalagi bidang-bidang yang selalu melakukan transaksi dalam jumlah besar seperti rumah sakit atau departement store atau bidang usaha yang transaksinya berbentuk abstrak seperti usaha warung internet atau warung game online, dan disinilah sistem pembayaran bekerja. Bagi usahawan di bidang rumah sakit sistem pembayaran digunakan untuk mencatat proses pelayanan, mulai pasien datang sampai dengan pasien pulang. Menghitung biaya yang harus dibayar pasien secara otomatis, serta memberikan informasi sebagai analisa pengambilan keputusan secara cepat dan akurat. Puskesmas adalah pusat kesehataan masyarakat yang merupakan salahsatu sarana penting. Puskesmas ini membutuhkan keberadaan sistem agar dapat memperlancar pendaftaran dan transaksi kesehatan masyarakat yangcepat dan akurat, dimana sistem yang terdahulu masih menggunakan catatanbuku, seperti mencatat data pasien dan transaksi pembayaran sehingga padawaktu membuat laporan banyak buku yang digunakan. Metode yang diterapkan pada perancangan sistem ini adalah lebih kepada metode dengantahapan yang dimulai dari perencanaan, analisa, perancangan dan pada akhirnya akan diimplementasikan berbasis web. Sistem yang dibuat olehpenulis adalah sistem yang memudahkan dalam menginputkan data pasien danpenghitungan transaksi, serta pembutan laporan karena sistem yang digunakansudah terkomputerisasi.Perancangan sistem pembayaran periksa pasien ini dapat mempermudah proses memasukan data pasien, poli, obat dan transaksi, Membantu kinerja karyawan dalam menghitung biaya pasien dan membuat laporan dan Dapat mempermudah transaksi pembayaran berobat pasien dan pembuatan laporan oleh karyawan puskesmas. Kata Kunci : perancangan, sistem, pembayaran, berobat, puskesmas

IMPLEMENTASI FRAMEWORK COBIT 5.0 FOKUS DOMAIN DELIVERY, SUPPORT, DAN SERVICE PADA PT.XYZ Yunda Heningtyas; Indah Mayatika Sihaloho; Akmal Junaidi
KLIK- KUMPULAN JURNAL ILMU KOMPUTER Vol 7, No 2 (2020)
Publisher : Lambung Mangkurat University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20527/klik.v7i2.323

XYZ company has implemented information technology in the company's operations. Information technology management audits are needed to find out whether the application of information technology is in accordance with the company's control standards. The framework used in this research was COBIT 5.0 domain that is DSS (Delivery, support, dan service) because the DSS domain includes has IT management scope, data management scope, and facility operational scope. This research aimed to evaluate information technology management at the company. Audit results shows that the company's capability level in 4th level (Predictable Process). Predictable Process means that DSS domain process has been standarized, do the IT process, and achieved process. Capability level that the company wants to be achieve is 5th level (Optimizing Process). To achieve this level, companies must innovate and make sustainability improvements.Keywords: COBIT 5.0 Framework, Delivery, support, dan service, DSS Domain, IT Management of Audit PT. XYZ adalah perusahaan yang telah menerapkan teknologi informasi dalam operasional perusahaan. Audit manajemen teknologi informasi diperlukan untuk mengetahui apakah penerapan teknologi informasi sudah sesuai dengan standar control perusahaan. Framework yang digunakan dalam penelitian ini adalah COBIT 5.0 domain yang DSS (Delivery, support, dan service) karena domain DSS mencakup pengelolaan layanan teknologi informasi, pengelolaan data, dan operasional fasilitas. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi manajemen teknologi informasi pada perusahaan tersebut. Berdasarkan hasil audit, capability level perusahaan berada pada level 4 (Predictable Process). Predictable Process diartikan proses domain DSS pada perusahaan telah terstandarisasi, melakukan proses sesuai dengan standar yang ditetapkan, dan mencapai hasil dari proses tersebut. Namun, expected level yang ingin dicapai perusahaan adalah level 5 (Optimizing Process). Untuk mencapai level tersebut, perusahaan harus membuat inovasi dan melakukan perbaikan yang berkelanjutan.Kata kunci: Audit Manajemen Teknologi Informasi, Delivery, support, dan service, Domain DSS, Framework COBIT 5.

OPTIMASI LEARNING RADIAL BASIS FUNCTION NEURAL NETWORK DENGAN EXTENDED KALMAN FILTER Oni Soesanto; Arfan Eko Fahrudin; Dodon T. Nugrahadi
KLIK- KUMPULAN JURNAL ILMU KOMPUTER Vol 2, No 2 (2015)
Publisher : Lambung Mangkurat University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20527/klik.v2i2.40

Dalam paper ini dibahas mengenai optimasi Radial Basis Function Neural Network (RBFNN) dengan Extended Kalman Filter. Proses learning RBF dengan Extended Kalman Filter menggunakan parameter bobot pada hidden center RBF yaitu noise proses pada perhitungan bobot hidden center dan noise pengukuran pada data output. Extended Kalman Filter pada jaringan syaraf RBF berfungsi mengoptimalkan bobot pada hidden center dengan meminimalkan error pada output RBF dengan parameter proses pada unit center RBF dan parameter bobot output pada output layer. Bobot output optimal diperoleh pada saat error output pada training RBF telah konvergen, selanjutnya digunakan untuk proses testing. Algoritma Extended Kalman Filter dan Radial Basis Fuction (EKF-RBF) memungkinkan proses learning memungkinkan center dan variansi pada hidden layer tidak perlu dihitung sebelum bobot output optimum ditemukan. Hasil simulasi menunjukkan bahwa pada training, performansi klasifikasi algoritma EKF-RBF mampu mengenali rata-rata 92.42% dan untuk prediksi didapatkan MAE sebesar 5,3846 dan RMSE sebesar 16,2398 dengan CPU time 24,4146 detik dengan iterasi rata-rata 68,8 iterasi, testing in sample rata-rata MAE sebesar 4,3388, rata-rata RMSE sebesar 13,2230 dan rata-rata CPU time sebesar 0,1123 detik sedangkan pada testing out sample didapatkan rata-rata MAE sebesar 4,1065, RMSE sebesar 11,0126 dan CPU time sebesar 0,0265 detik. Kata kunci : Extended Kalman Filter, Extended Kalman Filter â€“ Radial Basis Function (EKF-RBF), Optimasi Jaringan Syaraf RBF

PERANCANGAN WEBSITE PROMOSI WISATA DAN RENTAL MOBIL PADA BINTAN INTERNAL RENTAL Nurul Azwanti
KLIK- KUMPULAN JURNAL ILMU KOMPUTER Vol 5, No 1 (2018)
Publisher : Lambung Mangkurat University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20527/klik.v5i1.95

Bintan Island is an island that has a strategic location and has a tourist beauty. The name of Bintan island itself is not widely known because Bintan Island is among hundreds of islands located in Kepulauan Riau. Enterprises to introduce tourism on the island of Bintan can affect the arrival of tourists, the more tourists who come will certainly play an important role on revenue and development of an area. In addition, Bintan Internal Rental which is a travel company that provides car rental services perform various promotional efforts and rentals. The way it is done such as spreading brochures, business cards and promotions from social media is still considered less effective considering the company is still not known in general. The development of information technology requires every company to be able to improve the quality of its performance in an effort to face the increasingly rapid global competition. Therefore it takes a website as an online company identity to be known and communicate with potential customers, so it can compete with other companies that are in the field of travel or rental services. With the use of this website is expected to provide information and promotions to visitors to the website to recognize Bintan Island, moreover the objects of tourism. Provides convenience to connect directly with the Bintan Internal Rental if you want to do a car rental.Keywords: promotion, rent, UML, website Pulau Bintan merupakan pulau yang memiliki lokasi strategis dan memiliki keindahan wisata. Nama pulau Bintan sendiri belum dikenal secara luas karena pulau Bintan berada diantara ratusan pulau yang berada di Kepulauan Riau. Usaha mengenalkan wisata di Pulau Bintan dapat mempengaruhi kedatangan wisatawan, semakin banyak wisatawan yang datang tentunya akan berperan penting terhadap pendapatan dan pembangunan suatu daerah. Selain itu, Bintan Internal Rental yang merupakan sebuah perusahaan travel yang menyediakan jasa rental mobil melakukan berbagai upaya promosi wisata dan rental. Adapun cara yang dilakukan seperti menyebar brosur, kartu nama dan promosi dari media sosial dirasa masih kurang efektif mengingat perusahaan tersebut masih belum dikenal secara umum. Perkembangan teknologi informasi mengharuskan setiap perusahaan untuk dapat meningkatkan kualitas kinerjanya dalam upaya menghadapi persaingan global yang semakin pesat. Oleh karena itu dibutuhkan suatu website sebagai identitas perusahaan dimedia online untuk dapat dikenal dan berkomunikasi dengan calon pelanggannya, sehingga dapat bersaing dengan perusahaan lain yang berada di bidang jasa travel atau rental. Dengan penggunaan website ini diharapkan dapat memberikan informasi dan promosi kepada pengunjung website untuk mengenal Pulau Bintan, terlebih lagi terhadap objek-objek wisatanya. Memberikan kemudahan untuk terhubung langsung dengan pihak Bintan Internal Rental jika ingin melakukan rental mobil. Kata kunci: promosi, rental, UML, website

PENDETEKSIAN MADZHAB MENGGUNAKAN TEKNIK TEXT MINING DENGAN ALGORITMA C4.5 BERBASIS WEB Sri Rahayu Razali
KLIK- KUMPULAN JURNAL ILMU KOMPUTER Vol 6, No 2 (2019)
Publisher : Lambung Mangkurat University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20527/klik.v6i2.215

Madzhab is an opinion about a law from the Mujtahid Imams which we make as a guide in worshiping Allah SWT. In his opinion, the Mujtahid Imams have different ideas from each other, such as Imam Shafi'i, Hambali Imam, Hanafi Imam and Imam Maliki. To find out the differences of opinion of the Imams, an application was built that was able to display these differences from various files with word detection. Word detection is done by the text mining method, namely the C4.5 algorithm. The value obtained from the C4.5 algorithm in detecting madhab is 60%.Keywords: madzhab, text mining, C4.5 algorithmMadzhab merupakan pendapat tentang suatu hukum dari para Imam Mujtahid yang kita jadikan sebagai pedoman dalam beribadah kepada Allah Swt. Dalam berpendapat, para Imam Mujtahid memiliki pemikiran yang berbeda satu sama lain, seperti halnya Imam Syafi’i, Imam Hambali, Imam Hanafi dan Imam Maliki. Untuk mengetahui perbedaan pendapat dari para Imam tersebut, dibangunnya sebuah aplikasi yang mampu menampilkan perbedaan-perbedaan tersebut dari berbagai file dengan pendeteksian kata. Pendeteksian kata tersebut dilakukan dengan metode text mining yaitu algoritma C4.5. Nilai yang didapatkan dari algoritma C4.5 dalam pendeteksian madzhab adalah 60%.Kata kunci: madzhab, text mining, algoritma C4.5

OBJECT COUNTING PADA DATA VIDEO Rudy Herteno; M. Reza Faisal; Radityo A Nugroho; Friska Abadi; Rahmat Ramadhani
KLIK- KUMPULAN JURNAL ILMU KOMPUTER Vol 7, No 1 (2020)
Publisher : Lambung Mangkurat University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20527/klik.v7i1.307

One object counting implementation is counting the number of road users from video data sources obtained from CCTV streaming. Video processing on CCTV is usually done on the server side by sending video data. If the need is only to determine the density of traffic, then the method is considered too expensive to be implemented because of the cost of internet connection and bandwidth that must be spent. The solution is to use a small computing device that can process the video first, and the calculation results are sent to the server regularly. In this study, a comparison between the Tensorflow Object Counting learning algorithm and the MOG2 Background Subtractor image processing algorithm with the aim to determine the accuracy of the calculation. The result is known that better accuracy is given by the MOG2 Background Subtractor technique and also the process is carried out using only a small percentage of the amount of memory and processor compared to the Tensorflow Object Counting technique. MOG2 Background Substractor technique is expected to be used on devices that have small data sourcesKeywords : Object Counting, Tensorflow, MOG2 Background SubstractorSalah satu implementasi object counting adalah menghitung jumlah pengguna jalan dari sumber data video yang didapat dari streaming CCTV. Pemprosesan video pada CCTV biasanya dilakukan disisi server dengan mengirimkan data video. Jika keperluannya hanya untuk mengetahui kepadatan lalu lintas, maka cara tersebut dinilai terlalu mahal untuk diimplementasikan karena biaya koneksi internet dan bandwidth yang harus dikeluarkan. Pemecahannya adalah menggunakan perangkat komputasi kecil yang dapat memproses video tersebut terlebih dahulu, dan hasil perhitungannya dikirimkan ke server secara berkala. Pada penelitian ini dilakukan perbandingan antara algoritma pembelajaran Tensorflow Object Counting dan algoritma image processing MOG2 Background Substractor dengan tujuan untuk mengetahui akurasi penghitungan. Hasilnya diketahui akurasi yang lebih baik diberikan oleh teknik MOG2 Background Substractor dan juga proses yang dilakukan hanya menggunakan prosentase jumlah memori dan prosessor yang kecil dibandingkan teknik Tensorflow Object Counting. Sehingga teknik MOG2 Background Substractor ini diharapkan dapat digunakan pada perangkat yang memiliki sumber data kecil. Kata kunci : Object Counting, Tensorflow, MOG2 Background Substractor.

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