cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Gst. Ayu Vida Mastrika Giri
Contact Email
vida@unud.ac.id
Phone
+6285737241069
Journal Mail Official
jeliku@cs.unud.ac.id
Editorial Address
-
Location
Kota denpasar,
Bali
INDONESIA
(JELIKU) Jurnal Elektronik Ilmu Komputer Udayana
Published by Universitas Udayana
ISSN : 23015373     EISSN : 26545101     DOI : https://doi.org/10.24843/JLK
Core Subject : Science,
Computer Science & IT
Aim and Scope: JELIKU publishes original papers in the field of computer science, but not limited to, the following scope: Computer Science, Computer Engineering, and Informatics Computer Architecture Parallel and Distributed Computer Computer Network Embedded System Human—Computer Interaction Virtual/Augmented Reality Computer Security Software Engineering (Software: Lifecycle, Management, Engineering Process, Engineering Tools and Methods) Programming (Programming Methodology and Paradigm) Data Engineering (Data and Knowledge level Modeling, Information Management (DB) practices, Knowledge Based Management System, Knowledge Discovery in Data) Network Traffic Modeling Performance Modeling Computer Security IT Governance Networking Technology Robotic Instrumentation Information Search Engine Multimedia Security Information Retrieval Mobile Processing Natural Language Processing Artificial intelligence & soft computing and their applications Neural networks Machine Learning Reasoning and evolution Intelligence applications Computer vision and speech understanding Multimedia and cognitive informatics Data mining and machine learning tools, heuristic and AI planning strategies and tools, computational theories of learning
Arjuna Subject : Ilmu Komputer (semua kategori) - Aplikasi Ilmu Komputer
Articles 24 Documents
 1   2   3 
Search results for , issue "Vol 12 No 3 (2024): JELIKU Volume 12 No 3, February 2024" : 24 Documents clear
Implementasi Methontologi Untuk Pembangunan Model Ontologi Pada Sistem Informasi Produk Bodycare Ida Ayu Taria Putri Mahadewi; Ida Bagus Gede Dwidasmara
JELIKU (Jurnal Elektronik Ilmu Komputer Udayana) Vol 12 No 3 (2024): JELIKU Volume 12 No 3, February 2024
Publisher : Informatics Department, Faculty of Mathematics and Natural Sciences, Udayana University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24843/JLK.2023.v12.i03.p10

Abstract

There are many different body care products on the market. This certainly causes many considerations to choose the right body care products and according to the needs or skin problems of each individual. The solution that can be done to this problem is to use a semantic ontology model with the Methontology method. This bodycare product ontology development model produces 10 classes, 5 Object Properties, 5 Data Properties, and 45 individuals. The ontology evaluation process by performing SPARQL query which is used to get the appropriate results. Keywords: Bodycare, Ontology, Methontology, SPARQL, Protégé.
Implementasi Support Vector Regression Untuk Prediksi Harga Rumah Dengan Optimasi Grid Search Mulyawan .; Reza Subagja; Dede Rohman; Deny Indriyana Efendi
JELIKU (Jurnal Elektronik Ilmu Komputer Udayana) Vol 12 No 3 (2024): JELIKU Volume 12 No 3, February 2024
Publisher : Informatics Department, Faculty of Mathematics and Natural Sciences, Udayana University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24843/JLK.2023.v12.i03.p24

Abstract

Rumah merupakan kebutuhan pokok dalam kehidupan manusia, berfungsi sebagai tempat perlindungan tidak hanya dari kondisi cuaca eksternal, tetapi juga dari makhluk hidup lainnya. Harga rumah menjadi elemen kunci dalam transaksi properti, baik melalui cara konvensional maupun digital. Penelitian ini memiliki tujuan untuk menerapkan algoritma Support Vector Regression (SVR) dalam konteks prediksi harga rumah berdasarkan karakteristiknya. Dalam upaya mencapai kinerja model yang optimal, dilakukan optimasi parameter menggunakan algoritma Grid Search. Data yang digunakan diperoleh melalui teknik web scraping dari situs properti rumah123.com, dengan fokus pada wilayah Jakarta. Atribut data mencakup lokasi, luas tanah, luas bangunan, jumlah kamar tidur, jumlah kamar mandi, kapasitas garasi, dan harga rumah. Metode penelitian melibatkan langkah-langkah Obtain, Scrub, Explore, Model, dan Interpret. Dalam pemodelan, dua skenario data dieksplorasi, yakni menggunakan dataset asli dan hasil transformasi logaritma pada variabel target. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model terbaik ditemukan pada skenario data hasil transformasi logaritma, dengan nilai metrik RMSE = 0.2774, MAE = 0.2061, MAPE = 0.1453, dan R-Squared = 0.7867. Parameter optimal yang dihasilkan dari metode grid search adalah Cost = 1, epsilon = 0.1, dan gamma = 1. Keywords: Prediksi Harga Rumah, Support Vector Regression, Grid Search
Fast Fourier Transform (FFT) Dalam Analisis Frekuensi Alat Musik Harmonika Ida Bagus Made Surya Widnyana; Ngurah Agus Sanjaya ER
JELIKU (Jurnal Elektronik Ilmu Komputer Udayana) Vol 12 No 3 (2024): JELIKU Volume 12 No 3, February 2024
Publisher : Informatics Department, Faculty of Mathematics and Natural Sciences, Udayana University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24843/JLK.2023.v12.i03.p15

Abstract

Music is an art of entertainment that has been installed in the world community. Many types of music and musical instruments are used to play a song / instrument. One of the musical instruments commonly used to accompany a musical strain. Harmonica is a wind instrument. How to play this instrument is by blowing and looking for holes to produce sound. Harmonica uses a sound source in the form of a vibrating plate (reed) which is attached to a vibrating plate (reedplate). When air is passed, the reed will respond by vibrating back and forth through the holes (slots) that have been made on the reed plate and produce sound. Fast Fourier Transform (FFT) is a transformation method/model that is usually used to represent voice signals in discrete time domains into voice signals in frequency domains/move time domain signals into frequency domains.
Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbor untuk Memprediksi Pengunduran Diri Karyawan Ni Luh Komang Indira Pramesti; Made Agung Raharja
JELIKU (Jurnal Elektronik Ilmu Komputer Udayana) Vol 12 No 3 (2024): JELIKU Volume 12 No 3, February 2024
Publisher : Informatics Department, Faculty of Mathematics and Natural Sciences, Udayana University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24843/JLK.2023.v12.i03.p01

Abstract

Pengunduran diri karyawan adalah situasi di mana seorang karyawan meninggalkan perusahaan atas kehendak karyawan itu sendiri. Jika terlalu sering terjadi, hal ini merupakan salah satu masalah besar bagi perusahaan yang ingin terus berkembang. Oleh karena itu, penting bagi perusahaan untuk mengantisipasi hal tersebut dengan memprediksi kemungkinan karyawan akan berhenti atau tidak. Prediksi pengunduran diri karyawan dapat dilakukan menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor. Algoritma ini bekerja dengan cara menghitung jarak dari data uji ke data latih untuk menentukan tetangga terdekat. Evaluasi akhir dilakukan menggunakan confusion matrix. Hasil klasifikasi menggunakan K-Nearest Neighbor dengan nilai k = 5 menghasilkan nilai accuracy sebesar 85%, precision sebesar 89%, dan recall sebesar 94%.
Analisis Keamanan pada Aplikasi Udayana Mobile Mengacu pada OWASP Mobile Top 10 2016 Muhammad Arrysatrya Yusuf Putranda; I Komang Ari Mogi
JELIKU (Jurnal Elektronik Ilmu Komputer Udayana) Vol 12 No 3 (2024): JELIKU Volume 12 No 3, February 2024
Publisher : Informatics Department, Faculty of Mathematics and Natural Sciences, Udayana University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24843/JLK.2023.v12.i03.p20

Abstract

Udayana Mobile merupakan aplikasi yang dirilis pada smartphone oleh Universitas Udayana yang bertujuan memudahkan pegawai, dosen, serta mahasiswa mengakses beberapa fitur yang dimiliki Universitas Udayana seperti SIMAK, SIRAISA, SIPENA, dan UKT-Ku. Namun seperti semua aplikasi pada platform smartphone, terdapat kemungkinan isu kerentanan yang ada pada aplikasi Udayana Mobile. Menggunakan MobSF untuk melakukan Analisis Keamanan, dan mengacu pada OWASP Mobile Top 10 2016. Didapatkan hasil bahwa aplikasi ini memiliki tiga isu kerentanan. Rincian kerentanan yang ditemukan merupakan Insufficient Cryptography (kerentanan akibat kurang kuatnya proses hashing pada aplikasi), Client Code Quality (Kerentanan akibat penggunaan database SQLite dimana memungkinan penyerang melakukan serangan SQL Injection), dan Reverse Engineering (Kerentanan yang memungkinan penyerang mendapatkan informasi sensitif dari pengguna seperti username, password, dan key). Berdasarkan kerentanan tersebut, diberikan rekomendasi dalam peningkatan keamanan aplikasi berupa enkripsi data yang lebih kuat, proses validasi dalam eksekusi SQL query, serta teknik obfuscation pada aplikasi.
Klasifikasi Jenis Sampah Menggunakan Metode Transfer Learning Pada Convolutional Neural Network (CNN) Wahyu Vidiadivani; I Ketut Gede Suhartana
JELIKU (Jurnal Elektronik Ilmu Komputer Udayana) Vol 12 No 3 (2024): JELIKU Volume 12 No 3, February 2024
Publisher : Informatics Department, Faculty of Mathematics and Natural Sciences, Udayana University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24843/JLK.2023.v12.i03.p11

Abstract

Indonesia merupakan salah satu negara sebagai penghasil sampah terbanyak di dunia. Produksi sampah mengalami penambahan seiring pertumbuhan penduduk yang signifikan dan meningkatnya kebutuhan masyarakat. Jumlah sampah yang sangat besar dan beragamnya jenis sampah yang tersebar di masyakarat, perlu adanya klasifikasi yang dapat mengidentifikasi jenis-jenis sampah ke beberapa kategori sehingga mudah untuk didaur ulang kembali. Klasifikasi jenis sampah pada penelitian ini dibagi menjadi 12 jenis, yaitu battery, biological, brown-glass, cardboard, clothes, green-glass, meal, paper, plastic, shoes, trash, dan white-glass menggunakan metode Transfer Learning pada Convolutional Neural Network (CNN). CNN (Convolutional Neural Network) merupakan salah satu algoritma deep learning yang populer digunakan untuk klasifikasi citra dan dinilai memiliki performa yang bagus. Pada penelitian ini, arsitektur yang digunakan adalah EffecienNetB0. Dataset yang digunakan dengan total data sebanyak 12412 data, data yang tervalidasi sebanyak 1552 data, dan data yang digunakan pada proses testing sebanyak 1552 data yang terbagi ke 12 kelas.
Perbandingan Kriptografi Klasik Hill Cipher dengan Affine Cipher dalam Pengamanan Data Citra I Nyoman Dwi Pradnyana Putra; I Gede Santi Astawa
JELIKU (Jurnal Elektronik Ilmu Komputer Udayana) Vol 12 No 3 (2024): JELIKU Volume 12 No 3, February 2024
Publisher : Informatics Department, Faculty of Mathematics and Natural Sciences, Udayana University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24843/JLK.2023.v12.i03.p06

Abstract

The development of technology affects several aspects of life, especially in securing confidential data and information. Because of this, there is a way to secure data, namely cryptography, many cryptography techniques have been implemented to hide data information, one of which image data, the purpose of securing image data is to prevent unwanted things such as fraud by using other people’s identities supported by personal photos. In this research, two classical cryptography algorithms will be tested, namely hill cipher and affine cipher by comparing the MSE and PSNR Image values when encryption is carried out. The encryption process is done 6 times with different image in each algorithm, the results of the encryption are compared between the results of the hill cipher encryption image with the affine cipher
Implementasi Docker Container untuk Sistem Monitoring dan Pengontrolan Peralatan Listrik di Laboratorium Cerdas Sahirul Alam; Sri Lestari; Anni Karimatul Fauziyyah; Dzulfikar Dzulfikar
JELIKU (Jurnal Elektronik Ilmu Komputer Udayana) Vol 12 No 3 (2024): JELIKU Volume 12 No 3, February 2024
Publisher : Informatics Department, Faculty of Mathematics and Natural Sciences, Udayana University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24843/JLK.2023.v12.i03.p25

Abstract

Smart laboratory atau laboratorium cerdas adalah laboratorium yang dilengkapi dengan teknologi canggih seperti Internet of Things (IoT), robotika, dan kecerdasan buatan (Artificial Intelligence/AI) untuk meningkatkan efisiensi, akurasi, dan keamanan dalam melakukan penelitian dan pengujian. Dalam sebuah smart laboratory, perangkat IoT dapat digunakan untuk memantau suhu, kelembaban, dan kualitas udara di dalam ruangan, sehingga dapat memastikan kondisi lingkungan yang ideal untuk menjaga kualitas sampel yang diuji. IoT sendiri adalah sebuah konsep yang mengacu pada konektivitas antara berbagai perangkat atau objek yang terhubung ke internet, sehingga memungkinkan perangkat tersebut saling berkomunikasi dan bertukar data. Penelitian ini bertujuan untuk membangun sebuah sistem pemantauan dan pengontrolan peralatan listrik di dalam laboratorium. Sistem yang dibangun menerapkan teknologi IoT sehingga pemantauan dan pengontrolan peralatan listrik akan menjadi lebih mudah dan dapat dilakukan dari mana saja. Selain itu, sistem memanfaatkan teknologi docker container sehingga instalasi dan pengelolaan perangkat lunak dapat dilakukan dengan lebih mudah dan efisien.
Cover & Table of Contents JELIKU Vol. 12 No. 3 Gst Ayu Vida Mastrika Giri
JELIKU (Jurnal Elektronik Ilmu Komputer Udayana) Vol 12 No 3 (2024): JELIKU Volume 12 No 3, February 2024
Publisher : Informatics Department, Faculty of Mathematics and Natural Sciences, Udayana University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Implementasi Metode AHP Pada Sistem Pendukung Keputusan Gaji Bonus Karyawan di PT Sadhana Adiwidya Bhuana I Made Rian Wijaya; I Gusti Ngurah Anom Cahyadi Putra
JELIKU (Jurnal Elektronik Ilmu Komputer Udayana) Vol 12 No 3 (2024): JELIKU Volume 12 No 3, February 2024
Publisher : Informatics Department, Faculty of Mathematics and Natural Sciences, Udayana University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24843/JLK.2023.v12.i03.p02

Abstract

PT Sadhana Adiwidya Bhuana is a company engaged in business and management consulting services which still applies manual methods in giving employee salary bonuses. To develop a Decision Support System (DSS) using the Analytical Hierarchy Process (AHP) method to determine the weight criteria. There are eight criteria used in employee assessment, including Key Performance Indicators (KPI), Data Analysis, Critical Thinking, Creative and Innovative, Communication, Cooperation, Attitude, and Attendance. Then the award is given in four forms, namely less, sufficient, good, and very good, with scores of 1, 2, 3, and 4. The results of the weighting of the criteria with the AHP method obtained key performance indicators (KPI) scores 0.330, data analysis score 0.183, critical thinking score 0.125, creative and innovative score 0.119, communication score 0.111, cooperation score 0.063, attitude score 0.034, and attendance score 0.031. The weight will be a reference in calculating the performance score of the employee who will determine the bonus salary. This system has been tested using blackbox testing, with the test results being appropriate.

Page 2 of 3 | Total Record : 24

 1   2   3 

Filter by Year

2024 2024


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 13 No 1 (2024): JELIKU Volume 13 No 1, August 2024 Vol 12 No 4 (2024): JELIKU Volume 12 No 4, May 2024 Vol 12 No 3 (2024): JELIKU Volume 12 No 3, February 2024 Vol 12 No 2 (2023): JELIKU Volume 12 No 2, November 2023 Vol 12 No 1 (2023): JELIKU Volume 12 No 1, August 2023 Vol 11 No 4 (2023): JELIKU Volume 11 No 4, May 2023 Vol 11 No 3 (2023): JELIKU Volume 11 No 3, February 2023 Vol 11 No 2 (2022): JELIKU Volume 11 No 2, November 2022 Vol 11 No 1 (2022): JELIKU Volume 11 No 1, August 2022 Vol 10 No 4 (2022): JELIKU Volume 10 No 4, May 2022 Vol 10 No 3 (2022): JELIKU Volume 10 No 3, February 2022 Vol 10 No 2 (2021): JELIKU Volume 10 No 2, November 2021 Vol 10 No 1 (2021): JELIKU Volume 10 No 1, Agustus 2021 Vol 9 No 4 (2021): JELIKU Volume 9 No 4, Mei 2021 Vol 9 No 3 (2021): JELIKU Volume 9 No 3, Februari 2021 Vol 9 No 2 (2020): JELIKU Volume 9 No 2, November 2020 Vol 9 No 1 (2020): JELIKU Volume 9 No 1, Agustus 2020 Vol 8 No 4 (2020): JELIKU Volume 8 No 4, Mei 2020 Vol 8 No 3 (2020): JELIKU Volume 8 No 3, February 2020 Vol 8 No 2 (2019): Jeliku Volume 8 No 2, November 2019 Vol 8 No 1 (2019): JELIKU Volume 8 No 1, Agustus 2019 Vol 7 No 4 (2019): JELIKU Volume 7 No 4, Mei 2019 Vol 7 No 3 (2019): JELIKU Volume 7 No 3, Februari 2019 Vol 7 No 2 (2018): JELIKU Volume 7 No 2, 2018 Volume 1 No 2 - Nopember 2012 Volume 1 No 1 - Agustus 2012 More Issue