cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
-
Contact Email
-
Phone
-
Journal Mail Official
-
Editorial Address
-
Location
Kota adm. jakarta selatan,
Dki jakarta
INDONESIA
Jurnal Ilmiah KOMPUTASI
Published by STMIK JAKARTA STI&K
ISSN : 14129434     EISSN : 25497227     DOI : -
Core Subject : Science,
Computer Science & IT
Jurnal Ilmiah Komputasi ISSN : 1412-9434 adalah jurnal ilmiah di bidang Komputer dan Komunikasi yang memuat tulisan-tulisan ilmiah mengenai penelitian-penelitian di bidang: perangkat keras, perangkat lunak, komputasi, jaringan komputer dan komunikasi data. Jurnal terbit empat kali dalam setahun yakni bulan Juni, September, Desember, Maret dan diterbitkan oleh Lembaga Penelitian Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer STI&K. Dewan penyunting merupakan mitra bestari dari beberapa perguruan tinggi yakni: Universitas Gunadarma (UG), Sekolah Tinggi Teknik Cendekia (STTC), Sekolah TinggiManajemen Informatika dan Komputer Pradnya Paramita Malang (STIMATA) dan Universitas Indonesia (UI). Redaksi mengundang para peneliti, praktisi, dan mahasiswa untuk menulis perkembangan ilmu di bidang-bidang tersebut.
Arjuna Subject : -
Articles 15 Documents
 1   2 
Search results for , issue "Vol. 22 No. 3 (2023): Jurnal Ilmiah Komputasi : Vol. 22 No 3, September 2023" : 15 Documents clear
Pemanfaatan Media Sosial dalam Meningkatkan Keuntungan UMKM di Indonesia : Tinjauan Pustaka Sistematis Fadilla Yessa; Yunia Wardi
Jurnal Ilmiah Komputasi Vol. 22 No. 3 (2023): Jurnal Ilmiah Komputasi : Vol. 22 No 3, September 2023
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32409/jikstik.22.3.3397

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui sebaran jurnal yang membahas pemanfaatan media sosial dalam meningkatkan keuntungan UMKM di Indonesia, untuk mengetahui teknik pengumpulan data, metode yang digunakan pada pemanfaatan media sosial dalam meningkatkan keuntungan UMKM, dan untuk mengetahui permasalahan/isu yang ditemukan, media sosial yang dominan, serta hasil penelitian yang diperoleh. Metode analisis yang digunakan adalah Sistematic Literature Review. Unit analis pada penelitian ini adalah 20 artikel jurnal yang membahas tentang pemanfaatan media sosial dalam meningkatkan keuntungan UMKM. Artikel yang dipilih melalui serangkaian kategori. Hasil penelitian menunjukkan bahwa teknik pengumpulan data yang digunakan yakni wawancara. Metode yang digunakan adalah kualitatif. Pada permasalahan/isu yang terjadi adalah mengalami penurunan dalam penjualan maupun permintaan produk barang atau jasa dari konsumen, adanya hambatan dalam pengetahuan mengelola media sosial yang kurang dan tidak adanya fasilitas mengakses media sosial, untuk media sosial yang dominan digunakan adalah facebook sebagai media sosialnya sehingga kebanyakan hasil penelitian adalah mengenai pemanfaatan media sosial memberikan prospek yang baik untuk menaikkan angka penjualan produk UMKM namun penggunaannya masih sebatas hanya sebagai media sosial semata.
Sistem Penunjang Keputusan Pemilihan Taman Kanak-Kanak dengan Menggunakan Metode Multi-Objective Optimization by Ratio Analysis (MOORA) Chintya Mawadhah Sumitro; Natalis Ransi; Rizal Adi Saputra; Dewi Sari Sumitro; Ananda Putriani
Jurnal Ilmiah Komputasi Vol. 22 No. 3 (2023): Jurnal Ilmiah Komputasi : Vol. 22 No 3, September 2023
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32409/jikstik.22.3.3398

Abstract

Kesulitan bagi orang tua dalam menentukan taman kanak-kanak terbaik untuk anaknya sesuai dengan preferensi yang diinginkan menjadi latar belakang utama dalam penelitian ini. Oleh karena itu, peneliti membangun sistem pengambilan keputusan pemilihan taman kanak-kanak di Kota Kendari berbasis android dengan menggunakan 50 data alternatif taman kanak-kanak di Kota Kendari dan 11 kriteria preferensi yang menjadi variabel pertimbangan pada pengambilan keputusan. Metode yang digunakan dalam membangun sistem pengambilan keputusan pemilihan taman kanak-kanak berbasis android adalah Multi-Objective Optimization by Ratio Analysis (MOORA) dan dalam menentukan bobot nilai variabelnya digunakan metode Rank Order Centroid (ROC). Hasil yang didapatkan dari penelitian ini yaitu metode ROC dapat digunakan dalam memberikan nilai bobot pada setiap kriteria dan juga pada setiap subkriterianya. Kemudian, hasil akurasi yang didapatkan dengan penggunaan metode MOORA dalam sistem pendukung keputusan dalam merekomendasikan pemilihan taman kanak-kanak terbaik adalah 92%.
Klasterisasi Perkebunan Kelapa Sawit Rakyat Berdasarkan Luas Area dan Produksi di Wilayah Kalimantan Nor Istiqamah; Nurahman Nurahman
Jurnal Ilmiah Komputasi Vol. 22 No. 3 (2023): Jurnal Ilmiah Komputasi : Vol. 22 No 3, September 2023
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32409/jikstik.22.3.3401

Abstract

Perkebunan kelapa sawit rakyat di Kalimantan memiliki peran yang penting dalam sektor pertanian dan ekonomi daerah. Skala usaha yang lebih kecil dan akses terbatas terhadap sumber daya teknis dan keuangan dapat mempengaruhi produktivitas dan kualitas produksi. Selain itu, harga jual yang fluktuatif dan persaingan yang ketat di pasar dapat mempengaruhi pendapatan petani. Terdapat juga dampak negative dan positifnya dari perkebunan kelapa sawit, ekspansi perkebunan kelapa sawit memberikan dampak positif berupa peningkatan pendapat rumah tangga dan peningkatan daya beli masyarakat, namun di sisi lain, ekspansi perkebunan kelapa sawit menyebabkan kerusakan lingkungan, kekeringan di wilayah hulu dan kebanjiran di wilayah hilir. Dengan demikian dampak negative seharusnya perlu di minimalis dengan menekankan pemberian dampak positif lebih banyak lagi. Wilayah-wilayah yang memiliki hasil produksi lebih tinggi dengan luas area tertentu bahkan meningkatkan perekonomian masyarakat tentunya perlu di lestarikan. Untuk wilayah-wilayah yang belum mengangkat perekonomian masyarakat perlu di evaluasi kembali bahkan perlu mendapatkan binaan. Untuk itu perlu dilakukan pengelompokkan wilayah agar dapat diketahui cluster wilayah wilayah di Kalimantan. Bedasarkan permasalahan tersebut salah satu teknik yang dapat akan dilakukan yaitu metode klasterisasi. Pada penelitian ini pengelompokkan data menggunakan algoritma k-means untuk mengelompokkan perkebunan kelapa sawit berdasarkan tingkat populasi tertinggi di Kalimantan yaitu dengan data luas area, produksi, dan produktivitas, kesejahteraan. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui sebuah informasi lebih dalam dan dapat digunakan untuk membuat strategi atau kebijakan dalam meningkatkan perkebunan kelapa sawit berkelanjutan di Kalimantan. Klasterisasi dilakukan dengan membagi wilayah menjadi beberapa kelompok tertentu. Pengujian pada Cluster dilakukan sebanyak 7 kali mulai dari nilai K=2 hingga nilai K=8. Pengujian performa pada nilai cluster dilakukan dengan metode Elbow. Hasil analisis menunjukkan bahwa kurva memiliki siku yang paling tajam pada nilai k = 4. Oleh karena itu, dapat disimpulkan bahwa nilai k yang paling cocok atau optimal untuk data penelitian ini adalah 4.
Sistem Pendeteksi Gerakan Bahasa Isyarat Indonesia Menggunakan Webcam Dengan Metode Supervised Learning Daniel Robert Marydo Nababan; Zuly Budiarso
Jurnal Ilmiah Komputasi Vol. 22 No. 3 (2023): Jurnal Ilmiah Komputasi : Vol. 22 No 3, September 2023
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32409/jikstik.22.3.3403

Abstract

Teknologi sistem deteksi gambar mengalamai perkembangan yang sangat pesat dimana fungsinya yang dapat menyelesaikan masalah utama ,seperti membantu orang dengan gangguan pendengaran yang mengandalkan bahasa isyarat untuk berkomunikasi.Banyak penyandang tunarungu-wicara atau bisu sangat bergantung dengan bahasa isyarat sebagai media komunikasi namun sering mengalami kesulitan saat berkomunikasi dengan masyarakat umum yang tidak memahami bahasa isyarat.Untuk mengatasi masalah tersebut peneliti mengimplementasikan sistem Machine Learning (ML) dengan metode Supervised Learning untuk mendeteksi gerakan bahasa isyarat agar dapat dipahami oleh masyarakat umum. Untuk mengimplementasikan Teknik Machine Learning pada tugas tersebut,peneliti menggunakan SSD Mobile net V2 Pra-Pelatihan yang telah dilatih pada dataset.Untuk mendapatkan model deteksi yang akurat dan konsisten mengklasifikasi bahasa isyarat yang dikembangkan peneliti menggunakan SSD ResNet50 V1 FPN 640X640 yang berfungsi melaksanakan training dan testing gambar kata menggunakan pembelajaran transfer . Orang yang mempraktikkan bahasa isyarat dapat memperoleh manfaat dari pembuatan sistem sistem deteksi bahasa isyarat. Deteksi gerakan tangan akan diteliti dan dievaluasi menggunakan algoritma Computer Vision (CV) sebagai antar muka manusia dan computer. Kumpulan metode pengolahan citra dengan klasifikasi gestur dan manusia menjadi metode terbaik untuk mendeteksi.Tanpa latar belakang atau pencahayaan apapun sistem dapat mengenali gerakan bahasa isyarat dengan akurasi 90%.
Implementasi Metode Cluster Analysis K-Means dalam Segmentasi Engelberth Worabai; Alva Hendi Muhammad; Tony Hidayat
Jurnal Ilmiah Komputasi Vol. 22 No. 3 (2023): Jurnal Ilmiah Komputasi : Vol. 22 No 3, September 2023
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32409/jikstik.22.3.3493

Abstract

UMKM smilax ointment is a business that sells goods in the form of ointments that are useful for the male reproductive organs. These MSMEs still use traditional business strategies and use computer technology only for database creation. Smilax ointment UMKM product is Smilax cream which consists of 3 packages, namely 100 grams, 80 grams, and 40 grams. The research was conducted using the UMKM database and the clustering method used was k-means clustering because K-means is non-hierarchical in accordance with the data obtained from UMKM. In addition, k-means is able to classify data very quickly compared to fuzzy k- means[1]. This research includes the stages of data collection, preprocessing, analysis process (k-means), evaluation, and conclusions. The results of the clustering classification which was carried out four times based on the type of packaging, obtained a value of k = 2 where the cluster "0" is the unproductive region/city and cluster "1" is the most productive region/city, namely Jakarta and Jayapura both for the 100 gram, 80 gram, packaging type. and 40grams.

Page 2 of 2 | Total Record : 15

 1   2 

Filter by Year

2023 2023


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 24 No. 3 (2025): Jurnal Ilmiah Komputasi : Vol. 24 No 3, September 2025 Vol. 24 No. 2 (2025): Jurnal Ilmiah Komputasi : Vol. 24 No 2, Juni 2025 Vol. 24 No. 1 (2025): Jurnal Ilmiah Komputasi : Vol. 24 No 1, Maret 2025 Vol. 23 No. 4 (2024): Jurnal Ilmiah Komputasi : Vol. 23 No 4, Desember 2024 Vol. 23 No. 3 (2024): Jurnal Ilmiah Komputasi : Vol. 23 No 3, September 2024 Vol. 23 No. 2 (2024): Jurnal Ilmiah Komputasi : Vol. 23 No 2, Juni 2024 Vol. 23 No. 1 (2024): Jurnal Ilmiah Komputasi : Vol. 23 No 1, Maret 2024 Vol. 22 No. 4 (2023): Jurnal Ilmiah Komputasi : Vol. 22 No 4, Desember 2023 Vol. 22 No. 3 (2023): Jurnal Ilmiah Komputasi : Vol. 22 No 3, September 2023 Vol. 22 No. 2 (2023): Jurnal Ilmiah Komputasi : Vol. 22 No 2, Juni 2023 Vol. 22 No. 1 (2023): Jurnal Ilmiah Komputasi : Vol. 22 No 1, Maret 2023 Vol. 21 No. 4 (2022): Jurnal Ilmiah Komputasi : Vol. 21 No 4, Desember 2022 Vol. 21 No. 3 (2022): Jurnal Ilmiah Komputasi : Vol. 21 No 3, September 2022 Vol. 21 No. 2 (2022): Jurnal Ilmiah Komputasi Volume: 21 No. 2, Juni 2022 Vol. 21 No. 1 (2022): Jurnal Ilmiah Komputasi Volume: 21 No. 1, Maret 2022 Vol. 21 No. 2 (2022): Juni 2022 Vol. 20 No. 4 (2021): Jurnal Ilmiah Komputasi Volume: 20 No. 4, Desember 2021 Vol. 20 No. 1 (2021): Jurnal Ilmiah Komputasi Volume: 20 No. 1, Maret 2021 Vol. 19 No. 4 (2020): Jurnal Ilmiah Komputasi Volume: 19 No. 4, Desember 2020 Vol. 19 No. 3 (2020): Jurnal Ilmiah Komputasi Volume: 19 No. 3, September 2020 Vol. 19 No. 2 (2020): Jurnal Ilmiah Komputasi Volume: 19 No. 2, Juni 2020 Vol. 19 No. 1 (2020): Jurnal Ilmiah Komputasi Volume: 19 No. 1, Maret 2020 Vol 19, No 2 (2020): Juni Vol 19, No 1 (2020): Maret Vol 18, No 4 (2019): Desember Vol 18, No 3 (2019): September Vol 18, No 2 (2019): Juni Vol 18, No 1 (2019): Maret Vol 17, No 4 (2018): Desember Vol 17, No 3 (2018): September Vol 17, No 2 (2018): Juni Vol 17, No 1 (2018): Maret Vol 17, No 1 (2018): Maret Vol 16, No 3 (2017): Desember Vol 16, No 2 (2017): September Vol 16, No 1 (2017): Juni Vol 15, No 2 (2016): Desember Vol 15, No 1 (2016): Jurnal Ilmiah KOMPUTASI Vol 15, No 1 (2016): Juni Vol 14, No 2 (2015): Desember Vol 14, No 2 (2015): Desember Vol 14, No 1 (2015): Juni Vol. 12 No. 2 (2013): Jurnal Ilmiah Komputasi Volume: 12 No. 2, Desember 2013 Vol. 12 No. 1 (2013): Jurnal Ilmiah Komputasi Volume: 12 No. 1, Juni 2013 Vol 12, No 2 (2013): Desember More Issue