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 16 Documents
 1   2 
Search results for , issue "Vol. 23 No. 2 (2024): Jurnal Ilmiah Komputasi : Vol. 23 No 2, Juni 2024" : 16 Documents clear
Penerapan Web Semantik Berdasarkan Ontologi Pada Pencarian Judul Skripsi Dengan Algoritma Boyer-Moore Mubarak, Ahmad; Ikhsan, Muhammad; Putri, Raissa Amanda
Jurnal Ilmiah Komputasi Vol. 23 No. 2 (2024): Jurnal Ilmiah Komputasi : Vol. 23 No 2, Juni 2024
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32409/jikstik.23.2.3587

Abstract

Skripsi merupakan penelitian karya ilmiah yang bertujuan untuk mendapatkan gelar sarjana. Sistem pencarian judul dan data skripsi pada tingkat yang spesifik (fakultas) dibutuhkan pada suatu universitas yang dapat memudahkan pengguna mencari informasi terkait, dimana dalam penelitian ini menggunakan basis web semantik. Web semantik sebagai sebuah web yang mampu mendeskripsikan sesuatu yang dimengerti oleh mesin, memiliki keunggulan dalam keterbukaan data. Web semantik menyajikan informasi yang dinamis dan lebih akurat. Metode dalam perancangan web semantik menggunakan bahasa ontologi yang dirancang sesuai basis pengetahuan. Pada tingkat yang lebih spesifik, dimana khususnya pada Fakultas Sains dan Teknologi, belum ada layanan yang dapat mencari informasi skripsi apa saja yang telah dipublikasikan, sehingga user harus mencari melalui Repository UIN-SU dan memungkinkan untuk memakan waktu yang cukup lama, dimana dengan banyaknya konten yang terkandung di dalam website tersebut, penggunaan pencarian berbasis keyword untuk mencari informasi yang diinginkan user menjadi kurang efektif. Akibatnya, dapat memakan waktu untuk menemukan hasil yang diinginkan dari konten yang diberikan mesin pencari. Pengujian dilakukan dari penelitian ini, dengan mengkonversi query bentuk bahasa alami menjadi SPARQL yang dilakukan dengan algoritma Boyer-Moore, didapati bahwa dari 17 kalimat pencarian, terdapat 16 kalimat yang menampilkan hasil yang sesuai dengan knowledge base dengan tingkat keberhasilan mencapai 94%.
Prediksi Kinerja Calon Mahasiswa Berdasarkan Nilai Seleksi Masuk Menggunakan Pendekatan Machine Learning Ariyanto, Sisia Dika; Wulandhari, Lili Ayu
Jurnal Ilmiah Komputasi Vol. 23 No. 2 (2024): Jurnal Ilmiah Komputasi : Vol. 23 No 2, Juni 2024
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32409/jikstik.23.2.3589

Abstract

Politeknik Astra menerapkan tes seleksi masuk dimana salah satu tahapan utamanya adalah Tes Potensi Akademik (TPA). TPA terdiri dari tujuh subtes. Panitia seleksi berkeinginan untuk melakukan perubahan menjadi efektif dan efisien dengan mengurangi jumlah subtes berdasarkan subtes yang paling berpengaruh. Untuk mengetahui subtes yang paling berpengaruh terhadap performa mahasiswa, digunakanlah Machine Learning . Pendekatan dilakukan dengan algoritma klasifikasi dan regresi. Hasil dari klasifikasi, algoritma Random Forest memberikan hasil terbaik. Selanjutnya untuk melihat fitur yang paling berpengaruh terhadap kelulusan seleksi masuk, dilakukan seleksi fitur dengan metode filter dan impurity-based . Tiga fitur terbaik diperoleh dari Prodi MI dan Non-MI. Selanjutnya dilakukan regresi dengan dua algoritma, yaitu Support Vector Regression (SVR) dan Neural Network Regression dengan konfigurasi 3, 5, dan model 7 fitur. Hasil terbaik konsisten dengan dua model data yaitu algoritma SVR dengan mean absolute error untuk Prodi MI 0.17 dan Non-MI 0.19. Hasilnya, model data dengan 3 fitur memiliki hasil terbaik untuk Prodi MI, artinya TPA dapat disederhanakan dengan tiga fitur, sedangkan pada Prodi Non MI, hasil terbaik pada tujuh fitur.
Penerapan Model View Controller Berbasis Framework Codeigniter Pada Sistem Penjualan. Studi Kasus : Toko Jaya Motor) Wulandari, Maria Sri; Noveandini, Rahayu; Febriansyah, Febriansyah
Jurnal Ilmiah Komputasi Vol. 23 No. 2 (2024): Jurnal Ilmiah Komputasi : Vol. 23 No 2, Juni 2024
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32409/jikstik.23.2.3597

Abstract

Seiring dengan perkembangan teknologi dunia bisnis yang begitu pesat, setiap orang yang beranggapan bahwa melakukan proses transaksi jual beli harus dilakukan dengan cara datang langsung ke tempat kini telah bergeser. Teknologi internet mempunyai efek yang sangat besar pada perdagangan atau bisnis. hanya dari rumah atau ruang kantor, calon pembeli dapat melihat produk-produk pada layar komputer, mengakses informasinya, melakukan pemesanan dan membayar dengan pilihan yang tersedia. Calon pembeli dapat menghemat waktu dan biaya karena tidak perlu datang ke toko atau tempat transaksi sehingga dari tempat duduk mereka dapat mengambil keputusan dengan cepat. Dalam bisnis menjual berbagai sparepart kendaraan berbagai jenis merk kendaraan bermotor,  saat ini Toko Jaya Motor masih menggunakan sistem konvensional, dimana para pelanggan harus datang langsung ke Toko. Merancang dan membangun sistem penjualan berbasis web menggunakan metode pengembangan sistem model Waterfall yang menekankan pembuatan yang berurutan dan sistematis. Pola arsitektur yang digunakan pada pembuatan sistem ini dengan Model View Controller (MVC) dengan bantuan framework codeigniter dan Bootstrap sebagai bantuan pembuatan web yang dinamis dan responsif. Perancangan sistem yang digunakan dalam pembuatan website ini adalah Unified Modeling Language (UML) dan Entity Relationship Diagram (ERD) untuk menunjukan relasi database. Sistem yang dibangun dapat menampilkan secara online tentang layanan dan produk, sehingga dapat diakses dimanapun dan kapanpun.
Klasifikasi Penyakit Alzheimer pada Citra Medis Magnetic Resonance Images dengan Arsitektur DenseNet121 Ismail, Muhamad Yusuf; Sunyoto, Andi; Purwanto, Agus
Jurnal Ilmiah Komputasi Vol. 23 No. 2 (2024): Jurnal Ilmiah Komputasi : Vol. 23 No 2, Juni 2024
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32409/jikstik.23.2.3600

Abstract

Penyakit Alzheimer merupakan penyakit neurodegeneratif yang paling umum terjadi pada manusia, terutama pada lansia, dan merupakan masalah kesehatan global yang serius. Citra Magnetic Resonance Imaging (MRI) ini dapat membantu membedakan kondisi normal pada pasien penyakit Alzheimer. Tetapi interpretasi MRI secara manual gambar oleh profesional medis masih memiliki keterbatasan tertentu. Proses interpretasi manual memakan waktu dan bergantung pada keterampilan dan pengalaman individu. Selain itu, kemungkinan kesalahan manusia juga meningkatkan risiko kesalahan diagnostik. Masalah tersebut bisa diatasi dengan menggunakan kecerdasan buatan, yaitu dengan menerapkan metode Convolutional Neural Network (CNN) dengan model Densenet121 yang dilatih untuk membedakan suatu objek bedasarkan gambar. Untuk tujuan tersebut, penelitian ini menerapkan metode Densenet121 untuk melakukan proses klasifikasi jenis penyakit Alzheimer melalui citra MRI otak. Hasil dari penelitian tersebut adalah metode Densenet 121 dapat digunakan untuk proses klasifikasi penyakit Alzheimer melalui citra MRI otak dengan tingkat akurasi 97,83%.
Peningkatan Keamanan Pesan Teks Menggunakan Super Enkripsi Algoritma Caesar Cipher Standard Dan Vigenere Autokey Supriyatno, Alfaruq Marsalsani; Ardhianto, Eka
Jurnal Ilmiah Komputasi Vol. 23 No. 2 (2024): Jurnal Ilmiah Komputasi : Vol. 23 No 2, Juni 2024
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32409/jikstik.23.2.3602

Abstract

Keamanan data merupakan hal yang penting untuk dijaga, terutama di era digital saat ini. Kriptografi adalah salah satu metode untuk menjaga keamanan data. Teknik enkripsi digunakan untuk menjaga data aman.  Penggunaan konsep super enkripsi memberikan dampak terhadap peningkatan keamanan data. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk meningkatkan algoritma Caesar Cipher Standar dengan gagasan tentang pendekatan super enkripsi. Untuk mencapai tujuan ini, metode ini digunakan untuk menggabungkan algoritma Caesar Cipher Standar dengan Vigenere Autokey untuk metrik kinerja perhitungan entropi. Hasilnya menunjukkan peningkatan nilai entropi metode super enkripsi sebesar 63,2% dibandingkan dengan nilai sebelumnya 59,3%. Dengan demikian, metode super enkripsi dapat digunakan untuk memperkuat algoritma Caesar Cipher Standar
Implementasi Business Intelligence Menggunakan Tableau Untuk Visualisasi Data Dampak Judi Online Di Indonesia Baktiar, Muhammad Yusuf; Ade Davy Wiranata
Jurnal Ilmiah Komputasi Vol. 23 No. 2 (2024): Jurnal Ilmiah Komputasi : Vol. 23 No 2, Juni 2024
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32409/jikstik.23.2.3609

Abstract

Kasus judi online di Indonesia yang semakin meningkat seiring dengan perkembangan teknologi dan penggunaan internet. Perkembangan teknologi seluler dan internet telah memberikan kemudahan komunikasi, namun juga membuka peluang bagi aktivitas negatif seperti judi online. Judi online menyebabkan masalah sosial, kesehatan mental, dan ekonomi, termasuk perselisihan rumah tangga, pencurian, dan kriminalitas. Penelitian ini menggunakan metode Business Intelligence (BI) dengan platform Tableau untuk memproses data sekunder dari situs Kaggle. Data tersebut kemudian divisualisasikan untuk mendukung proses pengambilan keputusan terkait penanganan kasus judi online. Hasil penelitian menunjukkan bahwa provinsi Jawa Barat memiliki jumlah kasus judi online tertinggi dengan 265.800.000 kasus pada tahun 2023, sementara jumlah pengguna terendah berada di DKI Jakarta dengan 130 akun. Keseluruhan pengguna judi online di Indonesia mencapai 5.372 akun, dengan total 740.160.000 kasus pada tahun 2023. Visualisasi data dalam bentuk berbagai grafik dan dashboard di Tableau membantu menyampaikan pemahaman dan perbandingan mengenai fenomena judi online kepada masyarakat. Dengan analisis ini, diharapkan berbagai pihak dapat lebih mudah memahami dan mengambil langkah untuk mengatasi masalah judi online yang semakin marak.

Page 2 of 2 | Total Record : 16

 1   2 

Filter by Year

2024 2024


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): Juni Vol 15, No 1 (2016): Jurnal Ilmiah KOMPUTASI 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