Articles
<![CDATA[SISTEM PENDETEKSI PERUBAHAN LAHAN HIJAU DI JABODETABEK ]]>
<![CDATA[Andree Phanderson]]>;
<![CDATA[Dyah Erny Herwindiati]]>;
<![CDATA[Bagus Mulyawan]]>
<![CDATA[ Computatio : Journal of Computer Science and Information Systems Vol 2, No 1 (2018): Computatio : Journal of Computer Science and Information Systems ]]>
Publisher : <![CDATA[Faculty of Information Technology, Universitas Tarumanagara ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (1779.231 KB)
|
DOI: 10.24912/computatio.v2i1.1480
<![CDATA[Change of green area in Jakarta, Bogor, Depok, Tangerang and Bekasi (Jabodetabek) has been something very important. Classification of green area aims to do classification in Jabodetabek using Landsat 8 satellite images, band 1, 2, 3, 4 and 5. Before classification was done, the satellite images will be corrected using Radiometric Correction method called Mini-max algorithm. After doing radiometric correction, the classification will use the NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) and SAVI (Soil Adjusted Vegetation Index) method. The selected area will be classified as green when NDVI values similar or has more than 0.3. After perform two categories, Y1 and Y2 are selected by NDVI values using dummy dependent variable. Linear regression method use that dummy dependent variable to classify the selected area in Jabodetabek. To see how can we trust the result, the classified area will be compared with the appearance of selected area in Google Earth. The highest degradation of green area is in Bogor, May 2015, 325.7368 Km2.]]>
<![CDATA[Program Konversi Citra Notasi Balok Menjadi Notasi Angka ]]>
<![CDATA[Hendy Gunawan]]>;
<![CDATA[Janson Hendryli]]>;
<![CDATA[Dyah Erny Herwindiati]]>
<![CDATA[ Computatio : Journal of Computer Science and Information Systems Vol 2, No 2 (2018): COMPUTATIO : JOURNAL OF COMPUTER SCIENCE AND INFORMATION SYSTEMS ]]>
Publisher : <![CDATA[Faculty of Information Technology, Universitas Tarumanagara ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (765.856 KB)
|
DOI: 10.24912/computatio.v2i2.2278
<![CDATA[The Image Conversion Program of Music Notation being Numeric Notation is a character recognition system that accepts input in form of music notation image that produces an output of a DOCX file containing the numeric notation from the input image. Music notation has notation value, ritmic value and written with a music stave. The system consists of four main processes: preprocessing (grayscale and thresholding), notation line segmentation, notation character segmentation, and template matching. Template matching is used to recognize the music notation that obtained after segmentation. The recognition process obtained by comparing the image with the template image that has been inputted before to the database. This system has 100% success rate on segmentation of the character and success rate 38,4843% on the character recognition with template matching.]]>
<![CDATA[Analisis Security Voice Authentication pada Sistem Login 2-FA ]]>
<![CDATA[Gilbert Alexandro Onggo]]>;
<![CDATA[Dyah Erny Herwindiati]]>;
<![CDATA[Janson Hendryli]]>
<![CDATA[ Computatio : Journal of Computer Science and Information Systems Vol 5, No 1 (2021): COMPUTATIO : JOURNAL OF COMPUTER SCIENCE AND INFORMATION SYSTEMS ]]>
Publisher : <![CDATA[Faculty of Information Technology, Universitas Tarumanagara ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.24912/computatio.v1i1.10915
<![CDATA[Program Sistem Login dengan API Otentikasi Suara merupakan sebuah program website yang dibuat untuk memberikan contoh untuk pengembang lain agar dapat membuat website sistem login yang aman. Program ini dibuat menggunakan bahasa pemrograman Python dengan program pengembangan Visual Studio Code, sedangkan berbagai modul dalam program menggunakan Flask dan MongoDB. Hasil dari pengujian program berupa analisa kerentanan program terhadap serangan injeksi SQL, XSS dan Replay. Hasil yang didapatkan berupa kerentanan terhadap penyerangan XSS dan terutama Replay. Serangan XSS dan injeksi dapat terjadi apabila program tidak ada proses filter terhadap bahasa pemrograman pada input. Serangan Replay dapat ditembus karena penggunaan token berbasis waktu. Penyerang dapat mengirim ulang data yang di rekam sebelum token kadaluwarsa. Untuk mencegah kebocoran data, program website dan API harus menggunakan Koneksi yang terenkripsi seperti SSL / TSL. API otentikasi suara dapat melakukan klasifikasi pengguna dengan akurasi 81.25% menggunakan 3 suara sebagai input awal. Namun, API otentikasi suara gagal dalam mencegah serangan replay spoofing dengan akurasi 66.66%. Kuesioner juga diberikan kepada pengembang lain mengenai contoh program yang dibuat dengan 32 responden. Hasil dari kuesioner menunjukkan bahwa “Analisis Security Voice Authenticator pada Sistem Login Two Factor Authentication” dapat menambah ilmu cybersecurity bagi pengembang lainnya.]]>
<![CDATA[PEMILIHAN BAHAN MAKANAN ANAK BALITA DENGAN PENERAPAN FINITE COVERING ]]>
<![CDATA[Ika Chandriyani]]>;
<![CDATA[Dyah Erny Herwindiati]]>;
<![CDATA[Tri Sutrisno]]>
<![CDATA[ Computatio : Journal of Computer Science and Information Systems Vol 6, No 1 (2022): Computatio: Journal of Computer Science and Information Systems ]]>
Publisher : <![CDATA[Faculty of Information Technology, Universitas Tarumanagara ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.24912/computatio.v6i1.16231
<![CDATA[Sistem pemilihan bahan makanan berdasarkan kebutuhan jenis zat gizi merupakan program website yang dibuat untuk memberikan rekomendasi kepada ibu yang memiliki anak balita agar anak balita tersebut dapat terpenuhi kebutuhan zat gizinya sehingga pertumbuhan dan perkembangannya dapat lebih optimal. Diterapkannya metode finite covering agar sistem dapat mengeluarkan rekomendasi kombinasi bahan makanan dengan jumlah jenis paling sedikit namun mencakup seluruh kebutuhan jenis zat gizi penting anak balita. Pada proses perhitungan, dibentuk graf dengan sisi mewakili zat gizi dan simpul mewakili jenis bahan makanan. Graf tersebut kemudian direpresentasikan dalam bentuk matriks untuk dilakukan proses pencarian sel esensial dan pereduksian agar ditemukan minimal covering yaitu himpunan covering dengan jumlah simpul paling sedikit. Pada sistem ini, pengguna dapat memasukkan berbagai jenis bahan makanan kemudian sistem akan memberikan hasil rekomendasi berdasarkan metode finite covering. Sistem difokuskan pada 11 jenis zat gizi, jika bahan makanan yang dimasukkan tidak mengandung kesebelas jenis zat gizi, maka sistem akan memberikan informasi zat gizi yang masih kurang. Berdasarkan percobaan 10 hasil rekomendasi bahan makanan, jika dianalisa secara langsung oleh dokter gizi, didapatkan akurasi 80% dan jika dievaluasi berdasarkan bahan makanan pada sistem didapatkan 93.69%. Kesimpulan yang didapat adalah sistem bekerja dengan baik dan sesuai dengan tujuan pembuatan sistem.]]>
<![CDATA[KLASIFIKASI BUAH BUSUK DAN BUAH MATANG BERDASARKAN DATA IMAGE MENGGUNAKAN MAHALANOBIS DISTANCE ]]>
<![CDATA[Rico Handoyo]]>;
<![CDATA[Dyah Erny Herwindiati]]>;
<![CDATA[Tri Sutrisno]]>
<![CDATA[ Humantech : Jurnal Ilmiah Multidisiplin Indonesia Vol. 2 No. 4 (2023): Humantech : Jurnal Ilmiah Multidisiplin Indonesia ]]>
Publisher : <![CDATA[Program Studi Akuntansi IKOPIN ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
<![CDATA[Buah merupakan komoditas penting dalam sektor pertanian dan sering digunakan sebagai bahan olahan di Indonesia. Selain sebagai komoditas, buah-buahan juga merupakan makanan pokok yang banyak diminati. Namun jika yang dikonsumsi masyarakat adalah buah yang sudah tidak segar lagi, maka akan menimbulkan penyakit bagi yang mengkonsuminya. Oleh karena itu, perlu dilakukan penelitian untuk mengklasifikasikan buah-buahan tersebut apakah busuk atau buah masak. Pada penelitian ini dataset citra apel, pisang, dan jeruk digunakan untuk mengekstraksi nilai karakteristik berdasarkan rata-rata warna RGB dan berdasarkan tekstur menggunakan haar wavelet. Setelah karakteristik diperoleh jarak akan dihitung menggunaan jarak mahalanobis dengan menghitung nilai rata-rata dan matriks kovarians. Penelitian ini menggunakan data training untuk mengambil nilai karakteristiknya dan data testing untuk mengklasifikasikannya dengan jarak mahalanobis berdasarkan berdasarkan nilai karakteristik pada data training. Hasil pengujian pada penelitian ini menunjukkan bahwa akurasi keseluruhan data citra apel, pisang, dan jeruk yang diuji menghasilkan akurasi sebesar 75,55 persen.]]>
<![CDATA[Desain Situs Web yang Responsif berdasarkan Strategi Agile sebagai Pendukung Pemasaran Destinasi Wisata ]]>
<![CDATA[Wasino Wasino]]>;
<![CDATA[Dyah Erny Herwindiati]]>;
<![CDATA[Ignatius Roni Setyawan]]>;
<![CDATA[Haris Maupa]]>
<![CDATA[ JATISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi) Vol 10 No 1 (2023): JATISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi) ]]>
Publisher : <![CDATA[Lembaga Penelitian dan Pengabdian pada Masyarakat (LPPM) STMIK Global Informatika MDP ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.35957/jatisi.v10i1.3088
<![CDATA[Digital innovation in business activities is essential through digital technologies such as websites. The website is a means of marketing tourist destinations that can bring tourists to find exciting information about selected tourist destinations. There is a problem that tourism websites, resulting from some studies, are not implemented for unrestricted use by tourists and tourism industry stakeholders. In addition, there is a lack of responsive and tourist-centric design and interactivity in developing tourism websites. The purpose of this study is to fix these problems by presenting a tourist destination website that is designed responsively. The website is also carefully crafted to improve service performance to support the digital marketing of tourist destinations. The website is designed to be used to manage tourist destinations based on the category, region, and popularity of the tourist destination. A tourism web system with good management of tourist destinations can help ease tourists' visits. This tourist destination website is built responsively using fluid grid layouts, flexible images and media, media queries, and screen resolution techniques. The use of data that has gone through the normalization stage by eliminating partial and transitive dependencies to avoid the occurrence of data anomalies. After testing, the tourist destination website is implemented through the www.pesonajawa.com page.]]>
<![CDATA[PENGENALAN BENTUK WAJAH DENGAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK UNTUK PEMILIHAN MODEL KACAMATA SECARA ONLINE ]]>
<![CDATA[Willson Budianto]]>;
<![CDATA[Dyah Erny Herwindiati]]>;
<![CDATA[Janson Hendryli]]>
<![CDATA[ Infotech: Journal of Technology Information Vol 9, No 2 (2023): NOVEMBER ]]>
Publisher : <![CDATA[STMIK WIDURI ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.37365/jti.v9i2.176
<![CDATA[Glasses were originally only a visual aid for someone who had a visual impairment, but over time glasses have developed into a fashion necessity. Glasses can generally be tried directly in optics, but due to the pandemic, there are restrictions on interaction so that glasses cannot be tried directly. This research discusses face shape recognition using the Viola Jones method and the Convolutional Neural Network method which is useful for providing recommendations for selecting glasses models via online. The input data is an external data from the Kaggle site which has five face shapes namely heart, rectangle, oval, round, and square. The training process is carried out to train the machine to recognize the user's face shape according to its class. The testing process provides accuracy results of 84.38% and macro average values for precision of 85%, recall of 85% and F1-Score of 84%. This system is expected to help users of glasses to choose a model of glasses that suits their face shape online.]]>
<![CDATA[Program Konversi Citra Notasi Balok Menjadi Notasi Angka ]]>
<![CDATA[Hendy Gunawan]]>;
<![CDATA[Janson Hendryli]]>;
<![CDATA[Dyah Erny Herwindiati]]>
<![CDATA[ Computatio : Journal of Computer Science and Information Systems Vol. 2 No. 2 (2018): COMPUTATIO : JOURNAL OF COMPUTER SCIENCE AND INFORMATION SYSTEMS ]]>
Publisher : <![CDATA[Faculty of Information Technology, Universitas Tarumanagara ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.24912/computatio.v2i2.2278
<![CDATA[The Image Conversion Program of Music Notation being Numeric Notation is a character recognition system that accepts input in form of music notation image that produces an output of a DOCX file containing the numeric notation from the input image. Music notation has notation value, ritmic value and written with a music stave. The system consists of four main processes: preprocessing (grayscale and thresholding), notation line segmentation, notation character segmentation, and template matching. Template matching is used to recognize the music notation that obtained after segmentation. The recognition process obtained by comparing the image with the template image that has been inputted before to the database. This system has 100% success rate on segmentation of the character and success rate 38,4843% on the character recognition with template matching.]]>
<![CDATA[Analisis Security Voice Authentication pada Sistem Login 2-FA ]]>
<![CDATA[Gilbert Alexandro Onggo]]>;
<![CDATA[Dyah Erny Herwindiati]]>;
<![CDATA[Janson Hendryli]]>
<![CDATA[ Computatio : Journal of Computer Science and Information Systems Vol. 5 No. 1 (2021): COMPUTATIO : JOURNAL OF COMPUTER SCIENCE AND INFORMATION SYSTEMS ]]>
Publisher : <![CDATA[Faculty of Information Technology, Universitas Tarumanagara ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.24912/computatio.v1i1.10915
<![CDATA[Program Sistem Login dengan API Otentikasi Suara merupakan sebuah program website yang dibuat untuk memberikan contoh untuk pengembang lain agar dapat membuat website sistem login yang aman. Program ini dibuat menggunakan bahasa pemrograman Python dengan program pengembangan Visual Studio Code, sedangkan berbagai modul dalam program menggunakan Flask dan MongoDB. Hasil dari pengujian program berupa analisa kerentanan program terhadap serangan injeksi SQL, XSS dan Replay. Hasil yang didapatkan berupa kerentanan terhadap penyerangan XSS dan terutama Replay. Serangan XSS dan injeksi dapat terjadi apabila program tidak ada proses filter terhadap bahasa pemrograman pada input. Serangan Replay dapat ditembus karena penggunaan token berbasis waktu. Penyerang dapat mengirim ulang data yang di rekam sebelum token kadaluwarsa. Untuk mencegah kebocoran data, program website dan API harus menggunakan Koneksi yang terenkripsi seperti SSL / TSL. API otentikasi suara dapat melakukan klasifikasi pengguna dengan akurasi 81.25% menggunakan 3 suara sebagai input awal. Namun, API otentikasi suara gagal dalam mencegah serangan replay spoofing dengan akurasi 66.66%. Kuesioner juga diberikan kepada pengembang lain mengenai contoh program yang dibuat dengan 32 responden. Hasil dari kuesioner menunjukkan bahwa “Analisis Security Voice Authenticator pada Sistem Login Two Factor Authentication” dapat menambah ilmu cybersecurity bagi pengembang lainnya.]]>
<![CDATA[Penerapan Klasifikasi Suara Sebagai Autentikasi Keamanan Sistem Login Menggunakan Gaussian Mixture Models ]]>
<![CDATA[Audie Milson]]>;
<![CDATA[Dyah Erny Herwindiati]]>;
<![CDATA[Novario Jaya Perdana]]>
<![CDATA[ Computatio : Journal of Computer Science and Information Systems Vol. 8 No. 1 (2024): Computatio: Journal of Computer Science and Information Systems ]]>
Publisher : <![CDATA[Faculty of Information Technology, Universitas Tarumanagara ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.24912/computatio.v8i1.16229
<![CDATA[Program penerapan klasifikasi suara sebagai auntetikasi keamanan sistem login merupakan sebuah program berbasis website yang dibuat untuk menguji efektivitas metode autentikasi suara sebagai alternatif metode autentikasi biometrik dalam meningkatkan keamanan sistem login suatu aplikasi. Program website yang dibuat terdiri dari bagian Frontend dan bagian Backend yang dibangun dengan modul Python Flask dalam pembentukan API yang berfungsi sebagai fungsionalitas website dan modul Vue Js dalam pembuatan tampilan aplikasi. Aplikasi yang dibuat kemudian diuji dari segi fungsionalitas, tingkat akurasi model dalam mengklasifikasikan suara dan keamanannya dengan metode blackbox testing dan serangkaian security test seperti penetration testing, SQL Injection, dan XSS Attack dengan hasil pengujian aplikasi berfungsi sesuai ekspektasi dan tidak rentan terhadap serangan SQL Injection ataupun XSS Attack, sedangkan hasil dari pengujian tingkat akurasi model dalam mengklasifikasikan suara menghasilkan tingkat akurasi sebesar 67% dengan menggunakan 5 suara sebagai input awal. Hasil dari serangkaian pengujian yang telah dilakukan menunjukan bahwa perpaduan metode Linear Predictive Coding dan Gaussian Mixture Model kurang efektif dalam mengklasifikasikan suara, akan tetapi metode Autentikasi Suara berhasil meningkatkan tingkat keamanan sistem login pada aplikasi.]]>
