Articles
<![CDATA[SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS PEMETAAN DAN ANALISIS LAHAN PERTANIAN DI KABUPATEN PEKALONGAN ]]>
<![CDATA[Nikmah Rahmawati]]>;
<![CDATA[Ragil Saputra]]>;
<![CDATA[Aris Sugiharto]]>
<![CDATA[ Journal of Informatics and Technology Vol 2, No 1 (2013): Wisuda Januari 2013 ]]>
Publisher : <![CDATA[Jurusan Ilmu Komputer / Informatika, FMIPA UNDIP, Semarang ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (335.354 KB)
<![CDATA[Kabupaten Pekalongan mempunyai persediaan areal lahan untuk pengembangan pertanian bila ditinjau dari segi luasan dan teknis budayanya. Penyebaran informasi lahan pertanian yang belum maksimal, secara tidak langsung dapat memperlambat pengembangan pertanian, sehingga diperlukan suatu sistem yang dapat memberikan informasi tentang pemetaan lahan yang dapat diakses dengan mudah oleh Dinas Pertanian dan masyarakat. Selain memetakan lahan pertanian, dibutuhkan analisis lahan pertanian yang menghasilkan informasi tentang kecamatan yang memiliki lahan pertanian terluas beserta hasil pertanian tertinggi yang dapat digunakan untuk mengetahui potensi pertanian yang dimiliki dari kecamatan tersebut. Data yang dipakai dalam proses analisis lahan pertanian adalah data hasil pertanian dan data lahan pertanian berdasarkan jenis pengairan. SIG Pertanian dibangun menggunakan MapServer, bahasa pemrograman PHP, dan sistem manajemen basis data MySQL. Sistem ini menyajikan informasi hasil pertanian, curah hujan dan tinggi tanah dari permukaan air laut dalam bentuk peta digital serta analisis lahan pertanian berdasarkan pengairan]]>
<![CDATA[OPTICAL CHARACTER RECOGNITION MENGGUNAKAN ALGORITMA TEMPLATE MATCHING CORRELATION ]]>
<![CDATA[Suryo Hartanto]]>;
<![CDATA[Aris Sugiharto]]>;
<![CDATA[Sukmawati Nur Endah]]>
<![CDATA[ Journal of Informatics and Technology Volume 1, Nomor 1, Tahun 2012 ]]>
Publisher : <![CDATA[Jurusan Ilmu Komputer / Informatika, FMIPA UNDIP, Semarang ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (424.33 KB)
<![CDATA[OCR (Optical Character Recognition) is an effective solution to the process of converting printed documents into digital documents. The problems that arise in the process of computer letters recognition is how a recognition techniques to identify different types of characters with different sizes and shapes. Recognition method used in this final project is the template matching correlation method. Prior to the recognition process, the input image with a format *.bmp or *.jpg processed first at the preprocessing process, which includes the binerisasi, segmentation, and normalization of images. Average recognition success rate of 92,90% is generated by this system. The final results showed that the use of the template matching correlation method is effective enough to build an OCR system with good accuracy.]]>
<![CDATA[SISTEM PAKAR DIAGNOSIS PENYAKIT TANAMAN CENGKIH DENGAN METODE INFERENSI FORWARD CHAINING ]]>
<![CDATA[Pramudita Eka Hananto]]>;
<![CDATA[Priyo Sidik Sasongko]]>;
<![CDATA[Aris Sugiharto]]>
<![CDATA[ Journal of Informatics and Technology Vol 1, No 3 (2012): Wisuda Agustus 2012 ]]>
Publisher : <![CDATA[Jurusan Ilmu Komputer / Informatika, FMIPA UNDIP, Semarang ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (777.622 KB)
<![CDATA[Perawatan tanaman cengkih merupakan hal yang wajib dilakukan bagi pengelola perkebunan cengkih. Hal terpenting yang perlu diketahui oleh setiap pengelola adalah bagaimana mengidentifikasi, menangani, dan mencegah serangan penyakit pada tanaman cengkih. Konsultasi kepada ahli tanaman cengkih merupakan salah satu solusi bagi mereka yang belum paham mengenai hal-hal tersebut, tetapi melakukan konsultasi terus-menerus bukanlah hal yang efektif. Untuk memecahkan permasalahan tersebut, dibangun sebuah sistem pakar sebagai media konsultasi bagi pengelola perkebunan cengkih sebagai pengganti seorang pakar. Sistem pakar ini dikembangkan menggunakan metode forward chaining, berbasis desktop, dan menggunakan bahasa pemrograman Visual Basic. Microsoft SQL Server digunakan sebagai platform dasar pembentukan basis pengetahuan sistem pakar ini. Sistem pakar ini dapat membantu para pengelola perkebunan cengkih untuk mengidentifikasi dan menangani penyakit-penyakit cengkih, tanpa harus berulang kali melakukan konsultasi kepada pakar]]>
<![CDATA[RANCANG BANGUN E-COMMERCE TEMPLATE UNTUK APLIKASI CONTENT AND MANAGEMENT ELECTRONIC MALL (CAME-MALL) ]]>
<![CDATA[Kamal Maulana]]>;
<![CDATA[Aris Sugiharto]]>;
<![CDATA[Helmie Arif Wibawa]]>
<![CDATA[ Journal of Informatics and Technology Vol 1, No 2 (2012): Wisuda April 2012 ]]>
Publisher : <![CDATA[Jurusan Ilmu Komputer / Informatika, FMIPA UNDIP, Semarang ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (475.831 KB)
<![CDATA[Kebanyakan e-commerce di Indonesia masih berorientasi ke pasar regional. Sehingga e-commerce tersebut masih menggunakan bahasa Indonesia. Adanya e-commerce template memudahkan pembuatan sebuah e-commerce. Namun, kebanyakan e-commerce template menggunakan bahasa Inggris sebagai default. Dibutuhkan aplikasi pembuat e-commerce yang menggunakan bahasa Indonesia dan memiliki fungsi-fungsi yang hanya dibutuhkan oleh pengguna pemula. Came-mall adalah salah satu aplikasi e-commerce template yang menggunakan bahasa Indonesia dan mengadopsi pembayaran transaksi berupa transfer antar bank. Came-mall dibangun dengan menggunakan model Unified Process. Came-mall digunakan untuk membuat e-commerce dan melakukan manajemen pengguna, tampilan, transaksi, serta testimoni dari pelanggan]]>
<![CDATA[PREDIKSI PENDAPATAN PEMERINTAH INDONESIA MENGGUNAKAN SIMULASI MONTE CARLO ]]>
<![CDATA[Afry Rachmat]]>;
<![CDATA[Sukmawati Nur Endah]]>;
<![CDATA[Aris Sugiharto]]>
<![CDATA[ Journal of Informatics and Technology Vol 1, No 4 (2012): Wisuda Oktober 2012 ]]>
Publisher : <![CDATA[Jurusan Ilmu Komputer / Informatika, FMIPA UNDIP, Semarang ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (339.681 KB)
<![CDATA[Pemerintah menyusun APBN untuk melakukan kegiatan pemerintahan pada tiap tahunnya. Anggaran pendapatan pemerintah sangat penting untuk menentukan belanja negara. Selama ini anggaran pendapatan pemerintah disusun berdasarkan data yang berasal dari departemen keuangan. Aplikasi prediksi pendapatan Pemerintah Indonesia menggunakan simulasi monte carlo dapat menjadi solusi untuk melakukan prediksi beberapa tahun berikutnya. Aplikasi ini menggunakan data antara tahun 1990 – 2009 yang diambil dari buku statistik ekonomi keuangan Indonesia yang diterbitkan oleh Bank Indonesia. Data yang digunakan untuk simulasi adalah data pendapatan negara yang terdiri dari : pendapatan negara dan hibah, penerimaan dalam negeri, penerimaan perpajakan dan penerimaan negara bukan pajak. Pengujian hasil prediksi dilakukan dengan cara membandingkan hasil prediksi dengan data tahun 2010. Hasil pengujian keempat data di atas dengan 10.000 iterasi menunjukkan bahwa rata – rata tingkat keakuratannya mencapai 82,05%.]]>
<![CDATA[APLIKASI PENGISIAN PULSA BERBASIS JAVA ANDROID ]]>
<![CDATA[Roby Hanintyo Nursio Sakti]]>;
<![CDATA[Sukmawati Nur Endah]]>;
<![CDATA[Aris Sugiharto]]>
<![CDATA[ Journal of Informatics and Technology Vol 2, No 2 (2013): Wisuda April 2013 ]]>
Publisher : <![CDATA[Jurusan Ilmu Komputer / Informatika, FMIPA UNDIP, Semarang ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (681.044 KB)
<![CDATA[Penjual pulsa dewasa ini banyak sekali ditemui, hampir di setiap tempat terdapat toko yang menjual pulsa. Penjual pulsa melakukan transaksi Pengisian pulsa melalui sms yang dikirimkan ke server pulsa dengan menggunakan ponselnya. Untuk melakukan catatan transaksi dibuatlah manual catatan yang ditulis dalam sebuah buku catatan. Apabila buku catatan hilang maka rekapitulasi transaksi tidak dapat diketahui lagi. Salah satu solusi dari masalah tersebut adalah dengan membangun sebuah “Aplikasi Pengisian Pulsa Berbasis Java Android”. Pengembangan aplikasi menggunakan metode Unified Process yang disesuaikan dengan kebutuhan penjual pulsa. Hasil dari pengembangan aplikasi yang dibuat berisi menu-menu yang diantaranya menu Pengisian pulsa, menu cek saldo, menu catatan transaksi, menu informasi transaksi, dan menu setting untuk mendukung keamanan transaksi Pengisian pulsa. Sehingga penjual pulsa lebih mudah dalam mengelola usaha penjualan pulsa.]]>
<![CDATA[ANALISIS POLA GARIS DASAR TULISAN TANGAN UNTUK MENGIDENTIFIKASI KEPRIBADIAN SESEORANG MENGGUNAKAN SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) ]]>
<![CDATA[Eko Prasetiawan]]>;
<![CDATA[Aris Sugiharto]]>;
<![CDATA[Sukmawati Nur Endah]]>
<![CDATA[ Journal of Informatics and Technology Vol 2, No 3 (2013): Wisuda Agustus 2013 ]]>
Publisher : <![CDATA[Jurusan Ilmu Komputer / Informatika, FMIPA UNDIP, Semarang ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (398.187 KB)
<![CDATA[Grafologi merupakan teknik untuk mengetahui kepribadian seseorang melalui tulisan tangan dengan menggunakan beberapa fitur yang ada pada tulisan, salah satunya yaitu fitur garis dasar tulisan tangan. Aplikasi analisis pola garis dasar tulisan tangan ini dibangun menggunakan metode Support Vector Machine (SVM) yang terbagi menjadi dua tahapan yaitu tahap pelatihan dan tahap pengujian. Pada tahap pelatihan terdapat dua tahapan yaitu tahap analisis citra dan penentuan kelas citra. Adapun keluaran dari tahap analisis citra ini adalah data berupa titik absis yang disimpan dalam bentuk file txt yang nantinya digunakan di tahap pengujian. Sedangkan tahap pengujian dilakukan untuk mengetahui seberapa besar akurasi ketepatan aplikasi yang dibuat dapat bekerja mengklasifikasikan data masukan sekaligus memberikan hasil berupa identifikasi kepribadian pengguna. Tahap pengujian dilakukan sebanyak 5 kali dengan menggunakan dua skenario dengan total jumlah data yang digunakan sebanyak 90 data. Skenario pertama menggunakan jumlah data yang sama antara data pelatihan dan pengujian, menghasilkan persentase keberhasilan dengan rata-rata 98,00%, sedangkan skenario kedua yang menggunakan jumlah data yang berbeda antara data pelatihan dan pengujian, menghasilkan persentase keberhasilan dengan rata-rata 97,85%]]>
<![CDATA[PENGEMBANGAN SISTEM INFORMASI SELEKSI BEASISWA UNGGULAN P3SWOT KEMDIKNAS ONLINE MENGGUNAKAN UNIFIED PROCESS ]]>
<![CDATA[Irfan Pradipta]]>;
<![CDATA[Aris Sugiharto]]>;
<![CDATA[Sukmawati Nur Endah]]>
<![CDATA[ Journal of Informatics and Technology Volume 1, Nomor 1, Tahun 2012 ]]>
Publisher : <![CDATA[Jurusan Ilmu Komputer / Informatika, FMIPA UNDIP, Semarang ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (580.748 KB)
<![CDATA[Pariwisata di Kota Semarang semakin berkembang, banyak wisatawan baik dalam dan luar negeri sering berkunjung ke Kota Semarang. Dengan banyaknya wisatawan, diperlukan suatu sistem yang dapat memberikan informasi tentang hotel yang dapat diakses dengan mudah. SIG Hotel dikembangkan dengan waterfall model, dan dibangun dengan bahasa pemrograman PHP, penanganan data spasial menggunakan MapServer, dan untuk data menggunakan PostgreSQL yang dilengkapi fitur PostGIS. Aplikasi ini dapat membantu memberikan informasi secara detail mengenai hotel-hotel di Kota Semarang. Informasi yang diberikan dikemas secara lebih menarik dengan format peta dijital, yang dapat memudahkan pengguna memperoleh informasi]]>
<![CDATA[SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN PERUMAHAN MENGGUNAKAN METODE TOPSIS BERBASIS WEB ]]>
<![CDATA[Pradhitya Nur Diyah S]]>;
<![CDATA[Priyo Sidik Sasongko]]>;
<![CDATA[Aris Sugiharto]]>
<![CDATA[ Journal of Informatics and Technology Vol 2, No 2 (2013): Wisuda April 2013 ]]>
Publisher : <![CDATA[Jurusan Ilmu Komputer / Informatika, FMIPA UNDIP, Semarang ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (185.187 KB)
<![CDATA[Pembelian perumahan di sebuah perusahaan developer property membuat calon pembeli untuk menyeleksi banyak perumahan dengan kriteria yang diinginkan. Proses pemilihan perumahan menjadi hal yang sangat penting agar calon pembeli tidak mengambil keputusan pilihan yang salah. Pemilihan dilakukan untuk menentukan perumahan yang terbaik. Oleh karena itu, perlu dibuat Sistem Pendukung Keputusan (SPK) yang dapat membantu calon pembeli dalam memilih perumahan. Sistem ini menggunakan metode TOPSIS yang didasarkan pada kedekatan suatu alternatif terhadap solusi ideal atau disebut nilai preferensi dan berbasis web. Sistem dibangun dengan model sekuensial linier, menggunakan bahasa pemrograman Hypertext Preprocessor (PHP) dan sistem manajemen basis data MySQL. Besar nilai preferensi suatu alternatif perumahan menunjukkan tingginya kecenderungan calon pembeli terhadap perumahan tersebut, sehingga alternatif perumahan yang memiliki nilai terbesar akan menjadi keputusan pilihan perumahan yang terbaik bagi calon pembeli. SPK ini dapat mendukung pencarian perumahan di Kota Semarang.]]>
<![CDATA[ANALISIS PEN PRESSURE TULISAN TANGAN UNTUK MENGIDENTIFIKASI KEPRIBADIAN SESEORANG MENGGUNAKAN SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) ]]>
<![CDATA[Ganis Khufad Arridho]]>;
<![CDATA[Sukmawati Nur Endah]]>;
<![CDATA[Aris Sugiharto]]>
<![CDATA[ Journal of Informatics and Technology Vol 2, No 3 (2013): Wisuda Agustus 2013 ]]>
Publisher : <![CDATA[Jurusan Ilmu Komputer / Informatika, FMIPA UNDIP, Semarang ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (577.31 KB)
<![CDATA[Sifat kepribadian seseorang dapat tergambar dari tulisan tangannya. Ilmu yang mempelajari kepribadian seseorang lewat tulisan tangannya dikenal dengan istilah grafologi. Salah satu cara mengidentifikasi tulisan tangan adalah dengan menganalisis pola tekanan tulisan tangan atau yang disebut pola pen pressure. Pola tekanan tulisan tangan memiliki dua klasifikasi yaitu tekanan tulisan tebal dan tekanan tulisan tipis. Sistem yang dibangun pada tugas akhir ini adalah analisis pen pressure tulisan tangan untuk mengidentifikasi kepribadian seseorang. Terdapat tiga tahap utama untuk menyelesaikan permasalahan yaitu preprocessing, ekstraksi fitur, dan klasifikasi. Metode preprocessing yang digunakan adalah grayscaling citra dan binerisasi citra. Penjumlahan pixel hitam digunakan untuk proses ekstraksi fitur. Untuk pengklasifikasian digunakan metode Support Vector Machine (SVM). Pada tahap pengujian digunakan sebanyak 70 sampel data tulisan tangan, 35 sampel digunakan untuk training dan 35 lainnya digunakan untuk testing. Hasil pengujian dengan melakukan 5 kali eksperimen menunjukkan rata-rata akurasi sebesar 96,54%]]>
