Informatika Mulawarman
Journal Informatics Mulawarman Is a means for researchers in the field of computer science to publish his research works. First published in 2007 with a two-yearly published period in February and September. Editorial Board Informatika Mulawarman consists of lecturers of computer science in the field of diverse concentration of expertise among others Software Engineering, Information Systems, Network and Computer Security, Image Processing, Multimedia, fuzzy logic, human interface and Artificial Intelligence.
Articles
10 Documents
Search results for
, issue
"Vol 17, No 1 (2022): Informatika Mulawarman : Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer"
:
10 Documents
clear
<![CDATA[Alat Kontrol Suhu Air Tangki Chrome Berbasis Internet Of Things (IoT) Menggunakan Arduino Uno dan Nodemcu ]]>
<![CDATA[Muhamad Irsan]]>;
<![CDATA[Mas’ud Alwi Bachruddin]]>;
<![CDATA[Syahriani Syam]]>
<![CDATA[ Informatika Mulawarman : Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer Vol 17, No 1 (2022): Informatika Mulawarman : Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer ]]>
Publisher : <![CDATA[Mulawarman University ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.30872/jim.v17i1.6170
<![CDATA[Hardchrome sering diimplementasikan pada bidang teknik untuk membuat as hydraulic, as piston shaft , piston gas karburator, senjata api, knalpot dan lain lain. Hardchrome dalam proses pekerjannya membutuhkan temperatur suhu air yang stabil yaitu di angka 45°C sampai 65°C dan apabila suhu air dalam tangki chrome tidak sesuai dengan ketentuan perusahaan maka akan menghasilkan produk gagal atau riject bahkan tidak bisa digunakan sama sekali.Metode prototipe merupakan metode pengolahan yang digunakan untuk pembuatan sistem terstruktur. Sistem yang terstruktur harus melalui beberapa tahapan dalam proses pembuatannya. Namun apabila tahap akhir menunjukkan sistem yang dihasilkan belum lengkap atau masih terdapat cacat, maka sistem terstruktur harus melalui beberapa tahapan.alat kontrol suhu ini, peneliti membuat sebuah alat pengontrol suhu air chrome secara otomatis menggunakan sensor DS18B20, sensor HC-SR04 dan dapat dilakukan monitoring menggunakan smartphone dan Liquid Crystal Display 16 x 2. Penulis juga menggunakan sensor HC-SR04 untuk mengontrol air pada tangki chrome secara otomatis, alat ini dapat membantu pekerja dalam merawat tanamannya karena alat ini dapat memonitoring dan mengisi tangki chrome secara otomatis tanpa dikendalikan oleh manusia. Hasil dari pengujian perbedaan pada alat suhu ds18b20 dengan alat suhu toko yaitu rata-rata suhu yang di dapatkan yaitu 0.000124%. Alat ini juga dapat melakukan monitoring dengan dua pilihan, yaitu dengan menggunakan LCD 16x2 dan aplikasi PT_BENS pada smartphone. Untuk dapat melakukan monitoring alat ini diwajibkan terhubung dengan jaringan internet. Dengan adanya alat ini pengawai tidak perlu mengkhawatirkan jika suhu over heat.]]>
<![CDATA[Implementasi Arduino pada Sistem Pendeteksi Asap Berbasis IoT Untuk Gedung Perkantoran ]]>
<![CDATA[Prio Handoko]]>;
<![CDATA[Hendi Hermawan]]>
<![CDATA[ Informatika Mulawarman : Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer Vol 17, No 1 (2022): Informatika Mulawarman : Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer ]]>
Publisher : <![CDATA[Mulawarman University ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.30872/jim.v17i1.6067
<![CDATA[Sistem pendeteksi asap berbasis IoT ini merupakan sebuah sistem yang dapat mendeteksi asap yang berada pada suatu lokasi tertentu di dalam gedung. Sistem ini merupakan salah satu dari sekian banyak produk yang dikembangkan menggunakan komponen utama modul Arduino UNO R3 yang dilengkapi dengan mikrokontroler sebagai pengolahan pusat sistem dan sebuah sensor MQ2 yang memiliki kemampuan mendeteksi asap. Prinsip kerja sistem ini adalah apabila asap terdeteksi, maka sensor MQ2 akan mengirimkan hasil pendeteksian ini ke modul Arduino UNO R3 dan melalui jaringan internet kemudian informasi ini ditampilkan ke laman web pemonitoran dan dilanjutkan dengan pengiriman notifikasi berita melalui pesan short message service (SMS) menggunakan aplikasi Gammu ke pengelola gedung. Secara garis besar, hasil penelitian ini ditujukan bagi pemilik gedung perkantoran sebagai penunjang penerapan aturan dan tata tertib pemilik gedung yang harus dipatuhi oleh seluruh perusahaan berada agar terciptanya rasa aman bagi pengguna gedung sebagai lokasi perusahaan beraktifitas. Metode penelitian yang akan digunakan oleh peneliti yaitu metode penelitian kualitatif dengan metode pengembangan yang dipilih mengadopsi metode pengembangan perangkat lunak pemodelan prototyping. Hasil pengujian terhadap sistem didapatkan bahwa sensor MQ2 yang digunakan mampu mendeteksi dengan baik adanya asap dan sistem dapat menampilkan status pendeteksian melalui laman web dan memberikan notifikasi pesan melalui SMS ke pengguna. Hal ini ditandai dengan hampir keseluruhan ujicoba yang dilakukan, sistem ini mampu menampilkan hasil yang sesuai dengan harapan penulis. ]]>
<![CDATA[Prediksi Tumor Otak Menggunakan Metode Convolutional Neural Network ]]>
<![CDATA[Muhammad Nafi Maula Hakim]]>;
<![CDATA[Arif Bagus Nugroho]]>;
<![CDATA[Agus Eko Minarno]]>
<![CDATA[ Informatika Mulawarman : Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer Vol 17, No 1 (2022): Informatika Mulawarman : Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer ]]>
Publisher : <![CDATA[Mulawarman University ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.30872/jim.v17i1.5246
<![CDATA[Berkembangnya suatu teknologi membuat banyak pengaruh bagi beberapa sektor di bidang kesehatan.salah satunya adalah tumor otak. Klasifikasi tumor otak merupakan suatu penilitian yang penting untuk memprediksi hasil antara terinfeksi atau tidak. Pada penelitian ini dilakukan klasifikasi tumor otak dengan dataset berjumlah 300. Hasil yang diperoleh adalah akurasi sebesar 76% untuk model ANN dan 85% untuk model CNN].]]>
<![CDATA[Pemasaran Ternak Sapi Kota Pekanbaru dengan Aplikasi Berbasis Web ]]>
<![CDATA[Yuvi Darmayunata]]>;
<![CDATA[Latifa Siswati]]>;
<![CDATA[Anto Arianto]]>
<![CDATA[ Informatika Mulawarman : Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer Vol 17, No 1 (2022): Informatika Mulawarman : Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer ]]>
Publisher : <![CDATA[Mulawarman University ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.30872/jim.v17i1.6078
<![CDATA[Kesulitan peternak dalam penjualan sapi dimasa pandemi Covid 19, membuat penjualan sapi menurun setiap tahunnnya. Permasalahan utamanya adalah kesulitan dalam memasarkan sapi dikarenakan keterbatasan informasi dan ruang gerak. Penelitian ini bertujuan untuk merancang sebuah aplikasi penjualan sapi berbasis website. Metodologi penelitian menggunakan pengembangan model SDLC Waterfall dengan lokasi penelitian yatu di Kecamatan Rumbai Kota Pekanbaru. Aplikasi dibuat seperti marketplace yaitu para peternak bisa memasukkan info sapi ternaknya dan harganya sehingga pembeli bisa dengan mudah melihat kondisi sapi dan mengetahui harga sapi tersebut. Metode pengumpulan data adalah observasi dan wawancara. Hasil dari penelitian ini adalah sistem informasi penjualan sapi berbasis web dibuat menggunakan bootstrap sehingga bisa diakses menggunakan smartphone baik bagi peternak maupun pembeli.]]>
<![CDATA[Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbors untuk Klasifikasi Fragmen Metagenom Berdasarkan Ekstraksi Fitur K-Mers ]]>
<![CDATA[Ryan Ananda Nolly]]>;
<![CDATA[Amanda Fitria]]>;
<![CDATA[Kana Saputra S]]>
<![CDATA[ Informatika Mulawarman : Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer Vol 17, No 1 (2022): Informatika Mulawarman : Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer ]]>
Publisher : <![CDATA[Mulawarman University ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.30872/jim.v17i1.5779
<![CDATA[Penelitian di bidang metagenomika menjadi salah satu bidang kajian bioinformatika yang terus berkembang. Metagenom merupakan sebuah teknik yang bertujuan untuk mengumpulkan gen-gen yang diambil secara langsung dari lingkungan dan mengenalisis informasi genetika di dalamnya. Data yang diambil langsung dari lingkungan memungkinkan fragmen yang dihasilkan mengandung berbagai mikroorganisme, sehingga akan berakibat pada terjadinya kesalahan perakitan terhadap fragmen metagenom. Proses binning (pengelompokan) dapat dilakukan dengan dua pendekatan, yaitu pendekatan homologi dan pendekatan komposisi. Pendekatan secara komposisi tidak perlu membandingkan dan menyimpulkan setiap hasil pencarian pada setiap level taksonomi sehingga waktu yang diperlukan untuk pengelompokan lebih cepat dibandingkan dengan pendekatan secara homologi.Pada proses binning (pengelompokan) dengan pendekatan komposisi, teknik yang dilakukan adalah dengan supervised learning. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengklasifikasi fragmen metagenom menggunakan algoritma KNN dan K-Mers sebagai ekstraksi fitur. Selain itu, untuk menghitung tingkat akurasi klasifikasi fragmen metagenom menggunakan confusion matrix. Metode K-Mers yang digunakan sebagai ekstraksi fitur bertujuan untuk mempartisi data dan membentuk satu atau lebih kelompok yang memiliki kesamaan, sehingga perhitungan untuk mencari tingkat akurasi menjadi lebih mudah didapatkan. Berdasarkan hasil pengujian yang dilakukan menunjukkan bahwa semakin rendah nilai K yang digunakanpada KNN maka semakin tinggi akurasi yang diperoleh. Pada pengujian ini diperoleh perhitungan akurasi sebesar 94,37% dimana nilai K untuk KNN adalah 3 dan nilai K untuk K-Mers adalah 3. Hasil klasifikasi fragmen metagenom menggunakan algoritma KNN berdasarkan ekstraksi fitur K-Mers dapat dilakukan dengan baik.]]>
<![CDATA[Deteksi Citra X-Ray Paru-Paru Terinfeksi COVID-19 dengan Algoritma CNN berbasis Aplikasi Web ]]>
<![CDATA[Supri Bin Hj Amir]]>;
<![CDATA[Sitti Nur Azizah Fitriani Akbar]]>;
<![CDATA[Hendra Hendra]]>;
<![CDATA[Andi Muhammad Anwar]]>;
<![CDATA[Sulfayanti Sulfayanti]]>
<![CDATA[ Informatika Mulawarman : Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer Vol 17, No 1 (2022): Informatika Mulawarman : Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer ]]>
Publisher : <![CDATA[Mulawarman University ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.30872/jim.v17i1.6534
<![CDATA[Pada penelitian ini menggunakan algoritma Convolutional Neural Network (CNN) untuk mendeteksi COVID-19 berdasarkan citra X-ray Paru-paru. Arsitektur CNN yang digunakan adalah EfficientNetB7 dan Resnet152V2 dengan memanfaatkan teknik Transfer Learning. Penelitian ini berfokus pada membandingkan kinerja kedua model arsitektur dalam mengklasifikasikan citra X-ray Paru-paru terinfeksi COVID-19. Selanjutnya mengimplementasikan model CNN tersebut ke aplikasi deteksi Citra X-ray paru-paru berbasis web. Dari hasil evaluasi kedua model tersebut disimpulkan bahwa Resnet152-V2 mencapai kinerja lebih baik dibanding arsitektur CNN EfficientNetB7 dengan akurasi 97% sedangkan EfficientNetB7 dengan akurasi 95%.]]>
<![CDATA[Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Guru SMK Cakra Pratama Menggunakan Metode Moora ]]>
<![CDATA[Artsfiaris Tinovartfaba Enoch]]>;
<![CDATA[Eri Eriansyah]]>
<![CDATA[ Informatika Mulawarman : Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer Vol 17, No 1 (2022): Informatika Mulawarman : Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer ]]>
Publisher : <![CDATA[Mulawarman University ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.30872/jim.v17i1.5993
<![CDATA[Sistem pendukung keputusan adalah bagian dari sistem informasi berbasis komputer yang dipakai untuk mendukung pengambilan keputusan dalam suatu organisasi atau perusahaan. Sumber daya manusia berkualitas sangat diperlukan dalam suatu instansi, karena dengan adanya sumber daya yang berkualitas baik berkemampuan dalam bidang fisik, intelektual serta psikologisnya sangat mempengaruhi perkembangan dari suatu instansi. Maka dari itu sumber daya manusia yang berkompetensi tinggi dapat mendukung tingkat kinerja, dengan penilaian kinerja maka akan diketahui prestasi yang dicapai setiap guru. Oleh karena itu dibangun sebuah sistem pendukung keputusan menggunakan metode Multi-Objective Optimization by Ratio Analysis (MOORA) agar mempermudah proses penilaian kinerja guru secara obyektif di SMK Cakra Pratama berdasarkan bobot dan kriteria-kriteria penilaian yang sudah ditentukan.]]>
<![CDATA[Penerapan Certainty Factor dalam Sistem Pakar Penyakit Tanaman ]]>
<![CDATA[Andi Tejawati]]>;
<![CDATA[Joan Angelina Widians]]>;
<![CDATA[Andi Azza Az-Zahra]]>;
<![CDATA[Edy Budiman]]>
<![CDATA[ Informatika Mulawarman : Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer Vol 17, No 1 (2022): Informatika Mulawarman : Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer ]]>
Publisher : <![CDATA[Mulawarman University ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.30872/jim.v17i1.7521
<![CDATA[Perkembangan teknologi informasi telah mencakup segala bidang kehidupan, termasuk bidang pertanian. Salah satu bidang pertanian yang sedang dikembangkan ialah pertanian lada (Piper ningrum L). Dalam perkembangannya tanaman lada dapat terjangkit penyakit yang akan berpengaruh pada hasil panen yang akan diterima oleh petani. Penelitian ini mengembangkan suatu sistem pakar penyakit yang menyerang tanaman lada dengan metode Certainty Factor dan menggunakan penelusuran inferensi Forward Chaining. Sistem pakar merupakan bagian dari kecerdasan buatan, dimana sistem mengadopsi pengetahuan manusia yang ahli ke dalam komputer untuk menyelesaikan suatu pekerjaan yang biasanya memerlukan kepakaran seseorang. Penelitian ini dilakukan di UPTD Pengembangan Perlindungan Tanaman Perkebunan Provinsi Kalimantan Timur. Terdapat enam penyakit yang menyerang tanaman lada yaitu penyakit busuk pangkal, penyakit kuning, penyakit keriting daun, penyakit jamur pirang, penyakit karat merah dan penyakit bercak daun Colletotrichum. Pada implementasi sistem dilakukan pengujian dengan memilih beberapa gejala yang menyerang tanaman lada antara lain daun berubah warna, terdapat bercak pada daun, daun menguning, pangkal batang berubah warna, akar mengalami pembusukan, pangkal batang berwarna coklat, dan akar berwarna hitam. Berdasarkan gejala yang dipilih pengguna tersebut, diperoleh hasil berupa identifikasi penyakit busuk pangkal batang dengan nilai Certainty Factor sebesar 88.57% yang berarti bahwa tanaman lada tersebut hampir pasti terkena penyakit busuk pangkal batang.]]>
<![CDATA[Modifikasi Metode Fuzzy C-Means untuk Klasifikasi Citra Daun Padi ]]>
<![CDATA[Fra Siskus Dian Arianto]]>;
<![CDATA[Adi Wibowo]]>;
<![CDATA[Bayu Surarso]]>
<![CDATA[ Informatika Mulawarman : Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer Vol 17, No 1 (2022): Informatika Mulawarman : Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer ]]>
Publisher : <![CDATA[Mulawarman University ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.30872/jim.v17i1.6068
<![CDATA[Metode Fuzzy C-means merupakan algoritma pembelajaran tidak terawasi yang menggunakan derajat keanggotaan untuk menentukan cluster tiap-tiap titik data. Proses pembelajaran yang tidak terawasi menjadi keunggulan untuk dapat diterapkan pada gambar yang terdapat noise. Dilakukan modifikasi terhadap metode Fuzzy C-means yaitu dengan melakukan penentuan dan perubahan matriks partisi menggunakan fungsi keanggotaan fuzzy untuk mendapatkan proses pembelajaran dan akurasi cluster. Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan model terbaik klasifikasi warna daun padi (Oryza Sativa) berdasarkan citra digital dengan menggunakan modifikasi metode fuzzy c-means yang diterapkan untuk klasifikasi. Data citra daun padi yang digunakan sebanyak citra dengan ukuran dimana data dibagi menjadi data latih citra untuk mendapatkan model dan 160 citra digunakan untuk pengujian model klasifikasi. Data citra diubah menjadi matriks Red, Green, Blue (RGB) yang kemudian ditransformasi menjadi matriks fuzzy. Penetapan nilai elemen-elemen matriks partisi dilakukan dengan membangkitkan bilangan random berdistribusi Uniform yang kemudian diubah menjadi matriks fuzzy. Model fuzzy c-means terbaik untuk klasifikasi diperoleh dengan menggunakan pusat cluster dari proses pembelajaran pada 9 percobaan terhadap parameter pangkat (). Diperoleh model terbaik modifikasi metode fuzzy c-means untuk klasifikasi pada percobaan parameter pangkat () sama dengan 2 dengan accuracy (ACC) 71%, specificity (SPC) 76%, sensitivity (TPR) 54%, positive predictive value (PPV) 51%, dan negative predictive value (NPV) 85%.]]>
<![CDATA[Perancangan dan Implementasi Load Balance Menggunakan Metode Policy Based Routing pada Laboratorium Dasar Pemrograman Fakultas Teknik Universitas Mulawarman ]]>
<![CDATA[Abdul Haris]]>;
<![CDATA[Edy Budiman]]>;
<![CDATA[Medi Taruk]]>
<![CDATA[ Informatika Mulawarman : Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer Vol 17, No 1 (2022): Informatika Mulawarman : Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer ]]>
Publisher : <![CDATA[Mulawarman University ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.30872/jim.v17i1.5967
<![CDATA[Bidang Pendidikan yang berkembang saat ini, Informasi merupakan hal sangat penting untuk menunjang ilmu pengetahuan. Internet digunakan untuk belajar akan menambah kemampuan membaca, berpikir kritis, dan mengintegrasikan atau mengasosiasikan sumber bacaan yang satu dengan yang lainnya (Salmerón et al., 2017). Oleh karena itu dunia pendidikan harus memperhatikan ketersediaan akses internet setiap saat untuk memudahkan mahasiswa dalam kegiatan belajar mengajar menggunakan akses internet. Penelitian ini dilakukan Pada laboratorium Dasar Pemrograman Program Studi Informatika Fakultas Teknik, terdapat sebuah sebuah jalur internet yang digunakan di laboratorium ini, dengan menggunakan satu jalur internet tidak ada jaminan internet akan tersedia selama 7×24 jam sehingga bisa saja saat sedang digunakan jaringan internet terputus yang disebabkan oleh berbagai faktor. Selain daripada itu, ruang praktikum dan ruang pengelola laboratorium keduanya terhubung dalam satu jaringan Local Area Network (LAN) yang sama sehingga dapat membuat kepadatan trafik. Dengan menerapkan jaringan menggunakan teknik load balancing memungkinkan untuk mendapatkan jalur internet alternatif untuk backup jika jalur internet mengalami masalah. Menggunakan metode Policy Based Routing pada router mikrotik dapat menggunakan kebijakan routing yang ditetapkan berdasarkan keadaan pada laboratorium. Pada penelitian ini dilakukan pembagian koneksi paket menuju server nasional dan internasional, pengalihan gateway pada client ketika mengakses website memliki connection rate yang dianggap berat ditentukan agar menuju gateway ISP1 dan manajemen bandwidth untuk menyeimbangkan bandwidth yang didapat oleh komputer client. penerapan teknik diatas didapatkan hasil berupa throughput yang meningkat semula rata-rata sebesar 39,68549% menjadi 81,570199% pada LAN 1 dan 90,122876% pada LAN 2.]]>
