CogITo Smart Journal
CogITo Smart Journal adalah jurnal ilmiah di bidang Ilmu Komputer yang diterbitkan oleh Fakultas Ilmu Komputer Universitas Klabat anggota CORIS (Cooperation Research Inter University) dan IndoCEISS (Indonesian Computer Electronics and Instrumentation Support Society).
CogITo Smart Journal dua kali setahun, yaitu setiap bulan Juni dan Desember. CogITo Smart Journal menerima berbagai naskah yang sifatnya baru dan asli dari hasil penelitian, telaah pustaka, dan resensi buku dari bidang Ilmu Komputer dan Informatika yang boleh ditulis dalam Bahasa Indonesia atau Bahasa Inggris. Kata CogITo berasal dari Bahasa Latin yang berarti I Think. Sehihngga CogITo Smart berarti I Think Smart dalam Bahasa Inggris.
Articles
12 Documents
Search results for
, issue
"Vol 4, No 2 (2018): CogITo Smart Journal"
:
12 Documents
clear
<![CDATA[Aplikasi Simulasi Public Speaking Berbasis Virtual Reality ]]>
<![CDATA[Joe Yuan Mambu]]>;
<![CDATA[Andria Kusuma Wahyudi]]>;
<![CDATA[Feraldo Posumah]]>
<![CDATA[ CogITo Smart Journal Vol 4, No 2 (2018): CogITo Smart Journal ]]>
Publisher : <![CDATA[Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Klabat ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (686.09 KB)
|
DOI: 10.31154/cogito.v4i2.139.327-336
<![CDATA[Public speaking adalah proses menyampaikan suatu informasi di depan publik yang membutuhkan keterampilan berbahasa yang baik dan teratur agar para pendengar dapat mengerti apa maksud dari materi yang kita sampaikan. Walaupun kita bisa berlatih di mana saja namun, salah satu masalah yang sering muncul ketika melakukan public speaking adalah karena pembicara belum familiar dengan tempat dimana dia melakukan public speaking tersebut sehingga dapat menimbulkan rasa kurang percaya diri atau sering disebut demam panggung. Solusi untuk masalah ini adalah memperbanyak jam terbang. Namun solusi ini kadang sulit dilaksanakan karena kurangnya akses ke tempat berbicara.Dengan sudut putar 360 derajat dan penggunaan suara, VR bisa digunakan untuk mengsimulasi sebuah lingkungan secara virtual. Dalam penelitian ini, peneliti memanfaatkan teknologi Virtual Reality untuk sebuah aplikasi yang dapat mengvisualisasi tempat public speaking. Peneliti memilih tempat-tempat tersebut diambil dari kampus Universitas Klabat. Dengan aplikasi ini yang terinstall di smartphone Android dan VR headset, pengguna bisa berlatih berbicara kapan saja dan dimana saja. Aplikasi yang dibuat memiliki empat video 360 derajat atau disebut scene dengan suara ambience layaknya sebua ruangan yang dipenuhi penonton dalam format virtual reality. Kata Kunci – Virtual Reality, public speaking, 360° video, Unity Engine, demam panggung]]>
<![CDATA[Penentuan Penerima Bantuan Orang Tua Asuh Menggunakan Metode Weighted Product Pada Siswa Al-Idrisiyyah Islamic Boarding School ]]>
<![CDATA[Teuku Mufizar]]>;
<![CDATA[Farid Hamzah]]>
<![CDATA[ CogITo Smart Journal Vol 4, No 2 (2018): CogITo Smart Journal ]]>
Publisher : <![CDATA[Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Klabat ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (613.217 KB)
|
DOI: 10.31154/cogito.v4i2.142.257-267
<![CDATA[Bantuan Orang Tua Asuh merupakan program beasiswa yang diberikan Al-Idrisiyyah Islamic Boarding School bagi siswa yang tidak mampu. Proses penentuan penerima beasiswa ini proses pengolahan data serta pelaporannya masih manual. Selain itu proses penilaiannya masih subjektif dan belum menggunakan metode pengambilan keputusan. Akibatnya dikhawatirkan penerima beasiswa tersebut tidak tepat sasaran. Untuk mengatasi hal tersebut, dibangun sistem pendukung keputusan menggunakan metode weighted product. Kriteria yang digunakan yaitu : penghasilan orang tua, pekerjaan orang tua, nilai rata-rata raport, jumlah tanggungan orang tua, akhlaq, keaktifan dalam organisasi dan status siswa. Hasil akhir dari penelitian ini dihasilkan suatu sistem yang dapat membantu Al-Idrisiyyah Islamic Boarding School dalam proses penentuan bantuan orang tua asuh menjadi lebih cepat, memiliki tingkat akurasi data tinggi dan objektifitas yang baik. Kata Kunci : Seleksi Penerima Bantuan , Orang Tua Asuh, Al-Idrisiyyah, Weighted Product]]>
<![CDATA[Modifikasi Algoritma Steepest-Ascent Hill Climbing Dan Backtracking Untuk Pencarian Lintasan Kritis Proyek ]]>
<![CDATA[Elvina Elvina]]>;
<![CDATA[Lukman Hakim]]>
<![CDATA[ CogITo Smart Journal Vol 4, No 2 (2018): CogITo Smart Journal ]]>
Publisher : <![CDATA[Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Klabat ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (733.104 KB)
|
DOI: 10.31154/cogito.v4i2.133.268-282
<![CDATA[Lintasan kritis merupakan suatu hal yang sangat penting dan perlu diperhatikan dalam penjadwalan proyek, karena lintasan kritis mempunyai dampak terhadap terlambat atau tidaknya suatu proyek. Terdapat kenaikan pada angka pertumbuhan proyek di Indonesia. Oleh karena itu, untuk mendukung keberhasilan proyek tersebut, maka dilakukanlah penelitian terhadap pencarian lintasan kritis. Sehingga nantinya hasil dari penelitian ini berguna bagi para developer yang ingin membuat aplikasi yang menerapkan pencarian lintasan kritis. Parameter dari algoritma ini adalah waktu, yaitu : Earliest Start (ES), Early Finish (EF), Last Start (LS), dan Last Finish (LF). Algoritma Steepest-ascent Hill Climbing berguna untuk mencari goal berdasarkan nilai heuristik terbaik. Nilai heuristik terbaik yang dijadikan acuan adalah slack time dari kegiatan. Algoritma Backtracking merupakan perbaikan dari algoritma Brute-Force yang berbasis DFS (Deep-First Search). Jurnal ini membahas tentang algoritma Steepest-ascent Hill Climbing yang berguna untuk mencari slack (keterlambatan) guna menjadi tolak ukur dari lintasan kritis, dan backtracking yang berguna untuk mencari ES, EF, LS, dan LF guna menjadi parameter dalam mencari slack (keterlambatan). Angka keberhasilan dari penggabungan algoritma ini untuk mencari lintasan kritis adalah sebesar 80%.]]>
<![CDATA[Penerapan Algoritma J48 Decision Tree Untuk Analisis Tingkat Kemiskinan di Indonesia ]]>
<![CDATA[Fergie Joanda Kaunang]]>
<![CDATA[ CogITo Smart Journal Vol 4, No 2 (2018): CogITo Smart Journal ]]>
Publisher : <![CDATA[Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Klabat ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (632.413 KB)
|
DOI: 10.31154/cogito.v4i2.141.348-357
<![CDATA[Kemiskinan telah menjadi masalah sosial dan tantangan bagi masyarakat di seluruh dunia yang terus dicari penyelesaiannya. Berdasarkan identifikasi dari Badan Program Pembangunan PBB (UNDP) yang bekerjasama dengan Oxford Poverty and Human Development Initiative (OPHI), 1.3 miliar penduduk dunia teridentifikasi sebagai penduduk miskin pada bulan September tahun 2018. Di tingkat nasional, Indonesia, tingkat kemiskinan tertinggi terjadi pada tahun 1999 dengan persentase sebesar 23.43%. Berdasarkan data dari Badan Pusat Statistik Indonesia (BPS), penduduk miskin di Indonesia mencapai 25.95 juta orang dengan persentase 9.82% pada tahun Maret 2018. Oleh karena itu penelitian ini bertujuan untuk menganalisis tingkat kemiskinan menggunakan dimensi dasar dari indeks pembangunan manusia (IPM) menggunakan metode data mining dan machine learning yakni algoritma J48 Decision Tree. Akurasi dari model prediksi yang telah dibuat menunjukan hasil yang baik yakni sebesar 88.6% dimana dengan kata lain model prediksi yang dikembangkan dapat digunakan untuk membantu para pembuat kebijakan maupun para pemangku kepentingan untuk mengambil keputusan. Kata kunci—Angka Kemiskinan, Indeks Pembangunan Manusia, Algoritma J48 Decision Tree, Data Mining, Machine Learning]]>
<![CDATA[Aplikasi Reservasi Kamar Hotel Untuk Praktikum Front Office Operations Pendidikan Pariwisata ]]>
<![CDATA[Yunianto Purnomo]]>;
<![CDATA[Welli Braham Kurniawan]]>
<![CDATA[ CogITo Smart Journal Vol 4, No 2 (2018): CogITo Smart Journal ]]>
Publisher : <![CDATA[Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Klabat ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (1096.716 KB)
|
DOI: 10.31154/cogito.v4i2.131.283-293
<![CDATA[Hotel merupakan salah satu sarana yang sangat penting untuk para wisatawan dapat singgah dan beristirahat. Sistem reservasi kamar hotel dibutuhkan untuk memudahkan pegawai hotel di front office untuk mencatat data pemesanan kamar.Dalam dunia pendidikan pariwisata seperti di program studi Hospitality dan Pariwisata, atau di Sekolah Menengah Kejuruan (SMK) Pariwisata, melayani reservasi kamar hotel kepada tamu dengan menggunakan aplikasi komputer merupakan hal yang perlu dipraktekkan di sekolah atau di kampus.Aplikasi Reservasi Kamar Hotel Untu Praktikum Front Office dianalisis dengan menggunakan teknik: Observasi, Prototyping, dan Join Requirements Planning (JRP). Dirancang dengan menggunakan: Use Case diagram dan Activity diagram, juga dalam bentuk rancangan input dan output. Program aplikasi dibangun dengan menggunakan PHP dengan framework Yi dan database MySQL.Aplikasi dibangun seringkas dan seefektif mungkin sehingga dapat diimplementasikan dan dipraktekkan dengan mudah di sekolah kejuruan pariwisata dan perguruan tinggi pariwisata.]]>
<![CDATA[Analisis Bentuk Pola Suara Menggunakan Ekstraksi Ciri Mel-Frequencey Cepstral Coefficients (MFCC) ]]>
<![CDATA[Rusydi Umar]]>;
<![CDATA[Imam Riadi]]>;
<![CDATA[Abdullah Hanif]]>
<![CDATA[ CogITo Smart Journal Vol 4, No 2 (2018): CogITo Smart Journal ]]>
Publisher : <![CDATA[Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Klabat ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (490.585 KB)
|
DOI: 10.31154/cogito.v4i2.130.294-304
<![CDATA[Sound is a part of the human body that is unique and can be distinguished, so its application can be used in sound pattern recognition technology, one of which is used for sound biometrics. This study discusses the analysis of the form of a sound pattern that aims to determine the shape of the sound pattern of a person's character based on the spoken voice input. This study discusses the analysis of the form of a sound pattern that aims to determine the shape of the sound pattern of a person's character based on the spoken voice input. This study uses the Melf-Frequency Cepstrum Coefficients (MFCC) method for feature extraction process from speaker speech signals. The MFCC process will convert the sound signal into several feature vectors which will then be displayed in graphical form. Analysis and design of sound patterns using Matlab 2017a software. Tests were carried out on 5 users consisting of 3 men and 2 women, each user said 1 predetermined "LOGIN" word, which for 15 words said. The results of the test are the form of a sound pattern between the characteristics of 1 user with other users. Keywords—Voice, Pattern, Feature Extraction, MFCC]]>
<![CDATA[Reflecting on Computational Thinking Studies for High School Education ]]>
<![CDATA[Debby Erce Sondakh]]>
<![CDATA[ CogITo Smart Journal Vol 4, No 2 (2018): CogITo Smart Journal ]]>
Publisher : <![CDATA[Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Klabat ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (310.978 KB)
|
DOI: 10.31154/cogito.v4i2.136.243-256
<![CDATA[Berpikir komputasional telah diakui sebagai suatu kebutuhan dalam menyelesaikan masalah yang kompleks. Beberapa penelitian telah dilakukan untuk memperkenalkan keterampilan ini ke semua tingkat pendidikan. Penelitian ini bertujuan untuk meninjau penelitian tentang berpikir komputasi pada tingkat sekolah menengah. Khususnya, penelitian ini mengkaji domain penelitian, mengidentifikasi metode-metode untuk memperkenalkan berpikir komputasional, serta konsep-konsep berpikir komputasional yang diajarkan kepada pelajar. Tinjauan literatur sistematik dilakukan untuk mencapai tujuan tersebut. Hasil penelitian menunjukkan: penelitian berpikir komputasional mencakup kajian teori, pengembangan kurikulum, pengukuran, dan pengembangan alat. Kajian teori ditujukan untuk memformulasikan konsep. Selain keterampilan teknis, soft-skills telah dinyatakan sebagai elemen berpikir komputasional. Namun, perhatian untuk melibatkan soft-skills dalam penelitian masih kurang. Sebagian besar penelitian difokuskan pada integrasi berpikir komptasional ke dalam kurikulum. Coding menjadi metode yang paling banyak digunakan untuk mengajarkan berpikir komputasional. Sehingga, algorithmic thinking dan abstraction muncul sebagai keterampilan yang paling sering diajarkan atau diukur. Akhirnya, penelitian ini menggarisbawahi adanya kesenjangan untuk dikaji lebih lanjut yaitu berkaitan dengan pengukuran keterampilan berpikir komputasional dan untuk menyertakan soft-skills pada penelitian berpikir komputasional. Kata Kunci—Berpikir komputasional, Sekolah menengah, Penyelesaian masalah]]>
<![CDATA[Automatic Watering System for Plants with IoT Monitoring and Notification ]]>
<![CDATA[Jacquline M.S. Waworundeng]]>;
<![CDATA[Novian Chandra Suseno]]>;
<![CDATA[Roberth Ricky Y Manaha]]>
<![CDATA[ CogITo Smart Journal Vol 4, No 2 (2018): CogITo Smart Journal ]]>
Publisher : <![CDATA[Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Klabat ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (914.118 KB)
|
DOI: 10.31154/cogito.v4i2.138.316-326
<![CDATA[Soil moisture related to water content which a factor that affects the plant growth. The process of watering plants is generally done manually regardless of the volume of water needed by plants. This re research discussed about an automated prototype and a system that have the function of watering plants based on the soil moisture level. The method used is prototyping which is suitable with the research purpose. The prototype and systems built with microcontroller, soil moisture sensors, relay and solenoid valve, which integrated with the IoT platform Blynk apps and Thingspeak. The process starts from the detection of soil moisture by the sensor. If soil moisture value is detected on 30% - 35%, then the device activates the watering function by opening the valve from the solenoid valve to drain water to the pipe. When the soil moisture detected more then 35% , the device stops the watering function. ThingSpeak IoT platform, used to display moisture percentage data in graphical form. Blynk apps provide notification features to the user's smartphone when the watering device is activated or deactivated. Based on the test scenario performed, it was found that the percentage of soil moisture with an initial value of 30% - 35% increased to 68.2%, after the watering process. Each component of the device and system has been tested and functioning according to the purpose, so the system has the potential to be used in the process of watering the plants automatically.Keywords: automatic watering system, microcontroller, soil moisture, sensor, IoT.]]>
<![CDATA[Bioinformatics Tools for Data Processing and Prediction of Protein Function ]]>
<![CDATA[Green Arther Sandag]]>;
<![CDATA[Semmy Wellem Taju]]>
<![CDATA[ CogITo Smart Journal Vol 4, No 2 (2018): CogITo Smart Journal ]]>
Publisher : <![CDATA[Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Klabat ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (698.713 KB)
|
DOI: 10.31154/cogito.v4i2.137.305-315
<![CDATA[Bioinformatika semakin populer karena kemampuannya untuk menganalisis dan memproses data biologis dengan cepat dan efektif. Bagian penting dari bioinformatika adalah untuk mengidentifikasi fungsi dan karakteristik protein dengan membangun metode prediksi menggunakan algoritma pembelajaran mesin. Ini termasuk bagaimana pembelajaran mesin dapat digunakan untuk menganalisis dan mengklasifikasikan fungsi protein yang cocok untuk digunakan sebagai deteksi penyakit, merancang perawatan medis yang tepat untuk pasien, dan mengembangkan obat untuk beberapa penyakit. Permintaan untuk pembuatan predictive tools dalam menentukan model protein-ligand dan fungsi protein meningkat untuk mempromosikan penelitian biologi dalam lingkungan desain obat yang inovatif. Namun, dibutuhkan banyak waktu dan upaya untuk mengembangkan alat prediksi yang dapat diterapkan pada protein. Dalam penelitian ini kami mengembangkan tools bioinformatika yang dapat secara otomatis mengembalikan data protein dalam bentuk komposisi asam amino (AAC), komposisi pasangan dipeptida (DPC), dan matriks penentuan spesifikasi posisi (PSSM). Data protein, telah kita ambil dari database uniprot yang berisi file fasta. Penelitian ini, kami membuat alat untuk memfasilitasi ilmuwan dalam memproses atau menganalisis data protein dan juga dapat memprediksi fungsi protein menggunakan algoritma pembelajaran mesin seperti Neural Network dan Random Forest. Kata Kunci—Bionformatika, AAC, DPC, PSSM]]>
<![CDATA[Alat Peraga Mixed Reality untuk Pembelajaran Anatomi Otak Manusia dengan Interaksi Occlusion Detection ]]>
<![CDATA[Andria Kusuma Wahyudi]]>;
<![CDATA[Early Surya Utama]]>;
<![CDATA[Reginald R. Ngantung]]>
<![CDATA[ CogITo Smart Journal Vol 4, No 2 (2018): CogITo Smart Journal ]]>
Publisher : <![CDATA[Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Klabat ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (771.478 KB)
|
DOI: 10.31154/cogito.v4i2.140.337-347
<![CDATA[Penelitian ini membahas tentang gabungan teknologi Augmented Reality (AR) dan Virtual Reality (VR) menjadi Mixed Reality untuk mengenalkan anatomi otak menggunakan smartphone berbasis Android. Fokus utama dari penelitian ini adalah menerapkan Mixed Reality sebagai alat peraga pada pembelajaran anatomi otak dan menerapkan interaksi yang sesuai untuk Mixed Reality. Untuk melakukan interaksi dengan sistem digunakan Occlusion Detection untuk mendeteksi jari pada area tertentu sehingga jika jari menghalangi area tertentu akan menjadi trigger untuk suatu event. Setelah interaksi selesai, dilakukan pengujian dari beberapa tipe smartphone untuk mengukur kemampuan kerja dari model yang di buat. Pengujian dimulai dari pengujian jarak, pengujian cahaya, dan pengujian waktu respon terhadap target gambar. Hasilnya adalah sebuah alat peraga digital yang memiliki interaksi menggunakan jari cukup dengan menyentuh marker. Hasil akhir penelitian ini juga menampilkan hasil pengujian dari berbagai variabel. Kata Kunci— Augmented Reailty, Virtual Reality, Mixed Reality, Anatomi Otak, Occlusion Detection.]]>
