cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
irfan habibie
Contact Email
irfanhabibie@uika-bogor.ac.id
Phone
-
Journal Mail Official
gibtha@uika-bogor.ac.id
Editorial Address
-
Location
Kota bogor,
Jawa barat
INDONESIA
Krea-TIF: Jurnal Teknik Informatika
Published by Universitas Ibn Khaldun Bogor
ISSN : 23382910     EISSN : 26855836     DOI : -
Core Subject : Science, Engineering,
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Library & Information Science
Jurnal Krea-TIF adalah jurnal ilmiah dalam teknologi informasi yang berisi literatur ilmiah mengenai penelitian murni dan terapan dalam teknologi informasi dan tinjauan publik mengenai pengembangan teori, metode dan ilmu terapan yang terkait dengan subjek.
Arjuna Subject : -
Articles 6 Documents
 1 
Search results for , issue "Vol 10, No 1 (2022)" : 6 Documents clear
Identifikasi Kesegaran Ikan Menggunakan Algoritma KNN Berbasis Citra Digital Sabarudin Saputra; Anton Yudhana; Rusydi Umar
Krea-TIF: Jurnal Teknik Informatika Vol 10, No 1 (2022)
Publisher : Fakultas Teknik Universitas Ibn Khaldun Bogor

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32832/krea-tif.v10i1.6845

Abstract

Ikan merupakan komoditas utama laut yang penting sebagai sumber makanan. Ikan perlu diketahui kesegarannya sebelum dikonsumsi manusia. Tingkat kesegaran ikan biasanya diidentifikasi dengan cara konvensional seperti analisis kimiawi atau biokimiawi ikan,  analisis kandungan mikrobiologi pada ikan, dan metode pemeriksaan sensori. Metode-metode tersebut dapat dilakukan namun membutuhkan kekuatan manusia yang cenderung mengalami kelelahan. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi kesegaran ikan hasil tangkapan dengan menggunakan sistem komputerisasi digital. Metode yang digunakan adalah K-Nearest Neighbor dengan memanfaatkan citra mata ikan berbasis nilai fitur warna RGB. Data yang digunakan adalah 150 citra mata ikan yang diambil pada rentang waktu satu jam, lima jam, dan 10 jam. Citra mata ikan tersebut sebelumnya telah dilakukan cropping, segmentasi dan ekstraksi nilai RGB untuk kemudian diklasifikasikan berdasarkan kelas target. Data penelitian dibagi menjadi 120 citra untuk pelatihan dan 30 citra untuk pengujian. Hasil pengujian menunjukkan bahwa nilai akurasi paling tinggi menggunakan nilai K=1 yaitu sebesar 93,33%. Berdasarkan hasil akurasi tersebut maka metode KNN dapat menjadi model pengembangan identifikasi kesegaran ikan menggunakan citra digital.
Model Keamanan Jaringan Menggunakan Firewall Port Blocking Sartomo Sartomo; Wiwin Sulistyo
Krea-TIF: Jurnal Teknik Informatika Vol 10, No 1 (2022)
Publisher : Fakultas Teknik Universitas Ibn Khaldun Bogor

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32832/krea-tif.v10i1.6678

Abstract

Keamanan merupakan unsur yang sangat penting pada jaringan komputer. Hal ini dilakukan dalam upaya memberikan perlindungan pada jaringan komputer untuk mencegah ancaman-ancaman baik dari internal maupun eksternal dalam upaya mencegah pengambilan data secara paksa (tidak sah). Sistem keamanan jaringan perlu dibangun untuk mengontrol akses pada aset-aset yang penting, salah satunya data, sehingga hak akses setiap komputer maupun user perlu diatur. Metode port blocking menjadi salah satu teknik yang dapat digunakan dalam mengatur akses dari user maupun komputer. Port blocking dapat digunakan untuk mengatur hak akses jaringan pada setiap port LAN (Local Area Network). Secara spesifik pengaturan port yang berbeda dengan metode default atau static port security, port security dynamic learning dan sticky port security dapat dilakukan. Hal ini sangat berguna untuk menghalangi  akses dari pihak satu ke pihak lain untuk mencegah terjadinya pencurian data dari orang tidak dikenal maupun yang dikenal. Dari pengujian yang dilakukan diketahui bahwa penerapan firewall security port dapat melakukan aksi block pada koneksi jaringan tersebut ketika terjadi perpindahan hak akses.
Diagnosis Kanker Paru-Paru dengan Sistem Fuzzy Anwar Rifai; Yani Prabowo
Krea-TIF: Jurnal Teknik Informatika Vol 10, No 1 (2022)
Publisher : Fakultas Teknik Universitas Ibn Khaldun Bogor

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32832/krea-tif.v10i1.6317

Abstract

Kanker paru-paru sulit untuk dideteksi sejak dini, akibatnya banyak pasien yang tidak terselamatkan akibat penyakit ini. Guna mengoptimalkan kinerja petugas medis dalam diagnosis awal kanker paru-paru, penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem fuzzy pendiagnosis kanker par-paru. Diagnosis dilakukan menggunakan hasil CT-Scan paru-paru dari pasien. Sejumlah 120 data citra CT-Scan digunakan sebagai data set dalam penelitian ini. Data dikelompokkan menjadi dua yaitu 96 citra untuk data latih dan 24 citra untuk data uji. Citra CT-Scan ditingkatkan kualitasnya menggunakan metode intensity adjustment. Selanjutnya setiap citra diekstraksi dalam sepuluh variabel yaitu kontras, korelasi, energi, homogenitas, rata-rata, variansi, standar deviasi, skewnes, kurtosis dan entropi. Data difuzzifikasi untuk digunakan sebagai input dalam membangun sistem diagnosis kanker paru menggunakan inferensi fuzzy mamdani. Tingkat akurasi yang dihasilkan pada sistem dengan intensity adjustment adalah 83,33% pada data uji. Sementara itu, tingkat akurasi tanpa intensity adjustment pada data latih adalah sebesar 92,708% dan pada data uji sebesar 70,83%
Augmented Reality dan Virtual Reality sebagai Media Promosi Sekolah berbasis Android Yuli Fitrianto; Jarot Dian Susatyono; Wiwid Wahyudi
Krea-TIF: Jurnal Teknik Informatika Vol 10, No 1 (2022)
Publisher : Fakultas Teknik Universitas Ibn Khaldun Bogor

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32832/krea-tif.v10i1.7087

Abstract

Media promosi sekolah berupa brosur tidak dapat menampilkan bangunan sekolah yang layak sehingga dibutuhkan media lain yang dapat menampilkannya secara lengkap dan dapat menarik calon siswa untuk mendaftar ke sekolah. Dengan potensi dimana hampir semua orang saat ini memiliki smartphone, maka solusi yang paling tepat adalah membangun aplikasi android yang menerapkan teknologi Augmented Reality (AR) dan Virtual Reality (VR) dengan memanfaatkan brosur yang telah ada sebagai marker dari AR-nya. Pembuatan AR dengan menggunakan software Unity3D, dengan plugin Vuforia sebagai tempat database markernya, sedangkan pemodelan objek 3D yang akan dimunculkan di atas marker, dibuat dengan software Google SketchUp. AR memunculkan objek gedung sekolah yang dapat dilihat atau diputar ke segala arah dan VR memungkinkan user untuk jalan-jalan secara virtual ke dalam gedung sekolah. Rangkaian pengujian memperoleh nilai 3.1 untuk performance, 3.84 untuk usability, 2.44 untuk compatibility, dan memperoleh hasil nilai rata-rata 3.1 dari nilai total 4 termasuk kategori sangat baik.
Sistem Pakar Diagnosis Penyakit dan Hama Tanaman Pisang Menggunakan Case Based Reasoning Fitria Nur Isna; Freza Riana; Safaruddin Hidayat Al Ikhsan; Catur Hermanto
Krea-TIF: Jurnal Teknik Informatika Vol 10, No 1 (2022)
Publisher : Fakultas Teknik Universitas Ibn Khaldun Bogor

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32832/krea-tif.v10i1.6735

Abstract

Pisang merupakan tanaman hortikultura yang mempunyai nilai kontribusi produksi terbesar pada tahun 2020, produksi pisang naik 12,39% dari tahun 2019. Sedangkan di 12 provinsi terjadi penurunan produksi pisang yang dapat dipengaruhi oleh berbagai faktor salah satunya penyakit dan hama. Budi daya pisang dilakukan secara vegetative yang dapat menurunkan sifat 100% seperti induk dan dapat menularkan penyakit dengan mudah jika tanaman induk terinfeksi. Umumnya pembudidaya pisang membutuhkan konsultasi dengan pakar ahli, akan tetapi tidak setiap daerah memiliki ketersediaan pakar ahli berdasarkan permasalahan tersebut diperlukan penerapan teknologi dengan penggunaan sistem pakar sebagai pemecahan masalah yang menggunakan penerapan metode Case Based Reasoning (CBR). CBR merupakan metode perhitungan yang dapat menilai kemiripan penyakit dengan pengetahuan dari kasus-kasus sebelumnya. Berdasarkan hasil pengujian terhadap 51 data uji, menunjukkan sistem mampu mengidentifikasi penyakit dan hama sesuai basis pengetahuan pakar dengan tingkat akurasi 82,35%.
Sistem Pakar Diagnosis Penyakit dan Hama Tanaman Pisang dengan Metode Classical Probability Moningka Naca Anbi; Gibtha Fitri Laxmi; Freza Riana; Catur Hermanto
Krea-TIF: Jurnal Teknik Informatika Vol 10, No 1 (2022)
Publisher : Fakultas Teknik Universitas Ibn Khaldun Bogor

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32832/krea-tif.v10i1.6993

Abstract

Pisang adalah bagian dari komoditas hortikultur kelompok buah-buahan yang merupakan komoditas unggulan ekspor Indonesia. Namun bersamaan dengan hal itu juga produksi pisang mengalami penurunan di beberapa provinsi karena terkena penyakit atau hama sehingga pisang tidak dapat diperjualbelikan. Oleh karena itu sistem pakar dapat dijadikan langkah awal untuk melakukan identifikasi penyakit atau hama pada tanaman pisang karena saat ini jumlah pakar yang dapat melakukan diagnosis langsung pada tanaman masih terbatas. Sistem pakar ini menggunakan metode classical probability, metode ini memperkirakan setiap peristiwa memiliki kesempatan yang sama untuk terjadi, dan menggunakan peluang untuk menentukan penyakit berdasarkan pada bobot setiap gejala yang timbul pada tanaman pisang. Dengan menggunakan 6 data penyakit, 5 data hama, 48 data gejala, serta 51 data uji untuk melihat hasil kesesuaian perhitungan sistem dengan perhitungan pakar, telah berhasil diperoleh nilai akurasi sebesar 80,39% dengan total 41 data yang sesuai antara sistem dengan pakar. Hasil sistem pakar ini menunjukan bahwa sistem pakar dengan metode classical probability dapat membantu para petani pisang untuk melakukan diagnosis penyakit dan hama pada tanaman pisang.

Page 1 of 1 | Total Record : 6

 1 

Filter by Year

2022 2022


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 11 No 1 (2023) Vol 10 No 2 (2022) Vol 10, No 2 (2022) Vol 10, No 1 (2022) Vol 9, No 2 (2021) Vol 9, No 1 (2021) Vol 8, No 2 (2020) Vol 8, No 1 (2020) Vol 7, No 2 (2019) Vol 7, No 1 (2019) Vol 6, No 2 (2018) Vol 6, No 1 (2018) Vol 5, No 2 (2017) Vol 5, No 1 (2017) Vol 4, No 2 (2016) Vol 4, No 2 (2016) Vol 4, No 1 (2016) Vol 3, No 2 (2015) Vol 3, No 1 (2015) Vol 2, No 2 (2014) More Issue