cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Abd. Charis Fauzan
Contact Email
fauzancharis@gmail.com
Phone
+6287750503014
Journal Mail Official
-
Editorial Address
Jl. Masjid Nomor 22 Kota Blitar, Jawa Timur
Location
Kab. blitar,
Jawa timur
INDONESIA
ILKOMNIKA: Journal of Computer Science and Applied Informatics
Published by Universitas Nahdlatul Ulama Blitar
ISSN : -     EISSN : 27152731     DOI : https://doi.org/10.28926/ilkomnika
Core Subject : Science, Engineering,
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management
ILKOMNIKA: Journal of Computer and Applied Informatics is is a peer reviewed open-access journal. The journal invites scientists and engineers throughout the world to exchange and disseminate theoretical and practice-oriented topics of computer science and applied informatics which covers five (5) majors areas of research that includes 1) Informatics Engineering and Its Application 2) Computer Science 3) Software Engineering 4) Computer Engineering 5) Information System. This journal is published 3 issues a year, in April, August, and December.
Arjuna Subject : Ilmu Komputer (semua kategori) - Aplikasi Ilmu Komputer
Articles 7 Documents
 1 
Search results for , issue "Vol 1 No 2 (2019): Volume 1, Nomor 2, Desember 2019" : 7 Documents clear
Implementasi Metode Semantic Similarity untuk Pengukuran Kemiripan Makna antar Kalimat Gandhis Ulta Abriani; Muhammad Ainul Yaqin
ILKOMNIKA: Journal of Computer Science and Applied Informatics Vol 1 No 2 (2019): Volume 1, Nomor 2, Desember 2019
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.28926/ilkomnika.v1i2.15

Abstract

Perhitungan sentence similarity dilakukan dengan menghitung nilai kemiripan antar katanya. Pada beberapa penelitian yang telah dilakukan sebelumnya, perhitungan sentence similarity hanya berhenti pada nilai kemiripan antar kata pada kalimat sebagai nilai akhirnya. Sedangkan pada perhitungan sentence similarity bertujuan untuk menghitung nilai kemiripan keseluruhan dalam bentuk kalimat menjadi satu nilai kemiripan secara utuh sebagai hasil akhir. Perhitungan word similarity berdasarkan contextual-nya dihitung menggunakan Word Similarity for Java (WS4J) dengan tiga pendekatan yaitu wu palmer, lin, dan path. Menghitung nilai kemiripan menggunakan WS4J hanya dapat diuraikan berdasarkan kemiripan antar kata, sehingga dilakukan pembobotan menggunakan metode Analytical Hierarchy Process (AHP). Ada dua aspek yang digunakan sebagai kriteria pada perhitungan AHP untuk menentukan nilai bobot kriterianya yaitu noun, dan verb. Dari hasil tersebut, kemudian dilakukan pembobotan dengan mengakumulasikan matriks nilai word similarity dengan nilai bobot kriteria masing-masing untuk memperoleh nilai sentence similarity.
Simulasi Pertumbuhan Scalable Business Process Model pada ERP Pondok Pesantren berbasis Production Rule Cellular Automata Siti Muslihaeny; Muhammad Ainul Yaqin; Syahiduz Zaman
ILKOMNIKA: Journal of Computer Science and Applied Informatics Vol 1 No 2 (2019): Volume 1, Nomor 2, Desember 2019
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.28926/ilkomnika.v1i2.16

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mensimulasi scalable business process model dari ERP Pondok Pesantren guna mendapatkan variasi proses bisnis yang mungkin terjadi menggunakan teori Production Rule Cellular Automata. Inputan untuk sistem ini adalah model proses bisnis dari empat tipe Pondok Pesantren yang dimodelkan menggunakan Petri net berupa file PNML. Parameter yang digunakan untuk mensimulasikan pertumbuhan proses bisnis adalah scalability. Scalability / skalabilitas adalah potensi proses bisnis untuk tumbuh atau kemampuan pertumbuhan dari proses bisnis. Nilai scalability dapat diukur dengan perhitungan kemiripan workflow dan skala model proses bisnis. Pertumbuhan proses bisnis terjadi pada model A dengan pembanding model B. Syarat untuk dapat terjadi pertumbuhan pada proses bisnis yaitu complexity model A harus lebih kecil daripada model B. Pola pertumbuhan proses bisnis dilakukan secara random dengan dua pembobotan yaitu secara percabangan dan sequence. Pertumbuhan berhenti jika scalabiltiy pada nilai “>=0” dan “<1” Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa sistem mampu melakukan simulasi pertumbuhan pada file PNML yang ditandai dengan nilai recent scalability lebih kecil dibandingkan scalability awal. Kemudian output sistem adalah file PNML hasil dari simulasi pertumbuhan proses bisnis dengan pertumbuhan elemen baru. Berdasarkan hasil pengujian dari segi nilai scalability, penelitian terbukti berhasil dengan fakta penurunan nilai scalability.
Implementasi Term-Frequency Inverse Document Frequency (TF-IDF) Untuk Mencari Relevansi Dokumen Berdasarkan Query Moh Afif Rofiqi; Abd. Charis Fauzan; Afivatu Pratama Agustin; Ahmad Agung Saputra
ILKOMNIKA: Journal of Computer Science and Applied Informatics Vol 1 No 2 (2019): Volume 1, Nomor 2, Desember 2019
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.28926/ilkomnika.v1i2.18

Abstract

Tujuan dibuatnya penelitian ini adalah untuk mencari relevansi antar beberapa dokumen berupa artikel berita dari beberapa sumber. Metode yang digunakan yaitu metode Term-Frequency Inverse Document Frequency karena relevan untuk keakuratan sebuah dokumen. Term-Frequency Inverse Document Frequency adalah perhitungan atau pembobotan kata melalui teknik tokenisasi, stopwords, dan steming, dan frekuensi munculnya kata dalam dokumen yang diberikan menunjukkan pentingnya kata itu di dalam sebuah dokumen. Yang mengunakan data dari artikel berita metode ini melakukan pembobotan kata didalam sebuah dokumen dengan mengalikan nilai TF dan IDF bedasarkan hasil querynya. Dan dari tiga artikel yang mengasilakan rank score untuk dokumen satu yang berscore 3,90847 dapat disimpulkan bahwa artikel berita pada dokumen satu adalah yang paling relevan dari pada dua artikel lainnya.
Analisis Control Flow Complexity Untuk Komparasi Kompleksitas Proses Bisnis Penerimaan Mahasiswa Baru Universitas Nahdlatul Ulama Blitar Berbasis Petri Net Modelling Language Ahmad Yunus; Abd. Charis Fauzan; Achmad Nuuril Faizin; Kharisma Sabbihatul Mustaghfaroh; Afrida Danar Pratama
ILKOMNIKA: Journal of Computer Science and Applied Informatics Vol 1 No 2 (2019): Volume 1, Nomor 2, Desember 2019
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.28926/ilkomnika.v1i2.19

Abstract

Tujuan dari penelitian ini adalah menganalisis Control Flow Complexity (CFC) untuk menguji kompleksitas dua model proses bisnis berbasis Petri Net Modelling Language (PNML). Dengan data yang digunakan adalah model proses bisnis Penerimaan Mahasiswa Baru Universitas Nahdlatul Ulama Blitar jalur daring dan luring. Peneliti memodelkan proses bisnis Penerimaan Mahasiswa Baru Universitas Nahdlatul Ulama Blitar menggunakan metode PNML, CFC dan komparasi. Hasil penelitian ini merujuk ke hasil komparasi perbandingan antara kompleksitas jalur daring dan luring. Semakin besar suatu model proses bisnis, maka kompleksitasnya semakin besar.
Komparasi Algoritma Naive Bayes dan Decision Tree Untuk Memprediksi Lama Studi Mahasiswa Indera Cahyo Wibowo; Abd. Charis Fauzan; Marshella Dwi Putri Yustiana; Fiqih Ainul Qhabib
ILKOMNIKA: Journal of Computer Science and Applied Informatics Vol 1 No 2 (2019): Volume 1, Nomor 2, Desember 2019
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.28926/ilkomnika.v1i2.21

Abstract

Penelitian ini bertujuan memprediksi lama studi mahasiswa lulus tepat waktu atau terlambat lulus. Data yang digunakan yaitu: Gender, Status Mahasiswa, Nilai, dan Beasiswa dari semester awal sampai semester akhir di tahun ajaran 2018 – 2019. Penelitian ini menggunakan 2 metode, untuk metode yang pertama adalah Naïve Bayes dan yang kedua adalah Decision Tree. Gunakan semua data yang telah diperoleh dan hitung dengan kedua metode sampai mendapatkan hasil akhir dan akurasinya lalu komparasikan keduanya. Hasil pengkomparasian dari data dan menggunakan dua metode perhitungan keakurasiannya yaitu 30% untuk Naïve bayes, dan 55% untuk metode Decision Tree. Dari komparasi menggunakan dua metode dapat diambil kesimpulan bahwa metode Decision Tree memiliki persentase keakuratan yang lebih tinggi dibandingkan Naïve Bayes sehingga dapat dikatakan metode Decision Tree lebih akurat dan lebih detail daripada Naïve Bayes.
Solusi Travelling Salesman Problem Untuk Pengawasan Dinas Tenaga Kerja Pada Perusahaan Penempatan Pekerja Migran di Kabupaten Blitar Menggunakan Algoritma Genetika Sugeng Wahyudi; Abd. Charis Fauzan; Faizin Choirul Umam; Winda Puji Larasati
ILKOMNIKA: Journal of Computer Science and Applied Informatics Vol 1 No 2 (2019): Volume 1, Nomor 2, Desember 2019
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.28926/ilkomnika.v1i2.22

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui rute jarak terpendek melalui semua 5 Perusahaan Penempatan Pekerja Migran Indonesia (PPMI) sekaligus kembali ke PPMI asal keberangkatan dengan metode Algoritma Genetika. Untuk pencarian rute dan optimasi studi kasus Travelling Salesman Problem (TSP), data yang di gunakan dalam rute pengawasan Dinas Tenaga Kerja (Disnaker) ini berdasarkan jarak lokasi antara 5 Perusahaan (PPMI) yang mengacu dari rentang jarak Google Maps. Pada Penerapan algoritma genetika ini mengkombinasikan kromosom sehingga dapat menghasilkan solusi baru atau gen baru dengan menggunakan seleksi, crossover dan mutasi maka akan dibentuk gen baru sehingga hasil penelitian dari Travelling Salesman Problem (TSP) mengunakan Algoritma Genetika ini di dapatkan rute terpendek dan dapat di pastikan bahwa rute yang dilewati merupakan rute optimal.
Penerapan K-Means Clustering Untuk Penentuan Klasterisasi Beasiswa Bidikmisi Mahasiswa Agustin Ely Rahayu; Khoiril Hikmah; Nanik Yustia; Abd. Charis Fauzan
ILKOMNIKA: Journal of Computer Science and Applied Informatics Vol 1 No 2 (2019): Volume 1, Nomor 2, Desember 2019
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.28926/ilkomnika.v1i2.23

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk membantu menentukan centroid calon beasiswa sehingga dapat memberikan pengusulan dalam kelompok sangat layak, layak, dipertimbangkan, dan kurang layak untuk menerima beasiswa bidikmisi dengan 6 syarat. Penelitian ini menggunakan sebanyak 25 data sintetis menggunakan algoritma K-Means yang mampu membantu mengklarifikasi mahasiswa, untuk dipertimbangkan atu tidak layak untuk menerima beasiswa bidikmisi. Jadi, dengan adanya penelitian ini, membatu mengelompokkan penyaluran bidikmisi kepada mahasiswa dengan syarat seperti penghasilan orang tua, keadaan rumah, jumlah tanggungan orang tua, dan prestasi mahasiswa dalam bidang akademik.

Page 1 of 1 | Total Record : 7

 1 

Filter by Year

2019 2019


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 5 No 2 (2023): Volume 5, Nomor 2, Agustus 2023 Vol 5 No 1 (2023): Volume 5, Nomor 1, April 2023 Vol 4 No 3 (2022): Volume 4, Nomor 3, Desember 2022 Vol 4 No 2 (2022): Volume 4, Nomor 2, Agustus 2022 Vol 4 No 1 (2022): Volume 4, Nomor 1, April 2022 Vol 3 No 3 (2021): Volume 3, Nomor 3, Desember 2021 Vol 3 No 2 (2021): Volume 3, Nomor 2, Agustus 2021 Vol 3 No 1 (2021): Volume 3, Nomor 1, April 2021 Vol 2 No 3 (2020): Volume 2, Nomor 3, Desember 2020 Vol 2 No 2 (2020): Volume 2, Nomor 2, Agustus 2020 Vol 2 No 1 (2020): Volume 2, Nomor 1, April 2020 Vol 1 No 2 (2019): Volume 1, Nomor 2, Desember 2019 Vol 1 No 1 (2019): Volume 1, Nomor 1, Agustus 2019 More Issue