cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Sari Susanti
Contact Email
sarisusanti@ars.ac.id
Phone
+6289677743359
Journal Mail Official
redaksi@ars.ac.id
Editorial Address
ARS University Jl. Sekolah Internasional 1-2 Antapani Bandung
Location
Kota bandung,
Jawa barat
INDONESIA
Jurnal Responsif : Riset Sains dan Informatika
Published by Universitas Adhirajasa Reswara Sanjaya
ISSN : -     EISSN : 26856964     DOI : https://doi.org/10.51977/jti
Core Subject : Science,
Computer Science & IT
Jurnal Responsif: Riset Sains dan Informatika merupakan Jurnal yang bertujuan untuk mewadahi semua informasi hasil penelitian, telaah pustaka, makalah teknis, dan kajian buku, dari berbagai cabang Ilmu Komputer, Teknik Informatika dan Sistem Informasi. Diharapkan dengan adanya wadah penerbitan ini dapat berkontribusi dalam penyampaian informasi ilmiah yang merupakan mata rantai proses kegiatan ilmiah.
Arjuna Subject : Ilmu Komputer (semua kategori) - Sistem Informasi
Articles 14 Documents
 1   2 
Search results for , issue "Vol 2 No 1 (2020): Jurnal Responsif : Riset Sains dan Informatika" : 14 Documents clear
Analisis Perbandingan Discrete Cosine Transform Dan Discrete Wavelet Transform Untuk Kompresi Citra Ina Najiyah
Jurnal RESPONSIF: Riset Sains & Informatika Vol 2 No 1 (2020): Jurnal Responsif : Riset Sains dan Informatika
Publisher : LPPM Universitas BSI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51977/jti.v2i1.195

Abstract

Kompresi citra atau image compression adalah sebuah metode untuk mengkompresi sebuah citra tanpa merusak citra aslinya dengan tujuan untuk memperkecil ukuran atau memory. Banyak metode yang diimplementasikan dalam bidang image compression ini dan metode-metode atau algoritma tersebut tentunya memiliki cara kerja dan hasil yang berbeda. Penelitian ini melakukan image compression dengan membandingkan metode Discreate Cosine Transform dan metode Discreate Wavelete Transform guna diketahui mana metode yang lebih baik dalam hal Image Compression. Dataset yang digunakan dalam penelitian ini berjumlah 30 dataset. Alat yang dipakai dalam mencari perbandingan Discreate Cosine Transform dan metode Discreate Wavelete Transform adalah MATLAB versi terbaru. Hasil dari penelitian ini yaitu didapatkan nilai PSNR, MSE dan SC dari masing-masing metode. Didapatkan metode yang paling baik adalah discreat wavelete transform dibanding metode Discreate Cosine Transform dengan nilai PSNR sebesar 57.3726 dB, nilai MSE sebesar 0.025593 dan nilai SC sebesar 98.0433. Kata Kunci: Kompresi Citra, Discreate Cosine Transform, Discreate Wavelete Transform
Pengelompokan Data Kecelakaan Lalu Lintas di Kota Tasikmalaya Menggunakan Algoritma K-Means Iedam Fardian Anshori; Yeni Nuraini
Jurnal RESPONSIF: Riset Sains & Informatika Vol 2 No 1 (2020): Jurnal Responsif : Riset Sains dan Informatika
Publisher : LPPM Universitas BSI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51977/jti.v2i1.198

Abstract

Kenaikan jumlah penduduk mengakibatkan meningkatnya jumlah kebutuhan akan kendaraan bermotor sehingga memicu terjadinya kecelakaan lalu lintas. Pengelompokan data kecelakaan lalu lintas penting untuk dilakukan, karena akan memudahkan pihak polisi khususnya Unit Kecelakaan Lalu Lintas Polres Tasikmalaya Kota dalam mengurangi angka kecelakaan lalu lintas. Pada penelitian ini menggunakan Algoritma K-Means dengan tujuan untuk memperoleh informasi mengenai kelompok data kecelakaan lalu lintas berdasarkan waktu kejadian sehingga diketahui penyebab dari kecelakaan lalu lintas yang terjadi di Kota Tasikmalaya. Berdasarkan Validasi menggunakan metrik Davies Bouldin Index maka diperoleh 4 cluster yang dinilai dapat mengelompokan data dengan baik. PerformanceVector hasil evaluasi cluster yang dibentuk sebanyak 4 cluster dengan nilai sebesar 0,134. Cluster 1 dengan jumlah data kecelakaan sebanyak 74 kecelakaan yang paling banyak terjadi pada malam hari, Cluster 2 dengan jumlah kecelakaan sebanyak 16 kecelakaan yang paling banyak terjadi pada siang hari, Cluster 3 dengan jumlah kecelakaan sebanyak 6 kecelakaan yang paling banyak terjadi pada sore hari dan Cluster 4 dengan jumlah kecelakaan sebanyak 113 kecelakaan yang paling banyak terjadi pada pagi hari Keywords: Data Mining, K-means, Clustering, Pelanggaran Lalu Lintas
Analisa Manfaat dan Kemudahan Penggunaan Google Task di Lingkungan Akademik Menggunakan Metode TAM Rizki Tri Prasetio
Jurnal RESPONSIF: Riset Sains & Informatika Vol 2 No 1 (2020): Jurnal Responsif : Riset Sains dan Informatika
Publisher : LPPM Universitas BSI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51977/jti.v2i1.202

Abstract

Google Task merupakan aplikasi pengingat dikembangkan oleh Google yang termasuk kedalam paket G Suite for Education. Bagi siswa kelas XI SMK Negeri 2 Bandung, penggunaan aplikasi pengingat seperti Google Task sangat membantu, karena dapat digunakan sebagai sarana pembelajaran. Tujuan dari penelitian ini untuk mengetahui sikap terhadap penerimaan aplikasi Google Task pada siswa kelas XI SMK Negeri 2 Bandung. Metode penelitian yang digunakan yaitu dengan metode Technology Acceptance Model (TAM) dengan 3 variabel, yaitu persepsi kemanfaatan (perceived usefulness), persepsi kegunaan (perceived ease of use), dan sikap penerimaan (attitude toward using). Populasi pada penelitian ini adalah siswa-siswa kelas XI SMK Negeri 2 Bandung sebanyak 252 orang dengan sampel sebanyak 100 orang. Hasil penelitian menunjukan bahwa persepsi kemanfaatan mempengaruhi sikap penerimaan dengan nilai korelasi sebesar 0,652 sementara persepsi kemudahan tidak mempengaruhi sikap penerimaan dengan nilai korelasi sebesar 0,008 dan persepsi kemanfaatan dan persepsi kegunaan mempengaruhi secara simultan terhadap variabel sikap penerimaan dengan tingkat hubungan Rsquare sebesar 0,427 atau dalam persentase sebesar 42,7%, dan sisanya 0,573 atau dalam persentase sebesar 57,3% merupakan pengaruh yang diberikan oleh variabel lain diluar model penelitian ini. Kata Kunci: Technology Acceptance Model, Google Task, G Suite Education
Aplikasi Sistem Pakar Diagnosis Gangguan Gizi Pada Anak Menggunakan Metode Dempster Shafer Ade Mubarok; Sari Susanti; Novi Imelia
Jurnal RESPONSIF: Riset Sains & Informatika Vol 2 No 1 (2020): Jurnal Responsif : Riset Sains dan Informatika
Publisher : LPPM Universitas BSI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51977/jti.v2i1.203

Abstract

Gizi merupakan faktor penentu kualitas sumber daya manusia di masa mendatang, selain itu status gizi yang baik dan asupan makanan yang sehat seimbang mempunyai peranan penting dalam menentukan kesehatan dan kecerdasan seseorang. Usia anak prasekolah lebih beresiko mengalami gangguan gizi seperti gizi kurang dan gizi lebih akibatnya dapat menimbulkan penyakit. Kurangnya kepedulian terhadap gizi anak serta terbatasnya pengetahuan mengenai berbagai penyakit akibat gangguan gizi membuat orang tua kesulitan untuk mendiagnosis penyakit yang akan menyerang anak mereka. Maka dalam penelitian ini dibuatkan sebuah alat bantu berupa sistem pakar berbasis android untuk mendiagnosis penyakit akibat gangguan gizi menggunakan metode Dempster Shafer beserta cara penanganannya, menentukan status gizi berdasarkan berat badan menurut usia (BB/U), serta mengetahui berat badan ideal anak dan saran asupan makanannya. Sistem ini bekerja dengan melakukan perhitungan berdasarkan gejala-gejala penyakit yang dirasakan. Hasil pengujian menunjukan perbandingan antara hasil diagnosis yang dilakukan oleh pakar dan sistem, menghasilkan keluaran yang sama sehingga aplikasi ini dapat digunakan untuk mendiagnosis gangguan gizi serta mendapatkan informasi seputar gizi anak. Kata Kunci: Sistem Pakar, Gangguan Gizi, Anak Prasekolah, Dempster Shafer. ABSTRACT Nutrition is a determining factor in the quality of human resources in the future, besides that good nutritional status and balanced healthy food intake have an important role in determining one's health and intelligence. The age of preschool children is more at risk of experiencing nutritional disorders such as malnutrition and more nutrition can consequently cause disease. Lack of concern for children's nutrition and limited knowledge about various diseases due to nutritional disorders makes it difficult for parents to diagnose diseases that will attack their children. So in this study a tool was made in the form of an android-based expert system to diagnose diseases due to nutritional disorders using the Dempster Shafer method and how to handle it, determine nutritional status based on body weight according to age (BB/U), and find out the child's ideal body weight and intake advice the food. This system works by calculating based on the symptoms of the disease that is felt. The test results show a comparison between the results of diagnoses made by experts and systems, producing the same output so that this application can be used to diagnose nutritional disorders and obtain information about child nutrition. Keywords: Expert System, Nutritional Disorders, Preschooler, Dempster Shafer.

Page 2 of 2 | Total Record : 14

 1   2 

Filter by Year

2020 2020


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 5 No 2 (2023): Jurnal Responsif : Riset Sains dan Informatika Vol 5 No 1 (2023): Jurnal Responsif : Riset Sains dan Informatika Vol 4 No 2 (2022): Jurnal Responsif : Riset Sains dan Informatika Vol 4 No 1 (2022): Jurnal Responsif : Riset Sains dan Informatika Vol 3 No 2 (2021): Jurnal Responsif : Riset Sains dan Informatika Vol 3 No 1 (2021): Jurnal Responsif : Riset Sains dan Informatika Vol 2 No 2 (2020): Jurnal Responsif : Riset Sains dan Informatika Vol 2 No 1 (2020): Jurnal Responsif : Riset Sains dan Informatika Vol 1 No 1 (2019): Jurnal Responsif : Riset Sains dan Informatika