Coding Jurnal Komputer dan Aplikasi
Coding adalah Jurnal ilmiah elektronik yang mempublikasikan hasil-hasil penelitian di bidang komputer dan sistem informasi. Jurnal Coding memiliki karakteristik khas karena memadukan berbagai cabang dalam bidang Ilmu Komputer, sehingga memiliki artikel yang komprehensif. Jurnal Coding terbit 3 nomor dalam setahuan, yakni di Bulan April, September, dan Desember. Jurnal Coding telah terindeks oleh Google Scholar dan Garuda, dan akan terus diperbaharui untuk mengikuti perkembangan.
Articles
13 Documents
Search results for
, issue
"Vol 4, No 3 (2016): Jurnal Coding Siskom Untan"
:
13 Documents
clear
<![CDATA[PROTOTIPE KWH METER DIGITAL PRABAYAR TERKONEKSI PERSONAL COMPUTER (PC) UNTUK KAMAR KOS ]]>
<![CDATA[, Yulrio Brianorman, Muhammad Juwono , Dedi Triyanto]]>
<![CDATA[ Coding Jurnal Komputer dan Aplikasi Vol 4, No 3 (2016): Jurnal Coding Siskom Untan ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Tanjungpura ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (930.794 KB)
|
DOI: 10.26418/coding.v4i3.16496
<![CDATA[Sistem tagihan listrik tiap bulan pada kamar kos umumnya disamaratakan oleh pemiliknya. Sistem penggunaan tagihan listrik seperti ini tidak sesuai dengan penggunaan pada setiap penghuni kos, untuk menjawab masalah tersebut maka dilakukan sebuah pengembangan perangkat keras yang digunakan untuk tagihan listrik dengan sistem prabayar pada setiap kamar kos. Sistem prabayar yang dibangun menggunakan IC ATMega16 dengan bahasa pemrograman C serta assembly dengan compiler code vision AVR . Sistem antarmuka dibuat dengan pemrogram visual basic dan dihubungkan dengan mikrokontroler menggunakan komunikasi serial yang terhubung pada port USART mikrokontroler.Antarmuka berfungsi untuk memasukkan pulsa, nilai TDC, memonitoring penggunaan KWH, dan menampilkan nilai tegangan dan arus. Perhitungan nilai KWH dimulai ketika pulsa dimasukkan, sensor arus dan tegangan akan mengukur nilai arus dan tegangan yang masuk kemudian dikirimkan ke mikrokontroler dan dilanjutkan ke antarmuka komputer. Nilai arus dan tegangan akan dikalikan untuk mendapat nilai daya, kemudian dikalikan dengan jam sehingga mendapatkan nilai KWH yang akan digunakan untuk mengurangi pulsa yang ada pada sistem setiap detiknya. Jika pulsa habis maka alarm akan berbunyi dan aliran listrik akan terputus. Dengan memasukkan nilai tegangan maksimal yang dapat masuk pada mikrokontroler ke persamaan sensor arus 1 dan sensor arus 2maka arus maksimal yang dapat diukur oleh sensor arus adalah13,98A untuk sensor arus 1 dan 13,31A untuk sensor arus 2. Kata Kunci: Mikrokontroler, Sensor arus, Sensor tegangan, KWH , Antarmuka]]>
<![CDATA[SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PREDIKSI CURAH HUJAN DENGAN METODE ADAPTIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM (Studi Kasus: Kota Pontianak) ]]>
<![CDATA[, Fatma Agus Setyaningsih, Ruspina Ningsih , Beni Irawan]]>
<![CDATA[ Coding Jurnal Komputer dan Aplikasi Vol 4, No 3 (2016): Jurnal Coding Siskom Untan ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Tanjungpura ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (709.92 KB)
|
DOI: 10.26418/coding.v4i3.16651
<![CDATA[Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) merupakan metode yang mengkombinasikan antara jaringan syaraf tiruan dengan logika fuzzy, sehingga pada pembelajarannya ANFIS banyak digunakan untuk berbagai macam prediksi pada ilmu komputer. Pada pengembangannya ANFIS digunakan untuk prediksi curah hujan di Kota Pontianak berdasarkan data yang didapatkan dari BMKG Supadio Pontianak dan LAPAN Provinsi Kalimantan Barat. Prediksi yang dimaksud merupakan prediksi curah hujan harian dengan menggunakan masukan data berupa suhu udara dinyatakan dengan x1, kelembaban relatif dinyatakan dengan x2 dan tekanan udara dinyatakan dengan x3 serta akan menghasilkan aplikasi prediksi curah hujan dengan nilai prediksi dan status prediksi curah hujan. Prediksi yang dibuat berdasarkan data masukan suhu udara, kelembaban relatif dan tekanan udara serta keluaran berupa prediksi curah hujan, sehingga dapat menghasilkan keluaran prediksi yang akurat dan efisien. Model prediksi yang dibangun dengan metode ANFIS menggunakan pembelajaran alur maju (forward) dan pembelajaran alur mundur (backward), sehingga untuk melakukan prediksi dibutuhkan nilai parameter fuzzy baru yang diperoleh dari proses pelatihan. Setelah nilai parameter fuzzy baru didapatkan, maka akan dilakukan tahap pengujian. Pada tahap pengujian dilakukan dengan proses pembelajaran maju (forward) untuk mendapatkan nilai prediksinya, sehingga pada prosesnya nilai prediksi yang berupa angka dan status prediksi yang berupa variabel tersebut akan ditampilkan dalam bentuk interface yang memudahkan pengguna untuk melakukan prediksi. Karena dari interface inilah pengguna dapat mengetahui keakuratan sistem yang dibuat berdasarkan proses pengujian dan pembelajaran yang digunakan dalam penelitian. Setelah melakukan proses pengujian, maka diperoleh hasil kinerja aplikasi prediksi mencapai 58.06%. Kata Kunci: Prediksi Curah Hujan, Adaptive Neuro Fuzzy Inference System.]]>
<![CDATA[SISTEM KENDALI DAN MONITORING PENGGUNAAN PERALATAN LISTRIK DI RUMAH MENGGUNAKAN RASPBERRY PI DAN WEB SERVICE ]]>
<![CDATA[, Irma Nirmala, Seibu Tomasua , Dedi Triyanto]]>
<![CDATA[ Coding Jurnal Komputer dan Aplikasi Vol 4, No 3 (2016): Jurnal Coding Siskom Untan ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Tanjungpura ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (1111.776 KB)
|
DOI: 10.26418/coding.v4i3.17035
<![CDATA[Sistem kendali peralatan listrik rumah secara konvensional saat ini tidak memungkinkan pengguna yang berada jauh dari rumah untuk dapat melakukan kendali dan monitoring peralatan listriknya. Untuk menjawab pemasalahan tersebut dalam penelitian ini dibuat sistem yang mampu melakukan kendali dan monitoring peralatan listrik walaupun ketika pengguna berada jauh dari rumah. Perangkat keras yang digunakan adalah Raspberry Pi, Arduino, Sensor SCT-013, dan Relay Module. Perangkat lunak yang digunakan adalah Laravel framework sebagai kerangka dalam pembuatan Web Service dan website antarmuka. Hasil penelitian yang telah dilakukan adalah sebuah sistem kendali on/off dan monitoring jarak jauh untuk peralatan listrik rumah menggunakan Raspberry Pi dan Web Service. Sistem ini memiliki satu masukan listrik 220Volt serta enam jalur keluaran listrik 220Volt yang dua jalur diantaranya mampu melakukan pengukuran pemakaian daya listrik. Selain itu sistem ini menggunakan sistem manajemen account pengguna sehingga memungkinkan pengendalian peralatan listrik di banyak rumah. Hasil pengujian untuk kecepatan sistem membuktikan bahwa sistem ini dapat bekerja dengan rata-rata waktu tunda kurang dari 1 detik. Kata kunci: Raspberry Pi, Web Service, Arduino, sensor SCT-013.]]>
<![CDATA[RANCANG BANGUN ALAT PENGISI AIR OTOMATIS BERBASIS MIKROKONTROLER ]]>
<![CDATA[, Yulrio Brianorman, Siti Sulbiyah Kurniasih , Dedi Triyanto]]>
<![CDATA[ Coding Jurnal Komputer dan Aplikasi Vol 4, No 3 (2016): Jurnal Coding Siskom Untan ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Tanjungpura ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (619.686 KB)
|
DOI: 10.26418/coding.v4i3.16800
<![CDATA[Penggunaan sistem kontrol volume pada sebagian alat pengisi zat cair masih dilakukan secara manual. Penelitian ini bertujuan untuk membangun sebuah sistem kontrol pengisian air secara otomatis. Sistem ini dibangun menggunakan Arduino Uno R3 yang disertai dengan komponen pendukung sistem seperti sensor Water Flow, Solenoid Valve, sensor Ultrasonik, pompa air, Keypad dan LCD. Sistem ini juga dilengkapi dengan aplikasi yang digunakan untuk memonitoring penggunaan air. Sensor Water Flow berfungsi untuk menghitung debit air setiap detik. Sensor ini dikalibrasi dengan memasukkan nilai konstanta sebesar 2,267. Penghitungan volume air dilakukan dengan menambahkan debit air setiap detik yang melewati sensor Water Flow. Dari hasil implementasi alat, Solenoid Valve akan tertutup jika ketinggian air lebih kecil dari 16 cm dan lebih besar dari 28 cm serta volume air yang terisi sudah sesuai pengaturan. Percobaan menghasilkan nilai error di bawah <3% untuk perbandingan data masuk dengan keluaran yang diukur dengan gelas ukur, dan <6% untuk perbandingan data masuk dengan penghitungan oleh sensor Water Flow.Nilai error ini didapat dari selisih antara volume yang diatur dengan penghitungan oleh sensor WaterFlow dan air yang keluar. Hasil penghitungan volume akan tersimpan dalam memori EEPROM mikrokontroler. Volume-volume tersebut dapat ditransfer ke aplikasi, sehingga dapat dimonitoring penggunannya.  Kata kunci: Arduino, Mikrokontroler, Water Flow, Solenoid Valve, EEPROM]]>
<![CDATA[PURWARUPA SISTEM DETEKSI DAN PENGURANGAN KADAR CO, CO2 DAN NO2 BERBASIS MIKROKONTROLER ]]>
<![CDATA[, Ikhwan Ruslianto, Ade Syayuti Mannaf , Fatma Agus Setyaningsih]]>
<![CDATA[ Coding Jurnal Komputer dan Aplikasi Vol 4, No 3 (2016): Jurnal Coding Siskom Untan ]]>
Publisher : <![CDATA[Coding Jurnal Komputer dan Aplikasi ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (596.724 KB)
<![CDATA[Indra manusia memiliki kemampuan yang berbeda-beda dalam merasakan keberadaan gas polutan yang ada pada lingkungan sekitar baik  dari segi warna maupun baunya. Konsentrasi yang yang tinggi dapat mempengarui dan berakibat fatal bagi kesehatan, maka dari itu diperlukan suatu alat yang dapat mendeteksi keberadaan gas polutan. Alat  ini akan berfungsi mendeteksi keberadaan adanya gas yang berbahya seperti gas Karbon Monoksida, Nitrogen Dioksida dan Karbon Dioksida dengan  mengunakan sensor gas MQ-7, MQ-135, MG-881 dan mikrokontroler ATMega16. Pengujian alat dilakukan dengan cara memberikan sampel gas polutan dari asap kendaraan, asap rokok dan obat nyamuk bakar bahwa setiap sensor. Hasil pengujian menunjukan besar kosentrasi gas tergantung darimana gas itu dihasilkan. Jarak dan tekanan gas terhadap sensor dapat juga mempengaruhi nilai baca sensor. Berdasarkan data hasil pengujian menunjukan sensor MQ-7 dapat mendeteksi gas CO sampai dengan 157 ppm, MG-811 dapat mendeteksi CO2 sampai dengan 1446 ppm, dan sensor MQ-135 mampu mendeteksi gas NO2 sampai dengan 242 ppm. Pengunaan sistem ventilasi udara dengan bantuan kipas dapat membantu dalam proses sirkulasi dan pengurangan kadar gas di dalam ruangan. Kata Kunci: Sistem Deteksi, Mikrokontroler, Karbon Monoksida, Nitrogen Dioksida, Karbon Dioksida, Sensor gas]]>
<![CDATA[PROTOTIPE PENGUKUR DEBIT AIR SECARA DIGITAL UNTUK MONITORING PENGGUNAAN AIR RUMAH TANGGA ]]>
<![CDATA[, Ilhamsyah, Dadan Wijayanto , Dedi Triyanto]]>
<![CDATA[ Coding Jurnal Komputer dan Aplikasi Vol 4, No 3 (2016): Jurnal Coding Siskom Untan ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Tanjungpura ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (802.65 KB)
|
DOI: 10.26418/coding.v4i3.17037
<![CDATA[PDAM menjadi perusahaan yang menyuplai kebutuhan utama air. Untuk menghitung pemakaian debit air pelanggan, PDAM menggunakan meteran air manual. Tidak adanya sistem yang mengontrol penggunaan air, seperti pembatasan debit air menjadi permasalahan yang dirasakan pelanggan. Untuk menjawab masalah tersebut maka dilakukan penelitian untuk mengembangkan perangkat keras meteran air digital sebagai alternatif pengganti meteran manual karena dapat mengontrol penggunaan air yang berlebihan. Perangkat keras dibuat menggunakan Arduino Uno dengan mikorokontroler Atmega328 yang digabungkan dengan komponen pendukung seperti waterflow sensor sebagai penghitung debit air, motor servo sebagai alat penghemat pemakaian air secara otomatis, tombol sebagai pengatur manual limit serta LCD 16x2 digunakan sebagai penampil perhitungan air. Waterflow sensor dikalibrasi dengan memasukkan nilai konstanta penghitungan debit air sebesar 56,43. Penghitungan debit air dilakukan dengan menambahkan pulsa debit air tiap detik yang melalui sensor waterflow dibagi nilai pulsa dengan konstanta 7,5 kemudian dibagi dengan konstanta debit air. Sensor akan menghitung penggunaan air secara terus menerus, apabila perhitungan air sudah mendekati limit maka keran yang digerakkan motor servo akan mengecil, dan apabila sudah mencapai limit maka keran akan tertutup. Dari hasil penelitian, nilai eror yang didapat pada pengukuran bervariasi, RMSEP untuk pengujian tanpa menggunakan limit didapat sebesar 4,79 %, sedangkan RMSEP pengujian dengan menggunakan limit didapatkan persetasi error sebesar 6,81 % kedua nilai ini disebabkan faktor tegangan yang tidak stabil.  Kata kunci : Prototipe, meteran air digital, arduino uno, penghematan pemakaian air.]]>
<![CDATA[APLIKASI SISTEM PAKAR UNTUK MENDIAGNOSA PENYAKIT GANGGUAN SARAF DENGAN METODE DEMPSTER SHAFER BERBASIS ANDROID ]]>
<![CDATA[, Tedy Rismawan, Budiman , Cucu Suhery]]>
<![CDATA[ Coding Jurnal Komputer dan Aplikasi Vol 4, No 3 (2016): Jurnal Coding Siskom Untan ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Tanjungpura ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (1090.567 KB)
|
DOI: 10.26418/coding.v4i3.16992
<![CDATA[Penyakit akibat gangguan saraf dapat dialami oleh siapa saja tanpa melihat latar belakang penderitanya. Kurangnya pengetahuan tentang penyakit saraf mengakibatkan seseorang yang sudah mempunyai tanda awal gejala penyakit tidak memperdulikannya. Jika hal ini terus dibiarkan akan mengakibatkan semakin parahnya penyakit tersebut. Jenis penyakit akibat gangguan saraf bermacam-macam, diantaranya yaitu stroke, epilepsi, meningitis, parkinson, vertigo, neuralgia trigeminal dan migrain. Salah satu cara yang dapat dilakukan untuk mengatasi kurangnya pengetahuan mengenai penyakit gangguan saraf yaitu menggunakan sistem pakar. Sistem pakar dapat digunakan untuk mendiagnosa suatu penyakit layaknya seorang ahli karena sistem pakar mentransfer ilmu dari seorang ahli ke dalam suatu sistem. Penelitian ini membangun aplikasi sistem pakar untuk mendiagnosa penyakit akibat gangguan saraf berbasis Android yang fungsinya dapat mendeteksi gejala penyakit saraf secara dini sebelum terjadi komplikasi/penyakit semakin parah. Jumlah penyakit gangguan saraf yang diteliti adalah sebanyak 7 jenis penyakit. Aplikasi dapat digunakan oleh pengguna dimanapun dengan menggunakan koneksi internet/data. Metode yang digunakan pada penelitian ini adalah metode Dempster Shafer. Metode ini menghitung tiap gejala yang dipilih oleh pengguna dengan masing-masing gejala yang telah memiliki nilai densitas untuk mengetahui jenis penyakit saraf yang diderita. Penentuan nilai densitas dari tiap gejala merupakan hasil wawancara dengan dokter spesialis saraf.Tingkat keberhasilan dari aplikasi yang dibuat berdasarkan pengujian dengan perbandingan rekam medis dari dua rumah sakit adalah 90.9%. Kata kunci: Sistem Pakar,Dempster Shafer, Penyakit Gangguan Saraf, Android.]]>
<![CDATA[IMPLEMENTASI FUZZY MULTI CRITERIA DECISION MAKING (FMCDM) UNTUK SELEKSI PENERIMAAN BEASISWA ( Studi Kasus: Fakultas MIPA Universitas Tanjungpura ) ]]>
<![CDATA[Alydrus, Zannura]]>
<![CDATA[ Coding Jurnal Komputer dan Aplikasi Vol 4, No 3 (2016): Jurnal Coding Siskom Untan ]]>
Publisher : <![CDATA[Coding Jurnal Komputer dan Aplikasi ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (1187.68 KB)
<![CDATA[Beasiswa diberikan untuk membantu siswa dalam menempuh studinya. Pada Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Tanjungpura (FMIPA UNTAN) Pontianak proses penyeleksian beasiswa biasanya dilakukan oleh pihak fakultas dibantu staf kemahasiswaan secara manual sehingga proses penyeleksiannya berlangsung lama. Seiring dengan berkembangnya teknologi sistem kecerdasan sekarang ini, permasalahan dalam proses penyeleksian penerimaan beasiswa dapat diselesaikan dengan menggunakan metode-metode dalam logika fuzzy. Penelitian ini bertujuan untuk membuat suatu sistem aplikasiyang menentukan dan menyeleksi penerima beasiswa terbaik menggunakan implementasi Fuzzy Multi Criteria Decission Making (FMCDM) metode Simple Addictive Weighting (SAW). Proses diawali mendata penerima beasiswa BBM tahun 2015 kemudian nilai kriteria yang dimasukkan, menetapkan nilai bobot setiap kriteria, menentukan normalisasi matrik keputusan dan menghitung nilai preferensi (V). Kemudian membuat rating nilai untuk perurutan penerima beasiswa. Hasil penelitian ini adalah sistem fuzzy yang telah dibuat berhasil menghitung nilai SAW calon penerima beasiswa. Perhitungan sistem telah menguji 61 data calon penerima beasiswa dan didapatkan nilai tertinggi sebesar 8,43 dan terendah senbesar 3,43. Alternatif nilai (V) yang lebih besar mengindikasikan bahwa penerima beasiswa tersebut lebih diprioritaskan. Maka disimpulkan penentuan beasiswa dengan fuzzy MCDM SAW dapat mempercepat proses seleksi beasiswa, mengurangi kesalahan dalam penyeleksian, dan membantu tim penyeleksi dalam memutuskan penerima beasiswa dengan tepat. Kata Kunci : Beasiswa, Fuzzy MCDM, MADM, SAW, Kriteria, Atribut, Bobot.]]>
<![CDATA[RANCANG BANGUN SMART VEHICLE UNTUK MENDETEKSI DINI KECELAKAAN DENGAN PELAPORAN VISUAL PADA GOOGLE MAPS ]]>
<![CDATA[, Suhardi, Rizka Adhitia Fathan Susetiyo , Dedi Triyanto]]>
<![CDATA[ Coding Jurnal Komputer dan Aplikasi Vol 4, No 3 (2016): Jurnal Coding Siskom Untan ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Tanjungpura ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (796.966 KB)
|
DOI: 10.26418/coding.v4i3.16920
<![CDATA[Taksi adalah jenis kendaraan untuk disewa dengan supir, yang digunakan oleh seorang penumpang tunggal atau sekelompok kecil penumpang Seiring dengan meningkatnya jumlah pengguna kendaraan, jumlah kecelakaan yang terjadi dijalanan yang disebabkan oleh tabrakan antar kendaraan juga semakin meningkat. Tujuan dari penelitian ini adalah merancang dan membuat sistem yang dapat mendeteksi tabrakan, mengirimkan informasi posisi koordinat ketika terjadi kecelakaan dan menampilkan koordinat dalam peta google dengan antarmuka pada personal computer (PC)/laptop. Penanganan kecelakaan dini pada penelitian ini diaplikasikan pada perusahaan taksi, memberikan informasi akurat berupa SMS lokasi kejadian kecelakaan sehingga memudahkan operator taksi pada perusahaan taksi untuk bergerak cepat mendatangi dan memberikan pertolongan jika terjadi kecelakaan pada supir taksi mereka. Alat pendeteksi kecelakaan menggunakan sensor Accelerometer dengan cara mendeteksi getaran yang terjadi pada sumbu X, Y, dan Z dan pengambilan koordinat berdasarkan data GPS pada saat terjadi kecelakaan. Kemudian alat melakukan pelaporan secara cepat berupa SMS menggunakan modul GSM. Berdasarkan hasil pengujian, getaran yang termasuk kategori kecelakaan adalah 9,2 g pada sumbu X, Y dan Z dengan pengujian tabrakan dari depan, samping dan belakang. SMS yang berisi koordinat kejadian kecelakaan akan diterima oleh modem pada PC, dan diolah pada software interface Borland Delphi 7.0 menjadi tampilan dalam google maps. .Kata Kunci : Accelerometer, GPS, GSM, Google Maps, SMS]]>
<![CDATA[Aplikasi Klasifikasi Jenis Tumbuhan Mangrove Berdasarkan Karakteristik Morfologi Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor (KNN) Berbasis Web ]]>
<![CDATA[, Syamsul Bahri, Sistria Hijrah Wardani , Tedy Rismawan]]>
<![CDATA[ Coding Jurnal Komputer dan Aplikasi Vol 4, No 3 (2016): Jurnal Coding Siskom Untan ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Tanjungpura ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (951.239 KB)
|
DOI: 10.26418/coding.v4i3.16470
<![CDATA[Tumbuhan Mangrove adalah tanaman pepohonan atau komunitas tanaman yang hidup di antara laut dan daratan yang dipengaruhi oleh pasang surut.Indonesiamemiliki hutan mangrove yang terluas di dunia dan juga memiliki keragaman hayati yang terbesar serta strukturnya paling bervariasi.Di Indonesia tercatat setidaknya terdapat 202 jenis tumbuhan mangrove, meliputi 89 jenis pohon, 5 jenis palma, 19 jenis pemanjat, 44 jenis herba tanah, 44 jenis epifit dan 1 jenis paku. Dari 202 jenis tersebut, 43 jenis (diantaranya 33 jenis pohon dan beberapa jenis perdu) ditemukan sebagai mangrove sejati (true mangrove), sementara jenis lain ditemukan disekitar mangrove dan dikenal sebagai jenis mangrove ikutan (asociate). Dengan banyaknya jenis mangrove di Indonesia,makadiperlukan sebuah aplikasi untuk memudahkan mengetahui jenis mangrove tanpa perlu lagi menggunakan buku panduan untuk mengetahui jenis mangrove tersebut.Salah satu cara yang dapat digunakan untuk mengetahui jenis mangrove yaitu dengan melakukan klasifikasi berdasarkan karakteristik morfologi atau ciri-ciri fisik terhadap mangrove tersebut. Pada penelitian ini, metode klasifikasi yangdigunakan adalah K-Nearest Neighbor (KNN) yaitu sebuah metode pengklasifikasian data. Pengklasifikasian tumbuhan mangrove menggunakan metode KNN adalah dengan cara mencari kerabat terdekat dari data uji terhadap data latih tumbuhan mangrove yang tersedia. Aplikasi pada penelitian ini dibuat berbasis web. Tingkat keberhasilan sistem dalam melakukan klasifikasi didapat sebesar 77,77 %.  Kata Kunci : Mangrove, Morfologi, Klasifikasi, KNN, Web]]>
