Garuda - Garba Rujukan Digital

Article Per Year (5 Year)

All

CESS (Journal of Computer Engineering, System and Science)

cess
Website

Published by Universitas Negeri Medan

ISSN : 25027131 EISSN : 2502714X DOI : https://doi.org/10.24114/cess

Core Subject : Science,

Computer Science & IT

CESS (Journal of Computer Engineering, System and Science) contains articles on research results and conceptual studies in the fields of informatics engineering, computer science and information systems. The main topics published include: 1. Information security 2. Computer security 3. Networking & Data communication 4. Cloud & grid computing 5. Mobile Computing & Applications 6. Artificial Intelligence 7. Decision Support System 8. Data Minig 9. Other topics related to information technology

Arjuna Subject : Ilmu Komputer (semua kategori) - Ilmu Komputer (Lain-Lain)

Articles 261 Documents

1 2 3 4 5

Application of Arnold Cat Map and Logistic Map Methods for Securing Citizens' Data Image Thomas Adi Putra; Ikhwan Ruslianto; Syamsul Bahri
CESS (Journal of Computer Engineering, System and Science) Vol 7, No 2 (2022): July 2022
Publisher : Universitas Negeri Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24114/cess.v7i2.36302

Keamanan data merupakan salah satu isu yang sangat penting terutama untuk data yang bersifat pribadi baik dalam bentuk tulisan maupun citra. Penerapan kriptografi dapat digunakan untuk mengamankan data agar tidak dapat dimengerti oleh sembarang orang. Pada penelitian ini dilakukan pengamanan data berupa citra KTP dan citra KK menggunakan metode Arnold cat map dan logistic map. Pada pengujian analisa sensitivitas kunci, diperoleh bahwa perubahan kunci dekripsi sebesar 0,0001 dari kunci enkripsi menghasilkan citra yang sangat berbeda dengan citra asal. Pada pengujian analisis diferensial diperoleh nilai rata-rata NPCR dan UACI untuk citra KTP sebesar 99,60745% dan 39,50400% sedangkan nilai rata-rata NPCR dan UACI untuk citra KK sebesar 99,60671% dan 35,55296%. Pada pengujian koefisien korelasi, diperoleh nilai rata-rata koefisien korelasi untuk citra KTP sebesar -0,00082 untuk citra KK sebesar -0,00112 yang berarti citra hasil enkripsi memiliki korelasi yang sangat lemah dengan citra asal. Berdasarkan hasil pengujian, diketahui bahwa penerapan metode Arnold cat map dan logistic map dapat digunakan untuk mengamankan citra data penduduk.

KLASIFIKASI DATA MINING PADA RUMAH TANGGA MENURUT PROVINSI DAN STATUS KEPEMILIKAN RUMAH KONTRAK/SEWA MENGGUNAKAN K-MEANS CLUSTERING METHOD Erene Gernaria Sihombing
CESS (Journal of Computer Engineering, System and Science) Vol 2, No 2 (2017): Juli 2017
Publisher : Universitas Negeri Medan

Perumahan adalah kelompok rumah yang berfungsi sebagai lingkungan tempat tinggal atau hunian yang dilengkapi dengan prasarana lingkungan yaitu kelengkapan dasar fisik lingkungan, misalnya penyediaan air minum, pembuangan sampah, tersedianya listrik, telepon, jalan, yang memungkinkan lingkungan pemukiman berfungsi sebagaimana mestinya. Penelitian ini membahas tentang pengelompokan pertumbuhan rumah tangga menurut provinsi dan status kepemilikan rumah kontrak/sewa yang dilihat dari persentase. Metode yang digunakan adalah Datamining Clustering K-Means. Clustering adalah metode yang digunakan dalam data mining yang cara kerjanya mencari dan menglompokkan data yang mempunyai kemiripan karakteristik antara data satu dengan data lainnya yang telah diperoleh. Pengumpulan data dari rumah tangga terpilih dilakukan melalui wawancara tatap muka antara pencacah dengan responden. Untuk pertanyaan-pertanyaan dalam kuesioner Susenas yang ditujukan kepada individu diusahakan agar individu yang bersangkutan yang menjadi responden. Sedangkan pertanyaan-pertanyaan dalam kuesioner yang ditujukan kepada rumah tangga dikumpulkan melalui wawancara dengan kepala rumah tangga, suami/isteri kepala rumah tangga atau anggota rumah tangga lain yang mengetahui tentang karakteristik yang ditanyakan. Proses Survey Sosial Ekonomi Nasional (Susenas) dilakukan dalam beberapa tahap mulai dari sesunas 2004-2009. Semua kegiatan ini terekam di situs Badan Pusat Statistik (BPS) dengan alamat url https://www.bps.go.id/. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data Persentase Rumah Tangga menurut Provinsi dan Status Kepemilikan Rumah Kontrak/Sewa dari tahun 1999-2016 yang terdiri dari 34 provinsi. Varibale yang digunakan adalah jumlah rata-rata persentasi Rumah Tangga menurut Provinsi dan Status Kepemilikan Rumah Kontrak/Sewa. Data akan diolah dengan melakukan clustering yang dibagi dalam 3 cluster yaitu cluster status kepemilikan rimah kontrak dengan tingkatan tinggi cluster status kepemilikan rimah kontrak dengan tingkatan sedang dan cluster status kepemilikan rimah kontrak dengan tingkatan rendah. Metode clustering yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode K-Means. Cetroid data untuk cluster tingkatan tinggi 28,7986, Cetroid data untuk cluster tingkatan sedang 13,0389 serta Cetroid data untuk cluster tingkatan rendah 5,2515. Proses iterasi berlansung 4 kali sehingga diperoleh penilaian persentase Rumah Tangga menurut Provinsi dan Status Kepemilikan Rumah Kontrak/Sewa dengan 2 provinsi cluster tingkatan tinggi yakni Kepulauan Riuan dan DKI Jakarta, 12 provinsi cluster tingkatan sedang yakni Sumatera Utara, Sumatera Barat, Riau, Bengkulu, Jawa Tengah, Banten, Bali, Kalimantan Selatan, Kalimantan Timur, Kalimantan Tengah, Papua Barat dan Papua dan 20 provinsi cluster tingkatan rendah yakni Aceh, Jambi, Sumatera Selatan, Lampung, Bangka Belitung, Jawa Barat, Jawa Tengah, Jawa Timur, NTB, NTT, Kalimantan Barat, Kalimantan Selatan, Sulawasi Utara, Sulawesi Tengah, Sulawesi Selatan, Sulawesi Tenggara, Gorontalo dan Sulawesi Barat . Data ini dapat menjadi masukkan bagi pemerintah untuk memberikan kebijakan kepada provinsi tentang status kepemilikan rumah kontrak/sewa menjadi milik sendiri dengan mempertimbangkan segala aspek yang ada

Penerapan Algoritma K-Means Untuk Clustering Data Kemiskinan Provinsi Banten Menggunakan Rapidminer Yunita Ratna Sari; Arby Sudewa; Diah Ayu Lestari; Tri Ika Jaya
CESS (Journal of Computer Engineering, System and Science) Vol 5, No 2 (2020): JULI 2020
Publisher : Universitas Negeri Medan

Angka kemiskinan di Provinsi Banten tergolong rendah di tingkat nasional. Hal ini dibuktikan dengan persentase penduduk miskin Banten pada September 2019 sebesar 4,94% berada di bawah rata-rata nasional pada periode yang sama sebesar 9,22%. Penelitian ini memanfaatkan teknik data mining dengan menggunakan metode K-Means Clustering. Data penelitian ini diambil dari situs Badan Pusat Statistik (BPS) dari tahun 2015-2019 yang terdiri dari 8 Kabupaten/Kota dengan 3 variabel. Variabel yang digunakan adalah jumlah penduduk miskin (ribu jiwa), rata-rata lama pendidikan sekolah (tahun), dan pengeluaran per kapita yang disesuaikan (ribu rupiah/tahun). Semua data tersebut kemudian diolah dengan Rapidminer dan dilakukan 3 cluster, yaitu: tingkat cluster sedang (C0), tingkat cluster tinggi (C1), dan tingkat cluster rendah (C2). Hasil dari perhitungan rapidminer menunjukkan Kabupaten Tangerang, Kota Cilegon, dan Kota Serang masuk sebagai anggota cluster 0, Kabupaten Pandeglang, Kabupaten Lebak, dan Kabupaten Serang berada pada cluster 1, Kota Tangerang, dan Kota Tangerang Selatan berada di cluster 2.

PERANCANGAN SISTEM INFORMASI PERSEDIAAN BARANG PADA PERUSAHAAN KARYA CIPTA BUANA SENTOSA BERBASIS WEB DENGAN METODE EXTREME PROGRAMING Ressa Priskila
CESS (Journal of Computer Engineering, System and Science) Vol 3, No 2 (2018): Juli 2018
Publisher : Universitas Negeri Medan

Peran teknologi informasi dalam dunia bisnis sangat besar untuk meningkatkan efektivitas, produktivitas dan daya saing perusahan. Perusahan Karya Cipta Buana Sentosa merupakan sebuah perusahaan yang bergerak di bidang pengolahan dan pendistribusian hasil laut di Nusa Tenggara Timur. Sebagai sebuah perusahaan pendistribusi hasil laut, pengelolaan persedian barang adalah bagian yang sangat penting dalam bisnis proses perusahaan. Kesulitan mencari informasi mengenai stok barang dan pembuatan laporan barang masuk dan keluar menjadi masalah yang dihadapi perusahaan. Untuk mengatasi masalah tersebut dibutuhkan sistem informasi yang dapat memenuhi kebutuhan informasi perusahaan. Penelitian ini bertujuan untuk merancang sistem informasi persediaan barang berbasis web pada perusahan Perusahan Karya Cipta Buana Sentosa menggunakan metode Extreme Programming (XP). Sistem informasi ini terdiri dari 3 pengguna yaitu admin, satf gudang dan manajer. Dengan adanya sistem informasi ini, pengelolaaan persediaan barang menjadi lebih efektif dan efisien, pencarian informasi persediaan/stok dan laporan juga lebih akurat dan cepat.

Aplikasi Penentuan Kelayakan Penerima Kredit pada Kopdit Swasti Sari Menggunakan Metode Profile Matching Maximilianus Benge; Frengky Tedy; Yovinia Carmeneja Hoar Siki
CESS (Journal of Computer Engineering, System and Science) Vol 6, No 1 (2021): Januari 2021
Publisher : Universitas Negeri Medan

KSP Kopdit Swasti Sari is one of the credit cooperatives in East Nusa Tenggara. One of the activities carried out by the KSP Kopdit Swasti Sari to improve the welfare of its members is to provide credit to provide credit to its members. However, the credit service procedure at the KSP Kopdit Swasti Sari is still not effective and efficient. Therefore, the KSP Kopdit Swasti Sari requires a computerized method in order to streamline its performance. The profile matching method in a decision support system is one method that can be applied to provide solutions to existing problems. This system is able to determine which members are eligible for credit. Besides, it also makes it easier for members in administrative processes such as registration and transactions.

PERBANDINGAN METODE EDAS DAN ARAS PADA PEMILIHAN RUMAH DI KOTA PONTIANAK Dwi Marisa Midyanti; Rahmi Hidayati; Syamsul Bahri
CESS (Journal of Computer Engineering, System and Science) Vol 4, No 2 (2019): JULI 2019
Publisher : Universitas Negeri Medan

Dalam masalah pengambilan keputusan, teknik dan model dari Multi Criteria Decision Making (MCDM) sangat sering digunakan, dan berkembang sangat pesat. Pada penelitian ini menggunakan dua metode MCDM yaitu EDAS dan ARAS pada pemilihan rumah di Kota Pontianak. Metode EDAS didasarkan pada skor penilian (AS) tertinggi untuk mendapatkan pilihan terbaik dari semua alternatif, sedangkan metode ARAS menggunakan nilai utilitas (Ki) tertinggi untuk mendapatkan pilihan terbaik. Data yang digunakan pada penelitian ini berjumlah 30 data perumahan dengan 11 kriteria. Hasil akhir dari penelitian ini menunjukkan bahwa metode EDAS dan ARAS menghasilkan pilihan berbeda pada perangkingan alternatif. Untuk alternatif terbaik pada dengan metode EDAS didapatkan alternatif 9 dengan skor penilaian sebesar 0.7372, sementara dengan metode ARAS alternatif 10 merupakan alternatf terbaik dengan nilai utilitas 1

Klasifikasi Sekolah Menengah Pertama/Sederajat Wilayah Bireuen Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbors Berbasis Web Rozzi Kesuma Dinata; Fajriana Fajriana; Zulfa Zulfa; Novia Hasdyna
CESS (Journal of Computer Engineering, System and Science) Vol 5, No 1 (2020): Januari 2020
Publisher : Universitas Negeri Medan

Pada penelitian ini diimplementasikan algoritma K-Nearest Neighbor dalam pengklasifikasian Sekolah Menengah Pertama/Sederajat berdasarkan peminatan calon siswa. Tujuan penelitian ini adalah untuk memudahkan pengguna dalam menemukan sekolah SMP/sederajat berdasarkan 8 kriteria sekolah yaitu akreditasi, fasilitas ruangan, fasilitas olah raga, laboratorium, ekstrakulikuler, biaya, tingkatan kelas dan waktu belajar. Adapun data yang digunakan dalam penelitian ini didapatkan dari Dinas Pendidikan Pemuda dan Olahraga Kabupaten Bireuen. Hasil penelitian dengan menggunakan K-NN dan pendekatan Euclidean Distance dengan k=3, diperoleh nilai precision sebesar 63,67%, recall 68,95% dan accuracy sebesar 79,33% .

MEMBANGUN APLIKASI PERHITUNGAN PPH21 MOBILE ANDROID FASILITATOR VALIDASI WAJIB PAJAK PRIBADI Kartini Musa
CESS (Journal of Computer Engineering, System and Science) Vol 2, No 1 (2017): Januari 2017
Publisher : Universitas Negeri Medan

Dalam era teknologi informasi dan komunikasi inter networking saat ini, semua orang dapat berkomunikasi dengan orang lain yang berada di berbagai tempat. Melalui media internet, manusia dapat memperoleh dan menyampaikan berbagai informasi yang dibutuhkan kapan saja dan dimana saja dalam waktu singkat. Hal inilah yang melandasi untuk Membangun Aplikasi Perhitungan PPh21 Mobile Android fasilitator validasi Wajib_Pajak_Pribadi (selanjutnya singkat WPP), yang dapat memberikan konstribusi pada masyarakat WPP pengguna android mobile guna pengecekan (Validasi) pemotongan pph21 yang dilakukan oleh instansi atau perusahaan tempat berkerja terhadap upah/gaji yang mereka terima, apakah terjadi kesalah dalam pemotongan. Penelitian ini dilakukan dengan metode studi literatur, studi banding website yang ada di internet mengenai aplikasi dan jurnal terkait serta observasi langsung ke beberapa kantor pajak wilayah DKI : jakarta selatan, utara, barat, timur dan pusat.Melakukan wawancara kepada beberapa orang staff karyawan serta orang-orang dilingkangan tempat tinggal penulis yang menerima upah ditempat mereka berkerja yang ada pemotongan PPh21. Hasil yang diperoleh berupa Rancangan aplikasi perhitungan PPh21. Penelitian yang dilakukan tersebut memberikan masukan mengenai implementasi aplikasi perhitungan Pajak Penghasilan (PPh21) Android Mobile.

Analisis Insertion Mutation pada Sistem Penjadwalan Mata Kuliah Gellysa Urva; Merina Pratiwi
CESS (Journal of Computer Engineering, System and Science) Vol 5, No 2 (2020): JULI 2020
Publisher : Universitas Negeri Medan

Penjadwalan mata kuliah merupakan pekerjaan rutin yang selalu dilakukan setiap perguruan tinggi pada awal semester yang menjadi pekerjaan yang rumit dikarenakan persoalan penjadwalan merupakan masalah kombinatorial yang memiliki batasan- batasan yang harusdipenuhi. Penjadwalan memiliki peranan penting dalam pengelolaan suatu perguruan tinggi dimana masalah penjadwalan termasuk permasalahan kompleks yang menjadi bagian penting dari operasinya. Sistem penjadwalan yang selama ini berjalan di Sekolah Tinggi Teknologi (STT) Dumai dilakukan secara acak yang menyita banyak waktu dan sumber daya. Hal ini mengakibatkan perkuliahan kurang efektif karena harus melakukan penjadwalan ulang sesuai keadaan dan kebutuhan kampus. Oleh karena itu, diperlukan suatu bentuk pengembangan sistem penjadwalan mata kuliah dimana sistem tersebut dapat secara terstruktur membantu menyusun jadwal mata kuliah berdasarkan faktor penentu serta ruang populasi yang ada, dan memungkinkan terjadinya perubahan jadwal yang lebih dinamis, cepat dengan memperhatikan faktor penentu yang sama serta dapat memberikan gambaran kompleksitas permasalahan beban permasalahan terhadap ketersediaan sumber daya di STT Dumai. Pemilihan jenis mutasi dalam algoritma genetika menjadi pilihan yang perlu diperhatikan guna mendapatkan hasil optimal. Hasil penelitian menyatakan sistem penjadwalan mata kuliah dengan insertion mutation dapat memenuhi semua batasan dengan hasil yang lebih optimal.

PENERAPAN ALGORITMA FP-GROWTH PADA SISTEM INFORMASI PERPUSTAKAAN Dinna Yunika Hardiyanti; Hardini Novianti; Ahmad Rifai
CESS (Journal of Computer Engineering, System and Science) Vol 3, No 1 (2018): Januari 2018
Publisher : Universitas Negeri Medan

Perpustakaan didirikan untuk menyediakan informasi, bahan rujukan, penyedia ruang belajar dan peminjaman buku. Perpustakaan dibedakan menjadi perpustakaan fisik dan non fisik. Perpustakaan fisik yaitu perpustakaan yang memiliki gedung perpustakaan, sedangkan perpustakaan non-fisik dimana koleksi buku perpustakaan dan pengaksesan buku dilakukan secara online. Pada sistem informasi perpustakaan baik fisik maupun non fisik selalu menyediakan fitur pencarian koleksi buku. Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan pelayanan perpustakaan, khususnya pada fitur pencarian buku. fitur pencarian dilengkapi rekomendasi buku yang berhubungan. Rekomendasi ini didapat dari hasil analisa pola data transaksi peminjaman buku menggunakan data mining. Algoritma data mining yang digunakan pada penelitian ini yaitu FP-Growth. Pada FP-Growth frequent item set diperoleh dari FP-Tree. kemudian di lakukan analisa pola asosiasinya dengan menghitung nilai support dan confident rule. Hasil penelitian ini yaitu sistem informasi perpustakaan yang dilengkapi dengan rekomendasi buku pada fitur pencarian untuk meningkatkan pelayanan sistem informasi perpustakaan.

Page 1 of 27 | Total Record : 261

1 2 3 4 5

Filter by Year

2016 2023

Filter By Issues

All Issue Vol 8, No 1 (2023): January 2023 : In Process Vol 7, No 2 (2022): July 2022 Vol 7, No 2 (2022): July 2022 - In Process Vol 7, No 1 (2022): January 2022 Vol 6, No 2 (2021): Juli 2021 Vol 6, No 1 (2021): Januari 2021 Vol 5, No 2 (2020): JULI 2020 Vol 5, No 1 (2020): Januari 2020 Vol 4, No 2 (2019): JULI 2019 Vol 4, No 1 (2019): Januari 2019 Vol 3, No 2 (2018): Juli 2018 Vol 3, No 1 (2018): Januari 2018 Vol 2, No 2 (2017): Juli 2017 Vol 2, No 1 (2017): Januari 2017 Vol 1, No 2 (2016): Juli 2016 Vol 1, No 1 (2016): Januari 2016 More Issue

Home Page

OAI Link

Editorial Team

Contact

Reviewer

Google Scholar

Contact Name
Adi Widarma

Contact Email
adiwidarma@unimed.ac.id

Phone
+6285275945045

Journal Mail Official
journal_cess@unimed.ac.id

Editorial Address
UPT TIK Universitas Negeri Medan Jl. Willem Iskandar pasar V Medan Estate, Medan 20221

Location
Kota medan,

Sumatera utara

INDONESIA

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Home Page

OAI Link

Editorial Team

Contact

Reviewer

Google Scholar

Contact Name Adi Widarma

Contact Email adiwidarma@unimed.ac.id

Phone +6285275945045

Journal Mail Official journal_cess@unimed.ac.id

Editorial Address UPT TIK Universitas Negeri Medan Jl. Willem Iskandar pasar V Medan Estate, Medan 20221

Location Kota medan, Sumatera utara INDONESIA

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Contact Name
Adi Widarma

Contact Email
adiwidarma@unimed.ac.id

Phone
+6285275945045

Journal Mail Official
journal_cess@unimed.ac.id

Editorial Address
UPT TIK Universitas Negeri Medan Jl. Willem Iskandar pasar V Medan Estate, Medan 20221

Location
Kota medan,

Sumatera utara

INDONESIA