Pub Date : 2021-09-02DOI: 10.34010/komputika.v10i2.4317
Natasya Afira, A. Wijayanto
Kemiskinan merupakan salah satu indikator penting dalam melihat keberhasilan pembangunan ekonomi suatu negara. Tingkat kemiskinan di Indonesia sebesar 9,22 persen dengan jumlah penduduk miskin sebanyak 24,79 juta jiwa. Data kemiskinan di setiap daerah akan berbeda dipengaruhi oleh berbagai indikator. Oleh karena itu penting untuk mengelompokkan daerah-daerah di Indonesia berdasarkan karakteristik kemiskinan sehingga pemerintah dapat dengan tepat mengambil kebijakan terkait penanggulangan kemiskinan. Penelitian ini menggunakan dua metode clustering, yaitu partitioning dan hierarki untuk mengelompokkan provinsi-provinsi di Indonesia berdasarkan karakteristik kemiskinan. Metode partitioning yang dipilih adalah K-Means. Data yang digunakan adalah 8 variabel kemiskinan pada 34 provinsi di Indonesia tahun 2019. Penentuan jumlah cluster menggunakan validasi internal dan validasi stabilitias menunjukkan bahwa metode hierarki dengan jumlah cluster 2 menghasilkan cluster yang paling optimal. Perbandingan metode hierarki dinilai berdasarkan agglomerative coefficient, dimana metode Ward mampu memberikan hasil pengelompokan terbaik.
{"title":"Analisis Cluster dengan Metode Partitioning dan Hierarki pada Data Informasi Kemiskinan Provinsi di Indonesia Tahun 2019","authors":"Natasya Afira, A. Wijayanto","doi":"10.34010/komputika.v10i2.4317","DOIUrl":"https://doi.org/10.34010/komputika.v10i2.4317","url":null,"abstract":"Kemiskinan merupakan salah satu indikator penting dalam melihat keberhasilan pembangunan ekonomi suatu negara. Tingkat kemiskinan di Indonesia sebesar 9,22 persen dengan jumlah penduduk miskin sebanyak 24,79 juta jiwa. Data kemiskinan di setiap daerah akan berbeda dipengaruhi oleh berbagai indikator. Oleh karena itu penting untuk mengelompokkan daerah-daerah di Indonesia berdasarkan karakteristik kemiskinan sehingga pemerintah dapat dengan tepat mengambil kebijakan terkait penanggulangan kemiskinan. Penelitian ini menggunakan dua metode clustering, yaitu partitioning dan hierarki untuk mengelompokkan provinsi-provinsi di Indonesia berdasarkan karakteristik kemiskinan. Metode partitioning yang dipilih adalah K-Means. Data yang digunakan adalah 8 variabel kemiskinan pada 34 provinsi di Indonesia tahun 2019. Penentuan jumlah cluster menggunakan validasi internal dan validasi stabilitias menunjukkan bahwa metode hierarki dengan jumlah cluster 2 menghasilkan cluster yang paling optimal. Perbandingan metode hierarki dinilai berdasarkan agglomerative coefficient, dimana metode Ward mampu memberikan hasil pengelompokan terbaik.","PeriodicalId":52813,"journal":{"name":"Komputika","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2021-09-02","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"45707488","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2021-09-02DOI: 10.34010/komputika.v10i2.4551
John Adler, Bagas Farid Ramadhan
ABSTRAK – Sebuah lembaga survey di bidang game. Newzoo menempatkan Indonesia di peringkat ke-16 dunia dalam hal penggunaan game yang cukup diminati oleh rentang usia produktif 10 – 20 tahun. Untuk itulah perlu adanya proses pembelajaran dan pendidikan terhadap game agar anak-anak di usia tersebut tidak kecanduan game yang akan merusak sel otak. Maka dari itu dengan membangun serta merancang game maze yang memiliki nilai edukasi yang sangat baik untuk anak-anak, maka dari itu digunakan algoritma Dijkstra, sebagai sistem kecerdasan buatan untuk mencari jalan tercepat menuju suatu lokasi. Yang akan melatih otak anak-anak untuk berfikir dan berkembang agar nantinya anak-anak tidak ketergantung lagi pada permainan yang bersifat merusak. Dengan menggunakan kusioner yang telah dirancang maka dapat diambil kesimpulan bahwasannya dari 18 orang anak dari rentang kelas 5 SD sampai kelas 1 SMP yang memainkan game ini 88.9% diantaranya merasa game ini sudah sesuai dengan materi yang mereka pelajari, kemudian game ini juga dirasa menyenangkan dan mereka ingin memainkannya lagi. Yang artinya game ini dapat digunakan sebagai alternatif pembelajaran di sekolah. Kata Kunci – Algoritma Dijkstra; Game Maze; Kecerdasan Buatan; Android; Learning Matematika.
{"title":"Penerapan Algoritma Dijkstra Pada Game Learning Matematika Berbasis Android","authors":"John Adler, Bagas Farid Ramadhan","doi":"10.34010/komputika.v10i2.4551","DOIUrl":"https://doi.org/10.34010/komputika.v10i2.4551","url":null,"abstract":"ABSTRAK – Sebuah lembaga survey di bidang game. Newzoo menempatkan Indonesia di peringkat ke-16 dunia dalam hal penggunaan game yang cukup diminati oleh rentang usia produktif 10 – 20 tahun. Untuk itulah perlu adanya proses pembelajaran dan pendidikan terhadap game agar anak-anak di usia tersebut tidak kecanduan game yang akan merusak sel otak. Maka dari itu dengan membangun serta merancang game maze yang memiliki nilai edukasi yang sangat baik untuk anak-anak, maka dari itu digunakan algoritma Dijkstra, sebagai sistem kecerdasan buatan untuk mencari jalan tercepat menuju suatu lokasi. Yang akan melatih otak anak-anak untuk berfikir dan berkembang agar nantinya anak-anak tidak ketergantung lagi pada permainan yang bersifat merusak. Dengan menggunakan kusioner yang telah dirancang maka dapat diambil kesimpulan bahwasannya dari 18 orang anak dari rentang kelas 5 SD sampai kelas 1 SMP yang memainkan game ini 88.9% diantaranya merasa game ini sudah sesuai dengan materi yang mereka pelajari, kemudian game ini juga dirasa menyenangkan dan mereka ingin memainkannya lagi. Yang artinya game ini dapat digunakan sebagai alternatif pembelajaran di sekolah. \u0000Kata Kunci – Algoritma Dijkstra; Game Maze; Kecerdasan Buatan; Android; Learning Matematika.","PeriodicalId":52813,"journal":{"name":"Komputika","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2021-09-02","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"44398149","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2021-09-02DOI: 10.34010/komputika.v10i2.4347
Y. Aryani, A. Wijayanto
ABSTRAK – Klasifikasi merupakan salah satu topik utama dalam data mining atau machine learning. Klasifikasi adalah suatu pengelompokan data dimana data yang digunakan tersebut mempunyai kelas label atau target. Klasifikasi digunakan untuk mengambil data dan ditempatkan kedalam kelompok tertentu. Studi tentang ionosfer penting untuk penelitian di berbagai domain, khususnya dalam sistem komunikasi. Dalam penelitian ionosfer, perlu dilakukan klasifikasi radar yang berguna dan tidak berguna dari ionosfer. Pada makalah ini, akan dilakukan klasifikasi terhadap data inosphere yang diambil dari UCI machine learning repository. Klasifikasi dilakukan dengan menggunakan tiga metode klasifikasi, yakni SVM ( Support Vector Machine ) , Naïve Bayes, dan Random Forest. Hasil dari percobaan ini bisa menunjukkan prediksi dari setiap percobaan dengan tingkat akurasi dan prediksi yang berbeda-beda di setiap metode yang digunakan. Hasil akurasi, presisi, dan recall terbaik didapatkan pada metode Random Forest dengan rasio data latih dan data uji sebesar 85% didapat akurasi dari data uji sebesar 90,57% dengan presisi sebesar 94,12%. Kata Kunci – Ionosfer; Klasifikasi; SVM; Naïve Bayes; Random Forest.
{"title":"Klasifikasi Pengembalian Radar dari Ionosfer Menggunakan SVM, Naïve Bayes dan Random Forest","authors":"Y. Aryani, A. Wijayanto","doi":"10.34010/komputika.v10i2.4347","DOIUrl":"https://doi.org/10.34010/komputika.v10i2.4347","url":null,"abstract":"\u0000 \u0000 \u0000 \u0000ABSTRAK – Klasifikasi merupakan salah satu topik utama dalam data mining atau machine learning. Klasifikasi adalah suatu pengelompokan data dimana data yang digunakan tersebut mempunyai kelas label atau target. Klasifikasi digunakan untuk mengambil data dan ditempatkan kedalam kelompok tertentu. Studi tentang ionosfer penting untuk penelitian di berbagai domain, khususnya dalam sistem komunikasi. Dalam penelitian ionosfer, perlu dilakukan klasifikasi radar yang berguna dan tidak berguna dari ionosfer. Pada makalah ini, akan dilakukan klasifikasi terhadap data inosphere yang diambil dari UCI machine learning repository. Klasifikasi dilakukan dengan menggunakan tiga metode klasifikasi, yakni SVM ( Support Vector Machine ) , Naïve Bayes, dan Random Forest. Hasil dari percobaan ini bisa menunjukkan prediksi dari setiap percobaan dengan tingkat akurasi dan prediksi yang berbeda-beda di setiap metode yang digunakan. Hasil akurasi, presisi, dan recall terbaik didapatkan pada metode Random Forest dengan rasio data latih dan data uji sebesar 85% didapat akurasi dari data uji sebesar 90,57% dengan presisi sebesar 94,12%. \u0000Kata Kunci – Ionosfer; Klasifikasi; SVM; Naïve Bayes; Random Forest. \u0000 \u0000 \u0000 \u0000","PeriodicalId":52813,"journal":{"name":"Komputika","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2021-09-02","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"42534978","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2021-08-30DOI: 10.34010/komputika.v10i2.3774
M. Hidayattullah, T. Abidin, Ismi Nururrizqi Nururrizqi, Ianatul Khoeriyah
Olahraga memanah menjadi salah satu olahraga favorit masyarakat Indonesia. Dari sinilah kemudian muncul berbagai tempat untuk latihan memanah. Hanya saja seringkali aktivitas berlatih memanah tersebut dibatalkan karena faktor cuaca, kondisi angin dan temperatur di tempat latihan. Padahal para siswa yang akan berlatih memanah sudah membawa perlengkapan yang cukup banyak dari rumah dan kadang jarak rumah menuju tempat latihan relatif jauh. Berdasarkan keadaan ini, maka melalui penelitian ini akan dikembangkan sebuah sistem pendukung keputusan yang dapat memprediksi pelaksanaan latihan memanah sesuai dengan kriteria cuaca, kondisi angin dan temperatur. Sistem pendukung keputusan ini menerapkan algoritma decision tree dan diimplementasikan ke dalam sebuah website.
{"title":"Sistem Pendukung Keputusan Latihan Memanah Menggunakan Algoritma Decision Tree","authors":"M. Hidayattullah, T. Abidin, Ismi Nururrizqi Nururrizqi, Ianatul Khoeriyah","doi":"10.34010/komputika.v10i2.3774","DOIUrl":"https://doi.org/10.34010/komputika.v10i2.3774","url":null,"abstract":"Olahraga memanah menjadi salah satu olahraga favorit masyarakat Indonesia. Dari sinilah kemudian muncul berbagai tempat untuk latihan memanah. Hanya saja seringkali aktivitas berlatih memanah tersebut dibatalkan karena faktor cuaca, kondisi angin dan temperatur di tempat latihan. Padahal para siswa yang akan berlatih memanah sudah membawa perlengkapan yang cukup banyak dari rumah dan kadang jarak rumah menuju tempat latihan relatif jauh. Berdasarkan keadaan ini, maka melalui penelitian ini akan dikembangkan sebuah sistem pendukung keputusan yang dapat memprediksi pelaksanaan latihan memanah sesuai dengan kriteria cuaca, kondisi angin dan temperatur. Sistem pendukung keputusan ini menerapkan algoritma decision tree dan diimplementasikan ke dalam sebuah website.","PeriodicalId":52813,"journal":{"name":"Komputika","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2021-08-30","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"48126990","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2021-08-30DOI: 10.34010/komputika.v10i2.4499
Nisrina Arintia Maghfiroh, G. Wicaksono, C. Aditya
Peringkasan berita otomatis merupakan aktivitas mengekstraksi inti dari berita tanpa mengurangi makna penting yang terdapat dalam berita tersebut. Dalam peringkasan berita otomatis terdapat beberapa metode yang dapat digunakan salah satunya yaitu metode Lexical Chain. Metode ini memiliki kinerja yang baik dalam peringkasan teks dengan cara menentukan chain tertinggi. Namun, metode ini memiliki kelemahan yaitu tidak bisa mengidentifikasi kata ambigu yang terdapat pada kalimat berita. Oleh karena itu, untuk memperbaiki kekurangan dari kelemahan metode Lexical Chain maka pada penelitian ini dilengkapi dengan Word Sense Disambiguation untuk mengidentifikasi kata ambigu. Penelitian ini menggunakan 100 berita tentang Covid-19 yang bersumber dari portal berita online terpopuler. Pengujian akurasi peringkasan berita otomatis yang digunakan dalam penelitian ini menggunakan Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation (ROUGE). Adapun evaluasi yang digunakan pada penelitian ini ada tiga macam yaitu precission, recall, dan f-measure. Hasil evaluasi diperoleh nilai rata-rata precission sebesar 0,62, recall sebesar 0,20, dan f-measure sebesar 0,30.
{"title":"Peringkasan Berita Online Corona Virus dengan Metode Lexical Chain dan Word Sense Disambiguation","authors":"Nisrina Arintia Maghfiroh, G. Wicaksono, C. Aditya","doi":"10.34010/komputika.v10i2.4499","DOIUrl":"https://doi.org/10.34010/komputika.v10i2.4499","url":null,"abstract":"Peringkasan berita otomatis merupakan aktivitas mengekstraksi inti dari berita tanpa mengurangi makna penting yang terdapat dalam berita tersebut. Dalam peringkasan berita otomatis terdapat beberapa metode yang dapat digunakan salah satunya yaitu metode Lexical Chain. Metode ini memiliki kinerja yang baik dalam peringkasan teks dengan cara menentukan chain tertinggi. Namun, metode ini memiliki kelemahan yaitu tidak bisa mengidentifikasi kata ambigu yang terdapat pada kalimat berita. Oleh karena itu, untuk memperbaiki kekurangan dari kelemahan metode Lexical Chain maka pada penelitian ini dilengkapi dengan Word Sense Disambiguation untuk mengidentifikasi kata ambigu. Penelitian ini menggunakan 100 berita tentang Covid-19 yang bersumber dari portal berita online terpopuler. Pengujian akurasi peringkasan berita otomatis yang digunakan dalam penelitian ini menggunakan Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation (ROUGE). Adapun evaluasi yang digunakan pada penelitian ini ada tiga macam yaitu precission, recall, dan f-measure. Hasil evaluasi diperoleh nilai rata-rata precission sebesar 0,62, recall sebesar 0,20, dan f-measure sebesar 0,30.","PeriodicalId":52813,"journal":{"name":"Komputika","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2021-08-30","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"42228686","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2021-08-30DOI: 10.34010/komputika.v11i1.4616
Oddy Virgantara Putra, Aziz Musthafa, Kukuh Prasetyo Wibowo
Bahasa Jawa bisa dikatakan Bahasa yang unik karena bahasa Jawa mempunyai banyak arti meskipun satu kata yang sama tetapi beda daerah. Suku Jawa adalah suku terbesar yaitu 41% atau sekitar 95.217.022 jiwa. Pulau Jawa juga pengakses internet terbesar khususnya untuk media sosial yaitu 87,13%, dari data tersebut banyak informasi yang bisa didapatkan dari keaktifan suku Jawa dalam menggunakan media sosial. Khususnya adalah data tekstual, tetapi tidak mudah mendapatkan ekspresi atau emosi suku Jawa dari media sosial karena jumlah datanya sangat banyak. Maka dari itu permasalahan ini dapat di analisa. Teks mining merupakan salah satu cara yang tepat karena data media sosial lebih banyak data tekstual. Menggunakan RNN Architecture dan algoritma Longs Short Term Memory (LSTM), data tekstual akan mudah diolah karena data yang banyak akan dirapikan dan di kalsifikasikan. Sehingga data yang banyak itu akan dipilih dan olah sesuai dengan ekspresi, karena penelitian ini berfokus pada ekspresi dan emosi maka data akan di klasisfikasikan dengan LSTM. Dari hasil proses penggunaan LSTM untuk memilah ekspresi menjadi 4 yaitu marah, senang, sedih, dan takut mendapat akurasi 92%. Akurasi tersebut menunjukkan Long Short Term Memory (LSTM) efektif dalam pengklasifikasian ekspresi teks berBahasa Jawa.
{"title":"Klasifikasi Ekspresi Teks Berbahasa Jawa Menggunakan Algoritma Long Short Term Memory","authors":"Oddy Virgantara Putra, Aziz Musthafa, Kukuh Prasetyo Wibowo","doi":"10.34010/komputika.v11i1.4616","DOIUrl":"https://doi.org/10.34010/komputika.v11i1.4616","url":null,"abstract":"Bahasa Jawa bisa dikatakan Bahasa yang unik karena bahasa Jawa mempunyai banyak arti meskipun satu kata yang sama tetapi beda daerah. Suku Jawa adalah suku terbesar yaitu 41% atau sekitar 95.217.022 jiwa. Pulau Jawa juga pengakses internet terbesar khususnya untuk media sosial yaitu 87,13%, dari data tersebut banyak informasi yang bisa didapatkan dari keaktifan suku Jawa dalam menggunakan media sosial. Khususnya adalah data tekstual, tetapi tidak mudah mendapatkan ekspresi atau emosi suku Jawa dari media sosial karena jumlah datanya sangat banyak. Maka dari itu permasalahan ini dapat di analisa. Teks mining merupakan salah satu cara yang tepat karena data media sosial lebih banyak data tekstual. Menggunakan RNN Architecture dan algoritma Longs Short Term Memory (LSTM), data tekstual akan mudah diolah karena data yang banyak akan dirapikan dan di kalsifikasikan. Sehingga data yang banyak itu akan dipilih dan olah sesuai dengan ekspresi, karena penelitian ini berfokus pada ekspresi dan emosi maka data akan di klasisfikasikan dengan LSTM. Dari hasil proses penggunaan LSTM untuk memilah ekspresi menjadi 4 yaitu marah, senang, sedih, dan takut mendapat akurasi 92%. Akurasi tersebut menunjukkan Long Short Term Memory (LSTM) efektif dalam pengklasifikasian ekspresi teks berBahasa Jawa.","PeriodicalId":52813,"journal":{"name":"Komputika","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2021-08-30","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"45761594","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2021-08-30DOI: 10.34010/komputika.v10i2.4515
April Firman Daru, Whisnumurti Adhiwibowo, Alauddin Maulana Hirzan
Perkembangan teknologi masa kini memiliki dampak yang sangat penting dalam kemajuan kehidupan manusia. Selain membantu banyak sektor kehidupan manusia, teknologi juga dapat membantu bidang pertanian, Berbeda dengan bidang agraria lainnya, persawahan memiliki persyaratan yang ketat agar tanaman bisa tumbuh sempurna. Tingkat kelembaban yang sangat mempengaruhi tingkat keoptimalan hasil panen, sehingga kelembaban media tanam di sawah harus dijaga kestabilannya. Apabila kelembaban tanah sawah tidak sesuai, maka akan menghambat pertumbuhan tanaman di sawah tersebut. Tantangan utama dari pengairan sawah adalah proses pengairan yang dilakukan oleh petani dengan cara manual, sehingga memerlukan tenaga serta waktu yang lebih banyak untuk mengairi daerah yang luas. Oleh karena itu, penelitian ini memiliki tujuan untuk mendesain sebuah model pemantau kelembaban dan pengairan otomatis berbasiskan Internet of Things (IoT) untuk meringankan beban petani untuk mengairi sawahnya. Model ini dilengkapi dengan sensor kelembaban untuk memonitor kelembaban serta pompa air mini untuk mengalirkan air sebagai pengontrol kelembaban tanah. Agar dapat dengan mudah dipantau, model ini juga dilengkapi dengan konektivitas WiFi sehingga memudahkan para petani untuk memantau keadaan sawah mereka secara realtime. Dari proses evaluasi model yang dilakukan, model ini mampu menstabilkan kelembaban tanah dengan baik. Sehingga dengan stabilnya kelembaban itu dapat mengoptimalkan pertumbuhan tanaman di sawah tersebut.
{"title":"Model Pemantau Kelembaban dan Irigasi Sawah Otomatis Berbasiskan Internet of Things","authors":"April Firman Daru, Whisnumurti Adhiwibowo, Alauddin Maulana Hirzan","doi":"10.34010/komputika.v10i2.4515","DOIUrl":"https://doi.org/10.34010/komputika.v10i2.4515","url":null,"abstract":"Perkembangan teknologi masa kini memiliki dampak yang sangat penting dalam kemajuan kehidupan manusia. Selain membantu banyak sektor kehidupan manusia, teknologi juga dapat membantu bidang pertanian, Berbeda dengan bidang agraria lainnya, persawahan memiliki persyaratan yang ketat agar tanaman bisa tumbuh sempurna. Tingkat kelembaban yang sangat mempengaruhi tingkat keoptimalan hasil panen, sehingga kelembaban media tanam di sawah harus dijaga kestabilannya. Apabila kelembaban tanah sawah tidak sesuai, maka akan menghambat pertumbuhan tanaman di sawah tersebut. Tantangan utama dari pengairan sawah adalah proses pengairan yang dilakukan oleh petani dengan cara manual, sehingga memerlukan tenaga serta waktu yang lebih banyak untuk mengairi daerah yang luas. Oleh karena itu, penelitian ini memiliki tujuan untuk mendesain sebuah model pemantau kelembaban dan pengairan otomatis berbasiskan Internet of Things (IoT) untuk meringankan beban petani untuk mengairi sawahnya. Model ini dilengkapi dengan sensor kelembaban untuk memonitor kelembaban serta pompa air mini untuk mengalirkan air sebagai pengontrol kelembaban tanah. Agar dapat dengan mudah dipantau, model ini juga dilengkapi dengan konektivitas WiFi sehingga memudahkan para petani untuk memantau keadaan sawah mereka secara realtime. Dari proses evaluasi model yang dilakukan, model ini mampu menstabilkan kelembaban tanah dengan baik. Sehingga dengan stabilnya kelembaban itu dapat mengoptimalkan pertumbuhan tanaman di sawah tersebut.","PeriodicalId":52813,"journal":{"name":"Komputika","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2021-08-30","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"44735595","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2020-04-04DOI: 10.34010/komputika.v9i1.2243
Ela Nurelasari
Teknologi informasi melaju dengan cepatnya. Adapun komputer yang merupakan peralatan yang diciptakan untuk mempermudah pekerjaan manusia, saat mencapai kemajuan baik di dalam pembuatan hardware maupun software. Teknologi komputer sangat mendukung dalam hal pengolahan data untuk membuat suatu sistem informasi yang digunakan agar memberikan suatu hasil kerja yang maksimal. Perkembangan teknologi informasi dipengaruhi juga oleh internet. Dengan internet kita dapat memberikan pelayanan dengan mudah yang dapat diakses dari mana saja didunia ini. Sekarang ini, hampir semua orang dapat mengakses informasi, salah satunya melalui website di internet. Dengan menggunakan sistem informasi akan dengan mudah mendapatkan informasi yang dibutuhkan. Sistem informasi akademik sekolah menengah pertama adalah salah satu sistem akademik yang sangat penting untuk semua informasi-informasi kegiatan yang ada di sekolah. Maksud dan tujuan dari dibuatnya website tersebut adalah untuk menyediakan sistem pendaftaran siswa baru yang terkomputerisasi ,dapat memudahkan siswa untuk melihat nilai hasil belajar tanpa datang ke sekolah dan memudahkan guru-guru dalam penginputan nilai siswa.
{"title":"Perancangan Sistem Informasi Akademik Pada Sekolah Menengah Pertama Berbasis Web","authors":"Ela Nurelasari","doi":"10.34010/komputika.v9i1.2243","DOIUrl":"https://doi.org/10.34010/komputika.v9i1.2243","url":null,"abstract":"Teknologi informasi melaju dengan cepatnya. Adapun komputer yang merupakan peralatan yang diciptakan untuk mempermudah pekerjaan manusia, saat mencapai kemajuan baik di dalam pembuatan hardware maupun software. Teknologi komputer sangat mendukung dalam hal pengolahan data untuk membuat suatu sistem informasi yang digunakan agar memberikan suatu hasil kerja yang maksimal. Perkembangan teknologi informasi dipengaruhi juga oleh internet. Dengan internet kita dapat memberikan pelayanan dengan mudah yang dapat diakses dari mana saja didunia ini. Sekarang ini, hampir semua orang dapat mengakses informasi, salah satunya melalui website di internet. Dengan menggunakan sistem informasi akan dengan mudah mendapatkan informasi yang dibutuhkan. Sistem informasi akademik sekolah menengah pertama adalah salah satu sistem akademik yang sangat penting untuk semua informasi-informasi kegiatan yang ada di sekolah. Maksud dan tujuan dari dibuatnya website tersebut adalah untuk menyediakan sistem pendaftaran siswa baru yang terkomputerisasi ,dapat memudahkan siswa untuk melihat nilai hasil belajar tanpa datang ke sekolah dan memudahkan guru-guru dalam penginputan nilai siswa.","PeriodicalId":52813,"journal":{"name":"Komputika","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2020-04-04","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"44720626","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2020-04-03DOI: 10.34010/komputika.v9i1.2652
Diki Muhamad Sobirin, Jana Utama
ABSTRAK – Tujuan dari penelitian ini adalah membuat CNC yang memiliki 2 fungsi dalam 1 sistem. Dengan memanfaatkan USB serial untuk komunikasi antara komputer dan mikrokontroler. Program untuk mengoperasikan CNC dirancang dengan menggunakan perangkat lunak LabVIEW, program akan mengkonversi gambar menjadi G-Code dan mengirim G-Code ke dalam sistem CNC untuk melakukan proses plotter atau laser engraving. CNC Plotter dapat membuat sebuah pola gambar pada kertas dengan bolpoin secara otomatis. Sedangkan CNC Laser Engraving dapat membuat sebuah gravir pada kayu dengan memanfaatkan panas laser, panas laser akan mengikis permukaan kayu secara otomatis. Dalam merancang multi CNC 2 buah motor stepper digunakan sebagai akuator penggerak sumbu, dan untuk penggerak bolpoin menggunakan motor servo. Adapun laser yang digunakan untuk gravir kayu menggunakan dioda laser berdaya 500 mw. Berdasarkan hasil pengujian dalam penelitian ini, Program pada LabVIEW dapat mengkonversi gambar menjadi G-Code laser, dan program dapat mengirim G-Code ke dalam sistem CNC, sehingga CNC dapat melakukan proses grafir laser pada kayu serta dapat mengatur ketebalan grafir sesuai dengan kebutuhan. Adapun kecepeatan pemakan ideal 50-500 mm / menit dan kecepatan pemakan maksimal 2000 mm / menit. Sementara itu, CNC Plotter dapat mencetak sebuah gambar bidang berbentuk kotak dengan ukuran terkecil 2 mm x 2 mm, dan lingkaran dengan diameter terkecil 2 mm dengan tingkat akurasi 100%. Maksimal dimensi gambar yang dapat dikerjakan Multi CNC ini 300 mm x 300 mm. Kata Kunci – Multi CNC, LabVIEW, G-Code, Mikrokontroler.
{"title":"Perancangan Sistem Multi Computer Numerical Control (CNC) untuk Plotter dan Laser Engraving","authors":"Diki Muhamad Sobirin, Jana Utama","doi":"10.34010/komputika.v9i1.2652","DOIUrl":"https://doi.org/10.34010/komputika.v9i1.2652","url":null,"abstract":"ABSTRAK – Tujuan dari penelitian ini adalah membuat CNC yang memiliki 2 fungsi dalam 1 sistem. Dengan memanfaatkan USB serial untuk komunikasi antara komputer dan mikrokontroler. Program untuk mengoperasikan CNC dirancang dengan menggunakan perangkat lunak LabVIEW, program akan mengkonversi gambar menjadi G-Code dan mengirim G-Code ke dalam sistem CNC untuk melakukan proses plotter atau laser engraving. CNC Plotter dapat membuat sebuah pola gambar pada kertas dengan bolpoin secara otomatis. Sedangkan CNC Laser Engraving dapat membuat sebuah gravir pada kayu dengan memanfaatkan panas laser, panas laser akan mengikis permukaan kayu secara otomatis. Dalam merancang multi CNC 2 buah motor stepper digunakan sebagai akuator penggerak sumbu, dan untuk penggerak bolpoin menggunakan motor servo. Adapun laser yang digunakan untuk gravir kayu menggunakan dioda laser berdaya 500 mw. Berdasarkan hasil pengujian dalam penelitian ini, Program pada LabVIEW dapat mengkonversi gambar menjadi G-Code laser, dan program dapat mengirim G-Code ke dalam sistem CNC, sehingga CNC dapat melakukan proses grafir laser pada kayu serta dapat mengatur ketebalan grafir sesuai dengan kebutuhan. Adapun kecepeatan pemakan ideal 50-500 mm / menit dan kecepatan pemakan maksimal 2000 mm / menit. Sementara itu, CNC Plotter dapat mencetak sebuah gambar bidang berbentuk kotak dengan ukuran terkecil 2 mm x 2 mm, dan lingkaran dengan diameter terkecil 2 mm dengan tingkat akurasi 100%. Maksimal dimensi gambar yang dapat dikerjakan Multi CNC ini 300 mm x 300 mm. Kata Kunci – Multi CNC, LabVIEW, G-Code, Mikrokontroler.","PeriodicalId":52813,"journal":{"name":"Komputika","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2020-04-03","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"47013101","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2020-04-03DOI: 10.34010/komputika.v9i1.2849
Lilyani Asri Utami, A. Gani, S. Suparni
Peranan website sangatlah penting dalam segala bidang terutama untuk sebuah organisasi ataupun perusahaan. Sejak awal dijalankan yaitu pada tahun 2017 website VISLOG PT. Citra Surya Indonesia belum pernah dilakukan evaluasi sehingga pihak PT. Citra Surya Indonesia tidak mengetahui bagaimana kualitas website tersebut bagi penggunanya. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengukur tingkat kualitas website saat ini berdasarkan penilaian pengguna terhadap kualitas aktual yang dirasakan dan kualitas ideal yang diharapkan. Penelitian ini merupakan penelitian deskriptif kuantitatif dengan pendekatan dimensi webqual 4.0 yang dinilai berdasarkan perspektif tingkat kinerja dan tingkat kepentingan menggunakan metode Importance Performance Analysis (IPA). Data pengguna diperoleh dengan menyebarkan kuesioner berdasarkan 3 dimensi pada webqual 4.0, yaitu dimensi usability, information, dan interaksi layanan. Hasil analisis yang diperoleh menunjukkan bahwa situs web VISLOG sesuai dengan harapan pengguna dengan hasil analisis kesesuaian 101,19% atau> 100% dan hasil analisis kesenjangan rata-rata (GAP) 0,05 atau> 0. Hasil IPA menunjukkan kuadran III dan kuadran IV, kedua kuadran tersebut memiliki tingkat kinerja yang rendah yang akan mempengaruhi tingkat kepentingan atau harapan pengguna.
{"title":"Penerapan Metode Webqual 4.0 dan IPA Dalam Mengukur Kualitas Website VISLOG PT. Citra Surya Indonesi","authors":"Lilyani Asri Utami, A. Gani, S. Suparni","doi":"10.34010/komputika.v9i1.2849","DOIUrl":"https://doi.org/10.34010/komputika.v9i1.2849","url":null,"abstract":"Peranan website sangatlah penting dalam segala bidang terutama untuk sebuah organisasi ataupun perusahaan. Sejak awal dijalankan yaitu pada tahun 2017 website VISLOG PT. Citra Surya Indonesia belum pernah dilakukan evaluasi sehingga pihak PT. Citra Surya Indonesia tidak mengetahui bagaimana kualitas website tersebut bagi penggunanya. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengukur tingkat kualitas website saat ini berdasarkan penilaian pengguna terhadap kualitas aktual yang dirasakan dan kualitas ideal yang diharapkan. Penelitian ini merupakan penelitian deskriptif kuantitatif dengan pendekatan dimensi webqual 4.0 yang dinilai berdasarkan perspektif tingkat kinerja dan tingkat kepentingan menggunakan metode Importance Performance Analysis (IPA). Data pengguna diperoleh dengan menyebarkan kuesioner berdasarkan 3 dimensi pada webqual 4.0, yaitu dimensi usability, information, dan interaksi layanan. Hasil analisis yang diperoleh menunjukkan bahwa situs web VISLOG sesuai dengan harapan pengguna dengan hasil analisis kesesuaian 101,19% atau> 100% dan hasil analisis kesenjangan rata-rata (GAP) 0,05 atau> 0. Hasil IPA menunjukkan kuadran III dan kuadran IV, kedua kuadran tersebut memiliki tingkat kinerja yang rendah yang akan mempengaruhi tingkat kepentingan atau harapan pengguna.","PeriodicalId":52813,"journal":{"name":"Komputika","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2020-04-03","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"48950419","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
京公网安备 11010802042870号
京ICP备2023020795号-1
扫码关注我们
求助内容：
应助结果提醒方式：