KLIK - Kumpulan Jurnal Ilmu Komputer
Not a member yet
247 research outputs found
Sort by
Peningkatan Akurasi Metode C4.5 Untuk Memprediksi Kelayakan Kredit Berbasis Stratified Sampling Dan Optimize Selection
Full text linkPembiayaan kredit merupakan penyedia dana yang memberikan pinjaman yang berdasarkan perjanjian antara nasabah dan bank dengan syarat peminjam harus melunasi pinjamannya pada waktu tertentu. Tujuan dari penelitian ini dilakukan adalah untuk meningkatkan akurasi algoritma C4.5 dalam memprediksi kelayakan kredit. Algoritma stratified sampling digunakan untuk mengatasi jumlah data yang besar, sedangkan algoritma optimize selection digunakan untuk menentukan atribut terbaik. Penerapan algoritma stratified sampling dan optimize selection pada C4.5 memiliki tingkat akurasi sebesar 80%, lebih tinggi dari algoritma yang lainnya. Sehingga dapat disimpulkan bahwa pada penelitian ini algoritma stratified sampling dan optimize selection merupakan algoritma terbaik dalam meningkatkan akurasi serta mengatasi kekurangan algoritma C4.5.
Pengembangan Service Master Pada Aplikasi SiakadCloud (Studi Kasus PT. SEVIMA)
Full text linkSiakadCloud adalah produk utama SEVIMA sebagai solusi manajemen akademik terintegrasi terlengkap, aman dan terbukti efektif dalam memfasilitasi manajemen pendidikan tinggi dan pelaporan PDDIKTI. SiakadCloud saat ini sedang dimigrasikan ke arsitektur microservice. Arsitektur microservice membuat aplikasi SiakadCloud harus dibagi menjadi bagian-bagian kecil. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sebuah layanan yang dapat digunakan untuk mengelola data master pada aplikasi SiakadCloud. Layanan ini disebut layanan master. Pengembangan dalam penelitian ini menggunakan metode waterfall. Pengembangan layanan dilakukan dengan menggunakan Framework Lumen. Penelitian ini menghasilkan sebuah layanan yang dapat mengelola data master untuk digunakan dan menjadi standar untuk pengembangan layanan lainnya.Keywords: API; Lumen; Microservice; PHPUnit; Swagger
SISTEM PAKAR PENYAKIT KESEHATAN MENTAL REMAJA MENGGUNAKAN METODE FORWARD CHAINING DAN CERTAINTY FACTOR
Full text linkMental health is something that every individual must have. It is important to understand about mental health from an early age, especially in adolescents. The initial diagnosis of mental health is currently still visiting a psychologist or psychiatrist. This is what makes teenagers feel embarrassed to visit a psychologist or psychiatrist. Expert systems can help diagnose mental health diseases early. Solving problems for early diagnosing adolescent mental health disorders using an expert system with the Forward Chaining and Certainty Factor methods. The research was aimed at adolescents in the South Kalimantan region. The expert data in this study were taken from a psychologist in Banjarbaru, South Kalimantan. The results showed that the Expert System for Adolescent Mental Health Diseases Using the Forward Chaining and Certainty Factor Methods had an accuracy rate of 86.67% of the 15 data held by experts, 13 data were the same as the system.Keywords: expert system, Forward Chaining, and Certainty Factor Kesehatan mental merupakan sesuatu yang pasti dimiliki oleh setiap individu. Pentingnya untuk memahami mengenai kesehatan mental sejak dini terutama pada remaja. Diagnosa awal kesehatan mental saat ini masih mengunjungi psikolog atau psikiater. Hal ini yang membuat remaja merasa malu untuk berkunjung ke psikolog atau psikiater. Sistem pakar dapat membantu mendiagnosa awal penyakit Kesehatan mental. Penyelesaian masalah untuk mendiagnosa secara dini gangguan kesehatan mental remaja menggunakan sistem pakar dengan metode Forward Chaining dan Certainty Factor. Penelitian ditujukan kepada remaja wilayah Kalimantan Selatan. Data pakar dalam penelitian diambil dari salah satu psikologi yang berada di Banjarbaru, Kalimantan Selatan. Hasil penelitian menunjukkan Sistem Pakar Penyakit Kesehatan Mental Remaja Menggunakan Metode Forward Chaining dan Certainty Factor memiliki tingkat akurasi yaitu 86,67% dari 15 data yang dimiliki pakar, 13 data sama dengan sistem. Kata kunci: sistem pakar, Forward Chaining, dan Certainty Facto
IMPLEMENTASI METODE TREND MOMENT DAN USER CENTERED DESIGN PADA SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PREDIKSI PENINGKATAN MITRA
Full text linkPemanfaatan teknologi di era revolusi industri 4.0 telah menyentuh hampir seluruh sektor industri. Tidak sedikit perusahaan-perusahaan dan atau pelaku industri mulai bermigrasi dengan memanfaatan teknologi informasi untuk meningkatkan jumlah mitra atau konsumen yang memiliki tujuan akhir pada peningkatan jumlah keuntungan. Pemanfaatan teknologi dengan tepat dapat meningkatkan peluang peningkatan keuntungan di masa depan. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan metode trend moment pada pengembangan sistem pendukung keputusan prediksi peningkatan jumlah mitra PT. Ngampooz yang dapat digunakan oleh PT. Ngampooz untuk mengambil keputusan dalam menentukan strategi promosi. Metode yang digunakan adalah user centered design dimana penggunaan metode ini dapat membantu perancangan sistem interaktif yang lebih berpusat pada pengguna sehingga hasil dari sebuah produk dapat berguna bagi usernya. Hasil dari penelitian ini adalah sistem pendukung keputusan peramalan peningkatan mitra menggunakan dua metode yaitu metode trend moment dan metode user centered design
IMPLEMENTASI SISTEM PENILAIAN UJIAN SEMESTER DI SDN 01 BILAH HULU MENGGUNAKAN METODE RABIN-KARP
No full textIn the world of education, assessment is very important when the process of learning activities has been completed. Based on the results of observations made by researchers at SDN 01 Bilah Hulu, there are often several obstacles where the teacher sometimes takes a lot of time to check essay answers, the more exams and students who take the exam, the more exams the teacher will correct. This causes a decrease in the quality of the evaluation and sometimes the evaluation is no longer objective. So that it causes variations in the assessments in the class given by different human assessors, which are felt by students as a source of injustice. The purpose of this study is to create an automatic scoring system for semester exam answers on web-based essay questions and to build a web-based semester exam results scoring system by applying the Rabin-Karp method. The results of the web-based essay assessment process are in the form of student values that have been summarized by the system. The automatic essay exam scoring system using the Rabin-Karp algorithm was tested on 57 students in two classes, namely 28 students in class VI-A with the average score from the teacher manually being 82.64 and the average score of the automatic system being 81.17 . Meanwhile, in class VI-B with 29 students, the manual average was 75.34 and the automatic system average was 76.48.
IDENTIFIKASI KETEPATAN WAKTU STUDI MAHASISWA DENGAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING SEBAGAI REKOMENDASI KEBIJAKAN AKADEMIK PERGURUAN TINGGI
Full text linkPerguruan tinggi mempunyai tugas melaksanakan pendidikan yang berkualitas. Ketepatan waktu studi merupakan salah satu aspek penting yang menjadi tolok ukur dalam keberhasilan perguruan tinggi. Oleh karena itu perguruan tinggi perlu menganalisis ketepatan waktu studi mahasiswa untuk membangun strategi pengembangan akademik yang lebih baik. Teknik analisis data yang digunakan adalah clustering menggunakan algoritma K-Means Clustering. Rumusan masalah penelitian adalah bagaimana penerapan dan apa saja pengetahuan yang didapatkan pada clustering ketepatan waktu studi mahasiswa. Prosedur dalam analisis data terdiri dari data understanding, studi literatur, data cleaning, data selection, data transformation, normalisasi data, clustering, data visualization serta pembahasan dan interpretasi hasil. Hasil yang diperoleh adalah terbagi 3 klaster ketepatan waktu studi yang terdiri dari cepat, tepat waktu, dan telat. Diperoleh pengetahuan bahwa klaster telat mempunyai frekuensi terbesar, diikuti dengan klaster cepat, dan terendah adalah klaster tepat waktu. Ketiga klaster tersebut didistribusikan persebarannya berdasarkan status kerja, UKM, organisasi, dan fakultas. Disimpulkan bahwa tidak terdapat hubungan dan perbedaan antara mahasiswa yang berkuliah sambil bekerja dan mahasiswa yang tidak bekerja. Tidak terdapat hubungan dan perbedaan antara mahasiswa yang tidak mengikuti UKM, mengikuti UKM 1, mengikuti UKM 2, mengikuti UKM 3, ataupun mengikuti UKM 4. Hasil berbeda ditunjukkan berdasarkan organisasi kampus, disimpulkan bahwa mengikuti organisasi dan tidak mengikuti organisasi mempunyai hubungan yang kuat dan perbedaan yang signifikan terhadap ketepatan waktu studi. Sedangkan berdasarkan asal fakultas, tidak terdapat hubungan dan perbedaan yang signifikan, namun klaster mahasiswa yang lulus tepat waktu dengan frekuensi paling sedikit adalah FISIP, FIKOM dan DKV
IMPLEMENTATION OF ARTIFICIAL NEURAL NETWORK (ANN) USING BACKPROPAGATION ALGORITHM BY COMPARING FOUR ACTIVATION FUNCTIONS IN PREDICTING GOLD PRICES
Full text linkoai:ojs.jps.unlam.ac.id:article/587The trend in global currency values is speedy and fluctuating due to the recession caused by the Covid-19 pandemic. That causes investors to flock to buy gold assets. Therefore, it is necessary to predict the price of gold from a business and academic perspective to obtain a reasonable gold price prediction model. This study applies the Backpropagation Algorithm by determining the best ANN model structure based on four activation functions: Sigmoid, Tanh, ReLU, and Linear, as well as learning rate values, namely 0.01 and 0.001. The results are the best ANN model structure with four nodes in the input layer, four nodes in the hidden layer and the output layer using the Linear activation function and a learning rate of 0.01. Based on the structure of the model, the MSE value is 0.00051, the MAPE value is 1.9798%, and the accuracy is 98%.Keywords: Artificial Neural Network, Backpropagation, Gold Price Prediction, Activation Function, Model Structure Trend nilai mata uang global sangat cepat dan fluktuatif akibat terjadinya resesi yang disebabkan oleh pandemi Covid-19. Hal ini menyebabkan, para investor berbondong-bondong untuk membeli aset emas. Oleh sebab itu, perlu dilakukan prediksi harga emas, baik dari perspektif bisnis maupun akademis agar memperoleh model prediksi harga emas yang baik. Penelitian ini menerapkan Algoritma Backpropagation dengan menentukan struktur model ANN terbaik berdasarkan empat fungsi aktivasi yaitu, Sigmoid, Tanh, ReLU, dan Linear serta nilai learning rate, yaitu 0,01 dan 0,001. Hasil yang diperoleh berupa struktur model ANN terbaik dengan empat node pada input layer, empat node pada hidden layer dan output layer dengan menggunakan fungsi aktivasi Linear dan learning rate sebesar 0,01. Berdasarkan struktur model tersebut, diperoleh nilai MSE sebesar 0.00051, nilai MAPE sebesar 1,9798% dan akurasi sebesar 98%.Kata Kunci: Artificial Neural Network, Backpropagation, Prediksi Harga Emas, Fungsi Aktivasi, Struktur Mode
CLUSTERING BIDANG KEAHLIAN MAHASISWA PADA UIN GUSDUR PEKALONGAN DENGAN ALGORITMA K-MEANS
Full text linkAssigning students to their area of expertise, appropriate calculation methods are needed so that good results can be achieved. When dividing the field of expertise, many students will find it difficult to determine the area of expertise to be taken. Therefore, recommendations are needed for them, although of course it is not easy to recommend so many students because of the large amount of data that has very many fields and records. In this study, clustering of student expertise in majors at the State Islamic University K.H. Abdurrahman Wahid Pekalongan with the k-means algorithm. The results of the clustering process show that for the numerical measure manhattan distance using the KPI majors dataset gets the best Davies Bouldin value, while the MD department dataset for the Chebychev distance numerical measure shows the best Davies Bouldin value. Overall, all data from the KPI and MD majors can be grouped properly using the k-means algorithm
IMPLEMENTASI TEKNOLOGI BLOCKCHAIN DAN SMARTCONTRACT STUDI KASUS PADA PENGELOLAAN SISTEM INFORMASI PRESTASI MAHASISWA DI UNIVERSITAS SEMARANG
Full text linkStudent achievement is an important point that is taken into account in determining a university accreditation. Free College Curriculum requires students to be creative in participating in activities and achievements outside of lectures. In this case, it becomes a complex factor and condition in considering and determining student achievement scholarships in the national and international scope. In this case, a blockchain technology is needed that can support managing student achievement data and verifying it from university management, so that it can increase student productivity in developing their achievements. As well as the data stored is Private Data which is very necessary for guaranteed and protected security which is not easy to hack and can track information easily and can only be done by the parties involved. So that information can be shared transparently. This research uses the RAD (Rapid Application Development) Model System Development Method, the Blockchain Algorithm Problem Solving Method and the Open Source Software used by Solidity. It is hoped that this research can increase trust and benefit both parties. Semarang university transparentl
ANALISIS SPAM KOMENTAR WORDPRESS DI LIHAT DARI ALAMAT IP
Full text linkWebsite menjadi sumber rujukan resmi dan formal, meskipun sudah ada media sosial atau media yang lain. Website bersifat terbuka dan bisa diakses secara publik. Spam komentar dapat muncul di berbagai platform situs web, termasuk platform blogging seperti WordPress, platform media sosial seperti Facebook, dan forum online. Namun, platform yang paling sering mengalami masalah spam komentar adalah platform blogging. Spam komen adalah sejenis pesan atau komentar yang tidak diinginkan atau tidak relevan yang dikirimkan ke sebuah forum atau situs web. Biasanya, spam komen dikirimkan dengan tujuan untuk meningkatkan visibilitas suatu situs atau untuk mengirimkan pesan promosi atau iklan kepada orang lain. Penelitian ini bertujuan untuk analisis dan klasifikasi alamat IP yang melakukan spam terhadap website. Daftar alamat IP ini dikumpulkan dari berbagai web dan dirancang bersifat terbuka. Hasil sampel dari 10 alamat IP yang ada di web dan dicek dengan menggunakan data dari cleantalk.org/blacklists, semua alamat IP sampel ini tercatat sebagai alamat IP Spammer. Dilihat dari asal alamat IP spam komen berasal dari luar negeri terutama menggunakan alamat IP dari Rusia dan Latvia, meski sangat dimungkinkan pelaku spammer bersembunnyi dbalik alamat IP ini. Konten spam mengandung beberapa link aktif dengan tak ahref dan juga konten-konten terutama terkait drug dan farmasi. Ada juga konten lain dengan bahasa asing bukan bahasa inggris. Keywords: spammer, keamanan web, wordpress, internetA website becomes an official and formal reference source, although there are other social media or other media. The website is open and publicly accessible. Spam comments can appear on various website platforms, including blogging platforms such as WordPress, social media platforms such as Facebook, and online forums. However, the platform that most frequently experiences spam comment issues is the blogging platform. Spam comments are unwanted or irrelevant messages or comments sent to a forum or website. Usually, spam comments are sent to increase a site’s visibility or send promotional or advertising messages to others. The research was conducted by analyzing and classifying IP addresses that spam websites. This list of IP addresses is collected from various websites and is designed to be open. A sample result of 10 IP addresses on the web and checked using data from cleantalk.org/blacklists, all of these sample IP addresses are recorded as spammer IP addresses. From the origin of spam comment IP addresses, they are mainly from abroad, especially using IP addresses from Russia and Latvia. However, spammer perpetrators are likely hiding behind these IP addresses. Spam content contains several active links with no ahref and also content related to drugs and pharmacies. There is also other content with foreign languages other than English. Kata kunci: spammer, web security, WordPress, interne