cover
Contact Name
-
Contact Email
-
Phone
-
Journal Mail Official
-
Editorial Address
-
Location
Kota bogor,
Jawa barat
INDONESIA
Jurnal Ilmu Komputer dan Agri-Informatika
ISSN : 20896026     EISSN : -     DOI : -
Jurnal Ilmu Komputer dan Agri-Informatika (JIKA) diterbitkan setiap bulan Mei dan November, memuat tulisan ilmiah yang berhubungan dengan bidang Ilmu Komputer serta aplikasi informatika untuk pengembangan pertanian. Berkala ilmiah ini menerima tulisan hasil penelitian dari luar IPB.
Arjuna Subject : -
Articles 74 Documents
Peningkatan Kinerja Server Aplikasi Web GIS Berbasis PostgreSQL dan MapServer Akbar, Auriza Rahmad; Adrianto, Hari Agung
Jurnal Ilmu Komputer dan Agri-Informatika Vol 1, No 2 (2012)
Publisher : Departemen Ilmu Komputer IPB

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Aplikasi web GIS berbasis PHP MapScript dengan data geografis yang sangat besar sangatlah lama waktu loading-nya. Pada penelitian ini, kami melakukan scale-up server supaya bekerja secara optimal. Kami juga menggunakan teknik caching untuk mempercepat skrip PHP dan pembuatan gambar peta, masing-masing menggunakan Alternative PHP Cache (APC) dan TileCache. APC dapat digunakan sebagai opcode cache dan data cache untuk mempercepat aplikasi web berbasis PHP secara umum. Solusi TileCache menawarkan pembuatan gambar peta yang lebih cepat dan konsumsi sumber daya yang lebih sedikit.Kata kunci: Mapserver, PostgreSQL, server, TileCache, web GIS
Evaluasi Kesesuaian Lahan untuk Pendugaan Debit Mata Air Menggunakan Metode Inferensia Fuzzy Sugeno Rachmaniah, Meuthia; Giam, Winda; Waspodo, Roh Santoso Budi
Jurnal Ilmu Komputer dan Agri-Informatika Vol 1, No 2 (2012)
Publisher : Departemen Ilmu Komputer IPB

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Penelitian ini dilakukan untuk mengidentifikasi tingkat debit sumber mata air berkualitas. Debit mata air dihitung berdasarkan jumlah tanaman, tingkat air tanah, dan sudut topografi dengan menggunakan metode inferensia fuzzy Sugeno. Untuk memverifikasi analisis dan hasilnya, telah dikembangkan aplikasi yang menggunakan aplikasi APMA-Fuzzy. Data survei lapangan yang digunakan diperoleh dari desa Balumbangjaya dan Situgede. Selanjutnya, data dianalisis dengan menggunakan fungsi keanggotaan fuzzy Sugeno. Aturan fuzzy dibuat dengan bantuan seorang ahli mata air. Konsep aturan adalah bahwa semakin besar nilai masukan, semakin besar pula nilai keluarannya. Analisis canggih dilakukan untuk menentukan akurasi dan reliabilitas metode fuzzy Sugeno yang digunakan dalam aplikasi. Hasilnya adalah bahwa setiap data dari tiga belas data survey lapangan memiliki akurasi lebih dari 50%, sedangkan akurasi rata-ratanya adalah 77,53%. Dengan demikian, aplikasi yang dikembangkan dalam penelitian ini layak dan aturan yang telah dibuat juga terbukti benar.Kata kunci: fungsi keanggotaan, fuzzy Sugeno, mata air, tingkat debit.
Rekayasa Augmented Reality Mobile Campus Tour Institut Pertanian Bogor Asfarian, Auzi; Ardiansyah, Firman
Jurnal Ilmu Komputer dan Agri-Informatika Vol 1, No 1 (2012)
Publisher : Departemen Ilmu Komputer IPB

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Saat melakukan navigasi, perhatian orang yang melakukan navigasi akan lebih tertuju pada proses dan peralatan yang digunakan, bukan keadaan sekitar dirinya. Masalah tersebut dapat dipecahkan menggunakan augmented reality (AR), salah satu jenis virtual reality yang memperkaya dunia nyata dengan objek virtual. Dengan AR, lokasi yang ada di dunia nyata dapat ditandai dengan penanda virtual. Informasi yang relevan dengan lokasi tersebut, yang diproses secara otomatis oleh sistem, juga dapat ditampilkan. Hal tersebut dapatmembuat proses navigasi menjadi lebih sederhana. Saat ini, smartphone telah memiliki kemampuan komputasi yang cukup untuk menjalankan aplikasi AR. Pada penelitian ini, dikembangkan sebuah prototipe aplikasi tur kampus di Institut Pertanian Bogor yang berjalan di smartphone Android. Aplikasi tersebut dapat memberikanarah dan jarak yang harus ditempuh pengguna untuk mencapai sebuah lokasi. Jarak dan arah dihitung menggunakan formula Haversine. Untuk mengurangi gangguan pada pembacaan nilai akselerometer dan magnetometer, digunakan fungsi pemulus exponential smoothing. Konstanta pemulus yang digunakan untukakselerometer sebesar 0.2, sedangkan konstanta pemulus untuk magnetometer sebesar 0.5. Dengan kedua nilai tersebut, standar deviasi dari data sensor dapat dikurangi sebesar 46.27%.
Mobile Mashup Informasi Objek Wisata Indonesia Sangadji, Abdul Qifli; Ardiansyah, Firman
Jurnal Ilmu Komputer dan Agri-Informatika Vol 1, No 2 (2012)
Publisher : Departemen Ilmu Komputer IPB

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Mashup adalah aplikasi web yang mengintegrasikan informasi dari beberapa perusahaan atau membuat produk informasi baru yang lebih informatif. Saat ini, telepon genggam, yang digunakan sebagai alat komunikasi, juga digunakan sebagai perangkat navigasi untuk memberikan arahan pada peta dari suatu posisi asal ke posisi tujuan. Informasi posisi dari berbagai objek wisata Indonesia sangat penting bagi pengguna untuk mengetahui lokasi dari objek wisata yang ia inginkan. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sebuah aplikasi mashup di telepon genggam yang mengumpulkan informasi mengenai objek wisata di Indonesia. Informasi yang dikumpulkan terdiri atas deskripsi, lokasi, video, foto, hotel, berita, dan buku yang berhubungan dengan suatu objek wisata. Layanan Trackpacking, Wego, Google, Flickr, dan YouTube digunakan sebagai sumber data dan informasi. Model data dengan pendekatan blackboard digunakan untuk menggabungkan data yang mencantumkan sumber data dalam variabel yang digunakan oleh interface untuk membangkitkan informasi yang akan ditampilkan kepada pengguna. Dari hasil pengujian terhadap aplikasi ini, diperoleh sebesar 90% informasi yang berhasil ditampilkan dengan benar. Akan tetapi, aplikasi ini hanya memperoleh tingkat relevansi antara kueri dan informasi sebesar 70%. Hal ini disebabkan oleh kurangnya data dan kueri yang kurang spesifik.Kata kunci: mashup, pariwisata Indonesia, Windows Phone
Pengenalan Tanda Tangan Menggunakan Algoritme VFI5 Melalui Praproses Wavelet Musyaffa, Fathoni Arief; Kustiyo, Aziz
Jurnal Ilmu Komputer dan Agri-Informatika Vol 1, No 1 (2012)
Publisher : Departemen Ilmu Komputer IPB

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Tanda tangan merupakan salah satu objek biometrik yang mudah diperoleh, baik melalui kertas maupun peralatan elektronik. Meskipun demikian, biometrik tanda tangan masih menjadi topik riset yang menantang. Tantangan dalam biometrik tanda tangan ini ialah antara lain karena variasi dalam kelas yang besar, tingkat universality dan permanence yang rendah, serta adanya kemungkinan serangan pemalsuan tanda tangan. Penelitian ini menggunakan metode pengenalan tanda tangan secara offline. Pengenalan tanda tangan dilakukan dengan menggunakan algoritme klasifikasi Voting Feature Interval 5. Sebelum dilakukan klasifikasi pada citra tanda tangan yang berdimensi 40 x 60 piksel, dilakukan praproses untuk mereduksi ukuran citra. Reduksi yang digunakan adalah reduksi dimensi melalui transformasi wavelet dengan lima level dekomposisi. Hasil yang diperoleh dari penelitian ini ialah bahwa sampai dengan level dekomposisi ketiga, dengan dimensi fitur sekitar 1.5% dari seluruh fitur, diperoleh akurasi minimum 90%.
Klasifikasi Kematangan Buah Manggis Ekspor dan Lokal Berdasarkan Warna dan Tekstur Menggunakan Fuzzy Neural Network Whidhiasih, Retno Nugroho; Guritman, Sugi; Suprio, Prapto Tri
Jurnal Ilmu Komputer dan Agri-Informatika Vol 1, No 2 (2012)
Publisher : Departemen Ilmu Komputer IPB

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Fuzzy neural network (FNN) memiliki kemampuan untuk melakukan klasifikasi terhadap suatu pola yang berada di dalam dua kelas yang tidak dapat diklasifikasi menggunakan model klasifikasi klasik neural network (NN). Penelitian ini bertujuan mengembangkan model klasifikasi buah manggis segar secara non-destruktif dengan menggunakan FNN. FNN yang dipakai menggunakan derajat keanggotaan pada neuron output sebagai target pembelajaran. Parameter input yang digunakan adalah komponen warna hasil dari pengolahan citra yang mempunyai pengaruh terhadap tahap kematangan buah manggis dan tekstur. Hasil pemodelan FNN menjadi 2 kelas target klasifikasi (ekspor dan lokal) mendapatkan model terbaik dengan fitur penduga indeks warna merah, hijau, biru, value, a*, u*, v*, dan entropi dengan 5 neuron pada lapisan tersembunyi. Perbandingan persentase akurasi model FNN dan NN ialah 90:90, dengan perbandingan kemampuan pengenalan terhadap kelas ekspor dan lokal ialah 92:100 dan 89:75.Kata kunci: fuzzy neural network, klasifikasi, manggis, non-destructive grading, pengenalan pola
Pemodelan Jaringan Syaraf Tiruan untuk Memprediksi Awal Musim Hujan Berdasarkan Suhu Permukaan Laut Lubis, Laila Sari; Buono, Agus
Jurnal Ilmu Komputer dan Agri-Informatika Vol 1, No 2 (2012)
Publisher : Departemen Ilmu Komputer IPB

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Anjatan, Indramayu adalah salah satu daerah pertanian di Indonesia. Keberhasilan atau kegagalan panen setiap tahun tergantung pada ketersediaan air di wilayah tersebut. Oleh karena itu, diperlukan suatu metode yang akurat untuk memprediksi awal musim hujan. Metode yang digunakan untuk prediksi dalam penelitian ini adalah jaringan saraf tiruan (JST) back-propagation. Hasil akurasi prediksi JST diukur dengan R2 dan RMSE. Penelitian ini menggunakan suhu permukaan laut (SST) ECHAM4p5_CA yang merupakan salah satu model suhu permukaan laut di bulan Juni, Juli, dan Agustus. Domain SST dipilih berdasarkan korelasi 5% dan 10% untuk masing-masing bulan Juni, Juli, dan Agustus. Penelitian ini menggunakan arsitektur JST dengan dua parameter: hidden neuron (HN) dan learning rate (LR). Jumlah hidden neuron yang digunakan dalam penelitian ini adalah 5, 10, 20, dan 40, dan tingkat pembelajaran adalah 0.3, 0.1, dan 0.01. Prediksi hasil terbaik untuk korelasi 5% menggunakan JST adalah untuk bulan Juni dengan R2 adalah 51% dan RMSE 3.03 pada HN 10 dan LR 0.01, Juli dengan R2 adalah 48% dan RMSE 3.39 pada HN 20 dan LR 0.1, dan Agustus dengan R2 adalah 75% dan RMSE 2.51 di HN 40 dan LR 0.01. Prediksi hasil terbaik untuk korelasi 10% menggunakan JST adalah untuk bulan Juni dengan R2 adalah 44% dan RMSE 3.32 di HN 5 dan LR 0.3, Juli dengan R2 adalah 42% dan RMSE 3.42 di HN 10 dan LR 0.1, dan Agustus dengan R2 adalah 71% dan RMSE 3.37 di HN 20 dan LR 0.01. Kesimpulan dari penelitian ini adalah hidden neuron dan learning rate dengan nilai yang berbeda mempengaruhi R2 dan RMSE.Kata kunci: hidden neuron, jaringan saraf tiruan, learning rate, RMSE, R2
Pengukuran Kinerja Spam Filter Menggunakan Grahams Naïve Bayes Classifier Adisantoso, Julio; Rahman, Wildan
Jurnal Ilmu Komputer dan Agri-Informatika Vol 2, No 1 (2013)
Publisher : Departemen Ilmu Komputer IPB

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Email spam telah menjadi masalah utama bagi pengguna dan penyedia jasa Internet. Pendekatan heuristic telah dilakukan untuk menyaring spam seperti black-listing atau rule-based filtering, namun hasilnya kurang memuaskan sehingga pendekatan berbasis konten (content-based filtering) menggunakan pengklasifikasi naïve Bayes lebih banyak digunakan saat ini. Penelitian ini bertujuan membandingkan pengklasifikasi naïve Bayes multinomial yang menggunakan atribut boolean dengan versi Graham, dan juga membandingkan kinerja dari dua metode untuk data latih, yaitu train-everything (TEFT) dan train-on-error (TOE). Hasil evaluasi menunjukkan bahwa naïve Bayes multinomial memiliki kinerja lebih baik dibanding versi Graham. Di samping itu, metode data latih menggunakan TEFT dapat meningkatkan akurasi model klasifikasi dibanding metode TOE.Kata kunci: filter spam, naïve Bayes, metode training
E-Government Kependudukan Indonesia: Pengembangan Instrumen dan Evaluasi Website Kependudukan Indonesia Larasati, Inne; Nurhadryani, Yani
Jurnal Ilmu Komputer dan Agri-Informatika Vol 1, No 1 (2012)
Publisher : Departemen Ilmu Komputer IPB

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Indonesia menduduki posisi ke-4 sebagai negara yang memiliki penduduk terbanyak di dunia. Oleh karena itu data statistik kependudukan sangatlah penting bagi pemerintah dan organisasi dalam merumuskan pembangunan dan bagi masyarakat dalam melakukan berbagai aktivitas. Selayaknya data statistik kependudukan mudah diakses, up-to-date dan disajikan dalam berbagai bentuk yang informatif misalnya melalui website. Dengan website masyarakat/organisasi dapat mengakses informasi dan melakukan transaksi data kependudukan seperti registrasi kelahiran, kematian, pernikahan/perceraian atau perpindahan penduduk. Seiring dengan penerapan e-government di Indonesia, paper ini mengevaluasi sejauh mana BPS sebagai lembaga penyedia data statistik termasuk statistik kependudukan memafaatkan ICT terutama website sebagai media pelayanan publik. Evaluasi dilakukan pada website milik BPS di tingkat pusat, provinsi dan kabupaten/kota dengan menggunakan instrumen kependudukan yang dikembangkan dan hasilnya dianalisis secara kuantitatif. Hasil evaluasi menunjukkan website hanya berfungsi sebagai penyedia informasi kependudukan yang bersifat statis, kurang informatif dan belum memiliki layanan online seperti transaksi data kependudukan sehingga masyarakat masih harus mendatangi kantor pemerintahan untuk mendapatkan layanan tersebut. Kondisi website BPS yang masih berada pada level web presence ini menunjukkan bahwa implementasi e-government Indonesia memerlukan penanganan yang serius seperti managemen database dan sistem yang lebih kompleks untuk mencapai level interaction dan transaction.Kata kunci: e-government, indikator kependudukan, Indonesia, service online, web presence
Perbandingan Sistem Perhitungan Suara Tepuk Tangan dengan Metode Berbasis Frekuensi dan Metode Berbasis Amplitudo Sari, Puspita Kartika; Priandana, Karlisa; Buono, Agus
Jurnal Ilmu Komputer dan Agri-Informatika Vol 2, No 1 (2013)
Publisher : Departemen Ilmu Komputer IPB

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Sistem penilaian berdasarkan suara tepuk tangan sering digunakan dalam acara perlombaan di Indonesia. Namun, penentuan pemenang dengan cara konvensional cenderung subjektif. Penelitian ini mengembangkan sistem penilaian otomatis berbasis komputer untuk menghitung jumlah orang bertepuk tangan dan menentukan pemenang dari perlombaan berdasarkan tepuk tangan. Penelitian ini membandingkan dua metode yang dapat diterapkan yaitu metode berbasis frekuensi dan metode berbasis amplitudo. Metode yang berbasis frekuensi mengimplementasikan Mel Frequency Cepstral Coefficient (MFCC) sebagai pengekstraksi ciri dan codebook sebagai pengenal pola. Hasil yang diperoleh merupakan suatu model berupa kelas-kelas yang diklasterkan oleh K-Means clustering. Parameter penting dalam metode ini adalah jumlah koefisien cepstral, overlap, time frame, dan jumlah klaster. Beberapa pengujian dilakukan untuk menemukan parameter optimum dengan nilai akurasi tertinggi. Metode kedua merupakan metode berbasis amplitudo yang dilakukan dengan menghitung jumlah sampel sinyal yang memiliki nilai amplitudo di atas nilai-nilai ambang (thresholds) tertentu yang menghasilkan akurasi maksimum. Hasil penelitian menunjukkan bahwa akurasi sistem berbasis frekuensi untuk tepuk tangan periodik adalah 83.3% dan untuk tepuk tangan acak ialah 50% sehingga akurasi sistem untuk tepuk tangan acak berbasis threshold yang lebih sederhana ialah 66.7 %. Dengan demikian, metode berbasis amplitudo baik digunakan.Kata kunci: Codebook, K-means, Mel Frequency Cepstral Coefficients (MFCC), Pengenalan Suara, Threshold