cover
Contact Name
-
Contact Email
-
Phone
-
Journal Mail Official
-
Editorial Address
-
Location
Kab. banyumas,
Jawa tengah
INDONESIA
Telematika
ISSN : -     EISSN : -     DOI : -
Core Subject : Education,
Arjuna Subject : -
Articles 8 Documents
Search results for , issue " Vol 12, No 1: Februari (2019)" : 8 Documents clear
Group Decision Support System (GDSS) untuk Pemilihan Konsentrasi Studi Mahasiswa Menggunakan Ahp dan Topsis Saraswati, Nurul Mega; Kusumadewi, Sri; Iswari, Lizda
Telematika Vol 12, No 1: Februari (2019)
Publisher : STMIK Amikom Purwokerto

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (503.992 KB)

Abstract

Beberapa permasalahan dalam pengaruh mahasiswa fokus akan bakat dan keahlian mahasiswa yang dimiliki adalah menentukan pemilihan konsentrasi. Keputusan dalam menentukan konsentrasi studi harus matang agar mahasiswa mampu mengembangkan bakat, memahami materi dan tidak akan terbengkalai dengan pemilihan tema skripsi yang sesuai dengan konsentrasi. Didalam penelitian yang akan dilakukan menggunakan Group Decision Support System (GDSS), Analytical Hierarchy Process (AHP), dan Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) untuk membantu mahasiswa merekomendasikan dalam menentukan pemilihan konsentrasi. Mahasiswa Teknik Informatika direkomendasi untuk mengambil konsentrasi studi dengan urutan terbaik menurut pengetahuan dan keahlian adalah Multimedia dan Visualisasi (0,857); Sistem Cerdas (0,680); dan Pemograman (0,225).
Perbandingan Kinerja 6 Algoritme Klasifikasi Data Mining untuk Prediksi Masa Studi Mahasiswa Windarti, Mariana; Suradi, Agustinus
Telematika Vol 12, No 1: Februari (2019)
Publisher : STMIK Amikom Purwokerto

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (527.923 KB)

Abstract

Salah satu faktor yang memengaruhi kualitas sebuah perguruan tinggi adalah kinerja mahasiswa yang dapat diukur melalui lamanya masa studi. Perolehan pengetahuan dalam basis data (sejumlah data yang besar) biasa disebut dengan data mining atau penambangan data. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui kinerja keenam algoritme klasifikasi yang digunakan yaitu Decision Tree (DT) C4.5, Bayesian Network (BN), K-Nearest Neighbors (KNN),  Naïve Bayes (NB), Neural Network (NN) dan SVM (Support Vector Machine). Kemudian menganalisa perbandingan kinerja keenam algoritme tersebut. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Bayesian Network memiliki kinerja paling baik dengan nilai akurasi sebesar 80.615%, nilai presisi dan recall sebesar 0.785 dan 0.806, sedang untuk nilai AUC (Area Under Curve) termasuk dalam kategori baik yaitu 0.837. Sedangkan DT C4.5 memiliki kinerja terendah dengan nilai akurasi sebesar 76.615%.
Pendeteksian Dokumen Plagiarisme dengan Menggunakan Metode Weight Tree Nurdin, Nurdin; Rizal, Rizal; Rizwan, Rizwan
Telematika Vol 12, No 1: Februari (2019)
Publisher : STMIK Amikom Purwokerto

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (694.81 KB)

Abstract

Sistem pengelolaan dokumen plagiarisme masih ada yang dilakukan secara manual yaitu dengan mengecek satu persatu sehingga membutuhkan waktu yang lama dan kurang efektif. Salah satu algoritma yang dapat digunakan untuk pendeteksian dokumen plagiarisme adalah algoritma Weight Tree yaitu sebuah metode untuk melakukan klasifikasi kemiripan dokumen berdasarkan bobot dari dokumen. Tujuan penelitian ini adalah untuk membangun sebuah sistem pendeteksian kemiripan dari dua dokumen teks yang berbeda untuk jenis dokumen teks berbahasa indonesia dengan format file dokumen yaitu: doc, docx, pdf, rtf. Tahapan yang dilakukan pada penelitian ini terdiri dari pengumpulan data, perancangan sistem, pembuatan aplikasi dan pengujian terhadap aplikasi. Hasil pengujian sistem dapat dikategorikan sebagai sistem pendeteksian atau pengetesan kemiripan dokumen. Pada pengujian sistem ini, penulis yang mengkategorikan dokumen tersebut sebagai dokumen plagiat berdasarkan persentase kemiripan. Nilai rata-rata persentase kemiripan dalam pengujian sistem ini adalah 71,60%. Sistem yang di bangun ini berhasil dengan tingkat keakuratan mencapai 90%. Algoritma Weight Tree yang diterapkan pada sistem ini terbukti mampu mengidentifikasi dengan baik kemiripan dokumen plagiarisme.
Penerapan Metode Weighted Product untuk Seleksi Kelayakan Proposal Program Kreativitas Mahasiswa Yanto, Robi; Apriadi, Deni
Telematika Vol 12, No 1: Februari (2019)
Publisher : STMIK Amikom Purwokerto

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (527.194 KB)

Abstract

Banyaknya skim program kreatifitas mahasiswa menuntut kesiapan peruguruan tinggi untuk dapat melakukan proses seleksi kelayakan proposal program kreatifitas mahasiswa sesuai dengan kriteria yang ditetapkan yaitu kreativitas, ketepatan metode dan masyarakat sasaran, potensi program, penjadwalan dan penganggaran biaya kegiatan. Untuk dapat memaksimalkan proses seleksi penilaian proposal tentunya dibutuhkan suatu sistem pendukung keputusan yang dapat membantu proses seleksi dan memberikan rekomendasi pengambilan keputusan agar tepat sasaran. Adapun sistem pendukung keputusan ini dibangun menggunakan metode weighted product dimana metode ini digunakan untuk menentukan nilai-nilai dari setiap kriteria berdasarkan bobot kemudian dilakukan perangkingan untuk menyeleksi setiap alternatif dari proposal PKM-Pengabdian kepada Masyarakat berdasarkan bobot sehingga dapat memperoleh hasil yang akurat terhadap seleksi proposal PKM-Pengabdian kepada Masyarakat. Dari metode dan sistem yang dibangun dihasilkan penilaian terhadap usulan proposal yang akan diikutsertakan dalam seleksi dana hibah dari pemerintah yaitu pada Sosialisasi Masyarakat Melati (Melek Teknologi dan Informasi) dengan hasil perangkingan 0,27308 diikuti dengan hasil perangkingan lainya yaitu pelayanan kesehatan terpadu untuk lanjut usia 0,25329, sosialisasi daur ulang sampah plastik bagi pemulung 0,246238, dan Pengelolaan air limbah dengan media tanaman 0,22738.
Pengukuran Perilaku Publik Terhadap Layanan E-Government Menggunakan Expectation Confirmation Model dan Kualitas Sistem Informasi Hariguna, Taqwa; Berlilana, Berlilana
Telematika Vol 12, No 1: Februari (2019)
Publisher : STMIK Amikom Purwokerto

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

Abstract

Penelitian ini merupakan penelitian awal dalam membangun sebuah kerangka teori baru yaitu kualitas system informasi (information system quality), teori ini dielaborasi dengan teori expectation confirmation model, tujuan dari peneltian ini adalah untuk membangun sebuah konsep atau teori yang dapat digunakan pada layanan e-government khusunya diera industry 4.0. Hasil dari peneltian ini adalah terbentuknya variable baru yaitu credibility, reliability dan trust sebagai second order formative construct, dan terdapat tujuh hipotesis yang terbentuk.
Pengacakan Soal Ujian Penerimaan POLRI Menggunakan Algoritme Fisher Yates Shuffle Juniawan, Fransiskus Panca; Hengki, Hengki
Telematika Vol 12, No 1: Februari (2019)
Publisher : STMIK Amikom Purwokerto

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (703.924 KB)

Abstract

Perkembangan teknologi sudah diterapkan pada pelaksanaan ujian masuk POLRI yang diadakan oleh Polda Provinsi Kepulauan Bangka Belitung. Kegiatan ini secara rutin diadakan setiap tahunnya. Sistem yang digunakan adalah Ujian Masuk berbasis Komputer (Computer Base Test). Seiring berjalannya waktu, ditemukan permasalahan yang sering dihadapi dalam penyelenggaraan tes ujian masuk POLRI ini, yakni masih terjadinya tindakan kecurangan yang dilakukan peserta ujian, seperti mencontek dan meminta atau mencocokkan jawaban dengan rekan di sebelahnya. Untuk mengatasi permasalahan ini, diusulkan penggunaan algoritma Fisher-Yates Shuffle untuk melakukan pengacakan soal pada tes ujian masuk POLRI ini. Keunggulan dari algoritma Fisher-Yates Shuffle berupa tingkat efektivitas dari metode pengacakannya serta kompleksitas algoritmanya yang optimal yaitu O(n). Dengan diterapkannya algoritma pengacakan ini, maka peserta ujian akan kesulitan melakukan tindak kecurangan, karena urutan soal sudah diacak dan berbeda-beda setiap orangnya. Penelitian ini menggunakan model pengembangan perangkat lunak waterfall dengan tahap-tahap berupa pengumpulan data, analisis kebutuhan, perancangan system, implementasi, dan pengujian system. Dari hasil pengujian menggunakan metode Blackbox, sistem yang dibangun sudah berhasil melakukan pengacakan soal dan seluruh system berfungsi sebagaimana mestinya.
Perpaduan Interpolasi Bilinear dan Least Significant Bit pada Citra Digital dalam Teknik Steganografi Garno, Garno; Adam, Riza Ibnu; Yusup, Dadang
Telematika Vol 12, No 1: Februari (2019)
Publisher : STMIK Amikom Purwokerto

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (422.076 KB)

Abstract

Penelitian ini bergerak di bidang steganografi dengan kombinasi proses awal pada citra cover. Pengaruh ketika suatu cover image diselipi pesan berupa file diantaranya berubahnya kapasitas dan ciri secara fisik lainnya dari cover image tersebut sehingga secara interceptibility terlihat, hal ini mengakibatkan tujuan dari steganografi tidak tercapai. Penelitian ini mengajukan metode preparation proses yang digunakan untuk mengolah cover image yaitu dengan interpolasi bilinear sebagai cara pembesaran. Setelah cover image diproses pembesaran baru proses steganografi dimulai dengan least significant bit. Kontribusi yang diberikan pada penelitian ini dengan hasil tingkat kemiripan stegoimage dibanding dengan original image sangat besar. Hasil penelitian memiliki tingkat akurasi PSNR senilai 59,09 db dan MSE senilai 0.17 db. Artinya proses steganografi dengan metode LSB dan interpolasi bilinear sebagai basis dari citranya dan mendapatkan tingkat PSNR yang baik.
Simulasi Penerapan Artificial Bee Colony Pada Model Vehicle Routing Problem (Studi Kasus : Robot Pengangkut Sampah) Abdurrazaq, Iqbal
Telematika Vol 12, No 1: Februari (2019)
Publisher : STMIK Amikom Purwokerto

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

Abstract

Meningkatnya volume sampah dari waktu ke waktu hingga melebihi batas daya tampung Tempat Pembuangan Sementara (TPS) dapat menimbulkan permasalahan di sekitarnya. Selain itu, belum tersedianya sistem pengangkutan sampah yang optimal dalam pengaturan rute pengangkutan juga menambah permasalahan yang ada. Permasalahan pengaturan rute kendaraan yang melayani beberapa pelanggan dengan lokasi yang berbeda dapat diselesaikan dengan model Vehicle Routing Problem (VRP). Akan tetapi model VRP masih belum optimal dalam menghasilkan rute pengangkutan, sehingga perlu adanya proses optimasi dalam menghasilkan rute yang optimal. Salah satu metode optimasi yang dapat digunakan adalah Artificial Bee Colony (ABC). Pada penelitian ini telah dilakukan simulasi penerapan Artificial Bee Colony Optimization pada model Capacitated Vehicle Routing Problem Intermediate Facility (CVRPIF). Penelitian ini bertujuan untuk membuktikan bahwa Artificial Bee Colony mampu menyelesaikan masalah tersebut untuk menemukan jalur yang optimal pada pengangkutan sampah.

Page 1 of 1 | Total Record : 8