cover
Contact Name
-
Contact Email
-
Phone
-
Journal Mail Official
-
Editorial Address
-
Location
Kota medan,
Sumatera utara
INDONESIA
CESS (Journal of Computer Engineering, System and Sains)
ISSN : -     EISSN : -     DOI : -
Core Subject : Science,
Journal of Computer Engineering , System and Science (CESS) merupakan media publikasi artikel hasil penelitian, gagasan pemikiran, kajian teori dan konseptual bidang teknologi informasi. Jurnal ini dikelola oleh unit ICT Universitas Negeri Medan dan terbit 2 kali setahun pada bulan januari dan juli.
Arjuna Subject : -
Articles 12 Documents
Search results for , issue " Vol 2, No 2: Juli 2017" : 12 Documents clear
PUSH NOTIFICATION SYSTEM PADA PROTOTYPE KENDALI LISTRIK RUMAH Kurniawan, Dwi Ely
CESS (Journal of Computer Engineering, System and Science) Vol 2, No 2: Juli 2017
Publisher : Universitas Negeri Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24114/cess.v2i2.6463

Abstract

Penggunaan smartphone saat ini telah banyak merubah aktifitas seseorang dalam gaya berkomunikasi. Munculnya fitur komunikasi berupa pesan singkat untuk memudahkan pengguna dalam melakukan aktifitas. Selain memberi pesan notifikasi juga dapat memberikan peringatan untuk melakukan kendali dalam efisiensi penggunaan listrik. Penelitian ini mengimplementasikan push notification system untuk melakukan kendali listrik. Perancangan dimulai dengan membuat disain prototype kendali listrik dan kondisi sistem notifikasi. Perangkat yang digunakan meliputi raspberry pi, sensor PIR, sensor LDR, relay dan perangkat smartphone. Hasil dari perancangan, sensor mampu melakukan kendali listrik dengan kondisi bila sensor PIR mendeteksi cahaya rendah maka akan diteruskan ke sensor gerak dan bila sensor PIR mendeteksi cahaya tinggi maka raspberry pi secara otomatis akan memadamkan listrik. Sensor gerak akan mendeteksi adanya gerakan, bila terdapat gerakan maka raspberry pi akan mengirimkan notifikasi, sehingga pengguna dapat memutuskan untuk memdamkan listrik atau tidak dari jarak jauh melalui jaringan wifi. Selain itu hasil pengujian terhadap konsumsi daya baterai pada perangkat smartphone dapat digunakan selama 28 jam, sehingga sesuai dengan kebutuhan penggunaan ponsel.  
SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN PEMBERIAN KREDIT MENGGUNAKAN LOGIKA FUZZY PADA DEALER SEPEDA MOTOR HONDA Siagian, Lusi Herlina; Mawengkang, Herman; Situmorang, Zakarias
CESS (Journal of Computer Engineering, System and Science) Vol 2, No 2: Juli 2017
Publisher : Universitas Negeri Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24114/cess.v2i2.7177

Abstract

Abstrak — Perusahaan Pembiayaan adalah badan usaha di luar Bank dan Lembaga Keuangan Bukan Bank yang khusus didirikan untuk melakukan kegiatan usaha: Sewa Guna Usaha, Anjak Piutang, Usaha Kartu Kredit dan atau Pembiayaan Konsumen. Skema bisnis perusahaan pembiayaan didasari oleh adanya underlying asset; dekatnya jaringan industri pembiayaan dengan industri manufaktur, distributor dan pemegang merek tunggal; serta mudah dan cepatnya pelayanan, membuat industri pembiayaan lebih dekat ke konsumennya dibandingkan industri pemberi kredit sejenis. Munculnya lembaga leasing merupakan alternatif yang menarik bagi para masyarakat, karena mereka dapat menggunakan sepeda motor langsung, tanpa mengeluarkan biaya besar untuk pembelian secara tunai. Cukup dengan mengeluarkan dana untuk uang muka atau Down Payment (DP), melalui leasing mereka bisa memperoleh dan untuk membiayai pembelian sepeda motor dengan jangka waktu antara 1 sampai 3 tahun.  Pemanfaatan Sistem Penunjang Keputusan ini dapat membantu approval atau pejabat yang bersangkutan dalam melakukan putusan permohonan kredit dengan kemudahan dan waktu yang relatif cepat dan mengurangi resiko kredit berdasarkan bobot yang sudah ditentukan dengan menggunakan metode fuzzy. Metode penelitian menggunakan metode SDLC, dengan pemanfaatan metode fuzzy menggunakan variable penghasilan, pengeluaran serta variable angsuran, pada tahapan kesimpulan mendapatkan nilai angsuran yang layak pada setiap nasabah. Kata kunci — Sistem Penunjang Keputusan (SPK), Fuzzy Tsukamoto, Sepeda Motor, Honda, Kredit
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DALAM PEMBERIAN BEASISWA DENGAN MENGGUNAKAN METODE WEIGHTED PRODUCT Damanik, Burhanuddin; Hutagalung, Dini M
CESS (Journal of Computer Engineering, System and Science) Vol 2, No 2: Juli 2017
Publisher : Universitas Negeri Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24114/cess.v2i2.6413

Abstract

Calon penerima beasiswa dipilih berdasarkan Kriteria yang telah ditentukan oleh lembaga yang pemberi beasiswa. Pemberian beasiswa dilakukan oleh beberapa lembaga untuk membantu seseorang yang kurang mampu  maupun sebagai penghargaan bagi mahasiwa yang berprestasi. Untuk membantu menentukan siapa yang menerima beasiswa diperlukan suatu metode yang dapat memberikan rekomendasi penerima beasiswa yang valid. Oleh karena itu digunakan Fuzzy Multiple Atribut Decision Making ( Fuzzy MADM).  Penelitian menggunakan salah satu metode dari Fuzzy MADM yaitu Weighted Product (WP). Metode ini dipilih karena mampu menyeleksi alternatif terbaik dari sejumlah alternatif yang ada. Disini alternatif yang dimaksud adalah mahasiswa calon penerima beasiswa berdasarkan kriteria yang ditentukan. Penelitian dilakukan dengan mencari nilai bobot untuk setiap atribut. Kemudian dilakukan proses perengkingan yang menentukan alternatif optimal, yaitu mahasiswa terbaik.Kata Kunci : Beasiswa, Weighted Product (WP)
ANALISIS QOS PADA PEMBAGIAN BANDWIDTH DENGAN METODE LAYER 7 PROTOCOL, PCQ, HTB DAN HOTSPOT DI SMK SWASTA AL-WASHLIYAH PASAR SENEN Kurnia, Dian
CESS (Journal of Computer Engineering, System and Science) Vol 2, No 2: Juli 2017
Publisher : Universitas Negeri Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24114/cess.v2i2.6541

Abstract

Pada penelitian ini akan dilakukan analisis QoS Pada Pembagian Bandwidth menggunakan metode HTB (Hierarchical Tocken Bucket), PCQ(Per Connection Queue)  dengan Layer 7 protocol sebagai limit file berekstensi, PCQ dan Hotspot. Pada HTB menggunakan teknik antrian queue tree, PCQ dengan Layer 7 protocol, PCQ menggunakan teknik antrian simple queue, hotspot menggunakan teknik antrian simple queue. Sehingga didapat perbandingan dari metode HTB (Hierarchical Tocken Bucket), PCQ dengan Layer 7 protocol, PCQ dan hotspot akan diterapkan pada mikrotik RB750GL. Hasil akhir penelitian ini diukur dengan parameter-parameter QoS throughput, delay (latency), jitter (variasi kedatangan paket), Packet loss. Adapun hasil pengujian dalam penelitian ini dilakukan pada trafik jam sibuk untuk mengetahui sejauh mana kinerja performansi management bandwidth dengan metode-metode tersebut. Dari hasil penelitian untuk performance QoS yang lebih baik untuk memanagement bandwidth di dapat nilai throughput, jitter dan delay terbaik yaitu menggunakan metode HTB.
PERANCANGAN APLIKASI IDENTIFIKASI BIOMETRIKA TELAPAK TANGAN MENGGUNAKAN METODE FREEMAN CHAIN CODE Rahman, Sayuti; Ulfayani, Muzdalifah
CESS (Journal of Computer Engineering, System and Science) Vol 2, No 2: Juli 2017
Publisher : Universitas Negeri Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24114/cess.v2i2.6195

Abstract

Kebutuhan terhadap sistem pengenalan diri semakin meningkat terutama untuk sistem keamanan. Sistem pengenalan bertujuan untuk memecahkan identitas seseorang. Terdapat dua tipe sistem pengenalan, yaitu sistem verifikasi dan identifikasi, dimana sistem identifikasi bertujuan untuk memecahkan identitas seseorang. Salah satu teknologi yang mampu mengidentifikasi individu dari karakter biologis individu dikenal dengan nama Biometrika. Biometrika merupakan metode otomatisasi untuk mengenal seseorang berdasarkan karakteristik fisik, salah satunya ialah telapak tangan. Telapak tangan merupakan salah satu organ tubuh manusia yang bersifat unik dan memiliki tekstur yang detail, bahkan berbeda antara telapak tangan kanan dan kiri. Telapak tangan juga tidak dapat berubah serta stabil selama berpuluh-puluh tahun, sehingga dapat digunakan dalam sistem identifikasi. Sistem Identifikasi biometrika pada penelitian ini menggunakan metode Freeman Chain Code. Freeman chain code adalah metode pemisahan ciri dengan cara melakukan penelusuran piksel-piksel obyek dengan panduan 8 arah mata angin. Pemilihan metode freeman chain code didasarkan pada pertimbangan garis-garis tangan bersifat alami. Proses identifikasi telapak tangan ini dilakukan dengan data latih dan data uji. Hasil penelitian ini sebagian besar dapat mengidentifikasi biometrika talapak tangan. Kata Kunci : Aplikasi, Identifikasi, Biometrika, Telapak Tangan, Chain Code
RANCANG BANGUN APLIKASI KUNCI PINTU OTOMATIS BERBASIS MIKROKONTROLER ARDUINO MENGGUNAKAN SMARTPHONE ANDROID Septryanti, Ade; Fitriyanti, Fitriyanti
CESS (Journal of Computer Engineering, System and Science) Vol 2, No 2: Juli 2017
Publisher : Universitas Negeri Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24114/cess.v2i2.5803

Abstract

Kunci memiliki peranan penting dalam sebuah sistem keamanan pada pintu yang merupakan akses untuk memasuki sebuah ruangan. Untuk membuka kunci pintu biasanya kita memerlukan anak kunci untuk membuka atau mengunci sebuah pintu. Tujuan dari penulisan ini adalah  dapat memberikan kenyamanan atau kemudahan dalam membuka atau mengunci pintu dengan sistem keamanan yang lebih canggih dan efisien dengan menggunakan smartphone android. Metode penelitian yang digunakan adalah metode studi pustaka, analisis dan  perancangan, kemudian dilakukan tahapan implementasi pada sistem yang telah dirancang. Hasil yang ingin dicapai adalah dapat meningkatkan aspek kenyamanan dan kemudahan bagi pengguna. Kesimpulan yang didapat adalah peralatan ini telah diuji dan dapat digunakan menggunakan smartphone android.
PURWARUPA SISTEM PAKAR INDENTIFIKASI JAMUR LAYAK KONSUMSI BERBASIS WEB Wibowo, Agung
CESS (Journal of Computer Engineering, System and Science) Vol 2, No 2: Juli 2017
Publisher : Universitas Negeri Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24114/cess.v2i2.6539

Abstract

Jamur berdasarkan manfaatnya dapat digolongkan menjadi layak makan, beracun dan obat. Penelitian dan aplikasi indentifikasi jamur layak makan/konsumsi masih sangat sedikit padahal Indonesia yang secara geografis berada di daerah tropis mendukung pertumbuhan jamur. Sistem pakar yang dikembangkan pada penelitian ini didasarkan hasil pengujian dataset jamur family Agaricus dan Lepiota menggunakan algoritma klasifikasidecision tree (J48), dari hasil pengujian rerata galat menggunakan       10-fold cross validation diperoleh nilai galat 0 yang artinya algoritma ini dapat meng-klasifikasi jamur layak konsumsi dengan akurasi sebesar 100%. Paper ini juga menyertakan algoritma dan sumber kode program berbasis web yang dapat dimodifikasi dan diterapkan pada media/bahasa pemrograman lain.
KLASIFIKASI MUTU MUTIARA BERDASARKAN BENTUK DAN UKURAN MENGGUNAKAN K-NEAREST NEIGHBOR Akbar, Ardiyallah; siswojo, Bambang; Suyono, hadi
CESS (Journal of Computer Engineering, System and Science) Vol 2, No 2: Juli 2017
Publisher : Universitas Negeri Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24114/cess.v2i2.6473

Abstract

Dalam industri fashion khususnya mutiara, proses klasifikasi mutiara dilakukan secara manual dengan pengamatan visual. Hal tersebut tentu akan memakan waktu yang lama dan menghasilkan produk dengan mutu yang salah karena keterbatasan visual dan kelelahan manusia. Untuk itu dibutuhkan suatu teknologi untuk melakukan proses klasifikasi yang cepat dan akurat. Teknologi yang dapat diterapkan adalah pengolahan citra digital dan metode k-nearest neighbor. Sistem ini menggunakan beberapa proses pengolahan citra digital ,seperti thereshold yaitu dengan cara memisahkah objek dan latar belakang mutiara dan selanjutnya konten yang digunakan adalah bentuk dan ukuran yang diektraksi dari citra mutiara dengan metode regionprops.Hasil akhir dari sistem ini adalah mampu menentukan kelas dan kualitas mutiara. Dari data sebanyak 25 yang terdiri dari 10 mutiara kualitas A, 10 mutiara kualitas AA, dan 5 mutiara kualitas AAA. Dengan menggunakan Metode K-NN (K-Nearest Neighbor) dan nilai K=1 mampu menghasilkan tingkat akurasi mencapai 92,30%.
LEARNING VECTOR QUANTIZATION UNTUK KLASIFIKASI PENILAIAN PADA VIRTUAL PATIENT CASE Eliyen, Kunti
CESS (Journal of Computer Engineering, System and Science) Vol 2, No 2: Juli 2017
Publisher : Universitas Negeri Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24114/cess.v2i2.6476

Abstract

Dalam pendidikan kedokteran ada berbagai macam ujian yang diterapkan. Salah satunya adalah ujian Objective Stucture Clinical Examinations (OSCE). OSCE adalah alat untuk menilai komponen kompetensi klinik seperti history taking, pemeriksaan fisik, procedural skill, ketrampilan komunikasi, interpretasi hasil laboratorium, manajemen dan lain-lain yang diuji menggunakan checklist yang telah disetujui dan mahasiswa akan mengikuti beberapa station. OSCE merupakan bagian dari penilaian yang bertujuan untuk menilai kompetensi dan ketrampilan klinis mahasiswa secara objektif dan terstruktur yang biasanya dilakukan pada tengah semester atau akhir semester pada mata kuliah tertentu. Pada penelitian ini akan dikembangkan sistem penilaian otomatis untuk ujian OSCE berdasarkan kasus pasien virtual yang dapat digunakan untuk menilai keterampilan mahasiswa dalam memeriksa dan memperlakukan pasien virtual. Pada penelitian ini sistem penilaian dilakukan dengan melakukan klasifikasi nilai untuk setiap jenis kategori pemeriksaan. Algoritma yang akan diimplementasikan untuk klasifikasi adalah Learning Vector Quantization (LVQ). Uji coba yang telah dilakukan menggunakan LVQ didapat akurasi sebesar 98,8% dengan menggunakan data latih sebesar 135, data uji sebesar 105 data dan nilai α = 0,1.
KLASIFIKASI DATA MINING PADA RUMAH TANGGA MENURUT PROVINSI DAN STATUS KEPEMILIKAN RUMAH KONTRAK/SEWA MENGGUNAKAN K-MEANS CLUSTERING METHOD Sihombing, Erene Gernaria
CESS (Journal of Computer Engineering, System and Science) Vol 2, No 2: Juli 2017
Publisher : Universitas Negeri Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24114/cess.v2i2.6347

Abstract

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

Page 1 of 2 | Total Record : 12