Jurnal Komputer Terapan最新文献

Pengujian Kualitas Coding Pada Aplikasi Bank Sampah DLHK Kota Pekanbaru Menggunakan Code Smell Tools 使用代码嗅觉工具测试北干巴鲁市 DLHK 垃圾银行应用中的编码质量

Jurnal Komputer Terapan Pub Date : 2024-07-26 DOI: 10.35143/jkt.v10i1.6211

Mardhiah Fadhli, Yuli Fitrisia, Dini Nurmalasari

{"title":"Pengujian Kualitas Coding Pada Aplikasi Bank Sampah DLHK Kota Pekanbaru Menggunakan Code Smell Tools","authors":"Mardhiah Fadhli, Yuli Fitrisia, Dini Nurmalasari","doi":"10.35143/jkt.v10i1.6211","DOIUrl":"https://doi.org/10.35143/jkt.v10i1.6211","url":null,"abstract":"Kualitas dari kode program akan mempengaruhi kemampuan perangkat lunak untuk dapat mudah dimodifikasi dan dikembangkan serta dipelihara. Code smells merupakan suatu karakteristik dari perangkat lunak yang mengindikasikan permasalahan pada kode dan desain perangkat lunak yang mengakibatkan perangkat lunak sulit untuk dikembangkan dan dilakukan pemeliharaan. Deteksi code smell perlu dilakukan agar dalam pengembangan kedepannya aplikasi dapat lebih mudah dimodifikasi dan dikembangkan. Deteksi code smell dalam sebuah aplikasi dapat membantu programmer untuk mengidentifikasi adanya rancangan kode program yang dapat menyulitkan kedepannya untuk dilakukan modifikasi dan pengembangan. Pendeteksian Code Smell pada aplikasi Bank Sampah DLHK Kota Pekanbaru dilakukan karena adanya permintaan kebutuhan untuk perbaikan dan penambahan fitur dari Bank Sampah DLHK Kota Pekanbaru. Permintaan perbaikan dan penambahan fitur pada aplikasi Bank Sampah DLHK Kota Pekanbaru dilakukan berdasarkan hasil evaluasi aplikasi sebelumnya yang dilakukan oleh pihak DLHK Kota Pekanbaru kepada 10 Bank Sampah Unit dan 25 Nasabah. Berdasarkan hasil evaluasi dan uji coba aplikasi, maka perlu dilakukan penyesuaian karena adanya ketidaksinkronisasian proses dengan mekanisme yang sedang berjalan dimasyarakat terhadap fitur pada aplikasi tersebut. Untuk memudahkan proses modifikasi program maka pendeteksian code smell pada aplikasi yang sudah ada perlu dilakukan, agar programmer dapat menjaga kualitas kode program menjadi lebih mudah untuk dikembangkan. Deteksi Code Smell dilakukan dengan menggunakan tool SonarQube. Hasil dari pengukuran dari dua aplikasi Bank Sampah adalah, pada aplikasi Basada berbasis mobile terdapat 126 Code smells dengan estimasi waktu perbaikan sekitar 2 jam 34 menit. Sedangkan pada aplikasi Basada berbasis website terdeteksi 25 Code smells dengan estimasi waktu perbaikan sekitar 25 menit.","PeriodicalId":31786,"journal":{"name":"Jurnal Komputer Terapan","volume":"14 1","pages":""},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2024-07-26","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"141801729","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}

引用次数: 0

Rancang Bangun Sistem Informasi Bank Mini Syariah pada Program Studi Perbankan Syariah Universitas Muhammadiyah Riau 廖内穆罕默迪亚大学伊斯兰教银行研究课程设计伊斯兰教迷你银行信息系统

Jurnal Komputer Terapan Pub Date : 2024-06-14 DOI: 10.35143/jkt.v10i1.6244

M. Puja, Alif Budiman, Risnal Diansyah, dan Ananda

引用次数: 0

Kecerdasan Buatan untuk Security Orchestration, Automation and Response: Tinjauan Cakupan Kecerdasan Buatan untuk Security Orchestration, Automation and Response：安全协调、自动化和响应

Jurnal Komputer Terapan Pub Date : 2024-06-14 DOI: 10.35143/jkt.v10i1.6247

Venny Gustina DM, Ananda Ananda

{"title":"Kecerdasan Buatan untuk Security Orchestration, Automation and Response: Tinjauan Cakupan","authors":"Venny Gustina DM, Ananda Ananda","doi":"10.35143/jkt.v10i1.6247","DOIUrl":"https://doi.org/10.35143/jkt.v10i1.6247","url":null,"abstract":"Integrasi kecerdasan buatan (AI) dalam Security Orchestration, Automation, and Response (SOAR) menjanjikan revolusi dalam operasi keamanan siber. Adopsi teknologi SOAR yang didukung AI dapat membantu organisasi meningkatkan ketahanan mereka terhadap serangan siber. Beberapa penelitian mengusulkan penggunaan mesin SOAR yang dapat menerapkan honeypot khusus dan mengidentifikasi serangan, sedangkan yang lain mengintegrasikan kecerdasan buatan untuk meningkatkan pemahaman situasional dan respons terhadap ancaman keamanan. Penggunaan teknologi AI/ML dalam keamanan siber dapat meningkatkan efektivitas analis SOC dalam mendeteksi, mencegah, dan merespons serangan keamanan dengan cara seperti deteksi ancaman yang lebih baik, otomatisasi tugas rutin, analisis data yang lebih cepat dan akurat, peningkatan respons terhadap serangan, dan pengurangan beban kerja. Kemampuan deteksi pada mesin SOAR mencakup deteksi HTTP IDS, Botnet, dan DDoS, dengan menggunakan model pembelajaran mesin yang dilatih pada berbagai jenis data. Mesin SOAR juga dilengkapi dengan kemampuan deteksi ancaman keamanan lainnya, seperti analisis perilaku, analisis log, analisis malware, dan analisis intelijen ancaman. Sistem SOAR yang dilengkapi dengan mesin pembelajaran berbasis jaringan saraf tiruan mampu menganalisis data secara real-time dan melakukan deteksi ancaman dengan cepat. Sehingga penggunaan teknologi AI dan analisis real-time membantu dalam mengurangi beban kerja profesional keamanan dan meningkatkan efisiensi dalam menghadapi serangan siber.","PeriodicalId":31786,"journal":{"name":"Jurnal Komputer Terapan","volume":"25 1","pages":""},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2024-06-14","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"141343719","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}

引用次数: 0

Critical Exploratory Data Analysis on Stroke Prediction Dataset 中风预测数据集的关键探索性数据分析

Jurnal Komputer Terapan Pub Date : 2024-06-14 DOI: 10.35143/jkt.v10i1.6307

Muhammad Arif Ariful Furqon, Nina Fadillah Najwa, Mohamad Zarkasi, P. Pandunata, Gama Wisnu Fajariyanto

引用次数: 0

Optimasi Model CNN untuk Identifikasi Jenis Bunga Berdasarkan spektrum Warna 基于色谱的花卉类型识别 CNN 模型优化

Jurnal Komputer Terapan Pub Date : 2024-06-14 DOI: 10.35143/jkt.v10i1.6274

Warnia Nengsih, Syefrida Yulina

{"title":"Optimasi Model CNN untuk Identifikasi Jenis Bunga Berdasarkan spektrum Warna","authors":"Warnia Nengsih, Syefrida Yulina","doi":"10.35143/jkt.v10i1.6274","DOIUrl":"https://doi.org/10.35143/jkt.v10i1.6274","url":null,"abstract":"Penelitian ini dalam bentuk Pengenalan jenis bunga menggunakan Convolutional Neural Network (CNN)untuk mengoptimalkan identifikasi jenis bunga berdasarkan spektrum warna. Spektrum warna bunga dapat bervariasi secara signifikan antar spesies maupun dalam satu spesies. Ini bisa menjadi tantangan dalam pengembangan model yang mampu mengidentifikasi jenis bunga dengan akurasi tinggi di tengah variasi spektrum warna yang luas. Memilih arsitektur CNN yang sesuai dan mengoptimalkan hyperparameter model untuk mencapai kinerja yang optimal adalah proses yang kompleks. Perlu dilakukan eksplorasi yang cermat terhadap berbagai arsitektur dan teknik optimasi untuk meningkatkan akurasi identifikasi jenis bunga. Dataset yang digunakan dikumpulkan dari berbagai sumber repository. dataset yang mencakup gambar-gambar bunga diambil dalam berbagai kondisi pencahayaan yang berbeda, mewakili spektrum warna yang beragam. Pada penelitian ini melalui tahapan pra-pemrosesan data termasuk normalisasi spektrum warna, ekstraksi fitur, dan augmentasi data untuk meningkatkan keragaman dataset. Model CNN pada penelitian ini dioptimalkan melalui optimasi arsitektur jaringan. Evaluasi model dilakukan menggunakan metrik evaluasi kinerja standar seperti akurasi, presisi, dan recall. Dari haril pengujian dataset sebanyak 551 gambar (5 label data) dengan gambar yang distandarisasi untuk ukuran 150 x 150 px dengan iterasi (pouch) sebanyak 50 mendapakan hasil akurasi sebesar 96% dan hasil loss sebesar 0.05%. Dapat diketahui bahwa detail dari suatu gambar yang digunakan dalam penelitian sebagai dataset sangat mempengaruhi nilai akurasi model data. Penentuan epoch dan jumlah convolutional layer sangat mempengaruhi akurasi yang akan didapatkan karena gambar akan melalui pemeriksaan berulang sebanyak jumlah epoch sehingga detail gambar dapat terdeteksi dengan baik. Metode CNN yang terdiri dari proses yang berlapis-lapis menunjukkan bahwa penggunaan model ini pada klasifikasi jenis bunga berdasarkan warna memiliki tingkat akurasi yang baik.","PeriodicalId":31786,"journal":{"name":"Jurnal Komputer Terapan","volume":"34 3","pages":""},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2024-06-14","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"141338401","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}

引用次数: 0

Comparison of Pixel Size and Anatomy Information of Radiograph Digital Image using DICOM viewer and Whatsapp 使用 DICOM 查看器和 Whatsapp 比较放射摄影数字图像的像素大小和解剖信息

Jurnal Komputer Terapan Pub Date : 2023-12-22 DOI: 10.35143/jkt.v9i2.5942

Tengku Mohammad Yoshandi, Abdul Zaky, Annisa Mahfuyana

{"title":"Comparison of Pixel Size and Anatomy Information of Radiograph Digital Image using DICOM viewer and Whatsapp","authors":"Tengku Mohammad Yoshandi, Abdul Zaky, Annisa Mahfuyana","doi":"10.35143/jkt.v9i2.5942","DOIUrl":"https://doi.org/10.35143/jkt.v9i2.5942","url":null,"abstract":"Technological advancement provides the biggest impact on the administration and information delivery system in hospitals. The adoption of a Paperless policy by hospitals demands that all activities involving information delivery to be done digitally. The availability of relevant media such as smartphones serve to support the adoption of such a policy. Patients who required the services of the Radiology Facility used to be given printed rontgen images to assist their doctors in their diagnosis, but with the emergence of digitalization, the patients are now provided with digital images that are distributed via WhatsApp. Such a method can also be applied to Radiograph interpretation, where information can be delivered remotely through the usage of PACs and/or WhatsApp. The interpretation standard for radiographs utilizes the DICOM Viewer, which means that recent social media developments offer an increased ease of access to the interpretation process by way of WhatsApp. The image that is sent via WhatsApp typically gets compressed, which consequently causes a loss of information in the image. This study aims to compare doctorâ€™s opinions and image quality viewed between WhatsApp and DICOM viewer. This study is a quanitative comparative study through documentation, observation, and data collecting questionnaire. The study found that the image that was sent using WhatsApp suffered a decrease in size and pixel quantity. Therefore, the anatomical information provided by the two radiographs were different.","PeriodicalId":31786,"journal":{"name":"Jurnal Komputer Terapan","volume":"22 7","pages":""},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-12-22","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"139164887","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}

引用次数: 0

Perancangan Dashboard Data Warehouse Mahasiswa Menggunakan Metode Nine Step Kimball 使用金博尔九步法设计学生数据仓库仪表板

Jurnal Komputer Terapan Pub Date : 2023-12-22 DOI: 10.35143/jkt.v9i2.5838

Mutia sari Zulvi, Muhammad Mahrus Zain, Dini Nurmalasari, Yolastri Yolastri

引用次数: 0

Implementasi GRE Over IPSec Tunnel VPN menggunakan Fortigate 使用 Fortigate 实施 GRE Over IPSec VPN 隧道

Jurnal Komputer Terapan Pub Date : 2023-12-22 DOI: 10.35143/jkt.v9i2.6097

Yuli Fitrisia, Maruf Alfiando Setianto

{"title":"Implementasi GRE Over IPSec Tunnel VPN menggunakan Fortigate","authors":"Yuli Fitrisia, Maruf Alfiando Setianto","doi":"10.35143/jkt.v9i2.6097","DOIUrl":"https://doi.org/10.35143/jkt.v9i2.6097","url":null,"abstract":"VPN adalah sebuah teknologi komunikasi yang menggunakan jaringan private (pribadi) yang dapat terhubung ke sebuah jaringan publik. Dengan cara tersebut, maka akan didapatkan hak dan pengaturan yang sama seperti halnya berada didalam jaringan lokal itu sendiri, walaupun sebenarnya menggunakan jaringan publik. Pada penelitian ini yang dipakai adalah protokol GRE over IPSec. GRE adalah protokol enkapsulasi yang secara default tidak mendukung keamanan enkripsi. Maka untuk menambahkan lapisan enkripsi di GRE Tunnel dengan dukungan IPSec dan protokol enkripsi IKEv2. Maka dibuat lah kombinasi antara GRE dan IPSec pada Fortigate yang memungkinkan pengguna untuk membuat jalur tuneling aman antara dua jaringan yang berbeda. Seluruh lalu lintas data yang melewati jalur tuneling akan dienkripsi menggunakan protokol IPSec. Setelah berhasil membangun VPN tunnel GRE Over IPSec, kemudian jaringan tersebut di uji. Hasil pengujian terhadap GRE Over IPSec tunnel VPN dengan protokol IKEv2 sudah berjalan dengan baik dan paket yang melalui tunnel tersebut sudah terenkripsi dengan aman. Sedangkan Dari hasil pengujian yang telah dilakukan terhadap performa jaringan GRE over IPSec pada Fortigate dilakukan untuk mengukur performa dari delay dan throughput paket yang dikirim, pengujian dilakukan dua kali pengujian yaitu upload dan download. Menurut THIPON dari jaringan yang dibangun termasuk kedalam kategori “sangat bagus”.","PeriodicalId":31786,"journal":{"name":"Jurnal Komputer Terapan","volume":"12 5","pages":""},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-12-22","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"139164993","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}

引用次数: 0

DeepSun: Klasifikasi Fase Cahaya Matahari Berdasarkan Warna Menggunakan CNN DeepSun：使用 CNN 进行基于颜色的日光相位分类

Jurnal Komputer Terapan Pub Date : 2023-12-10 DOI: 10.35143/jkt.v9i2.6182

Warnia Nengsih, Juni Nurma Sari Juni Nurma Sari, Cici Angresta, Hasna Fikriyah Dwinas

{"title":"DeepSun: Klasifikasi Fase Cahaya Matahari Berdasarkan Warna Menggunakan CNN","authors":"Warnia Nengsih, Juni Nurma Sari Juni Nurma Sari, Cici Angresta, Hasna Fikriyah Dwinas","doi":"10.35143/jkt.v9i2.6182","DOIUrl":"https://doi.org/10.35143/jkt.v9i2.6182","url":null,"abstract":"Penelitian ini berbasis metode DeepSun, sebuah sistem yang menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Konvolusi (CNN) untuk mengklasifikasikan fase cahaya matahari berdasarkan warna. Fase cahaya seperti Golden Hour, Blue Hour, dan Pink Hour memiliki karakteristik visual yang khas, dan mengidentifikasi fase cahaya ini secara otomatis dapat memberikan pemahaman yang lebih baik tentang suasana dan estetika suatu gambar. Pendekatan yang diusulkan menggunakan dataset yang terdiri dari gambar-gambar yang dikumpulkan selama berbagai kondisi cahaya matahari. Data tersebut dianotasi dengan label fase cahaya yang sesuai. CNN digunakan untuk mengekstraksi fitur-fitur penting dari gambar-gambar ini. Kemudian, fitur-fitur tersebut digunakan sebagai input untuk pengklasifikasi yang dilatih menggunakan algoritma pembelajaran mesin. Eksperimen dilakukan untuk mengevaluasi kinerja sistem DeepSun. Hasil-hasil yang diperoleh menunjukkan bahwa sistem ini mampu mengklasifikasikan fase cahaya matahari dengan tingkat akurasi yang tinggi. Kesalahan klasifikasi terutama terjadi saat kondisi cahaya yang sangat mirip antara fase-fase tertentu. Namun, dengan meningkatkan jumlah data latih dan peningkatan arsitektur CNN, tingkat akurasi dapat ditingkatkan lebih lanjut. Dengan kemampuan untuk mengklasifikasikan fase cahaya matahari secara otomatis, DeepSun dapat membantu pengguna untuk memilih waktu yang tepat dalam mengambil gambar yang berkualitas. Selain itu, sistem ini juga dapat digunakan untuk meningkatkan pemrosesan gambar otomatis dan pengeditan yang berbasis pada fase cahaya yang diinginkan.","PeriodicalId":31786,"journal":{"name":"Jurnal Komputer Terapan","volume":"1142 ","pages":""},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-12-10","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"138982440","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}

引用次数: 0

Smart Glove Sebagai Alat Bantu Komunikasi Pasien 作为患者交流辅助工具的智能手套

Jurnal Komputer Terapan Pub Date : 2023-12-10 DOI: 10.35143/jkt.v9i2.6180

Gilang Wiranda, Agus Urip A Agus Urip A, Putri Madona

{"title":"Smart Glove Sebagai Alat Bantu Komunikasi Pasien","authors":"Gilang Wiranda, Agus Urip A Agus Urip A, Putri Madona","doi":"10.35143/jkt.v9i2.6180","DOIUrl":"https://doi.org/10.35143/jkt.v9i2.6180","url":null,"abstract":"Komunikasi terapeutik dalam keperawatan merupakan proses komunikasi yang dilakukan oleh seorang perawat saat melakukan intervensi keperawatan, dengan tujuan memberikan manfaat terapeutik dalam proses penyembuhan pasien. Dalam komunikasi terapeutik, perawat dapat memperoleh pemahaman yang mendalam tentang kondisi pasien yang sedang dirawat dan memutuskan tindakan perawatan yang paling tepat. Hal ini bertujuan untuk memastikan bahwa perawatan yang diberikan sesuai dengan kebutuhan pasien, sehingga dapat membantu mempercepat proses kesembuhan. Alat panggilan perawat, yang juga dikenal sebagai \"nurse-call,\" adalah salah satu perangkat umum yang digunakan di rumah sakit sebagai sarana komunikasi antara pasien dan perawat. Alat ini memiliki peran yang sangat penting dalam memberikan layanan perawatan yang optimal, terutama ketika pasien memerlukan bantuan segera. Dalam konteks penelitian ini, diajukan sebuah perangkat Smart Glove yang memungkinkan pasien untuk berkomunikasi dengan perawat ketika mereka membutuhkan berbagai kebutuhan selama proses perawatan. Sistem yang dikembangkan kemudian diuji menggunakan metode pengujian fungsionalitas dan performa. Hasil pengujian performa menunjukkan tingkat kesalahan yang minimal sebesar 14%, sementara pengujian fungsionalitas menunjukkan bahwa sensor bekerja dengan baik dan rata-rata latency yang ditemukan adalah sekitar 9,53ms.","PeriodicalId":31786,"journal":{"name":"Jurnal Komputer Terapan","volume":"57 6","pages":""},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-12-10","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"138982549","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}

引用次数: 0