Judul Skripsi Ilmu Komputer Berbagai Topik Terbaru

Judul skripsi ilmu komputer dengan berbagai topik terbaru yang sesuai dengan perkembangan zaman dan tren kajian terupdate, simak ulasannya berikut ini.

Menyelesaikan skripsi dalam ilmu komputer adalah tugas paling menantang yang dihadapi oleh para sarjana penelitian yang belajar di universitas di seluruh dunia. Karena ilmu komputer adalah salah satu bidang paling luas yang dipilih oleh para peneliti, maka menemukan topik judul skripsi baru dalam ilmu komputer menjadi lebih sulit.ย 

Setiap hari, perkembangan baru dan inovatif muncul di era mekanisasi ini. Perkembangan ini cenderung membuat hidup manusia jauh lebih mudah dan lebih baik. Teknologi adalah cikal bakal dari perubahan baru ini. Hari ini hidup kita tidak lengkap tanpa teknologi ini. 

Ponsel, laptop dan semua itu telah menjadi bagian tak terpisahkan dari kehidupan kita. Ilmu Komputer adalah benih untuk pengembangan teknis ini. Ada sejumlah topik bagus dalam ilmu komputer untuk proyek, tesis, dan penelitian untuk M.Tech dan Ph.D. siswa.

Lihat contoh judul skripsi berikut ini:

Di bidang akademik, kita perlu menyingkirkan ide-ide usang dan fokus pada topik-topik inovatif baru yang dengan cepat menyebar ke khalayak global yang luas. Mahasiswa Ilmu Komputer baik sarjana maupun magister mempelajari topik dan mata pelajaran, termasuk judul skripsi ilmu komputer yang sama dari beberapa tahun terakhir. 

Mahasiswa bahkan tidak memiliki pengetahuan tentang judul skripsi ilmu komputer yang terbaru. Untuk pekerjaan proyek dan skripsi juga masih mengandalkan topik usang. Proyek seperti sistem manajemen sekolah, sistem manajemen perpustakaan, dll. Sekarang sudah ketinggalan zaman. 

Mahasiswa harus mengalihkan fokus mereka ke teknologi terbaru yang sangat diminati saat ini dan masa depan bergantung pada ini. Berikut adalah daftar judul skripsi Ilmu Komputer yang dapat Anda pilih dan kerjakan untuk skripsi dan penelitian Anda:

Daftar beberapa topik judul skripsi ilmu komputer terbaru antar lain:

  • Topik tesis dalam penambangan data
  • Topik tesis dalam pembelajaran mesin
  • Topik tesis dalam Pengolahan Citra Digital
  • Topik Skripsi Terbaru di Internet of Things (IOT)
  • Topik Riset Artificial Intelligence
  • Networking yang Bisa Dipilih Sebagai Judul Skripsi Ilmu Komputer
  • Topik Skripsi Trending di Cloud Computing
  • Agregasi Data Sebagai Topik Skripsi di Big Data
  • Topik Riset di Rekayasa Perangkat Lunak

Data Warehousing

data warehousing

Data Warehousing adalah proses menganalisis data untuk tujuan bisnis. Gudang data menyimpan data terintegrasi dari berbagai sumber di satu tempat yang nantinya dapat diambil untuk pembuatan laporan. 

Gudang data secara sederhana adalah jenis database yang berbeda dan tetap terisolasi dari database run-time organisasi. Data di gudang adalah data historis yang sangat membantu dalam memahami tujuan bisnis dan membuat keputusan untuk prospek masa depan. 

Ini adalah konsep yang relatif baru dan memiliki pertumbuhan yang tinggi di masa depan. Gudang Data menyediakan alat Pemrosesan Analitik Online (OLAP) untuk studi data yang sistematis dan efektif dalam tampilan multidimensi. Data Warehouse menemukan penerapannya di bidang-bidang berikut:

  • Sektor Keuangan Sektor
  • Perbankan Sektor
  • Ritel Layanan
  • Barang Konsumen
  • Manufaktur

Jadi mulailah mengerjakannya jika Anda memiliki pengetahuan tentang basis data dan pemodelan data.

INTERNET OF THINGS(IOT)

Internet of Things(IoT) adalah sebuah konsep interkoneksi berbagai perangkat, kendaraan ke internet. IOT memanfaatkan aktuator dan sensor untuk mentransfer data ke dan dari perangkat. Teknologi ini dikembangkan untuk efisiensi dan akurasi yang lebih baik selain meminimalkan interaksi manusia dengan perangkat. 

Contohnya adalah pemanasan rumah di beberapa negara ketika suhu turun dilakukan melalui sensor gerak yang secara otomatis mendeteksi kondisi cuaca. Contoh lain untuk ini adalah lampu lalu lintas yang berubah warna tergantung pada lalu lintas. Berikut adalah area aplikasi Internet of Things (IoT):

  • Otomasi Rumah
  • Kesehatan
  • Pertanian
  • Transportasi
  • Manufaktur
  • Lingkungan

Judul Skripsi Ilmu Komputer bidang IOT

  1. Perutean data yang aman dan hemat energi di jaringan berbasis IOT
  2. Saluran aman pembentukan algoritma untuk isolasi serangan penyesatan di IOT
  3. Sinkronisasi jam perangkat IOT komunikasi data hemat energi di IOT
  4. Skema pembelajaran adaptif untuk meningkatkan toleransi kesalahan IOT
  5. Mobilitas menyadari protokol perutean hemat energi untuk Internet of Things
  6. Untuk mengusulkan perutean multicasting hemat energi protokol untuk Internet of Things
  7. Skema baru untuk menjaga kualitas layanan di internet of Things
  8. Tautan andal dan sadar kepercayaan Protokol routing RPL untuk Internet of Things
  9. Routing berbasis cluster hemat energi di Internet of Things
  10. Mengoptimalkan Routing Multipath Dengan Toleransi Kesalahan Terjamin di Internet of Things
  11. Banyak orang tidak waspada e dari konsep ini sehingga Anda dapat memilih untuk pekerjaan proyek Anda dan mempelajari sesuatu yang baru.

Big Data

Big Data adalah istilah untuk menunjukkan volume besar data yang rumit untuk ditangani. Data mungkin terstruktur atau tidak terstruktur. Data terstruktur adalah data yang terorganisir sedangkan data yang tidak terstruktur adalah data yang tidak terorganisir. 

Big data dapat diperiksa untuk intuisi yang dapat memberi jalan bagi keputusan yang lebih baik dan langkah bisnis skematis. Definisi data besar disebut dalam istilah tiga Vs. Ini vs adalah:

  • Volume: Volume mendefinisikan volume data yang besar dari sumber yang berbeda
  • Velocity: Ini mengacu pada kecepatan data yang dihasilkan
  • Variety: Ini mengacu pada jumlah data yang bervariasi baik terstruktur maupun tidak terstruktur.

Aplikasi Ilmu Komputer

  • Pemerintah
  • Kesehatan
  • Pendidikan
  • Keuangan
  • Manufaktur
  • Media
  • Olahraga

Judul Skripsi Ilmu Komputer Spesifikasi Big Data

  1. Privasi menjaga penerbitan data besar: pendekatan k-anonimisasi yang dapat diskalakan menggunakan MapReduce.
  2. Klasifikasi Tetangga Terdekat untuk Aliran Data Besar Berkecepatan Tinggi Menggunakan Spark.
  3. Algoritma Pembelajaran Mesin yang Efisien dan Cepat untuk Big Data dan Sistem Variasi Dinamis.
  4. Prediksi Penyakit dengan Pembelajaran Mesin Melalui Data Besar Dari Komunitas Layanan Kesehatan.
  5. Algoritma Multiklasifikasi Paralel untuk Data Besar Menggunakan Mesin Pembelajaran Ekstrim.
  6. Dengan demikian Anda dapat menyiapkan laporan proyek atau laporan tesis tentang ini.

Cloud Computing

Cloud Computing adalah teknologi yang relatif baru. Ini adalah layanan berbasis internet yang menciptakan kumpulan sumber daya bersama untuk konsumen. Ada tiga model layanan cloud computing yaitu:

  • Software as a Service(SaaS)
  • Platform as a Service(PaaS)
  • Infrastructure as a Service(IaaS)

Karakteristik cloud computing adalah:

  • On-demand self-service
  • Akses jaringan luas
  • Sumber daya bersama
  • Skalabilitas
  • Layanan Terukur

Judul Skripsi Ilmu Komputer tentang Cloud Computing

Di bawah ini adalah daftar beberapa topik penelitian terbaru dan tren di Cloud Computing: –

  1. Untuk mengisolasi serangan saluran samping virtual dalam komputasi awan
  2. Peningkatan dalam enkripsi homomorfik untuk manajemen kunci dan berbagi kunci
  3. Untuk mengatasi masalah penyeimbangan beban menggunakan skema berbasis bobot di awan komputasi
  4. Untuk menerapkan teknik watermarking dalam komputasi awan untuk meningkatkan keamanan data awan
  5. Untuk mengusulkan perbaikan komputasi awan hijau untuk mengurangi kesalahan dalam jaringan
  6. Untuk menerapkan teknik stenografi dalam komputasi awan untuk meningkatkan keamanan data awan
  7. Untuk mendeteksi dan mengisolasi serangan Zombie dalam komputasi awan

Contoh umum dari komputasi awan termasuk icloud dari Apple, Layanan berbasis Google seperti Google Drive dan banyak lagi. Bidang ini sangat menuntut dan berkembang dari hari ke hari. Anda dapat fokus padanya jika Anda memiliki minat dalam inovasi.

Web Semantik 

Web Semantik juga disebut sebagai Web 3.0 dan merupakan hal besar berikutnya di bidang komunikasi. Kajian ini distandarisasi oleh World Wide Web Consortium (W3C) untuk mempromosikan format data umum dan protokol pertukaran melalui web. Ini berbasis informasi yang dapat dibaca mesin dan dibangun di atas teknologi XML.ย 

Web semantik Ini adalah ekstensi ke Web 2.0. Di web semantik, informasi didefinisikan dengan baik untuk memungkinkan kerja sama yang lebih baik antara komputer dan manusia. Di web semantik, data saling terkait untuk pemahaman yang lebih baik. Ini berbeda dari teknologi berbagi data tradisional.

Judul skripsi di bahwa ini bisa menjadi topik yang bagus untuk riset Anda.

MANET

MANET adalah singkatan dari jaringan ad hoc seluler. Ini adalah jaringan tanpa infrastruktur dengan perangkat seluler yang terhubung secara nirkabel dan dapat dikonfigurasi sendiri. Itu dapat mengubah lokasi secara mandiri dan dapat menautkan ke perangkat lain melalui koneksi nirkabel. Berikut ini adalah berbagai jenis MANETS:

  • Jaringan ad hoc kendaraan (VANET)
  • Jaringan ad-hoc smartphone (SPANET)
  • Jaringan ad hoc seluler berbasis internet (iMANET)

Anda dapat menggunakan berbagai alat simulasi untuk mempelajari fungsionalitas dan cara kerja MANET seperti OPNET, NS2, NETSIM, NS3 dll.

Di MANET tidak perlu hub pusat untuk menerima dan mengirim pesan. Sebaliknya, node langsung mengirim paket satu sama lain.

MANET mengembangkan aplikasinya di bidang-bidang berikut:

  • Sensor lingkungan
  • Kesehatan
  • Komunikasi ad hoc kendaraan
  • Keamanan Jalan
  • Beranda

Judul Skripsi Ilmu Komputer tentang MANET

  1. Mengevaluasi dan mengusulkan skema untuk pemulihan tautan di jaringan ad hoc seluler
  2. Mengusulkan hybrid teknik untuk pembentukan jalur menggunakan teknik bio-inspired di MANET’s
  3. Untuk mengusulkan skema aman untuk isolasi serangan lubang hitam di jaringan mobile ad hoc
  4. Untuk mengusulkan mekanisme berbasis kepercayaan untuk isolasi serangan wormhole di jaringan mobile ad hoc
  5. Pendekatan baru untuk menghindari kemacetan dalam jaringan mobile ad hoc
  6. Untuk mengusulkan skema untuk mendeteksi serangan forwarding selektif dalam jaringan ad hoc mobile
  7. Untuk mengusulkan skema lokalisasi yang mengurangi kesalahan dalam jaringan ad hoc mobile
  8. Skema hemat energi untuk routing multicasting dalam jaringan ad hoc nirkabel
  9. Skema untuk mengamankan lokalisasi dibantu routing di jaringan ad hoc nirkabel
  10. Skema cross-layer untuk oportunistik perutean di jaringan ad hoc seluler
  11. Lakukan saja jika Anda memiliki minat di bidang jaringan dan buat proyek di dalamnya.

Pembelajaran Mesin

Pembelajaran mesin merupakan konsep yang relatif baru di bidang ilmu komputer dan merupakan teknik membimbing komputer untuk bertindak dengan cara tertentu tanpa pemrograman. Machine learning menggunakan algoritma kompleks tertentu untuk menerima input dan memprediksi output yang sama. Ada tiga jenis pembelajaran;

  • Pembelajaran dengan pengawasan 
  • Pembelajaran tanpa pengawasan 
  • Pembelajaran Penguatan

Machine Learning terkait erat dengan statistik. Jika Anda mahir dalam statistik maka Anda harus memilih topik ini.

Penambangan Data

Penambangan Data adalah proses mengidentifikasi dan membangun hubungan antara kumpulan data besar untuk menemukan solusi atas suatu masalah melalui analisis data. Ada berbagai alat dan teknik dalam Penambangan Data yang memberi perusahaan dan organisasi kemampuan untuk memprediksi tren masa depan. 

Penambangan Data menemukan penerapannya di berbagai bidang penelitian, statistik, genetika, dan pemasaran. Berikut adalah teknik-teknik utama yang digunakan dalam proses Data Mining:

  • Pohon Keputusan
  • Algoritma Genetika
  • Metode Induksi
  • Jaringan Syaraf Tiruan
  • Asosiasi
  • Clustering

Judul Skripsi Ilmu Komputer tentang Data Minning

  1. Peningkatan kinerja algoritma clustering berbasis densitas DBSCAN pada data mining
  2. Skema klasifikasi untuk analisis sentimen data twitter
  3. Untuk meningkatkan akurasi min-max k-mean clustering di Data mining
  4. Untuk mengevaluasi dan meningkatkan algoritma apriori untuk mengurangi waktu eksekusi untuk pembuatan aturan asosiasi
  5. Skema klasifikasi untuk deteksi penipuan kartu kredit di Data mining
  6. Untuk mengusulkan teknik baru untuk prediksi tingkat kejahatan dalam Penambangan Data
  7. Untuk mengevaluasi dan mengusulkan skema prediksi penyakit jantung dalam
  8. analisis prediksi cacat Perangkat Lunak Penambangan Data menggunakan algoritme pembelajaran mesin
  9. Pendekatan pengelompokan data baru untuk penambangan data dalam database besar
  10. Teknik prediksi diabetes untuk Penambangan data menggunakan klasifikasi
  11. Algoritma Baru untuk klasifikasi lalu lintas jaringan dalam Data Mining

Kecerdasan Buatan 

Kecerdasan Buatan adalah kecerdasan yang ditunjukkan oleh mesin dan berkaitan dengan studi dan penciptaan sistem cerdas yang dapat berpikir dan bertindak seperti manusia. Dalam Kecerdasan Buatan, agen cerdas dipelajari yang dapat melihat lingkungannya dan mengambil tindakan sesuai dengan lingkungan sekitarnya.

Berikut adalah tujuan utama Kecerdasan Buatan:

  • Penciptaan sistem pakar
  • Penerapan kecerdasan manusia dalam mesin
  • Pemecahan masalah melalui penalaran
  • Penerapan Kecerdasan Buatan

Berikut adalah aplikasi utama Kecerdasan Buatan:

  • Sistem Pakar
  • Pemrosesan Bahasa Alami
  • Jaringan Syaraf Tiruan
  • Robotika
  • Fuzzy Logic Systems

Strong AI โ€“ Ini adalah jenis sistem kecerdasan buatan dengan kemampuan berpikir manusia dan dapat menemukan solusi untuk tugas yang tidak biasa.

AI lemah โ€“ Ini adalah jenis sistem kecerdasan buatan yang dirancang khusus untuk tugas tertentu. Siri Apple adalah contoh AI Lemah.

Turing Test digunakan untuk memeriksa apakah suatu sistem cerdas atau tidak. Pembelajaran Mesin adalah bagian dari Kecerdasan Buatan. Berikut ini adalah jenis-jenis agen dalam sistem Kecerdasan Buatan:

  • Agen Refleks Berbasis Model Agen
  • Berbasis Tujuan Agen Berbasis
  • Utilitas Agen
  • Refleks Sederhana

Pemrosesan Bahasa Alami โ€“ Ini adalah metode untuk berkomunikasi dengan sistem cerdas menggunakan bahasa manusia. Diperlukan agar sistem cerdas bekerja sesuai dengan instruksi Anda. Ada dua proses di bawah Pemrosesan Bahasa Alami – Pemahaman Bahasa Alami, Generasi Bahasa Alami.

Pemahaman Bahasa Alami melibatkan pembuatan representasi yang berguna dari bahasa alami. Generasi Bahasa Alami melibatkan langkah-langkah seperti Analisis Leksikal, Analisis Sintaksis, Analisis Semantik, Integrasi, dan Analisis Pragmatis untuk menghasilkan informasi yang bermakna.

Pemrosesan Gambar 

Pemrosesan Gambar adalah bidang lain dalam Ilmu Komputer dan topik populer untuk tesis di Ilmu Komputer. Ada dua jenis pemrosesan gambar – Pemrosesan Gambar Analog dan Digital. Pemrosesan Citra Digital adalah proses melakukan operasi pada gambar digital menggunakan algoritma berbasis komputer untuk mengubah fiturnya untuk peningkatan atau untuk efek lainnya. 

Melalui Pemrosesan Gambar, informasi penting dapat diekstraksi dari gambar digital. Ini adalah bidang penelitian penting dalam ilmu komputer. Teknik-teknik yang terlibat dalam pemrosesan gambar meliputi transformasi, klasifikasi, pengenalan pola, penyaringan, pemulihan gambar dan berbagai proses dan teknik lainnya.

Berikut adalah tujuan utama pengolahan citra:

  • Visualisasi
  • Restorasi
  • Pengambilan
  • Pengukuran Pola
  • Citra Pengenalan Citra

Berikut adalah aplikasi utama Pengolahan Citra:

  • Pencitraan UV, Pencitraan Sinar Gamma dan CT scan dalam bidang medis
  • Transmisi dan encoding
  • Robot Vision
  • Color Processing
  • Pattern Recognition
  • Video Processing

Judul Skripsi Ilmu Komputer bidang Pemrosesan Gambar

  1. Untuk mengusulkan teknik klasifikasi untuk deteksi penyakit tanaman dalam pemrosesan citra
  2. Skema hybrid bio-inspired untuk deteksi tepi dalam pemrosesan citra
  3. HMM skema klasifikasi untuk deteksi kanker dalam pemrosesan citra
  4. Untuk mengusulkan skema yang efisien untuk watermarking digital pada citra dalam pemrosesan
  5. citra Usulan skema kompresi citra blockwise dalam pemrosesan citra
  6. Untuk mengusulkan dan mengevaluasi filter berdasarkan fitur internal dan eksternal citra untuk de noiseing citra meningkatkan lokal m skema pemfilteran de noise citra MRI
  7. Mengusulkan enkripsi citra berdasarkan analisis fitur tekstur dan metode chaos
  8. Skema klasifikasi deteksi spoof wajah pada pengolahan citra
  9. Skema otomatis deteksi plat nomor pada pengolahan citra

Bioinformatika

Bioinformatika merupakan bidang yang menggunakan berbagai metode komputasi dan perangkat lunak untuk menganalisis data biologis. Dengan kata sederhana, bioinformatika adalah bidang yang menggunakan pemrograman komputer untuk studi biologi. 

Ini adalah topik penelitian saat ini dalam ilmu komputer dan juga merupakan topik pilihan yang bagus untuk tesis. Bidang ini merupakan kombinasi dari ilmu komputer, biologi, statistik, dan matematika. Ini menggunakan teknik pemrosesan gambar dan sinyal untuk mengekstraksi informasi yang berguna dari sejumlah besar data. Berikut ini adalah aplikasi utama bioinformatika:

  1. Membantu dalam mengamati mutasi di bidang genetika
  2. Memainkan peran penting dalam penambangan teks dan pengorganisasian data biologis
  3. Membantu mempelajari berbagai aspek gen seperti ekspresi dan regulasi protein
  4. Data genetik dapat dibandingkan menggunakan bioinformatika yang akan membantu dalam memahami biologi molekuler
  5. Simulasi dan pemodelan DNA, RNA, dan protein dapat dilakukan dengan menggunakan alat bioinformatika

Komputasi

Kuantum Komputasi Kuantum adalah teknik komputasi di mana komputer yang dikenal sebagai komputer kuantum menggunakan hukum mekanika kuantum untuk memproses informasi. 

Komputer Quantum berbeda dari komputer elektronik digital dalam arti bahwa komputer ini menggunakan bit kuantum yang dikenal sebagai qubit untuk diproses. Banyak percobaan sedang dilakukan untuk membangun komputer kuantum yang kuat. 

Setelah dikembangkan, komputer ini akan mampu memecahkan masalah komputasi kompleks yang tidak dapat diselesaikan oleh komputer klasik. Quantum adalah topik terkini dan terbaru untuk penelitian dan tesis dalam ilmu komputer.

Topik Quantum Komputer bekerja pada algoritma kuantum seperti algoritma Simon untuk memecahkan masalah. Quantum Computing menemukan penerapannya di bidang-bidang berikut:

  • Obat
  • Logistik
  • Keuangan
  • Kecerdasan Buatan

Daftar judul skripsi ilmu komputer ini tidak lengkap karena ada sejumlah topik yang dapat dipilih. Tapi ini adalah bidang yang sedang tren saat ini. Apakah Anda memiliki presentasi, proyek tesis atau seminar, Anda dapat memilih topik apa pun dari ini dan menyiapkan laporan yang baik.

Masih ada pertanyaan ?

Yuk konsultasikan segala pertanyaanmu dengan Admin kami!

Open chat
Chat Kami
Hi, kami sedang online lho! Ascarya solution siap membantu publikasi Anda