Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.61
P-Index
This Author published in this journals
All Journal RABIT: Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi Univrab IKRA-ITH EKONOMIKA Jurnal Minfo Polgan (JMP)
Sondy Campvid Kumajas
Universitas Negeri Manado
Computer Science & IT Economics, Econometrics & Finance Engineering Library & Information Science Mathematics Social Sciences

Published : 3 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search

 1 
Analisis Prostitusi Online Pada Aplikasi Michat Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Dan Framework NIST Readel Lantang Beryl Mangkey; Gladly Caren Rorimpandey; Sondy Campvid Kumajas
Jurnal Minfo Polgan Vol. 14 No. 2 (2025): Artikel Penelitian
Publisher : Politeknik Ganesha Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33395/jmp.v14i2.15466

Abstract

Perkembangan teknologi informasi yang pesat menghadirkan berbagai kemudahan dalam berkomunikasi. Namun, hal ini juga menciptakan potensi meningkatnya kejahatan siber, termasuk prostitusi online. Aplikasi MiChat sering dikaitkan dengan kegiatan seperti itu karena fitur People Nearby, yang memungkinkan penggunanya dalam menemukan pengguna lain di lokasi terdekat. Tujuan dari dilakukannya penelitian ini adalah menganalisis pola percakapan yang yang mengarah pada praktik prostitusi online, dengan menerapkan algoritma Naïve Bayes Classifier dan menerapkan National Institute of Standards and Technology (NIST) sebagai pedoman. Autopsy dan Mobiledit Forensic Express digunakan untuk mengumpulkan dan mengekstraksi data dari skenario percakapan yang dibuat semirip mungkin dengan percakapan nyata pengguna MiChat. Preprocessing terbagi atas pembersihan data, case folding, stemming, tokenizing, dan stopwords sebelum perhitungan nilai memakai TF-IDF. Model Naïve Bayes dipakai dalam mengklasifikasikan percakapan ke dalam dua kelompok yaitu positive (tidak menunjukkan prostitusi) dan negative (menunjukkan prostitusi). Analisis data menghasilkan tingkat akurasi model sebesar 88%. Hasil ini membuktikan bahwa algoritma Naïve Bayes bisa dipakai secara efektif untuk menemukan percakapan yang mengindikasikan prostitusi online.
Implementasi Algoritma First Come First Served (FCFS) Pada Sistem Informasi Pengelolaan Antrian Online Di UPC Pegadaian Tomohon Jaklin Agnes Kumowal; Sondy Campvid Kumajas; Alfiansyah Hasibuan
IKRAITH-EKONOMIKA Vol. 9 No. 1 (2026): IKRAITH-EKONOMIKA Vol 9 No 1 Maret 2026
Publisher : Universitas Persada Indonesia YAI

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

Abstract

Pegadaian merupakan lembaga keuangan yang memberikan layanan gadai kepada masyarakat. Salah satu permasalahan yang masih dihadapi di UPC Pegadaian Tomohon adalah sistem antrian yang masih dilakukan secara manual, sehingga menyebabkan ketidakteraturan pemanggilan. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan algoritma FCFS pada sistem informasi pengelolaan antrian online berbasis web di UPC Pegadaian Tomohon. Metode pengembangan sistem adalah Extreme Programming. Sistem dikembangkan menggunakan PHP dan MySQL, serta diintegrasikan dengan WhatsApp API untuk pengiriman notifikasi dan API harga emas untuk menampilkan informasi harga emas secara real-time. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem antrian berbasis web dengan algoritma FCFS mampu mengelola antrian secara adil berdasarkan urutan kedatangan nasabah. Integrasi notifikasi WhatsApp membantu nasabah memperoleh informasi giliran secara langsung, sementara fitur harga emas real-time memberikan nilai tambah informasi layanan serta meningkatkan kualitas layanan.
ANALISIS OBJEKTIVITAS PENENTUAN KELAYAKAN BANTUAN SOSIAL MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING: STUDI KASUS WILAYAH PEDESAAN INDONESIA Lanamey Praisy Indiana Rawung; Sondy Campvid Kumajas; Medi Hermanto Tinambunan
Rabit : Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi Univrab Vol 11 No 1 (2026): Januari
Publisher : LPPM Universitas Abdurrab

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36341/rabit.v11i1.7461

Abstract

The determination of eligibility for social assistance recipients at the village level still faces challenges related to subjectivity, inaccurate targeting, and manual data management, which potentially lead to inefficiency and unfairness in decision-making processes. This study aims to design and develop a web-based decision support system to objectively and systematically determine social assistance eligibility in Tandengan Village. The research employs an applied research approach with a descriptive method. Data were collected through observations and interviews with village officials and subsequently analyzed using the Simple Additive Weighting (SAW) method based on three main criteria: income level, number of dependents, and type of occupation. The results indicate that the developed system is capable of managing population data in an integrated manner, performing automatic eligibility calculations, and generating recommendations for social assistance recipients objectively, transparently, and efficiently. The implementation of the SAW method has proven effective in minimizing subjectivity compared to the previously used manual selection process. This study concludes that a SAW-based decision support system is effective for supporting social assistance eligibility determination at the village level. Furthermore, the system provides added value by enhancing transparency in the selection process and offering a traceable calculation record as an audit trail, thereby strengthening accountability and governance in social assistance distribution.
Co-Authors Alfiansyah Hasibuan Gladly Caren Rorimpandey Jaklin Agnes Kumowal Lanamey Praisy Indiana Rawung Medi Hermanto Tinambunan Readel Lantang Beryl Mangkey