Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search
Journal : Jurnal Infortech

SISTEM INFORMASI AKADEMIK PADA SMK TANJUNG PRIOK 1 JAKARTA Permana, Rifky; Mutiara, Tika Adilah
Jurnal Infortech Vol 2, No 2 (2020): Desember 2020
Publisher : Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/infortech.v2i2.9238

Abstract

Teknologi sistem informasi di era saat ini berkembang sangat pesat, maka setiap orang dituntut untuk dapat menyajikan sistem informasi dengan cepat dan akurat dalam dunia kerja. Dalam hal ini komputer mempunyai peranan yang sangat penting, karena komputer merupakan salah satu media yang paling tepat untuk mempermudah pekerjaan dan dapat menyajikan informasi dengan cepat dan akurat. Begitu juga dengan Sistem Informasi Akademik, diharapkan dapat menyediakan program aplikasi yang tepat, cepat dan akurat dalam mengolah berbagai proses akademik. Sistem Informasi Akademik merupakan aplikasi dalam membantu proses dunia pendidikan. Tujuan pembuatan aplikasi ini adalah selain untuk membuat skripsi, juga untuk membantu pemecahan masalah yang banyak terjadi pada sekolah sekolah. Kasus yang sering terjadi pada sekolah adalah masalah penanganan pengolahan data akademik. Pencarian data dan penyimpanan data. Semakin tingginya frekuensi akademik semakin meningkat pula kebutuhan pengolahan data. Maka dari itu, perancangan program yang dibuat ini dimaksudkan untuk membantu serta meringankan permasalahan yang dihadapi oleh sekolah. Karena perancangan aplikasi ini lebih efektif dan efisien dibandingkan pencatatan yang masih manual. Setelah aplikasi ini siap dan segera diimplementasikan pada SMK Tanjung Priok 1, tentu saja akan berdampak positif dalam pengelolaan dan pengolahan data akademik dimasa yang akan datang
Sistem Penunjang Keputusan Untuk Pemilihan Siswa Berprestasi Di SDN Pulogadung 01 Pg Dengan Metode SAW Damainingati, Biru Epa; Permana, Rifky
Jurnal Infortech Vol 6, No 2 (2024): Desember 2024
Publisher : Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/infortech.v6i2.23552

Abstract

Pendidikan di sekolah dasar adalah tahap penting dalam pembentukan karakter dan kemampuan siswa, seperti yang terlihat di SDN Pulogadung 01 PG. Sekolah memiliki tanggung jawab untuk mengidentifikasi dan mendukung siswa berprestasi agar mencapai potensi maksimal mereka. Saat ini, pemilihan siswa berprestasi di SDN Pulogadung 01 PG masih dilakukan secara manual, yang mengakibatkan proses perhitungan menjadi kurang efektif dan objektif. Selain itu, hanya kriteria nilai rapor yang digunakan. Penelitian ini bertujuan untuk membuat sistem penunjang keputusan berbasis web dengan menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) untuk memilih siswa berprestasi dengan kriteria yang lebih komprehensif, yaitu rata-rata nilai rapor, nilai kehadiran, dan nilai kegiatan ekstrakurikuler. Data dikumpulkan melalui observasi, wawancara, dan studi pustaka. Setelah pengumpulan data, dilakukan pemrosesan data, diikuti dengan perbandingan perhitungan antara metode manual dan sistem. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa perbandingan antara perhitungan manual dan sistem berbasis web menghasilkan hasil yang 100% identik dan akurat, sehingga mencapai tujuan dari pembuatan sistem penunjang keputusan berbasis web ini. Sistem ini membuat pemilihan siswa berprestasi yang dilakukan oleh SDN Pulogadung 01 PG menjadi lebih cepat, lebih efektif, dan lebih objektif.
Analisis Klasifikasi Dan Prediksi Pola Publikasi Berita Pemprov DKI Jakarta Menggunakan Machine Learning Permana, Rifky; Herdiana, Febby Ariyanti
Jurnal Infortech Vol 7, No 1 (2025): Juni 2025
Publisher : Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/infortech.v7i1.25926

Abstract

Dalam era digital, akses informasi melalui berbagai platform online semakin meningkat, termasuk melalui situs web resmi pemerintah. Pemerintah Provinsi DKI Jakarta secara rutin menyampaikan kebijakan, program, dan berita melalui situs webnya. Namun, volume data yang besar dan keragaman topik berita menghadirkan tantangan dalam pengelolaan dan analisis informasi secara efisien. Penelitian ini mengembangkan model klasifikasi dan prediksi pola publikasi berita menggunakan tiga algoritma machine learning yaitu: Support Vector Machine (SVM), Naïve Bayes, dan Random Forest. Dataset yang digunakan berupa berita yang dipublikasikan oleh Pemprov DKI Jakarta selama tahun 2023. Pra-pemrosesan data meliputi pembersihan teks, case folding, tokenizing, normalisasi, penghapusan stopword, dan stemming. Model SVM dan Naïve Bayes diterapkan untuk klasifikasi berita, sedangkan Random Forest digunakan untuk memprediksi pola publikasi berita harian. Proses tuning hyperparameter dilakukan menggunakan GridSearchCV guna meningkatkan kinerja model. Penilaian terhadap klasifikasi dilakukan dengan diukur dari beberapa parameter yaitu akurasi, precision, recall, dan F1-score, sedangkan evaluasi prediksi menggunakan MAE, MSE, dan R². Temuan dari penelitian ini mengindikasikan bahwa SVM menunjukkan performa yang baik dengan akurasi 95%, sedangkan Random Forest berhasil memprediksi pola publikasi berita dengan R² sebesar 0,82. Penelitian ini diharapkan dapat mendukung pengelolaan informasi publik secara lebih efisien dan menyediakan wawasan mengenai pola publikasi berita oleh Pemprov DKI Jakarta