Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
1.633
P-Index
This Author published in this journals
All Journal TEKNOLOGI: Jurnal Ilmiah Sistem Informasi Submit : Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi dan Sains Advance Sustainable Science, Engineering and Technology (ASSET)
Kurniawan, Fajar Indra
Unknown Affiliation
Chemistry Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Electrical & Electronics Engineering Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Mathematics

Published : 8 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 5 Documents
Search
Journal : Submit : Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi dan Sains

 1 
Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Penerima Bantuan Pangan Non Tunai (BPNT) Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process (Studi Kasus Kantor Desa Kedunguneng) Andini, Vidia; Rohmah, Mimin Fatchiyatur; Kurniawan, Fajar Indra
SUBMIT: Jurnal Ilmiah Teknologi Infomasi dan Sains Vol. 1 No. 1 (2021): Juni 2021
Publisher : Program Studi Teknik Informatika, Universitas Islam Majapahit Mojokerto, Indonesia

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

Abstract

Masyarakat miskin selalu menjadi perhatian pemerintah pusat maupun daerah. Salah satu bantuan yang dikeluarkan pemerintah untuk mengentas angka kemiskinan adalah Bantuan Pangan Non Tunai atau disingkat BPNT. Namun sering terjadi kurang tepat sasaran di dalam proses seleksi calon penerima bantuan tersebut. Olehkarena itu, perlu adanya sistem pendukung keputusan agar penentuan penerima BPNT bisa objektif karena dilakukan dengan perhitungan yang terkomputerisasi. Akan tetapi sistem ini hanya sebatas menyeleksi kelayakan calon penerima BPNT. Untuk penentuan penerimaan dilakukan oleh Kementerian Sosial melalui Dinas Sosial daerah. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk memudahkan pihak desa dalam mengambil keputusan secara objektif dan tepat sasaran. Perancangan aplikasi sistem pendukung keputusan ini menggunakan diagram konteks, DFDsebagai pemodelan databasenya. Sistem ini juga menggunakan bahasa ASP.NET dan MySQL sebagai implementasinya serta Analytical Hierarchy Process sebagai metode dari sistem pendukung keputusan ini. Tahapan penelitian dilakukan dengan 3 proses yaitu Observasi, Wawancara dan Studi Pustaka. Pada implementasi sistem diharapkan dapat membantu pihak desa dalam proses seleksi calon penerima BPNT.
Identifikasi dan Konversi Mata Uang Asing Menggunakan Scale Invariant Feauture Transform Akbar, Ronny Makhfuddin; Kurniawan, Fajar Indra
SUBMIT: Jurnal Ilmiah Teknologi Infomasi dan Sains Vol. 1 No. 2 (2021): Desember 2021
Publisher : Program Studi Teknik Informatika, Universitas Islam Majapahit Mojokerto, Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36815/submit.v1i2.1733

Abstract

Uang kertas masih banyak digunakan dalam transaksi komersial meskipun mata uang digital menjadi populer, uang kertas fisik masih menjadi jumlah besar dari transaksi lokal. Salah satu permasalahan wisatawan dari luar negeri mengalami kesulitan dalam mengidentifikasi harga barang dan jasa menggunakan mata uang lokal dan membayar barang-barang tersebut dalam mata uang lokal. Untuk mengatasi permasalahan ini, sistem identifikasi uang kertas dan konversi mata uang asing akan menjadi alat yang berguna serta sebagai alternatif solusi bagi para wisatawan asing. Sistem identifikasi dan konversi mata uang asing adalah alat yang sangat dibutuhkan untuk setiap wisatawan asing. Tujuan penelitian ini merancang aplikasi yang memberikan konversi mata uang asing dengan mengambil gambar uang kertas asing. Aplikasi dimulai dengan mengambil citra sejumlah uang kertas asing, kemudian memberi label pada citra dengan nilai mata uang. Citra yang dihasilkan akan dibandingkan dengan serangkaian pelatihan beberapa citra uang kertas asing dengan algoritma SIFT dan RANSAC untuk pencocokan citra. Kemudian nilai mata uang asing dikonversi ke Rupiah. Posisi setiap uang kertas beserta nilai mata uang Rupiah dikirim kembali ke citra dengan label di atas citra asli dan dijumlahkan jika uang kertas lebih dari satu. Penelitian ini telah berhasil identifikasi uang kertas dan konversi mata uang asing menggunakan metode SIFT yang mampu membedakan beberapa uang kertas dari berbagai negara dengan akurasi 100% untuk identifikasi sampai dengan 8 uang kertas. Sistem juga berhasil identifikasi uang kertas jamak baik dari negara yang sama ataupun dari beberapa negara dengan waktu rata-rata 32.67 detik.
Aplikasi Layanan “HAI BIDAN” Berbasis Android Sari, Tri Intan Lambang; Rohmah, Mimin Fatchiyatur; Kurniawan, Fajar Indra
SUBMIT: Jurnal Ilmiah Teknologi Infomasi dan Sains Vol. 2 No. 2 (2022): Desember 2022
Publisher : Program Studi Teknik Informatika, Universitas Islam Majapahit Mojokerto, Indonesia

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

Abstract

Sistem Informasi merupakan hal yang sangat penting dalam manajemen setiap kegiatan yang berhubungan dengan teknologi informasi. Pada pusat pelayanan kesehatan seperti Puskesmas ataupun Rumah Sakit dibutuhkan sebuah sistem informasi yang digunakan untuk merekap data pasien agar tersimpan dengan aman. Aplikasi Hai Bidan merupakan sebuah sistem informasi yang sangat tepat digunakan untuk membantu mengurangi mobilitas pasien ibu hamil serta ibu melahirkan. Dalam aplikasi ini pasien dapat mengkonsultasikan secara langsung dengan bidan sesuai dengan wilayah yang mereka tempati serta dapat membaca informasi seputar kesehatan ibu hamil dan ibu melahirkan. Sistem informasi ini menggunakan metode waterfall dimana untuk membuat aplikasi hai bidan diperlukan data dari puskesmas setempat serta diperlukan wawancara secara langsung dengan bidan serta pasien. Berdasarkan hasil quesioner aplikasi hai bidan menghasilkan persentase kurang lebih 89% dari 52 responden sehingga kelayakan sistem sangat baik digunakan jika dilihat dari hasil uji coba.
Aplikasi Pengarsipan Data Menggunakan Cloud Amirudin, Fahrul; Akbar, Ronny Makhfuddin; Kurniawan, Fajar Indra; Syaifuddin, Ahmad
SUBMIT: Jurnal Ilmiah Teknologi Infomasi dan Sains Vol. 3 No. 1 (2023): Juni 2023
Publisher : Program Studi Teknik Informatika, Universitas Islam Majapahit Mojokerto, Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36815/submit.v3i1.2740

Abstract

Pengarsipan data memiliki peran penting bagi industri, instansi, dan perorangan, pengarsipan sendiri memudahkan dalam pengolahan data, pengarsipan yang terstruktur membantu dalam pencarian data menjadi cepat dan akurat, saat ini banyak instansi, dan perorangan sudah menggunakan pengarsipan secara cloud, akan tetapi belum optimal yakni belum terstruktur masih banyaknya data yang tersimpan di beberapa akun cloud kurang efektif, jika memerlukan data, maka harus mencari data satu per satu di banyak akun cloud. Untuk itu perlunya sistem pengarsipan yang terstruktur untuk mencapai pengarsipan yang baik, memudahkan dalam pencarian data untuk efisiensi waktu dalam pengolahan data. Dengan adanya Sistem Informasi Manajemen Pengarsipan Data Berbasis Cloud yang menyediakan kemudahan dalam mengelola data menjadi terpusat sehingga pengguna tidak mencari satu per satu data di banyak cloud, bisa menghemat waktu, juga memiiki fitur level pengguna, top kategori, top download, top view dan laporan. Kelayakan sistem ini berdasarkan dengan hasil kuesioner dengan responden yang dipilih secara aca sejumlah 50 orang, menunjukkan hasil 97% dengan skala 100%, mereka setuju bahwa sistem ini memberikan kemudahan pengaksesan informasi pengarsipan data, sehingga dapat disimpulkan bahwa sistem ini layak untuk digunakan dan sangat membantu untuk pengarsipan data.
Penerapan Algoritma Machine Learning Untuk Memprediksi Bencana Alam Banjir Menggunakan Algoritma SVM dan LSTM Handika, Bayu Dwi; Rakhmawati , Ismi Yayuk; Kurniawan, Fajar Indra
SUBMIT: Jurnal Ilmiah Teknologi Infomasi dan Sains Vol. 5 No. 1 (2025): Juni 2025
Publisher : Program Studi Teknik Informatika, Universitas Islam Majapahit Mojokerto, Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36815/submit.v5i1.3969

Abstract

Banjir adalah bencana alam dan sering terjadi di DKI Jakarta dan sekitarnya. Untuk mengurangi dampak buruk dari bencana ini, sangat penting memiliki sistem prediksi yang cepat dan tepat. Memiliki sistem peramalan yang cepat dan tepat sangat penting untuk mengurangi dampak negatif dari bencana ini. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengimplementasikan algoritma pembelajaran mesin, yaitu Support Vector Machine (SVM) dan Long Short-Term Memory (LSTM), untuk memproyeksikan atau mengimplementasikan potensi banjir berdasarkan data lingkungan. Data yang digunakan mencakup tingkat air yang tinggi dan peristiwa astronomi di wilayah DKI Jakarta. Proses penelitian mencakup akurasi metrik, akurasi, tahap preprocessing data menggunakan klasifikasi, pelatihan model, dan penilaian kinerja model. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model SVM menghasilkan akurasi tertinggi sebesar 87%, sedangkan LSTM menghasilkan akurasi 58%. SVM, dimana dapat diambil kesimpulan bahwa kinerja metode SVM lebih baik daripada metode LSTM.
Co-Authors Ahmad Syaifuddin Akbar, Ronny Makhfuddin Amirudin, Fahrul Andini, Vidia Firdaus Alamsjah Handika, Bayu Dwi Rakhmawati , Ismi Yayuk Rohmah, Mimin Fatchiyatur Sari, Tri Intan Lambang