Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
5.917
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer SEMIRATA 2015 Seminar Nasional Informatika (SEMNASIF) CESS (Journal of Computer Engineering, System and Science) InfoTekJar : Jurnal Nasional Informatika dan Teknologi Jaringan Sinkron : Jurnal dan Penelitian Teknik Informatika Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) Jurnal Informatika JIKO (Jurnal Informatika dan Komputer) JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA Jurnal Teknik Informatika UNIKA Santo Thomas MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer Query : Jurnal Sistem Informasi JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH KOMPUTA : Jurnal Ilmiah Komputer dan Informatika CSRID (Computer Science Research and Its Development Journal) Jurnal Varian Dinasti International Journal of Education Management and Social Science JTIK (Jurnal Teknik Informatika Kaputama) KAKIFIKOM : Kumpulan Artikel Karya Ilmiah Fakultas Ilmu Komputer Jurnal Tekinkom (Teknik Informasi dan Komputer) Jurnal Teknik Informatika C.I.T. Medicom JOURNAL OF INFORMATION SYSTEM RESEARCH (JOSH) JUKI : Jurnal Komputer dan Informatika MEANS (Media Informasi Analisa dan Sistem) Jurasik (Jurnal Riset Sistem Informasi dan Teknik Informatika) Jurnal SAINTIKOM (Jurnal Sains Manajemen Informatika dan Komputer) Jurnal Ipteks Terapan : research of applied science and education Jurnal Teknik Informatika Unika Santo Thomas (JTIUST) Jurnal Dinamika Informatika (JDI) Data Sciences Indonesia (DSI) International Journal of Economic, Technology and Social Sciences (Injects) Proceeding of International Conference on Information Science and Technology Innovation (ICoSTEC) Proceeding Of International Conference On Education, Society And Humanity Jurnal Teknik Indonesia (JU-TI) "Journal of Data Science
Zakarias Situmorang
FIKOM, Universitas Katolik Santo Thomas
Religion Aerospace Engineering Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Astronomy Automotive Engineering Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Earth & Planetary Sciences Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Health Professions Immunology & microbiology Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Materials Science & Nanotechnology Mathematics Medicine & Pharmacology Neuroscience Nursing Physics Public Health Social Sciences Veterinary Other

Published : 63 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 63 Documents
Search

 3   4   5   6   7 
Data Science bidang Pemasaran : Analisis Prilaku Pelanggan Harahap, Mawaddah; Lubis, Yusniar; Situmorang, Zakarias
Data Sciences Indonesia (DSI) Vol. 1 No. 1 (2021): Article Research Volume 1 Issue 1, June 2021
Publisher : Yayasan Cita Cendikiawan Al Kharizmi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47709/dsi.v1i1.1194

Abstract

Dalam kegiatan pemasaran digital, data Science (DS) memiliki peran penting dalam memahami kinerja industri pemasaran sebelum menerapkan teknik pemasaran digital pada pemasaran produk. Hal ini dikarenakan setiap pelanggan merespons secara berbeda setiap penawaran. Perilaku pelanggan juga berubah berdasarkan waktu karena mereka mungkin memiliki kebutuhan yang berbeda pada situasi yang berbeda. Pada makalah ini fokus menyajikan analisis bisnis dengan penerapan DS untuk mengeksplorasi pola perilaku dan juga memprediksi bagaimana pelanggan akan merespons penawaran yang berbeda. Penerapan analisis data eksplorasi juga diterapkan untuk menjawab beberapa pertanyaan bisnis, dari hasil pengamatan menghasilkan lima kelompok pelanggan yang disajikan dalam bentuk visualisasi dan model Random Forest Classifier memiliki skor akurasi prediksi terbaik sebesar 91%, kemudian K neighbors Classifier dan Logistic Regression.
Analisis Sentimen Aplikasi Playstore Sirekap 2024 Pasca Pilpres Dengan Perbandingan Metode Support Vector Machine (SVM), Naïve Bayes Classifier Dan Random Forest. TARIGAN, Dede Ardian; Situmorang, Zakarias; Rosnelly, Rika
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 12 No 3: Juni 2025
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25126/jtiik.2025129608

Abstract

Aplikasi Sirekap merupakan sebuah aplikasi berbasis website yang mengandalkan teknologi Optical Character Recognition (OCR) dan Optical Mark Reader (OMR) dalam pengoperasiannya. Perkembangan teknologi ini digunakan untuk mempermudah proses perhitungan suara dengan QuickCount yang sifatnya sementara oleh KPU pada Pemilihan Presiden dan Wakil-Presiden Indonesia Periode 2024. Kedua teknologi tersebut memiliki peran penting dalam mengotomatisasi pola proses baca dan hitung secara real-time. Dengan demikian, analisis sentimen diperlukan untuk mengekstraksi komentar teks dari opini publik tentang aplikasi Sirekap 2024 di Play Store. Penelitian ini berkaitan dengan analisis sentimen terkait hasil perhitungan suara yang menimbulkan ketidaksesuaian di aplikasi Sirekap 2024, apakah bersifat positif atau negatif. Tahapan teknik yang digunakan dalam penelitian ini meliputi scraping data, pre-processing data, pelabelan pola, ekstraksi fitur/pembobotan, pembagian data, dan proses klasifikasi analisis sentimen. Pengumpulan data primer dilakukan menggunakan program Python di aplikasi Google Colab dengan teknik google play scraper di aplikasi playstore android Sirekap 2024. Metode klasifikasi yang digunakan adalah Support Vector Machine, Naïve Bayes, dan Random Forest untuk mengklasifikasikan data. Hasil klasifikasi SVM adalah 82%, Naïve Bayes adalah 71%, dan Random Forest adalah 81%. Dari ketiga metode klasifikasi, kinerja terbaik dalam mengidentifikasi adalah metode klasifikasi SVM dengan akurasi 82%, presisi 82%, recall 82%, dan F1-Score 82%.   Abstract The Sirekap application is a web-based application that relies on Optical Character Recognition (OCR) and Optical Mark Reader (OMR) technology in its operation. The development of this technology is used to facilitate the vote counting process with a temporary QuickCount by the KPU in the 2024 Indonesian Presidential and VicePresidential Elections. Both technologies play an important role in automating the reading and counting process patterns in real-time. Thus, sentiment analysis is necessary to extract text comments from public opinion about the Sirekap 2024 application on the Play Store. This research is related to sentiment analysis concerning the vote count results that cause discrepancies in the Sirekap 2024 application, whether they are positive or negative. The technical stages used in this research include data scraping, data pre-processing, pattern labeling, feature extraction/weighting, data splitting, and the sentiment analysis classification process. Primary data collection was conducted using a Python program in the Google Colab application with the Google Play scraper technique in the Sirekap 2024 Android Play Store application. The classification methods used are Support Vector Machine, Naïve Bayes, and Random Forest to classify the data. The SVM classification result is 82%, Naïve Bayes is 71%, and Random Forest is 81%. Among the three classification methods, the best performance in identification is the SVM classification method with an accuracy of 82%, precision of 82%, recall of 82%, and F1-Score of 82%.
MACHINE LEARNING FOR CLASSIFICATION OF IKM PROGRAMS AT THE DEPARTMENT OF INDUSTRY AND TRADE OF LANGKAT REGENCY Adelina, Mimi Chintya; Wanayumini, Wanayumini; Situmorang, Zakarias
PROCEEDING OF INTERNATIONAL CONFERENCE ON EDUCATION, SOCIETY AND HUMANITY Vol 2, No 1 (2024): Second International Conference on Education, Society and Humanity
Publisher : PROCEEDING OF INTERNATIONAL CONFERENCE ON EDUCATION, SOCIETY AND HUMANITY

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

Abstract

This research attempts to address these challenges by constructing a classification model using the Naive Bayes algorithm. Naive Bayes is a statistical algorithm that can be employed to predict the probability of membership in a class based on the available data. This method can assist the Department of Industry and Trade of Langkat Regency in selecting targeted programs and identifying SMEs (Small and Medium Enterprises) with potential success. The research will involve the collection and analysis of data regarding SMEs in Langkat Regency, including information about the industry type, geographic location, and business formality status. This data will be utilized to train the Naive Bayes classification model to predict the potential success of programs offered by the Department of Trade and Industry. Consequently, it is anticipated that this model can aid in more effective and efficient decision-making in the management of SME programs
ANALYSIS AND IDENTIFICATION OF NEW STUDENT ACCEPTANCE SYSTEM WITH EQUAL WIDTH INTERVAL DISCRETIZATION TECHNIQUE IN K-MEANS CLUSTERING METHOD (CASE STUDY: SMA NEGERI 9 MEDAN) Rahmad, Sofyan; Zarlis, Muhammad; Situmorang, Zakarias
PROCEEDING OF INTERNATIONAL CONFERENCE ON EDUCATION, SOCIETY AND HUMANITY Vol 2, No 1 (2024): Second International Conference on Education, Society and Humanity
Publisher : PROCEEDING OF INTERNATIONAL CONFERENCE ON EDUCATION, SOCIETY AND HUMANITY

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

Abstract

The admission of new students is the first gate that students and schools must pass through in screening educational objects. It is an important event for a school because it is the starting point that determines the smooth running of a school's work. The new student admission system (PPDB) has been implemented by many schools. One of these schools is SMA Negeri 9 Medan. The Equal-width interval Discretisation technique is the simplest discretization method that divides the range of observed values on each feature/attribute, variable k is a parameter provided by the user. This study will calculate what criteria are used to select new students at the school. The criteria used such as the distance of the new student's residence area to the school, academic achievement, and others are then calculated and as a support, Rapidminer 10.1 software is used. The results of data testing and cluster data will be processed to be considered as recommendations for schools and new students at the school
Analisis Perbandingan Algoritma Rabin-Karp Dan Levenshtein Distance Dalam Menghitung Kemiripan Teks Purba, Andry Hery; Situmorang, Zakarias
Jurnal Teknik Informatika UNIKA Santo Thomas Vol 2 No. 2 Tahun 2017
Publisher : LPPM UNIKA Santo Thomas

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (895.992 KB) | DOI: 10.17605/jti.v2i2.187

Abstract

Dalam dunia plagiarisme (penjiplakan) yang semakin marak terjadi di era modern saat ini, dimana dunia plagiarisme mudah dilakukan karena semakin majunya teknologi informasi. Terjadinya plagiarisme disebabkan karena kebiasaan peneliti yang malas dan ingin serba cepat dalam menyelesaikan tugas-tugasnya, sehingga kemungkinan peneliti akan mencari referensi yang terkait baik di internet maupun perpustakaan. Oleh karena itu karena itu diperlukan suatu aplikasi yang baik untuk menyelesaikan persoalan-persoalan di atas. Tugas akhir ini bertujuan untuk mendeteksi tingkat kemiripan teks berupa algoritma pencocokan string atau katadengan menggunakan algoritma Rabin-Karp dan Levenshtein Distance. Proses yang harus dilakukan dalam sistem adalah proses preprocessing pada masing-masing algoritma dan kemudian menghitung tingkat kemiripan teks menggunakan algoritma Rabin-Karp dan Levenshtein Distance. Sehingga mendapatkan hasil dari kedua algoritma yang ada pada sistem untuk dianalisis perbandingan hasilnya berupa grafik. Pada pengujian peneliti menggunakan dokumen teks dengan tipe .pdf dan berbahasa Indonesia.
Perancangan Pemesanan Jasa Bengkel Mobil Kota Medan Berbasis Web Menggunakan Metode Hill Climbing Search Manungkalit, Jupri; Situmorang, Zakarias
KAKIFIKOM : Kumpulan Artikel Karya Ilmiah Fakultas Ilmu Komputer Vol 2 Nomor 2
Publisher : UNIKA Santo Thomas

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54367/kakifikom.v2i2.939

Abstract

Aturan pelayanan servis mobil diawali dengan pemesanan jasa teknisi mobil, kemudian konsumen menunggu hingga pesanan diterima. Permasalahan yang terjadi di bengkel ZEE adalah Sistem Bengkel yang dilakukan belom bisa melakukan pemesan jika ada konsumen kerusakan mobil dijalan. Maka perlunya dibuat sistem peracangan pemesanan jasa teknisi bengkel mobil. Untuk dapat memudakan masysarakat dalam pencarian jasa teknisi mobil. keuntungan dalam mengguunakan pemesanan jasa teknisi mobil, masyarakat tidak perlu mendatangi teknisi atau toko servis mobil, masyarakat serta mempermudah dalam pencarian jasa teknisi mobil, dan lebih efesien dibandingkan harus mencari-cari seorang teknisi maupun toko teknisi mobil.
APLIKASI TANDA TANGAN DIGITAL DENGAN ALGORITMA GOST UNTUK KEAMANAN PENGIRIMAN FILE DOKUMEN Yoppi, Edunal; Situmorang, Zakarias
KAKIFIKOM : Kumpulan Artikel Karya Ilmiah Fakultas Ilmu Komputer Vol 3 Nomor 1
Publisher : UNIKA Santo Thomas

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54367/kakifikom.v3i1.1196

Abstract

Tanda tangan digital adalah sebuah tanda tangan yang berbasiskan skema kriptografi. Tanda tangan digital dibuat dengan memanfaatkan kriptografi kunci publik. Algoritma GOST adalah salah satu algoritma kunci publik yang dapat digunakan untuk sistem tanda tangan digital. Mekanisme kerja algoritma GOST cukup sederhana dan mudah dimengerti tetapi kokoh. Keamanan GOST terletak pada sulitnya memfaktorkan bilangan yang besar menjadi faktor-faktor prima. Perangkat lunak untuk simulasi sistem tanda tangan digital akan dibangun dengan menggunakan bahasa pemrograman Java. Perangkat lunak yang dibangun akan menjelaskan proses tanda tangan digital yang meliputi proses pembentukan kunci, pembentukan tanda tangan dan proses verifikasi.
Tingkat Keharmonisan Keluarga Katolik Paroki Santo Fransiskus Assisi Padang Bulan Medan Dengan Logika Fuzzy Situmorang, Zakarias
MEANS (Media Informasi Analisa dan Sistem) Volume 1 Nomor 2
Publisher : LPPM UNIKA Santo Thomas Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (535.622 KB) | DOI: 10.54367/means.v1i2.12

Abstract

ABSTRAK Paroki Santo Fransiskus Assisi Padang Bulan Medan dilayani oleh pengembalaan Ordo saudara dina Conventual, saat ini memiliki 6 Stasi, yaitu Pasar VI, Pasar baru, Simpang kuala, Gedung Johor, Perumnas Simalingkar dan Simpang Selayang. Dari sekian banyak pelayanan yang telah dilakukan selama ini tentu saja didasari pada kehidupan kerohanian keluarga. Peran Orangtua menjadi penting terlebih lagi pada Ekshortasi Diosesan Uskup Agung Medan bahwa “Tridarma Orangtua dalam Keluarga ebagai Gereja Rumah Tangga” meliputi Orang tua sebagai Guru pengajar, Orangtua sebagai Imam Pengudus, dan Orangtua sebagai Gembala. Hasil Analisis tingkat keharmonisan keluarga katolik di Paroki Santo Fransiskus Assisi Padang Bulan Medan dengan logika Fuzzy diperoleh sebesar: 78 %, dimana peran orangtua sebagai guru pengajar memberi kontribusi terendah
Penerapan Decision Tree Algoritma C4.5 Dalam Penentuan Izin Pembongkaran Muatan Kapal Kusuma, Jaka; Jinan, Abwabul; Situmorang, Zakarias
MEANS (Media Informasi Analisa dan Sistem) Volume 7 Nomor 1
Publisher : LPPM UNIKA Santo Thomas Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (595.022 KB) | DOI: 10.54367/means.v7i1.1632

Abstract

Along with the increasing number of bulk cargoes that are dismantled every year at belawan port and for the creation of services in accordance with expectations, it is necessary to develop services in support of indonesia's logistics improvement readiness, especially in terms of demolition. Utilization of machine learning using the C4.5 algorithm can make it easier to conduct selection and classification of the feasibility of ships that get permission for demolition activities. The use of the C4.5 algorithm will produce a decision tree that can equalize the results of data mining, so that the information obtained from the data will be easier to identify in testing methods using the Orange Data Mining tool. The results obtained by the C4.5 algorithm in the form of a decision tree with an accuracy value of 84%, 90% precision and 84% recall.
Analisis Perbandingan Algoritma Rabin-Karp Dan Levenshtein Distance Dalam Menghitung Kemiripan Teks Purba, Andry Hery; Situmorang, Zakarias
Jurnal Teknik Informatika UNIKA Santo Thomas Vol 2 No. 2 Tahun 2017
Publisher : LPPM UNIKA Santo Thomas

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (895.992 KB) | DOI: 10.17605/jti.v2i2.187

Abstract

Dalam dunia plagiarisme (penjiplakan) yang semakin marak terjadi di era modern saat ini, dimana dunia plagiarisme mudah dilakukan karena semakin majunya teknologi informasi. Terjadinya plagiarisme disebabkan karena kebiasaan peneliti yang malas dan ingin serba cepat dalam menyelesaikan tugas-tugasnya, sehingga kemungkinan peneliti akan mencari referensi yang terkait baik di internet maupun perpustakaan. Oleh karena itu karena itu diperlukan suatu aplikasi yang baik untuk menyelesaikan persoalan-persoalan di atas. Tugas akhir ini bertujuan untuk mendeteksi tingkat kemiripan teks berupa algoritma pencocokan string atau katadengan menggunakan algoritma Rabin-Karp dan Levenshtein Distance. Proses yang harus dilakukan dalam sistem adalah proses preprocessing pada masing-masing algoritma dan kemudian menghitung tingkat kemiripan teks menggunakan algoritma Rabin-Karp dan Levenshtein Distance. Sehingga mendapatkan hasil dari kedua algoritma yang ada pada sistem untuk dianalisis perbandingan hasilnya berupa grafik. Pada pengujian peneliti menggunakan dokumen teks dengan tipe .pdf dan berbahasa Indonesia.
Co-Authors A F Limas Ptr Abwabul Jinan Adam Sagara Ade Clinton Sitepu Ade Clinton Sitepu Adelina, Mimi Chintya Aditia Rangga Alkhairi, Putrama Asrizal Asrizal Asyahri Hadi Nasyuha B. Herawan Hayadi Budi K. Hutasuhut Daim Azhari Parinduri Desi Irfan Doughlas Pardede Efendi, Syahril Ela Roza Batubara Erna Budhiarti Nababan Fazli Nugraha Tambunan Ginting, Emnita Boru Handayani, Meli Hartono Hartono Herman Mawengkang Husein, Alice Erni Ichsan Firmansyah Irwan Daniel Irwan Daniel Ita Juwita Saragih Jaka Tirta Samudra Jaka Tirta Samudra Jaka Tirta Samudra Jaka Tirta Samudra Jazi Eko Istiyanto Jinan, Abwabul Junaidi Junaidi Karina Andriyani Kelvin Leonardi Kohsasih Khairul Fadhli Margolang Khoirunsyah Dalimunthe Kusuma, Jaka Lestari, Valencya Lewis, Andreas Lubis, Cindy Paramitha Lusi Herlina Siagian M Anggi Rivai Nst Manungkalit, Jupri Maria Claudia Purba Masri Wahyuni Mawaddah Harahap Mawaddah Harahap, Mawaddah Melda Pita Uli Sitompul Muhadi M. Ilyas Gultom Muhammad Mizan Siregar Muhammad Zarlis Muhammad Zarlis, Muhammad Nababan, Junerdi Novendra Adisaputra Sinaga Opim Salim Sitompul P.P.P.A.N.W. Fikrul Ilmi R.H. Zer Pradipta, Muhammad Iqbal Pratiwi, Mariska Putri Puji Sari Ramadhan Purba, Andry Hery Putrama Alkhairi Rahmad, Sofyan Retantyo Wardoyo Riandini, Maisarah Ridha Maya Faza Lubis Ridha Maya Faza Lubis Rika Rosnelly Rika Rosnelly Rika Rosnelly Rika Rosnelly Rika Rosnelly Rika Rosnelly, Rika Rimbun Siringoringo, Rimbun Romanus Damanik Roslina, Roslina Rubianto Rubianto Sagala, Masdiana Sartika Mandasari Sembiring, Rahmat Widya Sipayung, Sardo Pardingotan Sri Hartati Sugeng Riyadi Tarigan, Dede Ardian Tulus Tulus Wanayumini Yoppi, Edunal Yuni Franciska Yusfrizal Yusfrizal Yusniar Lubis Yusniar Lubis Yusniar Lubis Zekson Matondang