Articles
<![CDATA[Klasifikasi Physical Activity Berbasis Sensor Accelorometer, Gyroscope, dan Gravity menggunakan Algoritma Multi-class Ensemble GradientBoost ]]>
<![CDATA[Aziz, Firman]]>;
<![CDATA[Usman, Syahrul]]>;
<![CDATA[Jeffry, Jeffry]]>
<![CDATA[ JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA Vol 5, No 4 (2021): Oktober 2021 ]]>
Publisher : <![CDATA[STMIK Budi Darma ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.30865/mib.v5i4.3222
<![CDATA[The current generation of smartphones is increasingly sophisticated, equipped with several sensors such as accelerometer, gravity sensor, and gyroscope that can be used to recognize human activities such as going up stairs, going down stairs, running and walking. To get information, the data will be grouped using statistical methods. The performance of statistical methods has shortcomings in classifying data because of the procedures that must be met. To cover this shortcoming, the ensemble technique is used. In this paper, we propose to apply the Multi-Class Ensemble Gradientboost algorithm to improve the performance of the logistic regression method in classifying such as climbing stairs, descending stairs, running and walking. The process of taking data using a smartphone by designing an Android-based .apk system. Then, the entire dataset was separated into training data and test data with a comparison percentage of 70:30. The results obtained show that the Multi-Class Ensemble Gradientboost algorithm succeeded in increasing the logistic regression performance by 27.93%]]>
<![CDATA[Analisis Kinerja Web Server pada SIM Manajemen Diklat Poltekpel Sorong Menggunakan RDBMS MySQL dan MariaDB ]]>
<![CDATA[Jeffry Jeffry]]>
<![CDATA[ Journal of System and Computer Engineering (JSCE) Vol 1 No 1 (2020): JSCE: Juli 2020 ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Pancasakti ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.47650/jsce.v1i1.56
<![CDATA[Perkembangan teknologi informasi dan data meningkat pesat di era big data seperti sekarang ini. Database Management System menjadi bagian utama yang sangat penting untuk mengontrol arus data. Penelitian ini membandingkan kinerja web server yang menggunakan RDBMS open source yang berbeda antara MySQL dan MariaDB. Pengujian dilakukan pada Oracle Virtual Machine Virtualbox menggunakan ApacheBench untuk mengukur performansi Web Server yang pada SIM Manajemen Diklat Poltekpel Sorong. Hasil percobaan menunjukkan bahwa web server ketika menggunakan RDBMS MySQL cenderung memiliki performa yang cukup stabil ketika permintaan akses web di bawah 300 kali permintaan secara bersamaan yaitu pada 100,200 dan 300 kali berturut-turut sebesar 7.764/ms, 16.386/ms dan 30.025/ms. Namun, saat permintaan akses web di atas 300 secara bersamaan RDBMS MariaDB justru menunjukkan kinerja yang lebih baik. Hal ini ditunjukkan dengan permintaan akses 400 dan 500 kali web server secara bersamaan, waktu respon terlihat lebih cepat dibandingkan ketika menggunakan RDBMS MySQL berturut-turut sebesar 51.877/ms dan 54.702/ms sedangkan RDBMS mariaDB untuk permintaan akses web server secara bersamaan pada 100,200,300,400 dan 500 berturut-turut sebesar 14.213/ms, 25.642/ms, 40.831/ms, 48.021/ms dan 51.630/ms.]]>
<![CDATA[Analisis Kinerja Web Server pada SIM Manajemen Diklat Poltekpel Sorong Menggunakan RDBMS MySQL dan MariaDB ]]>
<![CDATA[Jeffry jeffry]]>
<![CDATA[ Journal of System and Computer Engineering (JSCE) Vol 1 No 1 (2020): JSCE: Juli 2020 ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Pancasakti ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.47650/jsce.v1i1.77
<![CDATA[Perkembangan teknologi informasi dan data meningkat pesat di era big data seperti sekarang ini. Database Management System menjadi bagian utama yang sangat penting untuk mengontrol arus data. Penelitian ini membandingkan kinerja web server yang menggunakan RDBMS open source yang berbeda antara MySQL dan MariaDB. Pengujian dilakukan pada Oracle Virtual Machine Virtualbox menggunakan ApacheBench untuk mengukur kinerja Web Server pada SIM Manajemen Diklat Poltekpel Sorong. Hasil percobaan menunjukkan bahwa web server ketika menggunakan RDBMS MySQL cenderung memiliki performa yang cukup stabil ketika permintaan akses web di bawah 300 kali secara bersamaan yaitu pada 100,200 dan 300 kali berturut-turut sebesar 7.764/ms, 16.386/ms dan 30.025/ms. Namun, saat permintaan akses web di atas 300 secara bersamaan RDBMS MariaDB justru menunjukkan kinerja yang lebih baik. Hal ini ditunjukkan dengan permintaan akses 400 dan 500 kali web server secara bersamaan, waktu respon terlihat lebih cepat dibandingkan ketika menggunakan RDBMS MySQL berturut-turut sebesar 51.877/ms dan 54.702/ms sedangkan RDBMS mariaDB untuk permintaan akses web server secara bersamaan pada 100,200,300,400 dan 500 berturut-turut sebesar 14.213/ms, 25.642/ms, 40.831/ms, 48.021/ms dan 51.630/ms]]>
<![CDATA[Klasifikasi Pelanggan Deposito Potensial menggunakan Ensembel Least Square Support Vector Machine ]]>
<![CDATA[Firman Aziz]]>;
<![CDATA[Jeffry jeffry]]>
<![CDATA[ Journal of System and Computer Engineering (JSCE) Vol 1 No 1 (2020): JSCE: Juli 2020 ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Pancasakti ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.47650/jsce.v1i1.80
<![CDATA[Jumlah data yang sangat banyak pada industri perbankan sangat susah bahkan mustahil untuk dianalisis secara manual untuk mendapatkan suatu informasi yang berguna untuk menentukan suatu kebijakan. Oleh karena itu, penggunaan data mining diharapkan dapat memberikan kontribusi dalam mengolah data tersebut. Berbagai metode telah banyak digunakan untuk mengklasifikasi suatu data, salah satunya adalah metode support vector machine. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan klasifikasi terhadap nasabah yang berpotensi berlangganan deposito pada bank marketing dataset. Fokus penelitian ini mengusulkan pengembangan dari metode support vector machine yaitu metode least square support vector machine kemudian di ensemble menggunakan boosting. Data yang akan diolah adalah bank marketing dataset. Hasil menunjukkan bahwa metode yang diusulkan yakni ensemble least square support vector machine lebih baik dibandingkan dengan metode lainnya dengan persentase tingkat accuracy, sensitivity, specivicity masing-masing adalah 95.15%, 92.93%, 97.61% dengan total rata-rata hasil klasifikasi sebesar 95.23%.]]>
<![CDATA[Perancangan Aplikasi Register Penyakit dan Rekam Medis Pasien Pada Puskesmas Tikupon Kecamatan Bualemo ]]>
<![CDATA[Trisno Wibowo]]>;
<![CDATA[Jeffry Jeffry]]>;
<![CDATA[Supriyadi La Wungo]]>;
<![CDATA[Ispanti Zaman]]>
<![CDATA[ Journal of System and Computer Engineering (JSCE) Vol 2 No 2 (2021): JSCE: JULI 2021 ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Pancasakti ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.47650/jsce.v2i1.245
<![CDATA[Beberapa masalah sering terjadi pada Puskesmas Tikupon Kecamatan Bualemo seperti masalah pada perekaman data pasien yang sering kali terjadi kesalahan-kesalahan seperti kelalaian dan kehilangan data, ketidak pastian, beragamnya pasien (umur, kebiasaan, budaya) dan petugas kesehatan yang lebih dari satu. Jumlah data rekam medis pasien yang cukup banyak biasanya menyulitkan petugas kesehatan untuk mencari atau menganalisis data rekam medis pasien tertentu dengan masalah tertentu pula, dan lagi data – data rekam medis pasien masi disimpan dalam media kertas. Dalam perkembangannya, beberapa model perekaman medis disusun berdasarkan kronologi waktu tertentu, permasalahan tertentu, atau sumber layanan tertentu. Analisis kebutuhan sistem memanfaatkan alat perancangan Diagram Conteks, Diagaram Zero dan Entity Relationship Diagram (ERD) yang terintegrasi dengan database. Metode pengumpulan data melalui teknik wawancara kepada dokter dan kepala puskesmas, teknik observasi dengan pengamatan langsung dan teknik pustaka dengan mengumpulkan serta menganalisis beberpa jurnal terkait. Sistem informasi rekam medic ini dapat dirancangan dan dibuat untuk dioperasikan sebagaimana kegunaannya seperti penginputan data pasien, data penyakit, data keluhan dan data diagnose. System ini juga dapat menyajikan informasi rekam medic dari pasien yang berguna untuk dokter dalam mengambil tindakan medis untuk kesembuhan pasien pada Puskesmas Tikupon Kecamatan Bualemo.]]>
<![CDATA[PERANCANGAN SISTEM INFORMASI PENJUALAN DAGING SAPI BERBASIS WEB PADA UD. SAKINAH ]]>
<![CDATA[Yeti Kule]]>;
<![CDATA[Sukarno Abby]]>;
<![CDATA[Supriyadi La Wungo]]>;
<![CDATA[Jeffry Jeffry]]>;
<![CDATA[Nipsa Asdiana Supak]]>
<![CDATA[ Journal of System and Computer Engineering (JSCE) Vol 3 No 1 (2022): JSCE: JANUARI 2022 ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Pancasakti ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.47650/jsce.v2i2.360
<![CDATA[Sistem Informasi Penjualan Daging sapi pada UD. Sakinah berbasis web, dengan menggunakan bahasa pemrograman PHP dan MySQL yang bertujuan untuk membantu usaha tersebut dalam proses transaksi penjualan serta untuk penyusunan laporan penjualan. Metode Penelitian yang digunakan penulis dalam penyusunan Karya Tulis Minor (KTM) yaitu Metode Observasi (Pengamatan Langsung), Metode Interview (Wawancara), Metode Kepustakaan. Metode Observasi (Pengamatan Langsung) adalah metode pengumpulan data yang dilakukan secara langsung dengan cara mengamati dan mempelajari masalah-masalah yang ada pada UD. Sakinah. Metode Kepustakaan adalah metode pengumpulan data dengan cara membaca buku-buku yang berkaitan dengan Sistem Informasi Penjualan Daging Sapi Pada UD. Sakinah yang diangkat sebagai judul dalam tugas akhir ini. Berdasarkan hasil penelitian yang diperoleh, proses transaksi penjualan pada UD. Sakinah masih banyak kesalahan dalam pencatatan maupun proses penyusunan laporan penjualannya. Sehingga dibuatlah sistem informasi penjualan ini untuk membantu pemilik dan kasir dengan bahasa pemrograman PHP dan MySQL yang terintegrasi dengan database]]>
<![CDATA[Pengembangan Absensi berbasis Mobile Aplikasi pada Badan Kepegawaian dan Pengembangan Sumber Daya Manusia Kabupaten Bone ]]>
<![CDATA[Syahrul Usman]]>;
<![CDATA[Jeffry Jeffry]]>;
<![CDATA[Firman Aziz]]>
<![CDATA[ Jurnal Teknologi Terpadu Vol. 7 No. 2: December, 2021 ]]>
Publisher : <![CDATA[LPPM STT Terpadu Nurul Fikri ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.54914/jtt.v7i2.437
<![CDATA[Since being designated a global pandemic by the world health agency (WHO), the Corona Virus Disease (Covid-19) outbreak has become a scourge worldwide; various standard transmission control procedures have been set by WHO to break the chain of transmission. Bone District Government through the Circular of the Regional Secretary No. 800/1919/VI/BKPSDM/2020 dated June 4, 2020, regarding the work system of State Civil Apparatus Employees (ASN) in the new standard order regulates employee attendance using manual attendance and not using fingerprint attendance machines, and this will undoubtedly affect the recording of the performance of each ASN where the attendance data is already connected to the e-performance application that is applied to the Bone district. The purpose of this research is to create an online attendance application based on Android Mobile to be an alternative way of being absent by using the data communication method using the Representational State Transfer (Rest) web service architecture and utilizing the HTTP protocol with JavaScript Object Notation (JSON) format and the Java programming language as a language. Mobile Application programming. The results of this study are a mobile-based attendance application that has been tested for web service performance using the Apache JMeter application to ensure this application is ready to be used simultaneously by many ASN.]]>
<![CDATA[Digitalisasi Arsip Pegawai pada Badan Kepegawaian dan Pengembangan Sumber Daya Manusia Kab. Bone ]]>
<![CDATA[Jeffry Jeffry]]>;
<![CDATA[Syahrul Usman]]>;
<![CDATA[Mardewi Mardewi]]>;
<![CDATA[Nur Ayu Asrhi]]>
<![CDATA[ Journal of System and Computer Engineering (JSCE) Vol 3 No 2 (2022): JSCE: Juli 2022 ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Pancasakti ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.47650/jsce.v3i2.490
<![CDATA[Kebutuhan akan efisiensi dan fleksibilitas pada sistem pemerintahan sangat dibutuhkan di era teknologi dan informasi seperti sekarang ini, tidak terkecuali pada Badan Kepegawaian dan Pengembangan Sumber Daya Manusia Kabupaten Bone yang mencatat seluruh berkas-berkas kepegawaian dimana seluruh sistem pemberkasan masih dilakukan secara manual yang memakan tempat dan biaya yang banyak untuk perawatn. Tujuan penelitian ini adalah untuk merancang sistem informasi digitalisasi arsip kepegawaian untuk proses percepatan pengurusan berkas kepegawaian baik dari segi kemudahan mengakses atau menyimpan berkas. Metode yang digunakan pada penelitian ini menggunakan metode waterfall untuk perancangan sistem yaitu dengan melakukan analisis kebutuhan sistem, desain sistem, penulisan kode program, pengujian program, dan implementasi program. Hasil penelitian diharapkan mampu mengatasi masalah yang dihadapi oleh BPKSDM Kabupaten Bone saat ini dan mampu mempercepat proses pemberkasan sehingga efektifitas dan efisiensi pelayanan menjadi lebih baik. Target luaran wajib penelitian ini adalah Artikel Ilmiah yang dimuat pada Jurnal Teknik Informatika Terakreditasi Sinta 5 serta luaran tambahan buku ajar. Tingkat Kesiapan Teknologi dalam penelitian ini adalah digitalisasi arsip pegawai berbasis web.]]>
<![CDATA[FORECASTING PENGENDALIAN PERSEDIAAN SUKU CADANG MENGGUNAKAN METODE NAIVE ]]>
<![CDATA[Syahrul Usman]]>;
<![CDATA[Jeffry Jeffry]]>;
<![CDATA[Firman Aziz]]>
<![CDATA[ AL-ULUM: JURNAL SAINS DAN TEKNOLOGI Vol 8, No 1 (2022) ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Islam Kalimantan Muhammad Arsyad Al Banjari ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.31602/ajst.v8i1.8840
<![CDATA[Inventory control is an important thing that must be considered by every business actor, especially in the retail sector, too much inventory results in increased and inefficient sales time and can even result inlosses. the need to estimate demand and inventory Stock is very necessary to minimize over stock and also under stock to reduce the risk of loss, the ability of retail business actors to predict demand is certainly very helpful in carrying out good inventory management, utilization of transaction data in a certain amount using machine learning methods can be one approach to see consumer behavior trends. The purpose of this study is to analyze and performance testing the forecasting accuracy, using machine learning approach with the Naive method on sales data transaction in automotive companies and then compare the accuracy between the Stock Order Quantity approach methods used so far. The results of this study indicate forecasting accuracy with a forecasting error of 2% (MAPE), This research tries to analyze the time series data of the spare parts sales transaction, predict the future demand, The results of this study indicate forecasting accuracy with error of 2% (MAPE), This is expected to be an added value in inventory management.]]>
<![CDATA[Penerapan Algoritma Multiclass Ensemble Support Vector Machine dengan Fungsi Kernel untuk Klasifikasi Human Activity ]]>
<![CDATA[Firman Aziz]]>;
<![CDATA[Syahrul Usman]]>;
<![CDATA[Jeffry Jeffry]]>;
<![CDATA[Nur Ayu Asrhi]]>;
<![CDATA[M Rezky Armansyah]]>
<![CDATA[ Jurnal Informatika Terpadu Vol 8 No 2 (2022): September, 2022 ]]>
Publisher : <![CDATA[LPPM STT Terpadu Nurul Fikri ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.54914/jit.v8i2.579
<![CDATA[Human Activity Recognition is a technology that introduces human body movement using an accelerometer, gyroscope, global positioning system, and camera. The early emergence of the support vector machine method was used to classify 2 classes, so development was needed to overcome multiclass problems and a large number of large-scale datasets resulted in suboptimal performance. The purpose of this paper is to apply the ensemble Support Vector Machine method in classifying the movement of walking, running, and climbing stairs based on accelerometer and gyroscope sensors on smartphones. And see the performance of the Ensemble Support Vector Machine method when using linear kernels and RBF. The results of the Support Vector Machine linear kernel accuracy of 79.66% and an increase of 88.01% after using the ensemble. While the accuracy for the Support Vector Machine kernel RBF is 79.51 and an increase of 88.04% after using the ensemble.]]>
