Garuda - Garba Rujukan Digital

Sistem Pendukung Keputusan Untuk Menentukan Lokasi Etle (Electronic Traffic Law Enforcement) Pada Kabupaten Majalengka Menggunakan Metode Oreste Mohammad Rezza Fahlevvi; Faisal Akbar; Fajar Nurmansyah
JURNAL INFORMATIKA DAN KOMPUTER Vol 7, No 1 (2023): Februari 2023
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat - Universitas Teknologi Digital Indonesia

Pelanggaran lalu lintas tidak dapat diabaikan sebab sebagian besar kasus terjadinya kecelakaan diakibatkan oleh faktor pengendara yang enggan mematuhi tata tertib lalu lintas. Di wilayah Kabupaten Majalengka masih terdapat banyak kecelakaan dan pelanggaran tata tertib lalu lintas, salah satu cara untuk meminimalisir terjadinya pelanggaran lalu lintas tersebut yaitu dengan menerapkan sistem ETLE (Electronic Traffic Law Enforcement). ETLE merupakan sistem tilang secara otomatis menggunakan kamera pemantau yang ditempatkan di lampu merah rawan terjadinya pelanggaran. Di Kabupaten Majalengka sistem ini masih dalam tahap uji coba yang diterapkan di lampu merah Abok, untuk menentukan lampu merah yang akan diiplementasikan berikutnya diperlukan suatu sistem yang dapat menentukan prioritas lokasi berdasarkan tingkat kepentingannya. Sistem penentuan yang digunakan pada penelitian ini yaitu sistem pendukung keputusan. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode Oreste. Metode ini mengadopsi Besson Rank, Besson Rank merupakan pendekatan untuk membuat skala prioritas berdasarkan rata-rata. Penelitian ini bertujuan untuk membuat sistem penentuan penerapan lokasi ETLE otomatis berbasis web dengan menerapkan metode Oreste. Implementasi metode Oreste dalam penentuan lokasi pemasangan ETLE mampu memberikan hasil akhir secara tepat dan akurat serta sistem ini berhasil menerapkan proses perangkingan berdasarkan pendekatan rata-rata dari faktor-faktor penentu lokasi ETLE terhadap setiap lokasi yang akan diterapkan ETLE.

IMPLEMENTASI JARINGAN VPN METODE L2TP SEBAGAI JARINGAN PENUNJANG PEKERJA LAPANGAN PT ALBANY CORONA LESTARI CABANG CIREBON Apan Apriyadi; Faisal Akbar; Mukidin
Journal of Computation Science and Artificial Intelligence (JCSAI) Vol. 2 No. 1 (2025): Journal of Computation Science And Artificial Intelligence (JSCAI)
Publisher : PT. Berkah Digital Teknologi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.58468/sws42642

PT Albany Corona Lestari merupakan anak perusahaan dari PT Indomarco Prismatama yang berfokus pada support toko Indomaret dalam hal kelistrikan, jaringan, perangkat keras, dan pelatihan karyawan toko. PT Albany Corona Lestari memiliki pekerja di kantor dan lapangan. Dalam bekerja, pekerja lapangan berpatokan pada website Complaint Online untuk memeriksa daftar komplain yang masuk, dan ESS (Employe Self Service) untuk absen, input izin, dan cuti. Permasalahan dalam akses ke website Complain Online dan ESS menjadi penghambat dalam bekerja, karena website hanya tersedia dalam jaringan lokal kantor dan jaringan lokal toko Indomaret, sehingga tidak dapat diakses melalui jaringan publik (internet). Masalah tersebut dapat diatasi dengan menggunakan VPN (Virtual Private Network) agar perangkat pekerja lapangan seperti laptop dan smartphone dapat mengaksesjaringan lokal kantor dan membuka website Complaint Online dan ESS (Employe Self Service) dari mana saja dan kapan saja. VPN yang digunakan pada penelitian ini adalah L2TP (Layer 2 Tunneling Protocol) dengan ditambah IPSec (Internet Protocol Security) sebagai keamanan tambahan. Jaringan VPN L2TP yang telah terpasang dianalisa dengan parameter Quality of Service (Qos) untuk menilai Throuhput, Delay, Jitter, dan Packet Loss. Hasil dari penelitian ini adalah koneksi VPN yang stabil dan aman serta mendapatkan nilai Quality of Service yang baik. ABSTRACT PT Albany Corona Lestari is a subsidiary of PT Indomarco Prismatama which focuses on Indomaret store support in terms of electricity, network, hardware, and store employees. PT Albany Corona Lestari has workers in the office and field. In working, field workers rely on the Complaint Online website to check the list of incoming complaints, and ESS (Employe Self Service) for absences, input permits, and leave. Problems in accessing the Complain Online and ESS websites are an obstacle in working, because the website is only available in the local office network and the local Indomaret store network, so it cannot be accessed via the public network (internet). This problem can be overcome by using a VPN (Virtual Private Network) so that field worker devices such as laptops and smartphones can access the local office network and open the Complaint Online and ESS (Employe Self Service) websites from anywhere and anytime. The VPN used in this study is L2TP (Layer 2 Tunneling Protocol) with the addition of IPSec (Internet Protocol Security) as additional security. The installed L2TP VPN network is analyzed with Quality of Service (Qos) parameters to assess Throuhput, Delay, Jitter, and Packet Loss. The results of this study are a stable and secure VPN connection and get a good Quality of Service value.

METODE BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK UNTUK MEMPREDIKSI VOLUME SAMPAH PADA DINAS LINGKUNGAN HIDUP Faisal Akbar; Sergi Roseli; Alfytho Ramadhan
INFOKOM Vol. 19 No. 1 (2026): JURNAL INFORMASI DAN KOMPUTER (INFOKOM)
Publisher : STIKOM POLTEK CIREBON

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

Timbunan sampah merupakan akumulasi limbah padat yang dihasilkan dari berbagai aktivitas manusia, baik dari sektor rumah tangga, komersial, industri, maupun institusional, dalam suatu wilayah tertentu. Timbunan ini diukur dalam satuan volume dan berat per satuan waktu. Seiring dengan pertumbuhan penduduk dan aktivitas ekonomi, volume sampah yang dihasilkan cenderung meningkat setiap harinya. Peningkatan ini tidak hanya menimbulkan tantangan dalam hal pengumpulan dan pembuangan, tetapi juga berdampak langsung terhadap besarnya anggaran yang dibutuhkan untuk pengelolaan serta ketersediaan lahan yang semakin terbatas untuk penanganan akhir. Oleh karena itu, perencanaan pengelolaan sampah yang efektif dan berkelanjutan menjadi hal yang sangat penting, dan hal tersebut dapat didukung dengan adanya sistem prediksi volume sampah yang akurat. Penelitian ini bertujuan untuk membangun model prediksi volume sampah harian menggunakan metode Backpropagation Neural Network yang merupakan salah satu jenis jaringan syaraf tiruan yang banyak digunakan dalam pemodelan data non-linear dan pemrosesan pola. Data historis timbunan sampah dari tahun 2022 dan 2023 digunakan sebagai data latih untuk membentuk model, dengan tujuan menghasilkan prediksi volume sampah pada tahun 2024. Proses pembangunan model mencakup beberapa tahap, yaitu praproses data, perancangan arsitektur jaringan (termasuk jumlah neuron, lapisan tersembunyi, dan fungsi aktivasi), pelatihan model menggunakan algoritma backpropagation, serta pengujian model terhadap data baru. Model prediksi ini diimplementasikan ke dalam sebuah aplikasi berbasis web yang dikembangkan menggunakan bahasa pemrograman PHP dan sistem manajemen basis data MySQL. Aplikasi ini dirancang untuk dapat digunakan oleh instansi pengelola sampah sebagai alat bantu dalam merencanakan dan mengelola volume timbunan sampah secara lebih efisien dan berbasis data. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode Backpropagation Neural Network memiliki potensi yang baik dalam mempelajari pola historis timbunan sampah dan menghasilkan prediksi yang relevan. Namun, penelitian ini masih memiliki keterbatasan, terutama pada aspek evaluasi kuantitatif model, seperti pengukuran akurasi menggunakan nilai Mean Squared Error (MSE), Root Mean Squared Error (RMSE), atau Mean Absolute Percentage Error (MAPE) yang belum dilakukan secara mendalam. Oleh karena itu, penelitian ini merekomendasikan pengembangan lebih lanjut, antara lain dengan menambahkan proses validasi dan evaluasi model secara sistematis, memperluas cakupan data historis agar mencakup lebih banyak variabel yang berpengaruh, serta mengoptimalkan arsitektur jaringan untuk meningkatkan performa dan keandalan hasil prediksi.

RANCANG BANGUN SISTEM INVENTARIS ALAT KERJA MENGGUNAKAN PHP DAN MYSQL DI RUMAH TAHANAN NEGARA KELAS 1 CIREBON Faisal Akbar; Wahyu Ariandi; Fajriatus Sholihah; Suningsih
INFOKOM Vol. 19 No. 2 (2026): JURNAL INFORMASI DAN KOMPUTER (INFOKOM)
Publisher : STIKOM POLTEK CIREBON

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

Rumah Tahanan Negara merupakan unit pelaksana teknis di bawah Kementerian Hukum dan Hak Asasi Manusia. Didalam rutan, ditempatkan tahanan yang masih dalam proses penyidikan, penuntutan, dan pemeriksaan di Pengadilan Negeri, Pengadilan Tinggi, dan Mahkamah Agung. Pada awal berdirinya Sub Bimbingan Kegiatan (Sub Bimgiat) Rumah Tahanan Negara Kelas 1 Cirebon, inventarisasi alat kerja masih menggunakan cara manual yakni dengan mencatat semua persediaan alat kerja menggunakan buku inventaris yang disimpan di dalam almari dokumen. Seiring kemajuan teknologi, pendataan alat kerja di Rumah Tahanan Negara Kelas 1 Cirebon mulai memanfaatkan sistem komputer, namun penggunaannya masih sangat terbatas. Sistem ini hanya mampu mendata alat kerja yang dimiliki oleh Rumah Tahanan Negara Kelas 1 Cirebon. Pendataannya masih sebatas laporan alat kerja yang dimiliki, belum mampu mencatat rincian alat kerja yang dipinjam serta barang yang tidak layak digunakan lagi, membutuhkan hardisk untuk lokasi penyimpanan file tersebut, data hanya dimiliki satu atau dua orang saja. Kerugian yang paling beresiko adalah ketika komputer yang menyimpan data tersebut rusak, maka semua pendataan juga akan hilang. Kelemahan ini dapat menyebabkan keterlambatan pengambilan keputusan dalam organisasi karena keinginan untuk mendapatkan informasi yang lebih cepat belum tercapai. Tidak ada cukup informasi untuk dapat dipertanggungjawabkan yang mengakibatkan timbulnya berbagai macam masalah, seperti kehilangan inventaris yang tidak diketahui keberadaannya baik itu keteledoran para pengurus ataupun adanya kecurangan dari pihak lain yang menyalahgunakan inventaris yang ada. Akibat dari masalah tersebut dapat merugikan Rumah Tahanan Negara Kelas 1 Cirebon, maka dibuat sistem komputerisasi yang khusus menangani masalah pengolahan data inventarisasi alat kerja dengan menggunakan bahasa pemrograman yang digunakan adalah PHP dan database MySQL, Sistem ini dirancang dengan menggunakan metode User Centered Design. Dari penelitian ini dihasilkan sistem yang bisa memberikan kemudahan dalam pelaksanaan kegiatan koordinasi inventarisasi alat kerja, serta bisa meningkatkan efektifitas dan efisiensi kerja

Evaluasi prototipe absensi mahasiswa berbasis Eigenface pada skenario kelas multiwajah Susi Widyastuti; Faisal Akbar; Rifqi Arnoldy Rachman
Journal of Computation Science and Artificial Intelligence (JCSAI) Vol. 3 No. 2 (2026): Journal of Computation Science and Artificial Intelligence (JCSAI)
Publisher : PT. Berkah Digital Teknologi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.58468/jcsai.v3i2.31

Automated attendance systems based on facial biometrics can reduce manual recording, but their deployment requires a clear separation between face detection and identity recognition. This study evaluates an Eigenface-based attendance prototype in a multi-face classroom setting and reanalyzes the archived test results using a reproducible statistical protocol. The prototype processes camera frames through face localization, grayscale conversion, cropping and resizing, principal component analysis projection, Euclidean-distance matching, and attendance recording. The available evaluation comprised 30 trials, each containing 17 target faces, yielding 510 face-detection opportunities. Trial-level detection coverage was defined as the number of detected faces divided by 17. Across all trials, 310 faces were detected, corresponding to an aggregate coverage of 60.78%. Trial-level coverage ranged from 29.41% to 82.35%, with a mean of 60.78%, a standard deviation of 14.44 percentage points, and a 95% t-confidence interval of 55.39%–66.17%. These results demonstrate that the prototype can execute the intended attendance workflow but is not yet sufficiently reliable for unsupervised operational use. Because the archived data contain only detected-face counts, they cannot establish identity-recognition accuracy, false acceptance, or false rejection. The study contributes a corrected evaluation of the prototype, an explicit distinction between detection and recognition evidence, and a deployment-readiness framework for subsequent controlled validation. ABSTRAK Sistem absensi otomatis berbasis biometrik wajah berpotensi mengurangi pencatatan manual, tetapi penerapannya memerlukan pemisahan yang jelas antara deteksi wajah dan pengenalan identitas. Penelitian ini mengevaluasi prototipe absensi berbasis Eigenface pada skenario kelas multiwajah dan menganalisis ulang hasil pengujian arsip menggunakan protokol statistik yang dapat ditelusuri. Prototipe memproses bingkai kamera melalui lokalisasi wajah, konversi ke skala abu-abu, pemotongan dan perubahan ukuran citra, proyeksi principal component analysis, pencocokan menggunakan Euclidean distance, serta pencatatan kehadiran. Evaluasi yang tersedia terdiri atas 30 percobaan dengan 17 wajah target pada setiap percobaan sehingga menghasilkan 510 peluang deteksi. Cakupan deteksi setiap percobaan dihitung sebagai jumlah wajah terdeteksi dibagi 17. Secara keseluruhan, 310 wajah terdeteksi atau setara dengan cakupan agregat 60,78%. Cakupan per percobaan berkisar antara 29,41% dan 82,35%, dengan rata-rata 60,78%, simpangan baku 14,44 poin persentase, dan interval kepercayaan t 95% sebesar 55,39%–66,17%. Hasil tersebut menunjukkan bahwa prototipe dapat menjalankan alur absensi, tetapi belum cukup andal untuk digunakan tanpa pengawasan. Karena data arsip hanya memuat jumlah wajah terdeteksi, hasil ini belum dapat membuktikan akurasi identifikasi, penerimaan salah, maupun penolakan salah. Kontribusi penelitian adalah koreksi evaluasi prototipe, pemisahan bukti deteksi dan pengenalan, serta kerangka kesiapan penerapan untuk validasi lanjutan.

Implementasi Algoritma Frequent Pattern-Growth Pola Pembelian Pada Koperasi Kartika Jati Manunggal Faisal Akbar; Qori Khoirun Nisa; Kosim
INFOKOM Vol. 16 No. 1 (2023): JURNAL INFORMASI DAN KOMPUTER (INFOKOM)
Publisher : STIKOM POLTEK CIREBON

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

Companies have realized how important it is to have a database to face business competition, namely a database system that is reliable and integrated with all parts of the company. One of the data that plays an important role in supporting product analysis, namely customer purchasing patterns. Customer purchasing patterns are important to be able to know the relationship between one product and another. If this pattern has been formed and known, it will greatly help business managers to maintain stocks of goods that are selling well so that they remain available and not empty which can result in the company losing sales opportunities. Transaction data becomes an object to be processed using data mining applications. The data mining method used is association rule mining to find patterns of interrelationships between items, while the algorithm used is the Frequent Pattern Growth (FP-Growth) algorithm. This algorithm applies a tree data structure to determine purchase patterns. The pattern is determined by two parameters, namely support and confidence. The result is a support value obtained of 25% and a confidence value of 100% if the consumer has Pulpy orange 300 ml, the consumer will buy Hydro coco ori. In addition, the support value is 17% and the confidence value is 100% if consumers buy other drinks. The application of the FP-Growth algorithm can help determine what products must be available and assist in managing stock items

Implementasi Simple Multi Attribute Rating Technique Untuk Menentukan Lokasi Usaha Waralaba Ilman Kadori; Abdul Rasyid; Faisal Akbar
INFOKOM Vol. 16 No. 1 (2023): JURNAL INFORMASI DAN KOMPUTER (INFOKOM)
Publisher : STIKOM POLTEK CIREBON

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

Groceries shops, rice stalls, cake shops, shoe shops and mini markets are various types of businesses built by entrepreneurs. Franchise minimarkets are a case study taken in this research because business competition is becoming increasingly fierce and competitive. The lack of experience and knowledge of entrepreneurs, the number of competitors, business support, crowd centers, population density, parking lots, community income and road access and the difficulty of determining the right business location are the causes of the business not developing. One of the successes of a franchise business is influenced by the accuracy in choosing a business location. A strategic business location will determine the number of consumers and profits that have the potential to increase. The method used in this decision support system is the Simple Multi Attribute Rating Technique (SMART), which is a multi-attribute decision-making method. SMART is a comprehensive decision-making model taking into account qualitative and quantitative matters. In this SMART decision-making model, it basically tries to cover every shortcoming of the previous non-computerized models.

Algoritma AES128-CBC untuk Enkripsi dan Deskripsi Berkas Dokumen PT. XYZ Yalson Cahaya Pratama; Faisal Akbar; Wahyu Ariandi
INFOKOM Vol. 16 No. 1 (2023): JURNAL INFORMASI DAN KOMPUTER (INFOKOM)
Publisher : STIKOM POLTEK CIREBON

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

Data and information security transport system is an important thing for prevent information leak and fallen to unaccountable person. Method for securing that, is such as watermaking, steganography, cryptography, and digital signature. As company, PT. XYZ has very important data for secured, because they had data conceded in form of document file such as spreadsheet as that file has changed from mischiveous worker so that data file is not matched with per periode report from IT Staff there. File security system that used is AES128-CBC, that means Adcanced Encryption Standard algorithm with 128 bit length key, with cipher block mode Cipher Block Chaining. AES128-CBC is a cipher block mode for AES in between other modes such as ECB, OFB, CFB, CTR, and XTS. Encrypting process on AES-CBC starting from CBC process first for scrambling input (plaintext) and then processed in an AES algorithm, and decrypting process is reversed that encrypting process when processing AES first and then that AES decrypted result scrambling in CBC process, then that process is final result. It is expected securing document file implemetation can protect document that PT. XYZ owned from conceding and unexpected changing from unaccountable person

Implementasi Metode Monte Carlo Untuk Memprediksi Permintaan Produk Mebel Pada CV. Yoss Sindanglaut Faisal Akbar; Faizal Anwar; Susi Widyastuti
INFOKOM Vol. 16 No. 1 (2023): JURNAL INFORMASI DAN KOMPUTER (INFOKOM)
Publisher : STIKOM POLTEK CIREBON

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

One of the problems experienced by entrepreneurs is unpreparedness when the demand for goods is higher than the existing supply. To overcome this problem, a demand prediction application is needed by analyzing data on goods sales transactions that have occurred so that a conclusion can be drawn about predicting the number of requests in the future. This study aims to create a system for calculating demand predictions and the number of web-based automatic sales by applying the Monte Carlo algorithm. The Monte Carlo algorithm is also known as simulated sampling or a sampling technique using a simulation model that includes taking random values and calculating the probability distribution of the data to produce predictive data with a high percentage of similarity. This research was conducted on CV. Yoss Sindanglaut. The results of this study use different data to make predictions, namely sales data for one week, one month, and the previous two months. The result is the CV monte carlo method. Yoss Sindanglaut can predict the demand for furniture products as many as 14 requests for April 2022 with a profit of 4,900,000 and an error value of 12.5%.

ANALISIS METODE MABAC DAN WP UNTUK MENENTUKAN PRIORITAS PEMBINAAN IKM SEKTOR MAKANAN Cecep Nur Cahyadi; Faisal Akbar; Fahmi
INFOKOM Vol. 17 No. 1 (2024): JURNAL INFORMASI DAN KOMPUTER (INFOKOM)
Publisher : STIKOM POLTEK CIREBON

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

Industri Kecil dan Menengah (IKM) merupakan bagian dari ekonomi yang terdiri dari perusahaan dengan skala kecil hingga menengah. Salah satu sektor IKM yang penting adalah industri makanan, yang melibatkan proses produksi, pengolahan, distribusi, dan penjualan makanan. Industri ini memiliki peran signifikan dalam aspek ekonomi, kesehatan, dan kesejahteraan masyarakat. Meskipun begitu, industri makanan menghadapi sejumlah masalah yang dapat menghambat perkembangannya di masa depan, seperti tantangan dalam meningkatkan kualitas produksi, konsumsi, dan aspek legalitas perizinan. Dinas Perdagangan dan Perindustrian Kabupaten Majalengka berkomitmen untuk meningkatkan sektor IKM melalui program pembinaan IKM, dengan fokus utama pada sektor industri makanan karena banyaknya perusahaan di dalamnya. Namun, penentuan prioritas pembinaan dalam industri makanan seringkali subjektif. Oleh karena itu, penelitian ini berhasil mengatasi permasalahan tersebut dengan analisis perbandingan menggunakan metode MABAC dan WP. Penelitian ini menggunakan 5 kriteria dan 200 data IKM di Kabupaten Majalengka. Setiap data memiliki nilai pada setiap kriteria yang dievaluasi menggunakan metode MABAC dan WP. Hasil analisis menunjukkan bahwa IKM A22 Cilor Uwa memiliki nilai terendah, yaitu -0,091 dalam metode MABAC dan 0,004 dalam metode WP, sehingga diprioritaskan untuk dibina.Dalam perbandingan akurasi dan presentase, metode WP menunjukkan tingkat akurasi sebesar 99,995%, sedangkan metode MABAC sebesar 99,96794%. Hal ini menunjukkan bahwa metode WP lebih relevan, efisien, dan akurat dibandingkan dengan metode MABAC dalam menentukan prioritas pembinaan IKM sektor makanan.

Title

Found 14 Documents
Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title Search

Found 14 Documents Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title

Found 14 Documents
Search