Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
1.126
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Terapan Abdimas Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (Jinteks)
Bororing, Jemmy Edwin
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Other

Published : 7 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 7 Documents
Search

 1 
PERANCANGAN DAN EDUKASI SISTEM PENENTUAN PEMILIHAN PESTISIDA UNTUK TANAMAN CABAI DI DUSUN SANGGRAHAN KIDUL, KULON PROGO Rahayu, Sri; MZ, Yumarlin; Bororing, Jemmy Edwin
Jurnal Terapan Abdimas Vol 7, No 2 (2022)
Publisher : UNIVERSITAS PGRI MADIUN

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25273/jta.v7i2.12824

Abstract

Abstract. The chili plant is an agricultural commodity that has the highest attractiveness in Indonesia. This is a challenge for farmers to cultivate chili. Sanggrahan Kidul Hamlet is a hamlet located in Bendungan Village, Wates District, Kulon Progo Regency, Special Region of Yogyakarta. One-third of the Sanggrahan Kidul Hamlet area is agricultural land, so most of the residents of Sanggrahan Kidul work as farmers. In order to control, repel, attract, or eradicate pests in their crops, farmers need pesticides. The many kinds and types of pesticides circulating in the market and the various advantages offered by pesticide products to farmers make farmers have to be careful and careful in choosing the right pesticides. The specific purpose of this activity is to educate the farmers of Dusun Sanggrahan Kidul regarding the criteria for selecting the right pesticide product by designing a system for determining the selection of pesticides for chili plants. Based on the results of the analysis of the community service program, it can be concluded that technically the application of decision support for the selection of pesticides on chili plants is categorized as suitable for use by users with a percentage value of 78%. Meanwhile, in terms of benefits, the chili farmers in Sanggrahan Kidul Hamlet are greatly helped by the existence of educational activities with this pesticide selection support system. Farmers can choose suitable pesticides according to the desired criteria. Abstrak. Tanaman cabai merupakan suatu komoditas pertanian yang mempunyai daya tarik paling tinggi di Indoneisa. Hal ini menjadi tantangan tersendiri bagi petani untuk melakukan budidaya cabai. Dusun Sanggrahan Kidul merupakan dusun yang berada di Desa Bendungan, Kecamatan Wates, Kabupaten Kulon Progo, Daerah Istimewa Yogyakarta. Sepertiga wilayah Dusun Sanggrahan Kidul adalah lahan pertanian, sehingga sebagian warga Sanggrahan Kidul berprofesi sebagai petani. Guna mengendalikan, menolak, memikat, atau membasmi organisme penggangu pada hasil panen, petani memerlukan pestisida. Banyaknya macam dan jenis pestisida yang beredar di pasaran dan beragamnya keunggulan-keunggulan yang ditawarkan produk pestisida kepada petani membuat para petani harus teliti dan cermat dalam memilih pestisida yang tepat. Tujuan khusus dari kegiatan ini adalah mengedukasi para petani Dusun Sanggrahan Kidul mengenai kriteria pemilihan produk pestisida yang tepat dengan merancang sistem penentuan pemilihan pestisida untuk tanaman cabai. Berdasarkan hasil analisa program pengabdian masyarakat tentang dapat disimpulkan bahwa secara teknis aplikasi pendukung keputusan pemilihan pestisida pada tanaman cabe dikategorikan layak di gunakan oleh user dengan nilai persentase 78%. Sedangkan dari segi manfaat, para petani cabai Dusun Sanggrahan Kidul sangat terbantu dengan adanya kegiatan edukasi dengan sistem pendukung pemilihan pestisida ini. Para petani dapat memilih pestisida yang cocok sesuai dengan kriteria yang diinginkan. 
OPTIMALISASI PENCARIAN DAN PENGELOMPOKAN FOTO BERBASIS AI PENGENALAN WAJAH DENGAN AWS RECOGNITION Bening, Ridho Gilang; Bororing, Jemmy Edwin; MZ, Yumarlin
Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (Jinteks) Vol 7 No 1 (2025): EDISI 23
Publisher : Program Studi Informatika Universitas Teknologi Sumbawa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51401/jinteks.v7i1.5005

Abstract

Pengelolaan foto pada acara besar sering kali menjadi tantangan, terutama dalam pencarian foto individu di antara ribuan gambar. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem pencarian dan pengelompokan foto berbasis pengenalan wajah dengan memanfaatkan layanan AWS recognition pada aplikasi FotoMu. Teknologi AWS recognition diharapkan menjadi solusi optimal dalam mengelola dan mengelompokkan foto secara otomatis berdasarkan wajah pengguna. Aplikasi ini dibangun menggunakan metode prototype dengan framework laravel dan basis data MySQL. Pengujian sistem dilakukan menggunakan confusion matrix dengan melibatkan 15 responden untuk mengevaluasi akurasi pengenalan wajah. Hasil pengujian menunjukkan akurasi sebesar 93%, presisi 100%, dan recall 93%, yang menandakan bahwa sistem mampu melakukan pengenalan wajah secara efektif dan akurat, serta mempercepat proses pencarian foto.
PENERAPAN METODE MULTI-ATTRIBUTE UTILITY THEORY UNTUK REKOMENDASI DESTINASI DESA WISATA TERFAVORIT DIGUNUNG KIDUL Putro, Budi Anggoro Sajiwo; MZ, Yumarlin; Bororing, Jemmy Edwin
Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (Jinteks) Vol 7 No 2 (2025): EDISI 24
Publisher : Program Studi Informatika Universitas Teknologi Sumbawa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51401/jinteks.v7i2.5615

Abstract

Kabupaten Gunung Kidul merupakan salah satu destinasi wisata utama di Daerah Istimewa Yogyakarta yang menawarkan beragam pilihan wisata, mulai dari wisata alam, kuliner, sejarah, budaya, religi, hingga wisata desa. Namun, banyak wisatawan kesulitan dalam menentukan desa wisata yang sesuai dengan preferensi mereka, terutama dalam mempertimbangkan faktor biaya tiket, fasilitas, kebersihan, keamanan, akses jalan, dan jarak tempuh. Untuk mengatasi permasalahan tersebut dilakukan penelitian dengan menerapkan metode Multi-Attribute Utility Theory (MAUT) dengan 6 kriteria dan 4 alternatif. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan desa wisata terfavorit di Gunung Kidul berdasarkan kriteria yang telah ditetapkan. Metode MAUT merupakan salah satu metode dalam pengambilan keputusan yang melibatkan beberapa kriteria yang digunakan untuk mengevaluasi dan menentukan pilihan terbaik berdasarkan berbagai atribut dengan tingkat kepentingan yang berbeda. Dengan metode tersebut, dipilihlah empat alternatif desa wisata, di mana Desa Ngelanggeran terpilih menjadi desa wisata terfavorit dengan nilai 23, kemudian disusul oleh Desa Tepus dengan nilai 14,5. Hasil Penelitian ini diharapkan dapat membantu wisatawan dalam memilih desa wisata yang sesuai dengan preferensi mereka serta memberikan rekomendasi bagi pengelola desa wisata dalam meningkatkan daya tarik wisata mereka.
PENERAPAN STRING MATCHING PADA INFORMATION RETRIEVAL DARI EKSTRAKSI METADATA DAN ANALISIS AKURASI VIDEO YOUTUBE Christianto, Devri Budi; Setyawan, Ryan Ari; Bororing, Jemmy Edwin
Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (Jinteks) Vol 7 No 2 (2025): EDISI 24
Publisher : Program Studi Informatika Universitas Teknologi Sumbawa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51401/jinteks.v7i2.5647

Abstract

Meningkatnya jumlah konten di platform youtube shorts menghadirkan tantangan dalam menyaring informasi yang relevan serta menghindari konten yang mengandung kata-kata negatif. Penelitian ini mengembangkan sistem information retrieval dengan metode string matching untuk mencocokkan kata kunci yang dimasukkan pengguna dengan metadata video, seperti judul, hashtag, dan transkripsi audio. Sistem ini dirancang sebagai aplikasi berbasis web menggunakan PHP dan Python dengan framework Laravel serta PostgreSQL sebagai basis data. Pengujian dilakukan untuk mengevaluasi tingkat akurasi dan performa sistem. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mencapai akurasi hingga 82,5% saat menggunakan lebih dari 10 kata kunci, dengan 33 data valid. Pengujian performa juga menunjukkan bahwa MacBook Pro M1 memiliki efisiensi terbaik dibandingkan perangkat lainnya. Penerapan semantik dalam sistem memungkinkan peningkatan akurasi dengan mengurangi ambiguitas makna kata kunci.
SISTEM PENENTUAN KELAYAKAN PEMBERIAN KREDIT RUMAH KARYAWAN DENGAN METODE SIMPLE MULTI ATTRIBUTE RATING TECHNIQUE Golonggomo, Rike Nur Savitri; MZ, Yumarlin; Bororing, Jemmy Edwin
Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (Jinteks) Vol 7 No 2 (2025): EDISI 24
Publisher : Program Studi Informatika Universitas Teknologi Sumbawa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51401/jinteks.v7i2.5664

Abstract

Pemberian kredit rumah kepada karyawan merupakan salah satu fasilitas penting dalam mendukung kesejahteraan pegawai. Namun, proses seleksi kelayakan penerima kredit sering kali dilakukan secara manual, memakan waktu, dan rentan terhadap subjektivitas. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem pendukung keputusan dalam penentuan kelayakan pemberian kredit rumah bagi karyawan menggunakan metode Simple Multi Attribute Rating Technique (SMART). Sistem ini mempertimbangkan tujuh kriteria utama, yaitu: (1) Gaji, (2) Riwayat peminjaman, (3) Maksimal jumlah peminjaman, (4) Tanggungan keluarga, (5) Status perkawinan, (6) Status karyawan, dan (7) Jenis kelamin. Pengembangan sistem dilakukan dengan menggunakan framework Laravel dan database MySQL, yang dirancang dalam aplikasi bernama “Smart Pinjam”. Hasil yang diperoleh menunjukkan bahwa metode SMART mampu memberikan penilaian secara informatif dan objektif, dengan hasil peringkat sebagai berikut: Karyawan B memperoleh nilai tertinggi sebesar 5,0, diikuti oleh Karyawan A dengan nilai 4,05, Karyawan D sebesar 4,01, Karyawan C sebesar 2,74, dan terakhir Karyawan E dengan nilai 1,74. Berdasarkan klasifikasi kelayakan, Karyawan B, A, dan D termasuk kategori “Sangat Layak”, Karyawan C “Kurang Layak”, dan Karyawan E “Tidak Layak”. Sistem ini diharapkan dapat membantu lembaga pemberi kredit dalam menilai kelayakan pengajuan kredit rumah secara sistematis, transparan, dan akurat.
IMPLEMENTASI BUSINESS INTELLIGENCE DASHBOARD (BID) DENGAN METODE ADDIE PADA BPBJ KABUPATEN KULON PROGO Umniyati; Fitriastuti, Fatsyahrina; Bororing, Jemmy Edwin
Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (Jinteks) Vol 7 No 2 (2025): EDISI 24
Publisher : Program Studi Informatika Universitas Teknologi Sumbawa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51401/jinteks.v7i2.5668

Abstract

Pengadaan barang dan jasa di lingkungan pemerintah melibatkan berbagai metode, seperti tender, non-tender, dan e-purchasing. Dalam implementasinya, terdapat beragam aplikasi yang dimanfaatkan, seperti Sistem Informasi Rencana Umum Pengadaan (SiRUP) untuk perencanaan, serta Sistem Pengadaan Secara Elektronik (SPSE), e-Katalog, dan platform toko daring dalam pemilihan penyedia. Namun, penggunaan berbagai sistem ini kerap menimbulkan tantangan dalam integrasi data dan penyusunan laporan yang efisien.Oleh karena itu, diperlukan solusi yang dapat mengakomodasi kebutuhan analisis dan pemantauan pengadaan secara komprehensif Penelitian ini bertujuan untuk merancang Business Intelligence Dashboard (BID) guna memantau serta melaporkan data pengadaan di Bagian Pengadaan Barang dan Jasa (BPBJ) Kabupaten Kulon Progo.Dalam pengembangannya, BID menerapkan metode ADDIE (Analysis, Design, Development, Implementation, and Evaluation), yang mendukung proses perancangan sistem secara terstruktur. Dashboard ini dirancang untuk menyajikan visualisasi data pengadaan yang terintegrasi dari berbagai aplikasi yang digunakan dalam proses pengadaan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa implementasi BID dapat meningkatkan efektivitas dalam pemantauan serta pelaporan pengadaan, menyajikan informasi yang lebih akurat dan real-time bagi para pemangku kepentingan, serta mendukung proses pengambilan keputusan yang lebih efisien. Dengan BID, BPBJ Kabupaten Kulon Progo dapat melakukan analisis mendalam terhadap kinerja pengadaan, mengidentifikasi potensi permasalahan, serta meningkatkan transparansi dalam proses pengadaan barang dan jasa.
IMPLEMENTASI K-MEANS CLUSTERING DAN MODEL CRISP-DM UNTUK PENGELOMPOKAN DAERAH RAWAN TINDAK PIDANA NARKOBA DI DIY Putri, Annisa Eka; MZ, Yumarlin; Bororing, Jemmy Edwin
Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (Jinteks) Vol 7 No 2 (2025): EDISI 24
Publisher : Program Studi Informatika Universitas Teknologi Sumbawa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51401/jinteks.v7i2.5690

Abstract

Penyalahgunaan narkoba merupakan permasalahan serius yang memerlukan identifikasi wilayah rawan untuk penanganan yang lebih efektif. Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan daerah rawan tindak pidana narkoba di Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta dengan menerapkan algoritma K-Means Clustering dalam kerangka model CRISP-DM. Data yang digunakan mencakup laporan kasus narkoba dari Kepolisian Daerah D.I. Yogyakarta serta data kepadatan penduduk dari BPS D.I. Yogyakarta. Proses analisis dilakukan melalui tahap pengolahan dan eksplorasi data, pemilihan jumlah klaster optimal, serta implementasi algoritma dengan Python dan library Scikit-learn. Hasil klasterisasi menunjukkan bahwa 79 kecamatan di Provinsi DIY dapat dikelompokkan ke dalam tiga kategori tingkat kerawanan, yaitu rendah, sedang, dan tinggi. Klaster dengan tingkat kerawanan tinggi mencakup 4 kecamatan, klaster kerawanan sedang terdiri dari 14 kecamatan, sedangkan 61 kecamatan lainnya termasuk dalam klaster kerawanan rendah. Visualisasi scatter plot digunakan untuk menggambarkan distribusi wilayah dalam setiap klaster, sehingga mempermudah interpretasi pola kerawanan narkoba. Temuan ini diharapkan dapat menjadi acuan bagi aparat penegak hukum dan pemerintah daerah dalam menyusun strategi pencegahan dan penanggulangan penyalahgunaan narkoba secara lebih terarah dan berbasis data.
Co-Authors Annisa Eka Putri Bening, Ridho Gilang Christianto, Devri Budi Fatsyahrina Fitriastuti Golonggomo, Rike Nur Savitri Putro, Budi Anggoro Sajiwo Ryan Ari Setyawan SRI RAHAYU Umniyati Yumarlin MZ