Claim Missing Document
Check
Articles

Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Penerimaan Bansos di Desa Kadi Pada Menggunakan Metode SAW Ina, Yulita Adi; Neno, Friden Elefri; Rato, Karolus Wulla
Jurnal Ilmu Komputer dan Bisnis Vol. 15 No. 2 (2024): Vol. 15 No. 2 (2024)
Publisher : STMIK Dharmapala Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47927/jikb.v15i2.763

Abstract

Sistem Pendukung Keputusan atau Decision Support System (DSS) dapat menentukan hubungan antara kriteria, alternatif dan sebuah peristiwa Sistem pendukung keputusan adalah sistem yang memberikan informasi, pemodelan, manipulasi data yang bersifat interaktif bisa disimpulkan bahwa sistem pendukung keputusan merupakan metodologi untuk membantu pengambilan keputusan -yang bersifat interaktif. Proses pendataan yang dilakukan di Desa Kadi Pada Kecamatan Loura, Kota Tambolaka Kabupaten Sumba Barat Daya Provinsi Nusa Tenggara Timur masih menggunakan cara manual yaitu dengan mengisi formulir dalam bentuk kertas dan diseleksi satu persatu tanpa menggunakan alat bantu seperti sistem. Tentunya hal ini akan memperlambat kinerja panitia penyeleksi penerima bantuan sosial karena membutuhkan waktu yang lebih lama untuk menerima hasil seleksi, adanya hasil yang tidak akurat dan tidak tepat sasaran serta sulitnya melakukan pencarian data sehingga cara ini dianggap tidak optimal untuk digunakan. Ditinjau dari permasalahan yang ada, maka dibutuhkan suatu sistem yang berfungsi untuk memecahkan permasalahan tersebut agar proses seleksi penerima bantuan sosial tidak memakan waktu dan dinilai lebih optimal.Hasil perhitungan menggunakan metode SAW diperoleh rekomendasi nama-nama penerima program bantuan sosial berdasarkan perangkingan. Selain itu berdasarkan hasil pengujian sistem ini berjalan sesuai dengan fungsinya sehingga bantuan sosial dapat tersalurkan dengan tepat sasaran.
Application of Rapid Application Development Method in WEB-Based Social Assistance Data Collection System in Lombu Village Lende, Erniati; Neno, Friden Elefri; Ate, Paulus Mikku
Informatik : Jurnal Ilmu Komputer Vol 21 No 3 (2025): Desember 2025
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52958/iftk.v21i3.12260

Abstract

The process of collecting social assistance data in Lombu Village has been done manually, which has led to various problems such as duplicate data, delays in reporting, and inaccuracy in targeting recipients. To overcome these problems, this study aims to develop a web-based social assistance data collection information system that can improve efficiency, accuracy, and transparency in data management. The system development method used is Rapid Application Development (RAD), which emphasizes speed in development and direct user involvement in the system design and evaluation process. The research stages include needs identification, system design with users, prototype development, system testing, and feedback-based evaluation. Data was collected through interviews, observations, and documentation of the ongoing data collection process. The result of this research is a web-based system that is capable of storing, updating, and displaying beneficiary data in a structured manner and can be accessed by village officials with a simple and easy-to-use interface. System trials show that the system can facilitate data management and accelerate the social assistance reporting process at the village level.
Improving Classical Playfair Cipher Security Using Genetic Algorithm-Based Key Optimization Pawan, Elvis; Elefri Neno, Friden; Yuliana, Yuliana; Dwi Febriana, Putri; Da Awendu, Damianus
Bulletin of Network Engineer and Informatics Vol. 4 No. 1 (2026): BUFNETS (Bulletin of Network Engineer and Informatics) April - September 2026
Publisher : PT. GWEX NET PUBLISHER

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59688/s1567c81

Abstract

Even though the need for data security is growing, the standard Playfair Cipher algorithm can still be broken by frequency analysis. This is why this study was done. Ciphertext patterns that are easy to guess are a big problem because they make things less safe. This is especially true for the Playfair Cipher, which can be broken into by frequency analysis if it isn't properly protected. To make things safer, it is important to use stronger encryption methods and update the key management process on a regular basis. As part of designing the algorithm, building the system, and testing how well the cryptosystem works, you need to change the structure of the matrix and shuffle the keys on the fly. The test showed that the time it took to encrypt went up from 12.0 milliseconds to 14.2 milliseconds (+2.2 milliseconds or +18.33%), but the accuracy of the decryption stayed at 100%. The random index value also rose from 0.03636 to 0.06061. This means that the ciphertext is getting more random. The results show that making changes to the Playfair Cipher can make it a lot safer while still keeping it fast enough
Penerapan Metode Convolutional Neural Networks Berbasis Deep Learning Untuk Analisa Sentimen Wisatawan Pada Destinasi Pariwisata Di Kabupaten Sumba Barat Daya Neno, Friden Elefri; Umar, Elvira; Ngongor, Arnoldus
Journal of Information Technology Vol. 6 No. 1 (2026): Journal of Information Technology
Publisher : Institut Shanti Bhuana

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.46229/jifotech.v6i1.1117

Abstract

Perkembangan teknologi digital telah mengubah pola pikir manusia untuk berbagi informasi dalam setiap aktivitas dengan berbagi pengalaman pada setiap kegiatan, terutama di bidang pariwisata, serta penyampaian opini wisatawan melalui aplikasi perjalanan wisatawan seperti Google Maps review, TripAdvisor review, dan aplikasi media sosial. Ini merupakan informasi yang sangat penting untuk mengetahui persepsi terhadap kualitas, namun jumlah data yang banyak dan tidak terstruktur menjadi kendala utama dalam proses analisis secara manual.Tujuan penelitian ini adalah analisis sentimen wisatawan pada destinasi pariwisata di Kabupaten Sumba Barat Daya dengan metode Convolutional Neural Networks berbasis Deep Learning, Hasil pengumpulan data dilakukan proses pengolahan model data teks ke cleaning, tokenization, stopword removal, stemming untuk dipresentasikan ke numerik. Model Convolutional Neural Networks mengklasifikasikan kategori sentiment positif, negatif dan netral. Tahap pelatihan dan pengujian model untuk klasifikasi sentimen hasil analisis sentimen model confusion matrix dengan nilai accuracy 93%, precision 91%, recall 93%, F1-Score 92%. Hasil penelitian dapat membuktikan bahwa Convolutional Neural Network berbasis deep learning mampu ekstrak teks secara otomatis dari data manual dan mengenal pola ulasan data wisatawan dengan efektif dan menyediakan informasi bagi pemerintah daerah dan pengelolah tempat pariwisata sebagai rekomendasi pengembangan layananan serta merumuskan strategi yang berkelanjutan
Co-Authors Achmad Yusron Arif Adis, Alexander Ajeng Kalista Rahma Akrilvalerat Deainert Wierfi Alex Talu Popo Andreas Ariyanto Rangga Arif, Achmad Yusron Ayu, Mitra Permata Bheni Mane, Helena Da Awendu, Damianus Damar Suryo Sasono Dappa Ege, Emerensiana Dian Fransiska Ledi Dony Ariyus Dony Ariyus Dwi Febriana, Putri Efraim Resi Ngara, Indrawanto Ege, Emirensiana Dappa Ema Ose Sanga, Felysistas Emirensiana Dappa Ege Fandli Supandi Felysitas Ema Ose Sanga Fransiska Ledi, Dian Gergorius Kopong Pati Gregorius Bora, Aloysius Henderi . Henderi Henderi Ina, Yulita Adi Inna Dodo, Notria Jenifer Laura Patrisyah Rumpaisum Kaba Leilu, Florentina Kalli Ghoba, Apliana Katarina Yunita Riti Kusrini Kusrini Kusrini Kusrini Kusrini Kusrini Lali Momo, Lidia Lende, Erniati Lende, Renita Litbagai, Ektoreda Malu Wemu, Sugiarto Maramba Jawa, Antar Maria Bouk, Yemi Maria Herlinda Bora Maria Imakulata Malo Marthin Safrio Dhogo, Aplrilianus Milla Ate, Kornelia Ng Tate, Oktavianus Ngilanyanyi, Paulus Ngongo Ngaba, Paulus Ngongo, Andrianus Ngongo, Tobias Ngongor, Arnoldus Novebriana Putri Dendo Oktavianus Yengu, Mario Patmawati Hasan Paulus Apostolus Wangga Paulus Mikku Ate Paulus Mikku Ate, Paulus Mikku Pawan, Elvis Permata Ayu, Mitra Petro Ama Kii, David Petrus I.S. Lemu Pora Ina, Anjelina Pora, Estiana Astuti Priskila Wanda, Friska Rambu Y Dangga, Anastasia Rato, Karolus Wulla Reby Sabawaly, Diana Regina Bali Ate Robo, Salahudin Setiawi, Agustina Purnami Talo Popo, Alexander Tetik, Yulius Nahak Titus Kurra Umar, Elfira Umar, Elvira Umbu Kii, Ikson Waang Bler Tuang, Soleman Wilda Malo, Maria Woli, Dorkas Wulla Rato, Karolus Yuliana Yuliana Yulius Nahak Tetik Yuni Ambar Setianto