cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
-
Contact Email
-
Phone
-
Journal Mail Official
-
Editorial Address
-
Location
Kota adm. jakarta barat,
Dki jakarta
INDONESIA
Computatio : Journal of Computer Science and Information Systems
Published by Universitas Tarumanagara
ISSN : -     EISSN : -     DOI : -
Core Subject : Science,
Computer Science & IT
Arjuna Subject : -
Articles 19 Documents
 1   2 
Search results for , issue "Vol. 8 No. 1 (2024): Computatio: Journal of Computer Science and Information Systems" : 19 Documents clear
Analisis Penentuan Rekomendasi Mata Kuliah yang Berpengaruh Dalam Dunia Kerja dengan Menggunakan Algoritma C4.5 Harvian, Rayvaldi; Mulyawan, Bagus; Sutrisno, Tri
Computatio : Journal of Computer Science and Information Systems Vol. 8 No. 1 (2024): Computatio: Journal of Computer Science and Information Systems
Publisher : Faculty of Information Technology, Universitas Tarumanagara

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24912/computatio.v8i1.20288

Abstract

Pendidikan tidak terlepas kaitannya dengan dunia kerja sehingga diperlukan sebuah sistem yang membantu memberikan gambaran mata kuliah yang dibutuhkan oleh perusahaan. Aplikasi ini diharapkan membantu mahasiswa dapat bekerja sesuai dengan pekerjaan yang diinginkan dan siap dalam menghadapi persaingan dalam dunia kerja. Aplikasi ini dirancang bertujuan untuk memberikan rekomendasi mata kuliah yang berpengaruh dalam dunia kerja sehingga dapat mempermudah mahasiswa dalam mendapatkan informasi tentang mata kuliah yang dibutuhkan oleh pekerjaan yang diinginkan sehingga mahasiswa tidak kesulitan dalam memilih mata kuliah yang berpengaruh dalam dunia kerja. Metode yang digunakan untuk rekomendasi dengan menggunakan Algoritma C4.5 dan aplikasi ini dibuat menggunakan bahasa pemrograman Javascript dan memakai sistem basis data MongoDB. Dalam melakukan pengujian metode maka diperlukan akurasi menggunakan confusion matrix dengan beberapa skema pengujian dan tingkat akurasi yang paling tinggi dengan menggunakan data latih 50% dan data uji 50% dengan akurasi sebesar 80%. Berdasarkan pengujian yang dilakukan, aplikasi ini dapat bekerja dengan baik sehingga membantu mahasiswa dalam memilih mata kuliah yang dibutuhkan sesuai dengan pekerjaan yang diinginkan
Pengembangan Aplikasi Pengukuran Capaian Pembelajaran Mahasiswa untuk Rekomendasi Mata Kuliah Peminatan Menggunakan Algoritma Decision Tree Ramadhan, Syahrul; Mulyawan, Bagus; Sutrisno, Tri
Computatio : Journal of Computer Science and Information Systems Vol. 8 No. 1 (2024): Computatio: Journal of Computer Science and Information Systems
Publisher : Faculty of Information Technology, Universitas Tarumanagara

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24912/computatio.v8i1.20289

Abstract

Pengukuran capaian pembelajaran mahasiswa sangat diperlukan untuk proses penilaian yang sesuai dan juga untuk keperluan lain seperti akreditasi. Sistem pemberian rekomendasi matakuliah peminatan juga sangat diperlukan untuk mahasiswa agar tidak terhambat dan lulus tepat pada waktunya. Untuk itu diperlukan sebuah sistem yang secara khusus dapat memberikan informasi-informasi tersebut. Perancangan aplikasi ini dilakukan dengan tujuan memberikan informasi-informasi yang dibutuhkan untuk melihat capaian mahasiswa dan merekomendasikan matakuliah peminatan yang sesuai berdasarkan data mahasiswa tersebut. Proses rekomendasi yang dilakukan menggunakan algoritma decision tree. Rancangan aplikasi ini dibuat berbasis website dengan menggunakan JavaScript sebagai backend dan MongoDB sebagai pengaturan sistem basis data yang digunakan. Untuk mengukur akurasi metode digunakan confusion matrix dengan mengambil dua puluh persen sampel data untuk dibandingkan dengan hasil dari algoritma yang digunakan dan nilai akurasi yang didapatkan cukup baik yaitu sekitar 75% dan 87,5% untuk 40 persen data. Hasil akhir untuk aplikasi ini adalah bahwa aplikasi pengukuran capaian pembelajaran dan rekomendasi matakuliah sudah cukup baik dalam memberikan informasi capaian mahasiswa dan rekomendasi matakuliah peminatan secara otomatis.
Peramalan Pertumbuhan Jumlah Outlet Menggunakan Metode Gated Recurrent Unit (Studi Kasus: PT XYZ) Suluh, David; Herwindiati, Dyah Erny; Hendryli, Janson
Computatio : Journal of Computer Science and Information Systems Vol. 8 No. 1 (2024): Computatio: Journal of Computer Science and Information Systems
Publisher : Faculty of Information Technology, Universitas Tarumanagara

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24912/computatio.v8i1.21234

Abstract

Sebagai perusahaan telekomunikasi, PT XYZ mengguanakan outlet seluler sebagai mitra untuk melakukan pendistribusian komoditas mereka. Dalam memperluas jaringan outlet seluler merka, PT XYZ tentu perlu memikirkan strategi bisnis yang tepat agar pertumbuhan jumlah outlet dapat menjadi lebih maksimal.Peramalan dapat digunakan sebagai acuan dalam strategi bisnis dan meningkatkan efektivitas rencana penyebaran outlet. Penilitian ini membahas peramalan pertumbuhan jumlah outlet menggunakan metode Gated Recurrent Unit yang berfungsi untuk melakukan peramalan atau prediksi jumlah outlet yang dapat diraih oleh PT XYZ. Data yang digunakan merupakan data outlet yang ada di PT XYZ dimana data ini akan dikelempokkan berdasarkan minggu ketika outlet bergabung. Proses pelatihan data menggunakan 80% dari total dataset dan pengujian menggunakan 20% dari total dataset. Pada proses pengujian, model mendapatkan hasil evaluasi MAE sebesar 0.1230 ,RMSE sebersar 0.2103 dan MSE sebesar 0.0442.
Analisis Kecepatan Internet Wifi Menggunakan Metode Fuzzy Tsukamoto Haris Farsya, Muhammad Yana; Mulyawan, Bagus; Sutrisno, Tri
Computatio : Journal of Computer Science and Information Systems Vol. 8 No. 1 (2024): Computatio: Journal of Computer Science and Information Systems
Publisher : Faculty of Information Technology, Universitas Tarumanagara

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24912/computatio.v8i1.21584

Abstract

Internet sudah menjadi kebutuhan yang sangat dibutuhkan oleh seluruh kalangan dari pelajar hingga pekerja. Selain untuk hiburan, internet kini juga digunakan dalam mengerjakan tugas maupun kerjaan secara efisien. Dikarenakan semakin tinggi minat pada internet, semakin banyak juga perusahaan yang menyediakan jasa penyedia Wifi. Dari berbagai penyedia layanan Wifi tersebut, tentunya memiliki kualitas yang berbeda-beda seperti ada yang internetnya suka terputus, ada yang cukup baik, dan berbagai hal lainnya. Banyak orang yang bingung ingin menggunakawn penyedia layanan apa dikarenakan kurangnya informasi untuk dicari. Website yang dibuat ditujukan bagi para user yang ingin menentukan provider mana yang lebih unggul agar dapat menentukan ingin berlangganan pada provider yang mana di daerah mereka dengan fitur Speedtest. Metode yang digunakan pada website ini adalah Fuzzy Tsukamoto yang digunakan untuk mengkalkulasikan Ping dan Jitter milik user lalu memberikan label dari Sangat Baik, Baik, Cukup, Buruk, dan Sangat Buruk. Hasil yang akan ditampilkan ke sisi user adalah score yang berupa angka dari 0.1 sampai dengan 5 dimana semakin kecil maka semakin bagus kualitas provider serta persentase jumlah komentar.
Sistem Rekomendasi Produk untuk Pelanggan Perusahaan Distribusi Menggunakan Metode Collaborative Filtering dan K-Means Clustering Sebastian, Dennis; Mulyawan, Bagus; Jaya Perdana, Novario
Computatio : Journal of Computer Science and Information Systems Vol. 8 No. 1 (2024): Computatio: Journal of Computer Science and Information Systems
Publisher : Faculty of Information Technology, Universitas Tarumanagara

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24912/computatio.v8i1.21752

Abstract

PT Enseval merupakan perusahaan distribusi yang memiliki banyak jenis produk yang ditawarkan. Banyaknya produk yang ditawarkan dapat membuat salesman Enseval kesulitan untuk menawarkan produk yang cocok dan sesuai untuk pelanggan. Keterampilan salesman untuk menawarkan produk ke pelanggan sangat mempengaruhi penjualan barang distribusi. Maka dari itu, pada kesempatan ini akan dibangun sistem rekomendasi produk untuk pelanggan PT Enseval menggunakan metode k-means dan collaborative filtering. Perancangan aplikasi dibuat untuk memudahkan salesman dalam merekomendasikan produk ke pelanggan dan membantu pelanggan dalam memilih produk . Data yang akan digunakan merupakan data transaksi sales periode 2021 - 2022. Uji coba dengan metode collaborative filtering untuk menentukan akurasi menggunakan mean absolute error (MAE) mendapatkan nilai 0,114678277 dan rekoemendasi dengan menggunakan gabungan metode k-means dan collaborative filtering mendapatkan rata-rata MAE sebesar 0.158411487. Kedua hasil MAE memiliki akurasi yang cukup baik karena semua hasil scenario memiliki keselahan (error) yang mendekati angka 0.Berdasarkan hasil tersebut, dapat ditarik kesimpulan bahwa metode k-means kurang efektif digabungkan dengan metode collaborative filtering dalam memberikan rekomendasi produk dalam sistem aplikasi ini.
Analisis Capaian Program Merdeka Belajar Kampus Merdeka Menggunakan Metode K-Means Phang, Jastien; Mulyawan, Bagus; Perdana, Novario Jaya
Computatio : Journal of Computer Science and Information Systems Vol. 8 No. 1 (2024): Computatio: Journal of Computer Science and Information Systems
Publisher : Faculty of Information Technology, Universitas Tarumanagara

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24912/computatio.v8i1.22422

Abstract

Kampus Merdeka merupakan bagian dari kebijakan Merdeka Belajar oleh Kementerian Pendidikan Kebudayaan, Riset, dan Teknologi Republik Indonesia yang memberikan kesempatan bagi mahasiswa/i untuk mengasah kemampuan sesuai bakat dan minat dengan terjun langsung ke dunia kerja sebagai persiapan karier masa depan. Terdapat banyak mahasiswa/i yang terdaftar dalam kurikulum Merdeka Belajar Kampus Merdeka yang sedang mengikuti program-program seperti pertukaran pelajar, magang atau kerja praktik, asisten mengajar, penelitian atau riset, proyek di Desa, wirausaha, studi independen, dan proyek kemanusiaan. Dalam kebijakan ini, Universitas Tarumanagara juga berpartisipasi untuk ikut serta menyukseskan program MBKM. Hal ini mendorong penulis untuk mengembangkan sistem Analisis Capaian Program merdeka belajar kampus merdeka dengan membuat dashboard pengelompokan mahasiswa yang melaksanakan program dari MBKM untuk mempermudah dalam mengetahui siapa saja yang terdapat dalam program tersebut. Selain itu, akan dibuat juga clustering menggunakan metode K-Means untuk mengelompokkan data menurut tipe dan kriteria mahasiswa kedalam program serta melakukan evaluasi k-means dengan menggunakan metode Davies Bouldin Index yang menghasilkan rasio 0,538 dan dapat dikatakan bahwa metode K-Means menghasilkan Cluster yang cukup akurat dalam pengelompokan jumlah peserta yang mengikuti program MBKM.
Pengembangan Aplikasi Monitoring Kinerja Perguruan Tinggi Menggunakan Metode Profile Matching Yongky Saputra; Bagus Mulyawan; Novario Jaya Perdana
Computatio : Journal of Computer Science and Information Systems Vol. 8 No. 1 (2024): Computatio: Journal of Computer Science and Information Systems
Publisher : Faculty of Information Technology, Universitas Tarumanagara

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24912/computatio.v8i1.22427

Abstract

Perguruan Tinggi merupakan tempat pendidikan dan pengajaran tinggi dan dapat berbentuk akademi, politeknik, sekolah tinggi, institut, atau universitas. Berbicara tentang perguruan tinggi pasti tidak lepas dari kewajiban perguruan tinggi yaitu, menyelenggarakan penelitian dan pengembangan, pengabdian kepada masyarakat, HKI, dan Buku. Dalam rangka meningkatkan mutu, perguruan tinggi dapat melakukan monitoring dan evaluasi kinerja perguruan tinggi. Agar proses monitoring dan evaluasi lebih mudah, dibuatlah website untuk melakukan proses monitoring dan evaluasi kinerja perguruan tinggi. Website yang dibuat berisikan dashboard yang akan menampilkan data penelitian, PKM, HKI, dan buku yang dipublikasikan oleh perguruan tinggi. Digunakan juga metode profile matching yang merupakan metode sistem pendukung keputusan untuk menentukan peringkat dan score dari masing-masing dosen agar proses monitoring dan evaluasi kinerja perguruan tinggi menjadi lebih mudah
Evaluasi Penggunaan Aplikasi TIX ID Dengan Menggunakan Metode Usability Testing Damayanti, Murni
Computatio : Journal of Computer Science and Information Systems Vol. 8 No. 1 (2024): Computatio: Journal of Computer Science and Information Systems
Publisher : Faculty of Information Technology, Universitas Tarumanagara

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24912/computatio.v8i1.24432

Abstract

TIX ID adalah aplikasi populer di Indonesia yang memudahkan pembelian tiket bioskop dengan harga terjangkau. Aplikasi ini bekerja sama dengan DANA untuk pembayaran yang lebih cepat.[1] Penelitian ini mengevaluasi fitur, pengalaman, dan kepuasan pengguna TIX ID. Metode penelitian meliputi survei online, observasi, wawancara, dan Usability Testing. Hasil penelitian menunjukkan TIX ID memudahkan pembelian tiket online, tetapi perlu perbaikan navigasi dan stabilitas aplikasi. Penelitian ini memberikan kontribusi penting dalam memahami usability TIX ID untuk perbaikan dan pengembangan selanjutnya. Skor rata-rata pengujian menunjukkan TIX ID memiliki Learnability 4,30, Efisiensi 4,28, Memorabilitas 4,15, Errors 3,36, dan Statisfaction 4,21. Namun, terdapat masalah pada Errors saat pemesanan dan pembayaran yang perlu dicari solusinya.
Pengembangan Web-Based Dashboard untuk Deteksi Umur dan Status Tanam Pohon pada Perkebunan Kelapa Sawit Salsabila, Michellia Cempaka; Wijayanto, Arie Wahyu
Computatio : Journal of Computer Science and Information Systems Vol. 8 No. 1 (2024): Computatio: Journal of Computer Science and Information Systems
Publisher : Faculty of Information Technology, Universitas Tarumanagara

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24912/computatio.v8i1.29616

Abstract

Adanya kebutuhan terhadap tools untuk pendeteksian kelapa sawit agar dapat digunakan untuk melakukan monitoring, menjadi dasar permasalahan dilakukannya penelitian ini. Tujuan utama dari penelitian ini adalah pembangunan dashboard sederhana sebagai alat implementasi dari model estimasi umur dan status tanam kelapa sawit. Dashboard dibangundengan menggunakan framework Streamlit yang berbasis bahasa pemrograman Python. Dashboard ini memiliki dua halaman, yaitu halaman Home dan halaman pendeteksian. Pada halaman Home, pengguna dapat membaca tutorial penggunaan dashboard dan mengunduh sampel gambar untuk melakukan pendeteksian. Halaman pendeteksian menampilkan informasi evaluasi testing model pendeteksian sekaligus sebagai tempat bagi user untuk mengunggah gambar yang ingin dideteksi. Dashboard ini berpotensi untuk dikembangkan guna memantau pertumbuhan kelapa sawit.

Page 2 of 2 | Total Record : 19

 1   2 

Filter by Year

2024 2024


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 9 No. 1 (2025): Computatio: Journal of Computer Science and Information Systems Vol. 8 No. 2 (2024): Computatio: Journal of Computer Science and Information Systems Vol. 8 No. 1 (2024): Computatio: Journal of Computer Science and Information Systems Vol. 7 No. 2 (2023): Computatio: Journal of Computer Science and Information Systems Vol. 7 No. 1 (2023): Computatio: Journal of Computer Science and Information Systems Vol. 6 No. 2 (2022): Computatio: Journal of Computer Science and Information Systems Vol. 6 No. 1 (2022): Computatio: Journal of Computer Science and Information Systems Vol 6, No 1 (2022): Computatio: Journal of Computer Science and Information Systems Vol 5, No 2 (2021): COMPUTATIO : JOURNAL OF COMPUTER SCIENCE AND INFORMATION SYSTEMS Vol. 5 No. 2 (2021): COMPUTATIO : JOURNAL OF COMPUTER SCIENCE AND INFORMATION SYSTEMS Vol. 5 No. 1 (2021): COMPUTATIO : JOURNAL OF COMPUTER SCIENCE AND INFORMATION SYSTEMS Vol 5, No 1 (2021): COMPUTATIO : JOURNAL OF COMPUTER SCIENCE AND INFORMATION SYSTEMS Vol. 4 No. 2 (2020): COMPUTATIO : JOURNAL OF COMPUTER SCIENCE AND INFORMATION SYSTEMS Vol 4, No 2 (2020): COMPUTATIO : JOURNAL OF COMPUTER SCIENCE AND INFORMATION SYSTEMS Vol. 4 No. 1 (2020): COMPUTATIO : JOURNAL OF COMPUTER SCIENCE AND INFORMATION SYSTEMS Vol 4, No 1 (2020): COMPUTATIO : JOURNAL OF COMPUTER SCIENCE AND INFORMATION SYSTEMS Vol. 3 No. 2 (2019): COMPUTATIO : JOURNAL OF COMPUTER SCIENCE AND INFORMATION SYSTEMS Vol 3, No 2 (2019): COMPUTATIO : JOURNAL OF COMPUTER SCIENCE AND INFORMATION SYSTEMS Vol 3, No 1 (2019): COMPUTATIO : JOURNAL OF COMPUTER SCIENCE AND INFORMATION SYSTEMS Vol. 3 No. 1 (2019): COMPUTATIO : JOURNAL OF COMPUTER SCIENCE AND INFORMATION SYSTEMS Vol. 2 No. 2 (2018): COMPUTATIO : JOURNAL OF COMPUTER SCIENCE AND INFORMATION SYSTEMS Vol 2, No 2 (2018): COMPUTATIO : JOURNAL OF COMPUTER SCIENCE AND INFORMATION SYSTEMS Vol 2, No 1 (2018): Computatio : Journal of Computer Science and Information Systems Vol 1, No 2 (2017): Computatio : Journal of Computer Science and Information Systems Vol. 1 No. 2 (2017): Computatio : Journal of Computer Science and Information Systems Vol 1, No 1 (2017): Computatio : Journal of Computer Science and Information Systems More Issue