SemanTIK : Teknik Informasi
Jurnal "semanTIK" merupakan salah satu media publikasi hasil-hasil penelitian dalam bidang teknologi informasi. Kajian penelitian dalam jurnal yaitu Rekayasa Perangkat Lunak, Jaringan Komputer, Sistem Cerdas, Sistem Informasi dan Robotika. Sasaran dalam penerbitan jurnal ini adalah Dosen, Mahasiswa dan para Peneliti dalam bidang TI.
Articles
15 Documents
Search results for
, issue
"Vol 8, No 2 (2022):"
:
15 Documents
clear
<![CDATA[DESAIN SISTEM INFORMASI PENDAFTARAN PESERTA DIDIK TERPADU BERBASIS DAYA TAMPUNG ]]>
<![CDATA[Sifaunajah, Agus]]>;
<![CDATA[Mariam, Isna Septiani]]>
<![CDATA[ SemanTIK : Teknik Informasi Vol 8, No 2 (2022): ]]>
Publisher : <![CDATA[Informatics Engineering Department of Halu Oleo University ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.55679/semantik.v8i2.21294
<![CDATA[Sistem informasi pendaftaran calon peserta didik merupakan sistem yang digunakan hampir pada setiap lembaga pendidikan baik dari sekolah, pondok pesantren bahkan perguruan tinggi karena mampu memberikan kemudahan dalam proses pendaftaran yang terbatas jarak dan waktu [1][2]. Penelitian ini bertujuan untuk membangun sistem informasi pendaftaran berbasis daya tampung untuk memastikan sebaran calon peserta didik pada semua lembaga pendidikan di bawah yayasan pengelola yang sama dapat terpenuhi. Hal ini dimaksudkan agar semua lembaga pendidikan dapat memperoleh jumlah calon peserta didik yang cukup. Penelitian ini menggunakan metode penelitian research and development dengan perancangan sistem menerapkan siklus system development life cycle. Pengujian sistem dengan menggunakan metode blackbox. Hasil dari pengujian aplikasi menunjukkan fungsi dan output dapat berjalan dengan baik dan sesuai yang diharapkan.Kata kunci; Sistem Informasi Pendaftaran, SDLC, Blackbox, Codeigniter]]>
<![CDATA[PENERAPAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING UNTUK MENGELOMPOKAN DATA REVIEW BARANG PADA E-COMMERCE LAZADA ]]>
<![CDATA[Pamungkas, M Dhimas]]>;
<![CDATA[Februariyanti, Herny]]>
<![CDATA[ SemanTIK : Teknik Informasi Vol 8, No 2 (2022): ]]>
Publisher : <![CDATA[Informatics Engineering Department of Halu Oleo University ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.55679/semantik.v8i2.29058
<![CDATA[Ulasan merupakan salah satu interaksi antara penjual dan pembeli pada e-commerce,pembeli dapat memberikan penilaian berupa review terhadap barang dan juga layanan yang diberikan oleh toko tempat mereka membeli, review yang diberikan oleh pembeli tentu beragam dan banyak,membuat pihak pembeli atau penjual tidak terlalu melihat pada fokus review yang ada,padahal sebenarnya dapat digunakan pihak penjual sebagai acuan pada bisnis mereka sesuai fokus yang terdapat pada data review.Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokan data review barang pada toko jet store dan kotakom yang berada di e-commerce lazada menggunakan algoritma K-Means.Data yang digunakan merupakan review yang diberikan pada sebuah toko elektronik di e-commerce Lazada yang terdapat di website kaggle yang merupakan sumber open source yang terdiri dari 203,788 review dari tahun 2019 hingga sampai tahun 2022.Keluaran yang dihasilkan berupa pengelompokan kata yang ada pada keseluruhan review dengan algoritma K-Means dengan menghasilkan 2 cluster pada kata yang terdapat pada review dengan frequency kata “barang” yang paling sering muncul yang dapat menjadi acuan toko untuk mempertahankan atau memperbaiki kualitas barang yang dimiliki bagi Lazada dapat menjadi acuan kredibilitas barang yang dijual pada platformKata kunci; Review, K-Means, Clustering]]>
<![CDATA[PENERAPAN METODE CLASSIFICATION AND REGRESSION TREE (CART) PADA SISTEM PREDIKSI MASA STUDI MAHASISWA ]]>
<![CDATA[Ningsih, Ningsih]]>;
<![CDATA[Sutardi, Sutardi]]>;
<![CDATA[Nangi, Jumadil]]>
<![CDATA[ SemanTIK : Teknik Informasi Vol 8, No 2 (2022): ]]>
Publisher : <![CDATA[Informatics Engineering Department of Halu Oleo University ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.55679/semantik.v8i2.19385
<![CDATA[Masa studi tepat waktu menjadi dambaan semua mahasiswa. Pihak universitas terus berupaya bagaimana meningkatkan jumlah mahasiswa yang lulus tepat waktu tanpa mengesampingkan factor kualitas. Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan kelulusan mahasiswa pada Program Studi Teknik Informatika Universitas Halu Oleo. Metode yang digunakan adalah Metode Classification and Regression Trees (CART) untuk eksplorasi data dengan teknik pohon keputusan. Sistem yang dibangun akan menghitung data mahasiswa dan mengklasifikasikanya berdasarkan kelulusan apakah tepat waktu dan tidak tepat waktu. Berdasarkan hasil pengujian terhadap data latih sebesar 88,99% didapatkan nilai akurasi data uji sebesar 92,30%.Kata kunci; CART, Prediksi, Klasifikasi, Mahasiswa]]>
<![CDATA[IMPLEMENTASI ALGORITMA BRUTE FORCE DALAM PENCARIAN JUDUL LAPORAN PRAKERIN SISWA SMK BERBASIS MOBILE APPLICATION ]]>
<![CDATA[Sulaiman, Maulana Muhamad]]>;
<![CDATA[Sahlan, Sahlan]]>;
<![CDATA[Yulianto, Muhamad Arief]]>
<![CDATA[ SemanTIK : Teknik Informasi Vol 8, No 2 (2022): ]]>
Publisher : <![CDATA[Informatics Engineering Department of Halu Oleo University ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.55679/semantik.v8i2.27881
<![CDATA[Praktek kerja industri atau Prakerin bagi siswa Sekolah Menengah Kejuruan adalah syarat wajib kelulusan . Para siswa mengalami kesulitan dalam menentukan judul laporan, karena minimnya referensi dan kurangnya informasi dalam menemukan ide judul laporan baru dalam proses pengajuan laporan Prakerin. Banyak terjadi kesamaan ide judul yang diajukan oleh siswa dengan judul laporan yang sudah ada sebelumnya. Mengikuti perkembangan zaman saat ini aplikasi mobile sebagai media informasi dapat memudahkan siswa dalam menemukan referensi judul laporan Prakerin. Dan untuk proses pencarian judul laporan menggunakan algoritma brute force sebagai pendekatan langsung agar tidak terjadi kesamaan judul laporan yang diajukan dengan judul laporan yang sudah ada sebelumnya. Oleh karenanya implementasi algoritma brute force dalam pencarian judul laporan Prakerin siswa SMK berbasis aplikasi mobile merupakan pilihan yang sesuai dengan kebutuhan siswa saat ini. Aplikasi ini dapat menjadi sumber referensi digital untuk siswa dalam menentukan judul laporan Prakerin yang akan dibuat. Untuk kebutuhan analisis data penelitian ini dilaksanakan di sekolah SMK Pustek Serpong yang berada di Tangerang Selatan.Kata kunci; Algoritma Brute Force, Aplikasi Mobile, Judul Laporan, Prakerin, Sekolah Menengah Kejuruan]]>
<![CDATA[MODEL KLASIFIKASI KANKER PAYUDARA BERDASARKAN STATUS KEGANASAN MENGGUNAKAN ALGORTIMA RANDOM FOREST DAN DECISION TREE ]]>
<![CDATA[Kasau, Sukirno]]>;
<![CDATA[Mirza Togubu, Diana]]>;
<![CDATA[Hasmah, Hasmah]]>;
<![CDATA[Nur, Muh. Ilyas]]>;
<![CDATA[Rosdiana, Rosdiana]]>;
<![CDATA[Sandrawati, Sandrawati]]>
<![CDATA[ SemanTIK : Teknik Informasi Vol 8, No 2 (2022): ]]>
Publisher : <![CDATA[Informatics Engineering Department of Halu Oleo University ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.55679/semantik.v8i2.28239
<![CDATA[Kanker payudara merupakan penyumbang kematian tertinggi di kalangan perempuan. penelitian ini bertujuan untuk membuat model aplikasi yang dapat menganalisis klasifikasi kanker payudara berdasarkan status keganasan (jinak atau ganas) menggunakan metode data mining dengan algoritma random forest dan decision tree. Data yang digunakan dalam penelitian ini diambil dari Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic) Data Set di Kaggle.com, yang terdiri dari 31 variabel dan 569 data. Data tersebut dibagi menjadi data training dan data test, kemudian diuji menggunakan algoritma random forest dan decision tree. Hasilnya, algoritma decision tree memiliki tingkat akurasi sebesar 95%, sedangkan algoritma random forest memiliki tingkat akurasi sebesar 97%. Berdasarkan hasil tersebut, dapat disimpulkan bahwa kedua algoritma tersebut dapat digunakan untuk melakukan klasifikasi kanker payudara berdasarkan tingkat keganasannya dan algoritma random forest memiliki tingkat akurasi yang lebih tinggi dibandingkan dengan decision tree yaitu 97% versus 95%.Kata kunci; Kanker Payudara, Random Forest, Decision Tree]]>
<![CDATA[OPTIMASI SISTEM TUNJANGAN KINERJA PEGAWAI MENGGUNAKAN WEB SERVICE PADA BKP-SDM BOMBANA ]]>
<![CDATA[Pasrun, Yuwanda Purnamasari]]>;
<![CDATA[Sarimuddin, Sarimuddin]]>;
<![CDATA[Muchtar, Mutmainnah]]>
<![CDATA[ SemanTIK : Teknik Informasi Vol 8, No 2 (2022): ]]>
Publisher : <![CDATA[Informatics Engineering Department of Halu Oleo University ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.55679/semantik.v8i2.28174
<![CDATA[Badan Kepegawaian dan Pengembangan Sumber Daya Manusia Kabupaten Bombana (BKP-SDM) selaku sentral pegawai yang bertanggungjawab dalam pengelolaan Tunjangan Tambahan Penghasilan Pegawai (TPP). Salah satu penilaian dalam menghitung besaran TPP adalah penilaian disiplin kerja melalui rekapitulasi kehadiran yang dihitung menggunakan aplikasi yang sudah ada yaitu SITUKIN. Masalah yang terjadi adalah sistem presensi belum terintegrasi dengan aplikasi SITUKIN, sehingga Operator BKP-SDM harus mengolah rekapitulasi dari 30 operator Organisasi Perangkat Daerah (OPD). Hal ini yang mengakibatkan proses perhitungan menjadi kurang efektif dan efisien. Penelitian ini mengusulkan adanya web service sebagai penghubung antara aplikasi presensi dengan aplikasi SITUKIN yang sudah ada sebelumnya. Aplikasi web service dibuat berdasarkan metode pengembangan sistem waterfall dengan pengujian menggunakan black-box yang diakhiri dengan aktifitas pemeliharaan berupa pengecekan jika terjadi kesalahan dalam aplikasi web service selama digunakan oleh operator BKP-SDM.Kata kunci; Aplikasi TPP, waterfall, web service]]>
<![CDATA[ALAT PEMBAGIAN BERAS BANTUAN SOSIAL MENGGUNAKAN E-KTP BERBASIS INTERNET OF THINGS (IOT) DI KABUPATEN SINJAI ]]>
<![CDATA[Arda, Abdul Latief]]>;
<![CDATA[Amri, Ulil]]>
<![CDATA[ SemanTIK : Teknik Informasi Vol 8, No 2 (2022): ]]>
Publisher : <![CDATA[Informatics Engineering Department of Halu Oleo University ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.55679/semantik.v8i2.28409
<![CDATA[Penelitian ini bertujuan untuk memudahkan penyaluran beras bansos yang sesuai dengan kriteria masyarakat kurang mampu, praktis dan otomatis. Pemanfaatan sistem RFID ini masyarakat yang membutuhkan Bansos dapat mengambilnya secara mandiri hanya dengan membawa E-KTP yang telah didaftarkan oleh RT setempat tanpa harus mengantri dan berdesakan. Guna memaksimalkan alat ini, maka dibuat aplikasi yang dapat diakses melalui smartphone untuk admin melakukan penginputan data penerima sekaligus memantau ketersediaan stok beras. Penelitian di Kabupaten Sinjai yang saat ini masih melakukan penyaluran beras dengan metode manual sehingga pembagian beras bansos tidak tepat pada sasaran penerima yang berkriteria masyarakat kurang mampu. Hasil pengujian meunjutkan bahwa sistem beroperasi sesuai rancangan dan konsep yang telah dibuat. E-KTP tersebut terdapat kode unik yang berbeda tiap kartunya yang nantinya akan diolah oleh mikrokontroller untuk dibandingkan datanya dengan data yang terdaftar di database, dengan itu jika pengguna terdaftar, lcd akan menampilkan notifikasi Sukses Terdaftar, namun hanya E-KTP yang sudah terdaftar saja yang dapat mengambil beras bansos. selanjutnya terdapat akses pin pada alat ini sebagai pengaman kedua yang memungkinkan penerima berhalangan dapat diwakilkan dengan mengakses melalui pin yang telah terinput pada database. Selanjutnya kemasan beras akan diproses untuk dipindahkan melalui tempat pengambilan yang telah tersedia]]>
<![CDATA[ANALISIS DISTRIBUSI DAN PREDIKSI HASIL TANGKAPAN JARING ARAD MENGGUNAKAN ALGORITMA BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK ]]>
<![CDATA[Wilujeung, Alya Dina]]>;
<![CDATA[Arifin, Willdan Aprizal]]>;
<![CDATA[Rosalia, Ayang Armelita]]>
<![CDATA[ SemanTIK : Teknik Informasi Vol 8, No 2 (2022): ]]>
Publisher : <![CDATA[Informatics Engineering Department of Halu Oleo University ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.55679/semantik.v8i2.28419
<![CDATA[Produksi ikan di Muara Gading Mas menurun dengan adanya larangan penggunaan alat penangkapan ikan Pukat Hela (Trawls). Akan tetapi saat ini produksi ikan menunjukkan peningkatan seiring perkembangan alat tangkap modifikasi dari trawl yaitu jaring arad. Namun, informasi mengenai pola distribusi hasil tangkapan mulai dari ikan didaratkan di TPI sampai ke konsumen belum tersedia, selain itu belum pernah dilakukannya prediksi hasil tangkapan guna mendukung pasokan distribusi. Tujuan penelitian adalah mengetahui pola distribusi hasil tangkapan jaring arad dan menguji metode prediksi hasil tangkapan. Metode yang digunakan adalah studi kasus dengan pelaksanaan pada bulan November 2021 hingga Maret 2022. Guna mengetahui pola distribusi analisis yang diterapkan adalah Supply Chain sedangkan metode pengujian menggunakan analisis Conjugate Gradient pada Back Propagation Neural Network dalam memperoleh nilai terbaik. Didapatkan hasil dari analisis supply chain bahwa TPI Muara Gading Mas sudah mampu menyediakan pasokan untuk daerah sekitarnya sebesar 94% namun untuk tujuan luar kota sebesar 6%. Berdasarkan hasil pengujian BPNN, learning rate dengan 0.1, toleransi error 0.01 dan epoch 50 telah memperoleh akurasi terbaik dengan nilai mean square error (MSE) sebesar 1.2446 x 10-6. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma BPNN dapat diterapkan untuk metode prediksi alternatif.Kata kunci; Arad, Distribusi, Ikan, TPI Muara Gading Mas, Prediksi]]>
<![CDATA[PERANCANGAN INSTRUKSI KERJA DIGITAL CO-MANUFACTURING OPERATIONS SYSTEM (STUDI KASUS PT.XYZ) ]]>
<![CDATA[Putri, Anisa Diana]]>;
<![CDATA[Arifin, Jauhari]]>
<![CDATA[ SemanTIK : Teknik Informasi Vol 8, No 2 (2022): ]]>
Publisher : <![CDATA[Informatics Engineering Department of Halu Oleo University ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.55679/semantik.v8i2.28487
<![CDATA[PT. XYZ merupakan perusahaan yang menghasilkan produk nutrisi berkualitas di setiap tahap kehidupan manusia tetapi pada proses pengerjaan aplikasi DCOMS (Digital Co-Manufacturing Operations System) ini perlu adanya instruksi kerja untuk mempermudah suatu alur atau urutan dari langkah yang harus dilaksanakan untuk menyelesaikan sebuah pekerjaan. Tujuan penelitian ini yaitu untuk mengetahui cara mengunakaan aplikasi DCOMS (Digital Co-Manufacturing Operations System). Teknik pengumpulan data yang digunakan terdiri dari tiga langkah: metode wawancara, observasi, dan dokumentasi selama bulan Maret 2022. Hasil analisis (1) menunjukan bahwa aplikasi DCOMS (Digital Co-Manufacturing Operations System) ini memudahkan PT. XYZ untuk melihat pelaporan data yang berkaitan dengan perencanaan produksi, proses produksi, kualitas produksi, raw material, packaging material dan hasil produksi antar bagian dalam perusahaan, serta hubungan dengan distributor dan para outsourcing. (2) pembuatan pada instruksi kerja dan interaksi manusia-komputer pada aplikasi DCOMS (Digital Co-Manufacturing Operations System) juga dapat meningkatkan stok akurasi untuk kedepannya atau jangka waktu panjang dan mempermudah outsourcing dalam menginput data list batch order. (3) Pengembangan sistem informasi ini dapat memudahkan PT. XYZ untuk melihat status data list order dari berbagai rekanan pabrik.Kata kunci; Instruksi Kerja, DCOMS, Interaksi Manusia-Komputer, outsourcing, Sistem Informasi]]>
<![CDATA[RANCANG BANGUN SISTEM CCTV PENDETEKSI PENGGUNAAN MASKER SECARA OTOMATIS MENGGUNAKAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK ]]>
<![CDATA[Pratama, Elko Dedy]]>;
<![CDATA[Pramono, Bambang]]>;
<![CDATA[Sajiah, Adha Mashur]]>
<![CDATA[ SemanTIK : Teknik Informasi Vol 8, No 2 (2022): ]]>
Publisher : <![CDATA[Informatics Engineering Department of Halu Oleo University ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.55679/semantik.v8i2.28066
<![CDATA[Penerapan teknologi computer vision telah meluas ke berbagai aspek kehidupan. Computer vision dapat diterapkan pada Closed Circuit Television (CCTV) untuk membantu mendeteksi objek-objek tertentu yang terekam, misalnya deteksi penggunaan masker. CCTV pendeteksi masker dapat membantu penerapan kebijakan penggunaan masker di area rumah sakit, laboratorium, bandara dan area publik lainnya. Dalam menerapkan computer vision kedalam sistem CCTV membutuhkan metode deteksi objek yang tepat sesuai dengan kebutuhan. Metode yang dapat digunakan adalah metode Convolutional Neural Network yang menerapkan proses pembelajaran mandiri untuk mendeteksi objek. Penelitian ini menggunakan metode Convolutional Neural Network yang diterapkan pada sistem CCTV pendeteksi penggunaan masker secara otomatis. Berdasarkan hasil pengujian, penerapan metode Convolutional Neural Network pada sistem menghasilkan nilai rata-rata akurasi sebesar 83,19%.Kata kunci; Computer Vision,CCTV, Mask Detection, Convolutional Neural Network.]]>
