Garuda - Garba Rujukan Digital

Article Per Year (5 Year)

All

Jurnal Informatika

ji
Website

Published by Universitas Bina Sarana Informatika

ISSN : 23556579 EISSN : 25282247 DOI : https://doi.org/10.31294/ji.v4i2

Core Subject : Science,

Computer Science & IT

Jurnal Informatika respects all researchers Technology and Information field as a part spirit of disseminating science resulting and community service that provides download journal articles for free, both nationally and internationally. The editorial welcomes innovative manuscripts from Technology and Information field. The scopes of this journal are: Expert System Decision Support System Data Mining Artificial Intelligence System Machine Learning Genetic Algorithms Business Intelligence and Knowledge Management Big Data the manuscripts have primary citations and have never been published online or in print. Every manuscript will be checked the plagiarism using Turnitin software. If the manuscript indicated major plagiarism, the manuscript is rejected.

Arjuna Subject : Ilmu Komputer (semua kategori) - Ilmu Komputer (Lain-Lain)

Articles 316 Documents

13 14 15 16 17

Sentimen Analisis Berinternet Pada Media Sosial dengan Menggunakan Algoritma Bayes fauzi, ahmad; Akbar, Muhammad Faittullah; Asmawan, Yudhi Ferdi Andri
Jurnal Informatika Vol 6, No 1 (2019): April 2019
Publisher : LPPM Universitas Bina Sarana Informatika

Dalam penelitian analisis sentimen iniÂ proses klasifikasi dokumen di bagiÂ dalam dua kelas, yaitu kelas sentimen positif dan negatif. Media sosial telah menyediakan tempat bagi pengguna web untuk mengungkapkan berbagi pemikiran, pendapat dan menyampaikan berita tentang topik yang berbeda dalam sebuah acara . Data diperoleh dari jejaring sosial Instagram berdasarkan komentar yang ada . Penelitian ini bertujuan untuk menentukan sentimen publik terhadap universitas yang disampaikan di Instagram , sehingga membantu usaha untuk melakukan riset marketing atas opini publik. Klasifikasi algoritma seperti Naive Bayes (NB) yang diusulkan oleh banyak peneliti untuk digunakan dalam analisis sentimen teks. Algoritma Naive Bayes dan metodenya, akan diuji dengan dua masukan dengan menggunakan komentar tokenize and Transform Case yang positif (100 teks komentar) dan negatif (100 komentar teks),akurasi yang di dapat algoritma Naive Bayes 76.50%+/-7.76%(mikro:76.50). Hasil penelitian menunjukkan bahwa Naive Bayes (NB) mendapatkan hasil terbaik dan akurat.

PENERAPAN METODE AHP UNTUK MENENTUKAN KUALITAS PAKAIAN JADI DI INDUSTRI GARMENT Rizal Rachman
Jurnal Informatika Vol 6, No 1 (2019): April 2019
Publisher : LPPM Universitas Bina Sarana Informatika

Dalam era globalisasi, persaingan bisnis menjadi sangat tajam, baik dipasar nasional maupun di pasar internasional. Meningkatnya intensitas persaingan dan jumlah pesaing juga menuntut setiap perusahaan untuk selalu memperhatikan kebutuhan dan keinginan konsumen serta berusaha memenuhi apa yang mereka harapkan dengan cara yang lebih memuaskan dari pada yang dilakukan para pesaing. Kualitas merupakan faktor terpenting untuk menghasilkan standart mutu dalam mengambil keputusan. Selama ini di perusahaan hanya mengandalkan perhitungan manual untuk sistem penunjang keputusan. Biasanya penilaian terhadap kualitas suatu jenis pakaian biasanya bergantung pada jenis bahannya. Padahal bukan hanya bahan pakaian saja yang bisa menjadi acuan kualitas. Berbagai hal detail lainnya juga patut menjadi perhatian, misalnya bagian jahitan. Maka dari itu peneliti akan membuat perhitungan dengan menggunakan metode AHP (Analytic Hierarchi Process) dengan mendefinisikan masalah, pembuatan struktur hierarki serta menentukan kriteria-kriteria dan alternatif-alternatif pilihan. Selanjutnya menghitung nilai Eigen Vector dan menguji konsistensinya. Hasil penelitian menunjukkan sistem penunjang keputusan yang digunakan untuk menentukan kualitas pakaian jadi sudah dapat melakukan perhitungan dengan metode AHP lebih cepat dibandingkan perhitungan secara manual sehingga bisa lebih efesien dan tingkat keakuratan data

Mengatasi Imbalanced Class Pada Software Defect Prediction Menggunakan Two-Step Clustering-Based Undersampling dan Bagging Tehcnique Muhammad Faittullah Akbar; Ilham Kurniawan; Ahmad Fauzi
Jurnal Informatika Vol 6, No 1 (2019): April 2019
Publisher : LPPM Universitas Bina Sarana Informatika

Ketidakseimbangan kelas seringkali menjadi masalah di berbagai set data dunia nyata, di mana satu kelas (yaitu kelas minoritas) berisi sejumlah kecil titik data dan yang lainnya (yaitu kelas mayoritas) berisi sejumlah besar titik data. Sangat sulit untuk mengembangkan model yang efektif dengan menggunakan data mining dan algoritma machine learning tanpa mempertimbangkan preprocessing data untuk menyeimbangkan set data yang tidak seimbang. Random undersampling dan oversampling telah digunakan dalam banyak penelitian untuk memastikan bahwa kelas yang berbeda mengandung jumlah titik data yang sama. Dalam penelitian ini, kami mengusulkan kombinasi two-step clustering-based random undersampling dan bagging technique untuk meningkatkan nilai akurasi software defect prediction. Metode yang diusulkan dievaluasi menggunakan lima set data dari repositori program data metrik NASA dan area under the curve (AUC) sebagai evaluasi utama. Hasil telah menunjukkan bahwa metode yang diusulkan menghasilkan kinerja yang sangat baik untuk semua dataset (AUC> 0,9). Dalam hal SN, percobaan kedua mengungguli percobaan pertama di hampir semua dataset (3 dari 5 dataset). Sementara itu, dalam hal SP, percobaan pertama tidak mengungguli percobaan kedua di semua dataset. Secara keseluruhan percobaan kedua mengungguli dan lebih baik daripada percobaan pertama karena evaluasi utama dalam klasifikasi kelas yang tidak seimbang seperti SDP adalah AUC Oleh karena itu, dapat disimpulkan bahwa metode yang diusulkan menghasilkan kinerja yang optimal baik untuk set data skala kecil maupun besar.

ANALISA PENGARUH MOBILE APPLICATION DALAM MENUNJANG KEBERHASILAN WIRAUSAHA DI KOTA BEKASI Muhamad Hasan; Ahmad Hafidzul Kahfi; Doni Purnama Alamsyah
Jurnal Informatika Vol 6, No 1 (2019): April 2019
Publisher : LPPM Universitas Bina Sarana Informatika

Technopreneur dibutuhkan sebagai kunci keberhasilan negara dalam membangun perekonomian bangsa yang lebih baik. Dengan memanfaatkan teknologi menjadikan peluang adanya mobile application dalam menunjang keberhasilan masyarakat berwirausaha dengan menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi penggunanan mobile application. Untuk mengetahui penerimaan sistem yang digunakan pada mobile application, digunakan model TAM (Technology Acceptance Model) yang dipengaruhi oleh dua faktor yaitu perceived ease of use dan perceived usefulness. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui seberapa besar pengaruh mobile application terhadap kegiatan wirasuaha di kota Bekasi dengan menggunakan fitur Go-Food pada mobile application Gojek. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa variabel bebas yang terdiri dari persepsi kemanfaatan dan persepsi kemudahan memberikan sumbangan sebesar 38,6% terhadap pengaruh mobile application dalam menunjang wirausaha.

Pemanfaatan Plug-in DataTables untuk Sistem Informasi di Unit Indostamping PT Pura Barutama Ramos Somya; Beny Beny
Jurnal Informatika Vol 6, No 1 (2019): April 2019
Publisher : LPPM Universitas Bina Sarana Informatika

Saat ini, PT Pura Barutama unit Indostamping belum memiliki sistem informasi untuk melakukan proses request permintaan perbaikan dan memberikan laporan secara sistematis. Proses pengelolaan data masih menggunakan Microsoft Excel. Hal ini dapat mengakibatkan resiko dicatat secara berulang, dan adanya masalah yang tidak dicatat karena sibuknya staf IT dalam melayani permintaan perbaikan dari user lain. Salah satu cara untuk meminimalisasi permasalahan tersebut adalah dengan membuat sistem informasi helpdesk ticketing system dengan plug-in DataTables. Hasil aplikasi bisa menjadi wadah untuk memberikan laporan secara sistematis dan prosedural, dengan tampilan yang user-friendly dan dapat mengatasi masalah yang ada di PT Pura Barutama unit Indostamping.

Penerapan Algoritma Naïve Bayes untuk Rekomendasi Pakaian Wanita Ratih Yulia Hayuningtyas
Jurnal Informatika Vol 6, No 1 (2019): April 2019
Publisher : LPPM Universitas Bina Sarana Informatika

Banyak kegiatan jual beli yang dilakukan secara online yang tentunya sangat memudahkan bagi para pembeli. Salah satunya yaitu pembelian pakaian wanita, dalam memilih sebuah pakaian terkadang sebagai wanita merasa sangat membingungkan, dikarenakan banyak pilihan yang menarik. Selain itu ada beberapa faktor yang menjadi pertimbangan seperti tipe tubuh, bahan, model, warna dan harga. Dari faktor tersebut dibutuhkan sistem untuk rekomendasi pada saat pembelian pakaian wanita terutama yang dilakukan secara online. Algoritma Naïve Bayes merupakan pengklasifikasian probabilistik sederhana yang menghitung sekumpulan probabilitas dengan menjumlahkan frekuensi. Dengan Naïve Bayes diharapkan dapat memberikan keputusan yang akurat dalam menentukan rekomendasi pakaian wanita dengan atribut yang sudah ditentukan seperti style, price, rating, size, season, neckline, sleevelength, waiseline, material, fabrictype, decoration, patterntype, recommendation.

Komparasi Metode WP SAW dan WASPAS Dalam Penentuan Penerima Beasiswa Penelusuran Minat dan Kemampuan Amalia, Veradilla; Syamsuar, Dedy; Atika, Linda
Jurnal Informatika Vol 6, No 1 (2019): April 2019
Publisher : LPPM Universitas Bina Sarana Informatika

STMIK Bina Nusantara Jaya Lubuklinggau menawarkan beasiswa Penelusuran Minat dan Kemampuan (PMDK) kepada calon mahasiswa baru, dalam hal ini untuk melakukan proses seleksi penentuan penerima beasiswa PMDK pengolahan data masih dilakukan secara manual dengan melakukan tes wawancara dan melakukan perhitungan hasil dari wawancara. Proses seleksi yang dilakukan secara manual memiliki beberapa kelemahan sehingga besar kemungkinan akan terjadinya kesalahan dalam pengolahan data. Untuk Itu diperlukannya suatu Sistem Pendukung Keputusan yang dapat mempermudah dalam penentuan penerima beasiswa PMDK. Pada penelitian ini menggunakan analisa perhitungan komparasi metode WP, SAW dan WASPAS dalam penentuan penerima beasiswa penelusuran minat dan kemampuan (PMDK). Sistem dibuat menggunakan metode SAW karena memberikan nilai Alternatif tertinggi dan memberikan hasil perangkingan yang terbaik.

PENERAPAN TEOREMA BAYES UNTUK DIAGNOSIS PENYAKIT PADA IBU HAMIL BERBASIS ANDROID Nadya Paramitha; Erfian Junianto; Sari Susanti
Jurnal Informatika Vol 6, No 1 (2019): April 2019
Publisher : LPPM Universitas Bina Sarana Informatika

Angka kematian ibu di Indonesia, sebagian besar disebabkan oleh kurangnya pengetahuan mengenai kehamilan, terlambatnya penanganan di rumah sakit, kurangnya tenaga medis maupun fasilitas yang memadai dan mahalnya biaya untuk konsultasi membuat para ibu enggan untuk ke dokter ahli. Sistem pakar diagnosa pada ibu hamil ini diharapkan dapat memberikan pengetahuan mengenai diagnosa penyakit gangguan kehamilan pada ibu hamil, memberikan sarana media konsultasi mengenai penyakit pada kehamilan serta mengurangi banyaknya biaya konsultasi ke dokter ahli. Sistem pakar adalah sistem yang mampu menggambarkan penalaran seorang pakar agar komputer dapat menyelesaikan masalah seperti yang biasa dilakukan oleh para ahli atau pakar. Teorema Bayes adalah cara untuk mengetahui probabilitas bersyarat. Probabilitas bersyarat adalah probabilitas dari suatu peristiwa yang terjadi, mengingat bahwa itu memiliki beberapa hubungan dengan satu atau lebih peristiwa lainnya. Aplikasi sistem pakar ini memakai Android sebagai sistem operasinya. Sistem operasi berbasis Android merupakan sistem operasi yang bersifat open source sehingga mudah dikembangkan dan dioptimalkan. Hasil dari penelitian ini yaitu aplikasi sistem pakar yang dapat memberikan pengetahuan mengenai diagnosa penyakit gangguan kehamilan, menjadi media untuk berkonsultasi mengenai penyakit pada masa kehamilan.

MENDETEKSI KEAKURATAN METODE NOISE SALT AND PEPPER DENGAN MEDIAN FILTER Nurul Fadillah; Chicha Rizka Gunawan
Jurnal Informatika Vol 6, No 1 (2019): April 2019
Publisher : LPPM Universitas Bina Sarana Informatika

AbstractSuatu data atau informasi disajikan tidak hanya berupa data teks tetapi juga dapat berupa audio, video, dan gambar. Pada zaman sekarang, informasi sangatlah penting dan diperlukan, begitu juga informasi yang terdapat pada citra. Citra (image) atau istilah lain untuk gambar merupakan salah satu komponen multimedia yang berperan penting sebagai bentuk informasi visual. Dibandingkan dengan data teks, citra memiliki banyak informasi. Namun terkadang citra juga dapat mengalami penurunan yaitu degradasi atau penurunan kualitas yang disebabkan oleh derau / noise, warna terlalu kontras, kabur, dan lain-lain. Ada beberapa jenis noise dalam pengolahan citra salah satunya yaitu salt & pepper noise. Noise salt & pepper berbentuk seperti bintik hitam dan putih pada citra. Untuk mengurangi noise dibutuhkan suatu metode, salah satunya yaitu median filter. Pada makalah ini, citra yang bernoise salt and pepper, setelah direduksi menggunakan median filter, gambar yang bernoise tersebut langsung menjadi sebuah citra yang bersih yaitu citra yang dihasilkan sesuai dengan gambar aslinya.

Analisis Sentimen Review Restoran menggunakan Algoritma Naive Bayes berbasis Particle Swarm Optimization Retno Sari
Jurnal Informatika Vol 6, No 1 (2019): April 2019
Publisher : LPPM Universitas Bina Sarana Informatika

Terdapatnya aplikasi yang memudahkan untuk mengetahui ulasan dari suatu tempat atau makanan membuat pembaca dengan mudah menentukan tempat untuk mereka berwisata kuliner. Ulasan yang diberikan terdiri dari ulasan positif dan ulasan negatif. Algoritma Naive Bayes berbasis Particle Swarm optimization dilakukan untuk mengetahui apakah terdapat peningkatan akurasi. Dataset yang digunakan berupa review restoran yang dibagi menjadi 2 class yaitu class positif dan class negatif, data diujikan menggunakan 10 Fold Cross Validation. Analisis sentimen review restoran menggunakan Algoritma Naive Bayes berbasis Particle Swarm Optimization menghasilkan akurasi sebesar 82.45%. Hasil ini lebih baik dibandingkan dengan menggunakan algoritma Naive Bayes saja yang menghasilkan akurasi sebesar 74.34%.

Page 15 of 32 | Total Record : 316

13 14 15 16 17

Filter by Year

2014 2025

Filter By Issues

All Issue Vol 12, No 2 (2025): October Vol 12, No 1 (2025): April Vol 11, No 1 (2024): April 2024 Vol 11, No 2 (2024): October Vol 10, No 2 (2023): October 2023 Vol 10, No 1 (2023): April 2023 Vol 9, No 2 (2022): Oktober 2022 Vol 9, No 1 (2022): April 2022 Vol 8, No 2 (2021): September 2021 Vol 8, No 1 (2021): April 2021 Vol 7, No 2 (2020): September 2020 Vol 7, No 1 (2020): April 2020 Vol 6, No 2 (2019): September 2019 Vol 6, No 1 (2019): April 2019 Vol 5, No 2 (2018): Jurnal INFORMATIKA Vol 5, No 1 (2018): Jurnal INFORMATIKA Vol 4, No 2 (2017): Jurnal INFORMATIKA Vol 4, No 1 (2017): Jurnal INFORMATIKA Vol 3, No 2 (2016): Jurnal INFORMATIKA Vol 3, No 1 (2016): Jurnal INFORMATIKA Vol 2, No 2 (2015): Jurnal INFORMATIKA Vol 2, No 1 (2015): Jurnal INFORMATIKA Vol 1, No 2 (2014): Jurnal INFORMATIKA Vol 1, No 1 (2014): Jurnal INFORMATIKA More Issue

Home Page

OAI Link

Editorial Team

Contact

Reviewer

Google Scholar

Contact Name
Ricky Firmansyah

Contact Email
ricky.rym@bsi.ac.id

Phone
+6281318340588

Journal Mail Official
jurnal.informatika@bsi.ac.id

Editorial Address
Jl. Kramat Raya No.98, Kwitang, Kec. Senen, Kota Jakarta Pusat, DKI Jakarta 10450

Location
Kota adm. jakarta barat,

Dki jakarta

INDONESIA

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Home Page

OAI Link

Editorial Team

Contact

Reviewer

Google Scholar

Contact Name Ricky Firmansyah

Contact Email ricky.rym@bsi.ac.id

Phone +6281318340588

Journal Mail Official jurnal.informatika@bsi.ac.id

Editorial Address Jl. Kramat Raya No.98, Kwitang, Kec. Senen, Kota Jakarta Pusat, DKI Jakarta 10450

Location Kota adm. jakarta barat, Dki jakarta INDONESIA

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Contact Name
Ricky Firmansyah

Contact Email
ricky.rym@bsi.ac.id

Phone
+6281318340588

Journal Mail Official
jurnal.informatika@bsi.ac.id

Editorial Address
Jl. Kramat Raya No.98, Kwitang, Kec. Senen, Kota Jakarta Pusat, DKI Jakarta 10450

Location
Kota adm. jakarta barat,

Dki jakarta

INDONESIA