Garuda - Garba Rujukan Digital

Article Per Year (5 Year)

All

Bianglala Informatika : Jurnal Komputer dan Informatika Akademi Bina Sarana Informatika Yogyakarta

Bianglala
Website

Published by Universitas Bina Sarana Informatika

ISSN : 23388145 EISSN : 23389761 DOI : http://dx.doi.org/10.31294/bi

Core Subject : Science,

Computer Science & IT

JURNAL BIANGLALA INFORMATIKA telah memiliki ISSN baik versi cetak maupun online. Jurnal ini berisi tentang karya ilmiah hasil penelitian yang bertemakan: Sistem Pakar, Sistem Informasi, Web Programming, Mobile Programming, Games Programming, Data Mining, dan Sistem Penunjang Keputusan.

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

Articles 250 Documents

14 15 16 17 18

Uji Performa Teknik Klasifikasi untuk Memprediksi Customer Churn Anggito Wicaksono; Anita Anita; Tesa Nur Padilah
Bianglala Informatika Vol 9, No 1 (2021): Bianglala Informatika 2021
Publisher : LPPM Universitas Bina Sarana Informatika

Perkembangan industri telekomunikasi sangatlah cepat, hal ini dapat dilihat dari perilaku masyarakat yang menggunakan internet dalam berkomunikasi. Perilaku ini menyebabkan banyaknya perusahaan telekomunikasi dan meningkatnya internet service provider yang dapat menimbulkan persaingan antar provider. Pelanggan memiliki hak dalam memilih provider yang sesuai dan dapat beralih dari provider sebelumnya yang diartikan sebagai customer churn. Peralihan ini dapat menyebabkan berkurangnya pendapatan bagi perusahaan telekomunikasi sehingga penting untuk ditangani. Tujuan dari penelitian ini yaitu untuk mengetahui algoritme klasifikasi terbaik dan sesuai pada permasalahan customer churn. Penelitian ini dilakukan berdasarkan metode CRISP-DM sebagai alur penelitian dengan menerapkan tiga algoritme klasifikasi yaitu Logistic Regression, Decision Tree, dan Random Forest, yang dibantu dengan metode feature selection yaitu Backward Elimination untuk mengurangi variabel yang tidak signifikan. Hasil dari penelitian ini memperoleh bahwa algoritme Logistic Regression dengan Backward Elimination merupakan algoritme terbaik dengan nilai akurasi sebesar 82,23%, recall 57,22%, dan AUC sebesar 0,853 yang termasuk pada pemodelan good classification.

Menentukan Karyawan yang Layak Dirumahkan di Masa Pandemi COVID-19 Narti Narti
Bianglala Informatika Vol 9, No 1 (2021): Bianglala Informatika 2021
Publisher : LPPM Universitas Bina Sarana Informatika

Ditahun 2019 merupakan tahun kesedihan seluruh penduduk di bumi, karena banyak Negara yang terjangkit virus Corona (COVID-19) termasuk Negara Indonesia. Sampai dengan tahun 2020, COVID-19 di Indonesia belum juga hilang. Dengan adanya virus Corona ini menyebabkan adanya pembatasan sosial berskala besar (PSBB) yang mengharuskan penduduk untuk tidak melakukan aktivitas diluar rumah. Banyak perusahaan yang mengalami penurunan pendapatan akibat adanya virus tersebut sehingga berdampak adanya pengurangan tenaga kerja, seperti pada salah satu perusahaan yang menjadi bahan observasi penelitian ini. Sebuah perusahaan akan melakukan pengurangan karyawan namun mengalami kesulitan dalam memilih karyawan yang layak dirumahkan. Penelitian ini dilatarbelakangi oleh adanya alasan tersebut, sehingga penulis memutuskan menggunakan metode SAW (Simple Addictive Weighting) untuk membantu mengambil keputusan memilih karyawan yang layak dirumahkan dengan kriteria kedisiplinan, pengetahuan, sikap, kemampuan, penampilan dengan jumlah alternatif 42 orang karyawan. Dalam penelitian ini penulis menentukan alternatif berdasarkan pencarian sampling yang dilakukan menggunakan rumus slovin. Penggunaan metode SAW ini berkonsep dasar menjumlahkan penilaian kinerja pada semua alternatif di semua atribut dengan bobot.

Penerapan Metode Rapid Application Development pada Sistem Informasi Persediaan Barang berbasis Web Biktra Rudianto; Yuni Eka Achyani
Bianglala Informatika Vol 8, No 2 (2020): Bianglala Informatika 2020
Publisher : LPPM Universitas Bina Sarana Informatika

At this time information technology is developing very rapidly and requires business actors to be able to follow the developments and advances of the times, especially in the world of technology and information. Inventory of merchandise is a company asset that is one of the assets included in current assets. Merchandise inventories are company assets that are purchased and stored to be resold and make a profit. Recording of merchandise inventory that is still manual, such as data collection of incoming goods, demand for goods, delivery of goods, returns of goods to the preparation of reports will certainly result in the accumulation of goods request notes. The difficulty of data collection of requests for goods from branches to deliver goods, errors in goods requested and sent, the length of time to record the return of goods, errors in calculating the stock of goods and difficulty in obtaining reports when needed are also one of the obstacles in the process of merchandise inventory. Therefore, a web-based inventory information system is needed in order to make it easier for users to manage the inventory process of their merchandise, so that it can simplify the process of recording, storing, searching and making reports. In designing a web-based inventory information system, the author uses the Rapid Application Development (RAD) method. This information system is the best solution for solving problems in managing inventory. With the use of computer data technology, managed data becomes faster, reduces time inefficiency and reduces the occurrence of errors in processing data.

ANALISA CLUSTER APLIKASI PADA APP STORE DENGAN MENGGUNAKAN METODE K-MEANS Sofian Wira Hadi; Muhammad Fahmi Julianto; Syaifur Rahmatullah; Windu Gata
Bianglala Informatika Vol 8, No 2 (2020): Bianglala Informatika 2020
Publisher : LPPM Universitas Bina Sarana Informatika

Bagi para pengguna iphone, salah satu tempat untuk mengunduh ratusan ribu aplikasi android adalah App Store. Aplikasi-aplikasi iOS di bagi menjadi ketegori-ketegori yang unik. Di dalam aplikasi iOS ini terdapat aplikasi-aplikasi yang berbayar dan gratis. Dengan kategori tersebut pengguna bisa dengan mudah mencari aplikasi yang dibutuhkannya. Pada penelitian ini kami menggunakan metode K-Means untuk melihat ciri-ciri dari atribut yang ada. Dataset App Store diambil dari website resmi kaggle. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menganalisa hasil cluster dari K-Means. Hasil dari penelitian adalah adanya sebuah cluster yang memiliki ciri-ciri aplikasi yang ideal, yaitu nilai user rating tinggi, harga yang cukup lumayan dan memiliki ukuran aplikasi yang rendah.

Seleksi Atribut dan Optimasi Parameter Algoritma Regresi Linier Pada Datasets Software Effort Estimation Wahyutama Fitri Hidayat; Ahmad Setiadi; Yesni Malau; Muhammad Fahmi Julianto
Bianglala Informatika Vol 9, No 1 (2021): Bianglala Informatika 2021
Publisher : LPPM Universitas Bina Sarana Informatika

Software Effort Estimation merupakan proses estimasi perangkat lunak sebagai suatu proses yang penting dalam proyek perangkat lunak. Berbagai penelitian yang sudah dilaksanakan sudah melakukan estimasi perangkat lunak dengan berbagai metode, baik metode machine learning maupun non machine learning. Penelitian ini dengan menggunakan data set eksperimen seleksi atribut forword selection dan optimasi Particle Swarm Optimization pada parameter proyek menggunakan teknik regresi linier sebagai estimasinya. Dataset software estimation effort yang digunakan dalam penelitian ini adalah yakni Albrech, Kamrer, Desharnais, Maxwell, Kitchenham CSC, Cocomo NASA v1, Cocomo NASA v2. Setelah itu peneliti melakukan seleksi atribut dan optimasi digunakan sebagai seleksi parameter proyek, hasil seleksi yang akan dibandingkan pada saat melakukan Software Effort Estimation menggunakan aplikasi Rapid Minner. Namun terdapat dua dataset yaitu Maxwell dan Cocomo Nasa V2 baik nilai RMSE maupun nilai AE tidak mengalami penurunan, sedangkan pada dataset Albrecth dan China untuk nilai AE juga tidak mengalami penurunan, Estimasi untuk dataset lainya semakin baik setelah di lakukan seleksi fitur forword selection dan optimalisasi Particle Swarm Optimization. Hal tersebut menunjukan bahwa semakin rendah nilai error AE dan RMSE maka semakin tepat nilai estimasi yang dihasilkan.Berdasarkan nilai RMSE dan AE yang dihasilkan maka dapat disimpulkan bahwa dataset yang dihasilkan seleksi atribut forword selection dan optimalisasi Particle Swarm Optimization menggunakan algoritma linier regresi dataset Albrecht menunjukan hasil lebih baik dibanding dataset lainya. Kata Kunci : Software Effort Estimation, Regresi Linier, Forword Selection, Particle Swarm Optimization.

Komparasi Adaboost dan Bagging Dengan Naïve Bayes Pada Dataset Bank Direct Marketing Rousyati Rousyati; Amin Nur Rais; Noor Hasan; Richky Faizal Amir; Warjiyono Warjiyono
Bianglala Informatika Vol 9, No 1 (2021): Bianglala Informatika 2021
Publisher : LPPM Universitas Bina Sarana Informatika

Kampanye pemasaran produk bank secara langsung memiliki kegunaan bagi marketer untuk menawarkan produk baru kepada calon pelanggan yang ditargetkan. Dengan menggunakan data yang sudah ada yang bersumber dari pengalaman melakukan pemasaran dapat digunakan sebagai data yang akan diolah untuk membuat keputusan dimasa depan. Dengan menggunakan algoritma klasifikasi naïve bayes yang digabungkan dengan ensemble adaboost dan baaging, dilakukan percobaan untuk mendapatkan hasil komparasi akurasi dan presisi terbaik. Penelitian ini dilakukan dengan melakukan 4 kali percobaan dengan skema hanya dengna algoritma naïve bayes, naïve bayes dengan adaboost, naïve bayes dengan bagging, dan naïve bayes dengan adaboost dan bagging. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penggunaan algoritma naïve bayes dengan adaboost dan bagging menghasilkan nilai akurasi terbaik sebesar 90,29%. Sedangkan pada presisi, diketahui bahwa nilai presisi terbaik pada percobaan algoritma naïve bayes saja dan naïve bayes dengna bagging dengan nilai presisi yang sama sebesar 94,99%.Kata Kunci : adaboost, bagging, naïve bayes, imbalance class

APLIKASI SISTEM PENILAIAN PERKEMBANGAN ANAK PADA POS PAUD ABIMANYU Sardiarinto Sardiarinto; Gunawan Budi Sulistyo; Lina Ayu Safitri; Sri Kiswati
Bianglala Informatika Vol 8, No 2 (2020): Bianglala Informatika 2020
Publisher : LPPM Universitas Bina Sarana Informatika

Pendidikan anak usia dini memiliki prinsip dalam pembelajaran yaitu bermain sambil belajar sehingga penilaian yang dilakukan harus memiliki kekhususan tersendiri, berbeda dengan penilaian untuk sekolah dasar dan menengah, yang perlu dilaksanakan secara cermat dan hati-hati. Proses penilaian merupakan bagian yang tak terpisahkan dari proses pembelajaran dan bersifat menyeluruh (holistik) yang mencakup semua aspek perkembangan anak didik baik aspek sikap, ilmu pengetahuan maupun keterampilan. Teknologi perlu dimanfaatkan untuk memaksimalkan proses penilaian perkembangan anak pada pendidikan anak usia dini ABIMANYU pada saat ini. Model proses pengembangan Aplikasi yang digunakan adalah metode waterfall mulai dari analisa kebutuhan, kemudian dilanjutkan dengan design sistem dan software, pembuatan kode program dan pengujian. Penelitian ini menghasilkan Aplikasi penilaian perkembangan anak menggunakan teknologi berbasis android yang mampu menunjang proses penilaian perkembangan anak oleh guru PAUD secara optimal dan juga mampu menghasilkan laporan yang cepat dan benar.Kata Kunci: Penilaian Perkembangan, Aplikasi Android, Anak Usia Dini

Audit Absensi Online Aplikasi BeeAtt Dengan Metode Cobit 4.1 Domain ME (Monitor and Evaluate) Pada PT. Prawathiya Karsa Pradiptha Bekasi Muhammad Billal Mardilla; Anna Mukhayaroh
Bianglala Informatika Vol 8, No 2 (2020): Bianglala Informatika 2020
Publisher : LPPM Universitas Bina Sarana Informatika

Abstract - Teknologi informasi (TI) telah menjadi tulang punggung dan elemen terpenting bagi perusahaan agar bertahan hidup serta berkesempatan dalam memperoleh keunggulan kompetitif. Begitu juga dengan PT Prawathiya Karsa Pradiptha , yang memiliki ketergantungan dengan teknologi. Konsep dasar adalah bahwa kerangka COBIT di IT Kontrol berdasarkan penentuan informasi yang diperlukan untuk mendukung tujuan bisnis dan informasi yang dihasilkan dari aplikasi gabungan dari proses TI dan sumber daya terkait. Penelitian ini membahas tata kelola IT pada aplikasi absensi online di PT Prawathiya Karsa Pradiptha , khususnya dalam sistem informasi dengan menggunakan COBIT sebagai kerangka pemantauan dan evaluasi (ME). Setelah analisis proses yang terkait dengan PT Prawathiya Karsa Pradiptha umumnya memiliki tingkat kematangan (Maturity Level) di tingkat 3 (proses didefinisikan) di mana harapan manajemen umum di tingkat 3 (proses di definisikan) sudah dapat tercapai namun masih ada beberapa hal yang harus ditingkatkan lagi. Nilai Index naik kematangan menunjukkan tingkat kedewasaan dalam setiap proses. Untuk mencapai tingkat kematangan yang PT Prawathiya Karsa Pradiptha memiliki strategi untuk mengatasi kesenjangan yang ada.Kata Kunci : Tata Kelola TI, COBIT, Domain ME, BeeAtt

Sistem Informasi Pembelian Bahan Baku Makanan Menggunakan Metode Waterfall Minda Septiani; Verra Sofica; Rahayu Ningsih; Noor Hasan
Bianglala Informatika Vol 9, No 1 (2021): Bianglala Informatika 2021
Publisher : LPPM Universitas Bina Sarana Informatika

Abstrak - Sistem Informasi merupakan penunjang yang dapat mempermudah perusahaan juga karyawan dalam berbagai hal, bahan baku merupakan salah satunya. Bahan baku merupakan faktor utama penunjang kelancaran proses produksi, sehingga harus memiliki sistem yang baik agar tidak terjadi keterlambatan dalam pengiriman. Usaha yang bergerak dalam bidang penjualan berikut dengan penyajian bahan baku yang dalam setiap pembelian bahan bakunya masih dilakukan pencatatan secara manual, yang mengakibatkan sering terjadi kesalahan pencatatan data transaksi serta pembuatan laporannya. Solusi pemecahan masalah adalah dengan membuatkan sistem informasi dengan menggunakan metode sekuensial linier (waterfall). Merancang sistem informasi akan menjadi solusi pemecahan masalah yang ada. Sistem informasi menggunakan Java Netbeans dan MYSQL sebagai database. Dengan adanya sistem tersebut penulis berharap agar pengolahan data transaksi menjadi lebih cepat, sehingga lebih mudah dan tepat dalam menunjang operasional. Kata Kunci : Sistem Informasi, Bahan Baku, Waterfall Abstract - Information System is a support that can make it easier for companies and employees in various ways, raw materials are one of them. Raw materials are the main factor supporting the smooth production process, so it must have a good system so that there are no delays in delivery. Businesses that are engaged in selling along with the presentation of raw materials in which each purchase of raw materials is still recorded manually, which results in frequent errors in recording transaction data and in making reports. The solution to the problem is to create an information system using a linear sequential method (waterfall). Designing an information system will be a solution to solving existing problems. The information system uses Java Netbeans and MYSQL as a database. With this system, the authors hope that transaction data processing becomes faster, making it easier and more precise in supporting operations. Keywords: Information Systems, Raw Materials, Waterfall

Penerapan Association Rule Menggunakan Apriori Untuk Rekomendasi Produksi Roti Dwi Hartanti; Indah Nofikasari; Muhammad Arizal Yusuf Hermawan; Dwi Handayani
Bianglala Informatika Vol 9, No 1 (2021): Bianglala Informatika 2021
Publisher : LPPM Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/bi.v9i1.9941

Bisnis mulai berkembang pesat pada masa sekarang. Salah satunya adalah bisnis dalam bidang bakery. Mega Saputera Bakery merupakan salah satu usaha dibidang penjulaan roti. Banyak jenis roti yang dijual dengan rasa yang berbeda-beda antara lain roti pisang coklat, roti mocca, roti konde, roti donat, roti pisang coklat goreng, roti kelapa, roti strawberry dan roti nanas. Dalam satu hari banyak transaksi yang terjadi pada pembelian roti. Tujuan dari penelitian yang dilakukan dengan pemodelan association rule untuk mengetahui pola pembelian roti oleh konsumen. Berdasarkan pola pembelian maka dapat di rekomendasikan produksi roti. Rekomendasi ini akan bermanfaat dalam prosuksi roti sehingga dalam produksi roti akan lebih optimal dan tidak merugikan pemilik karena banyak roti yang tidak terjual. Pada penelitian yang dilakukan nilai support dan nilai confident yang digunakan niali support minimal 25% dan nilai confident minimal 70%. Hasil penelitian didapatkan hasil untuk kombinasi 2 itemset didapatkan 11 kombnasi 2 itemset, 10 kombinasi 3 itemset dan 5 Kombinasi 4 itemset. Nilai lift ratio paling tinggi 2,073 dan paling rendah 1.285

Page 16 of 25 | Total Record : 250

14 15 16 17 18

Filter by Year

2013 2025

Filter By Issues

All Issue Vol 13, No 2 (2025): Bianglala Informatika 2025 Vol 13, No 1 (2025): Bianglala Informatika 2025 Vol 12, No 2 (2024): Bianglala Informatika 2024 Vol 12, No 1 (2024): Bianglala Informatika 2024 Vol 11, No 2 (2023): Bianglala Informatika 2023 Vol 11, No 1 (2023): Bianglala Informatika 2023 Vol 10, No 2 (2022): Bianglala Informatika 2022 Vol 10, No 1 (2022): Bianglala Informatika 2022 Vol 9, No 2 (2021): Bianglala Informatika 2021 Vol 9, No 1 (2021): Bianglala Informatika 2021 Vol 8, No 2 (2020): Bianglala Informatika 2020 Vol 8, No 1 (2020): Bianglala Informatika 2020 Vol 7, No 2 (2019): Bianglala Informatika 2019 Vol 7, No 1 (2019): Bianglala Informatika 2019 Vol 6, No 2 (2018): Bianglala Informatika 2018 Vol 6, No 1 (2018): Bianglala Informatika 2018 Accepted Paper 2018 Vol 5, No 2 (2017): Bianglala Informatika 2017 Vol 5, No 1 (2017): Bianglala Informatika 2017 Vol 4, No 2 (2016): Bianglala Informatika 2016 Vol 4, No 1 (2016): Bianglala Informatika 2016 Vol 3, No 2 (2015): Bianglala Inormatika 2015 Vol 3, No 1 (2015): Bianglala Informatika 2015 Vol 2, No 2 (2014): Bianglala Informatika 2014 Vol 2, No 2 (2014): Bianglala Informatika 2014 Vol 2, No 1 (2014): Bianglala Informatika 2014 Vol 1, No 1 (2013): Bianglala Informatika 2013 More Issue

Home Page

OAI Link

Editorial Team

Contact

Reviewer

Google Scholar

Contact Name
Noor Hasan

Contact Email
noor.nhs@bsi.ac.id

Phone
+628156652365

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

Editorial Address
Jl. Ringroad Barat, Gamping Kidul, Ambarketawang, Kec. Gamping, Kabupaten Sleman, Daerah Istimewa Yogyakarta 55184

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 Noor Hasan

Contact Email noor.nhs@bsi.ac.id

Phone +628156652365

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

Editorial Address Jl. Ringroad Barat, Gamping Kidul, Ambarketawang, Kec. Gamping, Kabupaten Sleman, Daerah Istimewa Yogyakarta 55184

Location Kota adm. jakarta barat, Dki jakarta INDONESIA

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Contact Name
Noor Hasan

Contact Email
noor.nhs@bsi.ac.id

Phone
+628156652365

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

Editorial Address
Jl. Ringroad Barat, Gamping Kidul, Ambarketawang, Kec. Gamping, Kabupaten Sleman, Daerah Istimewa Yogyakarta 55184

Location
Kota adm. jakarta barat,

Dki jakarta

INDONESIA