Bianglala Informatika : Jurnal Komputer dan Informatika Akademi Bina Sarana Informatika Yogyakarta
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.
Articles
250 Documents
<![CDATA[Aplikasi Sistem Informasi Koperasi Simpan Pinjam Dengan Metode Incremental ]]>
<![CDATA[Noor Hasan]]>;
<![CDATA[Wahyu Eko Susanto]]>
<![CDATA[ Bianglala Informatika Vol 8, No 2 (2020): Bianglala Informatika 2020 ]]>
Publisher : <![CDATA[LPPM Universitas Bina Sarana Informatika ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (1686.017 KB)
|
DOI: 10.31294/bi.v8i2.8622
<![CDATA[Abstrak - Dari penelitian sebelumnya menunjukkan trend koperasi yang gagal semakin meningkat pada taun 2014 saja ada sekitar 40% koperasi yang tidak aktif. Dimana salah satu faktor yang berpengaruh terhadap koperasi yang tidak aktif adalah kurangnnya penggunaan teknologi. Hal ini sejalan dengan data penggunaan teknologi informasi oleh koperasi Di indonesia yang hanya berkisar antara 25% sampai 30% yang menunjukkan penerapan teknologi di perkoperasian masih minim. Termasuk di dalamnya adalah koperasi simpan pinjam. Oleh karenanya perlu di buatkan sebuah aplikasi yang mamapu membantu koperasi dalam menjalanjan proses bisnisnya. Sehingga dapat meningkatkan serapan penggunaan teknologi pada koperasi dan mengurangi resiko kegagalan koperasi. Metode pengembangan perangkat lunak yang di gunakan pada Sistem informasi koperasi simpan pinjam adalah metode incremental. Hasil dari pembuatan aplikasi ini menunjukan Metode incremental bisa diterapkan dalam pembangunan sistem informasi koperasi Simpan Pinjam. Langkah-langkah di metode Incremental memudahkan dalam pengembangan Aplikasi karena langkah langkah dalam metode ini runtut dan sistematis. Hasil pengujian menggunakan Metode Black Box testing yang dilakukan terhadap sistem informasi koperasi menunjukkan semua fungsionalitas sistem dapat berjalan dengan baik. Selain menunjukkan fungsionalitas sistem berjalan dengan baik Pengujian juga menunjukkan bahwa sistem yang di hasilkan sudah dapat memenuhi kebutuhan pengguna sesuai dengan Analisa Kebutuhan perangkat lunak. Kata Kunci : Koperasi, Sistem Informasi, Incremental. Abstract - The Previous research shows that the trend of failed cooperatives has increased in 2014 alone, around 40% of cooperatives are inactive. Where one of the factors that influence an inactive cooperative is the lack of use of technology. This is in line with data on the use of information technology by cooperatives in Indonesia, which only ranges from 25% to 30%, which shows the application of technology in cooperatives is still minimal. This includes savings and loan cooperatives. Therefore it is necessary to make an application that is able to assist cooperatives in running their business processes. So as to increase the uptake of the use of technology in cooperatives and reduce the risk of cooperative failure. The software development method used in the savings and loan cooperative information system is the incremental method. The results of making this application show that incremental methods can be applied in the construction of savings and loan cooperative information systems. The steps in the Incremental method make it easy in Application development because the steps in this method are coherent and systematic. The results of testing using the Black Box testing method performed on cooperative information systems show that all system functionalities can work well. In addition to showing the functionality of the system is running well Testing also shows that the system produced has been able to meet user needs in accordance with the Analysis of Software Requirements.. Keywords: Koperasi , Information Systems, Incremental]]>
<![CDATA[CLUSTERING PENCAPAIAN TARGET PENJUALAN RUMAH PARA KARYAWAN MARKETING MENGGUNAKAN RAPID MINER DAN ALGORITMA K-MEANS ]]>
<![CDATA[Muhammad Fahmi Julianto]]>;
<![CDATA[Sofian Wira Hadi]]>;
<![CDATA[Setiaji Setiaji]]>;
<![CDATA[Windu Gata]]>;
<![CDATA[Rangga Pebrianto]]>
<![CDATA[ Bianglala Informatika Vol 8, No 2 (2020): Bianglala Informatika 2020 ]]>
Publisher : <![CDATA[LPPM Universitas Bina Sarana Informatika ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (1870.929 KB)
|
DOI: 10.31294/bi.v8i2.8189
<![CDATA[In the competition of the business world today, we are required to always develop business in order to always be successful in competition. Fachry PropertyLand is one of the business fields engaged in the sale of homes. Everywhere this shop must meet the needs of customers who are currently trending. On Land Fachry Property Around the issue that always appears regarding sales. Where many employees do not meet their sales targets. Based on this, it is expected to facilitate the Land Fachry Property in assessing the appropriateness of its employees in determining employees who have met the target, has not met the target and does not meet the target, in the grouping process, the grouping method will be used using the K-Me Clustering Algorithm as a method of manual replacement and in its implementation the Data Mining software uses RapidMiner Studio version 9.2. With the application of Rapid Miner Studio, it is expected that the owner of Fachry Propertyland can see the results of the grouping that meets the target, does not meet the target and does not meet the target. It is expected that the owner of Fachry Propertyland can take action on these employees.]]>
<![CDATA[PENERAPAN ALGORITMA NEURAL NETWORK UNTUK KLASIFIKASI KANKER PARU ]]>
<![CDATA[Evy Priyanti]]>
<![CDATA[ Bianglala Informatika Vol 9, No 1 (2021): Bianglala Informatika 2021 ]]>
Publisher : <![CDATA[LPPM Universitas Bina Sarana Informatika ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (419.052 KB)
|
DOI: 10.31294/bi.v9i1.9989
<![CDATA[Neural Network Algorithm is an algorithm that is used to study the workings of the human brain which is applied to neurons connected to billions of network requirements and is able to work in many data learning processes, in this case the neural network algorithm will study the classification of lung cancer. Lung cancer is the third largest type of cancer in Indonesia. Lung cancer is divided into three classes of lung cancer pathologically. Class 1 consists of 9 observations, class 2 consists of 13 observations and class 3 consists of 10 observations. The results of lung cancer testing with this neural network algorithm produce an accuracy value of 75%, thus the neural network algorithm can be ascertained in classifying the pathology of lung cancer obtained from a survey by Stefan Aeberhard with a total sample size of 32 people and a total of 57 attributes. , one class label attribute and 56 attributes in the form of a nominal integer with a limit between 0-3 classes in the UCI Dataset.]]>
<![CDATA[Sistem Pembelajaran Online Sebagai Upaya Peningkatan Mutu Pembelajaran di Tengah Pandemi Covid 19 ]]>
<![CDATA[Esti Wijayanti]]>;
<![CDATA[Anastasya Latubessy]]>
<![CDATA[ Bianglala Informatika Vol 9, No 1 (2021): Bianglala Informatika 2021 ]]>
Publisher : <![CDATA[LPPM Universitas Bina Sarana Informatika ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (851.878 KB)
|
DOI: 10.31294/bi.v9i1.9837
<![CDATA[Saat ini wabah COVID-19 atau yang masyarakat sering bicarakan adalah korona. Sehingga seluruh aktivitas manusia dibatasi agar dapat mengurangi penyebaran virus ini, termasuk kegiatan pembelajara baik di jenjang sekolah dasar, sekolah menengah pertama, sekolah menengah atas,sampai jenjang perkuliahan mulai menerapkan kegiatan belajar dari rumah atau pembelajaran online. Seluruh dosen serta guru di setiap daerah yang terdampak, diminta untuk menghentikan aktivitas kegiatan akademik seperti pembelajaran tatap muka dan perkuliahan secara tatap muka. Sebagai tindak lanjut dari surat edaran tersebut seluruh perguruan tinggi dan sekolah juga diminta untuk mengeluarkan kebijakan tentang proses pembelajaran secara daring bagi siswa di sekolahan. Guru serta dosen juga merasakan perubahan dari tatap muka menjadi tatap maya. Yang mau tidak mau guru dan dosen melaksanakan pembelajaran jarak jauh. Pembuatan aplikasi untuk pembelajaran daring sangat penting untuk pengajar khususnya. Aplikasi dibuat berbasis web untuk memenuhi kebutuhan guru, yang dapat diakses melalui smart phone. Luaran yang diharapkan guru dapat melakukan pembelajaran online dengan mengunakan aplikasi berbasis web yang dapat di terapkan di sekolahan]]>
<![CDATA[Optimasi Metode K-Nearest Neighbours dengan Backward Elimination Menggunakan Dataset Software Effort Estimation ]]>
<![CDATA[Wawan Nugroho]]>
<![CDATA[ Bianglala Informatika Vol 8, No 2 (2020): Bianglala Informatika 2020 ]]>
Publisher : <![CDATA[LPPM Universitas Bina Sarana Informatika ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (851.26 KB)
|
DOI: 10.31294/bi.v8i2.10004
<![CDATA[Klasifikasi banyak digunakan untuk menentukan keputusan sesuai pengetahuan baru yang didapat dari pengolahan data lampau menggunakan perhitungan suatu algoritma. Metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini metode eksperimental adapun tahapan metode tersebut pesiapan dataset, preprosesing, seleksi fitur kemudian evauasi model dengan RMSE dan AE. K-Nearest Neighbor merupakan salah satu algoritma yang digunakan untuk klasifiksi dan juga prediksi yang menggunakan metode supervised learning. Algoritma K-Nearest Neighbor memiliki keunggulan pelatihan yang sangat cepat, sederhana dan mudah dipahami, K-Nearest Neighbor juga memiliki kekurangan dalam menentukan nilai K dan pemilihan atribut terbaik. Untuk megoptimalkan algorittma K-Nearest Neighbor digunakan seleksi fitur Backward Elimination, memiliki fungsi untuk mengoptimalkan kinerja suatu model dengan sistem kinerja mundur, digunakan untuk memilih atribut yang paling relevan. Hasil penelitian menunjukan bahwa K-Nearest Neighbor dengan Backward Elimination memiliki Root Mean Square Erorr (RMSE) dan Absolute Erorr (AE) pada dateset Software Effot Estimation menujukan hasil yang lebih optimal dibandingkan hanya menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor.]]>
<![CDATA[PERANCANGAN SISTEM INFORMASI INVENTORY PADA TOKO ROSADAH ]]>
<![CDATA[Hisbikal Haqqi Muflihin]]>;
<![CDATA[Harry Dhika]]>;
<![CDATA[Santy Handayani]]>
<![CDATA[ Bianglala Informatika Vol 8, No 2 (2020): Bianglala Informatika 2020 ]]>
Publisher : <![CDATA[LPPM Universitas Bina Sarana Informatika ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (724.061 KB)
|
DOI: 10.31294/bi.v8i2.8712
<![CDATA[Sistem informasi inventory merupakan sebuah hal keharusan yang harus dimiliki sebuah perusahaan ataupun usaha yang bergerak pada bidang penjualan dan pembelian agar dapat mengolah data transaksi yang berkaitan dengan persedian dapat dilakukan secara efektif dan efisien, diketahui pelaksanaan sistem inventory di Toko Rosadah masih menggunakan sistem pengolahan data secara manual seperti lamanya mencari data penjualan produk, data pembelian produk maupun pencarian stok produk yang sudah habis atau yang akan habis, retur pembelian produk tidak terkontrol dan juga sering terjadinya kesalahan proses pembuatan laporan dalam perhitungan dan persediaan stok produk yang masih kurang efektif maupun metode pembayaran yang masih menggunakan nota tulis. Untuk dapat mengolah data transaksi yang jumlah cukup banyak diperlukan alat khusus untuk dapat menanganinya oleh sebab itu komputer lah yang menjadi pilihan yang tepat dari berbagai sisi. Dari sisi kecepatan, ketelitian dan keakuratan yang dimilikinya dengan bantuan piranti lunak yang mendukungnya oleh karena itu dibangunlah sebuah sistem informasi inventory dengan menggunakan metode pengembangan sistem air terjun atau yang biasa disebut dengan Waterfall yang melalui beberapa proses tahapan yaitu: requirement, design, implements, verification dan maintenance. Hasil dari penelitian ini ialah membangun sebuah aplikasi yang mampu membantu proses transaksi lebih mudah dan efisien yang dapat membantu pihak toko dalam melakukan kegiatan usahanya.]]>
<![CDATA[Metode Weighted Product Pada Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Bonus Pegawai Pada CV Bejo Perkasa ]]>
<![CDATA[Agung Sugiarto]]>;
<![CDATA[Robby Rizky]]>;
<![CDATA[Susilowati Susilowati]]>;
<![CDATA[Ayu Mira Yunita]]>;
<![CDATA[Zaenal Hakim]]>
<![CDATA[ Bianglala Informatika Vol 8, No 2 (2020): Bianglala Informatika 2020 ]]>
Publisher : <![CDATA[LPPM Universitas Bina Sarana Informatika ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (484.864 KB)
|
DOI: 10.31294/bi.v8i2.8806
<![CDATA[Penelitian ini membahas tentang permasalahan yang ada di lingkungan perusahaan cv bejo perkasa dimana permasalahanya yaitu memberikan bonus pegawai yang berada di lingkungan cv bejo perkasa.pemberianya sangat tidak merata dan tidak sesuai dengan kinerja pegawainya.tujuan dari penelitian ini adalah bagaimana agar bonus karyawan dapat diberikan secara adil sesuai kinerja pegawai itu sendiri karyawan yang akan mendapatkan bonus tersebut harus memenuhi kriteria diantaranya yaitu kreatifitas, absensi, profesionalitas, kebersihan, kerjasama, tanggung jawab, tatakrama dan penampilan yang sudah ditentukan oleh perusahaan agar perhitungan pemberian bonus lebih tepat sasaran maka akan diolah oleh metode Wighted Product. Metode WP merupakan metode pengambilan keputusan dengan cara perkalian untuk menghubungkan rating atribut, rating setiap atribut harus di pangkatkan dulu dengan bobot atribut yang bersangkutan.data yang digunakan dalam penelitian ini yaitu data dari hasil wawancara berupa kuesioner yang nanti diolah oleh metode WP tersebut. Hasil dari penelitian ini yaitu pemberian bonus terhadap karyawan akan merata dan adil sesuai kinerja pegawai tersebut dan berdampak pada kinerja pegawai yang rajin jika mendapatkan bonus akan semakin semangat dalam melakukan pekerjaan kedepanya jika pegawai yang sudah rajin semakin rajin akan berdampak pada perusahaan. Kesimpulan pada penelitian ini metode WP sangat cocok untuk penelitian ini. Kata Kunci : sistem pendukung keputusan,metode, Weighted Product, pemberian bonus, karyawan ]]>
<![CDATA[Perancangan Aplikasi untuk Manajemen Rekaman IP CCTV pada FTP Server FreeBSD ]]>
<![CDATA[Jonathan Chandra]]>
<![CDATA[ Bianglala Informatika Vol 9, No 1 (2021): Bianglala Informatika 2021 ]]>
Publisher : <![CDATA[LPPM Universitas Bina Sarana Informatika ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (49.152 KB)
|
DOI: 10.31294/bi.v9i1.9800
<![CDATA[Penggunaan IP CCTV di masyarakat merupakan sebuah hal yang umum pada akhir-akhir ini. Penggunaannya pun beragam mulai dari pemantauan lingkungan dari tindak kejahatan hingga pemantauan sebagai tindakan preventif dalam kebencanaan. Jenis dan bentuk IP CCTV semakin beragam dan sebagian besar sudah memiliki kemampuan untuk terhubung ke jaringan komputer, salah satunya adalah IP CCTV murah yang memanfaatkan koneksi FTP dalam operasinya. FreeBSD merupakan salah satu sistem operasi yang digunakan pada infrastruktur jaringan komputer dan juga memiliki kemampuan untuk dapat digunakan pada sistem tertanam khususnya dalam ekosistem IoT. Salah satu kekurangan dari penggunaan FTP server umumnya adalah tidak adanya fitur manajemen berkas rekaman IP CCTV. Dengan adanya sebuah aplikasi yang mampu mengelola rekaman pada penyimpanan FTP server tentunya mempermudah dalam hal pengolahan dan terutama dalam efisiensi penggunaan tempat penyimpanan yang kapasitasnya terbatas. Hal ini terbukti berhasil dengan hadirnya aplikasi tersebut sehingga penyimpanan rekaman IP CCTV pada suatu FTP server dapat dikelola dengan baik.]]>
<![CDATA[Penerapan Metode Algoritma C4.5 Dalam Klasifikasi Diagnosa Penyakit Umum Menggunakan WEKA ]]>
<![CDATA[Rachman Komarudin]]>;
<![CDATA[Puspa Vicenna Barulah Yudha]]>;
<![CDATA[Yana Iqbal Maulana]]>;
<![CDATA[Nurul Afni]]>;
<![CDATA[Agus Salim]]>;
<![CDATA[Irmawati Carolina]]>
<![CDATA[ Bianglala Informatika Vol 9, No 2 (2021): Bianglala Informatika 2021 ]]>
Publisher : <![CDATA[LPPM Universitas Bina Sarana Informatika ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (858.874 KB)
|
DOI: 10.31294/bi.v9i2.11537
<![CDATA[Kurangnya pengetahuan terhadap penyakit seperti DBD,Tifus dan ISPA yang disebabkan oleh virus perlu adanya tindakan atau penanganan secara cepat. Algoritma C4.5 merupakan klasifikasi yang mendapatkan hasil pohon keputusan yang mudah diinpretasikan. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui gejala-gejala penyakit yang disebabkan oleh virus seperti penyakit DBD (Demam Berdarah Dengue),Tifus dan ISPA (Infeksi Saluran Pernafasan Atas) menggunakan 4 parameter yaitu jenis kelamin,usia,keluhan dan suhu tubuh. Penelitian adalah mengklasifikasikan penyakit DBD,Tifus dan ISPA. Metode penelitian yang digunakan adalah data kuantitatif. Penelitian ini datanya didapat dari data sekunder. Metode yang digunakan yaitu Algoritma C4.5. Software yang dipakai untuk melihat hasil penelitian yang dibahas yaitu: software Weka 3.9. Hasil pembahasan pada software weka 3.9, tingkat akurasi data sebesar 64.2857 % atau 27 data dan dari tinggkat error sekitar 35.7134% atau 15 data. Dari data 42 jumlah kasus pasien puskesmas pujer kota bondowoso yang terkena penyakit seperti DBD, Tifus dan ISPA sehingga dapat disimpulkan bahwa yang di implementasikan kedalam software weka 3.9 dapat membantu puskesmas pujer dalam mandiagnosa penyakit umum.Lack of knowledge about diseases such as dengue fever, typhoid and ARI caused by viruses requires immediate action or treatment. The C4.5 algorithm is a classification that gets decision tree results that are easy to interpret. This study aims to determine the symptoms of diseases caused by viruses such as DHF (Dengue Hemorrhagic Fever), Typhus and ARI (Upper Respiratory Tract Infection) using 4 parameters, namely gender, age, complaints and body temperature. The research is to classify the diseases of DHF, Typhus and ARI. The research method used is quantitative data. This research data obtained from secondary data. The method used is the C4.5 algorithm. The software used to view the research results discussed are: Weka 3.9 software. The results of the discussion on the Weka 3.9 software, the data accuracy rate is 64.2857 % or 27 data and the error rate is around 35.7134% or 15 data. From the data of 42 cases of patients at Pujer Public Health Center in Bondowoso City who were affected by diseases such as DHF, Typhus and ISPA, it can be concluded that what is implemented into the Weka 3.9 software can help Pujer Health Center in diagnosing common diseases]]>
<![CDATA[Kajian TIK dan Karakteristik Organisasi : Perbedaan Optimalisasi Internet pada Aktivitas Operasional Lembaga Amil Zakat ]]>
<![CDATA[Hanifah Permatasari]]>;
<![CDATA[Indah Nofikasari]]>
<![CDATA[ Bianglala Informatika Vol 9, No 2 (2021): Bianglala Informatika 2021 ]]>
Publisher : <![CDATA[LPPM Universitas Bina Sarana Informatika ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (602.769 KB)
|
DOI: 10.31294/bi.v9i2.11169
<![CDATA[Lembaga Amil Zakat (LAZ) menerima tuntutan untuk dapat meningkatkan efektivitas dan efisiensi pelayanan dalam pengelolaan zakat, guna mewujudkan transparansi, akuntabilitas, pelayanan dan jangkauan citra lembaga. LAZ memiliki beberapa kantor perwakilan dan kantor layanan yang tersebar di berbagai daerah. Seluruh kegiatan operasional LAZ tidak hanya berada di kantor pusat saja, melainkan di kantor perwakilan juga. LAZ perlu berbagi data, dan meletakkan data-data tersebut secara terpusat. Internet menjadi salah satu alat yang memungkinkan LAZ dapat mengupayakan hal tersebut. Namun demikian, ternyata ada perbedaan karakteristik organisasi sehingga mempengaruhi perbedaan dalam optimalisasi internet. Penelitian ini telah menganalisis pemanfaatan internet pada kegiatan operasional LAZ, dan memaparkan temuan-temuan yang diperoleh ketika penelitian. Penelitian ini bersifat kualitatif, pengumpulan data dilakukan dengan pendekatan interpretif, dan wawancara dengan teknik snowball sampling pada enam LAZ. Hasilnya, adanya perbedaan kebutuhan organisasi menyebabkan adanya perbedaan pemanfaatan internet. Adapun perbedaan kebutuhan ini dipicu oleh kondisi perkembangan LAZ dan jumlah jangkauan relawan LAZ.]]>
