cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Wahyudin
Contact Email
Jurnal.tk@bsi.ac.id
Phone
+6285770777011
Journal Mail Official
jurnal.tk@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
Jurnal Teknik Komputer AMIK BSI
Published by Universitas Bina Sarana Informatika
ISSN : 24412436     EISSN : 25500120     DOI : http://dx.doi.org/10.31294/jtk
Core Subject : Science,
Computer Science & IT
Jurnal Teknik Komputer merupakan jurnal ilmiah yang diterbitkan oleh LPPM Universitas Bina Sarana Informatika. Jurnal ini berisi tentang karya ilmiah hasil penelitian yang bertemakan: Networking, Robotika, Aplikasi Sains, Animasi Interaktif, Pengolahan Citra, Sistem Pakar, Sistem Komputer, Soft Computing, Web Programming, Data Mining, dan Sistem Penunjang Keputusan. Jurnal Teknik Komputer berisi pokok-pokok permasalahan baik dalam pengembangan kerangka teoritis, implementasi maupun kemungkinan pengembangan sistem secara keseluruhan. Diharapkan setiap naskah yang diterbitkan di dalam jurnal ini memberikan kontribusi yang nyata bagi peningkatan sumberdaya penelitian di dalam bidang informatika dan komputer. Tim redaksi membuka komunikasi lebih lanjut baik kritik, saran dan pembahasan.
Arjuna Subject : Ilmu Komputer (semua kategori) - Ilmu Komputer (Lain-Lain)
Articles 336 Documents
 23   24   25   26   27 
Sistem Penunjang Keputusan Untuk Penentuan Ketua Ekstrakurikuler Menggunakan Metode Profile Matching Nazmi Uliah; Bakhtiar Rifai; Sopiyan Dalis
JURNAL TEKNIK KOMPUTER AMIK BSI Vol 7, No 2 (2021): JTK-Periode Juli 2021
Publisher : Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (262.594 KB) | DOI: 10.31294/jtk.v7i2.10658

Abstract

The role of the School Extracurricular (EKSKUL) in a junior high school, high school, vocational high school/equivalent has an important function in improving the quality of school environment, proper selection in determining the Chair of the EKSKUL is very necessary in order to be able to protect and become role models for students in the environment. school. The absence of a fixed application of specific criteria, and the absence of voter understanding in choosing the extracurricular chair according to the criteria, make this study more helpful in applying the criteria using the profile matching method. It is hoped that it can help the existing schools at MA Tarbiyah Islamiyah in facilitating the selection of the chairman of EKSKUL. The criteria that have been determined are Behavioral Aspects, Responsibility Aspects, Communication Aspects. The assessment was carried out by filling out a Likert scale questionnaire by the respondents, where Scale 5 = Very Good, Scale 4 = Good, Scale 3 = Doubtful, Scale 2 = Disagree, Scale 1 = Strongly Disagree. The results were processed using the profile matching method, and based on the results obtained, the top-ranking was Dhiyah Fathiyyah with a final score of 4.86. So it can be concluded that there is an influence in determining the selection of extracurricular chairman using the profile matching method according to the existing criteria.
Sistem Monitoring Local Area Network Pelanggan PT. PHE ONWJ Pada PT. Patrakom Jakarta Yayan Hendrian; Dalhar Dalhar
JURNAL TEKNIK KOMPUTER Vol 7, No 1 (2021): JTK-Periode Januari 2021
Publisher : Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (71.804 KB) | DOI: 10.31294/jtk.v7i1.9217

Abstract

PT. Patrakom as a company engaged in telecommunications, has many customers in the remote areas across Indonesia. Use satellite transmission media, data can be sent and from various cities in Indonesia. There are many customers in a location that is quite difficult to reach. One that is difficult to reach customers and need special monitoring system, namely Drilling PT. PHE ONWJ (Pertamina Hulu Energi Offshore North West Java) which is located in the Java Sea. Customer's computer network monitoring system PT. PHE ONWJ At PT.Patrakom currently still using PRTG Network Monitoring (network monitoring application) which only Displays graphs of bandwidth usage by user. Thus resulting in a notice to the engineer during a network interruption or VSAT link down time can not be disclosed in a fast time. Engineer and the NCC (Network Central Controler) must check the PRTG to detect network intrusions. The absence of notice to the engineer automatically lead to treatment interruption takes longer. Use network monitoring system based on SMS (Short Message Service) enables the earliest possible notification to the engineer when the network has a problem, so the engineer will be able to directly perform interference checking and will be quickly resolved. With the monitoring sisitem like this will certainly increase customer satisfaction with the services provided by PT.Patrakom
Pengujian Tingkat Reliabilitas Metode Weight Aggregated Sum Product Assessment Menggunakan Pearson Correlation Hidayanti Murtina; Nunung Hidayatun; Susafaati Susafaati
JURNAL TEKNIK KOMPUTER AMIK BSI Vol 7, No 2 (2021): JTK-Periode Juli 2021
Publisher : Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (499.2 KB) | DOI: 10.31294/jtk.v7i2.10436

Abstract

Teacher assessment activities are common activities carried out. Evaluation of exemplary teachers is one of the activities held every year in schools, especially at PGRI Babelan Junior High School. The selection of exemplary teachers carried out by SMP PGRI Babelan must be as minimum as possible free from things that can damage the results such as conducting a subjective assessment, therefore the author conducted research using one of the multi attribute decision making methods, namely the Weight Aggregated Sum Product Assessment (WASPAS) method. . The criteria used in the selection of exemplary teachers at SMP PGRI Babelan include Ethics, Methods and Didactics, Responsibility, Credibility, Absence with the stages of the Weight Aggregated Sum Product Assessment (WASPAS) method itself consisting of matrix normalization stages, searching for the value of Qi (1) namely the value of the Weighted Sum Model (WSM), the search for the value of Qi (2), namely the value of the Weighted Product Model (WPM) and the stages of the Weight Aggregated Sum Product Assessment (WASPAS) method itself so that it is found that the 6th alternative is the teacher most recommended by the method. Weight Aggregated Sum Product Assessment (WASPAS) with a value of 0.9860 followed by the 1st alternative with a value of 0.8907 and re-tested the level of reliability using Pearson Correlation
Implementasi Particle Swarm Optimization (PSO) pada Analysis Sentiment Review Aplikasi Trafi menggunakan Algoritma Naive Bayes (NB) Eka Rini Yulia; Kusmayanti - Solecha
JURNAL TEKNIK KOMPUTER Vol 7, No 1 (2021): JTK-Periode Januari 2021
Publisher : Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (260.343 KB) | DOI: 10.31294/jtk.v7i1.9078

Abstract

Abstract - The development of transportation applications is now getting bigger so that many vendors compete for business in creating transportation mode applications, starting from the quality and quantity so that it is often questioned. With this, the researcher held a transportation application called Trafi to get opinions or comments on applications from people who had used the application and poured it into online media. Of the many comments reviewed to obtain a set of positive and negative forms of data from the text that the researcher will process. For classification data using Naïve Bayes (NB), NB is one of the most popular algorithms for pattern recognition. Apart from simplicity, the Naive Bayes classifier is a popular machine learning technique for text classification, Particle Swarm Optimization (PSO) which combines with the Naive Bayes classification to improve performance. Before use, optimization with PSO in the data set accuracy obtained was 69.50% and after the combination of Naive Bayes and PSO accuracy was 72.34%. Use PSO and Naïve Bayes according to the concept of text mining which aims to find patterns that exist in text, the activity carried out by text mining here is text classification.Abstract - The development of transportation applications is now getting bigger so that many vendors compete for business in creating transportation mode applications, starting from the quality and quantity so that it is often questioned. With this, the researcher held a transportation application called Trafi to get opinions or comments on applications from people who had used the application and poured it into online media. Of the many comments reviewed to obtain a set of positive and negative forms of data from the text that the researcher will process. For classification data using Naïve Bayes (NB), NB is one of the most popular algorithms for pattern recognition. Apart from simplicity, the Naive Bayes classifier is a popular machine learning technique for text classification, Particle Swarm Optimization (PSO) which combines with the Naive Bayes classification to improve performance. Before use, optimization with PSO in the data set accuracy obtained was 69.50% and after the combination of Naive Bayes and PSO accuracy was 72.34%. Use PSO and Naïve Bayes according to the concept of text mining which aims to find patterns that exist in text, the activity carried out by text mining here is text classification.Keywords: Sentiment Analysis, Android Appstore Product Review, Naive Bayes Algorithm
Prediksi Status Pinjaman Bank dengan Deep Learning Neural Network Sukri Syafrudin; Ranu Agastya Nugraha; Kartika Handayani; Safitri Linawati; Windu Gata
JURNAL TEKNIK KOMPUTER AMIK BSI Vol 7, No 2 (2021): JTK-Periode Juli 2021
Publisher : Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (370.917 KB) | DOI: 10.31294/jtk.v7i2.10474

Abstract

Penilaian risiko pada penentuan status pinjaman merupakan proses yang penting dalam usaha simpan pinjam. Prediksi dalam mengklasifikasikan apakah nasabah akan melunasi atau tidak akan menentukan pengambilan keputusan dan tindaklanjutnya yang berdampak pada kinerja entitas dalam menjalankan usahanya. Berbagai teknik dalam prediksi status pinjaman dengan machine learning diterapkan dengan hasil yang meningkat dalam akurasi dan performance. Metode Deep Learning Neural Network (DNN) merupakan salah satu metode machine learning yang sekarang ini memiliki peran penting di era big data dimana data yang besar, dengan kemampuan mesin yang mumpuni dan kompleksitas pada suatu fitur mampu ditangani oleh DNN. Penelitian ini memvariasikan beberapa arsitektur dan parameter dalam pembangunan model DNN dengan score yang terbaik. Pengujian terhadap dataset bank loan status dengan metode DNN menghasilkan akurasi 82.27% tidak lebih baik dari metode SVM dengan hasil akurasi 84%. Namun metode DNN masih lebih baik dibandingkan dengan metode lainnya. Karena penggunaan variasi arsitektur dan parameter DNN tidak berpengaruh signifikan dalam menghasilkan score terbaik. Data yang diproses benar-benar diperlukan pemrosesan lebih lanjut sebelum dilakukan pemodelan.
Sentimen Analisis Penerapan Social Distancing Menggunakan Feature Selection Pada Algoritma Support Vector Machine Siti Nurhasanah Nugraha; Tri Rivanie; Sri Rahayu; Windu Gata; Rangga Pebrianto
JURNAL TEKNIK KOMPUTER Vol 6, No 2 (2020): JTK-Periode Juli 2020
Publisher : Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (534.225 KB) | DOI: 10.31294/jtk.v6i2.8126

Abstract

“Social Distancing” atau dalam kata lain mengurangi interaksi sosial dengan orang lain sangat berpotensi dalam menyelamatkan kehidupan jutaan orang di masa pandemic COVID-19. Anjuran pemerintah kepada masyarakat untuk penerapan social distancing tak lepas dari pendapat atau opini pengguna sosial media yang salah satunya disuarakan melalui twitter. Salah satu metode atau teknik untuk mengelompokkan kategori opini atau pendapat dari pengguna sosial media adalah sentiment analyst. Penelitian ini menggunakan dataset yang di crawling dari twitter dengan kata kunci “Social Distancing”. Data hasil crawling tersebut diolah menggunakan model algoritma SVM dengan penambahan feature selection Weight by Correlation. Penelitian ini membandingkan hasil cross validation algoritma SVM tanpa feature selection dan algoritma SVM dengan feature selection. Hasil cross validation SVM tanpa feature selection menunjukkan nilai accuracy sebesar 67,00% dan nilai AUC sebesar 0,709. Sedangkan hasil cross validation algoritma SVM dengan feature selection menunjukkan nilai accuracy sebesar 70,33% dan nilai AUC sebesar 0,838. Dari kedua model tersebut diketahui bahwa penggunaan feature selection Weight by Correlation dapat meningkatkan nilai Accuracy dan nilai AUC. Sehingga dapat disimpulkan bahwa penambahan feature selection Weight by Corellation sangat baik apabila digunakan pada algoritma Support Vector Machine (SVM) karena dapat menghasilkan nilai akurasi dan nilai AUC yang lebih tinggi.
Sistem Pendukung Keputusan Penerima Bantuan Langsung Tunai Menggunakan Simple Additive Weighting (SAW) di Desa Sukatenang Lusa Indah Prahartiwi; Dede Rosita
Jurnal Teknik Komputer AMIK BSI Vol 8, No 1 (2022): JTK Periode Januari 2022
Publisher : Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1727.047 KB) | DOI: 10.31294/jtk.v8i1.11370

Abstract

Desa Sukatenang adalah salah satu desa yang menyalurkan program Bantuan Langsung Tunai (BLT). Dengan banyaknya jumlah penduduk yang mengusulkan untuk mendapatkan BLT ini membuat pemerintah desa kesulitan dalam menyeleksi penerima BLT. Pemerintah desa membutuhkan solusi terbaik agar penyaluran BLT dapat disalurkan secara adil dan tepat sasaran. Dengan permasalahan tersebut, maka diperlukan sistem pendukung keputusan yang akan membantu pihak desa untuk memberikan hasil yang terbaik. Penelitian ini menggunakan metode Fuzzy Multiple Attribute Decision Making (FMADM) dengan mengambil salah satu penyelesaiannya adalah Simple Additive Weighting yang sering disebut dengan metode penjumlahan terbobot dari rating alternatif pada semua atribut. Kriteria yang digunakan yaitu kondisi rumah, penghasilan, jumlah tanggungan dan pekerjaan. Banyaknya data yang dijadikan alternatif pada penelitian ini sebesar 91 data. Berdasarkan hasil penelitian ini, alternatif dengan rank tertinggi V38 = 1,00 atau A38 dengan nama alternatif “Mahmuddin”. Namun ada beberapa alternatif dengan nilai yang cukup dan tidak kurang dari 0,90 adalah A62, A86, A59, A57, A58, A66, A76, A23 dan A8 yang terpilih sebagai alternatif terbaik dalam penerima BLT
Sistem Rekomendasi Pada Tokopedia Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor Rubangi Rubangi; Rianto Rianto
Jurnal Teknik Komputer AMIK BSI Vol 8, No 1 (2022): JTK Periode Januari 2022
Publisher : Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (253.952 KB) | DOI: 10.31294/jtk.v8i1.11823

Abstract

Tokopedia merupakan salah satu perusahaan perdagangan elektronik yang memiliki data pertumbuhan yang sangat pesat dengan seiring berjalannya waktu. Adanya data terus menerus bertambah besar sehingga dapat terjadinya masalah bagi user. User sering mengalami kendala dalam promosi produk yang sering dikunjungi pembeli. Selain itu pembeli sering mengalami kesulitan untuk menemukan kebutuhan produk terbaik yang sesuai kebutuhan pembeli. Dengan adanya masalah tersebut yang terjadi maka dapat diatasi dengan adanya sistem rekomendasi produk tertentu untuk ditawarkan kepada pembeli. Sistem rekomendasi penelitian ini mengimplementasikan dengan Algoritma K-Nearest Neighbor pada Rating Product Reviews Tokopedia. Algoritma K-Nearest Neighbor yang digunakan untuk menentukan top-n rekomendasi produk tertentu untuk ditawarkan kepada pembeli. Hasil dari penelitian yang dilakukan pada data 2040 rating produk dengan menggunakan algoritma K-Nearest Neighbors yaitu nilai Accuracy sebesar 73.53%, Precision sebesar 73.64%, Recall sebesar 99.62%.
Aplikasi Sistem Informasi Koperasi Simpan Pinjam Berbasis Web Pada PT. Mitraindo Sejahtera Utama Tangerang Ari Abdilah; Elah Nurlelah; Fuad Nur Hasan; Dwi Yuni Utami
Jurnal Teknik Komputer AMIK BSI Vol 8, No 1 (2022): JTK Periode Januari 2022
Publisher : Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (908.083 KB) | DOI: 10.31294/jtk.v8i1.11587

Abstract

Koperasi karyawan PT. Mitraindo Sejahtera Utama cara kerjanya masih bersifat manual dengan menggunakan aplikasi Microsoft Excel, sehingga informasi yang dihasilkan kurang akurat dan kemungkinan terjadi kesalahan dalam proses pendataan dan perhitungan. Tujuan penelitian ini untuk membuat sebuah aplikasi simpan pinjam berbasis web pada Koperasi karyawan PT. Mitraindo Sejahtera Utama. Dengan adanya aplikasi ini diharapkan dapat mengurangi kesalahan dalam pengolahan data dan dapat memperlancar jalanya proses simpan pinjam pada Koperasi karyawan PT. Mitraindo Sejahtera Utama, sehingga proses kinerja menjadi lebih cepat dan akurat. Metode perancangan perangkat lunak yang digunakan yaitu analisa sistem berjalan pada Koperasi karyawan PT. Mitraindo Sejahtera Utama meliputi desain sistem, desain database dan implementasi sistem. Laporan yang dihasilkan meliputi laporan data anggota, simpanan anggota, laporan pinjaman serta laporan angsuran pinjaman. Bahasa pemograman yang digunakan adalah PHP My SQL, perangkat lunak yang mendukung dalam pembuatan aplikasi adalah Dreamweaver CS6, Adobe photoshop dan Xampp.
Aplikasi E-News Untuk Informasi Berita Teknologi Komputer Dengan Pendekatan Classic Life Cycle Model Susafaati Susafaati; Nunung Hidayatun; Hidayanti Murtina
Jurnal Teknik Komputer AMIK BSI Vol 8, No 1 (2022): JTK Periode Januari 2022
Publisher : Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (547.896 KB) | DOI: 10.31294/jtk.v8i1.11424

Abstract

Current technology has undergone rapid development especially komputer technology, so it has an impact in increasing the effectiveness and efficient in work. As well as information and communication technology especially the internet that encourages the dissemination of an information or news that is wider and the technology used to convey the needs of the community will be news that is easily accessible and up to date news portal website using IE. Despite its advanced technology, not a few among the public who still do not know in operating the komputer. Therefore, the authors are interested in to make a website portal news komputer technology. The purpose of this research was able to build a web that can render the information source for the public to better recognize and know how to operate the komputer correctly. And methods used in the design of the web include the observation and study of the literature, analysis, design, testing (testing) as well as modeling technique which is described with the Unifield Modeling Language (UML). The expected results are can do spread the news or information about komputer technology through the medium of the internet.

Page 25 of 34 | Total Record : 336

 23   24   25   26   27 

Filter by Year

2015 2025


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 11, No 2 (2025): Periode Juli 2025 Vol 11, No 1 (2025): Periode Januari 2025 Vol 10, No 2 (2024): Periode Juli 2024 Vol 10, No 1 (2024): Periode Januari 2024 Vol 9, No 2 (2023): JTK Periode Juli 2023 Vol 9, No 1 (2023): JTK Periode Januari 2023 Vol 8, No 2 (2022): JTK Periode Juli 2022 Vol 8, No 1 (2022): JTK Periode Januari 2022 Vol 7, No 2 (2021): JTK-Periode Juli 2021 Vol 7, No 1 (2021): JTK-Periode Januari 2021 Vol 6, No 2 (2020): JTK-Periode Juli 2020 Vol 6, No 1 (2020): JTK-Periode Januari 2020 Vol 5, No 2 (2019): JTK - Periode Agustus 2019 Vol 5, No 1 (2019): JTK - Periode Februari 2019 Vol 4, No 2 (2018): JURNAL TEKNIK KOMPUTER AMIK BSI Vol 4, No 1 (2018): JURNAL TEKNIK KOMPUTER AMIK BSI Vol 3, No 2 (2017): JURNAL TEKNIK KOMPUTER AMIK BSI Vol 3, No 1 (2017): JURNAL TEKNIK KOMPUTER AMIK BSI Vol 2, No 2 (2016): Jurnal Teknik Komputer AMIK BSI Vol 2, No 1 (2016): Jurnal Teknik Komputer AMIK BSI Vol 1, No 2 (2015): Jurnal Teknik Komputer AMIK BSI Vol 1, No 1 (2015): Jurnal Teknik Komputer AMIK BSI More Issue