cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Ratna Mutu Manikam
Contact Email
ratna_mutumanikam@mercubuana.ac.id
Phone
-
Journal Mail Official
fifo.journal@mercubuana.ac.id
Editorial Address
-
Location
Kota adm. jakarta barat,
Dki jakarta
INDONESIA
Jurnal Ilmiah FIFO
Published by Universitas Mercu Buana
ISSN : 20854315     EISSN : 25028332     DOI : -
Core Subject : Science,
Computer Science & IT
Jurnal Ilmiah FIFO UMB diterbitkan oleh program studi Sistem Informasi Fakultas Ilmu KOmputer merupakan hasil penelitian, penelitian konseptual dan ilmu terapan, yang mencakup dan berfokus pada bidang Rekayasa Perangkat Lunak, E-Business, E-Government, Mobile Computing, Data mining, data warehouse, Temu Kembali Informasi. Makalah yang diterbitkan telah dilakukan proses review dan diterbitkan 2 (dua) kali dalam 1 (satu) tahun pada bulan MEI dan NOVEMBER.
Arjuna Subject : -
Articles 10 Documents
 1 
Search results for , issue "Vol 16, No 2 (2024)" : 10 Documents clear
Pencegahan Kerentanan Keamanan Jaringan Komputer Mikrotik Menggunakan Metode Penetration Testing Alfian, Alfian; Purwaningsih, Mardiana; Wicaksono, Fandan Dwi Nugroho
Jurnal Ilmiah FIFO Vol 16, No 2 (2024)
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22441/fifo.2024.v16i2.003

Abstract

Jaringan komputer perusahaan sangat perlu memperhatikan keamanan hak akses. Saat ini keamanan pada jaringan komputer secara umum di berbagai perusahaan masih memiliki peluang dapat diretas. Selain itu seringkali perusahaan juga memakai berbagai macam jaringan atau biasa disebut multivendor, misal Cisco, Aruba, Fortinet, F5 Firewall serta Mikrotik, sehingga mekanisme pengamanannya menjadi lebih kompleks. Dengan begitu banyak jaringan lokal nirkabel (WLAN) dan jaringan lokal terhubung (LAN) yang tersedia, maka keamanan jaringan harus menjadi prioritas utama. Router yang digunakan oleh perusahaan saat ini seringkali juga tidak memiliki jenis perlindungan jaringan Internet, memungkinkan setiap pengguna terhubung dengan relatif mudah. Kondisi ini membuka ancaman terhadap keamanan, sehingga perlu untuk melakukan pengujian keamanan terhadap konfigurasi jaringan komputer yang ada saat ini. Metode pengujian yang digunakan adalah Penetration Testing untuk mengetahui apakah jaringan yang sudah dibuat aman, yang kemudian dilanjutkan dengan mengusulkan konfigurasi router untuk meningkatkan keamanan jaringan. Hasil pengujian dan analisis yang telah dilakukan seperti Winbox, Putty, dan MAC Server tidak berhasil, sedangkan untuk Nesuss berhasil dilakukan tetapi hanya dapat mendeskripsikan Vulnerabilities SSL dan tidak dapat masuk ke dalam jaringan komputer.
Pengembangan Sistem Informasi Bimbingan Konseling Menggunakan Metode Feature-Driven Development Al-Hakim, Rosyid Ridlo; Yanuardi, Yanuardi; Rumandan, Rhaishudin Jafar; Tonggiroh, Mursalim
Jurnal Ilmiah FIFO Vol 16, No 2 (2024)
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22441/fifo.2024.v16i2.009

Abstract

Dalam era perkembangan teknologi informasi yang pesat, penerapan sistem digital dalam pendidikan menjadi sangat penting, terutama dalam layanan bimbingan dan konseling yang memainkan peran krusial dalam mendukung perkembangan siswa. Namun, sistem pengelolaan bimbingan konseling manual sering menghadapi kendala seperti keterbatasan dalam manajemen data dan kurangnya integrasi antar fungsi, yang berdampak pada penurunan kualitas layanan. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem informasi bimbingan konseling berbasis web dengan menggunakan metode Feature-Driven Development (FDD). FDD dipilih karena kemampuannya yang berfokus pada pengembangan berbasis fitur, memungkinkan pembangunan sistem yang komprehensif dan dinamis. Melalui FDD, setiap fitur inti dari sistem, seperti pengelolaan data pelanggaran, penjadwalan bimbingan, penilaian konseling, dan pembuatan laporan, dikembangkan secara iteratif dan bertahap, sehingga meminimalkan risiko dan memastikan integrasi yang baik di setiap tahap. Penerapan pendekatan FDD menghasilkan sistem yang diselesaikan dalam 4 bulan dengan 4 iterasi, sesuai jadwal yang direncanakan. Pengujian usability menunjukkan hasil yang baik dengan rata-rata nilai 90%, mengindikasikan bahwa sistem ini tidak hanya fungsional tetapi juga mudah digunakan dan diterima dengan baik oleh penggunanya.
Sistem Informasi Manajemen Aset TI Dengan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) Untuk Mendukung Pengambilan Keputusan Pengadaan Aset TI di Perusahaan Manufaktur Zein, Adam; Waseso, Bayu
Jurnal Ilmiah FIFO Vol 16, No 2 (2024)
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22441/fifo.2024.v16i2.004

Abstract

PT XYZ merupakan perusahaan manufaktur minuman yang berlokasi di Kabupaten Bekasi dan telah menerapkan teknologi informasi dalam berbagai aspek operasional. Namun, dalam manajemen aset TI masih menggunakan metode semi komputerisasi dengan Microsoft Excel sehingga memiliki risiko kesalahan dalam penginputan data dan informasi yang tersedia belum lengkap untuk mengetahui kondisi aset, melacak keberadaan aset, dan riwayat penggunaan aset. Manajemen juga kesulitan dalam menentukan prioritas pengadaan aset TI sehingga pengadaan aset yang tidak sesuai dengan kebutuhan dapat mempengaruhi operasional dan anggaran perusahaan. Untuk mengatasi permasalahan ini, dikembangkan sistem informasi manajemen aset TI untuk meningkatkan kelengkapan data dalam mengelola aset TI serta mendukung pengambilan keputusan dalam pengadaan aset TI. Penelitian ini menggunakan Framework IT Asset Management (ITAM) sebagai dasar dalam pengelolaan aset TI secara menyeluruh dan Analytical Hierarchy Process (AHP) sebagai metode dalam pengambilan keputusan pengadaan aset TI. Pengembangan sistem informasi menggunakan metode Rapid Application Development (RAD) dengan Framework Laravel versi 10. Hasil penelitian ini menunjukan bahwa pengembangan sistem informasi manajemen aset TI dapat mengelola aset TI dan mendukung pengambilan keputusan dalam menentukan pengadaan aset TI pada PT XYZ.
Analisis Perbandingan Algoritma Load Balancing Source Hash Scheduling dan URI Berdasarkan Throughput Pada Server Web Mayatopani, Hendra; Herdiansah, Arief; Sofyan, Sofyan; Kaaffah, Faiz Muqorrir
Jurnal Ilmiah FIFO Vol 16, No 2 (2024)
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22441/fifo.2024.v16i2.008

Abstract

Seiring dengan pesatnya perkembangan internet, terjadi peningkatan signifikan dalam jumlah pengguna yang terhubung, yang berdampak langsung pada kebutuhan performa server web. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi kinerja server web melalui penerapan metode Load Balancing menggunakan dua algoritma berbeda, yaitu Source Hash Scheduling (SHS) dan Uniform Resource Identifier (URI). Metode Load Balancing dipilih karena kemampuannya dalam mendistribusikan beban kerja secara merata di antara beberapa server, sehingga dapat meningkatkan efisiensi dan ketersediaan sistem. Algoritma SHS digunakan karena kemampuannya dalam memastikan konsistensi distribusi permintaan berdasarkan alamat IP sumber, sementara algoritma URI dipilih karena dapat mendistribusikan permintaan berdasarkan pola URI yang lebih spesifik. Uji coba dilakukan untuk mengukur efektivitas kedua algoritma dalam meningkatkan throughput pada berbagai tingkat koneksi. Hasil analisis menunjukkan bahwa kedua algoritma memberikan performa yang sangat baik dan konsisten. Pada koneksi rendah (1000/100), keduanya mencatat throughput identik sebesar 51.20 KB/s. Namun, pada tingkat koneksi lebih tinggi (2000/200 hingga 5000/500), URI sedikit lebih unggul dengan throughput hingga 255.70 KB/s, dibandingkan dengan 255.74 KB/s pada SHS. Meskipun perbedaan performa sangat kecil, URI menunjukkan stabilitas yang lebih baik dalam menjaga throughput. Oleh karena itu, pemilihan algoritma dapat disesuaikan dengan kebutuhan spesifik terkait stabilitas atau performa pada tingkat koneksi tertentu, dengan kedua algoritma ini menawarkan solusi andal untuk meningkatkan kinerja dan kepuasan pengguna server web.
Systematic Literature Review of Near Field Communication Technology Acceptance for Daily Life Appliance Al Ghozali, Isnen Hadi; Akbar, Ipal; Handoko, Andy Rio
Jurnal Ilmiah FIFO Vol 16, No 2 (2024)
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22441/fifo.2024.v16i2.005

Abstract

In the era of Internet of Things (IoT) development, there are many technologies that support the digital ecosystem, one of which is Near Field Communication (NFC). The basic standards for NFC devices have been developed since 2004. However, the practical and academic use of NFC is still limited. To address these issues, many researchers propose prototypes and the use of NFC. As a result, this study was designed to delve deeper into the findings of NFC-themed research. This study uses a systematic literature review method. This study aims to classify and examine the latest topics from various research results with the theme of NFC, which are classified into eight areas of use for the period 2018–2022. The results of this study found 9 articles (15.8%) related to medical appliances, 12 articles (21.1%) related to security issues, 9 articles (15.8%) related to education appliances, 7 articles (12.3%) related to mobile payments, 6 articles (10.5%) related to communication appliances, 7 articles (12.3%) related to business administration, 4 articles (7.0%) related to tourism support, and 3 articles (5.3%) related to infrastructure appliances. This finding can be a trigger for further researchers to raise the theme of NFC related to infrastructure appliances.
Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa Gangguan Somatisasi Menggunakan Metode K-Nearest Neighbors (KNN) Ismail, Rima Ruktiari; Wijaya, Hamid; Siregar, Juarni; Nugroho, Nurhasan
Jurnal Ilmiah FIFO Vol 16, No 2 (2024)
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22441/fifo.2024.v16i2.010

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem pakar yang mampu mendiagnosa gangguan somatisasi menggunakan metode K-Nearest Neighbors (KNN). Gangguan somatisasi merupakan kondisi psikologis yang sulit didiagnosis karena gejalanya yang bersifat fisik namun berasal dari masalah psikologis. Ketidakjelasan gejala ini sering kali mengarah pada pemeriksaan medis yang tidak diperlukan dan mahal, menambah beban bagi pasien dan sistem kesehatan. KNN dipilih karena kemampuannya untuk melakukan klasifikasi dengan membandingkan data uji dengan data pelatihan berdasarkan kedekatan menggunakan Euclidean Distance. Euclidean Distance digunakan untuk mengukur jarak terpendek antara dua titik dalam ruang fitur, yang dihitung dengan mengakar kuadrat dari jumlah perbedaan kuadrat antara nilai-nilai fitur dari dua titik tersebut. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem pakar yang dikembangkan memiliki akurasi yang tinggi, yaitu mencapai 92,5%, yang mengindikasikan bahwa metode KNN dengan Euclidean Distance efektif dalam mendiagnosa gangguan somatisasi. Faktor-faktor seperti pemilihan nilai K yang optimal dan normalisasi data berperan penting dalam keberhasilan sistem ini. Kontribusi signifikan dari penelitian ini adalah pembuktian bahwa KNN dapat diimplementasikan secara efektif dalam sistem pakar untuk mendukung tenaga medis dalam melakukan diagnosis gangguan somatisasi dengan akurasi yang tinggi dan keandalan yang baik.
Evaluasi Keamanan Data Pasien Pada Rekam Medis Elektronik Dengan Systematic Literature Review Asih, Hastin Atas; Indrayadi, Indrayadi; Soraya, Soraya; Khairunnisa, Khairunnisa
Jurnal Ilmiah FIFO Vol 16, No 2 (2024)
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22441/fifo.2024.v16i2.001

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk melakukan evaluasi terhadap ancaman keamanan dan kerentanan data pasien, serta mengusulkan solusi-solusi yang efektif untuk meningkatkan keamanan sistem dan integritas data pasien dalam sistem rekam medis elektronik (RME) melalui Systematic Literature Review. Sumber literatur berasal dari pengindeks terpercaya seperti DOAJ, Scopus, dan Google Scholar dengan interval tahun terbit antara tahun 2013 hingga tahun 2024. Hasil penelitian menunjukkan bahwa masalah keamanan dalam RME menjadi isu krusial yang memengaruhi integritas dan kerahasiaan data pasien dalam layanan kesehatan modern. Tinjauan literatur mengidentifikasi berbagai faktor kunci yang memengaruhi keamanan RME, termasuk kepatuhan terhadap peraturan, infrastruktur teknologi, dan faktor manusia. Solusi yang telah diajukan antara lain penggunaan autentikasi, enkripsi, tanda tangan temporal, dan langkah-langkah proaktif untuk meningkatkan kesadaran akan privasi data pasien. Dengan demikian, penelitian ini menyajikan wawasan yang penting untuk memahami dan mengatasi tantangan keamanan dalam pengelolaan data pasien melalui sistem RME.
Validasi Efektivitas Logistic Regression untuk Diagnosa Penyakit Jantung melalui Pendekatan Machine Learning Fabiyanto, Dedik; Pratama Putra, Zico
Jurnal Ilmiah FIFO Vol 16, No 2 (2024)
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22441/fifo.2024.v16i2.006

Abstract

Penelitian yang bertujuan untuk mengevaluasi efektivitas Logistic Regression dalam diagnosa penyakit jantung telah dilakukan dengan menggunakan dataset UCI Heart Disease. Dataset ini terdiri dari 303 data pasien dengan 14 fitur, termasuk usia, jenis kelamin, tekanan darah, dan kolesterol, yang dibagi menjadi 60% data pelatihan, 20% data validasi dan 20% data pengujian. Penelitian dimulai dengan perumusan masalah dan studi literatur, diikuti oleh proses preprocessing data yang mencakup imputasi nilai hilang, normalisasi fitur, dan pembagian dataset. Beberapa model machine learning, yaitu k-Nearest Neighbors (kNN), Support Vector Machine (SVM), Logistic Regression, Naïve Bayes, dan Neural Network, diterapkan dan dibandingkan. Model dievaluasi menggunakan metrik akurasi, presisi, recall, dan F1 score. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Logistic Regression memperoleh akurasi tertinggi sebesar 0.89, dengan keunggulan dalam presisi dan recall. Naïve Bayes dan kNN menunjukkan akurasi masing-masing 0.87 dan 0.85, sedangkan Neural Network memperoleh akurasi terendah 0.77. Tuning hyperparameter pada Neural Network tidak menunjukkan pola yang jelas dalam meningkatkan akurasi. Pada penelitian ini Logistic Regression adalah model yang paling efektif untuk prediksi penyakit jantung dibandingkan dengan model lainnya, terutama dalam konteks aplikasi medis yang membutuhkan interpretabilitas dan efisiensi.
Analisis Tingkat Kepuasan Pengunjung Terhadap Website Ancol.Com Menggunakan Metode Webqual 4.0 Rakhmah, Syifa Nur; Nisa, Khoirun
Jurnal Ilmiah FIFO Vol 16, No 2 (2024)
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22441/fifo.2024.v16i2.002

Abstract

Dengan menggunakan teknik pemasaran digital yang tepat, kita dapat menjangkau audiens yang lebih luas dan meningkatkan visibilitas brand secara online salah satunya pada destinasi wisata, meningkatkan jangkauan pemasaran, dan memudahkan wisatawan mengakses informasi mengenai objek wisata yang ingin dikunjunginya adalah melalui situs web. Ancol.com merupakan situs web resmi Taman Impian Jaya Ancol yang dapat digunakan untuk membeli dan mengiklankan tiket. Saat ini, kepuasan pengunjung menjadi salah satu faktor kunci penentu keberhasilan sebuah situs web. Akan tetapi, keberadaan situs web ini belum tentu menjamin tingkat kepuasan pengunjung secara optimal, karena diketahui bahwa untuk pembelian tiket wisata Ancol masih menggunakan platform pembelian tiket lainnya. Dengan demikian, untuk mengetahui sejauh mana situs web ancol.com telah memenuhi kebutuhan dan harapan pengunjung, maka dilakukan analisis tingkat kepuasan pengunjung terhadap situs web tersebut dengan menggunakan metodologi Webqual 4.0 berdasarkan tiga kriteria: user friendly, kualitas informasi, dan kualitas interaksi layanan. Hasil uji validitas penelitian menunjukkan setiap indikator pada kuesioner memiliki nilai r2 & r3, sehingga disimpulkan bahwa setiap indikator valid. Reliabilitas penelitian ini diukur melalui nilai alpha r sebesar 0,824, menunjukkan tingkat reliabilitas yang baik. Hasil analisis regresi berganda menunjukkan:  H0 ditolak serta H1, H2, dan H3 diterima Dari hasil analisis, tampak bahwa nilai R Square adalah 0,469. Ini menunjukkan bahwa ada pengaruh bersama variabel X1 (Penggunaan) dan X2 (Kualitas interaksi) terhadap variabel Y (Kualitas Informasi) sebesar 46,9%. Hasil pembahasan penelitian memperlihatkan bahwa informasi kualitas, interaksi layanan, dan usability dapat memengaruhi kepuasan pengguna terhadap website Ancol.com.
Klasifikasi Stunting Pada Balita Berdasarkan Status Gizi Menggunakan Pendekatan Support Vector Machine (SVM) Candra, Adi; Erkamim, Moh.; Muharrom, Muhammad; Prayitno, Edhi
Jurnal Ilmiah FIFO Vol 16, No 2 (2024)
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22441/fifo.2024.v16i2.007

Abstract

Stunting pada balita merupakan masalah gizi serius yang berdampak pada perkembangan fisik dan kognitif anak, terutama di negara berkembang seperti Indonesia. Dengan prevalensi stunting yang masih tinggi, identifikasi dini balita yang berisiko sangat penting untuk mencegah dampak jangka panjang. Namun, metode konvensional dalam mengidentifikasi stunting sering kali kurang akurat dan memerlukan banyak sumber daya. Tujuannya penelitian ini dilakukan yaitu untuk mengklasifikasikan stunting pada balita berdasarkan status gizi melalui pembelajaran mesin dengan algoritma Support Vector Machine (SVM). Pemilihan SVM didasarkan pada keunggulannya dalam mengolah data multidimensi yang rumit serta kapabilitasnya untuk mengoptimalkan pemisahan antar kelas data dengan memaksimalkan margin. Penelitian ini juga menerapkan berbagai teknik prapemrosesan data, seperti standarisasi fitur, pengkodean variabel kategorikal, dan penghapusan data duplikat, untuk memastikan performa optimal model. Hasil penelitian mengungkapkan bahwa model SVM yang dibangun memperoleh akurasi sebesar 98,37%, menandakan kinerja yang sangat baik dalam klasifikasi status gizi balita. Temuan ini mengindikasikan bahwa SVM memiliki potensi besar untuk diaplikasikan dalam mendukung pengambilan keputusan medis dan intervensi kesehatan masyarakat, terutama dalam konteks pemantauan dan pencegahan stunting pada balita.

Page 1 of 1 | Total Record : 10

 1 

Filter by Year

2024 2024


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 17, No 2 (2025) Vol 17, No 1 (2025) Vol 16, No 2 (2024) Vol 16, No 1 (2024) Vol 15, No 2 (2023) Vol 15, No 1 (2023) Vol 14, No 2 (2022) Vol 14, No 1 (2022) Vol 13, No 2 (2021) Vol 13, No 1 (2021) Vol 12, No 2 (2020) Vol 12, No 1 (2020) Vol 11, No 2 (2019) Vol 11, No 1 (2019) Vol 10, No 2 (2018) Vol 10, No 1 (2018) Vol 9, No 2 (2017) Vol 9, No 1 (2017) Vol 9, No 1 (2017) Vol 8, No 2 (2016) Vol 8, No 1 (2016) Vol 7, No 2 (2015) Vol 7, No 1 (2015) More Issue