cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Agus Tedyyana
Contact Email
Agus Tedyyana
Phone
-
Journal Mail Official
agustedyyana@polbeng.ac.id
Editorial Address
-
Location
Kab. bengkalis,
Riau
INDONESIA
INOVTEK Polbeng - Seri Informatika
Published by Politeknik Negeri Bengkalis
ISSN : 25279886     EISSN : -     DOI : -
Core Subject : Science,
Computer Science & IT
Jurnal Inovasi dan Teknologi Seri Informatika (Jurnal INOVTEK Polbeng - Seri Informatika) Politeknik Negeri Bengkalis merupakan jurnal informatika berbasis penelitian ilmiah. Jurnal ini diharapkan dapat sebagai wadah akademisi, peneliti dan praktisi menyebarkan hasil penelitian. Jurnal INOVTEK Polbeng - Seri Informatika menerbitkan naskah berkaitan dengan Web and Mobile Computing, Image processing, System Cerdas, Sistem Informasi, Database, DSS, IT project management, Geographical Information System, Teknologi Informasi, Computer Network and Security, Wireless Sensor Network, dan lainya.
Arjuna Subject : -
Articles 35 Documents
 1   2   3   4 
Search results for , issue "Vol 9, No 1 (2024)" : 35 Documents clear
Pengaruh E-service Quality terhadap Customer Satisfaction dan Customer Loyalty pada Aplikasi Transportasi Online maxim fitriano, ernesto; monalisa, siti; zarnelly, zarnelly; megawati, megawati
Jurnal Inovtek Polbeng Seri Informatika Vol 9, No 1 (2024)
Publisher : P3M Politeknik Negeri Bengkalis

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35314/isi.v9i1.4023

Abstract

maxim adalah perusahaan transportasi berbasis teknologi yang menggunakan aplikasi online sebagai sarana utama. Sebagai salah satu perusahaan taksi terbesar ketiga di Rusia, maxim telah memperluas operasinya di Indonesia sejak 2018, menyediakan layanan transportasi online termasuk taksi, ojek, dan mobil. Respons terhadap layanan maxim bervariasi, dianggap sebagai solusi untuk kebutuhan transportasi umum terutama di daerah-daerah terpencil. Penelitian dilakukan untuk memberikan dampak Kualitas Layanan Elektronik terhadap Tingkat Kepuasan dan Kesetiaan Pelanggan terhadap aplikasi Maxim yang telah disimpan. Pendekatan penelitian ini bersifat kuantitatif dengan pengambilan sampel secara purposive dari 100 pengguna aplikasi Gojek di Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau. Hasil analisis menunjukkan bahwa Kualitas Layanan Elektronik mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap Kepuasan Pelanggan, namun tidak berpengaruh secara signifikan terhadap Kesetiaan Pelanggan. Sementara itu, Kepuasan Pelanggan berdampak pada Kesetiaan Pelanggan, dengan Kepuasan Pelanggan sebagai mediator antara Kualitas Layanan Elektronik dan Kesetiaan Pelanggan. . Disarankan penelitian selanjutnya mempertimbangkan variabel dependen lainnya dan memasukkan variabel-variabel yang lebih luas terkait kualitas layanan elektronik untuk pemahaman yang lebih mendalam
A TOPSIS Framework for Supplier Selection Problem Menarianti, Ika; Khoiry, I'tishom Al; Fathurachman, Chadyan
Jurnal Inovtek Polbeng Seri Informatika Vol 9, No 1 (2024)
Publisher : P3M Politeknik Negeri Bengkalis

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35314/isi.v9i1.3904

Abstract

The Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) stands as a widely recognized and extensively utilized method for addressing the complexities of supplier selection across diverse industries. Acknowledged for its systematic framework, TOPSIS serves as a valuable aid for decision-makers in meticulously evaluating and ranking potential suppliers, taking into account a variety of criteria. This paper provides a exploration of the TOPSIS framework in the field of supplier selection, aiming to empower decision-makers with insights to effectively utilize TOPSIS as a strategic tool. The objective is to facilitate informed and optimal supplier selections. The findings can contribute to both theoretical understanding and practical guidance, emphasizing the strategic significance of TOPSIS in decision-making.
PENGKLASTERAN DAN SEGMENTASI KARAKTERISTIK DONATUR SEDEKAH DARING DENGAN TEKNIK PENAMBANGAN DATA Martono, Martono; Syafrullah, Mohammad
Jurnal Inovtek Polbeng Seri Informatika Vol 9, No 1 (2024)
Publisher : P3M Politeknik Negeri Bengkalis

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35314/isi.v9i1.4223

Abstract

Dalam era kemajuan filantropi dan platform digital yang semakin berkembang, PPPA Daarul Qur’an aktif dalam mengumpulkan dana amal online, terutama zakat, sedekah, dan wakaf (ziswaf). Selain itu, mereka juga terlibat dalam program dakwah dan sosial, dengan fokus pada pembangunan masyarakat melalui tahfizhul Qur'an, beasiswa, bantuan kemanusiaan, dan kesehatan. Tantangan utama yang dihadapi adalah kesulitan dalam menentukan profil donatur potensial dan menyasar program ziswaf dengan tepat. Dalam penelitian ini, segmentasi data donatur dilakukan menggunakan algoritma Fuzzy C-Means (FCM) dan DBSCAN. FCM digunakan untuk mengelompokkan data berdasarkan kesamaan dengan pusat cluster, sementara DBSCAN mengidentifikasi kelompok berdasarkan kepadatan spasial. Kedua metode ini diharapkan menghasilkan clustering data yang lebih baik. Validasi SSE, Calinski-Harabasz Index (CH), Silhouette Coefficient, dan Davies Bouldin Index (DBI) digunakan untuk memperoleh nilai K optimal.Variabel LRFM digunakan untuk menggambarkan perilaku donatur selama berdonasi. Evaluasi menunjukkan SSE FCM: 4563140439.7347, CHI: 0.3128562606910544, SS: 0.08061440564597909, dan DBI: 9.910899528742423. Evaluasi DBSCAN menunjukkan CHI: 3237127.1389106703, SS: 0.8479515063332151, dan DBI: 2.1939426200975047. DBSCAN tampak memberikan hasil klasterisasi yang lebih baik, dengan pemisahan dan homogenitas klaster yang lebih baik dibandingkan FCM.
Klasifikasi Tulang Tengkorak Berdasarkan Jenis Kelamin dalam Antropologi Forensik Menggunakan Metode Support Vector Machine Rahayu, Siti Sri; Afrianty, Iis; Budianita, Elvia; Syafria, Fadhilah
Jurnal Inovtek Polbeng Seri Informatika Vol 9, No 1 (2024)
Publisher : P3M Politeknik Negeri Bengkalis

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35314/isi.v9i1.4046

Abstract

Classification of skull bones by sex is part of human biological profile identification in forensic anthropology that aims to determine whether the skeleton belongs to a male or female. The most popular method for determining sex from bones is DNA analysis. However, under some conditions such as burnt, damaged, or very dry skeletal remains, DNA analysis cannot provide accurate results. So forensic anthropology is developing by utilizing the help of machine learning technology. This research shows the performance of Support Vector Machine in classifying skull bones based on gender. The skull parameter data used is data collected by Dr. William Howells from craniometric measurements consisting of male and female data with a total of 2524 data and 82 features, namely bizygomatic breadth, glabello-occipital lenght and others.  In building the skull bone classification model, the Support Vector Machine kernels used are linear, RBF, and polynomial. Based on the test results, the best accuracy was obtained in each kernel function, namely the linear kernel obtained the best accuracy of 88.14% with C = 2. For the RBF kernel, the best accuracy was 91.30% at C = 2, γ = 'auto'. For the polynomial kernel, the best accuracy was 88.14% at C = 1 and 2, γ = 1 and 2, d = 1. The evaluation results show that the Support Vector Machine model with the RBF kernel has proven to be the optimal choice in skull bone classification compared to other kernels, based on accuracy, precision, recall, and CrossValidation measurements reaching values above 90%. These results indicate that the skull bone classification model based on gender using Support Vector Machine is recommended in forensic anthropology.
Design of Cybersecurity Maturity Assessment Framework Using NIST CSF v1.1 and CIS Controls v8 Irawan, Hafizhan; Muhammad, Alva Hendi; Nasiri, Asro
Jurnal Inovtek Polbeng Seri Informatika Vol 9, No 1 (2024)
Publisher : P3M Politeknik Negeri Bengkalis

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35314/isi.v9i1.3973

Abstract

Cybersecurity threats are constantly evolving, making it crucial for organizations to maintain a robust and maturing cybersecurity posture. According to the 2022 Annual Report of the Honeynet Project of the National Cyber and Crypto Agency (BSSN), there were 370,022,283 cyber attacks against Indonesia.  One of the strategies that can be implemented is to conduct a cybersecurity maturity assessment to determine the organization's current level of cybersecurity implementation. This paper proposes a design for a cybersecurity maturity assessment framework leveraging two established standards: the National Institute of Standards and Technology (NIST) Cybersecurity Framework (CSF) v1.1 and the Center for Internet Security (CIS) Controls v8. The proposed framework utilizes a mapping between the NIST CSF v.1.1 subcategories and the CIS Controls v8 subcontrols, enabling a comprehensive assessment of an organization's cybersecurity maturity. The assessment methodology focuses on evaluating the implementation and effectiveness of controls aligned with each NIST CSF function. This approach allows organizations to identify strengths and weaknesses in their cybersecurity posture and prioritize areas for improvement. This research developed a mapping between the NIST CSF framework and CIS Controls v8. The mapping aligns 23 integrated cybersecurity categories from NIST CSF (including 64 subcategories out of a possible 108) with 124 subcontrols from CIS Controls v8 (out of a total 153). This combined framework serves as a tool to help organizations improve their cybersecurity maturity and capabilities.
Aplikasi Metrik Kesehatan Pribadi dengan Framework hGraph Primajaya, Grezio Arifiyan; Al Rasyid, M. Udin Harun; Winarno, Idris; Nurazmi, Talita Iza
Jurnal Inovtek Polbeng Seri Informatika Vol 9, No 1 (2024)
Publisher : P3M Politeknik Negeri Bengkalis

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35314/isi.v9i1.3776

Abstract

Kesehatan merupakan salah satu indikator untuk mengukur tingkat kesejahteraan masyarakat. Dalam satu dekade terakhir ini, dunia kesehatan mengalami perubahan atau disrupsi yang cukup besar. Perkembangan teknologi di bidang kesehatan saat memerlukan fasilitas yang mempermudah melihat informasi kesehatan seseorang secara cepat dan darimana saja. Penelitian ini bertujuan untuk membuat Aplikasi Metrik Kesehatan Personal dengan framework hGraph. Aplikasi yang dibangun menyajikan data kesehatan berdasarkan label-label kesehatan dan dirangkai menjadi sebuah grafik yang mudah dibaca. Aplikasi menyediakan tiga user yaitu pasien, dokter, dan petugas klinik dengan hak akses yang berbeda-beda. Pasien memiliki fitur profile user untuk melengkapi data diri dan dashboard menampilkan grafik kesehatan dengan menggunakan hGraph. Petugas Klinik memiliki tiga fitur yaitu pasien berisi daftar pasien, daftar dokter. Petugas klinik dapat membuat, mengupdate, dan menghapus semua data pasien dan dokter. Aplikasi Metrik Kesehatan Personal telah berhasil diimplementasikan dengan menggunakan framewok hGraph, software JavaScript, dan database Mongodb. Aplikasi mempermudah dokter untuk melihat rekam medis ketika akan melakukan perawatan kepada pasien-pasiennya dan membuat data rekam medis menjadi catatan digital yang mudah diakses kapan saja dan dimana saja.
Post-COVID-19 Software Development Life Cycle Method Analysis: A Literature Review Wiguna, Kevin; Wahyuni, Sri; Imelda, Imelda
Jurnal Inovtek Polbeng Seri Informatika Vol 9, No 1 (2024)
Publisher : P3M Politeknik Negeri Bengkalis

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35314/isi.v9i1.4242

Abstract

The evolution of Software Development Life Cycle (SDLC) methods post-COVID-19 has been critical in navigating the changing landscape of software development practices. This study conducted a comprehensive literature review to explain the adaptation and innovation of SDLC methods after the pandemic. It explores the importance of SDLC in information systems development and its role in promoting transparency, quality, and risk management. Leveraging a systematic literature review methodology, this study analyzes a series of studies published from 2021 to 2024, with a focus on SDLC models commonly used post-COVID-19. Despite potential bias in the selection of literature and limitations in time coverage, this study provides valuable insights into the most widely used uses of agile and scrum methodologies in various sectors, including business, education, government, finance, health, employment, and the food industry. This study underscores the importance of understanding the post-pandemic SDLC method landscape and its implications for software development practices. These findings are important for practitioners and researchers looking to navigate the dynamic environment of software development following the COVID-19 pandemic.
Deteksi Kepribadian Melalui Margin Pada Tulisan Tangan Menggunakan Random Forest Gumilang, Agung; Agustin, Soffiana
Jurnal Inovtek Polbeng Seri Informatika Vol 9, No 1 (2024)
Publisher : P3M Politeknik Negeri Bengkalis

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35314/isi.v9i1.4176

Abstract

Intisari – Karakter atau kepribadian seseorang merujuk pada kumpulan sifat, perilaku, sikap, dan pola pikir yang membentuk identitas unik individu tersebut. Grafologi padatulisan tangan merupakan teknik menilai kepribadian seseorang dilihat dari berbagai aspek goresan tangan seperti tulisan tangan, tanda tangan ataupun gambar. Margin merupakan salah satu aspek dalam tulisan tangan yang sering digunakan oleh para peneliti dalam emmbaca kepribadian Dalam grafologi, margin yang terbentuk pada tulisan tangan menunjukkan cara pandang penulis terhadap masa lalu dan masa depan seseorang. Margin diukur dengan mengetahui jarak tepi kertas dan permulaan tulisan. Tidak banyak orang yang dapat menilai kepribadian melalui ukuran margin. Penelitian ini mengusulkan teknik visi komputer dalam deteksi tipe margin. Metode penelitian yang dilakukan dibagi dalam empat tahapan yaitu: pre-processing, ekstraksi fitur, klasifikasi dan evaluasi. Dataset yang digunakan adalah IAM handwriting dataset yang berjumlah 100 dataset dengan 25 citra pada tiap kelas. Ekstraksi fitur geometri digunakan untuk mengukur posisi tepi kertas dengan awal tulisan yang didapat dari pembuatan bounding box tiap baris tulisan. Klasifikasi yang digunakan adalah random forest. Adapun jenis margin yang dideteksi dikelompokkan dalam empat kelas yaitu lebar, sempit, melebar dan menyempit. Hasil klasifikasi memberikan akurasi sebesar 95%. Kata Kunci – tulisan_tangan, kepribadian, visi_komputer, geometri, random_ forest
Pemodelan Estimasi Kelulusan Mahasiswa Berbasis Data Akademik Melalui Regresi Linier Berganda hariningrum, Rita -; Yogatama, Yogatama -; Utomo, Sukarno Budi
Jurnal Inovtek Polbeng Seri Informatika Vol 9, No 1 (2024)
Publisher : P3M Politeknik Negeri Bengkalis

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35314/isi.v9i1.4034

Abstract

Intisari -  Penggunaan data akademis mahasiswa telah dimanfaatkan untuk menghasilkan informasi berharga yang mendukung pengelolaan dan pemantauan durasi pendidikan mahasiswa di program studi sistem informasi. Melalui aplikasi metode regresi linier berganda, telah dikembangkan sebuah model persamaan Y yang berfungsi untuk memperkirakan waktu kelulusan mahasiswa, yang juga didukung oleh pembuatan prototipe.Analisis yang dilaksanakan menggunakan sembilan variabel independen—yaitu SKS1, SKS2, SKS3, SKS4, IPS1, IPS2, IPS3, IPS4, dan jumlah mata kuliah yang diulang—untuk mahasiswa angkatan 2019 hingga 2023 menghasilkan formula: Y = 13.49 + 0.099X1 - 0.068X2 + 0.025X3 - 0.059X4 - 0.585X5 - 0.443X6 - 0.155X7 - 0.368X8 - 0.082X9. Formula ini menunjukkan tingkat kesalahan model berdasarkan Mean Squared Error (MSE) dan Root Mean Squared Error (RMSE) sebesar 0.1166 dan 0.3415, berturut-turut. Prototipe yang dikembangkan menggunakan PHP, dengan Sublime Text sebagai editor teks dan XAMPP sebagai server lokal, memperlihatkan potensi besar dalam mendukung proses pemantauan durasi studi mahasiswa jika terintegrasi dan didukung sepenuhnya oleh manajemen. Kata kunci: penambangan data, regresi linier berganda, prediksi, pemantauan, durasi pendidikan
Klasifikasi Tumor Otak Menggunakan Convolutional Neural Network Fakhri, Haidar; Setiawardhana, Setiawardhana; Syarif, Iwan; Sigit, Riyanto
Jurnal Inovtek Polbeng Seri Informatika Vol 9, No 1 (2024)
Publisher : P3M Politeknik Negeri Bengkalis

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35314/isi.v9i1.3908

Abstract

Metode klasifikasi citra MRI otak yang digunakan pada penelitian ini adalah Deep Learning dengan Convolutional Neural Network (CNN) dengan 2 model skema arsitektur CNN. Model skema 1 terdapat 2 max pooling layer dan 2 hidden layer, sedangkan model skema 2 terdapat 3 max pooling layer dan 4 hidden layer.  Dataset yang digunakan memuat citra MRI otak manusia dengan total 7023 citra, dengan rincian 1621 Glioma, 1645 Meningioma, 1757 Pituitary, dan 2000 Notumor. Evaluasi F1-Score model skema 1 dan skema 2 berturut-turut: 96% dan 97%, Sedangkan untuk nilai Accuracy yaitu 98%. Hal ini menunjukkan bahwa nilai F1-Score dan Accuracy, model skema 2 lebih baik. Untuk menguji dataset digunakan 10 fold cross-validation menghasilkan nilai rata-rata Accuracy, F1-Score, Precision, dan Recall berturut-turut 0,8520, 0,8470, 0,8493 dan 0,8504, dengan standar deviasi yang kecil, yaitu berturut-turut 0,0352; 0,0346; 0,0337 dan 0,0353 yang menunjukkan bahwa penyimpangan sebaran nilai semakin mendekati nilai rata-ratanya. nilai metrik F1-score dan accuracy berturut-turut, 97,47% dan 97,39%. Hasil accuracy penelitian ini lebih tinggi dibandingkan dengan beberapa penelitian sebelumnya, yakni dari [1], [2], [3], [5], [7], dan [8], berturut-turut: 94.39%, 97.54%, 97.18%, 96.08%, 96,36%, dan 95.55%.

Page 2 of 4 | Total Record : 35

 1   2   3   4 

Filter by Year

2024 2024


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 9, No 1 (2024) Vol 8, No 2 (2023) Vol 8, No 1 (2023) Vol 7, No 2 (2022) Vol 7, No 1 (2022) Vol 6, No 2 (2021) Vol 6, No 1 (2021) Vol 5, No 2 (2020) Vol 5, No 1 (2020) Vol 4, No 2 (2019) Vol 4, No 1 (2019) Vol 3, No 2 (2018) Vol 3, No 1 (2018) Vol 2, No 2 (2017) Vol 2, No 1 (2017) Vol 1, No 2 (2016) Vol 1, No 1 (2016) More Issue