cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
-
Contact Email
-
Phone
-
Journal Mail Official
-
Editorial Address
-
Location
Kota adm. jakarta pusat,
Dki jakarta
INDONESIA
IKRA-ITH Informatika : Jurnal Komputer dan Informatika
Published by Universitas Persada Indonesia YAI
ISSN : 25804316     EISSN : 26548054     DOI : -
Core Subject : Science,
Computer Science & IT
Arjuna Subject : -
Articles 354 Documents
 24   25   26   27   28 
PENERAPAN SVM UNTUK MITIGASI ANOMALI KOMUNIKASI PADA SISTEM IoT Luthfiawan, Farhan Rivanka
IKRA-ITH Informatika : Jurnal Komputer dan Informatika Vol. 9 No. 2 (2025): IKRAITH-INFORMATIKA Vol 9 No 2 Juli 2025
Publisher : Fakultas Teknik Universitas Persada Indonesia YAI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Komunikasi data pada sistem Internet of Things (IoT) sangat rentan terhadap serangan karena terbatasnya protokol keamanan dan sumber daya perangkat. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem deteksi dini terhadap kerentanan komunikasi IoT menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM) dengan tiga jenis kernel: Linear, Polynomial, dan Radial Basis Function (RBF). Dataset CIC-ToN-IoT digunakan sebagai data uji, dengan proses pra-pemrosesan mencakup normalisasi, ekstraksi fitur, dan Principal Component Analysis (PCA). Evaluasi performa dilakukan berdasarkan metrik akurasi, presisi, recall, dan F1-score. Hasil menunjukkan bahwa SVM kernel polynomial (derajat 2) memberikan performa terbaik dengan recall sempurna dan presisi tinggi, menjadikannya model paling seimbang untuk mendeteksi serangan. Kernel RBF unggul secara matematis berdasarkan nilai AUC tertinggi, sementara kernel linear efisien untuk data yang secara linier dapat dipisahkan. Teknik optimasi parameter menggunakan Grid Search dan Cross-Validation 10-fold berhasil meningkatkan generalisasi model. Temuan ini mendukung penerapan SVM-Polynomial sebagai sistem deteksi intrusi ringan, akurat, dan adaptif untuk arsitektur edge computing pada IoT. Validasi lebih lanjut dengan data streaming dan pemantauan performa waktu nyata direkomendasikan untuk implementasi jangka panjang
MODEL PREDIKSI TABRAKAN BERBASIS MACHINE LEARNING DALAM SISTEM INTERNET OF VEHICLES (IoV) Iswahyudi, Raden Teddy; Anwar, Nizirwan
IKRA-ITH Informatika : Jurnal Komputer dan Informatika Vol. 9 No. 2 (2025): IKRAITH-INFORMATIKA Vol 9 No 2 Juli 2025
Publisher : Fakultas Teknik Universitas Persada Indonesia YAI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Perkembangan Internet of Vehicles (IoV) menghadirkan peluang signifikan dalam peningkatan keselamatan berkendara melalui sistem prediksi tabrakan berbasis data. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model prediktif yang akurat dan efisien dengan menggunakan pendekatan machine learning, khususnya algoritma klasifikasi seperti Support Vector Machine (SVM), Random Forest, dan Multi Layer Perceptron (MLP). Dataset yang digunakan berasal dari Kaggle dan mencakup 207.000 entri dengan fitur-fitur seperti kecepatan kendaraan, jarak antar kendaraan, status pengemudi, kondisi lingkungan, dan atribut jaringan komunikasi. Tahapan penelitian meliputi eksplorasi data, preprocessing, seleksi fitur, pelatihan model, dan evaluasi performa menggunakan metrik akurasi, presisi, recall, dan F1-score. Hasil eksperimen menunjukkan performa model yang sangat tinggi, yaitu akurasi 99,99%, presisi 99,99%, recall 100%, dan F1-score 99,99%. Evaluasi confusion matrix menunjukkan bahwa hampir semua kasus diklasifikasikan dengan benar, dan nilai AUC ROC curve sebesar 0,9999999 menandakan kemampuan diskriminasi yang hampir sempurna. Fitur paling berpengaruh dalam prediksi tabrakan adalah status pengemudi, jumlah jalur, dan kapabilitas pengereman. Temuan ini menunjukkan bahwa model berbasis machine learning mampu mendeteksi potensi tabrakan secara tepat dan real-time, serta dapat diintegrasikan ke dalam sistem peringatan dini pada kendaraan cerdas, menjadikannya solusi potensial untuk mengurangi risiko kecelakaan dalam ekosistem IoV yang dinamis dan kompleks.
SISTEM INFORMASI AKADEMIK SEKOLAH PADA SMK PERTI JAKARTA BARAT BERBASIS WEBSITE Sumbodo, Mugiatno; Mustofa, Mustofa
IKRA-ITH Informatika : Jurnal Komputer dan Informatika Vol. 9 No. 2 (2025): IKRAITH-INFORMATIKA Vol 9 No 2 Juli 2025
Publisher : Fakultas Teknik Universitas Persada Indonesia YAI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Tujuan Penelitian ini adalah Memperbaharui sistem yang ada dengan sistem yang terkomputerisasi lebih efesien, cepat dan akurat serta mampu mendukung perusahaan dalam perkembangan kegiatan usaha selanjutnya, Untuk merancang dan mengimplementasikan sistem informasi agar sesuai dengan standar yang dibutuhkan dalam menunjang kelancaran kegiatan sekolah, Menyajikan informasi yang lebih cepat dan akurat untuk mendukung berbagai pihak dalam mengambil keputusan. Dalam pembuatan program dan analisis perancangan system menggunakan php dan mysql dibantu dengan dreamweaver serta xampp. Didalam web ini berisi tentang sistem informasi sekolah SMK Islam PERTI Jakarta berisi tentang siswa mencakup daftar siswa, jadwal, dan nilai. Guru mencakup data guru, nilai, jadwal, materi dan admin mencakup siswa, guru dan karyawan di lingkungan sekolah.
PENGARUH DATA PREPROCESSING TERHADAP PERFORMA REGRESI LINIER DALAM PREDIKSI SAHAM Pangestu, Aji; Iswahyudi, Raden Teddy
IKRA-ITH Informatika : Jurnal Komputer dan Informatika Vol. 9 No. 2 (2025): IKRAITH-INFORMATIKA Vol 9 No 2 Juli 2025
Publisher : Fakultas Teknik Universitas Persada Indonesia YAI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Penelitian ini membahas implementasi data preprocessing untuk meningkatkan performa modelregresi linier dalam prediksi harga saham, dengan studi kasus pada saham 2012.TW periode Januari–Juni 2023. Data preprocessingmenjadi tahap penting karena data finansial sering mengandung missingvalues, outlier, dan distribusi yang tidak seimbang. Tahapan preprocessing meliputi data cleaning,deteksi dan penanganan outlier, feature engineering, seleksi fitur, serta normalisasi. Model regresilinier kemudian dilatih dan diuji menggunakan time series split dengan evaluasi metrik R², MSE, danMAPE. Hasil analisis menunjukkan bahwa regresi linier memiliki keterbatasan dalam menangkapdinamika harian (R² = 0,39), namun memberikan hasil yang lebih baik pada data mingguan (R² = 0,62)dan sangat kuat pada data bulanan (R² = 0,95). Nilai MSE yang relatif rendah pada ketiga skala datamenunjukkan prediksi model cukup akurat terhadap tren harga. Dengan demikian, preprocessingberkontribusi signifikan terhadap peningkatan performa regresi linier, meskipun kompleksitas pasarsaham menuntut pengembangan model yang lebih adaptif. Penelitian ini memberikan gambaran bahwaregresi linier dapat dijadikan baseline prediksi harga saham jangka pendek, serta membuka peluangintegrasi dengan model pembelajaran mesin yang lebih canggih
PREDIKSI INTERAKSI PENGGUNA MEDIA SOSIAL X DENGAN ALGORITMA MACHINE LEARNING Syamdova, Dian; Iswahyudi, Raden Teddy
IKRA-ITH Informatika : Jurnal Komputer dan Informatika Vol. 9 No. 2 (2025): IKRAITH-INFORMATIKA Vol 9 No 2 Juli 2025
Publisher : Fakultas Teknik Universitas Persada Indonesia YAI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Media sosial kini menjadi ruang komunikasi publik yang penting, termasuk bagi instansi pemerintah dalammenyampaikan informasi kepada masyarakat. Penelitian ini bertujuan memprediksi tingkat interaksi pengguna pada akunresmi Kementerian Pertanian Republik Indonesia (Kementan RI) di platform X (Twitter) menggunakan algoritma machinelearning. Data penelitian berupa 334 tweet yang dipublikasikan pada periode April hingga Juni 2025, dianalisis berdasarkanjumlah like, reply, dan repost. Proses pra-pemrosesan mencakup pembersihan teks, normalisasi, penghapusan stopwords,serta transformasi teks ke dalam representasi numerik dengan TF-IDF. Empat algoritma diuji, yaitu Naive Bayes, LogisticRegression, Support Vector Machine (SVM), dan K-Nearest Neighbors (KNN). Evaluasi kinerja model menggunakanmetrik akurasi, presisi, recall, F1-score, macro average, dan weighted average untuk menangani distribusi data yang tidakseimbang. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Naive Bayes memberikan performa terbaik dengan akurasi 82%dan F1-score 0.74, terutama pada klasifikasi interaksi rendah. Logistic Regression dan KNN menunjukkan performa cukupbaik namun belum stabil, sedangkan SVM memiliki performa paling rendah, khususnya pada deteksi interaksi tinggi.Temuan ini menunjukkan bahwa Naive Bayes dapat direkomendasikan sebagai algoritma utama dalam prediksi interaksimedia sosial X. Selain itu, hasil penelitian ini dapat menjadi landasan untuk menyusun strategi komunikasi digitalpemerintah yang lebih efektif, berbasis data dan prediksi tingkat keterlibatan audiens.
PERANCANGAN SISTEM PENDAFTARAN PESERTA DIDIK BARU DENGAN METODE RAPID APPLICATION DEVELOPMENT (RAD) Laia, Chrys Jonathan
IKRA-ITH Informatika : Jurnal Komputer dan Informatika Vol. 9 No. 1 (2025): IKRAITH-INFORMATIKA Vol 9 No 1 Maret 2025
Publisher : Fakultas Teknik Universitas Persada Indonesia YAI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Sistem pendaftaran peserta didik baru merupakan salah satu aspek penting dalam administrasi pendidikan yang menuntut efisiensi, transparansi, dan akurasi pengelolaan data. Pada praktiknya, masih banyak lembaga pendidikan di Indonesia yang menggunakan prosedur manual, sehingga menimbulkan berbagai permasalahan, antara lain keterlambatan proses, redundansi data, risiko kesalahan input, serta kesulitan akses bagi calon siswa dari luar daerah. Penelitian ini bertujuan untuk merancang sistem informasi pendaftaran peserta didik baru berbasis digital menggunakan metodologi Rapid Application Development (RAD). Metode RAD dipilih karena bersifat iteratif, berfokus pada prototyping cepat, serta memungkinkan adanya penyesuaian kebutuhan pengguna selama proses pengembangan. Tahapan penelitian meliputi analisis proses bisnis berjalan, perancangan model UML (Use Case, Activity, Class, dan Sequence Diagram), serta pembuatan mock-up desain database dan Entity Relationship Diagram (ERD). Hasil perancangan menunjukkan bahwa sistem yang dikembangkan mampu mengintegrasikan fitur utama, seperti pembuatan akun, pengisian formulir, unggah dokumen, verifikasi, penjadwalan ujian, pengolahan hasil seleksi, pembayaran biaya pendaftaran, hingga pengumuman kelulusan secara daring. Dengan rancangan ini, proses administrasi penerimaan siswa baru dapat berjalan lebih efisien, transparan, dan akurat. Selain itu, penerapan sistem berbasis RAD mendukung pengembangan yang cepat, fleksibel, dan sesuai dengan kebutuhan institusi pendidikan. Penelitian ini diharapkan dapat menjadi fondasi bagi implementasi sistem pendaftaran siswa baru yang modern, user-friendly, dan mendukung digitalisasi pendidikan di Indonesia
Pengembangan Model Pelacakan Digital untuk Memantau Status Kesehatan Balita di Posyandu Desa Kadugenep Kartini, Kartini; Malabay, Malabay; Saraswati, Ria; Tjahjono, Budi; Widayanti, Riya; Yuliati, Yuliati; Fuad, Ahmad
IKRA-ITH Informatika : Jurnal Komputer dan Informatika Vol. 9 No. 3 (2025): IKRAITH-INFORMATIKA Vol 9 No 3 November 2025
Publisher : Fakultas Teknik Universitas Persada Indonesia YAI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37817/ikraith-informatika.v9i3.5253

Abstract

Kemajuan Teknologi Informasi (TI) telah membawa perubahan signifikan dalam pengelolaan data dan peningkatan layanan publik, termasuk kesehatan anak usia dini. Di pedesaan, sistem digital menjadi solusi strategis untuk memastikan pencatatan data kesehatan yang cepat, akurat, dan terintegrasi. Penelitian ini mengembangkan model pelacakan digital untuk memantau status kesehatan balita di Posyandu Desa Kadugenep, sekitar 18 km dari ibu kota Provinsi Banten, menggunakan pendekatan kualitatif melalui analisis dokumentasi dan observasi sistem operasional. Prototipe berbasis web dirancang dengan Unified Modeling Language (UML) untuk menghasilkan struktur data terorganisasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model pelacakan digital meningkatkan efisiensi administrasi, akurasi data kesehatan, dan mendukung pengambilan keputusan di tingkat desa, serta dapat diadaptasi di wilayah pedesaan lain untuk memperkuat tata kelola kesehatan berbasis masyarakat dan literasi digital desa.
Sistem Informasi Pelayanan Kesehatan pada Puskesmas Silago: Peningkatan Efektivitas dan Mutu Layanan Andiani, Andiani; Anwar, Rezki
IKRA-ITH Informatika : Jurnal Komputer dan Informatika Vol. 9 No. 3 (2025): IKRAITH-INFORMATIKA Vol 9 No 3 November 2025
Publisher : Fakultas Teknik Universitas Persada Indonesia YAI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37817/ikraith-informatika.v9i3.5270

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem informasi pelayanankesehatan berbasis web di Puskesmas Silago, Kecamatan IX Koto, Kabupaten Dharmasraya. Sistemini diharapkan dapat mengatasi permasalahan pengelolaan data pasien secara manual, mempercepatproses pelayanan, dan meningkatkan akses informasi kesehatan bagi masyarakat. Metodepengembangan yang digunakan adalah Waterfall, dengan tahapan meliputi analisis kebutuhan,desain sistem, implementasi, pengujian, dan pemeliharaan. Hasil implementasi menunjukkan bahwasistem ini mampu meningkatkan efektivitas dan mutu pelayanan kesehatan di Puskesmas Silago.
ANALISIS SENTIMEN ULASAN FILM PADA IMDB MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES Aprilia, Yolanda; Widhihastuty, Wiwin
IKRA-ITH Informatika : Jurnal Komputer dan Informatika Vol. 10 No. 2 (2026): IKRAITH-INFORMATIKA Vol 10 No 2 Juli 2026
Publisher : Fakultas Teknik Universitas Persada Indonesia YAI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37817/ikraith-informatika.v10i2.5452

Abstract

Perkembangan teknologi informasi memungkinkan masyarakat untuk menyampaikan opinimelalui berbagai platform digital, termasuk dalam dunia hiburan. Situs IMDb merupakansalah satu web untuk memberian ulasan film mengenai seberapa bagus film tersebut. Dalammemberikan penilaian kualitas dari film yang telah disaksiakan tidak harus menjadi pakarperfilman, semua orang dapat memberikan penilaian melalui situs tersebut. Banyaknya data ulasanyang bersifat subjektif dan tidak terstruktur menyebabkan analisis sentimen secara manual menjaditidak efisien dan kurang akurat. Penelitian ini bertujuan membangun sistem klasifikasi sentimenmenggunakan algoritma Naïve Bayes yang dikenal efektif dalam pengolahan data teks. Metodologiyang digunakan dalam pengumpulan data meliputi preprocessing teks cleansing, tokenizing,stopword removal dan stemming, pelabelan berdasarkan rating, pembobotan katamenggunakan metode TF-IDF, serta pelatihan dan pengujian model klasifikasi dengan evaluasimenggunakan confusion matrix. Film Oppenheimer merupakan studi kasus dalam pengujian ini.Data yang digunakan Adalah 1000 ulasan dalam format CSV. Hasil penelitian menunjukkan bahwaalgoritma Naïve Bayes mampu mengklasifikasikan sentimen ulasan film dengan akurasi yangtinggi yaotu 90%. Kesimpulannya, model ini dapat digunakan sebagai solusi otomatis danefisien dalam memahami opini publik terhadap film
MEMBANGUN WEBSITE PEMBELAJARAN MATEMATIKA BERDASARKAN PREDIKSI GAYA BELAJAR SISWA PADA SDN KEBON MANGGIS 08 JAKARTA Nurhadi, Muhammad Ihsan; Thantawi, Ahmad Muhammad
IKRA-ITH Informatika : Jurnal Komputer dan Informatika Vol. 10 No. 2 (2026): IKRAITH-INFORMATIKA Vol 10 No 2 Juli 2026
Publisher : Fakultas Teknik Universitas Persada Indonesia YAI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37817/ikraith-informatika.v10i2.5453

Abstract

Penelitian ini mengembangkan sistem pembelajaran berbasis web yang adaptif untuk mengidentifikasigaya belajar siswa menggunakan algoritma Naïve Bayes. Sistem mengklasifikasikan siswa ke dalamtiga tipe gaya belajar: visual, auditori, dan kinestetik, berdasarkan jawaban kuesioner. Dengan teknikdata mining, sistem mempersonalisasi materi pembelajaran, meningkatkan keterlibatan dan pemahamansiswa dalam mata pelajaran matematika. Guru dapat mengunggah konten yang disesuaikan, sementarasiswa menerima materi sesuai preferensi belajar. Evaluasi menunjukkan bahwa pendekatan inimeningkatkan pemahaman siswa dan menyediakan solusi efisien untuk pendidikan di tingkat sekolahdasar. Penelitian ini menyoroti potensi data mining dalam menciptakan lingkungan pembelajaran yanginklusif dan efektif.

Page 26 of 36 | Total Record : 354

 24   25   26   27   28 

Filter by Year

2017 2026


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 10 No. 2 (2026): IKRAITH-INFORMATIKA Vol 10 No 2 Juli 2026 Vol. 10 No. 1 (2026): IKRAITH-INFORMATIKA Vol 10 No 1 Maret 2026 Vol. 9 No. 3 (2025): IKRAITH-INFORMATIKA Vol 9 No 3 November 2025 Vol. 9 No. 2 (2025): IKRAITH-INFORMATIKA Vol 9 No 2 Juli 2025 Vol. 9 No. 1 (2025): IKRAITH-INFORMATIKA Vol 9 No 1 Maret 2025 Vol. 8 No. 3 (2024): IKRAITH-INFORMATIKA Vol 8 No 3 November 2024 Vol. 8 No. 2 (2024): IKRAITH-INFORMATIKA Vol 8 No 2 Juli 2024 Vol. 8 No. 1 (2024): IKRAITH-INFORMATIKA Vol 8 No 1 Maret 2024 Vol. 7 No. 3 (2023): IKRAITH-INFORMATIKA Vol 7 No 3 November 2023 Vol 7 No 2 (2023): IKRAITH-INFORMATIKA Vol 7 No 2 Juli 2023 Vol 7 No 1 (2023): IKRAITH-INFORMATIKA Vol 7 No 1 Maret 2023 Vol 6 No 3 (2022): IKRAITH-INFORMATIKA Vol 6 No 3 November 2022 Vol 6 No 2 (2022): IKRAITH-INFORMATIKA Vol 6 No 2 Juli 2022 Vol 6 No 1 (2022): IKRAITH-INFORMATIKA Vol 6 No 1 Maret 2022 Vol 5 No 3 (2021): IKRAITH-INFORMATIKA Vol 5 No 3 November 2021 Vol 4 No 2 (2020): IKRAITH-INFORMATIKA Vol 4 No 2 Bulan Juli 2020 Vol 4 No 1 (2020): IKRAITH-INFORMATIKA Vol 4 No 1 Bulan Maret 2020 Vol 3 No 3 (2019): IKRAITH-INFORMATIKA Vol 3 No 3 Bulan November 2019 Vol 3 No 2 (2019): IKRA-ITH INFORMATIKA Vol 3 No 2 Bulan Juli 2019 Vol 3 No 1 (2019): IKRA-ITH INFORMATIKA Vol 3 No 1 Bulan Maret 2019 Vol 3 No 2 (2019): IKRA-ITH INFORMATIKA Vol 3 No 2 Bulan Juli 2019 Vol 2 No 3 (2018): IKRA-ITH INFORMATIKA Vol 2 No 3 Bulan November 2018 Vol 2 No 3 (2018): IKRA-ITH INFORMATIKA Vol 2 No 3 Bulan November 2018 Vol 2 No 2 (2018): IKRAITH INFORMATIKA VOL 2 NO 2 Juli 2018 Vol 2 No 1 (2018): IKRAITH-INFORMATIKA vol 2 Nomor 1 Bulan Maret 2018 Vol 1 No 2 (2017): IKRAITH-INFORMATIKA vol 1 Nomor 2 Bulan November 2017 Vol 1 No 2 (2017): IKRAITH-INFORMATIKA vol 1 Nomor 2 Bulan November 2017 Vol 1 No 1 (2017): IKRAITH-INFORMATIKA vol 1 Nomor 1 Bulan Juli 2017 More Issue