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 550 Documents
 51   52   53   54   55 
Implementasi Queue Tree Untuk Optimasi Bandwidth Jaringan Internet di PT. Lapan Technology Indonesia Ikhwan Pratama Hidayat; Purwantoro Purwantoro; Arip Solehudin
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

Abstract

Pengelolaan bandwidth yang belum optimal dapat menyebabkan distribusi kapasitas jaringan tidak merata dan menurunkan kualitas layanan internet ketika digunakan secara bersamaan oleh banyak pengguna. Penelitian ini bertujuan mengimplementasikan metode queue tree dengan pendekatan Hierarchical Token Bucket (HTB) pada router mikrotik untuk mengoptimalkan distribusi bandwidth jaringan internet di PT. Lapan Technology Indonesia. Penelitian menggunakan metode eksperimen dengan desain one group pretest-posttest. Objek penelitian menggunakan kapasitas bandwidth ISP MyRepublic sebesar 200 Mbps dengan 7 koneksi PPPoE aktif berdasarkan observasi awal. Pengujian dilakukan sebanyak 4 kali pada tahap pretest dan 4 kali pada tahap posttest menggunakan wireshark dengan parameter Quality of Service (QoS), yaitu throughput, delay, jitter, dan packet loss. Hasil penelitian menunjukkan bahwa setelah penerapan queue tree, rata-rata throughput meningkat dari 279 Kbps menjadi 6364 Kbps atau sebesar 100%, sedangkan delay menurun dari 60 ms menjadi 1.43 ms atau sebesar 97.62%. Nilai jitter menurun dari 60 ms menjadi 1.44 ms atau sebesar 97.60%, sedangkan packet loss menurun dari 3.45% menjadi 0% atau sebesar 100%. Hasil evaluasi menunjukkan adanya perubahan kualitas layanan jaringan setelah penerapan queue tree melalui pengaturan distribusi bandwidth berdasarkan kelompok pengguna dan prioritas trafik
Penerapan Metode SAW dalam Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Smartphone pada E-Commerce Meissy Irania Putri; Betha Nurina Sari; Garno Garno
IKRA-ITH Informatika : Jurnal Komputer dan Informatika Vol. 10 No. 3 (2026): IKRAITH-INFORMATIKA Vol 10 No 3 November 2026
Publisher : Fakultas Teknik Universitas Persada Indonesia YAI

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

Abstract

Perkembangan e-commerce menyebabkan meningkatnya variasi produk smartphone yang tersedia, sehingga konsumen mengalami kesulitan dalam menentukan pilihan sesuai kebutuhan dan preferensi. Penelitian ini bertujuan menerapkan metode Simple Additive Weighting (SAW) dalam sistem pendukung keputusan pemilihan smartphone pada e-commerce. Kriteria yang digunakan meliputi harga, RAM, memori internal, kamera, baterai, jumlah terjual, rating produk, dan rating toko, yang ditentukan berdasarkan observasi terhadap 50 sampel produk pada platform Shopee dan Tokopedia serta sintesis 16 literatur terdahulu. Pengembangan sistem menggunakan metode SDLC dengan model Prototype yang meliputi pengumpulan kebutuhan, desain cepat, pembuatan prototype, evaluasi pengguna, perbaikan prototype, dan implementasi sistem. Evaluasi prototype awal dilakukan menggunakan System Usability Scale (SUS) dengan 326 responden, menghasilkan skor 62,19 (Marginal Acceptable). Berdasarkan masukan responden, prototype diperbaiki melalui penambahan fitur input gambar, implementasi Optical Character Recognition (OCR) dengan akurasi 94,44%, serta redesign antarmuka. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode SAW mampu melakukan perankingan smartphone secara objektif berdasarkan kriteria dan bobot yang ditentukan, serta menghasilkan rekomendasi yang sesuai dengan preferensi pengguna.
Analisis Tata Kelola Teknologi Informasi Dengan Framework COBIT 5: Studi Kasus Pada PT XYZ Yayi Naulia Silalahi; Muhammad Aldo Faturrahman; Adnan Buyung Nasution
IKRA-ITH Informatika : Jurnal Komputer dan Informatika Vol. 10 No. 3 (2026): IKRAITH-INFORMATIKA Vol 10 No 3 November 2026
Publisher : Fakultas Teknik Universitas Persada Indonesia YAI

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

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis tata kelola teknologi informasi (TI) di PT XYZ menggunakan framework COBIT 5. COBIT 5 merupakan framework yang menyediakan panduan komprehensif untuk tata kelola manajemen dan TI, yang bertujuan untuk membantu organisasi mencapai tujuan strategis mereka melalui penggunaan teknologi informasi yang efektif.Metode penelitian yang digunakan adalah studi kasus dengan teknik pengumpulan data melalui wawancara, kuesioner, observasi, dan dokumentasi. Pada penelitian ini terdapat tiga domain yang diambil dari COBIT 5 yaitu EDM04, APO04, dan BAI08. Domain tersebut dipilih berdasarkan visi dan misi PT XYZ.
Analisis Sensitivitas Bobot Kriteria dan Stabilitas Peringkat pada Metode TOPSIS Menggunakan Simulasi Monte Carlo Hermansyah Hermansyah; Al - Khaidar; Husni Husni
IKRA-ITH Informatika : Jurnal Komputer dan Informatika Vol. 10 No. 3 (2026): IKRAITH-INFORMATIKA Vol 10 No 3 November 2026
Publisher : Fakultas Teknik Universitas Persada Indonesia YAI

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

Abstract

TOPSIS rankings depend on criteria weights, which are often uncertain. This study measures how stable TOPSIS rankings remain when weights vary in a controlled manner. A simulation experiment was conducted on a decision matrix of 100 alternatives with three benefit and two cost criteria generated in Python (fixed seed). A total of 5,000 weight scenarios were drawn from Dirichlet distributions at three levels of uncertainty: narrow and moderate around the base weights, and broad (uniform over the simplex). Stability was measured at the level of the overall order (Spearman and Kendall τb), the top ranks, and individual alternatives, and its robustness was tested with 20 dataset replications across three correlation structures and four numbers of alternatives. On the main dataset, mean τb fell from 0.894 (narrow) to 0.796 (moderate) and 0.525 (broad), while the top-ten overlap fell from 90.5% to 80.3% and 49.8%. Instability was greatest in the middle ranks, and criteria with high data dispersion were more influential than heavily weighted criteria with low dispersion. Trade-off data consistently reduced stability, while the robustness of the first rank was driven mainly by the preference-score gap between the two leading alternatives. The study contributes a reproducible simulation protocol and an explicit separation of global, top-rank, and per-alternative stability in reporting TOPSIS sensitivity analysis.
Perbandingan LSTM dan XGBoost untuk Prediksi Multi-Horizon Suhu dan Curah Hujan Harian pada Grid ERA5 Jakarta Pusat Ahmad Julaibib Syahr; Raden Teddy Iswahyudi; Nizirwan Anwar; Imam Sutanto
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

Abstract

Prediksi deret meteorologis perkotaan tropis menghadapi dua karakter target yang berbeda: suhu relatif kontinu dan berautokorelasi,sedangkan curah hujan harian bersifat zero-inflated, menceng, dan mengandung kejadian ekstrem. Penelitian ini membandingkan LongShort-Term Memory (LSTM) dan Extreme Gradient Boosting (XGBoost) untuk direct multi-horizon forecasting t+1, t+7, dan t+14pada satu grid reanalysis ERA5 yang dipilih menggunakan koordinat acuan Jakarta Pusat. Data harian 1 Januari 2005-21 Juli 2026diakses melalui Open-Meteo, kemudian dibagi secara kronologis menjadi train, validation, main test 2024-2025, dan out-of-time (OOT)test Januari-Juli 2026. Model dibangun terpisah untuk setiap target-horizon, dioptimalkan dengan random search dan early stopping,serta dibandingkan dengan baseline kausal menggunakan RMSE, MAE, R², dan bias. Pada main test, XGBoost memperoleh RMSEterendah pada enam tugas; selisih terhadap LSTM adalah 0,34%-5,48% untuk suhu dan 1,72%-3,18% untuk hujan. Semua model suhumelampaui baseline, tetapi model hujan hanya melampauinya pada t+1; klimatologi bulanan tetap lebih baik pada t+7 dan t+14.Peringkat XGBoost konsisten pada OOT, tetapi periode OOT yang lebih pendek dan berbeda komposisi musim tidak dapatdibandingkan langsung dengan main test. Hasil mendukung XGBoost sebagai model yang lebih stabil dan efisien dalam ruangeksperimen ini, bukan sebagai bukti superioritas universal. Prediksi intensitas hujan ekstrem tetap menjadi keterbatasan utama.
Pengembangan Sistem Monitoring Barang Berbasis QR Code untuk KPI dan Insentif Payroll Karyawan Menggunakan Metode Waterfall Hafiz Ramadhan; Raden Teddy Iswahyudi; Nizirwan Anwar; Binastya Anggara Sekti
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

Abstract

Penelitian ini mengusulkan pengembangan sistem monitoring keluar masuk barang berbasis QR Code yangmengintegrasikan pencatatan transaksi gudang, penilaian Key Performance Indicator (KPI), dan perhitungan insentifpayroll karyawan. Permasalahan utama yang ditangani meliputi pencatatan manual, keterlambatan pembaruan stok,kesalahan input, keterbatasan jejak audit, serta belum terhubungnya data aktivitas operasional dengan evaluasi kinerjadan insentif. Pengembangan sistem menggunakan metode Waterfall melalui tahapan analisis kebutuhan, perancangan,implementasi, pengujian, dan pemeliharaan. Setiap barang dan transaksi diidentifikasi melalui QR Code, kemudian sistemmerekam waktu, jenis transaksi, kuantitas, identitas petugas, dan perubahan stok. Data transaksi digunakan sebagaisumber terukur untuk membentuk indikator KPI yang mencakup akurasi pencatatan, ketepatan waktu proses,produktivitas transaksi, dan kepatuhan prosedur. Nilai KPI selanjutnya menjadi masukan bagi mekanisme insentif payrolldengan parameter bobot dan ambang yang dapat dikonfigurasi sesuai kebijakan organisasi. Perancangan juga menerapkanpemisahan hak akses administrator, petugas gudang, supervisor, dan bagian keuangan serta menyediakan dashboardmonitoring dan audit trail. Pengujian fungsional dirancang menggunakan pendekatan black-box dan evaluasi usabilitysebelum penerapan operasional. Hasil penelitian pada tahap ini berupa arsitektur proses, model data, rancangan KPI,aturan perhitungan insentif, dan skenario pengujian yang dapat menjadi dasar implementasi. Rancangan sistemdiharapkan meningkatkan ketertelusuran transaksi, konsistensi data persediaan, transparansi evaluasi kinerja, danakuntabilitas perhitungan insentif tanpa menggantikan proses validasi manajerial.
FRAMEWORK MODELLING UNTUK INTEGRASI ECONOMIC ORDER QUANTITY PADA SISTEM STOK GUDANG BERBASIS JAVA SPRING DAN POSTGRESQL Fransisco Viero; Raden Teddy Iswahyudi; Agung Mulyo Widodo; Nizirwan Anwar
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

Abstract

Pengelolaan stok membutuhkan konsistensi antara transaksi operasional dan keputusan kuantitas pemesanan. Penelitianini mengembangkan prototipe sistem stok gudang berbasis Java Spring dan PostgreSQL dengan Economic OrderQuantity (EOQ), serta mengusulkan framework modelling yang menautkan kebutuhan, model perilaku, model struktur,model data, arsitektur implementasi, dan bukti pengujian. Penelitian bersifat terapan dengan alur Waterfall yangmencakup analisis kebutuhan, perancangan, implementasi, validasi algoritma, dan black-box testing. EOQ dihitung darikebutuhan tahunan (D), biaya pemesanan per pesanan (S), dan biaya penyimpanan per unit per tahun (H). Evaluasiterkontrol menggunakan lima item simulasi dan 35 skenario pengujian. Rekonsiliasi stok menghasilkan saldo hitung575 unit yang sama dengan saldo sistem. Perbandingan EOQ manual dan aplikasi menunjukkan seluruh selisih absolutdi bawah toleransi 0,01 unit, dengan selisih terbesar 0,0045 unit. Tiga ketidaksesuaian awal terkait duplikasi kode,pengeluaran melebihi stok, dan H = 0 diperbaiki; seluruh 35 skenario lulus pada pengujian ulang. Kontribusi utamapenelitian terletak pada keterlacakan kebutuhan-ke-model-ke-implementasi-ke-bukti, bukan pada modifikasi rumusEOQ. Karena evaluasi menggunakan data simulasi, hasil belum dapat digunakan untuk mengklaim penghematan biayaoperasional aktual.
STUDI SIMULASI DETEKSI EMAIL PHISHING BERBASIS NLP MENGGUNAKAN TF-IDF DENGAN SUPPORT VECTOR MACHINE DAN RANDOM FOREST Muhamad Ali Mubarok; Nizirwan Anwar; Arief ichwani; Raden Teddy Iswahyudi
IKRA-ITH Informatika : Jurnal Komputer dan Informatika Vol. 10 No. 3 (2026): IKRAITH-INFORMATIKA Vol 10 No 3 November 2026
Publisher : Fakultas Teknik Universitas Persada Indonesia YAI

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

Abstract

Phishing melalui email merupakan ancaman keamanan informasi yang memanfaatkan isi pesan untukmendorong pengguna memberikan informasi sensitif atau melakukan tindakan tertentu. Penelitian ini bertujuanmenganalisis kinerja Support Vector Machine (SVM) dan Random Forest pada klasifikasi email phishingberbasis Natural Language Processing (NLP) dengan representasi Term Frequency-Inverse Document Frequency(TF-IDF). Dataset simulasi awal berjumlah 10.420 email dan setelah pemeriksaan duplikasi, data kosong, sertalabel tidak valid diperoleh 10.000 email, yang terdiri atas 5.000 phishing dan 5.000 legitimate. Data diprosesmelalui cleaning, case folding, tokenization, dan stopword removal, kemudian ditransformasikan menjadi featurevector TF-IDF dengan unigram dan bigram. Dataset dibagi menggunakan rasio 80:20 untuk data training dantesting. Evaluasi model menggunakan confusion matrix, accuracy, precision, recall, dan F1-score. Hasil simulasimenunjukkan SVM memperoleh accuracy 96,40%, precision 95,94%, recall 96,90%, dan F1-score 96,42%,sedangkan Random Forest memperoleh accuracy 94,80%, precision 95,34%, recall 94,20%, dan F1-score94,77%. SVM juga menghasilkan false negative yang lebih rendah, yaitu 31 dibandingkan 58 pada RandomForest. Berdasarkan skenario simulasi, SVM menunjukkan kinerja lebih konsisten terutama pada recall dan F1-score, sehingga lebih sesuai sebagai model utama pada rancangan prototype deteksi email phishing. Hasil initetap perlu dikonfirmasi melalui eksperimen aktual dan pengujian lintas dataset sebelum digunakan sebagai dasarimplementasi operasional.
KOMPARASI KINERJA SUPPORT VECTOR MACHINE DAN RANDOM FOREST UNTUK DETEKSI SPAM EMAIL BERBASIS TF-IDF TEKS Arum Adila Ningtias; Nizirwan Anwar; Arief Ichwani; Raden Teddy Iswahyudi
IKRA-ITH Informatika : Jurnal Komputer dan Informatika Vol. 10 No. 3 (2026): IKRAITH-INFORMATIKA Vol 10 No 3 November 2026
Publisher : Fakultas Teknik Universitas Persada Indonesia YAI

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

Abstract

Spam email merupakan salah satu permasalahan dalam komunikasi digital karena dapat mengganggu produktivitas,membebani sistem, serta berpotensi membawa ancaman keamanan seperti phishing, malware, dan penipuan digital. Penelitianini bertujuan membangun dan membandingkan performa algoritma Support Vector Machine (SVM) dan Random Forest dalammendeteksi spam email berbasis klasifikasi teks. Dataset yang digunakan adalah SMS Spam Collection yang terdiri dari 5.572pesan dengan 2 (dua) kelas, yaitu ham/non-spam dan spam. Tahapan penelitian dilakukan secara sekuensial melalui prosestext, cleaning, case folding, tokenization, stopword removal, ekstraksi fitur menggunakan Term Frequency-Inverse DocumentFrequency (TF-IDF), train-test split, pelatihan model SVM dan Random Forest, serta evaluasi performa. Evaluasi dilakukanmenggunakan metrik Accuracy, Precision, Recall, F1-score, ROC-AUC, dan Confusion matrix, sebagaimana dijelaskandalam rancangan penelitian dan evaluasi model pada dokumen . Hasil pengujian menunjukkan bahwa Linear SVM +GridSearchCV memperoleh performa lebih baik dibandingkan Random Forest + GridSearchCV, dengan Accuracy sebesar0,983857, Precision 0,978102, Recall 0,899329, F1-score 0,937063, dan ROC-AUC 0,987039. Random Forest memperolehAccuracy 0,959641, Precision 0,882353, Recall 0,805369, F1-score 0,842105, dan ROC-AUC 0,960280. Berdasarkan hasiltersebut, SVM lebih efektif dalam mendeteksi spam email karena mampu menghasilkan kesalahan klasifikasi yang lebihrendah dan performa evaluasi yang lebih seimbang.
Simulasi Dinamis Okupansi Parkir Menggunakan Deteksi Ruang Parkir Berbasis Computer Vision Yehezkiel Haganta Tarigan; Zulfahmi Indra; Andly Sofian Hasugian; Chelsea Febiola br Sebayang
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

Abstract

Parking facilities are difficult to manage when the number of arriving vehicles grows, and knowing the current parking condition does not explain how occupancy will change under higher demand. This study developed a framework that integrates YOLO26s-based parking space detection with a stochastic occupancy simulation. On the Roboflow test set, the detector achieved a precision of 93.6%, recall of 91.8%, and mAP@50 of 95.5%, although remaining false positives and false negatives still affect the simulation input. Applied to the parking video, the median detections of the first ten frames gave an estimated capacity of 174 spaces and an initial occupancy of 58.6%. These values are estimates, as the detected capacity varied between 150 and 194 spaces across frames. The simulation of three arrival scenarios showed that the low scenario stayed below capacity, with a mean occupancy of 50.78%, whereas the moderate and high scenarios reached full capacity in all runs after mean times of 124.5 and 30.5 minutes. A higher arrival rate therefore brings saturation forward and lengthens the time spent at capacity. However, the arrival and departure parameters are scenario assumptions, so the results are not forecasts of real parking demand. Future work should use longer videos, validate capacity against ground truth, and add vehicle tracking to estimate arrival and departure rates.

Page 54 of 55 | Total Record : 550

 51   52   53   54   55 

Filter by Year

2017 2026


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 10 No. 3 (2026): IKRAITH-INFORMATIKA Vol 10 No 3 November 2026 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