cover
Contact Name
Anang Aris Widodo
Contact Email
anangariswidodo@gmail.com
Phone
-
Journal Mail Official
jimp.unmerpasuruan@gmail.com
Editorial Address
-
Location
Kab. pasuruan,
Jawa timur
INDONESIA
J I M P - Jurnal Informatika Merdeka Pasuruan
ISSN : 25025716     EISSN : 25031945     DOI : -
Core Subject : Science,
Jurnal Informatika Merdeka Pasuruan (JIMP) terbit 3 kali dalam satu tahun yaitu dibulan maret, agustus dan desember. Memuat tulisan ilmiah yang berhubungan dengan bidang teknologi informasi serta aplikasi teknik informatika. Jurnal JIMP terbitan berkala ini adalah hasil penelitian dari tugas akhir penelitian dari dalam dan luar Departemen Fakultas Teknologi Informasi Universitas Merdeka Pasuruan.
Arjuna Subject : -
Articles 146 Documents
Klasifikasi Kematian Akibat Gagal Jantung Menggunakan Algoritma Logistic Regression Berbasis Forward Selection Helmi Imaduddin; Brian Aditya Hermansyah; Muhammad Mutawadhi’ Alfajri
J I M P - Jurnal Informatika Merdeka Pasuruan Vol 7, No 3 (2022): Desember
Publisher : Fakultas Teknologi Informasi Universitas Merdeka Pasuruan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51213/jimp.v7i3.565

Abstract

Gagal jantung adalah masalah kesehatan masyarakat utama yang beban penyakitnya meningkat seiring bertambahnya usia. Kondisi jantung dalam kasus ini menandakan bahwa jantung tidak mampu lagi untuk memompa darah secara optimal dan ketidakmampuan jantung dalam memenuhi kuota darah normal yang dibutuhkan oleh tubuh. Berdasarkan timbulnya gejala, gagal jantung dapat terjadi secara tiba-tiba atau lebih dikenal dengan gagal jantung akut, dan gagal jantung yang berkembang secara perlahan karena kondisi jantung yang melemah atau lebih dikenal dengan istilah gagal jantung kronis. Tujuan dari penelitian ini adalah mendapatkan model klasifikasi penyakit gagal jantung untuk membuat sistem penunjang keputusan sebagai deteksi dini penyakit gagal jantung. Setelah itu model yang sudah diperoleh akan dievaluasi untuk mengetahui performanya dengan akurasi, spesifisitas dan sensitivitas. Metode yang digunakan untuk melakukan klasifikasi menggunakan metode Support Vector Machine, Decision Tree, Logistic Regression dan Random Forest. Pengukuran performa klasifikasi menggunakan matrik akurasi, sensitivitas dan spesivisitas, hasil klasifikasi menunjukan bahwa algoritma logistic regression memiliki performa paling baik dengan memperoleh akurasi sebesar 90% dan spesivisitas 80%.
Analisis Pengukuran dan Kualitas Software Menggunakan Function Point Analysis (Studi Kasus Software Harmony) Johansah Wirabuana Susekti; Gabrella Felicia Soebagio; Soetam Rizky Wicaksono
J I M P - Jurnal Informatika Merdeka Pasuruan Vol 7, No 3 (2022): Desember
Publisher : Fakultas Teknologi Informasi Universitas Merdeka Pasuruan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51213/jimp.v7i3.781

Abstract

Tujuan pada penelitian ini yaitu mengukur kelayakan dari software Harmony. Prosedur penelitian yang ada pada penelitian ini adalah metode Function Point Analysis (FPA). Obyek penelitian yang digunakan diperoleh melalui identifikasi sitemap pada software Harmony yaitu modul-modul yang ada di dalam software Harmony. Dalam mengetahui bobot aplikasi Harmony dan menentukan kelayakan harga sehingga dilakukan pengukuran untuk menentukan bobot aplikasi yang menghasilkan perhitungan Crude Function Points (CFP) per modul, perhitungan Relative Complexity Adjustment Factor (RCAF), dan juga perhitungan akhir yaitu jumlah Function Points (FP) dengan jumlah 2659. Berdasarkan hasil pengukuran yang didapat dan dibandingkan dengan harga yang ditetapkan oleh Harmony, software Harmony layak karena sesuai dengan kualitas yang dijanjikan.
Klasifikasi kualitas Ikan Nilem Berdasarkan Ukuran Menggunakan Algoritma Naive Bayes Rima Rahmawati Syawal; Lingga Pratama; Tri Wahyuni; Daffa Ghany Passa
J I M P - Jurnal Informatika Merdeka Pasuruan Vol 7, No 2 (2022): Agustus
Publisher : Fakultas Teknologi Informasi Universitas Merdeka Pasuruan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51213/jimp.v7i2.514

Abstract

Indonesia memiliki keanekaragaman jenis ikan yang paling tinggi, sekitar 45% dari jumlah jenis global di dunia. Ikan memiliki keberagaman ukuran, bentuk, habitat serta distribusi jenis. Pemisahan ikan nilem dengan cara manual kerap mendapati kesalahan-kesalahan pada pemisahan. Penelitian kami bertujuan untuk melakukan prediksi klasifikasi kualitas ikan nilem berdasarkan ukuran. Metode yang dapat digunakan dalam mengklasifikasikan data yaitu Naive Bayes yang ditemukan oleh seorang ilmuwan dari Inggris Thomas Bayes. Hasil dari prediksi data testing menunjukan kualitas yaitu nilai 0 untuk belum dewasa dan nilai 1 untuk dewasa. Pada penelitian ini memberikan nilai prediksi yang dapat dikatakan sangat akurat. Berdasarkan hal tersebut penelitian ini berhasil memprediksi kualitas ikan nilem berdasarkan ukuran.
Meningkatkan Keamanan Pesan Rahasia pada Vigenere Cipher Menggunakan Kombinasi Caesar Cipher dan Multiple-Key Khansa Intani; Gita Wulandari; Halimatul Hasanah; Ihsan Labib Syarifudin; Eugenius Mario Chandra Brillian
J I M P - Jurnal Informatika Merdeka Pasuruan Vol 8, No 1 (2023): MARET 2023
Publisher : Fakultas Teknologi Informasi Universitas Merdeka Pasuruan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51213/jimp.v8i1.847

Abstract

Kriptografi merupakan salah satu cara untuk mengamankan data yang ada. Salah satu kriptografi polyalphabetic yang populer adalah Vigenere Cipher. Akan tetapi Vigenere lemah terhadap analisa frekuensi karakter yang muncul pada ciphertext seperti Friedman dan Kasiski dikarenakan perulangan panjang key yang diperlukan untuk menyamakan panjang dengan plaintext yang digunakan. Dalam penelitian kali ini, penulis mencoba untuk meningkatkan keamanan pesan dalam penggunaan Vigenere Cipher yang dikombinasikan dengan Caesar Cipher dan penggunaan multi-key dengan panjang karakter yang berbeda-beda. Hasil dari enkripsi tersebut akan kami bandingkan dengan penggunaan Vigenere Cipher biasa menggunakan value dari Index of Coincidence dan hasil penelitian menunjukkan bahwa perulangan karakter pada ciphertext berkurang
Analisa Kinerja Algoritma Random Forest Classifier dengan Mutual Information dan Skip-Gram pada Klasifikasi Jurnal INIS Mufidah Karimah; Achmad Hindasyah; Taswanda Taryo
J I M P - Jurnal Informatika Merdeka Pasuruan Vol 7, No 3 (2022): Desember
Publisher : Fakultas Teknologi Informasi Universitas Merdeka Pasuruan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51213/jimp.v7i3.638

Abstract

Supervised learning adalah teknik yang bergantung pada masukan berlabel untuk mempelajari suatu fungsi dan menghasilkan keluaran yang sesuai apabila diberi data baru tanpa label. Penggunaan algoritma supervised learning sering dibutuhkan dalam berbagai kondisi, salah satunya yakni mengklasifikasikan dokumen. INIS adalah salah satu perpustakaan digital yang dianggap masih melakukan pengklasifikasian dokumen secara manual dan membutuhkan pengotomatisasian klasifikasi dokumen. Hal ini mengakibatkan proses pengelompokkan memakan waktu yang relatif lama dan terdapat banyak kendala karena banyaknya jumlah dokumen. Penelitian ini memiliki tujuan utama untuk menentukan algoritma yang memiliki kinerja dan akurasi terbaik agar dapat diimplementasikan dalam proses pengklasifikasian dokumen ilmiah. Penelitian ini menggunakan kombinasi algoritma Random Forest (RF) dengan Skip-Gram (SG) dan Mutual Information (MI) sebagai metode ekstraksi fitur dan metode seleksi fitur. Hasil menunjukkan bahwa kumpulan data yang digunakan dapat mempengaruhi kinerja suatu algoritma. Selain itu pada penelitian ini menunjukkan bahwa presentase kinerja dari algoritma Random Forest dan Skip-Gram lebih baik jika dikombinasikan dengan seleksi fitur daripada tidak menggunakan seleksi fitur. Penggunaan seleksi fitur pada Random Forest dan Skip-Gram  dalam penelitian ini juga menunjukkan presentase kinerja lebih stabil jika dibandingkan dengan kinerja Random Forest dan Skip-Gram tanpa fitur seleksi.
Analysis of Speed and Connection When Accessing Information in Database Muhammad Guruh Ajinugroho; Tubagus Maulana Kusuma; Suryarini Widodo
J I M P - Jurnal Informatika Merdeka Pasuruan Vol 8, No 1 (2023): MARET 2023
Publisher : Fakultas Teknologi Informasi Universitas Merdeka Pasuruan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51213/jimp.v8i1.783

Abstract

Animality Vetama is a pet store and clinic that has implemented an integrated management system which consist of several interconnected applications and a database across branches. Several branches complained about performances. Several factors was analyzed by the developer, resulting in a hypothesized that the problem was caused by connectivity issues on specific internet provider dubbed “provider X”. Said problem is suspected to lies within the TCP port because it only occurs when accessing the system but not when doing other things like browsing. Client application connects to the database using MySQL direct connection. To prove this case, a study using purposive sampling quota approach was proposed to determine what makes a problematic provider. This approach was then followed by a simulation for each criteria by doing a test connection to the database using the existing method and a proposed method using webservice. The simulation were focused on average connection durations as well as success and failed ratio. The result shown that in general, connecting to the database using webservice is a lot time faster than connecting client directly regardless of the provider. The success ratio is also increased significantly