Articles
51 Documents
Search results for
, issue
"Vol 7 No 4 (2024): INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science"
:
51 Documents
clear
<![CDATA[Rancang Bangun Layanan Pengaduan Wisata Berbasis Web Dengan Pendekatan UML Pada DINBUDPAR Rembang ]]>
<![CDATA[Sholikhan, Ahmad Nur]]>;
<![CDATA[Widayati, Yohana Tri]]>;
<![CDATA[Galih, Sinta Tridian]]>
<![CDATA[ INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science Vol 7 No 4 (2024): INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science ]]>
Publisher : <![CDATA[Institut Penelitian Matematika, Komputer, Keperawatan, Pendidikan dan Ekonomi (IPM2KPE) ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.31539/intecoms.v7i4.10796
<![CDATA[Rembang Regency has approximately 39 tourist attractions, where these tourist spots were found to have numerous visitors each month in 2023. This is crucial in boosting the country's foreign exchange earnings. However, public service management at the Rembang Regency Department of Culture and Tourism still employs conventional methods perceived as inefficient and time-consuming, especially in the complaint handling service. Whereas complaints services can be a forum for tourists or the surrounding community to contribute in providing complaints about the tourist attractions they visit. Therefore, researchers leverage technological advancements to design a web-based tourism complaint service information system for the relevant department. Using UML modeling method, CodeIgniter framework version 3, Bootstrap version 4.4.1, PHP programming language, HTML, CSS, JavaScript, and MySQL for database connectivity, this research aims to be implemented so that the department can efficiently manage complaint services and respond promptly.]]>
<![CDATA[Klasifikasi Telemarketing Menggunakan Naïve Bayes Classification Dan Wrapper Sequential Feature Selection ]]>
<![CDATA[Eina, Muhammad Fikri]]>;
<![CDATA[Chrisnanto, Yulison Herry]]>;
<![CDATA[Melina, Melina]]>
<![CDATA[ INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science Vol 7 No 4 (2024): INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science ]]>
Publisher : <![CDATA[Institut Penelitian Matematika, Komputer, Keperawatan, Pendidikan dan Ekonomi (IPM2KPE) ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.31539/intecoms.v7i4.10846
<![CDATA[Telemarketing merupakan strategi pemasaran penting dalam industri perbankan. Namun, efektivitasnya memerlukan pemahaman mendalam tentang faktor-faktor yang mempengaruhi keputusan nasabah. Analisis data menjadi kunci dalam memahami perilaku nasabah terhadap produk bank yang ditawarkan, dengan tantangan utama adalah seleksi fitur yang relevan dari dataset besar. Penelitian ini mengembangkan model klasifikasi menggunakan Naïve Bayes Classification yang dikombinasikan dengan metode seleksi fitur Wrapper Sequential Feature Selection (WSFS) pada dataset Bank Marketing. Tujuannya untuk membandingkan akurasi klasifikasi Naïve Bayes dengan dan tanpa seleksi fitur WSFS. Identifikasi subset fitur paling berpengaruh dalam memprediksi keputusan nasabah diterapkan dengan WSFS, dilanjutkan dengan klasifikasi Naïve Bayes. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan WSFS signifikan meningkatkan akurasi model klasifikasi Naive Bayes dalam memprediksi keputusan nasabah memilih produk deposito, dengan akurasi sebesar 77.87%. Evaluasi tambahan menggunakan metrik precision, recall, dan F1-score juga menunjukkan peningkatan yang konsisten setelah menggunakan WSFS. Penelitian ini berkontribusi dalam mengoptimalkan strategi telemarketing di industri perbankan.]]>
<![CDATA[Teknik Pengamanan Data Menggunakan Algoritma Advance Encryption Standard Dengan Common Event Format Untuk Meningkatkan Keamanan Log Jaringan ]]>
<![CDATA[Azhari, Moch Dzikri]]>;
<![CDATA[Hadiana, Asep Id]]>;
<![CDATA[Melina, Melina]]>
<![CDATA[ INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science Vol 7 No 4 (2024): INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science ]]>
Publisher : <![CDATA[Institut Penelitian Matematika, Komputer, Keperawatan, Pendidikan dan Ekonomi (IPM2KPE) ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.31539/intecoms.v7i4.10849
<![CDATA[Perkembangan pesat dalam teknologi informasi menuntut perlindungan yang lebih terhadap keamanan data dan pertukaran data dalam dunia digital. Ancaman keamanan pada jaringan dapat terjadi dari berbagai sumber sehingga perlu teknik untuk melindungi informasi yang berpindah antar jaringan komputer yang saling terhubung. Keamanan log jaringan menjadi langkah yang sangat penting untuk memperkuat keamanan jaringan tersebut. Log jaringan adalah catatan atau rekaman aktivitas yang terjadi di dalam jaringan komputer, mencakup informasi seperti percobaan akses tidak sah, aktivitas pengguna, dan peristiwa penting lainnya. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi seberapa efektif penggunaan algoritma Advanced Encryption Standard (AES) dalam mengamankan data log jaringan dengan menggunakan metode enkripsi dan dekripsi yang menerapkan Common Event Format (CEF) untuk meningkatkan keamanan data log jaringan yang dienkripsi pada CEF. Algoritma AES merupakan sebuah chiper untuk menjaga kerahasiaan dan integritas data. Sedangkan, CEF berfungsi untuk menyederhanakan proses pencatatan peristiwa yang terkait dengan keamanan serta untuk menggabungkan beragam log dari berbagai sumber ke dalam satu sistem. Penelitian ini dapat memberikan kontribusi penting dalam pengembangan teknik keamanan yang lebih efektif pada data log jaringan.]]>
<![CDATA[The Impact Machine Learning Algorithms : Study Meta-Analysis ]]>
<![CDATA[Sani, Asrul]]>;
<![CDATA[Oktavio, Adrie]]>;
<![CDATA[Metasari, Rean]]>;
<![CDATA[Santosa, Tomi Apra]]>;
<![CDATA[sjoraida, Diah Fatma]]>;
<![CDATA[Rembe, Elismayanti]]>;
<![CDATA[Amri, Miftachul]]>;
<![CDATA[Guna, Bucky Wibawa Karya]]>
<![CDATA[ INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science Vol 7 No 4 (2024): INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science ]]>
Publisher : <![CDATA[Institut Penelitian Matematika, Komputer, Keperawatan, Pendidikan dan Ekonomi (IPM2KPE) ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.31539/intecoms.v7i4.10860
<![CDATA[Machine Learning (ML) algorithms have revolutionized various fields, including science, technology, and business. This study conducted a meta-analysis to review the impact of ML algorithms on various domains. This research is a type of meta-analysis research. The data sources in this study come from 12 national and international journals published in 2022-2024. Data collection techniques through direct observation through journal databases. The inclusion criteria in this meta-analysis are research obtained from google scholar; ScienceDirect and ERIC, Research must be related to machine learning algorithms, research has complete data to calculate the effect size value. Data analysis in this study was conducted by statistical analysis with JSAP 0.16.3 application. The results of the study concluded that ML lgoritma has a significant impact on various fields including the discovery of new knowledge, process efficiency and accuracy in prediction with an effect size value of 0.793; p < 0.001. These findings show that ML algorithms have great potential to improve performance and efficiency in various fields.]]>
<![CDATA[Penanganan Outlier Pada Metode Algoritma K- Nearest Neighbors (KNN) Dengan Metode Kernel Density Estimation Pada Kasus Penyakit Diabetes ]]>
<![CDATA[Razaki, Adam]]>;
<![CDATA[Chrisnanto, Yulison Herry]]>;
<![CDATA[Melina, Melina]]>
<![CDATA[ INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science Vol 7 No 4 (2024): INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science ]]>
Publisher : <![CDATA[Institut Penelitian Matematika, Komputer, Keperawatan, Pendidikan dan Ekonomi (IPM2KPE) ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.31539/intecoms.v7i4.10866
<![CDATA[Penyakit diabetes merupakan tantangan kesehatan global yang memerlukan penanganan serius. Deteksi dini dan prediksi diabetes sangat penting untuk mencegah komplikasi serius. Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan akurasi klasifikasi penyakit diabetes dengan menangani outlier yang dapat memengaruhi akurasi model klasifikasi dan meminimalkan kesalahan prediksi. Pada penelitian ini, algoritma K-Nearest Neighbors (KNN) yang efektif untuk klasifikasi data digabungkan dengan Kernel Density Estimation (KDE) untuk identifikasi outlier. Dataset yang digunakan pada penelitian ini terdiri dari 2.000 data sample diabetes yang telah melalui proses preprocessing, transformasi, normalisasi, deteksi outlier dengan KDE, imputasi outlier dengan median, klasifikasi dengan KNN, dan evaluasi dengan confusion matrix. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa penggunaan KDE dan imputasi outlier berhasil meningkatkan performa model pada semua metrik evaluasi. Hasil terbaik diperoleh pada model KNN dengan nilai , rasio dataset 90%:10%, yang menunjukkan peningkatan akurasi dari 90% menjadi 92%. Diharapkan hasil penelitian ini dapat memberikan kontribusi dalam deteksi dini penyakit diabetes.]]>
<![CDATA[Optimalisasi Pembayaran SPP Berbasis Web Dengan Framework Codeigniter Pada SMK Terpadu Bina Insan Mandiri ]]>
<![CDATA[Yuliana, Devi]]>;
<![CDATA[Purjumatin, Purjumatin]]>
<![CDATA[ INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science Vol 7 No 4 (2024): INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science ]]>
Publisher : <![CDATA[Institut Penelitian Matematika, Komputer, Keperawatan, Pendidikan dan Ekonomi (IPM2KPE) ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.31539/intecoms.v7i4.10875
<![CDATA[Proses pembayaran SPP di SMK Terpadu Bina Insan Mandiri masih dilakukan secara manual, yang sering kali menyebabkan kesalahan pencatatan dan keterlambatan dalam pelaporan. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem pembayaran SPP berbasis web yang dapat meningkatkan efisiensi dan akurasi dalam pengelolaan pembayaran. Sistem ini dibangun menggunakan framework CodeIgniter yang dikenal ringan dan mudah digunakan dalam pengembangan aplikasi web. Metode pengembangan yang digunakan adalah model waterfall, yang meliputi tahapan analis,design,implementation,testing dan maintenance. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem yang dikembangkan berhasil meminimalisir kesalahan pencatatan, mempercepat proses transaksi, dan mempermudah akses informasi pembayaran bagi siswa,orang tua, dan pihak sekolah. Dengan implementasi sistem ini, diharapkan dapat tercipta proses administrasi yang lebih efisien dan transparan di SMK Terpadu Bina Insan Mandiri.]]>
<![CDATA[Pengembangan Media Pembelajaran Interaktif Berbasis Project Based Learning Dengan Menggunakan Aplikasi Macromedia Flash 8 ]]>
<![CDATA[Hisyam, Rafiq]]>;
<![CDATA[Figna, Harry Pratama]]>;
<![CDATA[Harahap, Ahmad Indra]]>
<![CDATA[ INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science Vol 7 No 4 (2024): INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science ]]>
Publisher : <![CDATA[Institut Penelitian Matematika, Komputer, Keperawatan, Pendidikan dan Ekonomi (IPM2KPE) ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.31539/intecoms.v7i4.10880
<![CDATA[Tujuan penelitian ini adalah untuk mengembangkan Pengembangan Media Pembelajaran Interaktif Berbasis Project Based Learning Dengan Menggunakan Aplikasi Macromedia Flash 8 untuk siswa kelas 8 SMPN 1 Besitang. Penelitian ini menggunakan penelitian metode Research and Development dengan prosedur Model ADDIE dengan 5 tahapan utama yaitu: 1) Analysis, 2) Desain, 3) Development, 4) Implementation, 5) Evaluation. Hasil penelitian menunjukkan validasi ahli media memperoleh 83,54% kategori “Sangat Layak”, ahli materi memperoleh 82,19% kategori “Sangat Layak” Kemudian validasi angket guru menunjukkan sebesar 84,23% kategori “Sangat Menarik” lalu validasi angkat pada siswa menunjukkan sebesar 81,74% kategori “Sangat Menarik”. Dapat di simpulkan bahwa produk yang dikembangkan merupakan sangat layak, praktis dan efektif untuk digunakan dalam pembelajaran di Sekolah Menengah pertama (SMP).]]>
<![CDATA[Speed Detector Device Using IoT and Doppler Radar (CDM324) ]]>
<![CDATA[Yustim, Benny]]>;
<![CDATA[Purnama, Adi]]>;
<![CDATA[Suharno, Mochammad Syahrindra Akbar]]>
<![CDATA[ INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science Vol 7 No 4 (2024): INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science ]]>
Publisher : <![CDATA[Institut Penelitian Matematika, Komputer, Keperawatan, Pendidikan dan Ekonomi (IPM2KPE) ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.31539/intecoms.v7i4.10884
<![CDATA[Kecepatan kendaraan yang melebihi batas kecepatan maksimal sering mengakibatkan timbulnya berbagai dampak negatif pada pengguna jalan raya yang lain. Tingginya angka kecelakaan di jalan raya sering diakibatkan karena pengguna jalan tidak mematuhi batas maksimal dalam berkendara, terutama yang paling banyak menjadi korban adalah para pejalan kaki. Dibutuhkan sistem yang dapat memberikan peringatan dini bagi para pengendara kendaraan untuk mengurangi kecepatannya terutama saat mendekati zebra cross. Pada penelitian terdahulu pada sistem smart pedestrian crossing, fungsi speed detector kendaraan masih menggunakan infrared dan masih menggunakan 1 (satu) microcontroller untuk mengintegrasikan semua sensor, melakukan kalkulasi dan menampilkan feedback. Untuk mengantisipasi kekurangan dalam kemampuan multitasking pada microcontroller maka pada penelitian ini akan diintegrasikan dengan raspberry pi untuk melakukan tugas perhitungan dan menampilkan feedback kepada pengguna dan memanfaatkan Arduino nano dan doppler sensor (CDM324) untuk menghasilkan frekwensi dari benda bergerak. Penggabungan berbagai device dan pembagian fungsi pada device yang terpisah diharapkan dapat mengoptimalkan kinerja dari sistem dalam melakukan pendeteksian kecepatan kendaraan. Kata Kunci: smart pedestrian crossing, speed detector, Raspberry Pi, Arduino nano, Doppler Sensor (CDM324)]]>
<![CDATA[Pengaruh Transformasi Struktur Organisasi Berbasis Manifesto Agile Pada Kepuasan Unit Kerja Menggunakan Health Check Model ]]>
<![CDATA[Risdianovi, Narita]]>;
<![CDATA[Sarwono, Rido]]>
<![CDATA[ INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science Vol 7 No 4 (2024): INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science ]]>
Publisher : <![CDATA[Institut Penelitian Matematika, Komputer, Keperawatan, Pendidikan dan Ekonomi (IPM2KPE) ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.31539/intecoms.v7i4.10932
<![CDATA[PT. HCID hadir untuk melayani kebutuhan masyarakat dalam penyaluran layanan finansial teknologi (fintech) on demand bertujuan melayani pada segmen menengah dan rendah. Pengelolaan HCID pada awalnya menggunakan sistem organisasi tradisional dengan struktur berorientasi fungsional yang bekerja di Silo seringkali mengakibatkan konflik prioritas di setiap departemen. Hal ini berdampak pada keterlambatan pengiriman produk ke pelanggan. Perusahaan memperbaharui strategi bisnisnya menjadi organisasi Agile dengan menggunakan metodologi Agile dengan sistem kerja Scrum dan Kanban Board. Selanjutnya proses transformasi mempunyai beberapa tantangan terutama pada sumber daya internal dalam proses pembelajaran tenaga kerja yaitu Agile Team. Batasan penelitian ini berfokus pada metode kualitatif untuk mendapatkan analisis yang andal. Hasil penelitian mengenai transformasi agile ini adalah penulis menguraikan indikator-indikator sebagai acuan baru untuk mengimplementasikan Health Check Model pada penilaian Tim PPDF selanjutnya di PT HCID, dengan mengacu pada beberapa hasil penelitian.]]>
<![CDATA[Model Prediksi Risiko Stroke Menggunakan Machine Learning ]]>
<![CDATA[Herlistiono, Iwa Ovyawan]]>;
<![CDATA[Violina, Sriyani]]>
<![CDATA[ INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science Vol 7 No 4 (2024): INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science ]]>
Publisher : <![CDATA[Institut Penelitian Matematika, Komputer, Keperawatan, Pendidikan dan Ekonomi (IPM2KPE) ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.31539/intecoms.v7i4.10942
<![CDATA[Menurut data Badan Penyelenggaraan Jaminan Sosial (BPJS), stroke termasuk dalam empat besar penyakit katastropik, yang membutuhkan biaya tinggi dalam pengobatannya dan memiliki komplikasi yang dapat mengancam jiwa. Sementara itu menurut data Kementerian Kesehatan, sekitar 80% masyarakat Indonesia tidak mengetahui gejala stroke sehingga seringkali penanganan stroke menjadi terlambat. Pada penelitian ini dilakukan penerapan metode machine learning untuk memprediksi risiko penyakit stroke. Machine Learning sudah sering digunakan di bidang kesehatan terutama untuk memprediksi risiko penyakit dan klasifikasi penyakit tertentu berdasarkan data pasien. Pada penelitian ini digunakan data pasien yang tersedia secara publik untuk merancang model prediksi risiko penyakit stroke yang terdiri dari 5000 data. Studi ini memberikan kontribusi penting dalam bidang pencegahan stroke dengan memperkenalkan model prediksi risiko yang dapat membantu identifikasi individu dengan risiko tinggi untuk pengelolaan lebih lanjut. Penerapan model prediksi risiko stroke menggunakan machine learning, diharapkan dapat meningkatkan deteksi dini dan intervensi yang tepat waktu, serta mengurangi beban stroke secara keseluruhan. Selain itu, penelitian ini juga memberikan dasar untuk pengembangan model prediksi risiko stroke yang lebih canggih dan efektif di masa depan.]]>
