MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer
MATRIK adalah salah satu Jurnal Ilmiah yang terdapat di Universitas Bumigora Mataram (eks STMIK Bumigora Mataram) yang dikelola dibawah Lembaga Penelitian dan Pengabadian kepada Masyarakat (LPPM). Jurnal ini bertujuan untuk memberikan wadah atau sarana publikasi bagi para dosen, peneliti dan praktisi baik di lingkungan internal maupun eksternal Universitas Bumigora Mataram. Jurnal MATRIK terbit 2 (dua) kali dalam 1 tahun pada periode Genap (Mei) dan Ganjil (Nopember).
Articles
20 Documents
Search results for
, issue
"Vol. 20 No. 1 (2020)"
:
20 Documents
clear
<![CDATA[Resilient Backpropagation Neural Network on Prediction of Poverty Levels in South Sulawesi ]]>
<![CDATA[Bobby Poerwanto]]>;
<![CDATA[Fajriani Fajriani]]>
<![CDATA[ MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer Vol. 20 No. 1 (2020) ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Bumigora ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.30812/matrik.v20i1.726
<![CDATA[Poverty is a topic that continues and is always discussed up to this time, as a benchmark indicator of how the level of welfare and prosperity in the lives of people in a country. Several attempts have been made by the central and regional governments to reduce poverty levels, including “Bantuan Langsung Tunai†(BLT) and the “Program Keluarga Harapan†(PKH). However, poverty reduction in Indonesia is still slowing down, including in South Sulawesi. Based on this, this study aims to predict poverty levels in South Sulawesi. Factors thought to influence poverty levels are the Human Development Index (HDI), the Open Unemployment Rate (TPT), and the Gross Regional Domestic Product (GRDP). The data used are data from 2010 to 2014. The method used is a backpropagation neural network with a resilient algorithm or better known as a resilient backpropagation neural network (RBNN). The results of the prediction of poverty levels using predictors of HDI, TPT, and GRDP showed that the analysis of the RBNN reached its optimum using architecture [3- 9 - 1] and reached convergence at the 81th iteration with an accuracy rate of 95.34%.]]>
<![CDATA[Analisis Kepuasan Pengguna Website SMK Negeri 2 Palembang Menggunakan Regresi Linear Berganda ]]>
<![CDATA[Eka Hartati]]>;
<![CDATA[Ria Indriyani]]>;
<![CDATA[Indah Trianingsih]]>
<![CDATA[ MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer Vol. 20 No. 1 (2020) ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Bumigora ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.30812/matrik.v20i1.736
<![CDATA[Website merupakan salah satu alat yang dirasa cocok untuk membantu memenuhi kebutuhan informasi akademis termasuk SMK Negeri 2 Palembang salah satu peranan pihak sekolah sebagai media sumber informasi dan pendidikan dimana yang menjadi informasi resmi bagi program atau informasi yang ingin disampaikan. SMK Negeri 2 Palembang. SMK Negeri 2 Palembang memiliki situs website resmi dengan alamat http://smkn2palembang.sch.id/ sebagai sarana menginformasikan kepada guru, siswa dan siswi, Bagaimana mengukur dan menganalisa kualitas website SMK Negeri 2 Palembang berdasarkan model kualitas kepuasan pengguna (user satisfaction) yang terdiri dari variabel ease of use, customization, download delay dan content. Jumlah sampel dalam penelitian ini sebanyak 363 responden yang terdiri dari guru, pegawai dan siswa, teknik pengumpulan data dalam penelitian ini menggunakan kuesioner yang disebarkan secara langsung ke responden. Berdasarkan hasil uji regresi linier menunjukkan bahwa nilai koefisien regresi untuk keempat variabel yaitu ease of use, customization, download delay dan content bernilai positif berarti bahwa jika nilai keempat variabel semakin baik, maka kepuasan pengguna akan meningkat]]>
<![CDATA[Perbandingan Metode Klasifikasi Data Mining untuk Nasabah Bank Telemarketing ]]>
<![CDATA[Pungkas Subarkah]]>;
<![CDATA[Enggar Pri Pambudi]]>;
<![CDATA[Septi Oktaviani Nur Hidayah]]>
<![CDATA[ MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer Vol. 20 No. 1 (2020) ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Bumigora ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.30812/matrik.v20i1.826
<![CDATA[Bank merupakan perusahaan yang memiliki data yang besar yang tersimpan di dalam database dan diolah menghasilkan sebuah informasi yang saling berkaitan tentang nasabah. Bank, harus memiliki ide dan terobosan baru guna mengetahui kendala pada nasabah telemarketing yang ingin melakukan deposito pada Bank tersebut, agar Bank terhindar dari ancaman krisis keuangan. Penelitian ini menguji keberhasilan Bank telemarketing dengan cara melakukan klasifikasi keputusan nasabah dengan menerapkan data mining. Metode yang di gunakan algoritma Classification and Regression Trees (CART) dan naive bayes menggunakan dataset diambil dari University of California Irvine (UCI) Repository Learning. Adapun metode validasi dan evaluasi yang digunakan yaitu 10-cross validation dan confusion matrix. Hasil akurasi pada algoritma CART yaitu 89.51% dengan nilai precision 87%, Recall 89% dan F-Measure 88% dan pada algoritma naive bayes mendapatkan nilai akurasi sebesar 86.88% dengan nilai precision 87%, Recall 86% dan F-Measure 87%. Dari hasil tersebut dapat disimpulkan bahwa algoritma CART lebih baik dalam memprediksi keputusan nasabah telemarketing tepat dalam penawaran deposito.]]>
<![CDATA[Sistem Pendukung Keputusan Perekrutan Karyawan PT. Cakra Mobilindo Menggunakan Metode Simple Additive Weighting ]]>
<![CDATA[Ismarmiaty Ismarmiaty]]>;
<![CDATA[Aditya Rizky]]>
<![CDATA[ MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer Vol. 20 No. 1 (2020) ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Bumigora ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.30812/matrik.v20i1.827
<![CDATA[Penelitian ini bertujuan untuk membantu proses seleksi rekrutmen calon karyawan Perseroan Terbatas (PT) Cakra Mobilindo dengan menerapkan metode Simple Additive Weighting. Kendala yang dimiliki yaitu proses pendataan manual, aspek penilaian yang beragam, dan kebutuhan sumberdaya yang besar. Alternatif solusi yang ditawarkan adalah membangun sebuah sistem pendukung keputusan yang dapat melakukan seleksi terhadap data calon karyawan dengan mengautomatisasi pengumpulan data, pengolahan data dan distribusi informasi sehingga memudahkan pihak perusahaan untuk dapat mengelola data dan nilai hasil tes calon karyawan sesuai dengan kriteria yang sudah ditetapkan. Metode Simple Additive Weighting memiliki konsep dasar mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap alternatif pada semua atribut. Tahapan penelitian terdiri dari analisis masalah, pengumpulan literatur, desain sistem, implementasi, dan pengujian. kesimpulan bahwa aplikasi mempermudah manager dalam mengambil keputusan pemilihan calon karyawan dan sistem dapat mempermudah pendaftaran karyawan pada PT. Cakra Mobilindo sebesar 100% dan membantu pelamar untuk melakukan proses rekrutmen calon karyawan sebesar 82,5%]]>
<![CDATA[Aplikasi Monitoring Laporan Aduan Masyarakat pada Desa Kedunggede Kecamatan Lumbir ]]>
<![CDATA[Gustin Setyaningsih]]>;
<![CDATA[Hera Fitra]]>;
<![CDATA[Hanun Karomatunnisa]]>;
<![CDATA[Palupi Pandanarum]]>
<![CDATA[ MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer Vol. 20 No. 1 (2020) ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Bumigora ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.30812/matrik.v20i1.829
<![CDATA[Teknologi informasi merupakan salah satu hal yang memiliki peranan penting di era saat ini. Perkembangan teknologi semakin pesat setiap tahunnya menciptakan fasilitas-fasilitas sehingga memberikan kemudahan bagi penggunanya. Teknologi informasi secara langsung berdampak pada kehidupan individu dan sosial seperti instansi pemerintah desa. Desa memiliki peran yang sangat strategis dalam memberikan pelayanan kepada publik. Membangun kepercayaan masyarakat atas pelayanan publik yang dilakukan penyelenggara merupakan kegiatan yang harus dilakukan seiring dengan harapan dan tuntutan masyarakat tentang peningkatan pelayanan publik. Pengaduan masyarakat merupakan salah satu upaya untuk membuat masyarakat berperan serta dalam usaha pemerintah meningkatkan pelayanan publik dan penerapan good governance. Masyarakat dapat membantu memberikan informasi kepada pemerintah desa mengenai permasalahan-permasalahan yang ada di Desa Kedunggede seperti keramaian, kriminal dan pelayanan. Pelayanan publik mengenai penerimaan pengajuan aduan dan tanggapan pengaduan di Desa Kedunggede masih bersifat manual. Hal ini menyebabkan masyarakat kurang efektif dalam menyampaikan keluhan yang mengakibatkan keluhan tidak tersampaikan dengan tepat. Maka dalam penelitian ini, kami membangun aplikasi dengan metode pengembangan sistem waterfall yang menerima keluhan atau aduan masyarakat Desa Kedunggede untuk mempermudah penyampaian aduannya.]]>
<![CDATA[Association Rule Integrasi Pendekatan Metode Custom Hashing dan Data Partitioning untuk Mempercepat Proses Pencarian Frekuensi Item-set pada Algoritma Apriori ]]>
<![CDATA[Moch. Syahrir]]>;
<![CDATA[Fatimatuzzahra Fatimatuzzahra]]>
<![CDATA[ MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer Vol. 20 No. 1 (2020) ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Bumigora ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.30812/matrik.v20i1.833
<![CDATA[Data mining dengan peran asosiasi sudah banyak digunakan oleh dunia usaha, salah satu algoritma yang sering digunakan untuk aturan asosiasi adalah apriori. Namun apriori memiliki kelemahan dalam hal performa, karena pada setiap penentuan frequent k-itemset harus melakukan scan database. Hal ini akan menjadi masalah apabila kandidat k-itemset memiliki dimensi yang banyak. proses scan database yang besar akan memakan waktu yang lama dan berpengaruh pada penggunaan memori dan prosesor. Apriori sudah sering dikembangkan, salah satu yang populer adalah Frequent Pattern (fp-growth), apriori dan fp-growth sama-sama merupakan algoritma untuk aturan asosiasi, hanya saja fp-growth menggunakan pendekatan yang berbeda dengan apriori yakni menggunakan pendekatan Frequent Pattern Tree (fp-tree). Meski fp-growth memiiki performa yang bagus ketika scan database namun rules yang di hasilkan oleh fp-growth tidak sebaik yang di hasilkan oleh apriori. Alternatif lain yang bisa digunakan adalah metode hashing, hal ini bisa menjadi solusi untuk mengatasi masalah dalam proses pencarian dan penentuan frequent k-itemset, sehingga proses scan database bisa lebih cepat. Tujuan penelitian adalah memperbaiki kinerja apriori dalam proses pencarian frekuensi itemset sehingga waktu scan database bisa lebih cepat]]>
<![CDATA[Penanganan Ketidak Seimbangan Kelas Menggunakan Pendekatan Level Data ]]>
<![CDATA[Abdurraghib Segaf Suweleh]]>;
<![CDATA[Dyah Susilowaty]]>;
<![CDATA[Hairani Hairani]]>;
<![CDATA[Khairan Marzuki]]>
<![CDATA[ MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer Vol. 20 No. 1 (2020) ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Bumigora ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.30812/matrik.v20i1.846
<![CDATA[Setiap tahun bagian kemahasiswaan Universitas Bumigora melakukan seleksi mahasiswa yang berhak mendapatkan Beasiswa Peningkatan Prestasi Akademik (Beasiswa PPA). Dalam proses seleksi pemilihan penerima Beasiswa PPA terdapat permasalahan seperti kesulitan dalam menentukan mahasiswa yang berhak menerima beasiswa, dikarenakan jumlah kuota beasiswa lebih sedikit dibandingkan jumlah mahasiswa yang mendaftar beasiswa. Kumpulan data hasil seleksi Beasiswa PPA sebanyak 150 instance. Terdapat ketidak seimbangan kelas pada data yang digunakan yaitu 85 instance kelas tidak layak dan 65 instance kelas layak. Solusi yag ditawarkan adalah menggunakan pendekatan level data untuk menyeimbangkan kelasnya seperti metode SMOTE dan k-means-SMOTE. Adapun tujuan penelitian ini adalah menangani permasalahan ketidak seimbangan kelas pada data beasiswa PPA Universitas Bumigora menggunakan pendekatan level data untuk meningkatkan kinerja metode C4.5. Tahapan-tahapan penelitian ini terdiri dari pengumpulan data Beasiswa PPA, data preprocesing, klasifikasi, dan pengujian kinerja. Berdasarkan hasil pengujiannya, pendekatan level data menggunakan metode k-means-SMOTE dan metode C4.5 memiliki kinerja terbaik untuk klasifikasi penerima Beasiswa PPA dengan akurasi 81.3%, sensitivitas 84.9%, dan spesifisitas 77.6%. Dengan demikian, metode k-mean-SMOTE dan metode C4.5 memiliki kinerja terbaik berdasarkan akurasi, sensitivitas, dan spesifisitas.]]>
<![CDATA[Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Ayam Broiler Menggunakan Forward Chaining dan Certainty Factor ]]>
<![CDATA[Anthony Anggrawan]]>;
<![CDATA[Satuang Satuang]]>;
<![CDATA[Mokhammad Nurkholis Abdillah]]>
<![CDATA[ MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer Vol. 20 No. 1 (2020) ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Bumigora ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.30812/matrik.v20i1.847
<![CDATA[Kesalahan mendiagnosis jenis penyakit menyebabkan kesalahan penanganan yang berdampak pada kematian. Hasil diagnosis membutuhkan derajat kepercayaan untuk menyakini hasilnya. Sistem pakar telah banyak digunakan untuk permasalahan diagnosis penyakit ayam broiler. Keterbatasan penelitian terdahulu pada kasus ini adalah dalam pemberian derajat kepercayaan seringkali hanya menggunakan nilai dari pakar. Peran pengguna hanya sebatas memilih gejala yang telah disediakan oleh sistem pakar tanpa memberikan penilaian bobot gejala yang dipilih, sehingga semua gejala dianggap pada kondisi ideal (keyakinan mutlak). Tujuan penelitian ini adalah mengembangkan purwarupa sistem pakar untuk diagnosis penyakit ayam broiler dengan menggabungkan metode forward chaining dan certainty factor, serta mengkombinasikan nilai bobot gejala dari pengguna dan pakar untuk meng-antisipasi kondisi tidak ideal. Tahapan penelitian terdiri dari pengumpulan data, pemodelan basis pengetahuan, implementasi dalam bentuk purwarupa berbasis web, dan pengujian. Hasil pengujian menunjukkan bahwa purwarupa sistem pakar menghasilkan diagnosis dengan tingkat validitas 100% ketika dibandingkan dengan perhitungan manual. Artinya purwarupa sudah sesuai rancangan. Selain itu, dampak pemberian nilai bobot gejala oleh pengguna berpengaruh terhadap turunnya nilai keyakinan hasil diagnosis bila dibandingkan kondisi ideal]]>
<![CDATA[Pengembangan Gim Edukasi 2D Pemilahan Sampah Daur Ulang Berbasis Android ]]>
<![CDATA[Adjie Wahyudinata]]>;
<![CDATA[Harya Bima Dirgantara]]>
<![CDATA[ MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer Vol. 20 No. 1 (2020) ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Bumigora ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.30812/matrik.v20i1.860
<![CDATA[Setiap orang wajib membuang sampah pada tempatnya menurut jenis pewadahannya. Namun berdasarkan hasil survei yang dilakukan oleh Katadata Insight Center (KIC) sebanyak 50,8% dari 354 responden tidak memilah sampah. Kurang maksimalnya sosialisasi dan edukasi pemilahan sampah menjadi salah satu penyebab masyarakat tidak memilah sampah. Tujuan dari penelitian ini adalah mengembangkan game edukasi aksi 2D tentang pemilahan sampah daur ulang berbasis android yang dapat dijalankan di perangkat tanpa internet. Dengan memainkan gim ini diharapkan dapat menjadi media alternatif untuk sosialisasi dan edukasi pemilahan sampah. Gim ini dibangun menggunakan perangkat lunak mesin gim Unity 2D berbasis Android menggunakan bahasa pemrograman C#. Metode yang digunakan untuk mengembangkan gim ini adalah metode Game Development Life Cycle (GDLC). Tahapan GDLC terdiri dari 6 tahapan yaitu Inisiasi, Pre-Produksi, Produksi, Testing, Beta, dan Rilis. Hasil akhir dari penelitian ini adalah gim edukasi aksi pemilahan sampah daur ulang berjudul “Kita Pilah Sampah Anda†dengan spesifikasi minimal gawai Android 6.0 marshmallow. Dari total 21 responden masyarakat umum, 76,2% responden termotivasi untuk memilah sampah daur ulangnya sendiri setelah bermain gim ini.]]>
<![CDATA[Pemanfaatan E-KTP Sebagai Alat Bantu Sistem Kehadiran Pegawai dalam Penanggulangan Penyebaran Covid-19 ]]>
<![CDATA[Abednego Dwi Septiadi]]>;
<![CDATA[Luky Sufra Alfarizi]]>
<![CDATA[ MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer Vol. 20 No. 1 (2020) ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Bumigora ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.30812/matrik.v20i1.875
<![CDATA[Dimasa pandemik Covid-19, yang perlu dihindari adalah kontak secara langung maupun terhadap siapapun baik dalam lingkungan rumah maupun pekerjaan. Sistem informasi kehadiran yang masih menggunakan pembaca sidik jari cukup rentan dalam penyebaran virus ini, sehingga perlu dikembangkan sebuah alat untuk menghindari kontak fasilitas yang dipakai dan disentuh oleh orang banyak. Kartu Tanda Penduduk Elektronik (E-KTP) yang dimiliki oleh penduduk Indonesia di dalamnya terdapat chip yang dapat dibaca dengan RFID (Radio Frequency Identification) dapat digunakan sebagai pemicu atau pelatuk ID seorang karyawan, sehingga seseorang dapat meminimalisir untuk bersentuhan dengan objek atau fasilitas umum yang dapat mengantarkan atau menyebarkan virus. Penelitian ini menggunakan metoode Prototyping yang mempunyai karakter perulangan, dari fase mendengarkan konsumen sampai dengan evaluasi, hal itu mendukung terciptanya sistem informasi kehadiran yang dapat mengatasi permasalahan diatas. Penelitian ini akan berdampak dalam pencegahan penyebaran Covid-19 yang dialami sekarang ini, sesuai dengan anjuran pemerintah untuk dapat meminimalisir kontak dengan orang lain baik kontak langsung maupun tidak langsung berupa penggunaan sarana prasarana secara bersama-sama.]]>
