cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Hairani
Contact Email
matrik@universitasbumigora.ac.id
Phone
+6285933083240
Journal Mail Official
matrik@universitasbumigora.ac.id
Editorial Address
Jl. Ismail Marzuki-Cilinaya-Cakranegara-Mataram 83127
Location
Kota mataram,
Nusa tenggara barat
INDONESIA
MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer
Published by Universitas Bumigora
ISSN : 18584144     EISSN : 24769843     DOI : 10.30812/matrik
Core Subject : Science,
Computer Science & IT
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).
Arjuna Subject : Ilmu Komputer (semua kategori) - Ilmu Komputer (Lain-Lain)
Articles 418 Documents
 26   27   28   29   30 
Perancangan Sistem Penentuan Objek Wisata di Bali Masa Pandemi COVID-19 dengan Metode Weighted Product yang Dimodifikasi I Nyoman Sweta
MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer Vol. 20 No. 2 (2021)
Publisher : Universitas Bumigora

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30812/matrik.v20i2.1122

Abstract

Pandemi COVID-19 memberikan dampak yang luar biasa terhadap perekonomian global termasuk Indonesia. Apalagi Bali yang sangat bergantung dari sektor pariwisata, salah satu sektor yang terkkena dampak langsung. Pada masa new normal, pemangku kepentingan mulai harus menyiapkan strategi untuk menentukan kembali beroperasionalnya sektor unggulan ini tanpa mengabaikan aspek kesehatan. Alat bantu diperlukan untuk bahan pertimbangan dalam mengambil kebijakan nantinya. Weighted Product merupakan salah satu cara pengambilan keputusan dalam menentukan alternatif terbaik berdasarkan beberapa kriteria yang ada. Untuk mengantisipasi kebijakan masa pandemi, diperlukan melakukan modifikasi terhadap metode Weighted Product. Berdasarkan hal tersebut, maka dilakukan penelitian dengan judul “Perancangan Sistem Penentuan Objek Wisata di Bali Masa Pandemi COVID-19 dengan Metode Weighted Product yang Dimodifikasi”. Sistem yang dikembangkan sudah diuji dengan pengujian black box untuk memastikan sistem berjalan sesuai dengan yang diinginkan. Hasil dari penelitian ini berupa Sistem Penunjang Keputusan dalam penentuan objek wisata yang layak dikunjungi pada masa Pandemi COVID-19. Sehingga bisa menjadi salah satu alat bantu untuk pemerintah daerah Provinsi Bali dalam mengambil kebijakan terkait sektor pariwisata.
Penerapan User-Based Collaborative Filtering Algorithm Arfiani Nur Khusna; Krisvan Patra Delasano; Dimas Chaerul Ekty Saputra
MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer Vol. 20 No. 2 (2021)
Publisher : Universitas Bumigora

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30812/matrik.v20i2.1124

Abstract

Sistem online memanfaatkan website sebagai media pemasaran. Namun dengan perkembangan teknologi, pemasaran dilakukan dengan online terdapat kendala yaitu banyaknya produk yang tersedia dalam pemilihan produk. Sistem rekomendasi adalah sistem yang menyarankan informasi berguna atau menduga yang akan dilakukan user untuk mencapai tujuannya, seperti mencari teknik yang terbaik dalam memberikan rekomendasi bagi user. Menurut hasil survey yang telah dilakukan terhadap 17 orang pemakai website pemasaran produk Gadget Shield didapatkan 88,20% mengharapkan adanya penilaian user terhadap produk. Penelitian ini akan melakukan pengembangan sistem rekomendasi produk Gadget Shield pada toko Jackskins menggunakan metode User-Based Collaborative Filtering serta menggunakan Euclidean Distance untuk mengukur jarak kemiripan antar User dan Weighted Sum digunakan untuk mencari rekomendasi produk. Diharapkan dengan adanya sistem dapat memudahkan User dalam pencarian produk Gadget Shield terbaik. Guna menghasilkan produk rekomendasi,hasil nilai kemiripaan dilakukan perhitungan dengan algoritma Weighted Sum. Sistem rekomendasi Collaborative Filtering telah diuji menggunakan metode pengujian akurasi Root Mean Square Error (RMSE) dan pengujian User Acceptance Test (UAT). Hasil uji RMSE menunjukkan nilai 0,496 atau akurasinya 90,08%. Hasil pengujian UAT didapatkan 86,86% diterima. Informasi dari proses tersebutlah yang nantinya diharapkan akan bermanfaat sebagai dasar sumber rekomendasi yang akurat.
Analisis Sentimen Pengguna Twitter Terhadap Layanan Internet Provider Menggunakan Algoritma Support Vector Machine Fadhilah Dwi Ananda; Yoga Pristyanto
MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer Vol. 20 No. 2 (2021)
Publisher : Universitas Bumigora

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30812/matrik.v20i2.1130

Abstract

Media sosial saat ini merupakan media komunikasi yang sering digunakan oleh kalangan masyarakat Indonesia dalam menyampaikan sebuah opini. Salah satu media yang sering digunakan masyarat adalah twitter. Twitter merupakan media sosial yang memberikan banyak informasi melalui tweet, dari informasi yang ditulis tersebut terdapat data yang dapat diolah. Penelitian ini menggunakan teknik text mining dengan menerapkan algoritma Support Vector Machine dipergunakan untuk klasifikasi sentimen pengguna twitter terhadap layanan internet Biznet. Kernel yang digunakan adalah kernel Linear dan kernel RBF. Pengujian dilakukan dengan 3 skenario, pada skenario 1 menggunakan 800 data, skenario 2 menggunakan 900 data dan skenario 3 menggunakan 1000 data, untuk pembagiannya yaitu 90% data training dan 10% data testing dari masing-masing skenario. Berdasarkan hasil pengujian yang dilakukan menggunakan kernel linear dan kernel RBF dapat diambil kesimpulan sebagai berikut. Algoritma SVM menggunakan dengan kernel linear maupun kernel RBF memiliki hasil kinerja evaluasi baik dari sisi akurasi, presisi dan recall yang relatif sama. Sehingga dapat dikatakan bahwa algoritma SVM baik dengan kernel RBF maupun Linear sama sama dapat digunakan dengan baik dalam menentukan sentimen pengguna internet Biznet. Selain itu dengan 3 skenario pengujian dengan jumlah data yang berbeda algoritma SVM baik dengan kernel RBF maupun Linear sama sama konsisten kinerjanya.
Analisis Performance Central Prosessing Unit (CPU) Realtime Menggunakan Metode Benchmarking Yunanri W; Ammar Fauzan; Ahmad Yani; Muhammad Abdul Aziz
MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer Vol. 20 No. 2 (2021)
Publisher : Universitas Bumigora

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30812/matrik.v20i2.1142

Abstract

Perkembangan teknologi semakin berkembang cepat baik dari performa, grafik, bandwidth dan lain-lainnya sehingga mempengaruhi berbagai sendi kehidupan dan profesi, hal ini menyebabkan perubahan sistem pada piranti atau kinerja pada central prosessing unit. Pada dunia bisnis, saat ini telah memfaatkan kemajuan teknologi informasi demi kelancaran kerja dibidang yang digeluti baik sekala kecil maupun sekala besar. Metode yang digunakan benchmarking merupakan suatu proses mengidetifikasi terhadap hardware dan proses suatu tolak ukur sebuah performa yang diharapkan. Adapun langkah pengujian melakukan evalusi kinerja central prosessing unit (CPU) yang dilakukan pada kinerja hardware atau perangkat keras baik prosessor, ram, vega dan lain sebagainya. Hasil pengujian yang dilaksanakan pada cental prosessing unit (CPU) penggunaan ram oleh prosessor i3 sebesar 3.1 Gb, GPU 3%, Disk uses 1%, penggunaan network atau jaringan 7.7 Mbps, penggunaan power suplay very low. Prosessor i5 sebesar 4.2 Gb, GPU 0%, Disk uses 0%, penggunaan network atau jaringan 7.7 Mbps, penggunaan power suplay low. Prosessor i7 sebesar 2.5 Gb, GPU 9%, Disk uses 9%, penggunaan network atau jaringan 104 Kbps, penggunaan power suplay high.
Ekplorasi Timeline : Waktu Respon Pesan Terbaik WhatSapp Group “Gurauan kita STMIK Amik” Susandri susandri; Sarjon Defit; Fristi Riandari; Bosker Sinaga
MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer Vol. 20 No. 2 (2021)
Publisher : Universitas Bumigora

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30812/matrik.v20i2.1149

Abstract

WhatsApp merupakan salah satu aplikasi pesan instan yang banyak di gunakan saat ini. WhatsApp memungkinkan pengguna membuat grup. Sering pesan pada grup tidak terbaca dan terabaikan oleh anggota grup. Perlu dilakukan analisa waktu yang tepat sebuah pesan direspon anggota grup dengan cepat sehingga informasi dapat disampaikan dengan baik pada semua anggota. Penelitian ini melakukan explorasi WhatSapp Group “Gurauan kita STMIK Amik” untuk menentukan waktu terbaik menyampaikan pesan dengan metode timeline serta menganalisis anggota yg berjumlah 32 orang, emoji dan sentimen. Pada Analisis sentimen dari 1095 total pesan, sentimen positif 35.53% dan sentimen negatif 64.47%. Respon emoji dari anggota sebanyak 46% menggunakan pesan emoji diatas 50% dan 34% anggota menggunakan emoji dibawah 50% sedangkan 18 % anggota tidak pernah menggunakan emoji. Dalam penelitian ini dari proses timeline dapat disimpulkan waktu terbaik untuk mengirimkan pesan pada hari selasa dan jum’at pada jam 10, 13 sampai 15 siang dan jam 20 pada malam hari.
Ekstraksi Pengetahuan pada Penurunan Minat Mahasiswa Mengikuti Bursa Kerja Menggunakan Soft System Methodology Arny Lattu; Danny Manongga; Ade Iriani
MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer Vol. 20 No. 2 (2021)
Publisher : Universitas Bumigora

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30812/matrik.v20i2.1157

Abstract

Mendapatkan pekerjaan sesuai dengan bakat dan minat adalah goal yang ingin dicapai oleh mahasiswa Fakultas Teknologi Informasi di Universitas X setelah lulus. Namun ternyata hal ini bukanlah mudah karena lapangan pekerjaan yang tersedia tidak sebanding dengan jumlah mahasiswa yang ingin segera bekerja setelah lulus. Mengatasi hal ini, Unit Pengembangan Karir dan Alumi Universitas X melakukan kegiatan bursa kerja yang dilakukan sebanyak 3 kali mengikuti periode wisuda di Univeritas X. Tujuan dari kegiatan ini adalah mempercepat mahasiswa mendapatkan pekerjaan sesuai bakat dan minatnya. Dengan adanya pelaksanaan kegiatan bursa kerja yang terorganisir dengan baik tentu menarik minat dari mahasiswa untuk turut serta dalam kegiatan ini. Masalah yang muncul ketika terjadinya penurunan minat mahasiswa dalam mengikuti bursa kerja yang disebabkan oleh faktor-faktor yang belum dapat diidentifikasi. Untuk itu, perlu diterapkan sebuah metode yang dapat mengekstraksi faktor-faktor dibalik terjadinya penurunan tersebut yaitu Soft System Methodology. Penelitian ini menggunakan SSM untuk mendeskripsikan masalah penyebab penurunan minat mahasiswa yang belum terdefenisi dengan baik. Fokus penelitian ini adalah mahasiswa Fakultas Teknologi Informasi Universitas X. Pengumpulan data dilakukan dengan observasi dan teknik wawancara. Setelah mendapatkan pengetahuan tersebut, hasil dari penelitian ini adalah sebuah model konseptual yang berisi elemen-elemen yang diperlukan dalam mengurangi penurunan minat dan tindakan perbaikan terhadap situasi permasalahan yang dihadapi bursa kerja serta model sistem informasi Evaluasi Bursa Kerja
Pemetaan Kata Kunci dan Polaritas Sentimen Pengguna Twitter Terhadap Kehalalan Produk Hety Handayani Hidayat; Ardiansyah Ardiansyah; Poppy Arsil; Laras Isna Rahmawati
MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer Vol. 21 No. 1 (2021)
Publisher : Universitas Bumigora

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30812/matrik.v21i1.1162

Abstract

Kehalalan menjadi trend dunia sehingga kehalalan menjadi standar mutu suatu produk terutama makanan dan minuman untuk konsumen muslim dan nonmuslim. Oleh karena itu penelitian ini bertujuan untuk memetakan kata kunci dan polaritas opini pengguna twitter terhadap kehalalan produk secara global. Data twitter digali dan dipersiapkan dengan text mining pada Rstudio yang selanjutnya dianalisis polaritas dengan naïve bayes classifier. Preprosesing data yang dilakukan meliputi penghapusan duplikasi tweet, tokenisasi, penghapusan stopword dan pencarian akar kata. Pemetaan kata kunci dilakukan dari hasil bar plot yang dihasilkan. Kata kunci ini memberikan gambaran apa saja yang diperhatikan oleh pengguna twitter yang berkaitan dengan kehalalan suatu produk terutama produk pangan Hasil penelitian menunjukkan bahwa kata kunci utama dari opini di twitter terkait kehalalan produk adalah produk, makanan, minuman, garansi, dan lingkungan. Selain itu polaritas opini menunjukkan bahwa trend kehalalan produk ini diapresiasi positif oleh mayoritas pengguna Twitter yakni sebsar 70%, 16% bersifat netral, dan lainnya negatif. Hal ini memberikan peluang usaha dalam bidang pangan halal di pasar global dan harapannya dapat memotivasi pengusaha untuk mensertifikasi halal produknya.
Neural Network dan Particle Swam Optimization untuk Penunjang Keputusan Antipasi Mahasiswa Pra Lulus Bekerja Sesuai Bidang Dairoh Dairoh; Very Kurnia Bakti; Muhammad Naufal
MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer Vol. 21 No. 1 (2021)
Publisher : Universitas Bumigora

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30812/matrik.v21i1.1164

Abstract

Lulusan di Perguruan Tinggi yang bekerja sesuai bidang belum ideal dalam tiga tahun terakhir, salah satunya di Politeknik Harapan Bersama. Hal ini masih menunjukkan keselarasan horizontal. Sehingga pertanyaaan nya adalah kenapa hal tersebut terjadi dan disebabkan oleh apa saja yang dapat menentukan kualitas lulusan yang bekerja tidak sesuai bidang. Untuk itu, dibuat sebuah model yang dapat digunakan untuk dapat melihat pola lulusan, agar lulusan bisa bekerja sesuai bidang keilmuan. Model tersebut menggunakan kombinasi antara Algorithma Neural Network dengan PSO. Diperoleh perbandingan akurasi model kombinasi antara Neural Network dengan PSO sebesar 71.51% untuk PSO, sedangkan dengan menggunakan metode Neural Network sebesar 64.32%.
Penerapan Metode Machine Learning dalam Klasifikasi Risiko Kejadian Berat Badan Lahir Rendah di Indonesia Pardomuan Robinson Sihombing; Istiqomatul Fajriyah Yuliati
MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer Vol. 20 No. 2 (2021)
Publisher : Universitas Bumigora

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30812/matrik.v20i2.1174

Abstract

Penelitian ini akan mengkaji penerapan beberapa metode machine learning dengan memperhatikan kasus imbalanced data dalam pemodelan klasifikasi untuk penentuan risiko kejadian bayi dengan BBLR yang diharapkan dapat menjadi solusi dalam menurunkan kelahiran bayi dengan BBLR di Indonesia. Adapun metode meachine learning yang digunakan adalah Classification and Regression Tree (CART), Naïve Bayes, Random Forest dan Support Vector Machine (SVM). Pemodelan klasifikasi dengan menggunakan teknik resample pada kasus imbalanced data dan set data besar terbukti mampu meningkatkan ketepatan klasifikasi khususnya terhadap kelas minoritas yang dapat diihat dari nilai sensitivity yang tinggi dibandingkan data asli (tanpa treatment). Selanjutnya, dari kelima model klasifikasi yang iuji menunjukkan bahwa model random forest memberikan kinerja terbaik berdasarkan nilai sensitivity, specificity, G-mean dan AUC tertinggi. Variabel terpenting/paling berpengaruh dalam klasifikasi resiko kejadian BBLR adalah jarak dan urutan kelahiran, pemeriksaan kehamilan, dan umur ibu
Aplikasi E-Kelurahan Untuk Peningkatan Pelayanan Administrasi dalam Mendukung Penerapan E-Government Asep Syaputra
MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer Vol. 20 No. 2 (2021)
Publisher : Universitas Bumigora

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30812/matrik.v20i2.1180

Abstract

Pemanfaatan teknologi tepat guna pada kelurahan akan meningkatkan kualitas peran kelurahan sebagai pusat pemerintahan tingkat terendah yang melayani masyarakat, hal itu menjadi fokus utama pembangunan dari agenda pemerintah. pada penelitian ini dikembangkan aplikasi administrasi pelayanan masyarakat secara elektronik dalam melakukan administrasi dengan kemudahan dan waktu yang efisien. Salah satu kendala internal instansi pemerintahan di kelurahan adalah masih adanya proses administrasi yang masih manual yang berdampak pada pelayanan terhadap warganya. Ada beberapa kelemahan utama dalam penggunaan aplikasi Microsoft Office untuk menulis surat, misalnya tergantung pada kemampuan aparatur desa yang tinggi, yang dapat mengakibatkan perubahan format surat dan mudahnya pencatatan data surat secara lengkap. di sisi lain, dari observasi yang dilakukan menunjukan bahwa kemampuan aparat desa menggunakan teknologi masih sangat minim, sehingga mutlak diperlukan penggunaan aplikasi layanan administrasi khusus. Penerapan aplikasi administrasi ini diharapkan dapat menyelesaikan permasalahan yang dihadapi masing-masing kota dan desa dalam memberikan pelayanan kepada masyarakat dan manajemen yang lebih baik. Manfaat lainnya adalah dapat membantu pencatatan data pengelolaan yang ada sehingga membantu kelurahan untuk lebih memahami potensi kelurahan secara lebih jelas, sehingga masyarakat dapat lebih merasakan pelayanan administrasi.

Page 28 of 42 | Total Record : 418

 26   27   28   29   30 

Filter by Year

2015 2025


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 25 No. 1 (2025) Vol. 24 No. 3 (2025) Vol. 24 No. 2 (2025) Vol. 24 No. 1 (2024) Vol. 23 No. 3 (2024) Vol. 23 No. 2 (2024) Vol. 23 No. 1 (2023) Vol. 22 No. 3 (2023) Vol. 22 No. 2 (2023) Vol. 22 No. 1 (2022) Vol. 21 No. 3 (2022) Vol. 21 No. 2 (2022) Vol. 21 No. 1 (2021) Vol. 20 No. 2 (2021) Vol. 20 No. 1 (2020) Vol. 19 No. 2 (2020) Vol. 19 No. 1 (2019) Vol. 18 No. 2 (2019) Vol. 18 No. 1 (2018) Vol. 17 No. 2 (2018) Vol. 17 No. 1 (2017) Vol. 16 No. 2 (2017) Vol. 16 No. 1 (2016) Vol. 15 No. 2 (2016) Vol. 15 No. 1 (2015) More Issue