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
 29   30   31   32   33 
Tata Kelola Administrasi PKK Desa dengan Pengembangan Sistem Informasi BerbasisWeb Shinta Esabella; Miftahul Haq; Muhammad Julkarnain
MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer Vol. 21 No. 3 (2022)
Publisher : Universitas Bumigora

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30812/matrik.v21i3.1428

Abstract

Pemberdayaan dan Kesejahteraan Keluarga (PKK) Desa merupakan tingkatan terbawah dan terdekat yang langsung bersentuhan dengan keluarga dalam masyarakat. PKK Desa Uma Beringin dalam tata kelola administrasinya masih belum terdigitalisasi, laporan tahunan, program kerja, keuangan, dan tata kelola surat-menyurat semuanya masih konvensional menggunakan tulisan manual dalam buku catatan besar. Berdasarkan permasalahan tersebut dibutuhkan suatu sistem informasi untuk mengakomodir tata kelola administrasi. Tujuannya agar pengelolaan administrasi PKK Desa Uma Beringin menjadi lebih teratur dan efektif. Penelitian ini menggunakan pendekatan kualitatif deskriptif, dan metode pengembangan System Development Life Circle dengan model Rapid Application Delevopment. Proses perancangan sistem dilakukan secara terstruktur, dan dibangun menggunakan framework Codeigniter. Hasil penelitian ini yaitu sebuah Sistem Administrasi PKK Desa Uma Beringin yang memudahkan pengelolaan administrasi PKK berupa pengelolaan program kerja, keuangan, suratmenyurat, berita, dan laporan tahunan. Kesimpulan dari penelitian ini berhasil mentransformasikan sistem administrasi PKK Desa Uma Beringin yang manual menjadi sistem terkomputerisasi berbasis web.Codeigniter. Hasil penelitian ini yaitu sebuah Sistem Administrasi PKK Desa Uma Beringin yang memudahkan pengelolaan administrasi PKK berupa pengelolaan program kerja, keuangan, suratmenyurat, berita, dan laporan tahunan. Kesimpulan dari penelitian ini berhasil mentransformasikan sistem administrasi PKK Desa Uma Beringin yang manual menjadi sistem terkomputerisasi berbasis web.
Analyzing the use of Social Media by Fashion Designers with K-Means and C45 Abulwafa Muhammad; Sarjon Defit
MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer Vol. 21 No. 2 (2022)
Publisher : Universitas Bumigora

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30812/matrik.v21i2.1432

Abstract

Social media is one part of digital marketing that is used for the development of marketing business products known as social-marketing. The use of social media as social marketing is still managed conventionally and has not implemented business social media. This study was conducted to analyze the clusters and classifications of the use of social media by fashion designers in West Sumatra in marketing their products. This analysis uses the k-Means algorithm and c45 uses the Rapidminer application for the fashion designer industry in West Sumatra. Data is collected from Instagram and Facebook of fashion designers. The data analyzed by K-Means resulted in 3 clusters of social media use, namely 3 less active clusters, 12 active clusters and 1 very active, then classification using the C45 method resulted in a decision tree that described the most and the least in using social media. This study resulted in grouping and classifying variables from whether or not the use of social media in social marketing for the fashion designer industry players in West Sumatra was good or not. The results of this study can be used as a reference for developing integrated marketing for West Sumatra fashion designers.
Implementasi Market Basket Analysis dengan Algoritma Apriori untuk Analisis Pendapatan Usaha Retail Imam Ahmad Ashari; Anggit Wirasto; Deny Nugroho Triwibowo; Purwono Purwono
MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer Vol. 21 No. 3 (2022)
Publisher : Universitas Bumigora

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30812/matrik.v21i3.1439

Abstract

Pada era teknologi sekarang hampir semua bisnis ritel sudah menggunakan teknologi Point of Sale (PoS), dimana semua transaksi di rekap dalam sebuah database sistem. Data yang disimpan di dalam database dapat diolah untuk meningkatkan penjualan. Dengan mengetahui asosiasi data penjualan, aplikasi dapat memberikan rekomendasi produk yang memungkinkan pelanggan untuk membeli rekomendasi produk tersebut. Tujuan dari penelitian ini adalah mengetahui pola asosiasi yang terdapat pada sebuah toko yang sudah menerapkan teknologi PoS. Apabila pola asosiasi tersebut membentuk keterhubungan produk yang relevan dan mendatangkan keuntungan lebih maka metode yang di usulkan akan di terapkan pada aplikasi toko. Algoritma Apriori dapat menemukan pola hubungan produk antar satu atau lebih item dalam suatu dataset. Hanya saja Algoritma Apriori memiliki kelemahan dalam performa. Penerapan algoritma apriori dapat memperlambat akses transaksi, sehingga perlu pengkajian lebih dalam tentang kebermanfaatan pola asosiasi ini. Pada penelitian ini pola asosiasi dianalisis apakah berpengaruh terhadap peningkatan penjualan. Dalam penelitian ini didapatkan bahwa pola asosiasi memiliki peran penting dalam peningkatan penjualan. Didapatkan rata - rata asosiasi dengan nilai confidence tertinggi terjadi pada bulan maret, yaitu 0.61 dengan nilai minimal support 0.003. Hal ini sesuai dengan hasil penjualan tertinggi, yaitu sebesar Rp. 295.509.934 pada bulan maret, tahun 2021. Berdasarkan penelitian ini maka penggunaan algoritma apriori pada aplikasi POS perlu diterapkan.
Implementasi Sistem Informasi Monitoring Disposisi Surat Masuk dan Surat Keluar Berbasis Website Maria adelvin Londa; Yohanes Ardianus Wee; Melky Radja
MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer Vol. 21 No. 2 (2022)
Publisher : Universitas Bumigora

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30812/matrik.v21i2.1443

Abstract

Badan perencanaan pembangunan daerah (Bappeda) kabupaten Ende merupakan suatu instansi pemerintah yang berhubungan langsung dengan aktivitas pendisposisian surat masuk dan surat keluar yang saat ini masih menggunakan cara manual dengan mencatat ke dalam buku besar sehingga menimbulkan masalah tulisan surat sulit dibaca, data surat mudah rusak dan hilang. Sistem informasi monitoring disposisi surat masuk dan surat keluar berbasis website bertujuan untuk membantu tahapan pendisposisian surat masuk dan surat keluar terkomputerisasi menggunakan jaringan internet. Penelitian ini membantu badan perencanaan pembangunan daerah kabupaten Ende dalam hal monitoring proses pendisposisian surat masuk dan surat keluar agar dapat berjalan dengan efektif dan efisisen. Metodologi perancangan perangkat lunak yang digunakan dalam penelitian ini adalah System Development Life Cycle (SDLC). Dalam penelitian ini juga digunakan 2 metodologi pengujian sistem yakni pengujian system usability scale (SUS) dan task skenario. Hasil penelitian terhadap 7 orang responden dalam penggunaan sistem informasi monitoring disposisi surat masuk dan surat keluar berbasis website diketahui skor SUS rata-rata 82,1 dengan interpretasi kategori grade B dan dapat diterimah (acceptable). Sedangkan hasil dari pengujian task skenario terhadap 7 partisipan diperoleh tingkat keberhasilan task adalah 100% yang berarti partisipan tersebut dapat menyelesaikan semua task, dengan begitu dapat disimpulkan sistem tersebut dapat digunakan dengan mudah oleh pengguna.
Database Click Stream of E-commerce Functional Evi Triandini; I Gede Suardika; I Ketut Putu Suniantara
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.v21i1.1446

Abstract

The availability of e-commerce functionality that suits for user needs in e-commerce applications will increase the sustainability of application usage and can provide benefits for its users. Many e-commerce applications have been developed, but based on the results of previous research, these e-commerce applications do not pay attention to the availability of functionality and its advantages in the application. A database design to store functional clickstream ecommerce is required to determine the number of features that users are accessing. Database application development is the activity of identifying real-world requirements, analyzing requirements, designing system data and functions, and then implementing operations in the system. The database life cycle method is used to build a database in this study. This research has produced a click stream database that has added functional attributes available in e-commerce, which are accessed by users. The results also show the addition of several tables that will facilitate the management of click stream data functionality from e-commerce applications.
Peningkatan Kinerja Pengklasifikasi Objek Bawah Laut dengan Deep Learning Aris Tjahyanto; Faisal Johan Atletiko
MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer Vol. 21 No. 3 (2022)
Publisher : Universitas Bumigora

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30812/matrik.v21i3.1466

Abstract

Pengenalan objek bawah laut dapat dilakukan berdasarkan pola hamburan SONAR, seperti untuk deteksi ranjau dan deteksi batu yang terletak di dasar laut. Kesulitan yang dihadapi pada pengenalan objek bawah laut antara lain adalah pemilihan metode ekstraksi fitur, adanya rotasi objek yang menghasilkan pola hamburan yang berbeda, lingkungan atau latar belakang bervariasi, dan kemampuan pengklasifikasi yang berbeda untuk lingkungan yang lebih kompleks. Pada penelitian ini, kami menggunakan deep learning neural network untuk meningkatkan kinerja klasifikasi dua buah objek bawah laut. Secara khusus, dibandingkan jumlah neuron pada lapisan tersembunyi dan fungsi aktivasi yang dapat menghasilkan kinerja yang lebih tinggi dari penelitian sebelumnya. Pada penelitian sebelumnya, proses klasifikasi dilakukan dengan menggunakan neural network dengan 12 buah lapisan tersembunyi, dan menghasilkan akurasi maksimal sebesar 90.4%. Dilakukan percobaan pada struktur jaringan syaraf tiruan berupa multilayer perceptron dengan 2 buah lapisan tersembunyi dan 7 macam fungsi aktivasi. Dari percobaan yang dilakukan diperolehbahwa deep learning neural network memberikan rata-rata akurasi terbaik sebesar 85,9% dengan akurasi maksimal sebesar 96,15% lebih baik dibandingkan hasil penelitian sebelumnya. Akurasi terbaik tersebut diperoleh dengan memanfaatkan jumlah neuron pada lapisan tersembunyi sebanyak 140 buah, dan fungsi aktivasi reLU untuk lapisan tersembunyi fungsi aktivasi Linear untuk lapisan output.
Smart Assessment menggunakan Backpropagation Neural Network Agung Teguh Wibowo Almais; Cahyo Crysdian; Khadijah Fahmi Hayati Holle; Akbar Roihan
MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer Vol. 21 No. 3 (2022)
Publisher : Universitas Bumigora

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30812/matrik.v21i3.1469

Abstract

Penerapan scraping dan Backpropagation Neural Network dapat menjadikan penilaian Self- Assessment Questionnaire (SAQ) website Pemerintah Daerah Provinsi Jawa Timur lebih smart jika dibandingkan dengan model assessment yang sudah ada. Langkah awal yaitu melakukan scraping website Pemerintah Daerah Provinsi Jawa Timur untuk mendapatkan nilai SAQ. Hasil scraping tersebut akan digunakan sebagai data uji pada metode Backpropagation Neural Network, kemudian hasil data uji akan di proses menggunakan 4 jenis model data yang berbeda-beda dari segi jumlah iterasi dan hidden layer untuk mendapatkan akurasi terbaik. Pada model data A menggunakan iterasi 1000 dan 5 hidden layer menghasilkan nilai Mean Squared Error (MSE) 0,0117, Mean Absolute Percent Error (MAPE) 39,36% dan Akurasi 60.64%. Model data B menggunakan iterasi 1000 dan 7 hidden layer menghasilkan nilai MSE 0,0087, MAPE 29,49% dan Akurasi 70,50%. Model data C dengan menggunakan iterasi 2000 dan 9 hidden layer menghasilkan nilai MSE 0,0064, MAPE 24,46% dan Akurasi 75,53%. Model data D menggunakan iterasi 2000 dan 9 hidden layer menghasilkan nilai MSE 0,0036, MAPE 18,71% dan Akurasi 81,28%. Dari hasil ujicoba tersebut bahwa model data D yang menggunakan iterasi 2000 dan 9 hidden layer menghasilkan tingkat akurasi yang terbaik sehingga model data D dapat dijadikan acuan hasil penilaian website Pemerintah Daerah Provinsi Jawa Timur tahun 2021.
Aplikasi K-Means berbasis Web untuk Klasifikasi Kelas Unggulan Christofer Satria; Anthony Anggrawan
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.v21i1.1473

Abstract

MAN-1 Mataram merupakan sekolah yang berada di kota Mataram, Sekolahan ini memiliki 2 kelas yaitu kelas unggulan dan kelas biasa. Setiap tahunnya MAN-1 Mataram mengalami peningkatan penerimaan pendaftaran siswa baru diperkiran tahun kedepan siswa barunya akan mengalami peningkatan yang banyak. Banyaknya siswa yang mendaftar membuat bagian kesiswaan MAN-1 Mataram mengalami kesulitan dalam penentuan kelas, apalagi ditemuakan siswa yang dikelas unggulan didapatkan prestasi dan nilai kurang standar. Berdasarkan permasalahan tersebut tujuan dari penelitan ini adalah mewujudkan pengelompokan kelas belajar berdasarkan nilai dan prestasi siswa baru sehingga diperoleh klasifikasi kelas unggulan. Metode penelitian yang digunakan adalah algoritma K-Means yang dilengkapi dengan program aplikasi berbasis web. Hasil dari penelitian ini menunjukan bahwa algoritma k-means mampu menghasilakan pemilihan dan pembagian kelas unggulan bagi calon siswa baru sesuai dengan nilai kemampuan siswa. Penerapan kelas unggulan berdampak positif bagi peningkatan pendidikan.
Pengujian Kualitatif Aplikasi Informasi Gempa Bumi dalam Bentuk Suara untuk Tunanetra Joko Supriyanto; Abdul Fadlil; Sunardi Sunardi
MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer Vol. 21 No. 3 (2022)
Publisher : Universitas Bumigora

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30812/matrik.v21i3.1482

Abstract

Indonesia memiliki potensi gempa bumi yang cukup besar karena dilalui tiga lempeng aktif, yaitu lempeng Indo-Australia, Eurasia, dan Pasifik. Permasalahannya penyandang tunanetra masih kesulitan mendapatkan informasi gempa bumi yang masih berupa teks sehingga perlu dibuat aplikasi untuk mengubah teks ke suara. Tujuan pengembangan aplikasi ini diharapkan penyandang tunanetra mudah mendapatkan informasi gempa bumi melalui suara. Metodologi pengembangan aplikasi untuk mengubah informasi gempa bumi dari teks ke suara menggunakan model Fountain dan aplikasi dikembangkan menggunakan dua cara. Cara pertama dengan melakukan perekaman suara dalam bentuk wav kemudian digabunggabungkan atau disebut dengan Text to Speech Concatenation Wave Recording. Cara kedua, menggunakan Speech Aplication Programing Interface yang merupakan aplikasi teks ke suara bawaanWindows. Selanjutnya kedua aplikasi di uji untuk melihat kejelasan suara yang dihasilkan. Hasil pengujian terhadap 15 siswa Madrasah Tsanawiyah Yayasan Kesejahteraan Tuna Netra Islam menggunakan metode kualitatif didapatkan kejelasan suara yang dihasilkan dengan Concatenation Wave Recording mencapai 91,11% atau ada 13 siswa mendengar dengan jelas, sedangkan menggunakan Speech Aplication Programing Interface mencapai 95,56% atau 14 siswa mendengar dengan jelas.
Modifikasi Arsitektur VGG16 untuk Klasifikasi Citra Digital Rempah-Rempah Indonesia Evan Tanuwijaya; Angelica Roseanne
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.v21i1.1492

Abstract

Rempah-rempah merupakan salah satu kekayaan alam yang dimiliki oleh Indonesia. Rempah-rempah sendiri memiliki banyak manfaat untuk Kesehatan ataupun hal-hal lain. Dari banyaknya rempah yang berada di Indonesia, ternyata masyarakat Indonesia sendiri masih memiliki pengetahuan yang rendah akan rempah-rembah tersebut. Hal ini menyebabkan banyak orang bahkan petani mengalami kesusahan dalam mengenali jenis rempah terutama remaja. Membedakan rempah satu dengan yang lain merupakan tantangan yang banyak dihadapi oleh masyarakat. Oleh sebab itu, penelitian ini membuat sebuah model klasifikasi dengan menggunakan convolution neural network dengan arsitektur VGG 16 yang dimodifikasi. Arsitektur modifikasi VGG 16 memiliki 10-layer yang terdiri dari 7-layer convolution dan 3-layer fully connected. Untuk fase latih model modifikasi VGG 16 ini menggunakan dataset rempah yang disediakan oleh Kaggle. Validasi model yang digunakan adalah akurasi, loss, precision, dan recall untuk membandingkan model mana yang memiliki nilai yang terbaik. Untuk model modifikasi VGG 16 yang dibuat untuk melakukan klasifikasi, mendapatkan hasil evaluasi rata-rata akurasi sebesar 81%, nilai recall sebesar 76%, dan nilai precision sebesar 81% untuk fase training dan untuk fase validasi, akurasi sebesar 85%, nilai recall sebesar 80%, dan nilai precision sebesar 84%. Jadi dengan model modifikasi VGG 16 dapat disimpulkan bahwa model mampu memprediksi rempah-rempah lebih baik dari model Alexnet.

Page 31 of 42 | Total Record : 418

 29   30   31   32   33 

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