cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Dr. Ermatita, M.Kom
Contact Email
wayan.widi@upnvj.ac.id
Phone
-
Journal Mail Official
wayan.widi@upnvj.ac.id
Editorial Address
-
Location
Kota depok,
Jawa barat
INDONESIA
Informatik : Jurnal Ilmu Komputer
Published by Universitas Pembangunan Nasional Veteran Jakarta
ISSN : 02164221     EISSN : 2655139X     DOI : -
Core Subject : Science,
Computer Science & IT
Informatik menerima artikel ilmiah dengan area penelitian pada area Internet Business & Application, Networking & Cyber Security, Statistics & Computation, Elearning & Multimedia, Robotics & Intelligene.
Arjuna Subject : -
Articles 182 Documents
 11   12   13   14   15 
Analisis dan Perancangan User Interface dan User Experience BNI Life Mobile dengan Metode User Centered Design Putri, Jasmin Maula; Krisnanik, Erly; Nurramdhani, Helena; Tjahjanto, Tjahjanto; Mahdiana, Deni
Informatik : Jurnal Ilmu Komputer Vol 18 No 1 (2022): April 2022
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52958/iftk.v17i4.4319

Abstract

PT. BNI Life Insurance atau yang biasa dikenal dengan BNI Life merupakan perusahaan asuransi yang menyediakan berbagai produk seperti asuransi kehidupan (jiwa), kesehatan, pendidikan, investasi, pensiun, dan syariah. Dalam menjalankan transaksinya, BNI Life memiliki aplikasi bernama BNI Life Mobile untuk melakukan klaim asuransi yang dapat diunduh melalui Play Store dan App Store. Dengan adanya aplikasi BNI Life Mobile ini, diharapkan dapat memudahkan nasabah untuk mengklaim produknya. Tetapi, hal tersebut harus didukung dengan tampilan antar muka yang baik, menarik, dan mudah dipahami oleh pengguna. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan analisis terhadap UI/UX pada aplikasi BNI Life Mobile untuk mengetahui nilai kegunaannya (usability) dengan menerapkan metode User Centered Design (UCD). Penerapan metode UCD dilakukan dengan melaksanakan kuesioner dan prototyping dengan teknik System Usability Scale (SUS). Penelitian ini menghasilkan suatu tampilan antar muka baru dalam bentuk prototype yang dapat digunakan sebagai saran untuk BNI Life dengan peningkatan nilai usability sebesar 20 agar pengguna aplikasi BNI Life Mobile dapat merasakan kegunaan dan experience yang baik saat menggunakannya.
Business Model Canvas dan Unified Modelling Language untuk Desain E-Commerce Toko Bintangsprei11 Saputra, Achmat Jodi; Ariesta, Atik
Informatik : Jurnal Ilmu Komputer Vol 18 No 3 (2022): Desember 2022
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52958/iftk.v18i3.5062

Abstract

Bintangsprei11 is an online store that was formed in 2019 by selling products in the form of bedding equipment which are 99% made of CVC cotton, namely bed linen and bedcovers. These sheets and bedcovers are homemade. The problems faced by Bintangsprei11 are that the Bintangsprei11 Store sells on the Shopee marketplace where each transaction will be subject to a tax fee of 2.5% from each product sale, this Bintangsprei11 Store in a month can pay taxes of approximately 600 thousand per month. The rating on the Bintangsprei11 store is 4.9 and reviews from customers are 400 ratings. In the Marketplace used, Shopee Toko Bintangsprei11 has many competitors selling similar products. Based on the existing problems, an e-commerce website is needed to facilitate the marketing of products sold and get closer to customers. In designing this e-commerce website using Business Model Canvas (BMC) to analyze business development models and Unified Modeling Language (UML) for system analysis and design. In making this Bintangsprei11 website, we used an open-source WordPress web application based on the Content Management System (CMS) with the WooCommerce plugin. This designed e-commerce website can facilitate product promotion, increase revenue, customers can search for products that are sold, minimize seller expenses and make it easier for admin/owners on Bintangsprei11
Analisis Keamanan Website Leads UPNVJ Terhadap Serangan SQL Injection & Sniffing Attack Putranto, Dimas Perdana; Jayanta, Jayanta; Hananto, Bayu
Informatik : Jurnal Ilmu Komputer Vol 18 No 3 (2022): Desember 2022
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52958/iftk.v18i3.4690

Abstract

Leads UPNVJ adalah sistem yang dirancang untuk keperluan pembelajaran elektronik bagi mahasiswa, yang dapat diakses secara online menggunakan Website. Pada website LEADS UPNVJ terdapat data yang penting dan harus dijaga keamanannya karena terdapat informasi-informasi yang bersifat privasi. Metode serangan yang digunakan pada penelitian ini adalah SQL injection & Sniffing Attack. SQL injection adalah sebuah serangan injeksi SQL yang dapat menimbulkan ancaman keamanan serius terhadap sebuah website, yang mana SQL injection mengizinkan penyerangnya untuk mendapatkan akses ke database sebuah website yang dapat menyebabkan kebocoran data yang membuat hilangnya kerahasiaan data terutama untuk informasi yang bersifat sensitif. Sniffing Attack adalah penyadapan dan pencurian data dengan cara menangkap dan memonitor lalu lintas paket data jaringan internet. Yang bertujuan untuk memperoleh data dan informasi yang bersifat sensitif. Oleh karena itu melalui penelitian ini, diharapkan dapat diperoleh analisis yang baik untuk mengukur tingkat keamanan dari website LEADS UPNVJ. Hasil dari penelitian ini menunjukkan tingkat keamanan website LEADS UPNVJ sudah cukup baik dalam menanggulangi serangan SQL injection & sniffing attack, pada serangan SQL injection website dapat mencegah serangan dikarenakan terdapat Web Application Firewall (WAF) yang dapat mencegah serangan kueri SQL dijalankan oleh server website, lalu pada serangan sniffing attack website dapat mencegah serangan terjadi dikarenakan terdapat protokol Transport Layer Security (TLS) yang dapat mengenkripsi isi dari paket data yang dikirimkan dari client menuju server maupun sebaliknya. 
Perbandingan Tools Vulnerability Scanning Pada Pengujian Sebuah Website Suputri, Komang Ayu; Maharani, Made Donita; Pratama, Gede Ade; Sudiasta Putri, Nyoman Dinda Indira; Listartha, I Made Edy; Saskara, Gede Arna Jude
Informatik : Jurnal Ilmu Komputer Vol 18 No 3 (2022): Desember 2022
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52958/iftk.v18i3.5133

Abstract

Cyber Attack adalah suatu upaya mencuri, mengubah, mengekspos informasi melalui akses tidak sah ke sistem komputer. Terdapat ancaman cyber attack yaitu Phishing, SQL Injection, Man In The Middle, DDOS Attack, Password Attack, XSS, Vulnerability Scanning dan Ransomware Attack. vulnerability Scanning adalah suatu proses mengidentifikasi dan menemukan kelemahan atau kerentanan dalam sebuah sistem. Dalam vulnerability scanning terdapat tiga tools yaitu RedHawk, WebKiller, dan Rapidscan. pengujian ini bertujuan untuk membandingkan setiap tools untuk mencari kerentanan pada suatu website. Pada penelitian ini, setiap tools dilakukan percobaan sebanyak 3 kali percobaan dan hasil celah keamanan yang ditemukan pada setiap tool yaitu pada RedHawk dan WebKiller sejumlah 8 dan pada RapidScan sejumlah 12.
Analisis Sentimen Ulasan Pengguna Pada Aplikasi Google Classroom Menggunakan Metode SVM Dan Seleksi Fitur PSO Mursianto, Ghaitsa Amany; Widiyanto, Didit; Wahyono, Bambang Tri
Informatik : Jurnal Ilmu Komputer Vol 18 No 3 (2022): Desember 2022
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52958/iftk.v18i3.4685

Abstract

Kebijakan PSBB mengharuskan penerapan kegiatan pembelajaran jarak jauh secara online menggunakan aplikasi berbasis daring seperti Google Classroom. Dengan menggunakan Google Classroom memfasilitasi penggunanya untuk mendistribusikan, mengumpulkan, dan memberikan penilaian terhadap tugas-tugas yang diberikan kepada mahasiswa maupun siswa di seluruh negeri. Penelitian ini bertujuan untuk  mengetahui sentimen opini publik  terhadap aplikasi Google Classroom. Dalam melakukan analisis sentimen penelitian ini menggunakan metode Support Vector Machine serta Particle Swarm Optimization sebagai seleksi fitur. Data yang sudah didapatkan akan dilakukan pelabelan data, dilanjut dengan pre-processing data, lalu data yg sudah melewati proses itu akan diberikan bobot kata dengan TF-IDF, kemudian akan masuk seleksi fitur dengan PSO, kemudian dilakukan pembagian data sebesar 80:20, lalu pengklasifikasian dengan metode SVM. Hasil rata-rata evaluasi menggunakan confussion matrix dimana accuracy sebesar 79%, precision sebesar 78%, recall sebesar 67% dengan menggunakan metode SVM  dan dengan menggunakan seleksi fitur PSO mendapatkan hasil accuracy sebesar 83%, precision sebesar 86%, recall sebesar 67%.
Analisis Perbandingan Tools SQL Injection Menggunakan SQLmap, SQLsus dan The Mole Adinata, Putu Gio Satria; Putra, I Putu Wira Pratama; Juliantari, Ni Putu Adinda Indah; Sutrisna, Ketut Dita Ari
Informatik : Jurnal Ilmu Komputer Vol 18 No 3 (2022): Desember 2022
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52958/iftk.v18i3.5373

Abstract

Penggunaan SQL injection merupakan sebuah ancaman yang sering terjadi di Internet. Karena penggunaan internet untuk berbagai layanan online meningkat, sama halnya dengan  ancaman keamanan yang dimiliki web meningkat. Dikarenakan serangan injeksi SQL merupakan  salah satu kerentanan keamanan yang paling serius dalam Web, Oleh karena itu penulis ingin membandingkan beberapa tools dari SQL Injection seperti SQLMap, SQLus, dan The Mole. Tools ini merupakan aplikasi dari sistem operasi Kali Linux, dalam aplikasi ini berguna dalam melakukan injeksi data – data yang ada pada suatu web khususnya database pada web dengan menggunakan fitur – fitur yang tersedia pada aplikasi ini. Dalam paper ini, kami telah menyajikan sebuah perbandingan penggunaan tools seperti SQLMap, SQLSus, dan The Mole dengan membandingkan 3 parameter seperti Cross Program, Functionality, Usability, perbandingan dimulai dari proses injeksi hingga aplikasi itu bekerja sampai dengan proses kita bisa mendapatkan database dari sebuah web yang sudah terinjeksi dan tanpa diketahui oleh korban.
Pengaruh Seleksi Fitur Particle Swarm Optimization terhadap Sentimen Analisis Aplikasi Pedulilindungi di Twitter dengan Algoritma Support Vector Machine Putra, Irza Ramira; Widiastiwi, Yuni; Chamidah, Nurul
Informatik : Jurnal Ilmu Komputer Vol 18 No 3 (2022): Desember 2022
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52958/iftk.v18i3.4681

Abstract

PeduliLindungi merupakan aplikasi yang ditujukan kepada masyarakat guna menangkal serta menangani COVID-19 di Indonesia. Aplikasi ini wajib dimiliki oleh masyarakat Indonesia, sebagai salah satu hal untuk kewajiban yang dibuat oleh pemerintah dari perundangan yang dibuat untuk memasuki fasilitas publik. Tentunya aplikasi ini juga mendatangkan beberapa tanggapan dari masyarakat. Tanggapan tersebut bisa diungkapkan melalui media sosial yang cukup populer seperti twitter. Melalui twitter, mereka bebas mengungkapkan pendapat mereka tentang penggunaan aplikasi tersebut. Penelitian ini bermaksud untuk mendapatkan informasi sentimen terkait opini masyarakat yang berhubungan dengan penggunaan aplikasi PeduliLindungi, dengan mengaplikasikan algoritma Support Vector Machine serta kernel Radial Basis Function dan algoritma seleksi fitur yaitu Particle Swarm Optimization dalam mengklasifikasikan opini masyarakat terhadap aplikasi PeduliLindungi dari data tweet yang sudah diperoleh serta diberi label sentimen bersifat positif dan label sentimen bersifat negatif. Model Support Vector Machine menghasilkan akurasi sebesar 76.24%, recall (sensitivity) sebesar 82.14%, presisi sebesar 76.67%, dan specificity sebesar 68.89%, sedangkan model Support Vector Machine ditambahkan seleksi fitur yaitu Particle Swarm Optimization mengalami pengingkatan akurasi sebesar 88.12%, recall (sensitivity) sebesar 96.43%, presisi sebesar 84.36%, dan specificity sebesar 77.78%.
Analisis Perbandingan Kinerja Tool Website Directory Brute Force dengan Target Website DVWA Utama, I Made Putra; Putri, Kadek Rosila; Wirayuda, Anak Agung Eka; Herlambang, Varelly Arletta Tyora Putri; Listartha, I Made Edy; Saskara, Gede Arna Jude
Informatik : Jurnal Ilmu Komputer Vol 18 No 3 (2022): Desember 2022
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52958/iftk.v18i3.5256

Abstract

Seiring dengan perkembangan teknologi yang semakin meningkat, banyak ditemukan penemuan baru yang dapat mempermudah kehidupan manusia, salah satunya yaitu situs website. Banyaknya situs website di internet mengakibatkan tingkat keamanannya semakin menurun. Hal tersebut mengakibatkan website menjadi rentan untuk diretas dan diambil alih orang yang tidak bertanggung jawab. Salah satu cara peretas untuk menyerang website adalah dengan mencari direktori web yang memiliki celah keamanan. Serangan tersebut dikenal dengan website directory brute force. Penelitian ini menggunakan metode eksperimental dengan membandingkan kinerja dari tools Gobuster, FFUF, dan Dirb dengan tujuan menemukan tool yang memiliki kinerja paling baik untuk melakukan serangan web directory brute force dengan target serangan website DVWA. Aspek yang diuji dari ketiga tools tersebut yaitu kecepatan, kemampuan, dan efektivitas. Hasil penelitian menunjukkan bahwa tool Gobuster memiliki kinerja paling baik jika aspek kecepatan menjadi prioritas, sedangkan tool FFUF menjadi tool dengan kinerja terbaik jika aspek kemampuan yang menjadi prioritas.
Penerapan Algoritma Naïve Bayes untuk Analisis Pandangan Masyarakat terhadap Pemindahan Ibu Kota Indonesia Painem, Painem; Prayogo, Aditya Izhar Eka
Informatik : Jurnal Ilmu Komputer Vol 18 No 3 (2022): Desember 2022
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52958/iftk.v18i3.5050

Abstract

Pemerintah sudah lama mengumumkan rencana untuk memindahkan ibu kota negara, tetapi masih terdapat kontroversi di antara masyarakat yang setuju dan tidak setuju dengan rencana tersebut. Masyarakat memiliki alasan dan pandangan yang berbeda-beda tentang rencana ini. Untuk mendapatkan gambaran umum tentang respon masyarakat terhadap rencana pemindahan ibu kota, perlu melihat berbagai reaksi yang berbeda. Dengan era teknologi yang sangat canggih seperti sekarang ini, membuat penilaian sentimen publik terhadap berbagai isu menjadi mudah dan cepat. Hal ini disebabkan oleh maraknya penggunaan media sosial oleh masyarakat. Media sosial saat ini dapat digunakan sebagai media hiburan, tetapi juga sebagai media untuk menyatakan pendapat dan pandangan tentang berbagai topik. Begitu juga dengan topik pemindahan ibu kota negara, dimana masyarakat banyak mengekspresikan reaksinya melalui berbagai media, termasuk media sosial seperti Twitter. Twitter adalah salah satu media sosial yang banyak digunakan oleh masyarakat Indonesia untuk menyatakan pendapatnya. Pendapat tentang pemindahan ibu kota yang diperoleh dari Twitter perlu dianalisis. Pada penelitian ini, metode analisis sentimen yang digunakan untuk menganalisa topik pemindahan ibu kota dari media sosial twitter adalah metode Naive Bayes Classifier (NBC).  Hasil analisis berdasarkan 1.272 tweet menunjukan bahwa sentimen positif sebesar 86.95 % dan sentimen negatif sebesar 13.05 % pada periode 10 May 2022 hingga 1 Juni 2022, sementara hasil pengujian yang diperoleh adalah nilai akurasi sebesar 93 %, presisi sebesar 87 % dan recall sebesar 100 %.
Analisis Sentimen terhadap Produk Skin Game di Forum Review Female Daily Menggunakan Metode Multinomial Naïve Bayes dan TF-IDF Prakoso, Quina Alifa Nanda; Muliawati, Anita; Isnainiyah, Ika Nurlaili
Informatik : Jurnal Ilmu Komputer Vol 18 No 3 (2022): Desember 2022
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52958/iftk.v18i3.4679

Abstract

Female Daily merupakan salah satu platform online yang berfokus di bidang kecantikan dan memiliki forum review dengan lebih dari 50.000 produk kosmetik yang dapat direview oleh membernya. Salah satu brand yang berada di platform ini adalah Skin Game, brand kosmetik lokal yang didirikan pada tahun 2019. Dalam proses pemilihan skincare, seringkali calon pembeli membutuhkan opini orang, oleh karena itu Female Daily hadir memenuhi kebutuhan tersebut. Namun dengan banyaknya review yang tersedia, pengguna membutuhkan waktu untuk membaca beberapa review terlebih dahulu. Cara lain yang dapat dilakukan untuk mempermudah hal tersebut adalah klasifikasi polaritas sentimen pada review produk. Dalam penelitian ini, 450 data review produk Acne Warrior dari brand Skin Game diambil melalui forum review Female Daily kemudian diklasifikasi menggunakan metode Multinomial Naïve Bayes dan TF-IDF untuk mengetahui sentimennya. Hasil evaluasi model pada penelitian ini mendapatkan accuracy sebesar 86,6%, precision 89,1%, recall 94,2%, dan specificity 60%.   Hasil penelitian ini berupa polaritas sentimen terhadap produk Skin Game. Berdasarkan hasil pelabelan, dari 450 review, 342 review (76%) memiliki sentimen positif yang artinya cocok serta merasakan manfaat dari produk tersebut dan 108 review (24%) memiliki sentimen negatif yang artinya tidak cocok atau produk Acne Warrior Skin Game tidak memenuhi ekpektasi pengguna.

Page 13 of 19 | Total Record : 182

 11   12   13   14   15 

Filter by Year

2018 2025


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 21 No 2 (2025): Agustus 2025 Vol 21 No 1 (2025): April 2025 Vol 20 No 3 (2024): Desember 2024 Vol 20 No 2 (2024): Agustus 2024 Vol 20 No 1 (2024): April 2024 Vol 19 No 3 (2023): Desember 2023 Vol 19 No 2 (2023): Agustus 2023 Vol 19 No 1 (2023): April 2023 Vol 18 No 3 (2022): Desember 2022 Vol 18 No 2 (2022): Agustus 2022 Vol 18 No 1 (2022): April 2022 Vol 17 No 3 (2021): Desember 2021 Vol 17 No 2 (2021): Agustus 2021 Vol 17 No 1 (2021): April 2021 Vol 16 No 3 (2020): Desember 2020 Vol 16 No 2 (2020): Agustus 2020 Vol 16 No 1 (2020): April 2020 Vol 15 No 3 (2019): Desember 2019 Vol 15, No 3 (2019): Desember 2019 Vol 15 No 2 (2019): Agustus 2019 Vol 15, No 1 (2019): April 2019 Vol 15 No 1 (2019): April 2019 Vol 14 No 3 (2018): Desember 2018 Vol 14 No 2 (2018): Agustus 2018 Vol 14 No 1 (2018): April 2018 Vol 1, No 1 (2018): Informatik More Issue