cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Andy Sapta
Contact Email
sapta@royal.ac.id
Phone
-
Journal Mail Official
lppm_stmik@royal.ac.id
Editorial Address
-
Location
Kab. asahan,
Sumatera utara
INDONESIA
JURTEKSI
Published by STMIK Royal Kisaran
ISSN : 24071811     EISSN : 25500201     DOI : -
Core Subject : Science,
Computer Science & IT
JURTEKSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) is a scientific journal which is published by STMIK Royal Kisaran. This journal published twice a year on December and June. This journal contains a collection of research in information technology and computer system.
Arjuna Subject : -
Articles 685 Documents
 40   41   42   43   44 
ANALYSIS OF NEURAL NETWORK ALGORITHM IN URBAN AIR QUALITY PREDICTION Anggraeni, Dewi; Azmi, Sri Rezki Maulina
JURTEKSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) Vol 11, No 2 (2025): Maret 2025
Publisher : Universitas Royal

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33330/jurteksi.v11i2.3822

Abstract

Abstract: Air quality in urban areas is becoming an increasingly important issue considering its impact on human health and the environment. The rapid increase in air pollution requires effective methods to predict air quality in order to take appropriate mitigation measures. This study aims to analyze the use of Neural Network (NN) algorithms in predicting air quality in cities. The method used is the application of the NN model, especially the Multilayer Perceptron (MLP), which is trained using historical air quality data such as dust particle levels (PM10, PM2.5), carbon monoxide (CO) gas, and temperature. The data used in this study came from urban air quality monitoring stations collected over a period of time. The results show that the Neural Network algorithm can provide quite accurate predictions of air quality with a low Mean Absolute Error (MAE) value, showing the effectiveness of the model in predicting f fluctuations in air quality. The conclusion of this study is that Neural Network algorithms, specifically MLPs, are an effective tool for air quality prediction, which can be used as a basis for urban air quality management policies.  Keywords: air quality;  neural network; prediction; multilayer perceptron (MLP)  Abstrak: Kualitas udara di perkotaan menjadi isu yang semakin penting mengingat dampaknya terhadap kesehatan manusia dan lingkungan. Peningkatan polusi udara yang pesat memerlukan metode yang efektif untuk memprediksi kualitas udara guna mengambil langkah mitigasi yang tepat. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis penggunaan algoritma Neural Network (NN) dalam memprediksi kualitas udara di perkotaan. Metode yang digunakan adalah penerapan model NN, khususnya Multilayer Perceptron (MLP), yang dilatih menggunakan data kualitas udara historis seperti kadar partikel debu (PM10, PM2.5), gas karbon monoksida (CO), dan suhu. Data yang digunakan dalam penelitian ini berasal dari stasiun pemantauan kualitas udara di perkotaan yang dikumpulkan selama periode waktu tertentu. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Neural Network dapat memberikan prediksi yang cukup akurat terhadap kualitas udara dengan nilai Mean Absolute Error (MAE) yang rendah, menunjukkan efektivitas model dalam memprediksi fluktuasi kualitas udara. Simpulan dari penelitian ini adalah bahwa algoritma Neural Network, khususnya MLP, merupakan alat yang efektif untuk prediksi kualitas udara, yang dapat digunakan sebagai dasar untuk kebijakan pengelolaan kualitas udara di perkotaanKata kunci: kualitas udara; neural network; prediksi; multilayer perceptron (MLP)
INTEGRATION IOT AND BIM FOR TECHNOLOGY AND IOT ENVIRONMENT Firmansyah, Arrio; Ilham, Ilham
JURTEKSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) Vol 11, No 2 (2025): Maret 2025
Publisher : Universitas Royal

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33330/jurteksi.v11i2.3611

Abstract

Abstract: This research focuses on technology and integration tools for IoT environments, with an emphasis on three main aspects: the integration of Building Information Modeling (BIM) and IoT, the utilization of real-time data, and the urban IoT framework. The integration of BIM and IoT enables a smarter and more efficient building management system by utilizing IoT data to monitor real-time building conditions and improve maintenance and operational processes. This research seeks to identify challenges and solutions for technology integration in increasingly complex IoT environments, while also offering guidance for practical implementation in the urban and building sectors. In this research, we use a literature analysis approach, the main process is to identify relevant sources, including articles, journals, conferences, books, and industry reports published in the last five years. The results of this study are an implication that the application of IoT device integration with BIM can help improve operational and maintenance efficiency, optimize construction management, improve safety and mitigate risks in a company. Keywords: building informations modelling(BIM); environment; internet of things(IoT)  Abstrak: Penelitian ini berfokus pada teknologi dan alat integrasi untuk lingkungan IoT, dengan penekanan pada tiga aspek utama: integrasi Building Information Modeling (BIM) dan IoT, pemanfaatan data real-time, dan kerangka kerja IoT perkotaan. Integrasi antara BIM dan IoT memungkinkan sistem manajemen bangunan yang lebih cerdas dan efisien dengan memanfaatkan data IoT untuk memantau kondisi real-time bangunan serta memperbaiki proses pemeliharaan dan operasional. Penelitian ini berupaya mengidentifikasi tantangan dan solusi integrasi teknologi dalam lingkungan IoT yang semakin kompleks, sekaligus menawarkan panduan untuk penerapan praktis di sektor perkotaan dan bangunan. Pada penelitian ini kami menggunakan metode pendekatan analisis literatur, proses utamanya adalah dengan mengidentifikasi sumber sumber relevan, meliputi artikel, jurnal, konferensi, buku, dan laporan industri yang dipublikasikan dalam lima tahun terakhir. Hasil dari penelitian ini yaitu didapatkan sebuah implikasi bahwa penerapan pengintegrasian perangkat IoT denan BIM dapat membantu meningkatkan efisiensi operasional dan pemeliharaan, optimasi manajemen kontruksi, peningkatan keselamatan dan mitigasi resiko pada sebuah perusahaan. Kata kunci: building informations modelling(BIM); environment; internet of things(IoT)
EVALUATION IT GOVERNANCE BASED ON COBIT 2019 FRAMEWORK AT BUANA PERJUANGAN UNIVERSITY Yazid, Muhammad Abi; Hananto, April Lia; Priyatna, Bayu; Paryono, Tukino
JURTEKSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) Vol 11, No 2 (2025): Maret 2025
Publisher : Universitas Royal

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33330/jurteksi.v11i2.3791

Abstract

Abstract: The utilization of Information Technology (IT) in higher education institutions is crucial for supporting academic and administrative activities. The Data and Information Center (PUSDATIN) of UBP Karawang manages various IT services, such as Sistem Informasi Perguruan Tinggi (SIPT), e-learning Buana Online Course (BOC), and others. This study aims to evaluate the maturity level of IT governance at UBP Karawang to ensure alignment with the university's strategic goals and identify areas requiring improvement. The research employs a quantitative descriptive method based on COBIT 2019, with data collected from 92 respondents, analyzed through goals cascade mapping and maturity level measurement. The evaluation results across 14 COBIT 2019 domains indicate that the IT governance maturity level at UBP Karawang is at Level 4 (Quantitatively Managed) with a score of 3.86 and an average gap of 1.13 from the expected level. The findings suggest that while IT governance at UBP Karawang is well-managed, there is still room for improvement. Therefore, several recommendations are proposed to optimize IT governance effectiveness, ensure regulatory compliance, and support the achievement of the university's strategic objectives.            Keywords: COBIT 2019; IT evaluation; IT governance; maturity level. Abstrak: Pemanfaatan Teknologi Informasi (TI) di perguruan tinggi sangat krusial untuk mendukung aktivitas akademik dan administratif. Pusat Data dan Informasi (PUSDATIN) UBP Karawang mengelola berbagai layanan TI, seperti Sistem Informasi Perguruan Tinggi (SIPT), e-learning Buana Online Course (BOC) dan lain-lain. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi tingkat kematangan tata kelola TI di UBP Karawang guna memastikan keselarasan dengan tujuan universitas serta mengidentifikasi area yang memerlukan perbaikan. Penelitian ini menerapkan metode deskriptif kuantitatif berbasis COBIT 2019, dengan data diperoleh dari 92 responden, dianalisis melalui pemetaan goals cascade dan pengukuran maturity level. Hasil evaluasi pada 14 domain COBIT 2019 menunjukkan tingkat kematangan TI UBP Karawang berada di Level 4 (Terkelola secara Kuantitatif) dengan skor 3.86, serta rata-rata gap 1.13 dari tingkat yang diharapkan. Kesimpulan dari penelitian ini mengindikasikan bahwa meskipun tata kelola TI di UBP Karawang telah terkelola dengan baik, masih terdapat ruang untuk perbaikan. Oleh karena itu, beberapa rekomendasi diajukan guna mengoptimalkan efektivitas tata kelola TI, menjamin kepatuhan terhadap regulasi, serta mendukung pencapaian tujuan strategis universitas. Kata kunci: COBIT 2019; evaluasi TI; maturity level; tata kelola TI. 
MOBILE APPLICATION DESIGN TO PROMOTE CULTURAL TOURISM IN WEST SUMBA Rangga, Andreas Ariyanto; Dapadeda, Ardiyanto
JURTEKSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) Vol 11, No 2 (2025): Maret 2025
Publisher : Universitas Royal

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33330/jurteksi.v11i2.3619

Abstract

Abstract: West Sumba Regency has many traditional villages, local dances and bu-daya festivals that can be seen as cultural tourist attractions. This is indicated by the increasing number of people visiting cultural tourist attractions in West Sumba. However, there are still few promotional and information services available for tourists related to cultural tourism to visit, such as location information, events and access to cultural tourism spots in West Sumba. Therefore, the purpose of this research is to create a mobile phone-based application that can promote bu-culture tourism in West Sumba Regency. The specific objective is to create a platform that makes it easy for tourists to explore and understand the cultural richness and cultural tourism destinations of West Sumba. This research uses a user-centered design (UCD) approach to create a successful mobile application. This application will help tourists get information about cultural tourism destinations in West Sumba. In addition, the app has additional features, such as maps, traditional villages, local dances, cultural festivals, event schedules and travel agents. Keywords: Cultural Tourism; Design; Mobile Apps; west sumba Abstrak: Kabupaten Sumba Barat memiliki banyak kampung adat, tarian lokal, dan festival budaya yang dapat dilihat sebagai tempat wisata budaya. Ini ditunjukkan oleh peningkatan jumlah orang yang mengunjungi tempat-tempat wisata budaya di Sumba Barat. Namun, masih sedikit layanan promosi dan informasi yang tersedia bagi para wisatawan terkait wisata budaya yang ingin dikunjungi, seperti informasi lokasi, acara dan akses ke tempat-tempat wisata budaya di Sumba Barat. Oleh karena itu, tujuan dari penelitian ini adalah untuk membuat aplikasi berbasis ponsel yang dapat mempromosikan wisata budaya di Kabupaten Sumba Barat. Tujuan khusus adalah untuk membuat sebuah platform yang memudahkan wisatawan untuk mengeksplorasi dan memahami kekayaan budaya dan destinasi wisata budaya Sumba Barat. Penelitian ini menggunakan pendekatan desain berbasis pengguna (UCD) untuk membuat aplikasi mobile yang berhasil. Aplikasi ini akan membantu wisatawan mendapatkan informasi tentang destinasi wisata budaya di Sumba Barat. Selain itu, aplikasi ini memiliki fitur tambahan, seperti peta, kampung adat, tarian lokal, festival budaya, jadwal acara, dan agen perjalanan wisata. Kata kunci: aplikasi seluler; desain; sumba barat; wisata budaya 
DIAGNOSING ANDROID-BASED VIRUS INFECTIONS IN CHILDREN USING NAIVE BAYES KH, Musliadi; Kaharuddin, Kaharuddin; Syafrinal, Ilwan
JURTEKSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) Vol 11, No 2 (2025): Maret 2025
Publisher : Universitas Royal

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33330/jurteksi.v11i2.3685

Abstract

Abstract: Infectious diseases are one of the most common health problems in children because they have immature immune systems. Children are more susceptible to infections caused by bacteria, viruses, fungi, and protozoa. Some common infectious diseases in children include fever, acute respiratory infections (ARI), pneumonia, acute gastroenteritis (GAE), measles, chickenpox, and diphtheria. The limited number of pediatricians and the difficulty of accessing health facilities in remote areas hinder children's health services. To overcome this, an Android-based expert system is needed using the Naïve Bayes method to help diagnose infectious diseases in children earlier. The research method used is the Software Development Life Cycle (SDLC), where Black Box is used for internal testing, and PSSUQ is used to measure user satisfaction. The data set used was 1320 taken from a local hospital. The test results show that all the main features work as expected without any errors. The implementation of the system in diagnosing diseases went well and based on end-user feedback from 74 respondents, the system obtained a user satisfaction score of 6.40, where users felt that the system was easy to use, efficient, and provided clear and useful information. Keywords: expert system; infectious disease; naïve bayes; PSSUQ; SDLC  Abstrak: Penyakit menular merupakan salah satu masalah kesehatan yang paling umum terjadi pada anak-anak karena mereka memiliki sistem kekebalan tubuh yang belum matang. Anak-anak lebih rentan terhadap infeksi yang disebabkan oleh bakteri, virus, jamur, dan protozoa. Beberapa penyakit infeksi yang umum terjadi pada anak-anak antara lain demam, infeksi saluran pernapasan akut (ISPA), pneumonia, gastroenteritis akut (GEA), campak, cacar air, dan difteri. Keterbatasan jumlah dokter spesialis anak dan sulitnya akses ke fasilitas kesehatan di daerah terpencil, menjadi kendala pada pelayanan kesehatan anak. Untuk mengatasi hal tersebut, diperlukan sistem pakar berbasis Android menggunakan metode Naïve Bayes untuk membantu mendiagnosis penyakit infeksi pada anak-anak lebih dini. Metode penelitian yang digunakan adalah Software Development Life Cycle (SDLC), di mana Black Box untuk pengujian internal, dan PSSUQ untuk mengukur kepuasan pengguna. Data set yang digunakan adalah 1320 yang diambil dari rumah sakit setempat. Hasil pengujian menunjukkan bahwa seluruh fitur utama berjalan sesuai harapan tanpa kesalahan. Implementasi sistem dalam mendiagnosa penyakit berjalan dengan baik dan berdasarkan umpan balik pengguna akhir dari 74 responden, sistem memperoleh skor kepuasan pengguna sebesar 6,40, di mana pengguna merasa sistem ini mudah digunakan, efisien, serta menyediakan informasi yang jelas dan bermanfaat. Kata kunci: naïve bayes; penyakit menular; PSSUQ; SDLC; sistem pakar
OPTIMIZATION OF CART ALGORITHM BASED ON ANT BE COLONY FEATURE SELECTION FOR STUNTING DIAGNOSIS Subarkah, Pungkas; Ikhsan, Ali Nur; Wahyudi, Rizki; Rofiqoh, Dayana
JURTEKSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) Vol 11, No 2 (2025): Maret 2025
Publisher : Universitas Royal

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33330/jurteksi.v11i2.3579

Abstract

Abstract: One of the main health problems in children is stunting which is one of the concerns in the Sustainable Development Goals (SDGs). Specifically in Indonesia, the prevalence of stunting in 2024 is 21.6%. This figure is still relatively high, because the target prevalence of stunting is 14%. This study aims to implement machine learning knowledge through the Classification And Regression Trees (CART) algorithm based on Ant Be Colony (ABC) feature selection which aims to determine the increase in accuracy in analyzing stunting datasets. The data used comes from Kaggle which consists of 16500 datasets. The dataset consists of gender, age, birth length, birth weight, body length, body weight, breastfeeding and stunting status. The research methods used are data collection, data preprocessing, classification, and evaluation using K-fold cross validation. The results obtained in this research are the implementation of the CART algorithm obtained a value of 89.86% and the results of CART with Ant Be Colony (ABC) feature selection, which obtained an accuracy value of 93.65%. This shows that there is an increase in the accuracy value in the use of CART algorithm optimization and Ant Be Colony (ABC) feature selection by 3.76%. With the research results that have been obtained, it can be categorized as excellent accuracy value excellent. It is hoped that further research can be carried out by adding other classification algorithms or adding feature selection.            Keywords: classification; feature selection; optimazation; stunting Abstrak: Salah satu masalah kesehatan utama pada anak adalah stunting yang menjadi salah satu perhatian dalam Sustainable Development Goals (SDGs). Khusus di Indonesia angka Pravelensi stunting pada tahun 2024 di angka 21.6%. Angka ini masih tergolong tinggi, karena target angka pravelensi stunting ialah 14%. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan pengetahuan machine learning melalui algoritma Classification And Regression Trees (CART) berbasis seleksi fitur Ant Be Colony (ABC) yang bertujuan untuk mengetahui peningkatan akurasi dalam menganalisis dataset stunting. Data yang digunakan bersumber dari Kaggle yang terdiri dari 16500 dataset. Dataset terdiri dari jenis kelamin, usia, panjang lahir, berat lahir, panjangg badan, berat badan, menyusui dan status stunting.  Metode penelitian yang digunakan adalah pengumpulan data, preprocessing data, klasifikasi, dan evaluasi menggunakan K-fold cross validation. Hasil yang diperoleh pada penelitian ini adalah Implementasi algoritma CART memperoleh nilai sebesar 89,86% dan hasil seleksi fitur CART dengan Ant Be Colony (ABC) memperoleh nilai akurasi sebesar 93,65%. Hal ini menunjukkan adanya peningkatan nilai akurasi pada penggunaan optimasi algoritma CART dan pemilihan fitur Ant Be Colony (ABC) sebesar 3,76%. Dengan hasil penelitian yang telah diperoleh dapat dikategorikan nilai akurasi yang diperoleh sangat baik. Diharapkan dapat dilakukan penelitian selanjutnya dengan menambahkan algoritma klasifikasi lain atau menambahkan seleksi fitur. Kata kunci: klasifikasi; optimalisasi; seleksi fitur; stunting
THE ROLE OF PERCEIVED CONVENIENCE ON WHATSAPP ADOPTION USING UTAUT2 MODEL Winata, Kenny Calnelius; Panjaitan, Erwin Setiawan
JURTEKSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) Vol 11, No 2 (2025): Maret 2025
Publisher : Universitas Royal

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33330/jurteksi.v11i2.3765

Abstract

Abstract: Advancements in digital technology have significantly transformed communication and learning. Traditional learning methods have limitations in providing a fast and interactive learning environment, necessitating accessible technology that enhances student and teacher engagement while ensuring convenience. WhatsApp has emerged as a widely used solution due to its accessibility, privacy features, and cross-platform compatibility, offering users a sense of convenience. This study examines the role of Perceived Convenience in the acceptance and use of WhatsApp in secondary education in Medan City using the UTAUT2 Model. A survey was conducted with 439 respondents from 8 secondary schools in Medan and analyzed using SEM-PLS with SmartPLS-4. The results indicate that social influence, hedonic motivation, habit, and perceived convenience positively impact the intention to use WhatsApp. Additionally, facilitating conditions, perceived convenience, and intention to use significantly influence actual usage behavior. However, performance expectancy, effort expectancy, and price value do not affect either intention or behavior in using WhatsApp. Moderating variables such as age, gender, and experience partially moderate the relationships between independent factors and WhatsApp usage intention and behavior. This study contributes by incorporating Perceived Convenience into the UTAUT2 Model and affirming its role in educational technology adoption.            Keywords: perceived convenience; secondary education; UTAUT2; whatsapp  Abstrak: Kemajuan teknologi digital telah membawa perubahan signifikan dalam komunikasi dan pembelajaran. Metode pembelajaran tradisional memiliki keterbatasan dalam menyediakan lingkungan belajar yang cepat dan interaktif, sehingga diperlukan teknologi yang mudah diakses, meningkatkan keterlibatan siswa dan guru, serta nyaman digunakan. WhatsApp menjadi salah satu solusi dan banyak digunakan karena mudah diakses, privasi yang ditawarkan, serta kompatibilitas lintas platform sehingga memberikan kenyamanan yang dapat dirasakan pengguna ketika menggunakannya. Oleh karena itu, Penelitian ini menguji peran Persepsi Kenyamanan terhadap penerimaan dan penggunaan WhatsApp dalam pendidikan menengah di Kota Medan menggunakan Model UTAUT2. Survei dilakukan pada 439 responden dari 8 sekolah menengah di kota Medan, dan dianalisis dengan SEM-PLS menggunakan SmartPLS-4. Hasil penelitian menunjukkan bahwa social influence, hedonic motivation, habit, dan perceived convenience berpengaruh positif signifikan terhadap behavioral intention. Sementara itu, facilitating conditions, perceived convenience, dan behavioral intention berdampak positif pada use behavior. Namun, performance expectancy, effort expectancy, dan price value tidak berpengaruh terhadap niat maupun perilaku penggunaan WhatsApp. Variabel moderasi usia, jenis kelamin, dan pengalaman memoderasi sebagian hubungan antara faktor bebas terhadap niat dan perilaku penggunaan WhatsApp. Penelitian ini berkontribusi dengan menambahkan variabel persepsi kenyamanan (perceived convenience) ke dalam Model UTAUT2 dan menegaskan perannya dalam adopsi teknologi pendidikan. Kata kunci: pendidikan menengah; persepsi kenyamanan; UTAUT2; whatsapp
PLANTATION COMMODITY SELECTION IN CENTRAL JAVA USING MABAC METHOD AND PSI WEIGHTING Nurhaliza, Andini Ayu; Cholil, Saifur Rohman
JURTEKSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) Vol 11, No 2 (2025): Maret 2025
Publisher : Universitas Royal

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33330/jurteksi.v11i2.3639

Abstract

Abstract: Central Java has significant potential in the plantation sector with various commodities such as pepper, cloves, tobacco, tea, sugarcane, coffee, nutmeg, and patchouli. However, the abundance of commodities does not guarantee that all of them provide maximum benefits. This study aims to recommend the most potential plantation commodities for development. The research utilizes plantation data from Central Java over the past few years, obtained from Satu Data Indonesia, covering land area, production, productivity, and the number of farmers. The evaluation criteria include land area, production, productivity, and the number of farmers. In the decision-making process, a Decision Support System (DSS) approach is applied using the Multi-Attributive Border Approximation Area Comparison (MABAC) method and the Preference Selection Index (PSI). The MABAC method is used to determine rankings, while PSI is used for criteria weighting. The results indicate that sugarcane, tobacco, and robusta coffee are the best commodities, with final scores of 0.419, 0.237, and 0.020, respectively. Therefore, it can be concluded that the most potential commodities for development in Central Java are sugarcane, tobacco, and robusta coffee. Keywords: central java; MABAC;  plantation; PSI  Abstrak: Jawa Tengah memiliki potensi besar di sektor perkebunan dengan berbagai komoditas seperti lada, cengkeh, tembakau, teh, tebu, kopi, pala, dan nilam. Tetapi dengan banyaknya komoditas, tidak memastikan bahwa semua komoditas memberikan manfaat yang maksimal. Penilitian ini bertujuan membuat rekomendasi komoditas perkebunan yang paling potensial untuk dikembangkan. Penelitian ini menggunakan data perkebunan di Jawa Tengah dalam beberapa tahun terakhir yang diperoleh dari Satu Data Indonesia, mencakup luas lahan, produksi, produktivitas, jumlah petani. Kriteria evaluasi yang digunakan meliputi luas lahan, produksi, produktivitas, jumlah petani. Dalam proses pengambilan keputusan, digunakan metode SPK dengan pendekatan (MABAC) serta (PSI). Metode MABAC digunakan untuk menentukan peringkat, sementara PSI digunakan untuk pembobotan kriteria. Hasil yang diperoleh dari penilitian ini yaitu Tebu, Tembakau, Robusta merupakan tanaman terbaik dengan hasil akhir 0,419, 0,237, 0,020. Oleh karena itu, dapat disimpulkan tanaman yang dapat dikembangkan dengan potensial di wilayah Jawa Tengah dengan berbagai macam komoditas yaitu komoditas Tebu, Tembakau, dan Robusta. Kata kunci: jawa tengah; MABAC; perkebunan ; PSI
APPLICATION OF PARTICLE SWARM OPTIMIZATION SUPPORT VECTOR MACHINE FOR ELECTRICAL INSTALLATION CERTIFICATION PREDICTION Priyono, Priyono; Panca Saputra, Elin; Suswandi, Suswandi; Rahman, Taufik
JURTEKSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) Vol 11, No 2 (2025): Maret 2025
Publisher : Universitas Royal

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33330/jurteksi.v11i2.3418

Abstract

Abstract: Feature selection is a crucial process that is very important to improve the performance of machine learning models, in accordance with data preprocessing. The feature selection process can be considered as a global combinatorial optimization problem in machine learning, which reduces the number of features, eliminates irrelevant data, and produces acceptable classification accuracy. The purpose of this study is to predict or determine the results of the electrical installation operation feasibility test based on data and obtain attribute selection features, and obtain accuracy level results. The Particle Swarm Optimization (PSO) approach is used to select the right characteristics to determine the results of the electrical installation operation feasibility test because attribute selection is needed in data analysis, because the PSO method will increase accuracy than just SVM in determining attribute selection. If SVM is used with PSO, the accuracy value is 96% and AUC is 0.994%, while the SVM method produces an accuracy level of 94.89% and AUC of 0.994%. With this finding, the accuracy value increases by 2%, making it a very good categorization category. It has been proven that the use of Particle Swarm Optimization (PSO) based algorithms can improve and improve results.            Keywords: PSO; SVM; Certification Abstrak: Pemilihan fitur merupakan proses krusial yang sangat penting untuk meningkatkan kinerja model machine learning, sesuai dengan praproses data. Proses pemilihan fitur dapat dianggap sebagai masalah optimasi kombinatorial global dalam pembelajaran mesin, yang mengurangi jumlah fitur, menghilangkan data yang tidak relevan, dan menghasilkan akurasi klasifikasi yang dapat diterima. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk memprediksi atau menentukan hasil uji kelayakan operasi instalasi listrik berdasarkan data dan memperoleh fitur pemilihan atribut, serta memperoleh hasil tingkat akurasi. Pendekatan Particle Swarm Optimization (PSO) digunakan untuk memilih karakteristik yang tepat untuk menentukan hasil uji kelayakan operasi instalasi listrik karena pemilihan atribut diperlukan dalam analisis data, karena metode PSO akan meningkatkan akurasi dari pada hanya SVM dalam menentukan pemilihan atribut. Jika SVM digunakan dengan PSO, nilai akurasinya adalah 96% dan AUC sebesar 0,994%, sedangkan metode SVM menghasilkan tingkat akurasi sebesar 94,89% dan AUC sebesar 0,994%. Dengan temuan ini, nilai akurasi meningkat sebesar 2%, menjadikannya kategori kategorisasi yang sangat baik. Telah terbukti bahwa penggunaan algoritma berbasis Particle Swarm Optimization (PSO) dapat meningkatkan dan memperbaiki hasil. Kata kunci: PSO; SVM; Sertifikasi 
SENTIMENT ANALYSIS OF THE HALODOC APPLICATION USING THE SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) ALGORITHM Rachmadi Putri, Fairuz Amani; Siswanti, Sri
JURTEKSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) Vol 11, No 2 (2025): Maret 2025
Publisher : Universitas Royal

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33330/jurteksi.v11i2.3748

Abstract

Abstract: The Halodoc application, as a digital healthcare service platform, has been widely used for various medical purposes, such as doctor consultations, medication purchases, and laboratory services. User interactions and reviews play a crucial role in enhancing service quality. Sentiment analysis was conducted using the Support Vector Machine (SVM) method to assess user perceptions and satisfaction based on reviews obtained from the Google Play Store platform. The analysis process included data collection, text preprocessing, data transformation using TF-IDF, and training an SVM model to predict sentiment. The model achieved its highest accuracy of 88.32% in the first scenario. However, accuracy slightly decreased in the second and third scenarios, reaching 86.25% and 86.94%, respectively. The analysis results indicated that the model performed best in the first scenario, with the lowest number of prediction errors. Additionally, the model was more accurate in classifying negative and positive sentiments than neutral ones.            Keywords: halodoc application; sentiment analysis; support vector machine algorithm Abstrak: Aplikasi Halodoc, sebagai platform layanan kesehatan digital, telah banyak digunakan untuk berbagai keperluan medis seperti konsultasi dokter, pembelian obat, dan layanan laboratorium. Interaksi pengguna dan ulasan mereka memiliki peran krusial dalam meningkatkan mutu layanan. Analisis sentimen dilakukan dengan menggunakan metode Support Vector Machine (SVM) untuk mengetahui persepsi dan kepuasan pengguna berdasarkan ulasan yang diperoleh dari Platform Google Play Store. Proses analisis mencakup pengumpulan data, pra-pemrosesan teks, transformasi data menggunakan TF-IDF, dan pelatihan model SVM untuk memprediksi sentimen. Hasil pelatihan model dengan akurasi tertinggi sebesar 88,32% pada skenario pertama. Akurasi sedikit menurun pada skenario kedua dan ketiga, masing-masing sebesar 86,25% dan 86,94%, Hasil analisa menunjukkan bahwa model memiliki performa terbaik pada skenario pertama dengan jumlah kesalahan prediksi terkecil. Selain itu, model cenderung lebih akurat dalam mengklasifikasikan sentimen negatif dan positif dibandingkan netral.. Kata kunci: algoritma support vector machine; analisis sentimen; aplikasi halodoc 

Page 42 of 69 | Total Record : 685

 40   41   42   43   44 

Filter by Year

2017 2025


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 12 No. 1 (2025): Desember 2025 Vol. 11 No. 4 (2025): September 2025 Vol. 11 No. 3 (2025): Juni 2025 Vol 11, No 3 (2025): Juni 2025 Vol 11, No 2 (2025): Maret 2025 Vol. 11 No. 2 (2025): Maret 2025 Vol 11, No 1 (2024): Desember 2024 Vol. 11 No. 1 (2024): Desember 2024 Vol 10, No 4 (2024): September 2024 Vol. 10 No. 4 (2024): September 2024 Vol. 10 No. 3 (2024): Juni 2024 Vol 10, No 3 (2024): Juni 2024 Vol. 10 No. 2 (2024): Maret 2024 Vol 10, No 2 (2024): Maret 2024 Vol 10, No 1 (2023): Desember 2023 Vol. 10 No. 1 (2023): Desember 2023 Vol 9, No 4 (2023): September 2023 Vol. 9 No. 4 (2023): September 2023 Vol 9, No 3 (2023): Juni 2023 Vol 9, No 2 (2023): Maret 2023 Vol 9, No 1 (2022): Desember 2022 Vol 8, No 3 (2022): Agustus 2022 Vol 8, No 2 (2022): April 2022 Vol 8, No 1 (2021): Desember 2021 Vol 7, No 3 (2021): Agustus 2021 Vol 7, No 2 (2021): April 2021 Vol 7, No 1 (2020): Desember 2020 Vol 6, No 3 (2020): August 2020 Vol 6, No 2 (2020): April 2020 Vol 6, No 1 (2019): December 2019 Vol 5, No 2 (2019): Juni 2019 Vol 5, No 1 (2018): Desember 2018 Vol 4, No 2 (2018): Juni 2018 Vol 4, No 1 (2017): Desember 2017 More Issue