cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Fendi Aji Purnomo
Contact Email
fendi_aji@mipa.uns.ac.id
Phone
-
Journal Mail Official
ijai@mipa.uns.ac.id
Editorial Address
-
Location
Kota surakarta,
Jawa tengah
INDONESIA
Indonesian Journal of Applied Informatics
Published by Universitas Sebelas Maret
ISSN : 25483846     EISSN : 25985981     DOI : -
Core Subject : Science,
Computer Science & IT
Indonesian Journal of Applied Informatics publishes articles that are of significance in their respective fields whilst also contributing to the discipline of informatics as a whole and its application. Every incoming manuscript will first be examined by the Editorial Board in accordance with sub-fields of research and attention to elements of conformity with the format and guidelines for writing Indonesian Journal of Applied Informatics. Each manuscript is declared eligible by the editor will be returned to the author (if there are repairs) or can be directly issued (if there is no revision required).
Arjuna Subject : -
Articles 160 Documents
 5   6   7   8   9 
Penerapan Metode Clustering K-Means Untuk Menentukan Nilai Burst Header Packet Flooding Attack Pada Optical Burst Switching Ikhsan Nur Rizkiana; Alam Rahmatulloh; Rohmat Gunawan
IJAI (Indonesian Journal of Applied Informatics) Vol 4, No 2 (2020)
Publisher : Universitas Sebelas Maret

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20961/ijai.v4i2.40070

Abstract

Optical Burst Switching merupakan solusi yang menjanjikan dalam teknologi switching saat ini. Salah satu tantangan keamanan utama yang dihadapi kinerja yang mempengaruhi OBS ialah serangan flood terhadap burst header packet. Kondisi tersebut menyebabkan jaringan melambat atau dalam beberapa kasus besarnya ialah denial of service. Dalam hal ini dicoba untuk menerapkan metode clustering dengan algoritma k-means untuk mengetahui nilai data dari Class OBS yang disebabkan oleh flood pada BHP antara lain NB-No Block, Block, No Block, dan NB-Wait. Clustering merupakan metode pengelompokan data menggunakan algoritma k-means yang banyak digunakan dalam berbagai penerapan salah satunya untuk keamanan. Hasil Penelitian menunjukan jumlah nilai data flooding BHP lebih besar terdapat pada class NB-No Block dan NB-Wait.  
Comparison of NoSQL Database Performance with SQL Server Database on Online Airplane Ticket Booking Nadea Cipta Laksmita; Erwin Apriliyanto; I Wayan Pandu; Kusrini Rini
IJAI (Indonesian Journal of Applied Informatics) Vol 4, No 2 (2020)
Publisher : Universitas Sebelas Maret

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20961/ijai.v4i2.38956

Abstract

Flight ticket booking services have become more advanced, where bookings can be made through the android / iOS application and through a web browser, ticket reservations, no longer have to come to travel agents or come to the airport to book plane tickets. In this study using an online ticket booking database where one database uses the NoSQL database and another database uses SQL Server. The purpose of this research is to test the performance of NoSQL speed with SQL Server with the Insert, Delete and Select commands. The testing method uses 100 records, 500 records, 1000 records, and 5000 records, with each record being tested four times and then taken on average. The results of this study are that the NoSQL database Insert command has a speed 4 times faster than the SQL Server database for under 500 records, whereas above 500 NoSQL database records 5 times slower, the Delete NoSQL database command has a speed 3 times faster than the SQL database Server, and the command Select 1 NoSQL database table 55 times faster than SQL Server databases, while 2 NoSQL database tables are 18 times slower than SQL Server databases, while 3 NoSQL database tables are 10 times slower than SQL Server databases, whereas 4 database tables NoSQL is 16 times slower than SQL Server databases.
Rancang Bangun Dan Evaluasi Media Pengenalan Hewan Serangga Dengan Teknologi Augmented Reality Fendi Aji Purnomo
IJAI (Indonesian Journal of Applied Informatics) Vol 5, No 1 (2020)
Publisher : Universitas Sebelas Maret

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20961/ijai.v5i1.44051

Abstract

Abstrak :Usia dini merupakan salah satu masa penting bagi seorang anak dalam mengembangkan bakat dan potensinya. Dalam Pendidikan Anak Usia Dini juga diajari untuk mengenal tentang berbagai macam hewan contohnya serangga. Anak-anak mulai diperkenalkan pembelajaran tentang berbagai macam hewan serangga seperti belalang, kepik, wangwung, lalat, nyamuk dan sebagainya. Guru mengenalkan berbagai macam serangga tersebut dengan menggunakan media buku bergambar. Buku bergambar memiliki keterbatasan, yaitu hanya menampilkan gambar dan teks. Teknologi Augmented Reality dapat dimanfaatkan sebagai media bantu pembelajaran mengenalkan berbagai macam serangga dengan menambahkan objek 3 dimensi di atas media buku tersebut. Metode penelitian mengadopsi metode Multimedia Development Life Cycle (MDLC). MDLC terdiri dari enam tahap yaitu pengonsepan, perancangan, pengumpulan materi, pembuatan, pengujian , dan pendistribusian. Hasil penelitian berupa aplikasi pembelajaran tentang pengenalan aneka macam serangga dalam aplikasi android. Aplikasi AR SERANGGA ini dibuat secara interaktif dengan menggunakan alat bantu marker untuk menampilkan obyek dalam bentuk 3 dimensi dan informasi yang ditampilkan agar anak usia dini tertarik atau antusias dalam kegiatan belajar mengajar yang dibuktikan dengan 70% responden memberikan nilai setuju atas aplikasi ini._____________________________Abstract : Early childhood is one of the important times for a child to develop his talents and potential. In Early Childhood Education, it is also taught to get to know various kinds of animals, for example insects. Children were introduced to learning about various kinds of insects such as grasshoppers, ladybugs, wangwung, flies, mosquitoes and so on. The teacher introduces the various kinds of insects using picture books as media. Picture books have limitations, which only display pictures and text. Augmented Reality technology can be used as a learning aid to introduce various kinds of insects by adding 3-dimensional objects on top of the book media. The research method adopted the Multimedia Development Life Cycle (MDLC) method. The MDLC consists of six stages, namely drafting, designing, gathering materials, manufacturing, testing, and distributing. The results of the research are in the form of a learning application about the introduction of various kinds of insects in an android application. The AR SERANGGA application is made interactively by using marker tools to display objects in 3-dimensional form and the information displayed so that early childhood is interested or enthusiastic in teaching and learning activities as evidenced by 70% of respondents giving agreed scores on this application.
Machine Learning Prediksi Karakter Pengguna Hastag (#) Bahasa Generasi Milenial Di Sosial Media Anita Sindar RM Sinaga
IJAI (Indonesian Journal of Applied Informatics) Vol 4, No 2 (2020)
Publisher : Universitas Sebelas Maret

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20961/ijai.v4i2.41764

Abstract

Activity on the internet leaves a traceable digital trail. Users who are expressive of social media and have a habit of pouring everything on Instagram are more considerate of the cause and effect of status updates. The problem discussed in this study is to describe the character of the Instagram user account according to the hashtags (#) of the most widely used millennial language such as #awesome and so on. With machine learning, computers can work alone. This digital technology has long been applied to Google search, search engines and social media (Facebook, Twitter, Instagram). The benefits of machine learning are the ease of obtaining digital data from online users. The stages of the study consisted of the application of algorithms that produced predictions for classification using the K-Nearest Neighbors Algorithm. The formulation of the problem in this research is how to process data sourced from millennial language hashtags based on the most popular hashtags (#) on instagram using machine learning by identifying names in the text into Connected, Creative and Confident. From the results of the calculation of the closest distance and proximity of the neighboring obtained 10 popular hashtags. Creative Classifications become dominan type user.
Hubungan Kausal Antar Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Sistem Informasi Akademik pada Perguruan Tinggi (Studi Kasus pada Perguruan Tinggi Swasta di Jawa Tengah) Ahmad Rois Syujak; Ridho Rahmadi; Yudi Prayudi
IJAI (Indonesian Journal of Applied Informatics) Vol 4, No 2 (2020)
Publisher : Universitas Sebelas Maret

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20961/ijai.v4i2.40664

Abstract

Pemanfaatan teknologi informasi tidak hanya pada pemanfaatan sektor bisnis, tetapi juga sektor publik yang salah satunya adalah lembaga perguruan tinggi melalui Sistem Informasi Akademiknya. Efisiensi dan  efektifitas proses informasi dengan menggunakan sistem informasi hanya akan terjadi apabila teknologi tersebut terjamin kualitas serta keamanannya. Tesis ini merupakan penelitian yang akan membahas tentang hubungan kausal antar faktor–faktor yang merepresentasikan kualitas dan keamanan Sistem Informasi Akademik pada Perguruan Tinggi. Sejumlah 147 responden ikut berpartisipasi dalam penelitian ini. Dalam memodelkan hubungan kausal, penelitian ini menggunakan sebuah metode baru yang bernama Stable Spesification Search for Cross-Sectional Data with Latent Variable (S3C-Latent) (Rahmadi, Groot, & Heskes, 2019). Dari studi ini, peneliti menemukan hubungan asosiasi antara variabel yang arah kausalnya belum dapat ditentukan dari data kuisioner yang telah didapatkan. Sehingga dalam penelitian ini menyimpulkan bahwa ditemukan adanya hubungan asosiasi yang kuat yang tidak bisa ditentukan arah hubungan kausalnya. Kualitas sistem informasi sebagai variabel inti berhubungan langsung dengan variabel kualitas informasi. Secara tidak langsung variabel kualitas sistem informasi melalui variabel kualitas informasi mempunyai hubungan dengan variabel kepuasan pengguna, yang mana variabel kepuasan pengguna berhubungan langsung dengan dua variabel lainya yaitu variabel keamanan dan variabel penanganan sistem terhadap masalah keamanan. Hubungan-hubungan tersebut secara umum sesuai dengan studi-studi sebelumnya yang relevan.
Penerapan Metode Fuzzy Analitycal Hierarchy Process Pada Penilaian Kinerja Dosen Dalam Aspek Kedisiplinan Teguh Sri Pamungkas
IJAI (Indonesian Journal of Applied Informatics) Vol 4, No 2 (2020)
Publisher : Universitas Sebelas Maret

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20961/ijai.v4i2.39059

Abstract

Upaya untuk meningkatkan kualitas dosen sangat di perlukan sekali, sehingga perlu adanya penilaian kinerja dosen. Hal ini disebabkan dosen sebagai tulang punggung suatu perguruan tinggi diharapkan dapat mentransfer ilmu yang dimilikinya dan mengkondisikan suasana yang kodusif ketika proses perkuliahan.Sistem pendukung keputusan penilaian kinerja dosen menilai aspek kompetensi. Aspek kompetensi yang dinilai adalah kompetensi kedisiplinan. Kompetensi adalah kombinasi antara pengetahuan, keterampilan dan kepribadian yang dapat meningkatkan kinerja dosen sehingga mampu memberikan kontribusi terhadap kesuksesan universitasnya.Pengunaan metode Fuzzy Analitycal Hierarchy pada penilaian kinerja dosen telah berhasil menyelesaikan masalah terhadap multikriteria yang belum terstruktur menjadi lebih terstruktur, dimana penilaian kinerja dosen ini dinilai lebih baik daripada perhitungan sistem manual.
Optimasi Model Prediksi Kelulusan Mahasiswa Menggunakan Algoritma Naive Bayes Hartatik Hartatik
IJAI (Indonesian Journal of Applied Informatics) Vol 5, No 1 (2020)
Publisher : Universitas Sebelas Maret

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20961/ijai.v5i1.44379

Abstract

Abstrak :Prediksi tentang status kelulusan mahasiswa menjadi persoalan tersendiri di perguruan tinggi. Perguruan tinggi utamanya di era Big Data sangatlah penting untuk melakukan prediksi perilaku akademik mahasiswa aktif sehingga dapat di ketahui kemungkinan mahasiswa bisa studi secara tepat waktu serta dapat diketahui langkah preventive dalam membuat prpgram perencanaan. Salah satu cara yang digunakan adalah teknik data mining yaitu menggunakan Algoritma naive bayes. Algoritma Naive bayes merupakan salah satu metode yang digunakan untuk memprediksi kelulusan mahasiswa.  Peneliti  dalam hal ini menerapkan  metode  Naive bayes menggunakan parameter Indeks prestasi kumulatif( IPK) dan membandingkan dengan menggunakan prediksi naive bayes methods berdasarkan parameter IPK dan sosial parameter yaitu jenis kelamin dan status tinggal. Dalam penelitian ini menggunakan parameter akademis  dan dilakukan optimasi menggunakan parameter sosial yang melekat pada mahasiswa. Berdasarkan hasil evaluasi untuk mendapatkan akurasi, hasil dari penelitian ini mendapatkan nilai akurasi untuk metode Naive bayes  sebesar 75% dan akurasi untuk model prediksi dengan parameter sosial  sebesar 85% dengan selisih akurasi 10%.__________________________Abstract : Predictions about a student's graduation status are a problem in college. Major tertiary institutions in the era of Big Data are very important to predict the behavior of active students so that they can find out the possibility of students in a timely manner and can determine preventive steps in making program planning. One method used is data mining techniques using the Naive bayes Algorithm. The Naive bayes algorithm is one of the methods used to predict student graduation. Researchers in this case applied the Naive bayes method using the cumulative achievement index (GPA) parameter and compared using the prediction of the Naive bayes method based on the GPA parameters and social parameters, namely gender and status. This study uses academic parameters and is carried out optimally using social parameters inherent in students. Based on the results of the evaluation to get an accuracy value, the results of this study get an accurate value for the Naive bayes method of 75% and accurate for prediction models with social parameters of 85% with a difference of 10%.
Pembangunan Aplikasi Mobile Hybrid Pada M-Voting Pemilu Raya Universitas Muhammadiyah Malang Hartanto Santoso; Wildan Suharso; Hariyady Hariyady
IJAI (Indonesian Journal of Applied Informatics) Vol 4, No 2 (2020)
Publisher : Universitas Sebelas Maret

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20961/ijai.v4i2.40870

Abstract

Voting merupakan pemilihan suara terbanyak yang bertujuan untuk mencari suatu kesepakatan bersama terhadap sesuatu yang penting. Pada penelitian ini bertujuan membangun frontend aplikasi m-voting untuk pemilu raya di Universitas Muhammadiyah Malang. Penelitian ini menggunakan metode User Centered Design (UCD), metode ini berfokus pada pengguna sebagai pusat dalam pengembagan aplikasi. Pada pembangunan aplikasi ini menggunakan framework flutter. Flutter merupakan framework yang dibuat google menggunakan bahasa dart. Flutter bersifat cross platform, dimana pengembagan menggunakan framework ini dapat membuat satu aplikasi yang dapat berjalan di dua sistem operasi baik iOs dan android. Sedangkan untuk pengujian pada pembangunan frontend aplikasi M-voting ini menggunakan System Usability Scale (SUS). Skor yang didapatkan setelah pengujian sebesar 71,61 yang berdasarkan interpretasi menggunakan rating SUS score berada pada tingkat ‘Good’.
Clustering Buku Perpustakaan Program Studi Diluar Domisili UNS Kabupaten Madiun Menggunakan Metode Fuzzy C-Means Clustering Rifa Khoirunisa
IJAI (Indonesian Journal of Applied Informatics) Vol 4, No 2 (2020)
Publisher : Universitas Sebelas Maret

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20961/ijai.v4i2.39086

Abstract

Perpustakaan merupakan salah satu sarana di dalam perguruan tinggi yang digunakan semua civitas akademika untuk mendapatkan pengetahuan, informasi. Di dalam perpustakaan perlu dilakukan penyimpanan dan pemeliharaan yang baik sehingga fungsi perpustakaan dapat dimaksimalkan. Dalam memelihara perpustakaan, diperlukan pembaruan buku yang dapat dilakukan setiap saat maupun secara berkala. Dalam pembaruan buku, tentunya diperlukan data-data pendukung seperti data buku yang banyak di pinjam maupun data buku yang tidak pernah dipinjam. Dalam perpustakaan PDD-UNS saat ini belum ada data yang menunjukkan banyaknya buku yang dipinjam, maka dari itu akan dilakukan penelitian yang akan mengcluster buku berdasarkan data peminjaman di perpustakaan dengan menggunakan metode Fuzzy C-Means Clustering. Jumlah cluster yang digunakan dalah penelitian ini berjumlah 3 dan berhenti pada iterasi ke-3. Hasil dari FCM ini yaitu Cluster ke-1 yaitu jenis buku dengan kategori sistem, teknik komunikasi dan pertanian, kemudian cluster ke-2 yaitu pemrograman komputer dan ilmu teknik dan cluster ke-3 yaitu data dalam sistem komputer, komunikasi komputer, ensiklopedia, matematika dan teknologi kimia.
Analisis Efektifitas Penggunaan Auto Scaner Barcode pada Inner Box Menggunakan Metode Pengujian Validitas dan Reliabilitas (Studi Kasus: PT. Duta Nichirindo Pratama) Ade Sumaedi
IJAI (Indonesian Journal of Applied Informatics) Vol 5, No 1 (2020)
Publisher : Universitas Sebelas Maret

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20961/ijai.v5i1.45163

Abstract

Abstrak : Inner box merupakan salah satu child part yang digunakan untuk proses packaging product di PT. Duta Nichirindo Pratama yang memproduksi bermacam-macam filter seperti filter udara, filter bahan bakar, filter oli dan cabin filter. Inner box yang dilengkapi dengan barcode bertujuan untuk mempermudah perusahaan dan konsumen dalam mendeteksi jumlah produk, nomor produk dan jenis produk yang dikemas pada inner box agar tidak terjadi kesalahan dalam penggunaannya. Dalam hal ini PT. Duta Nichirindo Pratama merancang suatu sistem untuk pengecekan barcode pada inner box secara otomatis yang berbasis komputasi seperti Visual Basic.Net , Arduino dan diagram Unified Modeling Language (UML). Sistem perancangan ini dimulai Juni 2019 pada line assembling, dari hasil perbaikan pengecekan barcode secara otomasis yang sudah berjalan maka perlu adanya penelitian terkait kenyamanan dan ke efektifitasan karyawan dengan mengukur tingkat validitas (nilai r hitung > r tabel) dan reabilitas (nila alpha > 0,60 ) penggunaan auto scaner barcode pada inner box. Dimana hasil pengujian validitas adalah nilai r hitung untuk auto scaner barcode dapat memisahkan barcode yang No Good (NG) secara otomatis adalah 0,678 lebih besar dari r table df = (N-2 =10-2 = 8 = 0,6319) dan hasil pengujian reliability adalah nilai Cronbach’s Alpha (nila alpha) yaitu 4,157 lebih besar dari 1,00 , jadi implementasi pengecekan barcode secara otomatis dinyatakan efektif (reliabilitas sangat tinggi)._____________________________Abstract: Inner box is one of the child parts used for product packaging process at PT. Duta Nichirindo Pratama which produces various filters such as air filters, fuel filters, oil filters and cabin filters. The inner box, which is equipped with a barcode, aims to make it easier for companies and consumers to detect the number of products, product numbers and types of products packaged in the inner box so that there are no errors in their use. In this case PT. Duta Nichirindo Pratama designed a computation-based automatic barcode checking system for inner boxes such as Visual Basic.Net, Arduino and Unified Modeling Language (UML) diagrams. This design system starts in June 2019 at line assembling, from the results of improvements in automatic barcode checking that have been running, it is necessary to have research related to employee comfort and effectiveness by measuring the level of validity (r count > r table) and reliability (alpha value > 0, 60) use auto barcode scanner on the inner box. Where the results of the validity test are the calculated r value for the auto scanner barcode that can separate the No Good (NG) barcode automatically is 0.678 which is greater than the r table df = (N-2 = 10-2 = 8 = 0.6319) and the test results reliability is the Cronbach's Alpha value (alpha value), which is 4.157, greater than 1.00, so the implementation of barcode checking is automatically declared effective (very high reliability).

Page 7 of 16 | Total Record : 160

 5   6   7   8   9 

Filter by Year

2016 2024


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 9, No 1 (2024) Vol 8, No 2 (2024) Vol 8, No 1 (2023) Vol 7, No 2 (2023) Vol 7, No 1 (2022) Vol 6, No 2 (2022) Vol 6, No 1 (2021) Vol 5, No 2 (2021) Vol 5, No 1 (2020) Vol 4, No 2 (2020) Vol 4, No 1 (2019) Vol 3, No 2 (2019) Vol 3, No 1 (2018) Vol 2, No 2 (2018) Vol 2, No 1 (2017) Vol 1, No 2 (2017) Vol 1, No 1 (2016) More Issue