cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Galih Hermawan
Contact Email
galih.hermawan@yahoo.co.id
Phone
-
Journal Mail Official
komputa@email.unikom.ac.id
Editorial Address
-
Location
Kota bandung,
Jawa barat
INDONESIA
KOMPUTA : Jurnal Ilmiah Komputer dan Informatika
Published by Universitas Komputer Indonesia
ISSN : 20899033     EISSN : 27157849     DOI : 10.34010
Core Subject : Science,
Computer Science & IT
Jurnal Ilmiah KOMPUTA (Komputer dan Informatika), adalah wadah informasi berupa hasil penelitian, studi kepustakaan, gagasan, aplikasi teori dan kajian analisis kritis di bidang kelimuan Komputer dan Informatika. Terbit dua kali dalam setahun pada bulan Maret dan Oktober.
Arjuna Subject : -
Articles 216 Documents
 14   15   16   17   18 
PENERAPAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR DAN FITUR EKSTRAKSI N-GRAM DALAM ANALISIS SENTIMEN BERBASIS ASPEK Robi Nurhidayat; Kania Evita Dewi
Komputa : Jurnal Ilmiah Komputer dan Informatika Vol 12 No 1 (2023): Komputa : Jurnal Ilmiah Komputer dan Informatika
Publisher : Program Studi Teknik Informatika - Universitas Komputer Indonesia (UNIKOM)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34010/komputa.v12i1.9458

Abstract

Pertumbuhan dan perkembangan teknologi yang begitu cepat dan pesat menjadikan membeli produk secara online semakin meningkat dan disukai yaitu membeli produk kecantikan. Banyak pertimbangan untuk mengetahui kualitas dari produk, salah satu caranya yaitu melihat ulasan produk kecantikan. Tujuan dari penelitian untuk mengevaluasi performansi dari metode K-Nearest Neighbor dan fitur ekstraksi N-Gram dalam melakukan analisis sentimen berbasis aspek pada produk kecantikan. Metodologi yang digunakan adalah pengumpulan data, preprocessing, ekstraksi fitur N-Gram, pembobotan kata dengan TF-IDF, klasifikasi dengan K-Nearest Neighbor ,Multi Label dengan binari ova, dan terakhir evaluasi performansi. Pembagian data dibagi menjadi tiga skenario yaitu 80:20, 70:30:, dan 60:40. Pengujian dilakukan dengan dataset original dan data yang diseimbangkan menggunakan metode Random Over Sampling. Hasil pengujian menunjukkan bahwa data yang seimbang menghasilkan nilai akurasi yang lebih baik daripada data yang tidak seimbang. Pada KNN dengan nilai k = 1 pada dataset seimbang, menghasilkan akurasi tertinggi. Akurasi pada aspek aroma, harga, kemasan dan efektivitas secara berturut-turut adalah 91,9%; 95,4%; 98,6%; 88,8%. Berdasarkan hasil pengujian yang telah dilakukan pada setiap aspek, didapatkan akurasi tertinggi dengan nilai akurasi 98,6% dari aspek kemasan pada skenario data 80:20.
PENERAPAN ALGORITMA APRIORI UNTUK MENENTUKAN POLA PENJUALAN PRODUK YANG DIMINATI PADA TOKO DK MANDIRI Mario Wijaya
Komputa : Jurnal Ilmiah Komputer dan Informatika Vol 12 No 1 (2023): Komputa : Jurnal Ilmiah Komputer dan Informatika
Publisher : Program Studi Teknik Informatika - Universitas Komputer Indonesia (UNIKOM)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34010/komputa.v12i1.7420

Abstract

Transaksi penjualan adalah transaksi antara penjual dan pembeli dalam suatu usaha yang diikuti dengan proses menyerahkan produk yang berupa barang atau jasa. Dalam dunia bisnis, proses penjualan adalah kunci susksesnya untuk seorang pebisnis. Dikarenakan data yang ada akan menumpuk setiap saat adanya transaksi sehingga data yang ada belum dimanfaatkan dengan baik oleh pengambil keputusan. Penelitian ini bertujuan untuk memberikan laporan hasil penelitian mengenai penerapan algoritma apriori untuk menentukan pola penjualan yang diminati. Penelitian ini didukung dengan metodologi pengembangan perangkat lunak yang disebut Software Development Life Cycle (SDLC) metode Waterfall. Pada proses yang dilakukan pada implementasi perangkat lunak ini terdapat beberapa langkah seperti penentuan masalah, identifikasi dan penyelesaian resiko, pengembangan dan test. Setiap langkah pada tahapan tersebut digunakan untuk memetakan permasalahan yang ada hingga terbentuknya suatu aplikasi sesuai kebutuhan. Sebagai hasil dari penelitian ini adalah aplikasi berdasarkan algoritma apriori yang terdiri dari pemilihan Itemset dan aturan asosiasi. Keluaran dari perangkat lunak ini digunakan untuk data acuan stok barang serta mengoptimalisasi perhitungan analisis pola penjualan produk yang diminati. Kata Kunci: Transaksi Penjualan, Algoritma Apriori, Aturan Asosiasi, Waterfall
Sistem Pendukung Keputusan Menentukan Pasar Terbersih di Kota Sampit dengan Menggunakan Metode SAW Rusda, Depi; Kirana, Elika Thea; Bachtiar, Lukman; Fitriani, Noorhikmah
Komputa : Jurnal Ilmiah Komputer dan Informatika Vol 12 No 2 (2023): Komputa : Jurnal Ilmiah Komputer dan Informatika
Publisher : Program Studi Teknik Informatika - Universitas Komputer Indonesia (UNIKOM)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34010/komputa.v12i2.9113

Abstract

Pada penelitian ini menggunakan Sistem Pendukung Keputusan dengan metode SAW metode ini memiliki kelebihan dengan metode lainnya kemampuan untuk membuat penilaian lebih akurat karena didasarkan pada nilai dan bobot kriteria yang telah ditentukan, selain itu SAW juga dapat memilih opsi terbaik sebagai penilainan Sistem Pendukung Keputusan . untuk penilaian pasar terbersih, di awali dengan pengumpulan data melaui wawancara dengan beberapa alternatif pasar yang ada di kota sampit terdiri dari pasar sejumput, keramat, PPM, Al- Kamal peneilaian nya sendiri mengacu pada 4 kriteria seperti Pengelolaan Kebersihan, Sanitasi lingkungan pasar, Kegiatan gotong royong, penataan tempat. Di kota sampit masih banyak pasar yang masih di katakan kotor karena kesadaran masyarakat sekarang masih belum meningkat untuk menjaga kebersihan sekitar, pasar sendiri sangat penting untuk menanamkan nilai kebersihan karena kebersihan pasar sangat erat dengan kesahatan kita yang rentan terhadap bakteri maupun penyebab lainnya. Selain itu peneilitan ini bermaksud juga membantu masyarakat mengetahui pasar yang terbersih dan dapat menjadi acuan untuk berbelanja dimana yang layak untuk di datangi, juga semoga penilaian ini menjadi bahan pengkajian ulang untuk memperbaiki masalah kebersihan di pasar-pasar lainnya.
Analisis Emosi pada Media Sosial Twitter Menggunakan Metode Multinomial Naive Bayes dan Synthetic Minority Oversampling Technique Ayomi, Fritson Agung Julians; Dewi, Kania Evita
Komputa : Jurnal Ilmiah Komputer dan Informatika Vol 12 No 2 (2023): Komputa : Jurnal Ilmiah Komputer dan Informatika
Publisher : Program Studi Teknik Informatika - Universitas Komputer Indonesia (UNIKOM)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34010/komputa.v12i2.9454

Abstract

Media sosial Twitter sering digunakan untuk mengekspresikan emosi seseorang melalui sebuah cuitan. Penelitian tentang analisis emosi dalam media social twitter sudah banyak dilakukan. Mesin learning adalah tools yang banyak digunakan untuk melakukan pengkategorian emosi. Namun, ketidakseimbangan jumlah data antar kelas sering jadi masalah. Maka, penelitian ini bertujuan untuk mengetahui performansi hasil gabungan metode Multinomial Naïve Bayes (MNB) dan Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) untuk analisis emosi cuitan dari media sosial Twitter. Setiap cuitan melaui prepocessing data pada penelitian ini meliputi case folding, data cleaning, convert slangword, convert negation, tokenization, stopword removal, dan stemming. Untuk ekstraksi fitur digunakan metode n-gram dan untuk pembobotan fitur digunakan metode term frequency. Pengujian dilakukan menggunakan K-Fold Cross Validation. Berdasarkan hasil pengujian, dengan menggunakan SMOTE diperoleh rata-rata akurasi sebesar 0.65 atau 65% dan nilai rata-rata f1-score sebesar 0.66 atau 66%. Sedangkan tanpa SMOTE diperoleh rata-rata akurasi 0.64 atau 64% dan rata-rata f1-score sebesar 0.65 atau 65%. Walaupun dalam penelitian ini dapat ditunjukan hasil dengan menggunakan SMOTE lebih baik 1% dalam pengkategorian emosi. Tetapi hasil yang diperoleh belum maksimal, masih perlu dikaji lagi untuk metode penyeimbangan data dan mesin learning yang lain.
PERANCANGAN UI/UX APLIKASI “DENGERIN” BERBASIS MOBILE MENGGUNAKAN METODE DESIGN THINKING Mazaya, Nila Nazilatul; Suliswaningsih, Suliswaningsih
Komputa : Jurnal Ilmiah Komputer dan Informatika Vol 12 No 2 (2023): Komputa : Jurnal Ilmiah Komputer dan Informatika
Publisher : Program Studi Teknik Informatika - Universitas Komputer Indonesia (UNIKOM)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34010/komputa.v12i2.10157

Abstract

Changes in people's lifestyles are caused by the ease of use of technology, especially in the entertainment sector. In the field of entertainment, music is certainly no stranger to society, from children to parents. With digital advances and internet technology, music can be heard by millions of music lovers from all over the world. Music applications can increase interest and attract user attention to continue using them or diminish because they are bored using them. Problems that often occur when listening to music include not being user friendly, prices are quite expensive especially for students or students and also the services provided are less attractive. This study aims to find out how to increase user interest and keep it interesting using a music application. Therefore, the author tries to design a music application, namely the Dengerin Application. This design uses the Design Thinking method because it can produce creative solutions. In testing using a usability testing system with a score of 77,5. The result of this research is the design of mobile-based “Dengerin” application interface ehich was designed using figma.
RANCANG BANGUN SISTEM PEMESANAN TIKET PESAWAT BERBASIS WEB Hakim, Arief Rachman; Baihaqi, Wiga Maulana
Komputa : Jurnal Ilmiah Komputer dan Informatika Vol 12 No 2 (2023): Komputa : Jurnal Ilmiah Komputer dan Informatika
Publisher : Program Studi Teknik Informatika - Universitas Komputer Indonesia (UNIKOM)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34010/komputa.v12i2.10506

Abstract

Indonesia is the largest archipelagic country in the world which has very strategic geography. This can bring many opportunities in exploring natural riches and environmental services. For this reason, the existence of reliable and efficient transportation is very important. One means of transportation that is very popular and widely used by the public is airplanes. In this case, aircraft have made a significant contribution in supporting global connectivity, tourism and economic growth in various sectors. Even though airplane transportation has various advantages, there are still shortcomings in the airplane ticket purchasing process which still relies heavily on travel agents or direct purchases through the destination airline. This often causes problems, such as unstable ticket prices and concerns regarding the security of the ticket purchasing process. One innovation that can be a solution to the problem of purchasing plane tickets is the development of an application that provides a platform for purchasing plane tickets from various airlines. This application will combine various ticket options from various airlines on one platform. Apart from that, the application will also ensure the safety and security of passengers by providing the latest information about the availability of facilities on the plane and payment methods that are familiar to users. Thus, this application will provide convenience, comfort and security for prospective passengers in purchasing airline tickets of their choice.
Analisis Perbandingan Akurasi Metode Moving Average dan Metode Exponensial Smoothing dalam Memprediksi Kapasitas Produksi Padi Nasional Mardiansyah, Mardiansyah; Amir, Firman
Komputa : Jurnal Ilmiah Komputer dan Informatika Vol 12 No 2 (2023): Komputa : Jurnal Ilmiah Komputer dan Informatika
Publisher : Program Studi Teknik Informatika - Universitas Komputer Indonesia (UNIKOM)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34010/komputa.v12i2.10602

Abstract

Pengelolaan persediaan padi merupakan aspek penting yang perlu ditingkatkan oleh para pemangku kepentingan guna mencapai keseimbangan antara persediaan dan konsumsi beras. Bullwhip Effect (BE) telah menjadi perhatian khusus dalam rantai pasokan selama pandemi, terutama dengan adanya komponen permintaan musiman dan nonmusiman. Peramalan kebutuhan produksi padi diperlukan untuk mengatasi masalah dalam pengolahan data dan situasi di lapangan. Perangkat lunak seperti Production and Operations Management (POM) dapat digunakan untuk peramalan menggunakan logika fuzzy. Dalam era Industri 4.0, sustainable smart manufacturing menjadi hal yang penting. Proyeksi kebutuhan produksi beras nasional dilakukan dengan menggunakan metode moving average dan metode exponential smoothing. Pengujian akurasi dilakukan dengan peramalan menggunakan metode moving average dan exponential smoothing dengan data produksi padi tahun 2010-2019, kemudian hasil peramalan tahun 2020 dari kedua metode tersebut akan dibandingkan dengan data real dan akan diketahui metode mana yang paling mendekati data real. Tujuan utama penelitian ini adalah untuk membandingkan dua metode yaitu metode moving average dan metode exponential smoothing yang digunakan pada perangkat lunak berbasis fuzzy. Hasil pengujian akurasi peramalan produksi beras dengan menggunakan metode moving average dan exponential smoothing yang telah dilakukan menunjukkan bahwa metode moving average lebih akurat dengan selisih 1,0089% dari data sebenarnya, sedangkan metode exponential smoothing memiliki selisih 12,0051% dari data sebenarnya.
Implementasi Teknologi Augmented Reality Pada Katalog Perumahan Sebagai Media Pemasaran Berbasis Android Nurhidayat, Helmi; Romli, Moh. Ali
Komputa : Jurnal Ilmiah Komputer dan Informatika Vol 12 No 2 (2023): Komputa : Jurnal Ilmiah Komputer dan Informatika
Publisher : Program Studi Teknik Informatika - Universitas Komputer Indonesia (UNIKOM)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34010/komputa.v12i2.10884

Abstract

Salah satu teknologi yang menggabungkan objek tiga dimensi ke lingkungan nyata secara real time adalah Augmented Reality (AR). Salah satu sektor bisnis yang mengalami perkembangan pesat adalah bisnis perumahan. Untuk memudahkan pelanggan dalam melihat spesifikasi dan contoh perumahan, diperlukan visualisasi objek 3D dengan fitur rotasi, yang memungkinkan pengguna untuk melihat interior setiap ruangan, serta mengubah warna rumah sesuai keinginan. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan teknologi Augmented Reality untuk katalog penjualan rumah di Perumahan Griya Permata 2 Tanjungsari. Hasil pengujian menggunakan metode blackbox testing telah selesai dilakukan pada aplikasi dan menunjukkan bahwa aplikasi ini berjalan sesuai dengan fungsionalitas yang direncanakan. Namun, hasil Test intensitas cahaya, oklusi, dan jarak lacak menunjukkan bahwa proses pendeteksian memengaruhi hasil deteksi marker. Jarak maksimal pendeteksian adalah 100 cm, di mana pada jarak tersebut aplikasi akan mengalami kesulitan dalam melacak objek dan marker tidak dapat dideteksi hingga oklusi mencapai 75%. Penerapan teknologi Augmented Reality merupakan langkah yang tepat untuk meningkatkan efektivitas pemasaran dalam bisnis perumahan. Penggunaan teknologi Augmented Reality memberikan pengalaman interaktif dan realistis bagi calon pembeli, membantu memperluas jangkauan pemasaran, dan dapat meningkatkan daya tarik katalog perumahan. Kata kunci : Augmented Reality, Marker Based Tracking, Android, Media Pemasaran
IMPLEMENTASI ALGORITMA APRIORI UNTUK MENENTUKAN PRODUK TERLARIS PADA TOKO I_DOCRAFT Anton, Anton -; Naufal, Naufal
Komputa : Jurnal Ilmiah Komputer dan Informatika Vol 12 No 2 (2023): Komputa : Jurnal Ilmiah Komputer dan Informatika
Publisher : Program Studi Teknik Informatika - Universitas Komputer Indonesia (UNIKOM)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34010/komputa.v12i2.10904

Abstract

Penjualan produk piyama di platform i_docraft belumlah mengoptimalkan potensi algoritma data mining untuk menganalisis data transaksi guna meningkatkan efisiensi penjualan. Dalam rangka menghindari pola penjualan yang kurang diminati dan untuk mengidentifikasi jenis piyama yang paling diminati, penerapan algoritma apriori menjadi penting. Melalui algoritma ini, analisis data transaksi dapat dilakukan dengan lebih baik. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan metode data mining menggunakan algoritma apriori guna mengidentifikasi piyama yang memiliki tingkat penjualan tertinggi dan diharapkan dapat membantu dalam mengidentifikasi model-model piyama yang perlu diprioritaskan dalam stok serta merumuskan strategi pemasaran untuk jenis piyama lainnya berdasarkan analisis perbandingan penjualan. Data yang telah diolah akan menghasilkan aturan asosiasi terkait penjualan piyama secara bersamaan. Dari hasil akhir analisis, aturan asosiasi yang memenuhi syarat minimum support dan confidence telah diidentifikasi. Hasil yang dicapai dalam penelitian ini dengan tingkat support sebesar 22,58% dan tingkat confidence 100%, jika terjadi pembelian produk dengan kode barang 7 (Daster Cherrypie), kemungkinan besar akan diikuti dengan pembelian produk dengan kode barang 17 (3 in 1 set Lotso).
Sistem Penentuan Jenis Promosi Berdasarkan Tingkat Loyalitas Pelanggan di CV. XYZ Lubis, Riani; Mardzuki, Tati Harihayati; Gufron, Aditya Akhmad
Komputa : Jurnal Ilmiah Komputer dan Informatika Vol 12 No 2 (2023): Komputa : Jurnal Ilmiah Komputer dan Informatika
Publisher : Program Studi Teknik Informatika - Universitas Komputer Indonesia (UNIKOM)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34010/komputa.v12i2.9405

Abstract

CV. XYZ adalah perusahaan yang bergerak dibidang penjualan kain. Pelanggan dari perusahaan saat ini sekitar 372 pelanggan, dimana 81% atau sekitar 301 pelanggan hanya melakukan transaksi kurang dari 10 kali dan 19% atau sekitar 71 pelanggan yang melakukan transaksi lebih dari 10 kali, hal ini menunjukkan tingkat loyalitas pelanggan yang rendah terhadap perusahaan. Pemilik perusahaan saat ini kesulitan dalam menentukan jenis promosi yang akan diberikan kepada masing-masing pelanggan berdasarkan tingkat loyalitas. Metode yang digunakan untuk melakukan segmentasi pelanggan adalah metode Recency, Frequency, dan Monetary (RFM) dan penyampaian promosi kepada pelanggan menggunakan Whatsapp API Gateway Services. Hasil dari metode RFM ini dapat memudahkan pemilik perusahaan dalam menentukan jenis promosi yang akan diberikan ke masing-masing pelanggan serta penyampaian promosinya dalam upaya meningkatkan loyalitas pelanggan terhadap perusahaan. Dari 24 pelanggan yang dijadikan data sample menunjukan kelompok Most Valuable Customer sebanyak 4 pelanggan, kelompok Most Growable Customer sebanyak 15 pelanggan, kelompok Migrator sebanyak 5 pelanggan dan kelompok Below Zeros sebanyak 0 pelanggan.

Page 16 of 22 | Total Record : 216

 14   15   16   17   18 

Filter by Year

2012 2025


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 14 No 2 (2025): Komputa : Jurnal Ilmiah Komputer dan Informatika Vol 14 No 1 (2025): Komputa : Jurnal Ilmiah Komputer dan Informatika Vol 13 No 2 (2024): Komputa : Jurnal Ilmiah Komputer dan Informatika Vol 13 No 1 (2024): Komputa : Jurnal Ilmiah Komputer dan Informatika Vol 12 No 2 (2023): Komputa : Jurnal Ilmiah Komputer dan Informatika Vol 12 No 1 (2023): Komputa : Jurnal Ilmiah Komputer dan Informatika Vol 11 No 2 (2022): Komputa : Jurnal Ilmiah Komputer dan Informatika Vol 11 No 1 (2022): Komputa : Jurnal Ilmiah Komputer dan Informatika Vol 10 No 2 (2021): Komputa : Jurnal Ilmiah Komputer dan Informatika Vol 10 No 1 (2021): Komputa : Jurnal Ilmiah Komputer dan Informatika Vol 9 No 2 (2020): SettingsVol 9 No 2 (2020): Komputa : Jurnal Ilmiah Komputer dan Informatika Vol 9 No 1 (2020): Komputa : Jurnal Ilmiah Komputer dan Informatika Vol 8 No 2 (2019): Komputa : Jurnal Ilmiah Komputer dan Informatika Vol 8 No 1 (2019): Komputa : Jurnal Ilmiah Komputer dan Informatika Vol 7 No 2 (2018): Komputa : Jurnal Ilmiah Komputer dan Informatika Vol 7 No 1 (2018): Komputa : Jurnal Ilmiah Komputer dan Informatika Vol 6 No 2 (2017): Komputa : Jurnal Ilmiah Komputer dan Informatika Vol 6 No 1 (2017): Komputa : Jurnal Ilmiah Komputer dan Informatika Vol 5 No 2 (2016): Komputa : Jurnal Ilmiah Komputer dan Informatika Vol 5 No 1 (2016): Komputa : Jurnal Ilmiah Komputer dan Informatika Vol 4 No 2 (2015): Komputa : Jurnal Ilmiah Komputer dan Informatika Vol 4 No 1 (2015): Komputa : Jurnal Ilmiah Komputer dan Informatika Vol 3 No 2 (2014): Komputa : Jurnal Ilmiah Komputer dan Informatika Vol 3 No 1 (2014): Komputa : Jurnal Ilmiah Komputer dan Informatika Vol 2 No 2 (2013): Komputa : Jurnal Ilmiah Komputer dan Informatika Vol 2 No 1 (2013): Komputa : Jurnal Ilmiah Komputer dan Informatika Vol 1 No 2 (2012): Komputa : Jurnal Ilmiah Komputer dan Informatika More Issue