cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Fitrianingsih
Contact Email
infokom@gunadarma.ac.id
Phone
+6221-78881112 ext. 516
Journal Mail Official
infokom@gunadarma.ac.id
Editorial Address
Jalan Margonda Raya 100
Location
Kota depok,
Jawa barat
INDONESIA
Jurnal Ilmiah Informatika Komputer
Published by Universitas Gunadarma
ISSN : 08538638     EISSN : 20898045     DOI : http://dx.doi.org/10.35760/ik
Core Subject : Science,
Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management
This journal is published periodically three times a year, April, August, and December. It publishes a broad range of research articles on Information Technology and Communication, whether in Indonesian Language or English.
Arjuna Subject : Ilmu Komputer (semua kategori) - Sistem Informasi
Articles 11 Documents
 1   2 
Search results for , issue "Vol 29, No 3 (2024)" : 11 Documents clear
RANCANG BANGUN INTERNET OF THINGS BERBASIS WEB UNTUK PEMANTAUAN KETINGGIAN AIR WADUK Anggraini Kusumaningrum; Astika Ayuningtyas; Asih Pujiastuti; Salam Aryanto; Puja Kurnia Putri
Jurnal Ilmiah Informatika Komputer Vol 29, No 3 (2024)
Publisher : Universitas Gunadarma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35760/ik.2024.v29i3.11907

Abstract

Inovasi PT Great Giant Pineapple ini yaitu membuat sensor ketinggian muka air pada waduk, agar kapasitas air waduk tersedia sampai akhir musim kemarau. PT Great Giant Pineapple harus mengetahui volume waduk tersebut sesuai perhitungan ilmiah. Sampai saat ini proses penyiraman tanaman, PT Great Giant Pineapple masih menggunakan data potensial waduk sebagai acuan perhitungan volume air waduk. Data potensial adalah data awal yang memuat luas dan tinggi kedalaman awal ketika waduk pertama kali dibuat. Seiring berjalannya waktu, luas dan kedalaman waduk mengalami perubahan yang disebabkan aktivitas sedimentasi yang mengakibatkan dangkalnya dasar waduk, sehingga data potensial waduk tidak bisa menjadi acuan untuk perhitungan ketersediaan air waduk selanjutnya. Untuk mengatasi hal tersebut, saat ini PT Great Giant Pineapple sedang melakukan pengembangan dengan menggunakan metode monitoring drone boot. Metode drone boot ini memungkinkan dapat menghitung rumus volume waduk secara aktual. Namun untuk mendapatkan ketinggian dan kedalaman waduk, pekerja harus terjun ke lapangan untuk mengukur ketinggian dan kedalaman waduk setiap hari. Sistem ini dapat dirancang untuk memonitoring ketinggian muka air di waduk secara realtime melalui web dan dapat merancang penyimpan data realtime dari sensor ke penyimpanan thingspeak. Akurasi data pengukuran manual dengan data perangkat IoT sebesar 99%
Front Matter Jurnal Ilmiah Informatika Komputer Vol. 29 No. 3, Desember 2024 Editorial Jurnal Ilmiah Informatika Komp
Jurnal Ilmiah Informatika Komputer Vol 29, No 3 (2024)
Publisher : Universitas Gunadarma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

IMPLEMENTASI METODE BIDIRECTIONAL ENCODER REPRESENTATIONS FROM TRANSFORMERS UNTUK ANALISIS SENTIMEN TERHADAP ULASAN APLIKASI ACCESS Tri Buwono Bagus Wicaksono; Rama Dian Syah
Jurnal Ilmiah Informatika Komputer Vol 29, No 3 (2024)
Publisher : Universitas Gunadarma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35760/ik.2024.v29i3.12514

Abstract

Technological developments in this digital era are growing rapidly in various fields, one of which is the field of public transportation. The purpose of this study is to conduct a sentiment analysis of Access by KAI application users on the Google Play Store so that it can be used as a suggestion to improve the quality of the application. This paper uses the Bidirectional Encoding Representations from Transformers (BERT) method with the pretrained IndoBERT model to train the Indonesian dataset. This writing method uses the CRISP-DM method with 6 stages, namely Business Understanding, Data Understanding, Data Preparation, Modelling, Evaluation, and Deployment. The dataset used was 10,000 reviews and after being processed into 9260. The model that was built managed to predict sentiment quite well with a percentage of 85%. However, in neutral sentiment, the number of wrong predictions was more than the number of correct predictions, which was 22 reviews, and the number of wrong predictions, which was 150 reviews. The number of correct predictions for negative sentiment is 2,822 reviews and the number of wrong predictions is 345 reviews. The number of correct predictions for positive sentiment was 234 reviews and the number of wrong predictions was 131 reviews. The model has also been successfully deployed in the form of a website prototype and can strengthen sentiment predictions quite well.
PERANCANGAN UI/UX E-LEARNING PADA WEBSITE PERPUSKITA PT. TIGA SERANGKAI SURAKARTA DENGAN METODE DESIGN THINKING Tubagus Agni Assiddiq Athoillah; Sri Siswanti; Erfan Zaenuddin
Jurnal Ilmiah Informatika Komputer Vol 29, No 3 (2024)
Publisher : Universitas Gunadarma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35760/ik.2024.v29i3.13174

Abstract

Perancangan User Interface (UI) dan User Experience (UX) pada platform e-learning memiliki peran penting dalam menciptakan pengalaman belajar yang efektif, interaktif, dan menyenangkan bagi pengguna. Tujuan penlitian adalah membuat perancangan UI/UX pada website e-learning PerpusKita PT Tiga Serangkai menggunakan metode Design Thinking. Metode Design Thinking diterapkan melalui lima tahapan: empathize, define, ideate, prototype, dan test. Tahap empathize dilakukan dengan mengidentifikasi kebutuhan pengguna melalui wawancara dan survei. Tahap define memfokuskan pada perumusan masalah utama yang dihadapi pengguna. Pada tahap ideate, berbagai ide dan solusi desain diusulkan untuk menjawab permasalahan yang telah dirumuskan. Prototipe UI/UX dikembangkan menggunakan tools Figma dan test untuk mengevaluasi efektivitas serta kenyamanan desain yang dihasilkan menggunakan fitur present pada Figma. Fasilitas yang dihasilan dalam perancangan ini adalah menu page e-learning, menu profile, fitur langganan, fitur quizz dan notifikasi & contact us. Hasil pengujian fungsional dengan metode Black Box, adalah perancangan UI/UX E-Learning PerpusKita sudah sesuai dengan skenario. Berdasarkan pengujian usability dengan SUS, maka hasilnya adalah nilai rata-rata 80 pada grade B dengan rating Good.  Hasil tersebut bahwa desain UI/UX e-learning PerpusKita tidak memiliki masalah dalam usability desain e-learning.
PENERAPAN METODE K-MEANS DALAM PENGKLASTERAN WILAYAH DI INDONESIA BERDASARKAN PEMBERIAN ASI EKSKLUSIF PADA BAYI Zulia Imami Alfianti; Ginabila Ginabila; Ahmad Fauzi
Jurnal Ilmiah Informatika Komputer Vol 29, No 3 (2024)
Publisher : Universitas Gunadarma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35760/ik.2024.v29i3.12781

Abstract

Breast milk is a fluid that comes out of a mother's breast glands which contains a variety of nutrients needed to support the development and growth of toddlers. Exclusive breast milk (ASI) is breastfeeding that is not accompanied by any other food or drink supplementation except medication. Currently, exclusive breastfeeding is influenced by many factors, namely working mothers, low maternal education, incessant advertising about the use of formula milk, breast milk not coming in and many other factors causing not all babies to receive exclusive breast milk. In this research, regional clustering will be carried out based on the percentage of exclusive breastfeeding for 6 month old babies from 34 provinces in Indonesia. Clustering was carried out to group 34 provinces in Indonesia into provinces with high, medium and low cases. The results of this research are that 31% of provinces have the highest percentage, 40% have a medium percentage and 29% have a low percentage.
CHATGPT-4O DAN KECURANGAN ONLINE: ANALISIS KASUS DALAM SERTIFIKASI PEMROGRAMAN Imam Prayogo Pujiono; Muhammad Rikzam Kamal; Agyztia Premana
Jurnal Ilmiah Informatika Komputer Vol 29, No 3 (2024)
Publisher : Universitas Gunadarma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35760/ik.2024.v29i3.12037

Abstract

Asisten virtual berbasis Artificial Intelligence (AI) seperti ChatGPT-4o telah menjadi alat yang sering digunakan dalam berbagai bidang, termasuk pendidikan. ChatGPT-4o merupakan model terbaru dari ChatGPT yang dapat menghasilkan respon lebih cepat dari model sebelumnya, sehingga membuka peluang dan tantangan baru, khususnya dalam bidang pendidikan terkait ujian dan penilaian. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi penggunaan ChatGPT-4o dalam konteks ujian sertifikasi pemrograman online terkait integritas sistem ujian serta mengusulkan metode ujian yang lebih efektif untuk mencegah kecurangan berbasis AI. Dengan menggunakan metode eksperimen lapangan, ChatGPT-4o diuji dalam empat sertifikasi pemrograman berbeda pada platform pendidikan online. Hasil penelitian menunjukkan ChatGPT-4o dapat menyelesaikan ujian dengan rata-rata jawaban benar mencapai 93% pada keempat sertifikasi, hal ini memperlihatkan keterbatasan metode ujian online saat ini yang memungkinkan peserta ujian berbuat curang menggunakan AI seperti ChatGPT-4o sehingga semua peserta ujian dapat lulus sertifikasi kompetensi pemrograman meskipun tidak mempunyai kompetensi dibidang tersebut. Berdasarkan temuan ini, terdapat beberapa alternatif metode ujian online yang disarankan untuk meningkatkan validitas serta integritas ujian, seperti: ujian berbasis proyek, ujian dengan pengawasan langsung, ujian menggunakan soal berbentuk video dan ujian berbasis wawancara. Temuan ini penting bagi stakeholder pendidikan dan lembaga sertifikasi untuk memformulasikan strategi efektif dalam menghadapi tantangan akibat perkembangan AI.
ANALISIS SENTIMEN PADA ULASAN APLIKASI TOKOCRYPTO DENGAN MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) PADA GOOGLE PLAY Dini Sumartini; Lulu Mawaddah Wisudawati
Jurnal Ilmiah Informatika Komputer Vol 29, No 3 (2024)
Publisher : Universitas Gunadarma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35760/ik.2024.v29i3.12915

Abstract

Cryptocurrency is a virtual currency that is used as an alternative currency, where the currency is generated and traded through a cryptographic process. One of the Cryptocurrency digital currency applications is Tokocrypto, a legal means of payment using only rupiah. The sentimen classification method in this study uses Support Vector Machine (SVM) and the parameters are tested extensively by applying the K-fold cross validation technique to find the optimal configuration. The initial stages in this sentimen analysis are the data collection stage, pre-processing, which consists of case folding & cleaning, filtering (stopword removal), tokenizing, changing negated words, normalization and stemming. After that, data labeling and scoring are carried out using the Lexicon Based method. The dataset from pre-processing and Lexicon Based is used for the classification process using SVM. The best evaluation results were obtained with an AUC (Area Under the Curve) of 90.50% and an Accuracy of 85.80% with Linear kernel and parameter C = 1 and using K-fold cross validation value of 10. Visualization of the results of the sentimen analysis of the Tokocrypto Application is displayed in a bar chart and word cloud.
PENERAPAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE UNTUK ANALISIS SENTIMEN ULASAN PELANGGAN TOKO LIVIA CIREBON DI SHOPPE Syaeful Annas; Nana Suarna; Irfan Ali; Heliyanti Susana
Jurnal Ilmiah Informatika Komputer Vol 29, No 3 (2024)
Publisher : Universitas Gunadarma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35760/ik.2024.v29i3.13109

Abstract

Analisis sentimen adalah proses yang bertujuan untuk memahami opini pelanggan dengan mengklasifikasikan ulasan menjadi sentimen positif, netral, atau negatif. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model analisis sentimen berbasis algoritma Support Vector Machine (SVM) terhadap ulasan pelanggan Toko Livia Cirebon di platform Shopee. Pendekatan penelitian dilakukan secara kuantitatif, dengan tahapan meliputi pengumpulan data, pra-pemrosesan teks (cleansing, normalisasi slang, tokenisasi, penghapusan stopword, dan stemming), pelabelan menggunakan Inset Lexicon, transformasi data teks menjadi vektor numerik dengan metode TF-IDF, pelatihan model SVM, serta evaluasi performa menggunakan metrik akurasi, precision, recall, dan F1-score. Model yang dikembangkan mencapai akurasi sebesar 91% dengan performa terbaik pada sentimen positif (F1-score 95%), meskipun performa pada kategori netral dan negatif masih memerlukan peningkatan. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa algoritma SVM efektif untuk analisis sentimen dalam e-commerce, memberikan wawasan strategis bagi pemilik usaha untuk menyusun strategi pemasaran dan meningkatkan kualitas layanan.
HARDENING SERVER MENGGUNAKAN METODE PORT KNOCKING PADA SISTEM PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH PONOROGO Muhammad Reza; Adi Fajaryanto Cobantoro; Ismail Abdurrozzaq Zulkarnain
Jurnal Ilmiah Informatika Komputer Vol 29, No 3 (2024)
Publisher : Universitas Gunadarma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35760/ik.2024.v29i3.12954

Abstract

Pada era digitalisasi, keamanan data menjadi sangat rentan terhadap ancaman kebocoran, khususnya pada server yang menyimpan informasi sensitif. Penelitian ini bertujuan meningkatkan keamanan server Program Studi Teknik Informatika Universitas Muhammadiyah Ponorogo melalui implementasi hardening server. Langkah-langkah yang diterapkan meliputi konfigurasi port knocking untuk otentikasi akses, pengaturan firewall iptables, aktivasi portsentry, pemanfaatan Snort sebagai Intrusion Detection System (IDS), dan pemblokiran permintaan ICMP guna menangkal serangan berbasis ping. Pengujian keamanan menggunakan alat audit Lynis menunjukkan peningkatan signifikan, dengan skor keamanan awal 65, yang menunjukkan kerentanan tinggi, meningkat menjadi 96 setelah implementasi hardening. Penelitian ini menghadirkan pendekatan baru dengan mengintegrasikan berbagai mekanisme keamanan secara simultan, termasuk kombinasi port knocking dengan IDS Snort. Pendekatan ini memberikan perlindungan lebih baik terhadap risiko akses tidak sah, yang jarang diterapkan secara bersamaan dalam penelitian serupa. Langkah-langkah utama mencakup pembaruan sistem berkala, perlindungan port SSH (port 22) melalui pengaturan firewall, serta uji urutan otentikasi port knocking yang terintegrasi dengan IDS. Evaluasi dilakukan secara berulang menggunakan Lynis untuk mengukur efektivitas setiap langkah. Hasil penelitian membuktikan bahwa metode ini mampu meningkatkan ketahanan sistem secara substansial, menjaga kerahasiaan, integritas, dan ketersediaan data. Dengan demikian, server Program Studi Teknik Informatika menjadi lebih kuat dalam menghadapi ancaman siber.
UJI USABILITY ASPEK EFEKTIVITAS DAN EFISIENSI PADA APLIKASI GOMART DENGAN METODE COGNITIVE WALKTHROUGH Rahima Ratna Dewanti; Ahmad Rozaq Heryansyah; Rizky Aulia Adi Saputro; Awan Saputra Romadhoni; Muhammad Lutfi Wibowo; Florentina Yuni Arini
Jurnal Ilmiah Informatika Komputer Vol 29, No 3 (2024)
Publisher : Universitas Gunadarma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35760/ik.2024.v29i3.13032

Abstract

Perkembangan teknologi digital telah mendorong penggunaan aplikasi mobile dalam berbagai aspek kehidupan, termasuk dalam memenuhi kebutuhan belanja harian. Salah satu inovasi di bidang ini adalah GoMart pada aplikasi Gojek, yang menawarkan layanan quick commerce dengan mengandalkan kecepatan dalam pengiriman pesanan. Antarmuka pengguna dalam suatu aplikasi sangat penting dalam menciptakan dan meningkatkan pengalaman pengguna, terutama untuk platform quick commerce Gomart pada Gojek. Evaluasi kegunaan menjadi kunci dalam menilai efektivitas, efisiensi, dan kepuasan penggunanya saat menggunakan aplikasi. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis aspek usability GoMart pada aplikasi Gojek menggunakan metode Cognitive Walkthrough. Cognitive Walkthrough adalah metode pengujian kegunaan fitur-fitur pada aplikasi dengan cara pengulasan melalui tugas dari sudut pandang pengguna baru. Analisis dilakukan pada tugas-tugas utama seperti pencarian produk, pengaturan Lokasi, dan pemrosesan checkout. Hasil penelitian menunjukkan bahwa meskipun GoMart memiliki fungsionalitas yang baik, terdapat beberapa masalah pada visibilitas status sistem, kelainan, dan kurangnya kemudahan navigasi penggunaan yang mempengaruhi kepuasan pengguna. Untuk meningkatkan pengalaman pengguna secara keseluruhan, pengembang perlu meningkatkan kegunaan dari antarmuka aplikasi Gomat pada Gojek sehingga mampu mempertahankan posisinya sebagai salah satu platform belanja berani terkemuka di Indonesia.

Page 1 of 2 | Total Record : 11

 1   2 

Filter by Year

2024 2024


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 30, No 2 (2025) Vol 30, No 1 (2025) Vol 29, No 3 (2024) Vol 29, No 2 (2024) Vol 29, No 1 (2024) Vol 28, No 3 (2023) Vol 28, No 2 (2023) Vol 28, No 1 (2023) Vol 27, No 3 (2022) Vol 27, No 2 (2022) Vol 27, No 1 (2022) Vol 26, No 3 (2021) Vol 26, No 2 (2021) Vol 26, No 1 (2021) Vol 25, No 3 (2020) Vol 25, No 2 (2020) Vol 25, No 1 (2020) Vol 24, No 2 (2019) Vol 24, No 3 (2019) Vol 24, No 1 (2019) Vol 23, No 3 (2018) Vol 23, No 2 (2018) Vol 23, No 1 (2018) Vol 22, No 3 (2017) Vol 22, No 2 (2017) Vol 22, No 1 (2017) Vol 21, No 3 (2016) Vol 21, No 2 (2016) Vol 21, No 1 (2016) Vol 20, No 2 (2015) Vol 20, No 1 (2015) Vol 19, No 3 (2014) Vol 14, No 2 (2009) Vol 14, No 1 (2009) Vol 13, No 3 (2008) Vol 13, No 1 (2008) Vol 12, No 3 (2007) Vol 12, No 1 (2007) Vol 11, No 3 (2006) Vol 11, No 2 (2006) Vol 11, No 1 (2006) More Issue