cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Terttiaavini
Contact Email
avini.saputra@yahoo.com
Phone
-
Journal Mail Official
avini.saputra@yahoo.com
Editorial Address
-
Location
Kota palembang,
Sumatera selatan
INDONESIA
Jurnal Informatika Global
Published by Universitas Indo Global Mandiri
ISSN : 2302500X     EISSN : 24773786     DOI : -
Core Subject : Science,
Computer Science & IT
Journal of global informatics publish articles on architectures from various perspectives, covering both literary and fieldwork studies. The journal, serving as a forum for the study of informatics, system information, computer system, informatics management, supports focused studies of particular themes & interdisciplinary studies in relation to the subject. It has become a medium of exchange of ideas and research findings from various traditions of learning that have interacted in the scholarly manner as well become an effort to disseminate on computer research to the International community.
Arjuna Subject : -
Articles 7 Documents
 1 
Search results for , issue "Vol. 16 No. 3: December 2025" : 7 Documents clear
Produk Diversifikasi Lengkuas Berbasis CRM dengan Strategi Up Selling dan Cross Selling NI Wayan Priscila Yuni Praditya; Aprilia, Ina; Pebriani, Reny Aziatul
Jurnal Ilmiah Informatika Global Vol. 16 No. 3: December 2025
Publisher : UNIVERSITAS INDO GLOBAL MANDIRI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36982/jiig.v16i3.6190

Abstract

The rapid development of information technology has significantly transformed consumption patterns and marketing strategies, including within the agribusiness sector in the digital era. As consumers increasingly rely on online platforms, agribusiness actors are required to adapt through technological innovation. This study focuses on the development and analysis of an online sales system for diversified galangal-based products—such as shredded galangal (serundeng) and galangal powder—as a form of digital innovation to promote local products. The research applies a Research and Development (R&D) approach using the waterfall model, which includes stages of requirement analysis, system design, implementation, testing, and evaluation. The system integrates Customer Relationship Management (CRM) concepts along with up selling and cross selling strategies to enhance customer loyalty and increase transaction value. The results indicate that the developed web-based platform successfully expands market reach, simplifies transactions, and provides valuable customer analytics to support business decision-making. The system features include a product catalog, online ordering, inventory management, social media integration, and a CRM module that facilitates customer data management and personalized promotions. The implementation of up selling and cross selling strategies proved effective in increasing the average transaction value and strengthening customer loyalty. Overall, this study demonstrates that the integration of information technology and CRM can serve as a strategic solution to enhance the competitiveness of local products made from traditional raw materials such as galangal in the modern digital marketplace.
Sistem Informasi Rekrutmen Karyawan Dan Karyawati Pada PT Jaya Masawan Putra Sejahtera Berbasi Web Wulandari, Sefti; Di Kesuma, Hendra; Ni Wayan Priscila Yuni Praditya; K.Ghazali
Jurnal Ilmiah Informatika Global Vol. 16 No. 3: December 2025
Publisher : UNIVERSITAS INDO GLOBAL MANDIRI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36982/jiig.v16i3.6287

Abstract

Pada era digital saat ini, proses rekrutmen karyawan secara manual dinilai kurang efisien dan tidak efektif, terutama dalam pengelolaan data pelamar kerja yang menumpuk serta tingginya risiko kehilangan dokumen penting. PT Jaya Masawan Putra Sejahtera menghadapi kendala serupa, di mana proses rekrutmen masih dilakukan secara konvensional dan belum terintegrasi dalam sistem yang modern. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sistem informasi rekrutmen berbasis web menggunakan metode Agile yang dapat mengotomatisasi proses rekrutmen mulai dari pengumpulan data pelamar, seleksi HRDistrasi, hingga penjadwalan wawancara. Dengan penerapan metode Agile, pengembangan sistem dilakukan secara bertahap dan fleksibel mengikuti kebutuhan pengguna. Sistem dirancang menggunakan PHP dan database MySQL dengan pendekatan pemodelan UML. Hasil dari penelitian ini adalah sistem informasi rekrutmen yang dapat meningkatkan efisiensi kerja HRD, meminimalisir kesalahan HRDistrasi, memperluas jangkauan pelamar, serta memberikan kemudahan akses baik bagi pelamar maupun pihak perusahaan. Sistem ini diharapkan mampu menjadi solusi digital yang terintegrasi dalam mendukung proses rekrutmen karyawan yang lebih cepat, akurat, dan transparan di PT Jaya Masawan Putra Sejahtera.
PERANCANGAN SISTEM INFORMASI RENCANA KEBUTUHAN BARANG UNIT (RKBU) BERBASIS WEB PADA BADAN PERENCANAAN PEMBANGUNAN DAERAH (BAPPEDA) PROVINSI SUMATERA SELATAN Nurkhalizah, Nyimas Ghefira; K.Ghazali; Hendra Di Kesuma
Jurnal Ilmiah Informatika Global Vol. 16 No. 3: December 2025
Publisher : UNIVERSITAS INDO GLOBAL MANDIRI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36982/jiig.v16i3.6289

Abstract

Perencanaan kebutuhan barang pada Badan Perencanaan Pembangunan Daerah (Bappeda) Provinsi Sumatera Selatan sebelumnya dilakukan menggunakan aplikasi perkantoran seperti Microsoft Excel, sehingga proses pengusulan, pengolahan data, dan pembuatan laporan Rencana Kebutuhan Barang Unit (RKBU) menjadi tidak efisien serta berpotensi menimbulkan keterlambatan dan kesalahan input. Kondisi tersebut menuntut adanya sistem yang mampu meningkatkan efektivitas, akurasi, dan integrasi data. Penelitian ini menggunakan metode pengembangan perangkat lunak model Waterfall, yang meliputi tahap analisis kebutuhan, perancangan sistem, dan pembuatan prototipe antarmuka. Tahap perancangan menghasilkan use case diagram, activity diagram, class diagram, serta rancangan antarmuka sebagai output utama penelitian. Hasil penelitian ini berupa rancangan (design) sistem informasi RKBU berbasis web, yang mencakup fitur login, pengajuan barang, pengelolaan belanja, pengelolaan kegiatan, pengelolaan bidang, pengolahan dokumen RKBU, hingga validasi laporan. Penelitian ini tidak mencakup implementasi maupun pengujian sistem. Sistem yang dirancang diharapkan mampu meningkatkan efisiensi kerja, meminimalkan kesalahan manual, serta mendukung peningkatan kualitas perencanaan pembangunan daerah melalui pengelolaan data kebutuhan barang yang lebih terstruktur dan terintegrasi.
Optimalisasi Model Credit Scoring Menggunakan Algoritma Logistic Regression Dan Decision Tree Gald Teary, Muhammad
Jurnal Ilmiah Informatika Global Vol. 16 No. 3: December 2025
Publisher : UNIVERSITAS INDO GLOBAL MANDIRI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36982/jiig.v16i3.6511

Abstract

This research aims to evaluate and compare two popular machine learning algorithms, Logistic Regression and Decision Tree, in the context of credit scoring. The focus is on optimizing these models using techniques such as regularization, ensemble methods, and data balancing. The study emphasizes the challenges of data imbalance and multicollinearity in credit scoring, which can affect the accuracy of predictions. Logistic Regression, optimized with LASSO regularization, and Decision Tree, optimized with AdaBoost, were evaluated based on various performance metrics such as accuracy, precision, recall, F1-score, and ROC-AUC. The results indicate that Logistic Regression performed better in terms of accuracy, precision, and ROC-AUC, while Decision Tree with AdaBoost demonstrated superior recall, making it more effective in detecting high-risk borrowers. Additionally, the application of SMOTE (Synthetic Minority Over-sampling Technique) improved the models' ability to predict minority class outcomes, though it caused a slight reduction in precision for Logistic Regression. The findings suggest that Logistic Regression is ideal for institutions prioritizing model interpretability and stability, while Decision Tree with AdaBoost is better suited for those focusing on detecting at-risk borrowers in imbalanced datasets. This research contributes to the field of credit scoring by providing insights into the application of machine learning algorithms and optimization techniques in financial institutions.
Aplikasi Monitoring Aset Wisma Atlet Palembang Saputra, Agung; Di Kesuma, Hendra; Macellina, Dona
Jurnal Ilmiah Informatika Global Vol. 16 No. 3: December 2025
Publisher : UNIVERSITAS INDO GLOBAL MANDIRI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36982/jiig.v16i3.6649

Abstract

Monitoring aset merupakan serangkaian aktivitas yang dikaitkan dengan pengidentifikasian seluruh aset yang dimiliki. Kehadiran teknologi komputer dengan kekuatan prosesnya telah memungkinkan pengembangan sistem informasi manajemen berbasis komputer. Dengan memanfaatkan teknologi komputer, didapat manfaat berupa kemudahan menyimpan data, mengolah data, dan mengidentifikasi data. Wisma Atlet Palembang saat ini belum memiliki sistem yang terintegrasi dalam pengelolaan aset. Pengelolaan aset sudah dilakukan menggunakan komputer tetapi belum terkomputerisasi, sehingga sering terjadinya masalah seperti sulitnya melakukan pendataan aset itu baik, memonitoiring kondisi aset seperti jadwal pemeliharan dan perbaikan. Aplikasi Monitoring Aset Wisma Atlet Palembang ini bertujuan memberikan kemudahan dalam memonitoring aset serta menyusun laporan data aset. Hasil dari penelitian ini yaitu Aplikasi Monitoring Aset Wisma Atlet Palembang yang dibuat diharapkan nantinya memiliki kelebihan antaran lain memberikan kemudahan dalam memonitoring data aset. Selain itu sistem memiliki kemampuan seperti kecepatan, ketepatan dan keakuratan proses dalam mengelola data dan laporan
Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Karyawan Terbaik Menggunakan Metode MABAC pada PT. Adyawinsa Telecommunications & Electrical Hariyansa, Meru; Saluza, Imelda; Dhamayanti, Dhamayanti; Fadhiel Alie, Muhammad
Jurnal Ilmiah Informatika Global Vol. 16 No. 3: December 2025
Publisher : UNIVERSITAS INDO GLOBAL MANDIRI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36982/jiig.v16i3.6826

Abstract

Pemilihan karyawan terbaik di PT. Adyawinsa Telecommunications & Electrical selama ini dilakukan secara subjektif oleh manajer tanpa transparansi, sehingga berpotensi menimbulkan kecemburuan dan penurunan motivasi kerja. Penelitian ini bertujuan merancang sistem pendukung keputusan (SPK) untuk pemilihan karyawan terbaik menggunakan metode Multi-Attributive Border Approximation Area Comparison (MABAC) yang dikombinasikan dengan pengembangan perangkat lunak berbasis Agile. Sistem dirancang dengan lima kriteria: kemampuan bekerja, produktivitas, absensi, kedisiplinan, dan lama bekerja, dengan bobot ditentukan melalui wawancara dengan manajemen. Implementasi teknis dilakukan menggunakan framework Laravel, PHP, dan MySQL, serta antarmuka pengguna yang responsif. Pengujian sistem menggunakan metode black box testing menunjukkan bahwa seluruh fungsi sistem berjalan sesuai spesifikasi, dan hasil perhitungan MABAC menghasilkan rekomendasi karyawan terbaik yang objektif dan transparan. Sistem ini juga menyediakan fitur historis berbasis bulan dan tahun untuk pelacakan tren kinerja karyawan. Dengan demikian, penelitian ini tidak hanya menjawab kebutuhan praktis perusahaan dalam meningkatkan akuntabilitas proses seleksi, tetapi juga memperkaya penerapan metode MABAC dalam konteks manajemen sumber daya manusia di Indonesia.
Analisis Sentimen Rebranding Aplikasi Cici Menjadi Dola Pada Google Play Store Menggunakan Metode Indobert KHOLIK, ABDUL; Dzulfikar Fauzi, Muhammad; Di Kesuma, Hendra
Jurnal Ilmiah Informatika Global Vol. 16 No. 3: December 2025
Publisher : UNIVERSITAS INDO GLOBAL MANDIRI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36982/jiig.v16i3.6828

Abstract

Transisi identitas merek atau rebranding merupakan langkah strategis yang dapat mempengaruhi persepsi dan kepuasan pengguna secara signifikan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen pengguna Google Play Store terhadap rebranding aplikasi asisten AI "Cici" menjadi "Dola" menggunakan data komentar review aplikasi pada November 2025. Mengingat kompleksitas bahasa ulasan yang seringkali menggunakan bahasa tidak baku dan sarkasme, penelitian ini menerapkan model deep learning IndoBERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers untuk Bahasa Indonesia). Dataset penelitian terdiri dari 1.869 ulasan yang diklasifikasikan ke dalam tiga kategori: positif, netral, dan negatif. Metodologi penelitian meliputi scraping data, normalisasi teks, dan fine-tuning model IndoBERT base-p2. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model IndoBERT mencapai tingkat akurasi keseluruhan sebesar 0,88 dengan performa paling dominan pada sentimen positif (F1-score 0,93). Namun, model mengidentifikasi tantangan pada kelas negatif, di mana terdapat 119 ulasan negatif yang salah terdeteksi sebagai positif akibat adanya ambiguitas linguistik dan kerinduan pengguna terhadap identitas merek lama. Temuan ini menyimpulkan bahwa meskipun sebagian besar pengguna menerima identitas baru Dola, terdapat resistensi merek yang perlu dikelola melalui strategi edukasi fitur yang lebih baik.

Page 1 of 1 | Total Record : 7

 1 

Filter by Year

2025 2025


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 16 No. 3: December 2025 Vol. 16 No. 2: August 2025 Vol. 16 No. 1: April 2025 Vol. 15 No. 3: Desember 2024 Vol. 15 No. 2: Agustus 2024 Vol. 15 No. 1: April 2024 Vol. 14 No. 3 Vol. 14 No. 2 Vol. 14 No. 1 Vol. 13 No. 3 Vol 13, No 2 Vol 13, No 1 Vol 12, No 2 Vol 12, No 1 Vol 11, No 2 Vol 11, No 1 Vol 10, No 2 Vol 10, No 1 Vol 9, No 2 Vol 9, No 1 Vol 8, No 2 Vol 8, No 1 Vol 7, No 2 Vol 7, No 1 Vol 6, No 2 Vol 6, No 1 Vol 5, No 1 Vol 4, No 1 Vol 3, No 1 More Issue