cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Robi Yanto
Contact Email
wrtech30@gmail.com
Phone
-
Journal Mail Official
uppm@e-journal.stmik-bnj.ac.id
Editorial Address
-
Location
Kota lubuk linggau,
Sumatera selatan
INDONESIA
Jurnal Ilmiah Binary STMIK Bina Nusantara Jaya
Published by STMIK Bina Nusantara Jaya LubukLinggau
ISSN : 23391138     EISSN : 26572117     DOI : -
Core Subject : Science,
Computer Science & IT
Jurnal ini menghadirkan naskah-naskah kreatif dan inovatif di bidang Sistem Informasi, sistem Pendukung Keputusan, Data Mining, GIS, Mobile, Kecerdasan Buatan. Jurnal ini menerbitkan berbagai hasil penelitian (penelitian dasar dan terapan) serta kajian pada berbagai bidang ilmu. Media ini diperuntukkan secara luas kepada para peneliti di lembaga-lembaga penelitian dan perguruan tinggi bidang ilmu komputer.
Arjuna Subject : -
Articles 108 Documents
 7   8   9   10   11 
Model Pembelajaran Mendalam untuk Tugas NLP: Tinjauan Literatur Sistematis Pangestu Wonohardjo, Eduard
Jurnal Ilmiah Binary STMIK Bina Nusantara Jaya Vol 7 No 1 (2025): Jurnal Ilmiah Binary STMIK Bina Nusantara Jaya
Publisher : STMIK Bina Nusantara Jaya Lubuk Linggau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52303/jb.v7i1.157

Abstract

Dengan berkembangnya model pembelajaran mendalam, terjemahan mesin, yang melakukan tugas-tugas penting dalam pemrosesan bahasa alami, juga mengalami kemajuan yang signifikan. Sistem terjemahan mesin saraf yang menggunakan pendekatan jaringan saraf dalam telah melampaui metode statistik tradisional, terutama dengan munculnya arsitektur transformator dan mekanisme perhatian. Tinjauan literatur sistematis ini mengkaji perkembangan terkini dalam terjemahan mesin berbasis pembelajaran mendalam, dengan fokus pada model terlatih multibahasa, model Transformers, BERT, GPT, dan Seq2Seq selama lima tahun terakhir. Berurusan dengan bahasa yang miskin sumber daya, efisiensi pelatihan, dan kualitas terjemahan lintas domain disebut-sebut sebagai masalah utama dalam terjemahan mesin saraf. Dalam artikel ulasan ini, kami membahas kekurangannya. Selain itu, artikel ini juga menyoroti bagaimana model multibahasa dan tanpa pengawasan telah meningkatkan performa terjemahan mesin.
Animated Company Profile and Product Procedures Multimedia-Based PT. BPR Prasta Ketut Gus Oka Ciptahadi; I Kadek Sudirga Putra
Jurnal Ilmiah Binary STMIK Bina Nusantara Jaya Vol 7 No 1 (2025): Jurnal Ilmiah Binary STMIK Bina Nusantara Jaya
Publisher : STMIK Bina Nusantara Jaya Lubuk Linggau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52303/jb.v7i1.159

Abstract

Bank Perekonomian Rakyat Balaguna Prasta (BPR PRASTA) was established on January 3, 1994, by Anak Agung Oka Wisnu, S.E., a private entrepreneur from Klungkung and a former Branch Manager of a well-known Private National Commercial Bank at the time. With the rapid advancement of information technology, PT. BPR Prasta has utilized the sophistication of information technology to facilitate the socialization of the institution's profile and services, such as Prasta Aman, BPR Prasta Credit, Arisan Prasta, and Taplus Pendidikan. Based on an interview conducted, it was found that PT. BPR Prasta still uses written text or images to explain its products and company profile. Therefore, the institution hopes to provide socialization to customers through an offline application that presents an animated company profile and product instructions. Based on the results of Black Box Testing in terms of functionality, the application is working well. Additionally, the questionnaire results, after being summed, averaged, weighted, and multiplied by the number of questions, produced a score of 76.1%, which is categorized as good.
Menentukan Tingkat Kepastian Terkena Penyakit Typus Dengan Menerapkan Metode Certainty Factory Amalia, Veradilla; Etriyanti, Endang
Jurnal Ilmiah Binary STMIK Bina Nusantara Jaya Vol 7 No 1 (2025): Jurnal Ilmiah Binary STMIK Bina Nusantara Jaya
Publisher : STMIK Bina Nusantara Jaya Lubuk Linggau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52303/jb.v7i1.160

Abstract

Typhoid fever is a disease that can affect individuals across all age groups, from children and adolescents to adults. Due to its potential severity, heightened vigilance is necessary, as delayed treatment can lead to fatal outcomes. At Swasti Saba Community Health Center (Puskesmas Swasti Saba), there is currently only one physician responsible for managing typhoid cases, and the facility lacks technological tools to aid in diagnosing the disease. This limitation results in slower response times and less accurate data collection. To address these challenges, it is essential to develop an expert system that utilizes the Certainty Factor method for diagnosing typhoid fever. The objective of this study is to create such a system to determine the certainty level of typhoid fever diagnoses at Puskesmas Swasti Saba. By implementing this expert system, it is anticipated that the diagnostic process will be expedited and enhanced, thereby assisting the physician in making more accurate and timely decisions.
Analisis Sentimen Program Makan Bergizi Gratis Siswa SMAN 01 Manokwari dengan Naïve Bayes Nur Fauzi, Ridho; Wajo, Thoriq N.F; Firmansyah, Shafril Dwi; Harewan, Reason Dominik; Wijanarko, Iqbal Dwi
Jurnal Ilmiah Binary STMIK Bina Nusantara Jaya Lubuklinggau Vol 7 No 2 (2025): Jurnal Ilmiah Binary STMIK Bina Nusantara Jaya
Publisher : STMIK Bina Nusantara Jaya Lubuk Linggau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52303/jb.v7i2.161

Abstract

Abstract The research aims to analyze the sentiment of students at SMAN 01 Manokwari toward the effectiveness of the Nutritious Meal Program (MBG), using one of the classification methods, namely the Naïve Bayes method. A total of 252 data points were analyzed, originating from student opinions that had undergone manual labeling into three sentiment categories: positive, neutral, and negative. The data distribution showed that 74.2% of the comments were positive, 15.1% neutral, and 10.7% negative. The data was then split into 80% training data and 20% test data. Before classification, feature extraction was performed using the TF-IDF method. The classification results showed that the Naïve Bayes algorithm was able to classify the data with a fairly high accuracy of 86.27%. The highest precision was obtained in the positive class at 0.92. Likewise, the highest recall was also achieved in the positive class at 0.97. The highest F1-Score was also obtained in the positive class, reaching 0.95, and the AUC value reached 0.98, which falls into the category of excellent classification. Based on these results, it can be concluded that the majority of students gave positive responses to the Free Nutritious Meal Program, and the Naïve Bayes method is quite effective for sentiment analysis of student opinion data. Abstrak Penelitian bertujuan untuk menganalisis sentimen pada siswa SMAN 01 Manokwari terhadap efektivitas Program Makan Bergizi (MBG) pada siswa, dengan menggunakan salah satu metode klasifikasi yaitu metode Naïve Bayes. Jumlah Data yang telah dianalisis sebanyak 252 yang berasal dari pendapat para siswa yang telah melalui proses pelabelan manual menjadi tiga kategori sentimen, yaitu positif, netral, dan negatif. Distribusi pada data menunjukkan 74,2% komentar ber sentimen positif, 15,1% netral, dan 10,7% negatif. Data kemudian dibagi menjadi 80% data latih dan 20% data uji sebelum dilakukan pengekstrakan fitur pada data, maka fitur menggunakan metode TF-IDF. Hasil dari klasifikasikasi menunjukkan bahwa algoritma Naïve Bayes dapat mengklasifikasikan data dengan akurasi yang cukup besar 86,27%. Precision tertinggi yang telah diperoleh pada kelas positif sebesar 0,92. Sedangkan untuk recall tertinggi juga diperoleh pada kelas positif sebesar 0,97. Nilai F1-Score tertinggi juga didapatkan oleh data positif yang mana untuk kelas positif mencapai 0,95 dan nilai AUC sebesar 0,98 yang termasuk dalam kategori excellent classification. Berdasarkan hasil tersebut, dapat disimpulkan bahwa sebagian besar siswa memberikan tanggapan positif terhadap program Makan Bergizi Gratis, dan metode Naïve Bayes cukup efektif digunakan dalam analisis sentimen data pada pendapat siswa.
Penentuan Waktu Tempuh Terpendek Lokasi Dengan Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW jamu kuryanti, sandra
Jurnal Ilmiah Binary STMIK Bina Nusantara Jaya Lubuklinggau Vol 7 No 2 (2025): Jurnal Ilmiah Binary STMIK Bina Nusantara Jaya
Publisher : STMIK Bina Nusantara Jaya Lubuk Linggau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52303/jb.v7i2.162

Abstract

Penentuan waktu tempuh terpendek dari beberapa alternatif lokasi merupakan aspek penting dalam pengambilan keputusan, terutama dalam bidang transportasi, logistik, dan manajemen perjalanan. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan lokasi dengan waktu tempuh tercepat berdasarkan beberapa kriteria menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW). Kriteria yang digunakan meliputi jarak tempuh, kondisi jalan, kepadatan lalu lintas, dan jumlah persimpangan. Metode SAW digunakan karena mampu memberikan hasil pemeringkatan yang objektif melalui proses normalisasi dan pembobotan setiap kriteria. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode SAW dapat secara efektif mengidentifikasi alternatif lokasi dengan waktu tempuh paling optimal, dari tiga alternatif rute yang dianalisis (Rute A, Rute B, dan Rute C), Rute B (via jalan tol) terpilih sebagai rute dengan waktu tempuh terpendek, dengan nilai SAW tertinggi sebesar 0,8845. serta memberikan solusi yang sistematis dalam pengambilan keputusan multi-kriteria. Dengan demikian, metode ini dapat dijadikan acuan dalam perencanaan rute perjalanan atau distribusi barang yang lebih efisien.
Implementasi Sistem Reservasi Online Untuk Layanan Kesehatan Gigi Menggunakan Metode Agile Berbasis Website Suci Ramadhani
Jurnal Ilmiah Binary STMIK Bina Nusantara Jaya Lubuklinggau Vol 7 No 2 (2025): Jurnal Ilmiah Binary STMIK Bina Nusantara Jaya
Publisher : STMIK Bina Nusantara Jaya Lubuk Linggau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52303/jb.v7i2.163

Abstract

Kemajuan pesat teknologi informasi telah membawa manfaat besar bagi layanan kesehatan, termasuk layanan kesehatan gigi. Metode reservasi tradisional, yang mengharuskan pasien memesan janji temu langsung di klinik, sering kali tidak efisien dan memakan waktu. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan sistem reservasi online untuk layanan kesehatan gigi menggunakan metode pengembangan Agile berbasis platform website.Sistem ini dirancang agar pasien dapat memesan janji temu dari jarak jauh, melihat layanan yang tersedia, dan memilih waktu sesuai dengan jadwal operasional klinik. Metode Agile dipilih karena fleksibilitas dan kemampuannya dalam beradaptasi selama proses pengembangan.Sistem akhir mencakup fitur seperti daftar layanan, jadwal dokter, formulir pemesanan online, dan basis data reservasi. Pengujian sistem menunjukkan peningkatan efisiensi dalam pengelolaan janji temu serta pengurangan kesalahan pencatatan data secara manual.Implementasi sistem reservasi berbasis website ini mendukung modernisasi layanan kesehatan gigi dengan menyediakan layanan yang lebih cepat, lebih terstruktur, dan berfokus pada pasien.Inovasi ini berkontribusi terhadap transformasi digital di bidang kesehatan dengan mengintegrasikan teknologi ke dalam pelayanan, serta meningkatkan pengalaman pasien dan alur kerja klinik secara keseluruhan.
Penerapan Hidden Markov Model untuk Prediksi Pergerakan Harga Bitcoin Vincent; Putri Pratiwi, Mariska
Jurnal Ilmiah Binary STMIK Bina Nusantara Jaya Lubuklinggau Vol 7 No 2 (2025): Jurnal Ilmiah Binary STMIK Bina Nusantara Jaya
Publisher : STMIK Bina Nusantara Jaya Lubuk Linggau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52303/jb.v7i2.164

Abstract

Pergerakan harga Bitcoin yang sangat fluktuatif dan volatil telah menjadi tantangan bagi para investor dan peneliti dalam melakukan prediksi harga secara akurat. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan metode Hidden Markov Model (HMM) dalam menganalisis dan memprediksi pergerakan harga Bitcoin dengan pendekatan berbasis machine learning. Tujuan utama dari penelitian ini adalah untuk mengembangkan model prediksi yang mampu mengidentifikasi pola tersembunyi dalam data historis harga Bitcoin dan memberikan insight mengenai kondisi pasar, apakah sedang berada dalam tren naik (bullish), tren turun (bearish), atau stabil (sideways). Metode yang digunakan adalah unsupervised learning dengan pendekatan HMM berbasis Gaussian, menggunakan data harga penutupan (close), moving average (MA200), dan volume perdagangan Bitcoin dari tahun 2020 hingga 2025. Proses penelitian mencakup praproses data, ekstraksi fitur, pelatihan model HMM, dan visualisasi hasil berupa klasifikasi status pasar dan analisis transisi antar status. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model HMM berhasil mengelompokkan data ke dalam tiga status tersembunyi dengan interpretasi tren yang konsisten terhadap kondisi pasar aktual. Status sideways mendominasi sepanjang periode, diikuti oleh status bearish dan bullish. Durasi rata-rata masing-masing status menunjukkan bahwa bearish berlangsung lebih lama dibanding bullish, yang hanya muncul secara singkat. Analisis transisi antar status memperkuat pemahaman terhadap pergerakan pasar kripto. Kesimpulannya, metode HMM terbukti efektif untuk mengidentifikasi pola pergerakan harga Bitcoin dan dapat dijadikan dasar dalam pengembangan sistem prediksi dan peringatan dini di pasar aset digital.
Analisis Klasifikasi Kelayakan Masyarakat Penerima Bantuan BLT Dengan Metode NaiveBayes Berbasis Web Wau, Nike Kristiwilola; Putri Pratiwi, Mariska
Jurnal Ilmiah Binary STMIK Bina Nusantara Jaya Lubuklinggau Vol 7 No 2 (2025): Jurnal Ilmiah Binary STMIK Bina Nusantara Jaya
Publisher : STMIK Bina Nusantara Jaya Lubuk Linggau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52303/jb.v7i2.166

Abstract

Penyaluran Bantuan Langsung Tunai (BLT) di Indonesia sering mengalami masalah dalam hal akurasi sasaran penerima. Salah satu penyebab utamanya adalah proses pendataan dan klasifikasi yang masih dilakukan secara manual, sehingga menimbulkan potensi kesalahan dan keterlambatan. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengembangkan sistem berbasis web yang dapat membantu pemerintah desa dalam mengklasifikasikan kelayakan penerima BLT secara otomatis menggunakan metode Naïve Bayes. Sistem ini dibangun dengan fitur-fitur utama seperti manajemen data warga, klasifikasi berdasarkan atribut sosial ekonomi (pendapatan, jumlah anak usia sekolah, usia dini, ibu hamil, lansia, dan disabilitas), dan dasbor pemantauan bantuan. Untuk menguji efektivitas metode yang digunakan, dilakukan proses pelatihan model klasifikasi menggunakan aplikasi RapidMiner Studio pada 200 data warga. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa metode Naïve Bayes mampu mencapai tingkat akurasi sebesar 71,00%, yang menunjukkan kinerja yang cukup baik dalam mengklasifikasikan kategori KPM (Keluarga Penerima Manfaat). Dengan sistem ini, proses seleksi penerima bantuan menjadi lebih cepat, lebih transparan, dan lebih objektif.
Sistem Rekomendasi Penyewaan Rusunawa Dengan Metode Collaborative Filtering Aulia septiani; Putri Pratiwi, Mariska
Jurnal Ilmiah Binary STMIK Bina Nusantara Jaya Lubuklinggau Vol 7 No 2 (2025): Jurnal Ilmiah Binary STMIK Bina Nusantara Jaya
Publisher : STMIK Bina Nusantara Jaya Lubuk Linggau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52303/jb.v7i2.167

Abstract

Kepadatan penduduk yang tinggi memicu kebutuhan perumahan yang tinggi, sehingga pemerintah menyediakan Perumahan Sederhana Sewa (Rusunawa) bagi peserta Program Jaminan Sosial Ketenagakerjaan. Namun, pemanfaatan Rusunawa belum optimal karena proses seleksi perumahan yang manual, yang tidak mempertimbangkan preferensi individu calon penyewa, seperti harga, fasilitas, kebersihan, keamanan, dan jarak ke tempat kerja. Untuk mengatasi hambatan ini, penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem rekomendasi berbasis website dengan metode collaborative filtering, yang diharapkan dapat memberikan rekomendasi perumahan yang sesuai dengan kebutuhan calon penyewa. Metode collaborative filtering memanfaatkan data preferensi pengguna sebelumnya untuk memberikan rekomendasi berdasarkan kesamaan profil. Uji coba sistem menunjukkan bahwa teknik ini mampu meningkatkan efisiensi dan akurasi dalam menemukan perumahan yang sesuai. Diharapkan sistem ini dapat mendukung sektor perumahan yang lebih baik dan berkelanjutan di Kota Batam.
Implementasi Tools Aircrack-ng Untuk Menganalisis Keamanan Jaringan Wifi Menggunakan Kali linux Fadzri, Alief Achmad; Maslan, Andi
Jurnal Ilmiah Binary STMIK Bina Nusantara Jaya Lubuklinggau Vol 7 No 2 (2025): Jurnal Ilmiah Binary STMIK Bina Nusantara Jaya
Publisher : STMIK Bina Nusantara Jaya Lubuk Linggau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52303/jb.v7i2.169

Abstract

Kemajuan teknologi informasi dan komunikasi telah mendorong peningkatan penggunaan jaringan nirkabel (Wifi) karena fleksibilitas dan efisiensinya. Wifi banyak digunakan di rumah, kantor, dan institusi publik. Namun, kemudahan ini juga membawa kerentanan tinggi terhadap ancaman keamanan seperti sniffing, spoofing, brute force, dan man-in-the-middle. Ancaman ini diperparah oleh konfigurasi jaringan yang lemah dan rendahnya kesadaran pengguna. Penelitian ini bertujuan mengimplementasikan tool Aircrack-ng untuk menganalisis keamanan Wifi serta mengevaluasi efektivitasnya dalam mengidentifikasi celah keamanan. Pengujian dilakukan melalui tahapan scanning, capturing, deauthentication, dan cracking menggunakan Kali linux. Penelitian diterapkan pada jaringan Wifi di lingkungan PT Evergrown technology. Hasil menunjukkan bahwa Aircrack-ng efektif dalam mengidentifikasi kelemahan, terutama pada jaringan dengan enkripsi lemah dan kata sandi yang mudah ditebak. Data handshake yang diperoleh melalui serangan deauthentication berhasil digunakan dalam proses cracking. Temuan ini membuktikan bahwa jaringan Wifi tetap rentan tanpa pengaturan keamanan yang memadai. Sebagai upaya mitigasi, disarankan penggunaan kata sandi kuat, menonaktifkan WPS, memperbarui firmware secara berkala, dan menerapkan Mac filtering. Aircrack-ng terbukti berguna dalam pengujian penetrasi dan sebagai acuan peningkatan keamanan jaringan nirkabel.

Page 10 of 11 | Total Record : 108

 7   8   9   10   11 

Filter by Year

2019 2025


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 7 No 2 (2025): Jurnal Ilmiah Binary STMIK Bina Nusantara Jaya Vol 7 No 1 (2025): Jurnal Ilmiah Binary STMIK Bina Nusantara Jaya Vol 6 No 2 (2024): Jurnal Ilmiah Binary STMIK Bina Nusantara Jaya Vol 6 No 1 (2024): Jurnal Ilmiah Binary STMIK Bina Nusantara Jaya Vol 5 No 2 (2023): Jurnal Ilmiah Binary STMIK Bina Nusantara Jaya Vol 5 No 1 (2023): Jurnal Ilmiah Binary STMIK Bina Nusantara Jaya Vol 4 No 2 (2022): Jurnal Ilmiah Binary STMIK Bina Nusantara Jaya Vol 4 No 1 (2022): Jurnal Ilmiah Binary STMIK Bina Nusantara Jaya Vol 3 No 2 (2021): Jurnal Ilmiah Binary STMIK BNJ Lubuklinggau Vol 3 No 1 (2021): Jurnal Ilmiah Binary STMIK BNJ Lubuklinggau Vol 2 No 2 (2020): Jurnal Ilmiah Binary STMIK BNJ Lubuklinggau Vol 2 No 1 (2020): Jurnal Ilmiah Binary STMIK Bina Nusantara Jaya Vol 1 No 2 (2019): Jurnal Ilmiah Binary STMIK Bina Nusantara Jaya Vol 1, No 1 (2019): Jurnal Ilmiah Binary STMIK Bina Nusantara Jaya Vol 1 No 1 (2019): Jurnal Ilmiah Binary STMIK Bina Nusantara Jaya More Issue