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 119 Documents
 8   9   10   11   12 
Rancang Bangun Sistem Parkir Dengan Fingerprint Menggunakan Raspberry PI Chandra, Edwin; Putri Pratiwi, Mariska
Jurnal Ilmiah Binary STMIK Bina Nusantara Jaya Lubuklinggau Vol 8 No 1 (2026): 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.v8i1.202

Abstract

This research presents the design and implementation of a Smart Parking System that integrates biometric authentication, license plate recognition, and dynamic tariff computation to enhance security and operational efficiency in urban parking environments. The system is developed using modular Python architecture and deployed on a Raspberry Pi platform, incorporating hardware components such as fingerprint sensors, cameras, infrared detectors, and servo motors. A graphical user interface (GUI), built with Tkinter, provides real-time updates on hardware status, captured images, and fee calculations based on a tiered pricing model (Rp 4000 base fee plus Rp 2000 per hour, capped at Rp 30,000). Dual authentication at entry and exit points ensures secure access control, while automated gate operation and ultrasonic clearance detection streamline traffic flow. The system supports structured CSV logging with weekly data rollovers to facilitate traceability and long-term monitoring. Experimental results demonstrate the system’s reliability, scalability, and maintainability, indicating its potential for deployment in smart city infrastructure and automated parking management.
Perancangan Aplikasi Administrasi RT Berbasis Android Menggunakan Framework Laravel dan Metode Scrum Syah Fitrah, Achmad Aidil; Putri Pratiwi, Mariska
Jurnal Ilmiah Binary STMIK Bina Nusantara Jaya Lubuklinggau Vol 8 No 1 (2026): 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.v8i1.203

Abstract

Sebagian besar administrasi di lingkungan Rukun Tetangga seperti pendataan warga, pembuatan surat pengantar, hingga pengelolaan kegiatan dan iuran masih dilakukan secara manual. Berbagai masalah yang sering muncul selama proses manual tersebut, yaitu data yang tidak terorganisir, kesulitan dalam pencarian dan rekapitulasi data, keterlambatan layanan, serta minimnya transparasi. Tujuan dari penelitian ini adalah merancang aplikasi administrasi RT berbasis android yang akan membantu warga dan pengurus dalam aktivitas layanan administrasi dengan lebih cepat dan efektif. Perancangan sistem ini menggunakan metode scrum sebagai pendekatan perancangan perangkat lunak yang bersifat iteratif, sehingga menjangkau perbaikan dan evaluasi secara terus-menerus. Aplikasi dirancang menggunakan framework Laravel sebagai back-end yang menyediakan layanan API, sementara front-end dirancang menggunakan platform Android. Fitur utaman dalam sistem ini yaitu manejemen data warga, pembuatan surat pengantar, pengelolaan iuran, jadwal kegiatan, pengaduan warga, peminjaman inventaris, pencatatan keuangan, pengiriman pengingat melalui WhatsApp, dan pencatatan absensi kegiatan menggunakan QR Code. Proses pengujian dilakukan menggunakan metode Blackbox dan UAT, untuk memastikan bahwa setiap fitur berjalan sesuai dengan fungsinya. Hasil implementasi menunjukan aplikasi mempermudah proses administrasi dengan menyediakan pengelolaan data yang lebih akurat, dan dokumentasi yang lebih rapi. Aplikasi ini memungkinkan pengurus untuk melakukan tugas administratif dengan lebih efisien, sementara warga mendapatkan layanan yang lebih jelas dan praktis.
Rancang Bangun Aplikasi Web Sewa Kost Dengan Metode Rapid Application Development lim, Willian NG; Putri Pratiwi, Mariska
Jurnal Ilmiah Binary STMIK Bina Nusantara Jaya Lubuklinggau Vol 8 No 1 (2026): 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.v8i1.205

Abstract

Digitalisasi dalam pengelolaan kost semakin diperlukan untuk menyediakan layanan yang cepat, akurat, dan mudah diakses. Proses manual seperti pencatatan penyewa, pengelolaan pembayaran, dan pengecekan ketersediaan kamar sering menimbulkan keterlambatan informasi serta ketidakefisienan. Penelitian ini mengembangkan aplikasi web sewa kost menggunakan metode Rapid Application Development (RAD), yang memungkinkan proses pengembangan berjalan lebih cepat melalui tahapan iteratif dan penyesuaian langsung bersama pengguna. Sistem dirancang agar calon penyewa dapat memperoleh informasi kamar secara real-time dan melakukan pemesanan dengan lebih praktis, sementara pemilik kost memiliki platform yang lebih terstruktur untuk mengelola data dan transaksi. Hasil implementasi menunjukkan peningkatan efisiensi dalam pengelolaan informasi dan penurunan kesalahan yang umumnya muncul pada proses manual. Pengujian juga memperlihatkan bahwa pendekatan RAD memudahkan perbaikan sistem secara berkelanjutan sehingga aplikasi yang dihasilkan lebih responsif, efektif, dan sesuai dengan kebutuhan operasional. Pengembangan aplikasi ini mendukung modernisasi layanan kost dengan menghadirkan sistem yang lebih terintegrasi dan mudah digunakan.
Analisis Sentimen Ulasan Pengguna Aplikasi Threads Menggunakan Pendekatan Long Short-Term Memory Hutapea, febri yanti; fauzi, rahmat
Jurnal Ilmiah Binary STMIK Bina Nusantara Jaya Lubuklinggau Vol 8 No 1 (2026): 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.v8i1.209

Abstract

Aplikasi Threads merupakan platform media sosial yang memiliki banyak ulasan pengguna di Google Play Store, yang mencerminkan berbagai opini dan pengalaman pengguna. Namun, besarnya jumlah data serta penggunaan bahasa tidak baku dan variasi ekspresi sentimen membuat analisis manual menjadi kurang efisien dan objektif, sehingga diperlukan pendekatan berbasis pembelajaran mesin untuk melakukan analisis secara otomatis. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan analisis sentimen terhadap ulasan pengguna aplikasi Threads di GooglePlay Store menggunakan algoritma Long Short-Term Memory (LSTM). Data ulasan dikumpulkan dan diproses melalui tahapan pra-pemrosesan teks. Analisis sentimen yang dilakukan pada penelitian ini menggunakan 5.000 data ulasan dengan pembagian 79,98% sebagai data training dan 20,02% sebagai data testing. Model LSTM yang dikembangkan dilatih untuk mengklasifikasikan sentimen ulasan ke dalam tiga kategori, yaitu negatif, netral, dan positif. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model LSTM mampu mencapai tingkat akurasi sebesar 86,20%. Hasil penelitian ini diharapkan dapat memberikan gambaran sentimen pengguna terhadap aplikasi Threads serta menjadi bahan evaluasi bagi pengembang dalam meningkatkan kualitas dan pengalaman pengguna aplikasi.
Animasi 2D Sejarah Perjuangan Rakyat Bali pada Perang Puputan Badung Ciptahadi, Ketut Gus Oka; Narendra Darma, I Putu Arista; Setasih, Ni Wayan
Jurnal Ilmiah Binary STMIK Bina Nusantara Jaya Lubuklinggau Vol 8 No 1 (2026): 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.v8i1.214

Abstract

The Puputan Badung event of 1906 is one of the most heroic moments in the history of the Balinese people's struggle against Dutch colonialism. However, the lack of accessible information sources and the absence of engaging visual media have made this story less known among the younger generation. This study aims to visualize the story of the Balinese people's struggle in the form of 2D animation as an engaging, easy-to-understand, and widely accessible historical learning medium through a website. The method used in this research is MDLC (Multimedia Development Life Cycle), which consists of six stages: concept, design, material collecting, assembly, testing, and distribution. The result of this research is an animated video with a duration of 11 minutes and 55 seconds, distributed through digital platforms and a specially designed website. Evaluation was conducted using black box testing for the website and a Likert scale questionnaire for the animation, targeting high school/vocational school students as the main audience, and achieved a score of 83.89%, which falls into the “very good” category. Based on the test results, this media is considered effective in delivering historical information and in increasing young people's interest in Bali’s local history. Keywords: Puputan Badung, 2D Animation, Balinese History, MDLC, Learning Media
Analisis Sentimen Pengguna X Terhadap Live Streaming Marapthon AAA Clan Menggunakan Naïve Bayes Yohanis, Hezron Christi; Christhian Sanda Tanan; Otto Pasorong; Beltsazar Kevin
Jurnal Ilmiah Binary STMIK Bina Nusantara Jaya Lubuklinggau Vol 8 No 1 (2026): 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.v8i1.216

Abstract

Abstract Marapthon is a live streaming phenomenon with a Subathon format that runs for several days, where the duration of the stream is determined by the amount of audience donations. This phenomenon has been growing and attracts high levels of interaction between streamers and viewers, leading to various X user opinions, both positive and negative. This study aims to analyze user sentiment toward Marapthon live streaming on the social media platform X using the Naïve Bayes method. The data were collected through a Web Scraping technique, resulting in 1,695 tweets. The collected data then underwent several stages, including preprocessing, data labeling, data splitting, feature weighting using TF-IDF, and classification using the Naïve Bayes algorithm. The results show that there are 673 positive sentiment data and 1,016 negative sentiment data. The model evaluation achieved an accuracy of 71.89%, indicating that the model has fairly good performance in classifying X user sentiment. Overall, the findings indicate that user sentiment toward the third season of Marapthon live streaming tends to be negative, although a considerable number of users still express positive opinions.
Analisis Sentimen Produk Kosmetik Menggunakan Naive Bayes dan SVM Mirino, elisabeth Jesica; Aya, Rambu; Niaviyane, Agnes; Raku, Olivia
Jurnal Ilmiah Binary STMIK Bina Nusantara Jaya Lubuklinggau Vol 8 No 1 (2026): 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.v8i1.217

Abstract

Perkembangan e-commerce di indonesia mendorong meningkatnya transaksi penjualan produk kosmetik secara daring. Ulasan konsumen yang ditinggalkan pada platform e-commerce menjadi sumber informasi penting dalam pengambilan keputusan pembelian. Namun, volume ulasan yang sangat besar membuat analisis secara manual menjadi tidak efisien. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen ulasan konsumen terhadap produk kosmetik di e-commerce menggunakan algoritma Naive Bayes dan Support Vector Machine (SVM), serta membandingkan performa kedua algoritma. Dataset sentimen diperoleh dari kaggle.com dengan total masing-masing kelas berjumlah 200 sampel(total 600 data), yang setelah di preprocessing teks tersisa 599 data valid untuk proses klasifikasi menggunakan algoritma Naive Bayes dan SVM. Preprocessing teks meliputi case folding, cleaning, tokenisasi, dan penghapusan stopword. Ekstraksi fitur dilakukan menggunakan TF-IDF dengan pembagian data 80% training dan 20% testing. Hasil penelitian menunjukan bahwa algoritma Naive Bayes memperoleh akurasi 62,50% dengan F1-Score 62,80%, sedangkan SVM (kernel RBF) memperoleh akurasi 60,00% dengan F1-Score 60,00%. Naive Bayes mengungguli SVM pada seluruh matrik evaluasi dalam klasifikasi sentimen ulasan produk kosmetik berbahasa indonesia.
Perbandingan Kinerja Algoritma Apriori dan FP-Growth pada Pola Pembelian Konsumen Shidiq, Miqdad Nur; Marin, R.A Jaffray; Wijayanto, Agung A; Simangunsong, Nelvan
Jurnal Ilmiah Binary STMIK Bina Nusantara Jaya Lubuklinggau Vol 8 No 1 (2026): 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.v8i1.218

Abstract

The development of the retail sector generates a vast amount of transaction data, requiring effective processing methods to understand consumer behavior. This study aims to compare the performance of two popular Association Rule Mining algorithms, namely Apriori and Frequent Pattern Growth (FP-Growth), in extracting purchase patterns using the Market Basket Analysis (MBA) method. The data used is the secondary dataset Market Basket Optimization from Kaggle, which consists of 7,501 transactions. The research method includes stages of data preprocessing, application of one-hot encoding, and implementation of the algorithm using the Mlxtend library in Python with minimum support parameter of 0.01 and minimum confidence of 0.3. The research results show that both algorithms produce an identical number of association rules, namely 63 rules, which validates their accuracy. However, in terms of computational efficiency, FP-Growth shows a significant advantage with an execution time of 0.1547 seconds, approximately 3.7 times faster than Apriori, which takes 0.5731 seconds. The strongest association pattern was found in the relationship between Herb and Pepper and Ground Beef with a lift ratio of 3.29. The conclusion of this study is that FP-Growth is more recommended for large-scale retail data analysis due to its better procedural efficiency without compromising the quality of the generated data.
Evaluasi Efisiensi Sumber Daya pada Proses Prompting AI Berdasarkan Konsep Green Computing Armeidi, Bagus Aufa Ariq; Pramudya, M. Krisna
Jurnal Ilmiah Binary STMIK Bina Nusantara Jaya Lubuklinggau Vol 8 No 1 (2026): 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.v8i1.221

Abstract

The rapid advancement of artificial intelligence (AI) technology has triggered a significant surge in computational resource consumption, particularly in the inference phase driven by text prompting. This study aims to evaluate the resource efficiency of various AI prompting techniques based on Green Computing principles, which emphasize minimizing energy consumption and maximizing the computational sustainability of digital systems. The research employs a qualitative descriptive literature review method, collecting data from 15 scientific publications sourced from Google Scholar, IEEE Xplore, and Semantic Scholar databases, covering the period 2020–2025. The analysis demonstrates that prompting technique selection directly influences token count, response latency, and energy consumption. Zero-shot prompting exhibits the lowest energy footprint (0.38 mWh per query) while Chain-of-Thought and ReAct prompting, although yielding higher accuracy (91–93%), consume up to five times more energy. The findings indicate that applying prompt compression, context pruning, and model-right-sizing strategies, aligned with Green Computing principles can reduce energy usage by 40–60% without substantially sacrificing output quality. This research contributes a practical framework for designing energy-aware AI prompting strategies suitable for sustainable computing environments.

Page 12 of 12 | Total Record : 119

 8   9   10   11   12 

Filter by Year

2019 2026


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 8 No 1 (2026): Jurnal Ilmiah Binary STMIK Bina Nusantara Jaya 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