cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Basri
Contact Email
unasman.lppm@gmail.com
Phone
-
Journal Mail Official
jurnalilmiahilmukomputer@gmail.com
Editorial Address
-
Location
Kab. polewali mandar,
Sulawesi barat
INDONESIA
Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer Fakultas Ilmu Komputer Universitas Al Asyariah Mandar
Published by Universitas Al Asyariah Mandar
ISSN : 2442451X     EISSN : 25033832     DOI : -
Core Subject : Science,
Computer Science & IT
Computer Science Scientific Journal is published 2 (two) times in a year with the frequency of publication every 6 months in March and September. This journal contains research articles, scientific studies and social services related to Computer Science.
Arjuna Subject : -
Articles 8 Documents
 1 
Search results for , issue "Vol 10 No 2 (2024): Edisi September" : 8 Documents clear
Analisis Pengaruh AI : Perubahan Tingkat Kemalasan Mahasiswa di Kota Batam Andini, Muthia; Felicia Diana Rose; Joanntika Lewis; Juan Reza Rizkilmy; Desi Renata Sinurat
JURNAL ILMU KOMPUTER Vol 10 No 2 (2024): Edisi September
Publisher : LPPM Universitas Al Asyariah Mandar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35329/jiik.v10i2.305

Abstract

Perkembangan teknologi ChatGPT oleh OpenAI telah membawa perubahan signifikan di bidang pendidikan. Meskipun pada awalnya diterima dengan baik karena kemudahan penggunaannya dan kontribusinya dalam memfasilitasi mahasiswa menyelesaikan tugas, namun dampak ChatGPT terhadap tingkat kemalasan mahasiswa dalam berpikir perlu menjadi perhatian. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis secara menyeluruh berbagai dampak ChatGPT terhadap berbagai aspek. Penelitian ini berupaya mengeksplorasi bagaimana teknologi ini mempengaruhi proses pembelajaran, hasil pendidikan, dan interaksi dalam lingkungan pendidikan.. Dengan melakukan pendekatan kuantitatif melalui analisis data menggunakan teknik regresi, penelitian ini melibatkan pengisian kuesioner oleh 413 mahasiswa dari berbagai universitas di Kota Batam melalui Google Forms, yang kemudian disebarkan melalui media sosial seperti WhatsApp dan Telegram. Penelitian ini juga mengungkapkan adanya keterkaitan yang cukup signifikan antara penggunaan ChatGPT dan tingkat kemalasan mahasiswa. Hasil penelitian menunjukkan bahwa mahasiswa yang sering menggunakan ChatGPT dalam mengerjakan tugasnya cenderung memiliki tingkat kemalasan yang lebih tinggi jika dibandingkan dengan mahasiswa yang jarang bergantung pada ChatGPT. Temuan ini mendukung hipotesis bahwa penggunaan ChatGPT cenderung mengarah pada peningkatan tingkat kemalasan dalam mengerjakan tugas. Oleh karena itu, implikasi dari penelitian ini menekankan perlunya peninjauan ulang dalam penggunaan ChatGPT dalam konteks pendidikan, dengan menekankan pentingnya pengembangan kemandirian dan pemikiran kritis di antara mahasiswa.
Sistem Penggunaan Air Bersih Ke Rumah Masyarakat Berbasis Internet of Things (IoT) Swarno, Sugen; Qashlim, Akhmad; Rahman, Ariastuti
JURNAL ILMU KOMPUTER Vol 10 No 2 (2024): Edisi September
Publisher : LPPM Universitas Al Asyariah Mandar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35329/jiik.v10i2.306

Abstract

The uncontrolled distribution of clean water to people's homes can lead to excessive use by some communities, resulting in the local government often checking directly at each house. This makes officers very overwhelmed every time they check the location, because there is no data or records that can be used as evidence to find out how much water is used by each community's house. So one solution that can be done by keeping up with the times is to create a system that can control the use of clean water. The desired result is to make it easier for the government to check the use of clean water only by using tools commonly used in everyday life such as smartphones or laptops.
IMPELEMENTASI ESTIMASI PRODUKSI CENGKEH MENGGUNAKAN METODE REGRESI LINEAR BERGANDA DI KABUPATEN SERAM BAGIAN BARAT Rahman, Abd; A. Sumardin; Nur Filda Yani Sitania; Kamaruddin
JURNAL ILMU KOMPUTER Vol 10 No 2 (2024): Edisi September
Publisher : LPPM Universitas Al Asyariah Mandar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35329/jiik.v10i2.309

Abstract

Permasalahan yang terjadi adalah produksi cengkeh yang setiap tahun berfluktuasi sangat berdampak bagi masyarakat yang profesi utamanya adalah bertani cengkeh. Maka dari itu dibutuhkan sebuah analisis yang dapat memprediksikan hasil produksi cengkeh. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksikan hasil produksi periode berikutnya dengan mempertimbangkan beberapa faktor yang dapat mempengaruhi hasil produksi yang berupa curah hujan, luas panen dan tenaga kerja. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Regresi Linier Berganda. Hasil penelitian ini menunjukan bahwa sistem prediksi hasil produksi cengkeh menggunakan metode regresi linier berganda memperoleh Hasil pengujian MAPE dengan memperhitungkan 3 variabel sebesar 14,7% masuk dalam kategori baik dan berdasarkan hasil kuesioner diperoleh hasil dengan presentasi 87,51%. masuk pada kategori layak.
ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KEPERCAYAAN DALAM MENGGUNAKAN E-COMMERCE SHOPEE DI MAJENE SULAWESI BARAT Lestari, Ayu; Sfenrianto
JURNAL ILMU KOMPUTER Vol 10 No 2 (2024): Edisi September
Publisher : LPPM Universitas Al Asyariah Mandar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35329/jiik.v10i2.319

Abstract

Maraknya kasus penipuan belanja online membuat sebagian masyarakat khususnya di daerah Majene, Sulawesi Barat takut untuk melakukan transaksi secara online. Masyarakat cenderung berbelanja langsung di pasar, atau mereka memesan barang di penjual yang mereka kenal baik. Kepercayaan konsumen terhadap suatu produk atau jasa dipengaruhi oleh banyak hal terkait produk tersebut diantaranya manfaat, harga, merk, dan lain-lain. Kepercayaan konsumen pada e-commerce atau juga online trust dipengaruhi ketika melakukan transaksi barang atau jasa yang diinginkan sesuai dengan yang diharapkan. Penelitian ini menggunakan metode kuesioner dan mengambil sample sebanyak 150 responden. Penelitian ini menggunakan SmartPls untuk menghitung allgoritma dari 150 responden dan mempunyai 5 hipotesis. Dari kelima hipotesis tersebut ada 2 hipotesis yang diterima yaitu E-Commerce Knowledge dan Perceived Risk. Untuk penelitian lebih lanjut dengan model penelitian ini diharapkan diuji ke daerah lain dan jumlah responden diperbanyak.
PENERAPAN ALGORITMA NAIVE BAYES BERBASIS FORWARD SELECTION UNTUK MEMPREDIKSI PENJUALAN MOBIL BEKAS annur, haditsah; Moh.Efendi Lasulika
JURNAL ILMU KOMPUTER Vol 10 No 2 (2024): Edisi September
Publisher : LPPM Universitas Al Asyariah Mandar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35329/jiik.v10i2.320

Abstract

Cars are one of the vehicles that are the daily needs of the people, not only the use of new cars is in demand, but now used cars are also in great demand because the quality of used cars is still good and the many types of used cars are sold in the market. The aim of the researchers is to increase public interest in switching to buying used cars. This study uses data mining methods, one of which is prediction using the Naive Bayes algorithm as an algorithm that uses probabilistic and statistical methods to predict the future, besides that the data is also processed using forward selection feature selection which aims to reduce the level of complexity of a classification algorithm while increasing accuracy. The research data used were 2318 records, in this study an experiment was carried out with the accuracy results obtained using split validation on the naive Bayes algorithm of 96.98% and then another experiment was carried out to obtain accurate results using split validation on the naive bayes algorithm based on forward selection of 97.82 %. Thus the naive Bayes algorithm based on forward selection is suitable for predicting, as well as being used for handling in the future that there are still many used cars that are of interest to the public..
PREDIKSI KELULUSAN TEPAT WAKTU MAHASISWA DENGAN METODE NAÏVE BAYES : (Studi Kasus Fakultas Ilmu Komputer Universitas Al Asyariah Mandar) Muslihan, Muslihan; khairat, Ul; arda, arwansyah
JURNAL ILMU KOMPUTER Vol 10 No 2 (2024): Edisi September
Publisher : LPPM Universitas Al Asyariah Mandar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35329/jiik.v10i2.316

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi kelulusan tepat waktu mahasiswa menggunakan metode Naïve Bayes. Sistem yang dikembangkan akan mengklasifikasikan kelulusan mahasiswa dengan mengevaluasi kinerja mereka pada tahun pertama dan kedua. Data mahasiswa yang dianalisis mencakup atribut Program Studi, gender, Indeks Prestasi Semester (IPS) Semester 1-5, Indeks Prestasi Kumulatif (IPK) Semester 5, dan usia. Data ini dikumpulkan, dibersihkan, dan dianalisis menggunakan algoritma Naïve Bayes yang diimplementasikan di platform Google Colaboratory. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode Naïve Bayes memiliki kemampuan yang baik dalam memprediksi kelulusan tepat waktu mahasiswa dengan tingkat akurasi keseluruhan sebesar 83%. Model ini menunjukkan nilai precision 1.00, recall 0.75, dan F1-score 0.86 untuk kelas "Tidak Lulus Tepat Waktu". Untuk kelas "Lulus Tepat Waktu", model memiliki nilai precision 0.67, recall 1.00, dan F1-score 0.80. Secara keseluruhan, rata-rata makro (macro avg) menunjukkan precision 0.83, recall 0.88, dan F1-score 0.83, sementara rata-rata tertimbang (weighted avg) menunjukkan precision 0.89, recall 0.83, dan F1-score 0.84. Temuan ini menunjukkan bahwa metode Naïve Bayes dapat dijadikan alat bantu yang efektif bagi perguruan tinggi dalam memantau dan meningkatkan kelulusan tepat waktu mahasiswa.
PEMETAAN ZONA PENANGKAPAN IKAN LAUT MENGGUNAKAN CITRA AQUA MODIS Rahman, Ariastuti; Qashlim, Akhmad; Rozayid, Dawud
JURNAL ILMU KOMPUTER Vol 10 No 2 (2024): Edisi September
Publisher : LPPM Universitas Al Asyariah Mandar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35329/jiik.v10i2.372

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi pemetaan zona daerah penangkapan ikan berdasarkan data suhu permukaan laut, klorofil-a, dan kecepatan angin, komposisi hasil tangkapan target spesies berdasarkan time series bulanan dan komposisi hasil tangkapan target spesies berdasarkan jarak dan kedalaman perairan, lokasi penelitian di kepualauan mandar. Data dipetakan menggunakan olah data dari Seadas, yang di peroleh dari data web ECMWS. Penelitian bertujuan untuk mengidentifikasi, pemetaan zona daerah penangkapan ikan, komposisi hasil tangkapan berdasarkan musim jarak dan kedalaman perairan. Hasil analisis menemukan bahwa zona penampangkapan ikan terbentuk oleh adanya pengaruh pertemuan antara klorifl-a dan suhu permukaan laut, dan juga kecepatan angin yang dapat mempengaruhi nilai dari klorofil-a dan suhu permukaan laut. zona Daerah Penangkapan Ikan pada sistem memperlihatkan titik penangkapan berada pada perairan kepulauan mandar. Klorofil-a di gambarkan dengan garis counter coklat dan suhu permukaan laut di gambarkan dengan warna merah yang di mana zona tersebut memiliki nilai suhu permukaan laut yang tinggi.
Perancangan Dan Implementasi Sistem Informasi Monitoring Respon Netizen Terhadap Universitas Al Asyariah Mandar Berbasis Web Mardin, Aslam; Muslihan, Muslihan; Syarli, Syarli
JURNAL ILMU KOMPUTER Vol 10 No 2 (2024): Edisi September
Publisher : LPPM Universitas Al Asyariah Mandar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35329/jiik.v10i2.379

Abstract

Media sosial menjadi sarana bagi masyarakat untuk menyampaikan pendapat dan memberikan penilaian terhadap berbagai isu, termasuk terhadap institusi tertentu. Banyaknya respon dan opini yang tersebar di media sosial menyebabkan proses pemantauan secara manual menjadi sulit dilakukan. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun Sistem Informasi Monitoring Respon Netizen Berbasis Web guna mengetahui penilaian netizen berdasarkan kata kunci tertentu. Metode penelitian yang digunakan adalah metode Waterfall yang meliputi tahapan analisis kebutuhan, perancangan sistem, implementasi, dan pengujian. Sistem dikembangkan menggunakan bahasa pemrograman PHP dan memanfaatkan API Twitter sebagai sumber pengambilan data. Data tweet dikumpulkan berdasarkan kata kunci “UNASMAN”, “Sulbar”, dan “Polewali”, kemudian dianalisis untuk mengelompokkan respon netizen ke dalam kategori positif, netral, dan negatif. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem yang dikembangkan berhasil terhubung dengan API Twitter dan mampu menampilkan informasi tweet berdasarkan kata kunci secara terstruktur melalui media web. Sistem ini dapat membantu pengguna dalam memantau respon netizen serta menjadi bahan evaluasi dan pendukung pengambilan keputusan.

Page 1 of 1 | Total Record : 8

 1 

Filter by Year

2024 2024


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 11 No 2 (2025): Edisi September Vol 11 No 1 (2025): Edisi April Vol 10 No 2 (2024): Edisi September Vol 10 No 1 (2024): Edisi April Vol 9 No 2 (2023): Edisi September Vol 9 No 1 (2023): Edisi April Vol 8 No 2 (2022): Edisi September Vol 8 No 1 (2022): Edisi April Vol 7 No 2 (2021): Edisi September Vol 7 No 1 (2021): Edisi April Vol 6 No 2 (2020): Edisi September Vol 6 No 1 (2020): Edisi April Vol 5 No 2 (2019): Edisi September Vol 5 No 1 (2019): Edisi April Vol 4 No 2 (2018): Edisi September Vol 4 No 1 (2018): Edisi April Vol 3 No 2 (2017): Edisi September Vol 3 No 1 (2017): Edisi April Vol 2 No 2 (2016): Edisi September Vol 2 No 1 (2016): Edisi April Vol 1 No 2 (2015): Edisi Nopember Vol 1 No 1 (2015): Edisi Maret More Issue