cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Bahar
Contact Email
bahararahman@gmail.com
Phone
-
Journal Mail Official
puslit.stmikbjb@gmail.com
Editorial Address
-
Location
Kota banjarmasin,
Kalimantan selatan
INDONESIA
Progresif: Jurnal Ilmiah Komputer
Published by Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Banjarbaru
ISSN : 02163284     EISSN : 26850877     DOI : -
Core Subject : Science, Engineering,
Computer Science & IT Control & Systems Engineering
Progresif: Jurnal Ilmiah Komputer adalah Jurnal Ilmiah bidang Komputer yang diterbitkan secara periodik dua nomor dalam satu tahun, yaitu pada bulan Februari dan Agustus. Redaksi Progresif: Jurnal Ilmiah Komputer menerima Artikel hasil penelitian atau atau artikel konseptual bidang Komputer.
Arjuna Subject : -
Articles 47 Documents
 1   2   3   4   5 
Search results for , issue "Vol 19, No 2: Agustus 2023" : 47 Documents clear
Implementasi Metode K-Means Clustering untuk Identifikasi Buah Kelapa Sawit Berdasarkan Tingkat Kematangan Yuliana, Yuliana; Bachtiar, Lukman
Progresif: Jurnal Ilmiah Komputer Vol 19, No 2: Agustus 2023
Publisher : STMIK Banjarbaru

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35889/progresif.v19i2.1346

Abstract

To get quality palm oil results, it really depends on the level of maturity. To find out what percentage of oil palm fruit is ripe and not at PT. Wilmar Pangkalanbun is quite difficult to calculate manually. So it is necessary to carry out a system process that can help to group the percentage levels of oil palm fruit based on maturity level. Grouping is carried out by implementing K-Means Clustering assisted by the RapidMiner application. This provides understanding to the company PT. Wilmar Pangkalanbun regarding the percentage of mature harvests in February 2023. By knowing this information, companies can manage more effectively to maximize their harvests. This research involved the formation of two clusters, namely cluster 0 (representation of the ripe fruit group) with a total of 407 items and cluster 1 (representation of the immature fruit group) with a total of 141 items. This cluster reflects differences in the maturity level of palm fruit. The centroid point results show that the high maturity cluster data is centered at 83,111, and the low maturity cluster data is centered at 75,411.Keywords: Data Mining; Clustering; K-Means; Palm oil; Rapid Miner AbstrakUntuk mendapatkan hasil minyak sawit yang berkualitas itu sangat bergantung pada tingkat kematangannya. Untuk mengetahui berapa persenkah buah kelapa sawit yang matang dan tidak pada PT. Wilmar Pangkalanbun cukup kesulitan jika dihitung secara manual. Sehingga perlu dilakukan suatu proses sistem yang bisa membantu untuk mengelompokkan tingkat persentase buah kelapa sawit berdasarkan tingkat kematangan. Pengelompokkan dilakukan dengan mengimplementasikan K-Means Clustering dibantu aplikasi RapidMiner, Hal ini memberikan pemahaman kepada pihak perusahaan PT. Wilmar Pangkalanbun mengenai persentase hasil panen yang matang pada bulan Februari 2023. Dengan mengetahui informasi ini, perusahaan dapat mengelola lebih efektif lagi untuk memaksimalkan hasil panen mereka. Penelitian ini melibatkan pembentukan dua klaster, yaitu klaster 0 (representasi kelompok buah matang) dengan jumlah item sebanyak 407 dan klaster 1 (representasi kelompok buah tidak matang) dengan jumlah item sebanyak 141. Klaster ini mencerminkan perbedaan tingkat kematangan buah sawit. Hasil titik pusat klaster (centroid) menunjukkan Data klaster kematangan tinggi berpusat pada 83.111, dan data klaster kematangan rendah berpusat pada 75.411.Kata kunci: Data Mining; Clustering; K-Means; Kelapa Sawit; Rapid Miner
Klasifikasi Tingkat Keparahan Korban Kecelakaan Lalu Lintas Menggunakan Naïve Bayes Abdullah, Said Noor; Kurnia Gusti, Siska; Wulandari, Fitri; Syafria, Fadhilah
Progresif: Jurnal Ilmiah Komputer Vol 19, No 2: Agustus 2023
Publisher : STMIK Banjarbaru

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35889/progresif.v19i2.1348

Abstract

A traffic accident is an unpredictable and unintentional event between other road users that results in human victims experiencing minor injuries, serious injuries, loss of property, and death. Accidents in the city of Pekanbaru tend to increase every year, based on data obtained from the Polresta in the city of Pekanbaru from 2015 to March 2021. Further analysis is needed regarding the severity of traffic accident victims, so use the data mining method using the naïve Bayes classification technique. The research was carried out through cleaning, transformation, and feature selection processes. Attributes that influence determining the severity of traffic accident victims in Pekanbaru City are time, age, vehicle, type of accident, and crash opponent. Then the testing process was carried out and the results obtained an accuracy of 57%.Keywords: Data Mining; Classification; Naïve Bayes; Accident; Traffic. AbstrakKecelakaan lalu lintas merupakan suatu peristiwa yang tidak dapat diprediksi dan tidak disengaja antara pemakai jalan lainnya yang mengakibatkan korban manusia mengalami luka ringan, luka berat, mengalami kerugian harta benda hingga meninggal dunia. Kecelakaan di kota Pekanbaru setiap tahunnya cenderung semakin bertambah, berdasarkan data yang diperoleh dari Polresta di kota Pekanbaru dari tahun 2015 hingga maret 2021. Diperlukan analisis lebih lanjut mengenai tingkat keparahan korban kecelakaan lalu lintas maka penggunakan metode data mining dengan menggunakan teknik klasifikasi naïve bayes. Penelitian dilakukan melalui proses cleaning, transformasi dan feature selection. Atribut yang berpengaruh dalam menentukan tingkat keparahan korban kecelakaan lalu lintas di Kota Pekanbaru adalah waktu, usia, kendaraan, jenis kecelakaan dan lawan tabrak. Kemudian dilakukan proses pengujian dan didapatkan hasil akurasi sebesar 57%.Kata kunci: Data Mining; Klasifikasi; Kecelakaan; Lalu Lintas; Naïve Bayes.
Analisis Perbandingan Pengukuran Jarak pada Algoritme K-Means Berbasis Sum of Square Error Sakur, Stendy Budi Hartono
Progresif: Jurnal Ilmiah Komputer Vol 19, No 2: Agustus 2023
Publisher : STMIK Banjarbaru

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35889/progresif.v19i2.1276

Abstract

The marketing strategy is very important to follow the culture of visitors or buyers because it is closely related to people's income levels. A number of visitor data are a data mining model that can extract information to determine the characteristics of each data. The purpose of this research is to compare distance measurements using the k-means clustering algorithm to see the optimal k value and the required time complexity. Using the K-Means clustering method with Euclidean, Manhattan, Minkowsky, Chebyshev, and Canberra distances to calculate the characteristic values of each object. Determining the value of k using the Elbow model which is formed from the Sum of Square Error (SSE) also considers the Mean of Square Error (MSE) value. The results showed that the Euclidean, Manhattan, Minkowsky, and Chebyshev distances can provide the right grouping so that they become an alternative to the Euclidean distance where the time needed by the Manhattan distance is 1.70 seconds faster than the Euclidean distance of 1.78 seconds, Minkowsky distance 1.82 seconds, Chebyshev distance 2.30 seconds and Canberra distance of 2.48 seconds. In conclusion, Euclidean, Manhattan, Minkowsky and Chebyshev distances can be used to measure closeness values between objects with good accuracy while Canberra distance cannot provide precise accuracy. The research resulted in five groups with different characteristics of income and expenses so that they can be used as a standard for developing marketing strategies. Keywords: K-means; Euclidean; Manhattan; Minkowsky; Chebyshev; Canberra; Sum of square error, Mean of square error. AbstrakStrategi pemasaran sangat penting untuk mengikuti budaya pengunjung ataupun pembeli karena erat hubunganya dengan tingkat pendapatan masyarakat. Sejumlah data pengunjung merupakan suatu model data mining yang dapat digali informasinya guna mengetahui karakteristik dari setiap data. Tujuan penelitian ini adalah untuk membandingkan pengukuran jarak pada Algoritme K-means clustering sehingga diperoleh nilai k yang optimal serta kompleksitas waktu yang dibutuhkan. Menggunakan Metode K-Means clustering dengan Euclidean, Manhattan, Minkowsky, Chebyshev dan Canberra distance untuk menghitung nilai karakteristik dari setiap objek. Penentuan nilai k menggunakan kurva Elbow yang dibentuk dari Sum of Square Error (SSE) juga mempertimbangkan nilai Mean of Square Error (MSE). Hasil penelitian menunjukkan Euclidean, Manattan, Minkowsky, Chebyshev distance dapat memberikan pengelompokkan yang tepat sehingga menjadi alternatif pengganti Euclidean distance dimana waktu yang dibutuhkan oleh Manhattan distance sebesar 1.70 detik lebih cepat dibandingkan Euclidean distance 1.78 detik, Minkowsky distance 1.82 detik, Chebyshev distance 2.30 detik dan Canberra distance 2.48 detik. Kesimpulannya, Euclidean, Manhattan, Minkowsky dan Chebyshev distance dapat digunakan untuk mengukur nilai kedekatan antara objek dengan akurasi yang baik sedangkan Canberra distance tidak dapat memberikan akurasi dengan tepat. Penelitian menghasilkan 5 kelompok dengan karakteristik penghasilan dan pengeluaran yang berbeda sehingga dapat dijadikan sebagai standar pengembangan strategi pemasaran.Kata Kunci: K-means; Euclidean; Manhattan; Minkowsky; Chebyshev; Canberra; Sum of square error; Mean of square error
Prediksi Tingkat Produksi Batu Quarry Andesite Dengan Metode ARIMA Sebah, Hermon Julkifly; Nugroho, Adi
Progresif: Jurnal Ilmiah Komputer Vol 19, No 2: Agustus 2023
Publisher : STMIK Banjarbaru

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35889/progresif.v19i2.1292

Abstract

The process of taking andesite quarry stones carried out by PT Pipit Jaya Abadi is erratic so that it is not optimal for the use of existing machines and human resources. If this continues, the company cannot reach the predetermined target. This research aims to assist PT Pipit Jaya Abadi in achieving predetermined production targets and the stability of the quality of production machines so that machine performance can reach optimal levels and maximize existing human resources. ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) method to forecast the production level of andesite quarry in the coming period. Production data from January 2017 to September 2022 is used in this study. The forecasting results provide an overview of the expected production levels for the next 5 months, namely from October 2022 to February 2023. The forecasting results show production of 24464.344877 m3, 22449.959502 m3, 21969.910870 m3, 21691.556209 m3, and 21849.566221 m3 respectively. Accuracy analysis using MAPE (Mean Absolute Percentage Error) shows an accuracy level of 35.46%.Keywords: andesite quarry; Production and Forecasting; ARIMA Method AbstrakProses pengambilan batu quarry andesite yang dilakukan oleh PT. Pipit Jaya Abadi tidak menentu sehingga tidak optimal untuk penggunaan mesin dan sumberdaya manusia yang ada. Jika hal tersebut berlanjut membuat perusahaan tidak dapat mencapi target yang telah ditetapkan. Penelitian ini bertujuan untuk membantu PT. Pipit Jaya Abadi dalam mencapi target produksi yang telah ditentukan dan stabilitas kualitas mesin produksi agar kinerja mesin dapat mencapai tingkat optimal serta memaksimalkan sumber daya manusia yang ada. Metode ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) untuk meramalkan tingkat produksi quarry andesite di periode yang akan datang. Data produksi dari Januari 2017 hingga September 2022 digunakan dalam penelitian ini. Hasil peramalan memberikan gambaran tingkat produksi yang diharapkan selama 5 bulan ke depan, yaitu dari Oktober 2022 hingga Februari 2023. Hasil peramalan menunjukkan produksi sebesar 24464.344877 m3, 22449.959502 m3, 21969.910870 m3, 21691.556209 m3, dan 21849.566221 m3 secara berturut-turut. Analisis akurasi menggunakan MAPE (Mean Absolute Percentage Error) menunjukkan tingkat akurasi sebesar 35,46%.Kata kunci:  Andesite quarry; Produksi dan Peramalan; Metode ARIMA 
Perancangan Audit Teknologi Informasi Menggunakan COBIT 2019 Pada Perusahaan Percetakan Yohannes Neman, Pius; Fibriani, Charitas
Progresif: Jurnal Ilmiah Komputer Vol 19, No 2: Agustus 2023
Publisher : STMIK Banjarbaru

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35889/progresif.v19i2.1305

Abstract

The use of information technology in the printing company, in the case of PT Bawen Mediatama, has never been measured, thus the effectiveness and capacity of information technology management are unknown. This approach involves analyzing the company's conditions based on eleven design factors of the COBIT 19 framework, which cover the aspects of company strategy and scale. PT Bawen Mediatama has important processes with level 3 and 4 capabilities, including DSS05, DSS02, DSS01, BAI03, BAI02, BAI03, APO12, and APO13. Subsequently, an evaluation will be conducted to assess the competency level of the IT governance processes that have been implemented by PT Bawen Mediatama in order to determine the company's ability to execute these processes. The assessment results indicate that processes APO03, APO05, APO09, and EDM04 have level 2 and level 1 capabilities. However, all evaluated processes have capabilities that are still below the target. Therefore, it is recommended to prioritize improvements based on specific priorities. The information obtained in each stage of this research is based on interviews with IT staff, supervisors, and managers.Keywords: Audit; COBIT 2019, Information Technology Governance; Printing business AbstrakPengunaan teknologi informasi pada perusahaan percetakan, dalam kasus di PT Bawen Mediatama, kinerja belum pernah diukur, sehingga efektivitas dan kapasitas manajemen teknologi informasi tidak diketahui. Pendekatan ini melibatkan analisis kondisi perusahaan berdasarkan sebelas faktor desain framework COBIT 19 yang mencakup segi strategi dan skala perusahaan. PT Bawen Mediatama memiliki proses penting dengan kapabilitas level 3 dan 4 meliputi DSS05, DSS02, DSS01, BAI03, BAI02, BAI03, APO12, dan APO13. Kemudian, akan dilakukan evaluasi tingkat kompetensi proses tata kelola TI yang telah dilakukan oleh PT Bawen Mediatama untuk mengetahui kemampuan perusahaan dalam menjalankan proses tersebut. Hasil penilaian menunjukkan bahwa proses APO03, APO05, APO09, dan EDM04 memiliki kapabilitas level 2 dan level 1. Namun, seluruh proses yang dievaluasi target kapabilitasnya masih dibawah target. Karenanya, direkomendasikan dilakukan perbaikan berdasarkan prioritas tertentu. Informasi yang diperoleh dalam setiap tahap penelitian ini didasarkan pada wawancara dengan staf TI, Supervisor, dan Manajer.Kata Kunci: Audit; COBIT 2019, Tata Kelola Teknologi Informasi; Usaha Percetakan
Implementasi Sistem Autentikasi JSON Web Token Pada Aplikasi Fieldrent Menggunakan Algoritme SHA-512 Wijaya, Brian Marcius Ega; Sutanto, Felix Andreas
Progresif: Jurnal Ilmiah Komputer Vol 19, No 2: Agustus 2023
Publisher : STMIK Banjarbaru

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35889/progresif.v19i2.1367

Abstract

The times and the Covid-19 pandemic have driven the shift to digital technology and online activities, including in the field rental sector. In addition to encouraging technological advances, the pandemic has also had a major impact on global economic problems and increased crime, including cyber crime. So it is important to develop an application security system with user authentication processes and sensitive data encryption to prevent the spread of data to irresponsible parties. Implementing Json Web Token with SHA-512 as an authentication process when accessing the restful API is an effort to avoid cyber crime in the Fieldrent application. The SHA-512 algorithm has high complexity so it will not be easily solved using Brute-force and other cryptanalysis attacks. The results of this study indicate that the implementation of an authentication system using the JWT token with the SHA-512 algorithm is safer in securing API access than conventional authentication systems.Keywords: Authentication, Cryptography, SHA-512, Eeb security, JWT token AbstrakPerkembangan zaman dan pandemi Covid-19 mendorong peralihan ke teknologi digital dan aktivitas secara online termasuk pada sektor persewaan lapangan. Selain mendorong kemajuan teknologi pandemi juga menyebabkan dampak yang besar dalam masalah ekonomi global dan meningkatnya kejahatan termasuk cyber crime.  Sehingga penting untuk mengembangkan sistem keamanan aplikasi dengan proses autentikasi pengguna dan enkripsi data sensitif untuk mencegah penyebaran data kepada pihak yang tidak bertanggung jawab. Mengimplementasikan Json Web Token dengan SHA-512 sebagai proses autentikasi saat mengakses restful API menjadi upaya menghindari cyber crime pada aplikasi Fieldrent. Dengan Algoritme SHA-512 memiliki kompleksitas yang tinggi sehingga tidak akan mudah dipecahkan menggunakan Brute-force dan serangan kriptanalisis lainnya. Hasil penelitian ini menunjukan bahwa Implementasi sistem autentikasi menggunakan JWT token dengan Algoritme SHA-512 lebih aman dalam mengamankan akses API dibandingkan sistem autentikasi konvensional.Kata kunci: Autentikasi; Kriptografi; SHA-512; Web security; JWT token
Pemilihan Aplikasi Streaming Terbaik Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process Apriyani, Yanti; Kusmira, Mira; Wibisono, Taufik; Pertiwi, Melisa Winda; Amirulloh, Imam; Nurjanah, Yesti Siti
Progresif: Jurnal Ilmiah Komputer Vol 19, No 2: Agustus 2023
Publisher : STMIK Banjarbaru

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35889/progresif.v19i2.1253

Abstract

It is very important to know how to choose the best streaming app. However, it is difficult for users to decide which application to choose because of the large selection of streaming applications, so many things must be considered, such as ease of access, subscription fees, features and film services provided. This study aims to develop a decision support system model to select the best streaming application that can be adjusted to the following criteria; Subscription fees, convenience, movie releases and features. From the results of the evaluation carried out on the four criteria with the criteria and alternatives in selecting the best Streaming Application, the highest total priority with a total priority of Netflix ranks first with the final calculation result being 0.445 or 44.5%. then Iflix ranks second with the final calculation result of 0.213 or 21.3%. The Youtube application with the final calculation result is 0.175 or 17.5%. and finally in fourth place is VIU with the final calculation result of 0.167 or 16.7%. Based on the calculation results, the relative preference value of each criterion with the highest score being the best application for streaming is obtained by Netflix with a vector value = 0.445.Keywords: Streaming; Rating; Analytical Hierarchy Process; Application AbstrakSangat penting untuk mengetahui bagaimana memilih aplikasi streaming terbaik, namun pengguna sulit menentukan aplikasi mana yang akan dipilih dikarenakan banyaknya pilihan aplikasi streaming sehingga banyak hal yang harus dipertimbangkan seperti kemudahan dalam mengkases, biaya berlanganan, fitur dan layanan film yang disediakan. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model sistem pendukung pengambilan keputusan untuk memilih aplikasi streaming terbaik yang dapat disesuaikan dengan kriteria antara lain; Biaya berlangganan, kemudahan, rilis film dan fitur. Dari hasil evaluasi yang dilakukan terhadap keempat kriteria tersebut dengan kriteria dan alternatif dalam pemilihan Aplikasi Streaming terbaik mendapat total prioritas paling tinggi dengan total prioritas sebesar adalah Netflix peringkat kesatu dengan hasil perhitungan akhir yaitu 0.445 atau 44.5%. kemudian Iflix peringkat kedua dengan hasil perhitungan akhir yaitu 0.213 atau 21.3%. Aplikasi Youtube dengan hasil perhitungan akhir yaitu 0.175 atau 17.5%. dan yang terakhir pada urutan keempat adalah VIU dengan hasil perhitungan akhir yaitu 0.167 atau 16.7%. Berdasarkan hasil perhitungan, maka nilai preferensi relatif dari setiap kriteria dengan nilai tertinggi aplikasi terbaik untuk streaming diperoleh oleh Netflix dengan nilai vektor = 0,445.Kata kunci: Streaming; Peringkat; Analytical Hierarchy Process; Aplikasi

Page 5 of 5 | Total Record : 47

 1   2   3   4   5 

Filter by Year

2023 2023


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 22, No 1 (2026): Januari Vol 21, No 2 (2025): Agustus Vol 21, No 1 (2025): Februari Vol 20, No 2: Agustus 2024 Vol 20, No 1: Februari 2024 Vol 19, No 2: Agustus 2023 Vol 19, No 1: Februari 2023 Vol 18, No 2: Agustus 2022 Vol 18, No 1: Februari 2022 Vol 17, No 2: Agustus 2021 Vol 17, No 1: Februari 2021 Vol 16, No 2: Agustus 2020 Vol 16, No 1: Februari 2020 Vol 15, No 2: Agustus 2019 Vol 15, No 1: Februari 2019 Vol 14, No 2: Agustus 2018 Vol 14, No 1: Februari 2018 Vol 13, No 2: Agustus 2017 Vol 13, No 1: Pebruari 2017 Vol 12, No 2: Agustus 2016 Vol 12, No 1: Pebruari 2016 Vol 11, No 2: Agustus 2015 Vol 11, No 1: Pebruari 2015 Vol 10, No 2: Agustus 2014 Vol 10, No 1: Pebruari 2014 Vol 9, No 2: Agustus 2013 Vol 9, No 1: Pebruari 2013 Vol 7, No 2: Agustus 2011 Vol 6, No 2: Agustus 2010 Vol 6, No 1: Pebruari 2010 Vol 4, No 1: Pebruari 2008 Vol 2, No 2: Agustus 2006 More Issue