cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Frieyadie
Contact Email
jurnal.inti@nusamandiri.ac.id
Phone
-
Journal Mail Official
jurnal.inti@nusamandiri.ac.id
Editorial Address
-
Location
Kota adm. jakarta pusat,
Dki jakarta
INDONESIA
INTI Nusa Mandiri
Published by PPPM Nusa Mandiri
ISSN : 02166933     EISSN : 2685807X     DOI : -
Core Subject : Science,
Computer Science & IT
The INTI Nusa Mandiri Journal is intended as a media for scientific studies on the results of research, thought and analysis-critical studies on the issues of Computer Science, Information Systems and Information Technology, both nationally and internationally. The scientific article in question is in the form of theoretical review and empirical studies of related sciences, which can be accounted for and disseminated nationally and internationally.
Arjuna Subject : -
Articles 220 Documents
 11   12   13   14   15 
MARKET BASKET ANALYSIS TREN HIJAB MENGUNAKAN ALGORITMA APRIORI Hernawati Hernawati; Muhadi Hariyanto
INTI Nusa Mandiri Vol 16 No 2 (2022): INTI Periode Februari 2022
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Pada Masyarakat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33480/inti.v16i2.2763

Abstract

Diketahui perekonomian Indonesia sedang pemulihan akibat pandemi Covid 19 Toko, restoran, hingga pusat perbelanjaan yang biasa ramai pengunjung kini nampak sepi pengunjung akibat adanya anjuran untuk membatasi aktivitas di luar rumah. Bahkan tidak sedikit pula karyawan dari berbagai perusahaan terpaksa dirumahkan akibat pandemi. Covid 19 memang membawa dampak buruk bagi sektor industri, namun disisi lain, ini waktu yang tepat untuk membuka usaha secara mandiri dengan memanfaatkan teknologi. Untuk melakukan strategi pemasaran perlu adanya ilmu data mining menggunakan algoritma apriori untuk mendapatkan informasi asosiasi data barang dari data transaksi penjualan dapat melihat pola pembelian konsumen. Penting tidaknya suatu asosiasi dapat diketahui dengan dua tolak ukur yaitu support dan confidence. Hasil dari pengolahan data 30 transaksi melalui Market Basket Analysis terdapat 1 pola asosiasi yang memenuhi syarat adalah jika membeli BLM Kids maka akan membeli BPM Kids dengan confidence tertinggi= 28.58%. Untuk Pola yang didapat bisa digunakan untuk memberikan diskon atau bundling terhadap pola pembelian.
PENERAPAN METODE PROFILE MATCHING PADA SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN KARYAWAN TERBAIK DI PT. KARYA ANUGRAH TEKNOLO Nur Afifah; Ika Kurniawati; Heriyanto Heriyanto
INTI Nusa Mandiri Vol 16 No 2 (2022): INTI Periode Februari 2022
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Pada Masyarakat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33480/inti.v16i2.2765

Abstract

PT. Karya Anugrah Teknologi is a retail company that was founded in 2012 with a focus on selling computer equipment, which is located in the West Jakarta area. Every year the company holds a selection of the best employees who will be given rewards and bonuses. The purpose of this study is to create an employee performance appraisal system in order to provide rewards and bonuses for salary increases by analyzing employee data according to predetermined criteria. The process stages in the Profile Matching method used in this study include Gap Mapping, Weighting, Calculation and Grouping of Core and Secondary Factors, Calculation of Total Value, and Calculation of Ranking. The results of this study resulted in recommendations of selected employees based on the ranking calculation of the method used. The employee who is in first place is Eko with a score of 4,925. The results of the recommendation of the best employees based on this calculation are expected to be one of the decision support systems for companies to provide rewards and bonuses for salary increases for the best employees in an objective manner and pay attention to the required aspects.
ANALISA DAN IMPLEMENTASI JARINGAN WIRELESS MAC ADDRESS MENGGUNAKAN FILTERING PADA PT. FAYA KUNTURA AGUNG KONSULTINDO Dipo Era Ginanti; Ade Christian; Taopik Hidayat
INTI Nusa Mandiri Vol 16 No 2 (2022): INTI Periode Februari 2022
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Pada Masyarakat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33480/inti.v16i2.2781

Abstract

The evolution of this era is become advancing as well for Technology Information and Telecommunications. This evolution has been explored in Wireless Technology, even in all devices such as smartphones, tablets and laptops can use it. The Internet has tremendously impacted culture and it become a daily necessity by people in the world, as the internet can support the process of communicating, learning, and data transfer. Places that use wireless networks have started a lot such as schools, universities, and companies. Yet, wireless networks still have security that is quite vulnerable because it can be misused by other parties. To minimize this problem we can use MAC Address Filtering. MAC Address Filtering is a technique for prevents access to a network if the MAC Address of the devices attempting to connect does not match any addresses marked as allowed. MAC Address Filtering has 2 tasks of verification so before it does filtering, the user must log in first using the MAC Address that has been registered and then enter the username and password if it matches the MAC Address then the login will be successful, otherwise, it will be rejected. This wireless MAC Address Filtering security can avoid hackers who can enter the wireless network which makes a slow network.
KLASIFIKASI ALGORITMA C4.5 DAN NAÏVE BAYES UNTUK MEMPREDIKSI MENURUNNYA HASIL BELAJAR SISWA SECARA DARING PADA MASA PANDEMI Uswatun Hasanah
INTI Nusa Mandiri Vol 17 No 1 (2022): INTI Periode Agustus 2022
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Pada Masyarakat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33480/inti.v17i1.3139

Abstract

Abstrak—Dikarenakan adanya virus covid-19 sehingga sistem belajar yang sebelumnya secara langsung atau bertatap muka berganti menjadi pola pembelajaran secara daring. Sistem pembelajaran yang dilakukan secara daring ini memanfaatkan aplikasi seperti WhatsApp dan beberapa aplikasi lain seperti Google Classroom, Google Meet, Zoom, dll. Pada saat menggunakan sistem belajar secara daring tidak seterusnya berjalan lancar, namun ada saja kendala-kendala yang bisa terjadi diantaranya seperti jaringan internet yang belum merata dikarenakan baru ada satu provider, siswa kurang memahami materi yang diajarkan guru hingga faktor lingkungan kurang mendukung untuk belajar dengan fokus. Tujuan penelitian ini adalah untuk Untuk mengklasifikasi penyebab penurunan hasil belajar siswa pada masa pandemi dengan menggunkan metode algoritma c4.5 dan metode naïve bayes. Sumber data pada penelitian diperoleh dari data kuesioner yang dibagikan kepada para siswa di SMA Negeri 1 Sungai Are. Atribut yang digunakan pada penelitian ini yaitu : Waktu belajar, pemahaman materi, pemberian tugas dan lingkungan. Hasil perhitungan menyebutkan atribut pemahaman materi merupakan atribut yang paling berpengaruh terhadap menurunnya hasil belajar siswa. Pengujian juga dilakukan dengan menggunakan bantuan software Rapidminer dan memperoleh Perfomance ataupun tingkatan akurasi untuk Algoritma C4. 5 adalah sebanyak 86. 96% serta Algoritma Naïve Bayes adalah sebanyak 86, 13%. Setelah dilakukan Perbandingan diantara dua algoritma tersebut, yang memiliki tingkat ke Akurasian lebih tinggi yaitu Algoritma C4.5.
PREDIKSI HARGA SAHAM TWITTER DENGAN LONG SHORT-TERM MEMORY RECURRENT NEURAL NETWORK Ibnu Akil; Indra Chaidir
INTI Nusa Mandiri Vol 17 No 1 (2022): INTI Periode Agustus 2022
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Pada Masyarakat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33480/inti.v17i1.3277

Abstract

Abstract— Today the trading business has become a trend to get money easily without having to work hard as long as you have capital. To get maximum results and avoid losses, it is necessary to have expertise in predicting the ups and downs of the stock market value. The purpose of this research is to utilize machine learning technology to predict the fluctuation of stock value by using the Long Short-Term Memory RNN model. From the results of this study, it was found that LSTM+RNN is suitable for use in single-step models. Keywords: stock price, machine learning, recurrent neural network, lstm Abstrak—Dewasa ini bisnis trading menjadi suatu trend untuk mendapatkan uang dengan mudah tanpa harus bekerja keras asalkan memiliki modal. Untuk mendapatkah hasil yang maksimal dan menghindari kerugian maka diperlukan keahlian di dalam memprediksi naik turunya nilai bursa saham. Tujuan dari penelitian ini adalah memanfaatkan teknologi machine learning untuk memprediksi naik turunya nilai saham dengan menggunakan model Long Short-Term Memory RNN. Dari hasil penelitian ini didapatkan bahwa LSTM+RNN cocok untuk digunakan pada model single-step. Kata kunci: harga saham, machine learning, recurrent neural network, lstm
SISTEM INFORMASI PENJUALAN PETI MATI BERBASIS WEB DI CV. GEOJAYA NUSANTARA Joko Priono Nababan; Wulan Dari
INTI Nusa Mandiri Vol 17 No 1 (2022): INTI Periode Agustus 2022
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Pada Masyarakat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33480/inti.v17i1.3387

Abstract

Abstract—Sales is an activity that connects customers with sellers through a product or service offered to produce something that is mutually beneficial for both parties. So for that we need a system so that sales transactions can run effectively and efficiently, for example by using a sales information system. CV. Geojaya Nusantara is a company engaged in the sale of coffins. The existing sales system in CV. Currently, Geojaya Nusantara is still carried out conventionally, such as customers who want to buy their products via phone calls or also through messaging applications such as the WhatsApp application. Then the incoming sales data is still done manually, as recorded in a sales book. Therefore, with these problems, a web-based application is needed to support the sales system which aims to simplify all transaction processes, because it can be done anytime and anywhere. The research method used is by conducting direct observations and interviews with employees or shop owners. As for the software development method used is the waterfall method and the programming language used in making the website itself is PHP, HTML, CSS, and JQuery, and for the database it uses MySQL. The expected results in this web-based coffin sales information system at CV Geojaya Nusantara, are expected to be a solution to overcome the problems encountered due to the conventional system, and can also overcome errors in the sales recording input process. Keywords: coffin sales, information system, web-based
OPTIMALISASI KEAMANAN WIDE AREA NETWORK (WAN) MENGGUNAKAN RAW FIREWALL BERBASIS MIKROTIK PADA PT. PERMATA GRAHA NUSANTARA Mohammad Nadhir; Ummu Radiyah; Muhammad Qomarudin
INTI Nusa Mandiri Vol 17 No 1 (2022): INTI Periode Agustus 2022
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Pada Masyarakat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33480/inti.v17i1.3401

Abstract

Fokus penelitian ini adalah optimalisasi keamanan jaringan dengan implementasi metode firewall dengan teknik raw firewall pada perangkat jaringan mikrotik. Firewall membatasi siapa saja yang berhak mengakses suatu internet dalam jaringan, dan siapa saja yang harus diizinkan dan tidak diizinkan untuk lewat, hal ini biasa disebut dengan filtering. Firewall pada jaringan, dapat memantau aktifitas suatu jaringan. Raw Firewall adalah teknik keamanan jaringan yang dalam penggunaannya tidak membutuhkan resource yang besar. Pada penelitian ini dilakukan dua skenario pengujian: (i) pengujian pertama dengan melakukan serangan ping attack sebelum implementasi teknik raw firewall, yaitu menggunakan filter rules, dan (ii) pengujian kedua melakukan serangan ping attack kembali setelah implementasi firewall raw. Hasil yang diperoleh dari penelitian memperlihatkan bahwa penggunaan resource cpu dengan teknik filter rules rata-rata sebesar 41% dan resource cpu setelah implementasi raw firewall rata-rata sebesar 2% saat terjadi serangan. Implementasi raw firewall terhadap ping attack berhasil menurunkan beban pada cpu, sehingga pada kondisi ini kinerja perangkat tidak terganggu.
KOMPARASI ALGORITMA DECISION TREE, RANDOM FOREST, SVM DAN K-NN DALAM KLASIFIKASI KEPUASAN PENUMPANG MASKAPAI PENERBANGAN Muzakki Hafizh Setiono
INTI Nusa Mandiri Vol 17 No 1 (2022): INTI Periode Agustus 2022
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Pada Masyarakat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33480/inti.v17i1.3420

Abstract

Pada era globalisasi ini telah mengubah berbagai paradigma dalam sektor bisnis yang berdampak pada meningkatnya persaingan antar maskapai penerbangan. Seiring dengan minat calon konsumen yang terus tumbuh, berbagai cara telah dilakukan oleh setiap maskapai penerbangan dalam meningkatkan tipe atau standar kualitas pelayanan. Dalam mengevaluasi kualitas layanan yang diberikan oleh maskapai penerbangan dari perspektif bisnis, aspek layanan ini harus dievaluasi berdasarkan indikator kepuasan konsumen. Teknik data mining adalah salah satu metode yang dapat digunakan dalam menentukan tingkat kepuasan konsumen. Evaluasi ini dapat dilakukan dengan menggunakan model klasifikasi. Algortima klasifikasi yang digunakan dalam penelitian ini antara lain: Decision Tree, Random Foreset, Support Vector Machine (SVM) dan K-Nearest Neighbor (K-NN). Adapaun tahapan dalam penelitian ini melakukan analisis data, data preprocessing, pembuatan model, melakukan uji model dan mengevaluasi hasil dari model yang dibuat. Dari hasil penelitian yang dilakukan dapat diketahui bahwa Random Forest merupakan algortima klasifikasi yang paling baik dalam studi kasus ini, dengan nilai tingkat akurasi yaitu 96%. Adapun untuk Decision Tree, Support Vector Machine (SVM) dan K-Nearest Neighbor masing-masing memiliki tingkat akurasi 94%, 95% dan 93%.
PENERAPAN METODE DESIGN THINKING PADA MODEL PERANCANGAN UI/UX PADA FITUR REPORT HELPDESK TICKETING SISTEM Ilmalia Hartina; Nurmalasari Nurmalasari; Taopik Hidayat
INTI Nusa Mandiri Vol 17 No 1 (2022): INTI Periode Agustus 2022
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Pada Masyarakat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33480/inti.v17i1.3451

Abstract

Wijaya Karya (Persero) Tbk. Yaitu perusahaan yang bergerak di bidang infrastruktur. Sebagai perusahaan yang besar WIKA memiliki aplikasi untuk membantu proses bisnisnya. Aplikasi-aplikasi tersebut sebagian besar dikelola oleh departemen Sistem Informasi. Dari kekurangan aplikasi tersebut, tentunya akan ada keluhan-keluhan pengguna aplikasi yang telah dibuat. Proses pekerjaan yang dilakukan saat ini masih belum optimal karena belum adanya report ticket yang memudahkan Agen dan Manajer untuk melihat seluruh data tiket dan tampilan dari web helpdesk ticketing system yang kurang menarik sehingga penulis ingin mengubah tampilannya. Berdasarkan masalah di atas, maka diperlukan perancangan sistem pada aplikasi Helpdesk ticketing system. Perancangan ini menggunakan metode design thinking, yang terdiri dari tahapan empathize, define, ide, prototipe dan tes. Sehingga hasil dari perancangan ini memberikan rekomendasi berupa model UI/UX pada aplikasi Helpdesk ticketing system.
FACE DETECTION PADA GAMBAR DENGAN MENGGUNAKAN OPENCV HAAR CASCADE Ibnu Akil
INTI Nusa Mandiri Vol 17 No 2 (2023): INTI Periode Februari 2023
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Pada Masyarakat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33480/inti.v17i2.4000

Abstract

Abstract—OpenCV has more than 2500 optimized algorithms, which includes a comprehensive set of both classic and state-of-the-art computer vision and machine learning algorithms. It has been proven by software companies, that is why the researcher will use it for face detection application with Java programming langguage. The purpose of this paper is trying to implement machine learning library OpenCV with Haarcascade algorithm to detect face from an image and to find the weaknesess of haarcascade algorithm. Haar cascade is proven still relliable to detect face. Abstrak— OpenCV memiliki lebih dari 2500 algoritma yang sudah dioptimisasi untuk digunakan dalam computer vision dan pembelajaran mesin. Karena keberhasilannya yang sudah dibuktikan oleh banyak perusahaan perangkat lunak, maka peneliti akan menggunakannya untuk aplikasi face detection dengan menggunakan bahasa pemrograman Java. Tujuan dari artikel ini adalah untuk mencoba menerapkan library pembelajaran mesin OpenCV algoritma Haar cascade untuk mendeteksi wajah pada sebuah gambar dan untuk mencari kelemahannya. Haar cascade telah terbukti masih cukup handal dalam mendeteksi wajah.

Page 13 of 22 | Total Record : 220

 11   12   13   14   15 

Filter by Year

2017 2025


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 20 No. 1 (2025): INTI Periode Agustus 2025 Vol. 19 No. 2 (2025): INTI Periode Februari 2025 Vol. 19 No. 1 (2024): INTI Periode Agustus 2024 Vol. 18 No. 2 (2024): INTI Periode Februari 2024 Vol 18 No 1 (2023): INTI Periode Agustus 2023 Vol 17 No 2 (2023): INTI Periode Februari 2023 Vol 17 No 1 (2022): INTI Periode Agustus 2022 Vol 16 No 2 (2022): INTI Periode Februari 2022 Vol 16 No 1 (2021): INTI Periode Agustus 2021 Vol 15 No 2 (2021): INTI Periode Februari 2021 Vol 15 No 1 (2020): INTI Periode Agustus 2020 Vol 14 No 2 (2020): INTI Periode Februari 2020 Vol 14 No 1 (2019): INTI Periode Agustus 2019 Vol 13 No 2 (2019): INTI Periode Februari 2019 Vol 13 No 1 (2018): INTI Periode Agustus 2018 Vol 12 No 2 (2018): INTI Periode Februari 2018 Vol 12 No 1 (2017): INTI Periode Agustus 2017 Vol 11 No 2 (2017): INTI Periode Februari 2017 More Issue