cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Rizki Yusliana Bakti
Contact Email
rizkiyusliana@unismuh.ac.id
Phone
+6285396530032
Journal Mail Official
ainet@unismuh.ac.id
Editorial Address
3th Floor of Menara Iqra, Universitas Muhammadiyah Makassar. Jalan Sultan Alauddin No.259 Makassar
Location
Kota makassar,
Sulawesi selatan
INDONESIA
Ainet : Jurnal Informatika
Published by Universitas Muhammadiyah Makassar
ISSN : 26861917     EISSN : 26570653     DOI : -
Core Subject : Science, Education, Engineering,
Computer Science & IT Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media
Ainet : Jurnal Informatika is a scientific journal in the field of Informatics which contains scientific articles on various pure and applied research as well as general reviews on the development of theories, methods and related applied sciences. Ainet is published by Department of Informatics, Faculty of Engineering, Universitas Muhammadiyah Makassar. Published 2 times a year in March and September.
Arjuna Subject : Ilmu Komputer (semua kategori) - Ilmu Komputer (Lain-Lain)
Articles 5 Documents
 1 
Search results for , issue "Vol. 6 No. 2 (2024): September (2024)" : 5 Documents clear
Rancang Bangun Sistem Informasi Pengolahan Data Administrasi Kependudukan Berbasis Web Melani, Tyas; Endah Sudarmilah
Ainet : Jurnal Informatika Vol. 6 No. 2 (2024): September (2024)
Publisher : Universitas Muhammadiyah Makassar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26618/r5c9xr75

Abstract

Tujuan dalam penelitian ini adalah mempermudah dalam pengolahan data penduduk seperti data masukan, pencarian data, pengubahan data dan penghapusan data. Memberikan informasi yang akurat, mudah, cepat, dan tepat dalam pengolahan data yang ada dibagian pelayanan khususnya kependudukan. Memperkecil kemungkinan dokumen yang hilang atau ganda. Meminimalisir terjadinya kesalahan dalam memasukan data, dilakukan dengan cara proses komputerisasi. Dengan sistem Informasi pengolahan data administrasi kependudukan, kepuasan dalam proses pelayanan tidak hanya dapat dirasakan oleh penduduk yang berperan sebagai pelanggan, tetapi juga dapat dirasakan oleh seluruh staff karena proses pencatatan dan penyimpanan menjadi lebih mudah untuk dikelola. Oleh karena itu, dibuatkan perancangan sistem untuk pengolahan data administrasi kependudukan yang diharapkan dapat meningkatkan kinerja pelayanan.
Sistem Penunjang Keputusan Pemilihan Guru Bimba terbaik pada Bimba AIUEO Unit Swadaya Pabuaran Menggunakan Metode AHP Setiawan, Muhammad Resha; Arief Rusman; Safitri Linawati
Ainet : Jurnal Informatika Vol. 6 No. 2 (2024): September (2024)
Publisher : Universitas Muhammadiyah Makassar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26618/ccjv1g94

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menilai pola pengajaran terbaik kepada guru guru yang mengajar pada biMBA AIUEO unit Swadaya Pabuaran, sehingga guru guru tersebut bisa mengetahui apakah orang tua/ wali murid tersebut suka dala pola pengajarannya. Dilihat dari pentingnya penilaian kinerja guru, maka melakukan penilaian untuk pemilihan guru yang mengajarnya dengan baik untuk meningkatkan kualitas guru namun saat ini penilaian masih belum memenuhi syarat karena masih dari berasal pusat, sehingga guru pengajar di Bimba AIUEO ini tidak mengetahui apakah pola mengajarnya disukai orang tua murid. Sistem Penunjang Keputusan Pemilihan Guru Bimba terbaik pada Bimba AIUEO Unit Swadaya Pabuaran berbasis web ini dirancang dengan menggunakan HTML, PHP, dan MySQL sebagai basis datanya.. Sedangkan dalam melakukan penelitian penulis menggunakan metode wawancara dan metode AHP (Analytical Hierarchy Process).
Sistem Informasi Ketersediaan Pangan Dengan Menggunakan Metode Fuzzy Tsukamoto Berbasis Android azis, pandy; Ahmad Hanafie; Syarifuddin Baco
Ainet : Jurnal Informatika Vol. 6 No. 2 (2024): September (2024)
Publisher : Universitas Muhammadiyah Makassar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26618/qjwn3062

Abstract

AbstractThe development of digital technology is developing rapidly nowadays, where almost all types of data and information processing are carried out using computers. This makes there are more and more data and information processing problems that must be resolved, such as preparing reports, to supporting decision making in a case, including the District Food Security Service. Pangkajene Islands. This type of research is quantitative research. The Pangkajene and Islands Regency Food Security Service was used as a research location between March and April 2023. Data collection techniques through literature reviews, interviews, observations, the Fuzzy Tsukamoto Algorithm are used in this food availability information system. Food Price Fluctuations using a data sampling system sourced from 3 (three) main markets, carrying out the function of monitoring food availability, intensively collaborating with the Department of Agriculture in terms of exchanging data. creating an information system to predict food availability based on Android. This information system provides ease of administration in storing and processing food availability information data for the past, present and future, making it easier for people involved in the field of food security to obtain data that can be viewed at any time , making it easier for people to get market prices related to food commodities, especially basic necessities at the Pangkep Food Security Service. Keyword: information Systems; food security; fuzzy tsukamoto
Sistem Absensi Event Dengan Menggunakan Metode QR Berbasis Web Rinaldy, Muh; Titin Wahyuni; Fahrim Irhamna Rahman
Ainet : Jurnal Informatika Vol. 6 No. 2 (2024): September (2024)
Publisher : Universitas Muhammadiyah Makassar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26618/kt768m68

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menciptakan aplikasi sistem informasi absen event yang dapat digunakan user dalam melakukan absensi secara mudah. Metode sistem absensi event dengan menggunakan QR berbasis web menggunakan teknik pengujian alpha (sistem black box testing tast case) dan pengujian beta. Dalam pengujian Alpha bertujuan untuk menungjukkan fungsi-fungsi perangkat lunak tentang cara beroprasi, apakah pemasukan data keluar telah berjalan sebagaimana yang di harapkan dan apakah informasi yang di simpan secara eksternal selalu di jaga kemutakhirannya, sedangkan pengujian beta untuk menguji system berdasarkan objek penelitian langsung dimana aplikasi di uji langsung ke lapangan dan memberikan user beberapa kuisoner dengan pengujian data berupa data angket . Dalam penelitian ini, dilakukan pembuatan aplikasi menggunakan bahasa program react.js dan CRUD. Hasil dari penelitian aplikasi yang telah dibuat berhasil menginplementasikan algoritma CRUD sebagai algoritma yang digunakan. Selain itu, aplikasi ini dapat menerapkan cara baru absensi dalam waktu yang singkat. Kesimpulannya, keberhasilan implementasi aplikasi ini bisa menjadi dasar bagi seseorang yang menggunakan algoritma CRUD untuk membuat suatu aplikasi absensi. Kata Kunci: Algoritma CRUD, Pengujian Alpha, Pengujian Beta, QR, Generate Code
KLASIFIKASI SARAN DAN KRITIK PADA SIMAK UNISMUH DENGAN MENGGUNAKAN ALGORTIMA RECCURENCT NEURAL NETWORK (RNN faisal, Ahmad; Wahyuni, Titin; Rachman, Fahrim Irhamna
Ainet : Jurnal Informatika Vol. 6 No. 2 (2024): September (2024)
Publisher : Universitas Muhammadiyah Makassar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26618/ainet.v6i2.15736

Abstract

SIMAK Unismuh Makassar merupakan platform penting yang digunakan oleh mahasiswa untuk menyampaikan saran dan kritik terkait berbagai aspek akademik. Dalam penelitian ini, peneliti mengimplementasikan algoritma Recurrent Neural Network (RNN) untuk mengklasifikasikan saran dan kritik yang diterima melalui SIMAK Unismuh. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui implementasi Algoritma RNN dalam mengklasifikasi saran dan kritik di laman SIMAK Unismuh dan bagaimana keberhasilan Algoritma RNN dalam mengklasifikasi saran dan kritik di laman SIMAK Unismuh. RNN dipilih karena kemampuannya dalam mengolah data teks yang berurutan, seperti masukan dalam bentuk kalimat, yang memungkinkan model untuk menangkap konteks dari masukan tersebut secara lebih efektif. Dataset yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari sejumlah data saran dan kritik yang telah dikategorikan secara manual. Model RNN yang dibangun kemudian dilatih dan diuji menggunakan data tersebut untuk menilai akurasi dan performanya. Hasil penelitian menunjukkan menunjukkan bahwa model mencapai akurasi tertinggi sebesar 91% dan akurasi terendah sebesar 90%. Meskipun terdapat variasi dalam performa model, hasil ini menunjukkan bahwa RNN memiliki potensi yang baik dalam mengklasifikasikan teks saran dan kritik. Model RNN dapat membantu institusi dalam memahami dan merespon masukan dari pengguna dengan lebih efektif, meskipun masih memerlukan optimasi lebih lanjut untuk meningkatkan konsistensi dan akurasi hasil. Kesimpulan dari penelitian ini menunjukkan bahwa model RNN mampu mengklasifikasikan saran dan kritik dengan tingkat akurasi yang memadai. Penerapan model ini diharapkan dapat membantu pihak administrasi Unismuh dalam mengelola masukan dari mahasiswa secara lebih efisien, serta memberikan respons yang lebih tepat dan cepat terhadap kebutuhan akademik.

Page 1 of 1 | Total Record : 5

 1 

Filter by Year

2024 2024


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 7, No 1 (2025): Vol 7, No 1 (2025): Maret (2025) Vol. 7 No. 2 (2025): September (2025) Vol. 7 No. 1 (2025): Maret (2025) Vol. 6 No. 2 (2024): September (2024) Vol 6, No 2 (2024): September (2024) Vol 5, No 1 (2023): Maret (2023) Vol. 5 No. 1 (2023): Maret (2023) Vol 4, No 1 (2022): Maret (2022) Vol 3, No 2 (2021): September (2021) Vol 3, No 1 (2021): Maret (2021) Vol 2, No 2 (2020): September (2020) Vol 2, No 1 (2020): Maret (2020) Vol 1, No 2 (2019): September (2019) Vol. 1 No. 2 (2019): September (2019) Vol 1, No 1 (2019): Maret (2019) More Issue