cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Tri Rochmadi, S.Kom., M.Kom
Contact Email
treesaro@gmail.com
Phone
-
Journal Mail Official
ijubi@almaata.ac.id
Editorial Address
Program Studi S1 Sistem Informasi, Jl. Brawijaya 99, Yogyakarta 55183
Location
Kab. bantul,
Daerah istimewa yogyakarta
INDONESIA
Indonesian Journal of Business Intelligence (IJUBI)
Published by Universitas Alma Ata Yogyakarta
ISSN : 26213915     EISSN : 26213923     DOI : -
Core Subject : Science,
Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management
Fokus jurnal adalah karya inovatif pada analisis, desain, pengembangan, implementasi, evaluasi program, proyek, dan produk sistem informasi dalam manajemen strategis dan intelijen bisnis.
Arjuna Subject : Ilmu Komputer (semua kategori) - Sistem Informasi
Articles 205 Documents
 17   18   19   20   21 
Analisis Performa Algoritma Convolutional Neural Networks Menggunakan Arsitektur LeNet dan VGG16 Pradana, Musthofa Galih; Khoirunnisa, Hilda
Indonesian Journal of Business Intelligence (IJUBI) Vol 6 No 2 (2023): Indonesian Journal of Business Intelligence (IJUBI)
Publisher : Universitas Alma Ata

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21927/ijubi.v6i2.3765

Abstract

Identifying a person's self-identity can be done by recognizing facial images, where faces can often represent a person's identity. Facial identification with technology can benefit the effectiveness efficiency and accuracy of data. This identification process can be used with the help of algorithms that will check digital images with the necessary detection results. One algorithm that can be applied in classifying and detecting gender through facial image algorithms is Convolutional Neural Networks. Convolutional Neural Network algorithms have various architectures that have advantages in each architecture. This study compared the process of identifying a person's face to obtain information in the form of gender. The models compared in this study are the LeNet model and the VGG16 model. The identification and detection process was carried out using 800 photos for data training with gender labeling data and 240 photos for testing data. A comparison of these two models is necessary to get the best final model result. The final results obtained from this study the best accuracy of both architectures was obtained in the VGG16 architecture which reached an average accuracy of 100 in several epochs compared to the VGG16 architecture at 0.925 in the 46th epoch. This is due to a Rectified Linear Unit (ReLU) on the VGG16 architecture which can minimize errors and saturation.
ANALISIS DATA PASIEN IBU HAMIL MENGGUNAKAN METODE BUSINESS INTELLIGENCE Azizah, Nadya Irmalia
Indonesian Journal of Business Intelligence (IJUBI) Vol 6 No 2 (2023): Indonesian Journal of Business Intelligence (IJUBI)
Publisher : Universitas Alma Ata

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21927/ijubi.v6i2.3831

Abstract

AbstrakSaat ini kemajuan teknologi sedang dalam titik tertinggi perubahan besar pada munculnya revolusi industri seperti perkembangan perakitan produksi atau adanya penemuan microcip. Kemajuan teknologi ini tentunya pada hampir semua bidang merasakan bahkan mengimplementasikan atas kemajuan teknologi ini. Perkembangan teknologi informasi ini salah satunya mengarah pada sektor industri kesehatan. Industri kesehatan perlu sebuah metode dalam pengambilan keputusan karena, industri kesehatan akan sangat berhubungan dengan seorang pasien. Dimana pasien tersebut diperlukan tindakan secara cepat dan tepat guna menyelematkan nyawa dari seorang pasien. Klinik persalinan merupakan salah satu bagian dari industri kesehatan. Kondisi kehamilan dari seorang ibu hamil membawa konsekuensi pada kesehatan dirinya sendiri maupun janin yang dikandungnya. Para bidan menginformasikan berbagai masalah mengenai kehamilan maupun kesahatan janin yang belum lahir berdasarkan studi kasus dan pengalaman sebelumnya. Data yang banyak tersebut terkadang menjadi masalah pada klinik yang belum memiliki metode untuk mengklasifikasikan maupun menyimpan data dengan baik. Data yang melimpah akan menjadi tidak berguna jika tidak ada pengolahan yang baik dan pemanfaatan yang optimal. Masalah tersebut dapat diselesaikan dengan Business Intelligence menggunakan aplikasi Tableau public. Tools ini dapat digunakan untuk Klinik Persalinan X seperti untuk mengetahui bagaimana tren jumlah kelahiran/ persalinan setiap bulanya, variabelnya dapat berdasarkan jenis kelamin anak dan usia kehamilan. Masalah lainya untuk mengetahui tren masalah kesehatan yang dihadapi oleh ibu hamil dan janinya.Kata Kunci: Business Intelligence, Analisis Data, Klinik Persalinan, Visualisasi Data
PENERAPAN ALGORITMA DIJKSTRA UNTUK MENENTUKAN RUTE TERPENDEK TEMPAT TINGGAL KE KAMPUS 2 UIN SUNAN AMPEL SURABAYA Ramadhan, Galang Nurendrawan; Alma Bachrun, Raihan Khaira; Syaifulloh, Achmad
Indonesian Journal of Business Intelligence (IJUBI) Vol 7 No 1 (2024): Indonesian Journal of Business Intelligence (IJUBI)
Publisher : Universitas Alma Ata

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21927/ijubi.v7i1.3964

Abstract

Surabaya merupakan kota besar maka kemacetan menjadi hal yang wajar dan pemandangan sehari-hari. Kepadatan penduduk yang tinggi dan berbagai macam aktivitas membuat kota ini tidak pernah sepi dari lalu lintas manusia. Fleksibilitas yang tinggi ini sebagian besar disebabkan oleh kurangnya sarana dan prasarana jalan. Perhitungan Dijkstra dapat menciptakan waktu produktif yang efektif dalam memastikan jarak antar sistem jika dibandingkan dengan perhitungan manual karena Algoritma Dijkstra ini memberikan keluaran berupa jalur tercepat dan terpendek dari tempat asal menuju tempat tujuan
SISTEM PAKAR PENENTUAN JUMLAH KALORI PROGRAM DIET BERBASIS WEB MENGGUNAKAN METODE FORWARD CHAINING (Studi kasus : RSA UGM Yogyakarta) Septiana, Yolanda; Wijaya, Dhina Puspasari; Pramuntadi, Andri; Danianti, Dita
Indonesian Journal of Business Intelligence (IJUBI) Vol 7 No 1 (2024): Indonesian Journal of Business Intelligence (IJUBI)
Publisher : Universitas Alma Ata

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21927/ijubi.v7i1.4267

Abstract

Diet is to adjust the diet according to the number of calories needed, dieting can be done to gain weight, and maintaining weight is not only losing weight.Therefore, calculations are needed to find out the calories needed by each human according to the criteria to be calculated, to make it easier to calculate daily calorie needs, calorie calculations are made web-based to facilitate calculations and implementation Forward chaining method. Hasil yang diharapkan dari sistem ini dapat membantu dalam menentukan jumlah asupan kalori yang tepat untuk kebutuhan.Kesimpulan dalam penelitian ini adalah:1. Metode forward chaining terbukti efektif dalam menangani penentuan jumlah kalori berdasarkan aktivitas yang dilakukan. Pendekatan ini memungkinkan sistem untuk secara sistematis mengidentifikasi kebutuhan kalori harian.2. Sistem ini dapat memberikan rekomendasi kalori berdasarkan informasi yang diberikan oleh pengguna, sehingga dapat membantu dalam mencapai tujuan diet secara lebih efektif dengan mempertimbangkan faktor-faktor seperti tingkat aktivitas fisik, berat badan, tinggi badan, usia serta jenis kelamin. 3. Selama proses penerapan penerapan sistem pakar penentuan jumlah kalori program diet berbasis web dengan metode forward chaining, dilakukan perancangan sistem ini dan pembuatan database untuk memastikan bahwa semua data terkait dapat diintegrasikan dan disimpan dalam database. 4. Penelitian menghasilkan pembuatan website yang dapat mengetahui status gizi dan kebutuhan kalori pada orang dewasa 17 – 45 tahun.
Implementasi Model Problem Based Learning Berbantuan Media Interaktif Cisco IT Essentials Virtual Dekstop untuk Meningkatkan Hasil Belajar Siswa Sanusi, Wahyudin; Kusnendar, Jajang; Azmi, Naufal Nur
Indonesian Journal of Business Intelligence (IJUBI) Vol 7 No 1 (2024): Indonesian Journal of Business Intelligence (IJUBI)
Publisher : Universitas Alma Ata

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21927/ijubi.v7i1.4269

Abstract

Perkembangan teknologi informasi di dunia saat ini telah mengubah paradigma pendidikan dengan memberikan ruang bagi integrasi inovatif dan metode pembelajaran yang lebih menarik. Pendidik diharapkan dapat menguasai dan memanfaatkan kemajuan teknologi yang ada agar siswa dapat belajar secara mandiri dan kreatif. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan model Problem-Based Learning berbantuan media interaktif Cisco IT Essentials Virtual Desktop dengan integrasi E-Learning berbasis web untuk meningkatkan hasil belajar siswa dalam pemahaman Sistem Komputer. Metodologi penelitian ini menggunakan metode Eksperimen dengan desain One-Group Pretest-Posttest. Sampel eksperimen meliputi siswa kelas X Teknik Kendaraan Ringan (TKR) 1 di SMK Negeri 8 Bandung. Temuan penelitian menunjukkan respon yang baik terhadap Cisco IT Essentials Virtual Desktop dengan integrasi E-Learning berbasis web, dengan ahli media memberikan persetujuan sebesar 82% dan ahli subjek memberikan persetujuan sebesar 92%, kedua-duanya dikategorikan sebagai "Sangat Baik." Pemanfaatan multimedia terbukti efektif, seperti yang ditunjukkan oleh peningkatan yang signifikan dalam skor post-test dari 34.86 menjadi 73.43. Nilai rata-rata N-gain sebesar 0.56 menunjukkan tingkat efektivitas "Sedang." Para siswa memberikan feedback yang positif, dengan skor sebesar 88%, dikategorikan "Sangat Baik".
ANALISIS MODEL SISTEM REKOMENDASI KURSUS MOOC DENGAN METODE COLLABORATIVE FILTERING DAN INTEGRASI EXPLAINABLE AI Putri, Nabila Muthia; Praseptiawan, Mugi; Untoro, Meida Cahyo
Indonesian Journal of Business Intelligence (IJUBI) Vol 7 No 1 (2024): Indonesian Journal of Business Intelligence (IJUBI)
Publisher : Universitas Alma Ata

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21927/ijubi.v7i1.4274

Abstract

Sistem rekomendasi kursus Massive Open Online Course (MOOC) berperan penting dalam mendukung pembelajaran daring dengan memberikan saran kursus yang sesuai dengan preferensi pengguna. Dalam penelitian ini, kami mengembangkan model sistem rekomendasi kursus MOOC berbasis Collaborative Filtering dengan memanfaatkan dataset Coursera yang telah diproses. Preprocessing meliputi pembersihan data, penghapusan label yang tidak diperlukan, alokasi label, penghapusan data duplikat, dan analisis sentimen untuk memastikan konsistensi antara ulasan dan penilaian. Implementasi Collaborative Filtering melibatkan pembuatan tabel pivot, perhitungan Centered Cosine Similarity, dan prediksi penilaian kursus untuk pengguna yang belum pernah mengambil kursus tertentu. Evaluasi kinerja model dilakukan menggunakan metrik Root Mean Squared Error (RMSE) untuk mengukur tingkat kesalahan prediksi model. Hasil analisis dan evaluasi menunjukkan bahwa model yang dikembangkan berhasil memberikan rekomendasi kursus dengan tingkat kesalahan yang rendah, seperti yang tercermin dari nilai RMSE yang diperoleh yaitu 0.24 untuk sistem rekomendasi kursus MOOC. Integrasi Explainable AI dengan teknik LIME juga membantu dalam menjelaskan dan memahami rekomendasi yang diberikan oleh sistem, meningkatkan penjelasan tambahan terhadap model yang dibuat. Saran untuk pengembangan lebih lanjut termasuk fokus pada peningkatan interpretabilitas model dengan memperdalam integrasi Explainable AI, menggunakan dataset yang lebih besar, serta diversifikasi teknik pemodelan untuk meningkatkan kualitas dan akurasi rekomendasi yang diberikan oleh sistem.
IMPLEMENTASI PIPELINE PRODUCTION ANIMATION 3D MEDIA PROMOSI UNIVERSITAS MAJALENGKA Prasetyo, Tri Ferga; Zaliluddin, Dadan; Ibrahim, Maulana; Affandi, Amam Nur
Indonesian Journal of Business Intelligence (IJUBI) Vol 7 No 1 (2024): Indonesian Journal of Business Intelligence (IJUBI)
Publisher : Universitas Alma Ata

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21927/ijubi.v7i1.4275

Abstract

This study focuses on the implementation of a 3D animation production pipeline in promotional media, utilizing a variety of information technology tools to optimize processes and enhance visual effectiveness. The use of Agile project management software facilitates efficient team collaboration and rapid adaptation to changes, increasing productivity and design iteration quality. In the modeling and rendering processes, Blender and Autodesk Maya are employed to create complex 3D models and detailed visuals, supported by GPU processing to accelerate rendering and allow greater creative exploration. Unity is integrated to develop interactive simulations, adding game elements to the animations that enhance user engagement. Machine learning is applied in character rigging to automate and correct poses, reducing production time and improving visual expression. Procedural generation techniques are used to automate the creation of textures and environmental elements, is applied in the final presentation phase to deliver promotional content more immersively. This research reveals the significant potential of integrating information technology in speeding up 3D animation production and enhancing the visual and interactive user experience.
ANALSISIS KEBERHASILAN LITERASI DA NUMERASI SISWA SEKOLAH DASAR PADA PROGRAM KAMPUS MENGAJAR ANGKATAN 5 DI KABUPATEN MAJALENGKA MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES Abdurahman, Dede; Prasetyo, Tri Ferga; Awaludin, Iid Muiz
Indonesian Journal of Business Intelligence (IJUBI) Vol 7 No 1 (2024): Indonesian Journal of Business Intelligence (IJUBI)
Publisher : Universitas Alma Ata

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21927/ijubi.v7i1.4276

Abstract

The teaching campus provides collaboration between students and teachers in the development of learning which has an impact on strengthening literacy and numeracy. Results of the Program for International Student Assessment (PISA) and Trends in International Mathematics and Science Study (TIMSS) in 2015 Indonesia obtained a literacy score of 397 and a numeration of 386 ranked 62 out of 72 countries while in 2018 Indonesia obtained a literacy score of 371 and a numeration of 379 ranked 74 out of 79 countries. In Indonesia, parents pay little attention to their children's literacy and numeracy skills, so that the literacy and numeracy skills of students in Indonesia are relatively low. With the presence of teaching campus students it is hoped that they can become partners of teachers in developing literacy and numeracy learning models. To see the results of the success rate of teaching campus students in applying literacy and numeracy learning models, an analysis using the classification method is needed. Therefore, the authors make an analysis of the literacy and numeracy success of elementary school students in the class 5 teaching campus program using the Naïve Bayes Classifier method. Data classification techniques were carried out manually and by using the Rapidminer software, data classification was carried out by dividing into two categories in the form of literacy and numeracy results. The results of testing the training data and data testing for literacy get an accuracy value of 95.71%, 97.92% precision, 95.92% recall while for numeration get an accuracy value of 95.71%, 93.75% precision, 96.77% recall.
Analysis of BRImo Application User Satisfaction Through The End User Computing Satisfaction Model in Kolaka District Stiadi, Muhamad; Jimsan, Jimsan; Mardianto, Mardianto
Indonesian Journal of Business Intelligence (IJUBI) Vol 7 No 1 (2024): Indonesian Journal of Business Intelligence (IJUBI)
Publisher : Universitas Alma Ata

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21927/ijubi.v7i1.4297

Abstract

The objective of this study is to assess the degree of user satisfaction with the BRImo application within the Kolaka district. The research method used is quantitative descriptive which aims to describe the characteristics of each research variable which is sourced from primary data and then processed by calculating the percentage of user satisfaction. Research results using The End User Computing Satisfaction (EUCS) model show that the content variable has a satisfaction value of 85%, accuracy of 81%, form of 85%, ease of use of 85%, and timeliness of 83%. In general, users are satisfied with these variables.
UMKM Go Digital: Optimalisasi Teknologi Multimedia dalam Meningkatkan Kompetensi Pemasaran Digital UMKM di Era 4.0 SETIYANTO, SIGIT; DAWIS, AISYAH MUTIA
Indonesian Journal of Business Intelligence (IJUBI) Vol 7 No 1 (2024): Indonesian Journal of Business Intelligence (IJUBI)
Publisher : Universitas Alma Ata

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21927/ijubi.v7i1.4376

Abstract

The Industry 4.0 revolution demands that MSMEs (Micro, Small and Medium Enterprises) adapt to digital transformation, especially in marketing. The research aims to study the optimization of multimedia technologies, including augmented reality (AR), to enhance the digital marketing competence of MSMEs of Surakarta City in this era. The research uses a mixed method approach, combining surveys, interviews, and case studies. The results of the research show that the use of multimedia technology, including AR, contributes significantly to the enhancement of digital marketing competence of MSMEs of Surakarta City. Black box testing on the website showed a 100% success rate on all major functions, proving the effectiveness of this technology. Interesting and interactive multimedia content has proven to increase product visibility, broaden market reach, and encourage consumer interaction. AR enables a more in-depth and informative shopping experience, enhancing confidence and buying decisions. It is recommended that MSMEs of Surakarta City be given training and technology infrastructure support to optimize the use of multimedia technology. Collaboration with technology experts and the use of social media are also important strategies. This research provides a foundation for the development of MSMEs marketing strategies that are more effective in the 4.0 era of Surakarta City.

Page 19 of 21 | Total Record : 205

 17   18   19   20   21 

Filter by Year

2018 2025


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 8 No 2 (2025): Indonesian Journal of Business Intelligence (IJUBI) Vol 8, No 1 (2025): Indonesian Journal of Business Intelligence (IJUBI) Vol 8 No 1 (2025): Indonesian Journal of Business Intelligence (IJUBI) Vol 7, No 2 (2024): Indonesian Journal of Business Intelligence (IJUBI) Vol 7 No 2 (2024): Indonesian Journal of Business Intelligence (IJUBI) Vol 7 No 1 (2024): Indonesian Journal of Business Intelligence (IJUBI) Vol 7, No 1 (2024): Indonesian Journal of Business Intelligence (IJUBI) Vol 6, No 2 (2023): Indonesian Journal of Business Intelligence (IJUBI) Vol 6 No 2 (2023): Indonesian Journal of Business Intelligence (IJUBI) Vol 6 No 1 (2023): Indonesian Journal of Business Intelligence (IJUBI) Vol 6, No 1 (2023): Indonesian Journal of Business Intelligence (IJUBI) Vol 5, No 2 (2022): Indonesian Journal of Business Intelligence (IJUBI) Vol 5 No 2 (2022): Indonesian Journal of Business Intelligence (IJUBI) Vol 5, No 1 (2022): Indonesian Journal of Business Intelligence (IJUBI) Vol 5 No 1 (2022): Indonesian Journal of Business Intelligence (IJUBI) Vol 4 No 2 (2021): Indonesian Journal of Business Intelligence (IJUBI) Vol 4, No 2 (2021): Indonesian Journal of Business Intelligence (IJUBI) Vol 4, No 1 (2021): Indonesian Journal of Business Intelligence (IJUBI) Vol 4 No 1 (2021): Indonesian Journal of Business Intelligence (IJUBI) Vol 3, No 2 (2020): Indonesian Journal of Business Intelligence (IJUBI) Vol 3 No 2 (2020): Indonesian Journal of Business Intelligence (IJUBI) Vol 3 No 1 (2020): Indonesian Journal of Business Intelligence (IJUBI) Vol 3, No 1 (2020): Indonesian Journal of Business Intelligence (IJUBI) Vol 2, No 2 (2019): Indonesian Journal of Business Intelligence (IJUBI) Vol 2 No 2 (2019): Indonesian Journal of Business Intelligence (IJUBI) Vol 2 No 1 (2019): Indonesian Journal of Business Intelligence (IJUBI) Vol 2, No 1 (2019): Indonesian Journal of Business Intelligence (IJUBI) Vol 1, No 2 (2018): Indonesian Journal of Business Intelligence (IJUBI) Vol 1, No 1 (2018): Indonesian Journal of Business Intelligence (IJUBI) Vol 1 No 2 (2018): Indonesian Journal of Business Intelligence (IJUBI) Vol 1 No 1 (2018): Indonesian Journal of Business Intelligence (IJUBI) More Issue