cover
Contact Name
Ahmad Homaidi
Contact Email
jurnalinformatika@ibrahimy.ac.id
Phone
+6285258824038
Journal Mail Official
jurnalinformatika@ibrahimy.ac.id
Editorial Address
Jl. KHR. Syamsul Arifin No. 01-02 Sukorejo Situbondo PO.BOX. 2 Telp. 0338-451307 Faks. 0338-45306
Location
Kab. situbondo,
Jawa timur
INDONESIA
Scientific Journal of Informatics
Published by Universitas Ibrahimy
ISSN : 25497480     EISSN : 25496301     DOI : https://doi.org/10.35316/jimi
Core Subject : Science,
Topics cover the following areas (but are not limited to): 1. Information Technology (IT) a. Software engineering b. Game c. Information Retrieval d. Computer network e. Telecommunication f. Internet g. Wireless technology h. Network security i. Multimedia technology j. Mobile Computing k. Parallel/Distributed Computing 2. Information Systems Engineering a. Development, management and utilization of Information Systems b. Organizational Governance c. Enterprise Resource Planning d. Enterprise Architecture Planning e. e-Bbusinnes f. e-Commerce 3. Business Intelligence a. Data mining b. Text mining c. Data warehouse d. Online Analytical Processing e. Artificial Intelligence f. Decision Support System g. Machine Learning
Articles 126 Documents
OTOMASI IDENTIFIKASI TITIK KEPUTUSAN PADA ERP BERBASIS ATURAN MENGGUNAKAN ANALISIS DOKUMEN SPREADSHEET Muhammad Mutawakkil Alallah; Muhammad Ainul Yaqin
Jurnal Ilmiah Informatika Vol. 10 No. 2 (2025): Jurnal Ilmiah Informatika
Publisher : Department of Science and Technology Ibrahimy University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35316/jimi.v10i2.61-72

Abstract

Enterprise Resource Planning (ERP) dirancang untuk mengintegrasikan berbagai proses bisnis dalam suatu organisasi; namun, spreadsheet masih banyak digunakan untuk pemrosesan data dan pelaporan tambahan karena fleksibilitas serta kemudahan penggunaannya. Spreadsheet sering kali mengandung rumus dan logika kondisional seperti IF, VLOOKUP, dan INDEX-MATCH, yang membentuk titik keputusan tersembunyi (hidden decision points) dalam alur kerja ERP. Ketidakterlihatan titik keputusan ini dapat menyebabkan kesalahan analisis, inkonsistensi data, serta kesulitan dalam proses audit. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem otomatis berbasis aturan (rule-based automation) yang mampu mengidentifikasi titik keputusan dalam dokumen spreadsheet ERP melalui analisis formula, pemetaan ketergantungan antar-sel, dan deteksi pola logika keputusan. Metode yang diusulkan melibatkan ekstraksi struktur formula, analisis dependensi, serta penerapan aturan heuristik untuk mendeteksi percabangan logika. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pendekatan ini efektif dalam mengidentifikasi titik keputusan secara sistematis serta mendukung peningkatan keandalan, transparansi, dan efisiensi audit pada sistem ERP berbasis spreadsheet. Kebaruan penelitian ini terletak pada penerapan metode analitik berbasis aturan untuk mendeteksi titik keputusan dalam spreadsheet ERP  topik yang masih jarang dieksplorasi dalam penelitian sebelumnya.
ANALISIS PENGARUH METODE PEMBELAJARAN HYBRID TERHADAP TINGKAT KEPUASAN MAHASISWA MENGGUNAKAN ALGORITMA DECISION TREE Nur Helma; Nurhaeni; Ahmad Hidayat; Muhammad Riko Anshori Prasetya
Jurnal Ilmiah Informatika Vol. 10 No. 2 (2025): Jurnal Ilmiah Informatika
Publisher : Department of Science and Technology Ibrahimy University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35316/jimi.v10i2.134-144

Abstract

Peralihan dari model pembelajaran konvensional ke digital telah meningkatkan kebutuhan akan metode yang mampu menjaga kualitas pendidikan sekaligus memberikan fleksibilitas. Pembelajaran hybrid, yang menggabungkan pembelajaran tatap muka dan daring, menjadi solusi atas kebutuhan tersebut, namun memerlukan evaluasi berkelanjutan untuk memastikan kepuasan mahasiswa. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh metode pembelajaran hybrid terhadap kepuasan mahasiswa di Universitas Sari Mulia serta mengidentifikasi faktor kualitas layanan yang paling berpengaruh. Pendekatan kuantitatif digunakan dengan kuesioner berbasis SERVQUAL yang mencakup lima dimensi, yaitu Tangibles, Reliability, Responsiveness, Assurance, dan Empathy. Data dari 325 responden dianalisis menggunakan algoritma Decision Tree untuk mengklasifikasikan tingkat kepuasan dan mengungkap pola utama. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sebagian besar mahasiswa merasa puas, dengan dimensi Assurance dan Reliability sebagai faktor dominan yang memengaruhi kepuasan. Model Decision Tree mencapai tingkat akurasi sebesar 82%, memberikan wawasan yang jelas dan mudah diinterpretasikan mengenai hubungan antara kualitas layanan dan kepuasan mahasiswa. Temuan ini menegaskan bahwa interaksi dosen dan mahasiswa, konsistensi penyampaian materi, serta ketanggapan menjadi aspek penting dalam keberhasilan pembelajaran hybrid. Penelitian ini memberikan kontribusi berupa kerangka berbasis data yang dapat meningkatkan pemahaman institusi terhadap kualitas pembelajaran di era digital. Berbeda dari metode evaluasi tradisional, model yang diusulkan menggabungkan aspek teknologi dan human-centered untuk pendekatan yang lebih komprehensif dalam meningkatkan efektivitas pembelajaran hybrid.
INVENTORI MANAGER UNTUK MENINGKATKAN PENJUALAN PADA SHOWROOM RALIF MOBIL DI BANJARMASIN Fajar Adha; Bayu Nugraha; Muhammad Riko Anshori Prasetya
Jurnal Ilmiah Informatika Vol. 10 No. 2 (2025): Jurnal Ilmiah Informatika
Publisher : Department of Science and Technology Ibrahimy University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35316/jimi.v10i2.145-160

Abstract

Pencatatan stok dan penjualan kendaraan di Ralif Motor Showroom Banjarmasin sebelumnya dilakukan secara manual, sehingga menimbulkan risiko kehilangan data, kesalahan pencatatan, dan kesulitan dalam pelacakan transaksi. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengembangkan sistem informasi berbasis web untuk mengelola data stok dan penjualan secara terintegrasi dan menyediakan visualisasi yang mendukung pengambilan keputusan manajerial. Sistem ini dikembangkan menggunakan PHP sebagai bahasa pemrograman dan MySQL sebagai basis data, menggunakan pendekatan Agile Kanban, dan dilengkapi dengan Dashboard interaktif menggunakan Tableau. Data penelitian diperoleh dari laporan stok dan penjualan Ralif Motor Showroom untuk periode 2023-2025. Setelah tahap preprocessing, dataset akhir terdiri dari 36 entri stok pada tahun 2024, 31 transaksi penjualan pada tahun 2024, 20 entri stok pada tahun 2025, 11 transaksi penjualan pada tahun 2025, dan 14 unit stok tersisa yang tidak terjual. Setiap entri data mencakup kode kendaraan, model, merek, tanggal entri, harga beli, biaya perbaikan, harga jual, dan nomor transaksi. Laba bersih didefinisikan sebagai selisih antara harga jual dan biaya perbaikan untuk setiap transaksi. Hasil implementasi menunjukkan bahwa sistem dapat mencatat transaksi dan memperbarui data stok secara real-time, menjaga konsistensi data melalui validasi input, menampilkan tren penjualan bulanan dan arus masuk kendaraan menggunakan diagram garis dan batang, serta menghasilkan metrik penjualan utama yang dapat diekspor untuk pelaporan. Digitalisasi proses inventaris telah terbukti meningkatkan akurasi pencatatan, meminimalkan kesalahan input, dan mempercepat pemantauan kinerja penjualan, sehingga mendukung pengambilan keputusan berbasis data .
DESAIN DAN IMPLEMENTASI SISTEM INFORMASI PENILAIAN KELULUSAN TERBAIK SISWA MENGGUNAKAN METODE SAW Hermanto Hermanto; Muhammad Tanwirul Fikri; Muhammad Hafidz Yusuf; Ade Hendi
Jurnal Ilmiah Informatika Vol. 10 No. 2 (2025): Jurnal Ilmiah Informatika
Publisher : Department of Science and Technology Ibrahimy University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Graduation is a formal statement issued by an educational institution as proof that students have completed the required academic program. MI Hayatul Wathon, as one of the primary education institutions, aims to produce high-quality graduates. However, the school has not yet implemented a systematic process for determining the best graduates, resulting in the inability to identify outstanding students accurately. Moreover, the announcement of graduation results is still conducted manually by inviting students to the school, which is considered less efficient. This study presents the Design and implementation of an Information System for Determining the Best Student Graduation Using the Simple Additive Weighting (SAW) Method. The system is designed to determine the best graduates accurately based on several criteria, including report card grades, madrasah assessment scores, UAMNU BK scores, attendance, and achievements. The system was developed using PHP as the programming language, MySQL as the database management system (DBMS), and XAMPP as the local web server. Based on the testing results using the confusion matrix method, the system achieved an accuracy rate of 100%, indicating that it can correctly classify student graduation results. Therefore, the final calculation produced by the system can be used effectively to determine the best student graduates.
EVALUASI MANAJEMEN LAYANAN TEKNOLOGI INFORMASI DENGAN FRAMEWORK ITIL V4 PADA SISTEM E-PRESENSI BKPSDM KABUPATEN CIAMIS Dewi Puspita Sari; Insiroh Amaliana; Lauren Nugraha; Sendy Seftiawan; Helmy Dzulfikar
Jurnal Ilmiah Informatika Vol. 10 No. 2 (2025): Jurnal Ilmiah Informatika
Publisher : Department of Science and Technology Ibrahimy University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35316/jimi.v10i2.112-125

Abstract

The Ciamis Regency BKPSDM has implemented a mobile-based electronic attendance system (e-attendance) to improve the discipline of civil servants. This study aims to evaluate the IT service management of the e-attendance system using the ITIL V4 framework. The evaluation focuses on eight service management practices: Availability, Incident, Problem, Service Desk, Service Level Management, IT Asset, Monitoring & Event, and Service Request Management. This study uses a mixed method, collecting quantitative data through questionnaires to civil servants who are educators and qualitative data through interviews with the BKPSDM IT Team. The main objectives are to measure the level of maturity, analyze the gap between user perceptions, internal realities, and ideal conditions according to ITIL, and provide strategic improvement recommendations. The results of the study show a significant perception gap, namely that civil servants assess services at Level 4 (Quantitatively Managed), while the reality of the IT Team's internal processes is mostly at Level 2 (Managed). This gap arises because user satisfaction is based on rapid problem resolution, while the internal processes lack formal documentation and standardization, such as a ticketing system and internal SLAs. Consequently, the recommendations prioritize establishing structured procedures and formal controls to elevate the maturity of the core service practices found to be crucial. Recommendations are focused based on their level of urgency, namely on improving Incident Management, Service Level Management, and Service Request Management to close this gap.
PERBANDINGAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOUR DAN NAÏVE BAYES UNTUK MENDETEKSI PENIPUAN KARTU KREDIT Fauzan Firdaus; Ahmad Homaidi; Jarot Dwi Prasetyo; Hermanto Hermanto; Ach. Zubairi; Lukman Fakih Lidimilah
Jurnal Ilmiah Informatika Vol. 10 No. 2 (2025): Jurnal Ilmiah Informatika
Publisher : Department of Science and Technology Ibrahimy University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35316/jimi.v10i2.163-171

Abstract

Credit card fraud is a serious problem in the financial industry that continues to increase with the development of digital transaction technology. This study aims to compare the performance of the K-Nearest Neighbour (KNN) and Naive Bayes algorithms in detecting credit card fraud by considering various evaluation metrics evaluation metrics, including not only accuracy but also precision, recall, and F1-score. The dataset used was sourced from Kaggle, comprising a total of 10,000 transaction records, which included financial transaction attributes and user behaviour. The research process included data pre-processing, attribute selection, data normalisation, and the application of both algorithms using RapidMiner software. The test results showed that the KNN algorithm produced an accuracy of 98.43%, a precision of 98.53%, and a recall of 99.90%, while Naive Bayes obtained an accuracy 98.20% accuracy, 99.69% precision, and 98.48% recall. Although KNN showed slightly superior performance in detecting fraudulent transactions, the T-Test statistical test showed that the difference in performance between the two algorithms was not statistically significant. KNN has an advantage in recognising complex patterns, but requires greater computational time, while Naive Bayes is more efficient in terms of speed. This study concludes that the selection of a fraud detection algorithm needs to consider the trade-off between accuracy and computational efficiency according to system requirements.

Page 13 of 13 | Total Record : 126