cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Harliana
Contact Email
harliana@umus.ac.id
Phone
+6281313332424
Journal Mail Official
intech@umus.ac.id
Editorial Address
Jl. P. Diponogoro KM. 2 Wanasari, Brebes 52252 Tel / fax : (0283) 619 9000 / 0813 1333 2424
Location
Kab. brebes,
Jawa tengah
INDONESIA
Jurnal Ilmiah Intech : Information Technology Journal of UMUS
Published by Universitas Muhadi Setiabudi
ISSN : -     EISSN : 26854902     DOI : 10.46772/intech
Core Subject : Science,
Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management
Jurnal Ilmiah Intech : Information Technology Journal of UMUS terbit 2 (dua) kali dalam satu tahun yaitu Mei dan November yang berisi hasil pemikiran dan penelitian pada bidang Ilmu Komputer dan Informatika, dnegan fokus dan ruang lingkup: 1. ilmu komputer: Artificial Intelligence, Machine Learning, Data Mining, Expert System, Decission Support System 2. Informatika : Web Programming, Mobile Computing, Computer Network, Pembuatan Sistem Informasi, Database System, Security System.
Arjuna Subject : Ilmu Komputer (semua kategori) - Kecerdasan Buatan
Articles 111 Documents
 4   5   6   7   8 
Sistem Informasi Pengerjaan Proyek Berbasis Web Menggunakan Metode Rapid Application Development Oky Irnawati
Jurnal Teknik Informatika UMUS Vol 3 No 02 (2021): November
Publisher : Universitas Muhadi Setiabudi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.46772/intech.v3i02.501

Abstract

Penerapan teknologi informasi dalam mengelola penerimaan pengerjaan proyek sangat dibutuhkan untuk meningkatkan performa kerja sehingga perusahaan dapat meningkatkan daya saing. Permasalahan yang ditimbulkan dengan menggunakan sistem manual dalam mengelola penerimaan proyek yang dirasakan PT. Daya Eka seperti pencarian history pekerjaan yang memakan waktu, kesulitan dalam proses monitoring pekerjaan proyek dan seringnya terjadi kesalahan dalam pembuatan invoice akibat data yang duplikat. Membangun sistem informasi yang terkomputerisasi berbasis web dapat menjadi solusi permasalahan terkait sistem penerimaan pengerjaan proyek tersebut. Pemilihan metode rapid application development dianggap paling tepat untuk membangun sistem terkomputerisasi dalam waktu singkat. Tahapan yang dikerjakan meliputi analisa kebutuhan, desain sistem dengan menggunakan UML dalam penggambaran software architecture yaitu dengan membuat use case diagram dan activity diagram serta ERD dalam pembuatan tabel, atribut dan relasi yang dibutuhkan untuk membangun sebuah database, konstruksi berupa pembuatan user interface, dan pengujian. Perubahan sistem yang semula dikerjakan secara manual menjadi terkomputerisasi membawa manfaat diantaranya memberikan kemudahan dalam proses monitoring dan pencarian history pengerjaan proyek,  menghilangkan duplikat dan meminimalisir kesalahan pembuatan invoice, meningkatkan kecepatan dan efisiensi penerimaan pengerjaan proyek sehingga performa kerja dapat ditingkatkan.
Penentuan Status Stunting pada Anak dengan Menggunakan Algoritma KNN Otong Saeful Bachri; Raden Mohamad Herdian Bhakti
Jurnal Teknik Informatika UMUS Vol 3 No 02 (2021): November
Publisher : Universitas Muhadi Setiabudi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.46772/intech.v3i02.533

Abstract

Usia balita merupakan salah satu usia penting dalam proses tumbuh kembang seorang anak. Menurut data Dinas Kesehatan Jawa Tengah pada Tahun 2013 terdapat sekitar 200 anak balita di Kabupaten Brebes yang mengalami stunting. Namun saat ini prosentase stunting yang terjadi di Desa Sirampog Kabupaten Brebes masih cenderung tinggi yaitu sekitar 3,77% balita yang masih mengalami gizi buruk dan stunting, serta 13,20% balita yang masih mengalami gizi kurang dan cenderung stunting. Berdasarkan hal tersebut maka penelitian ini bertujuan untuk melakukan klasifikasi status gizi balita dengan menggunakan algoritma KNN dan mengetahui keakuratan yang dihasilkan oleh algoritma K-Nearst Neighbor (KNN) dalam melakukan klasifikasi. Melalui hasil pengujian pada 114 data uji diketahui bahwa algoritma KNN mampu melakukan klasifikasi penentuan status stunting pada anak berdasarkan umur (U), berat badan (BB), tinggi badan (TB), dan lingkar kepala (LK) dengan akurasi tertinggi dan nilai error rate terkecil terdapat pada nilai k=3.
Komparasi Metode Naïve Bayes dan SAW untuk Pemilihan Penerimaan Insentif Karyawan Adhika Pramita Widyassari; Puput Eka Suryani
Jurnal Teknik Informatika UMUS Vol 3 No 02 (2021): November
Publisher : Universitas Muhadi Setiabudi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.46772/intech.v3i02.555

Abstract

Pemberian insentif merupakan  penghargaan dalam bentuk uang kepada karyawan yang dapat bekerja melampaui standar yang telah ditentukan. Kriteria yang digunakan seperti absensi, responsibilitas, perencanaan, capaian tujuan, social, kreativitas dan lain  sebagainya. Beberapa teknik pendekatan yang dapat digunakan adalah dengan pendekatan machine learning dan juga pembobotan. Metode machine learning yang digunakan yaitu Algoritma Naive Bayes Classifier, merupakan salah satu metode yang menerapkan klasifikasi dalam teknik datamining. Cara kerjanya didasarkan pada anggapan penyederhanaan bahwa jika diberikan nilai output, maka nilai atribut secara mengikuti situasinya saling bebas, artinya memiliki otoritas yang kuat dari masing-masing kejadian. Sedangkan metode pembobotan yang relative simple dan mudah yaitu Simple Additive Weighting (SAW) karena memiliki kelebihan yaitu adanya perhitungan normalisasi matriks sesuai dengan nilai kriteria (antara nilai benefit dan cost) dan adanya bobot di setiap kriteria yang digunakan untuk menghitung preferensi sehingga hasilnya lebih tepat. Dalam perhitungannya naïve bayes menggunakan software rapidminer dan SAW menggunakan exel. Pengujian menggunakan data penilaian karyawan PT Wifgasindo Cabang Bojonegoro tahun 2011. Dari hasil analisa didapatkan akurasi untuk naïve bayes 90% dan SAW 93%.
Analisis Sentimen Penanganan Covid-19 dengan Support Vector Machine: Evaluasi Leksikon dan Metode Ekstraksi Fitur Wildan F. Abdillah; Agyztia Premana; R. M. Herdian Bhakti
Jurnal Teknik Informatika UMUS Vol 3 No 02 (2021): November
Publisher : Universitas Muhadi Setiabudi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.46772/intech.v3i02.556

Abstract

Peneliti melakukan uji perbandingan metode ekstraksi fitur dan leksikon bahasa Indonesia pada analisis sentimen teks di media sosial terkait penanganan Covid-19. Set data yang digunakan berasal dari penelitian sebelumnya yang divalidasi ahli bahasa. Penelitian ini bertujuan mengukur performa kamus sentimen kata dari leksikon InSet dan sentistrength_id terhadap label aktual, berikutnya untuk mengetahui pengaruh pemilihan metode ekstraksi fitur term presence, BoW, dan TF-IDF. Proses penelitian dimulai dengan tahap prapengolahan teks, pemilihan metode ekstraksi fitur, pelabelan kata dengan leksikon, dan klasifikasi sentimen dengan Support Vector Machine (SVM). Evaluasi akhir dilakukan dengan k-Fold cross validation menggunakan data yang disintesis dengan algoritma SMOTE. Pengujian awal menunjukkan bahwa kamus sentimen kata leksikon sentistrength_id menghasilkan skor akurasi sedikit lebih tinggi (64,46%) dibanding InSet (62,65%) saat dikombinasikan dengan TF-IDF. Di tahap evaluasi akhir, kamus sentimen kata sentistrength_id masih menunjukkan performa yang relatif lebih baik berdasarkan rerata nilai akurasi, presisi, sensitivitas, dan f-measure (59,22%, 61,1%, 31,3%, 41,0%) dibanding InSet (58,98%, 62,2%, 26,1%, 36,6%) saat dikombinasikan dengan TF-IDF. Secara umum, performa kedua leksikon memang masih di bawah data dengan label aktual yang mengindikasikan kedua leksikon belum cukup kuat dalam menentukan kelas kata. Penyebabnya bisa karena jumlah data yang relatif sedikit atau karena normalisasi teks belum cukup dilakukan secara maksimal.
Rancang Bangun Sistem Informasi Company Profile dengan Menggunakan Metode Scrum pada PT. Hasna Satya Negara Berbasis Web Try Setya Nugraha; Kusnadi Kusnadi; Rifqi Hardian
Jurnal Teknik Informatika UMUS Vol 3 No 02 (2021): November
Publisher : Universitas Muhadi Setiabudi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.46772/intech.v3i02.583

Abstract

PT. Hasna Satya Negara adalah bentuk PT dari Hasna Group, PT ini bergerak dalam bidang Developer Property yang terfokus dengan pengembangan dan pembangunan perumahan. Produk dari Hasna Group berupa perumahan bersubsidi maupun non-subsidi sehingga dapat membantu masyarakat dalam mewujudkan impian memiliki rumah dengan subsidi yang disediakan oleh pemerintah. Banyak kendala yang terjadi saat Hasna Group melakukan penyebaraan informasi karena masih dilakukan secara manual yaitu menyebar beberapa brosur di tempat umum, kendala yang terjadi meliputi, terbatasnya karyawan yang melakukan penyebaran, bertambahnya biaya yang dikeluarkan untuk membuat brosur dan ongkos untuk melakukan penyebaran brosur, menggunakan banyak kertas sehingga bertambahnya biaya operasional. Sistem Informasi Company Profile merupakan sebuah sistem berbasis web yang menyediakan layanan berupa informasi yang dapat memecahkan masalah pada perusahaan dan menghasilkan sebuah alternatif  untuk menyediakan layanan informasi sekaligus menjadikan media untuk periklanan digital. Metode Agile adalah suatu metode pola pikir untuk menyelesaikan permasalahan yang bersifat flexible terhadap perubahan suatu masalah, sehingga pola penyelesaian masalah menggunakan metode agile menyesuaikan perubahan. Pendekatan Scrum merupakan pencapaian terbesar dalam menerapkan metode Agile, dengan Scrum sifat-sifat itu diwujudkan menjadi sebuah langkah-langkah. Berdasarkan analisis yang sudah dilakukan dan terdapatnya masalah – masalah yang ada, Hasna Group dapat mengimplementasikan sebuah sistem informasi company profile berbasis web menggunakan metode agile dengan pendekatan scrum.
Implementasi Metode Grey Verhulst untuk Mendukung Kebijakan dalam Mengantisipasi Mahasiswa Dropout Achmad Fitro; Rudianto Rudianto; Heru Prasetyo
Jurnal Teknik Informatika UMUS Vol 3 No 02 (2021): November
Publisher : Universitas Muhadi Setiabudi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.46772/intech.v3i02.585

Abstract

Mahasiswa dropout merupakan masalah kompleks bagi setiap perguruan tinggi swasta seperti Politeknik NSC Surabaya, mahasiswa dropout dapat mengakibatkan berkurangnya kepercayaan masyarakat terhadap kualitas kampus. Politeknik NSC Surabaya terus berbenah dalam melakukan perbaikan kualitas baik segi pelayanan, jangkauan pembayaran, kualitas belajar mengajar, fasilitas yang dan memprediksi apapun yang besar kemungkinan membuat mahasiswa untuk putus study (drop out) salah satunya adalah memprediksi jumlah drop out terlebih dahulu. Grey Verhulst merupakan metode yang meningkatkan simulasi presisi dalam memprediksi berdasarkan data-data sebelumnya dan dapat digunakan untuk 1-4 langkah ke depan dengan akurat. Dengan menggunakan grey Verhulst, Politeknik NSC Surabaya mendapat hasil bahwa mahasiswa dropout terus meningkat di setiap tahunnya. Dengan begitu, hasil tersebut merupakan alert bagi Politeknik NSC Surabaya untuk segera merumuskan strategi dalam mengantisipasi mahasiswa dropout.
Penerapan Metode Exponential Smoothing pada Sistem Penjualan Terlaris di PT Graha Prima Mentari Siti Nurhaliza; Muhammad Hatta; Amroni Amroni
Jurnal Teknik Informatika UMUS Vol 3 No 02 (2021): November
Publisher : Universitas Muhadi Setiabudi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.46772/intech.v3i02.586

Abstract

PT Graha Prima Mentari melakukan kegiatan jual beli produk minuman kemasan kepada toko dan outlet yang ada di sekitar Kota Cirebon dengan menggunakan perhitungan secara manual dan belum memiliki sistem perhitungan penjualan terlaris berdasarkan total penjualan harian yang diperoleh. Penjualan terhadap toko dan outlet sebagai tolak ukur untuk menentukan banyaknya produk terlaris yang ditentukan, peminat produk yang banyak dapat mempengaruhi hasil perhitungan produk terlaris sesuai pencapaian penjualan masing - masing produk yang tersedia, untuk mencapai hasil produk terlaris yang memilki tiga kriteria yaitu produk terlaris ditentukan oleh frekuensi penjualan produk secara berulang, Variable produk terlaris ditentukan oleh banyaknya qty atau jumlah produk yang terjual, produk terlaris ditentukan dari banyaknya customer yang membeli salah satu produk yang tersedia. Hasil pencapaian penjualan terlaris yang dibedakan pada tiga kriteria merupakan informasi mengenai pencapaian kinerja agent yang dapat dihitung pencapaiannya, sehingga dapat menunjukkan tingkat keberhasilan perhitungan dan kenyataan yang dicapai. Dengan adanya masalah dan dampak pada PT. Graha Prima Mentari, maka solusi dan kesimpulan dari permasalahan adalah diperlukan adanya web sistem penerapan metode Exponential Smoothing pada system informasi penjualan terlaris di PT. Graha Prima Mentari yang dapat membantu perusahaan menentukan perhitungan secara tersistem, baik dan benar adanya laporan yang dibutuhkan oleh perusahaan tersebut.
Metode Topsis dan Algoritma C4.5 dalam Menentukan Penerima Bantuan Langsung Tunai Tohayah Tohayah; Nur Ariesanto Ramdhan; Herdian Bhakti
Jurnal Teknik Informatika UMUS Vol 3 No 02 (2021): November
Publisher : Universitas Muhadi Setiabudi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.46772/intech.v3i02.641

Abstract

Pentingnya Bantuan Langsung Tunai (BLT) saat ini sangatlah penting bagi masyarakat kurang mampu, kemudian juga dapat menjadi sebuah tantangan bagi pemerintah desa untuk memberikan keputusan yang tepat dan akurat dalam pengelolaan data Bantuan Langsung Tunai. Namun pelaksanaan seleksi penerima Bantuan Langsung Tunai masih rancu dan menimbulkan kesalah pahaman bagi msyarakat setempat karena cara penyeleksian yang dilakukan secara subyektif. Sistem Pendukung Keputusan dengan dukungan software Rapid Miner diharakan mampu meningkatkan kinerja dan menentukan akurasi metode yang lebih baik serta mempermudah proses seleksi penerima Bantuan Langsung Tunai. Pada pelitian yang dilakukan ini menggunakan Sample data BLT yang berjumlah 50 dari 300 dataset. Sampel dataset 50 untuk data training sedangkan dataset 300 untuk data testing atau target. Selanjutnya input data akan diproses melalui software Rapid Miner menggunakan teknik data mining dengan metode TOPSIS dan Algoritma C4.5. output dari sistem ini berupa hasil perbandingan Metode yang lebih baik yaitu Algoritma C4.5 dengan hasil nilai Accuracy sebesar 76,00%, Precision sebesar 82,61%, dan Sensivity atau Class Recall sebesar 90,48%.
Sistem Prediksi Penjualan Barang Furniture dengan Metode Trend Linier (Studi Kasus : CV. Independent Furniture) Saroni, Saroni; Sokibi, Petrus; Putri, Tiara Eka
Jurnal Teknik Informatika UMUS Vol 4 No 01 (2022): Mei
Publisher : Universitas Muhadi Setiabudi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.46772/intech.v3i02.582

Abstract

CV. Independent Furniture merupakan salah satu perusahaan yang bergerak dalam bidang penjualan Furniture. Permasalahan yang ada di CV. Independent Furniture yaitu pengolahan data penjualan barang Furniture masih menggunakan sistem yang manual yaitu masih menggunakan nota dan pembukuan sebagai tempat menyimpan data-data penjualan barang Furniture. Sehingga penulis membuat sistem usulan yang berjudul “Sistem Prediksi Penjualan Barang Furniture Dengan Metode Trend Linier (Studi Kasus : CV. Independent Furnitre). Sistem Prediksi Penjualan Barang Furniture di CV. Independent Funiture yang bertujuan untuk membantu dalam mempercepat mencari data penjualan barang Furniture dan membantu dalam menentukan prediksi penjualan barang Furniture pada periode tertentu berdasarkan tahun. Penelitian ini membahas tentang prediksi penjualan barang Furniture dengan menggunakan UML (Unified Modeling Language) sebagai tools dalam analisis dan perancangan, serta bahasa pemrograman PHP Hypertext Preproccessor dengan framework CodeIgniter, dan MySQL sebagai media penyimpanan datanya. Perhitungan prediksi dilakukan dengan menggunakan metode trend linier yaitu menggunakan data penjualan sebelumnya berdasarkan tahun. Hasil dari penelitian ini adalah menghasilkan prediksi penjualan barang berdasarkan data 3 tahun terakhir.
Penentuan Rute Terpendek Menggunakan Algoritma Nearest Neighbour Dan Insertion : (Studi Kasus Es Kristal Barokah) Sumiatun, Ilham Candra Kurniawan; Fathimahayati , Lina Dianati
Jurnal Teknik Informatika UMUS Vol 4 No 01 (2022): Mei
Publisher : Universitas Muhadi Setiabudi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.46772/intech.v4i01.590

Abstract

Es Kristal Barokah merupakan perusahaan penghasil es kristal yang berdiri sejak tahun 2017 dan berlokasi di Kahoi 2A Samarinda. Permasalahan yang dihadapi perusahaan saat ini adalah dalam penentuan rute distribusi yang belum optimal dalam penentuan jarak, waktu dan biaya distribusi. Berdasarkan kondisi yang belum optimal penelitian ini bertujuan untuk memperoleh rute distribusi yang optimal terhadap jarak, waktu dan biaya. Penelitian ini menggunakan metode Nearest Neighbour yaitu pemecahan masalah dilakukan dengan memulai titik awal kemudian mencari titik terdekat dan Insertion yaitu menyisipkan konsumen di antara busur penyisipan yang ada pada rute yang dibentuk. Berdasarkan hasil penelitian yang dilakukan rute awal adalah 29,96 Km dengan waktu 86 menit untuk rute pagi dan 35,18 Km dengan waktu 95 menit untuk rute siang, serta dengan biaya yang dikeluarkan Rp 56.520 dengan menggunakan Nearest Neigbour mampu mendapatkan hasil yang optimal menjadi 26,81 Km dengan waktu 78 menit untuk rute pagi dan 29,03 Km dengan waktu 91 menit untuk rute siang, serta dengan biaya Rp 47.885. Setelah dilakukan penyisipan rute distribusi menggunakan metode Insertion didapatkan hasil yang lebih optimal menjadi 23,46 Km dengan waktu 71 menit untuk rute pagi dan 28,73 Km dengan waktu 88 menit untuk rute siang, serta dengan biaya Rp 45.451

Page 6 of 12 | Total Record : 111

 4   5   6   7   8 

Filter by Year

2019 2025


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 7 No 2 (2025): November Vol 7 No 1 (2025): Mei Vol 6 No 1 (2024): Mei Vol 5 No 2 (2023): November Vol 5 No 1 (2023): Mei Vol 4 No 02 (2022): November Vol 4 No 01 (2022): Mei Vol 3 No 02 (2021): November Vol 3 No 01 (2021): Mei Vol 2 No 02 (2020): November Vol 2 No 01 (2020): Mei Vol 1 No 02 (2019): November Vol 1 No 01 (2019): Mei More Issue