cover
Contact Name
Teguh Susyanto
Contact Email
teguh@sinus.ac.id
Phone
+62271-716500
Journal Mail Official
tikomsin@sinus.ac.id
Editorial Address
KH Samanhudi 84-86, Laweyan, Surakarta, 57142
Location
Kota surakarta,
Jawa tengah
INDONESIA
Jurnal TIKOMSIN (Teknologi Informasi dan Komunikasi Sinar Nusantara)
ISSN : -     EISSN : 26207532     DOI : http://dx.doi.org/10.30646/tikomsin
Core Subject : Science,
Jurnal Tikomsin merupakan terbitan berkala hasil penelitian dalam bidang ilmu komputer mencakup disiplin ilmu teknologi informasi meliputi Sistem Pendukung Keputusan, Kecerdasan buatan, Data mining, Jaringan Komputer etc. Majalah ini diterbitkan secara periodik dua kali dalam setahun yaitu bulan April dan Oktober dan masing-masing terbitan sebanyak 9 artikel per issue.
Articles 235 Documents
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMAAN BERAS UNTUK KELUARGA MISKIN MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING DI KANTOR KEPALA DESA GUMPANG Deka Agus Astika; Didik Nugroho; Tri Irawati
Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi (TIKomSiN) Vol 6, No 1 (2018): Jurnal TiKomSiN
Publisher : STMIK Sinar Nusantara

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (993.327 KB) | DOI: 10.30646/tikomsin.v6i1.351

Abstract

The Gumpang Village Head Office is one of the village government offices that provide both economic and social services. In the service of the village head, there is a social program that every month there is a program for poor families, which is included in certain criteria governed by the rule of government in the village head gumpang. The all citizens are entitled to get Raskin, but only for those who belong to the poor family scope and food insecurity to support his family. For that in determining the poor family (based on criteria such as Earnings, Dependence Children, Home Conditions. Raskin program is only devoted to the poor citizens only. So as the village head is obliged to be able to select or select its citizens, to determine as the poor recipients of Raskin. Because the condition of the society is so diverse and the status of different citizens and there are various upheavals between the poor and the poor, where the citizens in the village of gumpang that look poor not necessarily poor and the citizens who look rich not necessarily rich, because citizens changed from rich to poor, poor to rich, making it difficult for village heads to determine poor families as Raskin recipients. Solution to handle the problem is to make Decision Support System used method SAW (Simple Additive Weighting). This method is chosen because this method is capable for the ranking process which will select the best alternative from a number of alternatives (poor people) The technique used in this research is with Observation, Interview and literature study The design of this system is made with Context Diagram, HIPO, DAD, inter-table relation and database design. Applications are created using PHP programming languages and databases using My SQL. The old system analysis to calculate the error rate of the old system has an error rate of 1 that is the result difference between the new system with the old system is 1 riping so that the accuracy of the new system is 90%. The system has been made capable of determining the poor based on many criteria resulting in more precise and comprehensive resultsKeywords: Raskin, Population, SAW, Decision Support System
SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS PENENTUAN RUTE TERPENDEK LOKASI VILLA MENGGUNAKAN ALGORITMA FLOYD WARSHALL Hendro Wijayanto; Didik Nugroho; Beni Aryo Santoso
Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi (TIKomSiN) Vol 8, No 1 (2020): Jurnal TiKomSiN, Vol.8, No. 1, 2020
Publisher : STMIK Sinar Nusantara

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (541.843 KB) | DOI: 10.30646/tikomsin.v8i1.474

Abstract

District Tawangmangu has many types of villa that can be able to the local people and the community itself. Information about where the villa is needed by tourists also the general public is the route information to the villa in district Tawangmangu. The aim of the research is to apply Floyd Warshall algorithm in finding the shortest route for villa in Tawangmangu District which has 150 and about 30 which will be displayed in the Web interface with the help of Google Maps API. The closest villa location to the Grojokan sewu tourist is the villa Indra Sari with a yield of 245 meters. As well as comparisons with Google Maps got results 80% of the 30 different test paths and due diligence with respondents showed a feasibility rate of 88,75% indicating that the application made is well-deserved by the user, Floyd Warshall algorithm is applied because the principle held by the algorithm Floyd Warshall is the principle of optimality. The result is an application that can show the shortest route, along with from the starting location to the destination location of the villa.
IMPLEMENTASI ALGORITMA C 4.5 DALAM PEMBUATAN APLIKASI PENUNJANG KEPUTUSAN PENERIMAAN PEGAWAI CV. DINAMIKA ILMU Joko Purnomo; Wawan Laksito Yuly Saptomo; Yustina Retno Wahyu Utami
Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi (TIKomSiN) Vol 2, No 1 (2014): JURNAL TiKomSiN
Publisher : STMIK Sinar Nusantara

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (781.875 KB) | DOI: 10.30646/tikomsin.v2i1.158

Abstract

Sebuah perusahaan penerbitan dan percetakan perlu mengadakan penerimaan karyawan secara mandiri dilingkungan perusahaan. Kendala yang sering ditemukan dalam proses penerimaan karyawan di sebuah perusahaan yaitu sulitnya menentukan pelamar mana yang memenuhi kriteria untuk menjadi karyawan sesuai keinginan perusahaan dari sekian banyak pelamar sedangkan pelamar yang diterima menjadi karyawan terbatas. Banyaknya variabel yang digunakan dalam penunjang keputusan penerimaan pegawai di sebuah perusahaan seperti pendidikan terakhir, pengalaman kerja yang sudah pernah dijalani, usia calon karyawan, nilai transkip ijazah, nilai test tertulis, dan nilai test wawancara. Sehingga sulit bagi sebuah perusahaan untuk mengelompokkan nilai dari tiap-tiap variabel  sesuai kriteria sebuah perusahaan yang nantinya digunakan sebagai hasil akhir penerimaan pegawai di sebuah perusahaan. Untuk menentukan calon pegawai yang memenuhi kriteria maka dibutuhkan rekomendasi yang tepat. Perekomendasian yang tepat membutuhkan jumlah data yang banyak, Algoritma C4.5 merupakan salah satu metode yang dapat menganalisis data dalam jumlah yang banyak atau biasa disebut data mining. Pada penelitian ini dibuat suatu aplikasi yang mengimplementasikan pohon keputusan dengan algoritma C4.5, data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data calon pegawai. Dalam perancangan aplikasi menggunakan diagram kontek, DFD, dan penyajian aplikasi menggunakan Code Gear RAD Studio Delphi 2009 serta database MySQL. Hasil yang dicapai adalah sebuah Aplikasi Penunjang Keputusan Penerimaan Pegawai yang Implementasinya dapat membantu kepala bagian Human Resource Development (HRD) dalam penyeleksian dan penerimaan calon pegawai.Kata Kunci : Algoritma C 4.5, Sistem Penunjang Keputusan,  Data Mining.
IMPLEMENTASI ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR UNTUK IDENTIFIKASI KUALITAS AIR (STUDI KASUS : PDAM KOTA SURAKARTA) Rio Adi Arnomo; Wawan Laksito Yuly Saptomo; Paulus Harsadi
Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi (TIKomSiN) Vol 6, No 1 (2018): Jurnal TiKomSiN
Publisher : STMIK Sinar Nusantara

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (629.492 KB) | DOI: 10.30646/tikomsin.v6i1.345

Abstract

Water quality in urban areas in Surakarta has decreased nowadays. The increase of industrial development, its poor sewage treatment, and some other factors cause this urban problem. The result of the water quality monitoring system with K-Nearest Neighbor algorithm on this research certainly will help the laborers’ duty of PDAM (Local Government Owned Water Utilities) in analyzing water quality. For the consideration of majority output in this method, the system works by taking the nearest distance to the assigned number of K. The training data for this research was taken in March 2016 form the report of water monitoring result in PDAM’S laboratory of Surakarta. The identification result is divided into eligible (MS) and ineligible (TMS). The testing data result is applied in algorithm performance testing with confusion matrix having accuracy level 82,5%.Keywords: water quality, K-Nearest Neighbor, Confusion matrix
IMPLEMENTASI ALGORITMA FUZZY TSUKAMOTO UNTUK MENENTUKAN JUMLAH PRODUKSI ROTI Kurnia Martha Herdiastuti; Bebas Widada; Yustina Retno Wahyu Utami
Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi (TIKomSiN) Vol 5, No 2 (2017): Jurnal TiKomSiN
Publisher : STMIK Sinar Nusantara

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (947.558 KB) | DOI: 10.30646/tikomsin.v5i2.315

Abstract

Usaha Roti Andika belum mampu memenuhi permintaan pasar karena tidak tentunya jumlah permintaan dan produksi roti yang dihasilkan. Maka penelitian ini bertujuan merancang dan mengimplementasikan sistem untuk penentuan jumlah produksi roti Andika dengan menggunakan algoritma fuzzy tsukamoto. Dalam pembuatan sistem implementasi algoritma fuzzy tsukamoto untuk menentukan jumlah produksi roti, variabel yang digunakan ada 3 yaitu: variabel permintaan, pekerja dan produksi. Hasil dari penelitian ini adalah sistem aplikasi penentuan jumlah produksi roti yang menggunakan algoritma fuzzy tsukamoto. Terciptanya sistem penentuan jumlah produksi roti tersebut menampilkan informasi data user, data agen, data produk, data pesanan, data penentuan jumlah roti dan data keanggotaan fuzzy.Kata kunci : Jumlah Produksi Roti, Fuzzy Tsukamoto, Permintaan, Pekerja.
IMPLEMENTASI K-MEANS CLUSTERING PADA PENGELOMPOKAN POTENSI KERJASAMA PELANGGAN Ragil Prasojo; Yustina Retno Wahyu Utami; Retno Tri Vulandari
Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi (TIKomSiN) Vol 7, No 2 (2019): Jurnal TiKomSiN, Vol.7, No. 2, 2019
Publisher : STMIK Sinar Nusantara

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (700.55 KB) | DOI: 10.30646/tikomsin.v7i2.435

Abstract

Tight competition in the business world today, the number of MSMEs engaged in the same field, this requires MSMEs to develop strategies to achieve goals. Apart from having to develop products and services, an MSME must also retain customers. Therefore grouping of potential customers is needed. By utilizing data that is an indicator of the customer. This utilization is called data mining. Data mining is run based on data that has been determined that is customer data, number of accessories, cooperation time, and item returns. Therefore in this study, a potential customer collaboration system was designed using the K-Means method, so that potential customers are obtained. The results of this study are a web-based system application that can classify customers with the K-Means method. Grouping into 3 clusters, the first cluster with enough criteria consists of 7 customer data. This criterion consists of customers who have a small number of goods purchased and a large number of goods returned. The second cluster consists of 17 customer data with good criteria. This criterion consists of customers who have a large number of goods purchases and a few goods returns. The third cluster consists of 7 customer data with very good criteria. This criterion consists of customers who have the most number of purchases and the least return of goods.Keywords: customer, Data Mining, K-Means Clustering  
PERBANDINGAN PERFORMANSI JARINGAN VIRTUAL PRIVATE NETWORK METODE POINT TO POINT TUNNELING PROTOCOL (PPTP) DENGAN METODE INTERNET PROTOCOL SECURITY Irwan Nugroho; Bebas Widada; Kustanto Kustanto
Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi (TIKomSiN) Vol 3, No 2 (2015): JURNAL TIKomSiN
Publisher : STMIK Sinar Nusantara

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (959.239 KB) | DOI: 10.30646/tikomsin.v3i2.197

Abstract

Teknologi Virtual Private Network (VPN) sangat berperan besar dalam dunia komunikasi sekarang ini, dikarenakan VPN mampu membuat jaringan local dengan menggunakan fasilitas public. Karena dengan VPN perusahaan bisa menjalin suatu koneksi data yang mudah dan aman. Tujuan penelitian ini untuk untuk membandingkan performasi tunneling jaringan Virtual Private Network metode Point to Point Tunneling Protocol (PPTP) dan metode Internet Protocol Security (IPsec) yang dapat membantu para pakar jaringan untuk menyesuaikan tunneling mana yang sesuai dengan kondisi lapangan karena dengan penelitian ini dapat terlihat perbadingan performansi dari sisi waktu transmisi, delay, bandwidth, jitter serta troughput saat proses transmisi data. Performansi dan arsitektur VPN yang seperti apa yang terbaik. Hasil penelitian ini dapat disimpulkan bahwa jaringan VPN dengan koneksi internet disisi server dan client yang berbeda berpengaruh besar dalam kestabilan suatu jaringan yang menggunakan jaringan public. Koneksi internet yang lebih besar di sisi server akan membuat jaringan VPN lebih stabil dan tidak banyak timbul perbedaan pada PPTP maupun IPSec dan pada performansi IPSec dengan server yang lebih besar membuatnya lebih baik dibandingkan dengan PPTP.  Keyword :PPTP, IPSEC, Performansi jaringan virtual private network.
PENERAPAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBORS UNTUK PREDIKSI KELULUSAN MAHASISWA PADA STMIK SINAR NUSANTARA SURAKARTA Agus Panoto; Yustina Retno Wahyu Utami; Wawan Laksito Yuly Saptomo
Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi (TIKomSiN) Vol 5, No 1 (2017): Jurnal TiKomSiN
Publisher : STMIK Sinar Nusantara

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (714.972 KB) | DOI: 10.30646/tikomsin.v5i1.284

Abstract

Penelitian ini difokuskan untuk menerapkan perhitungan Algoritma K-Nearest Neighbors (K-NN) pada aplikasi prediksi kelulusan mahasiswa yang nantinya diharapkan bisa sebagai alat bantu untuk memprediksi kelulusan mahasiswa. Dalam hal ini penulis memilih algoritma K-Nearest Neighbors (K-NN) karena K-Nearest Neighbors (K-NN) merupakan algoritma  yang bisa digunakan untuk mengolah data yang bersifat numerik dan tidak membutuhkan skema estimasi parameter perulangan yang rumit, ini berarti bisa diaplikasikan untuk dataset berukuran besar. Input dari sistem ini adalah Data sampel mahasiswa yang sudah dinyatakan lulus yang akan digunakan sebagai data  training dan data testing. Kriteria yang digunakan dalam penelitian ini adalah jenis kelamin, status nikah, status kerja, IP Semester 1-6, capaian SKS, Status Kelulusan. Output dari sistem ini berupa hasil prediksi kelulusan mahasiswa. Hasil pengujian menunjukkan bahwa prediksi dari Algoritma KNN dari 20 data testing hasil prediksinya adalah 18 benar dan hanya 2 yang salah sehingga dapat dikatakan bahwa akurasi prediksi dengan naive bayes menggunakan 40 data training untuk dan 20 data testing, Algoritma KNN mempunyai akurasi 90%. Kata kunci : Prediksi Kelulusan, algoritma K-Nearest Neighbors, Sistem Pendukung Keputusan
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMBELIAN MOBIL MENGGUNAKAN METODE TECHNIQUE FOR ORDER PREFERENCE BY SIMILARITY OF IDEAL SOLUTION (TOPSIS) DI KELIP MOTOR KARANGANYAR Yulian Tirta Saputra; Sri Hariyati Fitriasih; Setiyowati Setiyowati Setiyowati
Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi (TIKomSiN) Vol 7, No 1 (2019): Jurnal TiKomSiN
Publisher : STMIK Sinar Nusantara

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (551.148 KB) | DOI: 10.30646/tikomsin.v7i1.410

Abstract

Car is one of the means of transportation that is growing rapidly in the country of Indonesia, because of its comfort and safety. However, problems arise when buyers will buy a car vehicle often faced with a variety of choices of years, types, prices and various other criteria offered. Of the many criteria, buyers have difficulty comparing criteria with other criteria. So, a decision support system was built using the TOPSIS method to rank each alternatif cars based on criteria. The purpose of this study is to build a system of car purchase decision support applications using the TOPSIS method that can provide car recommendations in accordance with the wishes of the buyer. The research method used includes data collection methods and system design methods. The formulation of the problem in this study is how to make car purchasing decisions at Kelip Motor Karanganyar applying the TOPSIS method and how to build an application system for car purchasing decisions by applying the TOPSIS method at Kelip Motor Karanganyar. The result of this research is to build an application system for car purchasing decisions in Kelip Motor Karanganyar using the TOPSIS method.
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN BEASISWA DIKLAT DENGAN FUZZY MADM Tri Handayani; Wawan Laksito Yuly Saptomo; Teguh Susyanto
Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi (TIKomSiN) Vol 1, No 2 (2013): Jurnal TIKomSiN
Publisher : STMIK Sinar Nusantara

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (661.262 KB) | DOI: 10.30646/tikomsin.v1i2.128

Abstract

Beasiswa dilakukan untuk membantu siswa dalam menempuh studinya. Proses pembangunan sistem pendukung keputusan beasiswa diklat menggunakan metode Fuzzy MADM (Multiple Attribute Decission Making) dengan metode Simple Addictive Weighting (SAW). Fuzzy MADM digunakan untuk mencari alternatif dari sejumlah alternatif dengan  kriteria-kriteria tertentu. Penelitian dilakukan dengan mencari nilai bobot untuk setiap atribut, kemudian dilakukan proses perangkingan untuk menentukan alternatif yang diberikan. Metode penelitian ini dilakukan melalui observasi, wawancara, dokumentasi dan studi pustaka. Perancangan sistem ini dibuat dengan Contex Diagram, HIPO, DFD, ERD, relasi antar tabel dan desain database. Proses penentuan beasiswa dengan Fuzzy MADM dapat mempercepat proses perangkingan, mengurangi kesalahan penentuan penerima beasiswa, dan membantu tim penyeleksi dalam menentukan penerima beasiswa. Kata Kunci : Beasiswa, Fuzzy MADM, SAW, Kriteria.