Informatics and Digital Expert (INDEX)
INDEX merupakan Jurnal Informatika yang bertujuan untuk mengembangkan penelitian di bidang: Application E-Healthcare, E-Learning, E-Manufacturing, E-Commerce, E-Bussiness, E-Procurment E-Goverment, E-Governance Intellegent System Sistem Pakar Jaringan Syaraf Tiruan Algoritma Genetika Robotika Sistem Pendukung Keputusan Smart City Digital Forensics Network Forensics Smartphone Forensics Cloud Forensics Computer Forensics Manajemen Data dan Pengetahuan Pemodelan Konseptual, Bahasa dan Desain Data Mining Rekayasa Perangkat Lunak Interaksi Manusia dan Komputer Multimedia, Game dan Teknologi Seluler Keamanan Data Pengenalan Pola
Articles
143 Documents
<![CDATA[Peringkasan Otomatis Makalah Menggunakan Maximum Marginal Relevance ]]>
<![CDATA[Wildan Pratama]]>;
<![CDATA[Ridwan Ilyas]]>;
<![CDATA[Fatan Kasyidi]]>
<![CDATA[ Informatics and Digital Expert (INDEX) Vol. 3 No. 1 (2021): INDEX, MEI 2021 ]]>
Publisher : <![CDATA[LPPM Universitas Perjuangan Tasikmalaya ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.36423/index.v3i1.677
<![CDATA[Makalah merupakan karya tulis yang memuat pemikiran tentang suatu masalah atau topik tertentu yang ditulis secara sistematis disertai dengan analisis yang logis objektif. Membaca merupakan proses melihat serta memahami isi dari apa yang tertulis. Proses membaca dipengaruhi beberapa factor yang diantaranya jumlah dari bacaan, sehingga penyederhaan atau perinkasan suatu bacaan contoh seperti makalah maka akan menambah kecepatan membaca. Ringkasan merupakan suatu cara yang efektif untuk menyajikan suatu karangan yang panjang dalam bentuk yang singkat. Peringkasan makalah dilakukan untuk menyajikan jumlah bacaan lebih sedikit tanpa mengurangi informasi yang disampaikan dan mempertahankan dalam bentuknya yang singkat. Dalam membuat ringkasan kita diharuskan untuk membaca keseluruhan isi makalah tersebut terlebih dahulu, untuk kemudian meringkasnya. Hal ini tentu menjadi masalah dimana ringkasan dibuat dengan tujuan untuk meminimalkan waktu membaca tetapi tetap dapat memberikan teks yang isinya langsung mengarah pada tujuan utama atau ide pokoknya. Untuk memecahkan masalah tersebut diperlukan suatu perangkat atau aplikasi yang dapat meringkas teks secara otomatis. Beberapa penelitian terdahulu menggunakan graph-based summarization untuk meringkas dokumen tunggal bahasa Indonesia. Penelitian ini membangun sistem yang dapat meringkaskan makalah menjadi ringkasan menggunakan maximum marginal relevance. maximum marginal relevance dipilih karena mampu menilai kalimat dan merankingnya sebagai acuan untuk pembentukan ringkasan. Penelitian ini mendapatkan hasil ringkasan terbaik dengan pengujian Rouge-1 dengan rata-rata yang diraih 0.68.]]>
<![CDATA[Pembangunan Sistem Manajemen Aset Dengan Menggunakan Enterprise Architecture Planning (EAP) Di SMK Negeri 5 Bandung ]]>
<![CDATA[Helmi Fachrureza]]>;
<![CDATA[Wina Witanti]]>;
<![CDATA[Puspita Nurul Sabrina]]>
<![CDATA[ Informatics and Digital Expert (INDEX) Vol. 3 No. 1 (2021): INDEX, MEI 2021 ]]>
Publisher : <![CDATA[LPPM Universitas Perjuangan Tasikmalaya ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.36423/index.v3i1.686
<![CDATA[SMK Negeri 5 Bandung merupakan salah satu sekolah yang terdapat di kota bandung dan sekolah ini menjadikan sekolah yang cukup favorit yang terdapat di kota Bandung karena memiliki pencapaian prestasi yang telah di didaptkanya, tentunya sekolah mempunyai aset yang banyak dan di lindungi, namun di dalam melakukan pengelolaan aset masih melakukan pencatatan dengan menggunakan Microsoft excel menjadikan pekerjaan tidak effsien dan efektif dapat berdampak terjadinya keterlambatan waktu pencatatan aset dari mulai perencanaam, pengajuan, barang masuk, pemeliharaan, penghapusan dan pengaduan. Dengan adanya sistem manajemen aset, pihak sekolah dapat mempermudah pihak sekolah dalam mengelola aset adanya sistem informasi manajemen aset sekolah ini nantinya dapat meningkatkan produktifitas pegawai sehingga data yang terjadi lebih cepat serta effisien. Proses untuk memodelkan arsitektur sistem informasi yang ada bertujuan untuk memudahkan yang dimana didalam arsitektur informasi tersebut terdapat sumber daya dari organisasi yang mampu menjamin sistem informasi dan teknologi informasi bisa berjalan sesuai dengan tujuan yang akan dicapai. Salah satu metode yang digunakan untuk memodelkan arsitektur sistem informasi manajemen aset di SMK Negeri 5 Bandung adalah menggunakan metode Enterprise Architecture Planning (EAP) merupakan metode yang digunakan untuk melakukan perencanaan kualitas dari data dengan cara melihat bagaimana kebutuhan serta teknologi yang sedang berjalan di SMK Negeri 5 Bandung dan Enterprise Architecture Planning (EAP) juga dapat mendefinisikan mengenai data, aplikasi dan teknologi yang dibutuhkan untuk mendukung proses bisnis]]>
<![CDATA[SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMBERIAN PENGHARGAAN UMKM SKALA MIKRO DI KABUPATEN BANDUNG BARAT MENGGUNAKAN METODE ANALYTIC HIERARCHY PROCESS ]]>
<![CDATA[Agung Wahyu Hadiana]]>
<![CDATA[ Informatics and Digital Expert (INDEX) Vol. 3 No. 1 (2021): INDEX, MEI 2021 ]]>
Publisher : <![CDATA[LPPM Universitas Perjuangan Tasikmalaya ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.36423/index.v3i1.688
<![CDATA[Penentuan prioritas Usaha Mikro Kecil dan Menengah (UMKM) yang terbaik perlu dilakukan, dengan Menentukan prioritas UMKM yang terbaik pemerintah dapat memberikan piagam penghargaan dan bantuan kepada pelaku usaha untuk lebih mengembangkan usahanya karena UMKM berperan penting dalam penyerapan tenaga kerja. Kabupaten Bandung Barat merupakan salah satu kota yang memiliki banyak pelaku dalam bidang usaha yang harus diperhatikan kelangsungan usahanya. Jumlah UMKM yang banyak dan jumlah kriteria penilaian yang cukup banyak menyulitkan dalam melakukan penilaian untuk pemberian penghargaan dan bantuan terhadap UMKM yang terbaik. Sistem pendukung keputusan sebagai sebuah sistem berbasis computer yang membantu dalam pengambilan keputusan mendukung solusi dari permasalahan penerima piagam penghargaan dan bantuan untuk pelaku usaha terbaik. Penekitian ini telah membangun sistem yang mampu mrekomendasikan pelaku usaha UMKM yang terbaik dari segi kuisioner, jumlah karyawan, asset, omset, kualitas produksi dengan bobot yang telah ditentukan oleh pihak UMKM. Metode yang digunakan adalah Analytic Hierarchy Process (AHP) dan hasil dari penelitian ini berupa Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Penghargaan UMKM Skala Mikro Di Kabupaten Bandung Barat Menggunakan Metode Analytic Hierarchy Process.]]>
<![CDATA[Sistem Pendukung Keptusan Rekomendasi Jurusan Dengan Metode Naïve Bayes ]]>
<![CDATA[Yudha Putera Pratama]]>
<![CDATA[ Informatics and Digital Expert (INDEX) Vol. 3 No. 1 (2021): INDEX, MEI 2021 ]]>
Publisher : <![CDATA[LPPM Universitas Perjuangan Tasikmalaya ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.36423/index.v3i1.692
<![CDATA[Semakin banyaknya jurusan yang tersedia di SMA maka akan semakin sulit bagi siswa untuk menentukan jurusan yang tepat dengan kemampuan yang sudah dimilikinya. Tidak tepatnya dalam jurusan akan memberikan pengaruh negatif bagi siswa tersebut untuk masa depannya, kebanyakan siswa memilih jurusan hanya mengikuti teman saja bukan karena minat dan bakat siswa tersebut, sehingga akan memberikan kesan belajar yang tidak nyaman. Oleh karena itu calon siswa dan siswi harus benar-benar untuk mempertimbangkan jurusan yang akan dipilihnya sesuai dengan minat dan bakat siswa tersebut. Maka dari itu dibutuhkan sebuah sistem pendukung keputusan yang dapat melakukan perhitungan nilai, kemampuan, serta minat yang dimiliki siswa tersebut untuk memilih jurusan yang tepat. Pada penelitian ini menggunakan metode naive bayes guna untuk menghitung nilai, dan minat siswa. Hasil dari implementasi dari sistem pendukung keputusan ini juga dapat mempermudah dari pihak sekolah dalam menentukan atau merekomendasikan  jurusan secara cepat dan tepat.]]>
<![CDATA[Kriptografi Untuk Enkripsi Ganda Pada Gambar Menggunakan Algoritma AES (Advanced Encryption Standard) Dan RC5 (Rivest Code 5) ]]>
<![CDATA[Galih Yuga Pangestu Engko M]]>;
<![CDATA[Asep Id Hadiana]]>;
<![CDATA[Puspita Nurul Sabrina]]>
<![CDATA[ Informatics and Digital Expert (INDEX) Vol. 4 No. 1 (2022): INDEX, Mei 2022 ]]>
Publisher : <![CDATA[LPPM Universitas Perjuangan Tasikmalaya ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.36423/index.v4i1.884
<![CDATA[Pada masa kini, informasi berupa gambar sangatlah penting, terutama pada bidang kemiliteran. Gambar yang diproses melalui channel komunikasi militer, harus dirahasiakan sehingga data gambar menjadi aman dan tidak dapat dilihat oleh penyusup.maka, penerapan enkripsi gambar perlu diterapkan untuk menjaga kerahasiaan dan keamanan gambar tersebut. saat ini telah banyak algoritma algoritma untuk mengenkripsi gambar. Salah satu algoritma yang cukup populer adalah AES (Advanced Encryption Standard). AES merupakan algoritma kriptografi berjenis cipher blok yang terkenal luas dalam pengenkripsian sebuah data karena algoritma ini lebih baik untuk mencegah serangan brute force dibanding algoritma pendahulunya yaitu DES (Data Encryption Standard). AES ini akan diterapkan pada sebuah program yang berfungsi untuk mengamankan gambar kemiliteran agar tidak terjadi pencurian gambar oleh pihak ketiga. Gambar harus dienkripsi dahulu menggunakan sebuah kunci simetris sebelum dikirim ke penerima agar aman, dan penerima harus memiliki kunci dari pengirim agar dapat melakukan dekripsi terhadap gambar yang telah dienkripsi tersebut. Namun, hanya dengan menggunakan AES saja belum cukup untuk memberikan keamanan ekstra pada data gambar tersebut. diperlukan algoritma tambahan untuk melakukan enkripsi terhadap gambar yang telah dienkripsi menggunakan AES, sehingga gambar hasil enkripsi AES tidak dapat diakses juga. Salah satu algoritma yang cocok untuk diterapkan karena memiliki kunci simetris juga dan proses enkripsinya cukup cepat. Salah satu algoritma tambahan yang cukup cepat untuk melakukan enkripsi adalah RC5 (Rivest Code 5), yang dikembangkan oleh ron rivest untuk mengenkripsi file dengan cepat dan dengan kunci simetris. Dari hasil kedua algoritma di atas maka akan terbentuk suatu enkripsi ganda yang memberikan keamanan lebih terhadap data gambar militer. Tujuan dari peneliti menggunakan algoritma AES dan RC5 adalah agar data gambar lebih sulit untuk dipenetrasi serta hasilnya juga data yang terenkripsi lebih aman namun tetap mudah untuk dilakukan dekripsi.]]>
<![CDATA[Prediksi Penyakit Diabetes Menggunakan Algoritma Support Vector Machine (SVM) ]]>
<![CDATA[Hovi Sohibul Wafa Hovi]]>;
<![CDATA[Asep Id Hadiana]]>;
<![CDATA[Fajri Rakhmat Umbara]]>
<![CDATA[ Informatics and Digital Expert (INDEX) Vol. 4 No. 1 (2022): INDEX, Mei 2022 ]]>
Publisher : <![CDATA[LPPM Universitas Perjuangan Tasikmalaya ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.36423/index.v4i1.895
<![CDATA[Diabetes Mellitus (DM) atau lebih dikenal dengan sebutan penyakit kencing manis adalah penyakit kronis yang disebabkan oleh gagalnya organ pankreas memproduksi jumlah hormon insulin secara memadai sehingga menyebabkan peningkatan kadar glukosa dalam darah. Diabetes Mellitus merupakan penyakit yang berbahaya, banyak diberbagai negara terkena penyakit diabetes termasuk di Indonesia. Penyebab utama diabetes masih belum diketahui, namun banyak yang percaya bahwa faktor genetika dan gaya hidup dapat memainkan peran utama pada diabetes. Para peneliti di bidang bioinformatika telah berusaha untuk mengatasi penyakit ini dan membuat sistem untuk membantu dalam prediksi diabetes. Dari berbagai penelitian yang ada, banyak menggunakan metode seperti C4.5, KNN, Naïve Bayes, serta SVM Linier dalam membangun sistem, tapi metode SVM Radial Basis Function (RBF) jarang digunakan dikarenakan hasil akurasi yang didapat tidak cukup untuk digunakan pada sistem prediksi diabetes. Pada penelitian ini menjawab gap tersebut bahwa dengan menggunakan metode algoritma SVM Radial Basis Function (RBF) dapat menghasilkan akurasi yang tinggi dengan mencapai sebesar 91%. Pengujian akurasi yang dilakukan menggunakan Confusion Matrix dan peramalan Mean Square Error dengan kfold kelipatan 10. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan apakah penderita/pasien dapat terkena penyakit diabetes atau tidak dengan menerapkan teknik data mining dan klasifikasi menggunakan algoritma SVM Radial Basis Function berbasis Forward Selection.]]>
<![CDATA[Deteksi Ujaran Kebencian dengan Metode Klasifikasi Naïve Bayes dan Metode N-Gram pada Dataset Multi-Label Twitter Berbahasa Indonesia ]]>
<![CDATA[Yazid, Rija Muhamad]]>;
<![CDATA[Umbara, Fajri Rakhmat]]>;
<![CDATA[Sabrina, Puspita Nurul]]>
<![CDATA[ Informatics and Digital Expert (INDEX) Vol. 4 No. 2 (2022): INDEX, November 2022 ]]>
Publisher : <![CDATA[LPPM Universitas Perjuangan Tasikmalaya ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.36423/index.v4i2.894
<![CDATA[Ujaran kebencian adalah ungkapan atau bahasa yang digunakan untuk mengekspresikan kebencian terhadap seseorang atau sekelompok orang. Ujaran kebencian juga memiliki tingkatan ancaman, semakin tinggi tingkat ancaman ujaran kebencian maka akan semakin luas dan cepat penyebarannya sehingga dapat menimbulkan konflik antar individu sampai konflik antar kelompok. Untuk dapat mendeteksi dan mengklasifikasikan ujaran kebencian sekaligus tingkat ancamannya dalam penelitian ini digunakan dataset multi-label dari penelitian sebelumnya dengan menggunakan label yang masuk kedalam topik ujaran kebencian dan tingkat ancaman dengan total sebanyak 4 label. Dalam menyelesaikan permasalahan multi-label tersebut digunakan metode Naïve Bayes sebagai metode klasifikasi dan metode Label Power-set sebagai metode transformasi data, dalam penelitian ini juga digunakan pembobotan TF-IDF sekaligus melakukan beberapa skenario penelitian berdasarkan metode ekstraksi fitur n-gram. Hasil terbaik yang didapatkan berdasarkan hasil evaluasi F-score adalah sebesar 64,957% ketika menggunakan kombinasi metode ekstraksi fitur word unigram, word bigram dan character quadgram. Dari penelitian ini juga didapatkan bahwa semakin banyak fitur yang digunakan maka semakin baik nilai hasil evaluasinya terhadap jenis dataset yang digunakan.]]>
<![CDATA[Analisis Kepuasan Pengguna Terhadap User Interface Aplikasi E-Commerce Shopee Menggunakan Metode EUCS di Jakarta Barat ]]>
<![CDATA[Yang, Marvel Zefanya]]>;
<![CDATA[Sihotang, Jay Idoan]]>
<![CDATA[ Informatics and Digital Expert (INDEX) Vol. 4 No. 2 (2022): INDEX, November 2022 ]]>
Publisher : <![CDATA[LPPM Universitas Perjuangan Tasikmalaya ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.36423/index.v4i2.1110
<![CDATA[Perkembangan era digital pada zaman ini sangat cepat dan tidak dapat diprediksi. Era digital semakin hari melahirkan teknologi-teknologi baru yang berfungsi untuk membantu dan mempermudah kehidupan manusia. Seiring berjalannya waktu lahirlah sebuah aplikasi belanja online yaitu Shopee. Shopee adalah aplikasi jual beli online yang proses jual beli hingga transaksinya dilakukan secara online. Shopee sebagai marketplace yang besar saat ini tentu memiliki tantangan yang besar, di mana banyak sekali marketplace lain yang ikut bersaing dalam era digital saat ini, terutama di bidang e-commerce. Kepuasan pengguna merupakan faktor penting yang mempengaruhi keberhasilan dalam melakukan penerapan sebuah aplikasi. Penelitian pada kali ini berfokus di bagian kepuasan pengguna terhadap user interface dari aplikasi Shopee. Penelitian ini dilakukan berdasarkan metode End-User Computing Satisfaction (EUCS). Populasi dalam penelitian ini adalah masyarakat yang berdomisili di Jakarta Barat. Dari populasi tersebut terpilih sebanyak 125 responden untuk menjadi sampel dalam penelitian ini. Data dalam penelitian ini diperoleh dari kuesioner yang dibagikan kepada pengguna aplikasi Shopee di Jakarta Barat yang kemudian diolah secara statistik menggunakan rentang kategori dan persentase melalui Skala Likert. Hasil yang didapatkan dari penelitian ini adalah dalam kategori Puas dengan hasil nilai rata-rata 3.92 (Puas), dengan menggunakan tabel Tingkat Kepuasan Skala Likert. Kemudian, untuk hasil masing-masing dimensi adalah Content 3.99 (Puas), Accuracy 3.85 (Puas), Format 3.70 (Puas), Timeliness 4.07 (Puas), dan Ease of Use 4.03 (Puas).]]>
<![CDATA[ANALISIS CLUSTER PADA KELOMPOK MASYARAKAT YANG RENTAN TERHADAP PAPARAN COVID-19 MENGGUNAKAN METODE K-MEANS CLUSTERING DAN VISUALIASI DENGAN SIG ]]>
<![CDATA[Drl, Indra Raja]]>;
<![CDATA[Chrisnanto, Yulison Herry]]>;
<![CDATA[Umbara, Fajri Rakhmat]]>
<![CDATA[ Informatics and Digital Expert (INDEX) Vol. 4 No. 2 (2022): INDEX, November 2022 ]]>
Publisher : <![CDATA[LPPM Universitas Perjuangan Tasikmalaya ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.36423/index.v4i2.885
<![CDATA[Covid-19 adalah penyakit yang menular serta laju infeksi yang cepat,setelah mencapai 100 kasus yang dikonfirmasikan terinfeksi tingkat penyebarannya meluas, Dengan cepatnya penyebaran wabah Covid-19 masyarakat sangat prihatin dengan penyebaran dan dampaknya ,orang yang sebelumnya sudah memiliki gangguan kesehatan akan meningkatkan risiko terinfeksi Covid-19 gangguan kesehatan ini seperti,tuberkulosis,diabetes ,diare ,hipertensi.Ada pun Faktor lain yang mempengaruhi penyebaran Covid-19 sepert kepadatan penduduk yang tinggi di kota besar ,iklim,suhu dan daerah metropolitan merupakan faktor risiko utama untuk tertular virus. Dari adanya faktor yang mempengaruhi kasus covid-19 sehingga Satgas Penanganan Covid-19 menilai pentingnya bagi semua pihak termasuk masyarakat memahami faktor-faktor lonjakan kasus Covid-19 agar terhindar dari kasus itu.tujuan dari penelitian ini Menggunakan metode K-Means Clustering untuk analisis cluster pada wilayah yang memiliki karakteristik tingginya kasus covid-19 dan variable apa yang berpengaruh terhadap tingginya kasus covid-19 dan divisualisasi menggunakan Sistem informasi geografis sehingga diharapakan dapat menjadi informasi bagi masyarakat dan instansi kesehatan untuk memahami kelompok wilayah yang rentan. kesimpulannya wilayah kota bandung dikelompokan menjadi 3 cluster yang dimana cluster 1 itu wilayah dengan kasus covid-19 tertinggi dan faktor yang mempengaruhi covid-19 juga tinggi untuk cluster 2 memiliki tingkat kasus yang rendah dan cluster 3 memiliki tingkatan yang yang lebih rendah dari kedua cluster.]]>
<![CDATA[Klasifikasi Daftar Ulang Calon Mahasiswa Baru Dengan Menggunakan Metode Klasifikasi Naive Bayes ]]>
<![CDATA[Pikriyansah, Reji]]>;
<![CDATA[Umbara, Fajri Rahmat]]>;
<![CDATA[Sabrina, Puspita Nurul]]>
<![CDATA[ Informatics and Digital Expert (INDEX) Vol. 4 No. 2 (2022): INDEX, November 2022 ]]>
Publisher : <![CDATA[LPPM Universitas Perjuangan Tasikmalaya ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.36423/index.v4i2.912
<![CDATA[Registrasi ulang merupakan prosedur yang wajib dilakukan oleh calon mahasiswa yang berkeinginan menjadi mahasiwa aktif dan sudah lulus seleksi. Kebanyakan mahasiswa yang tidak ingin melanjutkan proses registrasi ulang memilih menunggu batas akhir registrasi ulang daripada menghubungi pihak Universitas. Untuk memprediksi calon mahasiwa yang akan melakukan registrasi ulang penellitian ini menggunakan metode Naïve Bayes tehadap dataset calon mahasiwa. Penelitian ini menggunakan dua dataset yang mana merupakan dataset dengan kelas yang tidak seimbang dan dataset dengan kelas yang seimbang yang diseimbangkan menggunakan metode Undersampling, ditambah dengan beberapa skenario klasifikasi dengan melakukan penyeleksian atribut menggunakan metode Mutual information. Hasil akurasi tertinggi yang didapat adalah 63.83% pada dataset dengan kelas yang tidak seimbang dengan menggunakan 14-16 atribut dan 63.53% pada dataset dengan kelas yang seimbang dengan menggunakan 15-16 atribut. Nilai Mutual Information kedua dataset sangatlah rendah yaitu dibawah 0.09. Berdasarkan hasil yang di dapat dari setiap pengujian skenario nilai Mutual Information yang rendah dan rentang nilai yang berdekatan kemungkinan besar mengakibatkan tingkat akurasi menurun setiap dilakukan proses penyeleksian atribut.]]>
