cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Yoze Rizki
Contact Email
fasilkom@umri.ac.id
Phone
+6281356764330
Journal Mail Official
fasilkom@umri.ac.id
Editorial Address
Redaksi Jurnal Fasilkom, Fakultas Ilmu Komputer Gedung Rektorat Lt. 4, Universitas Muhammadiyah Riau Jl. Tuanku Tambusai, Pekanbaru, Riau
Location
Kota pekanbaru,
Riau
INDONESIA
Jurnal FASILKOM (teknologi inFormASi dan ILmu KOMputer)
Published by Universitas Muhammadiyah Riau
ISSN : 20893353     EISSN : 28089162     DOI : https://doi.org/10.37859/jf.v11i3.2781
Core Subject : Science,
Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management
Jurnal FASILKOM (teknologi inFormASi dan ILmu KOMputer) is expected to be a media of scientific study of research result, a thought and a study criticial analysis to a System engineering research, Informatics Engineering, Information Technology, Computer Engineering, Informatics Management, and Information System. We accept research papers which focused to these following topics: System Engineering Expert System Decision Support System Data Mining Artificial Intelligent Computer engineering Digital Image Processing Computer Graphic Computer Vision Genetic Algorithm Machine Learning Deep Learning Information System Design Business Intelligence and Knowledge Management Database System Big Data IOT Enterprise Computing ICT and Islam Technology Management and other relevant topics to field of Information Technology
Arjuna Subject : Ilmu Komputer (semua kategori) - Ilmu Komputer (Lain-Lain)
Articles 374 Documents
 17   18   19   20   21 
Analisis Tingkat Akurasi Prediksi Gejala COVID - 19 Dengan Menggunakan Metode Logistic Regression dan Support Vector Machine Briandy Tri Putra Briandy; Evi Yulianingsih; Fatmasari; Ferdiansyah
JURNAL FASILKOM Vol 13 No 02 (2023): Jurnal FASILKOM (teknologi inFormASi dan ILmu KOMputer)
Publisher : Unversitas Muhammadiyah Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37859/jf.v13i02.5629

Abstract

Salah satu teknologi ilmu komputer yang deprogram untuk mempelajari dan melakukan aktivitas seperti manusia adalah kecerdasan buatan. Teknologi kecerdasan buatan telah dipakai pada beberapa bidang, salah satunya di bidang kesehatan. Dibidang kesehatan, kecerdasan buatan digunakan sebagai alat untuk mendeteksi penyakit pada manusia, salah satu contohnya adalah memprediksi gejala awal COVID-19 merupakan salah satu penyakit menular SARS-CoV2 yang menyebabkan pandemi di seluruh dunia, dan virus tersebut terdeteksi pertama kali dari hewan-hewan liar di pasar Kota Wuhan, China pada akhir 2019. Pada penelitian sebelumnya yang berjudul Metode Klasifikasi Gejala Penyakit Coronavirus Disease 19 (COVID-19) Menggunakan Algoritma Neural Network” oleh Rahmi, dkk, menggunakan data gejala-gejala COVID-19 untuk mendapatkan tingkat akurasi dalam prediksi COVID-19 menggunakan metode Neural Network dan Logistic Regression. Hasil penelitian tersebut mendapatkan tingkat akurasi sebesar 95% dengan metode Neural Network, dan 94% dengan metode Logistic Regression. Pada penelitian ini, penulis ingin membandingkan metode Logistic Regression dengan Support Vector Machine dalam memprediksi gejala awal COVID-19. Hasil dari penelitian ini adalah mendapatkan akurasi dengan tingkat yang tertinggi dari kedua metode tersebut.
Peran Penggunaan IoT dengan Machine Learning dalam Penanganan Pandemi COVID-19: Systematic Literatur Review Febby Apri Wenando
JURNAL FASILKOM Vol 13 No 02 (2023): Jurnal FASILKOM (teknologi inFormASi dan ILmu KOMputer)
Publisher : Unversitas Muhammadiyah Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37859/jf.v13i02.5651

Abstract

Banyak penelitian yang dilakukan untuk membahas peyebaran, dampak serta akibat yang ditimbulkan oleh COVID-19 terhadap masyarakat pada pandemic terjadi. Pada saat dunia sedang terdampak penyakit COVID-19, penggunaan perangkat IoT terus meningkat setiap harinya. Ada beberapa hal yang bisa dilakukan untuk mengurangi kontak antarmanusia, termasuk pembatasan sosial. Machine Learning merupakan teknologi yang dapat digunakan dengan perangkat IoT. Pendekatan Machine Learning digunakan untuk memprediksi risiko yang terkait dengan COVID-19, untuk membuat prediksi dari data yang dikumpulkan oleh sensor hasil dai perangkat IoT. Artikel ini membahas terkait teknologi IoT yang memanfaat pendekatan machine learning untuk membantu penyebaran dan penangangan pendemi yang telah dilakukan oleh peneliti sebelumnya. Dari hasil banyak penelitian yang telah dilakukan tersebut, algoritma machine learning yang banyak digunakan pada perangkat IoT dengan perbandingan beberapa algoritma yang digunakan untuk data berskala menengah hingga kompleks, dengan tingkat akurasi tertinggi oleh RF (Random Forest) dengan akurasi mendekati 99%. daripada algoritma machine learning lainnya.
Analisis Opini Publik Terhadap Undang-Undang KUHP Tahun 2022 Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Classifier Febby Apri Wenando
JURNAL FASILKOM Vol 13 No 02 (2023): Jurnal FASILKOM (teknologi inFormASi dan ILmu KOMputer)
Publisher : Unversitas Muhammadiyah Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37859/jf.v13i02.5670

Abstract

Analisis sentimen, juga disebut penambangan opini, melibatkan proses otomatis dalam memahami, mengekstraksi, dan memproses data tekstual untuk mendapatkan informasi sentimen yang diungkapkan dalam opini seseorang tentang suatu subjek atau objek, biasanya mengambil sikap negatif atau positif. Penelitian ini berupaya untuk mengkategorikan data tweet menjadi sentimen positif dan negatif. Dengan menggunakan teks berbahasa Indonesia dari platform media sosial Twitter, penelitian ini memanfaatkan opini masyarakat dalam tweet tersebut untuk analisis sentimen masyarakat untuk mengetahui persepsi masyarakat terkait Rancangan Undang-Undang KUHP yang baru saja disahkan. Kumpulan data yang digunakan diambil dari social media Twitter, sebanyak 142 data tweet yang gunakan pada penelitian ini. Klasifikasi data tweet ini menggunakan algoritma Naïve Bayes Classifier. Sebelum dilakukan analisis dilakukan tahapan awal untuk mempersiapkan data, disebut dengan tahapan pre-processing, tahapan ini dilakukan untuk membersihkan teks, meliputi proses seperti case folding, tokenisasi, normalisasi, dan stopword removal. Hasil dari 142 data uji yang klasifikasi menghasilkan 62 data bersentimen positif dan sebanyak 80 data sentimen negatif. Setelah dilakukan evaluasi didapat hasil performa algoritma Naïve Bayes Classifier dengan nilai akurasi sebesar 87%.
Penggunaan Metode Analytical Hierarchy Process untuk Menentukan Model Learning Management System Anjani, Yulia Rizki; Ningsih, Rahayu; Wahidin, Ahmad Jurnaidi; Pattiasina, Tiska
JURNAL FASILKOM Vol. 13 No. 3 (2023): Jurnal FASILKOM (teknologi inFormASi dan ILmu KOMputer)
Publisher : Unversitas Muhammadiyah Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37859/jf.v13i3.5459

Abstract

Covid-19 memberikan berbagai dampak pada banyak aspek kehidupan, sektor pendidikan dan pelatihan juga ter dampak wabah pandemi ini. Akibatnya, sistem pembelajaran berubah secara total yang tadinya proses pembelarajan dilakukan di kelas secara tatap muka menjadi pembelajaran jarak jauh yang membutuhkan teknologi untuk mengimplementasikanya, yaitu menggunakan pembelajaran elektronik. Sistem Manajemen Pembelajaran atau LMS merupakan sistem manajemen yang dibuat untuk mendukung dan memfasilitasi proses pembelajaran jarak jauh. Dibutuhkan perancangan model yang dibuat sesuai dengan kebutuhan agar proses pembelajaran dan pelatihan berjalan dengan baik. Untuk menangani hal tersebut, maka penelitian ini dilakukan untuk menentukan model Sistem Manajemen Pembelajaran atau LMS yang dapat memenuhi kebutuhan yang ada. Analytical Hierarchy Process (AHP) ialah salah satu metode sistem pengambilan keputusan yang dapat digunakan sebagai pemecah masalah dalam pengambilan keputusan penentuan dari model yang akan digunakan pada Sistem Manajemen Pembelajaran atau LMS. Sebagai pertimbangan, terdapat 9 (sembilan) kriteria yang akan digunakan untuk menentukan model yang paling sesuai, yaitu: accessibility (C1), usability (C2), compatibility (C3), learnability (C4), sustainability (C5), portability (C6), security (C7), multilingual (C8), dan user satisfaction (C9). Setelah dilakukannya pengukuran pada sembilan kriteria, dilanjutkan dengan penentuan bobot kriteria dan dilakukan perhitungan pada ketiga alternatif yaitu LMS A, LMS B dan LMS C dan akan didapat LMS mana yang paling sesuai dengan kebutuhan yang ada. Dari hasil perhitungan menghasilkan nilai akhir LMS A sebesar 0,212, LMS B sebesar 0,315, dan LMS C sebesar 0,473. Dengan hasil akhir yang sudah didapatkan dari masing-masing bobot akhir kriteria menggunakan metode AHP maka model yang paling sesuai dengan kebutuhan yang ada ialah model LMS C.
Implementasi Metode Clustering Sebagai Penunjang Strategi dalam Manajemen Pelanggan Nurmilayanti; Hartono, Nahrun
JURNAL FASILKOM Vol. 13 No. 3 (2023): Jurnal FASILKOM (teknologi inFormASi dan ILmu KOMputer)
Publisher : Unversitas Muhammadiyah Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37859/jf.v13i3.5617

Abstract

Menajemen pelanggan merupakan hal yang paling krusial karena pelanggan adalah salah satu aset yang terpenting bagi sebuah perusahaan atau bisnis. Dengan penerapan manajemen pelanggan yang efektif, perusahaan atau bisnis mampu mencapai kepuasan pelanggan yang menyebabkan terciptanya pelanggan yang loyal. Untuk mencapai hal itu maka pelaku usaha harus mengenali karakteristik setiap pelanggan sehingga perusahaan dapat menyesuaikan strategi yang tepat sesuai dengan karakteristik pelanggan tersebut. Dengan menggunakan algoritma K-Medoids clustering serta analisis dari nilai RFM (Recency, Frequency, Monetary) dapat dilakukan untuk segmentasi pelanggan sehingga pemilik usaha dalam hal ini adalah toko kosmetik Rahmadani dapat mengenali karakteristik pelanggannya. Analisis nilai RFM diukur berdasarkan nilai terbaru transaksi, jumlah transaksi dan total uang selama transaksi. Jumlah data transaksi yang digunakan sebesar 1327 entri dari tahun 2021 sampai 2022. Pengujian optimum nilai cluster dilakukan dengan menggunakan metode silhouette coefficient yang menghasilkan nilai optimum 0.496 untuk 4 cluster. Hasil dari penelitian ini adalah 4 buah cluster dari 1327 data yang telah diolah melalui preprocessing data serta RFM scoring didapatkan data sebesar 178 pelanggan, pada cluster 1 berada pada peringkat kedua, cluster 2 peringkat ketiga, cluster 3 peringkat pertama dan cluster ke 4 berada pada peringkat terakhir.
Pengujian Kualitas Sistem Pelaporan Kegiatan Praktek Kerja Lapangan Siswa Menggunakan Metode McCall Sarni Rubianti, Fifian; Hartono, Nahrun; Erfina
JURNAL FASILKOM Vol. 13 No. 3 (2023): Jurnal FASILKOM (teknologi inFormASi dan ILmu KOMputer)
Publisher : Unversitas Muhammadiyah Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37859/jf.v13i3.5637

Abstract

Abstrak Proses pembelajaran saat ini telah menerapkan kurikulum yang mengwajibkan siswa untuk mengikuti prktik kerja lapangan. Khususnya pada pelaporan kegiatan praktek kerja lapangan siswa di SMK Mutiara Ilmu Makassar dilakukan setiap pekan untuk melaporkan kegiatan PKL kepada 4 pembimbing yang terdiri dari wali kelas, pembimbing lapangan, pembimbing laporan dan pembimbing konsultasi. Proses pelaporan tersebut mengalami beberapa kendala diantaranya, tidak semua instansi PKL siswa menerapkan 5 hari kerja sehingga saat siswa datang di waktu akhir pekan untuk melaporkan kegiatan PKL, siswa harus meminta izin kepada pembimbing instansi dan hal tersebut sangat mempengaruhi penilaian terhadap absen siswa dan laporan PKL yang dibawa tiap pekan oleh siswa dapat berpotensi hilang atau pun rusak. Pada penelitian ini dibuat Sistem Pelaporan Kegiatan Praktek Kerja Lapangan Siswa Sekolah Menengah Kejuruan Mutiara Ilmu Makassar yang bertujuan memberikan kemudahan dalam menyelesaikan masalah siswa dalam melaporkan kegiatan selama mengikuti PKL. Metode pengembangan sistem yang digunakan adalah RAD (Rapid Application Development)yang memiliki tahapan yang singkat yaitu, tahap requirement planning, tahap workshop design dan tahap implementation. Hasil akhir dari sistem pelaporan ini menggunakan pengujian kualitas sistem metode McCall pada kategori faktor product operation yang menunjukkan kualitas sistem cukup baik digunakan dengan persentase 42,5% berdasarkan kategori kelayakan. Kata Kunci: Sistem Pelaporan, Praktek Kerja Lapangan, RAD, Pengujian Kualitas, Metode McCall.
Optimalisasi E-Learning dengan Analisis Kelayakan Learning Management System TutorLMS untuk Startup Education Technology Irji Rizqi Sabila; Ardiansah, Irfan; Yohari, Amili
JURNAL FASILKOM Vol. 13 No. 3 (2023): Jurnal FASILKOM (teknologi inFormASi dan ILmu KOMputer)
Publisher : Unversitas Muhammadiyah Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37859/jf.v13i3.5648

Abstract

The world of education should rightly be the spearhead of a country's progress, with its diversity of learning as well as the means of supporting education itself. With the rapid development of science and technology which requires education to collaborate with the latest technology, there are more and more digital-based and online educational methods and media, one of which is the Learning Management System. Due to the demand to improve the quality of learning for students and teachers, online tutoring companies such as Nurstech.id must have a learning management system that can accommodate all online learning activities by relying on a Learning Management System. TutorLMS was chosen as an online educational medium that can accommodate all the students' online tutoring needs. The feasibility analysis carried out is an optimization of the TutorLMS application, available features, and an increase in company resources. The resulting TutorLMS application is to facilitate teaching and learning activities carried out by students and teachers. The features owned by TutorLMS help learning activities as support or learning media to make it easier for teachers to provide information and learning materials to students quickly and easily. Increasing company resources is directly proportional to improving the quality of tutoring as well as added value that can increase competitiveness with competitors. These results indicate that the application of learning media with the TutorLMS Learning Management System can be said to be good with added value and benefits obtained after the research is carried out. With these results, Nurstech.id needs to do several things to improve the quality of its tutoring performance by implementing the TutorLMS Learning Management System and maximizing the quality of its tutoring performance by using the tools provided by TutorLMS.
Optimasi Pengalaman Pengguna Pendekatan Ilmiah Mengukur Kualitas Aplikasi Shopee dengan Metode Webqual 4.0 Geasela, Yemima Monica; Wijaya, Andy; Apriyanti, Silvia; Tanuhariono, Vincent Richard; Andry, Johanes Fernandes
JURNAL FASILKOM Vol. 13 No. 3 (2023): Jurnal FASILKOM (teknologi inFormASi dan ILmu KOMputer)
Publisher : Unversitas Muhammadiyah Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37859/jf.v13i3.5828

Abstract

The rapid development of social media applications and features in e-commerce involves user input on social media to facilitate online buying and selling, one of which is Shopee. Shopee is one of the e-commerce platforms that engages in customer-to-customer (C2C) transactions. However, there are still several issues on the Shopee website, including not all payment options being available, delayed chat responses from sellers, and very slow order status updates. Therefore, researchers analyze the website to help Shopee assess the website's quality by analyzing user satisfaction using the Webqual 4.0 method. Using the Webqual 4.0 method, researchers will create a questionnaire consisting of usability, information quality, and service interaction. After obtaining questionnaire results from respondents, testing will be conducted on three independent variables (X) tested against one dependent variable (Y) to determine if there is an influence between variables X and Y. All tests passed and obtained valid and reliable values. The T-test conducted yielded results for H1, which is 6.574 > 2.030, meaning that H1 is accepted, indicating an influence between H1 and Y. H2, which is 6.236 > 2.030, means that H2 is accepted, indicating an effect between H2 and Y. H3, which is 6.842 > 2.030, means that H3 is accepted, indicating an influence between H3 and Y. The F-test also resulted in H0 being accepted, meaning there is an influence between X1, X2, and X3 on Y, with the results being H1, H2, and H3 on Y being 0.000 < 0.05 and F count 22.632 > F table 3.25. Based on these results, it can be concluded that Shopee website users are satisfied with the quality of the website provided by Shopee.
Penerapan Logika Fuzzy Sugeno Untuk Optimasi Kualitas Tempe Pada Proses Fermentasi Rahman Sari, Arfani; Sriani
JURNAL FASILKOM Vol. 13 No. 3 (2023): Jurnal FASILKOM (teknologi inFormASi dan ILmu KOMputer)
Publisher : Unversitas Muhammadiyah Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37859/jf.v13i3.5942

Abstract

Determining the amount of tempeh production can be done by industries or businesses that process soybeans into tempeh, which is a source of nutrition and food for the Indonesian people. Apart from being easy to get, tempeh is also one of the favorite foods among all groups. In producing tempeh, it is certain that the tempeh manufacturing industry also carries out a fermentation process every day to produce a lot of tempeh, apart from that, the process requires maximum manufacturing so that the quality of the tempeh is maintained until it reaches consumers. However, if it is not optimal, the quality of tempeh and the entrepreneur will lose profits. Therefore, tempeh quality was optimized. In order to reduce the impact of poor quality during the manufacturing process, it is necessary to calculate the prediction factors for the impact of poor quality, namely by using the Sugeno fuzzy logic method. Where fuzzy can be relative and can provide solutions to problems encountered in the production process. Optimizing the quality of tempeh from several variables can be determined by a MAPE value of 7.02% according to the predicted value table of 7.02% and this includes good research and is very efficient. Based on these problems, the author models an application system built with Matlab software.
Analisis Kepuasan Pengguna WhatsApp Web Menggunakan Metode Webqual 4.0 dan IPA Andry, Johanes Fernandes; -, Herlina; Angelina, Vern Jessica
JURNAL FASILKOM Vol. 13 No. 3 (2023): Jurnal FASILKOM (teknologi inFormASi dan ILmu KOMputer)
Publisher : Unversitas Muhammadiyah Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37859/jf.v13i3.5945

Abstract

Social media has become a lifestyle that cannot be ignored in recent times. One of the most frequently used online communication tools today is WhatsApp, which was created in 2009 by Jan Koum. In Indonesia, this application is used by all groups ranging from young and old, students to workers / employees who indirectly WhatsApp is a social media that has many advantages to become quite important in everyday life in society. The emergence of WhatsApp Web is a technology that gives its users the freedom to use more than one device, so that it can attract more users to use it. With so many users, researchers want to know how user satisfaction from this website regarding its usability, appearance, and service quality. Of course, to analyze the research, several methods are needed so that the analysis can run well. This research integrates the WebQual 4.0 and Importance Performance Analysis methods as a data analysis process. Researchers also used a questionnaire as a way to collect data from WhatsApp Web users, the questionnaire consisted of 23 questions with two indicators of expectations and performance. The results of this study are that there is a good influence from Usability Quality and Services Interaction Quality on user satisfaction and another case with Information Quality which has no effect. The recommendation for users is that WhatsApp Web cannot be accessed via a browser on a PC or laptop, it is possible that there is a VPN (Virtual Private Network) application, this application must be deactivated first.

Page 19 of 38 | Total Record : 374

 17   18   19   20   21 

Filter by Year

2016 2025


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 15 No. 2 (2025): Jurnal FASILKOM (teknologi inFormASi dan ILmu KOMputer) Vol. 15 No. 1 (2025): Jurnal FASILKOM (teknologi inFormASi dan ILmu KOMputer) Vol. 14 No. 3 (2024): Jurnal FASILKOM (teknologi inFormASi dan ILmu KOMputer) Vol. 14 No. 2 (2024): Jurnal FASILKOM (teknologi inFormASi dan ILmu KOMputer) Vol. 14 No. 1 (2024): Jurnal FASILKOM (teknologi inFormASi dan ILmu KOMputer) Vol. 13 No. 02 (2023): Jurnal FASILKOM (teknologi inFormASi dan ILmu KOMputer) Vol 13 No 02 (2023): Jurnal FASILKOM (teknologi inFormASi dan ILmu KOMputer) Vol 13 No 01 (2023): Jurnal FASILKOM (teknologi inFormASi dan ILmu KOMputer) Vol. 13 No. 3 (2023): Jurnal FASILKOM (teknologi inFormASi dan ILmu KOMputer) Vol 12 No 3 (2022): Jurnal FASILKOM (teknologi inFormASi dan ILmu KOMputer) Vol 12 No 2 (2022): Jurnal FASILKOM (teknologi inFormASi dan ILmu KOMputer) Vol 12 No 1 (2022): Jurnal Fasilkom (teknologi inFormASi dan ILmu KOMputer) Vol 11 No 3 (2021): Jurnal Fasilkom Vol 11 No 2 (2021): Jurnal Fasilkom Vol 11 No 1 (2021): Jurnal Fasilkom Vol 10 No 3 (2020): Jurnal Fasilkom Vol 10 No 2 (2020): Jurnal Fasilkom Vol 10 No 1 (2020): JURNAL FASILKOM Vol 9 No 3 (2019): Jurnal Fasilkom Vol 9 No 2 (2019): Jurnal Ilmu Komputer Vol 8 No 1 (2019): Jurnal Ilmu Komputer Vol 7 No 2 (2018): Agustus 2018 Vol 5 No 2 (2016): Jurnal Ilmu Komputer More Issue