cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Henny Dwi Bhakti
Contact Email
indexia@umg.ac.id
Phone
+6281322005573
Journal Mail Official
indexia@umg.ac.id
Editorial Address
Jl Sumatra, 101,GKB Gresik Fakultas Teknik Program Studi Teknik Informatika Universitas Muhammadiyah Gresik
Location
Kab. gresik,
Jawa timur
INDONESIA
Indexia
Published by Universitas Muhammadiyah Gresik
ISSN : 26570432     EISSN : 26570424     DOI : http://dx.doi.org/10.30587/indexia.v3i1
Core Subject : Science,
Computer Science & IT
Jurnal Informatic and Computational Intelligent (INDEXIA) merupakan jurnal nasional yang diterbitkan oleh Program Studi Teknik Informatika Fakultas Teknik (FT), Universitas Muhammadiyah Gresik (UMG) sejak tahun 2019. INDEXIA memuat artikel hasil-hasil penelitian di bidang Informatika dan Kecerdasan Komputasi. INDEXIA berkomitmen untuk menjadi salah satu jurnal nasional berkualitas dengan mempublikasikan artikel penelitian dengan bahasa indonesia sebagai sumber rujukan dan publikasi bagi para peneliti untuk pengembangan ilmu pengetahuan khususnya di bidang Informatika dan Kecerdasan Komputasi.
Arjuna Subject : Teknik (semua kategori) - Teknik (Lain-Lain)
Articles 80 Documents
 4   5   6   7   8 
IMPLEMENTASI GAME DEVELOPMENT LIFE CYCLE DALAM PEMBUATAN GAME BUANA RUH Syah Rizal Fauzy; Asriyanik .; Fathia Frazna Azzahra
Indexia : Informatics and Computational Intelligent Journal Vol 5 No 01 (2023): INDEXIA : Informatics and Computational Intelligent Journal
Publisher : Universitas Muhammadiyah Gresik

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30587/indexia.v5i01.5215

Abstract

Implementasi dari Game Development Life Cycle (GDLC) dalam pembuatan game Buana Ruh adalah proses yang menggunakan metode yang terstruktur dan teratur dalam pembuatan game. GDLC terdiri dari beberapa tahap, seperti tahap inisialisasi, pra-produksi, produksi dan rilis aplikasi. Pada tahap inisialisasi, tim pengembang akan merencanakan konsep, gameplay, dan fitur yang akan digunakan dalam game. Pada tahap pra-produksi, tim pengembang akan menyiapkan konten visual dan audio serta menguji prototipe game. Pada tahap produksi, tim pengembang akan mengeksekusi rencana dan membuat konten yang dibutuhkan. Pada tahap produksi, tim pengembang akan melakukan pengujian dan debugging serta melakukan perbaikan yang dibutuhkan sebelum game diluncurkan. Dengan mengimplementasikan GDLC dalam pembuatan game Buana Ruh, diharapkan akan meningkatkan kualitas dan efisiensi dalam pembuatan game.
ANALISIS SENTIMEN PADA ULASAN APLIKASI MOBILE BANKING MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES DENGAN KAMUS INSET Alyaa Nadira; Nanang Yudi Setiawan; Welly Purnomo
INDEXIA Vol 5 No 01 (2023): INDEXIA : Informatics and Computational Intelligent Journal
Publisher : Universitas Muhammadiyah Gresik

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30587/indexia.v5i01.5138

Abstract

Perkembangan teknologi informasi dan komunikasi berpengaruh pada partisipasi dan interaksi pengguna dalam online platform, seperti contohnya adalah pemberian ulasan pada sebuah aplikasi di Google Play Store. Bagi perusahaan, ulasan dapat digunakan untuk mengetahui kebutuhan pengguna dan dapat digunakan juga sebagai bahan evaluasi untuk mengembangkan dan memperbaiki aplikasinya, namun terkadang dalam sebuah ulasan terdapat ketidaksesuaian antara isi ulasan dengan pemberian rating pada ulasan, yang berarti bahwa sentimen dari sebuah ulasan tidak dapat dilihat dari jumlah rating pada ulasan. Dalam sebuah ulasan juga dapat terjadi kesalahan penulisan baik disengaja ataupun tidak disengaja yang membuat ulasan tersebut susah untuk dibaca dan dimengerti. Pada penelitian ini dilakukan analisis sentimen dengan studi kasus aplikasi Victoria Mobile Banking untuk mengklasifikasikan ulasan aplikasi kedalam ulasan yang bersifat positif atau negatif serta dapat memberi visualisasi hasil analisis ulasan. Proses klasifikasi pada sistem menggunakan metode Naïve Bayes. Data latih yang digunakan adalah data ulasan yang telah diberi label secara otomatis menggunakan kamus InSet yang telah melalui penyesuaian kata dan bobot. Algoritma klasifikasi tersebut diuji menggunakan confusion matrix dan menghasilkan nilai precision 90,4%, recall 100%, f-measure 95%, dan akurasi 93,1%.
Perancangan UI/UX Aplikasi E-Rapor pada TPQ Berbasis Android menggunakan Metode User Centered Design (UCD) Gita Nur Aprilia; M Noviarsyah Dasaprawira
Indexia : Informatics and Computational Intelligent Journal Vol 5 No 01 (2023): INDEXIA : Informatics and Computational Intelligent Journal
Publisher : Universitas Muhammadiyah Gresik

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30587/indexia.v5i01.5496

Abstract

Taman Pendidikan Al-Qur'an (TPQ) Sabilul Khoir adalah salah satu lembaga yang tumbuh dan beroperasi di masyarakat desa Karangreja untuk mendidik anak usia dini. Akan tetapi lembaga ini belum memiliki pengelolaan informasi hasil nilai belajar siswa yang berupa digital. Hal ini yang menyababkan pengelolaan informasi hasil nilai belajar siswa dengan cara manual di buku rapor dan itu akan membutuhkan banyak waktu. Berdasarkan permasalahan tersebut, maka lembaga ini memerlukan suatu perancangan aplikasi e-rapor TPQ. Aplikasi E-Rapor TPQ dirancang sebagai aplikasi android dengan metode UCD (User Centered Design), yang mana pengguna disertakan pada desain prototype. Dengan menggunakan metode user centered design diharapkan bisa membantu permasalahan terkait pengelolaan informasi hasil nilai belajar siswa. Untuk mencapai usability, pengujian dilakukan dengan menggunakan pendekatan cognitive walkthrough, yaitu evaluasi usability user interface (UI). Berdasarkan hasil pengujian dan hasil evaluasi, pengujian cognitive walkthrough berakhir pada iterasi kesatu karena partisipan puas dengan antarmuka pengguna. Skor evaluasi seperti durasi pengujian untuk setiap skenario kurang dari 30 detik, dan kesalahan yang ditemui partisipan saat mempergunakan desain antarmuka merupakan kesalahan kecil dengan tingkat kesalahan kurang dari 50%. Pengujian ini dilakukan untuk memastikan bahwa aplikasi memiliki antarmuka pengguna yang menarik serta sesuai kepuasan pengguna.
ANALISA KESIAPAN PT. ABC DALAM PENERAPAN E-MANUFACTURING MELALUI PENGUKURAN STRATEGIC ALIGNMENT MATURITY MODEL Adib Pakarbudi; Evi Enjelina; Andi Putra Prasetyo Yoga; Hafid Alfan Bayu Rahman
INDEXIA Vol 5 No 01 (2023): INDEXIA : Informatics and Computational Intelligent Journal
Publisher : Universitas Muhammadiyah Gresik

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30587/indexia.v5i01.5465

Abstract

Perkembangan SI/TI semakin pesat telah mempengaruhi perusahaan manufaktur seperti PT. ABC. PT ABC merupakan sebuah perusahaan manufaktur yang bergerak dibidang produsesn rangka baja ringan. Penerapan SI/TI mulai dipandang sebagai investasi yang strategis oleh PT. ABC. Oleh karena itu saat ini PT. ABC ingin berinvestasi pada penerapan E-manufacturing. Namun sebelum invetasi E-manufacturing dilakukan, PT.ABC ingin memastikan kesiapan organisasi dalam penerapan E-Manufacutre. Sebab E-manufacturing merupakan Strategi SI/TI yang membutuhkan biaya yang tinggi namun nilai dan manfaat yang diberikan untuk organisasi belum dapat dipastikan. Oleh karena itu agar penerapan E-manufacturing dapat mendukung sasaran-sasaran bisnis perlu dilakukan pengukuran kesiapan PT. ABC melalui pengukuran kematangan keselarasan strategi SI/TI dengan Bisnis. Melalui pengukuran ini perusahaan dapat mengetahui sejauh mana penerapan strategi SI/TI yang dijalankan di perusahaan telah sesuai dengan strategi bisnis. Dari permasalahan tersebut penelitian ini akan membahas tentang cara mengukur tingkat kematangan keselarasan strategi S/TI dan bisnis dengan model Strategic Alignment Maturity Model (SAMM). Proses peengukuran ini melipatkan 3 orang informan dan 30 responden. Hasil dari pengukuran ini menunjukkan bahwa tingkat kematangan dari keselarasan strategi SI/TI dan Bisnis yang terdapat di PT. ABC adalah pada level 2 dengan nilai rata-rata 2,70 atau commited process yang artinya keselarasan Strategi SI/TI dan Bisnis pada PT. ABC masih rendah dan terbatas namum perusahaan telah berkomitmen untuk menyelaraskan SI/TI dengan Bisnis. Hasil penelitian ini juga menjelaskan bahwa SAMM menjadi model yang efektif untuk menilai kesiapan organisasi/perusahaan dalam mengimplementasikan SI/TI melalui penilaian keselarasan strategi SI/TI dan Bisnis.
PENGELOLAAN POPULASI KUCING LIAR MELALUI COLLABORATIVE FILTERING: DAMPAK TERHADAP KESEHATAN MASYARAKAT DAN EKOSISTEM LOKAL Muhammad Taufiq Hidayat; Supriyono Supriyono
Indexia : Informatics and Computational Intelligent Journal Vol 6 No 1 (2024): INDEXIA : Informatics and Computational Intelligent Journal Volume 6 Nomor 1 Mei
Publisher : Universitas Muhammadiyah Gresik

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30587/indexia.v6i1.7386

Abstract

Seiring berjalannya waktu, kebersamaan sahabat kucing telah menjadi aspek yang abadi dalam kehidupan kita. Namun, sebuah masalah signifikan telah muncul: reproduksi kucing yang cepat, mengakibatkan kelebihan populasi yang tidak terkendali. Kelebihan hewan peliharaan ini memiliki dampak yang besar pada masyarakat sekitar. Banyaknya kucing liar menimbulkan tantangan besar, termasuk meningkatnya risiko kesehatan masyarakat akibat penularan penyakit seperti rabies dan toksoplasmosis, gangguan pada ekosistem lokal akibat pemangsaan yang tidak terkendali terhadap burung dan satwa liar kecil, serta masalah kebersihan dan kenyamanan di masyarakat. Lebih jauh lagi, situasi ini merenggangkan hubungan sosial di antara para tetangga, sehingga menimbulkan konflik dan ketidaknyamanan. Untuk mengatasi masalah yang memiliki banyak sisi ini, penelitian ini memperkenalkan pendekatan inovatif kecerdasan buatan yang berpusat pada model Penyaringan Kolaboratif. Sistem ini menggunakan teknik pembelajaran mesin, termasuk Penyaringan Kolaboratif, untuk meningkatkan fungsinya. Menyerupai platform pencocokan yang populer, sistem yang dihasilkan berkolaborasi dengan para profesional kedokteran hewan lokal dan organisasi penyelamatan hewan. Tujuan utamanya adalah untuk memfasilitasi identifikasi pemilik yang bertanggung jawab atas kucing, memastikan kehidupan yang bermartabat bagi mereka. Pendekatan perintis ini menjanjikan dampak positif pada populasi kucing dan masyarakat, serta mendorong koeksistensi yang harmonis. Sifat kolaboratif dari sistem ini, yang melibatkan Rumah Steril dan Lets Adopt Indonesia, menggarisbawahi potensinya untuk mengurangi tantangan yang ditimbulkan oleh kelebihan populasi kucing liar dan mempromosikan hubungan yang seimbang dan saling menghormati antara manusia dan kucing. Hasil Penelitian ini menghasilkan rekomendasi id kucing paling baik: 63, 58, 56, 22, 64, 35, 60, 39, 21, dan 7.
PERANCANGAN SISTEM RESERVASI SERVICE PERBAIKAN MOTOR DI OTISTA MOTOR MENGGUNAKAN METODE RAD Muhammad Dwi Fahriza
Indexia : Informatics and Computational Intelligent Journal Vol 5 No 02 (2023): INDEXIA : Informatics and Computational Intelligent Journal
Publisher : Universitas Muhammadiyah Gresik

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30587/indexia.v5i02.5809

Abstract

Sistem reservasi service perbaikan motor adalah suatu aplikasi yang memfasilitasi pengguna dalam melakukan reservasi dan mengatur jadwal perbaikan motor mereka di Otista Motor. Metode Rapid Application Development (RAD) digunakan dalam perancangan sistem ini untuk mempercepat proses pengembangan dan memastikan kualitas yang baik. Dalam perancangan sistem ini, dilakukan serangkaian tahapan RAD yang terdiri dari perencanaan, analisis, desain, dan implementasi. Tahap perencanaan melibatkan identifikasi kebutuhan pengguna dan tujuan sistem. Tahap analisis melibatkan pemahaman mendalam terhadap proses reservasi dan jadwal perbaikan motor di Otista Motor. Data yang diperoleh dari tahap analisis digunakan sebagai dasar dalam tahap desain sistem. Tahap desain sistem mencakup desain antarmuka, basis data, serta arsitektur sistem. Desain antarmuka pengguna bertujuan untuk memberikan pengalaman pengguna agar mudah digunakan dalam melakukan reservasi dan mengatur jadwal perbaikan motor. Desain basis data melibatkan pemodelan entitas dan hubungan antara data yang diperlukan untuk sistem. Desain arsitektur sistem melibatkan pemilihan teknologi yang sesuai untuk implementasi sistem. Tahap implementasi melibatkan pengkodean sistem berdasarkan desain yang telah dibuat sebelumnya. Pada tahap ini, fungsionalitas sistem diimplementasikan dengan menggunakan bahasa pemrograman dan framework yang sesuai. Setelah itu, dilakukan pengujian untuk memastikan bahwa sistem berjalan dengan baik dan sesuai dengan kebutuhan pengguna. Hasil dari perancangan ini adalah sistem reservasi service perbaikan motor yang efisien dan efektif dalam memudahkan pengguna dalam melakukan reservasi dan mengatur jadwal perbaikan motor mereka di Otista Motor. RAD memungkinkan pengembangan sistem yang cepat dan responsif terhadap perubahan kebutuhan pengguna. Diharapkan sistem ini dapat meningkatkan pengalaman pengguna dan efisiensi operasional di Otista Motor.
PENERAPAN BIOMETRIC FACE RECOGNITION MENGGUNAKAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK PADA APLIKASI BERBASIS ANDROID Fahmi Fauzi Abdullah; Soffiana Agustin
Indexia : Informatics and Computational Intelligent Journal Vol 6 No 1 (2024): INDEXIA : Informatics and Computational Intelligent Journal Volume 6 Nomor 1 Mei
Publisher : Universitas Muhammadiyah Gresik

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30587/indexia.v6i1.4958

Abstract

A security system with a high level of accuracy is needed to prevent data leakage, one way to prevent data leakage is to implement a face recognition biometric security system in a login system. In this study, the application of face recognition was carried out in the online workshop application login system (Mecha). The implementation is carried out using the Convolutional Neural Network method which is applied to android-based applications using tensorflow lite by adding assets with the .tflite extension to the Android Studio Integrated Development Environment (IDE) as well as the Google ML Kit library used as the pre-processing process. The results showed that the face recognition biometric security system can be applied to android-based applications and the Convolutional Neural Network method can be used to recognize faces even in dark conditions in online workshop applications (Mecha), the application of the Convolutional Neural Network method in online workshop applications (Mecha) provides average accuracy of 88.25%. With testing from genuine users of 99.25% and testing from non-genuine users of 77.25%.
KLASIFIKASI PENERIMAAN TENAGA KERJA TERTUTUP MENGGUNAKAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR (KNN) Rizal Kurnia Pratama; Fridy Mandita
Indexia : Informatics and Computational Intelligent Journal Vol 6 No 1 (2024): INDEXIA : Informatics and Computational Intelligent Journal Volume 6 Nomor 1 Mei
Publisher : Universitas Muhammadiyah Gresik

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30587/indexia.v6i1.7224

Abstract

Perusahaan yang telah menerapkan pemanfaatan teknologi tidak akan lepas dari pengolahan data atau informasi, akan tetapi tidak semua perusahaan dapat memaksimalkan pengolahan data yang mereka miliki, salah satunya di CV. Arfa Nusantara Teknologi, data calon karyawan yang masuk ke dalam sebuah perusahaan tidak dilakukan pengolahan lebih lanjut. Penelitian ini mencoba untuk melakukan pengolahan terhadap data calon karyawan yang masuk ke sebuah perusahaan dengan tujuan untuk mengklasifikasikan data calon tenaga kerja berdasarkan variabel hasil skor tes teknis dari tim penilai, total nilai bobot keahlian, minimum gaji yang diminta dan jumlah tahun pengalaman bekerja dengan mengimplementasikan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN), dengan implementasi algoritma ini nantinya akan dihasilkan beberapa klasifikasi data calon tenaga kerja yaitu paling baik, cukup baik dan kurang baik yang dimana dapat membantu tim penilai dalam perusahaan tersebut untuk membuat keputusan dalam menerima calon tenaga kerja yang terbaik bagi perusahaan dan mengetahui tingkat akurasi dari algoritma tersebut. Selain itu penelitian ini mencoba beberapa jumlah pengambilan ketetanggaan KNN dan menerapkan K-Fold Cross Validation dalam menentukan model optimal klasifikasi. Pada model optimal yang berhasil didapatkan berada di rata-rata nilai akurasi, presisi dan recall adalah 100% pada pembagian k = 4 dan k = 5 di uji coba pengambilan 10 K-Fold Cross Validation. Sedangkan nilai ketetanggan algoritma KNN paling baik adalah k = 7. Pada pengujian System Usability Scale didapatkan skor sebesar 80,21 dan masuk kedalam kategori nilai B.
PEMILIHAN HYPERPARAMETER PADA ALEXNET CNN UNTUK KLASIFIKASI CITRA PENYAKIT KEDELAI Luban Abdi Susanto
Indexia : Informatics and Computational Intelligent Journal Vol 5 No 02 (2023): INDEXIA : Informatics and Computational Intelligent Journal
Publisher : Universitas Muhammadiyah Gresik

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30587/indexia.v5i02.5508

Abstract

Kedelai merupakan makanan yang populer. Estimasi hasil di Indonesia berkisar antara 1,2 dan 1,5 ton per hektar, masih jauh di bawah potensi hasil sebesar 2 hingga 2,5 ton per hektar. Gangguan penyakit pada tanaman kedelai merupakan salah satu penyebab rendahnya hasil, sehingga petani harus mengenal penyakit yang menyerang kedelai agar dapat memilih jenis penyakit dan tindakan pengobatan yang tepat. Proses laboratorium pendampingan penyakit masih belum efisien sehingga membutuhkan waktu yang lama. Computer vision dan pembelajaran mendalam sekarang dapat digunakan untuk mengenali informasi prediktif pada objek, meskipun objek diposisikan di mana pun objek tersebut dimasukkan. Convolutional Neural Network (CNN) adalah teknik pembelajaran mendalam yang paling sering digunakan saat ini. Penelitian ini menggunakan arsitektur CNN yakni AlexNet dengan hyperparameter tuning untuk mengklasifikasikan citra penyakit kedelai. Hyperparameter tuning sangat berpengaruh terhadap performa model. Dataset yang digunakan berjumlah 1.500 citra penyakit pada daun kedelai, terdiri dari 3 kelas yakni caterpillar, diabrotica speciosa, dan healthy. Hyperparameter tuning pada AlexNet CNN dengan ukuran bacth size 12, dropout 0.2, optimizer Adam menghasilkan hasil terbaik dari segi nilai akurasi 84%, presisi 81,95%, recall 80,66%, serta f1-score 80,96%.
ANALISIS USABILITY TESTING WEBSITE LMS POLTEKSSN MENGGUNAKAN METODE SYSTEM USABILITY SCALE Zulma Mardiah
Indexia : Informatics and Computational Intelligent Journal Vol 6 No 1 (2024): INDEXIA : Informatics and Computational Intelligent Journal Volume 6 Nomor 1 Mei
Publisher : Universitas Muhammadiyah Gresik

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30587/indexia.v6i1.7584

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis usability website LMS PoltekSSN menggunakan metode System Usability Scale (SUS) dalam konteks Interaksi Manusia Komputer (IMK). Dengan melibatkan 30 Taruna dari program studi Rekayasa Kriptografi, penelitian ini mengevaluasi karakteristik responden dan hasil perhitungan skor SUS untuk menilai tingkat usabilitas sistem. Metode penelitian yang digunakan melibatkan pengguna dalam memberikan penilaian subjektif terhadap website LMS PoltekSSN. Hasil analisis mencakup efisiensi, memorabilitas, tingkat kesalahan, dan kepuasan pengguna dalam menggunakan platform pembelajaran online tersebut. Dengan pendekatan metode SUS, penelitian ini memberikan wawasan yang mendalam terhadap pengalaman pengguna dan efektivitas sistem. Hasil analisis menunjukkan skor SUS sebesar 63,5, yang mengindikasikan tingkat usabilitas yang dapat diterima namun masih memiliki ruang untuk peningkatan. Kesimpulan dari penelitian ini memberikan dasar yang kuat untuk pengembangan lebih lanjut guna meningkatkan kualitas layanan pendidikan online di Politeknik Siber dan Sandi Negara. Diharapkan temuan ini dapat memberikan kontribusi positif dalam meningkatkan kepuasan pengguna dan efisiensi sistem LMS PoltekSSN.

Page 6 of 8 | Total Record : 80

 4   5   6   7   8 

Filter by Year

2019 2025


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 7 No. 1 (2025): INDEXIA : Informatics and Computational Intelligent Journal Volume 7 Nomor 1 Me Vol. 6 No. 2 (2024): INDEXIA : Informatics and Computational Intelligent Journal Volume 6 Nomor 2 No Vol 6 No 1 (2024): INDEXIA : Informatics and Computational Intelligent Journal Volume 6 Nomor 1 Mei Vol 5 No 02 (2023): INDEXIA : Informatics and Computational Intelligent Journal Vol 5 No 01 (2023): INDEXIA : Informatics and Computational Intelligent Journal Vol 4 No 2 (2022): INDEXIA Vol.4 No.2 Vol 4 No 1 (2022) Vol 3 No 2 (2021): Vol. 3 No. 2 (2021) Vol 3 No 1 (2021): Vol. 3 No. 1 (2021) Vol 1 No 2 (2019): Vol 1 No 2 (2019) Vol 2 No 2 (2020): Vol 2 No 2 (2020) Vol 2 No 1 (2020): Vol 2 No 1 (2020) Vol 1 No 1 (2019) More Issue