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 
PENERAPAN ALGORITMA DECISION TREE C4.5 UNTUK PREDIKSI CUACA DI KOTA SEMARANG Nafisa, Ami
Indexia Vol. 7 No. 1 (2025): INDEXIA : Informatics and Computational Intelligent Journal Volume 7 Nomor 1 Me
Publisher : Universitas Muhammadiyah Gresik

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30587/indexia.v7i1.9344

Abstract

Cuaca adalah kondisi atmosfer yang dipengaruhi oleh berbagai faktor seperti suhu, tekanan, dan kelembapan. Untuk memastikan bahwa aktivitas manusia tidak terganggu untuk berbagai apsek kehidupan, termasuk pertanian dan transportasi, sangat penting untuk membuat prediksi cuaca yang akurat. Di Kota Semarang, prediksi cuaca membantu masyarakat dan pemerintah dalam pengambilan keputusan. Namun, ketepatan prediksi sering terhambat oleh banyaknya parameter yang terlibat. Tujuan dari penelitian ini untuk menganalisis klasifikasi curah hujan di Kota Semarang menggunakan algoritma Decision Tree C4.5 berbasis data cuaca dari BMKG periode 2016-2023. Algoritma C4.5 dipilih sebab kapasistasnya membentuk pohon keputusan yang bisa memberikan visualisasi hasil klasifikasi dengan akurasi tinggi. Data mining dilakukan menggunakan RapidMiner dengan membagi data ke dalam data training dan data testing yang memiliki rasio 90:10. Hasil strudi menunjukkan tingkat akurasi sebesar 99,12%, yang ada pada klasifikasi sangat baik (Excellent Classification). Kata Kunci: Prediksi Cuaca; Data Mining; Algoritma C4.5; Decision Tree; Semarang
RANCANGAN JARINGAN ACCESS POINT MENGGUNAKAN ALGORITMA KRUSKAL Putra, Yohanes Eka; Riti, Yosefina Finsensia
Indexia Vol. 7 No. 1 (2025): INDEXIA : Informatics and Computational Intelligent Journal Volume 7 Nomor 1 Me
Publisher : Universitas Muhammadiyah Gresik

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30587/indexia.v7i1.9362

Abstract

Penempatan access point yang optimal dan efisien menjadi aspek penting pada sebuah instansi. Merancang jaringan dengan baik dapat meningkatkan produktivitas. Permasalahan yang terjadi pada jurnal ini yaitu penempatan access point yang kurang optimal mengakibatkan jaringan yang sulit dijangkau oleh beberapa orang di Universitas Katolik Darma Cendika. Tujuan dari penelitian ini yaitu untuk membuat rancangan jaringan yang lebih optimal agar akses jaringan pada ruangan-ruangan di Universitas Katolik Darma Cendika dapat lebih mudah untuk dijangkau. Menggunakan metode minimum spanning tree dan algoritma Kruskal dapat mengatasi permasalahan penempatan access point yang kurang optimal. Metode Minimum Spanning Tree merupakan metode untuk menemukan Kumpulan sisi graf yang menghubungkan semua simpul dalam graf tanpa membentuk siklus. Sedangkan algoritma Kruskal merupakan algoritma yang digunakan untuk menemukan jalur terpendek antara dua simpul dalam graf. Solusi yang diberikan ini adalah salah satu implementasi graf pada aspek kehidupan. Hasil dari penelitian ini yaitu rancangan access point yang lebih optimal di Universitas Katolik Darma Cendika.
ANALISIS DINAMIKA ATMOSFER KEJADIAN HUJAN LEBAT DENGAN METODE RED GREEN BLUE (RGB) DAN CLOUD CONVECTIVE OVERLAYS (CCO) DI BALIKPAPAN (STUDI KASUS 09 AGUSTUS 2024) Vidia, Trimawarti Esti; Darmawan, Yahya; Widodo, Widodo
Indexia Vol. 6 No. 2 (2024): INDEXIA : Informatics and Computational Intelligent Journal Volume 6 Nomor 2 No
Publisher : Universitas Muhammadiyah Gresik

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30587/indexia.v6i2.9374

Abstract

Hujan lebat yang terjadi di Kota Balikpapan pada 9 Agustus 2024 menyebabkan banjir dan tanah longsor yang signifikan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis fenomena tersebut menggunakan data citra satelit Himawari-8 yang diolah dengan perangkat lunak SATAID. Analisis dilakukan melalui pengukuran suhu puncak awan, interpretasi citra Red, Green, and Blue (RGB), analisis pola angin menggunakan streamline, dan penghitungan parameter atmosfer (CAPE, LI, dan K-Index) untuk memahami dinamika atmosfer. Analisis Low-Level Moisture Transport (LLMT) juga dilakukan untuk menggambarkan distribusi kelembapan atmosfer pada lapisan rendah (500–1000 hPa). Hasil penelitian menunjukkan suhu puncak awan cumulonimbus yang sangat rendah (-74,2°C) dengan nilai CAPE mencapai 628 J/kg dan K-Index 34°C, yang mengindikasikan adanya energi konveksi signifikan dan ketidakstabilan atmosfer tinggi. Analisis LLMT menunjukkan transportasi kelembapan yang kuat dari Selat Makassar menuju Balikpapan, sementara pola angin pada lapisan 925–500 hPa mendukung konvergensi kelembapan yang intens. Interaksi antara kelembapan tinggi, pola angin konvergen, dan ketidakstabilan atmosfer menjadi faktor utama yang mendukung kejadian hujan lebat di Balikpapan.
SYSTEMATIC LITERATURE REVIEW ANALISIS EFEKTIVITAS METODE AGILE DALAM PENGEMBANGAN SISTEM INFORMASI Chandra, Jonathan Christian; Anthony, Marco; Ricky, Ricky; Novita, Dien
Indexia Vol. 6 No. 2 (2024): INDEXIA : Informatics and Computational Intelligent Journal Volume 6 Nomor 2 No
Publisher : Universitas Muhammadiyah Gresik

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30587/indexia.v6i2.9594

Abstract

Metode Agile adalah salah satu pendekatan yang banyak digunakan dalam pengembangan sistem informasi modern karena fleksibilitas dan kemampuan adaptasinya terhadap perubahan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis efektivitas implementasi metode Agile dalam pengembangan sistem informasi melalui pendekatan Systematic Literature Review (SLR). Dalam penelitian ini, telah dikumpulkan artikel dari tahun 2020 hingga 2024 untuk dianalisis, dengan hasil seleksi sebanyak 29 literatur yang relevan. Penelitian ini dirancang untuk menjawab tiga pertanyaan kunci: 1) Model Agile apa saja yang sering diterapkan, 2) Sektor dan bidang apa saja yang sudah menerapkan metode Agile, dan 3) Platform aplikasi apa yang memiliki frekuensi penggunaan tertinggi dalam implementasi metode Agile. Hasil analisis menunjukkan bahwa model Extreme Programming (XP) paling banyak digunakan dengan persentase 48%, diikuti oleh Scrum (31%), Feature Driven Development (FDD) (14%), dan Disciplined Agile Delivery (DAD) (7%). Platform web menjadi pilihan utama dengan frekuensi tertinggi, sementara platform mobile mendominasi aplikasi yang lebih spesifik. Secara keseluruhan, metode Agile terbukti efektif dalam berbagai bidang, seperti pendidikan, kesehatan, dan manajemen, mencerminkan fleksibilitasnya dalam memenuhi kebutuhan pengembangan sistem informasi di berbagai sektor.
ANALISIS INTERAKSI PENGGUNA WEBSITE SIAPBAHAGIA BKKBN JATIM SEBAGAI LAYANAN KONSULTASI DIGITAL Illah, Aina Nur; Ilham, Ilham
Indexia Vol. 7 No. 1 (2025): INDEXIA : Informatics and Computational Intelligent Journal Volume 7 Nomor 1 Me
Publisher : Universitas Muhammadiyah Gresik

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30587/indexia.v7i1.9602

Abstract

SIAPBAHAGIA merupakan layanan konsultasi digital yang dikembangkan oleh BKKBN Jawa Timur untuk mendukung layanan konsultasi keluarga dan kesehatan reproduksi. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis interaksi pengguna serta mengevaluasi efektivitas website SIAPBAHAGIA berdasarkan data laporan performa yang mencakup jumlah kunjungan harian, mingguan, dan bulanan, jumlah klik pada fitur, serta penggunaan layanan konsultasi dan literasi. Metode penelitian yang digunakan adalah kuantitatif deskriptif dengan analisis data yang divisualisasikan dalam bentuk grafik menggunakan Microsoft Excel. Hasil penelitian menunjukkan bahwa jumlah klik dan interaksi pengguna mengalami fluktuasi sepanjang tahun, dengan puncak tertinggi terjadi pada bulan Januari dan Agustus. Layanan medis memiliki tingkat penggunaan tertinggi dibandingkan layanan psikolog dan program, mengindikasikan bahwa kebutuhan kesehatan lebih mendesak dibandingkan aspek psikologis. Namun, rendahnya keterlibatan pengguna dalam layanan psikolog dan program menunjukkan perlunya peningkatan kesadaran dan promosi lebih lanjut. Secara keseluruhan, penelitian ini memberikan wawasan mengenai pola interaksi pengguna dan memberikan rekomendasi untuk meningkatkan efektivitas layanan SIAPBAHAGIA.
ANALISIS PERSEPSI MAHASISWA TERHADAP EFEKTIVITAS VIRTUAL LAB DALAM PEMBELAJARAN PCR DI BIOLOGI MOLEKULER Yuliana, Ayu
Indexia Vol. 7 No. 1 (2025): INDEXIA : Informatics and Computational Intelligent Journal Volume 7 Nomor 1 Me
Publisher : Universitas Muhammadiyah Gresik

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30587/indexia.v7i1.9620

Abstract

Biologi molekuler berkembang pesat dengan berbagai aplikasi, termasuk dalam kedokteran dan bioteknologi. Salah satu teknik fundamentalnya adalah Polymerase Chain Reaction (PCR), yang berperan dalam memperbanyak DNA. Namun, pembelajaran teknik ini sering terkendala keterbatasan fasilitas laboratorium. Virtual Lab menjadi alternatif yang memungkinkan simulasi eksperimen tanpa bergantung pada laboratorium fisik. Penelitian ini bertujuan menganalisis efektivitas Virtual Lab dalam meningkatkan pemahaman mahasiswa terhadap PCR. Metode yang digunakan adalah deskriptif kuantitatif dengan pendekatan survei terhadap 20 mahasiswa Biologi Molekuler melalui angket berbasis skala Likert. Data dianalisis secara deskriptif berdasarkan persentase dan rata-rata skor. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Virtual Lab berdampak positif terhadap pemahaman mahasiswa. Sebelum mengikuti simulasi, pemahaman konsep PCR masih rendah. Setelahnya, terjadi peningkatan signifikan dalam pemahaman konsep, kemampuan menjelaskan tahapan PCR, serta kesiapan dalam praktik langsung. Virtual Lab juga dinilai fleksibel dan memungkinkan latihan mandiri. Namun, keterbatasan tetap ada, seperti minimnya pengalaman dalam mengoperasikan alat PCR secara nyata. Oleh karena itu, kombinasi Virtual Lab dengan praktikum langsung disarankan untuk pembelajaran PCR yang lebih optimal. Kata Kunci: Biologi molekular, Efektivitas pembelajaran, Lab virtual, PCR, Persepsi
PERAN TEKNOLOGI BLOCKCHAIN TERHADAP KEAMANAN DAN PRIVASI DATA SISTEM INFORMASI LAYANAN KESEHATAN: STUDI PUSTAKA: Studi Pustaka Pratiwi, Irra; Widodo, Suprih
Indexia Vol. 7 No. 1 (2025): INDEXIA : Informatics and Computational Intelligent Journal Volume 7 Nomor 1 Me
Publisher : Universitas Muhammadiyah Gresik

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30587/indexia.v7i1.9630

Abstract

Meningkatnya minat untuk digitalisasi mendorong bertambahnya penggunaan penyimpanan identitas pasien dan rekam medis oleh penyedia layanan kesehatan. Dengan menerapkan konsep desentralisasi dan distribusi data, blockchain memberikan solusi untuk melindungi informasi kesehatan yang sangat sensitif dari risiko serangan siber dan manipulasi data yang sangat marak sekali terjadi. Selain itu, blockchain juga memiliki kunci dalam otentikasi identitas pasien serta menciptakan pelacakan riwayat medis yang aman. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah studi pustaka untuk menggali literatur-literatur dari berbagai jurnal dan artikel terkait peran teknologi blockchain dalam meningkatkan keamanan dan privasi data sistem informasi kesehatan. Oleh karena itu, penelitian ini dapat memberikan pemahaman mendalam tentang dampak positif dan potensi tantangan dalam mengimplementasikan teknologi blockchain untuk keamanan data sistem informasi kesehatan. Teknologi blockchain dapat membantu mengurangi terjadinya kehilangan atau kecurangan data, mengurangi biaya inventasi rumah sakit, serta dapat mengintegrasikan sistema yang berbeda dengan cepat.
SISTEM INFORMASI PENJUALAN BERBASIS WEB MENGGUNAKAN METODE WATERFALL PADA TOKO FAMILY CELL Pratama Siregar, Hari Nanda; Suherman, Suherman; Hendry, Hendry
Indexia Vol. 7 No. 1 (2025): INDEXIA : Informatics and Computational Intelligent Journal Volume 7 Nomor 1 Me
Publisher : Universitas Muhammadiyah Gresik

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30587/indexia.v7i1.9653

Abstract

Sales information systems are an important component in supporting the efficiency and effectiveness of business operations, especially in the retail sector such as Toko Family Cell. The recording process that is still done manually causes various obstacles, such as inaccuracy in sales reports, errors in stock recording, and slow decision-making processes. This study aims to design and develop a web-based sales information system using the Waterfall method consisting of five stages: needs analysis, design, implementation, testing, and maintenance. The system developed only has one user level, namely admin, in accordance with the needs of the store which is only managed by the owner and one employee. The main features in this system include login, product data management (card and voucher stock), sales transactions and balance top-ups, and report printing. The system has been tested using the Lighthouse method which showed positive results. In addition, a simple embedding algorithm is applied to represent product data in numeric form to support the development of product recommendation features in the future. The final results show that this system is able to increase the speed, accuracy, and ease of transaction processes and sales data management at Toko Family Cell.
OPTIMASI MENGGUNAKAN ALGORITMA STOCHASTIC GRADIENT DESCENT (SGD): STUDI BIBLIOMETRIK Siregar, Ginda Maruli Andi; Fitriansyah, Muhammad Farid
Indexia Vol. 7 No. 1 (2025): INDEXIA : Informatics and Computational Intelligent Journal Volume 7 Nomor 1 Me
Publisher : Universitas Muhammadiyah Gresik

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30587/indexia.v7i1.9708

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis perkembangan riset mengenai algoritma Stochastic Gradient Descent (SGD) dalam konteks optimasi pembelajaran mesin menggunakan pendekatan bibliometrik. Sebanyak 55 artikel ilmiah yang dipublikasikan antara tahun 2020 hingga 2025 dianalisis untuk mengidentifikasi tren publikasi, kolaborasi penulis, kata kunci dominan, dan struktur tematik. Hasil kajian menunjukkan peningkatan signifikan publikasi terkait SGD, dengan fokus utama pada topik deep learning, optimization, dan generalization. Sebagai upaya untuk memperdalam pemahaman terhadap dinamika tersebut, penelitian ini menyertakan analisis visual menggunakan perangkat lunak bibliometrik VOSviewer dan Biblioshiny. Hasil visualisasi mengungkapkan lima klaster utama yang mencerminkan arah dan kedalaman riset SGD, serta tantangan yang dihadapi seperti sensitivitas terhadap learning rate dan kestabilan model. Temuan ini juga membuka peluang untuk penerapan algoritma SGD pada teknologi edge AI, mobile learning, serta sistem pembelajaran di daerah dengan keterbatasan infrastruktur.
ARTIFICIAL BEE COLONY DALAM PEMODELAN DAN OPTIMASI: KAJIAN BIBLIOMETRIK Siregar, Ginda Maruli Andi; Imammuzzikra, Imammuzzikra
Indexia Vol. 7 No. 1 (2025): INDEXIA : Informatics and Computational Intelligent Journal Volume 7 Nomor 1 Me
Publisher : Universitas Muhammadiyah Gresik

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30587/indexia.v7i1.9711

Abstract

Penelitian ini menyajikan analisis bibliometrik terhadap tren penelitian yang berkaitan dengan algoritma Artificial Bee Colony (ABC) dalam pemodelan prediksi ekonomi. Sebanyak 40 artikel ilmiah yang diterbitkan antara tahun 2020 hingga 2024 dianalisis untuk mengidentifikasi pola keterkaitan kata kunci serta bidang aplikasi. Hasilnya menunjukkan bahwa ABC telah banyak diterapkan dalam bidang teknik dan optimasi energi, namun penerapannya dalam bidang ekonomi—terutama untuk prediksi harga emas berbasis indikator makroekonomi—masih jarang dijumpai. Melalui visualisasi jaringan, kata kunci ekonomi seperti “inflasi” dan “harga emas” tampak memiliki koneksi yang lemah dibanding klaster teknik. Hal ini menunjukkan adanya peluang pengembangan penelitian selanjutnya. Kajian ini juga menekankan kemampuan adaptif ABC dalam menangani data yang bersifat non-linier dan dinamis, yang sangat relevan untuk prediksi ekonomi. Penelitian menyimpulkan bahwa terdapat peluang signifikan untuk mengembangkan model prediksi ekonomi berbasis algoritma ABC, khususnya dalam mendukung pengambilan keputusan strategis pada kondisi pasar yang tidak pasti.

Page 8 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