cover
Contact Name
Rousyati
Contact Email
rousyati.rou@bsi.ac.id
Phone
+62283341050
Journal Mail Official
jurnal.conten@bsi.ac.id
Editorial Address
Jl. Sipelem No.22, Kraton, Kec. Tegal Barat, Kota Tegal, Jawa Tengah 52112
Location
Kota adm. jakarta barat,
Dki jakarta
INDONESIA
Conten : Computer and Network Technology
ISSN : -     EISSN : 27975274     DOI : https://doi.org/10.31294/conten
CONTEN : Computer and Network Technology merupakan jurnal dengan cakupan keilmuan meliputi: Embedded System, Network and Infrastructure, Computing and Computer Technology, Sistem Informasi, Web Programming, Android Programming. Yang diterbitkan oleh LPPM Universitas Bina Sarana Informatika. Periode Penerbitan dua kali dalam setahun (Juni dan Desember). Jurnal ini di publikasikan secara nasional dengan menggunakan Open Journal System.
Articles 78 Documents
ANALISIS PERBANDINGAN ALGORITMA NAIVE BAYES DAN KNN UNTUK ANALISIS SENTIMEN ULASAN PENGGUNA APLIKASI VIDIO DI GOOGLE PLAY STORE Pratmanto, Dany; Widayanto, Aprih; Kristania, Yustina Meisella; Ubaidillah , Ubaidillah; Wijianto, Ragil
CONTEN : Computer and Network Technology Vol. 4 No. 2 (2024): Desember 2024
Publisher : LPPM Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/conten.v4i2.6891

Abstract

Penelitian ini mengkaji efektivitas algoritma Naive Bayes (NB) dan K-Nearest Neighbors (KNN) dalam analisis sentimen ulasan pengguna aplikasi Vidio di Google Play Store. Evaluasi kinerja kedua model dilakukan menggunakan berbagai metrik, termasuk akurasi, precision, recall, dan Area Under Curve (AUC). Hasil penelitian menunjukkan bahwa KNN mengungguli Naive Bayes dalam beberapa aspek penting. KNN mencapai akurasi 74.92% dibandingkan dengan Naive Bayes sebesar 71.32%. Dalam hal precision, KNN juga menunjukkan performa yang lebih baik dengan nilai 76.52%, sementara Naive Bayes mencapai 71.61%. Meskipun demikian, kedua model menunjukkan kinerja yang sebanding dalam hal recall, dengan KNN mencapai 72.54% dan Naive Bayes 71.46%. Yang menarik, kedua model memiliki nilai AUC yang sangat tinggi dan hampir setara, yaitu 90.10% untuk KNN dan 90.00% untuk Naive Bayes, menunjukkan kemampuan yang sangat baik dalam membedakan sentimen positif dan negatif. Berdasarkan hasil evaluasi secara keseluruhan, algoritma KNN lebih direkomendasikan untuk implementasi analisis sentimen pada ulasan pengguna aplikasi Vidio.
IMPLEMENTASI AGILE PADA PENGEMBANGAN SISTEM INFORMASI E-OSSA DI PENGADILAN NEGERI TASIKMALAYA Anggraini, Recha Abriana; Silvi Purnia, Dini; Padilah, Amar; Apriyani, Yanti
CONTEN : Computer and Network Technology Vol. 4 No. 2 (2024): Desember 2024
Publisher : LPPM Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/conten.v4i2.7559

Abstract

E-OSSA merupakan website yang internal yang mana website ini hanya dipergunakan di sekitar wilayah kantor pengadilan negeri tasikmalaya. Website ini adalah website yang digunakan untuk memesan barang barang ATK yang akan digunakan di berbagai bidang yang ada di kantor pengadilan negeri tasikmalaya. Setelah melakukan wawancara pada beberapa bidang terkait yang ada di pengadilan negeri tasikmalaya , salah satu aspek yang paling relevan yang menjadi keluhan utama adalah kesulitan dalam pengoperasian sistem yang dihadapi oleh pengguna. Dalam hal ini, banyak bidang terkait mengungkapkan bahwa mereka menghadapi kendala dalam memahami dan menguasai cara menggunakan sistem tersebut karena tampilan antarmukanya yang membingungkan. tujuan dari tugas akhir ini penulis akan mengembangkan Sistem Informasi E-OSSA yang dapat membantu pengadilan dalam melakukan pemesanan dan pengelolaan persediaan ATK secara terintegrasi dan efektif menggunakan metode agile yang dalam setiap iterasinya, akan melakukan perencanaan, analisis, desain, implementasi, dan pengujian terhadap fitur-fitur yang akan dikembangkan. manfaat dan hasil dari perancangan pengembangan sistem Eossa di pengadilan ini dapat meningkatkan efisiensi dan produktivitas dalam proses pemesanan dan pengelolaan persediaan ATK, sehingga dapat meningkatkan kualitas pelayanan.
ANALISIS UI DAN UX TERHADAP WEBSITE PT. BROTHERSINDO SAUDARA SEJATI DENGAN METODE HEURISTIC EVALUATION Noviani, Sherli; Serli, Rosi Kusuma; Palasara, Nicodias
CONTEN : Computer and Network Technology Vol. 4 No. 2 (2024): Desember 2024
Publisher : LPPM Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/conten.v4i2.7744

Abstract

All kinds of community activities are inseparable from the help of technology. The development of the business world in Indonesia is experiencing tough competition. Consumer satisfaction is the degree of conformity between the desired product and/or service and the reality received. The level of suitability is the result of an assessment carried out by the customer based on his knowledge and experience. Information system applications technically can be defined as a set of components that are interconnected to support decision making and drive the company. As the operation goes on, it is certainly possible for money problems to arise including the user interface and user experience. To measure user satisfaction and comfort with the Brothersindo Website, you can do usability testing using the heuristic evaluation method. The heuristic evaluation method is a method used to find errors in interface design based on 10 heuristic evaluation principles. Keywords: heuristic evaluation, sales website, user interface dan user experience
PENERAPAN JSON API UNTUK VERIFIKASI MINIMUM BASELINE SECURITY STANDARD (MBSS) PADA PERANGKAT CISCO NEXUS Dadang Iskandar Mulyana; Arief Sofyan
CONTEN : Computer and Network Technology Vol. 5 No. 2 (2025): Desember 2025
Publisher : LPPM Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/conten.v5i2.9733

Abstract

Verifikasi Minimum Baseline Security Standard (MBSS) merupakan prosedur penting untuk memastikan bahwa konfigurasi keamanan pada perangkat jaringan telah sesuai sebelum dioperasikan dalam jaringan produksi. Dalam lingkungan Cisco Nexus ACI yang berskala besar dan kompleks, proses verifikasi memerlukan pendekatan yang efisien, akurat, dan terdokumentasi. Namun, pendekatan tradisional yang digunakan selama ini sering kali kurang praktis karena data konfigurasi tersebar, tidak terstruktur, dan membutuhkan banyak langkah untuk diakses. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan metode GET API dalam menampilkan data verifikasi MBSS perangkat Cisco Nexus ACI secara langsung dan ringkas dalam format JavaScript Object Notation (JSON). Penelitian dilakukan dengan studi literatur dan eksplorasi API menggunakan client Postman terhadap beberapa endpoint konfigurasi pada Cisco ACI. Hasil yang diperoleh menunjukkan bahwa metode GET API mampu menyajikan data konfigurasi MBSS secara spesifik dalam satu langkah aksi per poin dan per perangkat. Dengan format JSON yang terstruktur, proses verifikasi menjadi lebih mudah didokumentasikan dan mencapai tingkat keberhasilan & relevansi penarikan data konfigurasi mencapai 100% pada seluruh 6 parameter MBSS yang diuji. Pendekatan ini dapat menjadi alternatif yang relevan untuk meningkatkan efisiensi verifikasi keamanan jaringan di infrastruktur skala besar.   Minimum Baseline Security Standard (MBSS) verification is a critical procedure to ensure that network device security configurations meet predefined requirements before integration into the production environment. In large-scale and complex Cisco Nexus ACI environments, the verification process demands an efficient, accurate, and well-documented approach. However, traditional methods commonly used are often impractical due to scattered configuration data, lack of structure, and multi-step retrieval processes. This research aims to explore the use of the GET API method to display MBSS verification data of Cisco Nexus ACI devices directly and concisely in JavaScript Object Notation (JSON) format. The study involves literature review and API exploration using the Postman client across several configuration endpoints available in Cisco ACI. The results show that the GET API method can present MBSS configuration data specifically in a single action per point and per device. With a structured JSON format, the verification process becomes easier to document and have a 100% success rate for retrieving configuration data across all 6 tested MBSS parameters. This approach presents a relevant alternative to enhance the effeciency of security verification in large-scale network infrastructures.
ANALISIS SENTIMEN MENGGUNAKAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR PADA REVIEW APLIKASI SHOPEE Wati, Fanny Fatma; Hidayati, Nadiyah; Maulidah, Mawadatul; Widodo, Andrian Eko; Astuti, Rachmawati Darma
CONTEN : Computer and Network Technology Vol. 5 No. 2 (2025): Desember 2025
Publisher : LPPM Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/conten.v5i2.10116

Abstract

E-commerce merupakan media yang memfasilitasi transaksi komersial antara individu dengan individu maupun antara individu dan organisasi melalui sistem daring. Salah satu bentuk implementasi e-commerce adalah aplikasi Shopee. Shopee dikembangkan sebagai aplikasi berbasis perangkat mobile yang memungkinkan pengguna melakukan aktivitas belanja secara online dengan mudah, sehingga transaksi dapat dilaksanakan dimanapun dan kapanpun. Aplikasi tersebut tentunya mempunyai kekurangan dan kelebihan yang dirasa oleh masyarakat. Dari adanya kekurangan dan kelebihan aplikasi shopee tidak sedikit masyarakat yang memberikan ulasan negatif maupun positif terhadap aplikasi tersebut. Pemanfaatan data dalam jumlah besar dapat dilakukan melalui penerapan teknik Data Mining. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis berbagai masalah yang dituju terhadap pengguna terhadap aplikasi Shopee di Google Play Store serta mengukur tingkat akurasi analisis sentimen yang dihasilkan menggunakan algoritma K-Nearest Neighbors (KNN). Menghasilkan bahwa dengan algoritma KNN diperoleh nilai akurasi Pred.Negatif nilainya sebesar 69,59%. Hasil dari Pred.Positif nilainya sebesar 71,70%.  Sedangkan nila accuracy 70,51% dan nilai AUC sebesar  0.804 +/- 0.053 (mikro: 0.804) (positive class: Positif).   E-commerce is a means of commercial transactions between individuals and organizations or a buying and selling transaction conducted online. One example of e-commerce implementation is the Shopee application. Shopee is available in the form of a mobile phone application that makes it easier for users to shop online, allowing access anytime and anywhere. Of course, this application has advantages and disadvantages perceived by the public. Due to the application’s strengths and weaknesses, many users provide both positive and negative reviews of the app. Techniques for utilizing large amounts of data can be applied through Data Mining. The purpose of this research is to analyze issues related to several reviews of the Shopee application on Google Play Store and to determine the accuracy results of sentiment analysis generated using the KNN (K-Nearest Neighbors) algorithm. The result showed that with KNN algorithm obtained the value of Pred. Negative accuracy value of 69.59%. Results from Pred. Positive value of 71.70%.  While accuracy value 70.51% and AUC value of 0804 +/-0053 (Micro: 0804) (positive class: positives). 
PENGEMBANGAN WEBSITE KULINER TEGAL SEBAGAI MEDIA INFORMASI DAN PROMOSI UMKM MENGGUNAKAN METODE WATERFALL Rousyati; Hakim, Azzah Rifqi; Fandhilah, Fandhilah; Aji, Sopian; Abror, Dzulchan
CONTEN : Computer and Network Technology Vol. 5 No. 2 (2025): Desember 2025
Publisher : LPPM Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/conten.v5i2.11215

Abstract

Perkembangan bisnis kuliner di Indonesia menunjukkan peningkatan signifikan, ditandai dengan semakin banyaknya restoran, kafe, dan tempat makan yang bersaing memperebutkan pelanggan. Pola konsumsi masyarakat juga mengalami perubahan, di mana konsumen cenderung memilih layanan pemesanan makanan secara daring dengan mempertimbangkan rating, ulasan, serta rekomendasi digital. Untuk menjawab kebutuhan tersebut, “Kuliner Tegal” dikembangkan sebagai sistem informasi berbasis website yang menyediakan rekomendasi makanan dan tempat makan dengan rating terbaik sesuai preferensi pengguna. Sistem ini tidak hanya memudahkan masyarakat dalam menemukan kuliner yang tepat tanpa harus datang langsung atau mengantri, tetapi juga berfungsi sebagai media promosi digital bagi pelaku UMKM kuliner di Kota Tegal. Pengembangan website Kuliner Tegal menggunakan metode System Development Life Cycle (SDLC) model Waterfall, meliputi tahapan analisis, desain, implementasi, pengujian, dan pemeliharaan. Website ini menawarkan beberapa kelebihan, antara lain kemampuan menampilkan rekomendasi berdasarkan rating dan harga, serta kemudahan akses bagi seluruh pengguna. Namun demikian, sistem ini masih memiliki keterbatasan, yaitu belum menyediakan fitur pencarian berdasarkan jarak terdekat maupun informasi promo yang sedang berlangsung pada masing-masing tempat makan. Temuan ini menjadi dasar bagi pengembangan fitur lanjutan agar sistem dapat memberikan rekomendasi yang lebih personal dan relevan.                
OPTIMASI RUTE DISTRIBUSI LOGISTIK MENGGUNAKAN ALGORITMA GENETIKA BERBASIS GOOGLE MAPS API UNTUK EFISIENSI BIAYA OPERASIONAL Baidawi, Taufik; Kuswara, Heri; Wahyudi, Endang; Haryanto, Haryanto
CONTEN : Computer and Network Technology Vol. 5 No. 2 (2025): Desember 2025
Publisher : LPPM Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/conten.v5i2.11584

Abstract

Distribusi merupakan aktivitas logistik yang memakan biaya operasional terbesar dalam rantai pasok. Permasalahan yang sering dihadapi oleh perusahaan distribusi adalah penentuan rute pengiriman yang masih dilakukan secara manual berdasarkan intuisi pengemudi, sehingga mengakibatkan jarak tempuh yang tidak optimal, pemborosan bahan bakar, dan pembengkakan biaya operasional. Penelitian ini bertujuan untuk membangun model optimasi rute distribusi menggunakan pendekatan Vehicle Routing Problem (VRP) yang diselesaikan dengan Algoritma Genetika. Kebaruan dalam penelitian ini terletak pada integrasi Google Maps API untuk mendapatkan data jarak dan waktu tempuh yang akurat (real-time) sebagai basis perhitungan fitness function, bukan sekadar jarak Euclidean (garis lurus). Metode penelitian meliputi pengembangan sistem, simulasi rute, dan analisis komparatif biaya. Hasil pengujian menunjukkan bahwa rute yang dihasilkan oleh sistem mampu memperpendek total jarak tempuh sebesar 38,3% (setara dengan 26,3 km per rute) dibandingkan rute eksisting. Dari sisi manajerial, optimasi ini berkontribusi pada efisiensi biaya operasional sebesar Rp 1.195.975 per truk per bulan. Penelitian ini merekomendasikan penerapan sistem otomatisasi rute sebagai strategi manajemen untuk meningkatkan efisiensi logistik dan daya saing perusahaan.   Distribution is a logistics activity that accounts for the largest operational costs in the supply chain. A common problem faced by distribution companies is route determination which is still done manually based on driver intuition, resulting in suboptimal travel distances, fuel wastage, and inflated operational costs. This study aims to build a distribution route optimization model using the Vehicle Routing Problem (VRP) approach solved by Genetic Algorithms. The novelty of this research lies in the integration of Google Maps API to obtain accurate (real-time) distance and travel time data as the basis for fitness function calculations, rather than just Euclidean (straight line) distances. The research method includes system development, route simulation, and comparative cost analysis. The test results show that the route generated by the system is able to shorten the total travel distance by 38.3% (equivalent to 26.3 km per route) compared to the existing route. From a managerial perspective, this optimization contributes to operational cost efficiency of Rp. 1,195,975 per truck per month. This study recommends the implementation of route automation systems as a management strategy to improve logistics efficiency and company competitiveness.
ANALISIS KUALITAS SISTEM HRIS DEVOSA PT. INVOSA SYSTEM MENGGUNAKAN WEBQUAL 4.0 Satria, Ananda; Serli, Rosi Kusuma
CONTEN : Computer and Network Technology Vol. 5 No. 2 (2025): Desember 2025
Publisher : LPPM Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/conten.v5i2.11987

Abstract

Penelitian ini bertujuan mengevaluasi kualitas website Devosa, yaitu sistem informasi kepegawaian berbasis web di PT. Invosa System, dengan menggunakan kerangka WebQual 4.0. Tiga dimensi utama yang diuji meliputi usability, information quality, dan service interaction quality terhadap kepuasan pengguna. Metode penelitian yang digunakan adalah pendekatan kuantitatif dengan teknik sensus, di mana seluruh karyawan dijadikan responden melalui penyebaran kuesioner. Data dianalisis menggunakan statistik deskriptif dan regresi berganda. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kualitas website Devosa dinilai sangat baik, dengan skor ketiga dimensi WebQual melebihi 80% serta berpengaruh signifikan terhadap kepuasan pengguna. Nilai koefisien determinasi (R²) sebesar 49,1% mengindikasikan bahwa hampir setengah variasi kepuasan pengguna dapat dijelaskan oleh ketiga dimensi tersebut. Temuan ini menegaskan pentingnya peningkatan aspek kegunaan, kualitas informasi, dan interaksi layanan guna mendukung kepuasan pengguna. This study aims to evaluate the quality of the Devosa website, a web-based human resource information system at PT. Invosa System, using the WebQual 4.0 framework. The research examines three key dimensions—usability, information quality, and service interaction quality—in relation to user satisfaction. A quantitative approach was applied with a census method, involving all employees as respondents through a distributed questionnaire. Data were analyzed using descriptive statistics and multiple regression. The results indicate that the Devosa website is perceived to have very good quality, with all three WebQual dimensions scoring above 80% and significantly influencing user satisfaction. The coefficient of determination (R²) of 49.1% shows that nearly half of the variance in user satisfaction is explained by these dimensions. These findings highlight the importance of improving usability, information quality, and service interaction to further enhance user satisfaction with the Devosa website.