cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Muchamad Kurniawan
Contact Email
muchamad.kurniawan@itats.ac.id
Phone
+6281335250560
Journal Mail Official
kernel.journal@itats.ac.id
Editorial Address
Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya Jl. Arief Rachman Hakim no. 100 Surabaya
Location
Kota surabaya,
Jawa timur
INDONESIA
KERNEL: Jurnal Riset Inovasi Bidang Informatika dan Pendidikan Informatika
Published by Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya
ISSN : -     EISSN : 27744345     DOI : -
Core Subject : Science, Education,
Computer Science & IT Other
1. Teknologi Informasi 2. Rekayasa Perangkat Lunak: a. Rekayasa Kebutuhan b. Pengembangan Game dan Realitas Virtual c. Management Proyek Perangkat Lunak d. User Interface / User Experience 3. Jaringan Komputer: a. Sekuritas Jaringan b. Internet Of Things c. Wireless Network d. Cloud Computing e. Jaringan Multimedia 4. Kecerdasan Buatan: a. Citra Digital dan Visi Komputer b. Big Data c. Optimisasi d. Sistem Temu Kembali Informasi e. Data Science f. Data Mining 5. Manajemen Informasi 6. Algoritma dan Pemrograman 7. Data warehouse
Arjuna Subject : Ilmu Komputer (semua kategori) - Ilmu Komputer (Lain-Lain)
Articles 123 Documents
 9   10   11   12   13 
Analisis Sentimen Publik terhadap Kualitas BBM Pertamina pada Komentar Youtube Audy Trinugroho Listyawan; Nova Tri Romadloni
KERNEL: Jurnal Riset Inovasi Bidang Informatika dan Pendidikan Informatika Vol 7, No 1 (2026)
Publisher : Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31284/j.kernel.2026.v7i1.8852

Abstract

Pertamina merupakan perusahaan energi milik negara yang memiliki peran penting dalam penyediaan Bahan Bakar Minyak (BBM) di Indonesia. Kualitas BBM yang dihasilkan sering menjadi perbincangan publik, dan menimbulkan beragam tanggapan di media sosial. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen publik terhadap kualitas BBM Pertamina berdasarkan komentar Pengguna pada platform YouTube. Sebanyak 3.775 komentar dikumpulkan melalui web scraping dan dilabeli otomatis menggunakan model indonesian-roberta-base-sentiment-classifier yang mengelompokkan komentar kedalam dua kategori yaitu positif dan negatif. Proses analisis dilakukan dengan perangkat lunak RapidMiner dengan menggunakan dua algoritma Naïve Bayes dan Support Vector Machine (SVM). Tahapan analisis meliputi preprocessing teks (tokenizing, stopword removal, stemming) serta pembobotan TF-IDF. Evaluasi model dilakukan menggunakan 10-Fold Cross Validation dengan metrik Accuracy dan AUC sebagai indikator performa model. Hasil penelitian ini menunjukkan SVM memiliki performa lebih baik dengan akurasi 80,99% dan AUC 0,76, dibandingkan Naïve Bayes dengan akurasi 67,69% dan AUC 0,50. Analisis Sentimen memperlihatkan bahwa mayoritas komentar bersentimen negatif, yang mengindikasikan ketidakpuasan publik terhadap kualitas BBM Pertamina.
Digitalisasi Manajemen Aset Melalui Aplikasi Berbasis Website Dengan Metode Waterfall Ika Rizki Noviani; Latipah Rifani; Lukman Junaedi; Natalia Damastuti
KERNEL: Jurnal Riset Inovasi Bidang Informatika dan Pendidikan Informatika Vol 7, No 1 (2026)
Publisher : Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31284/j.kernel.2026.v7i1.8864

Abstract

Manual administration of information technology assets, or management conducted through disconnected systems, frequently gives rise to complications in data recording, asset condition monitoring, and report generation. This study was conducted to design and develop a web-based application capable of supporting integrated and well-structured asset management. The development approach adopted encompasses several key stages, including requirements analysis, system design, implementation, and functional testing. The application was built utilizing PHP programming laguage under the Laravel framework, with MySQL serving as the underlying database engine. A testing phase was carried out to verify that each feature operates in accordance with the established  requirements. The findings demonstrate that the developed application effectively supports asset data administration, borrowing and return transaction processing, as well as report generation. Furthermore, the resulting system contributes to improved user accessibility and greater administrative orderliness
Analisis dan Peramalan Suhu Rata-rata Bulanan Kota Aceh Utara Menggunakan Metode Holt–Winters Additive Fauzi Nurhamdi; Pradita Eko Prasetyo Utomo; Nindy Raisa Hanum; Akhiyar Waladi
KERNEL: Jurnal Riset Inovasi Bidang Informatika dan Pendidikan Informatika Vol 7, No 1 (2026)
Publisher : Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31284/j.kernel.2026.v7i1.8528

Abstract

ABSTRACTTemperature variation is an important indicator in climate studies and environmental analysis. This research aims to analyze and forecast the monthly average temperature of Banda Aceh for the period 2020–2024 using the Holt–Winters Additive method. Daily temperature data were transformed into monthly averages and analyzed using time series decomposition to identify trend and seasonal components. The results show that the data exhibit a clear annual seasonal pattern and a slightly increasing long-term trend. Based on these characteristics, the Holt–Winters Additive model was applied to forecast temperature for the next three years (2025–2027). The forecasting results indicate that monthly average temperatures are expected to remain relatively stable, ranging between approximately 26.2°C and 28.8°C, while maintaining consistent seasonal patterns. These findings suggest that the Holt–Winters Additive method is suitable for medium-term forecasting of monthly temperature data. ABSTRAKPerubahan suhu udara merupakan indikator penting dalam kajian iklim dan lingkungan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dan meramalkan suhu rata-rata bulanan Kota Aceh periode 2020–2024 menggunakan metode Holt–Winters Additive. Data suhu harian diolah menjadi suhu rata-rata bulanan dan dianalisis menggunakan pendekatan deret waktu melalui dekomposisi untuk mengidentifikasi komponen tren dan musiman. Hasil analisis menunjukkan bahwa data memiliki pola musiman tahunan yang jelas serta tren jangka panjang yang cenderung meningkat. Berdasarkan karakteristik tersebut, metode Holt–Winters Additive digunakan untuk melakukan peramalan suhu tiga tahun ke depan (2025–2027). Hasil peramalan menunjukkan bahwa suhu rata-rata bulanan diperkirakan relatif stabil pada kisaran 26,2°C hingga 28,8°C dengan pola musiman yang konsisten. Dengan demikian, metode Holt–Winters Additive dinilai sesuai untuk peramalan suhu bulanan dalam jangka menengah.
Penentuan Cluster Optimal Menggunakan K-Harmonic Means Berdasarkan SSE dan DBI Muhamad Raihan Ghafurun Halim; R. Novarifqi Wicaksono; Rinci Kembang Hapsari; Muhammad Oktanto; Iman Sapuguh
KERNEL: Jurnal Riset Inovasi Bidang Informatika dan Pendidikan Informatika Vol 7, No 1 (2026)
Publisher : Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31284/j.kernel.2026.v7i1.9260

Abstract

Segmentasi pelanggan merupakan salah satu strategi penting dalam mendukung pengambilan keputusan di bidang pemasaran, khususnya dalam memahami karakteristik dan perilaku konsumen. Salah satu metode yang banyak digunakan untuk segmentasi pelanggan adalah clustering. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan jumlah cluster yang optimal pada dataset Mall Customers menggunakan algoritma K-Harmonic Means (KHM) serta mengevaluasi kualitas hasil clustering dengan Sum of Square Error (SSE) dan Davies-Bouldin Index (DBI). Dataset yang digunakan merupakan data sekunder Mall Customers yang diperoleh dari Kaggle dengan jumlah 200 data dan empat atribut, yaitu Gender, Age, Annual Income, dan Spending Score. Tahapan penelitian meliputi pelabelan data kategorik, normalisasi data, proses clustering menggunakan K-Harmonic Means, serta evaluasi jumlah cluster pada beberapa nilai K, yaitu 3, 5, 7, 9, dan 11. Hasil penelitian menunjukkan bahwa peningkatan jumlah cluster menghasilkan penurunan nilai SSE dan DBI. Nilai terbaik diperoleh pada K = 11 dengan SSE sebesar 15,10 dan DBI sebesar 0,01, yang menunjukkan tingkat kohesi dan separasi cluster yang paling baik dibandingkan jumlah cluster lainnya. Hasil tersebut menunjukkan bahwa kombinasi algoritma K-Harmonic Means dengan evaluasi menggunakan SSE dan DBI mampu menentukan jumlah cluster yang lebih optimal pada data pelanggan mall. Temuan penelitian ini dapat dimanfaatkan sebagai dasar dalam proses segmentasi pelanggan untuk mendukung penyusunan strategi pemasaran yang lebih efektif dan pengambilan keputusan berbasis data.Segmentasi pelanggan merupakan salah satu strategi penting dalam mendukung pengambilan keputusan di bidang pemasaran, khususnya dalam memahami karakteristik dan perilaku konsumen. Salah satu metode yang banyak digunakan untuk segmentasi pelanggan adalah clustering. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan jumlah cluster yang optimal pada dataset Mall Customers menggunakan algoritma K-Harmonic Means (KHM) serta mengevaluasi kualitas hasil clustering dengan Sum of Square Error (SSE) dan Davies-Bouldin Index (DBI). Dataset yang digunakan merupakan data sekunder Mall Customers yang diperoleh dari Kaggle dengan jumlah 200 data dan empat atribut, yaitu Gender, Age, Annual Income, dan Spending Score. Tahapan penelitian meliputi pelabelan data kategorik, normalisasi data, proses clustering menggunakan K-Harmonic Means, serta evaluasi jumlah cluster pada beberapa nilai K, yaitu 3, 5, 7, 9, dan 11. Hasil penelitian menunjukkan bahwa peningkatan jumlah cluster menghasilkan penurunan nilai SSE dan DBI. Nilai terbaik diperoleh pada K = 11 dengan SSE sebesar 15,10 dan DBI sebesar 0,01, yang menunjukkan tingkat kohesi dan separasi cluster yang paling baik dibandingkan jumlah cluster lainnya. Hasil tersebut menunjukkan bahwa kombinasi algoritma K-Harmonic Means dengan evaluasi menggunakan SSE dan DBI mampu menentukan jumlah cluster yang lebih optimal pada data pelanggan mall. Temuan penelitian ini dapat dimanfaatkan sebagai dasar dalam proses segmentasi pelanggan untuk mendukung penyusunan strategi pemasaran yang lebih efektif dan pengambilan keputusan berbasis data.
Sistem Pendukung Keputusan Evaluasi Kinerja Pemasok PT Remco Rubber Indonesia (SDQ) Palembang dengan Metode ROC dan MOORA Firmansyah Firmansyah; Muhammad Aris Ganiardi; Ferizka Tiara Devani
KERNEL: Jurnal Riset Inovasi Bidang Informatika dan Pendidikan Informatika Vol 7, No 1 (2026)
Publisher : Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31284/j.kernel.2026.v7i1.9191

Abstract

Evaluasi kinerja pemasok secara manual di PT Remco Rubber Indonesia (SDQ) Palembang sering kali memicu berbagai kendala signifikan, terutama dalam aspek objektivitas, akurasi data, serta efisiensi waktu manajemen dalam pengambilan keputusan strategis. Penelitian ini membangun Sistem Pendukung Keputusan berbasis website yang mengintegrasikan metode Rank Order Centroid (ROC) untuk penentuan bobot kriteria dan Multi-Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis (MOORA) untuk pemeringkatan kinerja pemasok. Pengembangan sistem ini menggunakan metodologi Rational Unified Process (RUP) melalui tahapan inception, elaboration, construction, dan transition. Hasil pengujian fungsional sistem menunjukkan tingkat kesesuaian logika perhitungan mencapai 100% apabila dikomparasikan dengan perhitungan manual, serta didukung oleh respon positif dari pengguna melalui evaluasi penerimaan pengguna (User Acceptance). Sistem ini menyajikan laporan pemeringkatan secara instan berdasarkan parameter Tonase, Frekuensi, Mutu, dan Potongan dari total 417 data pemasok aktif periode 2025. Implementasi sistem terbukti efektif meminimalisir subjektivitas penilaian, memberikan justifikasi data yang akurat bagi manajemen, serta menjadi instrumen pendukung keputusan strategis dalam menjaga konsistensi kualitas bahan baku karet secara berkelanjutan.
Optimasi Keuntungan Produksi Gorong-Gorong Menggunakan Metode Simpleks pada Usaha Konblock Bangun Lestari Fauzi Nurhamdi; Syarif Hidayat; Pradita Eko Prasetyo Utomo; Oki Dahwanu
KERNEL: Jurnal Riset Inovasi Bidang Informatika dan Pendidikan Informatika Vol 7, No 1 (2026)
Publisher : Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31284/j.kernel.2026.v7i1.8556

Abstract

This study aims to optimize the production profit of concrete culvert products at Konblock Bangun Lestari using the simplex method. The observed business produces three types of culverts with different dimensions, material requirements, and processing times. Data were collected through direct field observation and interviews to obtain information on resource availability, including cement, sand, and working hours. A linear programming model was formulated with the objective of maximizing profit under material and time constraints. The simplex method was applied to determine the optimal production combination. The results show that producing 30 units of type B culverts yields the maximum profit of Rp12,300,000 while fully utilizing available resources. This finding demonstrates that the simplex method can effectively support production decision-making in small-scale manufacturing businesses.
Implementasi Algoritma First Come First Served pada Aplikasi Pengelolaan Pendapatan Sewa Fasilitas Olahraga Dispora Kota Palembang Ayu Diya Silfiani; Muhammad Aris Ganiardi; Mardiana .
KERNEL: Jurnal Riset Inovasi Bidang Informatika dan Pendidikan Informatika Vol 7, No 1 (2026)
Publisher : Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31284/j.kernel.2026.v7i1.9120

Abstract

Dinas Pemuda dan Olahraga (Dispora) of Palembang City is a government agency responsible for managing public sports facilities. The existing manual management process relying on physical ledgers and direct counter visits frequently causes overlapping booking schedules, inaccurate revenue recording, and the absence of real-time monitoring for management. This study develops a web-based application for sports facility rental and revenue management at Dispora Palembang, implementing the First come first served (FCFS) algorithm as the scheduling queue mechanism and the Rational Unified Process (RUP) as the system development method. FCFS assigns facility slots based on the booking request timestamp (Arrival Time), ensuring fair and conflict-free scheduling. A simulation with five tenant scenarios produced an Average Turnaround Time (ATAT) of 120 minutes and an Average Waiting Time (AWT) of 12 minutes, demonstrating that FCFS effectively handles queue conflicts arising from competing bookings on the same facility. The system was built using React.js, MySQL, and Apache. Blackbox  Testing across 21 test scenarios covering all major functions yielded a 100% pass rate. The developed system successfully digitized the complete facility rental workflow: user registration and verification, real-time facility availability checking, FCFS-based booking with database lock, payment upload and admin verification, automatic ticket and confirmation dispatch, and automated periodic revenue reporting for management.
Aplikasi Booking online Berbasis Website dengan Metode TOPSIS pada CV Titan Jaya Travelindo Jasurjon Mirzoev; Meivi Kusnandar; Henny Madora
KERNEL: Jurnal Riset Inovasi Bidang Informatika dan Pendidikan Informatika Vol 7, No 1 (2026)
Publisher : Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31284/j.kernel.2026.v7i1.9094

Abstract

CV Titan Jaya Travelindo (Titan Travel) is a travel agency in Palembang offering domestic and international Tour packages. The existing semi-conventional booking process via phone, WhatsApp, and direct counter visits causes booking backlogs, manual recording errors, the absence of an intelligent recommendation system, and difficulties in real-time financial monitoring. This study builds an integrated website-based online booking application using the Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) as a smart recommendation engine, developed with the Waterfall methodology using Next.js and MySQL. TOPSIS evaluates packages on four criteria: ticket price (weight 35%, Cost), vehicle/hotel facilities (weight 25%, Benefit), departure time (weight 20%, Cost), and travel duration (weight 20%, Cost). Applied to five alternatives, TOPSIS ranked the Palembang–Yogyakarta 2D1N Domestic Package first with a relative preference value (Vi) of 0.6177, while the Singapore 3D2N International Package ranked last with Vi = 0.3456. Blackbox Testing across 16 scenarios yielded a 100% pass rate, confirming full compliance with functional specifications.
Rancang Bangun Sistem Manajemen Proyek Perangkat Lunak Berbasis Web Menggunakan V-Model Sugiyanto Sugiyanto; Alif Altobelli
KERNEL: Jurnal Riset Inovasi Bidang Informatika dan Pendidikan Informatika Vol 7, No 1 (2026)
Publisher : Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31284/j.kernel.2026.v7i1.9159

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem manajemen proyek perangkat lunak berbasis web menggunakan V-Model. Sistem ini dikembangkan untuk mendukung pencatatan proyek, pengelolaan tugas, serta pelaporan yang lebih terstruktur. V-Model dipilih karena menyediakan proses pengembangan yang sistematis, dengan setiap tahap pengembangan diikuti oleh proses pengujian yang sesuai. Pengembangan sistem meliputi analisis kebutuhan, desain antarmuka dan sistem, implementasi, dan pengujian. Pengujian dilakukan melalui empat tahap: unit testing, integration testing, system testing, dan acceptance testing. Selain itu, dilakukan evaluasi kualitas perangkat lunak berdasarkan standar ISO 9126 menggunakan kuisioner yang disebarkan kepada pengguna. Hasil pengujian menunjukkan bahwa seluruh fitur sistem dapat berjalan dengan baik. Evaluasi kualitas perangkat lunak yang melibatkan 10 responden yang bekerja di PT Jasaweb Indonesia menunjukkan bahwa Functionality memperoleh skor rata-rata sebesar 84.5%, Reliability 86.5%, Usability 81.2%, Efficiency 82.67%, Maintainability 86.5%, dan Portability 82%. Seluruh nilai tersebut termasuk dalam kategori “Sangat Baik”, yang menandakan bahwa sistem ini memiliki kualitas tinggi dan sesuai dengan kebutuhan pengguna.
Pengembangan Aplikasi Web Inventaris Stok Barang Real-Time Dengan Menggunakan Metode RAD Studi Kasus Konter Bhumi Pulsa Sidoarjo Usman Maulana Ibrahim; Gaguk Triono; Norma Devi Kurniasari; Trian Basofi Rohman; Ari Widianto
KERNEL: Jurnal Riset Inovasi Bidang Informatika dan Pendidikan Informatika Vol 7, No 1 (2026)
Publisher : Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31284/j.kernel.2026.v7i1.9163

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem informasi inventaris berbasis web guna mengoptimalkan pengelolaan stok, khususnya pada proses pengeluaran stok. Permasalahan yang sering timbul pada pengelolaan inventaris secara manual adalah inefisiensi dan potensi kesalahan data, yang dapat berdampak pada akurasi ketersediaan barang dan pengambilan keputusan. Metode Rapid Application Development (RAD) dipilih karena kemampuannya mempercepat proses melalui siklus iteratif dan keterlibatan aktif pengguna. Tahapan RAD meliputi perencanaan kebutuhan, desain pengguna, konstruksi, dan peralihan memungkinkan pengembangan sistem yang fleksibel. Sistem yang dihasilkan mampu mengelola data stok keluar, memvalidasi ketersediaan stok secara real-time, serta mencatat transaksi dengan efektif dan akurat. Seluruh modul inti lulus pengujian Black-Box Testing dengan status Valid.

Page 12 of 13 | Total Record : 123

 9   10   11   12   13 

Filter by Year

2020 2026


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 7, No 1 (2026) Vol 6, No 2 (2025) Vol 6, No 1 (2025) Vol 5, No 2 (2024) Vol 5, No 1 (2024) Vol 4, No 2 (2023) Vol 4, No 1 (2023) Vol 3, No 2 (2022) Vol 3, No 1 (2022) Vol 2, No 2 (2021) Vol 2, No 1 (2021) Vol 1, No 2 (2020) Vol 1, No 1 (2020) More Issue