cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Surya Guntur
Contact Email
guntur@polgan.ac.id
Phone
+6282363800909
Journal Mail Official
guntur@polgan.ac.id
Editorial Address
Jl. Veteran No. 194 Medan Pasar 6 Manunggal
Location
Kota medan,
Sumatera utara
INDONESIA
Jurnal Minfo Polgan (JMP)
Published by Politeknik Ganesha Medan
ISSN : 20899424     EISSN : 27973298     DOI : -
Core Subject : Science, Education, Social,
Computer Science & IT Library & Information Science Mathematics Social Sciences
Jurnal Minfo Polgan (JMP) merupakan jurnal nasional yang diterbitkan oleh Program Studi Manajemen Informatika Politeknik Ganesha Medan terbit berkala (satu tahun dua kali yaitu Maret dan September) dengan tujuan untuk menyebarluaskan hasil riset bidang teknologi dan informasi kepada para akademisi, praktisi, mahasiswa, dan lain-lain. Jurnal Minfo Polgan (JMP) menerima kiriman artikel hasil riset bidang teknologi dan informasi yang ditulis dalam Bahasa Indonesia. Agar hasil riset bidang teknologi dan informasi yang dimuat dapat bermanfaat untuk pengembangan bidang teknologi dan informasi. Adapun ruang lingkup Jurnal Minfo Polgan adalah: 1. Sistem Pendukung Keputusan (SPK/DSS) 2. Sistem Informasi Geografis (GIS/SIG) 3. Sistem informasi skala enterprise (ERP, EAI, CRM, SCM) 4. Keamanan Sistem Informasi 5. Sistem Informasi Berbasis Web 6. Sistem Berbasis Pengetahuan & Data mining 7. Mobile Computing 8. Multimedia
Arjuna Subject : Ilmu Komputer (semua kategori) - Ilmu Komputer (Lain-Lain)
Articles 1,003 Documents
 2   3   4   5   6 
Analisis Sentimen Pelanggan Tokopedia Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier Sifa Melina Salsabila; Aang Alim Murtopo; Nurul Fadhilah
Jurnal Minfo Polgan Vol. 11 No. 2 (2022): Article Research
Publisher : Politeknik Ganesha Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33395/jmp.v11i2.11640

Abstract

Tokopedia adalah e-commerce dengan pengunjung situs web terbanyak, mencapai 157 juta kunjungan pada kuartal pertama tahun 2022. Meskipun menempati urutan pertama dan bintang 5 menerima nilai paling banyak, itu pasti ada yang memberikan komentar negatif. Untuk membuktikan analisis dan pengujian itu maka memerlukan metode analisis dan klasifikasi komentar pelanggan dalam beberapa sentimen positif dan negatif. Analisis ini menggunakan metode Naïve Bayes Classifier terhadap komentar pelanggan tentang aplikasi Tokopedia di Playstore. Performa yang dihasilkan dari hasil percobaan yang dilakukan oleh rapid evaluator pada 143 data pengujian menghasilkan nilai akurasi 95,10%, dengan class recall: 91,46% (positive class: Positive) sedangkan class precision: 100.00% (positive class: Positive) dan nilai AUC: 0.999 (positive class: Positive)
Ekstraksi Fitur Warna Citra Daun Untuk Klasifikasi Skala Klorofil dan Rekomendasi Pemupukan Rangga Gelar Guntara
Jurnal Minfo Polgan Vol. 11 No. 1 (2022): Article Research
Publisher : Politeknik Ganesha Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33395/jmp.v11i1.11644

Abstract

Rekomendasi pemupukan berdasarkan tingkat kehijauan daun sudah lumrah dilakukan. Namun saat ini masih terbatas dilakukan secara tradisional yaitu dengan mengandalkan bagan warna daun. Belum ada penelitian khususnya pada tanaman jeruk yang mengklasifikasikan tingkat skala klorofil daun untuk rekomendasi pemupukannya. Pada penelitian ini akan menggunakan teknologi API Clarifai dan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) untuk membangun aplikasi berbasis android yang dapat secara otomatis mengukur tingkat skala klorofil daun jeruk serta dapat memberikan rekomendasi pemupukan yang tepat. API Clarifai digunakan sebagai alat bantu pemrosesan citra daun. Proses yang dilakukan adalah ekstraksi ciri/fitur pada citra tersebut. Ciri yang dieksraksi adalah ciri warna yang paling dominan mendominasi citra daun. Sedangkan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) digunakan sebagai metode klasifikasi citra daun tersebut. Klasifikasi berdasarkan tingkat kehijauan daun sesuai dengan bagan warna daun standar (BWD). Hasil penelitian menunjukkan tingkat akurasi mencapai 90% untuk ekstraksi warna. Sedangkan hasil klasifikasi dengan KNN menghasilkan akurasi mencapai 90% denan nilai K=2. Berdasarkan hasil penelitian dapat disimpulkan bahwa penggunaan API Clarifai dan KNN untuk klasifikasi tingkat kehijauan daun memiliki akurasi yang tinggi. Untuk penelitian lebih lanjut, dapat dilakukan dengan penambahan ekstraksi fitur lainnya seperti bentuk, tekstur, dan lainnya. Selain itu, penggunaan metode klasifikasi lainnya untuk meningkatkan kinerja algoritma KNN dapat juga diterapkan.
SISTEM INFORMASI PELAYANAN PADA RUMAH SAKIT UMUM DAERAH SERUI Tatik Maslihatin; Wisda Rahim; Nurul Rahmawati; Muhammad Arafah; Markani
Jurnal Minfo Polgan Vol. 11 No. 2 (2022): Article Research
Publisher : Politeknik Ganesha Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33395/jmp.v11i2.11647

Abstract

Rumah sakit merupakan tempat yang penting dalam melakukan pemeriksaan kesehatan. Sistem informasi rumah sakit dibutuhkan untuk memberikan pelayanan prima pada masyarakat. Saat ini system pada rumah sakit umum daerah Serui masih manual baik konsultasi ke dokter maupun pencarian pasien rawat inap. Hal ini membuat pasien dan pengunjung membutuhkan waktu sehingga menjadi tidak efektif. Penelitian ini bertujuan untuk membuat system informasi yang memudahkan pengguna dalam mencari jadwal konsultasi dan mencari pasien rawat inap. Penelitian ini menghasilkan suatu system informasi pelayanan rumah sakit berbasis android. Berdasarkan pengujian terhadap tingkat kepuasan pengguna menghasilkan sebesar 81,59% responden menyatakan system informasi pelayanan rumah sakit umum daerah Serui layak untuk digunakan.
Analisis Jaringan Komputer Menggunakan Teknologi Virtualisasi: Bahasa Indonesia Nugroho Adhi Santoso; Zakaria; Rifki Dwi Kurniawan
Jurnal Minfo Polgan Vol. 11 No. 2 (2022): Article Research
Publisher : Politeknik Ganesha Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33395/jmp.v11i2.11652

Abstract

Virtualisasi secara harfiah merupakan usaha untuk mempresentasikan atau menghasilkan suatu bentuk virtual dari suatu yang bersifat fisik. Teknologi virtualisasi adalah teknik dan konsep yang memungkinkan perangkat lunak berjalan di lingkungan yang terpisah dari sistem operasi komputer. Pada rumah sakit Mitra Siaga kabupaten tegal, awalnya kesulitan untuk membuat sistem jaringan yang benar, dengan adanya teknologi virtualisasi dapat membantu pekerja TI untuk merancang jaringan dengan lebih baik. Sistem operasi yang berjalan pada perangkat keras disebut sebagai host. Salah satu mesin virtual yang terkenal yakni Virtualbox dari Oracle. Virtualbox merupakan sebuah perangkat lunak virtulaisasi yang dapat menjalankan sistem operasi windows, mac os x, linux atau oracle solaris (os). Virtualbox memiliki beberapa kelebihan yakni dapat secara bersamaan menjalankan sistem operasi, dapat digunakan untuk uji dan pemulihan, dan snapshot. Virtualbox oracle merupakan solusi dari peneliti untuk melakukan riset sebelum diterapkan pada komputer secara fisik. Seperti pada saat pengujian jaringan komputer dapat dilakukan riset menggunakan virtualbox oracle sebelum diterapkan pada jaringan komputer secara fisik. Manfaat dari virtualbox oracle pada jaringan komputer membantu pekerja khususnya di bidang teknologi informasi (TI) untuk mengurangi kesalahan dalam perancangan jaringan komputer. Metode QoS dengan parameter throughput, jitter, delay, dan packet loss sebagai nilai acuan uji baik dan tidaknya jaringan yang digunakan.
Tinjauan Pustaka Sistematis: Penerapan Metode Machine Learning untuk Deteksi Bencana Banjir Intan Mayla Faiza; Gunawan; Wresti Andriani
Jurnal Minfo Polgan Vol. 11 No. 2 (2022): Article Research
Publisher : Politeknik Ganesha Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33395/jmp.v11i2.11657

Abstract

Banjir merupakan bencana alam yang sering terjadi di sejumlah wilayah Indonesia. Banjir menyebabkan kerusakan serta menggangu kegiatan perekonomian serta aktifitas masyarakat. Untuk meminimalisir dampak kerugian yang akan dialami dibutuhkan deteksi bencana banjir. Machine Learning dapat mempelajari pola data historis yang ada, sehingga dengan menggunakan metode machine learning dapat membantu dalam mengklasifikasikan ataupun mendeteksi apakah akan terjadi banjir atau tidak. Metode yang digunakan dalam penelitian ini yaitu Metode Systematic Literature Review. Metode SLR digunakan untuk mengevaluasi, mengkaji serta menafsirkan semua peneletian yang tersedia dengan topik yang menarik, dengan pertanyaan penelitian tertentu yang relevan. Dalam metode SLR dapat dilakukan review dan identifikasi jurnal secara sistematis yang setiap prosesnya mengikuti protokol yang telah dihasilkan. Hasil penelitian menunjukan bahwa Machine Learning merupakan metode yang dominan digunakan dalam mendeteksi bencana banjir.
Prototype Ketersediaan Slot Parkir Berbasis Internet Of Things Menggunakan Arduino Uno dan NodeMCU Ariya Surya Saputtra; Yo Ceng Giap
Jurnal Minfo Polgan Vol. 11 No. 1 (2022): Article Research
Publisher : Politeknik Ganesha Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33395/jmp.v11i1.11658

Abstract

Terkadang kita kesulitan untuk mencari tempat parkir yang kosong karena tidak adanya informasi mendetail mengenai posisi tempat parkir kosong tersebut, dari hal ini penulis tercetus untuk membuat alat informasi mengenai kondisi dari slot parkir serta denah untuk setiap slot parkir, untuk dapat mengetahui kondisi setiap slot parkir yang ada dibutuhkan sensor untuk pembacaan objek, sensor yang penulis gunakan disini adalah sensor infrared. Mikrokontroller yang digunakan adalah Arduino dan NodeMCU, Arduino Uno berfungsi sebagai pengolah data sensor dan NodeMCU bertugas sebagai perantara koneksi data antara Arduino dan Blynk pada ponsel, kebutuhan alat yang dibuat didapatkan dari jurnal serta RE, rancangan alat yang digunakan berupa skema bagaimana mikronkontroller, sensor serta modul dihubungkan dalam bentuk gambar ataupun flowchart, setelah itu pengujian terhadap alat yaitu menguji koneksi antara alat dengan Blynk yang terkoneksi dengan NodeMCU dihubungkan pada jaringan yang sudah diatur, slot parkir dinyatakan terisi pada Blynk saat ada kendaraan diatas slot parkir tsb lalu mengirimkan notifikasi dimana slot yang diisi, saat kosong mengirimkan notifikasi setelah kendaraan meninggalkan slot parkir, denah & informasi dari slot parkir ditampilkan pada ponsel pengguna yang terkoneksi dengan alat. Kesimpulan yang didapatkan sensor dapat bekerja dengan baik menjadi masukan untuk servo serta informasi slot parkir yang ada.
Sistem Informasi Geografi Daerah Potensi Banjir Menggunakan Fuzzy Inferensi Sistem Geographic Information System Flood Risk Maezun Nafis; Nugroho Adhi Santoso; Rifki Dwi Kurniawan
Jurnal Minfo Polgan Vol. 11 No. 2 (2022): Article Research
Publisher : Politeknik Ganesha Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33395/jmp.v11i2.11668

Abstract

Selama 2-3 dekade terakhir, perekonomian banyak negara di dunia telah berkembang pesat tetapi pembangunan yang tidak seimbang karena mengharapkan pertumbuhan ekonomi saja. Sementara itu kurangnya perencanaan yang efektif dalam pemanfaatan sumber daya alam. Hal ini secara signifikan dapat menyebabkan perubahan iklim yang merupakan penyebab utama bencana alam. Dengan ini, Indonesia di beberapa daerah juga telah mengalami bencana alam selama berabad-abad. Terutama, banjir yang merupakan bencana paling berbahaya di Indonesia setiap tahun dapat mengakibatkan hilangnya banyak nyawa dan harta benda, lingkungan dan ekonomi. Karena pengelolaan banjir negara adalah efisiensi yang tidak memadai. Tidak mampu mendukung analisis banjir secara komprehensif. Penelitian ini menerapkan Sistem Informasi Geografis dan Pengambilan Keputusan Multi Kriteria untuk membuat Prediksi Potensi Banjir skala regional. Provinsi Jawa Tengah di Indonesia digunakan sebagai daerah penelitian dalam Makalah ini. Dalam proses praktis, teknik logika Fuzzy telah digunakan untuk meningkatkan penilaian spesialis dengan menerapkan keanggotaan Fuzzy karena keputusan manusia sering sesuai dalam ketidakpastian maka teknik AHP diproses secara teratur. Struktur hierarki dalam penelitian ini mengkategorikan faktor banjir spasial menjadi dua tingkatan sebagai berikut: 6 kriteria (Meteorologi, Geologi, Topografi, Hidrologi, Manusia dan Sejarah Banjir) dan 8 faktor (Curah Hujan Rata-Rata, Jarak dari Aliran, Kemampuan drainase tanah, Kemiringan , Ketinggian, Tata Guna Lahan, Jarak dari jalan raya dan Daerah Tergenang di masa lalu). Validitas perbandingan berpasangan dalam AHP ditunjukkan sebagai nilai CR yang menunjukkan bahwa penilaian spesialis cukup konsisten. Hasil komputasi FAHP menunjukkan bahwa kriteria prioritas pertama adalah Meteorologi. Selain itu, Curah Hujan merupakan faktor yang paling mempengaruhi terjadinya banjir. Terakhir, output ditampilkan dalam peta tematik provinsi Jawa Tengah dengan tingkat risiko banjir yang diolah dengan sistem GIS. Peta tersebut diklasifikasikan menjadi: Risiko Tinggi, Risiko Sedang dan Risiko Rendah (13,20%, 75,58%, dan 11,22% dari total area).
Sistem Informasi Puskeswan di Kota Pariaman Berbasis Website heru
Jurnal Minfo Polgan Vol. 11 No. 2 (2022): Article Research
Publisher : Politeknik Ganesha Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33395/jmp.v11i2.11675

Abstract

Pusat Kesehatan Hewan (puskeswan) Kota Pariaman adalah organisasi kesehatan yang bergerak di bidang pelayanan kesehatan hewan, kesehatan hewan adalah serangkain tindakan yang dilakukan untuk mewujudkan kondisi hewan yang sehat, sehingga dapat berproduksi dan berkembang biak secara optimal. Pusat kesehatan hewan kota pariaman membantu para pemilik hewan (peternak) agar tetap dalam kondisi yang sehat dan bebas penyakit. Puskeswan Kota Pariaman dalam menjalankan kegiatan sehari – harinya mengalami kendala utama yaitu dalam hal pencatatan laporan pelayanan masih menggunakan sistem yang konvesional. Sehingga pada proses pelayanan berlangsung sering terjadi kesalahan dalam pencatatan, kurang akuratnya laporan yang dibuat serta lambatnya pelayanan. Metode pengembangan sistem yang digunakan yaitu waterfall dengan menggunakan alat bantu perancnagan sistem berupa Unified Modeling Language (UML). Perancangan sistem ini merupakan solusi untuk mengatasi permasalahn yang terjadi pada Pusat Kesehatan Hewan Kota Pariaman, sistem ini membuat aktivitas lebih efisien dan efektif dalam proses pelayanan kesehatan hewan.
IMPLEMENTASI CUSTOMER RELATIONSHIP MANAGEMENT DALAM PERANCANGAN APLIKASI POINT OF SALE (POS) BERBASIS ANDROID Riah Ukur Ginting; Aestetika O Sarumaha; Alexander Sibero; Harold Situmorang
Jurnal Minfo Polgan Vol. 11 No. 2 (2022): Article Research
Publisher : Politeknik Ganesha Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33395/jmp.v11i2.11693

Abstract

Dalam perkembangan dunia bisnis saat ini, bisnis sudah berkembang pesat, banyaknya persaingan yang semakin ketat. Sistem penjualan atau Point Of Sale (POS) pada rumah makan Bakmi Yaahowu adalah sistem yang melayani penjualan dan perhitungan produk yang dimiliki oleh rumah makan Bakmi Yaahowu melalui aplikasi yang berbasis android. Beberapa permasalahan yang ada adalah sistem pemesanan dirumah makan Bakmi Yaahowu masih dilakukan secara langsung dan rumah makan Bakmi Yaahowu belum memiliki sebuah sistem yang dapat meningkatkan hubungan dengan para pelanggan sehingga belum dapat memberikan pelayanan untuk mendapatkan pesanan yang diinginkan, serta mempercepat pelayanan untuk merespon setiap pesananyang dipesan oleh pelanggan. Dalam perancnagan aplikasi Point Of Sale (POS) berbasis Android ini di modelkan dengan UML (Unified Modeling Languange) meliputi Uce Case Diagram, Activity Diagram, Sequeence Diagram. Aplikasi Point Of Sale (POS) berbasis android dibangun menggunakan bahasa pemrograman Java dan MySQL.
Sistem Klasifikasi Jenis Kendaraan Melalui Teknik Olah Citra Digital Muhammad Syahrul Maulana; Bangkit Indarmawan Nugroho; Sarif Surorejo
Jurnal Minfo Polgan Vol. 11 No. 2 (2022): Article Research
Publisher : Politeknik Ganesha Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33395/jmp.v11i2.11793

Abstract

Setiap tahunnya Indonesia mengalami kenaikan jumlah kendaraan, Semua jenis kendaraan, dari sepeda motor hingga SUV. Hal ini diimbangi dengan perbaikan infrastruktur jalan Indonesia yang relatif stagnan. Infrastuktur jalan harus seimbang sehingga kemacetan lalu lintas, kecelakaan, dan kendaraan tidak menjadi tantangan yang tidak dapat diatasi, seiring dengan meningkatnya jumlah kendaraan di jalan. Mobil dan sepeda motor disajikan sebagai contoh jenis kendaraan yang berbeda sebab kebutuhan untuk mengembangkan sistem deteksi dan kategorisasi jenis kendaraan. Sistem ini memanfaatkan pengolahan citra untuk kategorisasi. Studi tentang bagaimana gambar digital dibangun, diproses, dan dievaluasi oleh komputer untuk menghasilkan hasil yang dapat digunakan dikenal sebagai "ilmu digital." Extreme Learning Machine, subbidang AI dalam jaringan saraf feedforward, digunakan dalam penyelidikan ini karena kemampuannya untuk mengatasi masalah kategorisasi. Penelitian mengarah pada pengembangan sistem yang mengidentifikasi dua kategori kendaraan dengan benar, sepeda motor dan mobil, mendapatkan tingkat akurasi sebesar 80%.

Page 4 of 101 | Total Record : 1003

 2   3   4   5   6 

Filter by Year

2020 2026


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 15 No. 1 (2026): Artikel Penelitian Vol. 14 No. 2 (2025): Artikel Penelitian Vol. 14 No. 1 (2025): Artikel Penelitian Vol. 13 No. 2 (2024): Artikel Penelitian Vol. 13 No. 1 (2024): Artikel Penelitian Vol. 12 No. 2 (2023): Artikel Penelitian 2023 Vol. 12 No. 1 (2023): Article Research March 2023 Vol. 12 No. 1 (2023): Artikel Penelitian Juni 2023 Vol. 12 No. 1 (2023): Artikel Penelitian 2023 Vol. 11 No. 2 (2022): Article Research Vol. 11 No. 1 (2022): Article Research Vol. 10 No. 2 (2021): Article Research Vol. 10 No. 1 (2021): Article Research Vol. 9 No. 2 (2020): Article Research Vol. 9 No. 1 (2020): Article Research More Issue