cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Ananto Tri Sasongko
Contact Email
ananto@pelitabangsa.ac.id
Phone
+6288980229926
Journal Mail Official
ananto@pelitabangsa.ac.id
Editorial Address
Jl. Inspeksi Kalimalang No.9, Cibatu, Cikarang Sel., Kabupaten Bekasi, Jawa Barat 17530
Location
Kab. bekasi,
Jawa barat
INDONESIA
Jurnal Ilmiah SIGMA: Informatics Engineering Journal of UPB
Published by Universitas Pelita Bangsa
ISSN : 24073903     EISSN : 28291891     DOI : https://doi.org/10.37366/sigma.v16i1
Core Subject : Science,
Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management
Jurnal Ilmiah SIGMA: Informatics Engineering Journal of UPB merupakan jurnal ilmiah yang diterbitkan oleh Program Studi Teknik Informatika Universitas Pelita Bangsa (UPB) Cikarang dengan no p-ISSN 2407-3903 (Media Cetak). Jurnal Ilmiah SIGMA: Informatics Engineering Journal of UPB adalah sebagai salah satu wadah publikasi bagi dosen-dosen yang memiliki penelitian ilmiah di bidang Teknik Informatika, Ilmu Komputer, Sistim Informasi, Artificial Inteligent, Data Mining, Image Processing, Rekayasa Perangkat Lunak. Setiap artikel yang diterbitkan oleh Jurnal Ilmiah SIGMA: Informatics Engineering of UPB telah melalui proses review dan editorial yang ketat serta menghormati ketentuan hukum hak cipta, privasi, dan etika publikasi ilmiah. Jurnal Ilmiah SIGMA : Information Technology Journal of UPB terbit dua kali dalam setahun, yaitu bulan Maret, Juni, September dan Desember.
Arjuna Subject : Ilmu Komputer (semua kategori) - Ilmu Komputer (Lain-Lain)
Articles 396 Documents
 13   14   15   16   17 
Rancang Bangun Jaringan Lan Dan Wireless Lan Pada SMKN 1 Cikarang Pusat Menggunakan Mikrotik Sanudin Sanudin
Jurnal SIGMA Vol 8 No 4 (2017): Desember 2017
Publisher : Teknik Informatika, Universitas Pelita Bangsa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (195.477 KB) | DOI: 10.37366/sigma.v8i4.197

Abstract

Abstrak Sekolah merupakan salah satu lembaga untuk mencerdaskan kehidupan bangsa melalui pelayanan pendidikan kepada masyarakat. Dengan semakin berkembangnya Instansi/lembaga pendidikan maka akan semakin kompleks juga kebutuhan sebuah sistem jaringan komputer. Untuk meningkatkan, menunjang dan mendukung kinerja pihak sekolah, khususnya SMKN 1 Cikarang Pusat dalam mengembangkan pendidikan yang selama ini belum memiliki sebuah sistem jaringan komputer. Dalam proses perkembangannya sebuah jaringan komputer membutuhkan perangkat yang bisa melakukan management bandwith dan management firewall, dan itu semua ada pada system Mikrotik Routerboard. Dengan menggunakn mikrotik system kita bisa me-management sistem jaringan komputer. Metode pengembangan system yang penulis gunakan dalam menyusun skripsi ini adalah Metode Network Development Life Cycle (NDLC), karena metode ini menerapkan pengembangan system jaringan komputer yang berkelanjutan. Dan berdasarkan penelitian yang dilakukan konfigurasi mikrotik yang penulis lakukan telah memenuhi kebutuhan sekolah saat ini. Kata Kunci : Sistem, Jaringan, Firewall, NDLC, Network, Mikrotik, Routerboard.
Analisis Perbandingan Kinerja Decision Tree Dan Naive Bayes Dalam Penentuan Penyebab Kerusakan Radiator Nurhadi Surojudin
Jurnal SIGMA Vol 8 No 3 (2017): September 2017
Publisher : Teknik Informatika, Universitas Pelita Bangsa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (468.297 KB) | DOI: 10.37366/sigma.v8i3.133

Abstract

Abstrak Klasifikasi dalam data mining merupakan salah satu teknik yang bertujuan untuk menempatkan objek-objek ke salah satu dari beberapa kategori yang telah di tetapkan sebelumnya. Saat ini kerusakan radiator diperiksa dengan cara manual, radiator setelah diproduksi dikirim ke customer dan dalam masa penggunaannya terkadang terjadi kerusakan. Penelitian ini difokuskan untuk mengetahui kinerja terbaik dari beberapa algoritma klasifikasi dalam data mining yaitu decision tree J48 dan naïve bayes. Evaluasi dilakukan berdasarkan pada perbandingan tingkat akurasi dengan menggunakan true positive dan false positive dalam confusion matrix yang dihasilkan dari masing-masing algoritma serta menggunakan correct dan incorrect instance untuk mengetahui metode yang paling efisien dari kedua algoritma tersebut. Hasil percobaan menunjukkan bahwa algoritma decision tree J48 lebih baik jika dibandingkan dengan naïve bayes sehingga dapat disimpulkan jika algoritma decision tree J48 lebih efisien untuk menyelesaikan penentuan penyebab kerusakan radiator. Kata kunci : Kerusakan Radiator, Data Mining, Decision Tree, Naïve Bayes
Penerapan Sistem Pakar Menggunakan Metode Forward Chaining Untuk Deteksi Penyakit Pada Kucing Anggora Berbasis Web Sufajar Butsianto; Puput Riyanti
Jurnal SIGMA Vol 9 No 3 (2019): Maret 2019
Publisher : Teknik Informatika, Universitas Pelita Bangsa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (216.684 KB)

Abstract

Abstraksi Kurangnya pengetahuan masyarakat tentang penyakit pada kucing anggora, terjadi kerugian bagi pengguna dalam hal waktu dan biaya. Dalam masalah tersebut kucing yang mengalami penyakit dapat diatasi oleh seorang pakar. Untuk itu perlu di buatkan sebuah sistem pakar yang dapat mendiagnosa penyakit pada kucing, dimana sistem pakar ini bertujuan memberi pengetahuan yang dimiliki seorang pakar kedalam komputer sehingga pengguna lebih menghemat waktu dan biaya. Sistem pakar mendeteksi penyakit kucing ini di bangun dengan bahsa pemograman web PHP dan database MySQL. Dan mengunakan metode Forward chaining. Para pengguna dapat mendiagnosa penyakit yang terjadi pada hewan peliharaan kucing anggora mereka dan mengetahui cara penanganan , dengan memilih gejala yang ada pada sistem. Informasi yang terdapat pada sistem ini dapat diupdate, ditambah, atau dihapus oleh admin (pakar).. Kata Kunci; metode forward chaining, sistem pakar.
Pemetaan Penduduk Calon Penerima Bantuan Renovasi Rumah Desa Pesangkalan Menggunakan Algoritma Clustering K-Means Asep Muhidin; Indarwista Baragigiratri
Jurnal SIGMA Vol 8 No 2 (2018): Maret 2018
Publisher : Teknik Informatika, Universitas Pelita Bangsa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (318.643 KB)

Abstract

Abstraksi Rumah atau tempat tinggal adalah satu dari tiga kebutuhan dasar manusia. Di Indonesia banyak sekali rumah yang masuk dalam kategori Rumah Tidak Layak Huni. Pemerintah Indonesia memberikan bantuan Rehabilitasi Sosial Rumah Tidak Layak Huni (RS-RLTH) berupa uang untuk pembelian bahan bangunan guna pemugaran rumah. Di desa Pesangkalan, program bantuan renovasi rumah tergolong baru dan pemerintah desa belum dapat menentukan calon penerima bantuan yang tepat. Dibutuhkan teknik pemanfaatan data menjadi sebuah informasi baru atau disebut juga data mining. Metode yang cocok untuk memetakan calon penerima bantuan adalah clustering k-means karena metode ini dapat mengolah data tanpa diketahui label kelasnya. Penelitian ini akan menghasilkan tiga kelompok penduduk sesuai dengan pendapatan rata-rata dan status kepemilikan bangunan. Hasil tiga kelompok tersebut yaitu penduduk yang layak, kurang layak dan tidak layak menerima bantuan. Pengolahan data penduduk menggunakan algoritma k-means mendapatkan hasil davies bouldin index sebesar 0.428 yang dinilai cukup baik karena semakin dekat hasil dengan angka nol, maka semakin baik pula hasil clusternya. Kata kunci: Rumah tidak layak huni, clustering, k-means, davies bouldin index
IMPLEMENTASI ALGORITMA APRIORI UNTUK ANALISA POLA FREKUENSI KERANJANG BELANJA PADA DATA PENJUALAN PRODUK TOKO MAHIRA Donny Maulana; Novita Sari
Jurnal SIGMA Vol 10 No 2 (2019): Desember 2019
Publisher : Teknik Informatika, Universitas Pelita Bangsa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (359.61 KB)

Abstract

Dalam penelitian ini, dirumuskan masalah tentang bagaimana mengimplementasikan algoritma apriori dengan association rules atau yang biasa disebut dengan istilah market basket analysis, didefinisikan sebagai suatu itemset yang dibeli secara bersamaan oleh pelanggan dalam suatu transaksi dan alat yang ampuh untuk pelaksanaan strategi cross-selling. Metode ini dimulai dengan mencari sejumlah frequent itemset dan dilanjutkan dengan pembentukan aturan-aturan asosiasi (association rules). Algoritma Apriori adalah algoritma yang sangat populer untuk menemukan sejumlah frequent itemset dari data-data transaksi yang tersimpan dalam basis data. Dalam penelitian ini Algoritma Apriori digunakan untuk membantu menemukan sejumlah aturan asosiasi dari basis data transaksi penjualan pada Toko Mahira sehingga bisa diketahui item- item barang apa saja yang dibeli secara bersamaan, Hasil dari penelitian ini terbentuk aturan asosiasi dengan nilai confidence 100% berdasarkan parameter yang telah ditentukan yaitu minimum support 20% dan minimum confidence 50%, yaitu kombinasi item Sonice => Teh Gelas, Roma Sari => Teh Gelas, Yasmin=> Roma Sari, teh Gelas.
Integrasi Sistem E-Customer Order Dengan ERP SAP R/3 Menggunakan Pendekatan Customer Relationship Management (CRM) Wiyanto .
Jurnal SIGMA Vol 8 No 1 (2017): Maret 2017
Publisher : Teknik Informatika, Universitas Pelita Bangsa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (740.838 KB) | DOI: 10.37366/sigma.v8i1.169

Abstract

Abstrak E-Customer Order (ECO) merupakan sistem informasi yang yang dirancang untuk dapat dipergunakan secara langsung oleh customer atau pelanggan dalam membuat order dengan menggunakan fasilitas jaringan internet. Perusahaan manufaktur yang bergerak dibidang keramik terbesar di Indonesia dan Asia Tenggara ini sangatlah cocok dengan menerapkan sistem ini. ERP SAP R/3 yang digunakan pada perusahaan ini ialah untuk proses berbagai transaksi, termasuk proses sales order sampai dengan delivery order atas pesanan produk oleh, akan tetapi proses tersebut masih diinput secara manual ke sistem tersebut. Sehingga penerapan sistem tersebut belum maksimal, maka dibutuhkanlah aplikasi secara online untuk fasilitas pembuatan order oleh customer yang langsung dapat diintegrasikan kedalam sistem ERP SAP R/3 yang sudah ada. Penelitian ini merupakan Penelitian Terapan (Applied Research). Metode Pengumpulan data dilakukan dengan observasi langsung, studi pustaka dan dengan wawancara. Pengembangan model sistem e-custumer order ini ialah menggunakan pendekatan Customer Relationship Management (CRM). Pemodelan yang digunakan dalam menganalisa dan merancang sistem informasi ini adalah dengan pemodelan Analisis dan Perancangan Berorientasi Obyek (Object Oriented Analysis and Design) menggunakan Unified Modelling Language (UML). Pengujian validasi menggunakan Focus Group Discussion. Kualitas perangkat lunak yang dihasilkan diuji berdasarkan empat karakteristik kualitas perangkat lunak model ISO 9126, yaitu: functionality, reliability, usability, dan efficiency menggunakan metode kuesioner. Serta teknik pengujian perangkat lunak dengan Software Testing Webserver Stress Tool 7. Hasil dari penelitian ini ialah berupa Integrasi Sistem Informasi E-Customer Order dengan ERP SAP R/3 yang sudah ada dan hasil dari validasi sistem dengan FGD diterima 100%, hasil pengujian sistem menggunakan Model ISO 9126 adalah baik dengan tingkat keberhasilan 82,32% serta pengujian menggunakan Software Testing Webserver Stress Tool 7 adalah berjalan dengan baik dan tidak terdapat error, sehingga mampu memberikan kontribusi terhadap perusahaan dan pelayanan kepada pelanggan. Kata Kunci: E-Customer Order, Sistem Informasi, ERP SAP R/3, Customer Relationship Management (CRM), UML, FGD, ISO 9126, Software Testing.
Analisis Dan Perancangan Sistem Informasi Penjualan Barang Pada Toko Abadi Jaya Teknik Berbasis Web Wahyu Hadikristanto
Jurnal SIGMA Vol 8 No 2 (2017): Juni 2017
Publisher : Teknik Informatika, Universitas Pelita Bangsa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37366/sigma.v8i2.122

Abstract

Abstrak Seiring dengan berkembangnya teknologi, banyak sekali perangkat keras dan lunak yang dapat membantu suatu pekerjaan menjadi lebih mudah. Melihat perkembangan teknologi yang semakin cepat, maka perusahaan memerlukan suatu sistem yang handal dalam pengumpulan, penyimpanan dan pengolahan data menjadi informasi yang berguna agar pekerjaan menjadi lebih efisien. Berdasarkan masalah ini, penulis melakukan penelitian pada Toko Abadi Jaya Teknik. Penelitian ini dilakukan dengan cara observasi, wawancara dan studi kepustakaan. Dari hasil penelitian tersebut, diketahui bahwa perusahaan tersebut masih menggunakan sistem secara manual yang berdampak terhadap keterlambatan dalam penyampaian data, kesalahan dalam penulisan data dan banyak piutang yang tidak tertagih karena keterlambatan informasinya. Oleh karena itu, penulis memberikan pandangan tentang keakuratan dalam penyampaian data dengan menggunakan sistem yang berbasis database. Dalam sistem yang berbasis database akan mempermudah pencarian dan update data untuk menghasilkan informasi yang lebih akurat dan tepat waktu sesuai dengan yang diinginkan oleh pemakai. Kata kunci : Sistem informasi, Data, Penjualan.
Sentimen Analisis Data Twitter Terhadap Calon Wakil Presiden 2019 Sandiaga Salahuddin Uno Yoga Religia; Heri Purwanto
Jurnal SIGMA Vol 9 No 3 (2019): Maret 2019
Publisher : Teknik Informatika, Universitas Pelita Bangsa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (405.903 KB)

Abstract

Abstraksi Media social twitter merupakan salah satu contoh media social yang digunakan masyarakat untuk saling berinteraksi satu sama lain. Twitter memberikan layanan kepada penggunanya untuk mengirim dan membaca tweets yang telah dibagikan,sehinggam masyarakat lebih memilih menuangkan opininya melalui media social dari pada menyampaikannya secara langsung .Opini masyarakat yang tertuang dalam media social twitter berupa sebuah persepsi,baik itu positif maupun negative. Melimpahnya opini masyarakat dapat dimanfaatkan sebagai bahan penelitian untuk mencari sebuah informasi .Pemanfaatan informasi tersebut membutuhkan teknik analisis yang tepat sehingga informasi yang dihasilkan mampu membantu banyak pihak dalam mengambil keputusan .Penggunaan teknik dalam pengolahan data dapat diselesaikan teknik analisa sentiment atau opinion mining.Oleh sebab itu ,pada penelitian ini mencoba melakukan analisa sentiment untuk melihat persepsi masyarakat terhadap calon wakil presiden 2019 sandiaga salahudin unno dari partai gerindra pada media social twitter menggunakan metode Naïve Bayes Classifer dengan mengklasifikasikan sentimen menjadi positif,negative dan netral. Kata Kunci: Analisa Sentiment,Naïve Bayes Classifier,Persepsi,Twitter
IMPLEMENTASI SISTEM PAKAR HAMA PADA TANAMAN ALPUKAT MENTEGA BERBASIS WEB MENGGUNAKAN METODE FORWARD CHAINING DI CV.ROMACO JAYA A. Yudi Permana; Handina Hidayah Saputra
Jurnal SIGMA Vol 9 No 4 (2019): Juni 2019
Publisher : Teknik Informatika, Universitas Pelita Bangsa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1092.053 KB)

Abstract

Gejala ama dan penyakit Sangat banyak ditemukan pada alpukat mentega, tetapi masalahnya adalah apakah hama atau penyakit tersebut menimbulkan kerugian yang berarti atau tidak. Untuk mengetahui jenis serangan apa yang terjadi pada alpukat mentega terkadang petani minim pengetahuan di bidang informasi hama penyakit sehingga ada kalanya untuk pengobatan tidak sesuai dengan jenis serangan sehingga penyakit tetap merebak ke tanaman lain. Kemajuan sistem pakar dapat mengatasi permasalahan ini yaitu dengan merancang sebuah sistem komputer berbasis web yang terintegrasi dengan database dan bahasa pemrograman seperti PHP-MySql sehingga dapat membantu petani dalam mendiagnosa penyakit yang terserang. Aplikasi sistem pakar dalam pengambilan keputusannya menggunakan mesin inferensi forward chaining (penalaran maju) dimana kasus ditelusuri pada stat awal sehingga akan ditemuan goal untuk hasil akhir diagnosa penyakit alpukat mentega. Hasil dari implementasi sistem yaitu sistem memberikan pertanyaan berupa gejala-gejala yang harus dijawab oleh petani dan hasil dari proses tersebut sistem akan memberikan informasi penyakit apa yang menyerang tanaman serta solusi untuk penaganannya. Kata Kunci : Sistem Pakar, Petani, Penyakit Cabai, Gejala, Solusi, Forward Chaining Di Cv.Romaco Jaya
IMPLEMENTASI DATA MINING DENGAN METODE ALGORITMA APRIORI UNTUK MENENTUKAN POLA PEMBELIAN DI PT DONG SUNG TOOLS Edi Widodo; Nabawi Nabawi
Jurnal SIGMA Vol 10 No 2 (2019): Desember 2019
Publisher : Teknik Informatika, Universitas Pelita Bangsa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (394.435 KB)

Abstract

PT Dong Sung Tools Indonesia pada tahun 2019 menghasilkan frekuensi transaksi penjualan sebanyak 7049 selama 6 bulan yaitu dari bulan Januari sampai Juni. Data transaksi semakin lama akan semakin besar, Dengan transaksi sebanyak itu peneliti menemukan kekurangan dalam kegiatan transaksi di PT Dong Sung Tools. Masalah-masalah yang muncul diantaranya, penyediaan produk yang kurang baik atau tidak tersedianya safety stock mengakibatkan customer merasa kecewa ketika produk yang mau dibeli tidak ada stok. namun data tersebut tidak berguna jika tidak dikelola dan dianalisis secara konsisten. penelitian ini bertujuan untuk mengetahui bagaimana penggunaan algoritma apriori pada teknik Association rule mining mampu memberikan suatu informasi dan pengetahuan baru yang berupa rule atau pola aturan pesanan produk pada data transaksi penjualan.Metode yang digunakan yaitu data mining dengan teknik Association rule menggunakan algoritma Apriori. Proses ini menghasilkan 2 pola yang terbentuk dengan nilai yang memenuhi minimum support dan minimum confidence. Menggunakan teknik Association rule untuk analisis data transaksi penjualan dapat diterapkan dengan baik dan penggunaan algoritma apriori mampu menghasilkan suatu aturan asosiasi baru dari dataset transaksi penjualan.

Page 15 of 40 | Total Record : 396

 13   14   15   16   17 

Filter by Year

2016 2025


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 16 No 2 (2025): September 2025 Vol 16 No 1 (2025): Juni 2025 Vol 15 No 3 (2024): Desember 2024 Vol 15 No 2 (2024): September 2024 Vol 15 No 1 (2024): Juni 2024 Vol 15 No 1 (2024): Maret 2024 Vol 14 No 4 (2023): Desember 2023 Vol 14 No 3 (2023): September 2023 Vol 14 No 2 (2023): Juni 2023 Vol 13 No 4 (2022): Desember 2022 Vol 13 No 3 (2022): September 2022 Vol 13 No 2 (2022): Juni 2022 Vol 13 No 1 (2022): Maret 2022 Vol 12 No 4 (2021): Desember 2021 Vol 12 No 3 (2021): September 2021 Vol 12 No 2 (2021): Juni 2021 Vol 12 No 1 (2021): Maret 2021 Vol 11 No 3 (2020): September 2020 Vol 11 No 2 (2020): Juni 2020 Vol 11 No 1 (2020): Desember 2020 Vol 10 No 4 (2019): Desember 2019 Vol 10 No 3 (2019): September 2019 Vol 10 No 2 (2019): Desember 2019 Vol 10 No 2 (2019): Juni 2019 Vol 10 No 1 (2019): Maret 2019 Vol 9 No 4 (2019): Juni 2019 Vol 9 No 3 (2019): Maret 2019 Vol 9 No 2 (2018): Volume 9 Nomor 2 Desember 2018 Vol 9 No 2 (2018): Desember 2018 Vol 9 No 1 (2018): September 2018 Vol 8 No 2 (2018): Maret 2018 Vol 8 No 1 (2018): Maret 2018 Vol 8 No 4 (2017): Desember 2017 Vol 8 No 3 (2017): September 2017 Vol 8 No 2 (2017): Juni 2017 Vol 8 No 1 (2017): Maret 2017 Vol 7 No 2 (2016): September 2016 Vol 7 No 1 (2016): Maret 2016 More Issue