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
 6   7   8   9   10 
Perbandingan Metode AHP Dengan Metode MADM TOPSIS Untuk Menentukan Matakuliah Peminatan Bagi Mahasiswa Adi Suwarno
Jurnal SIGMA Vol 7 No 2 (2016): September 2016
Publisher : Teknik Informatika, Universitas Pelita Bangsa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (448.939 KB) | DOI: 10.37366/sigma.v7i2.71

Abstract

Abstrak Pemilihan khusus subjek merupakan masalah terstruktur setiap yang perlu menjadi bentuk untuk digunakan sebagai masalah terstruktur. Sejauh ini, pemilihan subjek spesialisasi dilakukan oleh siswa sendiri tanpa mengetahui teh kepentingan subjek cleasen comparse yang lain, bahkan beberapa studenly hanya mengikuti teman sekelas mereka tanpa mengetahui dimana subjek mereka harus sesuai dengan minat mereka. Selama ini juga tidak ada penyimpanan data yang digunakan sebagai sejarah. Sebagai perbandingan dari penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Ramdani (2014) untuk menentukan spesialisasi di STMIK Bani Saleh menggunakan AHP, penulis ingin membuat perbandingan spesialisasi dengan metode TOPSIS. Setelah melakukan penelitian berdasarkan hasil dari metode TOPSIS dengan nilai akurasi 49,4% dan dibandingkan dengan hasil yang diperoleh nilai akurasi Metode AHP dari 41,4% dan fakta bahwa siswa mengambil bidang spesialisasi tidak sesuai AHP TOPSIS 58,6% dan sebesar 50,6 % dari total populasi 237 siswa. Kata kunci : AHP, TOPSIS, Spesialisasi
Penerapan Algoritma Naive Bayes Untuk Pemilihan Keluarga Yang Membutuhkan Bantuan Dalam Program Keluarga Harapan (Pkh) (Studi Kasus Di Desa Karang Asih, Cikarang Utara) Muhtajuddin Danny; Saana Atmaja
Jurnal SIGMA Vol 9 No 1 (2018): September 2018
Publisher : Teknik Informatika, Universitas Pelita Bangsa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (454.942 KB)

Abstract

Abstraksi Program keluarga harapan adalah sebuah program pemerintah yg bertujuan untuk meringankan beban keluarga miskin atau hampir miskin dalam hal pangan, dalam implementasinya penerima bantuan ini masih belum optimal dikarenakan masih banyak penerima program keluarga harapan yang belum tepat sasaran. Desa Karang Asih yang terletak di Cikarang Utara, menjadi obyek penelitian ini, dengan penduduk Desa Karang Asih yang terletak di Cikarang Utara dapat dijadikan model, dengan penduduk sebanyak 60.543 jiwa, dimana hampir 9% atau 5.448 jiwa pada kondisi dibawah harapan hidup atau RTSM (Rumah Tangga Sangat Tidak Mampu) yang membutuhkan ulurantangan pemerintah agar anak anak usia sekolah tidak putus sekolah. Data mining dapat dipakai untuk mempermudah mengatasi masalah yang belum optimal maka metode klasifikasi mampu menemukan model yang membedakan konsep atau kelas data dengan tujuan untuk dapat memperkirakan kelas-kelas dari suatu objek yang labelnya tidak diketahui oleh sebab itu, Algoritma Naive Bayes dapat memprediksi peluang dimasa depan berdasarkan pengalaman dimasa sebelumnya. Penelitian ini mengambil data sebanyak 70 data dan sebuah data uji dengan menggunakan 6 kriteria yaitu : Status PKH, Jumlah tanggungan, Kepala rumah tangga, Kondisi rumah, Jumlah penghasilan, dan Status pemilik rumah. Dari hasil pengujian sebanyak 70 sampel menunjukan 3,5% tidak layak menerima program keluarga harapan Kata kunci: Program Keluarga Harapan, Algoritma Naive Bayes
Sistem Informasi Geografi Pariwisata Kabupaten Karanganyar Berbasis Android Muhtajuddin Danny
Jurnal SIGMA Vol 8 No 1 (2018): Maret 2018
Publisher : Teknik Informatika, Universitas Pelita Bangsa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (721.318 KB)

Abstract

Abstrak Perkembangan teknologi yang semakin cepat mendorong meningkatnya kebutuhan orang akan informasi yang cepat dan akurat. Salah satunya dibidang pariwisata, untuk mempermudah wisatawan dalam mencari alamat suatu tempat wisata dan informasi tentang tempat wisata tanpa harus bertanya pada orang-orang. Untuk itulah dibuat sebuah sistem informasi geografi pariwisata kabupaten karanganyar berbasis android yang dapat mempermudah wisatawan mendapatkan informasi tentang tempat wisata yang akan dituju. Dan juga sebagai media promosi wisata di Karanganyar. Sistem ini menerapkan memanfaatkan internet dan teknologi Google API dibangun diatas platform PHP dan Android. Metode pengembangan sistem yang digunakan dalam penelitian ini yaitu mengikuti tahapan-tahapan SDLC (System Develophment Lyfe Circle). Dalam pengembangan sistem yang akan dibangun penulis menggunakan waterfall model karna pengerjaan dari suatu sistem dilakukan secara berurutan atau secara linier. Sistem Informasi Geografi Pariwisata Kabupaten Karanganyar Berbasis Android ini mampu menampilkan informasi tentang tempat wisata, pemandu wisata, hotel-hotel terdekat wisata, kabar wisata, dan menampilkan alamat lokasi dengan peta. Berdasarkan pengujian yaitu dengan melakukan pengujian blacbox sistem sudah layak untuk diimplementasikan. Kata kunci : sistem informasi geografi, pariwisata, android, SDCL, blackbox.
Steganografi Gambar Dengan Metode Least Significant Bit Dengan Kriptografi Dcpchiper Sufajar Butsianto
Jurnal SIGMA Vol 7 No 2 (2016): September 2016
Publisher : Teknik Informatika, Universitas Pelita Bangsa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (349.541 KB) | DOI: 10.37366/sigma.v7i2.98

Abstract

Abstrak Jaringan Internet berkembang dengan pesat dan memberikan pengaruh besar bagi kehidupan manusia.Perkembangan jaringan Internet telah memungkinkan banyak orang untuk saling bertukar data secara bebas. Oleh karena itu, keamanan dan kerahasiaan sangat dibutuhkan dalam komunikasi data. Hal yang sering dilupakan oleh para user internet adalah keamanan data. Dimana informasi di internet sifatnya adalah terbuka, dengan kemungkinan akses oleh user dari seluruh dunia. Dalam kasus yang sensitif, beberapa informasi ditujukan hanya untuk user atau pihak tertentu, dalam hal inilah diperlukan suatu proteksi untuk melindungi informasi dari pihak-pihak yang tidak berhak mengaksesnya. Steganografi adalah pendekatan proteksi data yang prosesnya adalah penyembunyian pesan dalam media gambar. Dengan steganografi ini proses transaksi data diharapkan akan menjadi lebih aman dari pihak-pihak yang tidak berhak mengaksesnya. Ada banyak metode yang digunakan untuk steganografi pada dokumen citra seperti metode Least Significant Bit (LSB), Spread Spectrum Steganography, dan Bit-Plane Complexity Segmentation (BPCS){2}.Dengan menggunakan metode Least Significant Bit (LSB), yaitu suatu metode penyembunyian pesan rahasia melalui media digital file image untuk mengeksploitasi keterbatasan sistem penglihatan manusia, Sehingga dengan keterbatasan tersebut manusia sulit menemukan gradasi penurunan kualitas warna file gambar yang telah disisipi pesan rahasia. Kata Kunci : Kriptografi, Steganografi, Gambar, Metode Least Significant Bit,Delphi
Klasifikasi Tingkat Produktivitas Tanaman Padi Di Kabupaten Karawang Menggunakan Metode Naïve Bayes Dan K-Fold Cross Validation Asep Muhidin; Ahmad Burhan
Jurnal SIGMA Vol 7 No 2 (2016): September 2016
Publisher : Teknik Informatika, Universitas Pelita Bangsa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (849.103 KB) | DOI: 10.37366/sigma.v7i2.492

Abstract

Abstraksi Penelitian ini dilakukan dengan tiga tahap, yaitu tahap pemrosesan data, tahap pengujian dan tahap mencari akurasi model. Tahap pemrosesan data menggunakan software IBM SPSS Statistic 22 untuk pencarian data missing dan mengganti nilai missing dengan rata-rata/mean. Tahap pengujian menggunakan software RapidMiner Studio untuk mencari nilai akurasinya dengan skema k-fold validation dan melakukan pengujiannya sebanyak sepuluh kali. Hasil dari tiap pengujian yang didapatkan berupa Confusion matrix dan nilai yang diambil adalah accuracy yang akan dijadikan sebagai nilai pencarian dari akurasi model dalam klasifikasi tingkat produktivitas padi. Dari pengujian yang dilakukan sebanyak sepuluh kali didapatkan nilai akurasi dari model dalam mengklasifikasikan tingkat produktivitas dengan skema k-fold validation sebesar 87,22% ini membuktikan bahwa metode naïve bayes mempuyai klasifikasi yang baik. Hasil dari klasifikasi bisa menjadi acuan pihak pemerintah dalam menentukan kecamatan mana yang akan dijadikan perhatian khusus dalam budidaya padi di Kabupaten Karawang. Kata kunci: Naïve Bayes, K-Fold Validation, Rapid Miner, IBM Statistic 22, Produktivitas padi, Klasifikasi.
Implementasi Sistem Pendukung Keputusan Untuk Pemilihan Objek Wisata Di Majalengka Menggunakan Metode Naive Bayes Wiyanto Wiyanto; Aida Ratnasari
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 (340.645 KB)

Abstract

This study aims to assist tourists in choosing tourist objects, one of the famous tourist objects in Indonesia is in Majalengka. There are 3 famous objects in Majalengka, namely Paragliding, Tirta Indah, and Muara Jaya Waterfall. To determine the right choice, three criteria are used, namely: distance from the city center, visitor rates, and visitor convenience facilities. To determine the right choice, the approach is to use a decision support system through the Naïve Bayes Algorithm method which is one of the applications of the Bayes theorem in classification, Naive Bayes is based on a simplifying assumption that attribute values ​​are conditional independent of each other if an output value is given. To make it easier for visitors to make the right choice, a simple application was made using the PHP and My SQL programming languages ​​from the results of data processing using the Naïve Bayes method. The results of the classification of distance, rates and visitor convenience, the underarm typed one of the tourist attractions in Majalengka, namely Tirta Indah tourism, "far" city center distance, "cheap" tourist rates, and "comfortable" facilities with a decision result of 0.024321 (Quite satisfied). Keywords : Decision Support System, Tourism Objects, Naive Bayes, PHP programming language and My SQL as Database
Penerapan Data Mining Dalam Memprediksi Pembelian T-Shirt Menggunakan Algoritma C5 Pada Distro Crunchz Co Muhammad Makmun Effendi; Wahyu Hadikristanto; Rosyati Adelia
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 (364.864 KB)

Abstract

Abstrak Penjualan t-shirt pada distro sangat diminati bagi kalangan muda karena harga yang ditawarkan relatif lebih murah. Banyaknya pengusaha distro disatu daerah maka diperlukan strategi bisnis yang baik dan benar. Dengan adanya prediksi pada stok t-shirt dapat digunakan sebagai bahan pertimbangan dalam pengambilan keputusan dan manajemen bisnis. Dari data penjualan t-shirt yang banyak, maka dapat dilakukan data mining dengan menggunakan Algoritma C4.5. Algortima C4.5 maerupakan algortima klasifikasi data bertipe pohon keputusan. Dari hasil dari data mining ini diharapkan dapat memberikan sebuah keputusan untuk melihat pola prediksi penjualan t-shirt. Hasil yang diperoleh dalam prediksi mengacu pada atribut harga, karena dalam pembelian barang (t-shirt) pembeli umumnya mempertimbangkan harga. Kata kunci: Data Mining, Penjualan T-shirt, Decision Tree, Algoritma C4.5
Aplikasi Steganografi Pada Citra Digital Dengan Metode Least Significant Bit (LSB) Wiyanto Wiyanto
Jurnal SIGMA Vol 7 No 1 (2016): Maret 2016
Publisher : Teknik Informatika, Universitas Pelita Bangsa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (252.523 KB) | DOI: 10.37366/sigma.v7i1.87

Abstract

Abstrak Steganografi merupakan teknik menyembunyikan informasi atau pesan dengan cara penyisipan pada suatu image atau audio atau bahkan pada video. Dengan ini dibangun suatu aplikasi steganografi pada citra digital file gambar yang efisien dan mengeksploitasi keterbatasan penglihatan manusia dengan cara menurunkan kualitas warna pada file gambar yang disisipi informasi atau pesan rahasia, sehingga dengan keterbatasan penglihatan manusia sulit menemukan gradasi penurunan kualitas warna file gambar yang telah disisipi pesan rahasia dengan tujuan membangun aplikasi steganografi pada citra digital dengan metode Least Significant Bit (LSB) menggunakan bahasa pemrograman Visual Basic 6.0. Metode yang digunakan untuk penyembunyian informasi atau pesan rahasia pada aplikasi ini adalah dengan cara menyisipkan informasi atau pesan ke dalam bit rendah (least significant bit) pada data pixel yang menyusun file gambar 24 bit tersebut. Pada file gambar 24 bit, setiap pixel pada gambar terdiri dari susunan tiga warna yaitu merah, hijau, biru (RGB) yang masing-masing disusun oleh bilangan 8 bit (1 byte) dari 0 sampai 255 atau dengan format biner 00000000 sampai 11111111. Dengan menggunakan metode Least Significant Bit (LSB), yaitu suatu metode penyembunyian pesan rahasia melalui media digital file gambar dengan aplikasi steganografi. Hal ini dapat dilengkapi dan perlu pengembangan untuk masa yang akan dating. Kata kunci: Steganografi, citra digital, file image, Visual Basic 6.0, LSB.
ANALISA TINGKAT KEPUASAN PELANGGAN TERHADAP PENJUALAN BEAUTY PRODUK PADA ONLINE SHOP DENGAN MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES Donny Maulana; Emi Lia Nurjanah
Jurnal SIGMA Vol 10 No 4 (2019): Desember 2019
Publisher : Teknik Informatika, Universitas Pelita Bangsa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (436.851 KB) | DOI: 10.37366/sigma.v10i1.477

Abstract

The development of technology is now making it easier and pampering humans, one example that we have known for a long time is shopping online. Besides that customer satisfaction becomes the main target in the business world, because customers are the main foundation in the establishment of a company and become the main goal. Efforts to improve customer satisfaction services in one of the stores in the biggest marketplace in shopee namely DeBeautyHouse, the authors analyze the level of satisfaction in the online shop through existing assessment data, as for the attributes that affect customer satisfaction, namely, product name, product type, product quality , product prices and product shipments. The method used in this study is Naive Bayes to determine the level of data accuracy. The results of this study obtained an accuracy rate of 96.00% with a recall value of 95,24% and a percision value of 100,00%. Keywords : Customer Satisfaction, Online Shop, Naive Bayes
Penerapan Algoritma Apriori Untuk Menentukan Penjualan Produk Pada Minimarket Studi Kasus Indomaret Ruko Ventura Nurhadi Surojuddin1; Khoerrudin Khoerrudin
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 (451.596 KB)

Abstract

The Indomaret shop at the Ventura shop is one of the shops that sells various daily necessities. Every day there are sales transactions of various items. However, Indomaret management does not know the pairs of items that consumers often buy simultaneously, so there is often a lack of stock on items that consumers often buy simultaneously. Data mining techniques have been widely used to overcome existing problems, one of which is the application of the Apriori algorithm to obtain information about associations between products from a transaction database. Shop transaction data can be reprocessed using a data mining application so as to produce strong association rules between sales items so that members can recommend the stocking of goods in stores, especially goods purchased simultaneously by consumers and an increase in goods sold in stores. Keywords: Minimarket stores, sales transactions, data mining, Apriori algorithm.Pendahuluan

Page 8 of 40 | Total Record : 396

 6   7   8   9   10 

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