cover
Contact Name
Debi Setiawan
Contact Email
jurnal.jekin@gmail.com
Phone
+6281297409136
Journal Mail Official
jurnal.jekin@gmail.com
Editorial Address
Jl. Datuk Tunggul, Kel Teluk Kenidai, Kec Tambang, Kab Kampar, Prov Riau, Indonesia.
Location
Kab. kampar,
Riau
INDONESIA
Jurnal Teknik Informatika
ISSN : 2809135     EISSN : 28091353     DOI : -
Core Subject : Science,
JEKIN-Jurnal Teknik Informatika: diterbitkan tiga kali setahun pada bulan Maret, Juli, dan November oleh Yayasan Rahmatan Fiddunya Wal Akhirah untuk membantu akademisi, peneliti, dan praktisi dalam mensosialisasikan hasil penelitiannya. Tujuan Jurnal JEKIN adalah untuk mempublikasikan makalah/artikel di bidang teknik informatika.
Articles 201 Documents
Implementasi Sistem Pengajuan Berkas Kenaikan Pangkat Pegawai Berbasis Web Wahab, Nanang Kurnia; Fitri, Femitri Eka; Mulyati, Rahmi
JEKIN - Jurnal Teknik Informatika Vol. 3 No. 3 (2023)
Publisher : Yayasan Rahmatan Fidunya Wal Akhirah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.58794/jekin.v3i3.611

Abstract

Kenaikan pangkat merupakan salah satu mekanisme yang memotivasi pegawai negeri dalam melaksanakan tugas dan kewajibannya. Proses pengajuan berkas kenaikan pangkat pegawai pada Kantor Dinas Pekerjaan Umum Provisi Riau saat ini menggunakan metode konvensional dalam pemrosesan data sehingga terdapat masalah aksesibilitas dan efisiensi pengolahan data. Selain itu belum adanya penyimpanan data terpusat beresiko terhadap kehilangan data dan tidak adanya pemantauan secara real time dalam setiap tahapan pengajuan berkas mengakibatkan sulitnya mengevaluasi kinerja dan memperlambat pengambilan keputusan. Penelitian ini bertujuan meningkatkan proses pengajuan berkas kenaikan pangkat pegawai melalui pengembangan sistem informasi berbasis web yang mempermudah dalam hal aksesibilitas, efisiensi, evaluasi kinerja, sistem pengelolaan data terpusat, pemeliharaan dan analisis data. Penggunaan metode SDLC Waterfall dalam pengembangan sistem informasi dipilih karena kejelasan dan kehandalan tahapannya. Implementasi sistem berbasis web yang dibuat memungkinkan pegawai mengajukan berkas secara online, mempercepat evaluasi kinerja, mengurangi keterlambatan, dan meningkatkan objektivitas. Pengelolaan data terpusat diwujudkan melalui penyimpanan data yang terstruktur dalam satu basis data, memastikan ketersediaan dan keamanan informasi kenaikan pangkat. Penerapan solusi ini diharapkan dapat memberikan dampak positif pada transparansi, kecepatan, dan efektivitas pengelolaan kenaikan pangkat pegawai, meningkatkan motivasi pegawai serta kualitas pelayanan publik di Provinsi Riau.  
Rancang Bangun Sistem Rental Mobile Berbasis Website Menggunakan Framework Laravel Aldi Fernando; Tedri Tri Naidi; Muhammad
JEKIN - Jurnal Teknik Informatika Vol. 3 No. 3 (2023)
Publisher : Yayasan Rahmatan Fidunya Wal Akhirah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.58794/jekin.v3i3.612

Abstract

Abstrak - Sistem pembayaran berkembang seiring dengan perkembangan teknologi. Pembayaran dapat dilakukan secara manual dengan menyerahkan uang secara langsung atau secara online dengan pembayaran transfer bank. Assa Rent Car adalah perusahaan rental mobil di Pekanbaru. Proses pembayaran booking mobil masih menggunakan sistem manual, sehingga admin menghadapi beberapa masalah. Misalnya, mereka harus mengecek pembayaran yang dilakukan pelanggan dengan melihat mutasi rekening bank, yang menghambat kinerja admin. Penulis menciptakan sistem rental mobil yang terintegrasi dengan payment gateway untuk mempermudah proses transaksi di Assa Rent Car Pekanbaru. Sistem ini juga dapat menyimpan semua transaksi di dalamnya. Midtrans adalah payment gateway yang menggunakan metode SNAP. Sistem Rental Mobil dibangun menggunakan konsep Model View Controller (MVC) dengan Framework Laravel, bahasa pemrograman PHP (Hypertext Prepocessor), MySQL sebagai database server, dan Visual Studio Code sebagai text editor. Hasil pengujian sistem Black-box menunjukkan bahwa sistem memiliki kemampuan untuk mengelola booking mobil secara online, menampilkan profil pengguna dan informasi tentang mobil yang disewakan, menggunakan payment gateway untuk menangani pembayaran untuk booking mobil, memantau status transaksi, dan mencetak laporan transaksi.
Analisis Sentimen Pendapat Masyarakat Terhadap Aksi People Power (22 Mei 2019) Melalui Media Sosial Twitter Menggunakan Algoritma Random Forest Aqil Farras; Liza Trisnawati
JEKIN - Jurnal Teknik Informatika Vol. 3 No. 3 (2023)
Publisher : Yayasan Rahmatan Fidunya Wal Akhirah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.58794/jekin.v3i3.617

Abstract

Twitter merupakan layanan jejaring sosial dan microblogging (blog ringkas). Para pengguna memakainya untuk berkirim pesan dan membaca pesan yang tidak lebih dari 140 karakter saja, istilah yang digunakan untuk mengirimkan pesan disebut tweet. Informasi yang diberikan beragam, mulai dari hiburan hingga edukasi. Pada situs Twitter terdapat fitur komentar untuk ditujukan terhadap tweet tersebut. Fitur komentar banyak digunakan untuk melontarkan aspirasi atau tanggapan yang positif maupun negatif. Pada penelitian ini, algoritma Random Forest digunakan untuk mengklasifikasi komentar Twitter yang memuat unsur positif dan memuat unsur negatif dalam tweet tentang aksi People Power (22 Mei 2019) Model Random Forest dilatih dan divalidasi dengan metode cross-validation dengan teknik K-Fold menggunakan data sebanyak 3036 data komentar YouTube dan diberi label manual. Hasil validasi yang telah dilakukan pada model Random Forest mendapatkan nilai akurasi sebesar 0.696 atau 69%.
Sistem Informasi Pemetaan Sumber Daya Lahan Produktif Kabupaten Pasaman Barat Eka Putra, Ilham; Taufik, Firdaus; Pertiwi, Azira; Muhamad Anggun Novembra
JEKIN - Jurnal Teknik Informatika Vol. 3 No. 3 (2023)
Publisher : Yayasan Rahmatan Fidunya Wal Akhirah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.58794/jekin.v3i3.623

Abstract

Pemetaan sumber daya lahan produktif secara program pengendalian hasil produksi pertanian dan perkebunan, pendataan manual sudah mulai ditinggalkan, sejak perkembangan teknologi informasi, teknologi pemetaan secara digital banyak digunakan pada institusi. Di Indonesia, pada saat ini telah dikenal luas sebagai alat bantu pemetaan didokumentasikan dengan surveilans. Pencarian sumber daya lahan produktif di kabupaten pasaman barat, masyarakat mencari informasi dari orang lain ataupun langsung mencari kelapangan untuk mengatasi masalah tersebut, penulis merancang sistem Informasi pemetaan sumber daya lahan produktif di Kabupaten pasaman barat. Metode perancangan sistem adalah analisis berorentasi objek(object oriented analysis).pencarian sumber daya lahan produktif serta lokasinya menggunakan Google Map API. Keunggulan hasil sistem ini adalah masyarakat dapat mencari sumber daya lahan produktif menggunakan smartphone, dengan mudah membuat laporan sumber daya lahan produktif di Kabupaten pasaman barat. Kesimpulan sebagai sistem memiliki kemampuan dalam mengolah data diantaranya: 1. Dengan adanya sistem pemetaan lahan produktif memudahkan masyarakat dalam mengetahui lokasi dan informasi tentang sumber daya lahan produktif Di Kabupaten Pasaman Barat. 2. Kekurangan tenaga penyuluh bisa diantisipasi dengan Sistem pemetaan sumber daya lahan produktif Di kabupaten pasaman barat. 3. Dinas pertanian Kabupaten Pasaman Barat sudah memiliki website khusus untuk menyediakan Informasi mengenai lokasi sumber daya lahan produktif dan informasi lokasi pemetaan Geografis yang ada di kabupaten pasaman barat.
Implementasi Algoritma Simple Additive Weighting (SAW) Pada Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Sekolah Lanjutan Tingkat Atas (SLTA) di Kota Solok Ramadhani Putri, Tia; Putra, Yendi; Anwar, Edwin; Melsyah Putri, Etika; Yulhan, Yulhan; Jeprimansyah, Jeprimansyah; Handayani, Reti
JEKIN - Jurnal Teknik Informatika Vol. 3 No. 3 (2023)
Publisher : Yayasan Rahmatan Fidunya Wal Akhirah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.58794/jekin.v3i3.629

Abstract

Sekolah Lanjutan Tingkat Atas (SLTA) merupakan jenjang pendidikan yang akan ditempuh oleh siswa yang sudah lulus SMP. Untuk masuk SLTA pada saat ini pun cukup sulit. dimana siswa SMP mengalami keraguan dalam memilih SLTA karena beberapa hal yaitu akreditasi SLTA tersebut, jarak sekolah dari rumah, biaya masuk sekolah, sarana dan prasarana yang disediakan sekolah, serta ekstrakurikuler yang ada di sekolah tersebut, sehingga siswa membutuhkan rekomendasi. Maka dibangun sebuah sistem pendukung keputusan mengunakan metode metode Simple Additive Weighting (SAW) dengan melakukan penjumlahan terbobot dari kinerja setiap alternatif pada semua atribut, mempercepat dan meningkatkan akurasi dalam pemilihan SLTA. dari data awal menunjukan bahwa 60 orang siswa yang mengisi angket terdapat sebanyak 80% siswa SMP N 4 Kota Solok mengalami kesulitan dalam menentukan SLTA yang akan mereka pilih. Setelah penerapan SPK, tingkat kesulitan tersebut berkurang signifikan menjadi 15%. Dari 8 SLTA yang ada maka SPK ini merekomendasiakn SMAN 1 Kota Solok sebagai yang paling direkomendasikan dengan nilai 100 dan yang terendah dengan nilai 74,6 untuk MAN Kota Solok. Dengan rekomendasi yang dihasilkan dari SPK ini diharapkan siswa dapat membuat keputusan yang lebih tepat sesuai dengan preferensi dan kebutuhan mereka.
Unified Modelling Language Dalam Perancangan Sistem Informasi Pengelolaan Berkas Pinjaman Nasabah Perbankan Nurwulandari, Nurwulandari; Lia Andharsaputri, Resti
JEKIN - Jurnal Teknik Informatika Vol. 3 No. 3 (2023)
Publisher : Yayasan Rahmatan Fidunya Wal Akhirah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.58794/jekin.v3i3.632

Abstract

Permasalahan yang timbul karena pengelolaan berkas pinjaman nasabah pada PT Bank Rakyat Indonesia (Persero) Tbk Unit Semplak Bogor masih dilakukan secara manual diantaranya kesalahan pemberian nomor pangkal karena pengurutan dilakukan terhadap berkas yang banyak, proses pemberkasan memerlukan banyak waktu, lamanya proses pencarian berkas ketika dibutuhkan kembali, dan resiko kehilangan data karena kemungkinan terjadi kerusakan pada buku register. Penelitian ini menggunakan model pengembangan perangkat lunak waterfall dan teknik pengumpulan data melalui observasi, wawancara, dan studi pustaka. Konsep rancangan database dan model sistem menggunakan ERD, LRS, dan UML. Tujuan dari penelitian ini adalah membantu PT Bank Rakyat Indonesia (Persero) Tbk dalam mengatasi permasalahan yang ada karena sistem pengelolaan berkas yang masih manual. Hasil dari penelitian berupa sistem informasi pengelolaan berkas pinjaman nasabah yang dapat bermanfaat untuk meningkatkan pelayanan kepada nasabah, mengurangi antrian, mempermudah dalam pengelolaan dan pencarian data serta membuat pekerjaan lebih efisien. Hasil pengujian akhir baik dari sisi front end dan back end dapat disimpulkan bahwa sistem ini memperlihatkan kesuksesan 100% untuk setiap menu yang disediakan pada sistem
Prediksi Harga Steel Hot-Rolled Dengan Model Recurement Neural Network Teguh Yuhono; Cian Ramadhona Hassolthine; Riad Sahara
JEKIN - Jurnal Teknik Informatika Vol. 4 No. 1 (2024)
Publisher : Yayasan Rahmatan Fidunya Wal Akhirah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.58794/jekin.v4i1.634

Abstract

Steel Hot-rolled Coil atau yang biasa disebut dengan sebutan Baja Canai Panas merupakan sebuah produk baja yang dihasilkan dengan proses penggulungan di dalam suhu yang sangat tinggi. Sebagai bahan baku utama dunia yang sering dipakai dalam pembuatan konstruksi bangunan, jembatan, rel kereta api, dan keperluan otomotif sehingga harga Steel Hot-rolled Coil sangat fluktuatif dan sering kali membuat perencanaan pembelian menjadi tidak efektif. Oleh karena itu, diusulkan sebuah metode prediksi harga Steel Hot-rolled Coil dengan mempelajari pola dan tingkah laku pada data time series harga yang sudah lampau. Metode yang direkomendasikan pada penelitian ini yaitu prediksi harga Steel Hot-rolled Coil dengan menggunakan salah satu arsitektur Artificial Neural Network (ANN) yaitu Recurrent Neural Network (RNN). Dengan semakin optimal model yang dibangun maka semakin tinggi akurasi yang didapatkan. Parameter RNN yang optimal dapat diperoleh dengan algoritma optimasi RMSProp (Root Mean Square Propagation). Dari proses pelatihan dan pengujian, didapatkan akurasi terbaik sebesar 90.90% pada data latih dan 91.02% pada data uji.
Perbandingan Implementasi Machine Learning Menggunakan Metode KNN, Naive Bayes, dan Logistik Regression Untuk Mengklasifikasi Penyakit Diabetes Dewi Nasien; Darwin, Ricalvin; Cia, Alexander; Leo Winata, Andrean; Go, Jerry; M.C, Richard; Charles Wijaya, Ryan; Charles Lo, Kevin
JEKIN - Jurnal Teknik Informatika Vol. 4 No. 1 (2024)
Publisher : Yayasan Rahmatan Fidunya Wal Akhirah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.58794/jekin.v4i1.640

Abstract

Penyakit diabetes menjadi sorotan karena sifatnya yang kronis, dengan gejala utama berupa peningkatan kadar gula darah di atas batas normal. Diabetes terjadi ketika tubuh tidak dapat efisien mengambil glukosa ke dalam sel untuk diubah menjadi energi, menyebabkan penumpukan gula ekstra dalam aliran darah. Penelitian ini menggunakan ekstraksi fitur dengan Analisis Komponen Utama (Principal Component Analysis - PCA) dengan threshold 80%, menghasilkan 5 fitur utama. Fitur-fitur ini kemudian digunakan sebagai input untuk tiga classifier, yaitu K-Nearest Neighbors (KNN), Naive Bayes, dan Regresi Logistik. Data yang digunakan berasal dari Kaggle, dengan pembagian data 70:30 dan 80:20. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode Naive Bayes memberikan akurasi terbaik, mencapai 79% pada pembagian data 80:20. Oleh karena itu, dapat disimpulkan bahwa algoritma Naive Bayes adalah pilihan terbaik untuk klasifikasi data diabetes dalam penelitian ini.
Klasifikasi Penyakit Jantung Menggunakan Decision Tree dan KNN Menggunakan Ektraksi Fitur PCA Dewi Nasien; Sirvan, Sirvan; Deny, Deny; Ryan Syahputra, Ryan Syahputra; Akbar Marunduri, Alberta; Prawinata See, Richardo
JEKIN - Jurnal Teknik Informatika Vol. 4 No. 1 (2024)
Publisher : Yayasan Rahmatan Fidunya Wal Akhirah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.58794/jekin.v4i1.641

Abstract

Penyakit jantung, yang merupakan penyebab utama kematian, menjadi fokus penanganan dan pembiayaan BPJS Kesehatan. Untuk upaya preventif, prediksi penyakit jantung pada pasien menjadi langkah penting. Dalam penelitian ini, proses klasifikasi dilakukan menggunakan dua metode, yaitu decision tree dan KNN, untuk memprediksi penyakit jantung. Metode decision tree dan KNN merupakan pendekatan yang umum digunakan dalam klasifikasi penyakit jantung. Decision tree membangun model keputusan berbasis pohon, sedangkan KNN menggabungkan beberapa decision tree untuk meningkatkan kinerja dan kestabilan prediksi. Hasil evaluasi performa kedua metode dapat memberikan pandangan yang komprehensif tentang keefektifan masing-masing dalam memprediksi penyakit jantung pada dataset yang digunakan. Metrik evaluasi seperti akurasi, precision, recall, dan F1 score akan memberikan informasi tentang sejauh mana model mampu mengklasifikasikan data dengan benar dan mengidentifikasi kasus penyakit jantung dengan baik
Implementasi Metode Weight Aggregated Sum Product Assesment Untuk Pemilihan Dosen Pembimbing Skripsi Linakuo, Frenkin; Kurniawan, Wahyu Joni
JEKIN - Jurnal Teknik Informatika Vol. 4 No. 1 (2024)
Publisher : Yayasan Rahmatan Fidunya Wal Akhirah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.58794/jekin.v4i1.625

Abstract

Proses pendataan dosen pembimbing skripsi, yang saat ini dihadapi oleh mahasiswa, seringkali menemui sejumlah kendala yang kompleks. Mahasiswa sering menghadapi kesulitan dalam mencari dosen pembimbing yang benar-benar sesuai dengan judul, bidang, dan deskripsi skripsi yang mereka rencanakan. Rapat-rapat program studi yang dilakukan untuk menetapkan dosen pembimbing skripsi pun sering memakan waktu yang cukup lama. Hasil dari proses ini tidak selalu memuaskan karena adanya keterbatasan informasi dan pertimbangan yang mungkin tidak mencakup seluruh aspek kebutuhan mahasiswa. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk memberikan solusi terhadap masalah-masalah yang terkait dengan pemilihan dosen pembimbing skripsi melalui penerapan sistem pendukung keputusan berbasis web menggunakan metode WASPAS tujuan mengoptimalkan pengambilan keputusan melalui pertimbangan kriteria dan subkriteria yang relevan. Berdasarkan hasil data dapat disimpulkan bahwa kode A2 dan A15 adalah dosen terbaik. A2 dan A15 adalah dosen Dwi Oktariana dan Gusrianty .Selanjutnya adalah kode A13 hingga A5 , A5 merupakan dosen pembimbing yang kurang baik. Dari 23 data di atas Terdapat 4 dosen sangat baik, 14 dosen baik, 4 dosen cukup, dan 1 dosen kurang baik dalam penilaian metode waspas.

Page 5 of 21 | Total Record : 201