cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Raja Ayu Mahessya
Contact Email
jurnalpustakadata@gmail.com
Phone
+6285264454350
Journal Mail Official
jurnalpustakadata@gmail.com
Editorial Address
Jl. Batu Kasek Blok E 11 Padang
Location
Kota padang,
Sumatera barat
INDONESIA
Jurnal Pustaka Data : Pusat Akses Kajian Database, Analisa Teknologi, dan Arsitektur Komputer
Published by Pustaka Galeri Mandiri
ISSN : -     EISSN : 28097483     DOI : https://doi.org/10.55382/jurnalpustakadata
Core Subject : Science, Engineering,
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Electrical & Electronics Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Mechanical Engineering
Jurnal Pustaka Data adalah sebuah jurnal Double blind peer-review yang didedikasikan untuk publikasi hasil penelitian yang berkualitas dalam bidang ilmu komputer. Semua publikasi di Jurnal Pustaka Data bersifat akses terbuka yang memungkinkan artikel tersedia secara bebas online tanpa berlangganan apapun.
Arjuna Subject : Ilmu Komputer (semua kategori) - Ilmu Komputer (Lain-Lain)
Articles 88 Documents
 5   6   7   8   9 
Sistem Informasi Monitoring Siswa Berbasis Web pada MTsN 1 Padang Novinaldi, Novinaldi; Harto, Budi; Azandra, Erien Nada; Suherman, Yanni; Aini, Laura Sidratil
Jurnal Pustaka Data (Pusat Akses Kajian Database, Analisa Teknologi, dan Arsitektur Komputer) Vol 5 No 1 (2025): Jurnal Pustaka Data (Pusat Akses Kajian Database, Analisa Teknologi, dan Arsitekt
Publisher : Pustaka Galeri Mandiri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55382/jurnalpustakadata.v5i1.977

Abstract

Perkembangan teknologi informasi telah memberikan dampak signifikan dalam berbagai bidang, termasuk dunia pendidikan. Salah satu pemanfaatannya adalah dalam pengelolaan data dan pemantauan aktivitas siswa. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sistem informasi monitoring siswa berbasis web pada MTsN 1 Padang guna mempermudah pihak sekolah, guru, dan orang tua dalam memantau perkembangan akademik dan kedisiplinan siswa secara real-time. Metodologi yang digunakan dalam pengembangan sistem ini adalah metode Waterfall, yang meliputi tahapan analisis, perancangan, implementasi, pengujian, dan pemeliharaan. Hasil Pengujian sistem ini menunjukkan bahwa aplikasi ini mampu membantu proses monitoring siswa secara lebih terstruktur dan transparan. Dengan adanya sistem ini, diharapkan komunikasi antara pihak sekolah dan orang tua dapat berjalan lebih efektif serta mendukung peningkatan kualitas pendidikan di MTsN 1 Padang.
Pengembangan Motion graphic HSE Induction Sebagai Media Informasi untuk Pengunjung PT. SWS Batam Indonesia Suandi, Fadli; Dinata, Annisa Hafira; Purba, Jhon Hericson; Rumodhon, Berliansyah
Jurnal Pustaka Data (Pusat Akses Kajian Database, Analisa Teknologi, dan Arsitektur Komputer) Vol 5 No 1 (2025): Jurnal Pustaka Data (Pusat Akses Kajian Database, Analisa Teknologi, dan Arsitekt
Publisher : Pustaka Galeri Mandiri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55382/jurnalpustakadata.v5i1.981

Abstract

Penjelasan materi safety pada setiap kunjungan menjadi hal yang wajib dan sangat penting, HSE (Health Safety Environment) merupakan salah satu langkah awal tentang pengenalan perusahaan sebagai tanggung jawab atas keselamatan dan kesehatan seluruh pegawai dan juga visitor maupun pegawai baru. Berdasarkan data kunjungan pada tahun 2021 hingga tahun 2022, terdapat 24 hingga 50 orang jumlah visitor dalam waktu satu hari yang datang ke PT. Sumitomo Wiring Systems Batam Indonesia. Berdasarkan data tersebut membuat penyampaian HSE Induction harus dilakukan terus menerus. Permasalahan dalam penyampaian informasi tentang HSE Induction yang belum memaksimalkan media yang menarik, interaktif dan media pembelajaran aplikatif dalam penyampaian HSE Induction. Solusi dari masalah ini dapat diselesaikan dengan menggunakan media audio visual seperti motion graphic dengan menggunakan pengembangan produk multimedia Villamil-Molina dan juga analisis produk menggunakan metode EPIC Model. Hasil dari penelitian ini adalah video motion graphic HSE Induction, dan analisis menggunakan EPIC Model mendapatkan nilai 4,38 masuk pada kategori “Sangat Setuju” hal ini menunjukan HSE Induction sangat efektif sebagai media informasi untuk menyampaikan HSE Induction oleh perusahaan.
Klasterisasi Tren Tuberkulosis Global dengan Principal Component Analysis (PCA) dan K-Means Muhaa, Najibah Aisyah; Mulyono, Larasati Mya; Fadhilah, Muhammad Rizqi; Umaidah, Yuyun
Jurnal Pustaka Data (Pusat Akses Kajian Database, Analisa Teknologi, dan Arsitektur Komputer) Vol 5 No 1 (2025): Jurnal Pustaka Data (Pusat Akses Kajian Database, Analisa Teknologi, dan Arsitekt
Publisher : Pustaka Galeri Mandiri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Tuberkulosis (TB) masih menjadi masalah kesehatan global dengan lebih dari 10 juta kasus baru setiap tahun. Penelitian ini bertujuan mengidentifikasi pola epidemiologi TB secara global menggunakan algoritma Principal Component Analysis (PCA) dan K-Means dalam pendekatan Knowledge Discovery in Databases (KDD). PCA mereduksi 22 variabel menjadi dua komponen utama, sedangkan K-Means mengelompokkan data berdasarkan insidensi, mortalitas, dan faktor kesehatan lainnya. Hasil menunjukkan tiga klaster utama, salah satunya negara dengan beban TB tinggi namun keberhasilan pengobatan rendah (60,4%), dan lainnya dengan cakupan vaksinasi tinggi (78,1%) meski insidensi tinggi. Evaluasi dengan Silhouette Score menunjukkan nilai 0,0694. Temuan ini memberikan dasar bagi strategi pengendalian TB yang lebih terarah. Penelitian selanjutnya disarankan mempertimbangkan data sosio-ekonomi dan temporal untuk analisis yang lebih mendalam.
Evaluasi Teknik Elisitasi pada Software Requirement dalam Menentukan Efektivitas Kebutuhan Perangkat Lunak Dwi Permatasari, Aisyah; Rahmatina, Nida; Ainul Yaqin, Muhammad
Jurnal Pustaka Data (Pusat Akses Kajian Database, Analisa Teknologi, dan Arsitektur Komputer) Vol 5 No 1 (2025): Jurnal Pustaka Data (Pusat Akses Kajian Database, Analisa Teknologi, dan Arsitekt
Publisher : Pustaka Galeri Mandiri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55382/jurnalpustakadata.v5i1.993

Abstract

Proses elicitation kebutuhan perangkat lunak merupakan tahap krusial dalam pengembangan sistem Smart Campus, karena sangat memengaruhi kualitas dan relevansi sistem terhadap kebutuhan pengguna. Namun, pemilihan teknik elicitation yang kurang tepat seringkali menyebabkan kebutuhan yang dihasilkan tidak lengkap, tidak konsisten, atau sulit ditelusuri. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi dan membandingkan efektivitas dua teknik elicitation, yaitu wawancara dan Joint Requirements Planning (JRP), dalam menghasilkan software requirements yang berkualitas. Empat aspek utama yang dianalisis meliputi kelengkapan, kejelasan, keterlacakan (traceability), dan konsistensi. Metode yang digunakan adalah pendekatan campuran (mixed-method), dengan kombinasi analisis kualitatif dan kuantitatif, serta pemanfaatan algoritma Natural Language Processing (NLP) untuk mengukur keterlacakan dan keterbacaan dokumen. Hasil penelitian menunjukkan bahwa JRP lebih unggul dalam menghasilkan kebutuhan yang lebih lengkap, terstruktur, dan konsisten, dengan persentase total efektivitas sebesar 59,31%. Di sisi lain, wawancara memberikan kedalaman terhadap kebutuhan individu, namun hanya mencapai efektivitas sebesar 40,69%. Temuan ini merekomendasikan penggunaan teknik JRP sebagai pendekatan yang lebih efektif dalam merumuskan kebutuhan perangkat lunak, khususnya untuk sistem berskala besar dan multi-stakeholder seperti Smart Campus.
Analisis Deteksi Citra Mata Ikan Nila dengan Metode Convolutional Neural Network Arsitektur Alexnet Prasetyo, Angga; Masykur , Fauzan; Rahman Yusuf, Arief; Yuli Astuti , Arin; Sugianti, Sugianti; Yovi Litanianda; Ismail Abdurrozzaq
Jurnal Pustaka Data (Pusat Akses Kajian Database, Analisa Teknologi, dan Arsitektur Komputer) Vol 5 No 1 (2025): Jurnal Pustaka Data (Pusat Akses Kajian Database, Analisa Teknologi, dan Arsitekt
Publisher : Pustaka Galeri Mandiri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55382/jurnalpustakadata.v5i1.995

Abstract

Kualitas kesegaran ikan nila terletak pada proses pembekuan. ikan nila memiliki lapisan sisik yang tebal di seluruh permukaan tubuhnya, yang dapat menghambat proses pembekuan secara merata. Ketidakteraturan dalam proses ini berpotensi menurunkan kualitas dan kesegaran ikan selama penyimpanan. Kondisi ini merugikan dan menyulitkan konsumen dalam menilai tingkat kesegaran ikan hanya melalui pengamatan penglihatan secara manual, seperti memeriksa kondisi mata ikan. Oleh karena itu, tujuan utama riset yaitu, membangun sistem deteksi citra mata ikan dengan metode penilaian kesegaran yang cepat, akurat, dan objektif untuk membantu konsumen menjadikanya opsi utama yang harus dilakukan. Model CNN memiliki keunggulan dalam akurasi serta klasifikasi citra, selain itu model CNN dapat ditingkatkan melalui penambahan arsitektur salah satunya arsitektur alexnet. Proses tahapan metodologi klasifikasi dataset yaitu diperoleh dari kaggle berdasarkan citra mata ikan Nila dengan membaginya ke dalam dua kelas, yaitu kelas 'mata ikan nila segar' dan kelas 'mata ikan nila kurang segar' dan preprocessing menghasilkan modeling cnn untuk deteksi citra mata ikan. Hasil analisis diperoleh Gambar ikan nila digunakan sebagai data uji dan diberikan sebagai input ke dalam model yang telah dilatih dengan hanya memerlukan waktu sekitar 68 milidetik per langkah (68 ms/step). Berdasarkan analisis terhadap pola visual, seperti warna mata, tekstur kulit, serta ciri fisik lainnya, model mengkategorikan ikan tersebut dikondisi tidak segar. Untuk kelanjutan riset perlu dilakukan keseimbangan dataset citra dengan menggunakan Bayesian hyperparameter.
Evaluasi Kinerja Sistem Basis Data Relasional pada Aplikasi E-Commerce Menggunakan Algoritma Indexing Panggabean, Supriadi; Siti Nur Azizah, Euis
Jurnal Pustaka Data (Pusat Akses Kajian Database, Analisa Teknologi, dan Arsitektur Komputer) Vol 5 No 1 (2025): Jurnal Pustaka Data (Pusat Akses Kajian Database, Analisa Teknologi, dan Arsitekt
Publisher : Pustaka Galeri Mandiri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55382/jurnalpustakadata.v5i1.998

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi kinerja sistem basis data relasional pada aplikasi e-commerce dengan menggunakan algoritma indexing untuk meningkatkan efisiensi pencarian data. Dalam aplikasi e-commerce, volume data yang besar dan kompleksitas query dapat mempengaruhi kinerja sistem basis data. Oleh karena itu, penerapan teknik indexing pada kolom-kolom tertentu dalam database, seperti product_id, customer_id, dan transaction_date, diharapkan dapat mempercepat waktu eksekusi query dan mengoptimalkan penggunaan sumber daya. Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif eksperimental dengan dataset e-commerce yang mencakup transaksi, produk, dan informasi pelanggan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan indexing secara signifikan mengurangi waktu eksekusi query dan menurunkan penggunaan CPU serta memori selama eksekusi query dibandingkan dengan kondisi tanpa indexing. Meskipun demikian, penerapan indexing juga mempengaruhi kinerja pada operasi penyisipan dan pembaruan data. Oleh karena itu, pemilihan kolom yang tepat untuk diindeks sangat penting untuk mencapai keseimbangan antara kinerja baca dan tulis dalam sistem basis data relasional pada aplikasi e-commerce. Penelitian ini memberikan wawasan tentang pengaruh teknik indexing terhadap kinerja sistem basis data dan dapat menjadi acuan bagi pengembang aplikasi e-commerce untuk meningkatkan efisiensi sistem basis data mereka.
Evaluasi Kemampuan ChatGPT dalam Mengonversi Kebutuhan Sistem Berbasis BPMN Menjadi Formula Linear Temporal Logic (LTL) Anjany, Fillah; Al Kaamil, Syifa Fikroh; Ainul Yaqin, Muhammad
Jurnal Pustaka Data (Pusat Akses Kajian Database, Analisa Teknologi, dan Arsitektur Komputer) Vol 5 No 1 (2025): Jurnal Pustaka Data (Pusat Akses Kajian Database, Analisa Teknologi, dan Arsitekt
Publisher : Pustaka Galeri Mandiri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55382/jurnalpustakadata.v5i1.1000

Abstract

Perumusan spesifikasi formal dalam pengembangan perangkat lunak berbasis model merupakan tantangan yang signifikan karena kompleksitas logika formal. Linear Temporal Logic (LTL) merupakan pendekatan yang umum digunakan untuk merepresentasikan perilaku sistem dalam domain waktu. Namun, proses transformasi kebutuhan berbasis teks (tekstual requirement) menjadi ekspresi LTL secara manual membutuhkan waktu dan keahlian khusus. Penelitian ini mengeksplorasi kemampuan Large Language Model (LLM), khususnya ChatGPT, dalam mengotomatisasi konversi tekstual requirement ke dalam LTL. Tiga skenario Business Process Model and Notation (BPMN)—Login System, Make Cash Inflow, dan Display Mandatory Savings—digunakan sebagai studi kasus. Hasil generasi LTL oleh LLM dibandingkan dengan hasil manual oleh pakar logika formal. Evaluasi dilakukan berdasarkan kesamaan semantik dan sintaksis, dengan skor rata-rata akurasi mencapai 91,6%. Studi ini menunjukkan bahwa LLM berpotensi mempercepat dan menyederhanakan proses penyusunan spesifikasi formal, dengan tetap mempertahankan akurasi yang tinggi.
Analisis Klaster Pasien Menggunakan K-Means untuk Mendukung Perawatan Medis Terpersonalisasi Oktafiandi, Hery; Winarnie, Winarnie; Nur, Wahid
Jurnal Pustaka Data (Pusat Akses Kajian Database, Analisa Teknologi, dan Arsitektur Komputer) Vol 5 No 1 (2025): Jurnal Pustaka Data (Pusat Akses Kajian Database, Analisa Teknologi, dan Arsitekt
Publisher : Pustaka Galeri Mandiri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55382/jurnalpustakadata.v5i1.1001

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk melakukan analisis klasterisasi pada dataset pasien menggunakan algoritma K-Means. Dataset yang digunakan berisi 6.000 baris data pasien dengan 16 fitur, meliputi usia, jenis kelamin, tekanan darah, kolesterol, dan status merokok. Untuk mencari jumlah klaster yang optimal, digunakan metode Elbow yang menunjukkan jumlah klaster yang paling tepat adalah 3. Setelah itu, algoritma K-Means diaplikasikan untuk mengklasifikasi data pasien berdasarkan kesamaan karakteristik kesehatan mereka. Hasil klasterisasi menunjukkan bahwa pasien dapat dibagi menjadi tiga kelompok utama: kelompok dengan tekanan darah dan kolesterol rendah, kelompok dengan kadar gula darah tinggi, dan kelompok dengan hipertensi dan obesitas. Hasil ini dapat digunakan untuk memberikan wawasan lebih lanjut dalam mengelompokkan pasien untuk perawatan yang lebih personal. Penelitian ini menunjukkan bagaimana teknik klasterisasi dapat digunakan untuk menganalisis data kesehatan dan membantu dalam pengambilan keputusan medis.
Analisis Sentimen Pengguna X terhadap Kebijakan PPN 12% Menggunakan Naive Bayes Panggabean, Alwi Andika; Kartikasari, Diah Putri; Aulia, Rafif Risdi; Tambak, Tiara Ayu Triarta; Nabila, Siti Fadiyah; Furqan, Mhd
Jurnal Pustaka Data (Pusat Akses Kajian Database, Analisa Teknologi, dan Arsitektur Komputer) Vol 5 No 1 (2025): Jurnal Pustaka Data (Pusat Akses Kajian Database, Analisa Teknologi, dan Arsitekt
Publisher : Pustaka Galeri Mandiri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55382/jurnalpustakadata.v5i1.1002

Abstract

Kebijakan kenaikan Pajak Pertambahan Nilai (PPN) dari 11% menjadi 12% yang direncanakan berlaku pada tahun 2025 telah menimbulkan berbagai reaksi publik, terutama di media sosial. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen pengguna media sosial X (sebelumnya Twitter) terhadap kebijakan tersebut menggunakan metode Naive Bayes yang diimplementasikan dalam bahasa pemrograman R. Data diperoleh dari tweet yang relevan dengan topik PPN 12%, kemudian diproses melalui tahapan pra-pemrosesan dan pelabelan manual. Hasil analisis menunjukkan bahwa sentimen negatif mendominasi dengan proporsi 39%, diikuti sentimen netral 32%, dan sentimen positif 29%. Evaluasi performa model Naive Bayes menunjukkan akurasi sebesar 50%, dengan ketepatan klasifikasi tertinggi pada kategori negatif. Analisis lebih lanjut terhadap istilah kunci dan topik diskusi mengungkapkan bahwa kekhawatiran terhadap beban ekonomi dan dampak terhadap UMKM menjadi sumber utama sentimen negatif, sementara sentimen positif dikaitkan dengan harapan terhadap perbaikan layanan publik dan pembangunan. Penelitian ini memberikan wawasan penting bagi pembuat kebijakan untuk memahami persepsi publik terhadap kebijakan fiskal secara lebih mendalam dan berbasis data.
Integrasi Augmented Reality dan Artificial Intelligence untuk Visualisasi Produk sebagai Strategi Inovatif Cahyaningrum, Yuniana
Jurnal Pustaka Data (Pusat Akses Kajian Database, Analisa Teknologi, dan Arsitektur Komputer) Vol 5 No 1 (2025): Jurnal Pustaka Data (Pusat Akses Kajian Database, Analisa Teknologi, dan Arsitekt
Publisher : Pustaka Galeri Mandiri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55382/jurnalpustakadata.v5i1.1004

Abstract

Pada era transformasi digital saat ini, integrasi teknologi canggih seperti Augmented Reality (AR) dan Artificial Intelligence (AI) telah menjadi strategi inovatif yang mampu meningkatkan daya saing bisnis, khususnya dalam visualisasi produk. Penelitian ini bertujuan untuk mengeksplorasi potensi integrasi AR dan AI dalam menciptakan pengalaman interaktif yang mempermudah konsumen memahami fitur, fungsi, dan nilai tambah suatu produk. Dengan memanfaatkan teknologi AR, pengguna dapat melihat representasi virtual produk secara real-time di lingkungan nyata mereka, sementara AI berperan dalam mempersonalisasi rekomendasi, menganalisis preferensi pengguna, serta meningkatkan interaksi melalui smart chatbot atau sistem pendukung keputusan. Hasil kajian menunjukkan bahwa kolaborasi AR dan AI tidak hanya memperkaya pengalaman pengguna (user experience), tetapi juga membuka peluang baru dalam pemasaran digital, desain produk, serta strategi penjualan yang lebih adaptif dan responsif terhadap kebutuhan pasar. Dengan demikian, integrasi kedua teknologi ini dapat menjadi salah satu kunci utama dalam menghadapi tantangan inovasi dan membangun keunggulan kompetitif di era industri 4.0.

Page 7 of 9 | Total Record : 88

 5   6   7   8   9 

Filter by Year

2021 2025


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 5 No 1 (2025): Jurnal Pustaka Data (Pusat Akses Kajian Database, Analisa Teknologi, dan Arsitekt Vol 4 No 2 (2024): Jurnal Pustaka Data (Pusat Akses Kajian Database, Analisa Teknologi, dan Arsitekt Vol 4 No 1 (2024): Jurnal Pustaka Data (Pusat Akses Kajian Database, Analisa Teknologi, dan Arsitekt Vol 3 No 2 (2023): Jurnal Pustaka Data (Pusat Akses Kajian Database, Analisa Teknologi, dan Arsitekt Vol 3 No 1 (2023): Jurnal Pustaka Data (Pusat Akses Kajian Database, Analisa Teknologi, dan Arsitekt Vol 2 No 2 (2022): Jurnal Pustaka Data (Pusat Akses Kajian Database, Analisa Teknologi, dan Arsitekt Vol 2 No 1 (2022): Jurnal Pustaka Data (Pusat Akses Kajian Database, Analisa Teknologi, dan Arsitekt Vol 1 No 1 (2021): Jurnal Pustaka Data (Pusat Akses Kajian Database, Analisa Teknologi, dan Arsitekt