cover
Contact Name
Martini Dwi Endah Susanti
Contact Email
jinacs@unesa.ac.id
Phone
-
Journal Mail Official
jinacs@unesa.ac.id
Editorial Address
Gedung A10 Teknik Informatika, Kampus Unesa Ketintang Surabaya, Jawa Timur 60231
Location
Kota surabaya,
Jawa timur
INDONESIA
Journal of Informatics and Computer Science (JINACS)
ISSN : -     EISSN : 26862220     DOI : https://doi.org/10.26740/jinacs.v3n02
Core Subject : Science,
JINACS (Journal of Informatics and Computer Science) diterbitkan oleh Program Studi S1 Teknik Informatika Universitas Negeri Surabaya dalam empat kali setahun dengan No ISSN Online : 2686-2220 JINACS merupakan jurnal ilmiah dalam bidang Teknik Informatika dan Computer Science. Jurnal ini mencakup bidang ilmu Rekayasa Perangkat Lunak, Jaringan dan Arsitektur Komputer, Komputasi Bergerak, Sistem Temu Kembali Informasi, Kecerdasan Buatan, Pengolahan Citra Digital, Data Mining dll. JINACS terbit 4 (empat) nomor dalam setahun, yaitu bulan September, Desember, Maret dan Juni. Artikel yang telah dinyatakan diterima akan diterbitkan dalam nomor In-Press sebelum nomor regular terbit.
Articles 439 Documents
Pengaruh Penggunaan Antena Grid Terhadap Kekuatan Sinyal dan Throughput Serta Jangkauan Pada RT/RW Net di Ponpes Kanzul Ulum Aldi Bariqi; Agus Prihanto
Journal of Informatics and Computer Science (JINACS) Vol 3 No 03 (2022)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (280.223 KB) | DOI: 10.26740/jinacs.v3n03.p343-350

Abstract

Abstrak — Penggunaan internet pada saat ini sangatlah besar dan sudah menjadi kebutuhan pokok oleh semua kalangan masyarakat. Internet juga bisa dijadikan sebagai suatu sarana untuk memudahkan pekerjaan masyarakat seperti proses belajar mengajar, rapat secara online dan lain sebagainya. Maka dari itu dibutuhkan sebuah koneksi internet yang kuat supaya masyarakat pengguna internet tersebut merasa nyaman dalam melakukan pekerjaan mereka. Ponpes Kanzul Ulum merupakan yayasan yang berisi beragam siswa-siswi mulai dari TK sampai dengan SMP. Siswa-siswi tersebut membutuhkan akses ke internet yang stabil namun beberapa ISP yang menawarkan fasilitas Wi-Fi tidak bisa menjangkau yayasan tersebut. Pada penelitian ini peneliti akan membuat sebuah jaringan internet untuk yayasan tersebut. Peneliti menggunakan jaringan RT/RW Net sebagai sumber internet dengan memasangkan antena Grid sebagai penguat sinyal supaya sumber internet tersebut tersampaikan secara maksimal. Dari hasil pengukuran ke-empat parameter QoS dan kekuatan sinyal pada jarak 100 meter, 200 meter dan 300 meter didapatkan nilai rata-rata throughput 721.092 Kb/s untuk jaringan tanpa menggunakan antena dan 1,168,197 Kb/s untuk jaringan menggunakan antena. Rata-rata delay 7.87 ms untuk jaringan tanpa menggunakan antena dan 6.99 ms untuk jaringan menggunakan antena. Rata-rata jitter 9.60 ms untuk jaringan menggunakan antena dan 6.99 ms untuk jaringan tanpa menggunakan antena. Rata-rata packet loss 0% untuk jaringan tanpa menggunakan antena dan 0.0056% untuk jaringan menggunakan antena. Rata-rata kekuatan sinyal -60 dBm untuk jaringan tanpa menggunakan antena dan -50 dBm jaringan menggunakan antena. Sehingga dapat dikatakan bahwa kualitas layanan jaringan internet menggunakan antena grid memiliki kualitas jaringan lebih bagus berdasarkan perbandingan total nilai rata-rata.
Identifikasi Citra Daun Tanaman Herbal Menggunakan Metode Convolutional Neural Network (CNN) Rosida Pujiati; Naim Rochmawati
Journal of Informatics and Computer Science (JINACS) Vol 3 No 03 (2022)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (497.664 KB) | DOI: 10.26740/jinacs.v3n03.p351-357

Abstract

Sebagian masyarakat Indonesia memanfaatkan sumber bahan obat tradisional dan obat alam secara turun-temurun. Sumber bahan obat tradisional dan obat alam tersebut didapatkan dari tanaman herbal. Tanaman herbal diketahui memiliki senyawa tertentu sehingga dapat berkhasiat bagi kesehatan. Banyak spesies tanaman herbal memiliki kemiripan yang tinggi sehingga sulit untuk membedakannya. Dengan begitu, sistem pengenalan tanaman otomatis akan bermanfaat untuk membantu masyarakat dalam mengidentifikasi tanaman herbal. Sistem identifikasi pada penelitian ini menggunakan metode Convolutional Neural Network. Metode CNN merupakan suatu metode Deep Learning yang dapat digunakan untuk mengidentifikasi serta mengklasifikasikan sebuah objek pada citra digital. Penelitian ini menggunakan 33 kelas tumbuhan herbal. Dataset yang digunakan yaitu 21.450 citra tumbuhan herbal, dimana dataset tersebut dibagi menjadi 16.500 training, 3.300 validasi, dan 1.650 testing. Pada proses training dan validasi dilakukan sebanyak 150 epoch, yang mendapatkan akurasi tertinggi sebesar 94% dengan loss terendah 0,28. Untuk nilai akurasi pada proses testing sebesar 84%, dengan mengidentifikasi 1.382 citra daun tanaman herbal secara benar dari total 1.650 citra yang ada.
Analisis Quality Of Service (QoS) Pada Routing Protocol Routing OSPF (Open Short Path First) Kevin Kurniawan; Agus Prihanto
Journal of Informatics and Computer Science (JINACS) Vol 3 No 03 (2022)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (320.898 KB) | DOI: 10.26740/jinacs.v3n03.p358-365

Abstract

Pada saat ini kemajuan perkembangan jaringan komputer dan teknologi informasi sangatlah pesat, karena bertambah tingginya kebutuhan dalam mencari informasi. Jaringan komputer merupakan teknologi penggabungan antara beberapa komputer dengan jalur komunikasi seperti internet. Internet adalah sebuah Autonomous System yang saling terhubung untuk melakukan pengiriman paket data dimana diperlukan protokol routing tertentu. Terdapat 2 jenis routing yaitu routing statis dan routing dinamis,. Open Short Path First (OSPF) merupakan salah satu macam routing dinamis. Routing OSPF dapat membuat jaringan yang telah terhubung tidak mengalami terjadinya looping, karena jalur utama dan terbaik telah dipilih dan jalur yang lainnya dicadangkan. Maka jika jalur yang utama bermasalah, maka jalur cadangan akan mengambil alih fungsi tersebut. Penelitian ini dilakukan agar dapat mengetahui protokol routing mana yang memiliki kinerja terbaik. Analisis yang dilakukan adalah membandingkan performansi antara Routing Statis dengan Routing Dinamis OSPF. Penelitian dibangun pada software GNS3 dan dilakukan 5 kali pengukuran dengan paramater Quality Of Service (QoS) yaitu throughput, delay dan jitter menggunakan Wireshark Network Analizer Tools serta mengukur Waktu Konvergensi pada Routing OSPF. Hasil pengujian simulasi yang didapat menunjukkan bahwa routing protocol OSPF lebih baik dengan pengukuran delay saat kondisi normal dan saat terjadi pemutusan jalur juga lebih optimal untuk hasil parameter throughput, delay dan jitter dibandingkan dengan routing statis. Sedangkan hasil pengujian Waktu Konvergensi menunjukkan bahwa routing OSPF memiliki nilai 2,4 ms dan 1,2 dengan menggunakan 5 router dan pada 3 router memiliki nilai 0,45. Dengan demikian semakin kecil jumlah node, maka jaringan OSPF semakin cepat waktu konvergensi yang diperlukan. Kata Kunci— OSPF, GSN3, Wireshark, QoS, Konvergensi
Penerapan Fuzzy C-Means Untuk Manajemen Aplikasi Penyewaan Seni Reog Berbasis Android Intan Novita Sari Noer Qholby Maulidiyah; I Kadek Dwi Nuryana
Journal of Informatics and Computer Science (JINACS) Vol 3 No 03 (2022)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (488.437 KB) | DOI: 10.26740/jinacs.v3n03.p366-375

Abstract

Pandemi telah mempengaruhi semua aspek kehidupan salah satunya adalah aspek ekonomi. Pemerintah sedang mengupayakan bagaimana mengembalikan ekonomi Indonesia ditengah pandemi. Merupakan bidang yang terdampak adalah industri seni pertunjukan seperti Seni Pertunjukan Reog Ponorogo. Reog adalah merupakan seni pertunjukan diarena terbuka yang mengandung unsur magis. Kesenian reog terdampak cukup parah dikarenakan seniman kehilangan panggungnya dan kehilangan sumber mata pencaharian. Selain seniman reog, para penggemar yang ingin menggelar pementasan sulit mencari sanggar yang siap untuk disewa dan mengetahui tarif sewa dalam pagelaran seni reog. Dalam hal ini, peneliti melakukan pengelompokkan tarif pementasan seni reog dengan algoritma Fuzzy C-Means pada aplikasi pemesanan reog berbasis android. Hasil akhir yang akan didapat peneliti adalah Aplikasi penyewaan seni reog berbasis android. Dengan aplikasi mobile bisa mempermudah untuk pemesanan seni pementasan reog. Selain itu juga bisa membantu penyewa memilih kelompok harga sesuai keinginan mereka.
Implementasi Rancang Bangun Manajemen Aset Berbasis Website di PT Petrokimia Gresik Danang Ardiyanto; IGL Putra Eka Prismana
Journal of Informatics and Computer Science (JINACS) Vol 3 No 03 (2022)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1209.856 KB) | DOI: 10.26740/jinacs.v3n03.p376-383

Abstract

Setiap perusahaan memiliki permasalahan dalam pengelolaan barang seperti seringnya barang hilang setelah dipinjam membuat perusahaan PT Petrokimia Gresik menambah biaya untuk pengadaan penggantian barang. Upaya yang dilakukan untuk meminimalisir terjadinya permasalahan tersebut maka sangat diperlukan untuk membuat catatan peminjaman barang berbasis web. Tujuan penelitian ini untuk mengembangkan manajemen aset berbasis website, penelitian ini juga melihat efektifitas website pengelolaan barang di PT Petrokimia Gresik. Metodologi penelitian ini menggunakan R&D (Research and Development) dengan metode agile berjenis xtreme progaming dengan menggunakan framework laravel. Teknik pengumpulan data menggunakan survey. Teknik pengambilan sampel menggunakan probability sampling dengan sample purposive sampling dengan pemberian skor menggunakan skala likert. Hasil uji validitas dari para ahli menunjukkan nilai rata-rata sebesar 87% dengan kategori sangat baik, maka sebagaimana dasar pengambilan keputusan dalam uji reliabilitas bahwa semua item variabel adalah konsisten atau reliabel. Hasil uji Product Moment pada semua item pernyataan memiliki besaran nilai pada r hitung> r tabel dan nilai sign. > 0,05 maka semua item dapat dinyatakan valid sehingga website layak digunakan. Kesimpulannya bahwa manajemen aset berbasis website ini memiliki efektifitas dalam pengelolaan barang di PT Petrokimia Gresik. Kata Kunci - manajemen asset, website, PT Petrokimia Gresik, Agile, XP
Perbandingan Akurasi Metode Lexicon Based Dan Naive Bayes Classifier Pada Analisis Sentimen Pendapat Masyarakat Terhadap Aplikasi Investasi Pada Media Twitter Fitrah Amaliah; I Kadek Dwi Nuryana
Journal of Informatics and Computer Science (JINACS) Vol 3 No 03 (2022)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (911.634 KB) | DOI: 10.26740/jinacs.v3n03.p384-393

Abstract

Investasi pada era globalisasi ini menjadi kegiatan yang penting dalam perekonomian dan bisnis. Sudah banyak masyarakat yang memilih untuk menempatkan dana yang mereka miliki dalam bentuk investasi. Dengan adanya perkembangan teknologi para developer membuat aplikasi investasi untuk memudahkan proses investasi. Dengan adanya aplikasi investasi, terdapat juga kelebihan dan kekurangan dari aplikasi yang ada, mulai dari aplikasi investasi bodong hingga aplikasi investasi yang terpercaya. Analisis sentimen pada Twitter dilakukan agar mengetahui aplikasi investasi yang harus dihindari dan dapat dipercaya. Metode lexicon based dan naive bayes classifier dipilih agar dapat mengklasifikasikan antara tweets yang bersentimen positif, netral, dan negatif agar memudahkan masyarakat dalam menentukan pilihan beserta mengetahui tingkat akurasi antara kedua metode. Dari hasil kedua metode telah didapatkan bahwa sentimen positif memiliki persentase tertinggi terhadap aplikasi investasi. Sedangkan perbandingan akurasi dari kedua metode menghasilkan 67% untuk metode lexicon based dan 78% untuk metode naive bayes classifier. Dari hasil tersebut dapat menunjukkan bahwa data yang telah dianalisis tentang aplikasi investasi memiliki nilai positif dan hasil akurasi dari metode naive bayes classifier memiliki nilai yang lebih tinggi dari pada metode lexicon based.
Sistem Klasifikasi Limbah Menggunakan Metode Convolutional Neural Network (CNN) Pada Webservice Berbasis Framework Flask Parole Nimadinaga Dacipta; Ricky Eka Putra
Journal of Informatics and Computer Science (JINACS) Vol 3 No 04 (2022)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (924.348 KB) | DOI: 10.26740/jinacs.v3n04.p394-402

Abstract

Abstrak— Di berbagai negara sampah merupakan permasalahan yang dihadapi sehari-hari seluruh aktivitas tidak bisa terhindar dari kata sampah. banyak sekali jenis–jenis sampah di lingkungan kita, dan kebanyakan masyarakat Indonesia masih belum bisa membedakan jenis sampah apa yang setiap hari mereka buang sehingga banyak sekali sampah yang tidak diklasifikasikan. Yang menyebabkan proses klasifikasi limbah pada pabrik daur ulang sangat susah untuk dilakukan. Maka dari itu bagaimana jika limbah yang ada diklasifikasikan menjadi 9 macam dan setiap masyarakat dapat membuang limbah sampah mereka sesuai dengan 9 macam class yang telah dibedakan yaitu battery, pakaian, e-limbah, kaca, bola lampu, metal, organic, kertas, plastic. sehingga mempermudah pabrik daur ulang dalam proses klasifikasi sampah. Oleh karena itu Sistem Klasifikasi Limbah Pada Web Service Berbasis Framework Flask akan sangat membantu masyarakat dalam mengklasifikasikan limbah sampah yang dihasilkan. Sistem klasifikasi limbah pada aplikasi berbasis web ini menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN). Metode CNN merupakan suatu metode deep learning yang dapat mengidentifikasi dan mengklasifikasi sebuah object pada citra digital. Penelitian ini menggunakan arsitektur VGGNet. VGGNet merupakan arsitektur dari Convolutional Neural Network. Penelitian ini menggunakan 9 class limbah sampah. Dataset yang digunakan yaitu 8371 citra limbah sampah. Dimana dataset tersebut digunakan untuk melakukan training data yang telah dibagi menjadi 1.122 citra battery, 729 pakaian, 624 e-limbah, 773 kaca, 651 bola lampu, 1092 metal, 671 organic, 1468 kertas dan 1241 plastic. Pada proses training dilakukan sebanyak 28 epoch, yang mendapatkan akurasi tertinggi 69,77% dengan loss terendah 0,34. Untuk data testing didapatkan hasil 64,45% accuracy.
Implementasi WhatsApp Gateway pada Apikasi Manajemen Keuangan Pondok Pesantren Tanwirul Qulub Lamongan Azzukhrufi Jannatul Azizah; I Gusti Lanang Putra Eka Prismana
Journal of Informatics and Computer Science (JINACS) Vol 3 No 04 (2022)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (894.354 KB) | DOI: 10.26740/jinacs.v3n04.p403-410

Abstract

Manjemen keuangan merupakan salah satu hal substansi yang berperan penting dalam proses penyelenggaraan pembelajaran di pondok pesantren, termasuk pondok pesantren Tanwirul Qulub Lamongan. Namun, dengan sistem manajemen keuangan yang masih dilakukan secara konvesional menyebabkan permasalahan pada pengelolaan keuangan yaitu pembayaran iuran santri yang tidak disiplin, sehingga perencanaan keuangan untuk kebutuhan menjadi terhambat. Aplikasi manajemen keuangan berbasis website dengan fitur notification reminder menggunakan WhatsApp gateway menjadi solusi untuk membantu bendahara pondok pesantren dalam mengelola keuangan. Aplikasi manajemen keuangan berbasis website pondok pesantren Tanwirul Qulub ini dibangun menggunakan metode Rapid Application Development (RAD), sedangkan proses pengiriman pesan tagihan dengan WhatsApp gateway menggunakan metode broadcast. API WhatsApp Node.js dibangun dengan menggunakan module whatsapp-web.js yang mana di dalamnya terdapat library Puppeteer. Selain itu, juga membutuhkan library socket.io, express-validator, express-upload, axios, qrcode dan http pada proses pembuatannya. Dengan fitur notification reminder menggunakan WhatsApp gateway ini bendahara pondok pesantren dapat mengirimkan pesan tagihan pembayaran santri kepada wali santri melalui WhatsApp. Kata Kunci— Aplikasi Manajemen Keuangan, WhatsApp Gateway, Notification Reminder.
Implementasi K-Nearest Neighbor dengan Pemilihan Fitur pada Aplikasi Prediksi Kelayakan Pengajuan Pinjaman Fani Fadillah Hermawan; Yuni Yamasari
Journal of Informatics and Computer Science (JINACS) Vol 3 No 04 (2022)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (439.359 KB) | DOI: 10.26740/jinacs.v3n04.p411-424

Abstract

Dalam kehidupan manusia tidak lepas dari yang dinamakan pemenuhan kebutuhan sehari-hari. Baik itu kebutuhan primer ataupun sekunder. Dalam pemenuhan kebutuhan tersebut pasti dibutuhkan dengan alat transaksi yang disebut dengan uang. Uang dapat didapatkan oleh manusia dari berbagai macam cara, mulai dari bekerja sebagai pencaharian utama atau primer hingga melakukan peminjaman uang sebagai pendapatan penunjang seorang manusia selain bekerja. Pada umumnya proses seleksi pemberian pinjaman, pihak kreditur akan melakukan proses seleksi dengan metode analisis kredit atau bisa disebut dengan prinsip 5C. Namun seiring dengan majunya komputerisasi proses tersebut bisa diprediksi dengan menggunakan salah satu metode dalam data mining. Metode tersebut adalah K-Nearest Neighbor dengan seleksi fitur menggunakan korelasi Pearson. Fitur dengan peringkat tiga teratas dengan hasil korelasi paling tinggi yang akan digunakan untuk proses prediksi. Penelitian ini bertujuan untuk membantu kreditur dalam memprediksi kelayakan pengajuan pinjaman seorang debitur. Selama uji coba dengan memakai fitur yang telah terseleksi dan nilai K sebesar 3. Pencatatan dilakukan saat hasil kinerja terendah hingga tertinggi algoritma K-NN. Kinerja terendah terjadi pada saat rasio perbandingan 5% data uji dan 95% data latih. Hal tersebut diindikasikan dengan hasil pengukuran MAE sebesar 0,26315789, Precission sebesar 76,92 , Recall sebesar 83,3 dan Accuracy sebesar 73,68%. Kemudian kinerja tertinggi terjadi pada saat rasio perbandingan 20% data uji dan 80% data latih. Hal tersebut diindikasikan dengan hasil pengukuran MAE sebesar 0, Precission sebesar 100 , Recall sebesar 100 dan Accuracy sebesar 100%.
Pengamanan Mnemonic Phrase Menggunakan Modified Advanced Encryption Standart M. Adharis Adlani; Ricky Eka Putra
Journal of Informatics and Computer Science (JINACS) Vol 3 No 04 (2022)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (2066.775 KB) | DOI: 10.26740/jinacs.v3n04.p425-434

Abstract

Abstract - Security is an action to prevent the occurrence of dangers, threats, and attacks, especially the security of cryptocurrency storage assets on the smartphone crypto mobile wallet application. Security is important to protect wallet data from asset theft attacks. The results of the observations made by many users store their wallet recovery words (mnemonic phrases) on cloud services such as Google Drive and One Drive, this is very vulnerable to data hacking if the account has been compromised then hackers take valuable data for their own benefit. Computer scientists created a cryptographic security algorithm to steal data from theft. The AES (Advanced Encryption Standard) algorithm is a symmetric block cipher cryptography algorithm where to obtain data that has been encrypted using a secret key or passkey user must enter the same key when encoding data (encryption). AES is divided into three based on key length, namely AES-128 has a key length of 128 bits, AES-192 has a key length of 192 bits, and AES-256 has a key length of 256 bits. The system that will be made in this research is to modify the rotation of the standard AES algorithm which has 10 rounds to 16 rounds. Modifications made by increasing the number of algorithm cycles make the system more secure and stronger from attacks and require longer computational time for hackers to crack encryption. The tests carried out are comparing the results of ciphertext, time and avalanche effects. The test results show differences in ciphertext output in the same file after encryption, then the time required for the modified AES algorithm in the encryption and decryption process is longer than the AES standard. While the test results on the avalanche effect showed a slight change that occurred in the standard AES by 48.6% and then in the modified AES by 55.6%. An avalanche effect has good results if there is a slight change of 45-60% (half or more). The more bits that change the more difficult the cryptographic algorithm to crack.