cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Sri Ngudi Wahyuni
Contact Email
ijcsr@subset.id
Phone
+6282138594141
Journal Mail Official
ijcsr@subset.id
Editorial Address
Jl. Gatotkaca, Janti Buana Asri 4 Nomor B7, Jurugentong, Banguntapan, Bantul, Yogyakarta, Indonesia
Location
Kab. bantul,
Daerah istimewa yogyakarta
INDONESIA
The Indonesian Journal of Computer Science Research
Published by Hemispheres Press
ISSN : -     EISSN : 29639174     DOI : https://doi.org/10.59095/ijcsr
Core Subject : Science,
Computer Science & IT
The Indonesian Journal of Computer Science Research (IJCSR) adalah jurnal yang memuat naskah ilmiah dari peneliti, akademisi, maupun praktisi, berupa hasil penelitian, tinjauan pustaka ( literature review ) dan/atau bentuk karya tulis ilmiah lainnya, yang khusus mengkaji bidang Ilmu Komputer antara lain sebagai berikut : Computational and algorithm Numerical Methods and Algorithms Autonomic Computing Big Data Computer and Network Architecture Cloud Computing Cluster Computing Workflow Design and Practice Data Mining Artificial Intelligence Web-Based Computing Scientific Visualization Computer Graphics Pattern Recognition Virtual Reality Augmented Reality Geometric Modeling Industry 4.0 Bioinformatics Digital Forensic
Arjuna Subject : Ilmu Komputer (semua kategori) - Ilmu Komputer (Lain-Lain)
Articles 53 Documents
 1   2   3   4   5 
PERANCANGAN SISTEM INFORMASI MANAJEMEN PERUSAHAAN “GEN-Z” MENGGUNAKAN METODE AGILE BERBASIS WEBSITE Ega Bagus Purnama; Germecca Germecca; Niza Aidha Wardhani; Nurul Azizah
The Indonesian Journal of Computer Science Research Vol. 2 No. 2 (2023): July
Publisher : Hemispheres Press

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59095/ijcsr.v2i2.66

Abstract

The development of information technology has had a significant impact on modern companies, affecting the way companies manage information and carry out their operations. In the digital era dominated by generation Z, it is important for companies to adopt an effective and efficient management information system to support their business activities.The purpose of this research is to design a website-based management information system for "Gen-Z" companies using Agile methods. The Agile method was chosen for its flexibility and ability to handle rapidly changing needs in a dynamic business environment.This research will involve the stages of needs analysis, system design, development, implementation, and evaluation. The needs analysis will involve a case study and interviews with stakeholders in the "Gen-Z" company to understand specific business requirements. System design will encompass user interface design, database structure, and system architecture. System development will be carried out iteratively using an Agile approach. The development team will work in short sprints, focusing on developing the most important features that provide direct business value. The system will be implemented as a website accessible to internal users of the "Gen-Z" company through a web browser. System evaluation will involve end-user involvement to assess the effectiveness, usability, and performance of the system. In this phase, user feedback will be collected, and necessary system improvements will be implemented. It is expected that the design of the website-based management information system using the Agile method will provide the "Gen-Z" company with a competitive advantage by improving operational efficiency, information accessibility, and responsiveness to market changes. Additionally, this research can also provide insights and recommendations for other companies looking to adopt Agile methods in developing their management information systems.
SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN PEMILIHAN SMARTPHONE BERBASIS WEBSITE DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGTHING Andika Fakhrizal; Sri Ngudi Wahyuni; Rosyidah Jayanti Vijaya
The Indonesian Journal of Computer Science Research Vol. 2 No. 2 (2023): July
Publisher : Hemispheres Press

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59095/ijcsr.v2i2.75

Abstract

Along with the development of smartphones in Indonesia, people in various circles are very dependent on the use of smartphones. Especially with the current pandemic making people depend on the use of smartphones. With the various brands, types, and specifications of smartphones, people are confused about which smartphones to choose according to their respective needs. From these problems, a website-based decision support system is needed to help and facilitate people in choosing the right smartphone model according to the criteria. The criteria that will be included in this system are price, brand, RAM, storage, camera, battery screen, and features. The purpose of this thesis is to build a system that can help people find smartphones that match the required criteria. This system uses the Simple Additive Weighting (SAW) method which is used to normalize the weights of the inputted criteria and to determine the highest smartphone value as a recommendation option. The results of this study are the creation of a smartphone selection decision support system with the website-based Simple Additive Weighting method that can provide recommendations for smartphone types according to their respective needs.
PENDEKATAN DEEP LEARNING MENGGUNAKAN METODE LSTM UNTUK PREDIKSI HARGA BITCOIN Hastari Utama
The Indonesian Journal of Computer Science Research Vol. 2 No. 2 (2023): July
Publisher : Hemispheres Press

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59095/ijcsr.v2i2.77

Abstract

Bitcoin price prediction involves analyzing a variety of factors, including market sentiment, trading volume, economic news, technological developments, and other factors that affect supply and demand. Both technical and fundamental analysis methods can be used to try to predict Bitcoin price movements. In this Bitcoin price prediction using a Deep Learning approach with the chosen method is LSTM. The LSTM (Long Short-Term Memory) method is a popular type of Recurrent Neural Network (RNN) model for predicting the price of Bitcoin and other financial assets. LSTM can solve the problem of price movements that have long-term dependencies, which traditional RNN models cannot handle well. LSTMs have the ability to "remember" information from longer periods of time, thereby recognizing complex patterns and trends in historical data. In this study the prediction period used a dataset from March 1 2016 to November 24 2018. This study used an epoch parameter of 10 with a learning rate of 0.001. In addition, the batch size parameter used is 25 with layers only. The evaluation results of this study resulted in an RMSE of 77.74 and an MAE of 278.33. This shows that the RMSE value is small because the Bitcoin price range is too far.
Audit Sistem Informasi Aplikasi Presensi Pada PT. Z Menggunakan Framework Cobit 5.0 Marup, Akmal; Utamajaya, Joy Nashar
The Indonesian Journal of Computer Science Research Vol. 4 No. 1 (2025): Januari
Publisher : Hemispheres Press

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59095/ijcsr.v4i1.174

Abstract

Kemajuan teknologi informasi dalam era globalisasi telah menjadi peran pendukung dalam keberlanjutan dunia bisnis. Salah satu aspek pentingnya adalah penerapan sistem informasi terkait absensi dalam manajemen sumber daya manusia di suatu perusahaan. Absensi merupakan representasi kehadiran di mana tidak hanya mencerminkan partisipasi individu tetapi juga menjadi indikator kualitas dan kuantitas hasil kerja. Penelitian ini melibatkan PT. Z yang telah mengadopsi sistem informasi absensi untuk meningkatkan efisiensi dan mengurangi ketergantungan pada prosedur berbasi kertas. Dalam penelitian ini, telah dievaluasi tata kelola informasi dengan menggunakan framework COBIT 5.0, untuk memastikan bahwa penerapan sistem informasi absensi berlangsung secara transparan dan sesuai dengan standar keamanan dan pengelolaan informasi yang ditetapkan. Pada penelitian ini diperoleh analisis hasil maturity level pada domain MEA.01, DSS.01, dan DSS.02, yakni 3,25; 3,083; dan 2,77 dengan gap dengan pembulatan 1 poin dari target level 4. Semua domain menunjukkan tingkat maturity model maturity model yang serupa yaitu Established Process atau proses tetap. Meskipun mencapai tingkat kinerja yang memadai, rekomendasi yang dihasilkan menekankan perlunya memperkuat pengawasan pada proses absensi untuk meningkatkan kinerja yang sudah baik.
Artefak Sejati (Sistem Informasi Penjaminan Mutu Internal) Dengan Framework Codeigniter Siswanto, Joko; Humami, Faris; Tohom, Frans; Tsani, Mokhammad Rifqi
The Indonesian Journal of Computer Science Research Vol. 4 No. 1 (2025): Januari
Publisher : Hemispheres Press

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59095/ijcsr.v4i1.191

Abstract

SPMI perguruan tinggi menghadapi sejumlah tantangan yang perlu diatasi untuk memastikan efektivitasnya. Perguruan tinggi perlu melakukan upaya yang berkelanjutan untuk membangun budaya yang mendukung inisiatif penjaminan mutu. Berbagai tantangan dan permasalahan SPMI terjadi pada Politeknik Keselamatan Transportasi Jalan(PKTJ). Artefak SEJATI (Sistem Informasi Penjaminan Mutu Internal) dengan mekanisme PPEPP menggunakan Framework CodeIgniter yang dikembangkan dengan Design Science Research Methodology(DSRM) menjadi solusi yang ditawarkan untuk menyelesaikan tantangan dan permasalahan yang dihadapi. Kesadaran permasalahan terhadap sistem manual, anjuran berupa desain artefak(mockup dan UML), pengembangan dengan Framework CodeIgniter dengan hasil aplikasi SEJATI berbasis website, evaluasi dengan kategori Baik, simpulannya artefak berorientasi solusi praktis, kontribusinya mendukung manajemen mutu pendidikan tinggi. Artefak menjadi model penerapan teknologi perangkat lunak(kolaborasi UML dan CodeIgniter) pada mutu pendidikan dengan pendekatan berbasis masalah, pengembangan terstruktur, dan evaluasi responsif. Sistem yang dihasilkan menjadi solusi nyata mempermudah manajemen mutu di PKTJ
Perancangan UI/UX Pada Aplikasi Peduli Alam Berbasis Aplikasi Mobile Menggunakan UCD Gavinda, Gigih Raka; Utama, Hastari; Masruro, Ahlihi
The Indonesian Journal of Computer Science Research Vol. 4 No. 1 (2025): Januari
Publisher : Hemispheres Press

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59095/ijcsr.v4i1.192

Abstract

Permasalahan pembuangan sampah sembarangan masih sering terjadi di berbagai daerah, seperti di pinggir jalan dan sungai, yang menimbulkan bau tidak sedap, merusak pemandangan, serta mengganggu kenyamanan masyarakat. Fenomena ini menunjukkan rendahnya kesadaran masyarakat dalam menjaga kebersihan lingkungan. Untuk mengatasi masalah tersebut, diperlukan solusi inovatif yang dapat memudahkan masyarakat dan petugas kebersihan dalam mengelola sampah. Penelitian ini bertujuan merancang antarmuka aplikasi Peduli Alam berbasis mobile dengan menerapkan metode User-Centered Design (UCD) yang berfokus pada kebutuhan pengguna. Aplikasi ini dirancang dengan tiga fitur utama, yaitu Lokasi Sampah, Laporan Pekerjaan, dan Tip untuk Petugas Kebersihan, yang diharapkan dapat memudahkan masyarakat dalam melaporkan lokasi sampah serta membantu petugas kebersihan dalam menangani masalah sampah secara efektif. Pengujian prototipe dilakukan terhadap 30 responden menggunakan kuesioner dengan skala Likert yang terdiri dari 15 pertanyaan. Hasil evaluasi menunjukkan skor sebesar 84,71 yang termasuk dalam kategori “Baik”, mengindikasikan bahwa desain aplikasi ini telah memenuhi kebutuhan pengguna dan siap untuk dikembangkan lebih lanjut. Dengan adanya aplikasi ini, diharapkan dapat meningkatkan partisipasi masyarakat dalam menjaga kebersihan lingkungan serta mendukung kinerja petugas kebersihan dalam menanggulangi masalah sampah.
Sistem Rekomendasi Film Menggunakan Content Based Filtering Sari, Rizka Amelia; Isnaini , Septi Fajar; Seniwati, Erni
The Indonesian Journal of Computer Science Research Vol. 4 No. 1 (2025): Januari
Publisher : Hemispheres Press

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59095/ijcsr.v4i1.193

Abstract

Sistem rekomendasi merupakan suatu teknik yang digunakan pada perkembangan teknologi untuk memberikan kemudahan dalam menentukan pilihan berdasarkan rekomendasi yang diberikan. Sistem rekomendasi dapat diterapkan pada berbagai area objek data diantara nya pada area wisata, kuliner, buku, e-commerce, fashion, film, musik, dan lainnya. Pada penelitian ini sistem rekomendasi yang dibuat untuk rekomendasi film dengan menggunakan konsep content-based. Dataset yang digunakan berasal dari kaggle yaitu https://www.kaggle.com/datasets/georgescutelnicu/top-100-popular-movies-from-2003-to-2022-imdb. Jumlah data film yang digunakan 2000 data film. Variabel yang digunakan ada 13 yaitu title, rating, year, month, certificate, runtime, directors, stars, genre, filming location, budget, income, dan country of origin. Rekomendasi yang dihasilkan akan memberikan urutan rekomendasi berdasarkan nilai kesamaan. Nilai kesamaan rekomendasi menggunakan metode cosine similarity. Hasil implementasi pada web dengan memilih judul film “Avengers: Infinity Wars” menghasilkan nilai kesamaan tertinggi kemiripan content film nya yaitu 97,53% dengan judul film “Avengers: Endgame”. Sistem rekomendasi yang dibuat dapat digunakan oleh penggemar film untuk membantu memilih film yang content nya mirip dengan film yang digemari.
Komparasi XGBoost dan C4.5 dalam Klasifikasi Risiko Kredit untuk Kelayakan Pinjaman di India Pora, Rastra Ardiansyah; Maulina, Dina; Trihartanti, Ninik
The Indonesian Journal of Computer Science Research Vol. 4 No. 2 (2025): Juli
Publisher : Hemispheres Press

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59095/ijcsr.v4i2.194

Abstract

Transformasi digital telah mendorong kemajuan signifikan di sektor keuangan, khususnya dalam layanan kredit dan pinjaman. Meskipun proses pengajuan kini semakin mudah, risiko kredit tetap menjadi tantangan utama yang harus diantisipasi secara efektif. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan kinerja algoritma XGBoost dan C4.5 dalam memprediksi dan mengklasifikasikan risiko kredit guna menentukan kelayakan pinjaman. Metode yang digunakan mengikuti tahapan Knowledge Discovery in Data (KDD), meliputi seleksi data, pra-pemrosesan, transformasi, dan pembentukan model. Pengujian dilakukan menggunakan 10-Fold Cross Validation dengan variasi rasio data melalui empat pengujian. Evaluasi kinerja algoritma didasarkan pada metrik akurasi, presisi, recall, dan F1-score. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma C4.5 unggul dibandingkan XGBoost, baik sebelum maupun setelah optimasi hyperparameter menggunakan GridSearchCV. Pada rasio 80:20, C4.5 mencatat akurasi 96,20% dengan AUC sebesar 0,9730. Temuan ini menyimpulkan bahwa C4.5 lebih efektif dalam menangani data berukuran besar dan menghasilkan klasifikasi yang efisien, sementara XGBoost tetap merupakan alternatif kompetitif pasca optimasi. Studi ini memberikan rekomendasi strategis bagi lembaga keuangan dalam meningkatkan akurasi analisis risiko kredit berbasis data
Perbandingan Model BERT dan RNN-LSTM pada Analisis Sentimen Aplikasi BRI Mobile Nngrum, Dea Yuliana Ayu; Daniati, Erna; Muzaki, Muhammad Najibulloh
The Indonesian Journal of Computer Science Research Vol. 4 No. 2 (2025): Juli
Publisher : Hemispheres Press

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59095/ijcsr.v4i2.199

Abstract

Penelitian ini dimaksudkan untuk mengevaluasi serta membandingkan performa dari dua arsitektur deep learning, yakni BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) dan RNN-LSTM (Recurrent Neural Network – Long Short-Term Memory), dalam mengklasifikasikan sentimen pada tanggapan pengguna aplikasi BRImo. Kumpulan data diperoleh melalui teknik web scraping di platform Google Play dengan metode pengambilan acak (random sampling), sehingga terkumpul 10.000 ulasan dari total sekitar satu juta ulasan yang tersedia. Proses preprocessing awal mencakup pembersihan teks, penghapusan simbol, angka, URL, serta tokenisasi. Evaluasi awal menunjukkan bahwa model BERT memiliki akurasi sebesar 54%, sedangkan RNN-LSTM memperoleh akurasi 53%. Selanjutnya, dilakukan eksperimen lanjutan dengan menghilangkan proses tokenisasi tambahan pada preprocessing. Hasilnya, akurasi meningkat secara signifikan menjadi 73% untuk BERT dan 70% untuk RNN-LSTM. Peningkatan ini menunjukkan bahwa tokenisasi ganda dapat menurunkan kualitas input ke dalam model. Secara keseluruhan, model BERT terbukti lebih unggul dalam memahami konteks linguistik dalam bahasa Indonesia, terutama dalam menangani ambiguitas dan struktur kalimat kompleks dalam teks ulasan pengguna aplikasi.
Penerapan Metode First Come First Serve (FCFS) Untuk Pengembangan Sistem Informasi Penjadwalan Produksi Felmidi, Ferdian Ahmat; Daniati, Erna; Ristyawan, Aidina
The Indonesian Journal of Computer Science Research Vol. 4 No. 2 (2025): Juli
Publisher : Hemispheres Press

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59095/ijcsr.v4i2.202

Abstract

Sistem informasi penjadwalan produksi untuk usaha pembuatan box speaker "K3 Production" dikembangkan menggunakan metode prototyping dan model Unified Modeling Language (UML). Sistem ini menerapkan metode First Come First Serve (FCFS) untuk otomatisasi penjadwalan, pengelolaan pesanan, tugas pekerja, dan laporan produksi. Tujuan pengembangan sistem ini untuk meningkatkan efisiensi proses produksi, memperkirakan waktu penyelesaian secara akurat, serta mengatasi masalah penjadwalan manual yang sering menyebabkan keterlambatan dan ketidakteraturan. Sistem ini dirancang agar dapat memenuhi kebutuhan fungsional dan non-fungsional, dilengkapi dengan perangkat keras dan lunak yang sesuai untuk mendukung operasionalnya. Dalam proses pengembangannya, dilakukan pemodelan dan analisis proses bisnis menggunakan BPMN, diagram aktivitas, squence diagram, dan diagram use case guna memberikan visualisasi dari interaksi user dengan sistem. Hasilnya, sistem menyediakan tampilan antarmuka yang memudahkan pengguna seperti halaman utama, input pesanan, jadwal kerja produksi, login, dan laporan produksi. Sistem ini diharapkan dapat membantu UMKM dalam mengelola proses produksi secara otomatis, meningkatkan efisiensi, dan memanfaatkan teknologi informasi secara optimal dalam proses produksi box speaker. Dengan demikian, sistem ini mampu mengatasi tantangan penjadwalan manual dan lonjakan permintaan secara efektif.

Page 3 of 6 | Total Record : 53

 1   2   3   4   5 

Filter by Year

2021 2025


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 4 No. 2 (2025): Juli Vol. 4 No. 1 (2025): Januari Vol. 3 No. 2 (2024): Juli Vol. 3 No. 1 (2024): January Vol. 2 No. 2 (2023): July Vol. 2 No. 1 (2023): January Vol. 1 No. 2 (2022): July Vol. 1 No. 1 (2021): January