cover
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,
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
Articles 53 Documents
Sistem Pendukung Keputusan Berbasis Website Pemilihan Supplier Bahan Kain Batik Dengan Metode Perbandingan Eksponential (Studi Kasus: Toko Batik Azriel) Wulandari, Evita Sekar; Seniwati, Erni; Astuti, Yuli; Sidauruk, Acihmah
The Indonesian Journal of Computer Science Research Vol. 3 No. 1 (2024): January
Publisher : Hemispheres Press

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59095/ijcsr.v3i1.78

Abstract

Pada perusahaan yang berada pada bidang bisnis, ada salah satu aspek yang penting yaitu supplier. Peran dari supplier dalam kegiatan bisnis sangat berpengaruh dalam operasional. Peran dari supplier ini dikatakan penting dalam kegiatan proses operasional karena berpengaruh kepada bisnis yang dapat berjalan dengan lancar. Terdapat satu lembaga usaha yang bernama Toko Batik Azriel yang bergerak pada bisnis penjualan batik. Pada Toko Batik Azriel memiliki permasalahan dalam pemilihan Supplier yang tepat untuk mendukung berjalan nya proses bisnis. Pada bidang teknologi yang menerapkan kemampuan komputer terdapat konsep penyelesaian masalah yaitu Sistem Pendukung Keputusan (SPK)/Decision Support System (DSS). Salah satu media bahasa pemrograman yang dapat digunakan untuk menerapkan konsep DSS adalah bahasa pemrograman PHP. Bahasa pemrograman PHP akan mengakomodir konsep DSS dengan berbasis website. Tujuan mengimplementasikan konsep DSS dan bahasa pemrograman PHP agar dapat digunakan oleh pihak Toko Batik Azriel untuk melakukan pengambilan keputusan terhadap supplier yang paling tepat. Sistem pendukung keputusan berbasis website yang dibuat pada penelitian ini menggunakan Metode Perbandingan Eksponential (MPE), metode ini akan diimplementasikan ke dalam sistem berbasis website dengan bahasa pemrograman PHP dan Relational Database Management System MySQL. Konsep dasar metode perbandingan eksponential (MPE) yang merupakan bagian dari Sistem Pendukung Keputusan (SPK) yang akan menentukan urutan prioritas alternatif keputusan dengan menggunakan beberapa kriteria. Hal yang sangat penting dalam penerapan Metode Perbandingan Eksponential (MPE) adalah penentuan derajat kepentingan atau bobot dari setiap kriteria yang ditetapkan, karena akan menentukkan nilai akhir dari setiap pilihan keputusan. Dengan dibuatnya sistem pendukung keputusan berbasis website dengan Metode Perbandingan Eksponential (MPE) ini diharapkan dapat mempermudah dalam melakukan proses pemilihan supplier sesuai dengan yang diinginkan.
Perancangan Sistem Informasi Berbasis Web Pada D’lofa Laundry Menggunakan Metode Waterfall Abhinaya Sigit Kumara, Yohanes De Deo; Wahyuni, Sri Ngudi
The Indonesian Journal of Computer Science Research Vol. 3 No. 1 (2024): January
Publisher : Hemispheres Press

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59095/ijcsr.v3i1.85

Abstract

Sistem informasi adalah salah satu cara melakukan strukturisasi bisnis sehingga seluruh kegiatan dapat terkendali dan terpantau pemilik bisnis. Pengembangan sistem informasi sangat penting dalam pengembanagn bisnis. Sistem Informasi (SI) memberikan beragam keuntungan yang signifikan bagi organisasi atau perusahaan. Beberapa manfaat pengembangan sistem informasi adalah  optimasi Efisiensi Operasional, Sistem Informasi dapat mengotomatisasi tugas rutin dan proses bisnis, mengurangi kelambatan, kesalahan manusia, dan biaya operasional, sehingga meningkatkan efisiensi keseluruhan operasional. Penelitian ini bertujuan melakukan pengembangan sistem informasi pengelolaan loundri pada Loundri D’Lofa menggunakan metode waterfall. Adapun pengembangan sistem informasi berbasis website dengan menggunakan bahasa pemroghraman HTML dan framework CodeIgniter. Hasil pengembangan sistem informasi ini diuji menggunakan metode pengujian Blakbox sistem dan Whitebox sistem untuk melakukan pengujian debug dan eror sistem
Implementasi Model Triple Exponential Smoothing Guna Memprediksi Persediaan Produk Berbasis Website Aufa Hanif, Mohammad; Wahyuni, Sri Ngudi
The Indonesian Journal of Computer Science Research Vol. 3 No. 1 (2024): January
Publisher : Hemispheres Press

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59095/ijcsr.v3i1.86

Abstract

Industri ritel yang terus berkembang dihadapkan pada tantangan signifikan dalam pengelolaan persediaan produk, yang dapat mempengaruhi kinerja bisnis secara keseluruhan. Keterlambatan penyediaan, kekurangan atau kelebihan stok, dan masalah operasional menjadi fokus utama yang membutuhkan solusi efektif. Dalam upaya menghadapi masalah pengelolaan persediaan, penelitian ini mengusulkan pengembangan aplikasi web dengan mengimplementasikan model Triple Exponential Smoothing (TES) guna memprediksi persediaan produk dengan akurat. Metode ini dipilih karena kemampuannya dalam menangani tren non-linier dan komponen musiman, yang sering kali menjadi aspek penting dalam data time-series industri ritel. Hasil model TES berhasil diterapkan untuk menganalisis pola penjualan menggunakan data dari Kaggle, terutama https://www.kaggle.com/datasets/samuelcortinhas/time-series-practice-dataset. Data sampel terbatas pada item nomor 0 dengan store id nomor 0 dari Januari 2010 hingga Desember 2018, membentuk dasar penelitian untuk memberikan analisis mendalam tentang efisiensi penggunaan TES dalam konteks manajemen persediaan. Proses implementasi melibatkan pemilihan parameter optimal (alpha=0.3, beta=0.02, dan gamma=0.3), yang diuji dan dievaluasi menggunakan metrik evaluasi seperti Mean Absolute Percentage Error (MAPE) dan Mean Squared Error (MSE). Hasil pengujian menunjukkan bahwa model TES mampu memberikan prediksi persediaan produk dengan akurat, dengan nilai MAPE sebesar 0.4413 dan MSE sebesar 28147.085. Pada proyeksi data juga menunjukkan kesesuaian yang kuat antara hasil prediksi dan data aktual, menegaskan bahwa model TES dapat mengantisipasi perubahan dan fluktuasi data. hasil ini menunjukkan potensi implementasi model TES dalam industri ritel untuk mencapai persediaan yang optimal dan mengoptimalkan alokasi anggaran. Secara keseluruhan, penelitian ini berhasil mengintegrasikan model TES sebagai alat prediksi penjualan dan memberikan pemangku kepentingan alat pengambilan keputusan yang lebih informasional dan efisien.
eParticipation Keselamatan Transportasi Jalan Siswanto, Joko; Hadi, Suprapto; Bunga Riska Ayu, Brasie Pradana Sela
The Indonesian Journal of Computer Science Research Vol. 3 No. 1 (2024): January
Publisher : Hemispheres Press

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59095/ijcsr.v3i1.89

Abstract

Keselamatan transportasi jalan merupakan isu yang sangat penting dan mendesak dalam masyarakat modern. eParticipation memainkan peran penting dalam meningkatkan kesadaran masyarakat tentang pentingnya keselamatan transportasi jalan. Konsep e-partisipasi telah menjadi solusi yang menarik untuk meningkatkan kesadaran dan keselamatan dalam transportasi jalan. eParticipation Framework yang digunakan terdiri dari 3 level yaitu area partisipasi, kategori alat, dan teknologi. Area partisipasi terbatas pada penumpang transportasi umum bus di terminal tipe A yang bertindak sebagai partisipan. Kategori Tools menggunakan aplikasi berbasis website berupa eParticipation SQA yang dibangun dan dapat dioperasikan oleh 2 aktor yaitu administrator dan peserta. Data yang dikumpulkan dengan rata-rata jenis jawaban adalah Worse (2%), Poor (2%), Good (59%), dan Very Good (37%). Teknologi yang digunakan untuk mengimplementasikan Aplikasi eParticipation SQA dengan berbasis website yang memerlukan beberapa perangkat seperti perangkat lunak(CodeIgniter, Bootstrap, MySql, CodeRunner, dan Web Browser), perangkat keras(komputer server, komputer, dan smartphone), dan perangkat jaringan(akses internet dan piranti penghubung). Aplikasi eParticipation yang diusulkan dapat berkontribusi dalam menjaga keselamatan transportasi jalan transportasi umum bus di terminal bus, serta membantu menciptakan lingkungan transportasi jalan yang lebih aman dan berkelanjutan.
Weak Supervision Dengan Pendekatan Labeling Function Untuk Analisis Sentimen Pada Twitter Utama, Hastari; Daniati, Erna; Masruro, Ahlihi
The Indonesian Journal of Computer Science Research Vol. 3 No. 1 (2024): January
Publisher : Hemispheres Press

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59095/ijcsr.v3i1.93

Abstract

Penggunaan sosial media saat ini telah meningkat dengan pesat. Salah satu jenis media sosial yang digunakan adalah Twitter. Media sosial ini memiliki miliaran pengguna dari seluruh dunia. Jadi, dalam waktu yang singkat data tweet yang mereka posting telah ada pada penyimpaannya. Setiap pengguna juga dibatasi jumlah karakter dalam melakukan pengiriman tweetnya. Namun, kumpulan tweet pada media sosial ini memiliki konteks tema yang bervariatif. Hal ini dapat memuat sentimen emosional seperti senang, sedih, gembira, duka, dan sebagainya. Berbagai jenis data tweet yang disediakan ini sangat berpotensial untuk dianalisis terutama bagi perusahaan berbasis profit. Hal ini dapat memuat kebiasaan pelanggan, tren produk, indeks saham, dan sebagainya. Salah satu jenis analisis yang dilakukan adalah sentiment analisis. Hal ini berguna untuk mengklasifikasikan opini tweet yang ada. Opini ini dapat berupa positif, negatif, atau netral. Hasil analisis ini sangat diperlukan perusahaan untuk mengetahui tren yang terjadi pada era ini. Salah satu solusi yang ditawarkan pada penelitian ini adalah dengan menggunakan Weak Supervision. Namun, ada tantangan yang terjadi pada metode ini. Hal ini adalah kuranganya tingkat akurasi jika dibandingkan dengan pelabelan secara manual.  Pada penelitian ini dilakukan pelabelan otomatis dengan weak supervision. Selain itu, dilakukan pendekatan labeling function dan Regex Pattern dalam melakukan pelabelan secara otomatis. Hal ini diharapakan dataset yang dilabeli akan menghasilkan model dengan tingkat akurasi mendekat pelabelan secara manual, lebih lagi jika dapat mengungguli metode manual. Selain itu, kontribusi yang diharapkan dalam penelitian ini adalah usaha untuk mempersingkat waktu pelabelan daripada dilakukan secara manual.Ringkasan penelitian tidak lebih dari 500 kata yang berisi latar belakang penelitian, tujuan dan metode penelitian yang diusulkan, luaran yang ditargetkan, serta uraian kontribusi penelitian. Gunakan style Abstract pada bagian ini dengan satu paragraf.
Implementasi Economic Order Quantity Pada Sistem Informasi Inventory Berbasis Website Untuk Agung Rejeki Elektro Hasan Rosyidi, Ahmad Hanif; Maulina, Dina
The Indonesian Journal of Computer Science Research Vol. 3 No. 1 (2024): January
Publisher : Hemispheres Press

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59095/ijcsr.v3i1.94

Abstract

Perkembangan teknologi menyebabkan perlunya adaptivitas dari pengguna untuk memaksimalkan kinerjanya. Salah satu bidang yang terdampak adalah dalam dunia bisnis yang memerlukan adanya sistem yang berfungsi untuk mengelola stok barang di gudang. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui peningkatan efektivitas dari sistem inventory berbasis website untuk perusahaan Agung Rejeki Elektro. Metode penelitian yang digunakan adalah System Development Life Cycle (SDLC) model waterfall meliputi tahapan inisialisasi, pengembangan, dan tahap akhir. Sistem yang dikembangkan mencakup manajemen produk, manajemen karyawan, penambahan stok barang, laporan inventory penjualan serta perhitungan pembelian barang menggunakan metode Economic Order Quantity (EOQ). Hasil uji coba menunjukkan bahwa implementasi sistem inventory berbasis website dapat meningkatkan efektivitas dan aksesibilitas data, meminimalisir kesalahan pendataan, serta meningkatkan responsivitas terhadap perubahan stok barang. Terlebih lagi, sistem yang dikembangkan dinilai dapat memberikan kemudahan dalam pemantauan dan manajemen inventory secara keseluruhan, serta memberikan informasi hasil perhitungan jumlah stok barang yang harus dibeli lengkap dengan variabel pendukung lainnya
ARTIFICIAL INTELLIGENCE PREDIKSI DIAGNOSA KERUSAKAN MOBIL DENGAN METODE NAIVE BAYES BERBASIS WEBSITE Rifqi Tsani, Mokhammad; Pradana , Brasie; Asmoro , Langgeng
The Indonesian Journal of Computer Science Research Vol. 3 No. 1 (2024): January
Publisher : Hemispheres Press

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59095/ijcsr.v3i1.97

Abstract

Banyak pakar di bidang ilmu komputer berfokus dalam pengembangan kecerdasan buatan (AI), juga dikenal sebagai artificial intelligence (AI). AI adalah bidang studi yang bertujuan untuk membuat komputer bertindak dan berpikir seperti manusia. Banyak implementasi AI dalam bidang komputer, misalnya Decision Support System (Sistem Penunjang Keputusan), Robotic, Natural Language (Bahasa Alami), Neural Network (Jaringan Saraf), dan lain-lain. Seperti bidang otomotif yang sangat membutuhkan konsultasi perbaikan mobil yang cepat untuk mendeteksi dan menangani kerusakan, Salah satu bidang AI yang paling menarik adalah sistem pakar. Karena masalah ini, diperlukan suatu sistem yang dapat mengatasi masalah di atas. Dengan menggunakan Algoritma Naive Bayes pada sistem AI, hasil diagnose AI ini diharapkan akan sangat membantu pemilik mobil. Penelitian ini menerapkan metode penelitian waterfall SDLC (Software Development Life Cycle). Bahasa pemrograman Website dengan database MySQL digunakan untuk membuat aplikasinya. Aplikasi ini berfungsi untuk membantu sopir dan pengguna mobil mengidentifikasi gejala kerusakan dini pada kendaraan mereka. Selain itu, aplikasi ini dapat digunakan sebagai alat untuk mengajar taruna PKTJ Tegal tentang keahlian otomotif
User Centered Design PENERAPAN METODE USER CENTERED DESIGN (UCD) PADA SISTEM INFORMASI PEMESANAN JASA KEBERSIHAN DI MY CLEAN BERBASIS WEB: MPLEMENTATION OF USER CENTERED DESIGN (UCD) METHOD IN MY CLEAN WEB-BASED CLEANING SERVICE ORDERING INFORMATION SYSTEM Apriliansyah, Rizki; Nuraini , Nuraini; Maulina, Dina
The Indonesian Journal of Computer Science Research Vol. 3 No. 2 (2024): Juli
Publisher : Hemispheres Press

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59095/ijcsr.v3i2.108

Abstract

My Clean adalah perusahaan layanan yang bergerak di bidang jasa kebersihan. Perusahaan ini dalam pemesanan layanan masih harus menghubungi pihak perusahaan My Clean untuk melakukan pemesanan. Jadi setiap pelanggan yang akan melakukan pemesanan dihubungi untuk menelepon atau datang langsung ke kantor untuk memesan layanan jasa kebersihan. Saat ini, perkembangan teknologi informasi berkembang pesat setiap hari. Perkembangan ini memiliki dampak besar pada kehidupan manusia. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk merancang dan membangun sistem informasi pemesanan jasa menggunakan metode User Centered Design (UCD). Dalam mengembangkan sistem ini, calon pengguna harus terlibat dalam desain sistem. Dalam masalah ini, penulis akan mendistribusikan kuesioner kepada calon pengguna secara acak untuk mengevaluasi desain sistem. Penerapan metode UCD pada sistem informasi pemesanan jasa kebersihan di My Clean berbasis web memiliki dampak positif dalam meningkatkan pengalaman pengguna dan kepuasan mereka. Pengguna dapat dengan mudah melakukan pemesanan jasa kebersihan dengan antarmuka yang intuitif dan efisien. Oleh karena itu, metode UCD menjadi pendekatan yang sangat relevan dan efektif dalam pengembangan sistem informasi yang berfokus pada pengguna
Pengaruh Penggunaan Aplikasi Quizizz Terhadap Motivasi Belajar Peserta Pelatihan Basic Mechanic di PT. XYZ_Rev 1 Noor, Apriadi; Utamajaya , Joy Nashar; Hadisaputro, Elvin Leander
The Indonesian Journal of Computer Science Research Vol. 3 No. 2 (2024): Juli
Publisher : Hemispheres Press

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59095/ijcsr.v3i2.146

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji pengaruh penggunaan aplikasi Quizizz terhadap motivasi belajar peserta pelatihan basic mechanic di PT. XYZ. Latar belakang penelitian ini adalah belum terdapat penelitian yang secara khusus menyelidiki pengaruh penggunaan Quizizz pada pelatihan mekanik Perusahaan. Metode penelitian yang digunakan adalah desain eksperimental sungguhan (true-experimental design) pada kelompok kontrol dan eksperimen. Instrumen yang digunakan dalam penelitian ini adalah angket motivasi belajar yang disusun berdasarkan model ARCS (Attention, Relevance, Confidence, Satisfaction) oleh John Keller.Sampel penelitian terdiri dari 22 peserta yang terbagi menjadi dua kelompok: 11 peserta dalam kelompok kontrol dan 11 peserta dalam kelompok eksperimen. Hasil analisis menunjukkan bahwa pada motivasi awal, tidak terdapat perbedaan signifikan antara kelompok kontrol dan eksperimen, dengan signifikansi > 0.05 yaitu 0.554 dan 0.552. Namun, pada motivasi akhir, terdapat perbedaan signifikan antara kedua kelompok tersebut dengan signifikansi < 0.05 yaitu 0.000 dan 0.000, dengan kelompok eksperimen yang menggunakan aplikasi Quizizz menunjukkan peningkatan motivasi belajar yang lebih tinggi dibandingkan kelompok kontrol. Temuan ini menunjukkan bahwa penggunaan aplikasi Quizizz efektif dalam meningkatkan motivasi belajar peserta pelatihan. Oleh karena itu, direkomendasikan bagi PT. XYZ untuk mengintegrasikan aplikasi Quizizz dalam program pelatihan mereka guna meningkatkan keterlibatan dan hasil belajar peserta.
SENTIMEN ANALISIS PRESIDEN TERPILIH MENGGUNAKAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE: SENTIMEN ANALISIS PRESIDEN TERPILIH MENGGUNAKAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE Kurniawan, Ricky Arie; Indi Nizar G, Fernandi; Pribadi, Muhammad Rizky
The Indonesian Journal of Computer Science Research Vol. 3 No. 2 (2024): Juli
Publisher : Hemispheres Press

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59095/ijcsr.v3i2.149

Abstract

Pemilihan umum sejatinya merupakan arena yang mewadahi para calon kandidat dalam kontestasi politik yang meraih kekuasaan dengan partisipasi rakyat untuk menentukan pilihan dan sebagai penyalur hak sosial dan politik masyarakat itu sendiri. Pada pemilu tahun 2024, khususnya untuk pemilihan presiden dan wakil presiden Indonesia, hasil menunjukkan bahwa kandidat presiden Republik Indonesia nomor urut 2, yaitu Prabowo Subianto dan Gibran Rakabuming Raka, terpilih sebagai presiden dan wakil presiden Republik Indonesia untuk periode 2024 – 2029 dengan perolehan suara sebesar 58%. Hal ini memicu beragam tanggapan dari seluruh masyarakat Indonesia, khususnya di media sosial Twitter (X). penelitian ini bertujuan untuk melakukan analisis sentimen terhadap tanggapan masyarakat Indonesia terkait terpilihnya Prabowo Subianto dan Gibran Rakabuming Raka sebagai presiden dan wakil presiden Republik Indonesia periode 2024 – 2029. Penelitian ini menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM) untuk mengklasifikasikan data Twitter dan mengetahui sentimen masyarakat terhadap presiden terpilih pada pemilu 2024. Data yang terkumpul diseleksi secara acak untuk menghasilkan 427 data dari total data, yang terdiri dari 26 tweet positif, 3 tweet negatif, dan 398 tweet netral. Hasil penelitian menunjukkan bahwa tweet mengenai presiden terpilih Republik Indonesia mendapat sentimen netral sebesar 96% dari publik di Twitter. Percobaan yang dilakukan menghasilkan akurasi tertinggi sebesar 96% pada model Support Vector Machine (SVM) dengan implementasi SMOTE untuk menangani data yang tidak seimbang. Hasil ini dapat digunakan untuk melihat opini publik dan harapan terhadap presiden terpilih untuk kemajuan Negara Republik Indonesia selama 5 tahun ke depan.