cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Sasa Ani Arnomo
Contact Email
sasaupb@gmail.com
Phone
+6285640462400
Journal Mail Official
admin_jddat@aptikomkepri.org
Editorial Address
Aptikom Kepri Jl. Ahmad Yani, Politeknik Negeri Batam, Batam-Kepri, 29461, Indonesia
Location
Kota batam,
Kepulauan riau
INDONESIA
Jurnal Desain dan Analisis Teknologi
Published by APTIKOM KEPRI
ISSN : -     EISSN : 29617928     DOI : https://doi.org/10.58520/jddat.v2i1.22
Core Subject : Science, Engineering,
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Engineering Industrial & Manufacturing Engineering
JDDAT menyambut kiriman berkualitas tinggi, asli, dan sebelumnya tidak dipublikasikan dalam teori, praktik, dan aplikasi dari semua aspek penemuan pengetahuan dan penambangan data. Topik yang diutamakan adalah sebagai berikut: Advanced Topics in Software Engineering Data Mining Applications Data Mining in Modeling, Visualization, Personalization and Recommendation Data Mining Systems and Platforms, Efficiency, Scalability and Privacy Embedded System and Software Foundations, Algorithms, Models, and Theory Knowledge Processing Knowledge-based Systems and Formal Methods Languages and Formal Methods Managing Software Projects Mining Text, Semi-Structured, Spatio-Temporal, Streaming, Graph, Web, Multimedia Multimedia and Visual Software Engineering Quality Management Search Engines and Information Retrieval Software Engineering Decision Making Software Engineering Practice Software Maintenance and Testing Software Process Web Engineering Web-based Education Systems and Learning Applications
Arjuna Subject : Ilmu Komputer (semua kategori) - Ilmu Komputer (Lain-Lain)
Articles 67 Documents
 3   4   5   6   7 
Klasifikasi Tingkat Kecanduan Judi Online Terhadap Mahasiswa Berdasarkan Frekuensi Aktivitas Menggunakan Algoritma Decision Tree Agustina, Hakiki Alami; Andriana, Syahrul; Dealova, Alexander
Jurnal Desain Dan Analisis Teknologi Vol. 5 No. 1 (2026): Januari
Publisher : Aptikom Kepri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.58520/jddat.v5i1.93

Abstract

Perkembangan teknologi digital telah memberikan dampak positif dalam hal kemudahan untuk mengakses informasi, namun juga menyertakan dampak negatif, seperti meningkatnya jumlah kasus kecanduan judi online di kalangan mahasiswa. Kondisi ini berpotensi memengaruhi berbagai aspek, termasuk akademis, sosial, dan keuangan mahasiswa, sehingga penting untuk mengenali mereka berdasarkan tingkat kecanduan yang dialami. Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan tingkat kecanduan judi online di antara mahasiswa dengan mempertimbangkan frekuensi aktivitas, durasi bermain, besaran uang yang digunakan, serta faktor akademik dan sosial menggunakan algoritma Decision Tree. Metode yang diambil dalam penelitian ini adalah pendekatan kualitatif deskriptif, dengan pengumpulan data melalui kuesioner dari sekitar 300 mahasiswa di beberapa universitas. Temuan penelitian ini mengungkapkan bahwa algoritma Decision Tree mampu mengklasifikasikan tingkat kecanduan dengan tingkat akurasi sebesar 95%, dan variabel frekuensi aktivitas serta durasi bermain berperan sebagai faktor yang paling dominan dalam menentukan level kecanduan. Penelitian ini memberikan kontribusi terhadap pengembangan sistem untuk pendeteksian dini kecanduan judi online dengan pendekatan machine learning, serta menawarkan saran strategis bagi lembaga pendidikan guna mencegah perilaku adiktif di kalangan mahasiswanya.
Klasifikasi Tingkat Kemiskinan Berdasarkan Provinsi Di Indonesia Menggunakan Algoritma Decision Tree Bhadra, Athallah Kresna; Marcos, Bryan Nicholas; Setiawan, Rizky Bagus
Jurnal Desain Dan Analisis Teknologi Vol. 5 No. 1 (2026): Januari
Publisher : Aptikom Kepri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.58520/jddat.v5i1.94

Abstract

Di Indonesia, isu kemiskinan masih menjadi fokus utama dalam pembangunan. Dengan memanfaatkan algoritma Decision Tree, penelitian ini berupaya untuk mengklasifikasikan tingkat kemiskinan di setiap provinsi di Indonesia. Data ini diambil dari Badan Pusat Statistik (BPS), yang mengindikasikan jumlah warga yang hidup dalam kemiskinan di setiap provinsi. Tingkat kemiskinan diklasifikasikan ke dalam tiga kategori; Rendah (di bawah 7%), Sedang (antara 7 dan 14%), serta Tinggi (lebih dari 14%). Proses pengolahan data dilaksanakan dengan menggunakan pustaka scikit learn dan bahasa pemrograman Python. Tahapan yang dilakukan mencakup preprocessing, pembagian data menjadi data latih dan data uji (80:20), serta evaluasi model dengan memanfaatkan confusion matrix dan cross-validation. Hasil dari pengujian menunjukkan bahwa model Decision Tree mencapai akurasi 100%, dan semua data berhasil diklasifikasikan secara tepat. Penelitian ini mengungkapkan bahwa metode Decision Tree efektif dalam mengklasifikasikan tingkat kemiskinan antarprovinsi. Penelitian ini juga membuktikan bahwa model ini dapat dijadikan dasar untuk analisis data kebijakan sosial ekonomi. 
Implementasi Data Intelligence Pada Proses Pengambilan Keputusan Bisnis: (Studi Kasus: Rekomendasi Kontrak Kerja PT.BATM) Saragih, Saut Pintubipar; Husein, Alice Erni; Arnomo, Sasa Ani; Maslan, Andi
Jurnal Desain Dan Analisis Teknologi Vol. 5 No. 1 (2026): Januari
Publisher : Aptikom Kepri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.58520/jddat.v5i1.97

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis data karyawan IT dalam rangka mendukung pengambilan keputusan terkait perpanjangan kontrak kerja. Dataset yang digunakan mencakup data karyawan IT selama periode enam tahun dengan 19 atribut utama, termasuk latar belakang pendidikan, jabatan, durasi kontrak, dan status kepegawaian. Metode penelitian dilakukan melalui tahapan analisis data intelligence yang meliputi proses filterisasi, pembersihan data, serta analisis deskriptif dan korelasional. Hasil penelitian menunjukkan bahwa mayoritas karyawan IT memiliki latar belakang pendidikan sarjana (S1), yang mencerminkan standar rekrutmen yang relatif tinggi. Distribusi durasi kontrak didominasi oleh rentang 7–12 bulan, dengan tingkat keberhasilan probation yang dapat diidentifikasi melalui perbandingan status lulus dan diperpanjang terhadap tidak lulus. Korelasi positif yang kuat (0,65) antara kesesuaian pendidikan IT dan durasi kontrak mengindikasikan bahwa latar belakang pendidikan berpengaruh terhadap retensi karyawan. Dari sisi jabatan, peran senior seperti Project Manager memiliki tingkat retensi tertinggi, sementara peran developer menunjukkan durasi kontrak yang konsisten. Penelitian ini juga menemukan bahwa sekitar 60% resign terjadi dalam enam bulan pertama masa kerja, sehingga bulan ke-3 dan ke-6 diidentifikasi sebagai waktu optimal untuk intervensi retensi.
Analisis Keamanan Data Pasien pada Sistem Informasi Manajemen Rumah Sakit (SIMRS) Simanullang, Maradona Jonas; Aritonang, Mhd Adi Setiawan; Sinaga, Frans Mikael
Jurnal Desain Dan Analisis Teknologi Vol. 5 No. 1 (2026): Januari
Publisher : Aptikom Kepri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.58520/jddat.v5i1.98

Abstract

Transformasi digital di sektor kesehatan mendorong rumah sakit untuk mengimplementasikan Sistem Informasi Manajemen Rumah Sakit (SIMRS) secara terintegrasi. SIMRS berperan penting dalam pengelolaan data pasien, termasuk rekam medis elektronik, administrasi pelayanan, serta pelaporan manajerial. Namun, meningkatnya ketergantungan terhadap sistem informasi juga meningkatkan risiko ancaman keamanan data pasien. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis keamanan data pasien pada SIMRS serta mengidentifikasi potensi risiko dan strategi mitigasi yang dapat diterapkan oleh rumah sakit. Metode penelitian yang digunakan adalah studi kasus dengan pendekatan deskriptif kualitatif, melalui observasi sistem, wawancara dengan tim teknologi informasi, dan analisis kebijakan keamanan informasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa ancaman keamanan data pasien meliputi akses tidak sah, kelemahan pengelolaan hak akses, serta kurang optimalnya penerapan standar keamanan informasi. Penelitian ini merekomendasikan penerapan kebijakan keamanan data yang komprehensif, peningkatan infrastruktur teknologi, serta penguatan sumber daya manusia untuk menjamin kerahasiaan, integritas, dan ketersediaan data pasien.
Penerapan Business Intelligence untuk Pengendalian Kualitas Produk Ridho, Muhammat Rasid; Fajrah, Nofriani; Fifi, Fifi
Jurnal Desain Dan Analisis Teknologi Vol. 5 No. 1 (2026): Januari
Publisher : Aptikom Kepri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.58520/jddat.v5i1.99

Abstract

Tingginya tingkat kecacatan produk (Defect Rate) merupakan tantangan utama dalam industri manufaktur. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan sistem Business Intelligence (BI) yang mampu menyediakan analisis diagnostik guna mengidentifikasi dan melokalisasi penyebab utama penurunan kualitas produk. Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif deskriptif dengan metodologi pengembangan yang berpusat pada siklus ETL (Extract, Transform, Load). Proses ETL dan visualisasi dashboard dikembangkan menggunakan bahasa pemrograman Python, memanfaatkan library Pandas untuk transformasi dan Plotly/Matplotlib untuk visualisasi. Data yang digunakan adalah simulasi operasional sebanyak 15.000 records kualitas produk selama tiga bulan (Oktober-Desember 2025). Pengujian sistem dilakukan melalui Black Box Testing dan pengujian performa komputasi. Implementasi sistem BI berhasil, terbukti efisien dalam mengolah 15.000 records data dengan kecepatan tinggi. Analisis diagnostik yang dihasilkan dashboard Python menunjukkan adanya anomali terpusat pada Shift B, yang menyumbang 55% dari total unit cacat. Drill-down lebih lanjut mengkonfirmasi bahwa 80% dari kecacatan tersebut disebabkan oleh pelanggaran Parameter Suhu, mengidentifikasi akar masalah yang spesifik. Secara simulatif, insight ini memicu tindakan korektif yang berdampak pada penurunan Defect Rate dari 20% pada bulan awal menjadi 13% pada bulan akhir pengamatan. Sistem Business Intelligence yang dikembangkan efektif dalam mendukung pengambilan keputusan berbasis data (Data-Driven Decision Making) dengan menyediakan actionable insight diagnostik yang spesifik dan terperinci.
Implementasi Metode Certainty Factor dalam Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Kucing Berbasis Android Fajrin, Alfannisa Annurrallah; Vetian, Rifky Akbar
Jurnal Desain Dan Analisis Teknologi Vol. 5 No. 1 (2026): Januari
Publisher : Aptikom Kepri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.58520/jddat.v5i1.100

Abstract

Kucing merupakan salah satu jenis hewan mamalia yang banyak dipelihara sebagai hewan kesayangan namun masih rentan terhadap berbagai jenis penyakit akibat kesalahan perawatan, lingkungan, dan kurangnya pengetahuan pemilik. Keterbatasan akses terhadap dokter hewan menjadi kendala utama dalam proses diagnosis penyakit kucing secara cepat dan akurat. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan metode Certainty Factor (CF) dalam sistem pakar diagnosis penyakit kucing berbasis Android guna membantu pengguna dalam mengidentifikasi penyakit secara mandiri. Metode Certainty Factor digunakan untuk menangani ketidakpastian dalam proses penalaran berdasarkan tingkat keyakinan pakar terhadap hubungan antara gejala dan penyakit. Sistem dikembangkan menggunakan platform Android agar mudah diakses dan digunakan oleh masyarakat luas Sistem ini diharapkan dapat menjadi solusi pendukung dalam membantu pemilik kucing melakukan diagnosis awal penyakit serta meningkatkan kesadaran akan pentingnya perawatan yang tepat.
Analisis dan Optimalisasi Downtime Server pada Sistem Informasi Manajemen Rumah Sakit (SIMRS): Studi Kasus Rumah Sakit Mitra Medika Simanullang, Maradona Jonas
Jurnal Desain Dan Analisis Teknologi Vol. 5 No. 1 (2026): Januari
Publisher : Aptikom Kepri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.58520/jddat.v5i1.101

Abstract

Ketersediaan dan keandalan Sistem Informasi Manajemen Rumah Sakit (SIMRS) merupakan faktor penting dalam mendukung mutu dan keberlanjutan pelayanan kesehatan. Salah satu permasalahan utama yang sering dihadapi rumah sakit adalah downtime server yang dapat mengganggu proses operasional dan pengelolaan data pasien. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis penyebab downtime server SIMRS serta mengevaluasi efektivitas optimalisasi sistem yang diterapkan di Rumah Sakit Mitra Medika. Metode penelitian yang digunakan adalah pendekatan deskriptif kualitatif dan kuantitatif melalui observasi lapangan, wawancara, analisis log server, serta penyebaran kuesioner kepada pengguna SIMRS. Hasil penelitian menunjukkan bahwa frekuensi downtime SIMRS menurun sebesar 62,5% dan durasi downtime berkurang sekitar 60% setelah dilakukan optimalisasi sistem. Selain itu, tingkat kepuasan pengguna terhadap kinerja dan stabilitas SIMRS meningkat dari 55% menjadi 90%. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa optimalisasi teknis dan perbaikan tata kelola sistem informasi berperan penting dalam meningkatkan keandalan SIMRS dan mendukung peningkatan kualitas pelayanan kesehatan.

Page 7 of 7 | Total Record : 67

 3   4   5   6   7 

Filter by Year

2022 2026


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 5 No. 1 (2026): Januari Vol. 4 No. 2 (2025): Juli Vol. 4 No. 1 (2025): Januari Vol. 3 No. 2 (2024): Juli Vol. 3 No. 1 (2024): Januari Vol. 2 No. 2 (2023): Juli Vol. 2 No. 1 (2023): Januari Vol. 1 No. 1 (2022): Juli