cover
Contact Name
Mardalius
Contact Email
mardalius18@gmail.com
Phone
+6282284039993
Journal Mail Official
mardalius18@gmail.com
Editorial Address
Jl. Rambe, Perumahan Pelita Bangsa, Blok A, No.15, Kab. Asahan, Sumatera Utara
Location
Kab. asahan,
Sumatera utara
INDONESIA
Journal Of Computer Science And Technology
Published by PT. Padang Tekno Corp
ISSN : 29855772     EISSN : 29854318     DOI : https://doi.org/10.59435/jocstec
Core Subject : Science,
Journal of Computer Science And Technology (JOCSTEC) is a scientific journal that publishes research results and thoughts in the field of computers and information technology. JOCSTEC focuses on publishing research results that contribute to understanding theory and applications in the field of computers and information technology, including computer systems, computer networks, data processing, information security, and other information technologies.
Articles 6 Documents
Search results for , issue "Vol 3 No 3 (2025): JOCSTEC - September" : 6 Documents clear
Optimalisasi Pencarian Data Menggunakan Algoritma Binary Search Pada Struktur Data Array Terurut Syifa Andini Aulia Putri; Meishella Indihafsari; Wendi Saputra; Febri Dristyan
Journal of Computer Science and Technology (JOCSTEC) Vol 3 No 3 (2025): JOCSTEC - September
Publisher : PT. Padang Tekno Corp

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59435/jocstec.v3i3.463

Abstract

Peningkatan volume data dalam sistem informasi modern menuntut proses pencarian yang cepat dan efisien. Linear search sebagai metode konvensional tidak lagi relevan untuk skala data besar karena memiliki kompleksitas waktu O(n). Penelitian ini mengangkat permasalahan rendahnya efisiensi pencarian pada array terurut dengan tujuan mengoptimalkan algoritma binary search. Solusi yang diusulkan adalah membandingkan dua pendekatan implementasi binary search, yaitu iteratif dan rekursif, pada lima skala dataset berbeda. Pengujian dilakukan untuk mengevaluasi waktu eksekusi dan penggunaan memori dari masing-masing pendekatan. Hasil menunjukkan bahwa metode iteratif memiliki performa lebih baik dibandingkan rekursif, khususnya pada dataset besar. Secara kuantitatif, waktu pencarian dengan binary search iteratif mencapai efisiensi hingga lebih dari 90% dibandingkan linear search pada dataset berisi 10.000 elemen atau lebih. Temuan ini menunjukkan bahwa algoritma binary search, jika diimplementasikan dengan tepat, merupakan solusi optimal untuk kebutuhan pencarian data dalam array terurut. Penelitian ini memberikan kontribusi terhadap pengembangan sistem informasi yang lebih cepat dan hemat sumber daya.
Perancangan Sistem Informasi Inventaris Barang Di Dinas Penanaman Modal Dan Pelayanan Terpadu Satu Pintu Banyuwangi Hasan Basori; A. Hamdani
Journal of Computer Science and Technology (JOCSTEC) Vol 3 No 3 (2025): JOCSTEC - September
Publisher : PT. Padang Tekno Corp

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59435/jocstec.v3i3.439

Abstract

Revolusi Industri 5.0 menandai transisi menuju otomatisasi dalam berbagai proses, di mana teknologi internet tidak hanya menghubungkan manusia di seluruh dunia, tetapi juga menjadi fondasi bagi transaksi online antara pemerintah dan masyarakat. Teknologi berfungsi sebagai alat untuk mempermudah pekerjaan, dan seiring dengan perkembangan zaman, kemajuan teknologi semakin mendukung pengolahan data dan informasi. Salah satu penerapan teknologi informasi yang signifikan adalah dalam pengelolaan inventaris di instansi atau perusahaan, yang penting untuk mencatat dan memantau status barang inventaris. Inventarisasi merupakan kegiatan krusial yang mencakup pencatatan, penghitungan, dan pelaporan aset di setiap unit kerja. Hal ini berfungsi sebagai laporan penggunaan finansial dan tolak ukur kebutuhan sarana dan prasarana. Dinas Penanaman Modal dan Pelayanan Terpadu Satu Pintu (DPMPTSP) Kabupaten Banyuwangi saat ini memerlukan metode pengembangan sistem informasi inventaris barang. Meskipun telah menggunakan komputer untuk pendataan, masih terdapat kebutuhan untuk meningkatkan pengelolaan data inventaris. Oleh karena itu, perancangan sistem informasi inventarisasi barang menjadi solusi yang diharapkan dapat meningkatkan efisiensi dan efektivitas pengelolaan inventaris di DPMPTSP, serta mendukung pengembangan pengelolaan inventaris di Kabupaten Banyuwangi.
Perancangan Sistem Informasi Gaji Karyawan Berbasis Web Pada Dinas Pertanian Dan Ketahanan Pangan Kabupaten Bondowoso Maridatul Husna; Ahmad Lutfi
Journal of Computer Science and Technology (JOCSTEC) Vol 3 No 3 (2025): JOCSTEC - September
Publisher : PT. Padang Tekno Corp

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59435/jocstec.v3i3.443

Abstract

System informasi penggajian karyawan adalah solusi perangkat lunak  yang khusus dikembangan untuk memudahkan pengolahan proses penggajian karyawan pada dinas pertanian dan ketahanan pangan bondowoso, Sistem informasi ini memiliki beberapa fitur utama antara lain mengelola data karyawan, menghitung gaji, dan membuat laporan penggajian. Pertama, sistem akan menyimpan dan mengelola informasi karyawan seperti data pribadi, informasi pekerjaan, dan riwayat kehadiran. Data ini akan memudahkan perusahaan untuk memantau dan mengelola informasi karyawan. Selanjutnya sistem akan melakukan perhitungan gaji berdasarkan informasi yang tersedia seperti gaji pokok, tunjangan, potongan dan bonus. Sistem akan menerapkan peraturan perusahaan yang berlaku dan menghasilkan jumlah gaji yang akurat untuk setiap karyawan. System ini akan membantu memastikan keadilan dan akurasi dalam peroses penggajian karyawan.  Dan Sistem ini dibuat untuk mengelola, dan mempermudah proses data penggajian karyawan secara otomatis. terdapat berbagai kendala yang mempengaruhi efektivitas dan efisiensi proses pengajian. permasalahan yang dihadapi adalah proses pembuatan slip gaji masih dilakukan secara manual. sehingga memerlukan intervensi manual yang dapat meningkatkan risiko kesalahan serta menghabiskan waktu. Adapun Metode  yang digunakan adalah metode Waterfall serta penggunaan  ERD (Entity Relationship  Diagram), DFD (Data Flow Diagram), Laporan ini akan mencakup informasi tentang gaji karyawan, potongan, tunjangan, dan total gaji yang diterima setiap bulan. Tujuan dari penelitian ini adalah  untuk menghasilkan perancangan system gaji karyawan berbasis web pada dinas pertanian bondowoso.
Penerapan Computer Vision Dalam Pengenalan Bendera Negara: Integrasi HSV Dan Kontur Menggunakan OpenCV Clara Alyuson; Husnul Hotimah; Febri Dristyan
Journal of Computer Science and Technology (JOCSTEC) Vol 3 No 3 (2025): JOCSTEC - September
Publisher : PT. Padang Tekno Corp

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59435/jocstec.v3i3.548

Abstract

Penelitian ini membahas sistem pengenalan bentuk bendera negara menggunakan pendekatan pengolahan citra berbasis OpenCV Permasalahan yang diangkat adalah kesulitan dalam mengenali bendera negara dari citra digital secara otomatis dan akurat. Tujuan dari peelitian ini adalah mengembangkan sistem yang mampu mengenali bendera berdasarkan pola warna dan bentuk geometri dasar. Metode yang digunakan mencakup pengumpulan dataset gambar bendera, pra-pemrosesan citra (resizing, grayscaling, thresholding), deteksi kontur dan segmentasi warna. Sistem diuji menggunakan dataset 10 negara dengan variasi bentuk dan warna dominan. Hasil menunjukkan tingkat akurasi mencapai 92% dengan waktu proses rata-rata .. detik per citra. Penelitian ini berkontribusi pada pengembangan sistem identifikasi otomatis berbasis visual yang dapat diterapkan pada aplikasi pendidikan maupun arsip digital.
Penerapan Metode Naive Bayes Dalam Memprediksi Kelayakan Penerima Bantuan Sosial Beras Miskin Di Kelurahan Sidomulyo Elvie Yanti; Rahma Diana Daulay; Rozi Juliantika; Wiwin Handoko
Journal of Computer Science and Technology (JOCSTEC) Vol 3 No 3 (2025): JOCSTEC - September
Publisher : PT. Padang Tekno Corp

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59435/jocstec.v3i3.573

Abstract

Bantuan sosial adalah salah satu program utama pemerintah untuk meningkatkan taraf hidup masyarakat. Salah satu program bantuan sosial yang menjadi perhatian pemerintah adalah bantuan Raskin (beras untuk keluarga miskin). Pengelolaan program bantuan sosial Raskin di Kelurahan Sidomulyo selama ini dilakukan dengan cara manual, yang mengakibatkan ketidakakuratan data dan ketidaktepatan sasaran penerima bantuan. Penelitian ini bertujuan untuk memperbaiki akurasi dan efisiensi proses seleksi penerima bantuan Raskin dengan menerapkan model Naive Bayes. Model ini digunakan untuk mengelompokkan data penerima berdasarkan kriteria, seperti kondisi rumah, status kepemilikan rumah, tanggungan keluarga, dan jumlah penghasilan. Berdasarkan penelitian yang dilakukan menggunakan data dari 300 kepala keluarga, model ini berhasil mencapai tingkat akurasi sebesar 81,66%. Hasil penelitian menunjukkan bahwa 60,3% kepala keluarga dinyatakan layak menerima bantuan, sedangkan 39,7% tidak layak. Implementasi model Naive Bayes diharapkan dapat meningkatkan transparansi, keadilan, dan efisiensi dalam pelaksanaan program bantuan sosial di masa yang akan datang. 
Penerapan K-Means Clustering Untuk Segmentasi Penjualan Di Minimarket Mardi Dengan Pendakatan Machine Learning Imam Frandika; Sofana Bayor Hud; Wiwin Handoko
Journal of Computer Science and Technology (JOCSTEC) Vol 3 No 3 (2025): JOCSTEC - September
Publisher : PT. Padang Tekno Corp

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59435/jocstec.v3i3.574

Abstract

Perkembangan teknologi informasi mendorong pemanfaatan machine learning dalam analisis data penjualan untuk mendukung pengambilan keputusan bisnis. Minimarket Mardi memiliki beragam produk dengan pola pembelian yang bervariasi, sehingga diperlukan metode analisis yang mampu mengelompokkan data penjualan secara lebih terstruktur. Penelitian ini menerapkan algoritma K-Means Clustering untuk melakukan segmentasi penjualan berdasarkan atribut tertentu, seperti kategori produk, jumlah penjualan, serta frekuensi transaksi. Tahapan penelitian meliputi pengumpulan data, pra-pemrosesan, penentuan jumlah klaster optimal dengan metode Elbow, serta implementasi algoritma K-Means. Hasil analisis menunjukkan terbentuknya beberapa klaster yang merepresentasikan pola penjualan produk di Minimarket Mardi, mulai dari produk dengan tingkat penjualan tinggi, sedang, hingga rendah. Segmentasi ini dapat membantu manajemen minimarket dalam merancang strategi pemasaran yang lebih tepat sasaran, pengelolaan stok yang lebih efisien, serta peningkatan pelayanan kepada konsumen. Dengan demikian, penerapan K-Means Clustering terbukti efektif dalam mendukung pengambilan keputusan berbasis data di sektor ritel.

Page 1 of 1 | Total Record : 6