cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Universitas Ngudi Waluyo
Contact Email
ekonurhermansyah@unw.ac.id
Phone
+628561717901
Journal Mail Official
abdulrohman15@gmail.com
Editorial Address
Jl. Diponegoro no 186 Gedanganak - Ungaran Timur, Kab. Semarang Jawa Tengah
Location
Kab. semarang,
Jawa tengah
INDONESIA
"JAMASTIKA" Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika
Published by Universitas Ngudi Waluyo
ISSN : -     EISSN : 28097521     DOI : 10.35473
Core Subject : Science,
Computer Science & IT
Terbit dua kali setahun pada bulan April dan Oktober berisi tulisan ilmiah tentang mahasiswa teknik informatika, tulisan yang dimuat berupa hasil penelitian dari mahasiswa Teknik Informatika.
Arjuna Subject : Umum - Umum
Articles 133 Documents
 7   8   9   10   11 
Perancangan Sistem Informasi Inventaris di MA Salafiyah Syaf Bataan Tenggarang Ruwaida Khollatil Widat; Zaehol Fatah
Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika Vol. 4 No. 1 (2025): Jurnal Jamastika, Volume 4 Nomor 1 April 2025
Publisher : Universitas Ngudi Waluyo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35473/jamastika.v4i1.3623

Abstract

Perancangan Sistem informasi inventaris barang ini dilakukan bertujuan untuk mempermudah pencatatan data barang yang cukup banyak dan rumit serta masih dikelola secara manual pada Ma Salafiyah Syaf Batan Tenggarang. Sistem informasi yang dirancang terdiri dari beberapa bagian antara lain: pencatatan data tempat inventaris, pencatatan barang masuk, pencatatan barang keluar, mutasi barang serta pembuatan laporan barang masuk dan laporan barang keluar. Hasil implementasi dari Sistem informasi inventaris ini adalah pencatatan data inventaris serta pembuatan laporan inventaris lebih mudah untuk dilakukan. Dengan adanya sistem informasi inventaris barang ini, pekerjaan pendataan inventaris barang pada Ma Salafiyah Syaf Batan Tenggarang sudah dapat dilakukan dengan lebih cepat dan akurat. Kata Kunci: Sistem Informasi Inventaris Barang
Analisis Sistem Informasi Penjualan kacamata pada Optik Lifa di Kabupaten Sumenep Lina Sosiana; Zaehol Fatah
Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika Vol. 4 No. 1 (2025): Jurnal Jamastika, Volume 4 Nomor 1 April 2025
Publisher : Universitas Ngudi Waluyo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35473/jamastika.v4i1.3627

Abstract

 Optik Lifa merupakan usaha yang mengkhususkan dalam menjual kacamata. Sistem informasi penjualan yang sedang berjalan saat ini masih bersifat manual sehingga masih banyak kendala-kendala yang terjadi seperti pencarian data penjualan kacamata dan transaksi penjualan kacamata masih menggunakan alat tulis, dan menghasilkan laporan berupa lembaran kertas, sehingga rentan hilangnya data atau rusak. Dari permasalahan tersebut maka diperlukan suatu sistem yang mencakup seluruh kegiatan dalam proses penjualan yang bertujuan untuk mempermudah pemilik dalam mengelola usaha dan bisnisnya menjadi lebih baik maka dibuat perancangan sistem dengan berbasis web. Penelitian ini menggunakan metodologi berorientasi objek atau disebut OOAD (Object Oriented Analysis and Design) serta metode pengumpulan data menggunakan observasi, wawancara dan studi pustaka. Perancangan sistem informasi penjualan kacamata yang dirancang berbasis web ini menggunakan bahasa pemrograman PHP, menggunakan database MySQL, dan Adobe Dreamweaver sebagai tools, serta menggunakan pemodelan UML dengan 4 diagram perancangan yaitu use case diagram, activity diagram, sequence diagram, dan class diagram. Hasil dari penelitian ini pencarian data penjualan dan transaksi penjualan kacamata memiliki website dan sistem informasi penjualan ini menggunakan penyimpanan di dalam database, agar customer dan admin dapat mengelola dan melihat informasi penjualan pada Optik Lifa secara akurat, cepat, dan lengkap dengan tujuan untuk membantu mengurus hasil data penjualan kacamata menjadi lebih baik lagi, sehingga meningkatkan pendapatan penjualan. Kata Kunci:  Sistem Informasi Penjualan, Kacamata, Object Oriented Analysis and Design.    Lifa Optics is a business that specializes in selling glasses. The sales information system currently running is still manual so there are still many obstacles that occur, such as searching for eyeglass sales data and eyeglass sales transactions still using stationery, and producing reports in the form of sheets of paper, making them vulnerable to data loss or damage. From these problems, we need a system that covers all activities in the sales process which aims to make it easier for the owner to manage his business and his business for the better, so a web-based system design is made. This research uses an object-oriented methodology or called OOAD (Object Oriented Analysis and Design) and the data collection method uses observation, interviews and literature study. The design of this web-based eyewear sales information system uses the PHP programming language, uses a MySQL database, and Adobe Dreamweaver as tools, and uses UML modeling with 4 design diagrams, namely use case diagrams, activity diagrams, sequence diagrams, and class diagrams. The results of this study search sales data and sales transactions for glasses, have a website and this sales information system uses storage in the database, so that customers and admins can manage and view sales information on Yonotrend Optics accurately, quickly, and completely with the aim of helping manage results. eyewear sales data is getting even better, thus increasing sales revenue. Kata Kunci:  Sistem Informasi Penjualan, Kacamata, Object Oriented Analysis and Design.
Perancangan Sistem Informasi Peminjaman dan Pengembalian Bukti Pada Perpustakaan MTSN 2 Bondowoso Homaida, Nur; Fatah, Zaehol; Lidimilah, Lukman
Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika Vol. 4 No. 1 (2025): Jurnal Jamastika, Volume 4 Nomor 1 April 2025
Publisher : Universitas Ngudi Waluyo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35473/jamastika.v4i1.3628

Abstract

Perancangan sistem informasi dapat menyajikan data akurat, efektif, dan efesien dalam pengelolaan berbagai proses, termasuk dalam pengelolaan perpustakaan. Perpustakaan memegang peranan penting dalam penyediaan layanan informasi yang mendukung kegiatan belajar mengajar, Namun, di MTsN 2 Bondowoso, sistem peminjaman dan pengembalian buku masih dilakukan secara manual menimbulkan sejumlah kendala, seperti kesalahan pencatatan, kehilangan atau kerusakan buku, serta kesulitan Ketika pelacakan data, pembuatan laporan. Penelitian merancang dan membangun sebuah sistem informasi peminjaman dan pengembalian buku berbasis web Hal ini dirancang untuk meningkatkan efisiensi dan akurasi administrasi perpustakaan. Sistem yang di kembangkan diharapkan dapat mempercepat proses pencatatan, mengurangi kesalahan pencatatan manual, dan memepermudah pembuatan laporan serta pemantauan data buku. Penelitian ini Kami menerapkan metode penelitian lapangan yang mencakup teknik pengumpulan data seperti wawancara, observasi, dan studi pustaka. Dalam pengembangan sistem, kami menggunakan model Waterfall. Hasil dari penelitian ini adalah aplikasi berbasis web yang mampu meningkatkan pengolaan koleksi buku, mempermudah proses peminjaman dan pengembalian, serta mengurangi risiko kehilangan atau kerusakan buku. Diharapkan sistem ini dapat meningkatkan efektivitas dan efesiensi operasional perpustakaan MTsN 2 Bondowoso serta mendukung kelancaran layanan informasi di lingkungan sekolah. Kata Kunci: Perpustakaan, sistem informasi, peminjaman dan pengembalian buku, teknologi informasi, Waterfall.
Penggunaan Data Mining Untuk Mendeteksi Penipuan Transaksi Kartu Kredit Algoritma Decision Tree Ismawati; Zaehol Fatah
Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika Vol. 4 No. 1 (2025): Jurnal Jamastika, Volume 4 Nomor 1 April 2025
Publisher : Universitas Ngudi Waluyo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35473/jamastika.v4i1.3632

Abstract

Penipuan transaksi kartu kredit, telah menjadi ancaman serius di era digital yang semakin berkembang. Penipuan ini tidak hanya merugikan konsumen, namun juga berdampak negatif pada lembaga keuangan dan mengurangi kepercayaan masyarakat terhadap sistem perbankan. Peningkatan volume transaksi kartu kredit yang cepat dan masih membuat pengawasan manual tidak lagi memadai, sehingga dibutuhkan solusi berbasis teknologi yang efektif. Algoritma Decision Tree telah terbukti menjadi salah satu metode yang populer dalam mendeteksi penipuan transaksi. Algoritma ini membagi data menjadi subset berdasarkan atribut tertentu, menghasilkan klasifikasi model yang dapat diinterpretasikan dan akurat. Penelitian ini menunjukkan bahwa Decision Tree dapat mencapai akurasi yang sangat tinggi dalam mendeteksi transaksi penipuan kartu ktedit, mencapai hingga 98% yang menjadi pilihan ideal untuk kasus deteksi penipuan. Namun, untuk mendapatkan pemahaman yang lebih baik, algoritma ini juga dibandingkan dengan metode lain seperti Random Forest dan Support Vector Machine (SVM), yang secara keseluruhan sering menunjukkan kinerja lebih baik. Penelitian ini bertujuan untuk mengeksplorasi lebih lanjut penggunaan algoritma Decision Tree dalam mendeteksi penipuan transaksi kartu kredit dan memancarkan kinerjanya dibandingkan dengan algoritma lain. Kata Kunci: Data mining, Deteksi penipuan, Kartu kredit, Decision Tree. Credit card transaction fraud has become a serious threat in the increasingly developing digital era. This fraud not only harms consumers, but also has a negative impact on financial institutions and reduces public trust in the banking system. The rapid increase in the volume of credit card transactions still means that manual monitoring is no longer sufficient, so an effective technology-based solution is needed. The Decision Tree algorithm has proven to be a popular method for detecting fraudulent transactions. These algorithms divide data into subsets based on certain attributes, resulting in interpretable and accurate model classifications. This research shows that Decision Tree can achieve very high accuracy in detecting fraudulent ktedit card transactions, reaching up to 98% which is an ideal choice for fraud detection cases. However, to gain a better understanding, this algorithm was also compared with other methods such as Random Forest and Support Vector Machine (SVM), which overall often show better performance. This research aims to further explore the use of the Decision Tree algorithm in detecting fraudulent credit card transactions and demonstrate its performance compared to other algorithms.  Keywords: Data mining, Fraud detection, Credit cards, Decision Tree.
Perancangan Sistem Informasi Manajemen Pengarsipan Berbasis Web Pada MA Salafiyah Syafi’iyah Tenggarang Sinta Dewi Anggraeni; Zaehol Fatah
Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika Vol. 4 No. 1 (2025): Jurnal Jamastika, Volume 4 Nomor 1 April 2025
Publisher : Universitas Ngudi Waluyo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35473/jamastika.v4i1.3635

Abstract

MA Salafiyah Syafi'iyah Tenggarang menghadapi masalah dalam pengelolaan arsip yang masih dilakukan secara manual, mengakibatkan kesulitan dalam pencarian dokumen, penumpukan arsip, dan potensi kerusakan atau kehilangan dokumen. Untuk mengatasi hal ini, penelitian ini bertujuan untuk merancang sistem informasi manajemen pengarsipan berbasis web yang memudahkan pengelolaan dan pencarian arsip secara efisien. Sistem ini dibangun dengan menggunakan teknologi web, memungkinkan akses arsip yang cepat dan terorganisir dengan baik. Dengan menggunakan metode pengembangan sistem berbasis waterfall, diharapkan sistem ini dapat meningkatkan efisiensi pengarsipan di MA Salafiyah Syafi'iyah Tenggarang dan mengurangi masalah terkait pengelolaan dokumen. Kata Kunci: Sistem Informasi, Pengarsipan, Berbasis Web, MA Salafiyah Syafi'iyah Tenggarang.   MA Salafiyah Syafi'iyah Tenggarang faces problems in managing archives that are still done manually, resulting in difficulties in finding documents, piling up archives, and the potential for damage or loss of documents. To overcome this, this study aims to design a web-based archiving management information system that facilitates efficient management and search of archives. The system is built using web technology, allowing for fast and well-organized access to archives. By using a waterfall-based system development method, it is hoped that this system can improve the efficiency of archiving at MA Salafiyah Syafi'iyah Tenggarang and reduce problems related to document management. Keywords: Information Systems, Archiving, Web-based, MA Salafiyah Syafi'iyah Tenggarang.
Implementasi Analisa Penyakit Jantung Menggunakan Naïve Bayes Lailatul Risqia; Zaehol Fatah
Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika Vol. 4 No. 1 (2025): Jurnal Jamastika, Volume 4 Nomor 1 April 2025
Publisher : Universitas Ngudi Waluyo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35473/jamastika.v4i1.3636

Abstract

Penyakit jantung adalah suatu penyebab utama kematian di dunia. Deteksi dini dapat membantu mengurangi angka mortalitas yang tinggi akibat penyakit ini. Dalam penelitian ini, algoritma Naive Bayes digunakan untuk menganalisis data medis dan memprediksi kemungkinan penyakit jantung. Dataset yag digunakan adalah Cleveland Heart Disease Dataset, yang berisi fitur-fitur medis penting. Hasil menunjukkan bahwa model Naive bayes mampu mencapai akurasi prediksi hingga 81%, menjadi metode yang efektif untuk analisa penyakit jantung. Kata Kunci: Penyakit Jantung, Naive Bayes, Data Mining, Prediksi, analisa Data  Heart disease is a leading cause of death in the world. Early detection can help reduce the high mortality rate due to this disease. In this study, the Naive Bayes algorithm was used to analyze medical data and predict the likelihood of heart disease. The dataset used is the Cleveland Heart Disease Dataset, which contains important medical features. The results show that the Naive Bayes model is able to achieve prediction accuracy of up to 81%, becoming an effective method for analyzing heart disease.  Keywords: Heart Disease, Naïve Bayes, Data Mining, Prediction, Data Analysis
Pemanfaatan Google Teachable Machine Untuk Klasifikasi Sampah Daur Ulang Muhamad Auliya; Zaehol Fatah
Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika Vol. 4 No. 1 (2025): Jurnal Jamastika, Volume 4 Nomor 1 April 2025
Publisher : Universitas Ngudi Waluyo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35473/jamastika.v4i1.3641

Abstract

Perkembangan teknologi kecerdasan buatan (Artificial Intelligence) pasca pandemi COVID-19 telah membawa perubahan signifikan dalam berbagai aspek kehidupan. Google Teachable Machine, sebagai salah satu platform AI yang mudah diakses, menawarkan solusi untuk pemrosesan gambar (Image Processing) yang lebih sederhana dibandingkan penggunaan MATLAB atau Python yang sering mengalami kendala dalam hasil pemrosesan. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan Google Teachable Machine dalam mengklasifikasikan sampah daur ulang menjadi empat kategori: gelas, kertas, plastik, dan logam. Dataset diperoleh melalui teknik web scraping dari Google Image dan Pinterest, dengan total 140 citra untuk setiap kategori. Proses validasi dilakukan menggunakan 21 sampel uji untuk setiap kategori, dengan konfigurasi optimal pada epochs 100, batch size 16, dan learning rate 0,001. Hasil pengujian menunjukkan tingkat akurasi yang sangat baik, dengan rincian 100% untuk kategori gelas, 95% untuk kertas, 100% untuk logam, dan 90% untuk plastik. Penelitian ini membuktikan bahwa Google Teachable Machine dapat menjadi alternatif yang efektif untuk klasifikasi sampah daur ulang dengan tingkat akurasi yang tinggi. Kata Kunci: Klasifikasi, Sampah Daur Ulang, Teachable Machine, Machine Learning
Penerapan Data Mining Untuk Mengelompokkan Penyebaran Covid-19 di Indonesia Menggunakan Algoritma K-Means Moh. Agus Efendi; Zaehol Fatah
Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika Vol. 4 No. 1 (2025): Jurnal Jamastika, Volume 4 Nomor 1 April 2025
Publisher : Universitas Ngudi Waluyo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35473/jamastika.v4i1.3653

Abstract

Pandemi COVID-19 yang dimulai pada akhir 2019 telah berdampak signifikan pada sektor kesehatan, ekonomi, dan sosial di seluruh dunia, termasuk di Indonesia. Kondisi geografis dan demografis yang beragam di Indonesia menghadirkan tantangan unik dalam memahami penyebaran kasus COVID-19. Variasi dalam distribusi kasus dipengaruhi oleh faktor-faktor seperti kepadatan penduduk, mobilitas antar wilayah, dan akses layanan kesehatan. Pendekatan berbasis data menjadi krusial untuk mengidentifikasi pola penyebaran dan mengembangkan strategi mitigasi yang efektif.Algoritma clustering K-Means digunakan sebagai metode data mining untuk mengelompokkan wilayah di Indonesia berdasarkan kesamaan karakteristik kasus COVID-19. Data sekunder, termasuk jumlah kasus, tingkat kesembuhan, dan angka kematian, diproses menggunakan aplikasi RapidMiner. Analisis menghasilkan tiga kluster: wilayah dengan prevalensi tinggi, sedang, dan rendah. Hasil tersebut konsisten dengan perhitungan manual, yang menunjukkan efektivitas algoritma serta keandalan RapidMiner dalam menangani data skala besar dan kompleks.Hasil clustering memberikan wawasan berharga tentang pola distribusi COVID-19, sehingga memungkinkan perumusan kebijakan mitigasi yang lebih spesifik dan terarah. Selain itu, penerapan algoritma K-Means menunjukkan potensi untuk membangun sistem peringatan dini dalam mengantisipasi lonjakan kasus di masa depan. Pendekatan ini menegaskan pentingnya Algorithms, COVID-19, Data Mining, Indonesia, K-Means, Regional Clustering,pengambilan keputusan berbasis data dalam pengelolaan pandemi dan strategi alokasi sumber daya. Kata Kunci: Algoritma, COVID-19, Data Mining, Indonesia, K-Means, Pengelompokan Wilayah
Penerapan Data Mining Menggunakan Metode Naïve Bayes Untuk Memprediksi Tingkat Perceraian Pasangan Muda Di Kota Banyuwangi Ahsin Ilallah; Zaehol fatah
Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika Vol. 4 No. 1 (2025): Jurnal Jamastika, Volume 4 Nomor 1 April 2025
Publisher : Universitas Ngudi Waluyo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35473/jamastika.v4i1.3671

Abstract

Merancang sistem data mining di pengadilan agama banyuwangi merupakan solusi terhadap banyaknya kasus perceraian di kota banyuwangi. Sistem ini bertujuan untuk memprediksi tingkat perceraian pasangan muda yang sedang tren di daerah kota banyuwangi. Metode yang digunakan adalah metode Naïve Bayes, salah satu algoritma dalam data mining yang mengandalkan pendekatan probabilitas dan statistik. Sistem dirancang menggunakan metode pengembangan perangkat lunak Waterfall, mencakup analisi kebutuhan, desain, implementasi, pengujian dan pemeliharaan. Dataset penelitian diperoleh dari pengadilan agama banyuwangi dengan variabel seperti usia pasangan, pekerjaan, jumlah anak, dan alasan perceraian. Algoritma naïve bayes sangat efektif dalam membantu pihak terkait dalam mengidentifikasi pola dan risiko perceraian. Sistem ini diharapkan menjadi alat pendukung pengambilan keputusan serta sosialisasi yang bertujuan untuk menurunkan angka perceraian di masa mendatang. Kata Kunci: Data Mining, Naïve Bayes, Perceraian, Pengadilan Agama, Kota Banyuwangi.             Designing a data mining system in the Banyuwangi religious court is a solution to the many divorce cases in the city of Banyuwangi. This system aims to predict the divorce of young couples which is currently trending in the Banyuwangi city area. The method used is the Naïve Bayes method, an algorithm in data mining that relies on probability and statistical and approaches. The system was designed using the waterfall software development method, including requirements analiysis, design, implementation, testing and maintenance. The research dataset was obtained from the banyuwangi religious court with variables such as partner’s age, occupation, number of children, and reasons for divorce. The Naïve Bayes algorithm is very effective in helping related parties identify patterns and risks of divorce. This system is expected to be a tool to support decision making and socialization aimed at reducing the divorce rate in the future.  Keywords: Data Mining, Naïve Bayes, Divorce Religious Courts, Banyuwang City.
Analisis Dan Klasifikasi Sentimen Terhadap Brand Infinix Tecno dan Itel Menggunakan Kombinasi Metode Naive Bayes Dan Cosine Similarity Hidayat, Rakka Yusuf
Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika Vol. 4 No. 1 (2025): Jurnal Jamastika, Volume 4 Nomor 1 April 2025
Publisher : Universitas Ngudi Waluyo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35473/jamastika.v4i1.3683

Abstract

Di era digital yang serba cepat ini, smartphone telah menjadi bagian tak terpisahkan dari kehidupan sehari-hari. Pasar smartphone yang kompetitif mendorong berbagai brand, termasuk Infinix, Tecno, dan Itel, untuk menawarkan produk dengan harga terjangkau namun berkualitas tinggi. Untuk memahami persepsi dan pengalaman konsumen terhadap brand ini, penelitian ini melakukan analisis sentimen menggunakan metode Naive Bayes pada komentar di media sosial YouTube. Data komentar dikumpulkan dari video YouTube yang berkaitan dengan Infinix, Tecno, dan Itel, lalu dipreproses dan dianalisis.Hasil penelitian menunjukkan bahwa model Naive Bayes memiliki performa yang baik, dengan akurasi rata-rata sebesar 78% untuk Infinix, 72% untuk Tecno, dan 77% untuk Itel. Evaluasi dengan metrik precision dan recall memberikan hasil yang beragam. Precision tertinggi dicapai pada label negatif untuk dataset Infinix, yaitu 100%, sementara recall tertinggi pada label positif untuk dataset yang sama mencapai 100%. Proses evaluasi menggunakan k-fold cross-validation menunjukkan konsistensi hasil model pada setiap iterasi. Secara keseluruhan, mayoritas sentimen konsumen terhadap Infinix adalah positif, sementara Tecno dan Itel memiliki distribusi sentimen yang lebih beragam. Kata kunci: Analisis Sentimen, Naive Bayes, Media Sosial, YouTube, Smartphone

Page 9 of 14 | Total Record : 133

 7   8   9   10   11 

Filter by Year

2022 2025


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 4 No. 2 (2025): Volume 4 Nomor 2 Oktober 2025 Vol. 4 No. 1 (2025): Jurnal Jamastika, Volume 4 Nomor 1 April 2025 Vol. 3 No. 2 (2024): Jurnal Jamastika, Volume 3 Nomor 2 Oktober 2024 Vol. 3 No. 1 (2024): Jurnal Jamastika Vol.3 No.1 April 2024 Vol. 2 No. 2 (2023): Jurnal Jamastika Vol.2 No.2 Oktober 2023 Vol. 2 No. 1 (2023): Jurnal Jamastika Vol.2 No.1 April 2023 Vol. 1 No. 2 (2022): Jurnal Jamastika Vol.1 Vol.2 Oktober 2022 Vol. 1 No. 1 (2022): APRIL 2022