cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Desi Puspita Sari
Contact Email
jimailkom.snnmedia@gmail.com
Phone
+6282180318941
Journal Mail Official
snnmediatechpress@gmail.com
Editorial Address
Jalan Palem VII 18B Beringin Raya, Kec. Kemiling, Kota Bandar Lampung, Provinsi Lampung, Indonesia
Location
Kota bandar lampung,
Lampung
INDONESIA
Jurnal Ilmiah Informatika dan Ilmu Komputer
Published by PT. SNN Media Tech Press
ISSN : 29887461     EISSN : 2988747X     DOI : https://doi.org/10.58602/jima-ilkom.v1i1
Core Subject : Science, Engineering,
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management
Jurnal Ilmiah Informatika dan Ilmu Komputer (JIMA-ILKOM) is a periodical scientific journal that contains research results in the field of informatics and computer science from all aspects of theory, practice and application. Papers can be in the form of technical papers or surveys of recent developments research (state-of-the-art). Topics cover the following areas (but are not limited to): Artificial Intelligence, Decision Support System, Intelligent Systems, Business Intelligence, Machine Learning, Data mining, Network and Computer Security, Optimization, Soft Computing, Software Engineering, Pattern Recognition.
Arjuna Subject : Ilmu Komputer (semua kategori) - Ilmu Komputer (Lain-Lain)
Articles 43 Documents
 1   2   3   4   5 
Pengembangan Sistem Keamanan Pintu Menggunakan Metode Prototype Berbasis RFID dan Keypad 4x4 dengan Arduino Nano Alfonsius, Eric; Ruitan, Anna Stefanie; Liuw, Daniel
Jurnal Ilmiah Informatika dan Ilmu Komputer (JIMA-ILKOM) Vol. 3 No. 2 (2024): Volume 3 Number 2 September 2024
Publisher : PT. SNN MEDIA TECH PRESS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.58602/jima-ilkom.v3i2.33

Abstract

Security of room access is one of the important aspects in maintaining privacy and asset protection. Traditional mechanical key systems have limitations because they only provide one layer of security, which is vulnerable to theft and key duplication. Along with the development of technology, especially in the fields of Electronics and Informatics, various innovations have been presented to improve security, one of which is RFID (Radio Frequency Identification) technology. RFID allows object identification without direct contact, but its weakness is that it is still limited to one layer of security. This study aims to develop a layered security system using Arduino Nano that combines RFID technology and 4x4 Keypad. This system is designed to ensure that only users who have the correct tag card and access code can open the door. With a combination of RFID for identification and Keypad for additional verification, this system is expected to significantly improve room access security. The prototype developed offers an innovative solution in the door security system, so that it can be applied in various places that require extra protection such as offices, hotels, and other facilities. This is evidenced by the results of the blackbox test which reached 100% from several test results from each test item.
Penerapan Spherical Law of Cosinus dalam Sistem Presensi BPBD Kabupaten Bogor Arifin, Mochamad; Suriansyah, Mohamad Iqbal; Chaerunnas, Andi
Jurnal Ilmiah Informatika dan Ilmu Komputer (JIMA-ILKOM) Vol. 4 No. 1 (2025): Volume 4 Nomor 1 March 2025
Publisher : PT. SNN MEDIA TECH PRESS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.58602/jima-ilkom.v4i1.35

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan formula Spherical Law of Cosines dalam sistem presensi berbasis Android untuk Badan Penanggulangan Bencana Daerah (BPBD) Kabupaten Bogor. Formula ini digunakan untuk menghitung jarak antara titik koordinat lokasi pengguna dan lokasi yang telah ditentukan, yang memungkinkan sistem untuk memastikan kehadiran fisik petugas di lokasi yang sesuai secara akurat. Metode ini memanfaatkan koordinat lintang dan bujur perangkat untuk menghitung jarak secara real-time dan mengonfirmasi lokasi pengguna berdasarkan radius tertentu yang ditetapkan. Dengan adanya penerapan ini, kehadiran petugas dapat dipantau secara lebih efisien dan akurat tanpa bergantung pada metode presensi manual yang sering kali kurang akurat dan memakan waktu. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem presensi ini dapat mendeteksi kehadiran petugas dengan tingkat akurasi lebih dari 95% dalam radius yang ditentukan. Implementasi ini diharapkan dapat mendukung efektivitas BPBD Kabupaten Bogor dalam melakukan pemantauan presensi petugas lapangan, khususnya dalam kondisi darurat dan bencana.
Pengembangan Model Prediksi Risiko Diabetes Menggunakan Pendekatan AdaBoost dan Teknik Oversampling SMOTE Sidiq, Sofian; Alfian, Alfian; Mabrur, Nur Shobi
Jurnal Ilmiah Informatika dan Ilmu Komputer (JIMA-ILKOM) Vol. 4 No. 1 (2025): Volume 4 Nomor 1 March 2025
Publisher : PT. SNN MEDIA TECH PRESS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.58602/jima-ilkom.v4i1.41

Abstract

Diabetes mellitus merupakan penyakit kronis yang prevalensinya terus meningkat dan menjadi masalah kesehatan serius di berbagai negara, termasuk Indonesia. Salah satu tantangan utama dalam pengembangan model prediksi risiko diabetes adalah ketidakseimbangan data, di mana jumlah sampel kelas minoritas (penderita diabetes) jauh lebih sedikit dibandingkan kelas mayoritas (bukan penderita diabetes). Penelitian ini bertujuan untuk mengatasi masalah ketidakseimbangan data dengan mengintegrasikan metode AdaBoost dan teknik oversampling SMOTE untuk membangun model prediksi risiko diabetes yang akurat dan andal. Metode AdaBoost dipilih karena kemampuannya dalam meningkatkan akurasi prediksi melalui perbaikan kesalahan secara iteratif, sedangkan SMOTE digunakan untuk meningkatkan representasi kelas minoritas dengan menghasilkan data sintetis. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model AdaBoost tanpa SMOTE memiliki akurasi sebesar 81,87% dan nilai ROC-AUC sebesar 0,9031, tetapi performanya cenderung lebih tinggi pada kelas mayoritas dibandingkan kelas minoritas. Setelah menerapkan AdaBoost dengan SMOTE, performa model pada kelas minoritas meningkat signifikan, dengan precision, recall, dan F1-score yang lebih seimbang antara kedua kelas. Akurasi keseluruhan model meningkat menjadi 82,83%, dan nilai ROC-AUC menjadi 0,9058. Kombinasi AdaBoost dan SMOTE terbukti efektif dalam menangani ketidakseimbangan data, memberikan prediksi yang lebih seimbang antara kelas mayoritas dan minoritas. Penelitian ini berkontribusi dalam pengembangan pendekatan prediktif berbasis machine learning untuk mendukung upaya preventif di bidang kesehatan.
Peran Big Data dalam Inovasi Bisnis Digital: Pendekatan Tinjauan Literatur Sistematis Fadli, Muhammad; Prasetio, Mugi; Sanjaya, Ival; Surono, Muhammad; Dewantoro, Mahendra; Suryono, Ryan Randy
Jurnal Ilmiah Informatika dan Ilmu Komputer (JIMA-ILKOM) Vol. 4 No. 1 (2025): Volume 4 Nomor 1 March 2025
Publisher : PT. SNN MEDIA TECH PRESS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.58602/jima-ilkom.v4i1.48

Abstract

Penelitian ini meninjau bagaimana Big Data berperan dalam inovasi bisnis digital, terutama dalam membantu pengambilan keputusan strategis, memperbaiki efisiensi operasional, serta menciptakan Produk dan layanan digital yang benar-benar pas dengan kebutuhan pengguna. Dengan menggunakan pendekatan tinjauan literatur sistematis, penelitian ini mengidentifikasi manfaat signifikan Big Data, termasuk kemampuannya untuk menyediakan analisis mendalam, memprediksi tren pasar, dan personalisasi layanan pelanggan. Namun, penelitian ini juga mengungkap berbagai tantangan dan kendala dalam implementasi Big Data, seperti keterbatasan infrastruktur teknologi, kualitas data yang rendah, serta isu privasi dan keamanan data. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pemanfaatan Big Data yang optimal dapat meningkatkan daya saing bisnis digital, tetapi membutuhkan dukungan infrastruktur yang memadai dan kepatuhan terhadap regulasi yang berlaku. Studi ini berkontribusi pada pengembangan pemahaman tentang bagaimana Big Data dapat diintegrasikan ke dalam strategi inovasi bisnis digital untuk mendorong pertumbuhan dan keberlanjutan bisnis di era digital.
Peran Platform Digital Dalam Membangkitkan Pertumbuhan Technopreneurship (Faktor Dan Tantangan Keberhasilan) : Tinjauan Literatur Sistematis Putri Oktaria Maylanda; Rahayu, Septiana; Sahyudi, Muhammad; Surono, Ryan Randy
Jurnal Ilmiah Informatika dan Ilmu Komputer (JIMA-ILKOM) Vol. 4 No. 1 (2025): Volume 4 Nomor 1 March 2025
Publisher : PT. SNN MEDIA TECH PRESS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.58602/jima-ilkom.v4i1.49

Abstract

Penelitian ini menganalisis peran strategis platform digital dalam mendukung pertumbuhan technopreneurship di era digital melalui pendekatan systematic literature review. Hasil penelitian menunjukkan bahwa platform digital secara signifikan meningkatkan efisiensi operasional, aksesibilitas, dan transformasi model bisnis dalam berbagai sektor, seperti kesehatan, pendidikan, transportasi, dan kewirausahaan informal. Platform ini berfungsi sebagai katalis inovasi dengan mengoptimalkan proses berbasis data, meningkatkan inklusi sosial, dan memperluas akses pasar. Namun, implementasi platform digital juga menghadapi tantangan, termasuk ketidaksetaraan dalam akses teknologi, kontrol algoritmik yang memperburuk ketimpangan, dan hambatan regulasi yang kaku. Kesuksesan technopreneurship di era digital sangat bergantung pada pengembangan platform yang inklusif, adaptif, dan responsif terhadap kebutuhan pengguna. Selain itu, kolaborasi antara pembuat kebijakan, pengusaha, dan pengembang teknologi diperlukan untuk menciptakan ekosistem digital yang berkelanjutan. Penelitian ini berkontribusi dalam memberikan panduan teoretis dan praktis untuk mengoptimalkan penggunaan platform digital bagi pertumbuhan technopreneurship di masa depan.
Analisis Efektivitas Metode Round-Robin dan Least-Connection dalam Load Balancing Terhadap Throughput Server Web Zahir, Ahmad Fatih; Wijaya, Hamid; Sanwasih, Mochamad; Arisantoso, Arisantoso
Jurnal Ilmiah Informatika dan Ilmu Komputer (JIMA-ILKOM) Vol. 4 No. 1 (2025): Volume 4 Nomor 1 March 2025
Publisher : PT. SNN MEDIA TECH PRESS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.58602/jima-ilkom.v4i1.52

Abstract

Peningkatan jumlah pengguna internet yang signifikan telah mendorong kebutuhan akan server yang lebih efisien dalam mengelola beban kerja yang semakin besar. Salah satu solusi utama yang diterapkan adalah load balancing, yang berfungsi untuk mendistribusikan lalu lintas secara optimal guna mencegah terjadinya kelebihan beban pada satu server tertentu. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis perbandingan efektivitas dua algoritma load balancing, yaitu Round-Robin dan Least-Connection, dalam mengoptimalkan throughput pada server aplikasi web dengan berbagai skenario beban kerja. Round-Robin mendistribusikan permintaan secara bergilir tanpa mempertimbangkan kondisi beban pada server, sedangkan Least-Connection menyesuaikan distribusi berdasarkan jumlah koneksi aktif pada masing-masing server, memungkinkan alokasi sumber daya yang lebih efisien. Hasil pengujian menunjukkan bahwa Least-Connection memiliki kinerja lebih baik dibandingkan Round-Robin, terutama dalam skenario beban tinggi. Pada beban maksimal 1.800 koneksi, algoritma Least-Connection mencatat throughput sebesar 10.373 kbps, sedikit lebih tinggi dibandingkan dengan 10.362 kbps yang dihasilkan oleh Round-Robin. Keunggulan ini menunjukkan bahwa Least-Connection lebih adaptif dalam menyesuaikan alokasi sumber daya server secara dinamis, mengurangi risiko bottleneck, serta meningkatkan efisiensi sistem dalam menangani lalu lintas yang berfluktuasi.
Pengembangan Model Klasifikasi Citra Penyakit Daun Lada Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Learning Vector Quantization (LVQ) Sah, Andrian; Mulyadi, Mulyadi; Alexander, Allan Desi; Tanniewa, Adam M
Jurnal Ilmiah Informatika dan Ilmu Komputer (JIMA-ILKOM) Vol. 4 No. 1 (2025): Volume 4 Nomor 1 March 2025
Publisher : PT. SNN MEDIA TECH PRESS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.58602/jima-ilkom.v4i1.53

Abstract

Lada (Piper nigrum) adalah komoditas pertanian bernilai tinggi, namun rentan terhadap penyakit daun akibat infeksi jamur, bakteri, atau hama. Identifikasi dini penting untuk mencegah penurunan hasil panen, namun metode konvensional berbasis observasi visual sering subjektif dan membutuhkan keahlian khusus. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model klasifikasi penyakit daun lada menggunakan jaringan syaraf tiruan Learning Vector Quantization (LVQ) berbasis pengolahan citra digital. Proses penelitian dimulai dengan preprocessing, yang mencakup konversi ke ruang warna CIELAB untuk meningkatkan kontras, segmentasi menggunakan Otsu Thresholding, serta ekstraksi fitur warna dengan Mean Color dan fitur tekstur menggunakan Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM). Hasil ekstraksi fitur ini kemudian digunakan sebagai masukan untuk algoritma LVQ, yang melakukan klasifikasi berdasarkan pembelajaran vektor prototipe. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model LVQ yang dikembangkan mencapai tingkat akurasi keseluruhan sebesar 90,83%. Model menunjukkan performa terbaik dalam mengenali daun sehat dengan Precision, Recall, dan F1-Score sebesar 96,67%. Sementara itu, kelas Anthracnose memiliki Precision terendah sebesar 87,01%, dan kelas Leaf Blight menunjukkan Recall terendah sebesar 86,67% serta F1-Score terendah sebesar 88,14%. Meskipun terdapat variasi kinerja antar kelas, model ini terbukti efektif dalam menangani dataset terbatas, memiliki kemampuan klasifikasi yang baik terhadap data non-linear, serta memungkinkan interpretasi keputusan klasifikasi yang lebih jelas.
Pengaruh Artificial Intelligence Dalam Mendorong Inovasi Dan Efisiensi Technopreneurship Setyani, Tria; Sari, Kevinda; Sulistiyo, Raka; Pratiwi, Adelia; Suryono, Ryan Randy
Jurnal Ilmiah Informatika dan Ilmu Komputer (JIMA-ILKOM) Vol. 4 No. 1 (2025): Volume 4 Nomor 1 March 2025
Publisher : PT. SNN MEDIA TECH PRESS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.58602/jima-ilkom.v4i1.54

Abstract

Kecerdasan Buatan (AI) telah menjadi kekuatan utama dalam mendorong inovasi dan efisiensi di berbagai sektor industri, termasuk dalam bidang technopreneurship. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh AI terhadap inovasi dan efisiensi dalam technopreneurship dengan pendekatan kualitatif deskriptif. Metode pengumpulan data melibatkan studi pustaka, wawancara mendalam dengan pelaku usaha berbasis teknologi, serta observasi terhadap implementasi AI di beberapa startup. Hasil penelitian menunjukkan bahwa AI memiliki peran signifikan dalam meningkatkan inovasi produk dan layanan melalui analisis data, prediksi tren pasar, dan otomatisasi proses bisnis. AI juga meningkatkan efisiensi operasional dengan mengoptimalkan penggunaan sumber daya dan mengurangi ketergantungan pada prosedur manual. Namun, penerapan AI dalam technopreneurship menghadapi beberapa tantangan, seperti keterbatasan keterampilan teknis, biaya investasi yang tinggi, serta isu etika dan keamanan data. Penelitian ini menyarankan perlunya perencanaan strategis dalam implementasi AI untuk memastikan keberhasilan dan manfaat maksimal bagi technopreneur. Temuan ini diharapkan dapat memberikan wawasan bagi pelaku bisnis teknologi dalam mengoptimalkan penggunaan AI guna meningkatkan daya saing dan keberlanjutan bisnis mereka.
Improving Decision Accuracy Through LOPCOW Weighting and AROMAN Methods in Retail Store Location Selection Setiawansyah, Setiawansyah
Jurnal Ilmiah Informatika dan Ilmu Komputer (JIMA-ILKOM) Vol. 4 No. 1 (2025): Volume 4 Nomor 1 March 2025
Publisher : PT. SNN MEDIA TECH PRESS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.58602/jima-ilkom.v4i1.57

Abstract

Choosing a strategic store location is an important factor in retail business success, but this decision is often influenced by data uncertainty and scale differences among criteria that can lead to bias in the decision-making process. This study proposes the use of LOPCOW to objectively determine the criterion weights based on data variability among alternatives, and AROMAN to reduce the influence of scale differences among criteria through gradual normalization. With this approach, it is hoped to obtain a more accurate, fair, and consistent ranking of locations. The ranking results in the selection of retail store locations are based on the final value of each alternative location. The location with the code LKM ranks highest with a final value of 0.8212, indicating that this location has the most optimal characteristics compared to other locations. The results of the study show that the combination of these two methods can produce more optimal and reliable decisions in selecting retail store locations, which in turn can enhance competitiveness and operational success in the retail business. The contribution from the ranking results of this retail store location provides significant strategic insights in the decision-making process for business expansion. By leveraging a quantitative approach that generates a final value for each location alternative, this research is able to provide an objective foundation for managers or decision-makers in selecting the best location. The identification of LKM locations as the most superior alternative indicates that the evaluation method used is effective in revealing the competitive advantages of a location based on the established criteria.
Decision Support System Diagnosis Penyakit Stroke Menggunakan Metode Composite Performance Index (CPI) Febriana, Rusina Widha; Kriswibowo, Rony; Prayogo, Johan Suryo; Alia, Putri Ariatna; Pratama, Setya Budi
Jurnal Ilmiah Informatika dan Ilmu Komputer (JIMA-ILKOM) Vol. 4 No. 2 (2025): Volume 4 Nomor 2 September 2025
Publisher : PT. SNN MEDIA TECH PRESS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.58602/jima-ilkom.v4i2.56

Abstract

Stroke merupakan salah satu kondisi gawat darurat yang harus ditangani dengan cepat karena dapat mengakibatkan kefatalan. Stroke terjadi ketika asupan oksigen dan atau asupan nutrisi ke otak mengalami gangguan karena adanya penyumbatan pada pembuluh darah. Kondisi penyumbatan ini menyebabkan bagian dari sel-sel otak yang terdampak akan mengalami kerusakan sehingga tidak dapat berfungsi dengan baik. Stroke yang tidak tertangani dengan segera dapat memberikan efek negatif terhadap penderitanya, mulai dari kecacatan, kerusakan otak, hingga kematian. Penelitian ini mengusulkan penerapan metode Composite Peformance Index (CPI) dalam membangun Decision Support System (DSS) untuk membantu diagnosis tingkat peluang terjangkit stroke untuk dapat ditangani lebih lanjut. CPI diterapkan untuk melakukan penilaian dan menentukan peringkat dari beberapa alternatif penyebab stroke. Nilai indeks gabungan gejala stroke yang terbesar akan menampilkan pasien yang paling memungkinkan akan menderita stroke. Tujuan penelitian ini yaitu dengan mengetahui pasien yang mungkin mengalami stroke diharapkan dapat memberikan perawatan dan pengobatan yang sesuai, sehingga mampu menekan tingkat kerusakan otak dan mencegah terjadinya komplikasi. Diagnosis dilakukan dengan menerapkan metode CPI pada sistem menggunakan bahasa pemrograman python. Python adalah salah satu bahasa pemrograman yang banyak digunakan dalam pengembangan DSS, karena kemudahan pengkodeannya dan kepemilikan pustaka yang kaya. Hasil penelitian ini didapatkan perhitungan yang dilakukan secara manual dan sistem memiliki hasil yang sama, artinya sistem yang dibangun menghasilkan perhitungan yang valid. Berdasarkan studi kasus penelitian, nilai tertinggi pasien yang akan mengalami stroke berdasarkan nilai indeks gabungan metode CPI adalah sebesar 198.5 dengan keadaan pasien memiliki pola hidup sehat dan riwayat orang tua pernah mengalami stroke mini/TIA.

Page 4 of 5 | Total Record : 43

 1   2   3   4   5 

Filter by Year

2022 2025


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 4 No. 2 (2025): Volume 4 Nomor 2 September 2025 Vol. 4 No. 1 (2025): Volume 4 Nomor 1 March 2025 Vol. 3 No. 2 (2024): Volume 3 Number 2 September 2024 Vol. 3 No. 1 (2024): Volume 3 Number 1 March 2024 Vol. 2 No. 2 (2023): Volume 2 Number 2 September 2023 Vol. 2 No. 1 (2023): Volume 2 Number 1 March 2023 Vol. 1 No. 2 (2022): Volume 1 Number 2 September 2022 Vol. 1 No. 1 (2022): Volume 1 Number 1 March 2022