cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Soffa Zahara
Contact Email
soffa.zahara@unim.ac.id
Phone
+6285748431029
Journal Mail Official
submit@unim.ac.id
Editorial Address
Teknik Informatika Fakultas Teknik Universitas Islam Majapahit. Gedung Dwipa Mandala Lt. 1. Jl. Raya Jabon km 0,7 Mojoanyar Mojokerto Jawa Timur Indonesia 61364
Location
Kab. mojokerto,
Jawa timur
INDONESIA
Submit : Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi dan Sains
Published by Universitas Islam Majapahit
ISSN : -     EISSN : 27986861     DOI : https://doi.org/10.36815/submit.v3i2.3009
Core Subject : Science, Engineering,
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Engineering
Jurnal SUBMIT bertujuan untuk mempublikasikan artikel berkualitas yang didedikasikan untuk semua aspek perkembangan terbaru yang beredar di bidang teknik informatika, sistem informasi, sistem komputer, dan ilmu komputer. Ruang lingkup meliputi aplikasi Teknologi Informasi, Perkembangan Teknologi Jaringan, Keamanan Komputer, Terapan Ilmu Komputer, Kecerdasan Buatan, Internet of Things, Data Mining,Teknologi Wireless, dll. Selain itu juga meningkatkan kemampuan dosen dan mahasiswa dalam bidang penelitian sebagai wujud dari kewajiban tridarma perguruan tinggi. Selain itu, dapat mendorong peningkatan publikasi sebagai wujud dari luaran hasil penelitian.
Arjuna Subject : Ilmu Komputer (semua kategori) - Aplikasi Ilmu Komputer
Articles 110 Documents
 3   4   5   6   7 
Aplikasi Pengarsipan Data Menggunakan Cloud Fahrul Amirudin; Ronny Makhfuddin Akbar; Fajar Indra Kurniawan; Ahmad Syaifuddin
SUBMIT: Jurnal Ilmiah Teknologi Infomasi dan Sains Vol. 3 No. 1 (2023): Juni 2023
Publisher : Program Studi Teknik Informatika, Universitas Islam Majapahit Mojokerto, Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Pengarsipan data memiliki peran penting bagi industri, instansi, dan perorangan, pengarsipan sendiri memudahkan dalam pengolahan data, pengarsipan yang terstruktur membantu dalam pencarian data menjadi cepat dan akurat, saat ini banyak instansi, dan perorangan sudah menggunakan pengarsipan secara cloud, akan tetapi belum optimal yakni belum terstruktur masih banyaknya data yang tersimpan di beberapa akun cloud kurang efektif, jika memerlukan data, maka harus mencari data satu per satu di banyak akun cloud. Untuk itu perlunya sistem pengarsipan yang terstruktur untuk mencapai pengarsipan yang baik, memudahkan dalam pencarian data untuk efisiensi waktu dalam pengolahan data. Dengan adanya Sistem Informasi Manajemen Pengarsipan Data Berbasis Cloud yang menyediakan kemudahan dalam mengelola data menjadi terpusat sehingga pengguna tidak mencari satu per satu data di banyak cloud, bisa menghemat waktu, juga memiiki fitur level pengguna, top kategori, top download, top view dan laporan. Kelayakan sistem ini berdasarkan dengan hasil kuesioner dengan responden yang dipilih secara aca sejumlah 50 orang, menunjukkan hasil 97% dengan skala 100%, mereka setuju bahwa sistem ini memberikan kemudahan pengaksesan informasi pengarsipan data, sehingga dapat disimpulkan bahwa sistem ini layak untuk digunakan dan sangat membantu untuk pengarsipan data.
Sistem Rekomendasi Produk Berbahasa Indonesia pada Marketplace Tokopedia Menggunakan Metode Content Base Filtering: Product Recommendation System Indonesian Language On Tokopedia Marketplace Using Content Base Filtering Method Ahmad Syaifuddin
SUBMIT: Jurnal Ilmiah Teknologi Infomasi dan Sains Vol. 3 No. 1 (2023): Juni 2023
Publisher : Program Studi Teknik Informatika, Universitas Islam Majapahit Mojokerto, Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

E-Commerce merupakan mekanisme usaha yang banyak dilakukan oleh pelaku usaha terutama di Indonesia, makanan dan minuman tercatat sebagai barang/jasa yang paling banyak dijual pada e-commerce. Pendapatan usaha pada e-commerce sangat bergantung pada strategi pelaku usaha dalam memasarkan produk, salah satu fitur yang wajib ada pada marketplace ialah fitur rekomendasi produk. Penelitian ini bertujuan untuk membuat aplikasi penerapan metode Content Base Filtering pada marketplace untuk memberikan rekomendasi produk berbahasa Indonesia pada saat user memilih sebuah produk. Pemanfaatan metode Content Base Filtering dapat memberikan hasil rekomendasi produk berdasarkan nilai kemiripan produk, dengan memanfaatkan atribut kesamaan nama dan deskripsi produk untuk memberikan rekomendasi. Pengumpulan data dilakukan dengan menggunakan teknik web scrapping pada laman Tokopedia, diperoleh data sebanyak 3233 data produk. Data kemudian dilakukan pre-processing yaitu removing symbol, case folding, stopword removal, selanjutnya dihitung nilai similaritas antar dokumen dengan menggunakan fungsi FT-IDF dan cosine similarity. Hasil penelitian didapatkan tingkat kemiripan tertinggi yaitu sebesar 45,29%.
Analisa Korelasi Regresi Populasi Penduduk dan Pengguna Internet: Populasi Internet Agil Aryanusa
SUBMIT: Jurnal Ilmiah Teknologi Infomasi dan Sains Vol. 3 No. 2 (2023): Desember 2023
Publisher : Program Studi Teknik Informatika, Universitas Islam Majapahit Mojokerto, Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36815/submit.v3i2.2747

Abstract

Perkembangan digital yang berkembang begitu pesat utamanya didunia internet yang makin marak hingga dapat mengubah kultur dan budaya dunia hal ini bisa kita rasakan bahkan bukan hanya kita tapi seluruh dunia dengan mudah dan cepat. Internet memungkinkan komunikasi, berbagi informasi, akses ke seluruh dunia, dan penyediaan layanan berbasis web. Tujuan dari penelitian ini untuk mengetahui, apakah ada hubungan dan pengaruh antara jumlah penduduk dengan jumlah populasi pengguna internet di 20 negara pengguna internet teratas di dunia pada tahun 2018. Dengan metode analisa yang sistematis dan mudah digunakan Koefisien korelasi Pearson (r) dan Regresi linier sederhana. Dari hasil penelitian kita memaparkan tentang adanya hubungan yang signifikan dari populasi jumlah penduduk dengan pengguna internet di 20 negara pengguna internet teratas di dunia pada tahun 2018. Dapat disimpulkan bahwa Indonesia menduduki peringkat ke-7 dari 20 negara pengguna internet tertinggi di dunia. Di bidang pendidikan, peningkatan pengguna Internet antara lain dapat dilakukan dengan membentuk Jaringan Pendidikan Nasional dan Pusat penelitian internet.
Mengoptimalkan Pengembangan Aplikasi Mobile Melalui Perbandingan Metode Pengembangan Perangkat Lunak (Waterfall, Prototype, Mobile-D, Agile, RAD) Zaky Ramadhan
SUBMIT: Jurnal Ilmiah Teknologi Infomasi dan Sains Vol. 3 No. 2 (2023): Desember 2023
Publisher : Program Studi Teknik Informatika, Universitas Islam Majapahit Mojokerto, Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36815/submit.v3i2.2993

Abstract

Aplikasi mobile telah mengubah dunia menjadi serba teknologi dan juga perubahan cara kita berinteraksi dengan perangkat secara digital. Menurut data dari Statistika pada tahun 2023 terdapat lebih dari 2,59 juta aplikasi yang tersedia di Google Play Store dan lebih dari 1,64 juta aplikasi di Apple App Store akhir tahun 2022. Data ini menunjukkan ekspansi yang luar biasa dari pasar aplikasi mobile, dimana pengguna smartphone dapat memiliki lebih banyak pilihan aplikasi daripada sebelumnya. Menurut laporan dari Standish Group pada tahun 2021, hanya sekitar 30-40% dari proyek pengembangan perangkat lunak yang dilakukan secara konvensional (metode lama seperti metode Waterfall) dapat dianggap sukses. Hal ini menunjukkan bahwa metode pengembangan perangkat lunak yang kurang sesuai dapat berpotensi menyebabkan gagalnya suatu proyek. Dalam hal ini, penting untuk mencari solusi yang tepat untuk mengembangkan aplikasi mobile. Penggunaan metode yang sesuai dapat mengoptimalkan pengembangan aplikasi, mengurangi resiko kegagalan, dan meningkatkan tingkat keberhasilan. Dalam artikel ini, penulis akan membandingkan beberapa metode perancangan dan pengembangan yang biasanya digunakan dalam pengembangan aplikasi mobile, serta memberikan pengetahuan tentang bagaimana pemilihan metode dapat mempengaruhi kesuksesan proyek. Penulis akan membahas metode Waterfall, Agile, Rapid Application Development (RAD), Prototype, dan Mobile D, serta melihat bagaimana metode-metode ini dapat digunakan untuk mencapai tujuan pengembangan aplikasi mobile yang optimal. Dengan melihat data-data statistik di atas dan tantangan dalam pengembangan aplikasi mobile, penelitian ini bertujuan memberikan panduan yang berguna bagi pengembang dan pemilik proyek dalam mengambil keputusan untuk memilih metode perancangan dan pengembangan yang sesuai untuk kesuksesan proyek aplikasi mobile.
Aplikasi Monitoring dan Kontrol Budidaya Ikan Dalam Ember Berbasis Android Menggunakan Kodular Abdul Yazid
SUBMIT: Jurnal Ilmiah Teknologi Infomasi dan Sains Vol. 3 No. 2 (2023): Desember 2023
Publisher : Program Studi Teknik Informatika, Universitas Islam Majapahit Mojokerto, Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36815/submit.v3i2.3009

Abstract

Kemajuan teknologi informasi telah membuka peluang untuk meningkatkan efisiensi dan keberlanjutan sektor perikanan. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan aplikasi berbasis Android menggunakan platform Kodular yang memungkinkan pembudidaya ikan memonitor dan mengontrol budidaya ikan dalam ember secara efektif. Metode pengembangan waterfall digunakan untuk memastikan tahapan pengembangan dilakukan secara terstruktur. Analisis kebutuhan sistem mengidentifikasi kebutuhan pengguna, persyaratan fungsional dan non-fungsional, serta tantangan dalam budidaya ikan lele. Desain sistem didukung oleh diagram UML, meliputi Use Case, Class, Activity, Sequence, Component, dan Deployment. Aplikasi ini dirancang untuk memberikan informasi real-time tentang kondisi lingkungan budidaya, pemberian pakan, dan notifikasi potensi risiko. Dengan menggabungkan metodologi pengembangan yang terstruktur dan desain sistem yang jelas, diharapkan aplikasi ini dapat menjadi alat yang efektif dalam mendukung pertumbuhan sektor perikanan dan meningkatkan keberlanjutan budidaya ikan.
Pemodelan Prediksi Harga Beras Medium Wilayah Jawa Timur Menggunakan Stacked LSTM Yanuarini Nur Sukmaningtiyas; Soffa Zahara; Mimin Fatchiyatur Rohmah; Sugianto Sugianto
SUBMIT: Jurnal Ilmiah Teknologi Infomasi dan Sains Vol. 3 No. 2 (2023): Desember 2023
Publisher : Program Studi Teknik Informatika, Universitas Islam Majapahit Mojokerto, Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36815/submit.v3i2.3061

Abstract

Di Indonesia, salah satu harga komoditas pangan yang mendominasi peringkat harga yang paling fluktuatif tiap harinya yaitu beras. Penyebab paling utama dari permasalahan ini salah satunya yaitu iklim dan cuaca yang berubah-ubah ditambah dengan gangguan hama yang membuat kegagalan panen yang menyebabkan harga beras sering mengalami kenaikan. Jika hal ini tidak segera kunjung diatasi maka akan berpengaruh terhadap efek yang lebih besar yaitu inflasi. Hadirnya teknologi prediksi atau bisa disebut peramalan dalam harga beras sangat dibutuhkan untuk mempersiapkan kenaikan harga pada waktu tertentu dan sebagai landasan barbagai macam kebijakan untuk menanggulangi lonjakan harga beras yang tak terhindarkan di kemudian hari. Penelitian ini bertujuan melakukan prediksi rerata harga beras medium wilayah Jawa Timur dengan data harian yang diambil dari Sistem Informasi Ketersediaan dan Perkembangan Harga Bahan Pokok di Jawa Timur. Metode yang digunakan yaitu salah satu metode Deep Learning yaitu Stacked LSTM (Long Short-Term Memory). Stacked LSTM merupakan jenis LSTM yang mempunyai lebih dari 1 hidden layer. Selain itu 8 jenis variasi algoritma optimasi juga dilakukan untuk mencapai akurasi terbaik saat melakukan prediksi harga beras. Dari hasil pengujian akurasi terbaik dengan nilai RMSE 10912.197367298677 adalah algoritma optimasi Adamax
Sistem Informasi Geografis Pemetaan Potensi Usaha di Kabupaten Mojokerto Sugianto, Sugianto
SUBMIT: Jurnal Ilmiah Teknologi Infomasi dan Sains Vol. 4 No. 1 (2024): Juni 2024
Publisher : Program Studi Teknik Informatika, Universitas Islam Majapahit Mojokerto, Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36815/submit.v4i1.3112

Abstract

Seiring dengan peningkatan penggunaan teknologi informasi di Kabupaten Mojokerto, dapat dimanfaatkan untuk memudahkan promosi dan pemasaran produk. Banyak daerah dari kecamatan dengan ciri khas usaha kreatif tertentu, sehingga masyarakat yang berencana memulai usaha kreatif mungkin mengalami kesulitan menentukan potensi usaha yang dapat dikembangkan di daerah. Sistem Informasi Geografis (SIG) pemetaan potensi usaha dapat membantu para pelaku usaha di Kabupaten Mojokerto untuk mengetahui peluang pengembangan usaha kreatif di suatu daerah dan mempromosikan potensi usahanya.Hasil penelitian dengan mempertimbangkan sebaran usaha yang sudah ada dan sektor usaha yang disarankan di beberapa daerah, setelah dilakukan pemrosesan dalam sistem informasi geografis, menunjukkan presentase protensi usaha yang terbentuk di 6 kecamatan yaitu presentase 17.9% di Kecamatan Gedeg, presentase 12.8% di Kecamatan Kutorejo, presentase 10.3% di Kecamatan Mojosari, presentase 7.7% di Kecamatan Trawas, presentase 30.8% di Kecamatan Bangsal, dan presentase 20.5% di Kecamatan Jetis.
Implementasi Algoritma K-Means Untuk Clustering Data Penyakit Di Puskesmas Kotagede 2 Yogyakarta Sasmita, Marwah Silvia
SUBMIT: Jurnal Ilmiah Teknologi Infomasi dan Sains Vol. 4 No. 1 (2024): Juni 2024
Publisher : Program Studi Teknik Informatika, Universitas Islam Majapahit Mojokerto, Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36815/submit.v4i1.3195

Abstract

Puskesmas Kotagede 2 melayani pasien dari berbagai wilayah setiap hari, yang menghasilkan banyak data rekam medis. Saat ini, data tersebut hanya diarsipkan tanpa analisis lebih lanjut, menyebabkan pemimbunan data. Untuk mengatasi hal ini, diperlukan sistem yang dapat mengelompokkan data rekam medis berdasarkan kemiripan, untuk memberikan wawasan baru bagi tenaga medis tentang penyakit, faktor risiko, dan pola penyakit. Tujuan penelitian ini adalah menghasilkan dua cluster penyakit dan mengevaluasi hasilnya dengan Davies Bouldin Index yang bermanfaat untuk mengetahui kelompok penyakit yang banyak dan jarang, rata-rata usia penderitanya, dan wilayah asal penderita. Pengumpulan data dilakukan melalui proses wawancara dengan salah satu staff bagian rekam medis di Puskesmas Kotagede 2 Yogyakarta. Data rekam medis yang diperoleh dari puskesmas sebanyak 300 data yang akan diolah menjadi dataset sehingga dapat di proses oleh sistem. Agar sistem dapat berjalan denga n baik maka dilakukanlah analisis kebutuhan sistem, setelah melakukan analisis kebutuhan sistem selanjutnya merancang sistem. Sistem ini dirancang untuk bisa melalukan operasi clustering data menggunakan algoritma k-means. Pada penelitian ini data akan di kelompokkan menjadi dua cluster. Proses clustering ini kemudian di implementasikan ke dalam website agar mudah digunakan. Uji akurasi dilakukan setelah hasil clustering di temukan, uji akurasi pada penelitian ini menggunakan metode Davies Bouldin Index. Hasil dari penelitian ini adalah terbentuknya dua cluster yang telah di uji menggunakan Davies Bouldin Index dengan nilai akurasi sebesar 0.73. Hasil dari clustering dari jumlah 300 data didapatkan jumlah anggota cluster 0 sebanyak 183 data pasien dengan penyakit yang banyak diderita nasofaringitis dan faringitis kronik, migren, diabetes mellitus 2, batuk, dan katarak, untuk usia rata – rata penderita pada cluster 0 ini adalah 34 tahun dengan wilayah pasien berasal dari Kelurahan Rejowinangun dan anggota cluster sebanyak 117 data pasien dengan penyakit yang jarang diderita yaitu tipus, anemia, dbd, vertigo, asam urat, campak, vertigo, sembelit, dan kolestrol dengan rata – rata usia penderita 29 tahun dengan wilayah asal pasien berasal dari Kelurahan Banguntapan.
Analisis Prediksi Harga Bitcoin Menggunakan Metode ARIMA Aryanusa, Agil; Zahara, Soffa
SUBMIT: Jurnal Ilmiah Teknologi Infomasi dan Sains Vol. 4 No. 1 (2024): Juni 2024
Publisher : Program Studi Teknik Informatika, Universitas Islam Majapahit Mojokerto, Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36815/submit.v4i1.3339

Abstract

Di era digital, Bitcoin telah muncul sebagai salah satu mata uang digital yang paling banyak dibicarakan karena volatilitas dan potensinya sebagai sarana investasi. Namun, harga yang fluktuatif juga menimbulkan kesulitan ketika mencoba membuat prediksi yang akurat. Tujuan penelitian ini adalah untuk menganalisis dan meramalkan harga Bitcoin dengan menggunakan metode ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average). Oleh karena itu, model ARIMA digunakan untuk mengekstrak mean dan varians dari data harga Bitcoin. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model ARIMA dapat digunakan secara efektif untuk memprediksi harga Bitcoin dengan menghasilkan nilai MSE sebesar 54791638.70 dimana lebih baik dari model SARIMAX. Penerapan model ARIMA membantu para analis dan investor dalam memahami tren harga Bitcoin dan membuat keputusan investasi yang lebih tepat.
Prediksi Pasien Terindikasi Penyakit Jantung Menggunakan Metode Logistic Regression Asyafiiyah, Gita Rohma Utami; Akbar , Ronny Makhfuddin
SUBMIT: Jurnal Ilmiah Teknologi Infomasi dan Sains Vol. 4 No. 1 (2024): Juni 2024
Publisher : Program Studi Teknik Informatika, Universitas Islam Majapahit Mojokerto, Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36815/submit.v4i1.3342

Abstract

Penyakit serangan jantung (Heart Attack) telah terbukti sebagai salah satu penyakit berbahaya di dunia. Penyakit serangan jantung adalah kondisi dimana tersumbatnya arteri yang disebabkan oleh timbunan lemak. Deteksi penyakit jantung perlu dilakukan sejak dini karena gejala awalnya sering kali tidak jelas dan mudah terabaikan sehingga banyak orang tidak menyadari bahwa mereka sedang mengalami kondisi yang berakibat fatal nantinya. Untuk mengatasi masalah tersebut teknologi machine learning dapat digunakan untuk membantu mendeteksi penyakit jantung dengan menggunakan data historis pasien dengan berbagai metode yang ada. Pada penelitian ini metode yang digunakan adalah logistic regression dimana metode tersebut memodelkan probabilitas kejadian dari suatu peristiwa untuk menghasilkan nilai binary, yaitu nol dan satu sebagai penentuan klasifikasinya. Model yang diterapkan memberikan hasil akurasi pada data training sebesar 86% dan pada data testing sebesar 88%.  Berdasakan hasil confusion matrix, model mampu memprediksi sampel yang benar-benar negatif (TN) dengan baik, ditunjukkan dari persentase yang cukup bagus mencapai nilai 85,39%. Kemudian proporsi false negative (FN) juga cukup rendah 9,52%. Nilai true positif (TP) mencapai 90,48% dan ROC curve menunjukkan nilai AUC 0,95 (mendekati 1) yang berarti model memiliki 95% area dibawah curva. Hal ini menunjukkan bahwa model yang dibangun memberikan performa yang baik. Jika dibandingkan dengan beberapa metode machine learning lainnya, metode logistic regression lebih unggul dari tingkat akurasinya.

Page 5 of 11 | Total Record : 110

 3   4   5   6   7 

Filter by Year

2021 2025


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 5 No. 1 (2025): Juni 2025 Vol. 4 No. 2 (2024): Desember 2024 Vol. 4 No. 1 (2024): Juni 2024 Vol. 3 No. 2 (2023): Desember 2023 Vol. 3 No. 1 (2023): Juni 2023 Vol. 2 No. 2 (2022): Desember 2022 Vol. 2 No. 1 (2022): Juni 2022 Vol. 1 No. 2 (2021): Desember 2021 Vol. 1 No. 1 (2021): Juni 2021