cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Tri A. Sundara
Contact Email
tri.sundara@stmikindonesia.ac.id
Phone
+628116606456
Journal Mail Official
ijcs@stmikindonesia.ac.id
Editorial Address
Jalan Khatib Sulaiman Dalam 1, Padang, Indonesia
Location
Kota padang,
Sumatera barat
INDONESIA
The Indonesian Journal of Computer Science
Published by STMIK Indonesia Padang
ISSN : 25497286     EISSN : 25497286     DOI : https://doi.org/10.33022
Core Subject : Science, Engineering,
Computer Science & IT Electrical & Electronics Engineering Engineering
The Indonesian Journal of Computer Science (IJCS) is a bimonthly peer-reviewed journal published by AI Society and STMIK Indonesia. IJCS editions will be published at the end of February, April, June, August, October and December. The scope of IJCS includes general computer science, information system, information technology, artificial intelligence, big data, industrial revolution 4.0, and general engineering. The articles will be published in English and Bahasa Indonesia.
Arjuna Subject : Ilmu Komputer (semua kategori) - Ilmu Komputer (Lain-Lain)
Articles 1,127 Documents
 23   24   25   26   27 
Sistem Informasi Presensi Guru Piket Menggunakan QR Code Septanto, Ilham Adhi; Gunawan, Dedi
The Indonesian Journal of Computer Science Vol. 12 No. 5 (2023): The Indonesian Journal of Computer Science (IJCS)
Publisher : AI Society & STMIK Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33022/ijcs.v12i5.3438

Abstract

Permasalahan presensi guru piket menyebabkan tidak terekapnya data kehadiran guru dengan benar. Hal ini mengakibatkan kesulitan dalam memantau kehadiran guru. Salah satu solusi mengatasi persoalan ini adalah dengan mengembangkan sistem informasi presensi guru. Pengembangan sistem informasi presensi Guru Piket berbasis website yang dikembangkan dapat digunakan sebagai media manajemen data presensi yang dapat mempermudah dalam laporan serta dapat melihat persentase kehadiran dengan cepat. Analisis kualitas sistem informasi presensi guru piket menunjukkan hasil yang memenuhi kriteria pengujian aspek functionality, dan usability. Dengan demikian dapat dikatakan bahwa pengembangan sistem informasi presensi guru berbasis website layak untuk digunakan.hasil penilaian terhadap 25 responden sistem informasi presensi guru piket berbasis website diperoleh rata-rata skor SUS dari seluruh skor responden sebesar 80,2, yang masuk kedalam katagori “Excellent.”
A Comprehensive Exploration of Entrepreneurial Strategies in The Makeup and Beauty Industry: The Role of Social Media Marketing Yupelmi, Mimi; Yulastri, Asmar; Ganefri; Giatman; Effendi, Hansi; Muskhir, Mukhlidi
The Indonesian Journal of Computer Science Vol. 12 No. 5 (2023): The Indonesian Journal of Computer Science (IJCS)
Publisher : AI Society & STMIK Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33022/ijcs.v12i5.3439

Abstract

The research background is the rapid development of makeup and beauty industry in the social media era that is highly competitive. The study aims to explore the industry's development and its characters, the specialized entrepreneurial strategies, and the influence of social media on this industry. The methodology employed in this research is a semi-systematic literature review. The analytical approach utilized incorporates a meta-narrative framework, encompassing stages such as identifying, analyzing, and identifying patterns and themes related to the topic. The results describe that the characters of makeup and beauty industry includes highly competitive, ever-changing trends, consumer-centric, seasonal and limited-edition products, diverse product range. Furthermore, the role of social media and specialized entrepreneurial strategies related to the influencer collaborations, community building, personalized beauty, virtual beauty consultations, user-generated content, social commerce, online beauty classes, virtual events and live streams. Finally, the challenges of social media on entrepreneurial strategies associated with the policy and algorithm changes, negative feedback and criticism, data privacy and security.
E-Book Pengelolaan Pendidikan dan Kepemimpinan Menggunakan Aplikasi Flip Pdf Profesional Berbasis Android di Perguruan Tinggi Fitri Rahmadani, Ade; Giatman; Muskhir, Mukhlidi; Suryani, Karmila; Effendi, Hansi
The Indonesian Journal of Computer Science Vol. 12 No. 5 (2023): The Indonesian Journal of Computer Science (IJCS)
Publisher : AI Society & STMIK Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33022/ijcs.v12i5.3440

Abstract

Proses pelaksanaan perkuliahan Pengelolaan Pendidikan dan Kepemimpinan media yang digunakan masih memanfaatkan media ppt, pemutaran contoh kasis melalui video dan referensi yang beragam terkait materi perkuliahan. Tujuan penelitian ini yaitu meengembangkan sebuah media yang bisa digunakan sebagai bahan ajar yaitu berupa e-book mata kuliah Pengelolaan Pendidikan dan Kepemimpinan yang dikembangkan menggunakan aplikasi Flip PDF Professional yang nantinya dapat diakses dengan menggunakan android. Pengembangan media ini menggunakan metode RnD dengan model 4-D yang meliputi kegiatan: define, design, develop dan disseminate. Media yang dikembangkan tentunya harus dinyatakan valid dan praktis dengan menggunakan instrumen kuisioner dalam proses pengumpulan data dengan cara memberikan beberapa pernyataan kepada responden yakni ahli media, ahli materi dan praktisi dalam hal ini mahasiswa. Hasil uji validitas menunjukkan nilai 89,5% dengan kategori valid dan uji praktikalitas kepada pengguna, diperoleh nilai 83,5% dengan kategori praktis. Informasi yang disampaikan menunjukkan bahwa media e-book berbasis Android sudah tepat dan cukup bermanfaat untuk dimanfaatkan dalam perkuliahan bagi mahasiswa yang mengambil mata kuliah manajemen pendidikan dan kepemimpinan.
Particle Swarm Optimization Untuk Optimasi Klasifikasi Tingkat Kepuasan Layanan Publik Priatna, wowon
The Indonesian Journal of Computer Science Vol. 12 No. 5 (2023): The Indonesian Journal of Computer Science (IJCS)
Publisher : AI Society & STMIK Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33022/ijcs.v12i5.3441

Abstract

Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui tingkat kepuasan terhadap pelayanan yang diberikan oleh pemerintah daerah sebagai penyedia layanan publik dengan mengklasifikasikan data yang diperoleh dari survei yang dilakukan. Saat ini desa dan kelurahan telah memberikan pelayanan sesuai kebutuhan masyarakat, namun jika tidak sepenuhnya memberikan pelayanan yang optimal maka dapat menimbulkan ketidakpuasan dan merugikan masyarakat baik secara fisik maupun materil. Untuk meningkatkan kualitas layanan dan menyelesaikan keluhan pengguna layanan secara efektif, mengidentifikasi pola dan memberikan umpan balik yang tepat waktu untuk meningkatkan produk dan layanan yang diberikan, diperlukan metode klasifikasi pengguna layanan. Metode pengumpulan data pada penelitian ini menggunakan metode survei dengan menyebarkan kuesioner kepada masyarakat pengguna layanan publik di desa dan kelurahan. Data yang diperoleh dianalisis menggunakan Excel untuk mengolah data terlebih dahulu untuk membuat model klasifikasi. Pada tahap prepROCessing, data dikelompokkan untuk mendapatkan label/target sehingga data tersebut dapat diolah menggunakan algoritma klasifikasi. Klasifikasinya menggunakan algoritma Decision Tree (DT), Naïve Bayes, Support Vector Machine (SVM), K-Nearest Neighbor (KNN). Tingkatkan klasifikasi dengan pengoptimalan fitur menggunakan Particle Pool Optimization (SPO). Penelitian ini menghasilkan nilai akurasi tertinggi pada klasifikasi pohon keputusan dengan mendapatkan nilai akurasi tertinggi sebesar 97,74%, disusul algoritma KKN memperoleh akurasi sebesar 77,90%, algoritma Naïve Bayes sebesar 64,4% dan algoritma yang memperoleh nilai akurasi terkecil adalah algoritma SVM. yaitu 59,90%. Setelah dilakukan optimasi, nilai akurasi tertinggi terdapat pada algoritma SVM dan algoritma KNN sebesar 98,3%, pohon keputusan sebesar 97,77%, dan akurasi terkecil pada algoritma Naïve Bayes sebesar 69,30%.
Literature Review: The Influence of Demographics, User Experience and E-Commerce Platforms In The Digital Business World Astuti, Murni; Ganefri; Yulastri, Asmar
The Indonesian Journal of Computer Science Vol. 12 No. 5 (2023): The Indonesian Journal of Computer Science (IJCS)
Publisher : AI Society & STMIK Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33022/ijcs.v12i5.3444

Abstract

The presence of digital technology has fundamentally changed the business landscape, and one of the most striking transformations is the birth of e-commerce. Online business has become a global phenomenon that is spurring economic growth, increasing the accessibility of products and services, and changing the way companies interact with customers. In this context, three main factors emerge as key elements influencing the success of an e-commerce business: superior user experience, wise pricing strategy, and a sophisticated e-commerce platform. This research aims to find out how demographics, user experience and platforms influence the digital business world. The research method used in this research is Systematic Literature Review (SLR) with a qualitative approach in a systematic review which is used to summarize research results that are descriptive qualitative in nature. The results of this research are that there is a significant influence between demographics and user experience because these three variables greatly influence customer purchases because they can be a comparison of various aspects of purchasing through platforms in the digital business world.
Studi Empiris Model BERT dan DistilBERT Analisis Sentimen pada Pemilihan Presiden Indonesia Mahira Putri; Sutanto, Taufik Edy; Inna, Suma
The Indonesian Journal of Computer Science Vol. 12 No. 5 (2023): The Indonesian Journal of Computer Science (IJCS)
Publisher : AI Society & STMIK Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33022/ijcs.v12i5.3445

Abstract

Peningkatan jumlah pengguna media sosial di Indonesia sejak tahun 2014 menyebabkan data yang dihasilkan semakin besar dan kompleks, sehingga komputasi yang diperlukan untuk mengolahnya juga semakin besar. Untuk melakukan komputasi pada data yang besar diperlukan model yang kompatibel, efektif, dan efisien. Penelitian ini adalah kajian numerik dari dua model terbaik Deep Learning saat paper ini ditulis, yaitu BERT dan DistilBERT pada kasus analisis sentimen menggunakan ratusan ribu tweet terkait pemilihan presiden Indonesia tahun 2014 dan 2019. Analisis yang dilakukan meliputi waktu eksekusi dan konsumsi memori. Pada model dengan nilai hyperparameter optimal, tercatat bahwa DistilBERT melakukan proses pelatihan dan prediksi 84% lebih cepat dengan penggunaan memori GPU 79% lebih efisien dengan nilai akurasi tidak terpaut jauh, yaitu 0.89 dan 0.85 untuk BERT dan DistilBERT. Hasil kajian ini dapat digunakan untuk memperkirakan besarnya sumberdaya komputasi atau biaya yang dibutuhkan ketika menggunakan model BERT atau DistilBERT pada data yang besar.
Deteksi Kepribadian MBTI pada Diskusi Agama Islam di Twitter Indonesia 2009-2019 Nanira Annisa Fitri; Taufik Edy Sutanto; Muhaza Liebenlito
The Indonesian Journal of Computer Science Vol. 12 No. 5 (2023): The Indonesian Journal of Computer Science (IJCS)
Publisher : AI Society & STMIK Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33022/ijcs.v12i5.3446

Abstract

Kepribadian adalah perilaku serta pemikiran seseorang yang dapat mempengaruhi orang lain dalam berinteraksi di berbagai situasi. Satu macam tes kepribadian yang populer adalah Myers-Briggs Type Indicator (MBTI) yang mengklasifikasikan kepribadian seseorang berdasarkan empat dimensi yaitu Introvert-Extrovert, Sensing-Intuitive, Thinking-Feeling, serta Judging-Perceiving. Sebagian besar penelitian sebelumnya mengenai prediksi MBTI yang telah dilakukan menggunakan dataset berbahasa Inggris. Penelitian ini melakukan analisa prediksi MBTI pengguna twitter dengan menggunakan data latih bahasa Indonesia yang berasal dari terjemahan model kecerdasan buatan. Empat model klasifikasi seperti Random Forest, Support Vector Machine (SVM), Logistic Regression, dan Bernoulli Naive Bayes digunakan untuk menganalisis efektivitas prediksi MBTI pada data yang digunakan. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa model klasifikasi SVM menghasilkan akurasi tertinggi yaitu 90% untuk I-E, 93% untuk N-S, 88% untuk T-F, dan 84% untuk J-P. Model yang diajukan memiliki potensi untuk menjadi solusi untuk memprediksi MBTI secara cepat dan baik pada data yang besar dalam bahasa Indonesia.
The Comparison of Magpick Anomaly Contours toward Bouguer Anomaly Reduction Maulidina, Miftakhul; Nadliroh, Kuni; Fauzi, Ah. Sulhan
The Indonesian Journal of Computer Science Vol. 12 No. 5 (2023): The Indonesian Journal of Computer Science (IJCS)
Publisher : AI Society & STMIK Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33022/ijcs.v12i5.3447

Abstract

The subsurface structures model can be made by various methods, one of which is the gravity method. The basis of gravity modeling is the difference in density of materials. This can result in gravitational anomalies. Overall gravitational anomalies are known as bouguer anomalies. The gravity anomalies can be separated into local anomalies and regional anomalies. This research was in Mount Kelud, Kediri, Indonesia. The gravity data was processed using Surfer 9 software for the manufacture of two-dimensional contours. After that, researchers performed anomaly separation through MagPick software. In this study, researchers compared the two-dimensional contour results of MagPick gravitational anomalies toward the reduction of bouguer anomalies to regional anomalies. As a result, both show the same accurate contour.
Tren E-Commerce Mempengaruhi Keputusan Pembelian: Studi Kasus Pengguna Shopee Pada Mahasiswa Tata Boga Unimed Yuzia Eka Putri; Asmar Yulastri; Giatman; Ganefri; Hansi Effendi; Mukhlidi Muskhir; Refdinal; Syah, Nurhasan
The Indonesian Journal of Computer Science Vol. 12 No. 5 (2023): The Indonesian Journal of Computer Science (IJCS)
Publisher : AI Society & STMIK Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33022/ijcs.v12i5.3448

Abstract

The online shopping trend on Shopee and other e-commerce platforms continues to develop and has controversy and occurs from time to time. Some sellers on Shopee have been involved in fraud, such as sending fake products or not sending products at all. This can harm buyers and damage Shopee's reputation. This research aims to analyze the influence of trends in the use of e-commerce (Shopee) on the purchasing decisions of culinary students at Unimed. This research uses a quantitative approach. The sample in this study was 93 culinary students from the class of 2023. The data analysis techniques used are the t test, f test and coefficient of determination. The results of the test analysis show a sig value of 0.000, which means that there is an influence from the e-commerce usage variable (X) on the purchasing decision variable (Y). The strength of influence of the e-commerce usage variable influences the purchasing decision variable by 46%. Meanwhile, the remaining 0.540 or 54% is influenced by other variables studied.
Implementasi Aplikasi Mobile Augmented Reality Untuk Pengenalan Sejarah Ikon Kota Di Indonesia Ibnu Risky Pramudito; Ikrimach
The Indonesian Journal of Computer Science Vol. 12 No. 5 (2023): The Indonesian Journal of Computer Science (IJCS)
Publisher : AI Society & STMIK Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33022/ijcs.v12i5.3453

Abstract

This research is the result of observations made by researchers about the lack of interesting and educational learning media to introduce the history of city icons in Indonesia. Along with the times, there are many learning methods that utilize technological advances in their application. One technology that can be applied is Augmented Reality technology. Augmented Reality is a technology that unites two-dimensional or three-dimensional virtual objects into a real environment and then projects them in Real Time. This research uses a data collection process by conducting a literature study, namely collecting relevant information from thesis sources, scientific journals, and the internet. The results of this study are expected to add insight into the history of city icons in Indonesia and can add to the user experience about Augmented Reality technology.

Page 25 of 113 | Total Record : 1127

 23   24   25   26   27 

Filter by Year

2022 2026


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 15 No. 1 (2026): The Indonesian Journal of Computer Science Vol. 14 No. 6 (2025): The Indonesian Journal of Computer Science Vol. 14 No. 5 (2025): The Indonesian Journal of Computer Science Vol. 14 No. 4 (2025): The Indonesian Journal of Computer Science Vol. 14 No. 3 (2025): The Indonesian Journal of Computer Science Vol. 14 No. 2 (2025): The Indonesian Journal of Computer Science Vol. 14 No. 1 (2025): The Indonesian Journal of Computer Science (IJCS) Vol. 13 No. 6 (2024): The Indonesian Journal of Computer Science (IJCS) Vol. 13 No. 5 (2024): The Indonesian Journal of Computer Science (IJCS) Vol. 13 No. 4 (2024): The Indonesian Journal of Computer Science (IJCS) Vol. 13 No. 3 (2024): The Indonesian Journal of Computer Science (IJCS) Vol. 13 No. 2 (2024): The Indonesian Journal of Computer Science (IJCS) Vol. 13 No. 1 (2024): The Indonesian Journal of Computer Science (IJCS) Vol. 12 No. 6 (2023): The Indonesian Journal of Computer Science (IJCS) Vol. 12 No. 5 (2023): The Indonesian Journal of Computer Science (IJCS) Vol. 12 No. 4 (2023): The Indonesian Journal of Computer Science (IJCS) Vol. 12 No. 3 (2023): The Indonesian Journal of Computer Science Vol. 12 No. 2 (2023): The Indonesian Journal of Computer Science Vol. 12 No. 1 (2023): The Indonesian Journal of Computer Science Vol. 11 No. 3 (2022): The Indonesian Journal of Computer Science Vol. 11 No. 2 (2022): The Indonesian Journal of Computer Science Vol. 11 No. 1 (2022): The Indonesian Journal of Computer Science More Issue