Jurnal Saintekom (Sains dan Teknologi Komputasi)
Jurnal Sainstekom (Jurnal Sains dan Teknologi Komputasi) diterbitkan oleh Lembaga Penelitian, Pengembangan, dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LP3M) Universitas Binaniaga Indonesia (UNBIN) untuk mewadahi hasil penelitian dosen, peneliti, mahasiswa Fakultas Informatika & Komputer UNBIN dan dari luar UNBIN. Terbit empat kali setahun, yaitu pada bulan Maret, Juni, September, dan Desember. Pengiriman artikel, serta proses review/peninjauan, tidak dikenakan biaya apa pun (GRATIS). Tujuan dari jurnal ini adalah untuk mempublikasikan hasil penelitian di bidang komputer yang meliputi, (1) Teknik Informatika: Bahasa Pemrograman, Rekayasa Perangkat Lunak, Algoritma (2) Sistem Informasi: Sistem Pendukung Keputusan, Data Mining (3) Teknologi Informasi: Internet of Things, Networking, user experience. Jurnal ini bersifat Open Acces tanpa biaya publikasi (No APC) dan menerapkan proses double-blind peer review.
Articles
19 Documents
<![CDATA[Penerapan Metode Profile Matching untuk Menentukan Kamar Hunian Narapidana Lembaga Pemasyarakatan ]]>
<![CDATA[Gunawan, Junjun]]>;
<![CDATA[Janner Lubis, Derman]]>
<![CDATA[ Jurnal SAINTEKOM (Sains dan Teknologi Komputasi) Vol 1 No 1 (2025): Juni 2025 ]]>
Publisher : <![CDATA[Lembaga Penelitian, Pengembangan, dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LP3M) – Universitas Binaniaga Indonesia (UNBIN) ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.36350/jskom.v1i1.11
<![CDATA[Menentukan kamar hunian narapidana di Lembaga Pemasyarakatan sering menjadi salah satu tantangan yang harus dihadapi, karena memerlukan pertimbangan berbagai aspek seperti ketersediaan kamar hunian, program pembinaan, masalah keamanan yang harus disesuaikan dengan profil narapidana. Permasalahan yang muncul adalah bagaimana menentukan kamar hunian yang sesuai dengan profil narapidana dan kriteria kamar hunian. Dalam penelitian ini menggunakan Metode Profile Matching untuk menyelesaikan permasalahan tersebut. Metode ini melakukan pencocokan profile narapidana dan kriteria kamar hunian. Hasil penelitian Setelah perhitungan korelasi spearman diperoleh nilai koefisien korelasi spearman 0,3473. Berdasarkan perhitungan korelasi spearman rank nilai tersebut masuk kedalam kategori makna Rendah yang mengindikasikan bahwa terjadi perubahan perankingan sebelum dan sesudah perhitungan profile matching. Dengan demikian, metode ini dapat membantu Lembaga Pemasyarakatan dalam mencapai keseimbangan antara kebutuhan pembinaan dan keamanan. ]]>
<![CDATA[Penerapan Metode K-Means Clustering Untuk Pemetaan Kompetensi Peserta Didik Baru Berdasarkan Hasil Tes Diagnostik ]]>
<![CDATA[Okgistiyan, Muchammad]]>;
<![CDATA[Irmayansyah]]>
<![CDATA[ Jurnal SAINTEKOM (Sains dan Teknologi Komputasi) Vol 1 No 1 (2025): Juni 2025 ]]>
Publisher : <![CDATA[Lembaga Penelitian, Pengembangan, dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LP3M) – Universitas Binaniaga Indonesia (UNBIN) ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.36350/jskom.v1i1.12
<![CDATA[Proses pemetaan kompetensi peserta didik merupakan langkah penting dalam pengelompokan berdasarkan hasil tes diagnostik. Pengelompokan yang tidak efektif dapat menghambat pengambilan keputusan yang tepat terhadap peserta didik yang nilainya rendah. Penelitian ini mengembangkan sebuah prototype aplikasi untuk memetakan kompetensi peserta didik menggunakan algoritma K-Means Clustering. Pada penelitian ini dibuat sebuah prototype aplikasi yang dapat melakukan pemetaan kompetensi peserta didik dengan menerapkan Algoritma K-means Clustering yaitu dengan cara menganalisis data dan melalukan perhitungan pengelompokan, yang kemudian perhitungan pengelompokan dianalisis kembali untuk melihat kompetensi peserta didik di masing-masing kelompik. Variabel yang digunakan mencakup nilai literasi dan numerasi sebagai parameter pengelompokan. Hal ini dilakukan untuk memetakan kompetensi peserta didik agar dapat menyajikan informasi yang bisa menjadi acuan sekolah untuk mengambil kebijakan peserta didik mana yang harus mendapatkan jam tambahan. Pada aplikasi yang dibangun telah dilakukan uji kelayakan oleh ahli sistem dan diperoleh persentase kelayakan sebesar 100% yang dapat dikategorikan ke dalam interpretasi “Sangat Layak”. Telah dilakukan juga uji kelayakan oleh pengguna dengan menggunakan kuesioner PSSUQ sesuai dengan kategori PSSUQ diantaranya yaitu nilai kepuasan secara keseluruhan (Overall) sebesar 100%, yang artinya aplikasi ini layak digunakan. Serta telah dilakukan juga uji validitas cluster menggunakan Silhouette Coefficient terhadap algoritma K-means yang diterapkan dengan nilai yang diperoleh sebesar 0,467 yang berarti cluster yang dibentuk termasuk kedalam kategori “Lemah”. ]]>
<![CDATA[Penerapan Metode Regresi Linier Berganda untuk Prediksi Target Produksi Minuman Botanikal ]]>
<![CDATA[Nirwana, Nirwana]]>;
<![CDATA[Utari, Lis]]>
<![CDATA[ Jurnal SAINTEKOM (Sains dan Teknologi Komputasi) Vol 1 No 1 (2025): Juni 2025 ]]>
Publisher : <![CDATA[Lembaga Penelitian, Pengembangan, dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LP3M) – Universitas Binaniaga Indonesia (UNBIN) ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.36350/jskom.v1i1.13
<![CDATA[Indonesia, sebagai salah satu produsen utama tanaman rempah di dunia, menghadapi tantangan dalam memanfaatkan potensi ini untuk mendukung perkembangan Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM) di sektor minuman botanikal. Shojiru, sebuah UMKM yang memproduksi minuman botanikal berbahan alami, sering mengalami kesulitan dalam memprediksi permintaan pasar. Ketidakakuratan estimasi ini mengakibatkan overproduksi atau kekurangan stok, yang berdampak pada efisiensi operasional dan kepuasan pelanggan. Penelitian ini bertujuan mengembangkan prototipe sistem prediksi produksi berbasis metode Regresi Linier Berganda, guna meningkatkan akurasi prediksi produksi Shojiru. Hasil penelitian menunjukkan sistem prediksi produksi minuman efektif dalam memperkirakan jumlah produksi bulan berikutnya. Pengujian akurasi dengan MAPE menunjukkan kesalahan 9.28%, menandakan prediksi yang sangat baik. Sistem ini memperoleh skor kelayakan 100%, kategori sangat layak, dan skor 86.67 dalam pengujian SUS, kategori "excellent" dengan grade "B", menandakan penerimaan yang tinggi dan kelayakan penggunaan yang sangat baik.]]>
<![CDATA[Penerapan Metode (SAW) untuk mendukung Keputusan Dalam Penetapan Karyawan Tetap di YPI Ar-Rohman ]]>
<![CDATA[Mutiara, Renny]]>;
<![CDATA[Wicaksana, Binanda]]>
<![CDATA[ Jurnal SAINTEKOM (Sains dan Teknologi Komputasi) Vol 1 No 1 (2025): Juni 2025 ]]>
Publisher : <![CDATA[Lembaga Penelitian, Pengembangan, dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LP3M) – Universitas Binaniaga Indonesia (UNBIN) ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.36350/jskom.v1i1.14
<![CDATA[Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan Metode Simple Additive Weighting (SAW) dalam merekomendasikan pengangkatan karyawan tetap di YPI Ar-Rohman. Kriteria yang digunakan mencakup kepribadian dan perilaku, prestasi kerja, tanggung jawab, lama bekerja, kedisiplinan, dan pengetahuan ke-Al-Madinahan, dengan bobot disesuaikan berdasarkan tingkat kepentingan. Proses penelitian meliputi analisis kebutuhan, perancangan sistem, pengembangan, hingga pengujian yang melibatkan pengguna. Melalui aplikasi web, pengguna dapat login dan menilai calon karyawan berdasarkan kriteria tersebut. Data yang diinput diproses menggunakan metode SAW untuk menghasilkan peringkat rekomendasi calon karyawan tetap. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa sistem ini dinilai "Sangat Layak," dengan persentase kelayakan mencapai 100% berdasarkan pengujian oleh ahli materi dan 94,36% dari pengujian pengguna. Sistem ini memungkinkan bagian struktural membuat keputusan yang lebih informatif dan efisien terkait pengangkatan karyawan. Penerapan metode SAW menghasilkan peringkat tertinggi pada karyawan KK6 dengan nilai 0,86 dan terendah pada KK10 dengan nilai 0,67. Hasil ini mengonfirmasi bahwa sistem yang dikembangkan memenuhi standar yang ditetapkan dan siap untuk diterapkan.]]>
<![CDATA[Penerapan Search Engine Optimization (SEO) untuk OptimasiPerforma Traffic pada Situs UMKM ]]>
<![CDATA[Elsa, Elsa]]>;
<![CDATA[Utari, Lis]]>
<![CDATA[ Jurnal SAINTEKOM (Sains dan Teknologi Komputasi) Vol 1 No 1 (2025): Juni 2025 ]]>
Publisher : <![CDATA[Lembaga Penelitian, Pengembangan, dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LP3M) – Universitas Binaniaga Indonesia (UNBIN) ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.36350/jskom.v1i1.15
<![CDATA[Keberadaan web yang optimal sangat penting bagi Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM) dalam meningkatkan visibilitas di era digital. Banyak situs UMKM belum memanfaatkan Search Engine Optimization (SEO) secara maksimal, sehingga mengalami keterbatasan dalam menarik pengunjung. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan teknik SEO guna meningkatkan performa traffic situs UMKM. Metode yang digunakan adalah studi kasus pada situs UMKM undangan digital, dengan pendekatan komparatif untuk mengukur perubahan traffic sebelum dan sesudah penerapan SEO. Langkah-langkah yang dilakukan meliputi analisis performa awal menggunakan alat analitik web, serta penerapan teknik SEO off-page berupa external link. Hasil penelitian menunjukkan peningkatan rata-rata traffic organik sebesar 33% setelah implementasi SEO. Penerapan SEO off-page, seperti penggunaan external link juga terbukti efektif dalam meningkatkan durasi kunjungan. Kesimpulan penelitian ini menegaskan bahwa SEO merupakan strategi penting yang harus diadopsi oleh UMKM untuk meningkatkan visibilitas online dan potensi konversi]]>
<![CDATA[Penerapan Metode Content-Based Filtering untuk Rekomendasi pada Resep Obat Berdasarkan Diagnosa Pasien ]]>
<![CDATA[Irama Permana, Idham]]>;
<![CDATA[Miftahudin, Muhammad]]>
<![CDATA[ Jurnal SAINTEKOM (Sains dan Teknologi Komputasi) Vol 1 No 1 (2025): Juni 2025 ]]>
Publisher : <![CDATA[Lembaga Penelitian, Pengembangan, dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LP3M) – Universitas Binaniaga Indonesia (UNBIN) ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.36350/jskom.v1i1.16
<![CDATA[Kesehatan merupakan faktor esensial dalam meningkatkan kualitas hidup manusia. Kesalahan medikasi yang sering terjadi dalam pelayanan kesehatan dapat menyebabkan kerugian serius bagi pasien. Oleh karena itu, diperlukan pendekatan komputasi untuk mempermudah tenaga kesehatan dalam memberikan rekomendasi resep obat. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem rekomendasi resep obat berbasis metode Content-Based Filtering untuk mengurangi risiko kesalahan medikasi dengan mencocokkan data diagnosa pasien dengan atribut obat yang relevan. Content-Based Filtering merupakan metode rekomendasi yang berfokus pada kesamaan atribut antar item, dalam hal ini diagnosis dan resep obat. Sistem memanfaatkan deskripsi atau fitur yang tersedia dari diagnosis pasien untuk mencocokkannya dengan referensi resep obat. Sistem ini memanfaatkan algoritma Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) merupakan metode untuk mengubah teks menjadi representasi numerik. Ini penting untuk menghitung relevansi diagnosis dan resep obat, setelah TF-IDF dihitung, setiap diagnosis dan resep obat direpresentasikan sebagai vektor. Cosine Similarity digunakan untuk mengukur sudut antara dua vektor tersebut, sehingga menentukan tingkat kesamaan antara diagnosis pasien dan referensi. Penelitian ini menghasilkan prototipe sistem berbasis web framework Laravel sebagai frontend menggunakan Python Flask sebagai backend yang mampu memberikan rekomendasi obat secara akurat berdasarkan diagnosa pasien. Uji coba sistem menunjukkan peningkatan akurasi rekomendasi obat sebesar 85%, sehingga mendukung efektivitas layanan kesehatan terutama di Puskesmas dan rumah sakit. Sistem rekomendasi resep obat ini menunjukkan efektif dengan kebutuhan pasien, Hal ini dapat dilihat berdasarkan berdasarkan evaluasi Precision, Recall, dan F1 Score. Dengan semua metrik tersebut threshold yang telah ditentukan (80% untuk Precision dan Recall, 75% untuk F1 Score).]]>
<![CDATA[Penerapan Algoritma Regresi Logistik untuk Deteksi DiniGejala Serangan Jantung ]]>
<![CDATA[Jonathan Atritus, Jethro]]>;
<![CDATA[Hudori, Hudori]]>
<![CDATA[ Jurnal SAINTEKOM (Sains dan Teknologi Komputasi) Vol 1 No 1 (2025): Juni 2025 ]]>
Publisher : <![CDATA[Lembaga Penelitian, Pengembangan, dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LP3M) – Universitas Binaniaga Indonesia (UNBIN) ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.36350/jskom.v1i1.17
<![CDATA[Serangan jantung tetap menjadi penyebab utama kematian secara global dan di Indonesia. Deteksi dini dan langkah preventif sangat penting untuk mengurangi angka kematian. Penelitian ini menerapkan algoritma Regresi Logistik untuk mengembangkan sistem prediktif yang dapat mengidentifikasi gejala awal serangan jantung. Dengan menggunakan dataset yang berisi indikator kesehatan pasien seperti tekanan darah, usia, kadar kolesterol, dan kebiasaan hidup, algoritma ini mengklasifikasikan individu yang berisiko. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem mencapai akurasi hingga 92%. Implementasi ini menyoroti efektivitas integrasi kecerdasan buatan dalam diagnostik medis, memungkinkan penilaian awal yang cepat dan hemat biaya.]]>
<![CDATA[Penerapan Algoritma Winnowing dan Cosine Similarityuntuk Penilaian Jawaban Esai ]]>
<![CDATA[Hadid, Marwan]]>;
<![CDATA[Triawan, Anggra]]>
<![CDATA[ Jurnal SAINTEKOM (Sains dan Teknologi Komputasi) Vol 1 No 1 (2025): Juni 2025 ]]>
Publisher : <![CDATA[Lembaga Penelitian, Pengembangan, dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LP3M) – Universitas Binaniaga Indonesia (UNBIN) ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.36350/jskom.v1i1.18
<![CDATA[Penilaian esai merupakan salah satu bentuk evaluasi yang sering digunakan untuk mengukur kemampuan mahasiswa dalam memahami materi. Namun, penilaian esai secara manual sering kali memakan waktu yang lama, rentan terhadap kesalahan, dan terkadang hasil penilaiannya kurang tepat. Oleh karena itu, diperlukan pendekatan komputasi untuk mempermudah dosen dalam memberikan nilai. Algoritma Winnowing dan Cosine Similarity diusulkan sebagai solusi untuk meningkatkan efektivitas dan ketepatan penilaian esai. Proses penilaian dimulai dengan text pre-processing, di mana kata-kata penting dipertahankan dan kata-kata yang tidak relevan dibuang. Selanjutnya, teks jawaban dipecah menjadi beberapa potongan substring atau dijadikan sebagai token menggunakan metode k-gram. Kemudian, dilakukan hashing terhadap token-token menggunakan algoritma Rolling Hash. Algoritma Winnowing digunakan untuk memilih nilai hashing terkecil dari kumpulan nilai hashing yang dihasilkan, dan frekuensi kemunculan nilai tersebut dihitung pada jawaban mahasiswa dan kunci jawaban. Akhirnya, tingkat kemiripan antara jawaban dan kunci jawaban dihitung menggunakan Cosine Similarity. Aplikasi penilaian ini telah diuji oleh ahli sistem dan dinyatakan “Sangat Layak” dengan tingkat kelayakan 100%. Hasil pengujian kelayakan aplikasi kepada pengguna juga menunjukkan aplikasi ini “Sangat Layak” dengan hasil keseluruhan 83%. Selain itu, hasil uji Mean Absolute Percentage Error (MAPE) menunjukkan tingkat kesalahan nilai sebesar 11%, yang menunjukkan aplikasi ini efektif dan tepat dalam penilaian esai.]]>
<![CDATA[Penerapan Metode Simple Additive Weighting (SAW) Untuk Menentukan Prioritas Penerima Bantuan Modal Usaha Bagi Penyandang Disabilitas Fisik ]]>
<![CDATA[Dyah Naharsari, Nur]]>;
<![CDATA[Rahmiyati, Dwi]]>
<![CDATA[ Jurnal SAINTEKOM (Sains dan Teknologi Komputasi) Vol 1 No 1 (2025): Juni 2025 ]]>
Publisher : <![CDATA[Lembaga Penelitian, Pengembangan, dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LP3M) – Universitas Binaniaga Indonesia (UNBIN) ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.36350/jskom.v1i1.19
<![CDATA[Terciptanya kemandirian masyarakat Indonesia pada umumnya dan masyarakat penyandang disabilitas pada khususnya secara ekonomi merupakan tujuan pemerintah dalam hal ini Kementerian Sosial. Salah satu caranya dengan memberikan bantuan modal usaha. Program ini dirancang untuk memberikan akses ke sumber daya finansial yang sulit dijangkau oleh pelaku usaha akibat keterbatasan modal awal atau kondisi ekonomi yang tidak stabil. Proses penentuan penerima bantuan modal usaha di Sentra Terpadu Inten Soeweno masih menggunakan cara manual yaitu dengan mengisi formulir dalam bentuk kertas, melakukan perhitungan matematis skor secara manual dan hasil seleksi yang diperoleh dipindah ke dalam format excel. Hal ini akan memperlambat kinerja petugas sosial dan lebih banyak peluang terjadinya human error. Mengatasi permasalahan tersebut perlunya sistem yang dapat mempermudah proses seleksi penerima bantuan modal usaha di Sentra Terpadu Inten Soeweno agar lebih efektif dan efisien. Dalam hal ini yaitu sistem pendukung keputusan yang didukung dengan metode Simple Additive Weighting (SAW). Hasil perhitungan menggunakan metode SAW diperoleh rekomendasi nama-nama penerima program bantuan modal usaha berdasarkan perangkingan. Selain itu berdasarkan hasil pengujian black box sistem ini berjalan sesuai dengan fungsinya sehingga bantuan modal usaha dapat tersalurkan dengan tepat sasaran. Aplikasi yang dibuat sudah dapat menghasilkan solusi optimal dengan mendapatkan dan menentukan rekomendasi penerima bantuan modal usaha bagi penyandang disabilitas fisik, Aplikasi mampu membantu StakeHolder dalam mengambil keputusan, Aplikasi mampu mencetak laporan, dan aplikasi yang dikembangkan di kategorikan “Layak” karena diperoleh presentase kelayakan 100% berdasarkan pengujian pada ahli sistem dan ahli materi. Sedangkan berdasarkan hasil pengujian kepada pengguna memperoleh hasil 84,2% dan termasuk kedalam kategori “Sangat Layak”, dan nilai koefisien korelasi/kesesuaian yang telah didapatkan dengan nilai 0,85 yaitu termasuk dalam kategori sangat tinggi yang mengacu pada tabel rank spearman.]]>
<![CDATA[Penerapan Metode Test Driven Development untuk Menguji Rest Api pada Script di Visual Basic ]]>
<![CDATA[Abdilah, Bilal]]>;
<![CDATA[Harbani, Arif]]>
<![CDATA[ Jurnal SAINTEKOM (Sains dan Teknologi Komputasi) Vol 1 No 1 (2025): Juni 2025 ]]>
Publisher : <![CDATA[Lembaga Penelitian, Pengembangan, dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LP3M) – Universitas Binaniaga Indonesia (UNBIN) ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.36350/jskom.v1i1.20
<![CDATA[Penelitian ini mengatasi tantangan dalam pengembangan perangkat lunak menggunakan Visual Basic.NET (VB.NET) untuk integrasi REST API. Seiring meningkatnya permintaan aplikasi berkualitas, pengujian manual menjadi tidak efisien dan rentan kesalahan. Pengembang kesulitan menemukan dan memperbaiki kesalahan tanpa pengujian sistematis, yang mempengaruhi kualitas perangkat lunak. Test-Driven Development (TDD) menekankan penulisan tes sebelum kode, memastikan kode memenuhi spesifikasi. Penelitian ini mengadopsi siklus TDD-menulis tes, menjalankan tes untuk memastikan kegagalan, dan menulis kode untuk memenuhi tes. TDD meningkatkan efisiensi pengujian dengan mendeteksi dan memperbaiki kesalahan lebih awal. Penelitian ini juga mengeksplorasi alat dan tantangan implementasi TDD di VB.NET. Hasil uji ahli menunjukkan efektivitas 85%, sementara uji pengguna mendapatkan skor 73,3%, yang menunjukkan umpan balik positif.]]>
