cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Nasib Marbun
Contact Email
marbunnasib93@gmail.com
Phone
+6282174140253
Journal Mail Official
fimerkom@katersipublisher.com
Editorial Address
Perumahan Kenanga Artha Residence Blok A NO.6 JL. Bima, Subang, Jawa Barat, Indonesia
Location
Kab. subang,
Jawa barat
INDONESIA
FIMERKOM: Journal of Information Systems and Technology
Published by PT Katersi Minar Permata
ISSN : -     EISSN : 31107370     DOI : -
Core Subject : Science, Engineering,
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Electrical & Electronics Engineering Library & Information Science
FIMERKOM: Journal of Information Systems and Technology is a publication forum for scientific works in the field of information systems and technology. All manuscripts submitted online through the OJS system must follow the focus and scope, as well as the author guidelines for the FIMERKOM: Journal of Information Systems and Technology. Submitted manuscripts must discuss scientific achievements that are free from plagiarism with a maximum similarity level of 15%. Assessment by journal partners uses a Double Blind Peer Review system. All manuscripts in FIMERKOM: Journal of Information Systems and Technology are openly accessible to anyone. FIMERKOM is published twice a year, in June (Issue 1) and December (Issue 2). FIMERKOM has an E-ISSN: 3110-7370.
Arjuna Subject : Ilmu Komputer (semua kategori) - Ilmu Komputer (Lain-Lain)
Articles 5 Documents
 1 
Search results for , issue "Vol. 1 No. 2 (2024): Desember 2024" : 5 Documents clear
Penerapan Bi-Lstm dengan Optimizer ADAM dan Word2vec Untuk Analisis Sentimen Selvi Debi Anita; Nuri Cahyono
FIMERKOM : Journal of Information Systems and Technology Vol. 1 No. 2 (2024): Desember 2024
Publisher : PT Katersi Minar Permata

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

Abstract

Penelitian ini membahas penerapan Bi-LSTM (Bidirectional Long Short-Term Memory) denganoptimizer Adam dan Word2Vec dalam analisis sentimen publik terkait pembangunan Ibu Kota Negara (IKN)Indonesia. Dataset terdiri dari 14.317 komentar YouTube yang dikumpulkan menggunakan YouTube DataAPI v3 dari berbagai kanal berita dan pemerintah. Tahapan prapemrosesan mencakup case folding,pembersihan, normalisasi kata slang, penghapusan stopword, tokenisasi, dan stemming. Untuk mengatasiketidakseimbangan kelas, teknik SMOTE diterapkan, menghasilkan dataset seimbang dengan 8.912 sampeluntuk kelas positif dan negatif. Word2Vec digunakan untuk merepresentasikan kata dalam bentuk vektor gunamenangkap hubungan semantik antar kata. Model Bi-LSTM dilatih menggunakan optimizer Adam denganlearning rate 0,001 dan fungsi loss binary_crossentropy. Evaluasi model menggunakan confusion matrixmenunjukkan kinerja yang sangat baik dengan akurasi 98,34%, serta precision, recall, dan F1-score di atas97% untuk kedua kelas. Hasil ini menunjukkan bahwa kombinasi Bi-LSTM, Word2Vec, dan optimizer Adamefektif dalam analisis sentimen publik terkait pembangunan IKN. Penelitian selanjutnya disarankan untukmengeksplorasi teknik embedding yang lebih canggih seperti BERT atau model berbasis Transformer sertamengoptimalkan hiperparameter menggunakan Bayesian Optimization atau Genetic Algorithm gunameningkatkan performa model lebih lanjut.
Analisis dan Implementasi Paid Traffic untuk Optimasi Pendapatan Google AdSense M Arib Dzaki Fakhir; Nuri Cahyono
FIMERKOM : Journal of Information Systems and Technology Vol. 1 No. 2 (2024): Desember 2024
Publisher : PT Katersi Minar Permata

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

Abstract

Penelitian ini membahas strategi optimasi iklan Google AdSense untuk meningkatkan pendapatan blog melalui pemantauan performa dan penerapan metode optimasi berbasis data. Permasalahan utama yang dihadapi adalah rendahnya rasio klik-tayang (CTR) dan jumlah tayangan iklan yang belum optimal, sehingga pendapatan dari AdSense masih terbatas. Metode yang digunakan dalam penelitian ini mencakup pemantauan lalu lintas menggunakan berbagai platform analitik, penerapan strategi peningkatan CTR, serta pemanfaatan fitur Peluang di dashboard AdSense. Hasil penelitian menunjukkan adanya peningkatan signifikan dalam performa iklan, dengan jumlah tayangan mencapai 108.187 (+351%), CTR meningkat menjadi 6,85% (+74%), serta pendapatan AdSense naik 717% hingga mencapai $546,46. Temuan ini mengonfirmasi bahwa optimasi strategi iklan berbasis data dapat meningkatkan monetisasi blog secara efektif.
Analisis UI/UX dan Implementasi Website TK ABA Menggunakan Metode User-Centered Design Muhammad Rifqi Pramudya Hidayat; Nuri Cahyono
FIMERKOM : Journal of Information Systems and Technology Vol. 1 No. 2 (2024): Desember 2024
Publisher : PT Katersi Minar Permata

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

Abstract

Dalam era digital yang semakin berkembang, kehadiran online yang efektif menjadi kebutuhan penting bagi berbagai lembaga, termasuk institusi pendidikan seperti Taman Kanak-Kanak (TK). Kehadiran online yang kurang optimal dapat menghambat visibilitas dan aksesibilitas informasi yang penting bagi calon siswa dan orang tua, sehingga dapat mengurangi minat mereka untuk mengetahui informasi mengenai TK yang bersangkutan. TK ABA Perumnas Condongcatur menghadapi tantangan serupa, di mana kurangnya sebuah situs website mengakibatkan rendahnya minat dan keterlibatan dari masyarakat untuk menggali informasi mengenai TK ABA Perumnas Condongcatur, serta kurangnya daya saing di antara sekolah lain. Untuk mengatasi masalah ini, penelitian ini merancang dan mengimplementasikan UI/UX serta Front-end situs web TK ABA Perumnas Condongcatur menggunakan metode User-Centered Design (UCD) yang berfokus pada kebutuhan pengguna. Melalui serangkaian tahapan, mulai dari pengumpulan data, perancangan solusi desain, hingga evaluasi dengan System Usability Scale (SUS), Hasil  akhir  yang  didapat  pada  penelitian  ini  yaitu  mendapatkan skor 74,33 dalam System Usability Scale UI/UX dan mendapatkan skor 72,2.
Implementasi Raita Pada Sistem Informasi Manajemen Penjualan Sparepart Mobil Ahmad Rozy
FIMERKOM : Journal of Information Systems and Technology Vol. 1 No. 2 (2024): Desember 2024
Publisher : PT Katersi Minar Permata

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

Abstract

Sistem informasi manajemen penjualan sparepart mobil memerlukan pencarian data yang cepat dan akurat, terutama pada proses pencarian nama barang atau kode suku cadang dalam database. Algoritma pencocokan string seperti Raita dapat diimplementasikan untuk mengoptimalkan proses pencarian tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan algoritma Raita dalam sistem informasi manajemen penjualan sparepart mobil dan menganalisis efektivitasnya dibandingkan algoritma pencarian konvensional. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa algoritma Raita mampu memberikan pencarian yang cepat dan efisien dengan jumlah perbandingan karakter yang minimal. Ini menjadi sangat relevan dalam konteks sistem informasi manajemen penjualan sparepart mobil, di mana data produk dapat sangat banyak dan membutuhkan metode pencarian yang efisien.
Implementasi Knuth-Morris-Pratt (KMP) Untuk Pencarian Tempat Wisata Sedihati Kayan Lumban Gaol
FIMERKOM : Journal of Information Systems and Technology Vol. 1 No. 2 (2024): Desember 2024
Publisher : PT Katersi Minar Permata

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

Abstract

Pencarian informasi tempat wisata secara cepat dan akurat merupakan kebutuhan penting dalam pengembangan sistem informasi pariwisata, terutama dalam era digital yang menuntut efisiensi dan kecepatan akses informasi. Salah satu pendekatan yang dapat digunakan untuk meningkatkan kinerja pencarian adalah dengan memanfaatkan algoritma pencocokan string. Algoritma Knuth-Morris-Pratt (KMP) merupakan salah satu algoritma yang dirancang untuk mencari pola dalam teks dengan efisiensi tinggi, khususnya dalam menangani proses pencocokan string secara cepat tanpa perlu memeriksa kembali karakter yang sudah dicocokkan sebelumnya. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan algoritma KMP dalam sistem pencarian tempat wisata berbasis kata kunci guna meningkatkan kecepatan dan akurasi hasil pencarian. Dataset yang digunakan dalam penelitian ini mencakup informasi destinasi wisata di Indonesia, yang terdiri dari nama tempat, kategori wisata, lokasi, dan deskripsi singkat. Sistem melakukan pencocokan string berdasarkan input kata kunci dari pengguna, kemudian mencocokkannya dengan atribut pada dataset menggunakan algoritma KMP. Hasil pengujian menunjukkan bahwa algoritma ini mampu melakukan pencarian dengan waktu respons yang cepat dan memberikan hasil yang relevan dan akurat sesuai dengan kata kunci yang dimasukkan pengguna. Implementasi ini membuktikan bahwa algoritma KMP dapat diandalkan dalam pengolahan data teks, khususnya pada aplikasi sistem informasi wisata. Temuan ini diharapkan dapat menjadi landasan untuk pengembangan sistem pencarian yang lebih cerdas dan responsif di masa mendatang.

Page 1 of 1 | Total Record : 5

 1 

Filter by Year

2024 2024


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 2 No. 2 (2025): Desember 2025 Vol. 2 No. 1 (2025): Juni 2025 Vol. 1 No. 2 (2024): Desember 2024 Vol. 1 No. 1 (2024): Juni 2024