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 17 Documents
 1   2 
Implementasi Algoritma Boyer Moore Pada Website Pencarian Jasa Servis Drone Rivalri Kristianto Hondro
FIMERKOM : Journal of Information Systems and Technology Vol. 1 No. 1 (2024): Juni 2024
Publisher : PT Katersi Minar Permata

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

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk pengembangan fungsi fitur pencarian pada websiste pencarian jasa servis drone dengan mengimplementasikan sebuah algoritma string matching. Algoritma string matching yang peneliti implementasikan yaitu algoritma Boyer More. Boyer More adalah salah satu dari algoritma string matching yang paling banyak digunakan untuk menyelesaikan beragam masalah pencocokan string. Teknik pengumpulan data yang peneliti gunakan dalam penelitian ini adalah studi literatur. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa algoritma Boyer Moore dapat diandalkan untuk mempercepat proses pencarian jasa servis drone pada website jasa servis drone sesuai dengan kata kunci (pattern) yang dimasukkan oleh pengguna. Algoritma Boyer Moore dapat menampilkan hasil pencarian jasa servis drone yang paling sesuai dengan kata kunci yang dicari oleh pengguna berdasarkan jumlah karakter yang paling sedikit, terhitung dari sisi kiri text.
Literatur Review: Metode Thresholding Untuk Mengidentifikasi Penyakit Pada Daun Bawang Merah Arjuna; Melti Gusti Tri Ananda; Windi Pardosi; Annisa Maysari Br Sembiring
FIMERKOM : Journal of Information Systems and Technology Vol. 1 No. 1 (2024): Juni 2024
Publisher : PT Katersi Minar Permata

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

Abstract

Identifikasi penyakit pada tanaman bawang merah secara konvensional masih sering dilakukan dan memerlukan waktu lama. Hal ini menyebabkan keterlambatan dalam pengambilan tindakan, sehingga dapat meningkatkan kerugian akibat penyakit. Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji metode thresholding dalam segmentasi citra daun bawang merah untuk identifikasi penyakit. Tinjauan literatur dilakukan dengan mencari jurnal-jurnal ilmiah terkait di Google Scholar. Kata kunci yang digunakan adalah "citra", "digital", "segmentasi", "penyakit pada tanaman", dan "thresholding".Berdasarkan tinjauan literatur, beberapa metode thresholding telah diuji untuk identifikasi penyakit pada daun bawang merah. Metode Otsu thresholding terbukti efektif dalam memisahkan daun yang terinfeksi penyakit dengan akurasi yang tinggi. Kombinasi metode K-Means dan Otsu juga memberikan hasil yang baik dalam segmentasi citra daun bawang merah. Selain itu, metode deteksi tepi Sobel dan Prewitt juga dapat digunakan untuk mengidentifikasi garis tepi struktur citra daun bawang merah. Metode thresholding memiliki potensi yang signifikan untuk identifikasi penyakit pada daun bawang merah. Pengembangan metode thresholding yang lebih robust dan adaptif terhadap variasi kondisi alamiah diharapkan dapat memberikan kontribusi yang lebih besar dalam mendukung keberlanjutan pertanian di masa depan.
Literatur Review: Segmentasi Citra Tingkat Kematangan Buah Belimbing Andika Ramadhani; Putri Natalia Telaumbanua; Asri Sastiana; Fatwa Hillah Br. Nasution
FIMERKOM : Journal of Information Systems and Technology Vol. 1 No. 1 (2024): Juni 2024
Publisher : PT Katersi Minar Permata

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

Abstract

Pada konteks pertanian, segmentasi citra memiliki peran yang sangat vital, terutama dalam penilaian kualitas dan pengawasan produk-produk pertanian seperti buah-buahan. Salah satu buah yang menarik untuk dianalisis adalah buah belimbing (Averrhoa carambola), yang dikenal dengan bentuknya yang unik dan kaya akan nutrisi. Tujuan penelitian ini adalah mengembangkan metode segmentasi citra yang efektif dan akurat untuk mengidentifikasi permukaan kulit buah belimbing yang tingkat kematangan nya yang sehat dan area yang mengalami kerusakan atau penyakit. Untuk mengidentifikasi dan pemisahan bagian-bagian yang relevan dari citra permukaan kulit buah belimbing, yang sering kali mengalami gangguan oleh kondisi pencahayaan yang tidak merata, tekstur kulit yang kompleks, dan variasi warna yang signifikan.  Metode yang digunakan pada penelitian ini yaitu studi literatur riview yang mengevaluasi berbagai metode segmentasi yang dapat digunakan, termasuk Grey Level Co-Occurrence Matrix (GLCM), K-Nearest Neighbor (K-NN), Naïve Bayes, Ruang Warna CMYK, dan Fuzzy Tsukamoto. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode yang diusulkan mampu mengidentifikasi tingkat kematangan dan mendeteksi cacat atau penyakit pada buah belimbing dengan akurasi yang tinggi. Implikasi dari penelitian ini adalah peningkatan efisiensi dalam penilaian kualitas buah belimbing, yang dapat membantu petani dan industri pertanian dalam menjaga standar kualitas produk mereka.
Literatur Review: Klasifikasi Kualitas Beras Berdasarkan Citra Digital Aisyah Pramudita; Suranta Bill Fatric Ginting; Ika Syahfitri; Haliza Silviya; Faiz Aulia Rahman Sitepu; Benget Agustin Silalahi
FIMERKOM : Journal of Information Systems and Technology Vol. 1 No. 1 (2024): Juni 2024
Publisher : PT Katersi Minar Permata

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

Abstract

Penelitian dilakukan dengan tujuan untuk membandingkan beberapa metode yang dapat digunakan untuk mengidentifikasi kualitas beras.  Beberapa metode yang akan direview adalah Hue Saturation Value (HSV), Neural Network, K-Nearest Neighbor (K-NN), Connected Component Labeling, serta Anfis dan Sobel. Penelitian ini menggunakan teknik pengumpulan data berupa studi literatur. Studi Literatur ini melibatkan pencarian dan analisis terhadap beberapa artikel, jurnal ilmiah, maupun publikasi terkait yang membahas penerapan kelima metode tersebut dalam mengidentifikasi kualitas beras. Data-data yang penulis peroleh dari studi literatur ini akan digunakan sebagai pembanding tingkat akurasi pada masing-masing metode tersebut. Hasil dari penelitian akan menyajikan beberapa perbandingan dari kelima metode tersebut berdasarkan tingkat akurasi. Berdasarkan hasil review Kasifikasi Kualitas Beras Berdasarkan Citra Digital dengan cara membandingkan lima artikel dengan lima metode yang berbeda, maka dapat disimpulkan bahwa metode yang tepat adalah Metode KK-Nearst NeighborI (KNN). Dengan hasil klasifikasi menggunakan validasi K Fold dengan k=10 pada data asli menunjukkan hasil metode K-Nearst Neighbor memiliki akurasi 99,87%. Penelitian Literatur Review ini diharapkan dapat menjadi bahan kajian lanjutan dan menjadi informasi tambahan dalam bidang pendidikan.
Penerapan Random Forest Untuk Prediksi Virus Hepatitis C Ahmad Rozy
FIMERKOM : Journal of Information Systems and Technology Vol. 1 No. 1 (2024): Juni 2024
Publisher : PT Katersi Minar Permata

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

Abstract

Pada penelitian ini bertujuan untuk memprediksi infeksi virus Hepatitis C (HCV) berdasarkan pemeriksaan darah menggunakan algoritma Random Forest. Data diperoleh dari UCI Machine Learning Repository dan mencakup atribut medis seperti usia, jenis kelamin, kadar albumin, alkaline phosphatase, alanine aminotransferase, dan lainnya. Proses penelitian meliputi pengumpulan data, pra-pemrosesan, pemilihan fitur, pemodelan, dan evaluasi kinerja model dengan metode 10-fold cross-validation menggunakan perangkat lunak WEKA. Hasil menunjukkan bahwa algoritma Random Forest memberikan akurasi tinggi dalam mendeteksi HCV, dengan akurasi 91.87%, presisi 91.20%, recall 93.50%, dan F1-score 92.34%, lebih baik dibandingkan Logistic Regression dan Naïve Bayes. Penelitian ini menyimpulkan bahwa Random Forest efektif untuk prediksi infeksi HCV dan dapat membantu dalam deteksi dini serta penanganan penyakit ini, sekaligus menjadi acuan untuk penelitian lebih lanjut di bidang prediksi penyakit menggunakan machine learning.
Perbandingan Ahrefs dan Majestic dalam Ekstraksi Backlink untuk Meningkatkan Visibility Website Perguruan Tinggi Nuri Cahyono; Anna Baita; Kamarudin
FIMERKOM : Journal of Information Systems and Technology Vol. 1 No. 1 (2024): Juni 2024
Publisher : PT Katersi Minar Permata

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

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan dua metode utama dalam ekstraksi backlink web content impact, yaitu Ahrefs dan Majestic, pada website perguruan tinggi yang terdaftar di Webometrics. Penelitian ini menggunakan dataset yang terdiri dari 10 perguruan tinggi di Indonesia. Proses ekstraksi backlink dilakukan untuk mengidentifikasi parameter utama seperti jumlah backlink dan referring domains. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode Majestic secara konsisten mencatat jumlah backlink dan referring domains yang lebih tinggi dibandingkan dengan Ahrefs. Hal ini menunjukkan bahwa Majestic memiliki kemampuan yang lebih unggul dalam mengidentifikasi dan mengukur dampak konten web. Kesimpulan dari penelitian ini mengindikasikan bahwa Majestic dapat memberikan hasil yang lebih komprehensif dan mendalam untuk analisis web content impact.
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.

Page 1 of 2 | Total Record : 17

 1   2 

Filter by Year

2024 2025


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