cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Riska Aryanti
Contact Email
riska.rts@bsi.ac.id
Phone
+628122762950
Journal Mail Official
jurnal.bianglala@bsi.ac.id
Editorial Address
Jl. Ringroad Barat, Gamping Kidul, Ambarketawang, Kec. Gamping, Kabupaten Sleman, Daerah Istimewa Yogyakarta 55184
Location
Kota adm. jakarta barat,
Dki jakarta
INDONESIA
Bianglala Informatika
Published by Universitas Bina Sarana Informatika
ISSN : 23388145     EISSN : 23389761     DOI : https://doi.org/10.31294/bianglala
Core Subject : Science,
Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management
BIANGLALA INFORMATIKA was first published in 2013, with ISSN: 2338-8145 and E-ISSN: 2338-9761. BIANGLALA INFORMATIKA  is a publication medium for research by the academic community in the field of computer science and information systems, published by LPPM Universitas Bina Sarana Informatika, released in March and September. BIANGLALA INFORMATIKA has an ISSN for both print and online versions. This journal contains scientific works resulting from research on the following topics: Expert Systems, Information Systems, Web Programming, Mobile Programming, Games Programming, Data Mining, and Decision Support Systems.
Arjuna Subject : Ilmu Komputer (semua kategori) - Ilmu Komputer (Lain-Lain)
Articles 28 Documents
 1   2   3 
Pemodelan dan Prediksi Harga Emas Menggunakan Metode ARIMA pada Data Time Series Malau, Yesni; Pudjiarti, Eni; Indriyani, Fintri; Ishak, Riswandi; Sayfulloh, Asep; Hidayat, Wahyutama Fitri
Bianglala Informatika Vol. 14 No. 1 (2026): Maret 2026
Publisher : Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/bianglala.v14i1.12455

Abstract

This study aims to analyze and predict gold price movements using a time series approach with the Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) model. The data used in this research are historical daily gold closing prices from 2020 to 2026 obtained from Investing.com, consisting of 1,568 data. The research stages include data collection, preprocessing, stationarity testing using the Augmented Dickey-Fuller (ADF) test, parameter identification through Autocorrelation Function (ACF) and Partial Autocorrelation Function (PACF) analysis, parameter estimation, diagnostic checking, and model accuracy evaluation. The results indicate that the data are stationary with a p-value < 0.05. Based on the identification and model selection process, the ARIMA (3,0,3) model was identified as the best model with an Akaike Information Criterion (AIC) value of 15449.326. Model evaluation results show an RMSE of 120.86, MAE of 95.02, and MAPE of 5.48%. The MAPE value below 10% indicates that the model has good accuracy in predicting gold prices. Therefore, the ARIMA model can be used as an effective approach to predict gold price movements based on historical data.
Rancang Bangun Sistem Informasi pada Bimbingan Belajar Berbasis Website Dengan Metode Prototype Kamila, Nadia; Tusya'Adah, Anisa; Amanoor, Miftya; Septiani, Noer Azni
Bianglala Informatika Vol. 14 No. 2 (2026): September 2026
Publisher : Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/bianglala.v14i2.13358

Abstract

Pengelolaan data siswa, pengajar, dan jadwal bimbingan belajar pada Mitra Edu Center sebelumnya mengandalkan pencatatan manual melalui dokumen fisik dan spreadsheet yang terpisah. Kondisi ini menimbulkan banyak masalah, seperti ketidakefisienan operasional, kemungkinan terjadinya duplikasi data, bentrokan jadwal, dan ketidakakuratan dalam rekapitulasi keuangan. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem informasi berbasis web untuk bimbingan belajar guna meningkatkan efektivitas dan efisiensi dalam pengelolaan administrasi serta operasional di Mitra Edu Center. Metode yang digunakan untuk mengembangkan sistem adalah metode Prototype, yang terdiri dari tahap pengumpulan kebutuhan, desain antarmuka, pembuatan prototipe, evaluasi pengguna, dan penyempurnaan sistem secara berulang. Hasil pengujian dengan metode Black Box menunjukkan bahwa semua fitur sistem, termasuk modul penjadwalan dengan conflict checking, manajemen data master, dan rekapitulasi finansial, telah berfungsi sesuai dengan harapan. Sistem yang dikembangkan berhasil mengintegrasikan pengelolaan data serta mengotomatiskan proses verifikasi operasional, sehingga informasi dapat dikelola dengan lebih sistematis dan lebih mudah diakses. Temuan penelitian menunjukkan bahwa sistem ini dapat mendukung pengelolaan administrasi yang lebih tepat, terintegrasi, dan real-time dibandingkan dengan sistem manual yang ada sebelumnya.
Klasifikasi Risiko Kanker Paru Menggunakan Algoritma Random Forest Muchlisin, Farhan; Fatmawati, Fatmawati; Afif, Nurullah Sururi
Bianglala Informatika Vol. 14 No. 2 (2026): September 2026
Publisher : Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/bianglala.v14i2.13448

Abstract

Kanker paru merupakan salah satu penyebab utama kematian akibat kanker di dunia. Tingginya angka kejadian serta kompleksitas faktor risiko, seperti polusi udara, gaya hidup, dan riwayat kesehatan, menyebabkan proses identifikasi risiko menjadi sulit apabila dilakukan secara manual. Penelitian ini bertujuan mengklasifikasikan tingkat risiko kanker paru menggunakan algoritma Random Forest serta mengidentifikasi faktor-faktor yang paling berpengaruh melalui analisis Feature importance. Dataset yang digunakan adalah Lung Cancer Prediction: Air Pollution, Alcohol, Smoking & Risk of Lung Cancer yang diperoleh dari Kaggle. Tahapan penelitian meliputi pre-processing data, pembagian data menjadi training dan testing dengan rasio 70:30, pembangunan model menggunakan Random Forest, serta evaluasi model menggunakan confusion matrix, accuracy, precision, recall, dan F1-score. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model Random Forest mampu memberikan performa klasifikasi yang sangat baik dengan tingkat akurasi sebesar 93,48%. Analisis Feature importance menunjukkan bahwa Air Pollution merupakan atribut yang memberikan kontribusi terbesar terhadap proses klasifikasi, diikuti oleh Coughing of Blood dan Wheezing. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Random Forest tidak hanya mampu menghasilkan klasifikasi risiko kanker paru yang akurat, tetapi juga memberikan interpretasi mengenai faktor-faktor dominan yang memengaruhi tingkat risiko sehingga dapat mendukung proses deteksi dini dan pengambilan keputusan di bidang kesehatan.
Sistem Informasi E-Rapor Berbasis Web Menggunakan Metode Rapid Application Development Maulana, Rafif; Abdul Ghani, Muhamad; Dewi, Sari
Bianglala Informatika Vol. 14 No. 2 (2026): September 2026
Publisher : Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/bianglala.v14i2.13506

Abstract

Pengolahan nilai rapor di SMA Islam Rejis Bekasi saat ini masih dilakukan secara manual menggunakan program Microsoft Excel secara terpisah. Hal ini berpotensi menimbulkan redundansi data, risiko kesalahan input (human error), serta keterlambatan distribusi hasil belajar siswa di akhir semester. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun Sistem Informasi E-Rapor berbasis web guna meningkatkan efisiensi, akurasi, dan kecepatan dalam pengolahan nilai akademik. Metode pengembangan sistem yang digunakan adalah Rapid Application Development (RAD), yang meliputi tahapan Requirement Planning, User Design, Construction, dan Cutover. Sistem ini dibangun menggunakan bahasa pemrograman PHP dengan Framework CodeIgniter 4, basis data MySQL, serta antarmuka Bootstrap 5. Fungsionalitas sistem dirancang khusus untuk memenuhi kebutuhan standarisasi penilaian Kurikulum Merdeka, mencakup manajemen data master, input nilai formatif dan sumatif, perekaman absensi harian, serta konversi predikat sikap. Hasil pengujian fungsionalitas menggunakan metode Black-Box Testing menunjukkan keberhasilan fungsional sebesar 100 persen (valid). Implementasi E-Rapor ini mempermudah guru dan wali kelas dalam berkolaborasi mengolah nilai serta mempercepat proses pencetakan dokumen rapor digital berformat PDF secara real-time dan aman.
Penerapan Metode AHP Dan SAW Pada Aplikasi SPK Prioritas Strategi Pengembangan UMKM Bekasi Utara Prihatini, Marsella; Aulianita, Rizki
Bianglala Informatika Vol. 14 No. 2 (2026): September 2026
Publisher : Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/bianglala.v14i2.13543

Abstract

Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM) memiliki peran penting dalam mendukung pertumbuhan perekonomian. Namun, pelaku UMKM di Bekasi Utara masih mengalami kesulitan dalam menentukan prioritas strategi pengembangan usaha karena proses pengambilan keputusan masih dilakukan secara subjektif berdasarkan intuisi dan pengalaman pribadi. Kondisi tersebut menyebabkan strategi yang diterapkan sering kali kurang efektif dan tidak tepat sasaran. Penelitian ini bertujuan membangun Sistem Pendukung Keputusan (SPK) berbasis website dengan menerapkan metode Analytical Hierarchy Process (AHP) dan Simple Additive Weighting (SAW). Metode AHP digunakan untuk menentukan bobot prioritas kriteria berdasarkan penilaian delapan orang expert dari Bidang Produktivitas Dinas Ketenagakerjaan Kota Bekasi, sedangkan metode SAW digunakan untuk menentukan prioritas alternatif strategi berdasarkan penilaian lima puluh pelaku UMKM di Bekasi Utara. Kriteria yang digunakan meliputi biaya, dampak penjualan, kemudahan implementasi, waktu pelaksanaan, tingkat risiko, dan kebutuhan sumber daya manusia. Hasil pembobotan menggunakan metode AHP memenuhi syarat konsistensi sehingga dapat digunakan pada proses perangkingan menggunakan metode SAW. Sistem yang dibangun kemudian divalidasi dengan membandingkan hasil perhitungan website terhadap perhitungan manual menggunakan Microsoft Excel. Hasil validasi menunjukkan bahwa sistem mampu menghasilkan perhitungan yang konsisten sehingga dapat digunakan sebagai pendukung pengambilan keputusan dalam menentukan prioritas strategi pengembangan UMKM secara objektif, sistematis, dan terukur.
Sistem Informasi Pemesanan Layanan Daycare Berbasis Web Pada Yayasan Shine Tiara Tangerang Sopyan, Andra; Entas, Sefrika; Faisal, Faisal
Bianglala Informatika Vol. 14 No. 2 (2026): September 2026
Publisher : Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/bianglala.v14i2.13654

Abstract

Sweety Daycare merupakan lembaga pengasuhan anak usia dini di bawah naungan Yayasan Shine Tiara Tangerang yang selama ini mengelola data anak, pendaftaran, pembayaran, dan laporan perkembangan anak secara manual dan terpisah, sehingga rawan kesalahan pencatatan, memperlambat proses pendaftaran, dan menyulitkan orang tua memperoleh informasi tumbuh kembang anak secara berkala. Penelitian ini bertujuan merancang dan membangun sistem informasi daycare berbasis web yang mengintegrasikan seluruh proses tersebut ke dalam satu platform menggunakan model pengembangan Waterfall, meliputi tahap analisis kebutuhan, perancangan, implementasi, dan pengujian. Sistem melibatkan tiga peran pengguna, yaitu pengelola, staf, dan orang tua, dibangun menggunakan HTML, CSS, Bootstrap, dan JavaScript (jQuery) pada sisi antarmuka, serta framework Django dengan basis data PostgreSQL pada sisi server. Fitur utama mencakup registrasi dan masuk yang dilindungi reCAPTCHA, pengelolaan data anak, pendaftaran program daring, pembayaran beserta riwayat dan pengajuan refund, layanan konsultasi, testimoni, serta laporan perkembangan anak yang dapat diunduh dalam format PDF. Pengujian black box terhadap seluruh modul utama menunjukkan seluruh skenario berjalan sesuai harapan. Pengujian usability menggunakan System Usability Scale (SUS) menghasilkan skor 73,6 (kategori Baik), sedangkan User Acceptance Testing (UAT) menghasilkan persentase kelayakan 90,25% (kategori Sangat Layak). Hasil penelitian menunjukkan sistem mampu meningkatkan efisiensi, akurasi, dan transparansi pengelolaan layanan daycare, sekaligus memudahkan orang tua memantau perkembangan anak secara real time.
Komparatif Performa Algoritma Random Forest Dan XGBoost Dalam Klasifikasi Transaksi Fraud Ethereum Noviandika, Dwiki; Kosala, Javie Syahlan; Hardani, Sri
Bianglala Informatika Vol. 14 No. 2 (2026): September 2026
Publisher : Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/bianglala.v14i2.13941

Abstract

Pertumbuhan ekosistem Decentralized Finance (DeFi) pada jaringan Ethereum meningkatkan risiko kejahatan finansial berbasis blockchain, sementara sifat pseudo-anonim jaringan mempersulit pelacakan identitas pelaku sehingga diperlukan pendekatan otomatis berbasis machine learning untuk mendeteksi transaksi fraud. Penelitian ini membandingkan performa algoritma Random Forest dan XGBoost dalam mengklasifikasikan transaksi fraud pada kondisi data tidak seimbang, serta mengidentifikasi fitur paling berpengaruh melalui feature importance. Dataset sekunder (9.841 baris, 51 fitur) diperoleh dari Kaggle, dengan ketidakseimbangan kelas ditangani melalui Cost-Sensitive Learning tanpa oversampling sintetis seperti SMOTE. Evaluasi berfokus pada Recall, Precision, F1-Score, dan ROC-AUC. Hasil menunjukkan XGBoost mengungguli Random Forest pada hampir semua metrik (Accuracy 97,22% vs 96,04%; Recall 91,74% vs 84,56%; F1-Score 93,60% vs 90,44%; ROC-AUC 99,24% vs 98,85%). Pola waktu transaksi dan aliran dana terbukti menjadi indikator anomali utama pada kedua model, menunjukkan bahwa pendekatan Cost-Sensitive Learning dapat menjadi opsi yang efektif dalam menangani data sangat tidak seimbang pada domain keamanan blockchain tanpa perlu memanipulasi distribusi asli data transaksi.
Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Siswa Berprestasi Dengan Metode SAW Di MTSS Al-Mumin Sukabumi Tiara, Silka; Hidayatulloh, Taufik; Suhada, Satia
Bianglala Informatika Vol. 14 No. 2 (2026): September 2026
Publisher : Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/bianglala.v14i2.14029

Abstract

Penentuan siswa berprestasi penerima bebas biaya SPP di MTSS Al-Mumin Sukabumi masih dihadapkan pada sejumlah permasalahan. Prosedur yang berlaku belum terstandar, sementara pengelolaan data masih dilakukan secara manual menggunakan Microsoft Excel. Ketiadaan formulir baku menimbulkan konflik antarguru. Keluhan orang tua pun muncul akibat kurangnya transparansi. Proses penyelesaiannya pun tergolong lama, yakni hingga dua minggu. Penelitian ini bertujuan merancang dan mengembangkan prototipe Sistem Pendukung Keputusan (SPK) dengan Metode Simple Additive Weighting (SAW). Metode tersebut dipilih karena perhitungannya sederhana, akurat, serta mudah dipahami oleh guru. Kriteria penilaian yang digunakan mencakup nilai rapor (80%), sikap (10%), dan absensi (10%). Tahapan perhitungan dimulai dari unggah data Excel, normalisasi, perhitungan nilai preferensi (Vi), hingga perankingan otomatis. Hasil penelitian menetapkan Laila Nur Rahma sebagai siswa berprestasi kelas VII A dengan nilai Vi=1,000. Adapun untuk kelas VII B, terpilih M. Fadli Robbi Alghopari dengan nilai Vi=0,998. Validasi yang membandingkan perhitungan sistem dan manual menunjukkan akurasi sebesar 100%. Pengujian blackbox pada 14 skenario turut membuktikan bahwa seluruh fitur prototipe berfungsi sesuai spesifikasi. Dengan demikian, sistem ini dapat menjadi solusi yang objektif, transparan, dan efisien dalam menentukan siswa berprestasi.

Page 3 of 3 | Total Record : 28

 1   2   3 

Filter by Year

2025 2026


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 14 No. 2 (2026): September 2026 Vol. 14 No. 1 (2026): Maret 2026 Vol. 13 No. 2 (2025): September 2025 Vol. 13 No. 1 (2025): Maret 2025