cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Ramdan Satra
Contact Email
ramdan@umi.ac.id
Phone
+6285255680963
Journal Mail Official
linier@umi.ac.id
Editorial Address
Gedung Fakultas Ilmu Komputer Kampus II Universitas Muslim Indonesia Jln. Urip Sumoharjo KM.5, Makassar, Sulawesi Selatan, Makassar, Provinsi Sulawesi Selatan, 90231
Location
Kota makassar,
Sulawesi selatan
INDONESIA
Linier: Literatur Informatika dan Komputer
Published by Universitas Muslim Indonesia
ISSN : -     EISSN : 30632218     DOI : https://doi.org/10.33096/linier.v1i1.2266
Core Subject : Science, Education, Engineering,
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Electrical & Electronics Engineering Mathematics
LINIER: Literatur Informatika dan Komputer encompasses all aspects of the latest outstanding research and developments in the field of Computer science including: Artificial intelligence, Computer networks, Software engineering.
Arjuna Subject : Ilmu Komputer (semua kategori) - Sistem Informasi
Articles 10 Documents
 1 
Search results for , issue "Vol 1, No 4 (2024)" : 10 Documents clear
Sistem Monitoring Suhu Pada Inkubator Penetas Telur Berbasis IoT Yus Andika Yunus; Ramdan Satra; Farniwati Fattah
LINIER: Literatur Informatika dan Komputer Vol 1, No 4 (2024)
Publisher : Universitas Muslim Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33096/linier.v1i4.2538

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menciptakan sistem pemantauan suhu pada inkubator penetas telur menggunakan teknologi Internet of Things (IoT). Sistem ini didesain untuk memonitor suhu secara real-time dan otomatis, sehingga memudahkan peternak dalam mengawasi kondisi inkubator tanpa perlu melakukan pemantauan langsung. Dengan memanfaatkan sensor DHT11 dan mikrokontroler NodeMCU ESP8266, sistem ini mampu mengirimkan data suhu ke aplikasi berbasis mobile dan platform IoT seperti Blynk. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem ini efektif dalam memantau suhu inkubator dan meningkatkan kualitas penetasan telur. Pengontrolan suhu menjadi hal yang sangat penting untuk penetas telur ayam dan menjadi permasalahan yang mendapatkan perhatian oleh para peternak ayam. Suhu yang tidak terkontrol mempengaruhi quantity pada penetasan telur serta lamanya waktu panen. Tujuan penelitian penelitian ini yaitu meningkatkan quantity pada penetasan telur ayam serta mempercepat waktu panen telur ayam dengan penerapan teknologi Internet of Thing (IoT) sebagai alternatif untuk mengatasi permasalah tersebut. Dengan menggunakan konsep IoT, sistem monitoring suhu dan pencahayaan akan lebih mudah dan tidak perlu monitoring langsung ke kandang, hanya dengan menghubungkan alat tersebut dan monitor langsung melalui aplikasi berbasis mobile
Perancangan Sistem Informasi Pemasaran Perumahan PT. Fipa Indah Residential Berbasis Web Hasrah Wahyuni; Purnawansyah Purnawansyah; Sugiarti Sugiarti
LINIER: Literatur Informatika dan Komputer Vol 1, No 4 (2024)
Publisher : Universitas Muslim Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33096/linier.v1i4.2533

Abstract

PT. Fipa Indah Residential adalah sebuah perusahaan yang bergerak dibidang penjualan properti. PT. Fipa Indah Residential masih menggunakan sistem yang manual dalam melakukan pemasaran perumahannya. Perusahaan ini belum memiliki sistem informasi pemasaran perumahan yang berbasis web. Dalam era globalisasi, kebutuhan terhadap informasi sangat tinggi dan penyajian informasi dituntut untuk cepat dan tepat. Salah satu media yang dapat menjadi fasilitas untuk mendapatkan informasi secara cepat dan tepat adalah internet. Internet merupakan salah satu wadah untuk manusia mudah memperoleh informasi yang diinginkan. Dalam penelitian ini, penulis membuat rancangan sistem informasi pemasaran perumahan berbasis web. Dengan adanya rancangan sistem ini perusahaan akan lebih mudah memberikan informasi yang lebih luas dan valid dalam menyebarkan informasi tentang perumahan yang dikelolanya, konsumen juga akan lebih mudah untuk mendapatkan informasi tanpa harus datang langsung ke kantor pemasaran. Pada sistem ini peneliti juga menerapkan Customer Relationship Management (CRM), sehingga konsumen dapat bertanya dan menjawab pertanyaan seputar perumahan melalui website ini
Rancang Bangun Penerapan Metode Elbow Pada K-Means Untuk Clustering Data Persediaan Barang Andri Rajsya; Purnawansyah Purnawansyah; Abdul Rachman Manga’
LINIER: Literatur Informatika dan Komputer Vol 1, No 4 (2024)
Publisher : Universitas Muslim Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33096/linier.v1i4.2539

Abstract

Penerapan metode elbow pada algoritma K-Means untuk clustering data persediaan barang bertujuan untuk mengoptimalkan penentuan jumlah cluster yang optimal, yang sangat penting dalam manajemen persediaan barang. Penelitian ini melibatkan analisis data persediaan barang menggunakan algoritma K-Means dan metode elbow untuk menentukan jumlah cluster yang tepat. Data yang digunakan dalam penelitian ini mencakup data persediaan barang dari sebuah toko retail. Metode penelitian meliputi pengumpulan data, penerapan algoritma K-Means, dan evaluasi hasil clustering dengan metode elbow. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan metode elbow dapat memberikan gambaran yang jelas tentang jumlah cluster optimal yang dapat digunakan untuk meningkatkan efisiensi manajemen persediaan barang. Kesimpulan penelitian ini menunjukkan bahwa metode elbow merupakan alat yang efektif dalam menentukan jumlah cluster optimal dalam clustering data persediaan barang.Penelitian ini juga menunjukkan bahwa dengan menentukan jumlah cluster yang optimal, toko retail dapat mengelompokkan produk secara lebih tepat, sehingga strategi pengelolaan stok dapat disesuaikan dengan karakteristik setiap cluster. Hal ini berkontribusi pada pengurangan biaya penyimpanan, peningkatan kecepatan rotasi barang, dan optimalisasi ruang penyimpanan
Analisis Sentimen Pengguna X Terhadap Perkembangan Artificial Intelligence (AI) Menggunakan Algoritma Machine Learning Azmi Fauziah Nur; Yulita Salim; Ramdaniah Ramdaniah
LINIER: Literatur Informatika dan Komputer Vol 1, No 4 (2024)
Publisher : Universitas Muslim Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33096/linier.v1i4.2534

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen pengguna terhadap perkembangan Artificial Intelligence (AI) dengan membandingkan kinerja tiga algoritma machine learning: Naive Bayes (NB), Support Vector Machine (SVM), dan K-Nearest Neighbors (KNN). Dataset yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari 5044 tweet yang dikumpulkan dari platform media sosial X yang merepresentasikan opini dan pandangan pengguna tentang perkembangan AI. Proses pengumpulan data melibatkan pemilihan tweet yang relevan dengan menggunakan keyword terkait perkembangan AI, diikuti dengan tahap preprocessing untuk membersihkan dan menghilangkan noise serta kata yang tidak relevan. Evaluasi dilakukan dengan mengukur akurasi, presisi, recall, dan F1-score setiap algoritma dalam mengklasifikasikan sentimen tweet sebagai positif, negatif, atau netral. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma SVM secara signifikan lebih efektif dalam menangani analisis sentimen dibandingkan NB dan KNN, dengan akurasi masing-masing algoritma sebagai berikut: SVM=93%, NB=91%, dan KNN=81%. Penelitian ini dapat memberikan wawasan penting mengenai pemilihan algoritma machine learning yang optimal untuk analisis sentimen dan dapat membantu peneliti dan praktisi dalam memilih metode yang tepat untuk evaluasi sentimen di berbagai topik
Analisis Perbandingan Jaringan Internet 4G LTE Menggunakan Metode Quality Of Service (QOS) Mutia Nurul Ilmi; Yulita Salim; Erick Irawadi Alwi
LINIER: Literatur Informatika dan Komputer Vol 1, No 4 (2024)
Publisher : Universitas Muslim Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33096/linier.v1i4.2535

Abstract

Perkembangan telekomunikasi sekarang ini telah melibatkan berbagai teknologi, mulai dari generasi awal hingga generasi keempat (4G), yang dikenal dengan istilah Long Term Evolution (LTE). Sekarang ini, jaringan komunikasi yang banyak digunakan adalah 4G LTE. Quality of Service (QoS) adalah metode yang digunakan untuk mengukur dan mengevaluasi kualitas jaringan, berdasarkan standar yang berlaku. Parameter QoS meliputi throughput, packet loss, delay, dan jitter. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis perbandingan kualitas jaringan 4G dari beberapa operator berbeda berdasarkan metode QoS. Manfaat dari penelitian ini adalah memberikan gambaran mengenai perbandingan kualitas layanan internet, sehingga pengguna jaringan 4G dapat membuat keputusan yang tepat dalam memilih operator yang sesuai dengan kebutuhannya. Hasil pengukuran menunjukkan bahwa throughput untuk provider Telkomsel adalah 6453 Kbps, packet loss-nya adalah 0%, delay-nya adalah 0,48702 ms, dan jitter-nya adalah 0,487184 ms. Indeks jaringan untuk provider Telkomsel adalah 4 dengan kategori sangat memuaskan. Untuk provider XL, throughput yang diperoleh adalah 36 Kbps, packet loss-nya juga 0%, delay-nya adalah 0,186165 ms, dan jitter-nya adalah 0,186160 ms. Indeks jaringan untuk provider XL juga adalah 4 dengan kategori sangat memuaskan
Perancangan Sistem Informasi Penjualan ATK Study Kasus UD. MRESKI Berbasis Android Muhammad Rezki; Lilis Nur Hayati; Irawati Irawati
LINIER: Literatur Informatika dan Komputer Vol 1, No 4 (2024)
Publisher : Universitas Muslim Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33096/linier.v1i4.2530

Abstract

Perkembangan teknologi di era Industri 4.0 dan Society 5.0 memaksa semua sektor, termasuk bisnis, untuk mengadopsi teknologi terbaru,sekitar 88% pengguna internet telah membeli produk secara online, UD. Mreski, berlokasi di Jl. H. Isa 3, Tanjung Redeb, Berau, masih menggunakan metode konvensional untuk penjualan alat tulis kantor (ATK), yang kurang efisien dan membatasi jangkauan pasar. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sistem informasi penjualan berbasis Android untuk meningkatkan efisiensi operasional dan daya saing toko. Metode penelitian meliputi analisis kebutuhan, perancangan sistem dengan diagram Unified Modeling Language (UML), pengembangan aplikasi Android, serta pengujian dan implementasi sistem. Hipotesis yang diajukan adalah bahwa sistem informasi ini akan meningkatkan efisiensi operasional dan memperluas jangkauan pasar UD. Mreski. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem informasi yang dirancang dapat memudahkan pelanggan dalam memesan barang, memberikan informasi produk secara efektif, dan memastikan keamanan transaksi online. Implementasi sistem ini diharapkan dapat meningkatkan efisiensi operasional dan daya saing UD. Mreski di era digital
Perancangan Sistem Informasi Penjualan Berbasis E-Commerce dengan Metode Waterfall Muh Agus; Harlinda Harlinda; Muhammad Arfah Asis
LINIER: Literatur Informatika dan Komputer Vol 1, No 4 (2024)
Publisher : Universitas Muslim Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33096/linier.v1i4.2536

Abstract

E-commerce merupakan cara bagi seorang konsumen untuk dapat membeli barang yang diinginkan secara online, E-commerce adalah sebuah penjualan barang secara langsung dan dipromosikan menggunakan internet, baik untuk konsumen (Business to Consumen) maupun untuk bisnis (Business to Business). Pada saat ini Toko andriani kerudung belum menggunakan sistem e-commerce sehingga kesulitan dalam melayani pelanggan yang menumpuk dan kurang efisien dalam melakukan penjualan. Toko Andriani Kerudung merupakan usaha yang menjual kerudung atau hijab secara grosir yang dimana pembeli harus membeli minimal 5 barang yang sama dengan warna yang berbeda dan menggunakan pencatatan pembelian secara manual. Penelitian ini bertujuan untuk membantu pihak Toko Andriani Kerudung dalam mengelola data penjualan, melayani pelanggan yang banyak serta membantu mempromosikan jualan menggunakan metode Waterfall untuk mempermudah dalam pembuatan sistem informasi penjualan dengan tahapan yang sistematis, menghemat waktu serta menghemat biaya. Berdasarkan kuesioner dari 20 responden yang merupakan 1 orang owner, 2 orang karyawan dan 17 orang customer dengan menggunakan pengujian black box, maka diperoleh pengujian antarmuka 82,5%, pengujian kinerja 87,2%, pengujian database 83,6%, pengujian fungsi yang hilang atau rusak 17,6% dan pengujian inisialisasi/terminasi 85%. Adapun index keseluruhan pada pengujian black box sebesar 82%. Hasil yang didapatkan yaitu menghasilkan sistem informasi penjualan berbasis e-commerce yang dapat membantu pihak Toko Andriani Kerudung dalam mengelola data penjualan, melayani pelanggan yang banyak serta membantu mempromosikan jualan
Analisis Sentimen Komentar Konten Kreator Gaming Menggunakan Metode Naive Bayes dan KNN M. Dimas Taufiqurahman; Siska Anraeni; Herdianti Darwis
LINIER: Literatur Informatika dan Komputer Vol 1, No 4 (2024)
Publisher : Universitas Muslim Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33096/linier.v1i4.2531

Abstract

Perkembangan teknologi telah membawa banyak pergeseran termasuk dalam transformasi media konvensional seperti radio dan televisi menjadi media online. Salah satu platform yang mengalami peningkatan signifikan adalah YouTube yang kini menjadi pilihan utama hiburan, terutama bagi anak-anak dan orang dewasa. YouTube, didirikan pada Februari 2005, memiliki 2.56 miliar pengguna per Januari 2022 dan memuat berbagai konten, termasuk video klip film, acara TV, dan video buatan pengguna. Di Indonesia, konten tutorial game menjadi salah satu yang paling sering ditonton, mencapai 7.1% dari total 19 jenis konten populer berdasarkan survei dari Asosiasi Penyelenggara Jasa Internet Indonesia (APJII). Penelitian ini bertujuan untuk mengekstrak data opini dan menganalisis sentimen netizen terhadap konten gaming di YouTube menggunakan pendekatan Naive Bayes dan KNN. Berdasarkan hasil klasifikasi kedua metode Naïve Bayes KNN didapatkan hasil akurasi 96% untuk metode Naïve Bayes dan akurasi 87% untuk metode KNN sehingga dapat disimpulkan bahwa metode Naïve Bayes memiliki akurasi yang lebih tinggi
Analisis Keamanan Website SIAKAD menggunakan Pentest Tools Gery Ardiansyah Saputra; Erick Irawadi Alwi; Andi Widya Mufila Gaffar
LINIER: Literatur Informatika dan Komputer Vol 1, No 4 (2024)
Publisher : Universitas Muslim Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33096/linier.v1i4.2537

Abstract

Penggunaan Sistem Informasi Akademik (SIAKAD) telah menjadi sebuah keharusan bagi perguruan tinggi dalam memberikan kemudahan pengguna untuk menjalankan kegiatan administrasi akademik secara online. Namun, terkadang SIAKAD perguruan tinggi memiliki celah keamanan yang dapat dimanfaatkan oleh pihak yang tidak bertanggung jawab untuk melakukan peretasan. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi, mengklasifikasi, dan memberikan rekomendasi keamanan pada website SIAKAD di Universitas Muslim Indonesia. Metode yang digunakan dalam penelitiaan ini  merupakan metode penilaian kerentanan, dimulai dengan footprinting untuk mengumpulkan informasi awal tentang SIAKAD, diikuti oleh pemindaian kerentanan menggunakan tools PenTest untuk mengidentifikasi kerentanan dan tingkat risiko yang ada. Berdasarkan hasil penelitian, ditemukan beberapa kerentanan dengan 1 risiko tinggi terkait dengan kerentanan pada versi PHP, 2 risiko sedang melibatkan pengaturan cookie yang tidak aman dan header keamanan yang hilang, serta 4 risiko rendah berupa pengaturan cookie tanpa flag HttpOnly. Adapun rekomendasi perbaikan yang diberikan meliputi peningkatan pengamanan terhadap serangan Remote Code Execution (RCE), Cross-Site Scripting (XSS), Cookie Hijacking, dan Clickjacking
Risiko Kesehatan Bagi Pasien Hamil Menggunakan Metode KNN Miftahul Haq; Harlinda Harlinda; A.Ulfah Tenripada Sahar
LINIER: Literatur Informatika dan Komputer Vol 1, No 4 (2024)
Publisher : Universitas Muslim Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33096/linier.v1i4.2532

Abstract

Kematian ibu hamil dalam melahirkan merupakan permasalahan kesehatan yang sudah lama terjadi. Ibu hamil memerlukan pemantauan terus menerus selama kehamilan hingga proses melahirkan agar dapat diketahui faktor risiko yang dialami. Ibu hamil perlu mengetahui penyakit yang mungkin bisa diderita, dan untuk mendapatkan pengetahuan serta melakukan diagnosa dini penyakit kehamilan, diperlukan sistem yang dapat membantu. Untuk mengatasi hal ini, pemantauan selama kehamilan penting untuk perkembangan janin yang sehat dan memastikan persalinan yang aman. Oleh karena itu, klasifikasi risiko kesehatan ibu hamil menjadi sangat penting untuk mencegah dan mengurangi risiko kesehatan yang serius bagi ibu dan bayi yang dikandungnya. Klasifikasi merupakan proses menemukan model untuk menggambarkan data dengan tujuan model tersebut dapat digunakan prediksi yang belum diketahui dari suatu objek. Salah satu metode dalam klasifikasi data adalah metode K-Nearest Neighbor (KNN), teknik ini menggunakan algoritma terawasi untuk mengklasifikasikan hasil query instance yang berdasar pada mayoritas dalam kategori KNN. Tujuan dari karya ilmiah ini yaitu mengklasifikasikan resiko kesehatan ibu hamil ke dalam kategori resiko tinggi seperti resiko menengah dan resiko rendah seperti resiko kesehatan yang dapat menganggu kesehatan ibu hamil yang dapat mengakibatkan adanya keguguran. Pada karya ilmiah ini mengklasikasikan data berdasarkan dari usia, tekanan darah sistolik, tekanan darah diastolik, gula darah, dan denyut jantung berdasarkan nilai K-Nearest yang di inputkan. Berdasarkan hasil klasifikasi KNN dengan menggunakan nilai K yang berbeda yaitu K=3, K=5, K=9 dan K=11 didapatkan hasil dengan nilai akurasi, presisi, recall, f1-score paling tinggi yaitu nilai K=11 dengan nilai 80%

Page 1 of 1 | Total Record : 10

 1 

Filter by Year

2024 2024


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 2, No 4 (2025) Vol 2, No 3 (2025) Vol 2, No 2 (2025) Vol 2, No 1 (2025) Vol 1, No 4 (2024) Vol 1, No 3 (2024) Vol 1, No 2 (2024) Vol 1, No 1 (2024)