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 15 Documents
 1   2 
Search results for , issue "Vol 2, No 2 (2025)" : 15 Documents clear
Analisis Sentimen Pengguna Gojek Berdasarkan Ulasan pada App Store dengan Metode KNN, Naive Bayes, dan SVM Arif Kurnia; harlinda harlinda; Herdianti Darwis
LINIER: Literatur Informatika dan Komputer Vol 2, No 2 (2025)
Publisher : Universitas Muslim Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33096/linier.v2i2.3132

Abstract

Gojek adalah aplikasi layanan on-demand yang telah menjadi salah satu platform terbesar di Asia Tenggara dengan jutaan pengguna aktif dan 5 juta ulasan di App Store. Ulasan ini menjadi sumber informasi penting untuk mengevaluasi dan meningkatkan layanan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen ulasan pengguna Gojek dengan mengelompokkan ulasan menjadi lima kelas sentimen: "Sangat Puas", "Puas", "Cukup", "Buruk", dan "Sangat Buruk". Metode yang digunakan meliputi K-Nearest Neighbors (KNN), Naive Bayes, dan Support Vector Machine (SVM). Setelah melakukan text preprocessing, ketiga metode tersebut dievaluasi berdasarkan accuracy, precision, recall, dan F1-score. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model SVM dengan kernel Linear mencapai akurasi tertinggi sebesar 79.00%, diikuti kernel RBF dengan precision tertinggi sebesar 83.85%. Model Naive Bayes menunjukkan performa cukup baik dengan akurasi 78.00%, sementara KNN memiliki akurasi terendah sebesar 69.25%. Berdasarkan hasil ini, SVM, khususnya dengan kernel Linear dan RBF, terbukti menjadi metode paling efektif dalam menganalisis sentimen pengguna Gojek, memberikan wawasan yang lebih akurat untuk perbaikan layanan
Analisis Jaringan Menggunakan Provider Tri (3) di Area Fakultas Ilmu Komputer Ferri Ardiwinata; Ramdan Satra; Amaliah Faradibah
LINIER: Literatur Informatika dan Komputer Vol 2, No 2 (2025)
Publisher : Universitas Muslim Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33096/linier.v2i2.3109

Abstract

Fakultas Ilmu Komputer memiliki dua program studi, yaitu Teknik Informatika dan Sistem Informasi, serta enam laboratorium komputer yang mendukung pembelajaran praktikum. Dengan meningkatnya jumlah pengguna laboratorium dan jaringan lokal, terutama di lantai 3 dan 4, akses ke fasilitas menjadi lambat, menuntut analisis mendalam tentang kualitas jaringan di fakultas ini. Gedung fakultas berlantai empat memiliki akses point di setiap lantai, namun beberapa area, terutama di belakang, mengalami masalah sinyal yang lemah. Penelitian sebelumnya menunjukkan hasil yang bervariasi terkait kualitas jaringan, seperti delay yang sangat baik menurut standar QoS dan masalah interferensi pada frekuensi 2,4 GHz. Berdasarkan isu-isu tersebut, penelitian ini berjudul "Analisis Jaringan Menggunakan Provider Tri (3) di Area Fakultas Ilmu Komputer" bertujuan untuk mengevaluasi kecepatan transfer data dan kualitas jaringan yang diterima oleh pengguna di fakultas. Penelitian ini diharapkan memberikan wawasan untuk perbaikan infrastruktur jaringan guna mendukung pengalaman pengguna yang lebih baik. Adapun di titik-titik tertentu dengan kepadatan tinggi dan banyak gedung tinggi, kualitas sinyal sering menurun dan menjadi tidak stabil. Hasil pengukuran menunjukkan bahwa kondisi waktu dan cuaca mempengaruhi kekuatan sinyal, dengan penurunan sinyal yang lebih signifikan saat cuaca hujan
Implementasi Fitur Vector Bag Of Word Dan TF IDF untuk Analisis Sentiment Muhammad Salman Al Markas; Siska Anraeni; Lutfi Budiman Ilmuwan
LINIER: Literatur Informatika dan Komputer Vol 2, No 2 (2025)
Publisher : Universitas Muslim Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33096/linier.v2i2.3104

Abstract

Penggunaan internet dengan media sosial mempengaruhi masyarakat terhadap kegiatan yang dilakukan saat ini. Salah satu media sosial yang sekarang ini sedang populer digunakan oleh masyarakat adalah X. Informasi yang disebarkan dapat merupakan berita, opini, komentar, serta kritikan. Data yang didapat dari tweet ini dapat menjelaskan tanggapan masyarakat terhadap pelayanan pajak dari X. Maka dari itu penelitian ini sangat efisien jika X menjadi media untuk pengambilan data mengenai komentar Masyarakat sehingga dapat memberikan efektivitas perubahan yang diberikan kepada instansi pemerintah. Analisis sentimen menjadi proses yang sangat penting dalam memahami isi data dengan tujuan mengolah komentar yang diberikan oleh pengguna melalui tweet di X mengenai sebuah produk, layanan, dan instansi. Karya ilmiah ini bertujuan untuk membandingkan fitur Vector Bag Of Word dan TF IDF untuk mengevaluasi seberapa penting suatu term dalam sebuah dokumen pada dokumen yang lebih besar. Seperti diketahui bahwa komputer hanya mampu memproses input yang numerik sehingga data opini public berupa teks perlu direpresentasikan sebagai nilai numerik yang dikenal dengan ekstraksi fitur dan dapat dilakukan menggunakan model Binary Bag of Words (BOW), Count BOW dan Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) dikarenakan kedua teknik tersebut sangat berperan baik dan sama-sama digunakan untuk merepresentasikan numerik dari data teks serta memiliki kekurangan dan kelebihan masing masing. Berdasarkan hasil analisis maka dapat disimpulkan dengan menganalisis statement dengan menggunakan Bag Of Word dan TF-IDF dapat mengetahui jumlah tiap kemunculan kata di setiap kalimat dan dari hasil yang didapatkan bahwa kata yang sering diucapkan dalam sentimen yaitu dengan bobot nilai TF-IDF sebesar 0.1403.
Analisis Quality of Service Jaringan Internet Pada PT. Bosowa Berlian Motor Menggunakan Aplikasi Wireshark Firman Gunawan; Ramdan Satra; andi Widya Mufila Gafar
LINIER: Literatur Informatika dan Komputer Vol 2, No 2 (2025)
Publisher : Universitas Muslim Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33096/linier.v2i2.3133

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis kualitas layanan (Quality of Service/QoS) jaringan internet pada PT. Bosowa Berlian Motor dengan menggunakan aplikasi Wireshark. Dalam era digital saat ini, kualitas jaringan internet sangat mempengaruhi kinerja operasional perusahaan, termasuk dalam hal komunikasi, transfer data, dan produktivitas karyawan. Oleh karena itu, penting untuk mengukur dan memastikan kualitas jaringan yang stabil dan efisien. Wireshark, sebagai aplikasi penganalisis jaringan, digunakan untuk memantau lalu lintas data dalam jaringan dan menganalisis berbagai parameter QoS seperti latency, packetloss, jitter, dan throughput. Data yang diperoleh dari wireshark kemudian dianalisis untuk mengetahui apakah jaringan internet di PT. Bosowa Berlian Motor sudah memenuhi standar kualitas yang diinginkan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa terdapat beberapa titik di jaringan yang mengalami penurunan QoS, yang dapat mempengaruhi kinerja perusahaan. Berdasarkan temuan ini, rekomendasi untuk perbaikan infrastruktur jaringan dan pengelolaan QoS disarankan untuk meningkatkan kualitas layanan jaringan internet di perusahaan tersebut
Analisis Layanan Kalam Menggunakan Metode UX Curve Muhammad Alif Irsan; Farniwati Fattah; Lukman Syafie
LINIER: Literatur Informatika dan Komputer Vol 2, No 2 (2025)
Publisher : Universitas Muslim Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33096/linier.v2i2.3110

Abstract

Sejak 2019, perkuliahan di Fakultas Ilmu Komputer Universitas Muslim Indonesia (FIKOM UMI) didukung oleh sebuah aplikasi Learning Management System berbasis website yang diberi nama Kalam (kalam.umi.ac.id). Seiring berjalannya waktu, respon pengguna terbentuk sehingga mendorong perlunya analisis pengalaman pengguna sebagai dasar pertimbangan dalam perbaikan dan perkembangan lebih lanjut. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengalaman pengguna selama menggunakan LMS Kalam. Dimensi yang digunakan sesuai dengan karakteristik LMS Kalam sebagai platform Pendidikan, sehingga ada 5 dimensi yang digunakan yaitu general ux, ease of use, interactivity, engagement, assignment assessment. Partisipan pada penelitian ini berjumlah 10 orang pengguna LMS Kalam. 50 kurva yang digambarkan partisipan dimana pada masing – masing partisipan menggambarkan 10 kurva. Berdasarkan hasil penelitian ini faktor yang berpengaruh dalam perubahan pengalaman pengguna pada LMS Kalam antara lain adalah tampilan website yang simpel, website mudah digunakan, dan akses Kalam yang sulit Ketika banyak pengguna yang aktif diwaktu yang sama
Analisis Perbandingan Serangan UDP Flooding dan SYN Flooding Menggunakan Metode Support Vector Machine A. Muh. Syafei Emil Ma’arif; Farniwati Fattah; Herdianti Darwis
LINIER: Literatur Informatika dan Komputer Vol 2, No 2 (2025)
Publisher : Universitas Muslim Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33096/linier.v2i2.3105

Abstract

Dalam upaya untuk meningkatkan Keamanan jaringan komputer di Laboratorium Fakultas Ilmu Komputer UMI, seperti halnya serangan UDP Flooding dan SYN Flooding paket data yang datang sangat banyak dan menumpuk yang bisa saja terjadi kapan saja  maka sangat dibutuhkan analisa. Serangan DOS adalah jenis serangan terhadap sebuah komputer atau server dengan cara menghabiskan sumber daya yang dimiliki sehingga tidak dapat berfungsi secara optimal. Sehingga secara tidak langsung menghalangi pengguna lain untuk memperoleh akses layanan dari komputer atau server tersebut. Penelitian ini melakukan klasifikasi serangan pada data-data yang diuji dengan menggunakan metode klasifikasi SVM (Support Vector Machines). Data yang diklasifikasi dari serangan DoS yaitu UDP Flooding dan SYN Flooding dengan mencatat aktivitas data traffic jaringan menggunakan tools Wireshark, Hasil penelitian ini Klasifikasi serangan dengan metode SVM menghasilkan tingkat akurasi yang sangat tinggi dalam waktu perekaman data selama 5 menit mendapatkan data record sebanyak 10.000 data yang sudah di seleksi untuk masing-masing serangan dengan rata-rata class yang diprediksi semuanya menghasilkan akurasi sebesar 100%
Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap System Perbelanjaan Di Alfagift Dengan Metode Naive Bayes Muhammad Ikhsan; Lilis Nur Hayati; dewi Widyawati
LINIER: Literatur Informatika dan Komputer Vol 2, No 2 (2025)
Publisher : Universitas Muslim Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33096/linier.v2i2.3134

Abstract

Berbagai industri termasuk ritel telah berubah sebagai akibat dari kemajuan teknologi informasi. Alfagift sebuah aplikasi yang dikembangkan oleh Alfamart untuk membantu pelanggannya berbelanja secara digital dan salah satu platform yang tengah berkembang pesat. Tujuan penelitian ini adalah untuk melakukan analisis sentimen masyarakat terhadap sistem perbelanjaan Alfagift dengan menggunakan metode Naive Bayes. Metode Naïve Bayes ini dipilih karena kemampuannya untuk mengklasifikasikan teks berdasarkan probabilitas, yang memungkinkan untuk menghasilkan hasil yang akurat dengan data yang relatif kecil. Data yang digunakan untuk penelitian ini adalah komentar atau ulasan pengguna tentang aplikasi Alfagift yang diambil dari platform review aplikasi. Analisis sentimen mencakup pengumpulan data, Preprocessing, serta penerapan Naive Bayes untuk membagi sentimen menjadi dua kategori utama yaitu positif dan negatif. Penelitian ini mengumpulkan 6.650 data ulasan pengguna  dan didapatkan 4.937 kelas sentimen positif dan 1.713 kelas sentimen negatif. Naïve Bayes Classifier dalam mengklasifikasi data mendapatkan akurasi tertinggi saat pembagian data latih dan data uji dengan perbandingan sebesar 90:10 memperoleh  Accuracy 85.94%, recall 81.81%, Precision 91.83% dan F1-Score sebesar 86.52%.  Hasil dari analisis ini menunjukkan bagaimana respon masyarakat terhadap fitur-fitur yang ada dalam aplikasi, serta memberikan wawasan tentang kekuatan dan kelemahan dari sistem perbelanjaan Alfagift. Penelitian ini juga membuktikan efektivitas metode Naive Bayes dalam menganalisis sentimen secara otomatis dan memberikan insight yang berbasis data
Perancangan Aplikasi Penyewaan Baju Bodo Berbasis Android Akhmad Petta Lolo Lasinrang; harlinda harlinda; Sugiarti Sugiarti
LINIER: Literatur Informatika dan Komputer Vol 2, No 2 (2025)
Publisher : Universitas Muslim Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33096/linier.v2i2.3111

Abstract

Baju Bodo yang berasal dari suku Bugis ini merupakan salah satu baju tertua yang ada di dunia. Baju bodo sebagai warisan budaya Sulawesi Selatan memiliki nilai estetika dan sejarah yang tinggi. Baju Bodo dapat ditemukan di toko-toko yang menyediakan layanan peminjaman. Saat ini peminjaman Baju Bodo masih dilakukan secara manual. Penelitian ini bertujuan untuk merancang sebuah sistem peminjaman baju bodo berbasis Android yang efisien dan mudah digunakan. Namun, saat ini ketersedian aplikasi untuk meminjam baju bodo masih terbatas. Oleh karena itu, penelitian ini diharapkan menjadi solusi, dimana dengan adanya rancangan aplikasi nantinya dapat dikembangkan menjadi aplikasi yang dapat diakses masyarakat yang dapat mempermudah proses peminjaman Baju Bodo. Metode pengembangan sistem yang digunakan adalah metode waterfall, yang terdiri dari tahap analisis, perancangan, implementasi, pengujian, dan pemeliharaan. Tahap analisis dilakukan untuk mengidentifikasi kebutuhan pengguna dan fungsionalitas sistem. Tahap perancangan meliputi perancangan antarmuka pengguna (user interface) dan basis data
Sistem Informasi Pendaftaran Pasien Rawat Jalan di YAKES Telkom Regional 7 KTI (TPKK Pettarani, Makassar) Muhammad Arzhi Azis; Irawati Irawati; Abdul Rachman Manga’
LINIER: Literatur Informatika dan Komputer Vol 2, No 2 (2025)
Publisher : Universitas Muslim Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33096/linier.v2i2.3106

Abstract

Yayasan Kesehatan Telkom (YAKES Telkom) adalah suatu badan usaha nirlaba yang didirikan oleh PT Telekomunikasi Indonesia (Persero) Tbk. (Telkom) pada tanggal 1 April 1998. Yakes Telkom bergerak di bidang pelayanan kesehatan bagi karyawan, pensiunan, dan keluarga Telkom beserta anak perusahaannya. Yayasan ini terbagi di 7 kawasan. Salah satu kawasan daerah dari penelitian ini adalah Divisi Regional (DIVREG) VII KTI (Kawasan Timur Indonesia) yang berpusat di Makassar, Sulawesi Selatan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sebuah perancangan sistem informasi dalam pendaftaran pasien rawat jalan di TPKK (Titik Pelayanan Kesehatan Khusus) Pettarani, Makassar berdasarkan design user interface (UI) yang sudah responsif terhadap tampilan mobile sehingga dengan adanya sistem informasi seperti ini, karyawan maupun programmar dapat merasakan kemudahan dalam sistem pendaftaran pasien. Proses dalam penelitian ini menggunakan metode wawancara secara langsung dengan General Manager dan Officer IT. Perancangan maupun permodelan dilakukan dengan menggunakan sistem Flowchart, UML (Use Case Diagram, Activity Diagram, Sequence Diagram), maupun mockup dari aplikasi yang bernama Clinsys
Pot Tanaman Pintar Berbasis Internet of Things (Studi Kasus: Aglonema) Amaluddin Amaluddin; Ramdan Satra; mufila Gaffar
LINIER: Literatur Informatika dan Komputer Vol 2, No 2 (2025)
Publisher : Universitas Muslim Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33096/linier.v2i2.3135

Abstract

Pot tanaman pintar berbasis Internet of Things merupakan sistem yang dapat mendeteksi dan memonitoring kelembaban tanah melalui smartphone. Kemajuan teknologi ini dapat mempermudah masyarakat dalam merawat tanaman hiasnya. Penelitian ini bertujuan untuk merancang pot tanaman pintar brbasis Internet of Things (IoT) untuk tanaman hias Aglonema. Pot ini dilengkapi dengan fitur monitoring kelembaban tanah, ketinggian air pada tangki penampungan, dan sistem peringatan berbasis Buzzer. Dengan memanfaatkan sensor DHT22, Cavacitive Soil Moisture, dan Ultrasonik HC-SR04, data lingkungan seperti kelembaban tanah, suhu, dan ketinggian air pada tangki dapat dipantau secara real-time melalui aplikasi Blynk IoT. Mikrokontroller NodeMCU, ESP8266 digunakan sebagai pusat pengendalian sistem, memungkinkan penyiraman otomatis ketika kelembaban tanah berada dibawah ambang batas. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem ini efektif dalam memantau kondisi tanaman serta menghemat waktu dan tenaga pengguna dalam merawat tanaman hias. Pot tanaman pintar ini diharapkan menjadi solusi inovatif bagi pecinta tanaman hias untuk meningkatkan keberhasilan perawatan tanaman hias Aglonema

Page 1 of 2 | Total Record : 15

 1   2 

Filter by Year

2025 2025


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)