cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Tika Adilah M
Contact Email
tika.tam@bsi.ac.id
Phone
+6282218367840
Journal Mail Official
jurnal.infortech@bsi.ac.id
Editorial Address
Jl. Kramat Raya No.98, RT.2/RW.9, Kwitang, Kec. Senen, Kota Jakarta Pusat, Daerah Khusus Ibukota Jakarta 10450
Location
Kota adm. jakarta barat,
Dki jakarta
INDONESIA
Jurnal Infortech
Published by Universitas Bina Sarana Informatika
ISSN : -     EISSN : 27158160     DOI : https://doi.org/10.31294/infortech
Core Subject : Science, Engineering,
Computer Science & IT Engineering
Jurnal Infortech is a journal in the field of Computer and Informatics published by LPPM Bina Sarana Informatika and has an ISSN online version (2715-8160). This journal contains scientific research results on the themes of Computer Science, Informatics Engineering, Computer Engineering, Expert Systems, Information Systems, Web Programming, Mobile Programming, Games Programming, Data Mining, Text Mining, Image processing, and Decision Support Systems.
Arjuna Subject : Ilmu Komputer (semua kategori) - Aplikasi Ilmu Komputer
Articles 12 Documents
 1   2 
Search results for , issue "Vol. 7 No. 1 (2025): Juni 2025" : 12 Documents clear
Penerapan Algoritma Naive Bayes Pada Penerimaan Santri Baru Pendidikan Pondok Pesantren Yopi Handrianto; Muadz Zidan AlWafi
Jurnal Infortech Vol. 7 No. 1 (2025): Juni 2025
Publisher : LPPM Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/infortech.v7i1.12357

Abstract

Penerimaan santri baru merupakan tahapan penting dalam sistem pendidikan di sekolah formal maupun di pondok pesantren. Di beberapa pondok pesantren proses penerimaan santri baru sering kali dilakukan secara manual, sehingga rentan terhadap kesalahan data dan penilaian subjektif, yang menyebabkan hasil dari tes seleksi tidak akurat. Seperti yang terjadi di pesantren Shalahuddin Al-Ayyubi Kabupaten Bekasi. Penelitian ini bertujuan untuk membantu pengelola pesantren menetapkan kelulusan tes seleksi santri baru dengan  menerapkan algoritma naïve bayes dalam proses penerimaan santri baru, supaya hasil dari tes seleksi bisa lebih akurat dan terkomputerisasi. Penelitian menggunakan pendakatan kuantitatif dengan memanfaatkan data awal sebanyak 47 record, yang dibagi menjadi data testing, 80% untuk data pelatihan dan 20% untuk data pengujian. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma naïve bayes mampu memberikan akurasi sebesar 88.89%, dengan precision sebesar 66,67%, recall sebesar 100% dan nilai AUC sebesar 1,000. Dari hasil prediksi, 7 santri dinyatakan diterima dan 2 santri tidak diterima. Terbukti bahwa algoritma Naïve Bayes memiliki tingkat akurasi yang tinggi serta mampu memberikan hasil prediksi yang valid dan terukur.
Implementasi Algoritma C4.5 Untuk Klasifikasi Tingkat Kenaikan Jabatan Pada PT Siprama Cakrawala Depok Rahayu Ningsih; Muhammad Devan Basunanda; Wati Erawati
Jurnal Infortech Vol. 7 No. 1 (2025): Juni 2025
Publisher : LPPM Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/infortech.v7i1.12358

Abstract

Dalam era modern, kenaikan jabatan menjadi tantangan bagi perusahaan karena proses promosi yang sering kali dianggap subjektif. Penelitian ini bertujuan untuk membangun model klasifikasi kenaikan jabatan menggunakan Algoritma C4.5 guna meningkatkan objektivitas keputusan promosi karyawan. Data dikumpulkan dari database karyawan PT Siprama Cakrawala serta melalui kuesioner kepada manajer, supervisor, dan karyawan. Variabel yang digunakan mencakup kinerja, pengalaman kerja, tingkat pendidikan, sikap kerja, dan keterlibatan dalam proyek. Data dianalisis menggunakan RapidMiner dengan teknik Decision Tree, kemudian divalidasi menggunakan metode Cross Validation untuk mengukur akurasi model. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model yang dihasilkan memiliki tingkat akurasi sebesar 88.91%, dengan classification error sebesar 11.09%. Variabel pengalaman kerja memiliki pengaruh paling dominan dengan nilai information gain tertinggi dan menjadi root node dalam pohon keputusan. Precision model menunjukkan bahwa algoritma C4.5 cukup andal dalam mengklasifikasikan karyawan yang layak dan belum layak mendapatkan promosi jabatan, dengan nilai precision kelayakan sebesar 91.11% dan precision belum layak sebesar 87.50%. Dengan hasil ini, model yang dikembangkan dapat digunakan sebagai alat bantu dalam proses pengambilan keputusan promosi karyawan.
Analisis Design UI/UX Pada Aplikasi Let it Flo Menggunakan Metode Design Thinking Dimas Primadani; Siti Nurlela
Jurnal Infortech Vol. 7 No. 1 (2025): Juni 2025
Publisher : LPPM Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/infortech.v7i1.12359

Abstract

PT.Jasamarga Tollroad Operator telah melakukan pengembangan pada sistem transaksi jalan tol yang disebut Single Lane Free Flow atau pembayaran nir sentuh pada gerbang tol. Untuk mendukung sistem pembayaran nir sentuh PT.Jasamarga Tollroad Operator meluncurkan Aplikasi “Let It Flo”  yang dapat di install pada Android dan juga IOS. Aplikasi Let It Flo ini pada rating Playstore dan Appstore dinilai masih terdapat beberapa kendala tampilan yang kurang menarik, pengalaman pengguna yang buruk dapat menyebabkan berkurangnya pengguna atau kegagalan produk, pewarnaan pada aplikasi Let It Flo yang kurang menarik perhatian pengguna, tata letak button yang membingungkan pengguna. Dengan penerapan Design Thingking untuk meningkatkan usability dilakukan design ulang Prototype dan System Usability Scale untuk pengujian Prototype mendapatkan pengalaman positif dengan nilai 74% dan disimpulkan acceptable, grade scale B dan adjective good, serta acceptable pada Prototype Aplikasi Let It Flo.
Peringkat Kepuasan Pelanggan WLAN Lintas jaringan Nusantara menggunakan metode Survei Pengalaman Pengguna TB Didi Aswadi; Yuli Komalasari; Chalimatusadiah Chalimatusadiah; Diah Wijayanti; Indria Widyastuti
Jurnal Infortech Vol. 7 No. 1 (2025): Juni 2025
Publisher : LPPM Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/infortech.v7i1.12360

Abstract

Untuk mengetahui Kepuasan Pelanggan penggunan Wifi Lintas Jaringan Nusantara dilakukan penelitian agar diketahui variabel-variabel yang mempengaruhi kepuasan klien terhadap layanan wifi PT Lintas Jaringan Nusantara. Penyebaran kuesioner menggunakan metode User Experience Questionnaire (kuesioner yang digunakan untuk mengukur pengalaman pengguna terhadap sebuah produk atau sistem), dengan memeriksa kualitas layanan dan loyalitas pelanggan sebagai variabel berpengaruh untuk kepuasan pelanggan. Identifikasi dengan pengalaman pelanggan. Analisis perilaku partisipan melibatkan beberapa langkah, seperti yang dijelaskan dalam metodologi investigasi. Sebagai informasi digunakan data kuantitatif nominal atau numerik, diproses, dan digunakan untuk menghasilkan kesimpulan penelitian. Informasi ini dianggap mendasar karena berasal dari ringkasan awal atau asli. Pemeriksaan validitas dan reliabilitas digunakan untuk menganalisis data untuk penyebaran kuesioner. Masing-masing kategori berikut memiliki skor rata-rata di atas rata-rata: kebaruan 1,18, akurasi 1,29, kejelasan 1,19, efisiensi  1,43), daya tarik 1,44, dan stimulasi 1,29. Diharapkan bahwa temuan studi ini akan memberikan informasi yang berguna bagi PT Lintas Jaringan Nusantara dalam meningkatkan kualitas layanan dan loyalitas pelanggan mereka.
Sistem Informasi Geografis Desa Kaputihan: Implementasi dan Pengelolaan Wilayah dengan Metode Waterfall Yani Sri Mulyani
Jurnal Infortech Vol. 7 No. 1 (2025): Juni 2025
Publisher : LPPM Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/infortech.v7i1.12361

Abstract

Pemerintah desa seringkali menghadapi tantangan dalam memetakan batas wilayah dan menentukan titik lokasi bangunan fasilitas umum. Ketidakakuratan dan keterlambatan dalam pemetaan tersebut tidak hanya mengganggu proses administrasi, tetapi juga menyulitkan pengunjung dari luar desa dalam menemukan lokasi tujuan. Dampak ini berpotensi menghambat berbagai aspek pengembangan desa, mulai dari perencanaan infrastruktur hingga penyediaan layanan publik yang efektif. Saat ini, aplikasi peta daring seperti Google Maps telah banyak digunakan untuk kebutuhan navigasi. Namun, aplikasi tersebut memiliki keterbatasan, seperti waktu yang diperlukan untuk meng-update titik lokasi baru dan kesulitan dalam menampilkan lokasi yang kurang populer atau dinamis. Akibatnya, data yang disajikan tidak selalu mencerminkan kondisi lapangan secara real-time atau spesifik terhadap kebutuhan warga desa. Oleh karena itu, diperlukan sebuah sistem informasi geografis (SIG) yang dirancang khusus untuk kebutuhan desa. Tujuan dibuatnya Aplikasi SIG ini diharapkan mampu memetakan batas wilayah secara akurat, menandai titik lokasi fasilitas umum, serta menyediakan informasi detail mengenai jaringan jalan dan lokasi pemukiman. Metode yang digunakan dalam penelitian ini yaitu metode waterfall.Dengan solusi ini, diharapkan akses informasi bagi pengunjung dan perencanaan administratif oleh pemerintah desa dapat berjalan lebih efisien dan responsif terhadap perubahan kondisi di lapangan.
Analisis dan Evaluasi Usability Website Bank Woori Saudara Indonesia Menggunakan Metode Usability Testing Mutiara Putri Anjani; Ika Kurniawati; Fachri Amsury; Heriyanto Heriyanto
Jurnal Infortech Vol. 7 No. 1 (2025): Juni 2025
Publisher : LPPM Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/infortech.v7i1.12362

Abstract

Website Bank Woori Saudara (BWS) yang mulai aktif sejak 2014 hingga penelitian ini dilakukan masih dalam tahap pengembangan dan belum pernah dievaluasi dengan menyeluruh. Sebagai platform digital yang mendukung aktivitas perbankan, website BWS menyediakan berbagai informasi dan layanan. Salah satu aspek terpenting yang menentukan kualitas sebuah website adalah usability atau kegunaan. Evaluasi terhadap kegunaan dan efektivitas website menjadi penting untuk meningkatkan kemudahan serta loyalitas pengguna. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi masalah pada website BWS dengan menerapkan metode Usability Testing berdasarkan lima aspek, yaitu aspek Learnability (kegunaan), Memorability (kemudahan dalam mengingat), Efficiency (efisiensi), Error (pencegahan kesalahan) dan Satisfaction (kepuasan pengguna). Metode pengumpulan data dilakukan melalui pengamatan langsung, wawancara, dan angket secara daring. Penentuan jumlah sampel menggunakan teknik Simple Random Sampling dengan jumlah responden sebanyak 100 user, sementara analisis data dilakukan dengan statistik deskriptif dan uji Independent Sample T-Test menggunakan SPSS. Hasil evaluasi usability pada website BWS mengindikasikan bahwa variabel Learnability, Efficiency, dan Errors memiliki pengaruh signifikan terhadap tingkat kepuasan pengguna. Sebaliknya, Memorability tidak menunjukkan pengaruh signifikan dan perlu ditingkatkan. Untuk meningkatkan usability secara keseluruhan, disarankan agar website BWS memperbarui informasi, memperbaiki fitur yang ada, menambahkan fitur “Daftar” dan “Search Engine”, serta meningkatkan aspek Efficiency dan mengurangi kesalahan (Errors), sambil tetap menjaga aspek Memorability. Evaluasi juga perlu dilakukan secara berkala dengan melibatkan pengguna secara langsung. Dapat disimpulkan penelitian ini menekankan bahwa peningkatan aspek usability seperti pembaruan informasi, efisiensi navigasi, dan minimisasi kesalahan dapat meningkatkan kepuasan pengguna, sehingga website BWS dapat memenuhi standar usability yang baik dan memberikan kontribusi positif terhadap kualitas layanan perbankan secara keseluruhan.
Pieces Framework Untuk Analisis Kepuasan Pengguna Website SMA Apri Adiyantoro; Sri Muryani
Jurnal Infortech Vol. 7 No. 1 (2025): Juni 2025
Publisher : LPPM Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/infortech.v7i1.12363

Abstract

Website merupakan salah satu dari perkembangan di bidang teknologi informasi yang dapat menyediakan informasi secara cepat untuk para pengguna website, Website juga terhubung dengan jaringan internet sehingga mudah di akses dari manapun. SMA KORPRI Bekasi merupakan sekolah menengah atas swasta yang telah menggunakan website sebagi sarana untuk menyebarkan informasi kepada penguna website dan membantu proses belajar para siswa-siswi. Untuk melihat seberapa efektif penggunaan website SMA KORPRI Bekasi akan dilakukan analisis tentang kepuasan pengguna dalam menggunakan website. Ada beberapa Teknik analisis yang dapat digunakan dalam melakukan analisis salah satunya adalah dengan metode Pieces Framework. Pieces Framework merupakan metode yang memiliki 6 variabel yaitu : performance, Information and Data, Economy, Control and Securty,Eficiency dan service untuk menganalisis kelemahan. Tujuan penelitian ini untuk melihat tingkat kepuasan pengguna website SMA KORPRI Bekasi. Hasil dari analisis menunjukan bahwa rata-rata siswa-siswi merasa puas. Dengan nilai rata dari setiap variable performace (3,40), information (3,77), economic (3,63), control (3,84), effeciency (3,82), dan service (3,78). Pengguna situs web SMA Korpri rata-rata puas dengan situs web sekolah tersebut.
Analisis Klasifikasi Dan Prediksi Pola Publikasi Berita Pemprov DKI Jakarta Menggunakan Machine Learning Rifky Permana; Febby Ariyanti Herdiana
Jurnal Infortech Vol. 7 No. 1 (2025): Juni 2025
Publisher : LPPM Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/infortech.v7i1.12364

Abstract

Dalam era digital, akses informasi melalui berbagai platform online semakin meningkat, termasuk melalui situs web resmi pemerintah. Pemerintah Provinsi DKI Jakarta secara rutin menyampaikan kebijakan, program, dan berita melalui situs webnya. Namun, volume data yang besar dan keragaman topik berita menghadirkan tantangan dalam pengelolaan dan analisis informasi secara efisien. Penelitian ini mengembangkan model klasifikasi dan prediksi pola publikasi berita menggunakan tiga algoritma machine learning yaitu: Support Vector Machine (SVM), Naïve Bayes, dan Random Forest. Dataset yang digunakan berupa berita yang dipublikasikan oleh Pemprov DKI Jakarta selama tahun 2023. Pra-pemrosesan data meliputi pembersihan teks, case folding, tokenizing, normalisasi, penghapusan stopword, dan stemming. Model SVM dan Naïve Bayes diterapkan untuk klasifikasi berita, sedangkan Random Forest digunakan untuk memprediksi pola publikasi berita harian. Proses tuning hyperparameter dilakukan menggunakan GridSearchCV guna meningkatkan kinerja model. Penilaian terhadap klasifikasi dilakukan dengan diukur dari beberapa parameter yaitu akurasi, precision, recall, dan F1-score, sedangkan evaluasi prediksi menggunakan MAE, MSE, dan R². Temuan dari penelitian ini mengindikasikan bahwa SVM menunjukkan performa yang baik dengan akurasi 95%, sedangkan Random Forest berhasil memprediksi pola publikasi berita dengan R² sebesar 0,82. Penelitian ini diharapkan dapat mendukung pengelolaan informasi publik secara lebih efisien dan menyediakan wawasan mengenai pola publikasi berita oleh Pemprov DKI Jakarta.
Implementasi Sistem Monitoring Jaringan Real-Time Berbasis Open Source Dengan Integrasi Zabbix Dan Telegram Anton Anton; Hendra Supendar
Jurnal Infortech Vol. 7 No. 1 (2025): Juni 2025
Publisher : LPPM Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/infortech.v7i1.12365

Abstract

Pemantauan jaringan secara real-time merupakan kebutuhan penting dalam menjaga kinerja dan keandalan infrastruktur Teknologi Informasi (TI) pada perusahaan modern. Ketika terjadi gangguan pada sistem jaringan atau server, keterlambatan dalam mendeteksi dan menindaklanjuti masalah tersebut dapat berdampak pada penurunan produktivitas, bahkan gangguan layanan bisnis. PT Indo Mutu Makmur menghadapi tantangan serupa, di mana belum tersedianya sistem monitoring otomatis menyebabkan keterbatasan dalam mengelola infrastruktur TI secara efisien. Penelitian ini mengusulkan integrasi antara Zabbix sebagai sistem monitoring jaringan berbasis open source dan Telegram sebagai media pengiriman notifikasi real-time kepada administrator. Sistem ini dirancang untuk memantau parameter penting seperti penggunaan CPU, memori, kapasitas disk, dan lalu lintas jaringan. Apabila terdeteksi adanya anomali seperti layanan SNMP yang tidak aktif, sistem secara otomatis akan mengirimkan peringatan melalui bot Telegram. Metode yang digunakan adalah metode model Network Development Life Cycle. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu mendeteksi gangguan dengan akurat dan mengirimkan notifikasi dalam waktu kurang dari lima detik, memungkinkan respons cepat dari tim teknis. Dengan demikian, implementasi sistem ini memberikan solusi monitoring yang efisien, terjangkau, dan mudah diadopsi oleh perusahaan berskala kecil hingga menengah. Sistem ini juga meningkatkan visibilitas infrastruktur TI dan mempercepat pengambilan keputusan dalam penanganan insiden.
Implementasi Metode Naïve Bayes Pada Ulasan Pengguna Aplikasi Dana Di Google Play Store Raenaldi Ferryan Chandra; Dwi Andini Putri
Jurnal Infortech Vol. 7 No. 1 (2025): Juni 2025
Publisher : LPPM Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/infortech.v7i1.12366

Abstract

Studi ini bertujuan untuk mengalisis sentimen dengan mengimplementasikan metode naive bayes pada ulasan pengguna aplikasi DANA yang terdapat di Google Play Store. Implementasi merupakan proses atau tindakan dalam menerapkan suatu ide, teori, atau rencana ke dalam bentuk yang dapat dijalankan atau digunakan secara nyata. Pendapat pada ulasan aplikasi DANA berjumlah sangat besar. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk melakukan analisis sentimen terhadap aplikasi Dana yang ada di Google Play Store menggunakan metode Naive Bayes Classifier. Metode Naïve Bayes adalah salah satu metode klasifikasi yang populer dalam analisis sentimen karena kemampuannya yang tinggi dalam mengklasifikasikan teks berdasarkan probabilitas dari kata-kata yang terdapat di dalamnya. Pengambilan data ulasan dilakukan menggunakan teknik scraping yang dilakukan dengan Google Collab lalu data diolah hingga menhasilkan 500 data. Dari hasil Confusion Matrix menghasilkan akurasi sebesar 80.80%. Hasil penelitian ini membuktikan bahwa algoritma Naive Bayes Classifier memiliki performa yang tinggi dalam menganalisis sentimen ulasan pengguna aplikasi DANA.

Page 1 of 2 | Total Record : 12

 1   2 

Filter by Year

2025 2025


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 7 No. 2 (2025): Desember 2025 Vol. 7 No. 1 (2025): Juni 2025