Jurnal Repositor
Jurnal Repositor merupakan jurnal ilmiah dengan ruang lingkup keilmuan bidang informatika. Jurnal ini mempublikasikan hasil penelitian, telaah ilmiah dan serangkaian hasil studi yang berkaitan. Adapun ruang lingkup dari jurnal ini adalah sebagai berikut: Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence) Pembelajaran mesin (machine learning) Jaringan saraf tiruan (neural networks) Pemrosesan bahasa alami (natural language processing) Sistem pakar dan pengambilan keputusan otomatis Data Sains dan Analitik (Data Science and Analytics) Big data Data mining Analitik prediktif Visualisasi data Pengembangan Perangkat Lunak (Software Engineering) Metodologi pengembangan perangkat lunak Rekayasa perangkat lunak berbasis komponen Pengujian dan kualitas perangkat lunak DevOps dan integrasi berkelanjutan Sistem Informasi (Information Systems) Sistem manajemen basis data Sistem informasi manajemen E-commerce dan sistem informasi bisnis Sistem informasi geografis Keamanan Siber (Cybersecurity) Kriptografi Keamanan jaringan Keamanan sistem dan aplikasi Analisis dan mitigasi serangan siber Jaringan dan Komunikasi (Networking and Communication) Protokol jaringan Jaringan nirkabel dan mobile Internet of Things (IoT) Komunikasi data dan jaringan sensor Komputasi Terdistribusi dan Paralel (Distributed and Parallel Computing) Cloud computing Komputasi grid dan komputasi awan Komputasi paralel Sistem terdistribusi Multimedia dan Interaksi Manusia-Komputer (Multimedia and Human-Computer Interaction) Pengolahan gambar dan video Realitas virtual dan augmentasi Desain antarmuka pengguna Usabilitas dan pengalaman pengguna Bioinformatika dan Komputasi Kesehatan (Bioinformatics and Health Informatics) Analisis data biomedis Sistem informasi kesehatan Genomika komputasional Pemodelan dan simulasi dalam biologi Teori Komputasi dan Algoritma (Theory of Computation and Algorithms) Kompleksitas komputasi Desain dan analisis algoritma Teori graf dan kombinatorika Pemrograman dan optimisasi matematis Robotika dan Sistem Otomatisasi (Robotics and Automation Systems) Sistem robotik dan kendali Kendaraan otonom Otomatisasi industri Robot kolaboratif
Articles
19 Documents
Search results for
, issue
"vol. 2 no. 12 (2020): desember 2020"
:
19 Documents
clear
<![CDATA[Perbandingan Metode Klasifikasi Berita Hoaks Berbahasa Indonesia Berbasis Pembelajaran Mesin ]]>
<![CDATA[Muhammad Athaillah]]>;
<![CDATA[Yufis Azhar]]>;
<![CDATA[Yuda Munarko]]>
<![CDATA[ Jurnal Repositor Vol. 2 No. 12 (2020): Desember 2020 ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Muhammadiyah Malang ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.22219/repositor.v2i12.30636
<![CDATA[Klasifiaksi berita hoaks merupakan salah satu aplikasi kategorisasi teks. Berita hoaks harus diklasifikasikan karena berita hoaks dapat mempengaruhi tindakan dan pola pikir pembaca. Dalam proses klasifikasi pada penelitian ini menggunakan beberapa tahapan yaitu praproses, ekstraksi fitur, seleksi fitur dan klasifikasi. Penelitian ini bertujuan membandingkan dua algoritma yaitu algoritma Naïve Bayes dan Multinomial Naïve Bayes, manakah dari kedua algoritma tersebut yang lebih efektif dalam mengklasifikasikan berita hoaks. Data yang digunakan dalam penelitian ini berasal dari www.trunbackhoax.id untuk data berita hoaks sebanyak 100 artikel dan data berita non-hoaks berasal dari kompas.com, detik.com berjumlah 100 artikel. Data latih berjumlah 140 artikel dan data uji berjumlah 60 artikel. Hasil perbandingan algoritma Naïve Bayes memiliki nilai F1-score sebesar 0,93 dan nilai F1-score Multinomial Naïve Bayes sebesar 0,92.]]>
<![CDATA[Analisis Tingkat Kematangan Sistem Informasi Manajemen Rumah Sakit Menggunakan COBIT 4.1 (Studi Kasus : Rumah Sakit Universitas Muhammadiyah Malang) ]]>
<![CDATA[Brima Helpiono]]>;
<![CDATA[Wildan Suharso]]>;
<![CDATA[Evi Dwi Wahyuni]]>
<![CDATA[ Jurnal Repositor Vol. 2 No. 12 (2020): Desember 2020 ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Muhammadiyah Malang ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.22219/repositor.v2i12.30978
<![CDATA[Teknologi Informasi (TI) telah berkembang sangat pesat sehingga kebutuhan yang sangat penting saat ini, tidak terkecuali bagi perusahaan, instansi maupun lembaga. Rumah sakit menerapkan TI dalam bentuk sistem informasi manajemen tumah sakit atau juga disebut SIMRS. Dalam menyelenggarakan SIMRS, COBIT (Control Objectives for Information and Related Technology) merupakan kerangka kerja yang sangat direkomendasikan untuk melakukan tata kelola TI, hal itu disebutkan dalam bab empat mengenai tata kelola pada lampiran peraturan menteri kesehatan nomor 82 tahun 2013 tentang penyelenggaraan SIMRS. Saat ini, RS UMM belum menggunakan COBIT untuk tata kelola TI, terutama dalam menganilisis tingkat kematangan dari SIMRS yang sudah diterapkan. Pada penelitian ini, penulis mengukur nilai tingkat kematangan SIMRS yang ada di RS UMM menggunakan proses TI pada COBIT 4.1 diantaranya PO8, AI2, AI3, AI5, DS3 dan DS5. Hasil tingkat kematangan SIMRS UMM saat ini berada pada tingkat tiga (defined) dengan nilai rata-rata 3,02 yang artinya secara umum prosedur SIMRS UMM sudah distandarisasi dan di dokumentasikan. Berdasarkan hasil tersebut, penulis memberikan rekomendasi yang mengacu pada framework COBIT khususnya untuk mencapai tingkat empat (managed and measurable) yaitu pihak pengelola perlu mengawasi dan mengukur kepatutan SIMRS UMM serta mengambil tindakan jika terdapat proses TI yang tidak berjalan secara efektif.]]>
<![CDATA[Membangun SMS Gateway Info Kesiswaan Pondok Pesantren Putra Al-Ittihad Al-Islami Madura ]]>
<![CDATA[Fauzan Ishlakhuddin]]>;
<![CDATA[Eko Budi Cahyono]]>;
<![CDATA[Ilyas Nuryasin]]>
<![CDATA[ Jurnal Repositor Vol. 2 No. 12 (2020): Desember 2020 ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Muhammadiyah Malang ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.22219/repositor.v2i12.30979
<![CDATA[Penelitian ini bertujuan untuk membuat sebuah aplikasi SMS Gateway yang dapat menyebarkan info kesiswaan kepada wali santri dengan cepat, mudah dan menjangkau semua kalanganmelalui SMS. Aplikasiiniakanmelakukan SMS secaraotomatiskepadawalisantrimengenai info pelanggaran, nilai, keuangandanabsensisantri. Aplikasiinidibangunmenggunakan framework codeigniteruntukmempermudahdanmempercepatpengerjaandenganbahasapemrograman PHP. Aplikasiini juga memanfaatkan GAMMU sebagaipenghubungantaraaplikasidengan modem. Untukmempercepatpengiriman SMS denganjumlah yang banyak, aplikasiinimemanfaatkan 2 modem yang akansecarabergantianmengirimkanpesan yang adapadaantrian. Dari hasilujicoba yang dilakukan dapat diambilk esimpulan bahwa aplikasi ini mampumempermudahdanmempercepatpihakpesantrendalammenyebarkan info kesiswaanmelalui SMS juga dapatmenjangkauhampirsemuakalanganwalisantri.]]>
<![CDATA[Monitoring WSN Budidaya Jamur Tiram dengan Metode Forward Chaining Studi Kasus : Wahyu Jaya Abadi ]]>
<![CDATA[Flora Salfa Salsabila]]>;
<![CDATA[Diah Risqiwati]]>;
<![CDATA[Fauzi Dwi Setiawan Sumadi]]>
<![CDATA[ Jurnal Repositor Vol. 2 No. 12 (2020): Desember 2020 ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Muhammadiyah Malang ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.22219/repositor.v2i12.30989
<![CDATA[Jamur Tiram merupakan jenis jamur yang banyak dibudidayakan di Indonesia, pertumbuhan jamur tiram dipengaruhi beberapa faktor diantaranya suhu, kelembaban serta intensitas cahaya. Suhu yang baik untuk pertumbuhan jamur yaitu 25-26 derajat celcius.Suhu dibawah range tersebut tidak berpengaruh pada pertumbuhan jamur, tetapi jika suhu diatas 26 derajat maka akan berpengaruh pada pertumbuhan jamur yang kurang baik karena suhu terlalu panas. Masalah yang sering dihadapi oleh petani yaitu dalam pengecekan tempat budidaya. Petani masih menggunakan cara manual dengan mendatangi dan memperkirakan suhu pada kumbung secara manual, jika suhu terasa panas maka petani akan melakukan penyemprotan pada jamur. Hal ini dirasa akan membuang waktu dan tenaga. Dari permasalahan ini kemajuan teknologi berupa sistem monitoring dapat menjadi solusi bagi para petani. Dengan adanya sistem ini akan memudahkan petani dalam memonitor keadaan pada tempat budidaya. Parameter yang dapat dimonitor diantaranya suhu, kelembaban dan intensitas intensitas cahaya. Jika sistem mendeteksi suhu panas yaitu diatas 26 derajat, maka sistem akan mengaktifkan actuator berupa mist maker untuk menstabilkan suhu.]]>
<![CDATA[Implementasi Metode Feature Oriented Software Development (FOSD) Dalam Mengembangkan Learning Learning Management System (LMS) ]]>
<![CDATA[Ahmad Salam Rahim]]>;
<![CDATA[Maskur Maskur]]>;
<![CDATA[Galih Wasis Wicaksono]]>
<![CDATA[ Jurnal Repositor Vol. 2 No. 12 (2020): Desember 2020 ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Muhammadiyah Malang ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.22219/repositor.v2i12.30990
<![CDATA[Learning management system (LMS) merupakan sebuah media yang dibuat khusus untuk mempermudah proses belajar mengajar, pertukaran informasi dan mengumpulkan tugas secara online berbasis web. Di Indonesia, khususnya perguruan tinggi memiliki standar nasional pendidikan tinggi (SN Dikti) yang dibuat oleh kementerian riset, teknologi dan pendidikan tinggi no.44 tahun 2015 untuk mengatur sistem pembelajaran. Maka dari itu, perlu adanya penelitian yang dapat menyesuaikan fitur LMS dengan SN Dikti tersebut. Salah satu LMS yang paling banyak digunakan di Indonesia adalah moodle, yaitu platform LMS yang open source dan dapat dikembangkan sendiri. Penelitian ini memanfaatkan moodle untuk mencari fitur yang dapat digunakan dalam proses pembelajaran dan kemudian disesuaikan dengan standar proses pembelajaran pada SN Dikti. Hasil seleksi fitur akan diimplementasikan kedalam sistem moodle menggunakan metode pengembangan sistem yaitu feature-oriented software development (FOSD), FOSD memiliki empat tahapan pengembangan yaitu analisis domain, dimana fitur akan diseleksi untuk mendapatkan fitur yang sesuai. Hasilnya didapatkan 12 fitur pada moodle dan akan diimplementasikan. Tahapan selanjutnya desain domain dan spesifikasi dengan membuat model fitur, use case dan activity diagram. Tahap implementasi menggunakan moodle versi 3.5+ agar menjadi LMS yang dapat dikonfigurasi. Setelah itu tahapan konfigurasi produk dan generasi yaitu tahap pengujian 12 fitur dengan menggunakan metode blackbox.]]>
<![CDATA[Prediksi Harga Saham Menggunakan Sentimen Pilkada DKI Jakarta 2017 Dengan Algoritma Support Vector Machine ]]>
<![CDATA[Muhammad Fadliansyah]]>;
<![CDATA[Setio Basuki]]>;
<![CDATA[Yufis Azhar]]>
<![CDATA[ Jurnal Repositor Vol. 2 No. 12 (2020): Desember 2020 ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Muhammadiyah Malang ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.22219/repositor.v2i12.30991
<![CDATA[Twitter merupakan salah satu sosial media yang paling banyak dipakai di Indonesia, tidak hanya sebagai sarana berbagi informasi terkait hal – hal pribadi tetapi juga bisa berupa opini terhadap suatu topik. Tidak hanya sebagai pusat infromasi, twitter juga bisa digunakan sebagai pusat data berupa teks. Pilkada DKI Jakarta 2017 merupakan salah satu topik yang menarik untuk di bahas. Tidak hanya sebagai penentu kepemimpinan Jakarta untuk 5 tahun kedepan, tetapi karena pengaruh yang dimilikinya terhadap beberapa sektor di Indoensia. Tweet yang membahas topik Pilkada DKI Jakarta 2017 bisa diolah untuk mendapatkan informasi yang berguna, misalnya sentimen yang terjadi selama peristiwa politik ini terjadi. Sentimen yang didapat bisa digunakan dalam prediksi harga saham selama masa Pilkada. Untuk bisa mendapatkan sentimen dari data teks dari twitter, sentiment anaylsis digunakan untuk mengekstrak informasi dari tweet yang sudah dikumpulkan. Untuk melakukan sentiment analysis, algoritma support vector machine dipakai untuk mengklasifikasikan tweet kedalam target kelas. Hasil dari klasifikasi sentimen digunakan sebagai salah satu pembobot dalam regresi linier untuk memprediksi harga saham. Hasil dari pengujian menunjukkan bahwa penggunaan sentimen Pilkada DKI Jakarta 2017 untuk memprediksi harga saham cukup baik. Dimana nilai RMSE yang didapat oleh masing-masing saham bervariasi karena saham-saham yang dipilih berasal dari sektor yang berbeda. BBRI 58.974, SRTG 101.188, WIKA 52.042, ADHI 93.420 dan APLN 17.342.]]>
<![CDATA[Deteksi Botnet Pada Passive DNS Dengan Menggunakan Metode K Nearest Neighbor ]]>
<![CDATA[Vinna Utami Putri]]>;
<![CDATA[Eko Budi Cahyono]]>;
<![CDATA[Yufis Azhar]]>
<![CDATA[ Jurnal Repositor Vol. 2 No. 12 (2020): Desember 2020 ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Muhammadiyah Malang ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.22219/repositor.v2i12.30992
<![CDATA[Teknologi internet di masa kini berkembang dengan pesat berbanding lurus dengan penggunanya yang juga semakin banyak. Salah satu kejahatan software yang berbahaya adalah robot network (Botnet). Botnet adalah sebuah zombie dalam jaringan dari jutaan perangkat yang tersambung ke internet, yang mana bot diinfeksi dengan malware yang khusus agar bisa dikendalikan oleh cybercriminal dari jarak jauh untuk memberikan serangan seperti mengirim email, mencuri informasi pribadi, dan meluncurkan serangan DDoS. Pada penelitian ini penulis mengelompokan dan mengklasifikasikan dataset yang botnets dan normal pada passive DNS yang terdapat pada dataset CTU-13 dengan metode k Nearest Neighbor dan juga pengujian dengan mengunakan confusion matrix dengan nilai precision, recall dan accuracy dari k-nearest neighbor dari standart bahasa pemograman python dengan library sciketlearn disetiap kelas prediksi dan hasil yang dicapai cukup tinggi dengan nilai dari uniform dengan nilai 76% untuk precission 86% dan recal-nya 93,9% untuk accuracy. Uniform ternormalisasi dengan nilai 76% untuk precission 88% dan recal-nya 83% untuk accuracy. Hasil Distance didapatkan nilai 100% untuk precission 85% dan recal-nya 92% untuk accuracy. Hasil Distance ternormalisasi 100% untuk precission 87% dan recal-nya 93% untuk accuracy.]]>
<![CDATA[Rancang Bangun Sistem Simulasi Evaluasi Borang Berdasarkan Pedoman BAN-PT Pada Standar 3,5 dan 6 Di Jurusan Teknik Informatika UMM ]]>
<![CDATA[Anisah Rahmatul Laily]]>;
<![CDATA[Yuda Munarko]]>;
<![CDATA[Maksur Maskur]]>
<![CDATA[ Jurnal Repositor Vol. 2 No. 12 (2020): Desember 2020 ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Muhammadiyah Malang ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.22219/repositor.v2i12.30993
<![CDATA[Seiring perkembangan teknologi dan pesatnya persaingan antar kampus negeri maupun swasta untuk meningkatkan mutu akreditasi, maka dibuatlah perancangan sistem simulasi akreditasi yang dapat memberikan keputusan untuk mempermudah prodi mengambil keputusan. Dimana prodi dapat melakukan simulasi untuk mendapatkan nilai akreditasi yang diinginkan. Penilaian akreditasi berdasarkan buku pedoman Badan Akreditasi Nasional Perguruan Tinggi (BAN-PT). Pada perancangan dan implementasi perangkat lunak ini menghasilkan sebuah sistem simulasi akreditasi yang berbasis website Sehingga prodi dengan mudah menentukan keputusan. Pengembangan yang digunakan Software Development Life Cycle (SDLC) dan model pengembangan sistem simulasi akreditasi ini adalah waterfall. Sistem simulasi akreditasi yang dibangun telah melalui proses pengujian blackbox berdasarkan kebutuhan dan pengujian keseuaian menurut pakar. Hasil pengujian blackbox menunjukkan bahwa pengisian data pada setiap form berhasil dilakukan dengan sukses dan secara fungsional sistem tersebut dapat menghasilkan output yang diharapkan. Hasil pengujian kesesuaian pakar menunjukkan bahwa dari 5 pertanyaan terdapat 4 yang setuju dan 1 tidak setuju.]]>
<![CDATA[Rekomendasi Grup Pada Website Alumni Teknik Informatika Universitas Muhammadiyah Malang ]]>
<![CDATA[Hermansyah Adi Saputra]]>;
<![CDATA[Galih Wasis Wicaksono]]>;
<![CDATA[Yufis Azhar]]>
<![CDATA[ Jurnal Repositor Vol. 2 No. 12 (2020): Desember 2020 ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Muhammadiyah Malang ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.22219/repositor.v2i12.30994
<![CDATA[Belakangan ini hampir seluruh universitas yang ada di indonesia memiliki sistem informasi alumninya sendiri-sendiri. Sistem informasi alumni mampu memberikan informasi tentang kondisi alumninya setelah menyelesaikan masa perkuliahannya. Alumni merupakan aktor yang berperan penting dalam pendidikan. Saat ini jurusan Informatika Fakultas Teknik Universitas Muhammadiyah Malang telah memiliki website alumni. Permasalahannya belum adanya sistem yang memberikan alumni rekomendasi grup pada sistem, sehingga para alumni mampu saling bertukar informasi didalamnya. Dengan adanya data alumni dan juga di dukung dengan adanya tracer study, dapat di bentuk suatu rekomendasi grup dari data tracer study. K-medoid adalah metode pengelompokan data ke dalam sejumlah cluster tanpa adanya struktur hirarki antara satu dengan yang lainnya. Algoritma k-medoid memiliki nilai coefficient yang lebih tinggi di bandingkan dengan k-means dalam penelitian ini. Yang mana k-medoid mendapatkan nilai rata-rata Silhouette Score 0.7325888099 dalam pengujian dengan jumlah cluster 5 dan perulangan sebanyak 10 kali. Jika dibandingkan dengan k-means yang hanya memiliki nilai rata-rata Silhouette Score 0.6872873866.]]>
