cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Jati Sasongko Wibowo
Contact Email
jatisw@edu.unisbank.ac.id
Phone
+6281325297663
Journal Mail Official
dinamik@edu.unisbank.ac.id
Editorial Address
Jl. Tri Lomba Juang No. 1 Semarang
Location
Kota semarang,
Jawa tengah
INDONESIA
Dinamik
Published by Universitas Stikubank
ISSN : 08549524     EISSN : 26231786     DOI : 10.35315/dinamik.v28i1
Core Subject : Science,
Computer Science & IT
The Jurnal DINAMIK aims to: Promote a comprehensive approach to informatics engineering and management incorporating viewpoints of different applications (computer graphics, computer networks and security, computer vision, computational intelligence, databases, big data, IT project management, and other fields relevant to information technology. Encourage scientists, practicing engineers, and others to conduct research and similar activities.
Arjuna Subject : Ilmu Komputer (semua kategori) - Ilmu Komputer (Lain-Lain)
Articles 455 Documents
 39   40   41   42   43 
Pendekatan Graph-Based Community Detection dalam Social Network Analysis Jaringan Undang-Undang Republik Indonesia 2014-2024 Wibisono, Setyawan; Wahyudi, Eko Nur; Hadikurniawati, Wiwien; Lestariningsih, Endang; Cahyono, Taufik Dwi
Dinamik Vol 30 No 2 (2025)
Publisher : Universitas Stikubank

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35315/dinamik.v30i2.10218

Abstract

This study evaluates the performance of three community detection algorithms—Leiden, Infomap, and Label Propagation—on the legal network of the Republic of Indonesia spanning the period 2014–2024. The network consists of 679 nodes and 2,295 edges, constructed based on citation relationships among regulations. The evaluation employs four network topology metrics: modularity, coverage, conductance, and inter-cluster density. Results show that the Leiden algorithm achieves the highest modularity score (0.522991), indicating the formation of communities with strong internal density. Additionally, it yields the lowest conductance value (0.302455), suggesting relatively well-isolated communities. In contrast, the Label Propagation algorithm produces the highest coverage (0.835294) and inter-cluster density (0.542331), but with a lower modularity (0.431583), reflecting the formation of large communities with less distinct boundaries. Infomap exhibits moderate performance, with a modularity score of 0.508406 and inter-cluster density of 0.420803, yet records a relatively high conductance (0.410409). Network visualizations reveal three major communities for each algorithm, representing thematic clusters such as institutional governance, constitutional law, and public finance. Overall, the Leiden algorithm is considered the most optimal for detecting modular, stable, and thematically coherent community structures within the complex and interrelated network of Indonesian laws.
Deteksi Dini Gejala Aritmia pada Penderita Hypertensi menggunakan Algoritma SVM dengan Data Elektrokardiogram Tambunan, Fiktor Januari; Tarigan, Perwira; Hulu, Yakin Rianto; Halawa, Hendi Jaya; Prabowo, Agung
Dinamik Vol 30 No 2 (2025)
Publisher : Universitas Stikubank

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35315/dinamik.v30i2.10233

Abstract

Abstrak Penelitian ini mengembangkan sistem deteksi aritmia pada lansia menggunakan sinyal elektrokardiogram (EKG) 5-lead dan algoritma Support Vector Machine (SVM). Data EKG yang diperoleh melalui perangkat Smart Holter direkam secara kontinu dan diproses melalui tahapan praproses, meliputi koreksi baseline, filtering dengan metode Butterworth, ekstraksi fitur, normalisasi, serta pelabelan manual oleh dokter spesialis jantung untuk validitas klinis. Model SVM kemudian dilatih dan diuji dengan hasil akurasi sebesar 95,80% pada data pelatihan dan 94,57% pada data pengujian. Evaluasi performa model menggunakan confusion matrix, nilai presisi, recall, dan kurva ROC menunjukkan kemampuan klasifikasi empat kategori aritmia secara akurat dan seimbang dengan nilai AUC antara 0,98 hingga 1,00. Hasil ini menunjukkan potensi sistem sebagai alat bantu diagnosis dini aritmia khususnya pada pasien lansia. Untuk penelitian selanjutnya, disarankan peningkatan variasi data, perbandingan dengan metode lain seperti CNN atau LSTM, peningkatan kualitas sinyal dan fitur, serta pengujian di lingkungan klinis guna mengoptimalkan penerapan sistem dalam praktik medis. Kata Kunci: Elektrokardiogram (EKG), Aritmia, Support Vector Machine (SVM), Lansia
Pengembangan Sistem Interaksi Robotik berbasis Speech Recognition untuk Layanan Publik di Kampus Alviyan, Eric; Nugroho, Agung; Fauzi, Ahmad
Dinamik Vol 30 No 2 (2025)
Publisher : Universitas Stikubank

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35315/dinamik.v30i2.10242

Abstract

ABSTRACT Information services on campus are often delayed due to reliance on staff, resulting in long queues and inefficient waiting times. This study aims to design and develop a robotic interaction system based on speech recognition and Natural Language Processing (NLP), equipped with a virtual button as an alternative activation method. The system allows users to interact with the robot using voice, while the virtual button provides an additional option for users who are more comfortable with touch-based interaction. The research method employed is prototype development, which includes the design, implementation, and evaluation of the system. Testing was conducted to assess the effectiveness of the system in delivering information services quickly and accurately. The results show that the developed system can enhance service efficiency, reduce dependence on staff, and facilitate faster and more practical interactions between users and the robot. This study is expected to contribute to the development of technology-based public service systems, especially in the campus environment. Keywords: robotic interaction, speech recognition, NLP, virtual button, public service
Analisis Perbandingan Algoritma Round Robin dan Least connection dalam Haproxy untuk Load Balancer Server Web Laksono, Pria Agung; Riskiono, Sampurna Dadi
Dinamik Vol 30 No 2 (2025)
Publisher : Universitas Stikubank

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35315/dinamik.v30i2.10154

Abstract

Di era digital yang terus berkembang, kebutuhan akan layanan web yang lebih cepat dan lebih andal menjadi sangat penting. Solusi umum yang digunakan untuk meningkatkan kinerja dan ketersediaan layanan web adalah teknologi kompensasi beban. Penelitian ini menganalisis perbandingan kinerja round robin robin dan last connection sebagai load balancer dari last connection. Metode penelitian menggunakan pendekatan eksperimental dengan menjalankan pengujian dalam dua skenario beban yang sama dan tegangan yang tidak merata. Pengujian dijalankan menggunakan Apache Jmeter dan menghasilkan lalu lintas per detik per detik hingga 1000/500, 1200/600, 100/700, 1600/800, dan 1800/900 dalam fase per detik. Hasil pengujian menunjukkan bahwa Algoritma least connection memiliki waktu respons yang rendah di sekitar round-robin dalam semua skenario, dengan waktu respons rata-rata yang rendah sebesar 118 ms pada koneksi 1000/500, dan nilai tertinggi untuk koneksi 1800/900 adalah 150 ms. Sementara itu, waktu respons rata-rata untuk algoritma round-robin adalah antara 125 ms hingga 155 ms dalam skenario yang sama. Dalam hal throughput, algoritma round robin dalam skenario beban tinggi menghasilkan throughput yang tinggi, mencapai puncaknya pada 10.362 kb/s dengan koneksi 1800/900 dan least connection pada 10.330 kb/s dengan skenario yang sama.
Klasifikasi Kompetensi Mahasiswa menggunakan Algoritma Naive Bayes Suwari, Dewi Ratna; Hidayati, Nurtriana
Dinamik Vol 30 No 2 (2025)
Publisher : Universitas Stikubank

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35315/dinamik.v30i2.10156

Abstract

Perkembangan teknologi informasi telah meningkatkan kebutuhan akan sumber daya manusia yang kompeten di bidang analitik data dan pemrograman, khususnya bagi mahasiswa Program Studi Sistem Informasi. Penelitian ini bertujuan untuk membangun model klasifikasi guna mengidentifikasi kecenderungan mahasiswa sebagai Data Analyst atau Programmer menggunakan algoritma Naive Bayes. Sebanyak 220 data dikumpulkan melalui kuesioner daring, dengan indikator penilaian yang dikelompokkan dalam dua dimensi: kemampuan analis data dan kemampuan pemrograman. Data kemudian dilabeli berdasarkan skor per dimensi dan diolah menggunakan model Complement Naive Bayes pada platform Google Colab. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model mampu mengklasifikasikan dua kelas mayoritas (Data Analyst dan Programmer) dengan baik, ditandai dengan akurasi keseluruhan sebesar 80,30% dan nilai precision, recall, serta f1-score yang tinggi. Namun, performa model terhadap kelas minoritas (Netral) masih rendah akibat ketidakseimbangan distribusi data. Penelitian ini menyarankan penggunaan teknik lanjutan seperti resampling, class weight, atau model ensemble untuk mengatasi bias terhadap kelas mayoritas. Temuan ini dapat digunakan sebagai dasar dalam pembimbingan akademik dan pengembangan kurikulum berbasis potensi mahasiswa.
Perancangan E-CRM terhadap Loyalitas Konsumen di Rainbow Cafe Maharani, Putri Zakiyah; Rahmadani, Nurul; Sumantri, Sumantri
Dinamik Vol 30 No 2 (2025)
Publisher : Universitas Stikubank

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35315/dinamik.v30i2.10188

Abstract

Berkembangnya industri kuliner di Indonesia yang pesat menuntut pengusaha untuk beradaptasi dengan cepat, terutama dalam teknologi dan pemasaran. Karena Masih terlalu banyak pengusaha yang masih mengandalkan metode pemesanan dan promosi manual, maka dari itu penerapan Customer Relationship Management (CRM) menjadi solusi yang efektif untuk menarik pelanggan baru dan mempertahankan loyalitas konsumen. Penelitian ini fokus pada penerapan CRM di Rainbow Cafe, yang bertujuan dalam memikat konsumen baru dan meningkatkan loyalitas konsumen di Rainbow Cafe. Metode penelitian yang digunakan adalah analisis kualitatif melalui wawancara dan survei kepada konsumen serta pengusaha. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan CRM sangatlah penting dikarenakan dapat meningkatkan interaksi dengan konsumen, mempercepat proses pemesanan, dan meningkatkan kepuasan konsumen. Kesimpulan dari penelitian ini menegaskan bahwa implementasi CRM tidak hanya penting untuk meningkatkan loyalitas konsumen, tetapi juga sebagai strategi yang krusial dalam menghadapi persaingan di industri kuliner yang semakin ketat dan untuk interaksi dengan konsumen lebih efektif.
Analisis Sentimen Ulasan Bintang Lima Aplikasi Instagram di Google Play Store menggunakan IndoBERT Asher, Jansnio; Rachmawati, Eka Putri
Dinamik Vol 30 No 2 (2025)
Publisher : Universitas Stikubank

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35315/dinamik.v30i2.10192

Abstract

Instagram merupakan salah satu media sosial paling populer di Indonesia dengan jumlah unduhan dan ulasan yang sangat tinggi di Google Play Store. Penelitian ini dilakukan untuk menganalisis sentimen dari ulasan bintang lima terhadap aplikasi Instagram guna mengkaji lebih lanjut apakah seluruh ulasan dengan rating tertinggi benar-benar mencerminkan sentimen positif. Data dikumpulkan melalui tahap scraping, kemudian dilakukan pembersihan data dengan teknik normalisasi sederhana seperti penghapusan URL, karakter khusus, angka, dan spasi berlebih, serta tahap preprocessing menggunakan metode tokenisasi. Model IndoBERT digunakan sebagai alat klasifikasi untuk mendeteksi sentimen dari setiap ulasan ke dalam tiga kategori: positif, netral, dan negatif. Hasil klasifikasi menunjukkan bahwa 59,7% ulasan tergolong positif, 11,2% netral, dan 29,1% negatif. Model evaluasi dilakukan melalui perbandingan hasil prediksi dengan pelabelan manual dan otomatis yang menghasilkan f1-score sebesar 0,901 untuk sentimen positif, 0,834 untuk negatif, dan 0,449 untuk netral, dengan akurasi keseluruhan sebesar 83,2%. Visualisasi word cloud ditampilkan setelah proses klasifikasi sentimen untuk menggambarkan kata-kata yang dominan di masing-masing kategori. Temuan ini menunjukkan bahwa rating numerik tidak selalu selaras dengan isi ulasan, serta pentingnya analisis sentimen dalam memahami persepsi pengguna secara lebih mendalam.
Implementasi E-SCM sebagai Mekanisme Kontrol Stok di Teha Coffee Corner Salsadilah, Nadya; Maharani, Dewi; Rahayu, Elly
Dinamik Vol 30 No 2 (2025)
Publisher : Universitas Stikubank

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35315/dinamik.v30i2.10203

Abstract

Bisnis adalah kegiatan ekonomi yang dilakukan untuk menghasilkan, membeli, atau menjual barang atau jasa dengan tujuan mendapatkan keuntungan. Bisnis dapat dilakukan oleh individu, kelompok, perusahaan besar, atau usaha kecil. Di suatu dunia bisnis, yang dimaksud dengan sistem informasi manajemen adalah piranti yang dipakai untuk mengatasi suatu proses, operasional, evaluasi, serta teknologi dan informasi. Usaha bisnis yang bergerak dalam bidang makanan ringan snack dijalankan dengan modal usaha berskala kecil ialah pelaku bisnis berskala rumah tangga yang mempunyai kesempatan sangat bagus untuk berkembang dengan pesat dengan keterbatasan yang dimiliki seperti SDM, skill, pengetahuan, ketrampilan, dan pengelolaan bidang managementyang seadanya Penelitian ini dilakukan di Teha Coffee Corner, sebuah kedai kopi yang berlokasi di Jl. Imam Bonjol, Tebing Kisaran, Kec. Kota Kisaran Barat, Kabupaten Asahan, Sumatera Utara 21211. Kedai ini didirikan pada Maret 2021 oleh Thierry Henry, tepat di tengah masa pandemi COVID-19. Supply Chain Management (SCM) adalah pengintegrasian sumber bisnis yang kompeten dalam penyaluran barang, mencakup perencanaan dan pengelolaan aktivitas pengadaan dan logistik serta informasi terkait mulai dari tempat bahan baku sampai tempat konsumsi, termasuk koordinasi dan kolaborasi dengan jaringan mitra usaha (pemasok, manufaktur, retailer, distributor, pergudangan, transportasi dan konsumen) untuk memenuhi kebutuhan pelanggan. Sebuah model rantai pasokan sederhana terdiri dari empat komponen yaitu supplier, produsen, gudang atau pusat distribusi dan pengguna akhir. Seiring dengan pertumbuhan bisnisnya, Teha Coffee Corner mulai menghadapi berbagai tantangan, terutama dalam pengelolaan stok bahan baku dan pencatatan transaksi. Saat ini, pencatatan masih dilakukan secara manual, baik dalam menghitung jumlah stok maupun dalam mencatat transaksi harian. Setiap akhir operasional atau saat closing, Dengan adopsi sistem E-SCM, aliran informasi dan data pembelian antara Teha Coffee Corner dan pemasok menjadi lebih efisien. Ini menghasilkan kejelasan dan ketepatan dalam transaksi pembelian, yang berkontribusi pada menghindari kesalahan dan mengurangi risiko keterlambatan dalam pengiriman toko.
Analisis Sentimen Indihome dan Starlink menggunakan Metode Naïve Bayes bagi PT. Sarimelati Kencana, Tbk dalam Pengambilan Keputusan Gitawijaya, Dhea; Siswandi, Arif; Afrianto, Irfan
Dinamik Vol 30 No 2 (2025)
Publisher : Universitas Stikubank

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35315/dinamik.v30i2.10252

Abstract

Perkembangan teknologi layanan internet di Indonesia memengaruhi berbagai sektor industri, termasuk sektor makanan di PT Sarimelati Kencana Tbk. Perusahaan awalnya menggunakan layanan IndiHome, namun menghadapi tantangan seperti tingginya biaya dan ketidakstabilan jaringan yang berdampak pada efisiensi operasional. Sebagai alternatif, layanan Starlink hadir dengan jaringan satelit yang menjangkau wilayah luas dan mendapat respons publik yang lebih positif. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen masyarakat terhadap IndiHome dan Starlink menggunakan metode Naïve Bayes yang dievaluasi melalui K-Fold Cross Validation. Data dikumpulkan dari media sosial X (sebelumnya Twitter) dengan total 14.200 tweet (7100 tweet untuk IndiHome dan 7100 untuk Starlink), yang kemudian diproses melalui tahapan preprocessing seperti cleansing, tokenizing, stopword removal, dan stemming. Hasil pengujian menunjukkan bahwa metode Naïve Bayes memberikan akurasi terbaik pada data Starlink sebesar 83,74%, sedangkan pada IndiHome sebesar 73,31%. Analisis preferensi menunjukkan bahwa sentimen positif terhadap IndiHome sebesar 34%, sedangkan Starlink mencapai 47%.Temuan ini menunjukkan bahwa Starlink lebih unggul dalam persepsi publik dibandingkan IndiHome. Oleh karena itu, hasil penelitian ini dapat menjadi dasar pertimbangan strategis bagi PT Sarimelati Kencana Tbk. dalam memilih penyedia layanan internet yang lebih stabil, efisien, dan mendukung kelancaran operasional perusahaan.
Analisis Perbandingan Nextcloud Server dan Google Drive sebagai Layanan Cloud Storage Utami, Anggita Fadhila; Supron, Muhamad; Triono, Triono; Setiyanto, Rudi
Dinamik Vol 30 No 2 (2025)
Publisher : Universitas Stikubank

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35315/dinamik.v30i2.10253

Abstract

Perkembangan teknologi informasi yang pesat telah mendorong adopsi layanan cloud storage sebagai solusi utama dalam penyimpanan dan pengelolaan data digital. Kemudahan akses, skalabilitas, dan efisiensi biaya menjadi alasan utama banyak individu maupun organisasi beralih ke layanan ini. Studi ini bertujuan untuk melakukan analisis perbandingan antara dua layanan cloud storage populer, yaitu Google Drive sebagai layanan komersial berbasis cloud publik, dan Nextcloud Server sebagai solusi open-source berbasis self-hosted. Penelitian ini menggunakan metode eksperimen kuantitatif deskriptif, dengan fokus pada pengujian parameter teknis seperti kecepatan unggah dan unduh, efisiensi penggunaan bandwidth, kestabilan koneksi, serta estimasi biaya operasional tahunan. Pengujian dilakukan dalam tiga skenario akses: jaringan lokal (intranet), akses publik melalui layanan Cloudflare, dan koneksi ke cloud komersial. Hasil pengujian menunjukkan bahwa Google Drive unggul dalam performa kecepatan dan kemudahan penggunaan, didukung oleh infrastruktur global dan optimisasi jaringan. Sementara itu, Nextcloud lebih menonjol dari sisi fleksibilitas konfigurasi, kontrol data secara penuh, serta efisiensi biaya jangka panjang. Berdasarkan analisis Total Cost of Ownership (TCO), Nextcloud menjadi pilihan ekonomis untuk penggunaan jangka panjang, terutama bagi institusi pendidikan dan organisasi dengan infrastruktur lokal. Penelitian ini diharapkan dapat menjadi referensi bagi pengguna dalam memilih layanan cloud storage yang paling sesuai dari sisi teknis, ekonomi, maupun kebijakan privasi data.

Page 41 of 46 | Total Record : 455

 39   40   41   42   43 

Filter by Year

2002 2026


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 31 No 1 (2026) Vol 30 No 2 (2025) Vol 30 No 1 (2025) Vol 29 No 2 (2024) Vol 29 No 1 (2024) Vol 28 No 2 (2023) Vol 28 No 1 (2023) Vol 27 No 2 (2022) Vol 27 No 1 (2022) Vol 26 No 2 (2021) Vol 26 No 1 (2021) Vol 25 No 2 (2020) Vol 25 No 1 (2020) Vol 24 No 2 (2019) Vol 24 No 1 (2019) Vol 23 No 2 (2018) Vol 23 No 1 (2018) Vol 22 No 2 (2017) Vol 22 No 1 (2017) Vol 21 No 2 (2016) Vol 21 No 1 (2016) Vol 20 No 2 (2015) Vol 20 No 1 (2015) Vol 19 No 2 (2014) Vol 19 No 1 (2014) Vol 18 No 2 (2013) Vol 18 No 1 (2013) Vol 17 No 2 (2012) Vol 17 No 1 (2012) Vol 16 No 2 (2011) Vol 16 No 1 (2011) Vol 15 No 2 (2010) Vol 15 No 1 (2010) Vol 14 No 2 (2009) Vol 14 No 1 (2009) Vol 13 No 2 (2008) Vol 13 No 1 (2008) Vol 12 No 2 (2007) Vol 12 No 1 (2007) Vol 11 No 2 (2006) Vol 11 No 1 (2006) Vol 10 No 3 (2005) Vol 10 No 2 (2005) Vol 10 No 1 (2005) Vol 9 No 2 (2004) Vol 8 No 2 (2003) Vol 8 No 1 (2003) Vol 7 No 2 (2002) Vol 7 No 1 (2002) More Issue