cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Agung Setia Budi
Contact Email
agungsetiabudi@ub.ac.id
Phone
+62341-577911
Journal Mail Official
jtiik@ub.ac.id
Editorial Address
Fakultas Ilmu Komputer Universitas Brawijaya Gedung F FILKOM Lt. 8, Ruang BPJ Jalan Veteran No. 8 Malang Indonesia - 65145
Location
Kota malang,
Jawa timur
INDONESIA
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Published by Universitas Brawijaya
ISSN : 23557699     EISSN : 25286579     DOI : http://dx.doi.org/10.25126/jtiik
Core Subject : Science, Engineering,
Computer Science & IT Engineering
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer (JTIIK) merupakan jurnal nasional yang diterbitkan oleh Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya (UB), Malang sejak tahun 2014. JTIIK memuat artikel hasil-hasil penelitian di bidang Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer. JTIIK berkomitmen untuk menjadi jurnal nasional terbaik dengan mempublikasikan artikel berbahasa Indonesia yang berkualitas dan menjadi rujukan utama para peneliti. JTIIK di akreditasi oleh Kementerian Riset, Teknologi, dan Pendidikan Tinggi Republik Indonesia Nomor: 36/E/KPT/2019 yang berlaku sampai dengan Volume 11 Nomor 2 Tahun 2024.
Arjuna Subject : Ilmu Komputer (semua kategori) - Ilmu Komputer (Lain-Lain)
Articles 26 Documents
 1   2   3 
Search results for , issue "Vol 8 No 6: Desember 2021" : 26 Documents clear
Perbandingan Metode Smart dan Maut untuk Pemilihan Karyawan pada Merapi Online Corporation Nasution, Musri Iskandar; Fadlil, Abdul; Sunardi, Sunardi
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 8 No 6: Desember 2021
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25126/jtiik.2021863583

Abstract

Penelitian ini merancang sistem untuk menentukan pemilihan karyawan terbaik menggunakan Sistem Pendukung Keputusan (SPK). Perhitungan sistem menggunakan metode SMART dan MAUT. SMART merupakan metode pengambilan keputusan multiatribut yang setiap alternatif terdiri dari sekumpulan atribut dan setiap atribut mempunyai nilai-nilai. Sedangkan MAUT didasarkan pada konsep dimana pembuat keputusan dapat menghitung utilitas dari setiap alternatif menggunakan fungsi MAUT dan dapat memilih alternatif dengan utilitas tertinggi. Metode SMART digunakan karena perhitungannya lebih sederhana dan memungkinkan penambahan serta pengurangan alternatif tanpa mempengaruhi perhitungan pembobotan mengingat jumlah karyawan bisa berkurang dan bertambah secara tidak teratur. Sedangkan metode MAUT digunakan karena memunculkan hasil urutan peringkat dimana akan muncul hasil nilai terbesar sampai nilai terkecil sehingga dapat diketahui karyawan dengan terbaik dengan nilai tertinggi. Sehingga dapat mengambil keputusan dengan efektif atas persoalan yang kompleks dengan menyederhanakan dan mempercepat proses pengambilan keputusan. Metode penelitian yang digunakan adalah metode pengembangan sistem model waterfall, metodologi ini terdapat tahapan-tahapan kegiatan yang harus dilakukan dalam merancang suatu sistem. Perhitungan menggunakan 30 sampel data karyawan dan empat kriteria penilaian. Empat kriteria tersebut adalah presensi dengan bobot 40, masa kerja dengan bobot 30, ijin dengan bobot 20, dan disiplin dengan bobot 10. Data karyawan yang digunakan adalah karyawan yang sama dalam kedua metode serta mempunyai data penilaian yang sama. Hasil perhitungan menggunakan SMART dan MAUT menunjukkan bahwa keduanya dapat diimplementasikan dan berfungsi dengan baik untuk menentukan karyawan terbaik. Dengan menggunakan data alternatif, nilai alternatif, dan bobot kriteria yang sama diperoleh hasil bahwa metode SMART memberikan hasil yang lebih baik dengan 22 peringkat, sedangkan metode MAUT menghasilkan 18 peringkat. Semakin banyak jumlah peringkat yang muncul maka semakin baik karena mampu meminimalisir nilai preferensi yang sama, sehingga perankingan alternatif dapat dilakukan dengan baik. AbstractThis study designed a system to determine the best employee selection using a Decision Support System (SPK). System calculations using the SMART and MAUT methods. SMART is a multi-attribute decision making method in which each alternative consists of a set of attributes and each attribute has values. Whereas MAUT is based on the concept where decision makers can calculate the utility of each alternative using the MAUT function and can choose alternatives with the highest utility. The SMART method is used because the calculation is simpler and allows the addition and subtraction of alternatives without affecting the weighting calculation given the number of employees can be reduced and increased irregularly. While the MAUT method is used because it raises the ranking order results in which the largest value will appear until the smallest value so that it can be known by the employee with the highest value. So that they can make decisions effectively on complex issues by simplifying and accelerating the decision making process. The research method used is the method of developing the system waterfall model, this methodology there are stages of activities that must be carried out in designing a system. The calculation uses 30 employee data samples and four assessment criteria. The four criteria are presence with a weight of 40, tenure with a weight of 30, permission with a weight of 20, and discipline with a weight of 10. Employee data used are the same employees in both methods and have the same assessment data. The results of calculations using SMART and MAUT indicate that both can be implemented and function properly to determine the best employees. By using alternative data, alternative values, and the same criteria weights, the results obtained that the SMART method gives better results with 22 ratings, while the MAUT method yields 18 ratings. The more number of ratings that appear, the better because it is able to minimize the same preference value, so that alternative ranking can be done well. 
Implementasi Metode Naive Bayes untuk Mendeteksi Stres Siswa Berdasarkan Tweet pada Sistem Monitoring Stres Risa, Diva Fardiana; Pradana, Fajar; Bachtiar, Fitra Abdurrachman
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 8 No 6: Desember 2021
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25126/jtiik.2021864372

Abstract

Gangguan mental saat ini masih menjadi permasalahan bagi bidang kesehatan di seluruh dunia. Salah satu jenis dari gangguan mental yang dapat diprediksi saat ini adalah stres. Stres memiliki dampak yang sangat besar bagi Kesehatan penderitanya, namun masih banyak masyarakat yang terlalu meremehkan perihal keberadaan penyakit stres ini. Hal ini salah satunya disebabkan oleh media yang dapat digunakan untuk melakukan pengecekan tingkat stres masih sangat sedikit. Sejauh ini, pengecekan kondisi kesehatan mental khususnya stres dapat dilakukan melalui konsultasi ke psikolog terdekat. Namun, tidak banyak masyarakat yang mengetahui hal itu. Ketika seseorang mengalami gangguan kecemasan khususnya stres, maka ia akan cenderung melakukan tindakan yang dapat mengekspresikan kecemasannya di media sosial. Kegiatan ini dinamakan Self Disclosure. Hal ini dianggap dapat mengurangi beban penderita gangguan mental tersebut. Mengenai hal itu, saat ini penggunaan media sosial menjadi hal yang sangat lumrah dimasyarakat khususnya remaja. Salah satu jenis sosial media yang banyak digunakan oleh masyarakat adalah Twitter. Salah satu keunggulan Twitter adalah dikarenakan twitter lebih mudah digunakan dan memiliki tampilan yang sederhana. Selain itu, penulisan tweet pada akun twitter memiliki pembatasan jumlah karakter sehingga tweet yang ditulis pengguna lebih jelas dan ringkas. Oleh karena itu,pada penelitian ini akan dibangun fitur untuk mendeteksi tingkat stres melalui tweet pada akun twitter dengan menggunakan metode Naïve Bayes yang mana akan dapat mengklasifikasikan tingkat stres siswa berdasarkan tweet siswa kedalam tiga kelas yaitu kelas stres ringan, stres sedang dan stres berat. Fitur ini nantinya akan diimplementasikan pada sistem monitoring stres siswa berbasis website sebagai bahan pertimbangan bagi siswa dan guru bimbingan konseling dalam proses konseling siswa. Berdasarkan pengujian akurasi yang dilakukan dengan 90 data latih dan 4 data uji, maka didapatkan tingkat akurasi fitur ini mencapai angka 75%. AbstractMental disorders are currently still a problem for the health sector around the world. Stress is one type of mental disorder that can be predicted today. Stress has a huge impact on the health of sufferers, but there are still many people who underestimate the existence of the stress disease. This is partly due to the very few media that can be used to check stress levels. So far, checking mental health conditions, especially stress can be done through consultation with the nearest psychologist. However, not many people know about it. When a person experiences anxiety disorders, especially stress, he will tend to take actions that can express his anxiety on social media. This activity is called Self Disclosure. This is considered to reduce the burden on those with mental disorders. Regarding this, currently the use of social media is very common in society, especially teenagers. One type of social media that is widely used by the public is Twitter. One of the advantages of Twitter is that it is easier to use and has a simple interface. In addition, writing tweets on a Twitter account has a limit on the number of characters so that the tweet that the user writes is clearer and more concise. Therefore, this research will build a feature to detect stress levels via tweet on a twitter account using the Naïve Bayes method which will be able to classify students' stress levels based on student tweets into three classes, namely light stress, moderate stress and severe stress classes. This feature will later be implemented in a website-based student stress monitoring system as a consideration for students and counseling teachers in the student counseling process. Based on accuracy testing carried out with 90 training data and 4 test data, the accuracy rate of this feature is 75%.
Sistem Bantu untuk Pengrajin dalam Menentukan Kayu Terbaik Terbaik untuk Bahan Gitar dengan Menggunakan Matode Moora Tundo, Tundo; Nugroho, Wisnu Dwi
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 8 No 6: Desember 2021
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25126/jtiik.2021863756

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk membantu pengrajin kayu di Dongkelan, Krapyak, Yogyakarta dalam menentukan kayu terbaik untuk dijadikan sebagai bahan gitar, karena sering terjadi keluhan dari para pembeli bahwa bahan yang dijadikan bahan gitar cepat lapuk dan kusam dari segi warnah. Berdasarkan permasalahan tersebut, dicari suatu solusi dengan menggunakan metode Decision Support System Multi Objective Optimization on the basic of Ratio Analysis (MOORA) serta dibantu oleh pakar dalam menentukan kriteria yang tepat berkaitan penentuan kayu terbaik yang digunakan dalam pembuatan bahan gitar, setelah berdiskusi panjang ditemukan hasil kriteria yang tepat berdasarkan permasalahan, berupa kriteria kekuatan kayu, serat kayu, tekstur, dan berat kayu. Semua kriteria tersebut, kemudian diproses dengan menggunakan metode MOORA, dengan data yang digunakan sebanyak 29 jenis data kayu, yang diperoleh dari pengrajin yang ada di wilayah tersebut. Setelah diproses, diperoleh hasil 3 kayu terbaik yang layak untuk digunakan sebagai bahan pembuatan gitar secara berurutan dalah kayu Bubinga dengan nilai 18,36785, kayu Bocote dengan nilai 17,33385, dan kayu Eboni dengan nilai 17,33385   dari beberapa pilihan alternatif  kayu yang ada. Membuktikan hasil dari metode MOORA, maka dilakukan responden secara langsung dengan memberikan hasil metode kepada pakar pembuat gitar. Dari 15 pakar pembuat gitar, 13 mengatakan setuju dengan peringkat 3 terbesar, dan 2 mengatakan kurang setuju. Sehingga ditemukan tingkat akurasi berdasarkan penilaian pakar sebesar 86,67 %. AbstractThis study aims to assist wood craftsmen in Dongkelan, Krapyak, Yogyakarta in determining the best wood to be used as guitar material, because there are frequent complaints from buyers that the material used for guitar is rotten quickly and is dull in terms of color. Based on these problems, a solution was sought using the Multi Objective Optimization on the basic of Ratio Analysis (MOORA) Decision Support System method and assisted by experts in determining the right criteria related to determining the best wood used in making guitar materials, after a long discussion found the results. the right criteria based on the problem, in the form of wood strength criteria, wood grain, texture, and wood weight. All of these criteria are then processed using the MOORA method, with the data used as much as 29 types of wood data, which are obtained from craftsmen in the area. After processing, the 3 best woods that are suitable for use as a guitar-making material are Bubinga wood with a value of 18.36785, Bocote wood with a value of 17.333385, and Eboni wood with a value of 17.333385 from several alternative wood choices. . Proving the results of the MOORA method, the respondents directly gave the results of the method to guitar-making experts. Of the 15 expert guitar makers, 13 said they agreed with the third largest ranking, and 2 said they disagreed. So that it found the level of accuracy based on expert judgment of 86.67%.
Sistem Kontrol Swarm untuk Flocking Wahana NR-Awak Quadrotor dengan Optimasi Algoritma Genetik Joelianto, Endra; Rajasa, Winarendra Satya; Samsi, Agus
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 8 No 6: Desember 2021
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25126/jtiik.2021863467

Abstract

Quadrotor merupakan wahana udara nir-awak jenis lepas landas atau pendaratan vertikal berbentuk silang dan memiliki sebuah rotor pada setiap ujung lengannya dengan kemampuan manuver yang tinggi. Swarm quadrotor yang terdiri dari sekumpulan quadrotor akan menjadi suatu swarm yang baik, sesuai dengan kriteria swarm oleh Reynold yaitu dapat menghindari tumbukan, menyamakan kecepatan, dan pemusatan swarm. Pengontrolan swarm quadrotor memiliki tingkat kerumitan yang tinggi karena melibatkan banyak agen. Riset pengembangan swarm quadrotor masih belum banyak dilakukan dan masih membuka peluang untuk meneliti dengan metoda lain yang lebih baik dalam menghasilkan swarm. Makalah ini mengusulkan pengontrolan swarm quadrotor yang terdiri dari dua tingkat lup kontrol. Lup pertama adalah pengontrol sistem model swarm untuk membangkitkan lintasan swarm dan lup kedua merupakan pengontrol pada quadrotor untuk melakukan penjejakan lintasan swarm. Pengontrol pertama menggunakan pengontrol proporsional derivatif (PD), sedangkan pengontrol kedua menggunakan regulator linier kuadratik (RLK). Pengontrol yang dirancang memiliki parameter yang banyak, sehingga pemilihan parameter yang optimal sangat sulit. Pencarian parameter optimal pada pengontrol model swarm quadrotor membutuhkan teknik optimasi seperti algoritma genetik (AG) untuk mengarahkan pencarian menuju solusi yang menghasilkan kinerja terbaik. Pada makalah ini, penalaan dengan optimasi AG hanya dilakukan pada pengontrol PD untuk menghasilkan lintasan swarm terbaik, sedangkan matrik bobot RLK dilakukan secara uji coba. Hasil simulasi swarm pada model quadrotor menunjukkan parameter , . , dan  yang diperoleh menggunakan AG menghasilkan pergerakan swarm yang baik dengan kesalahan RMS pelacakan 0,0094 m terhadap fungsi obyektif. Sedangkan ketika parameter ,  dan  dicari menggunakan AG, tidak berpengaruh banyak dalam memperbaiki hasil simulasi swarm quadrotor. AbstractThe quadrotor is a type of take-off or vertical landing unmanned aerial vehicles with a cross shape and has one rotor at each end of its arm with high maneuverability. A quadrotor swarm consisting of a group of quadrotors leads to a good swarm, according to Reynold's swarm criteria, which accomplishes collision avoidance, velocity matching, and flock centering. Quadrotor swarm control has a high level of complexity because it involves many agents. Research on the development of quadrotor swarm has received insignificant attention and it still opens opportunities to research other methods that are better at producing swarm. The paper proposes the control of a quadrotor swarm consisted of two levels of control loops. The first loop controls the swarm model system to generate the swarm trajectory and the second loop is the controller on the quadrotor to track the swarm path. The first controller uses a proportional derivative controller (PD), while the second controller uses the linear quadratic regulator (LQR). The controller that is designed has many parameters, so the optimal parameter selection is very difficult. The search for optimal parameters in the swarm model controller requires optimization techniques such as the genetic algorithm (GA) to direct the search for solutions that produce the best performance. In this paper, tuning with the optimization of GA is only done for the PD controller in order to produce the best swarm trajectory, while the weight matrices of the LQR are done on a trial error basis. Swarm simulation results of a quadrotor model system show the parameters , . , and  obtained using GA produce a good swarm movement with RMS error 0.0094 m of the objective function. Whereas when parameters ,  and  are searched using GA, it does not have much effect in improving the quadrotor swarm simulation results.
Aksi Penyerangan Non-Player Character (NPC) Menggunakan Metode Naive Bayes pada Shooter Game Siswanto, Edi; Suni, Alfa Faridh
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 8 No 6: Desember 2021
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25126/jtiik.2021863804

Abstract

Aksi penyerangan pada non-player character (NPC) merupakan salah satu substansi penting dalam pembuatan game. Dalam melakukan penyerangan diperlukan strategi khusus agar NPC tidak mudah dikalahkan. Salah satunya adalah adanya variasi serangan terhadap pemain. Salah satu metode yang digunakan untuk mengatur penyerangan NPC adalah rulebase. Metode rulebase dapat memberikan variasi serangan sesuai kondisi NPC, namun metode rulebase bisanya menghasilkan behaviour yang statis dan tidak adaptif jika terdapat kondisi baru. AI seperti ini akan mudah diprediksi dan repetitif sehingga menurunkan tingkat tantangan bermain game. Untuk mengatasi masalah tersebut banyak peneliti yang menggunakan teknik learning. Salah satunya menggunakan metode naïve bayes. Pada penelitian ini dilakukan penerapan metode naïve bayes sebagai strategi penyerangan NPC pada shooter game. Metode naïve bayes digunakan untuk keputusan serangan yang diambil oleh NPC. Adapun parameter yang digunakan untuk keputusan penyerangan adalah nyawa, jarak, jumlah granat, dan jumlah amunisi yang dimiliki NPC. Sedangkan keputusan penyerangan dibagi menjadi serangan tembak, serangan granat, dan serangan pisau. Hasil penelitian menunjukkan penerapan metode naïve bayes membuat NPC mampu melakukan penyerangan secara otonom jika terdapat kondisi baru dengan akurasi 80%. Penerapan metode naïve bayes juga lebih unggul dalam persentase kemenangan NPC dibanding metode rulebase. Tingkat kemenangan NPC menggunakan metode naïve bayes sebesar 60% sedangkan rulebase sebesar 16%. AbstractNon-Player Character’s (NPC) attacks behaviour is one important substance in making games. While NPC attacks needs specific strategy to not get defeated easily. One of the NPC attacks strategy is a variation of offense to player. One of the methods to manage the NPC attack strategy is rulebase. Rulebase method can give variations of the NPC attacks according in conditions, but rulebase method usually producing static behaviour and not adaptive where there is new condition. AI like this would easy too predictive and repetitive so that decrease the challenge of playing games. To overcome these problems, we use naïve bayes method. In this study, naïve bayes method are applied as an NPC’s attack strategy to the shooter game. Naïve bayes method used for attack decisions taken by the NPC. The parameters used for the attack’s decision are health point, distance, number of grenades, and number of ammunitions owned by the NPC. While attacks decision is divided into firing attacks, grenade attacks, and melee attacks. The results showed that the use naïve bayes method can attack autonomously if there are new condition with an accuracy of 80%. The implementation of naïve bayes method at NPC more superior than rulebase method in percentage of NPC winning. The NPC win rate uses the naïve bayes method is 60% while the rulebase is 16%.
Pemanfaatan Fuzzy Logic dan Hill Climbing untuk Optimasi Pengelolaan Tempat Pengolahan Sampah Reduce-Reuse-Recycle (TPS 3R) pada Dinas Lingkungan Hidup (DLH) DKI Jakarta Arbi, Ramadana; Utami, Meinarini Catur; Aini, Qurrotul
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 8 No 6: Desember 2021
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25126/jtiik.2021863544

Abstract

DLH DKI Jakarta merupakan lembaga pemerintah yang bertanggung jawab terhadap pengelolaan sekitar 1.125 Tempat Penampungan Sampah Sementara (TPS) yang tersebar di lima wilayah di DKI Jakarta, yaitu Jakarta Selatan, Jakarta Timur, Jakarta Barat, Jakarta Utara dan Jakarta Pusat. Sejumlah TPS yang tersebar tersebut, turut di dalamnya beberapa TPS 3R (Reduce, Reuse, Recycle). TPS 3R lebih kompleks pemanfaatannya bila dibandingkan dengan TPS biasa karena TPS 3R selain berfungsi sebagai TPS, juga dapat untuk memperbaiki kondisi sampah atau limbah sebelum diteruskan ke TPA (Tempat Pemrosesan Akhir). Kondisi TPS 3R saat ini belum bisa maksimal fungsinya, disebabkan fasilitas yang belum memadai, seperti menurunnya kualitas alat pencacah organik, tidak adanya wadah pemilahan dan ruang pemilahan. Oleh karena itu, perlu kiranya pengucuran dana bagi TPS 3R. Akan tetapi karena terbatasnya dana, maka perlu memilih TPS 3R mana yang akan diprioritaskan mendapat bantuan dana. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan membangun sistem pendukung keputusan dalam menentukan prioritas TPS 3R DLH DKI Jakarta dengan menggunakan metode optimasi yang mengacu pada 5 kriteria yaitu luas lahan, fasilitas, jarak, kondisi jalan, dan kondisi estetika lingkungan, serta metode pengembangan sistem RAD (Rapid Application Development). Peneliti menggunakan metode optimasi Fuzzy Logic sebagai metode pembobotan nilai kriteria dan Hill Climbing untuk menentukan alternatif terbaik yang ada. Adapun sistem yang dihasilkan memberikan kontribusi kepada DLH yaitu dapat menentukan TPS 3R yang berhak mendapatkan bantuan dana secara cepat dan tepat. AbstractDLH DKI Jakarta is a Government Institution that responsible for waste management about 1125 temporary waste shelters (TPS) spread across 5 Regions in DKI Jakarta; i.e South Jakarta, East Jakarta, West Jakarta, North Jakarta, and Central Jakarta. All those TPS’s are including some of 3R TPS (Reduce, Reuse, and Recycle).    The 3R TPS is more complex in term of their usage rather than normal TPS as the 3R TPS’s instead of being a normal TPS, they could also fix the rubbish or waste before send it to Final Processing Place (TPA). The 3R TPS is still functionally not maximum way to be used as inadequate facilities such as quality degradation on organic counter, and there is no mechanical separation place and its room. With that reasons, the 3R TPS needs to be financial supported.  And considering the financial limitation from DKI Government, there is need to select suitable 3R TPS on priorities to get financial support. Therefore, this study aims to build a decision support system in determining the priority of TPS 3R DLH DKI Jakarta by using an optimization method that refers to five criteria, namely land area, facilities, distance, road conditions, and environmental aesthetic conditions, as well as Rapid Application Development (RAD). The fuzzy logic is a method of weighting the criteria and Hill Cimbing is optimization method to determine the best of alternatives. The result contributes to DLH, which is to determine which TPS 3R is entitled to receive funding quickly and precisely.
Identifikasi Pengaruh Pandemi Covid-19 terhadap Perilaku Pengguna Twitter dengan Pendekatan Social Network Analysis Purwitasari, Diana; Apriantoni, Apriantoni; Raharjo, Agus Budi
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 8 No 6: Desember 2021
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25126/jtiik.2021865213

Abstract

Pandemi COVID-19 yang berlangsung lama telah berdampak masif pada berbagai aktivitas publik, misalnya perilaku pengguna di media sosial. Twitter, media sosial yang fleksibel untuk berdiskusi dan bertukar pendapat, menjadi salah satu media populer dalam menyebarluaskan informasi COVID-19 secara dinamis dan up-to-date. Hal ini menjadikan twitter relevan sebagai media ekstraksi pengetahuan dalam mengidentifikasi perubahan perilaku pengguna. Kontribusi penelitian ini adalah menemukan perubahan perilaku pengguna twitter melalui analisis profil pengguna pada periode sebelum dan setelah COVID-19. Data yang digunakan adalah data tweet berbahasa Indonesia. Penelitian ini menggunakan pendekatan Social Network Analysis (SNA) sebagai ekstraksi informasi dalam menentukan aktor utama dan aktor populer. Kemudian, profil pengguna aktif dianalisis untuk mengidentifikasi perubahan perilaku melalui intensitas tweet, popularitas pengguna, dan representasi topik pembahasan. Popularitas pengguna dianalisis dengan pendekatan follower rank, sedangkan representasi topik pembahasan diekstraksi dengan metode Latent Dirichlet Allocation untuk mendapatkan dominan topik yang dibahas oleh setiap pengguna aktif. Tujuannya adalah untuk mempermudah  identifikasi pengaruh pandemi COVID-19 terhadap perubahan perilaku pengguna twitter. Berdasarkan hasil SNA, penelitian ini menemukan tiga aktor  kunci yang aktif pada periode sebelum dan setelah COVID-19. Selanjutnya, hasil analisis dari ketiga aktor tersebut menunjukkan adanya pengaruh pandemi COVID-19 terhadap perubahan perilaku pengguna twitter, yaitu kenaikan intensitas tweet sebesar 58% pada jam kerja, aktor utama yang didominasi oleh 60% pengguna dengan follower rendah, dan topik pembicaraan pengguna twitter yang dominan membahas COVID-19, hobi dan aktivitas di dalam rumah. AbstractThe long-lasting COVID-19 pandemic had a massive impact on public activities, such as user behavior on social media. Twitter, a flexible social media for discussing and exchanging opinions, has become popular in disseminating COVID-19  dynamic and up-to-date information. It makes twitter relevant as a medium of knowledge extraction in identifying user behavior changes. The contribution of this research is to find behavior changes of Twitter users through user profiles analysis in the before and after COVID-19 period. This data used is Indonesian-language tweets. This research used a Social Network Analysis (SNA) to determine the main actors and famous actors. Then, active user profiles were analyzed to identify behavior changes through tweet intensity, user popularity, and representation of the topic of discussion. User popularity was analyzed using a follower rank approach. At the same time, the representation of discussion topics was extracted using the Latent Dirichlet Allocation method to obtain dominant topics which each active user discusses. It aims to make it easier to identify the impact of the COVID-19 pandemic on Twitter user behavior changes. Based on the results of the SNA, this research found three key actors who were active in the before and after COVID-19 period. Then, the results of the analysis of these three user profiles shows that an influence of the COVID-19 pandemic on Twitter user behavior changes: an increase in tweet intensity by 58% during working hours, the leading actor was dominated by 60% of users with low followers, and the topic of Twitter users' conversation that it dominantly discuss COVID-19 issues, hobbies, and activities at home.
Tata Kelola Teknologi Informasi Pada Sektor Publik: Penyelarasan Teknologi Informasi Dengan Visi Kepemimpinan (Studi Kasus: Kota Salatiga dan Kabupaten Bengkayang) Tanaamah, Andeka Rocky; Wijaya, Agustinus Fritz; Maylinda, Sarah Ayu
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 8 No 6: Desember 2021
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25126/jtiik.2021865379

Abstract

Tata kelola Teknologi Informasi (TI) dibutuhkan di suatu organisasi pada saat ini menjadi perhatian utama dalam mengembangkan layanan yang telah berbasis TI. Adanya kebutuhan untuk menghasilkan kualitas layanan TI yang kredibel dan transparan telah mendorong setiap organisasi baik sektor swasta maupun sektor publik. Beberapa penelitian menunjukkan bahwa 75% adopsi suatu teknologi sering berujung kegagalan. Persoalan utama yang menyebabkan kegagalan implementasi Information Technology Governance (ITG) terletak pada operasional TI. Penelitian ini bertujuan untuk: 1) mengidentifikasi faktor-faktor kepemimpinan yang menitikberatkan kepada TI berpengaruh dalam keberhasilan maupun kegagalan implementasi tata kelola TI; (2) Sejauh mana mana visi kepemimpinan dapat mendorong implementasi ITG pada Sektor Publik. Metode kualitatif digunakan untuk memecahkan masalah tersebut, lokasi penelitian ini berada di Kota Salatiga dan Kabupaten Bengkayang. Dalam penelitian ini ditemukan faktor-faktor yang berperan seperti: komitmen kepala daerah, kemampuan dalam menjabarkan visi dan misi, ketersediaan regulasi dan aturan, dukungan untuk mengimplementasikan TI, kemampuan dalam konsolidasi dan pengelolaan, penataan kelembagaan, dukungan dan alokasi anggaran, ketersediaan infrastruktur, sumber daya manusia, dan kemampuan dalam mengembangkan strategi implementasi. Oleh karena faktor tersebut, dukungan visi kepemimpinan dalam mengembangkan tata kelola pemerintahan dapat menjadi basis reformasi birokrasi. AbstractInformation Technology (IT) governance is required in an organization is currently a major concern in developing IT-based services. The need to produce quality IT services that are credible and transparent has encouraged every organization, both private and public sectors. Several studies show that 75% of the adoption of technology often leads to failure. The main problem that causes the failure of the implementation of Information Technology Governance (ITG) lies in IT operations. This study aims to: 1) identify leadership factors that focus on IT that influence the success or failure of IT governance implementation; (2) The extent to which the leadership vision can encourage the implementation of ITG in the Public Sector. Qualitative methods are used to solve the problem, the location of this research is in Salatiga City and Bengkayang Regency. This study found factors that play a role such as the commitment of the regional head, the ability to describe the vision and mission, the availability of regulations and rules, support for implementing IT, the ability to consolidate and manage, institutional structuring, support, and budget allocation, availability of infrastructure, resources human resources, and the ability to develop implementation strategies. Because of these factors, the support for the vision of leadership in developing good governance can be the basis for bureaucratic reform.
Penerapan Algoritme Nearest Centroid Neighbor Classifier Based on K Local Means Using Harmonic Mean Distance (LMKHNCN) Untuk Klasifikasi Hasil Kinerja Pegawai Negeri Sipil Hidayatullah, Adam Syarif; Bachtiar, Fitra Abdurrachman; Cholissodin, Imam
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 8 No 6: Desember 2021
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25126/jtiik.2021834431

Abstract

Keberhasilan sebuah perusahaan terjadi karena dapat mengelola sumber daya manusianya dengan baik begitu juga sebaliknya. Salah satu instansi yang mengelola sumber daya manusia menggunakan Manajemen Talenta adalah Badan Kepegawaian Daerah (BKD) kota Malang, dengan mengevaluasi pegawainya setiap tahunnya setelah pekerjaan selesai dilakukan. Hal ini menyebabkan hasil pekerjaan yang telah dilakukan tidak optimal, sehingga perlu identifikasi dini pegawai yang memiliki kinerja dibawah rata – rata sehingga dapat dievaluasi dan meminimalisir hasil pekerjaan yang tidak optimal dengan menggunakan teknik klasifikasi. Penelitian ini menggunakan teknik klasifikasi Nearest Centroid Neighbor Classifier Based on K Local Means Using Harmonic Mean Distance (LMKHNCN). Metode ini merupakan metode modifikasi dari metode K-Nearest Neighbor (KNN) dan dibuktikan memiliki performa lebih baik dibandingkan dengan metode aslinya KNN. Dilakukan pengujian F1-Score dan akurasi menggunakan K-Fold Cross Validation untuk mengetahui persebaran akurasi dan juga pengujian mengenai pengaruh normalisasi karena tidak ada informasi normalisasi pada penelitian sebelumnya. Metode pada kasus ini menghasilkan performa klasifikasi yang baik, dibuktikan bahwa hasil akurasi dan F1-Score oleh metode ini berturut – turut ialah mencapai 98,8% dan 98,1%. AbstractThe success of company occurs because is manage human resources well and vice versa. One of institute that mange human resource using Talent Management is Malang city Badan Kepegawaian Daerah (BKD), which evaluates its employee annually after the work is completed. This can cause not optimal work result, so it necessary to early identification of employees who have performance below average performance so that can be evaluated and minimize not optimal result. This study is use classification technique Nearest Centroid Neighbor Classifier Based on K Local Means Using Harmonic Mean Distance (LMKHNCN). This method is modified base algorithm of K-Nearest Neighbor (KNN). F1-Score and Accuracy using K-Fold Cross Validation to measure performance of this method and normalization testing due to no any information about that in previous study. This method is proven to have better performance compared to it original algorithm KNN. The method in this study has produced good classification performance. The result of classification accuracy and F1-Score by this method reach 98,8% dan 98,1%.
Evaluasi Manajemen Keamanan Informasi Menggunakan Indeks Keamanan Informasi (KAMI) pada Jaringan (Studi Kasus: UIN Sunan Kalijaga Yogyakarta) Dewantara, Rizki; Sugiantoro, Bambang
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 8 No 6: Desember 2021
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25126/jtiik.2021863123

Abstract

Serangan pada jaringan saat ini sangat sering terjadi, dengan semakin banyaknya cara untuk melakukan pengaksesan terhadap data dan semakin berkembangnya teknologi yang digunakan tentunya akan menyebabkan meningkatnya ancaman keamanan suatu jaringan. Evaluasi manajemen keamanan informasi menggunakan indeks keamanan informasi (KAMI) yang dilakukan pada jaringan di UIN Sunan Kalijaga Yogyakarta didapatkan hasil indeks 407, yang dianggap masih belum optimal. Hal ini yang mendasari perlunya implementasi Open Source SIEM (OSSIM) ke dalam indeks KAMI. Penelitian ini dilakukan untuk mengoptimalkan proses keamanan informasi agar dapat bekerja sesuai dengan standar indeks KAMI. Metode penelitian yang digunakan meliputi studi literatur, melakukan Pre-Assesment Indeks KAMI, mengimplementasi infrastruktur OSSIM, monitoring indeks keamanan informasi menggunakan teknologi OSSIM, dan melakukan Post-Assesment Indeks KAMI, tahapan akhir ini menganalisis hasil monitoring untuk dibuat perbandingan bagaimana kondisi jaringan sebelum dan sesudah diimplementasikan OSSIM pada jaringan. Skor nilai perbandingan dari hasil penelitian terkait Indeks KAMI menunjukkan peningkatan skor penilaian sebesar 25, setelah diterapkan penggunaan OSSIM dari sebelumnya tanpa penerapan OSSIM sebesar nilai 407 menjadi 432. Peningkatan indeks KAMI membantu menaikan nilai pada aspek tata kelola, pengelolaan asset dan teknologi, namun tingkat kelayakan keamanan informasi masih di level I+ sampai dengan II+ sehingga keamanan informasi pada jaringan tidak layak dan butuh perbaikan. AbstractAttacks on networks today are very common, with more and more ways to access data and the development of technology used, they will certainly cause an increase in network security threats. Evaluation of information security management using the information security index (KAMI) conducted on the network at UIN Sunan Kalijaga Yogyakarta obtained an index result of 407, which is considered still not optimal. This underlies the need to implement Open Source SIEM (OSSIM) into the KAMI index. This research was conducted to optimize the information security process so that it can work according to the KAMI index standards. The research methods used include literature study, conducting KAMI Index Pre-Assessment, implementing OSSIM infrastructure, monitoring information security index using OSSIM technology and conducting KAMI Index Post-Assessment, this final stage analyzes the results of monitoring to make comparisons of network conditions before and after implementation of OSSIM on the network. Comparative scores from the results of research related to the KAMI Index show an increase in the score of 25, after applying OSSIM from before without applying OSSIM, the value of 407 becomes 432. The increase in the KAMI index helps raise the value of governance aspects, asset management and technology, but the level of information security eligibility is still at the level of I+ to II+ so the information security on the network is not feasible and needs improvement. 

Page 1 of 3 | Total Record : 26

 1   2   3 

Filter by Year

2021 2021


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 12 No 5: Oktober 2025 Vol 12 No 4: Agustus 2025 Vol 12 No 3: Juni 2025 Vol 12 No 2: April 2025 Vol 12 No 1: Februari 2025 Vol 11 No 6: Desember 2024 Vol 11 No 5: Oktober 2024 Vol 11 No 4: Agustus 2024 Vol 11 No 3: Juni 2024 Vol 11 No 2: April 2024 Vol 11 No 1: Februari 2024 Vol 10 No 6: Desember 2023 Vol 10 No 5: Oktober 2023 Vol 10 No 4: Agustus 2023 Vol 10 No 3: Juni 2023 Vol 10 No 2: April 2023 Vol 10 No 1: Februari 2023 Vol 9 No 7: Spesial Issue Seminar Nasional Teknologi dan Rekayasa Informasi (SENTRIN) 2022 Vol 9 No 6: Desember 2022 Vol 9 No 5: Oktober 2022 Vol 9 No 4: Agustus 2022 Vol 9 No 3: Juni 2022 Vol 9 No 2: April 2022 Vol 9 No 1: Februari 2022 Vol 8 No 6: Desember 2021 Vol 8 No 5: Oktober 2021 Vol 8 No 4: Agustus 2021 Vol 8 No 3: Juni 2021 Vol 8 No 2: April 2021 Vol 8 No 1: Februari 2021 Vol 7 No 6: Desember 2020 Vol 7 No 5: Oktober 2020 Vol 7 No 4: Agustus 2020 Vol 7 No 3: Juni 2020 Vol 7 No 2: April 2020 Vol 7 No 1: Februari 2020 Vol 6 No 6: Desember 2019 Vol 6 No 5: Oktober 2019 Vol 6 No 4: Agustus 2019 Vol 6 No 3: Juni 2019 Vol 6 No 2: April 2019 Vol 6 No 1: Februari 2019 Vol 5 No 6: Desember 2018 Vol 5 No 5: Oktober 2018 Vol 5 No 4: Agustus 2018 Vol 5 No 3: Juni 2018 Vol 5 No 2: April 2018 Vol 5 No 1: Februari 2018 Vol 4 No 4: Desember 2017 Vol 4 No 3: September 2017 Vol 4 No 2: Juni 2017 Vol 4 No 1: Maret 2017 Vol 3 No 4: Desember 2016 Vol 3 No 3: September 2016 Vol 3 No 2: Juni 2016 Vol 3 No 1: Maret 2016 Vol 2, No 2 (2015) Vol 2 No 2: Oktober 2015 Vol 2, No 1 (2015) Vol 2 No 1: April 2015 Vol 1 No 2: Oktober 2014 Vol 1, No 2 (2014) Vol 1 No 1: April 2014 Vol 1, No 1 (2014) More Issue