cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
-
Contact Email
-
Phone
-
Journal Mail Official
-
Editorial Address
-
Location
Kota adm. jakarta selatan,
Dki jakarta
INDONESIA
Jurnal Ilmiah KOMPUTASI
Published by STMIK JAKARTA STI&K
ISSN : 14129434     EISSN : 25497227     DOI : -
Core Subject : Science,
Computer Science & IT
Jurnal Ilmiah Komputasi ISSN : 1412-9434 adalah jurnal ilmiah di bidang Komputer dan Komunikasi yang memuat tulisan-tulisan ilmiah mengenai penelitian-penelitian di bidang: perangkat keras, perangkat lunak, komputasi, jaringan komputer dan komunikasi data. Jurnal terbit empat kali dalam setahun yakni bulan Juni, September, Desember, Maret dan diterbitkan oleh Lembaga Penelitian Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer STI&K. Dewan penyunting merupakan mitra bestari dari beberapa perguruan tinggi yakni: Universitas Gunadarma (UG), Sekolah Tinggi Teknik Cendekia (STTC), Sekolah TinggiManajemen Informatika dan Komputer Pradnya Paramita Malang (STIMATA) dan Universitas Indonesia (UI). Redaksi mengundang para peneliti, praktisi, dan mahasiswa untuk menulis perkembangan ilmu di bidang-bidang tersebut.
Arjuna Subject : -
Articles 617 Documents
 53   54   55   56   57 
Analisis Kepuasan Pengguna terhadap Kualitas Layanan Penyedia Jasa Internet dengan Metode Kuantitatif Priyono, -; Sudarsono, Bibit; Jefi, -; Yunandar, Rahmat Tri; Lubis, Baginga Oloan
Jurnal Ilmiah Komputasi Vol. 23 No. 3 (2024): Jurnal Ilmiah Komputasi : Vol. 23 No 3, September 2024
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32409/jikstik.23.3.3619

Abstract

ISP adalah lembaga yang menyediakan jaringan untuk akses internet serta layanan pemeliharaan infrastruktur internet. Namun, ISP sering menghadapi masalah seperti responsivitas pelayanan yang lambat, kualitas jaringan yang tidak stabil, harga pelayanan, dan kehandalan jaringan. Penelitian ini bertujuan untuk mengukur kepuasan masyarakat terhadap kualitas layanan ISP dengan menggunakan metode kuantitatif deskriptif statis. Empat variabel yang digunakan dalam penelitian ini adalah responsivitas pelayanan, kualitas jaringan, harga layanan, dan kehandalan jaringan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa responsivitas pelayanan memiliki persentase 82,05%, kualitas jaringan 82,22%, harga layanan 78,95%, dan kehandalan jaringan 81,22%, semuanya berada dalam kategori puas. Kesimpulannya, pengguna layanan ISP merasa puas dengan pelayanan yang diberikan.
Implementasi Business Intelligence dengan Tableau untuk Optimasi Pengambilan Keputusan Perusahaan Freight Forwarder Negoro, Putra Rafli Wiro; Imanda, Rahmi
Jurnal Ilmiah Komputasi Vol. 23 No. 3 (2024): Jurnal Ilmiah Komputasi : Vol. 23 No 3, September 2024
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32409/jikstik.23.3.3620

Abstract

Banyaknya permintaan pengiriman didalam perusahaan freight forwarder merupakan suatu tantangan bagi mereka yang berkecimpung dibidang tersebut. Permintaan pengiriman biasanya mulai dari Indonesia sampai mancanegara. Tidak heran para pekerja menemukan masalah didalamnya, karena pengiriman tidak hanya melalui darat tetapi laut maupun udara. Sehingga banyaknya variable yang harus diperhatikan dalam pengambilan keputusan dibutuhkan analisis yang kuat dari variable – variable penunjang pengambilan keputusan. Tujuan penelitian ini untuk memvisualisasikan persebaran konsumen di Indonesia dengan mengimplementasikan Business Intelligence untuk menampilkan wilayah dengan permintaan tertinggi, estimasi pengiriman, beratnya muatan paket, kepuasan konsumen, pemasaran berdasarkan bulan, dan diskon pengiriman. Metode penelitian ini diperoleh dari dataset PT. MAZTRANS GLOBAL INDO dari Januari – Desember 2023. Hasil penelitian ini menunjukan bahwa kota Jakarta Timur menjadi kota dengan pengiriman terbanyak dengan total pengiriman 8.963. Serta pada tahun 2023 PT. MAZTRANS GLOBAL INDO berhasil mengirim paket sebanyak 162.814 dengan average rating sebesar 4,5. Dengan menggunakan tableau, tampilan visualsiasi data yang dihasilkan menjadi interaktif dan menarik. Sehinnga dapat mempermudah perusahaan dalam menganalisis permasalahan yang ada
Weight Produk untuk Pemilihan Pembina Pegawai Pemerintah Non Pegawai Negeri Telkom lampung Fahmi, Khoirul; Bimo Wahyu Syahputro, Bimo Wahyu Syahputro; Pungkasanti, Prind Triajeng
Jurnal Ilmiah Komputasi Vol. 23 No. 3 (2024): Jurnal Ilmiah Komputasi : Vol. 23 No 3, September 2024
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32409/jikstik.23.3.3623

Abstract

Kualitas pembina sangatlah penting dalam upaya memilih individu yang tepat untuk posisi tersebut di sebuah perusahaan. Saat ini Pegawai Pemerintah Non Pegawai Negeri (PPNPN) sedang dalam proses pemilihan pembina baru Telkom cabang lampung yang biasanya ditunjuk langsung oleh pimpinan. memiliki sisi cenderung negative, di antaraya adalah tidak bisa melihat kemampuan yang dimiliki olch calon Pembina baik itu kemampuan sosial, perencanaan, pengelolaan, dan lain sebagainya yang hal ini hanya bisa diketahui melalui proses seleksi. Sehingga kadangkala yang terjadi adalah terpilihnya Pembina yang tidak memiliki kemampuan yang dibutuhkan untuk membina PPNPN, Berdasarkan situasi tersebut maka diperlukan suatu system pendukung keputusan yang dapat membantu pihak perusahaan untuk mempermudah dalam memilih atau menunjuk seorang Pembina PPNPN, salah satu metode yang di gunakan untuk mendukung keputusan pemilihan Pembina yaitu Metode weight product dengan pencocokan kriteria dan bobot, didalam pengambilan keputusan, proses weight produk merupakan proses membandingkan antara nilai data faktual dan suatu kriteria yang akan dinilai dengan alternatif dan diharapkan untuk mengetahui perbedaan kompetensinya. Adapun permasalahan muncul ketika sangat sulit untuk menemukan calon pembina yang sesuai dengan kriteria tertentu karena banyaknya kandidat yang tersedia. Selain itu, terdapat berbagai pertimbangan seperti kepribadian, lama kerja, kinerja, pendidikan, umur, serta golongan yang membuat proses pemilihan menjadi semakin kompleks. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model sistem pendukung pengambilan keputusan yang dapat mempermudah dan memfasilitasi proses pemilihan calon pembina. Setiap parameter akan dinilai berdasarkan 5 skala tingkatan kepentingan. Penelitian ini menggunakan sejumlah calon pembina sebagai sampel data yang akan diuji. Hasil dari penelitian ini berupa daftar peringkat calon pembina sesuai dengan kriteria yang dipilih, yang dapat dijadikan rekomendasi dalam proses pemilihan calon pembina.
Prediksi Harga Saham PT Bank Rakyat Indonesia Tbk Menggunakan AUTOML H2O I Made Tirta; Abduh Riski; Sholikhah, Nining
Jurnal Ilmiah Komputasi Vol. 23 No. 3 (2024): Jurnal Ilmiah Komputasi : Vol. 23 No 3, September 2024
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32409/jikstik.23.3.3624

Abstract

Bank BRI is a government-owned company with share prices recorded in the Initial Public Offering (IPO) which has the status of a public company. BRI Bank's share price experienced fluctuations caused by some factors. Predicting BRI Bank share prices is important to make it easier for investors to enter make investment decisions. Auto Machine Learning (AutoML) refers to the concept of machine learning and training automatic parameter setting. H2OAutoML can be used to predict stock prices with deliver program code and accelerate the development of accurate algorithms. H2OAutoML provides various algorithms, but the one used in this research is the Generalized Linear Model (GLM), Distributed Random Forest (DRF), Gradient Boosting Machine (GBM), and stacked ensemble. The aim of this research is to find out the optimal algorithm and prediction results produced by H2OAutoML on close stock prices. Algorithm The best basis according to H2OAutoML is GBM with the smallest MAPE value and the largest R Square. However, when this basic algorithm combined with stacking techniques produces better predictions. The basic algorithm used to build stacked ensembles are DRF, XRT, GLM, and GBM. This stacked ensemble is constructed sequentially automatically by H2OAutoML with the GLM metalearning algorithm. Thus, stacked ensembles are capable predicts with fairly good accuracy and can explain data variability.
Pengembangan Platform Kerjasama Bisnis UMKM untuk Modul Admin dengan Metode Extreme Programming Damayanti, Vira; Ambarsari, Nia; Al Anshary, Faishal
Jurnal Ilmiah Komputasi Vol. 23 No. 3 (2024): Jurnal Ilmiah Komputasi : Vol. 23 No 3, September 2024
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32409/jikstik.23.3.3641

Abstract

Usaha Mikro Kecil Menengah (UMKM) adalah salah satu kontributor terbesar bagi perekonomian Indonesia. Salah satu kendala terbesar yang dialami oleh pelaku UMKM adalah kesulitan dalam pemasaran produk. Kesulitan untuk mendapatkan informasi tentang produk yang ingin dijual dan tidak adanya platform yang menghubungkan antara reseller dengan pemilik produk menghalangi banyak reseller untuk mulai berjualan. Untuk mengatasi hal ini, UMKM dan reseller dapat melakukan kerjasama dengan UMKM menyediakan barang yang dapat dibeli oleh reseller untuk dijual kembali dalam suatu platform untuk kerjasama bisnis. Namun, hal yang menjadi kekhawatiran bagi UMKM dan reseller dalam melakukan kerjasama bisnis adalah kepercayaan dan keamanan. Oleh karena itu, diperlukan peran seorang penengah atau admin untuk mengawasi kerjasama bisnis yang terjadi dalam sistem. Penelitian ini membahas tentang pengembangan platform kerjasama bisnis antara UMKM dengan reseller yang difokuskan pada sisi admin. Metode yang digunakan untuk mengembangkan platform ini adalah Extreme Programming. Hasil dari penelitian ini adalah aplikasi kerjasama bisnis bernama Mitra.id modul admin yang memiliki fitur dashboard, chatting, penangguhan akun, dan verifikasi pembayaran. Pengujian aplikasi dilakukan menggunakan User Acceptance Testing kepada pengelola toko online. Hasil pengujian dengan User Acceptance Testing memberikan hasil yang positif. Hal ini menunjukkan bahwa sistem yang dikembangkan telah berfungsi dengan baik dan memenuhi kebutuhan pengguna.
Penerapan SVM dan Word2Vec untuk Analisis Sentimen Ulasan Pengguna Aplikasi DANA Supian, Acuan; Revaldo, Bagus Tri; Marhadi, Nanda; Rahmaddeni, -; Efrizoni, Lusiana
Jurnal Ilmiah Komputasi Vol. 23 No. 3 (2024): Jurnal Ilmiah Komputasi : Vol. 23 No 3, September 2024
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32409/jikstik.23.3.3642

Abstract

Dengan meningkatnya penggunaan aplikasi mobile, analisis sentimen terhadap ulasan pengguna menjadi sangat penting untuk memahami persepsi dan kepuasan pelanggan. Aplikasi DANA, sebagai salah satu platform keuangan digital populer di Indonesia, memiliki ribuan ulasan pengguna di Google Playstore yang dapat memberikan wawasan berharga mengenai pengalaman pengguna. Banyaknya ulasan membuat analisis manual tidak efisien dan rentan terhadap bias. Penelitian ini bertujuan mengembangkan model analisis sentimen menggunakan metode Support Vector Machine (SVM) dengan representasi fitur berbasis Word2Vec untuk mengklasifikasikan ulasan pengguna aplikasi DANA di Google Playstore. Tahapan penelitian meliputi pengumpulan data ulasan, preprocessing data, pelatihan model Word2Vec untuk mendapatkan representasi vektor dari teks ulasan, dan penerapan algoritma SVM untuk klasifikasi sentimen. Evaluasi model dilakukan menggunakan metrik akurasi, presisi, recall, dan F1-score. Hasil menunjukkan bahwa model SVM dengan fitur Word2Vec mampu mengklasifikasikan sentimen ulasan pengguna dengan tingkat akurasi mencapai 88%, efektif dalam mengidentifikasi sentimen positif, negatif, dan netral. Hasil penelitian ini dapat digunakan untuk meningkatkan kualitas layanan dan kepuasan pengguna.
Implementasi Multilayer Perceptron Untuk Mendeteksi Kelayakan Minyak Goreng Pahlepi , Muhammad Reza; Huda, Nurul
Jurnal Ilmiah Komputasi Vol. 23 No. 3 (2024): Jurnal Ilmiah Komputasi : Vol. 23 No 3, September 2024
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32409/jikstik.23.3.3644

Abstract

Minyak goreng banyak dipakai dalam rumah kehidupan sehari hari meskipun begitu minyak goreng dapat menyebabkan berbagai macam penyakit. Hal ini dikarenakan penggunaan minyak goreng berulang kali sehingga minyak goreng berubah menjadi minyak jelantah dan tidak layak untuk digunakan sebagai bahan untuk memasak. Cara yang paling mudah untuk mendeteksi minyak jelantah adalah dengan mengamati warna dari minyak goreng tapi cara ini terlalu subjektif. Oleh karena itu diperlukan solusi alternatif, Penggunaan machine learning semakin banyak digunakan di berbagai bidang terutama pada bidang pengklasifikasian objek gambar. Penelitian akan menggunakan aplikasi orange untuk mengimplementasikan algoritma multilayer perceptron dalam pembuatan model klasifikasi kelayakan minyak goreng dengan memakai data gambar dengan output minyak goreng masih layak dan minyak goreng tidak layak. Hasil dari penelitian ini model yang dibuat memiliki classification accuracy (CA) bernilai 0.850, F1 score bernilai 0.850, precision bernilai 0.850 dan recall bernilai 0.850.
Pengembangan Aplikasi Manajemen Alumni Berbasis Mobile Dengan Metode Extreme Programming Pada SMA Telkom Bandung Ruslan, M Rayhan Ampurama; Ambarsari, Nia; Ardianti, Mifta
Jurnal Ilmiah Komputasi Vol. 23 No. 3 (2024): Jurnal Ilmiah Komputasi : Vol. 23 No 3, September 2024
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32409/jikstik.23.3.3648

Abstract

Alumni berperan penting dalam meningkatkan kualitas pendidikan dengan memberikan masukan, mendukung kegiatan sekolah, dan mempromosikan sekolah melalui prestasi mereka. Untuk menjaga hubungan baik dan melibatkan alumni secara aktif, SMA Telkom Bandung membutuhkan manajemen alumni yang efektif. Saat ini, pengelolaan data alumni masih manual sehingga interaksi dengan alumni belum optimal. Penelitian ini merancang aplikasi manajemen alumni berbasis mobile menggunakan metode Extreme Programming (XP) untuk mempermudah pengumpulan data serta meningkatkan efisiensi komunikasi dan interaksi. Pengujian melalui User Acceptance Testing (UAT) menunjukkan bahwa aplikasi ini memenuhi harapan pengguna. Implementasi sistem ini diharapkan dapat mendukung manajemen alumni secara signifikan dan mempermudah akses informasi bagi alumni. Penelitian ini juga menekankan pentingnya metode XP dalam pengembangan perangkat lunak yang responsif terhadap kebutuhan pengguna.
Aplikasi Navigasi Supermarket Berbasis Web Menggunakan Algoritma Dijkstra Yovi, Muhammad; Sekarwati, Kemal Ade
Jurnal Ilmiah Komputasi Vol. 23 No. 4 (2024): Jurnal Ilmiah Komputasi : Vol. 23 No 4, Desember 2024
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32409/jikstik.23.4.3606

Abstract

Supermarket merupakan salah satu tempat belanja yang populer bagi masyarakat modern karena menyediakan berbagai macam produk kebutuhan sehari-hari. Luas bangunan dan tata letak supermarket seringkali mempersulit pengunjung dalam mencari barang yang diinginkan. Aplikasi Navigasi Supermarket merupakan aplikasi yang menggunakan algoritma Dijkstra untuk membantu pengguna menentukan rute terpendek dalam berbelanja. Aplikasi ini merupakan aplikasi berbasis web dan dikembangkan menggunakan bahasa pemrograman JavaScript dan framework React. Aplikasi ini dibuat menggunakan metode SDLC (System Development Life Cycle) dengan beberapa tahapan, yaitu tahap perencanaan, tahap desain, tahap implementasi dan pembuatan kode program, dan tahap uji coba. Algoritma Dijkstra berhasil diimplementasikan pada Aplikasi Navigasi Supermarket dan menyediakan rute terpendek untuk penggunanya. Berdasarkan hasil pengujian terhadap 25 responden, aplikasi dapat berjalan pada berbagai jenis perangkat dengan berbagai resolusi.
Perancangan Ulang UI/UX Sistem Informasi Akademik Universitas di Surabaya dengan Metode Design Thinking Asyari, Aisha Safa; Rizka Hadiwiyanti; Seftin Fitri Ana Wati
Jurnal Ilmiah Komputasi Vol. 23 No. 4 (2024): Jurnal Ilmiah Komputasi : Vol. 23 No 4, Desember 2024
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32409/jikstik.23.4.3651

Abstract

Universitas XYZ Surabaya merupakan sebuah institusi pendidikan tinggi swasta, telah secara efektif yang menggunakan teknologi informasi ke dalam operasional akademiknya. Setelah melakukan wawancara terhadap 10 mahasiswa, diketahui bahwa SIMAS memiliki beberapa permasalahan UI dan UX. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk memberikan rekomendasi perbaikan desain antarmuka website SIMAS guna meningkatkan kenyamanan dan kepuasan mahasiswa dalam melaksanakan kegiatan akademik. Pendekatan metode yang digunakan adalah menggunakan metode design thinking dan pengujian usability menggunakan metode performance measurement dan system usability scale (SUS). Hasil pengujian setelah dilakukannya perancangan ulang UI/UX SIMAS terjadi peningkatan nilai, untuk aspek effectiveness sebesar 97%, aspek efficiency sebesar 94%, dan aspek satisfaction sebesar 84,75%. Berdasarkan hasil pengujian, penelitian ini telah berhasil meningkatkan kualitas usability dari website SIMAS.

Page 55 of 62 | Total Record : 617

 53   54   55   56   57 

Filter by Year

2013 2025


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 24 No. 3 (2025): Jurnal Ilmiah Komputasi : Vol. 24 No 3, September 2025 Vol. 24 No. 2 (2025): Jurnal Ilmiah Komputasi : Vol. 24 No 2, Juni 2025 Vol. 24 No. 1 (2025): Jurnal Ilmiah Komputasi : Vol. 24 No 1, Maret 2025 Vol. 23 No. 4 (2024): Jurnal Ilmiah Komputasi : Vol. 23 No 4, Desember 2024 Vol. 23 No. 3 (2024): Jurnal Ilmiah Komputasi : Vol. 23 No 3, September 2024 Vol. 23 No. 2 (2024): Jurnal Ilmiah Komputasi : Vol. 23 No 2, Juni 2024 Vol. 23 No. 1 (2024): Jurnal Ilmiah Komputasi : Vol. 23 No 1, Maret 2024 Vol. 22 No. 4 (2023): Jurnal Ilmiah Komputasi : Vol. 22 No 4, Desember 2023 Vol. 22 No. 3 (2023): Jurnal Ilmiah Komputasi : Vol. 22 No 3, September 2023 Vol. 22 No. 2 (2023): Jurnal Ilmiah Komputasi : Vol. 22 No 2, Juni 2023 Vol. 22 No. 1 (2023): Jurnal Ilmiah Komputasi : Vol. 22 No 1, Maret 2023 Vol. 21 No. 4 (2022): Jurnal Ilmiah Komputasi : Vol. 21 No 4, Desember 2022 Vol. 21 No. 3 (2022): Jurnal Ilmiah Komputasi : Vol. 21 No 3, September 2022 Vol. 21 No. 2 (2022): Jurnal Ilmiah Komputasi Volume: 21 No. 2, Juni 2022 Vol. 21 No. 1 (2022): Jurnal Ilmiah Komputasi Volume: 21 No. 1, Maret 2022 Vol. 21 No. 2 (2022): Juni 2022 Vol. 20 No. 4 (2021): Jurnal Ilmiah Komputasi Volume: 20 No. 4, Desember 2021 Vol. 20 No. 1 (2021): Jurnal Ilmiah Komputasi Volume: 20 No. 1, Maret 2021 Vol. 19 No. 4 (2020): Jurnal Ilmiah Komputasi Volume: 19 No. 4, Desember 2020 Vol. 19 No. 3 (2020): Jurnal Ilmiah Komputasi Volume: 19 No. 3, September 2020 Vol. 19 No. 2 (2020): Jurnal Ilmiah Komputasi Volume: 19 No. 2, Juni 2020 Vol. 19 No. 1 (2020): Jurnal Ilmiah Komputasi Volume: 19 No. 1, Maret 2020 Vol 19, No 2 (2020): Juni Vol 19, No 1 (2020): Maret Vol 18, No 4 (2019): Desember Vol 18, No 3 (2019): September Vol 18, No 2 (2019): Juni Vol 18, No 1 (2019): Maret Vol 17, No 4 (2018): Desember Vol 17, No 3 (2018): September Vol 17, No 2 (2018): Juni Vol 17, No 1 (2018): Maret Vol 17, No 1 (2018): Maret Vol 16, No 3 (2017): Desember Vol 16, No 2 (2017): September Vol 16, No 1 (2017): Juni Vol 15, No 2 (2016): Desember Vol 15, No 1 (2016): Juni Vol 15, No 1 (2016): Jurnal Ilmiah KOMPUTASI Vol 14, No 2 (2015): Desember Vol 14, No 2 (2015): Desember Vol 14, No 1 (2015): Juni Vol. 12 No. 2 (2013): Jurnal Ilmiah Komputasi Volume: 12 No. 2, Desember 2013 Vol. 12 No. 1 (2013): Jurnal Ilmiah Komputasi Volume: 12 No. 1, Juni 2013 Vol 12, No 2 (2013): Desember More Issue