ILKOM Jurnal Ilmiah (Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Muslim Indonesia)
Not a member yet
653 research outputs found
Sort by
APLIKASI PENJUALAN AYAM POTONG MENGGUNAKAN METODE WISDM (WEB INFORMATION SYSTEM DEVELOPMENT METHODOLOGY) PADA UD. SYAM BROILER
Get PDFUD. Syam Broiler adalah usaha rumah pemotongan ayam serta menjadi distributor dalam skala kecil maupun besar. Pengolahan data persediaan, penjualan dan data transaksi, hingga proses rekap laporan bulanan masih dilakukan secara konvensional dimana semuanya dicatat dalam buku harian saja sehingga terjadinya kesalahan dan kehilangan data sangat mungkin terjadi serta pemesanan dan pengiriman produk dilakukan menggunakan sistem telepon sehingga pelanggan tidak dapat melihat bentuk fisik dari produk yang ingin dibeli. Tujuan penelitian ini adalah merancang sebuah sistem penjualan ayam potong pada UD. Syam Broiler berbasis website yang dihasilkan untuk mengatasi permasalahan dalam pengolahan data seperti pengolahan data persediaan, penjualan dan data transaksi, hingga rekap laporan yang dibutuhkan serta memudahkan penyajian informasi ayam potong kepada pelanggan. Dalam penelitian ini, metode yang digunakan dalam pengembangan sistem adalah metode WISDM yang merupakan hasil modifikasi dari aspek Multiview yang bergantung pada pendekatan teknik dan rasionalitas teknik. Metode WISDM sebagian besar digunakan pada pengembangan e-commerce yang terkait pemasaran dan penjualan yang bertujuan untuk memasarkan dan menjual produk serta memberikan pelayanan yang berharga kepada pelanggan. Hasil dari penelitian ini adalah adanya sebuah sistem penjualan yang memudahkan penjualan, pengolahan data serta laporan penjualan. Teknik pengujian alpha dan beta yang telah dilakukan menghasilkan sistem yang dapat berjalan sesuai dengan yang diharapkan dengan fungsi yang baik serta menunjukkan tingkat kepuasan pada pengguna dengan skor 4.13 yang menunjukkan pada tingkat puas.UD. Syam Broiler adalah usaha rumah pemotongan ayam serta menjadi distributor dalam skala kecil maupun besar. Pengolahan data persediaan, penjualan dan data transaksi, hingga proses rekap laporan bulanan masih dilakukan secara konvensional dimana semuanya dicatat dalam buku harian saja sehingga terjadinya kesalahan dan kehilangan data sangat mungkin terjadi serta pemesanan dan pengiriman produk dilakukan menggunakan sistem telepon sehingga pelanggan tidak dapat melihat bentuk fisik dari produk yang ingin dibeli. Tujuan penelitian ini adalah merancang sebuah sistem penjualan ayam potong pada UD. Syam Broiler berbasis website yang dihasilkan untuk mengatasi permasalahan dalam pengolahan data seperti pengolahan data persediaan, penjualan dan data transaksi, hingga rekap laporan yang dibutuhkan serta memudahkan penyajian informasi ayam potong kepada pelanggan. Dalam penelitian ini, metode yang digunakan dalam pengembangan sistem adalah metode WISDM yang merupakan hasil modifikasi dari aspek Multiview yang bergantung pada pendekatan teknik dan rasionalitas teknik. Metode WISDM sebagian besar digunakan pada pengembangan e-commerce yang terkait pemasaran dan penjualan yang bertujuan untuk memasarkan dan menjual produk serta memberikan pelayanan yang berharga kepada pelanggan. Hasil dari penelitian ini adalah adanya sebuah sistem penjualan yang memudahkan penjualan, pengolahan data serta laporan penjualan. Teknik pengujian alpha dan beta yang telah dilakukan menghasilkan sistem yang dapat berjalan sesuai dengan yang diharapkan dengan fungsi yang baik serta menunjukkan tingkat kepuasan pada pengguna dengan skor 4.13 yang menunjukkan pada tingkat puas
Sistem Pakar Diagnosa Kecanduan Game Mobile/PC pada Anak Menggunakan Metode Certainty Factor Berbasis Web
Get PDFKecanduan game dikalangan anak Indonesia sudah menjadi fenomena yang serius. Dan jumlahnya semakin meningkat dan dampaknya terhadap kondisi fisik dan psikologis mereka tidak bias diremehkan. Seperti yang dikatakan oleh salah satu psikolog Dinas Pemberdayaan Perempuan Dan Perlindungan Anak (DP3APPKB) Husnar A. Z Ketika seorang anak telah kecanduan dalam bermain game akan mengalami gangguan kesehatan, seperti iritasi pada mata, pola makan tidak teratur, cemas, pola tidur tidak teratur, mudah tersinggung dan marah, emosi tidak terkontrol, Lebih mementingkan game dibanding pekerjaan lain, kurang sosialisai. Sehingga beberapa orang tua sangat resah akibat anaknya yang mulai memiliki perilaku seperti yang telah dipaparkan oleh psikolog. Sistem Pakar Diagnosa Kecanduan Game mobile/PC pada anak merupakan aplikasi berbasis web yang dirancang untuk membantu para orang tua dalam melakukan diagnosa kecanduan game. Penelitian ini bretujuan untuk mempermudah para orang tua khusunya di Kabupaten Soppeng serta mengimplementasikan metode Certainty Factor yang berfungsi dalam pembuatan aplikasi web pada penentuan diagnosa tingkat kecanduan yang dialami anak. Metode CF ini sangat cocok digunakan pada sistem karena ini mampu menangani ketidakpastian jawaban yang sering ditemukan yaitu ketika pakar tidak dapat mendefinisikan hubungan antara gejala dengan penyebab secara pasti, dan pasien tidak dapat merasakan suatu gejala dengan pasti sehingga pada akhirnya ditemukan banyak kemungkinan diagnosis. Berdasarkan hasil pengujian yang telah diperoleh menggunakan teknik blackbox testing pada aplikasi kecanduan game pada anak diperoleh nilai indeks fungsionalitas sebesar 88%.Kecanduan game dikalangan anak Indonesia sudah menjadi fenomena yang serius. Dan jumlahnya semakin meningkat dan dampaknya terhadap kondisi fisik dan psikologis mereka tidak bias diremehkan. Seperti yang dikatakan oleh salah satu psikolog Dinas Pemberdayaan Perempuan Dan Perlindungan Anak (DP3APPKB) Husnar A. Z Ketika seorang anak telah kecanduan dalam bermain game akan mengalami gangguan kesehatan, seperti iritasi pada mata, pola makan tidak teratur, cemas, pola tidur tidak teratur, mudah tersinggung dan marah, emosi tidak terkontrol, Lebih mementingkan game dibanding pekerjaan lain, kurang sosialisai. Sehingga beberapa orang tua sangat resah akibat anaknya yang mulai memiliki perilaku seperti yang telah dipaparkan oleh psikolog. Sistem Pakar Diagnosa Kecanduan Game mobile/PC pada anak merupakan aplikasi berbasis web yang dirancang untuk membantu para orang tua dalam melakukan diagnosa kecanduan game. Penelitian ini bretujuan untuk mempermudah para orang tua khusunya di Kabupaten Soppeng serta mengimplementasikan metode Certainty Factor yang berfungsi dalam pembuatan aplikasi web pada penentuan diagnosa tingkat kecanduan yang dialami anak. Metode CF ini sangat cocok digunakan pada sistem karena ini mampu menangani ketidakpastian jawaban yang sering ditemukan yaitu ketika pakar tidak dapat mendefinisikan hubungan antara gejala dengan penyebab secara pasti, dan pasien tidak dapat merasakan suatu gejala dengan pasti sehingga pada akhirnya ditemukan banyak kemungkinan diagnosis. Berdasarkan hasil pengujian yang telah diperoleh menggunakan teknik blackbox testing pada aplikasi kecanduan game pada anak diperoleh nilai indeks fungsionalitas sebesar 88%
Sentiment Analysis of Shopee App Reviews Using Random Forest and Support Vector Machine
Get PDFDuring the COVID-19 outbreak, Indonesian marketplaces were significantly impacted including Shopee app. It is necessary to evaluate the features and services of the Shopee application by looking at the feedback given by the public in Google Play Store reviews. This is what prompted research to be conducted from Kaggle data in the form of Shopee reviews. From this data, sentiment analysis is carried out utilizing the Support Vector Machine (SVM) and Random Forest methods. This method are used to classify reviews based on positive and negative sentiments. The results showed that the level of classification accuracy in the Random Forest model is 82.21%. While the SVM model provides a higher level of accuracy of 84.71%. Data exploration on positive and negative sentiment classes is used to find insight into this problem. In positive sentiment, words that often appear such as “belanja”, “aplikasi”, and “barang” are found. As for the negative sentiments, namely “ongkir”, “kirim”, “aplikasi”. These words can be used to be a quality improvement or evaluation for the Shopee company
Implementasi Quick Response (QR) Code pada Aplikasi Pengajuan Surat Keterangan Pendamping Ijazah (App-SKPI)
Get PDFApp-SKPI dikembangkan untuk mempermudah mahasiswa dalam mengajukan atau membuat Surat Keterangan Pendamping Ijazah. Tujuan penelitian ini adalah mengimplementasikan QR Code pada Aplikasi pengajuan Surat Keterangan Pendamping Ijazah (SKPI) Fakultas Ilmu Komputer di Universitas Muslim Indonesia. Ada dua QR Code yang dimasukkan dalam dokumen yaitu pada halaman pertama dan pengesahan. Library yang digunakan untuk generate dokumen adalah TCPDF dengan pengaturan koreksi error QR Code yang lebih baik (tipe Q). Hasilnya dokumen berhasil menampilkan QR Code di kedua halaman tersebut. QR Code pertama berfungsi dengan baik dimana itu mengarahkan ke website FIKOMApps UMI untuk mengunggah file aslinya sehingga isi dokumen yang dipindai dapat dibandingkan dengan file aslinya. QR Code kedua juga berfungsi dengan baik dimana itu mengarahkan juga ke halaman pada website Fikom UMI untuk memperlihatkan informasi mahasiswa atau pemilik dokumen SKPI dan juga status dokumennya apakah sudah diverifikasi dan divalidasi. Halaman ini juga menampilkan informasi aktivitas dan prestasi dari pemilik beserta bukti dokumen setiap kegiatan tersebut
Perancangan Sistem Informasi Akademik Sekolah Dasar Dengan Metode Waterfall Berbasis Website
Get PDFSekolah menjadi sebuah sistem yang terdiri dari komponen-komponen yang saling berkaitan dan saling memengaruhi satu sama lain untuk mencapai suatu tujuan. Dalam pencapaian tujuannya sekolah banyak melakukan pengolahan data yang cukup kompleks dan dinamis. Pengolahan data akademik sekolah secara manual masih belum efektif karena masih banyak kesalahan-kesalahan yang terjadi. Hasil perancangan Sistem Informasi Akademik menjadi solusi untuk membantu pengolahan data menjadi lebih efektif. Metode yang digunakan dalam perancangan sistem ini adalah salah satu metode SDLC, yaitu metode waterfall yang terdiri dari beberapa tahapan yaitu analisis, desain, implementasi, pengujian, dan pemeliharaan. Dalam tahap desain dibuat diagram ERD dan DFD. Dan digunakan pengujian Black-Box untuk pengujian perancangan sistem ini.Sekolah menjadi sebuah sistem yang terdiri dari komponen-komponen yang saling berkaitan dan saling memengaruhi satu sama lain untuk mencapai suatu tujuan. Dalam pencapaian tujuannya sekolah banyak melakukan pengolahan data yang cukup kompleks dan dinamis. Pengolahan data akademik sekolah secara manual masih belum efektif karena masih banyak kesalahan-kesalahan yang terjadi. Hasil perancangan Sistem Informasi Akademik menjadi solusi untuk membantu pengolahan data menjadi lebih efektif. Metode yang digunakan dalam perancangan sistem ini adalah salah satu metode SDLC, yaitu metode waterfall yang terdiri dari beberapa tahapan yaitu analisis, desain, implementasi, pengujian, dan pemeliharaan. Dalam tahap desain dibuat diagram ERD dan DFD. Dan digunakan pengujian Black-Box untuk pengujian perancangan sistem ini
Abstractive Text Summarization using Pre-Trained Language Model "Text-to-Text Transfer Transformer (T5)"
Get PDFAutomatic Text Summarization (ATS) is one of the utilizations of technological sophistication in terms of text processing assisting humans in producing a summary or key points of a document in large quantities. We use Indonesian language as objects because there are few resources in NLP research using Indonesian language. This paper utilized PLTMs (Pre-Trained Language Models) from the transformer architecture, namely T5 (Text-to-Text Transfer Transformer) which has been completed previously with a larger dataset. Evaluation in this study was measured through comparison of the ROUGE (Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation) calculation results between the reference summary and the model summary. The experiments with the pre-trained t5-base model with fine tuning parameters of 220M for the Indonesian news dataset yielded relatively high ROUGE values, namely ROUGE-1 = 0.68, ROUGE-2 = 0.61, and ROUGE-L = 0.65. The evaluation value worked well, but the resulting model has not achieved satisfactory results because in terms of abstraction, the model did not work optimally. We also found several errors in the reference summary in the dataset used
IMPELEMENTASI METODE LATENT SEMANTIC ANALYSIS PADA SISTEM INFORMASI UJIAN ONLINE BERBASIS WEB
Get PDFEsai adalah pertanyaan yang menuntut peserta didik untuk menjawab dalam bentuk menguraikan, menjelaskan, mendiskusikan, membandingkan, memberikan alasan, dan bentuk lain yang sejenis sesuai dengan tuntutan pertanyaan dengan menggunakan kata-kata dan bahasa sendiri. Permasalahan kerap terjadi pada penilaian soal esai. Guru kadang mengalami ketidak konsistenan saat menilai soal-soal esai. Hal ini bisa terjadi ketika jumlah soal yang akan dinilai sangat banyak dan waktu untuk menyelesaikannya sangatlah sedikit. Tujuan penelitian ini untuk mempermudah guru dalam membrtikan nilai pada jawaban murid yang bervariasi. Penelitian ini menggunakan metode Latent Semantic Analysis (LSA) untuk membandingkan hubungan antar dokumen teks, menghitung bobot kata menggunakan algoritma Term Frequency - Inverse Document Frequency (TF-IDF), diukur kesamaan data jawaban antara guru dengan murid menggunakan algoritma euclidean distance. Adapun data yang digunakan terdiri dari 5 soal dengan jumlah penjawab 15 murid. Referensi pembuatan soal dari buku IPS kelas 8 kurikulum 2013 revisi 2017, Hasil dari penilaian otomatis jawaban murid dengan TF-IDF, LSA dan euclidian distance didapatkan nilai korelasi sebesar 84%. Esai adalah pertanyaan yang menuntut peserta didik untuk menjawab dalam bentuk menguraikan, menjelaskan, mendiskusikan, membandingkan, memberikan alasan, dan bentuk lain yang sejenis sesuai dengan tuntutan pertanyaan dengan menggunakan kata-kata dan bahasa sendiri. Permasalahan kerap terjadi pada penilaian soal esai. Guru kadang mengalami ketidak konsistenan saat menilai soal-soal esai. Hal ini bisa terjadi ketika jumlah soal yang akan dinilai sangat banyak dan waktu untuk menyelesaikannya sangatlah sedikit. Tujuan penelitian ini untuk mempermudah guru dalam membrtikan nilai pada jawaban murid yang bervariasi. Penelitian ini menggunakan metode Latent Semantic Analysis (LSA) untuk membandingkan hubungan antar dokumen teks, menghitung bobot kata menggunakan algoritma Term Frequency - Inverse Document Frequency (TF-IDF), diukur kesamaan data jawaban antara guru dengan murid menggunakan algoritma euclidean distance. Adapun data yang digunakan terdiri dari 5 soal dengan jumlah penjawab 15 murid. Referensi pembuatan soal dari buku IPS kelas 8 kurikulum 2013 revisi 2017, Hasil dari penilaian otomatis jawaban murid dengan TF-IDF, LSA dan euclidian distance didapatkan nilai korelasi sebesar 84%
Diagnosa Penyakit Kusta Menggunakan Metode Certainty Factor Berbasis Web
Get PDFPenyakit kusta disebut juga sebagai penyakit Lepra atau penyakit Morbus Hansen disebabkan oleh bakteri Mycobacterium leprae. Penyakit kusta merupakan penyakit yang unik, hal ini disebabkan karena kusta dapat mengalami suatu periode yang dinamakan dengan reaksi dan dapat juga menimbulkan kecacatan yang permanen. mengingat penyakit ini adalah salah satu jenis penyakit menular dan pencegahan penyakit kusta sampai saat ini, belum ada vaksin untuk mencegah penyakit ini. Diagnosis dini dan pengobatan yang tepat merupakan upaya terbaik untuk mencegah komplikasi dan penularan kusta. Oleh karena itu dibutuhkan sebuah sistem yang dapat melakukan diagnosis layaknya seorang dokter. Sistem yang dibuat adalah sistem yang berbasis website. Pengguna cukup memiliki sebuah smartphone atau PC , aplikasi browser dan koneksi internet sudah dapat mengakses sistem ini. Sistem ini telah dilakukan pengujian akurasi diagnosa dengan hasil 80%. Dari hasil penelitian yang didapat diharapkan aplikasi website ini dapat digunakan oleh masyarakat untuk melakukan diagnosa.Penyakit kusta disebut juga sebagai penyakit Lepra atau penyakit Morbus Hansen disebabkan oleh bakteri Mycobacterium leprae. Penyakit kusta merupakan penyakit yang unik, hal ini disebabkan karena kusta dapat mengalami suatu periode yang dinamakan dengan reaksi dan dapat juga menimbulkan kecacatan yang permanen. mengingat penyakit ini adalah salah satu jenis penyakit menular dan pencegahan penyakit kusta sampai saat ini, belum ada vaksin untuk mencegah penyakit ini. Diagnosis dini dan pengobatan yang tepat merupakan upaya terbaik untuk mencegah komplikasi dan penularan kusta. Oleh karena itu dibutuhkan sebuah sistem yang dapat melakukan diagnosis layaknya seorang dokter. Sistem yang dibuat adalah sistem yang berbasis website. Pengguna cukup memiliki sebuah smartphone atau PC , aplikasi browser dan koneksi internet sudah dapat mengakses sistem ini. Sistem ini telah dilakukan pengujian akurasi diagnosa dengan hasil 80%. Dari hasil penelitian yang didapat diharapkan aplikasi website ini dapat digunakan oleh masyarakat untuk melakukan diagnosa
Combination of the MADM Model Yager and k-NN to Group Single Tuition Payments
No full textTuition payments at State Universities (PTN) use a Single Tuition Fee (UKT) payment system. It has been implemented to make it easier for students to pay their tuition. The UKT system is divided into several groups starting from the UKT group I to VIII. Universitas Sembilanbelas November (USN) Kolaka is a state university and the university should determine the amount of tuition fees for each student according to the UKT system. In determining the UKT group for each student, several variables were used to make it easier to group student into their UKT groups. However, the large number of students, a number of variables and the limited time to determine the amount of UKT for each student become an issue, so a method was needed to help USN Kolaka in grouping UKT for each student. One thing that can be done was to use the MADM model Yager and k-NN in order to make it easier to group UKT students. The results of the study showed that the use of the MADM Model Yager and k-NN could determine the UKT group of the students, and the results obtained for the UKT group I were 63 people (21.95%), the UKT group II were 72 people (25.09%), the UKT group III were 120 people (41.81%), UKT group IV were 7 people (2.44%), and UKT group V were 25 people (8.71%).Tuition payments at State Universities (PTN) use a Single Tuition Fee (UKT) payment system. It has been implemented to make it easier for students to pay their tuition. The UKT system is divided into several groups starting from the UKT group I to VIII. Universitas Sembilanbelas November (USN) Kolaka is a state university and the university should determine the amount of tuition fees for each student according to the UKT system. In determining the UKT group for each student, several variables were used to make it easier to group student into their UKT groups. However, the large number of students, a number of variables and the limited time to determine the amount of UKT for each student become an issue, so a method was needed to help USN Kolaka in grouping UKT for each student. One thing that can be done was to use the MADM model Yager and k-NN in order to make it easier to group UKT students. The results of the study showed that the use of the MADM Model Yager and k-NN could determine the UKT group of the students, and the results obtained for the UKT group I were 63 people (21.95%), the UKT group II were 72 people (25.09%), the UKT group III were 120 people (41.81%), UKT group IV were 7 people (2.44%), and UKT group V were 25 people (8.71%)
Decision Tree C4.5 Performance Improvement using Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) and K-Nearest Neighbor for Debtor Eligibility Evaluation
Get PDFNowadays, information technology especially machine learning has been used to evaluate the feasibility of debtors. One of the challenges in this classification model is the occurrence of imbalanced datasets, especially in the German Credit Dataset. Another challenge is developing an optimal model for evaluating debtor eligibility. Based on these challenges, this study aims to develop an optimal model for evaluating debtor eligibility on the German Credit Dataset, using the decision trees, k-Nearest Neighbor (k-NN) and Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE). SMOTE and k-NN is used to overcome challenges regarding imbalanced datasets. While the decision tree are applied to produce a debtor classification model. In general, the steps taken are preparing datasets, pre-processing data, dividing datasets, oversampling with SMOTE, and classification models using decision trees, and testing. Model performance evaluation is represented by accuracy values obtained from the confusion matrix and area under curve (AUC) values generated by the Receiver Operating Characteristic (ROC). Based on the tests that have been carried out, the best accuracy value in the test is obtained at 73.00% and the AUC value is 0.708, in parameters k = 3 and Max-Depth = 25. Based on the analysis produced, the proposed model can improve performance compared to if the dataset is not applied SMOTE