Jurnal Informatika: Jurnal Pengembangan IT
Not a member yet
437 research outputs found
Sort by
SUPPORT VECTOR MACHINE UNTUK IDENTIFIKASI BERITA HOAX TERKAIT VIRUS CORONA (COVID-19)
No full textCovid-19 atau biasa disebut Virus Corona, merupakan virus hasil dari evolusi virus sejenis yaitu MERS-Cov dan SARS-CoV yang pertama kali diketahui muncul di kota Wuhan, salah satu kota metropolitan terbesar di Cina pada 31 Desember 2019 dan telah memakan jutaan korban selama tahun 2020. Disepanjang tahun tersebut tentunya Covid-19 menjadi bahasan utama di berbagai media berita, baik di Indonesia maupun dunia. Ironisnya, dengan banyaknya berita yang beredar, tidak sedikit berita yang muncul adalah berita hoax atau berita tidak dapat dipertanggungjawabkan kebenarannya. Identifikasi berita hoax di dunia maya sebenarnya telah dilakukan oleh komunitas internet dan dipublikasikan pada laman turnbackhoax.id. Hanya saja, metode identifikasi yang dilakukan pada laman tersebut masih dilakukan secara manual, sehingga jika informasi semakin berkembang dan banyak, tentunya akan semakin sulit dan merepotkan. Identifikasi berita hoax secara otomatis dapat dikategorikan ke dalam masalah klasifikasi yang tentunya dapat di selesaikan dengan berbagai macam algoritma, diantanya Support Vector Machine (SVM). Algoritma SVM mendefinisikan terlebih dahulu batas antar kelas dengan jarak optimal yang didapat dari data terdekat dengan cara mengukur margin hyperplane antar kelas sehingga pemisahan kelas yang dihasilkan menjadi lebih baik. Pada penilitian ini telah dibangun sebuah sistem otomatis yang dapat mengidentifikasi berita yang termasuk dalam kategori hoax atau tidak dengan memanfaatkan algoritma SVM yang selanjutnya proses validasinya dilakukan dengan metode k-fold cross validation. Hasil penelitian memperlihatkan bahwa sistem yang dibangun mampu mengidentifikasi berita dengan baik, dibuktikan dengan rata-rata nilai Presisi, Recall dan F-Measure secara berturut adalah 78,96%, 78,18% dan 78,02%
Monitoring Kualitas Air Tambak Udang Dengan Metode Data Logging dan Algoritma KNN Berbasis Internet Of Things
No full textBerdasarkan pengalaman peneliti, banyak pengusaha budi daya tambak udang di Indonesia mengalami bangkrut, hal tersebut disebabkan karena biaya yang besar untuk satu kali cek laboratorium sehingga budi daya tambak udang mengalami gagal panen dikarenakan banyak udang yang terserang penyakit dan mati. Pada penelitian ini dibuat sebuah alat pemantauan kualitas air dari tambak udang vannamei menggunakan metode data logging berdasarkan nilai suhu air dan algoritma k-nearest neighbors untuk memprediksi kesehatan udang dan kondisi air tambak udang dari pergerakan air. Perangkat data logger menggunakan mikrokontroler NodeMCU ESP8266, sensor LDR, dan sensor suhu air Dallas DS18B20, kemudian data logger terhubung ke layanan basis data milik Google yaitu Firebase realtime database untuk menyimpan data pemantauan kualitas air. Terdapat layanan web services yang di hosting pada layanan website milik Heroku untuk menjalankan algoritma k-nearest neighbors menggunakan perintah httprequest dari aplikasi Android yang dibangun menggunakan framework Flutter. Aplikasi Flutter Android berisi widget monitoring, detail monitoring dan prediksi dengan tingkat akurasi yang diberikan sebesar 99.9 % untuk kesehatan udang serta 97.5 % untuk kondisi air
The Role of ICT in Management of Meeting Minutes at Politeknik Enjinering Indorama
No full textMeetings are routine activities at Politeknik Engineering Indorama such as management meetings, senate meetings, committee meetings, and some other meetings. One of the important things about a meeting is minutes of meeting because minutes of a meeting are written evidence that the meeting was held and the result can be used as a reference in making policies at Politeknik Engineering Indorama. The method of writing and documenting of minutes meeting will not be effective and efficient if we still use the manual method, because in the future it will be difficult to find the result and documentation of the meeting if needed. Because of this, in managing minutes meeting and documenting it is necessary to use an information system in order for the process of documenting and searching more effectively and efficiently. Hence, in this research, we will design and build a minute meeting management system to simplify the process of documenting and searching
Analisis Tata Kelola Sistem Informasi di Perusahaan Pengelola Kawasan Industri Menggunakan Domain EDM Pada Kerangka Kerja COBIT 5
No full textTata kelola berbeda dengan mengatur, tata kelola lebih luas dari sekedar mengatur, istilah tata kelola menunjukkan suatu sistem yang ada pada suatu organisasi atau masyarakat. Saat ini model dan prinsip tata kelola organisasi berkembang luas, berbagai standar pendekatan menjadi persyaraan agar organisasi dapat menjalankannya dengan baik. Tata kelola teknologi informasi adalah suatu bagian terintegrasi dari pengelolaan organisasi yang mencakup struktur data, kepemimpinan serta proses organisasi. Kondisi ini untuk memastikan dalam hal teknologi informasi organisasi dapat digunakan untuk menjaga dan memperluas strategi dari tujuan suatu organisasi. Penelitian dilakukan pada perusahaan yang bergerak di bidang kawasan industri yang telah memiliki sistem informasi untuk mendukung proses bisnis. Tata kelola sistem informasi menggunakan kerangka kerja COBIT 5 dengan domain Evaluate, Direct, and Monitor (EDM), bertujuan melakukan analisis tingkat kapabilitas pada tata kelola sistem informasi yang telah diterapkan. Hasil penelitian ini adalah informasi tingkat kapabilitas pada tata kelola sistem informasi pada proses EDM01, EDM02, EDM03, EDM04, EDM05. Analisis tata kelola sistem informasi bagi perusahaan diharapkan dapat membantu pengoperasian dan pengembangan teknologi informasi yang efektif dan efisien
Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap Program Kartu Prakerja Pada Twitter Dengan Metode Support Vector Machine
No full textProgram kartu prakerja diluncurkan pada tahun 2020 melalui peraturan Presiden Nomor 36 tahun 2020 tentang Pengembangan Kompetensi Kerja melalui Program Kartu Pra-Kerja. Maraknya pembahasan program kartu prakerja di twitter membuat penulis tertarik untuk menganalisa sentimen masyarakat Indonesia terhadap Program kartu Prakerja tentang trobosan upaya pemerintah mengatasi penganguran dan korban PHK tenaga kerja dengan keyword “prakerja”. Sentimen yang digunakan adalah positif, negatif, dan netral. Metode yang digunakan untuk menganalisis opini masyarakat dengan data yang diperoleh pada sosial media twitter menggunakan Support Vector Machine (SVM). Sedangkan untuk mengukur kinerja klasifikasi SVM menggunakan metode Confusion Matrix. Pada penelitian ini dilakukan perbandingan dua kernel yaitu linear dengan RBF. Hasil evaluasi yang dilakukan pada nilai akurasi kernel linear 98.67%, precission 98%, recall 99%, dan F1-Score 98%, sedangkan pada nilai akurasi kernel RBF 98.34%, precission 97%, recall 98%, F1-Score 98%, dapat disimpulkan bahwa sentimen masyarakat dari pengguna twitter terhadap program kartu prakerja dimasa pandemi lebih condong ke netral sebesar 98,34%. Berdasarkan hasil evaluasi yang dilakukan pada nilai akurasi kernel linear menghasilkan nilai akurasi 98.67%, sedangkan kernel RBF menghasilkan akurasi 98.34%. Maka dari sisi akurasi kernel linear lebih akurat dari pada kernel RBF
Prediksi Data Time-series menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Algoritma Backpropagation Pada Kasus Prediksi Permintaan Beras
No full textRecently, Indonesia, as a country where the majority of the population chooses rice as the primary food source, gets a decline in the rice consumption patterns, which resulted in reduced demand for rice that should have been stable. The decrease of rice purchasing power impacts several rice suppliers, commonly referred to as rice agents, to buy rice from rice production companies. Therefore, prediction of rice stock is essential to do. This paper aims to apply the backpropagation neural network method to forecast the amount of rice demand. The data used in the study is time-series data in the form of the number of requests for rice as much as 609 data from two types of rice. The modeling scenario in this study applies one to five hidden layers with a different number of hidden neurons in each experiment. The elastic net regularization method was applied after the data denormalization process to improve the quality of the resulting model. Based on the experiments, obtained the best model on architecture 7-50-200-300-250-300-1 with MSE = 0.001278, RMSE = 0.301950 in the training process and MSE results = 0.002391, RMSE = 0.204972 in the testing process
ANALISIS DAN PERANCANGAN DASHBOARD INFORMATION SYSTEM UNTUK MONITORING TUGAS AKHIR MAHASISWA
No full textAbstrak - Penilitian bertujuan membangun dashboad information system untuk monitoring perkembangan status tugas akhir mahasiswa dengan studi kasus tugas akhir mahasiswa Jurusan Ekonomi dan Bisnis Politeknik Negeri Lampung. Pengembangan sistem dilakukan dengan mengikuti tahapan extreme programming, diantaranya (1) requirements, (2) planning, (3) iteration initialization, (4) design, (5) implementation, (6) system testing, dan (7) retrospective. Hasil yang dicapai berupa dashboard information system berbasis web yang menampilkan informasi data secara luas mengenai Jurusan Ekonomi dan Bisnis, serta visualisasi perkembangan tugas akhir mahasiswa dalam bentuk dashboard. Berdasakan implementasi dan pengujian dapat disimpulkan bahwa sistem dapat diterima dan sangat setuju untuk diterapka
Comparison of Support Vector Machine and Naïve Bayes on Twitter Data Sentiment Analysis
No full textTwitter is a social media that is widely used by the public. Twitter social media can be used to express opinions or opinions about an object. This shows that there is a huge opportunity for data sources, so they can be used for sentiment analysis. There are many algorithms for performing sentiment analysis, including Support Vector Machine (SVM) and Naive Bayes (NB). Because of the many opinions regarding the performance of the two methods, the researcher is interested in classifying the data using the SVM and NB methods. The data used in this study is data on public opinion regarding the Covid-19 vaccination policy. The first classification process is carried out by the SVM method using various kernels. After getting the highest accuracy result, then the accuracy result is compared with the accuracy value from the NB method classification results
Evaluasi Kepuasan Pengguna Website dengan Kano Model
No full textPenelitian ini bertujuan untuk melakukan tahapan evaluasi yang secara rutin wajib dilaksanakan dalam setiap ekosistem hidup sistem informasi. Objek penelitian adalah website Pusat Informasi Harga Pangan Strategis (PIHPS). Penelitian ini diawali dengan tahapan wawancara dan observasi objek, penelitian kemudian dilanjutkan dengan penyusunan rancangan kuesioner menggunakan metode webqual 4.0 dengan tiga indikator yaitu usability quality (UQ), information quality (IQ), dan Service Interaction Quality (IT). Pada tahapan analisis data menggunakan model kano untuk mengukur tingkat kepuasan pengguna website. Responden yang dilibatkan dalam penelitian ini berjumlah 100 orang responden. Analisi kano diawali dengan pengelompokan berdasarkan klasifikasi kelas kano Attractive (A), One dimensional (O), Must be (M), dan Indifferent (I). Dilanjutkan dengan penentuan grade dan pencarian nilai rentang tingkat kepuasan. Hasil penelitian menunukan tingkat ketidakpuasan lebih tingggi dari nilai kepuasan pengguna website sebesar 60%. Maka peneniliti merekomendasikan bagi pengelola website supaya memprioritaskan dan meningkat beberapa item atribut yang masuk dalam klasifikasi One Dimensional (O) dan menjaga item atribut yang ada dalam klasifikasi Attractive (A)
Pengembangan Sistem Informasi Manajemen Tugas Akhir Mahasiswa (Fakultas Ilmu Komputer Universitas Singaperbangsa Karawang)
No full textSalah tujuan untuk mewujudkan visi dan misi Fakultas Ilmu Komputer (Fasilkom) adalah menghasilkan lulusan yang memiliki kompetensi di bidang informatika. Hal ini menunjukkan bahwa masalah pengelolaan tugas akhir mahasiswa sebagai syarat mahasiswa bisa lulus termasuk hal yang prioritas. Mayoritas mahasiswa yang belum menyelesaikan tugas akhir ini sudah bekerja, sehingga terkendala masalah waktu tatap muka dan bimbingan dengan dosen pembimbing. Penelitian ini akan mengembangkan sistem informasi pengelolaan tugas akhir berupa media komunikasi bimbingan dengan mahasiswa, rangkuman catatan selama bimbingan, data mahasiswa tugas akhir berdasarkan fase pengerjaannya. Pengembangan sistem informasi menggunakan model extreme programming (XP),yaitu melalui tahap perencanaan, desain, pembuatan kode, kemudian pengujian. Perencanaan dilakukan dengan wawancara, observasi dan penyebaran kuisioner. Desain sistem informasi dilakukan menggunakan Balsamiq mock up. Tahap penulisan program menggunakan bahasa pemrograman PHP, framework Code Igniter 3. Pengujian dengan metode black box testing atau usability testing