JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Not a member yet
596 research outputs found
Sort by
ANALISIS PERILAKU PENGGUNA INTERNET DENGAN METODE K-MEANS CLUSTERING DAN PENDEKATAN DAVIES BOULDIN INDEX MENGGUNAKAN DATA LOG UNIVERSITAS XYZ
Get PDFAktivitas penggunaan jaringan Internet sangat berdampak pada penggunanya, perubahan perilaku menjadi penyebab dari penggunaan jaringan internet, Informasi yang dicari terkadang tidak sesuai dengan kebutuhan terhadap penggunaan jaringan Internet. Sehingga, situs website yang tidak memberikan manfaat, perlu diidentifikasi, dan aksesnya diblokir. Hal ini dilakukan bertujuan untuk meminimalisir dari penggunaan jaringan Internet yang menyimpang dari penggunaan nya. Sehingga dapat menunjang kinerja, baik dari bagian administrasi, maupun dalam proses pembelajaran. Penelitian ini memiliki tujuan untuk melakukan clustering data Access Log jaringan Internet di universitas xyz dengan menggunakan Algoritma K-Means, dan melakukan uji validasi hasil clustering berdasarkan Davies Bouldin Index. Hasil dari penelitian ini menunjukan bahwa perilaku penggunaan jaringan internet di universitas xyz masih menyimpang dari kebutuhan Informasi yang dicari. Dengan penggunaan Algoritma K-Means Clustering menghasilkan tingkat kualitas cluster yang baik, berdasarkan uji validasi data Davies Bouldin Index, yang mendapatkan nilai DBI 0,110369132, sehingga hasil dari clustering yang dilakukan sudah cukup baik. Dengan dilakukannya penelitian ini, diharapkan dapat memberikan gambaran terhadap pengelola jaringan Internet, berdasarkan metode Algoritma K-Means Clustering
ANALISIS DAN PERANCANGAN ARSITEKTUR PERUSAHAAN MENGGUNAKAN KERANGKA KERJA TOGAF ADM 9.2 (STUDI KASUS: FUNGSI IT SUPPORT PT. XYZ)
Get PDFPT. XYZ merupakan anak perusahaan dari Telkom Metra (Telkom Group), yang bergerak pada jasa penyedia layanan pembayaran digital terkemuka di Indonesia. Dalam mendukung kegiatan perusahaan, perlu adanya dukungan dari semua fungsi bisnis termasuk dukungan dari Fungsi IT Support, namun pada implementasinya Fungsi IT Support masih terdapat kendala yaitu data yang belum terintegrasi karena belum adanya aplikasi khusus yang digunakan oleh Fungsi IT Support. Berdasarkan hal tersebut, diperlukan perancangan enterprise architecture yang mampu menyelaraskan strategi teknologi informasi dan strategi bisnis agar solusi yang dihasilkan tepat dan sesuai dengan kebutuhan. Enterprise Architecture (EA) didefinisikan sebagai prinsip, metodologi, dan model yang saling terkait yang digunakan untuk merancang dan mengimplementasikan struktur organisasi, proses bisnis, sistem informasi, dan infrastruktur perusahaan. Pada perancangan enterprise architecture menggunakan TOGAF ADM version 9.2 yang meliputi preliminary phase, architecture vision, business architecture, information system architecture, technology architecture, dan opportunities and solution. TOGAF ADM digunakan karena TOGAF ADM bersifat fleksibel dan mudah dijangkau. Dari hasil perancangan tersebut, menghasilkan output berupa rancangan blueprint sebagai gambaran umum hasil proyek usulan dalam mendukung strategi teknologi informasi dan strategi bisnis di Fungsi IT Support PT. XYZ
PENGEMBANGAN MODEL CAPSULEGAN UNTUK PENGHAPUSAN HUJAN CITRA TUNGGAL
Get PDFPengaruh cuaca hujan pada kualitas gambar sering menjadi masalah di bidang Computer Vision (CV), karena informasi-informasi penting yang diperlukan oleh algoritma CV menjadi hilang. Berbagai macam solusi telah diusulkan oleh para peneliti untuk menyelesaikan masalah tersebut, mulai dari menggunakan filter tradisional hingga penerapan metode Deep Learning. Penerapan algoritma Deep Learning, seperti Deep Convolutional Generative Adversarial Network (DCGAN) digunakan karena tingkat kualitas gambar yang diproduksi sangat baik, tetapi masih ada kekurangan yaitu hilangnya informasi spasial antar komponen hujan, sehingga tidak dapat mengidentifikasi dimana letak garis hujan yang menyebabkan tersisanya garis hujan pada gambar. Capsule Network (CapsNet) menjadi solusi dalam permasalahan tersebut, dengan memperhatikan hubungan antara detail parsial dengan objek global, informasi-informasi spasial pada gambar seperti posisi dan rotasi antar objek dapat dipertahankan, dengan begitu penggunaan CapsNet pada arsitektur akan memberikan pengaruh yang cukup signifikan. Dengan menggabungkan kedua metode tersebut akan didapatkan model de-raining yang dapat menghasilkan gambar lebih tajam sekaligus menghilangkan garis hujan secara efektif. Kami menggabungkan CapsNet pada bagian arsitektur Discriminator untuk pengklasifikasian yang lebih baik. Hasil perbandingan dengan model lain menunjukkan bahwa penggabungan kedua arsitektur tersebut menghasilkan gambar yang lebih baik dibandingkan dengan kebanyakan model Deep Learning lain. Meskipun begitu, masih terdapat kekurangan yaitu gambar yang dihasilkan masih memiliki efek blur dan sisa hujan akibat proses pelati-han yang tidak stabil
RANCANG BANGUN SISTEM INFORMASI MANAJEMEN LAYANAN MAGANG DI DISKOMINFO KABUPATEN PURWAKARTA BERBASIS WEB DENGAN MENGGUNAKAN METODE EXTREME PROGRAMMING
Get PDFKegiatan magang ini merupakan bagian dari pelatihan kerja yang menggabungkan pendidikan di lembaga dan pekerjaan di perusahaan dengan bimbingan dari pelatih atau karyawan berpengalaman. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sistem informasi manajemen layanan magang di Dinas Komunikasi dan Informatika Kabupaten Purwakarta (DISKOMINFO). Namun, saat ini terdapat masalah dalam pengelolaan layanan magang karena belum ada sistem efektif berbasis komputerisasi. Tujuan penelitian ini adalah mempermudah proses registrasi, seleksi, pelaporan, penilaian, hingga pemberian sertifikat magang, serta meningkatkan pengelolaan administratif. Jenis penelitian yang digunakan adalah kualitatif dengan pendekatan Metode Extreme Programming. Subjek penelitian terdiri dari mahasiswa sebagai pelamar magang dan pihak DISKOMINFO (admin, super admin, dan kepala bidang). Data penelitian dikumpulkan melalui studi literatur dan wawancara. Analisis data dilakukan dengan Pemodelan Berorientasi Objek menggunakan UML untuk merancang sistem, termasuk desain antarmuka pengguna dan database. Sistem informasi layanan magang ini dikembangkan menggunakan PHP versi 7 dan MySQL versi 7.4.11 sebagai database, serta diuji dengan black box testing dan SUS (System Usability Scale). Hasilnya menunjukkan bahwa sistem informasi manajemen layanan magang ini berhasil membantu mahasiswa dalam melakukan registrasi secara online dan mendapatkan informasi mengenai ketersediaan tempat magang. Fitur logbook juga memudahkan kepala bidang dan pembimbing lapangan dalam memantau progress peserta magang untuk melakukan penilaian kinerja yang lebih baik. Dengan adanya sistem ini, diharapkan proses magang menjadi lebih efisien dan terstruktur, serta memberikan manfaat bagi mahasiswa dan pihak DISKOMINFO dalam pengelolaan program magang
ANALISIS SENTIMEN PADA ULASAN APLIKASI THREADS DI GOOGLE PLAY STORE MENGGUNAKAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE
Get PDFThreads merupakan sebuah aplikasi media sosial yang dirilis oleh Instagram pada tahun 2023 bulan Juli lalu. Di Google Play Store sendiri aplikasi Threads telah menjadi populer, dengan lebih dari 50 juta unduhan dan rating rata-rata 4,5. Terkadang, isi rating dan ulasan suatu produk atau layanan dapat berbeda. Dalam mengembangankan aplikasi, perlu memperhatikan pendapat dari pengguna, bukan hanya jumlah rating. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengetahui sentimen pengguna aplikasi Threads di Google Play Store, baik positif maupun negatif, dan untuk mengetahui tingkat akurasi algoritma Support Vector Machine (SVM) dalam menganalisis sentimen tersebut. Metode penelitian melibatkan pengumpulan ulasan pengguna Threads, preprocessing, pelabelan, dan penerapan algoritma SVM untuk mengklasifikasikan sentimen ulasan menjadi positif dan negatif. Setelah melakukan implementasi algoritma, pengujian evaluasi merupakan tahap terakhir dari proses implementasi algoritma. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data ulasan aplikasi Threads di Google Play Store, yang berjumlah 1429 data. Dari jumlah tersebut, 1103 merupakan ulasan positif dan 326 merupakan ulasan negatif. Hasil pengujian evaluasi menunjukkan bahwa algoritma SVM dapat mengklasifikasi ulasan aplikasi Threads dengan akurasi sebesar 88%. Akurasi ini diperoleh dengan menggunakan rasio pembagian data sebesar 80:20
SISTEM INFORMASI PENJUALAN KAVLING BERBASIS ANDROID PADA SHOJI LAND DENGAN METODE WATERFALL
Get PDFSeiring dengan berkembangnya teknologi yang semakin tinggi menyebabkan kebutuhan akan informasi yang cepat tepat dan akurat dalam dunia usaha menjadi sangat dibutuhkan, kebutuhan akan informasi yang cepat, tepat dan akurat dalam dunia usaha menjadi sangat dibutuhkan. penjualan secara langsung kepada konsumen dan membutuhkan sistem penjualan secara online guna mengembangkan usahanya. Perusahaan perumahan ala Jepang SHOJI LAND belum dilengkapi dengan sistem yang dapat meningkatkan efektifitas dan efisiensi perusahaan. Dari sisi pencatatan data transaksi penjualan hingga transaksi pembelian, pengolahan data perusahaan masih dilakukan secara manual. Berdasarkan analisis kekhawatiran SHOJI LAND, salah satu solusinya adalah mengembangkan aplikasi berbasis Android untuk meningkatkan kinerja perusahaan SHOJI LAND. Tools Open Source IDE, yaitu Kodular, PHP sebagai bahasa pemrograman, dan MySQL sebagai sistem manajemen basis data digunakan untuk membuat aplikasi. Produk unggulan SHOJI LAND adalah sistem informasi penjualan kavling berbasis Android. Sistem ini dapat memberikan akses informasi penjualan properti secara online. Dan metode pengembangan sistem ini penulis menggunakan metode SDLC Waterfall yaitu proses pembuatan dan pengubahan sistem serta model dan metodologi yang digunakan untuk mengembangkan sistem rekayasa perangkat lunak
ANALISIS KEPUASAN PENGGUNA E-COMMERCE LAZADA DI INDONESIA MENGGUNAKAN METODE IMPORTANCE PERFORMANCE ANALYSIS (IPA)
Get PDFE-Commerce membawa peluang besar di dunia bisnis dengan menyediakan beberapa produk dan dijual secara online. Penggunaan E-Commerce sendiri tergolong mudah,efisien, dan biaya lebih murah membuat banyak pelanggan beralih dari belanja langsung toko ke E-Commerce sebagai alat proses transaksi belanja. Lazada adalah salah satu aplikasi E-Commerce yang sedang banyak dikunjungi oleh konsumen. Aplikasi ini adalah produk dari perusahaan E-Commerce Asia Tenggara yang didirikan oleh Rocket Internet dan Pierre Poignant pada 2012 lalu. Peneliti menggunakan metode Importance Performance Analysis yang mempunyai fungsi utama untuk menampilkan informasi mengenai faktor-faktor pelayanan yang menurut konsumen sangat mempengaruhi kepuasan, loyalitasnya, serta pelayanan yang perlu diperbaiki dan pada saat ini mungkin belum memuaskan pelanggan sepenuhnya. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis tingkat kepuasan konsumen terhadap layanan E-Commerce Lazada di Indonesia. Kepuasan terhadap layanan yang diberikan oleh E-Commerce Lazada ini sangat diperlukan agar perusahaan mendapatkan keuntungan tersendiri. Penelitian ini menggunakan dataset Kaggle dan didapatkan hasil tingkat kesesuaian antara tingkat kepuasan dan kepentingan diatas hasil terbesar yang didapatkan yaitu sebesar 99,17%, yang termasuk kedalam kategori sangat baik dan hampir sempurna, akan tetapi dari 99,17%, konsumen masih terdapat kesenjanjangan -0,02% konsumen yang merasa kinerja E-Commerce Lazada belum sesuai dengan keinginan atau harapan konsumen
RANCANG BANGUN E-COMMERCE PENJUALAN BAN PADA TOKO ELLENRIMS MENGGUNAKAN FRAMEWORK LARAVEL
Get PDFInternet telah menjadi elemen vital dalam berbagai aktivitas, termasuk bisnis, menyediakan kemudahan komunikasi dan pergerakan informasi yang cepat. E-commerce menawarkan kemudahan transaksi antara pembeli dan penjual secara online. Namun, masih banyak toko, seperti Toko Ellenrims di Bandar Lampung, yang menggunakan sistem tradisional dalam penjualan ban dan velg. Hal ini membatasi potensi konsumen dan mengurangi visibilitas toko. Pendekatan konvensional juga memiliki kekurangan lain, seperti kurangnya promosi efektif, keterbatasan pengetahuan calon konsumen, dan pencatatan transaksi yang rentan terhadap kesalahan. Oleh karena itu, pengembangan sistem e-commerce menjadi penting bagi Toko Ellenrims. Tujuan adanya penelitian ini adalah merancang sebuah sistem penjualan produk secara online berbabis website. Metode perancangan sistem menggunakan metode waterfall dan pengembangan website e-commerce ini menggunakan Framework Laravel . Dengan adanya perancangan sistem penjualan ini, diharapkan dapat mempermudah dalam proses transaksi, pencatatan transaksi serta mempermudah untuk konsumen detail informasi produk yang dijual tanpa harus konsumen datang secara langsung. Dari penelitian ini diharapkan dapat meningkatan penjualan dan perluasan jangkauan pasar Toko Ellenrims
DIGITAL ETHICS PERCEPTION OF STARKI’ STUDENTS DURING THE COVID-19 ENDEMIC
Get PDFEntering the Covid-19 endemic period, the learning process at the Tarakanita College of Communication and Secretary (STARKI) has been carried out face to face between lecturers and students. Students' abilities in using digital media have increased. It's just that the problem is student ethics in using digital media. Based on several problems, such as the many screenshots of private conversations circulating in social media groups and uploading photos with other people without permission, research was conducted to determine the digital ethics index of STARKI students. Through descriptive quantitative research methods using the Proportionate Stratified Random Sampling technique, 196 people were obtained as respondents. From the results of the questionnaire, it can be explained that the digital ethics index for STARKI students for the 2022/2023 academic year is 79.23, which is included in the high category. This means that STARKI students understand to support government programs to prevent the spread of hate speech which often occurs in digital media by not inviting other people to comment negatively on digital media. However, there are still some STARKI students who still upload photos with other people without permission, still spontaneously upload photos of accidents, without permission still include other people in groups and even mark other people as friends, and share screenshots of private conversations via digital media. Thus, STARKI students' understanding of digital ethics still needs to be improved further until it reaches the maximum index
PENGUJIAN PELABELAN OTOMATIS DATASET KUALITAS PEMBELAJARAN DARING UNIVERSITAS TERBUKA DI FORUM DAN YOUTUBE
Get PDFKeberhasilan suatu organisasi pendidikan atau universitas dalam mencapai tujuannya erat kaitannya dengan kualitas pembelajaran daringyang sedang dilaksanakan. Tujuan untukkeberhasilan tersebut dapat dicapai dengan cara memuaskan para akademisi yang masih aktif. Studi kasus menggunakan Forum media social dan komentar YouTube sebagai pengolahan data untuk memprediksi kepuasan pembelajaran online di Universitas Terbuka. Pendekatan text mining adalah alternatif yang baik untuk menafsirkan makna komentar yang dibuat. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menganalisis prediksi kepuasan layanan dari beberapa kategori. Salah satu tolok ukurnya yang dilakukan adalah moderasi komentar Forum dan YouTube. Metode penelitian yang digunakan adalah empat algoritma klasifikasi machine learning dan dua algoritma Deep Learning yaitu Naive Bayes, Support Vector Machine, K-Nearest Neighbors, Decision Trees, dan Logistic Regresi, pembelajaran mendalam (Deep Learning) untuk akurasi prediksi. Total kumpulan data awal mencakup 801 data yang dikumpulkan dari 1 Oktober 2023 hingga 31 Oktober 2023. Pembersihan dan pra-pemrosesan selanjutnya menghasilkan total 249 data. Kemudian dievaluasi akurasinya dengan menerapkan algoritma klasifikasi pohon keputusan, akurasi tertinggi pada pengelolaan data komentar Forum dan Youtube dengan nilai akurasi tertinggi 92,0 % dengan menerapkan algoritma Decision Tree