p-Index From 2017 - 2022
5.317
P-Index
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 39 Documents
Search

Desain Vending Machine Rokok Dengan Mengimplementasikan Finite State Automata Terintegrasi Dengan E-KTP Saragih, Gabriel Vangeran; Faisal, Anas; Gata, Windu
MATICS Vol 12, No 1 (2020): MATICS
Publisher : Department of Informatics Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (635.655 KB) | DOI: 10.18860/mat.v12i1.8693

Abstract

Penelitian tentang Vending Machine (VM) untuk penjualan rokok secara otomatis guna mengurangi jumlah konsumen di bawah umur telah dilakukan sebelumnya. Penelitian sebelumnya memberikan solusi alternatif Cicard. Cicard merupakan cigarette card yang didesain sebagai cara pembayaran untuk pembelian rokok. Namun, hal ini dirasa belum efektif untuk membatasi perokok aktif untuk usia di bawah umur. Oleh karena itu, untuk mengurangi jumlah perokok aktif pada usia dibawah umur diperlukan mekanisme kontrol yang efektif. Pada penelitian ini didesain mesin penjualan rokok otomatis atau vending machine dengan mengintegrasikan database e-KTP untuk mengambil data usia pembeli. Hal ini bertujuan agar pembeli yang berusia di bawah umur tidak dapat melakukan pembelian secara bebas. Sehingga peredaran rokok pada usia di bawah umur dapat dikurangi dan dikendalikan.
Penerapan Algoritma Kriptografi TEA Dan Base64 Untuk Mengamankan Email Data Policy Asuransi Siswanto, Siswanto; Anif, Muhammad; Gata, Windu
Jurnal ELTIKOM : Jurnal Teknik Elektro, Teknologi Informasi dan Komputer Vol 2 No 1 (2018)
Publisher : P3M Politeknik Negeri Banjarmasin

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (576.98 KB) | DOI: 10.31961/eltikom.v2i1.44

Abstract

Aplikasi pengamanan data ini dirancang untuk mengamankan email data penting pada PT. Dekai Indonesia terutama data policy yang berisi data pribadi para nasabah. Karena banyaknya data penting para nasabah maka keamanan data tersebut menjadi sangat rentan terhadap pencurian dan manipulasi data dari berbagai pihak yang tidak bertanggung jawab mengingat sering juga data tersebut dikirimkan menggunakan fasilitas email. Dengan banyaknya data penting yang sering juga bersifat rahasia tersebut, maka data tersebut menjadi rentan dengan pencurian data, manipulasi data atau penyadapan email. Permasalahan tersebut dapat dihadapi demgan membuat aplikasi untuk mencegah pihak yang tidak bertanggung jawab dapat membaca isi file dari data transaksi. Juga menjamin keaslian data sensitif dan penting hanya dapat diterima dan dibaca oleh orang-orang yang berhak mendapatkan data. Dalam penulisan ini algoritma yang digunakan dalam kriptografi, yaitu algoritma kriptografi TEA (Tiny Encryption Algorithm). Penggunaan sistem kriptografi ini dimaksudkan agar data tersebut tidak mudah dibobol. Bahasa pemrograman yang digunakan dalam membangun aplikasi pengamanan data ini adalah bahasa pemrograman PHP yang berbasis web. Hasil dari pengujian kriptografi ini, data dapat diamankan untuk menghindari serangan cryptanalysis. Rata-rata ukuran file yang telah melalui proses encrypt bertambah sekitar 33,29512 persen dari ukuran asli file sebelum melalui proses encrypt. Rata-rata perubahan ukuran file yang telah melalui proses decrypt akan berkurang sebesar 25.0231 persen.
Tingkat Kematangan (Maturity Level) Tata Laksana Informasi Menggunakan COBIT 5 Pada Manajemen Program dan Proyek STMIK, Author Super; Triyanto, M.Kom., Toeko; Gata, M.Kom, Dr. Windu
JURNAL INFORMATIKA, SAINS & TEKNOLOGI Vol 8 No 1 (2018): Informatics, Science and Technologies Journal
Publisher : STMIK BANI SALEH

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (466.376 KB)

Abstract

Abstract - PT XYZ is established in 2013. The company is already using information technology and has the IT division with the program and information systems used by the company is the inhouse production of the IT division. Along with business development company then many changes also in the information system used, it brought a lot of development projects and the addition of the system carried out by the IT division. In this case the project is fully regulated by the IT division began the initial stage to implementation and is delivered to the user. Currently, there has never been an evaluation for project management carried out by IT. therefore it is necessary to evaluate the specific standardization, here the author uses COBIT 5 framework that focuses on the process BAI01 that manage program and project. To determine the selected responder is using RACI Chart for later than the specified responder responder list that will fill out a questionnaire with purposive sampling method.Making a questionnaire based on practical guidance BAI01 COBIT 5 process by using a scale of measurement methods guffman. From the evaluation of PT Morinaga Kino Indonesia hascapabliity BAI process level at 3.04 with a target level of 4 so had a gap of 0.96 with a breakdown per sub process that is BAI01.01 = 2.50, BAI01.02 = 2.60, BAI01 .03 = 3.05, BAI01.04 = 2.91, BAI01.05 = 3.40, BAI01.06 = 2.28, BAI01.07 = 4.67, BAI01.08 = 1.93, BAI01.09 = 3.05, BAI01.10 = 3.17, BAI01.11 = 2.90, BAI01.12 = 3.37, BAI01.13 = 3.72, BAI01.14 = 3.07. things that need to be improved is planning a project that has a capability level of 1.93.
Peramalan Data Kunjungan Wisatawan Mancanegara ke Indonesia menggunakan Fuzzy Time Series Thira, Indra Jiwana; Mayangky, Nissa Almira; Kholifah, Desiana Nur; Balla, Imanuel; Gata, Windu
JEPIN (Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika) Vol 5, No 1 (2019): Volume 5 No 1
Publisher : Program Studi Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (54.843 KB) | DOI: 10.26418/jp.v5i1.31074

Abstract

Wisatawan mancanegara memegang peranan penting terhadap pertumbuhan ekonomi dari sektor pariwisata. Untuk meningkatkan kunjungan wisatawan mancanegara perlu dilakukan pembangunan yang berkelanjutan pada sektor pariwisata. Pembangunan yang dilakukan harus sejalan dengan tren pertumbuhan kunjungan wisatawan mancanegara agar pembangunan tepat sasaran, efektif dan efisien. penelitian ini bertujuan untuk meramalkan kunjungan wisatawan mancanegara ke Indonesia menggunakan metode Fuzzy Time Series. Data historis yang digunakan adalah data kunjungan wisatawan mancanegara ke Indonesia periode Januari Tahun 2013 sampai dengan Desember Tahun 2017 dari Badan Pusat Statistik (BPS). Implementasi Fuzzy Time Series pada data historis menghasilkan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) sebesar 4,42 % dengan tingkat kesalahan tertinggi sebesar sebesar 18,05% pada Januari 2014 dan kesalahan terendah sebesar 0,04% pada Mei 2017. Hasil tersebut menunjukan bahwa penggunakan Fuzzy Time Series pada peramalan data kunjungan wisatawan mancanegara ke Indonesia memiliki hasil yang sangat baik.
Application of Hybrid Algorithm in Determining the Shortest Route Between Campus Branches Waeisul Bismi; Windu Gata; Anton .; Taufik Asra
Ultima Computing : Jurnal Sistem Komputer Vol 13 No 1 (2021): Ultima Computing : Jurnal Sistem Komputer
Publisher : Faculty of Engineering and Informatics, Universitas Multimedia Nusantara

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31937/sk.v13i1.1856

Abstract

Traffic congestion in the capital city is a familiar sight for the citizens of the capital, because two-wheeled vehicle users dominate the streets of the capital city as much as 72.8 percent while four-wheeled vehicle users are 26.5 percent. And congestion has a negative impact on the activities of the various citizens of the capital city, both in terms of work and in education. Therefore, an effective solution for road users in the capital city in overcoming congestion is to find the shortest route to get to the destination quickly. The application of the Djikstra algorithm is a solution in this case by determining the shortest route from the origin to the destination in order to get to the destination faster. Therefore, the researcher conducted a case study on the way to the STMIK Nusa Mandiri Kramat 18 campus as the place of origin to the STMIK Nusa Mandiri Jatiwaringin campus as the goal by trying to apply the Djikstra algorithm as a method of finding the shortest route.
DETEKSI PENYAKIT ALZHEIMER MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES DAN CORRELATION BASED FEATURE SELECTION Wildah, Siti Khotimatul; Agustiani, Sarifah; S, M. Rangga Ramadhan; Gata, Windu; Nawawi, Hendri Mahmud
Jurnal Informatika Vol 7, No 2 (2020): September 2020
Publisher : LPPM Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (297.966 KB) | DOI: 10.31294/ji.v7i2.8226

Abstract

Alzheimer merupakan kelainan berupa penimbunan plak atau protein tidak normal dalam otak sehingga menyebabkan hilangnya sel neuron dan menjadi salah satu pemicu penyakit demensia yang dapat mengakibatkan terhambatnya aktivitas sehari-hari karena penurunan daya ingat,kesulitan dalam berkomunikasi, tidak dapat berpikir jernih, terjadinya perubahan sikap dan perilaku hingga menimbulkan hilangnya kemampuan untuk mengurus diri sendiri. Di negara berpenghasilan tinggi penyakit ini diakui berada pada peringkat ke 7 sebagai penyakit fatal yang berujung pada kematian. Akan tetapi hingga saat ini belum ditemukan obat yang dapat menyembuhkan penyakit Alzheimer. Oleh sebab itu pentingnya deteksi dini agar dapat memulai untuk merencanakan perawatan dan kebutuhan medis yang memadai. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan deteksi penyakit Alzheimer dengan menerapkan metode klasifikasi Naïve Bayes dan seleksi atribut menggunakan Correlation Based Feature Selection pada dataset OASIS Longitudinal. Tahapan analisa data menggunakan metode CRISP-DM. Hasil penelitian ini, menunjukan bahwa pada pengujian algoritma Naïve Bayes nilai akurasi yang didapatkan sebesar 93,83%, dan kurva ROC yang terbentuk memiliki nilai AUC sebesar 0,937% sedangkan pada pengujian algoritma Naïve Bayes dan Correlation Based Feature Selection menghasilkan nilai akurasi sebesar 94,64% dan kurva ROC yang terbentuk memiliki nilai AUC sebesar 0,945%. Sehingga dapat disimpulkan bahwa penerapan algoritma Naïve Bayes dan metode Correlation Based Feature Selection dapat meningkatkan nilai akurasi.
Sentimen Analisis Terkait Lockdown pada Sosial Media Twitter Muhammad Dwison Alizah; Arifin Nugroho; Ummu Radiyah; Windu Gata
Indonesian Journal on Software Engineering (IJSE) Vol 6, No 2 (2020): IJSE 2020
Publisher : Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/ijse.v6i2.8991

Abstract

Abstract:  Covid-19 has been set as a Pandemic by the World Health Organization (WHO). The very large impact and the infection that is fast enough are the reasons for making Covid-19 as a pandemic and efforts to overcome. One anticipation that can be done is to do lockdown. Making the decision to carry out a lockdown is intended to reduce the spread that occurs. Lockdown is certainly not a 100% good solution for all of individual. There are individual who agree that the lockdown will be implemented, also there are those who think that the lockdown is better not to be carried out considering the negative impacts that can occur. Therefore in this study will be presented the predictive modeling for sentiment analysis related to "lockdown" specially on social media Twitter. The method used to labeled was using Vader then the tweets are extracted using TF-IDF, and modeling is made for the prediction of sentiment using Naïve Bayes and Support Vector Machine. The results obtained from the two algorithms are more than 80%. Keywords: Covid-19, lockdown, TF-IDF, Naïve Bayes, Support Vector Machine Abstrak: Covid-19 telah ditetapkan sebagia Pandemi oleh World Health Organization (WHO). Dampak yang sangat besar dan penyebaran yang cukup cepat menjadi alsan untuk menjadikan Covid-19 sebagai Pandemi dan perlu dilakukan upaya penanggulangan. Salah satu upaya yang bisa dilakukan adalah dengan melakukan lockdown. Pengambilan keputusan untuk melakukan lockdown diperuntukan guna mengurangi penyebaran yang terjadi. Lockdown tentunya bukanlah solusi yang 100% baik bagi segala pihak. Terdapat pihak - pihak yang menyetujui akan dilaksanakannya lockdown, ada pula yang beranggapan bahwa lockdown lebih baik tidak dilaksanakan dengan pertimbangan dampak negatif yang bisa terjadi. Oleh karena itu, pada penelitian ini akan disampaikan mengenai pembuatan pemodelan prediksi terkait analisa sentimen terkait “Lockdown” yang dikhususkan pada media sosial Twitter. Metode yang digunakan adalah dengan melakukan labeling menggunakan Vader dan selanjutnya tweet tersebut dilakukan ekstraksi menggunakan TF-IDF, dan dibuatkan pemodelan untuk prediksi sentimen menggunakan Naïve Bayes dan Support Vector Machine. Hasil evaluasi yang didapat dari kedua algoritma tersebut ialah mencapai lebih dari 80%. Kata kunci: Covid-19, lockdown, TF-IDF, Naïve Bayes, Support Vector Machine Abstract:  Covid-19 has been set as a Pandemic by the World Health Organization (WHO). The very large impact and the infection that is fast enough are the reasons for making Covid-19 as a pandemic and efforts to overcome. One anticipation that can be done is to do lockdown. Making the decision to carry out a lockdown is intended to reduce the spread that occurs. Lockdown is certainly not a 100% good solution for all of individual. There are individual who agree that the lockdown will be implemented, also there are those who think that the lockdown is better not to be carried out considering the negative impacts that can occur. Therefore in this study will be presented the predictive modeling for sentiment analysis related to "lockdown" specially on social media Twitter. The method used to labeled was using Vader then the tweets are extracted using TF-IDF, and modeling is made for the prediction of sentiment using Naïve Bayes and Support Vector Machine. The results obtained from the two algorithms are more than 80%. Keywords:Covid-19, lockdown, TF-IDF, Naïve Bayes, Support Vector Machine Abstrak: Covid-19 telah ditetapkan sebagia Pandemi oleh World Health Organization (WHO). Dampak yang sangat besar dan penyebaran yang cukup cepat menjadi alsan untuk menjadikan Covid-19 sebagai Pandemi dan perlu dilakukan upaya penanggulangan. Salah satu upaya yang bisa dilakukan adalah dengan melakukan lockdown. Pengambilan keputusan untuk melakukan lockdown diperuntukan guna mengurangi penyebaran yang terjadi. Lockdown tentunya bukanlah solusi yang 100% baik bagi segala pihak. Terdapat pihak - pihak yang menyetujui akan dilaksanakannya lockdown, ada pula yang beranggapan bahwa lockdown lebih baik tidak dilaksanakan dengan pertimbangan dampak negatif yang bisa terjadi. Oleh karena itu, pada penelitian ini akan disampaikan mengenai pembuatan pemodelan prediksi terkait analisa sentimen terkait “Lockdown” yang dikhususkan pada media sosial Twitter. Metode yang digunakan adalah dengan melakukan labeling menggunakan Vader dan selanjutnya tweet tersebut dilakukan ekstraksi menggunakan TF-IDF, dan dibuatkan pemodelan untuk prediksi sentimen menggunakan Naïve Bayes dan Support Vector Machine. Hasil evaluasi yang didapat dari kedua algoritma tersebut ialah mencapai lebih dari 80%. Kata kunci: Covid-19, lockdown, TF-IDF, Naïve Bayes, Support Vector Machine
Desain Vending Machine Rujak Buah dengan Finite State Automata Ranu Agastya Nugraha; Yanto Yanto; Astriana Mulyani; Windu Gata
IJCIT (Indonesian Journal on Computer and Information Technology) Vol 5, No 2 (2020): November 2020
Publisher : LPPM Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/ijcit.v5i2.8169

Abstract

Abstrak - Rujak buah sebagai makanan tradisional telah menjadi makanan global namun penjualannya masih secara tradisional dengan menggunakan gerobak keliling. Penjualan rujak buah dapat dikembangkan dengan cara lebih modern yaitu dengan vending machine rujak buah. Untuk memperdalam pemahaman mengenai salah satu model komputasi yang paling mendasar, dalam desain vending machine rujak buah akan memanfaatkan metode finite state automata model mealy machine. Dengan desain finite state automata, penelitian ini telah menghasilkan desain mesin penjaja otomatis rujak buah yang dapat menerima masukan dan pemilihan kombinasi dari beberapa jenis buah sebagai bahan rujak buah serta pemilihan bumbu sambal sesuai tingkat kepedasan yang menghasilkan keluaran sesuai yang diharapkan. Produk rujak buah yang dijual dengan mesin penjaja otomatis diharapkan meningkatkan nilai tambah berupa otomasi, pengemasan dan kehigienisan suatu produk yang dapat menarik konsumen secara luas.Indonesian fruit salad as a traditional food has become a global food but its sales are still traditionally using mobile carts. The sale of indonesian fruit salad can be developed in a more modern way by using a fruit rujak vending machine. To deepen understanding of one of the most basic computational models, in the design of fruit salad vending machines will utilize the mealy machine model finite state automata method. With the finite state automata design, this research has produced a fruit salad vending machine design that can receive input and selection of combinations of several types of fruit as fruit salad ingredients and chili seasoning selection according to spiciness level that produces the expected output. Indonesian fruit ruit salad products sold with automatic vending machines are expected to increase added value in the form of automation, packaging and hygiene of a product that can attract consumers widely.
Sentimen Analisis Terkait “Lockdown” pada Sosial Media Twitter Alizah, Muhammad Dwison; Nugroho, Arifin; Radiyah, Ummu; Gata, Windu
CSRID (Computer Science Research and Its Development Journal) Vol 12, No 3 (2020): CSRID OKTOBER 2020
Publisher : Universitas Potensi Utama

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22303/csrid.12.3.2020.143-149

Abstract

Covid-19 telah ditetapkan sebagia Pandemi oleh World Health Organization (WHO). Salah satu antisipasi yang bisa dilakukan adalah dengan melakukan lockdown. Pada penelitian ini, akan disampaikan mengenai pembuatan pemodelan prediksi terkait analisa sentimen terkait “Lockdown” pada media sosial Twitter. Metode yang digunakan adalah dengan melakukan labeling menggunakan Vader dan selanjutnya tweet dilakukan ekstraksi menggunakan TF-IDF, dan dibuatkan pemodelan untuk prediksi sentimen menggunakan Naïve Bayes dan Support Vector Machine. Hasilnya yang didapat dari kedua algoritma tersebut ialah lebih dari 80%.
Implementasi Finite State Automata Pada Aplikasi Simulasi Vending Machine Frozen Food Agung Sudrajat; Windu Gata; Eni Heni Hermaliani; Laela Kurniawati; Frieyadie Frieyadie
Jurnal Sains Komputer dan Teknologi Informasi Vol 4 No 1 (2021): Jurnal Sains Komputer dan Teknologi Informasi
Publisher : Institute for Research and Community Services Universitas Muhammadiyah Palangkaraya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33084/jsakti.v4i1.3020

Abstract

Frozen food adalah produk makanan yang telah dikemas dan disimpan beku dalam freezer sehingga siap untuk dimasak dan dikonsumsi pada waktu tertentu. Kebiasaan masyarakat kota yang sibuk dengan pekerjaannya menjadikan olahan frozen food sering dijadikan alternatif makanan untuk keluarga di rumah. permasalahan yang ada di masyarakat adalah masyarakat ingin penyajiannya lebih cepat dan praktis serta bisa mendapatkan makanan tersebut dimana saja. Oleh sebab itu kami memberikan rekomendasi implementasi dibuat sebuah mesin otomatis yang bisa menjawab permasalahan tersebut yaitu dengan adanya vending machine frozen food. Pelaksanaan penelitian ini meliputi tiga tahapan diantaranya yaitu perancangan finite state automata (FSA) vending machine frozen food, pengujian finite state automata (FSA) vending machine frozen food dan konsep desain vending machine frozen food. Agar lebih menarik untuk dipandang mata dan mengundang selera makan frozen food kami kemas dalam kemasan bento yaitu menggunakan konsep one dish meal atau hidangan sepinggan yang mengandung gizi yang lengkap. Penerapan konsep FSA pada frozen food vending machine ini dapat menjadi sebuah alternatif dalam membuat rancangan berbagai jenis vending machine.
Co-Authors A.A. Ketut Agung Cahyawan W Achmad Bayhaqy Ade Priyatna Priyatna Aditya Adiguna Agung Sudrajat Agus Salim Agustiani, Sarifah Ahmad Bayhaqi Alizah, Muhammad Dwison Anton . Ardiansyah Ardiansyah Arif Budiarto Arifin Nugroho Astriana Mulyani Balla, Imanuel Bayhaqy, Achmad Bobby Suryo Prakoso Cucu Ika Agustyaningrum Dedi Irawan Deny Robyanto Desvia, Yessica Fara Dwi Yulianto, Lili Dwiza Riana Eko Supriyanto Ellis Ermawati Eni Heni Hermaliani Eni Heni Hermaliani, Eni Heni F Lia Dwi Cahyanti Faisal, Anas Fajar Sarasati Fatiha, Zulfati Dinul Firmansyah, Maman Fitra Septia Nugraha Franseda, Afrilio Frieyadie Frieyadie Frieyadie Frieyadie Frieyadie, Frieyadie Hafez Aditya Hafidz, Noor Hafifah Bella Novitasari Handayani, Kartika Hendra Budi Kusnawan HENDRA SETIAWAN Hidayat, Taopik Hidayati, Nadiyah Ismunandar, Dinar Jamil, Muh. Kholifah, Desiana Nur Krisnandi, Dwi Kurniawati, Lael Laela Kurniawati Laela Kurniawati, Laela M Ardiansyah Mawadatul Maulidah Mayangky, Nissa Almira Muchamad Bachram Shidiq Muhamad Azhar, Muhamad Muhammad Anif Muhammad Dwison Alizah Muhammad Rifqi Firdaus Muhammad, Ridwan Nawawi, Hendri Mahmud Nida Umi Latifah Nila Hardi Nila Hardi Nita Merlina, Nita Novitasari, Hafifah Bella Nugraha, Fitra Septia Nugroho, Arifin Nurhasanah, Fitri Yani Parthama, Ketut Sakho Pebrianto, Rangga Popon Handayani Pratiwi, Risca Lusiana Putra, Jordy Lasmana Rahayu, Cicih Sri Ranu Agastya Nugraha Rian Ardianto Ricko Anugrah Mulya Pratama Ridan Nurfalah Rivanie, Tri Rizmayanti, Ade Irma Rosadi rosadi Rudianto, Biktra S Siswanto S, M. Rangga Ramadhan Saputra, Dedi Dwi Saputra, Surya Fajar Saputri, Daniati Uki Eka Saragih, Gabriel Vangeran Sidik Sidik Simatupang, Lamria Siswanto Siswanto Sita Anggraeni, Sita Slamet, Ristyani Sri Rahayu SRI RAHAYU STMIK, Author Super Sukmawati Anggraeni Putri, Sukmawati Anggraeni Taufan, Resi Taufik Asra Thira, Indra Jiwana Tri Rivanie Triyanto, M.Kom., Toeko Triyanto, Toeko Ummu Radiyah Ummu Radiyah, Ummu Waeisul Bismi Wawan Kurniawan Widodo, Alda Zevana Putri Wildah, Siti Khotimatul Yanto Yanto Yuris Alkahfi Yuris Alkhalifi