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
jieet@unesa.ac.id
Editorial Address
Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknik Universitas Negeri Surabaya Kampus Ketintang, Gedung A10, lt.2, Surabaya-Indonesia, 60231.
Location
Kota surabaya,
Jawa timur
INDONESIA
JIEET (Journal of Information Engineering and Educational Technology)
Published by Universitas Negeri Surabaya
ISSN : -     EISSN : 2549869X     DOI : http://dx.doi.org/10.26740/
Core Subject : Science, Engineering,
Computer Science & IT Engineering
Journal Description: JIEET (Journal of Information Engineering and Educational Technology) is a scientific journal that publishes the peer-reviewed research papers in the field of Computer Engineering, Distributed and Parallel Systems, Business Informatics, Computer Science, Computer Security, System & Software Engineering and Educational Technology.
Arjuna Subject : Ilmu Komputer (semua kategori) - Ilmu Komputer (Lain-Lain)
Articles 7 Documents
 1 
Search results for , issue "Vol. 4 No. 2 (2020)" : 7 Documents clear
Analisa Kegiatan Arisan Online yang Dilakukan di Grup Facebook Febriyora Surya Pratiwi; Novita Indah Pitaloka; Erizkika Mochammad Arsy Rofi; Izzatul Isma; Chamdana Taqie Samboro; Nur Aini Rakhmawati
JIEET (Journal of Information Engineering and Educational Technology) Vol. 4 No. 2 (2020)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26740/jieet.v4n2.p60-66

Abstract

Indonesia adalah negara dengan beragam budaya dan bahasa, salah satu budaya yang ada adalah arisan. Dengan kemajuan teknologi memungkinkan kelompok arisan dapat diadakan secara online. Facebook adalah salah satu situs online yang memungkinkan untuk membuat grup untuk tujuan itu. Grup di Facebook dapat dibuat oleh siapa saja dengan mudah asalkan telah terdaftar sebagai pengguna Facebook. Penelitian ini meneliti isi beberapa kelompok arisan yang diunggah selama sebulan terakhir untuk mengetahui bagaimana perilaku anggota kelompok arisan dalam menjalankan arisan online. Unggahan paling banyak terkait pembukaan arisan, sedangkan komentar terbanyak adalah ˜up yang bertujuan untuk menaikkan unggahan agar dibaca oleh anggota grup.
PENGUKURAN KEPUASAN PENGGUNA WEBSITE DENGAN MENGGUNAKAN USABILITY TESTING Dwi Fatrianto Suyatno; Ika Hanim Rochana
JIEET (Journal of Information Engineering and Educational Technology) Vol. 4 No. 2 (2020)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26740/jieet.v4n2.p67-74

Abstract

Penggunaan website di Universitas Negeri Surabaya (UNESA) merupakan kebutuhan, pemanfaatan website perlu diketahui tingkat usability  sehingga dapat mengetahui nilai kegunaan dari website yang sudah disediakan oleh Jurusan Teknik Informatika (JTIF) UNESA untuk menyampaikan informasi kepada civitas akademiknya. Pengukuran tingkat usability dapat melihat reposn kepuasan pengguna wesbit JTIF UNESA sehingga dapat memberikan masukan kepada pihak pengelola mengenai hal hal yang perlu ditingkatkan dari sisi kualitas dan kuatintas .Untuk mengetahui tingkat kepuasan pengguna dari website JTIFUNESA perlu digunakan alat ukur yang  berupa usability testing yang metode ini menekankan pada proses pengambilan data kepasa responden via kuisoner yang telah disusun berdasarkan 4 ukuran utama yaitu Ease of Use / Ease of Navigation), Customization, Download Delay dan Content. Hasil dari kuisoner digunakan untuk mengukur usability dari website jurusan teknik informatika UNESA sehingga dapat diketahui pada bagian mana saja website tersebut diperlukan perbaikan untuk meningkatkan kualitas tampilan dan fungsionalitas secara keseluruhan.
Analisis Klasifikasi Sentimen Pengguna Media Sosial Twitter Terhadap Pengadaan Vaksin COVID-19 Nur Aini Rakhmawati; Muhammad Iqbal Aditama; Rizqeya Irfan Pratama; Kevin Hafizzana Untoro Wiwaha
JIEET (Journal of Information Engineering and Educational Technology) Vol. 4 No. 2 (2020)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26740/jieet.v4n2.p90-92

Abstract

Media sosial seperti Twitter, Facebook, dan Instagram merupakan media komunikasi terpopuler di masyarakat saat ini. Twitter seringkali digunakan untuk mengungkapkan emosi mengenai suatu hal, baik memuji ataupun mencela.Emosi tweet para pengguna twitter dapat dikenali dengan analisis opini atau sentimen. Indonesia juga menjadi salah satu Negara yang pengguna aktif harian twitter nya cukup tinggi, sehingga twitter dapat dijadikan sebagai media untuk melakukan analisis sentimen terhadap topik vaksin corona. Analisis sentimen dilakukan untuk melihat pendapat atau opini terhadap sebuah masalah atau objek, apakah cenderung beropini negatif atau positif. Pengumpulan data dilakukan dengan teknik web scraper yang menghasilkan 1000 record sejak tanggal 20 Oktober sampai 1 November 2020, data yang telah scraping kemudian dianalisis mengikuti tahapan text mining yaitu case folding, tokenizing, dan stopword removal. Hasil dari penelitian ini menunjukkan persentase opini masyarakat terhadap vaksin corona yaitu 48% positif, 29% netral, dan 23% negatif.
Analisis Sentimen Mengenai Layanan Provider Indihome Berdasarkan Pendapat Pelanggan Melalui Media Sosial Twitter dengan Metode Naïve Bayes Classifier Afif Nor Yusuf; Endang Supriyati; Tri Listyorini
JIEET (Journal of Information Engineering and Educational Technology) Vol. 4 No. 2 (2020)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26740/jieet.v4n2.p75-78

Abstract

Abstrak” Analisis sentimen ialah sesuatu studi yang kala ini banyak diminati oleh bermacam berbagai kalangan. Dokumen ataupun opini yang terdapat di media sosial sanggup digunakan untuk analisis sentimen. Data media sosial yang biasanya digunakan untuk analisis sentimen adalah Twitter. Sebelum suatu data diklasifikasikan, butuh dilakukan untuk proses preprocessing yang merupakan tahap untuk menghasilkan data yang lebih terstruktur. Ada pula metode yang biasanya digunakan untuk analisis sentimen adalah Naïve Bayes Classifier. Naïve Bayes Classifier bisa digunakan untuk mengategorikan suatu opini ke dalam opini positif, opini negatif dan opini netral. Tidak hanya itu, metode ini mengenakan data training dalam proses pengklasifikasian. Hasil dari metode naïve bayes sangat baik. Untuk menguji tingkatan keakuratan sistem dalam mengklasifikasi opini, sehingga pengujian memperoleh hasil klasifikasi. Hasil dari klasifikasi memperoleh hail rata-rata 74,5%. Semakin banyak data training yang mirip dengan data testing maka hasil klasifikasi akan lebih bagus.
Rancang Bangun Sistem Informasi Monitoring Kehadiran Karyawan (Studi Kasus: CV. SKI Jakarta ) Oky Irnawati; Ida Darwati
JIEET (Journal of Information Engineering and Educational Technology) Vol. 4 No. 2 (2020)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26740/jieet.v4n2.p79-85

Abstract

Monitoring kehadiran karyawan sangat penting dalam pengambilan keputusan manajemen terkait kenaikan gaji, pemberian bonus tahunan, pemotongan gaji, pemberian surat teguran maupun pemutusan kontrak kerja. Beberapa permasalahan sistem monitoring kehadiran karyawan secara konvensional atau manual diantaranya pimpinan sulit melakukan keputusan manajemen tersebut dan juga adanya celah kecurangan proses absensi karena dilakukan dengan pencatatan oleh karyawan itu sendiri. Pemanfaatan teknologi untuk membangun sistem informasi kehadiran karyawan dapat menjadi solusi untuk beberapa kendala terkait proses absensi hingga monitoring kehadiran karyawan. Menggunakan metode evolutionary prototype dalam rancang bangun sistem informasi monitoring kehadiran karyawan menjadikan pembuatan aplikasi berbasis website lebih terstruktur mulai dari analisa kebutuhan user, mendesain prototype dengan class diagram sebagai rancangan database, use case dan activity diagram sebagai penggambaran software architecture serta membuat user interface berbasis website. Perubahan sistem menjadi terkomputerisasi memiliki beberapa manfaat yang menjadi solusi permasalahan sistem monitoring kehadiran karyawan diantaranya memberi kemudahan bagi pimpinan dalam memonitoring kehadiran karyawannya untuk membuat keputusan manajemen, meminimalisir kecurangan karyawan dalam hal absensi serta menjadikan data lebih transparan, terintegrasi dan terorganisir dengan baik.
ANALISIS SENTIMEN TERHADAP PENGGEMAR K-POP DI MEDIA SOSIAL TWITTER MENGGUNAKAN NAIVE BAYES (STUDI KASUS PENGGEMAR GRUP BTS) Puji Nurmawati; Endang Supriyati; Tri Listyorini
JIEET (Journal of Information Engineering and Educational Technology) Vol. 4 No. 2 (2020)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26740/jieet.v4n2.p86-89

Abstract

Abstrak” Perkembangan Twitter sebagai platform yang digandrungi masyarakat terbukti dengan data Statista [1]  yang menunjukkan bahwa Indonesia  peringkat tujuh di dunia dengan banyak pengguna mencapai 13.2 juta. Banyak pengguna mengutarakan pendapat di dalam Twitter. Termasuk juga dengan ujaran kebencian hingga perundungan. Menjadikan penggemar BTS atau yang biasa disebut Army sebagai objek analisis karena grup BTS yang telah mendunia ini memiliki pengikut yang cukup banyak di Twitter yakni 31 juta pengikut. Karena hal ini maka analisis sentimen dilakukan Kesulitan dalam melakukan analisis data yang begitu banyak dari Twitter jika dilakukan dengan cara manual, maka dari itu komputerisasi dibutuhkan. Menggunakan sebuah program yang dibuat dengan bahasa pemograman Python analisis dapat dilakukan lebih efektif dan efisien. Dari analisis yang dilakukan menggunakan klasifikasi algoritma Naïve Bayes terdapat polaritas sentimen negatif sebanyak 34,2%, netral 58,5%, dan positif 7,3%. Dari 1000 data yang diambil sesuai hasil polaritas tweet yang bernilai negatif sesuai hasil polaritas sebanyak 342. Dengan tingkat akurasi sebesar 75%. Dari penelitian ini diharapkan dapat membantu dalam proses analisis sentimen dan sesuai dalam mengatasi masalah yang ada. 
Penyisipan Data Diagnosa Pasien Covid-19 Dalam Citra Medis Digital X-Ray Agus Prihanto; Aditya Prapanca; dedy rahman prehanto
JIEET (Journal of Information Engineering and Educational Technology) Vol. 4 No. 2 (2020)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26740/jieet.v4n2.p53-59

Abstract

Salah satu contoh penggunaan steganografi adalah untuk kepentingan medis yaitu penyisipan pesan diagnosa pasien kedalam citra digital hasil scan X-Ray. Kita ketahui bahwa saat ini sudah mulai banyak penggunaan citra digital karena kemudahan dalam pengelohaan data, penyimpanan dan pendistribusiannya. Untuk menjaga kerahasian hasil diagnosa pasien merupakan masalah tersendiri dalam rekam medis karena data tersebut tidak boleh diketahui oleh orang yang tidak berkepentingan. Metode konvensional biasanya menggunakan map berkas rekam medis dan dituliskan kata rahasia. Metode ini sangat rawan sekali untuk masih dapat diketahui orang yang tidak berkepentingan sehingga diperlukan perbaikan pola penyimpanan data rekam medis tersebut. Penelitian ini berfokus pada penyembuyian dan kerahasian informasi diagnosa pasien Covid-19 pada citra medis dengan teknik steganografi PVD (Pixel Value Differencing) sehingga data rekam medis pasien tetap aman dari orang-orang yang tidak berkepentingan. Ide dasar adalah citra akan diklasifikasikan dengan Tabel Contiues Range yang telah ditentukan dengan tujuan untuk mengetahui tingkat perbedaan nilai antara 2 pixel yang saling berdekatan. Dari nilai tersebut nantinya akan ditentukan seberapa banyak bit informasi yang akan disisipkan. Dengan semakin besar selisih nilai 2 pixel yang berdekatan maka peluang penyisipan informasi tersembuyi akan semakin besar. Untuk lokasi penyisipan akan menggunakan teknik yaitu horisontal scanning. Hasil pengujian menunjukkan bahwa 1) Kapasitas metode PVD lebih besar jika dbandingkan dengan metode LSB 1 Bit dengan peningkatan rata-rata 311 % (3,11 kali), 2) Kualitas gambar stego hasil PVD dan LSB 1 Bit tergolong sangat baik dengan ditunjukkan nilai PSNR > 60%, 3) Hasil analisa histogram antara gambar asli, gambar stego PVD dan gambar stego LSB 1 Bit secara kasat mata memiliki kemiripan yang cukup tinggi dan 4) Hasil penyisipan pesan dengan kriptografi memberikan keamanan lebih jika dbandingkan dengan penyisipan tanpa kriptografi.

Page 1 of 1 | Total Record : 7

 1 

Filter by Year

2020 2020


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 7 No. 1 (2023) Vol. 6 No. 2 (2022) Vol. 6 No. 1 (2022) Vol. 5 No. 2 (2021) Vol. 5 No. 1 (2021) Vol 5, No 1 (2021) Vol. 4 No. 2 (2020) Vol 4, No 2 (2020) Vol 4, No 1 (2020) Vol. 4 No. 1 (2020) Vol 3, No 2 (2019) Vol. 3 No. 2 (2019) Vol. 3 No. 1 (2019) Vol 3, No 1 (2019) Vol 2, No 2 (2018) Vol. 2 No. 2 (2018) Vol 2, No 1 (2018) Vol. 2 No. 1 (2018) Vol. 1 No. 2 (2017) Vol 1, No 2 (2017) Vol 1, No 1 (2017) Vol. 1 No. 1 (2017) More Issue