cover
Contact Name
-
Contact Email
-
Phone
-
Journal Mail Official
-
Editorial Address
-
Location
Kota adm. jakarta selatan,
Dki jakarta
INDONESIA
Faktor Exacta
ISSN : 1979276X     EISSN : 2502339X     DOI : -
Faktor Exacta is a peer review journal in the field of informatics. This journal was published in March (March, June, September, December) by Institute for Research and Community Service, University of Indraprasta PGRI, Indonesia. All newspapers will be read blind. Accepted papers will be available online (free access) and print version.
Arjuna Subject : -
Articles 9 Documents
Search results for , issue "Vol 12, No 4 (2019)" : 9 Documents clear
SISTEM PEMESANAN MAKANAN DAN MINUMAN DI OSAKA RAMEN DEPOK BERBASIS JAVA Harry Dhika; Robby Awaldi
Faktor Exacta Vol 12, No 4 (2019)
Publisher : LPPM

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30998/faktorexacta.v12i4.4623

Abstract

Osaka Ramen Depok adalah restoran yang menyediakan masakan khas Jepang khususnya ramen. Osaka Ramen Depok dalam proses bisnisnya masih menggunakan sistem manual dalam pemesanannya yaitu pemesanan konvensional yang masih menggunakan kertas dan pulpen untuk mencatat pesanan. Tujuan penelitian ini adalah untuk membuat sistem pemesanan menjadi sistem yang terkomputerisasi sehingga dapat mempercepat proses pemesanan, menghindari kesalahan pesanan, dan pengolahan data laporan pemesanan menjadi lebih mudah. Metode penelitian yang digunakan adalah metode deskriptif, yaitu metode untuk berusaha mengumpulkan, menyajikan, serta menganalisis data sehingga dapat memberikan gambaran yang jelas. Metode pengumpulan data yang digunakan penulis adalah studi lapangan yang meliputi observasi, studi literatur, dan wawancara. Langkah-langkah pengembangan sistem menggunakan model SDLC (System Development Life Cycle). Hasil yang dapat disimpulkan adalah dengan mengimplementasikan sistem pemesanan yang terkomputerisasi dapat membuat proses pemesanan menjadi lebih efektif dan efisien.
Analisis Sentimen Publik terhadap Sistem Zonasi Sekolah Menggunakan Data Twitter dengan Metode Naïve Bayes Classification Rani Nooraeni; Amirah Balqis Safiruddin; Aulia Fatin Afifah; Krisna Dwi Agung; Nada Nabila Rosyad
Faktor Exacta Vol 12, No 4 (2019)
Publisher : LPPM

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30998/faktorexacta.v12i4.5205

Abstract

Zonasi adalah sistem pengaturan proses penerimaan siswa baru sesuai dengan wilayah tempat tinggal agar tidak ada sekolah yang dianggap favorit dan non-favorit. Sistem zonasi hanya diterapkan di sekolah negeri yaitu sekolah yang dikelola pemerintah. Selain itu, sistem ini telah diterapkan di berbagai negara seperti Amerika Serikat, Kanada, Jepang, dan Australia. Sistem zonasi memiliki dampak positif dan negatif bagi peserta didik. Pada pertengahan tahun ini, Twitter diramaikan dengan isu tentang penerapan sistem zonasi. Pengguna Twitter banyak yang menuliskan pendapatnya mengenai isu tersebut berupa dukungan, masukan, dan juga kritikan. Kritikan masyarakat terhadap sistem zonasi merupakan hal yang harus diperhatikan untuk menyempurnakan sistem zonasi yang masih terbilang baru. Peneliti tertarik untuk meneliti opini masyarakat mengenai sistem zonasi menggunakan data Twitter periode bulan Juni – Juli 2019. Dari cuitan-cuitan masyarakat tersebut, akan dilakukan analisis sentimen public terhadap penerapan sistem zonasi sekolah.Kata Kunci: Sistem Zonasi, Sentimen, Data Twitter.
Content Analysis Untuk Menetapkan Konsep Penting Financial Technology (FINTECH) Lukman Hakim Harsono
Faktor Exacta Vol 12, No 4 (2019)
Publisher : LPPM

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30998/faktorexacta.v12i4.5252

Abstract

Abstract. This research discusses the development and fintech environment in this time. There are 505 data extracted from various online news websites which include detik.com, liputan6.com and cnnindonesia.com. All sources of news concerning fintech are collected with webharvy 5.2 which are then processed with atlas.ti 6.2 to count the number of words. The result of the calculation are turned into 10 concepts and will eventually figure out which concept is the most important. The concepts consists peraturan, indonesia, keuangan, perusahaan, teknologi, produk, fintech, layanan, masyarakat, and resiko. The research methods used for this research are both qualitative and quantitative research method. The quantitative research method is used when collecting data and the qualitative research method is used to process the data as well as the calculation of connection between each concept using SPSS22. The result of the connection test is virtually made with network connection. Based on the results, the concept peraturan is the most important concept of fintech. "Konsep peraturan" is related to 6 concepts which include fintech, product, risks, services, society and money.
Optimalisasi Pengawasan Produksi dengan Metode Sequencing menggunakan aplikasi Berbasis Android R. Wisnu Prio Pamungkas; Budi Pratama Wijaya Putra; Andy Achmad H
Faktor Exacta Vol 12, No 4 (2019)
Publisher : LPPM

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30998/faktorexacta.v12i4.4811

Abstract

Abstract. This study aims to design a production scheduling application system that can see information on the status of the process of work orders so that the production supervision activities carried out are more optimal. Sequencing method is the process of determining the order and priority of assignment time to work in such a way that the tasks are processed according to sequence and time systematically and proportionally. Earliest Due Date First (EDDF) priority rules rank work orders based on the promised delivery time. Orders (jobs) that are due or scheduled earlier. EDDF minimizes maximum delays, which may be necessary for jobs that have penalties after a certain date. The results of this study are application systems that contain information about the production process queue, the duration of work order duration and the report of production results. Keywords— Production Scheduling, Sequencing, Eearliest Due Date First (EDDF), Work Order. Abstrak. Penelitian ini bertujuan merancang sistem aplikasi penjadwalan produksi yang dapat melihat informasi status proses dari work order sehingga kegiatan pengawasan produksi yang dilakukan menjadi lebih optimal. Metode sequencing merupakan proses menentukan urutan dan prioritas waktu penugasan ke pekerjaan sedemikian rupa sehingga tugas-tugas tersebut diproses menurut urutan dan waktu secara sistematis serta proporsional. Aturan prioritas Earliest Due Date First (EDDF) mengurutkan pengerjaan pesanan (job) didasarkan pada waktu penyerahan yang dijanjikan. Pesanan (job) dengan waktu jatuh tempo atau yang dijadwalkan lebih awal. EDDF meminimasi keterlambatan maksimal, yang mungkin perlu untuk pekerjaan yang memiliki penalti setelah tanggal tertentu. Hasil dari penelitian ini adalah sistem aplikasi yang berisikan tentang informasi antrian proses produksi, lama durasi proses pengerjaan work order dan laporan hasil produksi.   Kata kunci— Penjadwalan Produksi, Sequencing, Eearliest Due Date First (EDDF), Work Order.
Klasifikasi Komentar Instagram untuk Identifikasi Keluhan Pelanggan Jasa Pengiriman Barang dengan Metode SVM dan Naïve Bayes Berbasis Teknik Smote nanang ruhyana; didi rosiyadi
Faktor Exacta Vol 12, No 4 (2019)
Publisher : LPPM

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30998/faktorexacta.v12i4.4981

Abstract

Customer satisfaction is one of the things expected by a company when the product produced has been marketed, both in the form of goods and services. How to complain through customer service is very diverse, lately not only by telephone, customers submit their suggestions or complaints. Customers can submit their suggestions or complaints via e-mail or e-mail or forums in the virtual world that are made by product-producing companies to accommodate a variety of complaints, suggestions, and direct criticism from consumers, especially social media, who are free to express their opinions on shipping services. they use. Instagram is a social media that is more inclined to images and on the other hand has text captions and comments, from the above problems trying to make a research for customer complaints of users of goods delivery services on an Instagram account shipping service company. From the background of the problem, the researchers tried to solve the problem for text mining classifiers by using the Support Vector Machine (SVM) and Naïve Bayes methods and using the SMOTE technique with the usual processes for text mining so that they could produce 69.68% accuracy for Support Vector Machine (SVM) and Naïve Bayes with an accuracy of 88.54%, using the Instagram comment text dataset of 776 records that have been done with preprocessing text.
Analisis Pemilihan Supplier Menggunakan Metode Fuzzy Analytical Hierarchy Process (FAHP) pada PT XYZ Endang Suhendar Mochamad Miftah Farid
Faktor Exacta Vol 12, No 4 (2019)
Publisher : LPPM

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30998/faktorexacta.v12i4.5025

Abstract

Pilihan pemasok adalah pertanyaan multikriteria di mana setiap kriteria yang digunakan memiliki kepentingan yang berbeda dan informasi tentang hal ini tidak dapat diterima secra tepat. Dalam hal ini pemilihan pemasok atas harga yang sudah tidak efisien lagi. Untuk mendapatkan rantai pasok yang maksimal harus sesuai dengan kriteria yang relevan dengan tujuan perusahaan. Pemasok yang belum stabil Oleh karena itu perlu dilakukan evaluasi terhadap pemasok. AHP merupakan metode yang digunakan untuk mengambil keputusan tentang suatu masalah kompleks. Penggunaan Fuzzy AHP adalah mengakomodir sifat samar (keputusan) yang terjadi saat mengambil keputusan.
Profil Plasma Nutfah dan Jenis Penyakit Pisang Lokal asal Pandeglang Banten Nani Maryani; Susilawati Dewi; Indah Juwita Sari; Rida Oktorida Khastini
Faktor Exacta Vol 12, No 4 (2019)
Publisher : LPPM

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30998/faktorexacta.v12i4.4912

Abstract

Banana is the most favorite fruits in the world. Indonesia is in the center of origin and diversity of banana in Southeast Asia. Banten is one of the most banana producer in Indonesia. However, no information on banana diversity and its associated disease available from this province. In this paper, we explored Kabupaten Pandeglang in its diversity of banana and its associated disease. Eleven local banana germplasm were identified with their associated disease. Fusarium wilt, Sigatoka, and Blood disease are the most common diseases found on those varieties. Seven local banana germplasm are described in this paper. These information are very important to preserved biodiversity of Indonesia and will be useful for future food security and sustainability.
IMPLEMENTATION OF DECISION SUPPORT SYSTEMS TO DETERMINE THE CANDIDATE OF JAKARTA PINTAR CARD RECIPIENT WITH PROMETHEE METHOD Fikki Muhamad
Faktor Exacta Vol 12, No 4 (2019)
Publisher : LPPM

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30998/faktorexacta.v12i4.5454

Abstract

ABSTRACTJakarta Smart Card (KJP) is a strategic program to provide access for DKI Jakarta residents from disadvantaged communities to get a minimum education up to graduating from high school / vocational school with full funding from the DKI Jakarta Provincial Budget. In determining KJP recipients, the SMK WISATA INDONESIA feels the need to create a mentoring program to select prospective KJP recipient students with criteria set by the school. There fore a suitable method is needed to solve the problem, one of the right methods is the Preference Ranking of the Organization Method for Enrichment Evaluation (PROMETHEE). This method was chosen because Promethee is a method of determining sequence (priority) in multi criteria analysis. The main problem is simplicity, clarity, and stability. The presumption of the dominance of the criteria used in promethee is the use of values in outranking relationships. The application of this method resulted in the selection of prospective KJP recipients based on certain criteria (multi criteria) so that the determination of KJP candidate recipient students was more on target, from the results of the study obtained the ranking composition or rank of prospective KJP recipients who have the highest to lowest eligibility Based on the value obtained from the calculation of Net Flow from each alternative / prospective KJP recipient student, the highest Net Flow means that it is recommended to receive KJP, because it is estimated that the most suitable as KJP recipient
Implementasi Algoritma Naïve Bayes Classifier untuk Analisis Sentimen Customer pada Toko Online Prima Dina Atika; Prima Dina Atika; Suhadi Suhadi
Faktor Exacta Vol 12, No 4 (2019)
Publisher : LPPM

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30998/faktorexacta.v12i4.5224

Abstract

Belanja Online atau biasa dikenal dengan Toko Online atau Online Shop merupakan tempat pembelian barang dan jasa melalui media Internet, atau salah satu bentuk perdagangan elektronik (Ecommerce) yang digunakan untuk kegiatan transaksi penjual ke penjual ataupun penjual ke konsumen melalui sebuah aplikasi dan transaksi dilakukan tanpa layanan perantara. Dari beberapa toko online yang ada di Indonesia menunjukkan bahwa marketnya sangat signifikan, sehingga digemari oleh masyarakat Indonesia. Dalam penelitian ini akan dilakukan analisis untuk melihat sentimen customer dalam belanja di toko Online, menggunakan algoritma naïve bayes Classifier, Algoritma Naive Bayes Classifier merupakan metoda klasifikasi menggunakan metode probabilitas dan statistik. Dalam penelitian ini konsumen ditujukan kepada segmen pelajar, mahasiswa dan masyarakat umum. Hasil analisis sentimen customer untuk toko Online A, B, C, D, E adalah Untuk Variabel Harga (VH) sebesar 0.00000023, Variabel Produk (VP) sebesar 0.0000049, Variabel Kemudahan Transaksi (VKT sebesar 0.0000048, Variabel Keamanan Transaksi (VKMT) sebesar 0.0000038, Variabel Kepercayaan (VK) sebesar 0.000015.

Page 1 of 1 | Total Record : 9