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
-
Editorial Address
-
Location
Kab. minahasa utara,
Sulawesi utara
INDONESIA
CogITo Smart Journal
Published by Universitas Klabat
ISSN : 25412221     EISSN : 24778079     DOI : -
Core Subject : Science, Education, Engineering,
Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Education Electrical & Electronics Engineering
CogITo Smart Journal adalah jurnal ilmiah di bidang Ilmu Komputer yang diterbitkan oleh Fakultas Ilmu Komputer Universitas Klabat anggota CORIS (Cooperation Research Inter University) dan IndoCEISS (Indonesian Computer Electronics and Instrumentation Support Society). CogITo Smart Journal dua kali setahun, yaitu setiap bulan Juni dan Desember. CogITo Smart Journal menerima berbagai naskah yang sifatnya baru dan asli dari hasil penelitian, telaah pustaka, dan resensi buku dari bidang Ilmu Komputer dan Informatika yang boleh ditulis dalam Bahasa Indonesia atau Bahasa Inggris. Kata CogITo berasal dari Bahasa Latin yang berarti I Think. Sehihngga CogITo Smart berarti I Think Smart dalam Bahasa Inggris.
Arjuna Subject : -
Articles 15 Documents
 1   2 
Search results for , issue "Vol. 9 No. 2 (2023): Cogito Smart Journal" : 15 Documents clear
Pemilihan Marketplace Terbaik Dengan Metode Simple Additive Weighting (SAW) Studi Kasus: Kota Curup, Rejang Lebong, Bengkulu Rizki Eka Wahyuni; Ana Kurniawati
CogITo Smart Journal Vol. 9 No. 2 (2023): Cogito Smart Journal
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Klabat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31154/cogito.v9i2.492.317-327

Abstract

Pada era marketplace yang sedang berkembang pesat saat ini, sangat memudahkan masyarakat untuk berbelanja kebutuhan sehari-hari dan tidak perlu repot untuk pergi berbelanja keluar rumah, ke pasar maupun ke mal. Dengan banyaknya pilihan aplikasi marketplace yang beredar di Indonesia tentu saja membuat para pengguna memiliki banyak pilihan untuk berbelanja pada marketplace sesuai dengan kebutuhan masing-masing pengguna. Penelitian ini bertujuan untuk memudahkan para pengguna marketplace atau para konsumen untuk menentukan marketplace terbaik yang akan mereka gunakan berdasarkan kriteria-kriteria yang telah ditentukan untuk memilih salah satu marketplace terbaik pada Kota Curup, Kabupaten Rejang Lebong, Bengkulu. Dari hasil perhitungan dengan menggunakan metode SAW diperoleh bahwa marketplace Tokopedia (A1) mendapat rangking pertama dengan nilai tertinggi yaitu sebesar 0,97, nilai tertinggi kedua atau ranking kedua diperoleh oleh marketplace Blibli (A5) dengan nilai sebesar 0,92, nilai tertinggi ketiga atau ranking ketiga diperoleh oleh marketplace Shopee (A2) dengan nilai sebesar 0,91, nilai tertinggi keempat atau ranking keempat diperoleh oleh marketplace Bukalapak (A4) dengan nilai sebesar 0,90, dan nilai terendah atau ranking terakhir diperoleh oleh marketplace Lazada (A3) dengan nilai 0,86.
Ransomware Lockbit Black di Dalam Reverse Shell: Analisis Infeksi Eliando Eliando; Ary Budi Warsito
CogITo Smart Journal Vol. 9 No. 2 (2023): Cogito Smart Journal
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Klabat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31154/cogito.v9i2.494.228-240

Abstract

 This research was conducted due to the widespread occurrence of ransomware attacks, especially in Indonesia, against data that is at the endpoint and has even reached the banking sector. to estimate the likelihood of future ransomware infections. LockBit 3 ransomware aka LockBit Black is ransomware that has penetrated one of the banks in Indonesia, along with a reverse shell which is an infection method that cannot be recognized by every protection so that when combined it can penetrate all sides of protection. The method used to research the combination of ransomware and reverse shell is a hybrid analysis with a combination of static and dynamic analysis, to see every capability that can be carried out by the LockBit Black ransomware and channeled through the reverse shell. In this research, we can see the real impact of the attack and estimate protection in the future from the results of this analysis so that variant ransomware attacks from LockBit can be overcome.
IntelliMart: Teknologi Drone dan Robotic dalam Sistem Pasar Modern Stenly Richard Pungus, S.Kom, M.T, M.M; Renaldy Richard Lawongan; Reyvan Sabbathinno Solis; Anggreiny Claudia; Debby Erce Sondakh; Edson Yahuda Putra
CogITo Smart Journal Vol. 9 No. 2 (2023): Cogito Smart Journal
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Klabat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31154/cogito.v9i2.499.381-395

Abstract

Penelitian ini melakukan kajian integrasi teknologi drone dan robotik dalam modernisasi sistem pasar tradisional. Pasar tradisional, yang ditandai dengan lingkungan yang tidak bersih, kepadatan, area penjualan yang tidak teratur, dan transaksi yang kebanyakan masih berbasis tunai, menghadapi banyak tantangan. Isu-isu ini tidak hanya mengurangi kenyamanan pelanggan, tetapi juga menimbulkan risiko seperti pencurian dan penyebaran penyakit. Kemunculan teknologi seperti drone, robotik, dan pembayaran online muncul sebagai solusi potensial untuk tantangan-tantangan ini. Studi ini mengkaji transformasi sistem transaksi di pasar tradisional dengan kemunculan teknologi pembayaran non-tunai, termasuk kode QR dan dompet digital. Selanjutnya, tren meningkatnya sistem e-commerce di berbagai negara, yang memungkinkan pelanggan memesan barang dan jasa secara online untuk pengiriman ke rumah, menandai pergeseran ke sistem pasar yang lebih maju secara teknologi. Penekanan signifikan ditempatkan pada penggunaan Unmanned Aerial Vehicles (UAV), khususnya drone, yang telah populer di berbagai industri, termasuk sistem pasar. Drone menawarkan layanan pengiriman yang efisien dan cepat, terutama di area yang sulit diakses oleh metode transportasi konvensional. Demikian juga, implementasi robotik dalam manajemen inventaris dapat merevolusi operasi pasar modern, menyediakan manajemen inventaris yang kontinu, bebas kesalahan, dan efisien. Pendekatan ini menjanjikan peningkatan efisiensi dan fungsi sistem pasar tradisional, memanfaatkan teknologi canggih untuk mengatasi tantangan operasional yang telah lama ada.
Analisis Performa Algoritma Klasifikasi pada Sentimen Ulasan Pengguna terhadap Aplikasi Muamalat DIN: Analisis Performa Algoritma Klasifikasi pada Sentimen Ulasan Pengguna terhadap Aplikasi Muamalat DIN Wiga Maulana Baihaqi; Ika Romadoni Yunita; Aulia Shafira Tri Damayanti; Luthfi Akhaerunnisa
CogITo Smart Journal Vol. 9 No. 2 (2023): Cogito Smart Journal
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Klabat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31154/cogito.v9i2.511.241-251

Abstract

Banking applications have become an integral part of modern society. One such application is Muamalat DIN, launched by Bank Muamalat Indonesia with the aim of facilitating customers in conducting various transactions and activities. User reviews of this application vary widely, ranging from positive to negative comments. The purpose of this study is to evaluate user attitude on reviews of Bank Muamalat Indonesia's digital banking product, the Muamalat DIN application. This research offers insights into the efficacy of the SMOTE balancing technique compared to undersampling by utilizing a methodology that includes data collection via scrapping techniques, data preprocessing, and the application of Multi Layer Perceptron (MLP), XGBoost, and LightGBM classification algorithms. The results show that SMOTE-paired XGBoost works better for sentiment categorization. The study's conclusion emphasizes the significance of choosing the right data balancing method to increase sentiment analysis's accuracy in Islamic banking applications, which can be used as a foundation for strategies aimed at enhancing customer service and making decisions.
Prediksi Jumlah Produksi Perakitan Komponen Menggunakan ANFIS Yang Dioptimasi Dengan Algoritma K-Means Ari Sujiana ari; Utomo Budiyanto
CogITo Smart Journal Vol. 9 No. 2 (2023): Cogito Smart Journal
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Klabat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31154/cogito.v9i2.513.252-265

Abstract

Pada industri perakitan jumlah produk yang dihasilkan sangat penting untuk memenuhi jumlah permintaan dari pelanggan sehingga perlu dibuatkan rencana produksi yang tepat. Banyaknya faktor yang mempengaruhi menjadi kendala untuk memperkirakan hasil produksi. Salah satu metode prediksi yang banyak digunakan pada kondisi dengan banyak faktor yang mempengaruhi adalah Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS). Akan tetapi kelemahan ANFIS ketika digunakan pada basis data dengan kepadatan yang jarang akan sulit dalam pembentukan aturan dasar fuzzy. Untuk mengatasinya pada penelitian ini dilakukan optimasi dengan mengelompokan rentang nilai label derajat keanggotaan pada variabel input maupun output menggunakan pendekatan algoritma K-means sebelum dataset diinput ke jaringan. Berdasarkan metode Average Forecasting Error Rate (AFER) didapat hasil prediksi metode ANFIS dengan optimasi K-means memiliki persentase error 0,000018%, sedangkan hasil prediksi ANFIS dengan penentuan derajat keanggotaan pada label input dan output fuzzy dilakukan sembarang menghasilkan persentase error 0,000023%. Dari hasil penelitian disimpulkan bahwa penggunaan algoritma K-means untuk pengelompokan basis data jarang untuk penentuan derajat keanggotaan ANFIS bisa diterapkan dan menghasilkan tingkat error lebih rendah dibanding pengelompokan secara sembarang.
Eksplorasi Kerangka Manajemen Risiko Proyek untuk Perusahaan Teknologi Informasi Isnen Hadi Al Ghozali; Samidi Samidi; Andy Rio Handoko
CogITo Smart Journal Vol. 9 No. 2 (2023): Cogito Smart Journal
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Klabat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31154/cogito.v9i2.517.266-279

Abstract

 Based on CHAOS 2020: Beyond Infinity Overview, reported by the Standish Group, only 31% of  IT projects were successfully implemented, while 50% of projects were challenged and 19% of projects failed. Many project managers less awareness about SRM and have a partial understanding of risk. The purpose of this study is to develop a project risk management framework for listing companies in the information technology sector. The sample for this study is 35 annual reports of technology companies listed on IDX. This study identified 122 types of project risks from 33 companies' annual reports. This study uses an exploratory study approach. The proposed framework includes three stages, namely the root cause, risk assessment, and performance stages. At the root cause stage, the identification of risks from elements of the business environment becomes the basis for measuring risk treatment. In the next stage, the identified risk treatment is measured through identify, analysis, and verification activities with the support of communication, documentation, and evaluation. The measurement results are classified into three major dimensions, namely cost, time, and quality. The final stage of the framework is in the form of residual performance risk and a risk mitigation action plan.
Desain dan Implementasi Sistem Monitoring Pemakaian Daya Listrik Bagi Pelanggan Rumah Tangga Berbasis IoT Amirah Amirah; Salman Salman; Zainal Abidin
CogITo Smart Journal Vol. 9 No. 2 (2023): Cogito Smart Journal
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Klabat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31154/cogito.v9i2.521.368-380

Abstract

Listrik menjadi kebutuhan utama dalam kehidupan manusia. Masyarakat seharusnya lebih bijak dalam menggunakan energi listrik karena terkadang tanpa disadari penggunaan energi listrik tidak terkontrol sehingga menimbulkan pemakaian energi listrik cukup banyak dan berpengaruh pada melonjaknya biaya listrik setiap bulan. Selama ini, penggunaan daya listrik hanya dapat diketahui melalui kWh meter, namun kWh meter tidak mampu memberikan informasi tentang seberapa besar daya listrik yang digunakan secara langsung. Untuk mengatasi masalah ini, diperlukan suatu aplikasi berbasis IoT yang dapat memberikan informasi penggunaan daya listrik secara real-time. Penelitian ini bertujuan membuat aplikasi untuk memantau penggunaan daya listrik dirumah secara real-time. Pengendalian ini dilakukan menggunakan mikrokontroler ESP8266 sebagai chip yang mendukung konektivitas internet melalui Wifi. Menggunakan sensor arus (ACS712) dan sensor tegangan (ZMPT101B) serta teknologi Internet of Things (IoT) melalui platform Blynk. Dengan aplikasi ini, pengguna dapat mengatur pemakaian energi listrik sesuai kebutuhan. Pengujian perangkat keras digunakan untuk menghitung nilai daya listrik dan biaya yang terpakai setiap perangkat elektronik. Sample yang diuji menggunakan alat yang dibangun adalah setrika, kipas angin dan adaptor handphone kemudian membandingkannya dengan hasil perhitungan rumus secara teoritis maka diperoleh selisih sebesar 0,0135 sehingga dapat disimpulkan bahwa tingkat akurasi alat sebesar 99 % dapat digunakan untuk memonitoring pemakaian daya listrik dalam rumah tangga.
Sistem Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi Belanja Online Menggunakan Metode Ensemble Learning Debby Erce Sondakh, S.Kom, M.T, Ph.D; Semmy W. Taju; Michelle G. Tene; Arwin E. T. Pangaila
CogITo Smart Journal Vol. 9 No. 2 (2023): Cogito Smart Journal
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Klabat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31154/cogito.v9i2.525.280-291

Abstract

Terdapat pertumbuhan jumlah dan prevalensi belanja online. Teknologi belanja online memungkinkan pembeli memberikan umpan balik pasca pembelian (komentar dan ulasan) mengenai aplikasi itu sendiri dan aspek-aspek lain dari produk. Umpan balik ini dapat bermanfaat bagi pelanggan dan bisnis. Namun demikian, menyortir, mengkategorikan, dan membaca begitu banyak ulasan secara manual membutuhkan waktu. Analisis sentimen dapat menyelidiki perilaku, pendapat, dan emosi pelanggan melalui komentar/ulasan teks. Pada penelitian ini, Sistem Analisis Sentimen dikembangkan untuk membantu menentukan sentimen dari setiap ulasan dengan menampilkan visualisasi yang menarik dari hasil analisis melalui diagram lingkaran, frekuensi kemunculan kata, dan persentase probabilitas setiap kelas sentimen-positif, netral, dan negatif. Sistem Analisis Sentimen menggunakan model pengklasifikasi ensemble learning dengan algoritma SVM, KNN, dan Random Forest. Ensemble learning menghasilkan hasil yang lebih tepat daripada algoritma tunggal. Ensemble learning menghasilkan model classifier dengan performa yang lebih baik, dengan indikator akurasi 81.8% precision 83%, recall 82%, F1-score 82%.
Audit Learning Management System Menggunakan ITIL Domain Service Strategy pada Universitas XYZ Yemima Geasela; Lili Tresha; Christian Hendry; Johanes Fernandes Andry
CogITo Smart Journal Vol. 9 No. 2 (2023): Cogito Smart Journal
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Klabat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31154/cogito.v9i2.531.292-303

Abstract

Adanya teknologi telah menjadi unsur penting dalam meningkatkan efisiensi dan efektivitas organisasi, termasuk Universitas di Jakarta Barat. Implementasi TI di Universitas tersebut dalam bentuk Learning Management System (LMS) membantu institusi pendidikan dalam mencapai visi dan misi mereka. Strategi Layanan ITIL V3 yang diterapkan oleh Universitas memastikan bahwa layanan dapat dijalankan secara optimal sesuai kebutuhan organisasi. Universitas berhasil mengelola layanan TI pada beberapa sub-domain dengan baik, mencapai tingkat 4 dalam rata-rata kapabilitas layanan TI, yaitu Managed and Measurable. Namun, penting untuk terus meningkatkan layanan TI dapat menyajikan faedah yang tentunya bagi universitas dan mahasiswa. Strategi layanan TI yang efektif dan manajemen LMS yang baik dapat meningkatkan efisiensi dan efektivitas dalam proses kerja, terutama dengan akses melalui web browser. Universitas perlu mengikuti perkembangan teknologi terkini untuk terus memperbaiki layanan TI dan LMS tersebut. Dapat dipahami bahwa, hal ini memberikan proses pengalaman belajar yang tentunya lebih baik lagi bagi civitas akademika serta meningkatkan produktivitas bagi Perguruan tinggi.
Design Prototype Detector of Temperature, Humidity, and Air Quality using Sensors, Microcontrollers, Solar Cells, and IoT Jacquline Waworundeng
CogITo Smart Journal Vol. 9 No. 2 (2023): Cogito Smart Journal
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Klabat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31154/cogito.v9i2.542.411-421

Abstract

Environment monitoring refers to the process, tools, and techniques to observe the quality of the environment. This research discussed the prototype detector of temperature, humidity, and air quality in a scope of hardware design. The components consist of sensors, and microcontrollers with electricity and solar cells as power supplies. The sensors used a DHT22 as the temperature and humidity sensor module and the MQ135 air quality sensor module which are connected to two types of microcontrollers, namely Arduino Uno R3 and Wemos ESP32 for data processing. The prototype has a Wi-Fi modem that can provide a connection to the internet. This prototype can be used as a tool to detect and monitor the environmental changes related to temperature, humidity, and air quality whether indoors or outdoors. The prototype is designed to be integrated with IoT platforms so that data can be sent to the smartphones and then viewed by the users. With the support of the IoT platform, the value of temperature, humidity, and air quality can be monitored easily in a real-time. This design of prototype, potentially be implemented indoors or outdoors to observe the changes in the environment.

Page 1 of 2 | Total Record : 15

 1   2 

Filter by Year

2023 2023


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 9 No. 2 (2023): Cogito Smart Journal Vol. 9 No. 1 (2023): Cogito Smart Journal Vol. 8 No. 2 (2022): Cogito Smart Journal Vol. 8 No. 1 (2022): Cogito Smart Journal Vol 7, No 2 (2021): Cogito Smart Journal Vol 7, No 1 (2021): Cogito Smart Journal Vol 6, No 2 (2020): Cogito Smart Journal Vol 6, No 1 (2020): Cogito Smart Journal Vol 5, No 2 (2019): Cogito Smart Journal Vol 5, No 1 (2019): Cogito Smart Journal Vol 4, No 2 (2018): CogITo Smart Journal Vol 4, No 1 (2018): CogITo Smart Journal Vol 3, No 2 (2017): CogITo Smart Journal Vol 3, No 1 (2017): CogITo Smart Journal Vol 2, No 2 (2016): CogITo Smart Journal Vol 2, No 1 (2016): CogITo Smart Journal Vol 1, No 1 (2015): CogITo Smart Journal More Issue