cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Dion
Contact Email
dionwijoyo@yahoo.com
Phone
-
Journal Mail Official
stmik_dpr@yahoo.com
Editorial Address
-
Location
Kota pekanbaru,
Riau
INDONESIA
Jurnal Ilmu Komputer dan Bisnis
Published by STMIK Dharmapala Riau
ISSN : 20873921     EISSN : 25989715     DOI : -
Core Subject : Economy, Science,
Computer Science & IT Economics, Econometrics & Finance
Jurnal ini terbit dua kali setahun pada bulan Mei dan November berisi artikel tulisan ilmiah dalam bentuk hasil-hasil penelitian dan non penelitian, kajian analitis, aplikasi teori dan review tentang masalah-masalah bisnis, sistem informasi, dan komputer akuntansi baik di lembaga eksekutif, legislatif maupun di masyarakat. Penerbitan jurnal ini bertujuan untuk meningkatkan kuantitas dan kualitas serta menyebarluaskan kajian ilmu komputer dan bisnis sekaligus sebagai wadah komunikasi di antara cendekiawan, praktisi, mahasiswa dan pemerhati masalah-masalah ilmu komputer dan bisnis.
Arjuna Subject : -
Articles 335 Documents
 30   31   32   33   34 
Perancangan Sistem Informasi Transkrip Nilai Berbasis Web Pada PGTKIT IQRO’ Bekasi
Jurnal Ilmu Komputer dan Bisnis Vol. 14 No. 1 (2023): Vol. 14 No. 1 (2023)
Publisher : STMIK Dharmapala Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47927/jikb.v14i1.454

Abstract

PGTKIT IQRO’ merupakan salah satu program pelatihan Pendidikan guru taman kanak-kanak islami khusus Muslimah dibawah Yayasan IQRO’ Bekasi. Saat ini, penggunaan sistem manual masih kerap digunakan melalui personal komputer, namun belum menggunakan internet dalam pengolahan data transkrip nilai dan penyebaran informasi mengenai transkrip nilai mahasiswi. Selain itu, tenaga kerja yang mengelola semua data hanya terdapat satu orang tata usaha. Akibatnya, terdapat permasalahan yaitu pembagian transkrip nilai menjadi sering terlambat karena membutuhkan proses yang lumayan lama dalam pembuatannya dan tata usaha kesulitan dalam mencari data transkrip nilai mahasiswi yang telah lulus. Dalam pembuatan sistem informasi transkrip nilai ini menggunakan model pengembangan waterfall, analisa PIECES, dan untuk rancangan sistem menggunakan diagram UML, HTML, PHP, dan MySQL. Hasil dari penelitian ini berupa sistem informasi transkrip nilai berbasis web pada PGTKIT IQRO’ Bekasi yang dapat mempermudah dan membantu pihak sekolah dalam pembuatan transkrip nilai.
Sistem Informasi Penjualan Berbasis Web Pada Toko Vern Kitchen
Jurnal Ilmu Komputer dan Bisnis Vol. 14 No. 1 (2023): Vol. 14 No. 1 (2023)
Publisher : STMIK Dharmapala Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47927/jikb.v14i1.455

Abstract

Salah satu cara untuk meningkatkan pelayanan dalam kegiatan jual beli adalah membuat sistem informasi penjualan. Banyak usaha penjualan yang masih kurang akan hal pelayanan kepada pelanggan. dengan menggunakan sistem informasi penjualan ini pelanggan dapat mendapatkan informasi dan layanan yang lebih mudah untuk proses transaksi. Khususnya pada Toko Vern Kichen masih menggunakan layanan manual yang tidak terinput di dalam sistem. Yang menyebabkan terjadinya kelalaian dalam penjualan dan transaksi keypad para pelanggan. Penelitian ini menggunakan metode waterfall dan menggunakan bahasa pemograman HTML dan PHP serta menggunakan MySQL sebagai database. Dengan adanya perancangan sistem informasi penjualan ini dapat memudahkan Toko Vern Kitchen dalam melakukan.
Sistem Informasi Klaim Kesehatan Dan Pinjaman Dana Berbasis Web Pada PT. Citra Banjar Abadi
Jurnal Ilmu Komputer dan Bisnis Vol. 14 No. 1 (2023): Vol. 14 No. 1 (2023)
Publisher : STMIK Dharmapala Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47927/jikb.v14i1.457

Abstract

PT. Citra Banjar Abadi memberikan fasilitas kepada karyawannya yang bertujuan meningkatkan kinerja karyawan dari perusahaan ini berupa klaim kesehatan dan pinjaman dana. Tetapi proses tersebut dilakukan secara manual dan tidak terkomputerisasi sehingga masih banyak kesalahan yang terjadi seperti proses ajuan yang terhitung lama serta proses ajuan yang hilang. Oleh karena itu, penulis membuat rancang bangun sistem informasi berbasis web. Dalam melakukan pembuatan sistem tersebut, penulis menggunakan analisis PIECES dalam menentukan kebutuhan sistem sesuai keinginan pengguna. Selain itu, penulis menggunakan metode Waterfall agar sistem bisa berjalan secara lancar.
Implementasi Data Mining Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor Untuk Memonitoring Data Pelanggan Oleh PT. Telkom Akses Pematangsiantar
Jurnal Ilmu Komputer dan Bisnis Vol. 14 No. 1 (2023): Vol. 14 No. 1 (2023)
Publisher : STMIK Dharmapala Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47927/jikb.v14i1.473

Abstract

Penelitian ini dilatarbelakangi oleh meningkatnya penggunaan WiFi di Indonesia yang menyebabkan peningkatan jumlah pelanggan WiFi PT. Telkom Akses. Efek ini sering menyebabkan keterlambatan proses layanan. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan keadaan pelayanan sebagai normal atau tidak normal berdasarkan data pelanggan Telkom. Pada penelitian ini, kami mengimplementasikan data mining dengan menggunakan metode k-nearest neighbor. Data yang digunakan adalah 100 dataset dari 10.121 data pelanggan telekomunikasi dari bulan September sampai Oktober 2022. Data dimasukkan ke dalam weka, dengan pemilihan atribut yang terdiri dari 60 data training dan 40 data testing, weka menangani perhitungan dan menyajikan hasil klasifikasi dalam bentuk normal atau tidak normal. Hasil perhitungan klasifikasi pada dataset 100 data menggunakan algoritma k-nearest-neighbor menghasilkan hasil terbaik menggunakan weka dengan nilai kebenaran 81% dan tingkat eror 19%.
Klasifikasi Penyakit Daun Kopi Dengan Arsitektur MobileNetV2
Jurnal Ilmu Komputer dan Bisnis Vol. 14 No. 1 (2023): Vol. 14 No. 1 (2023)
Publisher : STMIK Dharmapala Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47927/jikb.v14i1.622

Abstract

Kopi adalah salah satu komoditas pertanian yang penting di Indonesia. Negara ini merupakan salah satu produsen kopi terbesar di dunia. Masalah yang dihadapi produsen kopi di Indonesia adalah serangan hama dan penyakit. Miner dan Rust adalah penyakit umum yang sering menyerang tanaman kopi. Hal ini berdampak pada rendahnya produktivitas dan kualitas produk kopi. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui kinerja arsitektur MobileNetV2 dengan Teknik deep learning dalam melakukan klasifikasi penyakit daun kopi. Deep learning adalah teknologi yang sangat efektif dalam mengenali pola dan mengidentifikasi objek dalam gambar atau citra. Penelitian ini menggunakan pemisahan data pelatihan dan data uji dengan kombinasi 90:10, 80:20, 70:30, dan 60:40. Data terbagi dalam 3 kelas yaitu Healthy, Miner, dan Rust dengan masing masing kelas 150 gambar dengan total 450 gambar. Hasil terbaik dari penelitian ini menunjukan bahwa menggunakan Arsitektur MobileNetV2 dengan kombinasi data 90:10 memiliki hasil yang sangat baik dengan akurasi, presisi, recall, dan skor F1 yang semuanya sama dengan 100%. Dapat disimpulkan bahwa arsitektur MobileNetV2 dapat melakukan klasifikasi penyakit daun kopi dengan akurasi yang baik dan akurat.

Page 34 of 34 | Total Record : 335

 30   31   32   33   34 

Filter by Year

2010 2023


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 14 No. 1 (2023): Vol. 14 No. 1 (2023) Vol. 13 No. 2a (2022): Vol. 13 No. 2a Special Issue (2022) Vol. 13 No. 2 (2022): Vol. 13 No. 2 (2022) Vol. 13 No. 1 (2022): Vol. 13 No. 1 (2022) Vol. 12 No. 2 (2021): Vol. 12 No. 2 (2021): Vol. 12 No. 2 (2021) Vol. 12 No. 1 (2021): Vol. 12 No. 1 (2021): Vol. 12 No. 1 (2021) Vol. 12 No. 2a (2021): Vol. 12 No. 2a Special Issue (2021) Vol. 11 No. 2 (2020): Vol. 11 No. 2 (2020) Vol. 11 No. 2a (2020): Special Issue Vol. 11 No. 2a (2020) Vol. 11 No. 1 (2020): Vol. 11 No. 1 (2020) Vol 11 No 1 (2020) Vol. 10 No. 2 (2019): Vol. 10 No. 2 (2019) Vol. 10 No. 1 (2019): Vol. 10 No. 1 (2019) Vol 10 No 2 (2019) Vol 10 No 1 (2019) Vol 10 No 1 (2019) Vol 9 No 2 (2018) Vol 9 No 2 (2018) Vol 9 No 1 (2018) Vol 9 No 1 (2018) Vol 8 No 2 (2017) Vol 8 No 2 (2017) Vol 8 No 1 (2017) Vol 8 No 1 (2017) Vol 7 No 2 (2016) Vol 7 No 1 (2016) Vol 6 No 2 (2015) Vol 6 No 1 (2015) Vol 5 No 2 (2014) Vol 5 No 1 (2014) Vol 4 No 2 (2013) Vol 4 No 1 (2013) Vol 3 No 2 (2012) Vol 3 No 1 (2012) Vol 2 No 2 (2011) Vol 2 No 1 (2011) Vol 1 No 1 (2010) More Issue