cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Huzain
Contact Email
huzain.azis@umi.ac.id
Phone
+628114484875
Journal Mail Official
ijodas.journal@gmail.com
Editorial Address
Jln. Paccerakkang, Kel. Berua, Kec.Biringkanaya, Kota Makassar, Propinsi Sulawesi Selatan, 90241
Location
Unknown,
Unknown
INDONESIA
Indonesian Journal of Data and Science
Published by yocto brain
ISSN : -     EISSN : 27159930     DOI : -
Core Subject : Science, Education,
Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Mathematics
IJODAS provides online media to publish scientific articles from research in the field of Data Science, Data Mining, Data Communication, Data Security and Data Representation
Arjuna Subject : Ilmu Komputer (semua kategori) - Ilmu Komputer (Lain-Lain)
Articles 5 Documents
 1 
Search results for , issue "Vol. 2 No. 3 (2021): Indonesian Journal of Data and Science" : 5 Documents clear
Aplikasi Pencarian Sukarelawan Donor Darah Berbasis Android Muh. Yamin Al Qadri
Indonesian Journal of Data and Science Vol. 2 No. 3 (2021): Indonesian Journal of Data and Science
Publisher : yocto brain

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.56705/ijodas.v2i3.40

Abstract

PMI merupakan organisasi yang bertugas untuk mengumpulkan kantung darah yang kemudian disimpan di Bank darah PMI. Kejadian kehabisan stok darah di sebuah bank darah seringkali terjadi sehingga menyulitkan bagi para pasien yang ingin membutuhkan darah dan memungkinkan untuk mencari sukarelawan donor darah. Proses pencarian sukarelawan donor darah masih dalam bentuk informasi berupa pesan disebarkan melalui grup chatting dan media sosial lainnya. Sehingga tak jarang pembaca informasi tidak mengetahui status pencarian telah ditemukan ataupun belum ditemukan. Oleh karenanya diperlukan suatu sistem yang memanfaatkan fungsi pencarian dengan menggunakan metode Location Based Service (LBS) untuk menentukan lokasi terdekat antara posisi pencari sukarelawan dengan sukarelawan donor darah dengan menampilkan posisi secara geografis keberadaan perangkat. Penerapan metode LBS menggunakan perhitungan Haversine yang menampilkan jarak lurus sehingga pencari dapat memperoleh data sukarelawan yang jaraknya dekat dan berada pada radius 20 km dan mengurutkan lokasi sukarelawan terdekat. Tersedia pula fitur konfirmasi permintaan donor darah sehingga pencari dapat mengetahui jumlah sukarelawan yang bersedia melakukan donor darah.
Analisis Perbandingan Cloud Storage Pada Nextcloud Dan Owncloud Ainun RatuBulqis Amran; ramdan satra; farniwati fattah
Indonesian Journal of Data and Science Vol. 2 No. 3 (2021): Indonesian Journal of Data and Science
Publisher : yocto brain

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.56705/ijodas.v2i3.43

Abstract

Penyimpanan menggunakan cloud pada saat ini merupakan hal penting, selain sebagai media penyimpanan utama maupun sebagai media penyimpanan sementara atau backup. Hal tersebut didukung dengan berkembangnya teknologi jaringan yang semakin baik hingga memudahkan user dapat melakukan download dan upload secara mudah. Saat ini terdapat banyak jenis cloud yang tersedia dan dapat diinstall secara mandiri diantaranya yaitu Nextcloud dan Owncloud, pada penelitian ini penulis mencoba membandingkan performa yang dimiliki Nextcloud dan Owncloud melalui pengujian Quality of Services dalam proses upload dan download dokumen pada kedua cloud tersebut. Hasil penelitian ini Nextcloud memiliki performa yang lebih bagus dibandingkan dengan Owncloud dengan nilai packetloss sama namun nilai Throughput Owncloud lebih kecil dibandingkan dengan Nextcloud.
Penerapan algoritma FMADM dengan metode MOORA untuk menentukan kelayakan beasiswa pada SMK Muhammadiyah 1 Palembang Kevin; Muhammad Rizky Tri Harsito
Indonesian Journal of Data and Science Vol. 2 No. 3 (2021): Indonesian Journal of Data and Science
Publisher : yocto brain

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.56705/ijodas.v2i3.55

Abstract

Beasiswa merupakan sumber bantuan pembiayaan yang tidak bersumber dari pendanaan sendiri atau dari orang tua, akan tetapi diberikan oleh pemerintah, perusahaan swasta, kedutaan, universitas serta lembaga Pendidikan, program beasiswa tersebut bertujuan agar dapat membantu meringankan beban keuangan keluarga. SMK Muhammadiyah 1 Palembang memiliki beberapa program bantuan beasiswa seperti PIP dan Lazizmu, dalam proses penyeleksian beasiswa masih dilakukan secara konvesnional sehingga membutuhkan waktu yang lama dan rentan terjadi kesalahan yang dikhawatirkan dapat mempengaruhi proses penyeleksian beasiswa. Agar proses penyeleksian beasiswa dapat berjalan dengan baik maka diperlukan sebuah Sistem Pendukung Keputusan yang mampu menentuan kelayakan penerima beasiswa. Sistem Pendukung Keputusan yang dibangun menerapkan algoritma FMADM dengan Metode MOORA dalam menentukan kelayakan penerima beasiswa yang berdasarkan kriteria yang telah ditetapkan yaitu kartu bantuan, jumlah tanggungan, pendapatan keluarga dan keadaan keluarga. Hasil dari sistem pendukung keputusan ini berupa rekomendasi nama-nama siswa yang layak mendapatkan beasiswa. Dengan adanya sistem pendukung keputusan penentuan kelayakan beasiswa yang menerapkan algoritma FMADM (Fuzzy Multiple Atributte Decision Making) dengan metode MOORA (Multi Objective Optimization on the basis of Ratio Analysis) diharapkan dapat mempermudah pihak sekolah dalam melakukan proses penyeleksian beasiswa.
Peramalan produksi Tandan Buah Segar (TBS) kelapa sawit di PT. Bintang Selatan Agro menggunakan jaringan syaraf tiruan algoritma Backpropagation dan Conjugate Gradient Powell- Beale Restarts Wahyudi
Indonesian Journal of Data and Science Vol. 2 No. 3 (2021): Indonesian Journal of Data and Science
Publisher : yocto brain

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.56705/ijodas.v2i3.56

Abstract

Peramalan (forecasting) merupakan proses perkiraan besarnya atau jumlah sesuatu pada waktu yang akan datang berdasarkan data pada masa lampau. Salah satu metode yang dapat digunakan untuk peramalan adalah jaringan syaraf tiruan backpropagation. Dalam proses produksi kebun sawit peramalan merupakan salah satu faktor penting untuk menunjang operasional agar lebih efektif dan berjalan dengan baik. Pada model peramalan ini menggunakan algortima jaringan syaraf tiruan algoritma backpropagation dikombinasikan dengan conjugate gradient powell-beale restarts. Adapun peramalan ini akan diimplementasikan kedalam sebuah aplikasi yang ditujukan untuk pengguna akhir (end user). Data yang digunakan sebagai data latih dan data uji yaitu data dari produksi dan data-data pendukung lainnya dari tahun 2016 – 2020. Arsitektur backpropagation yang digunakan yaitu, (5-5-1) dengan 5 layer input, 5 hidden layer dan 1 layer output, learning rate 0.5 dan maksimum iterasi 15000, dengan hasil tingkat error Mean Squared Error (MSE) tingkat akurasi paling tinggi ada pada periode 1 / Jan – April 2020, dengan tingkat akurasi 99.81% dengan hasil peramalan 179.715 kg, sedangkan rata-rata akurasi sebesar 89%.
Implementasi sistem keuangan desa (Siskeudes) di kecamatan muara sugihan menggunakan metode Black Box Testing Muhammad Leo Adi Saputra
Indonesian Journal of Data and Science Vol. 2 No. 3 (2021): Indonesian Journal of Data and Science
Publisher : yocto brain

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.56705/ijodas.v2i3.57

Abstract

Analisis Sistem Keuangan Desa (SISKEUDes) di Kecamatan Muara Sugihan Menggunakan Metode Black Box Testing. Aplikasi Sistem Keuangan Desa (SISKEUDes) dikembangkan bersama antara badan pengawasan keuangan dan pembangunan (BPK) dengan kementrian dalam negri (Kemendagri) nomor 20 tahun 2018 tentang pengelolaan keuangan desa, 22 (dua puluh dua) desa di Kecamatan Muara Sughihan selalu menggunakan aplikasi Siskeudes dalam pengelolaan keuangan desa. Untuk memastikan aplikasi sesuai kebutuhan fungsional yang diharapkan maka diperlukan pengujian terhadap aplikasi Siskeudes, pengujian menggunakan black box testing yaitu melakukan validasi output dari data input yang diberikan. Dalam menentukan test case perlu adanya sekenario test case untuk menentukan proses pengujian dari dokumen requirement dokumen persyaratan. Desain test case yang dapat membantu dalam menemukan kesalahan aplikasi merupakan pertimbangan penting dalam pengujian aplikasi. Terdapat beberapa teknik pengujian back bok yang digunakan dalam menentukan tese case diantaranya equivalence partitioning, boundary value analysis, robustness testing, dan requirment testing. Dari keempat teknik penggabungan pengujian metode black box dapat menemukan kesalahan aplikasi secara efektif, evaluasi hasil pengujian ini dibuktikan dengan perhitungan defect removal efesiensi, dari 160 test case ditemukan 24 defect perhitungan defect removal efesiensi=(24/160)*100%, = 0,15*100% = 15%, dari test case yang dibangun mendapatkan hasil pengujian 15% dari test case yang tidak lolos uji.

Page 1 of 1 | Total Record : 5

 1 

Filter by Year

2021 2021


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 4 No. 2 (2023): Indonesian Journal of Data and Science Vol. 4 No. 1 (2023): Indonesian Journal of Data and Science Vol. 3 No. 3 (2022): Indonesian Journal of Data and Science Vol. 3 No. 2 (2022): Indonesian Journal of Data and Science Vol. 3 No. 1 (2022): Indonesian Journal of Data and Science Vol. 2 No. 3 (2021): Indonesian Journal of Data and Science Vol. 2 No. 2 (2021): Indonesian Journal of Data and Science Vol. 2 No. 1 (2021): Indonesian Journal of Data and Science Vol. 1 No. 3 (2020): Indonesian Journal of Data and Science Vol. 1 No. 2 (2020): Indonesian Journal of Data and Science Vol. 1 No. 1 (2020): Indonesian Journal of Data and Science More Issue