cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Yohanes Bowo Widodo
Contact Email
ybowowidodo@gmail.com
Phone
+6285718767171
Journal Mail Official
ojslppmumht@gmail.com
Editorial Address
Lembaga Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat Universitas Mohammad Husni Thamrin Kampus A Universitas Mohammad Husni Thamrin Jl. Raya Pondok Gede No. 23-25, Kramat Jati, Jakarta Timur 13550
Location
Kota adm. jakarta timur,
Dki jakarta
INDONESIA
Jurnal Teknologi Informatika dan Komputer
Published by Universitas Mohammad Husni Thamrin
ISSN : 26569957     EISSN : 26228475     DOI : https://doi.org/10.37012/jtik
Core Subject : Science, Engineering,
Computer Science & IT Electrical & Electronics Engineering
Jurnal Teknologi Informatika dan Komputer merupakan salah satu jurnal berbasis Open Journal System (OJS) yang dikelola oleh Lembaga Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat (LPPM) Universitas Mohammad Husni Thamrin (UMHT) yang berisi artikel-artikel dengan topik Teknologi Informasi yang menampung karya ilmiah para dosen Perguruan Tinggi di Indonesia. Diharapkan jurnal ini mampu memberikan motivasi dan kontribusi ilmiah bagi perkembangan ilmu pengetahuan dan teknologi.
Arjuna Subject : Ilmu Komputer (semua kategori) - Aplikasi Ilmu Komputer
Articles 26 Documents
 1   2   3 
Search results for , issue "Vol 8, No 1 (2022): Jurnal Teknologi Informatika dan Komputer" : 26 Documents clear
Algoritma First In First Out-FIFO dan Early Warning Sistem Stok Barang Ravi Anwar; Ratih Titi Komala Sari
Jurnal Teknologi Informatika dan Komputer Vol 8, No 1 (2022): Jurnal Teknologi Informatika dan Komputer
Publisher : Universitas Mohammad Husni Thamrin

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37012/jtik.v8i1.764

Abstract

CV. Mitra Solusindo adalah sebuah perusahaan yang bergerak di bidang penjualan alat tulis kantor dan sekolah yang berlokasi di kota Jakarta. Sampai saat ini dalam mengelola informasi stok barang masih sering mengalami kendala, misalnya kesalahan dalam mencatat stok barang yang menyebabkan ketidakpastian antara catatan dan stok barang yang ada digudang, dan juga proses pencatatan barang masih dicatatat secara manual. Oleh sebab itu diperlukannya aplikasi stok barang agar dapat mengurangi terjadinya kesalahan serupa dan mempercepat waktu pengerjaan. Dalam sistem ini juga dibuat early warning sistem untuk memberi peringatan berupa message box jika stok barang sudah mencapai batas minimum. Metode FIFO (Frist In First Out) yang akan digunakan dalam mengelola stok barang. Aplikasi tersebut dibuat menggunakan vb.net dan mysql server sebagai databasenya.
Jurnal Implementasi Sistem Distribusi Pesan dan Proses Data Secara Real Time dengan Apache Kafka Fezan Nabawi
Jurnal Teknologi Informatika dan Komputer Vol 8, No 1 (2022): Jurnal Teknologi Informatika dan Komputer
Publisher : Universitas Mohammad Husni Thamrin

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37012/jtik.v8i1.836

Abstract

Didunia sekarang ini, informasi real time sangat dibutuhkan, dan informasi real time dihasilkan oleh aplikasi diantaranya dengan aplikasi kafka, Kafka adalah aplikasi untuk publish dan subscribe. Ini adalah sistem perpesanan yang awalnya dikembangkan di LinkedIn untuk mengumpulkan dan mengirimkan pesan. Kafka sendiri merupakan aplikasi pendistribusi dan perantara pesan. Dalam penelitian ini, penulis mengambil tempat penelitian di lokasi PT.Adira Finance Jakarta, dan sistem operasi yang digunakan pada server kafka yaitu server linux centos 7.0. Tahapan dalam implementasi penelitian secara umumnya yaitu meng-instal dan mengkonfigurasi kafka,mengaktifkan server kafka, membuat topic, dan testing aplikasi producer dan consumernya. Dari tahapan tersebut berjalan dengan baik sehingga bisa mendistribusikan pesan atau data secara realtime.
Hasil Keberhasilan Penerimaan Karyawan Baru Menggunakan Metode Naïve Bayes Eka Puspita Sari; Yuyun Yuningsih
Jurnal Teknologi Informatika dan Komputer Vol 8, No 1 (2022): Jurnal Teknologi Informatika dan Komputer
Publisher : Universitas Mohammad Husni Thamrin

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37012/jtik.v8i1.909

Abstract

Karyawan merupakan SDM yang sangat penting dalam sebuah perusahaan. Dimana karyawan yang baik dan memenuhi standar kualifikasi dan syarat yang diperoleh melalui rekrutmen/penerimaan karyawan yang efektif. Oleh karena itu perusahaan perlu melakukan pemilihan karyawan yang tepat, agar mendapat karyawan yang sesuai dengan kebutuhan perusahaan tersebut. Dalam mencari pegawai/karyawan sebagai sumber daya manusia yang berkualitas dan sesuai dengan kebutuhan tidaklah mudah. Salah satu cara yang digunakan untuk memperoleh pegawai yang berkualitas adalah dengan melakukan seleksi/pemilihan pada saat penerimaan karyawan baru. Masalah yang sering ditemukan pada setiap perusahaan adalah banyak karyawan baru yang telah direkrut oleh perusahaan, sudah diberikan pelatihan dan dapat bekerja sesuai degan prosedur perusahaan, akan tetapi dalam perjalananya banyak yang memutuskan kontrak sebelum waktu kontrak selesai, keluar atau mengundurkan diri tanpa alasan yang jelas dan masuk akal, dengan adanya hal tersebut akan  sangat  merugikan perusahaan yang telah mengeluarkan biaya pada saat  perekrutan/penerimaan karyawan baru dan juga bagian atau unit yang ditinggalkan akan mengalami masalah,  karena ada kekosongan karyawan dan akan menghambat proses kinerja di bidang atau bagian tertentu. Untuk mengatasi permasalahan yang terjadi tersebut, maka pada saat pengambilan keputusan penerimaan karyawan baru pada suatu perusahaan dapat dilakukan dengan menggunakan metode naïve bayes, Hasil dari metode naïve bayes yang digunakan pada penelitian yang telah dilakukan tentang penerimaan/rekrutmen karyawan baru dengan data calon karyawan yang digunakan adalah 80 data mining dan 80 data testing dengan hasil akurasi yang didapatkan yaitu 95.00%.
Klasifikasi Kerpibadian Berdasarkan Big Five Personality Menggunakan Metode Fuzzy Decision Tree Dengan Algoritma C4.5 Siti Aisah; Fajri Rakhmat Umbara; Herdi Ashaury
Jurnal Teknologi Informatika dan Komputer Vol 8, No 1 (2022): Jurnal Teknologi Informatika dan Komputer
Publisher : Universitas Mohammad Husni Thamrin

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37012/jtik.v8i1.1110

Abstract

Kepribadian merupakan sifat alami seseorang mencangkup tingkah laku, cara berbicara, bertindak dalam menghadapi sesuatu. Pada setiap orang memiliki kepribadian yang berbeda-beda dalam soal kualitas dan kuantitas. Banyak penelitian sudah dilakukan untuk klasifikasi kepribadian yang menggunakan media sosial sebagai sumber informasi. Memahami kepribadian seseorang dapat melalui tweet pada pengguna twitter dengan hasil klasifikasi gabungan antara perilaku sosial dan linguistik. Nilai akurasi penilaian kepribadian dapat ditingkatkan jika menggunakan salah satu dari pembobotan yang mempengaruhi kata-kata dari suatu tweet pengguna. Namun data yang digunakan pada penelitian ini memiliki atribut tipe diskrit dan kontinu sehingga membutuhkan metode yang dapat menangani permasalahan pada klasifikasi kepribadian. Pada penelitian ini klasifikasi kepribadian berdasarkan Big Five Personality sehingga menemukan kepribadian baru seperti Extraverted, Serious, Dependable, Lively dan Responsible. Data yang digunakan akan diektraksi menggunakan metode Fuzzy Decision Tree dengan Algoritma C4.5. Data kepribadian yang digunakan terdiri dari 8 variabel. Model Fuzzy Decision Tree diimplementasikan menggunakan pruning atau pemangkasan, sehingga ada kemungkinan aturan yang dihasilkan memiliki akurasi yang tinggi.
Analisis Sentimen pada Aplikasi PeduliLindungi dengan Menggunakan Metode Improved K-Nearest Neighbor dan Lexicon Based Nelsih Putriani; Fajri Rakhmat Umbara; Puspita Nurul Sabrina
Jurnal Teknologi Informatika dan Komputer Vol 8, No 1 (2022): Jurnal Teknologi Informatika dan Komputer
Publisher : Universitas Mohammad Husni Thamrin

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37012/jtik.v8i1.1107

Abstract

Opini atau sentiment masyarakat merupakan salah satu indikator penilaian yang ditujukan untuk menilai suatu hal seperti produk atau jasa. Sentiment tentang aplikasi PeduliLindungi yang banyak digunakan pada masa pandemik ini, perlu dianalisis untuk mengetahui bagaimana opini pengguna aplikasi. Melalui media twitter, sentiment-sentiment masyarakat mengenai aplikasi PeduliLindungi dapat digali, kemudian dideteksi apakah sentiment tersebut termasuk ke dalam sentiment positif, sentiment negative, atau sentiment netral. Salah satu teknik yang digunakan untuk menggali informasi mendeteksi opini masyarakat adalah dengan menggunakan analisis sentiment. Penelitian ini terdiri dari beberapa proses untuk melakukan analisis sentiment, yaitu mengumpulkan data, melakukan tahapan pre-processing, pembobotan kata (ekstraksi fitur), dan proses klasifikasi sentiment ke dalam tiga kelas sentiment. Ketiga kelas tersebut yaitu sentiment positif, negative, dan netral. Dengan menggunakan metode Improved K-Nearest Neighbor, penelitian ini memperoleh hasil pengujian analisis sentiment pada tweet berbahasa Indonesia dengan akurasi tertinggi pada k-values 20 sebesar 85%.
Diagnosa Gejala yang Muncul Bersamaan pada Penderita Tuberculosis Menggunakan Algoritma Apriori dengan Substitusi Metode Bayesian pada Nilai Confidence Delfany Arcadia Valeska; Fajri Rakhmat Umbara; Puspita Nurul Sabrina
Jurnal Teknologi Informatika dan Komputer Vol 8, No 1 (2022): Jurnal Teknologi Informatika dan Komputer
Publisher : Universitas Mohammad Husni Thamrin

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37012/jtik.v8i1.1105

Abstract

Tuberculosis merupakan salah satu penyakit infeksi yang menyerang saluran pernapasan manusia yang berasal dari bakteri mycobacterium. Berdasarkan data WHO pada tahun 2012, Tuberculosis adalah salah satu penyakit menular yang menyebabkan masalah kesehatan terbesar kedua di dunia. Agar permasalahan tersebut dapat diatasi, diperlukan metode yang dapat mendiagnosa gejala yang muncul bersamaan pada penyakit Tuberculosis. Pada penelitian ini, digunakan metode Association Rules dengan algoritma Apriori yang dimodifikasi dengan metode Bayesian untuk mendapatkan aturan asosiasi yang memenuhi nilai minimum support dan nilai minimum confidence dengan beberapa jumlah itemset dalam keseluruhan gejala tuberculosis untuk mencapai nilai persentase support dan nilai persentase confidence terbaik dalam mendiagnosa gejala yang muncul bersamaan pada penderita tuberculosis. Modifikasi algoritma apriori dilakukan dengan mensubstitusi metode bayesian pada formula confidence di apriori standar. Tujuan penggunaan algoritma Apriori pada permasalahan ini adalah untuk mengetahui gejala apa saja yang muncul bersamaan pada penderita tuberculosis. Adapun hasil dari penelitian ini adalah rule pertama pada apriori non modifikasi untuk nilai minimum support 50% menghasilkan nilai confidence sebesar 100% dan nilai confidence pada apriori yang dimodifikasi sebesar 39,6%. Sedangkan rule kedua pada apriori non modifikasi untuk nilai minimum support 50% menghasilkan nilai confidence sebesar 75% dan nilai confidence pada apriori yang dimodifikasi sebesar 90%.

Page 3 of 3 | Total Record : 26

 1   2   3 

Filter by Year

2022 2022


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 9, No 2 (2023): Jurnal Teknologi Informatika dan Komputer Vol 9, No 1 (2023): Jurnal Teknologi Informatika dan Komputer Vol 8, No 2 (2022): Jurnal Teknologi Informatika dan Komputer Vol 8, No 1 (2022): Jurnal Teknologi Informatika dan Komputer Vol 7, No 2 (2021): Jurnal Teknologi Informatika dan Komputer Vol 7, No 1 (2021): Jurnal Teknologi Informatika dan Komputer Vol 6, No 2 (2020): Jurnal Teknologi Informatika dan Komputer Vol 6, No 1 (2020): Jurnal Teknologi Informatika dan Komputer Vol 5, No 2 (2019): Jurnal Teknologi Informatika dan Komputer Vol 5, No 1 (2019): Jurnal Teknologi Informatika dan Komputer Vol 4, No 2 (2018): Jurnal Teknologi Informatika dan Komputer Vol 4, No 1 (2018): Jurnal Teknologi Informatika dan Komputer Vol 3, No 2 (2017): Jurnal Teknologi Informatika dan Komputer Vol 3, No 1 (2017): Jurnal Teknologi Informatika dan Komputer More Issue