cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Ardi Susanto
Contact Email
ardisusanto@poltektegal.ac.id
Phone
-
Journal Mail Official
informatika.ejournal@poltektegal.ac.id
Editorial Address
Gedung B, Politeknik Harapan Bersama, Jl Mataram No 9 Pesurungan Lor Kota Tegal
Location
Kota tegal,
Jawa tengah
INDONESIA
Jurnal Informatika: Jurnal Pengembangan IT
Published by Politeknik Harapan Bersama Tegal
ISSN : 24775126     EISSN : 25489356     DOI : https://doi.org/10.30591
Core Subject : Science,
Computer Science & IT
The scope encompasses the Informatics Engineering, Computer Engineering and information Systems., but not limited to, the following scope: 1. Information Systems Information management e-Government E-business and e-Commerce Spatial Information Systems Geographical Information Systems IT Governance and Audits IT Service Management IT Project Management Information System Development Research Methods of Information Systems Software Quality Assurance 2. Computer Engineering Intelligent Systems Network Protocol and Management Robotic Computer Security Information Security and Privacy Information Forensics Network Security Protection Systems 3. Informatics Engineering Software Engineering Soft Computing Data Mining Information Retrieval Multimedia Technology Mobile Computing Artificial Intelligence Games Programming Computer Vision Image Processing, Embedded System Augmented/ Virtual Reality Image Processing Speech Recognition
Arjuna Subject : Ilmu Komputer (semua kategori) - Ilmu Komputer (Lain-Lain)
Articles 9 Documents
 1 
Search results for , issue "Vol 6, No 3 (2021): JPIT, September 2021" : 9 Documents clear
Inovasi Digital Model Rantai Pasok Pada Futuristik E-Commerce Hutanti Setyodewi; Muhamad Albirra Arsyi Rizqi; Tegar Wahyudi Adha; Naufal Ibrahim; M Yoka Fathoni
Jurnal Informatika: Jurnal Pengembangan IT Vol 6, No 3 (2021): JPIT, September 2021
Publisher : Politeknik Harapan Bersama

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30591/jpit.v6i3.3847

Abstract

The increasing number of internet users in the world and especially in Indonesia has made traditional businesses start turning to technology such as e-Commerce. Where the increase in internet users by (±16%) and internet penetration by 75.47% between 2021 and 2022 are the main causes of a paradigm shift in society in Indonesia. Technology can play a role in helping management dynamics in a company's supply chain flow and entrepreneurial business activities in real-time. Human resources, cash flow, logistics, low-cost information flow, and efficiency play an important role in the continuity of technology-based business management. The application of Information Technology makes the supply chain process run according to consumer expectations to fulfill product distribution more efficiently and optimally. The concept of Technology-Based Supply Chain Management that has existed in recent years has become a priority for analysis in this journal, so that the qualitative research methodology used is a conceptual review, where this method collects data using library research methods and examines various related matters. information. to supply chains, behavioral changes, consumers, changes in the use of technology in e-Commerce which are the basis for determining innovation solutions to optimize Supply Chain Management (SCM) strategies on the concept of digital e-Commerce technology for future businesses.
Analisis Tata Kelola Sistem Informasi di Perusahaan Pengelola Kawasan Industri Menggunakan Domain EDM Pada Kerangka Kerja COBIT 5 Cipta Nugraha Damanik; Metty Mustikasari; Amat Suroso
Jurnal Informatika: Jurnal Pengembangan IT Vol 6, No 3 (2021): JPIT, September 2021
Publisher : Politeknik Harapan Bersama

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30591/jpit.v6i3.3027

Abstract

Tata kelola berbeda dengan mengatur, tata kelola lebih luas dari sekedar mengatur, istilah tata kelola menunjukkan suatu sistem yang ada pada suatu organisasi atau masyarakat.  Saat ini model dan prinsip tata kelola organisasi berkembang luas, berbagai standar pendekatan menjadi persyaraan agar organisasi dapat menjalankannya dengan baik. Tata kelola teknologi informasi adalah suatu bagian terintegrasi dari pengelolaan organisasi yang mencakup struktur data, kepemimpinan serta proses organisasi. Kondisi ini untuk memastikan dalam hal teknologi informasi organisasi dapat digunakan untuk menjaga dan memperluas strategi dari tujuan suatu organisasi. Penelitian dilakukan pada perusahaan yang bergerak di bidang kawasan industri yang telah memiliki sistem informasi untuk mendukung proses bisnis. Tata kelola sistem informasi menggunakan kerangka kerja COBIT 5 dengan domain Evaluate, Direct, and Monitor (EDM), bertujuan melakukan analisis tingkat kapabilitas pada tata kelola sistem informasi yang telah diterapkan. Hasil penelitian ini adalah informasi tingkat kapabilitas pada tata kelola sistem informasi pada proses EDM01, EDM02, EDM03, EDM04, EDM05. Analisis tata kelola sistem informasi bagi perusahaan diharapkan dapat membantu pengoperasian dan pengembangan teknologi informasi yang efektif dan efisien.
Visualisasi Karakter Video Animasi 2D Legenda Pulau Kemaro Hastuti Retno Kuspiyah; Khusnatul Amaliah; M Iqbal Mustofa; Dimas Ramadhani
Jurnal Informatika: Jurnal Pengembangan IT Vol 6, No 3 (2021): JPIT, September 2021
Publisher : Politeknik Harapan Bersama

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30591/jpit.v6i3.2877

Abstract

Cerita rakyat merupakan budaya lokal yang memiliki peran penting untuk memberikan nilai teladan dan norma moral kepada generasi muda di Indonesia. Perkembangan teknologi memberikan ruang dan keharusan untuk melakukan inovasi dalam melestarikan budaya yang ada. Animasi 2 dimensi dapat menjadi alternatif media yang dapat digunakan dengan menggabungkan audio, visual yang di sampaikan melalui gambar bergerak yang dapat memberikan fokus dan minat audience untuk mengetahui tentang cerita yang disajikan. Pembuatan karakter dalam animasi memiliki peran yang penting dalam menunjang ketercapaian sebuah cerita yang disampaikan. Proses dalam pembuatan karakter penelitian ini dilakukan dengan mencari referensi yang relefan yang selanjutnya digunakan sebagai acuan dalam pembuatan karakter dan mulai membuat sketsa atau ilustrasi dalam bentuk garis yang kemudian dilakukan tahap pewarnaan untuk memperkuat kesan karakter yang akan dibangun.
Analisis K-Nearest Neibord Berbasis Forward Selection dalam Prediksi Status Mahasiswa Non Aktif pada STMIK Bani Saleh Panca Indah Lestari
Jurnal Informatika: Jurnal Pengembangan IT Vol 6, No 3 (2021): JPIT, September 2021
Publisher : Politeknik Harapan Bersama

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30591/jpit.v6i3.2794

Abstract

Masalah yang dihadapi dalam pengelolaan data aktivitas kuliah mahasiswa (AKM) salah satunya dalam menentukan total Satuan Kredit Semester (SKS) dan Indeks Prestasi Kumulatif (IPK) pada mahasiswa non aktif. Dalam melakukan pengelolaan data akademik menjadi informasi sebagai aspek pengambilan keputusan dalam menentukan keaktifan mahasiswa. Beberapa faktor seperti Indek Prestasi Semester (IPS), Jumlah SKS Semester, Indek Prestasi Kumulatif (IPK), Jumlah SKS Total, Biaya dan Status Mahasiswa. Langkah untuk mencegah indikasi mahasiswa non aktif perlu dilakukan analisis pola prediksi untuk menentukan sisa masa studi mahasiswa serta menghasilkan informasi yang akurat dan sebagai bahan prediksi untuk membandingkan data pertahun akademik terhadap mahasiswa non aktif K-NN berbasis Forward Selection. Penelitian prediksi mahasiswa non aktif menggunakan pengujian menggunakan menggunkan Rapid Miner terhadap dataset mahasiswa sebanyak 342, menghasilkan nilai akurasi K-Nearest Neighbor (k-3) sebesar 93,55% dan Forward Selection (k-3) sebesar 99,39%. dari hasil analisis didapatkan data mahasiswa yang akan Drop Out sebesar 1160 sebagai usulan untuk manajemen pada periode pelaporan berikutnya. maka penelitian dapat dikembangkan lebih lanjut untuk penentuan nilai k yang lebih optimal dengan menambahkan aspek klasifikasi status mahasiswa bekerja atau tidak bekerja.
Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap Program Kartu Prakerja Pada Twitter Dengan Metode Support Vector Machine Styawati Styawati; Nirwana Hendrastuty; Auliya Rahman Isnain
Jurnal Informatika: Jurnal Pengembangan IT Vol 6, No 3 (2021): JPIT, September 2021
Publisher : Politeknik Harapan Bersama

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30591/jpit.v6i3.2870

Abstract

Program kartu prakerja diluncurkan pada tahun 2020 melalui peraturan Presiden Nomor 36 tahun 2020 tentang Pengembangan Kompetensi Kerja melalui Program Kartu Pra-Kerja. Maraknya pembahasan program kartu prakerja di twitter membuat penulis tertarik untuk menganalisa sentimen  masyarakat Indonesia terhadap Program kartu Prakerja tentang trobosan upaya pemerintah mengatasi penganguran dan korban PHK tenaga kerja dengan keyword “prakerja”. Sentimen yang digunakan adalah positif, negatif, dan netral. Metode yang digunakan untuk menganalisis opini masyarakat dengan data yang diperoleh pada sosial media twitter menggunakan Support Vector Machine (SVM). Sedangkan untuk mengukur kinerja klasifikasi SVM menggunakan metode Confusion Matrix. Pada penelitian ini dilakukan perbandingan dua kernel yaitu linear dengan RBF. Hasil evaluasi yang dilakukan pada nilai akurasi kernel linear 98.67%, precission 98%, recall 99%, dan F1-Score 98%, sedangkan pada nilai akurasi kernel RBF 98.34%, precission 97%, recall 98%, F1-Score 98%, dapat disimpulkan bahwa sentimen masyarakat dari pengguna twitter terhadap program kartu prakerja dimasa pandemi lebih condong ke netral sebesar 98,34%. Berdasarkan hasil evaluasi yang dilakukan pada nilai akurasi kernel linear menghasilkan nilai akurasi 98.67%, sedangkan kernel RBF menghasilkan akurasi 98.34%. Maka dari sisi akurasi kernel linear lebih akurat dari pada kernel RBF.
SUPPORT VECTOR MACHINE UNTUK IDENTIFIKASI BERITA HOAX TERKAIT VIRUS CORONA (COVID-19) Rani Kurnia Putri; Muhammad Athoillah
Jurnal Informatika: Jurnal Pengembangan IT Vol 6, No 3 (2021): JPIT, September 2021
Publisher : Politeknik Harapan Bersama

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30591/jpit.v6i3.2489

Abstract

Covid-19 atau biasa disebut Virus Corona, merupakan virus hasil dari evolusi virus sejenis yaitu MERS-Cov dan SARS-CoV yang pertama kali diketahui muncul di kota Wuhan, salah satu kota metropolitan terbesar di Cina pada 31 Desember 2019 dan telah memakan jutaan korban selama tahun 2020. Disepanjang tahun tersebut tentunya Covid-19 menjadi bahasan utama di berbagai media berita, baik di Indonesia maupun dunia. Ironisnya, dengan banyaknya berita yang beredar, tidak sedikit berita yang muncul adalah berita hoax atau berita tidak dapat dipertanggungjawabkan kebenarannya. Identifikasi berita hoax di dunia maya sebenarnya telah dilakukan oleh komunitas internet dan dipublikasikan pada laman turnbackhoax.id. Hanya saja, metode identifikasi yang dilakukan pada laman tersebut masih dilakukan secara manual, sehingga jika informasi semakin berkembang dan banyak, tentunya akan semakin sulit dan merepotkan. Identifikasi berita hoax secara otomatis dapat dikategorikan ke dalam masalah klasifikasi yang tentunya dapat di selesaikan dengan berbagai macam algoritma, diantanya Support Vector Machine (SVM). Algoritma SVM mendefinisikan terlebih dahulu batas antar kelas dengan jarak optimal yang didapat dari data terdekat dengan cara mengukur margin hyperplane antar kelas sehingga pemisahan kelas yang dihasilkan menjadi lebih baik. Pada penilitian ini telah dibangun sebuah sistem otomatis yang dapat mengidentifikasi berita yang termasuk dalam kategori hoax atau tidak dengan memanfaatkan algoritma SVM yang selanjutnya proses validasinya dilakukan dengan metode k-fold cross validation. Hasil penelitian memperlihatkan bahwa sistem yang dibangun mampu mengidentifikasi berita dengan baik, dibuktikan dengan rata-rata nilai Presisi, Recall dan F-Measure secara berturut adalah 78,96%, 78,18% dan 78,02%.
Prediksi Data Time-series menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Algoritma Backpropagation Pada Kasus Prediksi Permintaan Beras Gita Indah Marthasari; Silcillya Ayu Astiti; Yufis Azhar
Jurnal Informatika: Jurnal Pengembangan IT Vol 6, No 3 (2021): JPIT, September 2021
Publisher : Politeknik Harapan Bersama

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30591/jpit.v6i3.2627

Abstract

Recently, Indonesia, as a country where the majority of the population chooses rice as the primary food source, gets a decline in the rice consumption patterns, which resulted in reduced demand for rice that should have been stable. The decrease of rice purchasing power impacts several rice suppliers, commonly referred to as rice agents, to buy rice from rice production companies. Therefore, prediction of rice stock is essential to do. This paper aims to apply the backpropagation neural network method to forecast the amount of rice demand. The data used in the study is time-series data in the form of the number of requests for rice as much as 609 data from two types of rice. The modeling scenario in this study applies one to five hidden layers with a different number of hidden neurons in each experiment. The elastic net regularization method was applied after the data denormalization process to improve the quality of the resulting model. Based on the experiments, obtained the best model on architecture 7-50-200-300-250-300-1 with MSE = 0.001278, RMSE = 0.301950 in the training process and MSE results = 0.002391, RMSE = 0.204972 in the testing process.
Pengaruh Parameter Word2Vec terhadap Performa Deep Learning pada Klasifikasi Sentimen Dwi Intan Af'idah; Dairoh Dairoh; Sharfina Febbi Handayani; Riszki Wijayatun Pratiwi
Jurnal Informatika: Jurnal Pengembangan IT Vol 6, No 3 (2021): JPIT, September 2021
Publisher : Politeknik Harapan Bersama

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30591/jpit.v6i3.3016

Abstract

The difficulty of sentiment classification on this big data can be overcome using deep learning. Before the deep learning training and testing process is carried out, a word features extraction process is needed. Word2Vec as a word features extraction is often used in sentiment classification pre-training because it can capture the semantic meaning of the text by representing a similar vector for each word that has a close meaning. Word2Vec has three parameters that affect the model learning process namely architecture, evaluation method, and dimensions. This study aims to determine the effect of each Word2Vec parameter on deep learning performance in sentiment classification. The accuracy results of the deep learning model were evaluated to determine the effect of the Word2Vec parameter. The results of this study indicate that the three Word2Vec parameters have an influence on the performance of the deep learning model in sentiment classification. The combination of Word2Vec parameters that produces the highest average accuracy include CBOW (Continuous Bag of Word) architecture, Hierarchical Softmax evaluation method, and a dimension of 100. CBOW produces better performance, because it has slightly better accuracy for words that often appear and in this research dataset there are many words that often appear. Hierarchical Softmax shows better results because it uses a binary tree model which makes words that occur rarely will inherit the vector representation above them. The dimension with a value of 100 produces better accuracy because it is in line with the number of datasets of 10,000 reviews.  
MERANCANG DAN IMPLEMENTASI VPN PPTP UNTUK KONEKSI CLIENT SERVER APLIKASI KEUANGAN IFAS (Studi Kasus Pada Yayasan Teratai Putih Global) Masroni Masroni; Atit Pertiwi; Amat Suroso
Jurnal Informatika: Jurnal Pengembangan IT Vol 6, No 3 (2021): JPIT, September 2021
Publisher : Politeknik Harapan Bersama

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30591/jpit.v6i3.2786

Abstract

The Teratai Putih Global Foundation is an institution engaged in the field of education which has 9 (nine) school units from Islamic preschool, Islamic Elementary School, Islamic Junior High School, Islamic High School and Vocational Schools spread across Bekasi and Jakarta. The data collection process is mainly related to the administrative and financial processes of students and the recording of school financial cash flows. The foundation and the nine units have school administration system software IFAS (Integrated Finance and Accounting System) in their respective school units, this condition makes it difficult for the foundation to consolidate data and daily reports in real time because they are not connected to each other. VPN (Virtual Private Network) technology allows anyone to be able to access the local network from outside using the internet. The purpose of using a VPN is so that users can access the resources on the server, connect to the database server in real time and get the same rights and settings as physically in the place where the local network is located. With the NDLC (Network Development Life Cycle) method, a method for designing and building networks, VPN connections are designed for a client-server topology and successfully implemented for the IFAS program to run well and smoothly. 

Page 1 of 1 | Total Record : 9

 1 

Filter by Year

2021 2021


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 8, No 3 (2023): JPIT, September 2023 Vol 8, No 2 (2023): JPIT, Mei 2023 Vol 8, No 1 (2023): JPIT, Januari 2023 Vol 7, No 3 (2022): JPIT, September 2022 Vol 7, No 2 (2022): JPIT, Mei 2022 Vol 7, No 1 (2022): JPIT, Januari 2022 Vol 6, No 3 (2021): JPIT, September 2021 Vol 6, No 2 (2021): JPIT, Mei 2021 Vol 6, No 1 (2021): JPIT, Januari 2021 Vol 5, No 3 (2020): JPIT, September 2020 Vol 5, No 2 (2020): JPIT, Mei 2020 Vol 5, No 1 (2020): JPIT, Januari 2020 Vol 4, No 3 (2019): JPIT, September 2019 Vol 4, No 2 (2019): JPIT, Mei 2019 Vol 4, No 1 (2019): JPIT, Januari 2019 Vol 4, No 2-2 (2019): Special Issue on Seminar Nasional - Inovasi Dalam Teknologi Informasi & Teknol Vol 3, No 3 (2018): JPIT, September 2018 Vol 3, No 2 (2018): JPIT, Mei 2018 Vol 3, No 1 (2018): JPIT, Januari 2018 Vol 2, No 2 (2017): JPIT, Juli 2017 Vol 2, No 1 (2017): JPIT, Januari 2017 Vol 1, No 2 (2016): JURNAL INFORMATIKA Vol 1, No 1 (2016): JURNAL INFORMATIKA More Issue