Jurnal Elektronika dan Teknologi Informasi

Development of a Web Based E-Commerce System for Bouquet Ordering: A Case Study of Maiflorist

Asmainur, Novia Hasdyna, Rahmat — Mon, 30 Sep 2024 00:00:00 +0000

E-commerce has become a widely adopted method for online purchasing, providing convenience and accessibility for both businesses and consumers. A web-based sales information system expands sales reach and enables business operators to efficiently manage and access critical information. This study investigates the development of a website-based e-commerce information system specifically designed for bouquet orders, addressing the need for efficient order management in the floral retail sector. The research employs a descriptive qualitative approach, supported by library research, and utilizes system design tools including UML, activity diagrams, context diagrams, and flowcharts to design and streamline the bouquet ordering process. The system was evaluated through user testing, revealing that the proposed website-based e-commerce platform substantially simplifies the ordering experience for customers. Key features include an admin login page, administrator dashboard, customer registration and login pages, bouquet homepage, bouquet catalog, product information, and shopping cart. This system enables Maiflorist to manage inventory efficiently and supports warehouse, sales, and purchasing staff in organizing product management, leading to faster order processing and enhanced customer satisfaction

Unjuk Kerja Algoritma Support Vector Machine (SVM) dan Naïve Bayes Dalam Pengklasifikasian Berita Hoaks Pada Twitter Tentang Aksi Cepat Tanggap (ACT)

Amir Hasan Dalimunthe, Munirul Ula, Rini Meiyanti — Mon, 30 Sep 2024 00:00:00 +0000

Twitter merupakan satu dari banyaknya media sosial yang populer di kalangan masyarakat. Terkadang informasi yang beredar di twitter merupakan berita palsu yang tidak dapat dibuktikan kebenarannya (hoaks). Penelitian ini menggunakan algoritma Naïve Bayes dan Support Vector Machine (SVM) untuk menentukan berita yang beredar di platfrom twitter mengenai Aksi Cepat Tanggap (ACT) termasuk ke dalam berita hoaks atau berita faktual. Proses klasifikasi dimulai dengan pengumpulan data dengan Teknik Scraping dan setelah itu dilakukan pelabelan untuk mengklasifikasi data latih. Data yang telah diberi label kemudian diproses melalui text pre-processing dan dilanjutkan dengan klasifikasi menggunakan metode Naïve Bayes dan Support Vector Machine (SVM). Jumlah data yang digunakan dalam penelitian ini sebanyak 1425 data dan dibagi ke dalam kategori fakta dan kategori hoaks. Pada proses klasifikasi algoritma Naïve Bayes mendapat nilai akurasi 66,76%, presisi 70,13%, dan recall 58,38%. Sedangkan hasil evaluasi klasifikasi Support Vector Machine (SVM) memiliki tingkat akurasi 65,22%, presisi 71,37%, dan recall 50,84%. Sehingga dapat disimpulkan performa algoritma Naïve Bayes memiliki performa yang lebih bagus dari algoritma Support Vector Machine.

Penerapan Algoritma Random Forest dalam Deteksi dan Klasifikasi Ransomware

Mulia Alvanof, Bustami, Rozzi Kesuma Dinata — Mon, 30 Sep 2024 00:00:00 +0000

Ransomware merupakan jenis malware yang menghalangi akses ke sistem komputer atau data hingga tebusan dibayar oleh korban. Serangan ransomware biasanya terjadi karena file berbahaya yang diunduh dan dipasang tanpa sadar oleh korban ke sistem komputernya. Mengingat ancaman dan potensi kerugian yang ditimbulkan, metode deteksi dan klasifikasi ransomware terus dikembangkan salah satunya dengan memanfaatkan algoritma machine learning Random Forest. Random Forest dipilih karena kelebihannya dalam menangani dataset besar, waktu pelatihan yang singkat, akurasi prediksi yang tinggi serta kemampuannya mengurangi risiko overfitting. Menggunakan 1380 sampel ransomware pada dataset yang memiliki 54 fitur, 10 fitur terbaik dipilih melalui seleksi fitur dimana model Random Forest yang dibangun berhasil memprediksi file ransomware dengan akurasi 98.79%.

Analisa Pengembangan Digital Marketing Pada Aplikasi Action Mobile Bangking Bank Aceh Syariah Dalam Melayani Kebutuhan Transaksi Nasabah

Putri Raihatul Jannah, Cut Fadhilah, Mutasar, Nunsina — Mon, 30 Sep 2024 00:00:00 +0000

Action Mobile Bangking merupakan layanan yang ditawarkan oleh Bank Aceh Syariah untuk mempermudah transaksi keuangan melalui smartphone. Meningkatnya pertumbuhan transaksi digital di indonesia yang semakin hari semakin meningkat, membuat banyaknya bank-bank pesaing mulai meningkatkan kualitas layanan dan fitur-fitur terbaru pada mobile bangking, mengingat Bank Aceh merupakan Bank Daerah (BPD) maka dari itu perlu dilakukan Analisa Pengembangan atau Persamaan Digital Marketing Pada Aplikasi Action Mobile Bangking Bank Aceh hingga mampu memberikan alternatif dalam melayani kebutuhan Transaksi Nasabah. Menggunakanl metode Technologyl Acceptance Modell (TAM) danl perhitungan Usability yangl dapat menjadil acuan dalaml menetapkan berbagail pemanfaatan danl penggunaan TIl dari perspektifl pengguna terhadapl manfaat danl perspektif terhadapl penggunaan. Hasil Analisa pengukuranl TAM Perceivedl Ease ofl Use (PEOUl) yaitu sebesarl 95% yangl artinya memilikil nilai yang sangatl layak. Kemudianl hasil lperhitungan Usability diperolehl hasil pengukuranl TAM Perceivedl Usefulness (lPU) yaitu sebesarl 96%, serta erorr 5% yangl menunjukkan bahwal hasil pengukuranl Usability aplikasil Action Mobile memilikil nilai sangatl layak. Tujuan dari penelitian ini adalah memberikan rekomendasi penambahan fitur ke pada pihak Bank Aceh Syariah guna melayani kebutuhan transaksi nasabah serta meningkatkan jumlah pengguna baru.

Analisa Pola Peminjaman Buku di Perpustakaan Fakultas Teknik Universitas Malikussaleh untuk Menentukan Tata Letak Buku Menggunakan Metode Algoritma Fp-Growth

Fazilah Umaiya, Wahyu Fuadi, Fajriana — Mon, 30 Sep 2024 00:00:00 +0000

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pola peminjaman buku di Perpustakaan Fakultas Teknik Universitas Malikussaleh guna menentukan tata letak buku yang optimal. Pola peminjaman buku dianalisis menggunakan metode algoritma FP-growth, sebuah teknik data mining yang efisien dalam menemukan pola asosiasi atau hubungan antar item dalam basis data besar. Data yang digunakan dalam penelitian ini meliputi catatan peminjaman buku periode januari hingga April 2024. Hasil analisis menunjukkan bahwa terdapat beberapa pola peminjaman yang signifikan antara kategori buku tertentu, misalnya, buku tentang pemrograman sering dipinjam bersamaan dengan buku tentang sistem informasi. Berdasarkan temuan ini, rekomendasi tata letak buku diusulkan agar buku-buku yang sering dipinjam bersamaan diletakkan berdekatan, sehingga memudahkan akses bagi pemustaka dan meningkatkan efisiensi tata letak perpustakaan. Penggunaan algoritma FP-growth dalam penelitian ini terbukti efektif dalam mengidentifikasi pola-pola tersembunyi dalam data peminjaman buku.

Application of the Random Forest Algorithm for Predicting Hajj Registration Numbers at Kemenag Lhokseumawe

Nova Amalia — Mon, 30 Sep 2024 00:00:00 +0000

Hajj registration is a multifaceted process influenced by various factors, including annual registration patterns, government policies, and societal socio-economic conditions. Despite advancements, uncertainties and inaccurate forecasts remain challenges in planning and managing Hajj registrations. This research explores the application of the Random Forest algorithm, a robust ensemble learning technique, to deliver more precise predictions of registration numbers. Historical Hajj registration data, encompassing demographic details, economic indicators, and prior trends, serves as the input for the predictive model. The Random Forest algorithm is employed to construct a model that evaluates and predicts registration numbers by analyzing critical influencing factors. Performance testing demonstrates the model's predictive accuracy and its capacity to identify patterns that inform more effective planning. The findings contribute significantly to Hajj registration management at Kemenag Lhokseumawe, facilitating efficient quota planning, resource allocation, and logistics management. Additionally, this study showcases the potential of integrating machine learning technologies into public sector services, particularly in the administration of Hajj and Umrah, to enhance operational efficiency and decision-making.

Rancang Bangun Sistem Informasi Alumni Fakultas Komputer Dan Multimedia Universitas Islam Kebangsaan Indonesia Kabupaten Bireuen

Hera Novianti, Nur Amalia Hasma, T. Irfan Fajri — Mon, 30 Sep 2024 00:00:00 +0000

Pengolahan data alumni pada Fakultas Komputer Universitas Islam Kebangsaan Indonesia masih menggunakan cara manual yaitu pendataan masih disimpan di microsoft excel. Dengan cara manual tentu saja banyak menimbulkan kesulitan bagi kasi fasilkom dalam hal pengelolaan data alumni dan penyampaian informasi ke alumni. Oleh karena itu dibangun sistem informasi berbasis Mobile yang lebih efektif dan efisien sehingga mengurangi proses-proses yang masih dilakukan secara manual. Tujuan dari penelitian yang penulis lakukan adalah Mengembangkan sistem informasi Pengolahan data alumni di Fakultas Ilmu Komputer Universitas Islam Kebangsaan Indonesia yang berbasis Mobile, sehingga bisa mempermudah dalam proses pengolahan data alumni dan penyampaian informasi baik berita agenda kegiatan alumni secara tepat dan cepat. Pengumpulan data dilakukan dengan metode wawancara dan metode observasi. Tahapan perancangan yang digunakan meliputi perancangan desain sistem yaitu dengan menggunakan Context Diagram (CD) dan Data Flow Diagram (DFD), Perancangan database yaitu Entity Relationship Diagram (ERD), perancangan desain fisik. Sistem ini dibuat dengan menggunakan bahasa pemrograman JAVA, MySQL dan dengan bantuan aplikasi Android Studio. Hasil penelitian ini adalah Pengembangan Sistem Informasi Alumni Berbasis Android di Fakultas Ilmu Komputer Universitas Islam Kebangsaan Indonesia. Sistem ini mudah digunakan, kecepatan aksesnya cepat, laporannya sesuai dengan yang pengelola/akademk inginkan sehingga diharapkan sistem ini dapat membantu pihak akademik dalam pengelolaan data alumni dan menyampaikan informasi.

Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Diabetes Menggunakan Metode Forwad Chaning Berbasis Web

Faisal Hadi, Mutasar, Chaeroen Niesa, Amrullah — Mon, 30 Sep 2024 00:00:00 +0000

Sistem pakar merupakan sistem komputer yang berisi seperangkat aturan untuk memecahkan masalah seperti seorang pakar. Diabetes mellitus merupakan penyakit kronis dikerenakan terdapat gangguan pada sistem metabolisme dalam tubuh, yaitu saat organ pankreas tidak dapat menghasilkan hormon insulin sesuai dengan kebutuhan. Diabetes mellitus dibagi dalam dua tipe yaitu: Diabetes mellitus tipe 1 dan diabetes mellitus tipe 2. Faktor yang paling mempengaruhi seseorang terdiagnosa penyakit diabetes mellitus yaitu faktor keturunan dan obesitas. Salah satu cara untuk mencegah penyakit diagnosa mellitus ini dengan memberikan informasi yang akurat dan jelas di harapkan dapat di terapkan di kehidupan setiap hari. Forward chaining atau yang dapat disebut juga runut maju merupakan penalaran yang dilakukan dari sebuah fakta atau statement yang mengarah pada kesimpulan yang dihasilkan dari fakta tersebut merupakan metode penelitian yang akan digunakan dalam sistem pakar. Sistem pakar ini diharapkan dapat membantu masyarkat umum untuk mendiagnosa penyakit diabetes mellitus sendiri. Sistem pakar diagnosa penyakit diabetes mellitus ini dirancang dengan basis web yang menggunakan bahasa pemrograman yaitu PHP dan MySQL. Pada sistem pakar diagnosa penyakit diabetes mellitus ini, akan diajukan beberapa pertanyaan untuk menemukann jawaban. Setelah semua pertanyaan dapat terjawab, maka akan diketahui hasil diagnosa seperti nama gejala penyakit, definisi penyakit.