https://ejournal.sisfokomtek.org/index.php/jikom/issue/feedJurnal Ilmu Komputer dan Sistem Informasi (JIKOMSI)2024-09-01T00:00:00+00:00Fricles A Sianturi[email protected]Open Journal Systems<p><strong>Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem Informasi (JIKOMSI)</strong><strong> </strong>adalah wadah informasi berupa hasil penelitian, studi kepustakaan, gagasan, aplikasi teori dan kajian analisis kritis dibidang berbagai ilmu, <strong>Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem Informasi (JIKOMSI)</strong> terbit 2 kali dalam satu tahun yaitu di bulan <strong>Maret</strong> dan <strong>September</strong>. Jurnal ini pertama kali mendapat <strong>E-ISSN :</strong><a href="https://issn.brin.go.id/terbit/detail/1594781933"><strong>2723-6129</strong></a> untuk terbitan online dengan Sk No. <strong><a href="https://issn.brin.go.id/terbit/detail/1594781933">0005.27236129/JI.3.1/SK.ISSN/2020.08</a> ; </strong><strong>DOI : </strong><strong> <a href="https://doi.org/10.55338/jikomsi.v5i1.200">10.55338/jikomsi.</a></strong></p>https://ejournal.sisfokomtek.org/index.php/jikom/article/view/3801Implementasi Teknologi Geolocation Dan Foto Realtime Untuk Optimalisasi Sistem Absensi Guru Di MI Nurul Huda2024-07-31T01:01:29+00:00Mochamad Bahrul Ngulum[email protected]Septian Rico Hernawan[email protected]Ahmad Islahul Arif[email protected]<p>Efisiensi dan akurasi dalam sistem absensi merupakan aspek krusial dalam manajemen kehadiran guru di institusi pendidikan. Di MI Nurul Huda, sistem absensi manual masih mendominasi menyebabkan sejumlah tantangan seperti ketidaktepatan pencatatan, potensi kecurangan, dan kesulitan dalam pengelolaan data. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan dan mengimplementasikan sistem absensi berbasis teknologi geolocation dan foto realtime guna mengatasi permasalahan tersebut. Metode penelitian yang digunakan mencakup analisis kebutuhan, perancangan sistem, pengembangan aplikasi, serta evaluasi awal. Sistem absensi ini dikembangkan menggunakan teknologi geolocation untuk memastikan posisi geografis guru saat melakukan absensi dan foto realtime untuk verifikasi visual. Pada tahap implementasi awal, antarmuka aplikasi dirancang sederhana dan mudah digunakan, memungkinkan guru untuk melakukan absensi dengan memasukkan Nomor Unik Pendidik dan Tenaga Kependidikan (NUPTK) dan kata sandi, lalu mengambil foto dan lokasi saat ini sebagai bukti absensi. Hasil evaluasi awal menunjukkan bahwa sistem ini dapat meningkatkan akurasi dan efisiensi proses absensi. Tingkat akurasi kehadiran meningkat hingga 95%, dan waktu yang dibutuhkan untuk proses absensi berkurang sebesar 50%. Selain itu, kasus kecurangan berhasil diminimalisir hingga 80%. Hasil dari penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi praktis dalam pengembangan teknologi absensi dan menjadi model bagi institusi pendidikan lainnya yang ingin mengadopsi teknologi serupa. Implementasi teknologi modern seperti geolocation dan foto realtime diharapkan dapat memodernisasi proses administrasi di sektor pendidikan, khususnya dalam manajemen kehadiran.</p>2024-10-01T00:00:00+00:00Copyright (c) 2024 Mochamad Bahrul Ngulum, Septian Rico Hernawan, Ahmad Islahul Arifhttps://ejournal.sisfokomtek.org/index.php/jikom/article/view/3848Perancangan Sistem Informasi Manajemen Klinik Hewan Berbasis Web Pada Homey Pet Care2024-07-31T01:03:14+00:00Bambang Riono Arsad[email protected]Shafa Salsabila Pribadi[email protected]<p>Seiring dengan meningkatnya minat memiliki hewan peliharaan dan kesadaran para pemilik hewan akan pentingnya menjaga kesehatan hewan mereka, pertumbuhan industri perawatan hewan di Indonesia berkembang semakin pesat. Termasuk juga para pemilik hewan yang kini lebih banyak mengandalkan perangkat teknologi seperti laptop dan smartphone dalam mengakses informasi serta layanan sehari-hari. Klinik-klinik hewan menghadapi tantangan besar dalam memastikan efisiensi operasional di tengah perkembangan teknologi yang cepat dan persaingan yang semakin ketat. Homey Pet Care sebagai penyedia layanan medis hewan peliharaan termasuk di dalamnya. Metode konvensional yang masih digunakan oleh Homey Pet Care untuk mengelola data pasien dan layanan medis berpotensi menimbulkan berbagai masalah, antara lain kesalahan pencatatan, kesulitan akses data secara real-time, dan risiko kehilangan data penting. Kejadian-kejadian tersebut dapat mengurangi kepercayaan pelanggan serta menghambat pertumbuhan klinik. Penelitian ini bertujuan untuk merancang sistem informasi manajemen klinik hewan berbasis web yang dapat mengatasi masalah-masalah tersebut. Sistem ini akan mengimplementasikan pengelolaan data pasien, data rekam medis, jadwal praktik dokter dan konsultasi serta janji temu online. Perancangan sistem ini menggunakan metode Waterfall SDLC dan dikembangkan menggunakan bahasa pemrograman PHP yang didukung oleh framework CodeIgniter 4 beserta basis data MariaDB. Dengan adopsi teknologi ini, diharapkan Homey Pet Care dapat meningkatkan efisiensi operasional, mengurangi kesalahan manusia, dan menyediakan layanan yang lebih responsif bagi pemilik hewan.</p>2024-10-01T00:00:00+00:00Copyright (c) 2024 Bambang Riono Arsad, Shafa Salsabila Pribadihttps://ejournal.sisfokomtek.org/index.php/jikom/article/view/3577Optimal Biaya Pengiriman Beras Menggunakan Model Transportasi Motode North Westh Corner (NWC)2024-07-03T01:17:13+00:00Didan Dwiyanti[email protected]Deci Irmayani[email protected]Volvo Sihombing[email protected]<p>Transportasi berkaitan dengan distribusi barang dari sentra produksi ke lokasi penjualan. Penelitian ini menggunakan metode North West Corner (NWC) untuk mengoptimalkan biaya pengiriman beras dari Distributor Beras X di Kabupaten Karawang Data pengiriman beras bulan Juli 2019 diolah dengan metode NWC untuk optimasi biaya pengiriman. Distributor memasok beras ke 3 agen dengan biaya pengiriman Rp. 1.000.000 per kali pengiriman, tergantung pada jarak Distributor beras X di Kab. Karawang memasok beras pada setiap agen dan agen tersebut mendistribusikan beras kepada pelanggannya dengan jumlah beras sesuai dengan permintaan dari masing- masing pelanggan di pasar. Pengiriman beras dari agen ke 4 titik pasar tersebut memiliki biaya transportasi yang berbeda-beda disesuaikan dengan jarak pengiriman dalam setiap kali pengiriman beras. Biaya transportasi merupakan masalah yang sering dijumpai di berbagai bidang terutama yang bergerak di bidang produksi dan pemasaran</p>2024-06-30T00:00:00+00:00Copyright (c) 2024 Didan Dwiyanti, Deci Irmayani, Volvo Sihombinghttps://ejournal.sisfokomtek.org/index.php/jikom/article/view/3582Mengoptimalkan Keamanan Jaringan Memanfaatkan Kecerdasan Buatan Untuk Meningkatkan Deteksi Dan Respon Ancaman2024-07-03T02:00:13+00:00Novica Handayani Sinaga[email protected]Deci Irmayani[email protected]Mila Nirmala Sari Hasibuan[email protected]<p>Keamanan jaringan merupakan aspek krusial dalam era digital saat ini, di mana ancaman terhadap sistem informasi semakin kompleks dan beragam. Penelitian ini bertujuan untuk mengoptimalkan keamanan jaringan dengan memanfaatkan kecerdasan buatan (AI) guna meningkatkan deteksi dan respons terhadap ancaman. Metode yang digunakan meliputi analisis data besar-besaran untuk mengidentifikasi pola perilaku yang mencurigakan dan penerapan algoritma AI untuk mendeteksi ancaman secara real-time. Penelitian ini mengintegrasikan teknik-teknik AI seperti machine learning dan neural networks untuk mengembangkan sistem yang mampu belajar dari pola serangan yang baru dan tidak diketahui sebelumnya. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa integrasi kecerdasan buatan dalam sistem keamanan jaringan dapat signifikan meningkatkan efisiensi dan efektivitas dalam menghadapi ancaman cyber. AI memungkinkan sistem untuk secara proaktif mengidentifikasi dan merespons ancaman dengan lebih cepat daripada pendekatan konvensional yang mengandalkan aturan-aturan statis. Dengan memanfaatkan kemampuan AI dalam menganalisis data secara mendalam dan mendeteksi anomali, organisasi dapat mengurangi risiko keamanan secara substansial. Implikasi dari temuan ini adalah pentingnya adopsi teknologi AI dalam strategi keamanan IT untuk mengantisipasi dan merespons secara cepat terhadap ancaman yang terus berkembang. Studi ini memberikan kontribusi penting dalam mengarahkan pengembangan teknologi keamanan jaringan menuju perlindungan yang lebih proaktif dan adaptif di masa depan. Secara keseluruhan, penelitian ini menegaskan bahwa kecerdasan buatan bukan hanya menjadi pilihan, tetapi kebutuhan mendesak dalam menghadapi tantangan keamanan yang semakin kompleks di era digital saat ini. Dengan terus mengembangkan dan mengintegrasikan teknologi AI dalam sistem keamanan jaringan, organisasi dapat meningkatkan tingkat keamanan mereka secara keseluruhan, menjaga integritas data, dan menjaga kelancaran operasi mereka dalam lingkungan yang semakin terhubung dan rentan terhadap serangan cyber</p>2024-06-29T00:00:00+00:00Copyright (c) 2024 Novica Handayani Sinaga, Deci Irmayani, Mila Nirmala Sari Hasibuanhttps://ejournal.sisfokomtek.org/index.php/jikom/article/view/3578Tinjauan Penerapan Kecerdasan Buatan Dalam Keamanan Jaringan Tantangan Dan Prospek Masa Depan2024-07-03T01:45:00+00:00Ebrika Nadia Simanjuntak[email protected]Deci Irmayani[email protected]Fitri Aini Nasution [email protected]<p>Penerapan kecerdasan buatan (Artificial Intelligence/AI) dalam keamanan jaringan telah menjadi topik yang semakin penting dalam beberapa tahun terakhir. Artikel ini meninjau berbagai aspek terkait penggunaan AI untuk meningkatkan keamanan jaringan, termasuk tantangan yang dihadapi dan prospek masa depan. AI memiliki potensi besar untuk mengidentifikasi dan merespons ancaman keamanan secara lebih cepat dan efisien dibandingkan dengan metode konvensional. Dengan menggunakan teknik pembelajaran mesin (machine learning) dan pemrosesan bahasa alami (natural language processing), AI dapat menganalisis pola data yang kompleks dan mendeteksi anomali yang mungkin menunjukkan adanya serangan. Meskipun demikian, penerapan AI dalam keamanan jaringan tidaklah tanpa tantangan. Salah satu tantangan utama adalah kebutuhan akan data yang besar dan berkualitas tinggi untuk melatih model AI. Selain itu, serangan terhadap sistem AI, seperti adversarial attacks, juga merupakan ancaman signifikan yang perlu diatasi. Ketergantungan pada AI juga menimbulkan masalah etika dan privasi, terutama terkait dengan pengumpulan dan penggunaan data pribadi. Di masa depan, AI diprediksi akan memainkan peran yang semakin penting dalam keamanan jaringan. Pengembangan teknologi AI yang lebih canggih diharapkan dapat mengatasi beberapa tantangan yang ada saat ini, seperti peningkatan kemampuan deteksi dan mitigasi serangan. Kolaborasi antara ahli AI dan pakar keamanan jaringan juga akan menjadi kunci untuk menciptakan sistem keamanan yang lebih robust dan adaptiff. Secara keseluruhan, tinjauan ini menunjukkan bahwa meskipun ada banyak tantangan yang harus dihadapi, potensi AI untuk meningkatkan keamanan jaringan sangat besar. Dengan penelitian dan pengembangan yang tepat, AI dapat menjadi alat yang sangat efektif dalam melindungi jaringan dari berbagai ancaman, sekaligus membuka peluang baru untuk inovasi di bidang keamanan siber. Potensi prospek masa depan dalam integrasi AI dengan keamanan jaringan sangat menjanjikan, namun memerlukan pendekatan yang hati-hati dan bertanggung jawab untuk memaksimalkan manfaatnya sambil meminimalkan risiko yang mungkin timbul</p>2024-06-30T00:00:00+00:00Copyright (c) 2024 Ebrika Nadia Simanjuntak, Deci Irmayani, Fitri Aini Nasution