https://fti.perbanas.id/journal/index.php/topup/issue/feed TopUp Perbanas 2023-01-16T09:07:55+07:00 Open Journal Systems <p>TopUp Perbanas merupakan sebuah jurnal berisikan artikel yang berhubungan dengan Teknologi Informasi dan Sistem Informasi yang terbit setiap bulan April dan Oktober dalam Bahasa Indonesia</p> https://fti.perbanas.id/journal/index.php/topup/article/view/5 Sistem pendukung keputusan penerimaan Pemain Futsal dengan Menggunakan metode topsis (Studi Kasus : Tim Futsal Bhineka FC) 2023-01-16T09:07:55+07:00 Yo Ceng Giap cenggiap@ubd.ac.id Rinaldy Krishna 1714000019@perbanas.id Winny Purbaratri winny.purbaratri@perbanas.id <p>Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Kapten Tim Futsal dengan menggunakan metode Technique for Order Performance by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) adalah sistem pendukung keputusan yang dibuat untuk memudahkan manajemen tim dalam memilih pemain yang berpotensi menjadi kapten tim yang sesuai dengan kriteria yang telah ditetapkan tim tersebut. Tim Bhineka FC menjadi objek yang diteliti untuk penentuan kapten tim, berdasarkan kriteria-kriteria yang sudah ditentukan&nbsp; pihak manajemen tim. Hasil dari penelitian ini adalah sistem pendukung keputusan pemilihan calon kapten tim dengan metode TOPSIS berupa perankingan hasil dari penilaian berdasarkan kriteria tim, yang nantinya ranking tertinggi dapat direkomendasikan menjadi kapten tim Bhineka FC. Hasil dari penelitian adalah TOPSIS dapat membantu manajemen untuk membuat keputusan yang transparent.</p> 2023-01-16T00:00:00+07:00 Copyright (c) 2023 TopUp Perbanas https://fti.perbanas.id/journal/index.php/topup/article/view/3 Studi Pendahuluan: Pengukuran Keterlibatan Pembelajaran Online Mahasiswa dalam Situasi Pandemi (Pendekatan Studi Kasus) 2023-01-16T08:37:47+07:00 Yohannes Kurniawan ykurniawan@binus.edu Irenea Jessica Dwitanthea Susanto irenea.susanto@binus.ac.id <p>Situasi pandemi yang disebabkan oleh Covid-19 membuat segalanya berubah, termasuk pembelajaran bagi semua mahasiswa di seluruh dunia. Dalam situasi pandemi seperti ini, pembelajaran online dapat menjadi alternatif dan membantu semua mahasiswa untuk tetap belajar dari jauh atau biasa disebut pembelajaran online. Pembelajaran online sudah diterapkan sejak lama di Perguruan Tinggi. Mahasiswa tetap dapat mempelajari materi di rumah melalui perangkat lunak yang mendukung mereka untuk pertemuan online. Pembelajaran online memiliki kelebihan dan kekurangan bagi mahasiswa dan dosen. Mahasiswa tetap dapat mempelajari materi dari perkuliahan mereka dengan mengikuti kelas-kelas yang disediakan Universitas. Mahasiswa dapat membuat kelas menjadi interaktif dengan mengajukan pertanyaan sepanjang kuliah mereka. Jadi pembelajaran Online sangat efektif untuk Mahasiswa Universitas. Penelitian ini mengamati situasi di sesi kelas online untuk melihat tingkat <em>engagement</em> antara dosen dan mahasiswa. Sehingga peneliti dapat mengukur seberapa efektif atau tidaknya metode perkuliahan <em>video conference</em> di dalam kelas untuk melibatkan mahasiswa khususnya mahasiswa S1.</p> 2023-01-16T00:00:00+07:00 Copyright (c) 2023 TopUp Perbanas https://fti.perbanas.id/journal/index.php/topup/article/view/1 Analisis Sentimen Opini Masyarakat Indonesia Terhadap Vaksin Covid-19 Pada Sosial Media Twitter Menggunakan Metode Naïve Bayes dan k-Nearest Neighbors 2023-01-13T14:45:52+07:00 Mitsal Shafiq Sulasno mitsal.shafiq01@ui.ac.id Hilda Amalia hilda21amalia@gmail.com Valentinus Paramarta valentinus@perbanas.id <p>Twitter merupakan salah satu media sosial yang digunakan untuk menuliskan opini mengenai vaksinasi Covid-19 di Indonesia. Penelitian ini melakukan analisis sentimen untuk mengetahui pandangan masyarakat Indonesia mengenai Vaksin Covid-19 apakah positif atau negatif. Penelitian ini menggunakan beberapa algoritma machine learning yang akan diuji performanya seperti algoritma Naïve Bayes dan k-Nearest Neighbors (kNN) untuk memprediksi sentimen masyarakat mengenai program vaksinasi Covid-19 melalui sosial media Twitter. Dari total 478 data set yang digunakan dalam penelitian ini, sebanyak 326 tweets merupakan respon positif dan 152 tweets respon negatif terhadap program vaksinasi Covid-19 di Indonesia. Berdasarkan hasil yang didapatkan, diketahui bahwa algortima Naïve Bayes menunjukkan performa akurasi yang lebih baik dibandingkan dengan algoritma kNN dengan nilai akurasi yang didapatkan adalah sebesar 90%.</p> 2023-01-13T00:00:00+07:00 Copyright (c) 2023 TopUp Perbanas https://fti.perbanas.id/journal/index.php/topup/article/view/4 Analisa dan Perancangan Aplikasi Warehouse Checking Menggunakan Teknologi RFID Multiple Scan Berbasis Android 2023-01-16T09:00:08+07:00 Eminarti Yuliasi Sianturi 1813070029@perbanas.id Adele Mailangkay adele@perbanas.id <p>Dewasa ini, <em>fashion</em> merupakan salah satu aspek yang berperan penting dalam kehidupan manusia. Salah satu inovasi yang kini menjadi tren baru di dunia fashion ialah sewa/rental pakaian. Dengan konsep sewa yang ditawarkan, orang-orang akan dimudahkan oleh penawaran pakaian dengan berbagai jenis mode, <em>style</em>, kategori, warna dan sebagainya. Proses bisnis yang dikembangkan oleh perusahaan XYZ tentu saja membutuhkan inventori pakaian yang memadai dan inventori tersebut akan dikelola di <em>warehouse</em> perusahaan tersebut. Aplikasi <em>warehouse checking</em> adalah aplikasi yang dibuat untuk membantu proses pengecekan yang terjadi di dalam <em>warehouse</em> guna mempercepat pekerja perusahaan XYZ melakukan pekerjaannya. Dengan adanya aplikasi <em>warehouse checking</em> ini, diharapkan dapat meningkatkan proses pengecekan di <em>warehouse</em>. Adapun metode pengembangan sistem yang digunakan dalam penelitian ini menggunakan metode SDLC (<em>Software Development Life Cycle</em>) agile. Hasil dari penelitian ini adalah aplikasi <em>warehouse checking</em> yang menggunakan teknologi <em>RFID multiple scan</em> berbasis Android.</p> 2023-01-16T00:00:00+07:00 Copyright (c) 2023 TopUp Perbanas https://fti.perbanas.id/journal/index.php/topup/article/view/2 Implementasi Text Mining untuk Pengelompokkan Dokumen Skripsi Menggunakan Metode k-Means Clustering Studi Kasus : Library Management System (LMS) Perbanas Institute 2023-01-16T08:19:11+07:00 Miracle Veryo 1714000023@perbanas.id Mitsal Shafiq Sulasno mitsal.shafiq01@ui.ac.id Valentinus Paramarta valentinus13@perbanas.id <p>Semakin bertambahnya topik penelitian skripsi menumbuhkan peluang semakin banyaknya mahasiswa yang mengambil topik penelitian yang sama atau hampir serupa. Sehingga diharapkan dengan adanya proses pengelompokan dokumen secara otomatis, maka tidak harus membuka halaman terlalu banyak, karena dokumen hasil pencarian telah dikelompokkan berdasarkan kategori yang dapat menggambarkan isi dari suatu dokumen. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui bagaimana performa metode pembelajaran mesin dapat diterapkan untuk pengelompokkan dokumen skripsi mahasiswa Perbanas Institute pada website digital library. Proses pengelompokkan dokumen skripsi ini dilakukan dengan menggunakan metode k-means clustering dengan mengambil judul dan program studi sebagai informasi penting yang dapat mewakili isi dari dokumen. Selanjutnya dokumen akan dilakukan pre-processing terlebih dahulu menggunakan metode text mining. Untuk tahap pre-processing dibagi menjadi beberapa bagian, yakni case folding, stemming, stopwords remove, bag of words, weighting, feature selection dan normalization. Setelah dokumen melewati tahap pre-processing, maka dokumen dapat dikelompokkan menggunakan metode dari k-means clustering. Hasil dari penelitian ini dapat disimpulkan bahwa pengelompokkan dokoumen skripsi&nbsp; menggunakan metode k-means clustering sangat baik diimplementasikan pada kasus library management systems Perbanas Institute.</p> 2023-01-16T00:00:00+07:00 Copyright (c) 2023 TopUp Perbanas