M. Amalia, F. Akbar, Ila Risdiani, Alvina Islaha, Novia Srilena
Penerapan teknologi sistem informasi tidak hanya digunakan pada suatu instansi atau perusahaan, tetapi juga digunakan pada salah satu sektor publik. Yang mana salah satu sektor publik yang menerepakan teknologi sistem informasi adalah lembaga pendidikan yang dapat kita temukan pada salah satu sebuah universitas, ialah sistem informasi pada perpustakaan. Perpustakaan merupakan sarana yang digunakan untuk membantu memberikan sebuah informasi baik secara digital maupun fisik. Dimana sistem informasi yang diberikan dapat membantu untuk mengontrol manajemen, mendata buku dan pengguna. Maka dari itu perlu dilakukan audit sistem informasi untuk mengevaluasi kinerja sesuai dengan framework yang digunakan. Dimana analisis audit sistem informasi pada penelitian ini menggunakan framework COBIT 5 yang berfokus pada domain Decision, Support and service (DSS) yaitu DSS1 (Manage Operations), DSS5 (Manage Security), DSS10 (Manage Problems) dan DSS11 (Manage Data). Peniliaian level kematangan pada DSS1, DSS5, DSS10, dan DSS 11 dilakukan untuk mengevaluasi terhadap penerapan manajemen operasional, manajemen keamanan, manajemen masalah, dan manajemen data yang ada di perpustakaan. Dari hasil level yang diperoleh, Hasil tingkat kematangan (Maturity level) pada sistem informasi perpustakaan ARS University khususnya pada domain DSS tersebut berada pada level 4.
{"title":"Audit Sistem Informasi pada Perpustakaan ARS University Menggunakan Framework COBIT 5","authors":"M. Amalia, F. Akbar, Ila Risdiani, Alvina Islaha, Novia Srilena","doi":"10.34128/jsi.v6i2.226","DOIUrl":"https://doi.org/10.34128/jsi.v6i2.226","url":null,"abstract":"Penerapan teknologi sistem informasi tidak hanya digunakan pada suatu instansi atau perusahaan, tetapi juga digunakan pada salah satu sektor publik. Yang mana salah satu sektor publik yang menerepakan teknologi sistem informasi adalah lembaga pendidikan yang dapat kita temukan pada salah satu sebuah universitas, ialah sistem informasi pada perpustakaan. Perpustakaan merupakan sarana yang digunakan untuk membantu memberikan sebuah informasi baik secara digital maupun fisik. Dimana sistem informasi yang diberikan dapat membantu untuk mengontrol manajemen, mendata buku dan pengguna. Maka dari itu perlu dilakukan audit sistem informasi untuk mengevaluasi kinerja sesuai dengan framework yang digunakan. Dimana analisis audit sistem informasi pada penelitian ini menggunakan framework COBIT 5 yang berfokus pada domain Decision, Support and service (DSS) yaitu DSS1 (Manage Operations), DSS5 (Manage Security), DSS10 (Manage Problems) dan DSS11 (Manage Data). Peniliaian level kematangan pada DSS1, DSS5, DSS10, dan DSS 11 dilakukan untuk mengevaluasi terhadap penerapan manajemen operasional, manajemen keamanan, manajemen masalah, dan manajemen data yang ada di perpustakaan. Dari hasil level yang diperoleh, Hasil tingkat kematangan (Maturity level) pada sistem informasi perpustakaan ARS University khususnya pada domain DSS tersebut berada pada level 4.","PeriodicalId":30123,"journal":{"name":"Journal of Systems Integration","volume":"6 1","pages":"139-147"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2020-12-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"44667781","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
I. Gunawan, Pande Putu Gede Putra Pertama, I. Suniantara
Pura Lingga Bhuwana adalah pura Kahyangan yang berlokasi di Pusat Pemerintahan Kabupaten Badung. Pura ini dibangun bagi masyarakat Badung untuk meningkatkan srada bhakti-nya kepada Ida Sang Hyang Widhi Wasa. Bagi masyarakat Bali khususnya masyarakat Badung belum mengetahui lokasi pura dan bagaimana arsitektur bangunan dan sejarah asal mula tentang berdirinya pura ini. Kurangnya informasi mengenai Pura Lingga Bhuwana membuat masyarakat khususnya masyarakat di Bali belum mengetahui tentang informasi mengenai Pura tersebut. Maka dari itu diperlukan sebuah media pengenalan dan dokumentasi keberadaan Pura Lingga Bhuwana berupa video 2D Hybrid Animation. Video ini dijalankan di aplikasi Android dan dilengkapi dengan berbagai informasi mengenai Pura Lingga Bhuwana. Hasil akhir dari penelitian ini berupa Aplikasi Pengenalan Pura Lingga Bhuwana dengan menggunakan animasi 2 Dimensi yang berperan sebagai karakter yang mengenalkan Pura Lingga Bhuwana dengan latar video nyata. Berdasarkan hasil pengujian yang dilakukan dengan menggunakan metode Black Box Testing didapatkan hasil semua fungsi dapat berjalan sesuai rancangan. Hasil pengujian terhadap kategori video pengenalan pura dengan metode 2D Hybrid Animation dinyatakan sangat baik dengan persentase sebesar 88%.
Pure Bhuwana Sunday是位于Bad Cape政府中心的纯婚姻。它是为獾社区建造的，目的是将其bhakti srada提升为Ida Sang Hyang Widhi Wasa。特别是对巴厘岛人来说，巴东人还不知道这个假位置，也不知道这座建筑的建筑及其原始历史是如何开始产生这种假声音的。关于布瓦纳的紫色灵歌的信息很少，这让巴厘岛的人们尤其不知道紫色。因此，这需要媒体识别和文件证明Bhuwana纯Lingua 2D混合动画视频的存在。此视频在Android应用程序中运行，并配有关于Bhuwana Purple Lingue的各种信息。这项研究的最终结果是Bhuwana Lingua Pure Recognition应用程序，该应用程序使用二维动画作为一个角色，在真实的视频背景下介绍BhuwanaLingua纯净。根据使用黑盒测试方法执行的测试结果，所有功能都可以按计划运行。使用2D混合动画方法的伪识别视频类别的测试结果非常好，达到88%。
{"title":"Multimedia Interaktif Pengenalan Pura Lingga Bhuwana dengan Metode 2D Hybrid Animation","authors":"I. Gunawan, Pande Putu Gede Putra Pertama, I. Suniantara","doi":"10.30864/jsi.v15i1.327","DOIUrl":"https://doi.org/10.30864/jsi.v15i1.327","url":null,"abstract":"Pura Lingga Bhuwana adalah pura Kahyangan yang berlokasi di Pusat Pemerintahan Kabupaten Badung. Pura ini dibangun bagi masyarakat Badung untuk meningkatkan srada bhakti-nya kepada Ida Sang Hyang Widhi Wasa. Bagi masyarakat Bali khususnya masyarakat Badung belum mengetahui lokasi pura dan bagaimana arsitektur bangunan dan sejarah asal mula tentang berdirinya pura ini. Kurangnya informasi mengenai Pura Lingga Bhuwana membuat masyarakat khususnya masyarakat di Bali belum mengetahui tentang informasi mengenai Pura tersebut. Maka dari itu diperlukan sebuah media pengenalan dan dokumentasi keberadaan Pura Lingga Bhuwana berupa video 2D Hybrid Animation. Video ini dijalankan di aplikasi Android dan dilengkapi dengan berbagai informasi mengenai Pura Lingga Bhuwana. Hasil akhir dari penelitian ini berupa Aplikasi Pengenalan Pura Lingga Bhuwana dengan menggunakan animasi 2 Dimensi yang berperan sebagai karakter yang mengenalkan Pura Lingga Bhuwana dengan latar video nyata. Berdasarkan hasil pengujian yang dilakukan dengan menggunakan metode Black Box Testing didapatkan hasil semua fungsi dapat berjalan sesuai rancangan. Hasil pengujian terhadap kategori video pengenalan pura dengan metode 2D Hybrid Animation dinyatakan sangat baik dengan persentase sebesar 88%.","PeriodicalId":30123,"journal":{"name":"Journal of Systems Integration","volume":"15 1","pages":"54-64"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2020-11-30","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"44902661","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Radio-Frequency Identification banyak diimplementasikan dalam sistem absensi. Penerapan teknologi RFID untuk absensi perkuliahan yang diselenggarakan dengan banyak kelas tentu akan banyak memerlukan perangkat RFID Reader. Permasalahan seperti ini dapat disiasati dengan menggunakan perangkat absensi portable sehingga penggunaannya dapat dilakukan secara berpindah-pindah. Akan tetapi, penggunaan perangkat absensi dengan berpindah-pindah dapat menyebabkan gangguan koneksi ke server basis data karena penggunaan jaringan nirkabel. Oleh karena itu, absensi portable yang memiliki mode online dan offline dapat dijadikan salah satu solusi. Penelitian ini bertujuan untuk menghasilkan absensi portable yang dapat digunakan secara berpindah-pindah tanpa harus terkendala dengan koneksi jaringan ketika proses absensi dilakukan. Absensi portable yang dikembangkan memiliki fitur mode online dan offline, mode online diaktifkan ketika ada koneksi sedangkan mode offline berfungsi ketika koneksi ke server basis data tidak tersedia. Perangkat yang dikembangkan menggunakan modul RFID Reader MFRC522 sebagai pembaca tag RFID, platform Arduino Mega 2560 sebagai pemroses, sedangkan pencatatan data absensi disimpan sementara pada sebuah memori SD card saat mode offline, dan pencatatan data absensi akan disinkronkan ke server basis data ketika mode online aktif. Fungsi utama seperti, pembacaan ID dosen, ID mahasiswa, pencatatan kehadiran, dan sinkronisasi data ke server basis data telah berfungsi dengan baik. Proses absensi mode online memerlukan waktu rata-rata selama 2,1 detik, sedangkan untuk fitur mode offline memerlukan waktu rata-rata sebesar 0,24 detik dari 19 orang subjek untuk masing-masing mode.
射频识别广泛地在不存在的系统中实现。在缺乏多类培训的情况下部署RFID技术肯定需要大量的RFID阅读器设备。像这样的问题可以通过使用便携式缺席设备来解决，这样就可以以移动的方式使用它。然而，由于使用无线网络，通过移动使用缺席的设备可能会导致与数据库服务器的连接中断。因此，具有在线和离线模式的便携式缺席可以是一种解决方案。这项研究旨在产生便携式缺席，当缺席过程进行时，该缺席可以以移动方式使用，而不必受网络连接的控制。开发的便携式缺勤具有在线和离线模式功能，当有连接时启用在线模式，而当无法连接到数据库服务器时，离线模式有效。开发的设备使用MFRC522读卡器RFID模块作为RFID标签读取器，使用Arduino Mega 2560平台作为处理器，而记录缺失的数据在离线模式下临时存储在SD卡存储器上，并且当在线模式激活时，记录缺失的数据将同步到数据库服务器。读取剂量ID、学生ID、考勤登记以及将数据同步到数据库服务器等主要功能运行良好。在线模式缺席过程平均耗时2.1秒，而对于离线模式特征，每个模式19名受试者的平均耗时0.24秒。
{"title":"Penerapan Radio-Frequency Identification pada Absensi Portable Menggunakan Mode Online dan Offline","authors":"Made Liandana, I. P. W. Adh, Ahmad Mirlan","doi":"10.30864/jsi.v15i1.314","DOIUrl":"https://doi.org/10.30864/jsi.v15i1.314","url":null,"abstract":"Radio-Frequency Identification banyak diimplementasikan dalam sistem absensi. Penerapan teknologi RFID untuk absensi perkuliahan yang diselenggarakan dengan banyak kelas tentu akan banyak memerlukan perangkat RFID Reader. Permasalahan seperti ini dapat disiasati dengan menggunakan perangkat absensi portable sehingga penggunaannya dapat dilakukan secara berpindah-pindah. Akan tetapi, penggunaan perangkat absensi dengan berpindah-pindah dapat menyebabkan gangguan koneksi ke server basis data karena penggunaan jaringan nirkabel. Oleh karena itu, absensi portable yang memiliki mode online dan offline dapat dijadikan salah satu solusi. Penelitian ini bertujuan untuk menghasilkan absensi portable yang dapat digunakan secara berpindah-pindah tanpa harus terkendala dengan koneksi jaringan ketika proses absensi dilakukan. Absensi portable yang dikembangkan memiliki fitur mode online dan offline, mode online diaktifkan ketika ada koneksi sedangkan mode offline berfungsi ketika koneksi ke server basis data tidak tersedia. Perangkat yang dikembangkan menggunakan modul RFID Reader MFRC522 sebagai pembaca tag RFID, platform Arduino Mega 2560 sebagai pemroses, sedangkan pencatatan data absensi disimpan sementara pada sebuah memori SD card saat mode offline, dan pencatatan data absensi akan disinkronkan ke server basis data ketika mode online aktif. Fungsi utama seperti, pembacaan ID dosen, ID mahasiswa, pencatatan kehadiran, dan sinkronisasi data ke server basis data telah berfungsi dengan baik. Proses absensi mode online memerlukan waktu rata-rata selama 2,1 detik, sedangkan untuk fitur mode offline memerlukan waktu rata-rata sebesar 0,24 detik dari 19 orang subjek untuk masing-masing mode.","PeriodicalId":30123,"journal":{"name":"Journal of Systems Integration","volume":"15 1","pages":"30-37"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2020-11-30","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"44835525","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Virus Corona menjadi permasalahan internasional pada tahun 2020. Hal ini sangat berdampak bagi kehidupan masyarakat. Pemerintah Indonesia mengambil peran dalam menekan peningkatan jumlah penderita virus Corona dengan cara membatasi kegiatan masyarakat di luar rumah. Salah satu dampak yang signifikan dari Virus Corona adalah di sektor perekonomian. Oleh karena itu, perlu dilakukan analisis sentimen untuk menentukan kecenderungan opini masyarakat terhadap dampak virus Corona. Twitter merupakan salah satu platform yang digunakan oleh masyarakat untuk mengekspresikan kondisi terkini setelah virus Corona merambah. Tujuan dari penelitian ini adalah memperoleh analisis dokumen text untuk mendapatkan sentimen positif atau negatif masyarakat. Data yang digunakan merupakan dokumen tweet dari Twitter mengenai dampak virus Corona. Data yang terkumpul dibagi untuk digunakan sebagai data latih dan data uji proses klasifikasi. Metode yang digunakan untuk klasifikasi dalam penelitian ini adalah Metode Naive Bayes Classifier. Hasil klasifikasi dievaluasi menggunakan accuracy dan error rate dengan tujuan mengetahui keakuratan dokumen setelah diklasifikasi menjadi sentimen positif atau negatif. Hasil penelitian menunjukkan metode Naive Bayes mampu mengklasifikasi dokumen tweet dengan akurasi 67% dan error rate sebesar 33%. Percobaan dengan menggunakan 3 jumlah data berbeda (100, 200, dan 500) menghasilkan selisih nilai akurasi yang tidak jauh berbeda yaitu 0,02. Hal ini menunjukkan metode Naive Bayes untuk klasifikasi data tweet terkait dampak virus Corona menghasilkan performa yang stabil. Nilai accuracy yang diperoleh cukup baik dan penelitian selanjutnya bisa dikembangkan dengan memperhitungkan unsur semantik pada dokumen tweet.
{"title":"Analisis Sentimen Dokumen Twitter Mengenai Dampak Virus Corona Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier","authors":"Ni Made Ayu Juli Astari, D. Divayana, G. Indrawan","doi":"10.30864/jsi.v15i1.332","DOIUrl":"https://doi.org/10.30864/jsi.v15i1.332","url":null,"abstract":"Virus Corona menjadi permasalahan internasional pada tahun 2020. Hal ini sangat berdampak bagi kehidupan masyarakat. Pemerintah Indonesia mengambil peran dalam menekan peningkatan jumlah penderita virus Corona dengan cara membatasi kegiatan masyarakat di luar rumah. Salah satu dampak yang signifikan dari Virus Corona adalah di sektor perekonomian. Oleh karena itu, perlu dilakukan analisis sentimen untuk menentukan kecenderungan opini masyarakat terhadap dampak virus Corona. Twitter merupakan salah satu platform yang digunakan oleh masyarakat untuk mengekspresikan kondisi terkini setelah virus Corona merambah. Tujuan dari penelitian ini adalah memperoleh analisis dokumen text untuk mendapatkan sentimen positif atau negatif masyarakat. Data yang digunakan merupakan dokumen tweet dari Twitter mengenai dampak virus Corona. Data yang terkumpul dibagi untuk digunakan sebagai data latih dan data uji proses klasifikasi. Metode yang digunakan untuk klasifikasi dalam penelitian ini adalah Metode Naive Bayes Classifier. Hasil klasifikasi dievaluasi menggunakan accuracy dan error rate dengan tujuan mengetahui keakuratan dokumen setelah diklasifikasi menjadi sentimen positif atau negatif. Hasil penelitian menunjukkan metode Naive Bayes mampu mengklasifikasi dokumen tweet dengan akurasi 67% dan error rate sebesar 33%. Percobaan dengan menggunakan 3 jumlah data berbeda (100, 200, dan 500) menghasilkan selisih nilai akurasi yang tidak jauh berbeda yaitu 0,02. Hal ini menunjukkan metode Naive Bayes untuk klasifikasi data tweet terkait dampak virus Corona menghasilkan performa yang stabil. Nilai accuracy yang diperoleh cukup baik dan penelitian selanjutnya bisa dikembangkan dengan memperhitungkan unsur semantik pada dokumen tweet.","PeriodicalId":30123,"journal":{"name":"Journal of Systems Integration","volume":"15 1","pages":"27-29"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2020-11-30","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"43558241","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Infeksi Saluran Pernapasan Akut (ISPA) adalah penyakit yang menyerang pernapasan bawah dan pernapasan atas dapat mengakibatkan kematian. Menurut Badan Pusat Statistik Kabupaten Karawang pada tahun 2017 melaporkan 173.953 kasus ISPA dan meningkat menjadi 175.891 pada tahun 2018. Belum adanya perhatian khusus pada daerah tersebut yang menjadikan penyakit ini terus meningkat. Pada penelitian ini adalah clustering penyakit ISPA menggunakan algoritma K-Means dengan Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM). Di mana pada penelitian sebelumnya menyimpulkan bahwa teknik clustering yang paling optimal adalah metode K-Means karena hasilnya lebih akurat dalam pengelompokan data dan tidak menggunakan tahap CRISP-DM. Untuk itu diperlukannya clustering daerah penyebaran ISPA yang terbagi menjadi tiga cluster yaitu rendah, sedang, dan tinggi sehingga dapat membantu dalam pengambilan kebijakan terhadap penyakit ISPA oleh pemerintah Kabupaten Karawang. Hasilnya adalah tahun 2017 terdapat 30 anggota cluster rendah, 9 anggota cluster sedang, dan 11 anggota cluster tinggi. Tahun 2018 terdapat 33 anggota cluster rendah, 5 anggota cluster sedang, dan 12 anggota cluster tinggi. Tahun 2019 terdapat 20 anggota cluster rendah, 25 anggota cluster sedang, dan 5 anggota cluster tinggi. Evaluasi algoritma K-Means menggunakan SSE pada tahun 2017 yaitu 232.6133, 2018 yaitu 207.8584, dan tahun 2019 yaitu 260.3935.
{"title":"Penerapan K-Means Clustering pada Penyakit Infeksi Saluran Pernapasan Akut (ISPA) di Kabupaten Karawang","authors":"Isy Karima Fauzia, B. Dermawan, Tesa Nur Padilah","doi":"10.30864/jsi.v15i1.350","DOIUrl":"https://doi.org/10.30864/jsi.v15i1.350","url":null,"abstract":"Infeksi Saluran Pernapasan Akut (ISPA) adalah penyakit yang menyerang pernapasan bawah dan pernapasan atas dapat mengakibatkan kematian. Menurut Badan Pusat Statistik Kabupaten Karawang pada tahun 2017 melaporkan 173.953 kasus ISPA dan meningkat menjadi 175.891 pada tahun 2018. Belum adanya perhatian khusus pada daerah tersebut yang menjadikan penyakit ini terus meningkat. Pada penelitian ini adalah clustering penyakit ISPA menggunakan algoritma K-Means dengan Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM). Di mana pada penelitian sebelumnya menyimpulkan bahwa teknik clustering yang paling optimal adalah metode K-Means karena hasilnya lebih akurat dalam pengelompokan data dan tidak menggunakan tahap CRISP-DM. Untuk itu diperlukannya clustering daerah penyebaran ISPA yang terbagi menjadi tiga cluster yaitu rendah, sedang, dan tinggi sehingga dapat membantu dalam pengambilan kebijakan terhadap penyakit ISPA oleh pemerintah Kabupaten Karawang. Hasilnya adalah tahun 2017 terdapat 30 anggota cluster rendah, 9 anggota cluster sedang, dan 11 anggota cluster tinggi. Tahun 2018 terdapat 33 anggota cluster rendah, 5 anggota cluster sedang, dan 12 anggota cluster tinggi. Tahun 2019 terdapat 20 anggota cluster rendah, 25 anggota cluster sedang, dan 5 anggota cluster tinggi. Evaluasi algoritma K-Means menggunakan SSE pada tahun 2017 yaitu 232.6133, 2018 yaitu 207.8584, dan tahun 2019 yaitu 260.3935.","PeriodicalId":30123,"journal":{"name":"Journal of Systems Integration","volume":"15 1","pages":"81-87"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2020-11-30","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"48306178","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pengenalan objek pada citra digital mendapat banyak perhatian dalam beberapa tahun terakhir ini. Hal ini terlihat dari penerapan identifikasi citra di beberapa bidang kerja seperti pengenalan gambar untuk perencanaan lahan pertanian, identifikasi penyakit tanaman dan pencitraan medis. Teknik pengolahan gambar juga banyak digunakan oleh ahli botani dalam mengidentifikasi spesies tanaman yang tidak diketahui. Metode yang di terapkan di dalam penelitian ini untuk masalah proses pengenalan citra bunga adalah Ekstraksi model warna dan ekstraksi fitur bentuk untuk menaikkan tingkat akurasi dalam pengenalan citra bunga. Hasil ekstraksi warna dan bentuk bunga tersebut diklasifikasikan menggunakan metode Naive Bayes dengan tujuan agar bisa mendapatkan tingkat akurasi terbaik dalam proses klasifikasi citra bunga. Penelitian ini menggunakan 285 data citra bunga yang merupakan data set dari 19 spesies bunga yang berbeda, dataset dalam penelitian ini dibagi menjadi dua bagian, yaitu 228 data tes dan 57 data training. Hasil dari ekstraksi fitur dan warna menggunakan metode Morfologi dan Naive Bayes ini dilakukan pengujian akurasi menggunakan metode Confusion Matrix, menghasilkan tingkat akurasi sebesar 71,1% dengan kategori klasifikasi yang baik.
{"title":"Pengenalan Objek Bunga dengan Ekstraksi Fitur Warna dan Bentuk Menggunakan Metode Morfologi dan Naïve Bayes","authors":"Maulana Fansyuri, Oke Hariansyah","doi":"10.30864/jsi.v15i1.338","DOIUrl":"https://doi.org/10.30864/jsi.v15i1.338","url":null,"abstract":"Pengenalan objek pada citra digital mendapat banyak perhatian dalam beberapa tahun terakhir ini. Hal ini terlihat dari penerapan identifikasi citra di beberapa bidang kerja seperti pengenalan gambar untuk perencanaan lahan pertanian, identifikasi penyakit tanaman dan pencitraan medis. Teknik pengolahan gambar juga banyak digunakan oleh ahli botani dalam mengidentifikasi spesies tanaman yang tidak diketahui. Metode yang di terapkan di dalam penelitian ini untuk masalah proses pengenalan citra bunga adalah Ekstraksi model warna dan ekstraksi fitur bentuk untuk menaikkan tingkat akurasi dalam pengenalan citra bunga. Hasil ekstraksi warna dan bentuk bunga tersebut diklasifikasikan menggunakan metode Naive Bayes dengan tujuan agar bisa mendapatkan tingkat akurasi terbaik dalam proses klasifikasi citra bunga. Penelitian ini menggunakan 285 data citra bunga yang merupakan data set dari 19 spesies bunga yang berbeda, dataset dalam penelitian ini dibagi menjadi dua bagian, yaitu 228 data tes dan 57 data training. Hasil dari ekstraksi fitur dan warna menggunakan metode Morfologi dan Naive Bayes ini dilakukan pengujian akurasi menggunakan metode Confusion Matrix, menghasilkan tingkat akurasi sebesar 71,1% dengan kategori klasifikasi yang baik.","PeriodicalId":30123,"journal":{"name":"Journal of Systems Integration","volume":"15 1","pages":"70-80"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2020-11-30","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"42644801","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Hairani Hairani, Muhammad Ridho Hansyah, Lalu Zazuli Azhar Mardedi
Pihak SMAN 3 Mataram memiliki permasalahan yaitu kesulitan untuk memilihkan jurusan yang tepat bagi siswanya, karena tidak ada sistem yang memberi keputusan jurusan yang sesuai dengan minat dan bakat siswa, serta dibatasi dengan jumlah kuota di tiap kelasnya. Tujuan dari penelitian ini adalah integrasi metode Naive Bayes dengan K-Means dan K-Means-Smote untuk klasifikasi penjurusan SMAN 3 Mataram. Metodologi penelitian ini terdiri dari pengumpulan data siswa, pengolahan data, pengujian metode, dan evaluasi kinerja metode yang diusulkan. Berdasarkan hasil pengujian yang telah dilakukan, metode yang diusulkan memperoleh kinerja terbaik dibandingkan penelitian sebelumnya menggunakan metode C.45 dengan akurasi sebesar 99,16%, sensitivitas 99,58%, spesifisitas 98,77%, dan f-measure 99,16%. Dengan demikian metode yang diusulkan dapat digunakan untuk klasifikasi jurusan SMAN 3 Mataram karena memiliki kinerja paling baik.
{"title":"Integrasi Metode Naive Bayes dengan K-Means dan K-Means-Smote untuk Klasifikasi Jurusan SMAN 3 Mataram","authors":"Hairani Hairani, Muhammad Ridho Hansyah, Lalu Zazuli Azhar Mardedi","doi":"10.30864/jsi.v15i1.317","DOIUrl":"https://doi.org/10.30864/jsi.v15i1.317","url":null,"abstract":"Pihak SMAN 3 Mataram memiliki permasalahan yaitu kesulitan untuk memilihkan jurusan yang tepat bagi siswanya, karena tidak ada sistem yang memberi keputusan jurusan yang sesuai dengan minat dan bakat siswa, serta dibatasi dengan jumlah kuota di tiap kelasnya. Tujuan dari penelitian ini adalah integrasi metode Naive Bayes dengan K-Means dan K-Means-Smote untuk klasifikasi penjurusan SMAN 3 Mataram. Metodologi penelitian ini terdiri dari pengumpulan data siswa, pengolahan data, pengujian metode, dan evaluasi kinerja metode yang diusulkan. Berdasarkan hasil pengujian yang telah dilakukan, metode yang diusulkan memperoleh kinerja terbaik dibandingkan penelitian sebelumnya menggunakan metode C.45 dengan akurasi sebesar 99,16%, sensitivitas 99,58%, spesifisitas 98,77%, dan f-measure 99,16%. Dengan demikian metode yang diusulkan dapat digunakan untuk klasifikasi jurusan SMAN 3 Mataram karena memiliki kinerja paling baik.","PeriodicalId":30123,"journal":{"name":"Journal of Systems Integration","volume":"15 1","pages":"8-12"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2020-11-30","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"41593341","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Salah satu sumber daya alam yang dimiliki Indonesia adalah produk hasil hutan bukan kayu yang di mana saat ini menjadi salah satu prioritas pengembangan dari Kementerian Lingkungan Hidup dan Kehutanan. Komoditas yang menjadi unggulan dari produk hasil bukan kayu adalah madu. Walaupun mudah dalam pemeliharaan, namun jumlah produksi dari madu Trigona di daerah Kerandangan belum cukup optimal hal tersebut dikarenakan para kelompok tani saat ini masih mengalami kebingungan dalam menentukan lokasi stup (rumah lebah). Sering kali para petani salah dalam menentukan lokasi stup, yang menyebabkan lebah tidak dapat menghasilkan madu secara maksimal. Penggunaan metode Rank Order Centroid (ROC) pada penelitian ini untuk membantu kelompok tani dalam pemberian bobot kriteria berdasarkan tingkat kepentingannya. Selanjutnya bobot tersebut digunakan dalam perhitungan Simple Additive Weighting (SAW). Di mana penggunaan metode ini dirasa cukup mudah untuk dipahami para kelompok tani. Konsep dasar metode ini adalah mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap alternatif di semua atribut. Hal ini dapat membantu kelompok tani dalam menentukan lokasi stup.
{"title":"Penentuan Lokasi Stup Menggunakan Pembobotan Rank Order Centroid (ROC) dan Simple Additive Weighting (SAW)","authors":"I. Saputra","doi":"10.30864/jsi.v15i1.340","DOIUrl":"https://doi.org/10.30864/jsi.v15i1.340","url":null,"abstract":"Salah satu sumber daya alam yang dimiliki Indonesia adalah produk hasil hutan bukan kayu yang di mana saat ini menjadi salah satu prioritas pengembangan dari Kementerian Lingkungan Hidup dan Kehutanan. Komoditas yang menjadi unggulan dari produk hasil bukan kayu adalah madu. Walaupun mudah dalam pemeliharaan, namun jumlah produksi dari madu Trigona di daerah Kerandangan belum cukup optimal hal tersebut dikarenakan para kelompok tani saat ini masih mengalami kebingungan dalam menentukan lokasi stup (rumah lebah). Sering kali para petani salah dalam menentukan lokasi stup, yang menyebabkan lebah tidak dapat menghasilkan madu secara maksimal. Penggunaan metode Rank Order Centroid (ROC) pada penelitian ini untuk membantu kelompok tani dalam pemberian bobot kriteria berdasarkan tingkat kepentingannya. Selanjutnya bobot tersebut digunakan dalam perhitungan Simple Additive Weighting (SAW). Di mana penggunaan metode ini dirasa cukup mudah untuk dipahami para kelompok tani. Konsep dasar metode ini adalah mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap alternatif di semua atribut. Hal ini dapat membantu kelompok tani dalam menentukan lokasi stup.","PeriodicalId":30123,"journal":{"name":"Journal of Systems Integration","volume":"15 1","pages":"48-53"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2020-11-30","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"46536980","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
SMK TI Bali Global Badung sekolah swasta yang dikhususkan dalam bidang teknologi informasi. Sekolah yang berdiri pada tahun 2016 ini masih menerapkan sistem manual dalam proses pendidikannya. Dalam hal ini perlu adanya perubahan sistem pengolahan data agar sistem yang masih manual dapat menggunakan sistem, agar menjadi simbol dari sekolah teknologi informasi di badung. Penelitian ini mengangkat bagaimana analisis faktor internal dan eksternal yang mempengaruhi sistem yang akan dibangun dengan menggunakan Value Chain dan Five Force Factor serta perumusan strategis dengan McFarlan’s. Hasil yang didapatkan secara lingkungan internal SMK TI Bali Global memiliki potensi luar biasa dengan kekuatan sarana prasarana, sistem pendidikan serta SDM yang baik ditambah dengan dukungan Eksternal dari dukungan pemerintah serta kepercayaan masyarakat. Dari analisis tersebut memunculkan beberapa sistem yang dibangun dengan diproyeksikan dapat dibangun dan diterapkan 5 tahun ke depan.
{"title":"Penerapan Analisis Value Chain dan Five Force Factor Serta Perumusan Strategi McFarlan’s pada SMKTI Bali Global Badung","authors":"I. Narayana","doi":"10.30864/jsi.v15i1.366","DOIUrl":"https://doi.org/10.30864/jsi.v15i1.366","url":null,"abstract":"SMK TI Bali Global Badung sekolah swasta yang dikhususkan dalam bidang teknologi informasi. Sekolah yang berdiri pada tahun 2016 ini masih menerapkan sistem manual dalam proses pendidikannya. Dalam hal ini perlu adanya perubahan sistem pengolahan data agar sistem yang masih manual dapat menggunakan sistem, agar menjadi simbol dari sekolah teknologi informasi di badung. Penelitian ini mengangkat bagaimana analisis faktor internal dan eksternal yang mempengaruhi sistem yang akan dibangun dengan menggunakan Value Chain dan Five Force Factor serta perumusan strategis dengan McFarlan’s. Hasil yang didapatkan secara lingkungan internal SMK TI Bali Global memiliki potensi luar biasa dengan kekuatan sarana prasarana, sistem pendidikan serta SDM yang baik ditambah dengan dukungan Eksternal dari dukungan pemerintah serta kepercayaan masyarakat. Dari analisis tersebut memunculkan beberapa sistem yang dibangun dengan diproyeksikan dapat dibangun dan diterapkan 5 tahun ke depan.","PeriodicalId":30123,"journal":{"name":"Journal of Systems Integration","volume":"15 1","pages":"65-69"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2020-11-30","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"43073795","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Politeknik Negeri Malang merupakan sebuah Perguruan Tinggi di Kota Malang yang selalu menyalurkan bantuan dana beasiswa dari pemerintah kepada mahasiswa yang kurang mampu. Banyaknya pendaftar peserta beasiswa membuat kesulitan dalam menangani pengolahan data, sehingga diperlukan sebuah perangkat lunak untuk mempermudah pengolahan data tersebut. Penentuan kriteria penerima beasiswa ditentukan dari data yang sudah ada yaitu pendapatan orang tua, tanggungan orang tua, status orang tua, semester dan nilai Indeks Prestasi Komulatif (IPK) mahasiswa. Di dalam perangkat lunak tersebut dibuat sistem pendukung keputusan yang menggunakan metode Modified-Simple Additve Weighting di mana Simple Additive Weighting digunakan untuk pembobotan dan proses normalisasi sedangkan Weighted Product digunakan untuk memperbaiki bobot kriteria, menentukan vektor S dan pemeringkatan. Sistem pendukung keputusan ini dapat menghasilkan alternatif terbaik, sehingga seleksi penerimaan calon mahasiswa penerima beasiswa dapat berjalan sesuai dengan yang diharapkan. Dari hasil perhitungan, didapatkan hasil pemeringkatan yang memiliki nilai V yang paling besar yaitu V1 dengan nilai 0,181.
{"title":"Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Beasiswa Bantuan Belajar Mahasiswa Menggunakan Metode Modified-Simple Additive Weighting","authors":"H. B. Setyawan","doi":"10.30864/jsi.v15i1.315","DOIUrl":"https://doi.org/10.30864/jsi.v15i1.315","url":null,"abstract":"Politeknik Negeri Malang merupakan sebuah Perguruan Tinggi di Kota Malang yang selalu menyalurkan bantuan dana beasiswa dari pemerintah kepada mahasiswa yang kurang mampu. Banyaknya pendaftar peserta beasiswa membuat kesulitan dalam menangani pengolahan data, sehingga diperlukan sebuah perangkat lunak untuk mempermudah pengolahan data tersebut. Penentuan kriteria penerima beasiswa ditentukan dari data yang sudah ada yaitu pendapatan orang tua, tanggungan orang tua, status orang tua, semester dan nilai Indeks Prestasi Komulatif (IPK) mahasiswa. Di dalam perangkat lunak tersebut dibuat sistem pendukung keputusan yang menggunakan metode Modified-Simple Additve Weighting di mana Simple Additive Weighting digunakan untuk pembobotan dan proses normalisasi sedangkan Weighted Product digunakan untuk memperbaiki bobot kriteria, menentukan vektor S dan pemeringkatan. Sistem pendukung keputusan ini dapat menghasilkan alternatif terbaik, sehingga seleksi penerimaan calon mahasiswa penerima beasiswa dapat berjalan sesuai dengan yang diharapkan. Dari hasil perhitungan, didapatkan hasil pemeringkatan yang memiliki nilai V yang paling besar yaitu V1 dengan nilai 0,181.","PeriodicalId":30123,"journal":{"name":"Journal of Systems Integration","volume":"15 1","pages":"13-21"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2020-11-30","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"42548174","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
京公网安备 11010802042870号
京ICP备2023020795号-1
扫码关注我们
求助内容：
应助结果提醒方式：