Pub Date : 2022-11-30DOI: 10.30812/jsi.v14i2.18826
Lalu Ariawan Ganda Putra, Mayadi Mayadi, I. Setiaji
Influencer marketing adalah sebuah metode pemasaran secara digital yang dimana seseorang atau figure yang memiliki pengaruh dimasyarakat atau target konsumen yang dituju dan dirasa bisa menjadi tempat untuk promosi. PT. Lombok Media Utama (Inside Lombok) merupakan perusahaan media independen berbasis media sosial yang menyajikan informasi, berita dan influencer marketing bagi online shop dan UMKM lokal. Permasalahan yang timbul adalah dengan banyaknya client yang bekerja sama dengan Inside Lombok memiliki rata-rata 2000-3000 client tiap tahunnya, Inside Lombok masih manual dalam menentukan jenis client, seperti hanya melihat toko fisik saja atau berdasarkan jumlah follower yang di miliki oleh client. Yang dimana hal itu tidak efektif dalam menentukan jenis client yang terbagi menjadi 3 yaitu: usaha mikro, usaha kecil, dan usaha menengah. Perancangan dan pembuautan sistem klasifikasi jenis client ini menggunakan metodologi CRISP-DM, yaitu metode mengembangan perangkat lunak terdiri dari 6 fase yaitu pemahaman bisnis, pemahaman data, pengolahan data, pemodelan, evaluasi dan penyebaran. Hasil atau keluaran yang akan dicapai yaitu sistem dapat menampilkan jenis client berdasarkan atribut yang telah dimasukan. Kesimpulan dari penelitian ini adalah pertama sistem dapat menampilkan jenis client degan akurasi sebesar 95% hal ini dapat membantu pihak Inside Lombok dalam memilih jenis client dengan cepat dan akurat.
{"title":"Klasifikasi Jenis Client Menggunakan Algoritma Decision Tree Cart","authors":"Lalu Ariawan Ganda Putra, Mayadi Mayadi, I. Setiaji","doi":"10.30812/jsi.v14i2.18826","DOIUrl":"https://doi.org/10.30812/jsi.v14i2.18826","url":null,"abstract":"Influencer marketing adalah sebuah metode pemasaran secara digital yang dimana seseorang atau figure yang memiliki pengaruh dimasyarakat atau target konsumen yang dituju dan dirasa bisa menjadi tempat untuk promosi. PT. Lombok Media Utama (Inside Lombok) merupakan perusahaan media independen berbasis media sosial yang menyajikan informasi, berita dan influencer marketing bagi online shop dan UMKM lokal. Permasalahan yang timbul adalah dengan banyaknya client yang bekerja sama dengan Inside Lombok memiliki rata-rata 2000-3000 client tiap tahunnya, Inside Lombok masih manual dalam menentukan jenis client, seperti hanya melihat toko fisik saja atau berdasarkan jumlah follower yang di miliki oleh client. Yang dimana hal itu tidak efektif dalam menentukan jenis client yang terbagi menjadi 3 yaitu: usaha mikro, usaha kecil, dan usaha menengah. Perancangan dan pembuautan sistem klasifikasi jenis client ini menggunakan metodologi CRISP-DM, yaitu metode mengembangan perangkat lunak terdiri dari 6 fase yaitu pemahaman bisnis, pemahaman data, pengolahan data, pemodelan, evaluasi dan penyebaran. Hasil atau keluaran yang akan dicapai yaitu sistem dapat menampilkan jenis client berdasarkan atribut yang telah dimasukan. Kesimpulan dari penelitian ini adalah pertama sistem dapat menampilkan jenis client degan akurasi sebesar 95% hal ini dapat membantu pihak Inside Lombok dalam memilih jenis client dengan cepat dan akurat.","PeriodicalId":375112,"journal":{"name":"JSI: Jurnal Sistem Informasi (E-Journal)","volume":"9 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2022-11-30","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"127419575","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}
Astara Hotel Balikpapan is one of the business units engaged in the hotel sector which has a 4 star rating so it requires facilities and infrastructure so that hotel services are satisfying. One of them is, information technology to support business processes contained in Astara. This research aims to design a governance system so as to produce an important process for Astara. The stages are carried out by analyzing the state of Astara Hotel based on the eleventh design factors which consist of aspects of strategy to company size. An important process for Astara consists of BAI05 Managed Organizational Change, BAI06 Managed IT Changes, BAI07 Managed IT Change Acceptance and Transitioning, BAI11 Managed Projects, BAI02 Managed Requirements Definition
Astara Hotel Balikpapan是从事酒店行业的业务单位之一，拥有4星级评级，因此它需要设施和基础设施，以便酒店服务令人满意。其中之一是支持Astara中包含的业务流程的信息技术。本研究旨在设计一个治理系统，从而为Astara产生一个重要的过程。在第十一个设计因素的基础上，分析了Astara酒店的现状，这十一个设计因素包括战略到公司规模的各个方面。BAI05管理的组织变革，BAI06管理的IT变革，BAI07管理的IT变革的接受和转换，BAI11管理的项目，BAI02管理的需求定义
{"title":"PERANCANGAN TATA KELOLA TEKNOLOGI INFORMASI MENGGUNAKAN FRAMEWORK COBIT 2019 PADA HOTEL XYZ","authors":"Priscilla Novita Anastasia, Lovinta Happy Atrinawati","doi":"10.36706/JSI.V12I2.12329","DOIUrl":"https://doi.org/10.36706/JSI.V12I2.12329","url":null,"abstract":"Astara Hotel Balikpapan is one of the business units engaged in the hotel sector which has a 4 star rating so it requires facilities and infrastructure so that hotel services are satisfying. One of them is, information technology to support business processes contained in Astara. This research aims to design a governance system so as to produce an important process for Astara. The stages are carried out by analyzing the state of Astara Hotel based on the eleventh design factors which consist of aspects of strategy to company size. An important process for Astara consists of BAI05 Managed Organizational Change, BAI06 Managed IT Changes, BAI07 Managed IT Change Acceptance and Transitioning, BAI11 Managed Projects, BAI02 Managed Requirements Definition","PeriodicalId":375112,"journal":{"name":"JSI: Jurnal Sistem Informasi (E-Journal)","volume":"49 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2020-10-27","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"122484855","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}
String Matching merupakan proses pencocokan string untuk menemukan kesamaan antara teks dan pattern. Pada proses pencarian kata pada aplikasi Kamus android terbilang sulit, dikarenakan banyaknya data didalam database, sehingga proses pencarian tersebut cukup lama jika dicari satu persatu. Untuk pemecahan masalah tersebut, salah satu algoritma string matching yang digunakan adalah algoritma Boyer-Moore karena algoritma ini merupakan algoritma string matching yang paling efesien dibandingkan algoritma-algoritma string matching lainnya. Tujuan penelitian ini ialah menerapkan algoritma Boyer-Moore pada aplikasi kamus komputer. Adapun manfaat penelitian ini diharapkan dapat mempermudah khususnya bagi mahasiswa Fakultas Teknik untuk mencari kata-kata istilah komputer untuk media pembelajaran. Diharapkan aplikasi ini mendapat tanggapan yang baik bagi pengguna supaya bisa dikembangkan lagi kedepannya. Aplikasi ini masih terdapat kekurangan dan dapat dikembangkan lagi kedepannya, seperti pencariannya tidak otomatis huruf besar dan kecilnya, bisa juga dikembangkan berbagai macam kamus lainnya seperti kamus obat, beladiri, bahasa daerah dan lain sebagainya. Kata Kunci : Implementasi, Boyer-Moore, Aplikasi, Kamus, Android
{"title":"IMPLEMENTASI ALGORITMA BOYER-MOORE PADA APLIKASI KAMUS ISTILAH KOMPUTER BERBASIS ANDROID","authors":"M. Rifqo, Andi Lala","doi":"10.36706/JSI.V12I2.9182","DOIUrl":"https://doi.org/10.36706/JSI.V12I2.9182","url":null,"abstract":"String Matching merupakan proses pencocokan string untuk menemukan kesamaan antara teks dan pattern. Pada proses pencarian kata pada aplikasi Kamus android terbilang sulit, dikarenakan banyaknya data didalam database, sehingga proses pencarian tersebut cukup lama jika dicari satu persatu. Untuk pemecahan masalah tersebut, salah satu algoritma string matching yang digunakan adalah algoritma Boyer-Moore karena algoritma ini merupakan algoritma string matching yang paling efesien dibandingkan algoritma-algoritma string matching lainnya. Tujuan penelitian ini ialah menerapkan algoritma Boyer-Moore pada aplikasi kamus komputer. Adapun manfaat penelitian ini diharapkan dapat mempermudah khususnya bagi mahasiswa Fakultas Teknik untuk mencari kata-kata istilah komputer untuk media pembelajaran. Diharapkan aplikasi ini mendapat tanggapan yang baik bagi pengguna supaya bisa dikembangkan lagi kedepannya. Aplikasi ini masih terdapat kekurangan dan dapat dikembangkan lagi kedepannya, seperti pencariannya tidak otomatis huruf besar dan kecilnya, bisa juga dikembangkan berbagai macam kamus lainnya seperti kamus obat, beladiri, bahasa daerah dan lain sebagainya. Kata Kunci : Implementasi, Boyer-Moore, Aplikasi, Kamus, Android","PeriodicalId":375112,"journal":{"name":"JSI: Jurnal Sistem Informasi (E-Journal)","volume":"37 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2020-10-27","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"121939382","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}
Pub Date : 2020-10-27DOI: 10.36706/JSI.V12I2.12179
Muhamad Kadafi
Abstrak Untuk membantu menjaga kualitas penyelenggaraan program studi dalam hal ini adalah layanan akademik, maka penyeimbangan ratio antara penerimaan mahasiswa yang masuk dengan sarana dan prasana merupakan salah satu upaya yang perlu di lakukan oleh perguruan tinggi caranya adalah dengan memprediksi jumlah tingkat kelulusan mahasiswa yang tepat waktu, dengan mengetahui hal tersebut maka pimpinan dapat menetapkan ratio penerimaan mahasiswa baru pada tahun berikutnya berdasarkan data prediksi yang di dapat. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis data akademik yaitu dengan melakukan klasifikasi data kelulusan mahasiswa sebelumnya dan menggunakan pola yang terbentuk untuk memprediksi besaran persentase tingkat kelulusan mahasiswa serta mencari parameter apa saja yang mempengaruhi tingkat kelulusan. Metode yang digunakan adalah teknik klasifikasi data mining dengan Naive Bayes Classifier (NBC). Hasil penelitian ini adalah jumlah rata – rata persentase keseluruhan kelulusan mahasiswa tepat waktu yaitu sebesar 73.44% kelulusan dan parameter yang mempengaruhi kelulusan mahasiswa tepat waktu adalah IPK, IPS4, IPS3, IPS2. Hasil penelitian dapat dijadikan landasan bagi pimpinan untuk menentukan ratio penerimaan mahasiswa baru pada tahun berikutnya, dan sebagai bahan evaluasi dalam membantu mahasiswa untuk lulus tepat waktu. Kata kunci : Naive Bayes Classifier (NBC); Data Mining. Abstract To help maintain the quality of the implementation of the study program in this case is academic services, then balancing the ratio between admission of students with facilities and infrastructures is one of the efforts that need to be done by university by means of predicting the number of student graduation rates on time, with knowing this, the leadership can determine the ratio of new student admissions in the following year based on the prediction data obtained. This study aims to analyze academic data by classifying the graduation data of previous students and using patterns that are formed to predict the percentage of student graduation rates and to find out what parameters affect graduation rates. The method used is the classification of data mining techniques with Naive Bayes Classifier (NBC). The results of this study are the average number of percentages of overall students graduation on time that is equal to 73.44% graduation and the parameters that affect students' graduation on time are IPK, IPS4, IPS3, IPS2. The results of the study can be used as a basis for leaders to determine the ratio of new student admissions in the following year, and as an evaluation material in helping students to graduate on time. Keywords : Naive Bayes Classifier (NBC); Data Mining .
抽象地说，在这种情况下，帮助保持学习计划的质量是一种学术服务了解到这一点，领导可以根据最新的预测数据确定明年的招生范围。本研究的目的是分析学术数据，即对以前的学生毕业生的毕业数据进行分类，并使用形成的模式来预测学生的结余率，并找出影响毕业率的任何参数。该方法是一种由天真的贝斯经典(NBC)分类数据挖掘技术。这项研究的结果是平均水平——学生按时毕业的总百分比为73.44%，影响学生按时毕业的参数为IPK、IPS4、IPS3、IPS2。研究结果可以作为领导确定应届新生入学程度的基础，并作为帮助学生按时毕业的评估材料。关键词:天真的贝斯经典电影(NBC);数据挖掘。抽象到帮助maintain the quality of the implementation of the study在这个案例是学业成绩服务项目,然后平衡之admission之间ratio学生facilities和infrastructures is one of the efforts那个需要被大学做当家》由意味着predicting之学生毕业rate on time)里,用认识这个,《ratio of new leadership能个重大跟踪一年的学生还是》改编自《prediction获得数据。这是一项研究，通过classifying学前学生的成绩分析数据，并使用预习学生成绩不及格的模式，找出学生成绩不及格的原因。使用的方法是带有天真的Bayes经典配置的数据挖掘技术。这项研究的结果是平均每年73.44%的优等生和受影响学生的平均成绩为gpa、IPS4、IPS3、IPS2。研究的结果可以用作决定应届学生推荐程度的基地，并以帮助学生学习的材料进行实时评估。天真的贝斯经典电影(NBC);数据挖掘。
{"title":"METODE NAÏVE BAYES CLASSIFIER (NBC) UNTUK MEMPREDIKSI TINGKAT KELULUSAN MAHASISWA TEPAT WAKTU","authors":"Muhamad Kadafi","doi":"10.36706/JSI.V12I2.12179","DOIUrl":"https://doi.org/10.36706/JSI.V12I2.12179","url":null,"abstract":"Abstrak Untuk membantu menjaga kualitas penyelenggaraan program studi dalam hal ini adalah layanan akademik, maka penyeimbangan ratio antara penerimaan mahasiswa yang masuk dengan sarana dan prasana merupakan salah satu upaya yang perlu di lakukan oleh perguruan tinggi caranya adalah dengan memprediksi jumlah tingkat kelulusan mahasiswa yang tepat waktu, dengan mengetahui hal tersebut maka pimpinan dapat menetapkan ratio penerimaan mahasiswa baru pada tahun berikutnya berdasarkan data prediksi yang di dapat. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis data akademik yaitu dengan melakukan klasifikasi data kelulusan mahasiswa sebelumnya dan menggunakan pola yang terbentuk untuk memprediksi besaran persentase tingkat kelulusan mahasiswa serta mencari parameter apa saja yang mempengaruhi tingkat kelulusan. Metode yang digunakan adalah teknik klasifikasi data mining dengan Naive Bayes Classifier (NBC). Hasil penelitian ini adalah jumlah rata – rata persentase keseluruhan kelulusan mahasiswa tepat waktu yaitu sebesar 73.44% kelulusan dan parameter yang mempengaruhi kelulusan mahasiswa tepat waktu adalah IPK, IPS4, IPS3, IPS2. Hasil penelitian dapat dijadikan landasan bagi pimpinan untuk menentukan ratio penerimaan mahasiswa baru pada tahun berikutnya, dan sebagai bahan evaluasi dalam membantu mahasiswa untuk lulus tepat waktu. Kata kunci : Naive Bayes Classifier (NBC); Data Mining. Abstract To help maintain the quality of the implementation of the study program in this case is academic services, then balancing the ratio between admission of students with facilities and infrastructures is one of the efforts that need to be done by university by means of predicting the number of student graduation rates on time, with knowing this, the leadership can determine the ratio of new student admissions in the following year based on the prediction data obtained. This study aims to analyze academic data by classifying the graduation data of previous students and using patterns that are formed to predict the percentage of student graduation rates and to find out what parameters affect graduation rates. The method used is the classification of data mining techniques with Naive Bayes Classifier (NBC). The results of this study are the average number of percentages of overall students graduation on time that is equal to 73.44% graduation and the parameters that affect students' graduation on time are IPK, IPS4, IPS3, IPS2. The results of the study can be used as a basis for leaders to determine the ratio of new student admissions in the following year, and as an evaluation material in helping students to graduate on time. Keywords : Naive Bayes Classifier (NBC); Data Mining .","PeriodicalId":375112,"journal":{"name":"JSI: Jurnal Sistem Informasi (E-Journal)","volume":"45 6 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2020-10-27","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"130768239","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}
Pub Date : 2020-04-08DOI: 10.36706/JSI.V12I1.10290
Arief Kurniawan, Aryo Nugroho
Social Network Analysis (SNA) merupakan suatu cabang ilmu komputer yang menganalisi fenomena atau pola hubungan pada suatu jejaring sosial. Pada penelitian ini Twitter merupakan salah satu media jejaring sosial yang akan digunakan sebagai objek penelitian dikarenakan jumlah pengguna yang banyak dengan akses informasi yang tak terbatas. Selanjutnya metode analisis yang digunakan pada penelitian ini adalah menggunakan metode GraphML dan perhitungan algoritma pendekatan sentralistas (Centrality Measure). Dimana dengan metode GraphML ini mampu memvisualisasikan hubungan jejaring sosial individu dengan individu lain kedalam bentuk grafik dan mampu digunakan untuk menentukan bobot ikatan indvidu terhadap individu lain atau seberapa kuat hubungan individu tersebut terjalin. Dalam analisis ini diperoleh hasil berupa diagram sentralitas dan diagram pagerank yang dianggap paling mampu menggambarkan hubungan jejaring sosial dari subjek penelitian. Kata kunci : Social Network Analysis, GraphML, Centrality Measure, Twitter
{"title":"Analisis Jejaring Sosial Tokoh Publik Menggunakan Metode Graphml","authors":"Arief Kurniawan, Aryo Nugroho","doi":"10.36706/JSI.V12I1.10290","DOIUrl":"https://doi.org/10.36706/JSI.V12I1.10290","url":null,"abstract":"Social Network Analysis (SNA) merupakan suatu cabang ilmu komputer yang menganalisi fenomena atau pola hubungan pada suatu jejaring sosial. Pada penelitian ini Twitter merupakan salah satu media jejaring sosial yang akan digunakan sebagai objek penelitian dikarenakan jumlah pengguna yang banyak dengan akses informasi yang tak terbatas. Selanjutnya metode analisis yang digunakan pada penelitian ini adalah menggunakan metode GraphML dan perhitungan algoritma pendekatan sentralistas (Centrality Measure). Dimana dengan metode GraphML ini mampu memvisualisasikan hubungan jejaring sosial individu dengan individu lain kedalam bentuk grafik dan mampu digunakan untuk menentukan bobot ikatan indvidu terhadap individu lain atau seberapa kuat hubungan individu tersebut terjalin. Dalam analisis ini diperoleh hasil berupa diagram sentralitas dan diagram pagerank yang dianggap paling mampu menggambarkan hubungan jejaring sosial dari subjek penelitian. Kata kunci : Social Network Analysis, GraphML, Centrality Measure, Twitter","PeriodicalId":375112,"journal":{"name":"JSI: Jurnal Sistem Informasi (E-Journal)","volume":"6 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2020-04-08","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"122887634","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}
Kurangnya inovasi dan variasi seorang guru dalam menyampaikan materi seringkali membuat siswa kurang tertarik atau bersemangat dalam mengikuti materi pelajaran. Metode pembelajaran yang berupa materi yang hanya dijelaskan secara langsung pun dapat menurunkan minat siswa, kurang efektif dan efisien. Oleh karena itu dibuatlah sistem pendukung keputusan dengan menggunakan metode Analytical Hierarchy Process (AHP) untuk menentukan metode pembelajaran yang lebih efektif dipergunakan yang mampu menjangkau siswa dalam menyerap materi dan ilmu yang disampaikan dengan baik. Ketentuan kriteria dalam pemilihan metode pembelajaran yang digunakan adalah hasil diskusi dengan pihak terkait langsung. Kriteria yang ditentukan ada empat kriteria, yaitu keefektifan penggunaan, pemahaman siswa, kemampuan siswa, dan peminatan siswa. Hasil keputusan dari perhitungan penggabungan pendapat responden menggunakan Microsoft Excel dan aplikasi Expert Choice menunjukkan metode pemecahan masalah sebagai peringkat pertama dengan bobot nilai 0,473 dilanjutkan metode penugasan dengan bobot 0,267 dan metode pemberian informasi dengan bobot nilai 0,260.
{"title":"Penerapan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) Untuk Pemilihan Metode Pembelajaran","authors":"Yopi Handrianto, E. Styani","doi":"10.36706/JSI.V12I1.9537","DOIUrl":"https://doi.org/10.36706/JSI.V12I1.9537","url":null,"abstract":"Kurangnya inovasi dan variasi seorang guru dalam menyampaikan materi seringkali membuat siswa kurang tertarik atau bersemangat dalam mengikuti materi pelajaran. Metode pembelajaran yang berupa materi yang hanya dijelaskan secara langsung pun dapat menurunkan minat siswa, kurang efektif dan efisien. Oleh karena itu dibuatlah sistem pendukung keputusan dengan menggunakan metode Analytical Hierarchy Process (AHP) untuk menentukan metode pembelajaran yang lebih efektif dipergunakan yang mampu menjangkau siswa dalam menyerap materi dan ilmu yang disampaikan dengan baik. Ketentuan kriteria dalam pemilihan metode pembelajaran yang digunakan adalah hasil diskusi dengan pihak terkait langsung. Kriteria yang ditentukan ada empat kriteria, yaitu keefektifan penggunaan, pemahaman siswa, kemampuan siswa, dan peminatan siswa. Hasil keputusan dari perhitungan penggabungan pendapat responden menggunakan Microsoft Excel dan aplikasi Expert Choice menunjukkan metode pemecahan masalah sebagai peringkat pertama dengan bobot nilai 0,473 dilanjutkan metode penugasan dengan bobot 0,267 dan metode pemberian informasi dengan bobot nilai 0,260.","PeriodicalId":375112,"journal":{"name":"JSI: Jurnal Sistem Informasi (E-Journal)","volume":"187 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2020-04-08","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"127170528","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}
Pub Date : 2020-04-08DOI: 10.36706/JSI.V12I2.10788
Ria Astriratma, M. M. Santoni, Helena Nurramdhani Irmanda
Penelitian ini dilakukan untuk membuat sebuah sistem pengambilan keputusan berbasis web menggunakan logika fuzzy untuk mendiagnosa penyakit jantung pada seseorang. Untuk membangun sistem ini digunakan Fuzzy Inference System dari pengetahuan yang ada pada dokter sehingga diperoleh aturan (rule) untuk melakukan diagnosa. Langkah pada Fuzzy Inference System yaitu Fuzzifier, Fuzzy Inference Engine dan Defuzzifier. Fungsi keanggotaan segitiga dan trapesium digunakan untuk mendapatkan nilai derajat keanggotaan pada setiap variabel. Root Sum Square (RSS) digunakan untuk mendapatkan nilai fuzzy dari aturan yang memenuhi kondisi suatu pasien. Nilai RSS yang diperoleh akan dipetakan ke nilai tunggal (crisp) dengan menggunakan teknik Centroid of Area (CoA) untuk mendapatkan hasil diagnosa penyakit jantung. Penelitian ini menggunakan dataset Cleveland dari Machine Learning Repository. Hasil diagnosa pada sistem ini menghasilkan akurasi 64% dengan tingkat sensitivitas sebesar 89.83% dan tingkat spesifisitas sebesar 73.17%.
{"title":"SPK BERBASIS WEB MENGGUNAKAN LOGIKA FUZZY UNTUK DIAGNOSA PENYAKIT JANTUNG","authors":"Ria Astriratma, M. M. Santoni, Helena Nurramdhani Irmanda","doi":"10.36706/JSI.V12I2.10788","DOIUrl":"https://doi.org/10.36706/JSI.V12I2.10788","url":null,"abstract":"Penelitian ini dilakukan untuk membuat sebuah sistem pengambilan keputusan berbasis web menggunakan logika fuzzy untuk mendiagnosa penyakit jantung pada seseorang. Untuk membangun sistem ini digunakan Fuzzy Inference System dari pengetahuan yang ada pada dokter sehingga diperoleh aturan (rule) untuk melakukan diagnosa. Langkah pada Fuzzy Inference System yaitu Fuzzifier, Fuzzy Inference Engine dan Defuzzifier. Fungsi keanggotaan segitiga dan trapesium digunakan untuk mendapatkan nilai derajat keanggotaan pada setiap variabel. Root Sum Square (RSS) digunakan untuk mendapatkan nilai fuzzy dari aturan yang memenuhi kondisi suatu pasien. Nilai RSS yang diperoleh akan dipetakan ke nilai tunggal (crisp) dengan menggunakan teknik Centroid of Area (CoA) untuk mendapatkan hasil diagnosa penyakit jantung. Penelitian ini menggunakan dataset Cleveland dari Machine Learning Repository. Hasil diagnosa pada sistem ini menghasilkan akurasi 64% dengan tingkat sensitivitas sebesar 89.83% dan tingkat spesifisitas sebesar 73.17%.","PeriodicalId":375112,"journal":{"name":"JSI: Jurnal Sistem Informasi (E-Journal)","volume":"1 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2020-04-08","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"116388121","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}
Pub Date : 2019-12-03DOI: 10.36448/JMSIT.V9I2.1312
Usep Saprudin
Cabai Merah di Indonesia adalah salah satu komoditas hortikultura yang banyak dibudidayakan oleh petani, karena selain memiliki beberapa manfaat kesehatan cabai merah juga mempunyai harga jual yang tinggi. Banyaknya jenis Cabai Merah terkadang membuat para petani bingung untuk memilih bibit yang cocok dan sesuai untuk tanahnya terutama petani yang belum berpengalaman. Terlebih lagi virus dan bakteri Cabai Merah yang beranekaragam menjadi salah satu kebimbangan para petani untuk memilih bibit yang sesuai dan tidak mengalami kerugian saat panen. Dalam sistem pendukung keputusan ini, digunakan penggabungan metode Analytical Hierarchy Process (AHP) dan Simple Additeve Weighting (SAW) untuk menentukan alternatif terbaik dari bibit cabai merah yang akan dipilih. Empat kriteria dasar yang digunakan yakni rekomendasi dataran, ketahanan penyakit, umur panen dan potensi panen. Metode AHP digunakan untuk menghitung bobot dari setiap kriteria yang kemudian di hitung menggunakan metode SAW untuk menghasilkan alternatif terbaik. Sistem Pendukung Keputusan ini diharapkan mampu memberikan bantuan dan rekomendasi alternatif terbaik kepada petani dalam memilih bibit cabai merah unggul yang sesuai dengan kebutuhan.
{"title":"Penerapan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) Dan Simple Additeve Weighting (SAW) Dalam Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Bibit Cabai Merah Unggul","authors":"Usep Saprudin","doi":"10.36448/JMSIT.V9I2.1312","DOIUrl":"https://doi.org/10.36448/JMSIT.V9I2.1312","url":null,"abstract":"Cabai Merah di Indonesia adalah salah satu komoditas hortikultura yang banyak dibudidayakan oleh petani, karena selain memiliki beberapa manfaat kesehatan cabai merah juga mempunyai harga jual yang tinggi. Banyaknya jenis Cabai Merah terkadang membuat para petani bingung untuk memilih bibit yang cocok dan sesuai untuk tanahnya terutama petani yang belum berpengalaman. Terlebih lagi virus dan bakteri Cabai Merah yang beranekaragam menjadi salah satu kebimbangan para petani untuk memilih bibit yang sesuai dan tidak mengalami kerugian saat panen. Dalam sistem pendukung keputusan ini, digunakan penggabungan metode Analytical Hierarchy Process (AHP) dan Simple Additeve Weighting (SAW) untuk menentukan alternatif terbaik dari bibit cabai merah yang akan dipilih. Empat kriteria dasar yang digunakan yakni rekomendasi dataran, ketahanan penyakit, umur panen dan potensi panen. Metode AHP digunakan untuk menghitung bobot dari setiap kriteria yang kemudian di hitung menggunakan metode SAW untuk menghasilkan alternatif terbaik. Sistem Pendukung Keputusan ini diharapkan mampu memberikan bantuan dan rekomendasi alternatif terbaik kepada petani dalam memilih bibit cabai merah unggul yang sesuai dengan kebutuhan.","PeriodicalId":375112,"journal":{"name":"JSI: Jurnal Sistem Informasi (E-Journal)","volume":"46 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2019-12-03","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"134282784","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}
Abstrak Penelitian ini bertujuan untuk memudahkan masyarakat khusunya yang berasal dari luar Kota Palu belum mengetahui lokasi UMKM (Usaha Mikro Kecil Menengah) di kota Palu. Aplikasi yang akan dirancang dapat digunakan pengguna dalam menemukan lokasi UMKM (Usaha Mikro Kecil Menengah) terdekat di kota Palu. Algoritma pencarian jalur terpendek yang digunakan adalah algoritma Floyd Warshall karena sesuai untuk diimplementasikan. Algoritma Floyd Washall adalah salah satu varian dari pemrograman dinamis, metode untuk memecahkan masalah pencarian rute terpendek. Algoritma Floyd Warshall untuk mencari jalur terpendek yang diterapkan Delphi 10.3 CE. Pada Delphi 10.3 CE digunakan sebagai alat dalam pengerjaan algoritma Floyd Warshall untuk pencarian jalur terpendek. Penelitian ini menggunakan data sebanyak 30 lokasi Usaha Mikro Kecil Menengah (UMKM) yang aktif dan memiliki surat izin usaha di kota Palu. Kata Kunci : Android, Floyd Warshall, Jalur Terpendek Abstract This study aims to facilitate the community especially those from outside the city of Palu not yet knowing the location of MSMEs (Micro Small and Medium Enterprises) in the city of Palu. The application that will be designed can be used by users in finding the location of the closest MSMEs in the city of Palu. The shortest path search algorithm used is the Floyd Warshall algorithm because it is suitable to be implemented. The Floyd Warshall algorithm is a variant of dynamic programming, a method for solving the problem of finding the shortest route. Floyd Warshall's algorithm to find the shortest path that Delphi 10.3 CE has applied. In Delphi 10.3 CE is used as a tool in the execution of the Floyd Warshall algorithm to search for the shortest path. This research uses data from 30 locations of Micro, Small and Medium Enterprises (MSMEs) that are active and have business licenses in the city of Palu. Key word: Android, Floyd warshall, Shortest Path
{"title":"IMPLEMENTASI ALGORITMA FLOYD WARSHALL PADA PENCARIAN JALUR TERPENDEK LOKASI PENJUALAN DAN PROMOSI USAHA MIKRO KECIL MENENGAH (UMKM) DI KOTA PALU","authors":"Anisah Pratiwi","doi":"10.36706/jsi.v11i2.9159","DOIUrl":"https://doi.org/10.36706/jsi.v11i2.9159","url":null,"abstract":"Abstrak Penelitian ini bertujuan untuk memudahkan masyarakat khusunya yang berasal dari luar Kota Palu belum mengetahui lokasi UMKM (Usaha Mikro Kecil Menengah) di kota Palu. Aplikasi yang akan dirancang dapat digunakan pengguna dalam menemukan lokasi UMKM (Usaha Mikro Kecil Menengah) terdekat di kota Palu. Algoritma pencarian jalur terpendek yang digunakan adalah algoritma Floyd Warshall karena sesuai untuk diimplementasikan. Algoritma Floyd Washall adalah salah satu varian dari pemrograman dinamis, metode untuk memecahkan masalah pencarian rute terpendek. Algoritma Floyd Warshall untuk mencari jalur terpendek yang diterapkan Delphi 10.3 CE. Pada Delphi 10.3 CE digunakan sebagai alat dalam pengerjaan algoritma Floyd Warshall untuk pencarian jalur terpendek. Penelitian ini menggunakan data sebanyak 30 lokasi Usaha Mikro Kecil Menengah (UMKM) yang aktif dan memiliki surat izin usaha di kota Palu. Kata Kunci : Android, Floyd Warshall, Jalur Terpendek Abstract This study aims to facilitate the community especially those from outside the city of Palu not yet knowing the location of MSMEs (Micro Small and Medium Enterprises) in the city of Palu. The application that will be designed can be used by users in finding the location of the closest MSMEs in the city of Palu. The shortest path search algorithm used is the Floyd Warshall algorithm because it is suitable to be implemented. The Floyd Warshall algorithm is a variant of dynamic programming, a method for solving the problem of finding the shortest route. Floyd Warshall's algorithm to find the shortest path that Delphi 10.3 CE has applied. In Delphi 10.3 CE is used as a tool in the execution of the Floyd Warshall algorithm to search for the shortest path. This research uses data from 30 locations of Micro, Small and Medium Enterprises (MSMEs) that are active and have business licenses in the city of Palu. Key word: Android, Floyd warshall, Shortest Path","PeriodicalId":375112,"journal":{"name":"JSI: Jurnal Sistem Informasi (E-Journal)","volume":"38 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2019-10-25","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"128434635","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}
Institusi pendidikan sebagai organisasi dituntut untuk menggunakan teknologi informasi dan komunikasi sebagai bagian dari tujuan organisasi. Kebijakan institusi pendidikan harus direspon organisasi dengan cepat untuk menjawab tantangan institusi pendidikan berbasis revolusi industri 4.0, dengan perbaikan pengelolaan penyampaian data dan informasi menggunakan sistem informasi. Implementasi sistem informasi pada sebuah organisasi dapat berjalan sukses atau gagal. Salah satu alasan dibalik kegagalan implementasi sistem informasi adalah ketidakpuasan pengguna terhadap sistem yang telah dibangun. Evaluasi terhadap Sistem Informasi Akademik yang telah diterapkan pada organisasi perlu dilakukan dengan upaya pencarian faktor-faktor yang yang mempengaruhi kualitas dari Sistem Informasi Akademik. Evaluasi terhadap Sistem Informasi Akademik belum pernah dilakukan sebelumnya sehingga evaluasi menjadi penting agar organisasi yakin bahwa implementasi Sistem Informasi Akademik dapat memenuhi tujuan organisasi. Penelitian ini menggunakan adaptasi model kesuksesan sistem informasi DeLone dan McLean dengan beberapa modifikasi untuk menilai kualitas Sistem Informasi Akademik. Modifikasi yang dilakukan adalah dengan menghilangkan variabel intention use, service quality dari model ini dan menambahkan variabel user involvement pada model ini. Penelitian dilakukan dengan menganalisis hasil kuisioner dari 70 mahasiswa yang pernah menggunakan Sistem Informasi Akademik. Analisis data menggunakan metode Partial Least Square dengan Software SMART PLS 2.0 M3. Hasil penelitian membuktikan kepuasan pengguna dan keterlibatan pengguna dipengaruhi oleh kualitas sistem dan kualitas informasi. Keterlibatan Pengguna dan Kepuasan Pengguna berpengaruh secara signifikan terhadap manfaat bersih. Secara umum pengguna merasa puas dan mendapatkan manfaat dari Sistem Informasi Akademik namun perlu adanya peningkatan kualitas sistem dari Sistem Informasi Akademik.
{"title":"MODIFIKASI MODEL ADAPTASI DELONE & MCLEAN DALAM ANALISIS KUALITAS SISTEM INFORMASI AKADEMIK","authors":"Rio Jumardi","doi":"10.36706/jsi.v11i2.9238","DOIUrl":"https://doi.org/10.36706/jsi.v11i2.9238","url":null,"abstract":"Institusi pendidikan sebagai organisasi dituntut untuk menggunakan teknologi informasi dan komunikasi sebagai bagian dari tujuan organisasi. Kebijakan institusi pendidikan harus direspon organisasi dengan cepat untuk menjawab tantangan institusi pendidikan berbasis revolusi industri 4.0, dengan perbaikan pengelolaan penyampaian data dan informasi menggunakan sistem informasi. Implementasi sistem informasi pada sebuah organisasi dapat berjalan sukses atau gagal. Salah satu alasan dibalik kegagalan implementasi sistem informasi adalah ketidakpuasan pengguna terhadap sistem yang telah dibangun. Evaluasi terhadap Sistem Informasi Akademik yang telah diterapkan pada organisasi perlu dilakukan dengan upaya pencarian faktor-faktor yang yang mempengaruhi kualitas dari Sistem Informasi Akademik. Evaluasi terhadap Sistem Informasi Akademik belum pernah dilakukan sebelumnya sehingga evaluasi menjadi penting agar organisasi yakin bahwa implementasi Sistem Informasi Akademik dapat memenuhi tujuan organisasi. Penelitian ini menggunakan adaptasi model kesuksesan sistem informasi DeLone dan McLean dengan beberapa modifikasi untuk menilai kualitas Sistem Informasi Akademik. Modifikasi yang dilakukan adalah dengan menghilangkan variabel intention use, service quality dari model ini dan menambahkan variabel user involvement pada model ini. Penelitian dilakukan dengan menganalisis hasil kuisioner dari 70 mahasiswa yang pernah menggunakan Sistem Informasi Akademik. Analisis data menggunakan metode Partial Least Square dengan Software SMART PLS 2.0 M3. Hasil penelitian membuktikan kepuasan pengguna dan keterlibatan pengguna dipengaruhi oleh kualitas sistem dan kualitas informasi. Keterlibatan Pengguna dan Kepuasan Pengguna berpengaruh secara signifikan terhadap manfaat bersih. Secara umum pengguna merasa puas dan mendapatkan manfaat dari Sistem Informasi Akademik namun perlu adanya peningkatan kualitas sistem dari Sistem Informasi Akademik.","PeriodicalId":375112,"journal":{"name":"JSI: Jurnal Sistem Informasi (E-Journal)","volume":"364 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2019-10-25","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"122773087","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：