Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
1.642
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Ilmiah Bahasa dan Sastra Nusantara of Research : Jurnal Hasil-hasil penelitian Universitas Nusantara PGRI Kediri (e-journal) Register: Jurnal Ilmiah Teknologi Sistem Informasi Jurnal Teknik Informatika UNIKA Santo Thomas JSAI (Journal Scientific and Applied Informatics) Mega Aktiva: Jurnal Ekonomi dan Manajemen Jurnal Teknik Informatika Unika Santo Thomas (JTIUST) Journal Of Technology and Information System (J-TIS)
Trisno Trisno
FKIP UNTAD
Humanities Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Materials Science & Nanotechnology Mathematics Social Sciences

Published : 11 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search
Journal : Journal Of Technology and Information System (J-TIS)

 1 
Sistem Informasi Penjualan Sparepart Handphone Pada Konter Fix Celluler Berbasis Web Amalia, Citra; Alghifari, Fadil; Robo, Salahudin; Hartono, Andi; Ndala, Stefanus; Trisno, Trisno
Journal Of Technology and Information System (J-TIS) Vol 2 No 1 (2023): Januari - Juni 2023
Publisher : Program Studi Sistem Informasi, Universitas Yapis Papua

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.70129/jtis.v2i1.383

Abstract

Toko penjualan sparepart handphone Fix Celluler memiliki suatu masalah pada sistem penjualan serta pengecekan laporan harian penjualan. Masalah ini sudah ada sejak dimulainya bisnis penjualan sparepart handphone. Namun sistem yang digunakan dalam penjualan masih bersifat manual/konvensional sehingga terbentuknya sistem yang akan digunakan dalam mempermudah penjualan sparepart ini adalah sistem penjualan berbasis website. Dengan penggunaan sistem ini dapat melakukan transaksi antar pembeli lebih efisien dan juga dapat menghemat waktu admin dalam mengelola data produk serta pelanggaran. Dampak dari penggunaan sistem yang baru dapat meningkatkan pesat dikarenakan luasnya operasi lokasi penjualan khususnya penjualan sparepart di wilayah Jayapura. Metode dalam pengumpulan datanya menggunakan metode kualitatif dikarenakan sangat efektif pada konter Fix Celluler. Dalam metode kualitatif terdapat beberapa metode yang digunakan, yaitu metode observasi, metode wawancara, dan metode studi pustaka. Dengan penggunaan metode kualitatif tersebut menyebabkan hasil pengumpulan data yang lebih akurat. Kemudian dalam tahapan perancangan sistem ini menggunakan metode waterfall dikarenakan tahapan perancangannya yang sesuai dengan permasalahan yang terjadi pada konter Fix Celluler
Klasifikasi Kain Tenun Sumba Menggunakan Jaringan Saraf Tiruan Rami Ate, Egidius; Trisno, Trisno; Malo, Maria Wilda
Journal Of Technology and Information System (J-TIS) Vol 3 No 1 (2024): Januari - Juni 2024
Publisher : Program Studi Sistem Informasi, Universitas Yapis Papua

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.70129/jtis.v3i1.514

Abstract

Hasil evaluasi dengan epoch 100 memiliki akuasi klasifikasi yang cukup baik. Nilai akurasi kebenaran dari klasifikasi adalah 60% dari data tes. Dengan kata lain hasil klasifikasi ini dapat dikatakan baik. Dibandingkan dengan akurasi klasifikasi pada epoch 100 yaitu 20-30% dari data tes. Model yang didapatkan dari hasil pelatihan dengan epoch 100 masih tidak dapat melakukan klasifikasi dengan baik. Pada epoch 400 peningkatan akurasi pengenalan terhadap data tes meningkat 10% sehingga akurasi pengenalannya menjadi 40-50%. Model ini memiliki tingkat akurasi yang lebih baik dari epoch 100. Pada epoch 1000 peningkatan akurasi pengenalan terhadap data tes meningkat 20% sehingga akurasi pengenalannya menjadi 55-60%. Model ini memiliki tingkat akurasi yang lebih baik dari epoch sebelumnya Dari penelitian ini diperoleh beberapa kesimpulan yaitu : Proses klasifikasi kain khas sumba dengan menggunakan metode wavelet haar dengan algoritma backporpagation yang telah disusun telah berhasil mengenali pola kain dan melakukan klasifikasi selain itu telah dilakukan visualisasi.Dengan adanya penerapan jaringan saraf tiruan dapat menjawab permasalahan dari penelitian karena penerapan backpropagation dan metode wavelet digunakan pengenalan pola, peramalan atau perkiraan dan ekstrasi gambar. Berdasarkan hasil penelitian menggunakan algoritma backpropagation neural netwok terdapat beberapa tingkat akurasi yang berbeda nilai akurasi training dan validasi yang cukup bagus Saran dari peneliti adalah melanjutkan penelitian ini agar bisa menghasilkan proses yang lebih akurat.Proses pelatihan dilakukan dengan menggunakan beberapa nilai epoch yaitu epoch 200, epoch 400, epoch 600, epoch 800, epoch 1000, epoch. Akurasi terbaik yang didapatkan saat pelatihan adalah 89.3% dan validasi 82%.
Co-Authors Alghifari, Fadil Amalia, Citra Andi Hartono, Andi Lende, Nofliana Theresia Malo, Maria Wilda Marungkil Pasaribu Mikku Ate, Paulus Muhammad Riandi Widiyantoro Nasution, Marnis Ndala, Stefanus Rami Ate, Egidius Ritonga, Ali Akbar Robo, Salahudin Santosa Santosa Sunardi Sunardi Yusuf Kendek Zulkifli Zulkifli