Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
1.006
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jutisi: Jurnal Ilmiah Teknik Informatika dan Sistem Informasi
Tukino, Tukino
Universitas Buana Perjuangan Karawang
Computer Science & IT

Published : 6 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 6 Documents
Search

 1 
Perancangan Sistem Point of Sale Berbasis Web Menggunakan Framework CodeIgniter: Studi Kasus Toko Agen Satria Zahra, Nabila; Tukino, Tukino; Priyatna, Bayu; Hilabi, Shofa Shofia
Jutisi : Jurnal Ilmiah Teknik Informatika dan Sistem Informasi Vol 14, No 1: April 2025
Publisher : STMIK Banjarbaru

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35889/jutisi.v14i1.2710

Abstract

The Satria Agent Store still carries out transactions and manages goods data manually, causing the risk of errors, delays and difficulties in checking sales reports. This condition hampers operational efficiency and is not in accordance with developments in information technology. This research aims to develop a web-based Point of Sale (POS) system to support store operations. The system was developed using the CodeIgniter framework with MVC architecture, use of the PHP language, and MySQL as the database. The development method uses the Waterfall model which includes requirements analysis, system design, implementation and testing. The resulting system is able to support transactions, goods management and real-time sales reports. Testing using Black Box Testing ensures that the function runs according to plan, while the System Usability Scale (SUS) gives a score of 73.22, indicating the system is in the “good” category. This system is expected to increase the efficiency and operational efficiency of the Satria Agent Store.Keywords: Point of Sale; Website; CodeIgniter; Waterfalls AbstrakToko Agen Satria masih melakukan transaksi dan pengelolaan data barang secara manual, menyebabkan risiko kesalahan, keterlambatan, dan kesulitan pengecekan laporan penjualan. Kondisi ini menghambat efisiensi operasional dan tidak sesuai dengan perkembangan teknologi informasi. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem Point of Sale (POS) berbasis web untuk mendukung operasional toko. Sistem dikembangkan menggunakan framework CodeIgniter dengan arsitektur MVC, penggunaan bahasa PHP, dan MySQL sebagai basis data. Metode pengembangan menggunakan model Waterfall yang meliputi analisis kebutuhan, perancangan sistem, implementasi, dan pengujian. Sistem yang dihasilkan mampu mendukung transaksi, pengelolaan barang, dan laporan penjualan secara real-time. Pengujian menggunakan Black Box Testing memastikan fungsi berjalan sesuai rencana, sedangkan System Usability Scale (SUS) memberikan skor 73,22, menandakan sistem memiliki kategori Good. Sistem ini diharapkan meningkatkan efisiensi dan efisiensi operasional Toko Agen Satria. 
Penerapan Algoritma Naive Bayes untuk Perbandingan Sentimen Ulasan Lazada dan Tokopedia Prasetya, Rafli; Hananto, April Lia; Novalia, Elfina; Tukino, Tukino
Jutisi : Jurnal Ilmiah Teknik Informatika dan Sistem Informasi Vol 14, No 1: April 2025
Publisher : STMIK Banjarbaru

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35889/jutisi.v14i1.2666

Abstract

The e-commerce sector is one of many aspects of life influenced by advancements in information and communication technology. Tokopedia and Lazada, as two popular platforms in Indonesia, are increasingly accessed through mobile applications. User reviews serve as valuable input for improving service quality and user satisfaction. This study aims to evaluate user sentiment toward the Lazada and Tokopedia applications on the Google Play Store using the Naïve Bayes algorithm. A total of 2,000 review data were collected using web scraping methods and underwent preprocessing, resulting in 1,864 data points ready for analysis. The Hold-Out technique was applied for data splitting to assess model performance. The results show an accuracy of 89% for both applications. The majority of user sentiment is positive, with Lazada achieving a precision of 94%, recall of 93%, and F1-score of 94%, while Tokopedia achieved a precision of 97%, recall of 86%, and F1-score of 91%. These findings demonstrate the effectiveness of combining the Naïve Bayes algorithm and the Hold-Out technique in sentiment classification.Keywords: E-commerce; Sentiment Analysis; Google Play Store; Naïve Bayes AbstrakSektor e-commerce adalah salah satu dari banyak aspek kehidupan yang dipengaruhi oleh kemajuan teknologi informasi dan komunikasi. Tokopedia dan Lazada sebagai dua platform populer di Indonesia, semakin sering digunakan melalui aplikasi mobile. Ulasan pengguna menjadi masukan penting dalam meningkatkan kualitas layanan dan kepuasan pengguna. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi sentimen terhadap pengguna aplikasi Lazada dan Tokopedia di platform Google Play Store melalui algoritma Naïve Bayes. Sebanyak 2000 data ulasan dikumpulkan menggunakan metode web scraping, kemudian dilakukan preprocessing sehingga diperoleh 1864 data siap analisis. Teknik Hold-Out digunakan dalam pembagian data untuk mengukur performa model. Hasil menunjukkan akurasi sebesar 89% untuk masing-masing aplikasi. Sentimen pengguna mayoritas bersifat positif, dengan Lazada memperoleh presisi 94%, recall 93%, dan skor F1 94%, sedangkan Tokopedia memperoleh presisi 97%, recall 86%, dan skor F1 91%. Temuan ini menunjukkan efektivitas kombinasi algoritma Naïve Bayes dan Hold-Out dalam klasifikasi sentimen. 
Perbandingan Algoritma K-Means dan Hierarchical Untuk Klasterisasi Data Kehadiran Karyawan Azizah, Fathin Putri; Hilabi, Shofa Shofiah; Tukino, Tukino; Hananto, Agustia
Jutisi : Jurnal Ilmiah Teknik Informatika dan Sistem Informasi Vol 14, No 1: April 2025
Publisher : STMIK Banjarbaru

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35889/jutisi.v14i1.2644

Abstract

Employee attendance data analysis has an important role in human resource management to improve efficiency and productivity. This study compares the K-Means and Hierarchical methods for grouping employee attendance data to discover performance factors. The goal of this study is to compare the performance of the two algorithms utilizing the assessment metrics Silhouette Score, Calinski-Harabasz Index, and Dunn Index. The methods used include collecting employee attendance data, preprocessing data, applying clustering algorithms, and evaluating performance based on specified metrics. The evaluation results showed that K-Means produced a Silhouette Score of 0.46, a Calinski-Harabasz Index of 522.90, and a Dunn Index of 0.98, while Hierarchical obtained a score of 0.40, 452.85, and 0.86, respectively. These results indicate that K-Means is superior in forming clearer and separate clusters. Based on these findings, the K-Means technique is more recommended for employee attendance data analysis because it provides more optimal cluster separation.Keywords: Clustering; K-Means; Hierarchical; Attendance Data; Evaluation AbstrakAnalisis data kehadiran karyawan memiliki peran penting dalam manajemen sumber daya manusia untuk meningkatkan efisiensi dan produktivitas. Penelitian ini membahas perbandingan algoritma K-Means dan Hierarchical dalam klasterisasi data kehadiran karyawan guna mengidentifikasi karakteristik kinerja. Tujuan dari penelitian ini adalah mengevaluasi performa kedua algoritma menggunakan metrik evaluasi Silhouette Score, Calinski-Harabasz Index, dan Dunn Index. Metode yang digunakan meliputi pengumpulan data kehadiran karyawan, preprocessing data, penerapan algoritma klasterisasi, serta evaluasi performa berdasarkan metrik yang ditentukan. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa K-Means menghasilkan Silhouette Score sebesar 0.46, Calinski-Harabasz Index sebesar 522.90, dan Dunn Index sebesar 0.98, sedangkan Hierarchical memperoleh nilai masing-masing sebesar 0.40, 452.85, dan 0.86. Hasil ini mengindikasikan bahwa K-Means lebih unggul dalam membentuk klaster yang lebih jelas dan terpisah. Berdasarkan temuan ini, algoritma K-Means lebih direkomendasikan untuk analisis data kehadiran karyawan karena memberikan pemisahan klaster yang lebih optimal. 
Penerapan Tata Kelola Audit Sistem Informasi Pada Shen Coffee Space Menggunakan Framework COBIT 2019 Rahmat, Haikal Zaenul; Tukino, Tukino; Nurapriani, Fitria; Huda, Baenil
Jutisi : Jurnal Ilmiah Teknik Informatika dan Sistem Informasi Vol 14, No 1: April 2025
Publisher : STMIK Banjarbaru

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35889/jutisi.v14i1.2682

Abstract

Digital transformation encourages micro, small and medium enterprises (MSMEs) to optimize the use of Information Technology (IT) to support operations and business growth. This research aims to evaluate the maturity level of IT governance at Shen Coffee Space and prepare recommendations for improvements based on the COBIT 2019 framework. The research uses a descriptive method with a survey approach through observation, interviews and questionnaires, which measures five main domains: APO04, APO06, BAI09, DSS01 and DSS03. The analysis results show an average IT maturity level of 3.82 (Defined–Quantitatively Managed) with a GAP of 1.05–1.29 points from the Level 5 (Optimizing) target. This research recommends improvements to innovation systems, IT budgets, asset management, daily operations, and problem management based on root cause analysis. These findings support the effectiveness of implementing COBIT 2019 in improving IT governance in the MSME environmentKeywords: IT Governance; COBIT 2019; MSME; Information System Audit; Maturity Level. AbstrakTransformasi digital mendorong usaha mikro, kecil, dan menengah (UMKM) untuk mengoptimalkan pemanfaatan Teknologi Informasi (TI) dalam mendukung operasional dan pertumbuhan bisnis. Penelitian ini bertujuan mengevaluasi tingkat kematangan tata kelola TI di Shen Coffee Space serta menyusun rekomendasi perbaikan berbasis framework COBIT 2019. Penelitian menggunakan metode deskriptif dengan pendekatan survei melalui observasi, wawancara, dan kuesioner, yang mengukur lima domain utama: APO04, APO06, BAI09, DSS01, dan DSS03. Hasil analisis menunjukkan rata-rata tingkat kematangan TI sebesar 3,82 (Defined–Quantitatively Managed) dengan GAP 1,05–1,29 poin dari target Level 5 (Optimizing). Penelitian ini merekomendasikan perbaikan sistem inovasi, anggaran TI, pengelolaan aset, operasi harian, dan manajemen masalah berbasis root cause analysis. Temuan ini mendukung efektivitas penerapan COBIT 2019 dalam meningkatkan tata kelola TI di lingkungan UMKM. 
Perancangan Sistem Informasi Penjualan Boneka Pada Store Adede Menggunakan Metode Waterfall Nurfajria, Dera; Tukino, Tukino; Hananto, Agustia; Hananto, April Lia
Jutisi : Jurnal Ilmiah Teknik Informatika dan Sistem Informasi Vol 14, No 2: Agustus 2025
Publisher : STMIK Banjarbaru

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35889/jutisi.v14i2.2718

Abstract

Digitalization of sales systems is an important need to improve transaction efficiency and accuracy. This study aims to build a web-based doll sales system at Toko Adede Cikampek using the Waterfall method which includes needs analysis, design, implementation, testing, and maintenance. The system was developed using PHP and MySQL, and tested using the black box method and System Usability Scale (SUS). The test results showed that all features ran as expected, with a SUS score of 83.3 which is classified as "excellent". The main features include product catalogs, stock management, shopping carts, checkouts, and order management. This system has been proven to improve transaction efficiency, recording accuracy, and online marketing reach.Keywords: Waterfall method; Sales system; Website; Dolls; UsabilityAbstrakDigitalisasi sistem penjualan menjadi kebutuhan penting untuk meningkatkan efisiensi dan akurasi transaksi. Penelitian ini bertujuan membangun sistem penjualan boneka berbasis web pada Toko Adede Cikampek menggunakan metode Waterfall yang mencakup analisis kebutuhan, perancangan, implementasi, pengujian, dan pemeliharaan. Sistem dikembangkan menggunakan PHP dan MySQL, serta diuji menggunakan metode Black box dan System Usability Scale (SUS). Hasil pengujian menunjukkan seluruh fitur berjalan sesuai harapan, dengan skor SUS 73,48 yang tergolong “baik”. Fitur utama meliputi katalog produk, manajemen stok, keranjang belanja, checkout, dan pengelolaan pesanan. Sistem ini terbukti dapat meningkatkan efisiensi transaksi, keakuratan pencatatan, dan jangkauan pemasaran secara online. 
Penerapan Metode K-Means Clustering Untuk Menentukan Jumlah Penjualan Terlaris Pada CV. Equipment & Tools Julia, Ina; Priyatna, Bayu; Tukino, Tukino; Hilabi, Shofa Shofia
Jutisi : Jurnal Ilmiah Teknik Informatika dan Sistem Informasi Vol 13, No 1: April 2024
Publisher : STMIK Banjarbaru

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35889/jutisi.v13i1.1840

Abstract

Despite having a large stock, CV Equipment & Tools experienced problems in terms of inadequate archiving of item data, which caused gaps between the items sought and the available data. The current management system is considered inefficient in the company's expenditure on procurement. Sales, purchases and incidental expense data lack proper organization, serving only as archives without actively contributing to marketing progress. This research seeks to assist CV Equipment & Tools management in identifying the most sought-after building materials to increase management efficiency. A system has been designed using K-Means Clustering technique to handle very large data sets. The research findings describe three distinct sales categories: most desirable, moderately desirable, and least desirable. By using the K-Means Clustering method, this problem can be overcome resulting in increased efficiency, proper organization of item data, and uniformity in inventory management at CV Equipment & Tools.Keywords: Sales; Data Mining; K-Means Clustering AbstrakMeskipun memiliki stok yang besar, CV Equipment & Tools mengalami masalah dalam hal tidak memadainya pengarsipan data barang, yang menyebabkan kesenjangan antara barang yang dicari dan data yang tersedia. sistem pengelolaan saat ini dianggap tidak efisien dalam pengeluaran perusahaan untuk pengadaan. Data penjualan, pembelian, dan pengeluaran tak terduga tidak memiliki organisasi yang tepat, hanya berfungsi sebagai arsip tanpa berkontribusi aktif untuk kemajuan pemasaran. Penelitian ini berupaya membantu manajemen CV Equipment & Tools dalam mengidentifikasi bahan bangunan yang paling banyak dicari untuk meningkatkan efisiensi manajemen. Sebuah sistem telah dirancang menggunakan teknik K-Means Clustering untuk menangani kumpulan data yang sangat besar. Temuan penelitian menggambarkan tiga kategori penjualan yang berbeda: paling diminati, cukup diminati, dan kurang diminati. Dengan menggunakan metode K-Means Clustering, masalah ini dapat diatasi sehingga menghasilkan peningkatan efisiensi, pengorganisasian data barang yang tepat, dan keseragaman dalam manajemen inventaris di CV Equipment & Tools. 
Co-Authors April Lia Hananto Azizah, Fathin Putri Hananto, Agustia Hilabi, Shofa Shofia Hilabi, Shofa Shofiah Huda, Baenil Julia, Ina Novalia, Elfina Nurapriani, Fitria Nurfajria, Dera Prasetya, Rafli Priyatna, Bayu Rahmat, Haikal Zaenul Zahra, Nabila