cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Syahroni Wahyu Iriananda
Contact Email
syahroni@widyagama.ac.id
Phone
-
Journal Mail Official
syahroni@widyagama.ac.id
Editorial Address
-
Location
Kota malang,
Jawa timur
INDONESIA
Journal of Information Technology and Computer Science (JOINTECS)
Published by Universitas Widyagama
ISSN : 25413619     EISSN : 25416448     DOI : -
Core Subject : Science, Education, Engineering,
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Electrical & Electronics Engineering Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Library & Information Science Mathematics
JOINTECS terbit 2 (dua) kali dalam setahun, yaitu pada bulan Agustus dan Pebruari dengan versi cetak p-ISSN: 2541-3619 dan versi elektronik dengan sistem OJS dengan e-ISSN: 2541-6448. (medio online) yang mewajibkan setiap naskah yang masuk, proses review, editing, sampai pada publikasi, dan semua yang berhubungan dengan sistem, wajib menggunakan Open Journal Sistem (OJS). JOINTECS dapat diakses melalui website http://publishing-widyagama.ac.id/ejournal-v2/index.php/jointecs yang telah mendukung penuh fitur-fitur OJS tersebut.
Arjuna Subject : -
Articles 158 Documents
 11   12   13   14   15 
Deteksi Infeksi Mycoplasma Pneumoniae Pneumonia Menggunakan Komparasi Algoritma Klasifikasi Machine Learning Ilham Akhyar Firdaus
JOINTECS (Journal of Information Technology and Computer Science) Vol 7, No 1 (2022)
Publisher : Universitas Widyagama Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31328/jointecs.v7i1.3242

Abstract

Mycoplasma Pneumoniae Pneumonia merupakan salah satu patogen yang menyerang saluran pernapasan sehingga menyebabkan suatu infeksi, Infeksi ini umumnya terjadi pada anak sekolah dan remaja. Sebagian besar infeksi tersebut dikenal sebagai infeksi ringan dan dapat sembuh sendiri. Meskipun begitu, terdapat beberapa kasus yang menyebabkan ekstrapulmoner manifestasi termasuk neurologis, dermatologis, hematologi dan sindrom jantung yang dapat mengakibatkan rawat inap dan kematian. Hal tersebut dapat diminimalisir apabila dilakukan deteksi awal pada orang yang rentan terkena infeksi tersebut. Salah satu caranya adalah dengan menerapkan pembelajaran mesin. Agar hal tersebut dapat dicapai pada penelitian ini akan digunakan beberapa algoritma pembelajaran mesin yaitu Decision Tree, Logistic Regression, Gradient Boosting Decision Tree dan Support Vector Machine. Tiap modelnya akan dilakukan modifikasi pada hyperparameternya dengan menggunakan metode Grid Search, Random Search dan Hyperband. Hasil akhir menunjukan bahwa metode modifikasi hyperparameter dengan Hyperband memiliki performa klasifikasi yang sedikit lebih baik jika dibandingkan dengan Grid Search dan Random Search dengan nilai f-score dan akurasi masing-masing yaitu 0.887 dan 0.894 untuk Decision Tree, 0.942 dan 0.947 untuk Logistic Regression, 0.910 dan 0.915 untuk Gradient Boosting Decision Tree serta 0.591 dan 0.715 untuk Support Vector Machine. 
Meningkatkan Sistem Layanan Pelanggan Dengan Pendekatan Framework ITIL Satria Eka Dicky Kurniawan; Agung Widodo; Aryo Nugroho
JOINTECS (Journal of Information Technology and Computer Science) Vol 7, No 1 (2022)
Publisher : Universitas Widyagama Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31328/jointecs.v7i1.2550

Abstract

Berkembangnya teknologi saat ini memberikan dampak yang besar bagi pengguna Teknologi Informasi (TI), salah satunya pada perusahaan yang memanfaatkan teknologi informasi ini untuk mendukung kegiatan operasional dan menggunakannya untuk menyusun strategi guna meningkatkan pelayanan terhadap para pelanggan. Pelayanan yang diberikan berkaitan pada after sales service untuk meningkatkan hubungan baik dengan pelanggan yakni dengan adanya customer care. Penelitian yang dilakukan memiliki tujuan untuk meningkatkan performa layanan TI sebagai fungsi strategi dan layanan dengan meningkatkan layanan pengaduan yang langsung diketahui cabang terkait dan Head Office. Kerangka kerja yang digunakan yakni Information Technology Infrastructure Library (ITIL) Versi 3 yang berfokus pada service operation, dengan pendekatan modul service strategy dan service design. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa dengan adanya peningkatan sistem layanan pelanggan dengan framework ITIL keluhan pelanggan dapat langsung masuk pada cabang terkait, jadi penanganan keluhan pelanggan dapat terselesaikan dalam waktu yang jauh lebih singkat. 
Implementasi Metode Preference Selection Index Pada Pemilihan Penerima Bantuan SEMBAKO Devin Anandra; Latipah Latipah; Awalludiyah Ambarwati
JOINTECS (Journal of Information Technology and Computer Science) Vol 7, No 1 (2022)
Publisher : Universitas Widyagama Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31328/jointecs.v7i1.2660

Abstract

Sembako merupakan bantuan sosial pangan berupa non tunai dari pemerintah yang diberikan kepada Keluarga Penerima Manfaat (KPM) setiap bulan. Program sembako ini merupakan transformasi dari program BPNT (Bantuan Pangan Non Tunai) yang sudah berjalan hampir 4 tahun terhitung sejak tahun 2017, perubahan tersebut dilakukan sebagai upaya pemerintah dalam memperbaiki mekanisme pelaksanaan penyaluran bantuan pangan untuk keluarga miskin. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk memudahkan dalam pemilihan penerima sembako. Alasan memilih topik ini dikarenakan saat observasi lapangan pada Desa Bakalan Wringinpitu dalam hal penyeleksian penerima bantuan sembako masih kurang tepat sasaran, dikarenakan proses pengumpulan data tidak dilakukan sebagaimana mestinya, seperti observasi dari rumah ke rumah, sehingga masih ada keluarga miskin yang seharusnya mendapat bantuan tetapi tidak mendapatkan bantuan tersebut. Dari permasalahan tersebut, maka perlu dirancang suatu Sistem Pendukung Keputusan (SPK) dalam menentukan penerima bantuan sembako ini. Metode yang diterapkan dalam penelitian ini adalah metode PSI (Preference Selection Index). Metode PSI (Preference Selection Index) merupakan metode yang jarang dipakai dalam penerapan sistem pendukung keputusan, metode ini digunakan untuk memecahkan Multi Criteria Decision Making (MCDM). Adapun kriteria yang digunakan pada penelitian ini yaitu gaji kepala rumah tangga, tanggungan, luas lantai bangunan rumah, jenis lantai bangunan rumah. Hasil akhir dalam penggunaan metode ini berupa rangking keluarga penerima manfaat sebagai rekomendasi pengambilan keputusan untuk pemilihan penerima bantuan sembako dengan nilai total tertinggi sebesar 1237,492263 yang diperoleh atas nama RIANA.
Analisis Kualitas Sistem Informasi Haji Terpadu Menggunakan Metode McCall Ahmad Farisi; Rizani Teguh; Ratih Lestari
JOINTECS (Journal of Information Technology and Computer Science) Vol 7, No 2 (2022)
Publisher : Universitas Widyagama Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31328/jointecs.v7i2.3725

Abstract

Penelitian ini mengukur kualitas sistem informasi menggunakan metode McCall dengan studi kasus sistem informasi haji terpadu (SIHAT) pada PT. Arraudhah Wisata Imani. Setelah melakukan studi literatur dan menyebarkan kuesioner pra-penelitian, penelitian ini dimulai dengan menyebarkan kuesioner McCall terhadap 30 responden. Hasil pengisian kuesioner diuji validitas dan reliabilitasnya untuk mendapatkan variabel dan indikator yang valid dan reliabel. Variabel dan indikator tersebut selanjutnya digunakan untuk mengukur nilai kualitas (Fa) dari setiap variabel. Pengukuran tersebut dimulai dengan proses pembobotan variabel dan indikator melalui kuesioner yang diisi oleh pakar. Pembobotan tersebut menggunakan skala 0,1 sampai dengan 0,5 untuk setiap variabel correctness, reliability, efficiency, integrity, dan usability beserta indikatornya masing-masing. Hasil pengukuran kualitas menunjukkan bahwa faktor correctness sebesar 58%, reliability sebesar 30%, efficiency sebesar 19%, integrity sebesar 58% dan usability 45%. Secara keseluruhan kualitas SIHAT Arraudhah berada pada nilai 41% yang berada pada rentang 41%-60% yang berarti SIHAT Arraudhah cukup berkualitas.
Implementasi Metode CNN Multi-Scale Input dan Multi-Feature Network untuk Dugaan Kanker Payudara Ghifari Prameswari Natakusumah; Ernastuti Ernastuti
JOINTECS (Journal of Information Technology and Computer Science) Vol 7, No 2 (2022)
Publisher : Universitas Widyagama Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31328/jointecs.v7i2.3637

Abstract

Menurut WHO, kanker payudara merupakan penyumbang angka morbiditas tertinggi pada tahun 2020 dengan jumlah 2,26 juta kasus. Dalam menentukan prognosis pasien diperlukan berbagai pemeriksaan, salah satunya adalah analisis histopatologi. Namun, analisis histopatologi adalah proses yang relatif melelahkan dan memakan waktu. Dengan berkembangnya metode deep learning, ilmu computer vision dapat diterapkan untuk pendeteksian kanker pada citra medis, yang diharapkan dapat membantu meningkatkan akurasi prognosis dan kecepatan identifikasi yang dilakukan oleh para ahli. Berdasarkan pengetahuan tersebut, penelitian ini bertujuan untuk menerapkan klasifikasi multi-kelas (normal, benign, in situ, invasif) dan prediksi citra jaringan digital normal atau telah diduga memiliki sel kanker menggunakan Convolutional Neural Network dengan multi-scale input dan multi-feature network (CNN-G). Dataset yang digunakan adalah 400 data citra jaringan payudara yang diklasifikasikan menjadi empat kelas dan diberi label oleh ahli patologi. Hasil akurasi yang diperoleh dari pelatihan adalah 0,5375~0,54 dan berhasil membuat peningkatan jika dibandingkan dengan model tunggal (CNN14, CNN42, CNN84). Metode evaluasi model lain yang dilakukan adalah confusion matrix, precision, recall, dan f-1 score. 
Implementasi Teknik Search Engine Optimization Dalam Meningkatkan Trafik Toko Frutivez Pada Lazada Sarah Latifah; Irfan Ardiansah
JOINTECS (Journal of Information Technology and Computer Science) Vol 7, No 2 (2022)
Publisher : Universitas Widyagama Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31328/jointecs.v7i2.3685

Abstract

PT. Saudagar Buah Indonesia adalah perusahaan yang bergerak pada bidang agroindustri dengan produk olahan buah yaitu Frutivez Fruit Strips. Pada masa pandemi, produk Frutivez mengalami penurunan penjualan yang sangat drastis. Oleh karena itu, PT. Saudagar Buah Indonesia perlu menerapkan strategi pemasaran yang baru salah satunya yaitu membuka toko pada situs Lazada untuk memperluas pasar melalui media toko online. Pada seluruh platform e-commerce, toko yang baru dibuka perlu dilakukan optimasi produk dan toko supaya produk tersebut dapat muncul teratas saat konsumen melakukan pencarian produk. Penelitian ini dilakukan dengan menggunakan implementasi teknik SEO supaya dapat meningkatkan trafik toko Frutivez di Lazada dan mengukur efektivitas halaman toko Frutivez pada Lazada. Metode yang digunakan adalah metode kuantitatif deskriptif dengan menggunakan data primer (statistik toko frutivez, statistik produk frutivez, statistik kata kunci produk frutivez, statistik fitur naikkan produk, dan statistik feed toko Frutivez di Lazada ) dan sekunde yang berasal dari studi kepustakaan. Hasil implementasi SEO pada toko menunjukkan bahwa tingkat konversi toko 3,33%, tingkat konversi ini sudah termasuk dalam tingkat konversi yang baik. Dari 4 produk yang digunakan pada analisis pencarian berdasarkan kata kunci, dua produk berada pada barisan cukup atas yaitu barisan ke-1 dan barisan ke-6, sedangkan dua produk lain berada pada barisan cukup bawah yaitu barisan ke-38 dan barisan ke-26. Penggunaan fitur naikkan produk selama 14 hari menunjukkan performa yang cukup baik. Semua postingan feed Frutivez memiliki nilai konversi 0% sehingga konten feed lazada toko Frutivez tidak mempengaruhi penjualan dan jumlah pengunjung toko.
Support Vector Regression Dalam Prediksi Penurunan Jumlah Kasus Penderita Covid-19 Dodi Suprayogi; Hilman Ferdinandus Pardede
JOINTECS (Journal of Information Technology and Computer Science) Vol 7, No 2 (2022)
Publisher : Universitas Widyagama Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31328/jointecs.v7i2.3687

Abstract

Penyebaran Virus COVID-19 sangat mengkhawatirkan dan terus menyebar serta meluas di seluruh negara terinfeksi mulai dari anak-anak hingga orang dewasa. Banyak cara dalam membuat suatu prediksi, dalam hal ini menentukan prediksi  jumlah penderita COVID-19 bisa dengan menggunakan machine learning, tidak hanya COVID-19. Penelitian ini mencoba memprediksi kapan Pandemic COVID-19 ini menurun dengan menggunakan algoritma SVR dengan kernel RBF, Linear, Polynomial, dan Sigmoid, pemilihan model menggunakan SVR karena SVR mampu mengatasi overfitting. Penelitian ini menggunakan dataset dari github John Hopkins University menggunakan sample lima negara dengan jumlah kasus COVID-19 yang berbeda. Hasil yang didapat untuk kernel RBF sangat baik untuk lima negara dalam membuat pola grafik yang fit antara data aktual dan data prediksi, dengan melakukan tunning parameter yang berbeda-beda disetiap negara, kemudian melakukan pengujian nilai gamma untuk mendapatkan nilai RMSE, R2, dan MAE, hasil terbaik ada pada negara Jerman dengan nilai RMSE 0.099, kemudian Itali dengan nilai RMSE 0.101, Indonesia nilai RMSE 0.102, brazil nilai RMSE 0.105, dan US nilai RMSE 0.105. 
Sistem Reminder Peminjaman dan Pengembalian Berkas Rekam Medis Rawat Inap Nur Fadilatul Fitriyah; Niyalatul Muna; Sustin Farlinda; Mudafiq Riyan Pratama
JOINTECS (Journal of Information Technology and Computer Science) Vol 7, No 2 (2022)
Publisher : Universitas Widyagama Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31328/jointecs.v7i2.3708

Abstract

Rumah Sakit X telah melaksanakan pengendalian peminjaman dan pengembalian berkas rekam medis rawat inap secara komputerisasi menggunakan microsoft excel. Namun pada proses pengembalian berkas rekam medis, masih belum sesuai dengan SPO (Standar Prosedur Operasional) yang ada. Presentase keterlambatan pengembalian berkas rekam medis rawat inap pada bulan Januari 2021-April 2021 sebesar 74,87%. Tujuan penelitian ini adalah merancang dan membangun sistem peminjaman dan pengembalian berkas rekam medis rawat inap untuk mengatasi permasalahan keterlambatan pengembalian. Penelitian ini menggunakan metode pengembangan prototype. Dalam proses perancangan sistem ini menggunakan flowchart sistem, contex diagram, data flow diagram, entity relationship diagram, serta mengimplementasikan program menggunakan visual studio code versi 1.46.0. Hasil penelitian ini ialah sistem reminder berbasis website yang dapat membantu proses pengendalian peminjaman dan pengembalian berkas rekam medis rawat inap sehingga dapat meminimalisir kejadian keterlambatan pengembalian. Hasil penilaian pengguna terkait sistem yang dihitung menggunakan metode skala likert sebesar 85,09%. Artinya sistem sudah sesuai dengan keinginan dan kebutuhan pengguna. Kelebihan dari sistem ini ialah terdapat notifikasi peminjaman untuk petugas rekam medis sehingga tidak perlu menginput ulang data peminjaman. Dan untuk petugas rawat inap terdapat notifikasi pengingat terkait pengembalian berkas rekam medis rawat inap yang secara otomatis terkirim setiap 2 x 24 jam dan seterusnya hingga status peminjamannya berubah menjadi kembali.
Sistem Rekam Medis Elektronik Berbasis Web Mochammad Choirur Roziqin; Adinda Dwi Ajeng Prameswari; Andri Permana Wicaksono; Veronika Vestine
JOINTECS (Journal of Information Technology and Computer Science) Vol 7, No 3 (2022)
Publisher : Universitas Widyagama Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31328/jointecs.v7i3.3915

Abstract

Rekam Medis adalah dokumen rahasia sehingga dalam penyelenggaraannya perlu adanya pencatatan data rekam medis yang terintegrasi dan lengkap. Klinik Pratama Kimia Farma Jember melaksanakan pencatatan rekam medis secara manual, belum dilaksanakannya retensi dan angka kunjungan yang tinggi sebesar 20416 pada tahun 2021 menyebabkan ruang penyimpanan yang tersedia tidak cukup untuk menampung berkas rekam medis, serta pencatatan penggunaan nomor RM dan laporan kunjungan pasien yang menggunakan Google sheets. Berdasarkan pernyataan tersebut, pencatatan rekam medis yang dilaksanakan kurang efektif. Sehingga dibutuhkan rekam medis elektronik yang mencakup proses pencatatan rekam medis secara elektronik, pelaporan dan retensi rekam medis. Penelitian ini merupakan penelitian research and development dengan metode pengumpulan data melalui wawancara, observasi, dokumentasi, dan brainstorming. Perancangan ini menggunakan metode pengembangan sistem prototype yang terdiri dari tahapan analisis kebutuhan user, pembuatan prototype, penyesuaian prototype, pembuatan program, pengujian dan evaluasi. Tahapan analisa yaitu melalui analisa masalah dan kebutuhan sistem. Tahap pembuatan prototype menggunakan flowchart system, Context Diagram, DFD, dan ERD. Tahap penyesuaian prototype menggunakan metode brainstorming. Tahap pembuatan program menggunakan bahasa pemrograman PHP, Bootstrap, MySQL, dan Codeigniter. Tahapan pengujian menggunakan blackbox testing. Tahap evaluasi sistem menggunakan brainstorming. Hasil penelitian adalah rekam medis elektronik rawat jalan berbasis web yang dapat mempermudah dan mengatasi permasalahan dalam penyelenggaraan rekam medis.
Model Pembelajaran Kolaborasi dengan Gamifikasi: Sebuah Kajian Pustaka Anastasia Lidya Maukar; Fitri Marisa; Anik Vega Vitianingsih; Bella Chelsea Berliana; Mucalinda Rupasari
JOINTECS (Journal of Information Technology and Computer Science) Vol 7, No 3 (2022)
Publisher : Universitas Widyagama Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31328/jointecs.v7i3.3988

Abstract

Banyak hambatan untuk menghadiri sesi studi di universitas dihilangkan dengan pembelajaran online yang meminimalkan beban keuangan perjalanan, dan transfer, dan tidak dibatasi oleh kendala waktu atau lokasi. Gamification adalah metode baru untuk meningkatkan motivasi, keterlibatan, dan kenikmatan pengguna dalam konteks non-game, yang dimediasi komputer yang memiliki banyak bukti. Penelitian ini bertujuan untuk memberikan tinjauan pustaka yang sistematis tentang penggunaan gamifikasi dalam pembelajaran kolaboratif online, termasuk berbagai komponen penting pembelajaran kolaboratif online yang memastikan partisipasi siswa aktif, elemen penting permainan yang memfasilitasi partisipasi aktif siswa, dan pendekatan gamifikasi yang efektif untuk pembelajaran online. pembelajaran kolaboratif. murid. Metode Systematic Literature Review (SLR) digunakan dalam penelitian ini. Dimulai dengan menentukan topik, kemudian dilanjutkan dengan mengumpulkan, memilah, dan menganalisis makalah yang berkaitan dengan topik tersebut. Perancangan game pada gamifikasi menarik perhatian para profesional di bidang pendidikan yang masih berusaha menemukan metode untuk memotivasi, melibatkan, membujuk, dan meningkatkan kinerja siswa. Mereka memiliki preferensi terendah untuk elemen permainan ini karena perasaan dan emosi negatif yang ditimbulkan dengan mendapatkan peringkat rendah.

Page 13 of 16 | Total Record : 158

 11   12   13   14   15 

Filter by Year

2016 2024


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 8, No 2 (2024) Vol 8, No 1 (2024) Vol 8, No 3 (2023) Vol 8, No 2 (2023) Vol 8, No 1 (2023) Vol 7, No 3 (2022) Vol 7, No 2 (2022) Vol 7, No 1 (2022) Vol 6, No 3 (2021) Vol 6, No 2 (2021) Vol 6, No 1 (2021) Vol 5, No 3 (2020) Vol 5, No 2 (2020) Vol 5, No 1 (2020) Vol 4, No 3 (2019) Vol 4, No 2 (2019) Vol 4, No 1 (2019) Vol 3, No 3 (2018) Vol 3, No 2 (2018) Vol 3, No 1 (2018) Vol 2, No 2 (2017) Vol 2, No 1 (2017) Vol 1, No 1 (2016) More Issue