cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Dwi Ismiyana Putri
Contact Email
dwiismiyana@binainsani.ac.id
Phone
+6221-82436886
Journal Mail Official
isbi@binainsani.ac.id
Editorial Address
Jl.Siliwangi No.6 Rawa Panjang Bekasi Timur 17114 Jawa Barat - Indonesia
Location
Kab. bekasi,
Jawa barat
INDONESIA
Information System for Educators and Professionals : Journal of Information System
Published by Universitas Bina Insani
ISSN : -     EISSN : 25483587     DOI : -
Core Subject : Science, Education, Engineering,
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Engineering Other
INFORMATION SYSTEM FOR EDUCATORS AND PROFESSIONALS merupakan jurnal ilmiah yang diterbitkan oleh Program Studi Sistem Informasi STMIK BINA INSANI. Jurnal ini berisi tentang karya ilmiah hasil penelitian yang bertemakan: Networking, Aplikasi Sains, Animasi Interaktif, Pengolahan Citra, Sistem Pakar, Sistem Komputer, Soft Computing, Web Programming, Data Mining, Multimedia Application, IT/IS Audit dan Sistem Penunjang Keputusan. Media komunikasi ilmiah diterbitkan dua kali setahun (Juni dan Desember). E-ISSN: 2548-3587
Arjuna Subject : -
Articles 188 Documents
 15   16   17   18   19 
Pemanfaatan Microsoft Bing AI dalam Pembelajaran Perpajakan untuk Peningkatan Pemahaman Mahasiswa Nining Rahaningsih; Nana Suarna; Nisa Dienwati Nuris; Muhammad Abdullah Nahdi; Rano Rano
INFORMATION SYSTEM FOR EDUCATORS AND PROFESSIONALS : Journal of Information System Vol 9 No 2 (2024): INFORMATION SYSTEM FOR EDUCATORS AND PROFESSIONALS (Desember 2024)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat Universitas Bina Insani

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51211/isbi.v9i2.3217

Abstract

Pembelajaran perpajakan merupakan salah satu komponen penting dalam pendidikan akuntansi. Namun, metode konvensional yang digunakan dalam pengajaran sering kali kurang efektif dalam memfasilitasi pemahaman mendalam bagi mahasiswa. Masalah ini diperburuk oleh kompleksitas materi perpajakan dan keterbatasan waktu yang tersedia untuk mengajarkan seluruh materi. Untuk mengatasi tantangan ini, penelitian ini mengusulkan implementasi Artificial Intelligence (AI) menggunakan Microsoft Bing AI dalam pengembangan pembelajaran perpajakan. Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan efektivitas dan efisiensi proses pembelajaran perpajakan dengan memanfaatkan teknologi AI. Tujuan khusus dari penelitian ini adalah untuk mengembangkan sistem pembelajaran yang adaptif dan interaktif, yang dapat membantu mahasiswa memahami konsep-konsep perpajakan dengan lebih baik dan lebih cepat. Metode penelitian yang digunakan adalah penelitian dan pengembangan (Research and Development). Tahapan penelitian meliputi analisis kebutuhan, perancangan sistem, pengembangan perangkat lunak, dan evaluasi sistem. Data dikumpulkan melalui survei dan wawancara dengan mahasiswa serta dosen perpajakan untuk mengidentifikasi kebutuhan dan tantangan dalam pembelajaran perpajakan. Sistem yang dikembangkan kemudian diuji coba pada mahasiswa untuk mengevaluasi efektivitasnya. Hasil penelitian menunjukkan bahwa implementasi Microsoft Bing AI dalam pembelajaran perpajakan dapat meningkatkan pemahaman mahasiswa terhadap materi perpajakan. Sistem pembelajaran yang dikembangkan mampu memberikan umpan balik secara real-time dan menyesuaikan tingkat kesulitan materi sesuai dengan kemampuan mahasiswa. Penggunaan teknologi AI, khususnya Microsoft Bing AI, memiliki potensi besar dalam meningkatkan kualitas pembelajaran perpajakan. Implementasi ini tidak hanya mempermudah proses pengajaran bagi dosen, tetapi juga meningkatkan motivasi dan pemahaman mahasiswa terhadap materi perpajakan.
Pengembangan Algoritma Gesture Recognition Untuk Aplikasi Penjurian Karate Sebagai Alat Pertimbangan Terhadap Penilaian Gerakan Karate Menggunakan Teknologi Motion Capture Kiswah Anugrah Basis; Syahrir syahrir; Muhammad Ilyas Syarif
INFORMATION SYSTEM FOR EDUCATORS AND PROFESSIONALS : Journal of Information System Vol 9 No 2 (2024): INFORMATION SYSTEM FOR EDUCATORS AND PROFESSIONALS (Desember 2024)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat Universitas Bina Insani

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51211/isbi.v9i2.3102

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan aplikasi penjurian karate yang memanfaatkan teknologi motion capture menggunakan kamera Kinect. Aplikasi ini dirancang untuk menilai gerakan karate, khususnya dalam kategori kata, dengan lebih efisien dan akurat dibandingkan metode penilaian manual. Teknologi motion capture memungkinkan aplikasi ini merekam gerakan secara real-time dan memberikan penilaian otomatis terhadap gerakan yang dilakukan oleh pengguna. Pengujian aplikasi menunjukkan bahwa sistem dapat mendeteksi gerakan tubuh dengan baik dalam kondisi pencahayaan dan jarak tertentu, serta memberikan penilaian yang akurat. Hasil pengujian juga menunjukkan bahwa aplikasi ini mampu mengurangi bias penilaian dengan meningkatkan konsistensi hasil dari setiap penilaian yang diberikan. Dengan demikian, hasil dari penelitian ini dapat meningkatkan objektivitas dan keadilan dalam penilaian kompetisi karate.
Prediksi Nilai Ujian Berdasarkan Kebiasaan Siswa Menggunakan Algoritma Random Forest Regressor Ruhul Amin; Anastasia Siwi Fatma Utami
INFORMATION SYSTEM FOR EDUCATORS AND PROFESSIONALS : Journal of Information System Vol 10 No 2 (2025): INFORMATION SYSTEM FOR EDUCATORS AND PROFESSIONALS (Desember 2025)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat Universitas Bina Insani

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51211/isbi.v10i2.3722

Abstract

Perkembangan teknologi data memungkinkan penerapan pembelajaran mesin (machine learning) untuk memahami dan memprediksi performa akademik siswa secara lebih akurat dan komprehensif. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh kebiasaan belajar dan faktor-faktor gaya hidup terhadap nilai ujian siswa menggunakan model pembelajaran mesin terawasi (supervised regression), khususnya algoritma Random Forest Regression. Dataset yang digunakan terdiri dari 1.000 data simulasi siswa yang mencakup variabel seperti jam belajar, durasi tidur, penggunaan media sosial, tingkat kesehatan mental, dan kehadiran kelas. Penelitian dilakukan melalui tahapan data preprocessing, pembangunan model, evaluasi performa menggunakan metrik R², MAE, dan RMSE, serta analisis feature importance untuk menentukan variabel yang paling berpengaruh terhadap capaian akademik. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Random Forest Regression menghasilkan performa terbaik dengan nilai R² sebesar 0.874, MAE sebesar 4.12, dan RMSE sebesar 5.01, dibandingkan model Linear Regression dan Decision Tree Regression. Variabel jam belajar per hari dan kesehatan mental ditemukan sebagai faktor paling dominan dalam memengaruhi nilai ujian siswa. Temuan ini menunjukkan bahwa pendekatan pembelajaran mesin dapat digunakan untuk mengembangkan sistem prediksi dini (early warning system) dalam pendidikan berbasis data, serta mendukung strategi pembelajaran yang adaptif dan berorientasi pada kesejahteraan siswa.
Sistem Informasi Sistem Informasi Penggajian Berbasis Web Pada Butik Laura Busana Bandar Lampung Bambang Suprapto; Atik Lia Safitri
INFORMATION SYSTEM FOR EDUCATORS AND PROFESSIONALS : Journal of Information System Vol 10 No 1 (2025): INFORMATION SYSTEM FOR EDUCATORS AND PROFESSIONALS (Juni 2025)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat Universitas Bina Insani

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51211/isbi.v10i1.3329

Abstract

Abstrak: Pemanfaatan teknologi informasi berbasis website tidak hanya dimanfaatkan oleh dunia pendidikan ataupun pemerintahan. Namun sudah mulai menjadi kebutuhan mendasar dalam pemanfaatan teknologi dalam proses penggajian karyawan suatu perusahaan. Pengelolaan gaji dan absensi karyawan yang ada di Butik Laura Busana Bandar Lampung yang masih dilakukan secara manual yaitu semua transaksi dicatat di dalam buku, sehingga proses pengerjaan membutuhkan waktu yang lama, dan dikerjakan secara berulang-ulang setiap harinya. Hal ini menimbulkan kerugian baik besar maupun kecil berupa waktu ataupun tenaga. Proses absensi pegawai yang masih secara manual menulis di kertas juga kurang efektif untuk diterapkan, dikarenakan berkas absensi dapat dimanipulasi atau dipalsukan. Dengan demikian diharapkan ada aplikasi yang mampu melakukan perhitungan penggajian dan melakukan absensi secara otomatis. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Extreme Programming. Dengan menggunakan metode pengembangan sistem XP proses pengerjaan langsung terlibat dengan user atau pengguna yang terlibat, maka akan mempermudah dan mempercepat peneliti dalam pembuatan Sistem Informasi Pengajian Berbasis Web pada Butik Laura Busana Bandar Lampung. Hasil penelitian ini adalah sistem informasi penggajian karyawan berbasis web yang dapat mempercepat dan menyederhanakan proses penggajian. Sistem ini akan mencakup fitur-fitur seperti pengelolaan data karyawan, perhitungan gaji, serta pembuatan laporan penggajian bulanan. Dengan adanya sistem ini, diharapkan terjadi peningkatan efisiensi, pengurangan kesalahan perhitungan gaji, proses absensi karyawan berjalan mengunakan sistem.
Audit Sistem Informasi Penjualan Pada Toko Setia Baru Bekasi Menggunakan Framework COBIT 5 Adelfos Christian; Anna Mukhayaroh
INFORMATION SYSTEM FOR EDUCATORS AND PROFESSIONALS : Journal of Information System Vol 9 No 2 (2024): INFORMATION SYSTEM FOR EDUCATORS AND PROFESSIONALS (Desember 2024)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat Universitas Bina Insani

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51211/isbi.v9i2.3199

Abstract

Pada penelitian ini diberlakukannya audit sistem informasi penjualan dengan menggunakan Framework COBIT 5 untuk mengetahui tingkat kapabilitas saat ini dalam pengolahan sistem informasinya dan kemudian pemberian rekomendasi perbaikan pada permasalahan yang ada guna meningkatkan kinerja keseluruhan sistem yang sudah berjalan supaya nantinya bisa lebih baik lagi dalam mendukung proses bisnis khususnya pada manajemen penjualan. Pada tahapan auditnya setelah semua metode pengumpulan data dilakukan kemudian bukti-bukti untuk menganalisa data dapat diaudit, dengan dilakukan perhitungan menggunakan skala likert pada domain proses terpilih yang ada pada kerangka kerja COBIT 5 yaitu EDM01 Ensure Governance Setting and Maintenance, APO04 Manage Innovation dan DSS04 Manage Continuity. Hasil analisa data didapatkan pada keseluruhan domain proses kemudian dihitung rata-rata pada setiap nilai tingkat kapabilitas saat ini dan didapatkan dengan nilai 1,42 berada pada level 1 perfomed process dan memiliki rating P’ partially achieved dengan pencapaian 35,5%. Berdasarkan nilainya dapat disimpulkan bahwa Toko Setia Baru Bekasi sudah memiliki sistem informasi penjualan yang berjalan dengan baik hanya saja selama ini berjalan secara alami, tanpa adanya perencanaan terlebih dahulu, perlu adanya evaluasi perencanaan lebih untuk mencapai target yang diharapkan, dan untuk pencapaiannya sudah ada sebagian bentuk kepedulian yang membawa perubahan dan sebagian aspek pencapaiannya mungkin sulit untuk di prediksi.
Optimalisasi Arsitektur Informasi Untuk Peningkatan Pengalaman Pengguna (UX): Studi Komparatif Pada Learning Management System Moodle Di SMK Ilham Wahyudi Siadi; Nur Eliska; Danang Sutrisno
INFORMATION SYSTEM FOR EDUCATORS AND PROFESSIONALS : Journal of Information System Vol 10 No 2 (2025): INFORMATION SYSTEM FOR EDUCATORS AND PROFESSIONALS (Desember 2025)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat Universitas Bina Insani

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51211/isbi.v10i2.3792

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengukur secara empiris dampak optimasi Arsitektur Informasi (AI) pada Learning Management System (LMS) Moodle terhadap peningkatan Pengalaman Pengguna (UX) di lingkungan Sekolah Menengah Kejuruan (SMK). Berangkat dari permasalahan inkonsistensi AI yang menyebabkan beban kognitif dan inefisiensi belajar pada siswa, penelitian ini menggunakan desain studi komparatif (eksperimen kuasi). Model AI Optimal dirumuskan berdasarkan Model Mental Siswa yang diekstrak melalui teknik Card Sorting Terbuka. Selanjutnya, dilakukan Usability Testing komparatif di mana siswa yang sama menyelesaikan serangkaian tugas pada dua kondisi: Moodle AI Eksisting dan Moodle AI Optimal. Peningkatan UX diukur melalui metrik kuantitatif Tingkat Keberhasilan Tugas (Task Completion Rate/TCR) dan Waktu Penyelesaian Tugas (Time on Task/ToT), serta metrik kualitatif System Usability Scale (SUS). Hasil yang diharapkan menunjukkan perbedaan yang signifikan secara statistik, di mana AI Optimal akan meningkatkan TCR dan mengurangi ToT, memvalidasi bahwa struktur informasi yang berpusat pada pengguna adalah kunci untuk menciptakan lingkungan belajar daring yang lebih efektif dan intuitif bagi siswa SMK.
Perancangan Sistem Informasi Kepegawaian Berbasis Web Pada Badan Nasional Penanggulangan Bencana Eko Wahyudi; Anna Mukhayaroh
INFORMATION SYSTEM FOR EDUCATORS AND PROFESSIONALS : Journal of Information System Vol 10 No 1 (2025): INFORMATION SYSTEM FOR EDUCATORS AND PROFESSIONALS (Juni 2025)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat Universitas Bina Insani

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51211/isbi.v10i1.3483

Abstract

The National Disaster Management Agency (BNPB) faces various challenges in managing employee data manually using Microsoft Excel, such as data entry errors, delays in data updates, and inefficiencies in leave requests and attendance monitoring. This study aims to design and develop a web-based Human Resource Information System to improve efficiency, accuracy, and transparency in employee data management at BNPB. The system was designed using the prototyping method, enabling iterative development based on user feedback. The research results show that this system can integrate processes for employee data management, leave requests, and attendance management. The system also provides real-time data access to facilitate managerial decision-making. With the features provided, the implementation of this information system is expected to enhance operational efficiency and address the challenges previously faced by BNPB.
Perbandingan Kinerja Machine Learning dan Deep Learning untuk Analisis Sentimen Fufufafa Darusman Darusman; Windu Gata
INFORMATION SYSTEM FOR EDUCATORS AND PROFESSIONALS : Journal of Information System Vol 10 No 1 (2025): INFORMATION SYSTEM FOR EDUCATORS AND PROFESSIONALS (Juni 2025)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat Universitas Bina Insani

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51211/isbi.v10i1.3333

Abstract

This study examines the performance comparison of various machine learning and deep learning models in sentiment analysis of the fufufafa phenomenon on Twitter. The models tested include Naive Bayes, Random Forest, Support Vector Machine, Logistic Regression, Decision Tree, and Long Short-Term Memory (LSTM). The study aims to evaluate the effectiveness of these models in classifying sentiment into positive, negative, and neutral categories. Experimental results show that the Decision Tree model achieved the highest accuracy of 96%, followed by LSTM with 95%. Other models, such as Random Forest, Support Vector Machine, and Logistic Regression, achieved an accuracy of 94%, while Naive Bayes recorded the lowest accuracy at 81%, primarily due to its limitations in handling more complex sentiments. The LSTM model proved to be superior in capturing temporal contexts and word relationships, delivering more accurate predictions despite requiring greater computational resources. The findings of this study affirm that deep learning models, particularly LSTM, are more effective in analyzing sentiment in dynamic and complex data, such as that found on Twitter, compared to machine learning models. These results provide valuable insights for developing more efficient and accurate sentiment analysis methodologies in the future.
AHP-MAUT Dalam Sistem Pendukung Keputusan E-Wallet Terfavorit Marlina Marlina; Wina Yusnaeni; Sucitra Sahara
INFORMATION SYSTEM FOR EDUCATORS AND PROFESSIONALS : Journal of Information System Vol 9 No 2 (2024): INFORMATION SYSTEM FOR EDUCATORS AND PROFESSIONALS (Desember 2024)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat Universitas Bina Insani

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51211/isbi.v9i2.3164

Abstract

E-wallets have increased in use starting from the pandemic period , everything from online shopping through Shoopee, tokopedia, etc. uses electronic money in making transactions. This is done for ease without meeting or making contact with other people. The more widespread the electronic money used, the more types offered include ShoopePay, Gopay, OVO , DANA and others. This results in problems for users in determining which brand to use and which is more effective and profitable for users. This study aims to provide a solution to which e-wallet users have the best advantage to use. In this case the researcher uses a decision support system with predetermined criteria in the form of security, availability, ease of use, additional features, cost and integration with other costs. Assessment Data can be through questionnaires with questionnaire type AHP method, and also AHP method is used to obtain consistency values and eigenvalues of each criterion and alternatives to the criteria. For the calculation of normalization using the death Method to get the value of 1 and 0 as well as the multiplication of the matrix with weights that have been previously obtained by the AHP method. The final result of determining the value is the priority value of the final result which will be the ranking of the favorite e-wallet.
Prediksi Kualitas Sambungan Las Robotik Menggunakan Random Forest dan Data Sensor Tegangan RAHMAT HIDAYAT
INFORMATION SYSTEM FOR EDUCATORS AND PROFESSIONALS : Journal of Information System Vol 10 No 2 (2025): INFORMATION SYSTEM FOR EDUCATORS AND PROFESSIONALS (Desember 2025)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat Universitas Bina Insani

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51211/isbi.v10i2.3778

Abstract

Menghadapi tantangan nyata di lini produksi, penelitian ini bertujuan menggantikan metode inspeksi las konvensional yang lambat dan rentan error. Inspeksi manual atau pengujian merusak kerap memakan waktu 2-3 hari per batch, menyumbang 15% biaya produksi, dan mengandung risiko human error 20-30%. Solusinya, kami kembangkan sistem prediksi real-time berbasis kecerdasan buatan yang “mendengarkan” proses pengelasan melalui sensor tegangan. Peneliti menganalisis 1.200 sampel las dari baja AISI 1020, merekam sinyal tegangan 10.000 kali per detik. Dari data ini, diekstraksi 24 “sidik jari digital” ciri statistik dan frekuensi yang mencerminkan kondisi pengelasan. Hasil las dikategorikan sebagai Baik, Porositas, atau Cacat Kritis berdasarkan inspeksi ultrasonik. Setelah menguji tujuh algoritma, Random Forest yang telah dioptimasi menunjukkan performa terbaik dengan akurasi 94,82%, hanya membutuhkan 23,4 milidetik untuk menganalisis satu sambungan. Ini mengungguli algoritma lain seperti Gradient Boosting (92,1%) dan Neural Network (90,7%). Sistem ini berpotensi merevolusi kontrol kualitas: mengurangi ketergantungan inspeksi manual hingga 70%, memangkas waktu inspeksi dari hari menjadi real-time, dan menurunkan biaya kualitas hingga 40%. Dengan demikian, penelitian ini tidak hanya membuktikan keampuhan machine learning, tetapi juga menawarkan solusi praktis yang siap diadopsi industri untuk meningkatkan efisiensi dan daya saing di era otomasi.

Page 18 of 19 | Total Record : 188

 15   16   17   18   19 

Filter by Year

2016 2026


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 11 No 1 (2026): INFORMATION SYSTEM FOR EDUCATORS AND PROFESSIONALS (Juni 2026) Vol 10 No 2 (2025): INFORMATION SYSTEM FOR EDUCATORS AND PROFESSIONALS (Desember 2025) Vol 10 No 1 (2025): INFORMATION SYSTEM FOR EDUCATORS AND PROFESSIONALS (Juni 2025) Vol 9 No 2 (2024): INFORMATION SYSTEM FOR EDUCATORS AND PROFESSIONALS (Desember 2024) Vol 8 No 1 (2023): INFORMATION SYSTEM FOR EDUCATORS AND PROFESSIONALS (Agustus 2023) - Edisi Khusus Vol 7 No 2 (2023): INFORMATION SYSTEM FOR EDUCATORS AND PROFESSIONALS (Juni 2023) Vol 7 No 1 (2022): INFORMATION SYSTEM FOR EDUCATORS AND PROFESSIONALS (Desember 2022) Vol 6 No 2 (2022): INFORMATION SYSTEM FOR EDUCATORS AND PROFESSIONALS (Juni 2022) Vol 6 No 1 (2021): INFORMATION SYSTEM FOR EDUCATORS AND PROFESSIONALS (Desember 2021) Vol 5 No 2 (2021): INFORMATION SYSTEM FOR EDUCATORS AND PROFESSIONALS (Juni 2021) Vol 5 No 1 (2020): INFORMATION SYSTEM FOR EDUCATORS AND PROFESSIONALS (Desember 2020) Vol 4 No 2 (2020): INFORMATION SYSTEM FOR EDUCATORS AND PROFESSIONALS (Juni 2020) Vol 4 No 1 (2019): INFORMATION SYSTEM FOR EDUCATORS AND PROFESSIONALS (Desember 2019) Vol 3 No 2 (2019): INFORMATION SYSTEM FOR EDUCATORS AND PROFESSIONALS (Juni 2019) Vol 3 No 1 (2018): INFORMATION SYSTEM FOR EDUCATORS AND PROFESSIONALS (Desember 2018) Vol 2 No 2 (2018): INFORMATION SYSTEM FOR EDUCATORS AND PROFESSIONALS (Juni 2018) Vol 2 No 1 (2017): INFORMATION SYSTEM FOR EDUCATORS AND PROFESSIONALS (Desember 2017) Vol 1 No 2 (2017): INFORMATION SYSTEM FOR EDUCATORS AND PROFESSIONALS (Juni 2017) Vol 1 No 1 (2016): INFORMATION SYSTEM FOR EDUCATORS AND PROFESSIONALS (Desember 2016) Vol 2323 No 2323 (2026): kanjurbadag More Issue