cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
-
Contact Email
-
Phone
-
Journal Mail Official
-
Editorial Address
-
Location
Kota palembang,
Sumatera selatan
INDONESIA
JURNAL TEKNIK INFORMATIKA DAN SISTEM INFORMASI
Published by STMIK Global Informatika MDP
ISSN : 24074322     EISSN : 25032933     DOI : -
Core Subject : Science,
Computer Science & IT
JATISI bekerja sama dengan IndoCEISS dalam pengelolaannya. IndoCEISS merupakan wadah bagi para ilmuwan, praktisi, pendidik, dan penggemar dalam bidang komputer, elektronika, dan instrumentasi yang menaruh minat untuk memajukan bidang tersebut di Indonesia. JATISI diterbitkan 2 kali dalam setahun (September dan Maret), makalah yang diterbitkan JATISI minimal terdiri dari 60% dari luar Sumatera Selatan, dan 40% dari Sumatera Selatan. Makalah yang diterbitkan melalui tahap review oleh reviewer yang berpengalaman dan sudah memiliki makalah yang diterbitkan di jurnal internasional yang terindeks SCOPUS.
Arjuna Subject : -
Articles 1,216 Documents
 106   107   108   109   110 
indonesia Pengenalan Pola Ekspresi Wajah Untuk Pengolahan Citra Menggunakan Metode Convolutional Neural Network Nurjihan, Saniyyah Wafa; Nurbadillah, Nurbadillah; Faturrahman, Nafis; Wiguna, Indra Maki; Lasardi, Ekky Mulia; Giri, Endang Purnama; Mindara, Gema Parasti
JATISI Vol 11 No 4 (2024): JATISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi)
Publisher : Universitas Multi Data Palembang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35957/jatisi.v11i4.9585

Abstract

This research focuses on the development of a facial expression recognition system based on image processing that is capable of identifying emotions with high accuracy. Facial recognition is a widely used technology for authentication and security, but it has potential applications in understanding emotional expressions. By utilizing Convolutional Neural Networks (CNN), the system is designed to detect and classify expressions such as happiness, sadness, anger, and neutrality in real time. The research stages include data collection of faces with various expressions, preprocessing, and training of the CNN model. Performance evaluation demonstrates that CNN outperforms traditional methods such as Viola-Jones and Support Vector Machine (SVM) under various lighting and angle conditions, achieving an average accuracy of 92%. These results prove the model's reliability in detecting emotional expressions with high precision. Further development is proposed to enhance performance, such as expanding the dataset variety and employing more advanced image processing techniques. Consequently, this system has the potential to make a positive impact on human-computer interaction.
PENERAPAN DATA MINING MENGGUNKAN ALGORITMA C45 UNTUK PREDIKSI PENJUALAN CARICA DI DIENG Aji, Ranggi Praharaningtyas; Mustofiyah, Widiyana; Rizki, Sofi Alfiona; Anggraini, Yulia
JATISI Vol 11 No 4 (2024): JATISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi)
Publisher : Universitas Multi Data Palembang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35957/jatisi.v11i4.9598

Abstract

Carica ialah tanaman khas di Dataran Tinggi Dieng. Tanaman ini mulai memberi peluang keuntungan sejak buahnya bisa diolah menjadi berbagai produk. Walaupun dalam pengolahan membutuhkan waktu yang sangat lama, tetapi pengolahan carica banyak diminati masyarakat di kawasan Dieng. Banyak wisatawan berdatangan untuk mencoba makanan khas dari Dieng ini menjadikan penghasilan semakin banyak, tapi banyak juga dari penjual carica yang ada di Dieng tidak menjalankan pembukuan laporan penjualan. Namun, variasi yang signifikan dalam hasil penjualan memaksa industri ini untuk menyusun strategi guna menghindari kerugian yang disebabkan oleh tingginya tingkat persaingan. Dalam permasalahan ini, penerapan klasifikasi bisa menjadi rekomendasi untuk memprediksi penjualan Carica di wilayah Dataran Tinggi Dieng. Salah satu metode yang dipergunakan pada studi ini ialah Data Mining dengan mempergunakan algoritma klasifikasi data mining C4.5. Untuk memprediksi penjualan carica di masa depan, data yang diperlukan mencakup merk carica, jenis kemasan, stok penjualan, stok yang terjual, sisa stok, serta harga. Studi ini bertujuan untuk membantu para penjual carica dalam memprediksi penjualan mereka, studi ini juga bertujuan untuk mengolah informasi agar menghasilkan data yang berguna serta bisa memberi wawasan baru. Hasil studi memperlihatkan jika penggunaan algoritma C4.5 bisa memprediksi penjualan carica dengan akurasi senilai 91,6%.
Analisis Decision Table Testing untuk Pengujian Blackbox Website Pusat Studi Bencana IPB Nasir, Muhammad; Nurjihan, Saniyyah Wafa; Nurbadillah, Nurbadillah; Faturrahman, Nafis; Wiguna, Indra Maki; Lasardi, Ekky Mulia; Wicaksono, Aditya
JATISI Vol 11 No 4 (2024): JATISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi)
Publisher : Universitas Multi Data Palembang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35957/jatisi.v11i4.9618

Abstract

 This research examines black box testing using the Decision Table Testing technique on the Disaster Study Center website at IPB. This technique was chosen for its ability to identify logical errors and relevant testing scenarios, thereby optimizing test coverage in software development. The research method involves analyzing the website's features to identify potential conditions and actions that serve as the foundation for constructing the decision table. Each condition and action is systematically tested to detect any discrepancies or errors that may arise during website use. The testing results reveal several scenarios that the system has not adequately accommodated, particularly in user input handling and data validation. This finding indicates that the application of Decision Table Testing can improve test quality, especially for features with complex logic. In conclusion, this study highlights the importance of decision table-based testing in enhancing the reliability and accuracy of website functions, making a significant contribution to reducing potential errors that may impact user experience.
ANALISIS PENGGUNAAN ISPRING SUITE 10 PADA MATA PELAJARAN DESAIN GRAFIS BERBASIS ANDROID JURUSAN DKV 1 SMKN 6 KUPANG fallo, diana yanni
JATISI Vol 11 No 4 (2024): JATISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi)
Publisher : Universitas Multi Data Palembang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35957/jatisi.v11i4.9630

Abstract

Jenis penelitian yang digunakan adalah research and development (R&D) yaitu pengembangan media pembelajaran interaktif ispring suite 10 pada materi desain grafis . Model pengembangan media pembelajaran ini dikembangkan berdasarkan model pengembangan ADDIE (Analysis, Design, Development, Implementation, Evaluation). Subjek uji coba dalam penelitian ini adalah siswa kelas XI Jurusan DKV I SMKN 6 Kupang. Berdasarkan hasil uji coba yang dilakukan, diperoleh data hasil validasi ahli materi dengan rata-rata 96 % berada pada kategori sangat baik, sehingga materi pada media tersebut dikatakan sangat valid, sedangkan hasil validasi ahli media dengan rata-rata 78 % dan ahli materi dengan rata-rata 83% selanjutnya hasil dari responden siswa rata-rata 95% kategori Sangat baik dan tidak perlu di revisi.
Prediksi Jenis Kanker Payudara Menggunakan Metode Support Vector Machine Berbasis Recursive Feature Elimination Tinaliah, Tinaliah; Elizabeth, Triana
JATISI Vol 11 No 3 (2024): JATISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi)
Publisher : Universitas Multi Data Palembang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35957/jatisi.v11i3.10079

Abstract

Breast cancer is one of the leading causes of death among women worldwide. Early detection of breast cancer, whether benign or malignant, is crucial for increasing the chances of successful treatment. This study aims to develop a breast cancer prediction model using the Support Vector Machine (SVM) method combined with Recursive Feature Elimination (RFE) to enhance prediction efficiency and accuracy. The RFE method is applied to select significant features that contribute substantially to breast cancer classification. The dataset used in this study is derived from the Breast Cancer Wisconsin Diagnostic and tested under various feature selection scenarios. The results indicate that features such as area_worst, texture_worst, radius_worst, concave_points_mean, and concavity_mean consistently emerge as the most relevant. The SVM model with RFE, utilizing 10 features, achieves the best accuracy of 98.25%, with an optimal balance among precision, recall, and F1-score. This approach effectively filters relevant information, reduces noise from insignificant features, and improves data efficiency and interpretability. These findings affirm that the combination of SVM and RFE can serve as an effective method for breast cancer prediction and provide a robust foundation for future clinical analyses.
Eksplorasi Data Akademik untuk Memprediksi Ketepatan Waktu Lulus Mahasiswa Menggunakan Algoritma Naive Bayes Yazid, Ahmad Subhan
JATISI Vol 11 No 4 (2024): JATISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi)
Publisher : Universitas Multi Data Palembang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35957/jatisi.v11i4.10362

Abstract

Ketepatan waktu kelulusan mahasiswa merupakan salah satu indikator keberhasilan institusi pendidikan tinggi. Prediksi ketepatan waktu kelulusan berdasarkan data akademik dapat memberikan wawasan bagi manajemen akademik untuk mengambil kebijakan preventif. Penelitian ini bertujuan untuk mengeksplorasi data akademik mahasiswa dan membangun model prediksi kelulusan tepat waktu menggunakan algoritma Naive Bayes. Dataset yang digunakan mencakup informasi Indeks Prestasi Semester (IPS) dari semester pertama hingga semester keempat. Data dieksplorasi untuk mendapatkan pola dan karakteristik data sehingga dapat dilakukan tahapan yang diperlukan serta dijadikan acuan analisis, seperti penyeimbangan data. Dataset dilakukan penyeimbangan dengan metode SMOTE-ENN dengan pembagian 80:20 untuk data training dan testing. Model yang dihasilkan kemudian dievaluasi dengan beberapa matriks akurasi menghasilkan akurasi 99.115%, precicion 100%, Recall 98.368%, dan F1-Score 99.173%. Model juga diimplementasikan ke dalam aplikasi web menggunakan Streamlit. Hasil ini menunjukkan bahwa algoritma Naive Bayes sangat efektif dalam memprediksi ketepatan waktu kelulusan berdasarkan pola data akademik mahasiswa.
Kajian Literatur: Faktor yang Mempengaruhi Pengembangan Perangkat Lunak dan Tren Terkini Marlina, Marlina; Wijaya, Nabilla Kusuma; Setiayni, Sifa; Aminah, Apik; Rachmawati, Putri; Sejati, Tri Bulan
JATISI Vol 11 No 4 (2024): JATISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi)
Publisher : Universitas Multi Data Palembang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35957/jatisi.v11i4.10496

Abstract

Abstrak Kajian ini mengidentifikasi faktor-faktor utama yang memengaruhi pengembangan perangkat lunak dan tren terkiniyang membentuk industri perangkat lunak modern. Faktor teknis, manusia, organisasi, dan lingkungan ditemukan sebagaielemen penting dalam keberhasilan proyek perangkat lunak. Selain itu, tren seperti penggunaan Artificial Intelligence (AI), penerapan DevOps dan CI/CD, pendekatan Lean, serta fokuspada keamanan siber dan pengembangan berkelanjutan telahmengubah paradigma pengembangan perangkat lunak.Pendekatan Lean mendukung efisiensi dengan mengurangipemborosan, sementara AI dan DevOps meningkatkankecepatan serta kualitas melalui otomatisasi dan integrasiproses. Prinsip keamanan by design dan pengembanganberkelanjutan menjadi esensial untuk menghadapi tantanganseperti ancaman siber dan dampak lingkungan. Kesimpulan menunjukkan bahwa adopsi teknologi terkini, pengelolaanproyek adaptif, dan penguatan kompetensi tim menjadi kuncikeberhasilan. Rekomendasi mencakup peningkatan pelatihan, penerapan keamanan, dan integrasi keberlanjutan untukmemastikan daya saing industri perangkat lunak. Kata kunci—Pengembangan Perangkat Lunak, ArtificialIntelligence, DevOps, Lean
PERANCANGAN SISTEM PENJADWALAN PIKET SECARA RANDOM DENGAN METODE Hierarchical Model View Controller zulkifli, ridwan
JATISI Vol 11 No 2 (2024): JATISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi)
Publisher : Universitas Multi Data Palembang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35957/jatisi.v11i2.10706

Abstract

The design of random pickup scheduling application is very useful to simplify and speed up the process of making the picket schedule that will be applied to the IT BID Section in West Java Police because nowadays with the rapidly growing technology with the application of this website based hopefully can make the performance on the part of BID IT is increasing. Also through the studies that have been done in the hope can inspire the reader. By using xampp, the application packages that we need in designing a website-based app can work fine, as for the features contained in xampp like ¬apache web server, php, MySQL are available. Not only using xampp application package, but also equipped with CodeIgniter Framework that helps the writer's performance easier in designing and building applications that also includes attendant data, picket data, schedule data and graphics chart to see the implementation of picket every officer. In addition, in the design and construction of this application there are methods HMVC (Hierarchical Model View Controller) to help the performance of making the application to be more structured. Application settings performed by the admin both the process of data security and data confidentiality. All of these are used to hold the necessary data and smoothen the application. Keywords: Application design, picket, random, Website, Polda West Java, CodeIgniter, HMVC (Hierarchical Model View Controller), PHP and MySQL.
Analisis Tingkat Kesiapan Manajemen Layanan IT Berdasarkan Service Design Framework Itil V4 Wafrina, Nadiatu; Yusuf, Ahmad; Ananto, Prasasti Karunia Farista
JATISI Vol 11 No 4 (2024): JATISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi)
Publisher : Universitas Multi Data Palembang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35957/jatisi.v11i4.8973

Abstract

The implementation of IT service management requires a framework to help companies interpret the form and function of IT implementation. The framework used as a guide for implementing IT service management is ITIL. ITIL V4 contains guidance that focuses on company management and customer satisfaction. The practice in ITIL that is related to the benefits received by the business is service design. FunBahasa as an IT service platform requires standardization of IT services with ITIL V4 practice service design which can help design IT services that are in line with business objectives. A readiness level analysis was carried out to determine the existing conditions at FunBahasa using maturity level indicators in the 4 dimensions of ITIL V4 with the results that The overall level is at level 2, this explains that the process or function has been implemented but has not yet been implemented. There are 3 recommendations for improving services in the organization and people dimension and the information and technology dimension and also 2 recommendations in the partners and suppliers dimension and the value stream and dimensions. processes
KLASIFIKASI JENIS PATUNG MENGGUNAKAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN) Luruk, Maria Ovalia; Rahman, Aviv Yuniar; Marisa, Fitri
JATISI Vol 12 No 1 (2025): JATISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi)
Publisher : Universitas Multi Data Palembang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35957/jatisi.v12i1.9247

Abstract

Seni patung merupakan hasil pengolahan dari berbagai unsur tersusun dalam harmoni sehingga melahirkan keindahan khas yang disebut seni patung, seni patung pada dasarnya memiliki multi pandang, ruang padat, ruang pandang dan juga keindahan Maka itu perlu dilakukan Klasifikasi terhdapat jenis patung. Dimana pada Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan Jenis jeni Patung menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN) Data dikumpulkan dari sejumlah sampel jenis Patung dibagi menjadi 5 class yaitu Patung Habel Melengkung, Patung Geraba Hebel Melengkung, Patung Gerabah Teracotta, Patung Hebel Melengkung Biarawan, Patung Buah Iblis). Dianalisis menggunakan metode CNN untuk ekstraksi fitur. Hasil penelitian menunjukkan bahwa score akurasi yang tertinggi. Pada pengujian, CNN epoch 10= berbagai pecahan data (split ratio) seperti 90:10 mencapai akurasi sebesar 100%. Selanjutnya, hasil score akurasi yang terendah. Pada Pengujian, epoch 50 = split ratio 10:90 mencapai akurasi sebesar 99,79%.

Page 108 of 122 | Total Record : 1216

 106   107   108   109   110 

Filter by Year

2014 2025


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 12 No 4 (2025): JATISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi) Vol 12 No 3 (2025): JATISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi) Vol 12 No 2 (2025): JATISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi) Vol 12 No 1 (2025): JATISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi) Vol 11 No 4 (2024): JATISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi) Vol 11 No 3 (2024): JATISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi) Vol 11 No 2 (2024): JATISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi) Vol 11 No 1 (2024): JATISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi) Vol 10 No 4 (2023): JATISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi) Vol 10 No 3 (2023): JATISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi) Vol 10 No 2 (2023): JATISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi) Vol 10 No 1 (2023): JATISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi) Vol 9 No 4 (2022): JATISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi) Vol 9 No 3 (2022): JATISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi) Vol 9 No 2 (2022): JATISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi) Vol 9 No 1 (2022): JATISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi) Vol 8 No 4 (2021): JATISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi) Vol 8 No 3 (2021): JATISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi) Vol 8 No 2 (2021): JATISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi) Vol 8 No 1 (2021): JATISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi) Vol 7 No 3 (2020): JATISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi) Vol 7 No 2 (2020): JATISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi) Vol 7 No 1 (2020): JATISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi) Vol 6 No 2 (2020): JATISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi) Vol 6 No 1 (2019): JATISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi) Vol 5 No 2 (2019): JATISI Vol 4 No 2 (2018): JATISI MARET 2018 Vol 5 No 1 (2018) Vol 4 No 1 (2017): JATISI SEPTEMBER 2017 Vol 3 No 2 (2017): JATISI MARET 2017 Vol 3 No 1 (2016): JATISI SEPTEMBER 2016 Vol 2 No 2 (2016): JATISI MARET 2016 Vol 2 No 1 (2015): JATISI SEPTEMBER 2015 Vol 1 No 2 (2015): JATISI MARET 2015 Vol 1 No 1 (2014): JATISI SEPTEMBER 2014 More Issue