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
 72   73   74   75   76 
Analisis Trend dan Pemetaan Penelitian Mahasiswa Teknik Informatika Menggunakan Graph Convolutional Network Tifani Intan Solihati; Raden Kania; Rudianto Rudianto
JATISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi) Vol 10 No 1 (2023): JATISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian pada Masyarakat (LPPM) STMIK Global Informatika MDP

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35957/jatisi.v10i1.3560

Abstract

So far, the thesis has been compiled (during the guidance process), defended (tested in the thesis session) and revised and validated by the Advisor, Examiner, Head of Study Program, and the Dean, then collected in the library and afterwards can be used again by other students who need information the. The purpose of carrying out this research is to find student research trends and discover lecturer expertise based on the results of the work. After finding trends and expertise, the Faculty will be able to make the right decisions in determining the topic/field/study to be determined and selecting supervisors and examiners according to the scientific field and experience of the lecturer. As for the stages of the research that we will carry out, the first pre-processing stage is we conduct data providers to collect student thesis data collected in Informatics Engineering. Both learning algorithms The next stage is structured data in training data ready to be used in learning algorithms with GCN to produce candidate models and deploy selected models. Applications are the stages of applying the golden model to the testing data we have at the beginning and measuring the accuracy of the golden model. that the research trend of Informatics Engineering students is more in the field of science/the topic domain of mathematics and statistics and computer architecture. The mapping of the topic domain is 182 and 101 So far, the thesis has been compiled (during the guidance process), defended (tested in the thesis session) and revised and validated by the Advisor, Examiner, Head of Study Program, and the Dean, then collected in the library and afterwards can be used again by other students who need information the. The purpose of carrying out this research is to find student research trends and discover lecturer expertise based on the results of the work. After finding trends and expertise, the Faculty will be able to make the right decisions in determining the topic/field/study to be determined and selecting supervisors and examiners according to the scientific field and experience of the lecturer. As for the stages of the research that we will carry out, the first pre-processing stage is we conduct data providers to collect student thesis data collected in Informatics Engineering. Both learning algorithms The next stage is structured data in training data ready to be used in learning algorithms with GCN to produce candidate models and deploy selected models. Applications are the stages of applying the golden model to the testing data we have at the beginning and measuring the accuracy of the golden model. that the research trend of Informatics Engineering students is more in the field of science/the topic domain of mathematics and statistics and computer architecture. The mapping of the topic domain is 182 and 101 titles respectively. The accuracy of the GCN model determines the target class of 68.25%.
Memprediksi Volume Sampah Di Jawa Barat Dengan Metode Regresi Linier Arief Hidayat
JATISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi) Vol 10 No 1 (2023): JATISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian pada Masyarakat (LPPM) STMIK Global Informatika MDP

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35957/jatisi.v10i1.3573

Abstract

Sampah sudah menjadi masalah di setiap negara dibelahan dunia, ini menjadi suatu ancaman yang serius terhadap lingkungan sekitar, pengolahan sampah yang kurang baik mengakibatkan lingkungan sekitar mengalami kerusakan yang serius. Masalah sampah ini terkait erat dengan pertumbuhan populasi, pertumbuhan ekonomi dan perubahan pola konsumsi dikarenakan manusia memiliki kebutuhan yang beragam dan menghasilkan sesuatu yang harus dibuang pada akhirnya dan menjadi sampah. Berdasarkan data yang dipublikasi oleh website open data Provinsi Jawa Barat dengan jumlah penduduk di Jawa Barat sampai dengan Tahun 2021 mencapai 48.220.094 jiwa, dengan jumlah penduduk tersebut menghasilkan sampah sebanyak 15.735,36 Ton perhari. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksikan volume sampah yang dihasilkan di Jawa Barat dengan menggunakan analisis metode regresi linier dengan melakukan perhitungan statistik untuk menguji seberapa erat hubungan antar variabel [1], sehingga prediksi yang dihasilkan dapat digunakan untuk memutuskan berbagai kebijakan jangka pendek maupun jangka panjang oleh pihak terkait sehingga dalam penyusunan perencanaan anggaran pengelolaan sampah lebih efektif dan efisien di samping itu hasil prediksi dapat digunakan menyusun perencanaan ketersediaan dan daya tampung Tempat Pembuangan Sementara (TPS), dan Tempat pembuangan Akhir (TPA), menghitung daya angkut sampah, kebutuhan petugas kebersihan, serta hasil prediksi dapat pula digunakan untuk penunjang dalam membuat strategi, target dan program yang lebih inovasi dalam penanggulangan masalah sampah di Jawa Barat.
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN SELEKSI PEMAIN SEPAK BOLA MENGGUNAKAN METODE PROFILE MATCHING Rizki Ibrahim
JATISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi) Vol 10 No 1 (2023): JATISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian pada Masyarakat (LPPM) STMIK Global Informatika MDP

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35957/jatisi.v10i1.3574

Abstract

Salah satu cabang olahraga paling populer di Indonesia yaitu sepak bola. Sebuah pertandingan ditentukan oleh strategi dari pelatih dan digunakan oleh pemain dalam pertandingan. Pelatih memilih pemain dengan standar keterampilan yang diinginkan. Seperti hal nya di Arba Football Club adanya permasalahan yang terjadi dalam proses pemilihan pemain yang masih mengandalkan insting pelatih serta penilaian pemain yang masih dilakukan dengan cara mencatat pada kertas. Tujuan penelitian ini yaitu membangun sistem pendukung keputusan menggunakan metode Profile Matching. Dalam metode ini, kemampuan setiap pemain didasarkan pada kecepatan, kekuatan, stamina, pengalaman dan kerjasama. Teknik dan wawasan menjadi dua aspek untuk pemilihan persentase. Pemilihan persentase untuk core factor dengan bobot 60% sedangkan secondary factor dengan bobot 40%, setelah itu lanjut dengan menjumlahkan total nilai dan rangking. Metodologi dalam membangun aplikasi ini menggunakan Rapid Application Development (RAD) serta menggunakan Flowmap, Data Flow Diagram (DFD), dan Entity Relationship Diagram (ERD). Hasil pada penelitian ini yaitu sebuah sistem untuk mendukung keputusan pada pemain sepak bola yang diseleksi dengan menggunakan metode Profile Matching untuk membantu pelatih dalam pemilihan pemain.
Perbandingan Algoritma Naive Bayes Dan SVM Dalam Sentimen Analisis Marketplace Pada Twitter Indra Kurniawan; April Lia Hananto; Shofa Shofia Hilabi; Agustia Hananto; Bayu Priyatna; Aviv Yuniar Rahman
JATISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi) Vol 10 No 1 (2023): JATISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian pada Masyarakat (LPPM) STMIK Global Informatika MDP

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35957/jatisi.v10i1.3582

Abstract

Online buying and selling transactions are increasing in Indonesia due to the ease of using marketplace platforms, and online shopping saves more time than offline shopping. Each marketplace has advantages and disadvantages, this affects customer sentiment who have made transactions on the marketplace platform. This research uses customer opinion from tweet data based on positive or negative sentiments to compare the Naive Bayes (NB) and Support Vector Machine (SVM) classification algorithms with the aim of finding out the best classification algorithm based on the accuracy value for sentiment analysis using the marketplace platform. The tweet data in this study was taken from October 18 to November 11, 2022. To test the performance of the NB and SVM classification algorithms using the Cross Validation method and from the results of the comparison test that the SVM algorithm has the best accuracy value compared to the NB algorithm. Where the accuracy value of Tokopedia uses the NB algorithm is 85.34%, and the accuracy value uses SVM 86.82%, the accuracy value for Shopee uses NB is 80.04%, and the accuracy value uses SVM 80.91%. and Lazada which uses the NB algorithm has an accuracy value of 83.52%, while the accuracy value uses SVM 88.93%, which means that the use of the SVM algorithm has the best level of accuracy.
Analisis Timesheet Tracking Pada Monitoring Pelaksanaan Proyek Berbasis Odoo Framework Ilyas Abdurachman
JATISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi) Vol 10 No 1 (2023): JATISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian pada Masyarakat (LPPM) STMIK Global Informatika MDP

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35957/jatisi.v10i1.3592

Abstract

The Consulting Firm is a consulting, training and research institution specializing in improving productivity and quality through human resources. To ensure the project is effective and efficient, the Company assigns a Project Management Officer (PMO) to ensure that the project runs well and smoothly. Therefore it is necessary to do an analysis to determine the effectiveness and efficiency of project implementers so that recommendations for the right team to run the project can be obtained. From the results of the performance analysis using the Elbow Method, from the number of clusters of 10, the most elbow point is obtained at C4 so that the number of clusters suitable for this study is 4 clusters. By testing the K-Means 4 cluster algorithm, it was found that C3 was the best cluster with an average project implementation time of 2.7 hours, a total of 1,530 completed project activities and an average cost of Rp. 365,536. The type of project that was most completed based on clustering was the Consulting project and the most project executors were Consultants. In this way the PMO gets references from the cluster in determining the next project team by selecting the right team so that the implementation is on time and according to plan. So that projects can be more effective and efficient based on the dimensions of cost, quality and time
Evaluasi Keberhasilan Sistem Informasi Universitas Agus Prasetyo Utomo; Novita Mariana; Saefurrohman Saefurrohman
JATISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi) Vol 10 No 1 (2023): JATISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian pada Masyarakat (LPPM) STMIK Global Informatika MDP

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35957/jatisi.v10i1.3604

Abstract

Information system success evaluation research is not a new research topic. However, studying the factors that influence the success of information systems in universities is one that is quite interesting for some researchers. This study aims to examine how the influence of information quality, system quality, and service quality on satisfaction and the effect on net benefits perceived by users of university information systems. As many as 180 undergraduate and graduate students from 6 faculties at Stikubank University taken part in this study. The partial least squares-structural equation modeling (PLS-SEM) approach is used to validate the research model. Empirical results show that information quality, system quality and service quality have a significant positive relationship with user satisfaction for using university information systems, while user satisfaction also shows a significant negative relationship with system user perceived net benefits. The results obtained from this study provide reinforcement of the findings from previous studies related to the evaluation of information system success models. Keywords:.
Klasifikasi Penerima Bansos Menggunakan Algoritma Naive Bayes Hamzah Nurrifqi Fakhri Fikrillah; Sigit Hudawiguna; Christina Juliane
JATISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi) Vol 10 No 1 (2023): JATISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian pada Masyarakat (LPPM) STMIK Global Informatika MDP

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35957/jatisi.v10i1.3624

Abstract

Bansos (bantuan sosial) merupakan sebuah program yang dikeluarkan oleh pemerintah untuk membantu masyarakat yang kurang mampu dalam ekonomi. Tujuan dari penelitian ini untuk memberikan klasifikasi dan rekomendasi terhadap program bansos yang diberikan oleh pemerintah pusat. Hasil dari penelitian ini akan memberikan informasi serta gambaran klasifikasi penerima bansos yang sesuai dengan kriteria umur dan pekerjaan. Untuk mencapai tujuan tersebut, penelitian ini menggunakan Algoritma Naive Bayes untuk memprediksi nilai probabilitas terbesar berdasarkan data masa lalu. Tahapan penelitian yang dilakukan meliputi pengumpulan data, pembersihan data, transformasi data, pemodelan dan evaluasi. Data yang digunakan untuk kebutuhan analisis menggunakan Data Terpadu Kesejahteraan Sosial di Kecamatan Malangbong Kabupaten Garut dengan jumlah data yang telah bersihkan dan di transformasi sebanyak 100.445. Hasil pemodelan menggunakan Algoritma Naive Bayes memberikan nilai akurasi sebesar 62,51%. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan rekomendasi terhadap masyarakat atau orang orang penerima bansos dan sebagai acuan pada penyaluran bansos untuk memperkecil adanya salah sasaran penyaluran bansos.
Human Centered Design Dalam Perancangan Dashboard Ibu Hamil Di RS Universitas Islam Indonesia Izzati Muhimmah; Lailiyatus Sa'adah; Yasmini Fitriyati
JATISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi) Vol 10 No 1 (2023): JATISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian pada Masyarakat (LPPM) STMIK Global Informatika MDP

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35957/jatisi.v10i1.3636

Abstract

Rumah sakit Universitas Islam Indonesia adalah salah satu rumah sakit swasta yang berada di Kabupaten Bantul Yogyakarta. Berdasarkan wawancara dengan dokter spesialis obgyn, RS UII memerlukan sebuah media khusus untuk pelaporan ibu hamil risiko tinggi. Selama ini data pasien ibu hamil di rumah sakit masih tercampur dengan data yang lain di dalam suatu database. Sehingga ketika seluruh data tersebut disajikan pihak manajemen rumah sakit termasuk dokter masih kesulitan dalam membaca informasi yang sesuai dengan kebutuhannya, seperti banyaknya pasien ibu hamil risiko tinggi yang Hari Perkiraan Lahir (HPL) bulan ini, indikator kehamilan risiko tinggi, rating penyebab kehamilan risiko tinggi, dan pelaporan berperiode. Oleh karena itu, dibutuhkan sebuah dashboard yang bisa memudahkan dalam proses menampilkan informasi secara visual. Adanya suatu Dashboard Monitoring Ibu Hamil Risiko Tinggi ini diharapkan mampu memprediksi keadaan yang akan terjadi di masa mendatang dengan lebih baik. Berdasarkan permasalahan yang ada, pada penelitian ini dilakukan Perancangan Dashboard Monitoring Ibu Hamil Risiko Tinggi dengan mengadaptasi Human Centered Design (HCD) karena melibatkan pemangku kepentingan dalam prosesnya. Hasil dari penelitian ini berupa desain prototype yang sudah disepakati oleh para pengguna, dimana dalam pengambilan keputusan dilakukan pendekatan Focus Group Discussion (FGD).
Analisa Kepuasan Pengguna Sistem Informasi Manajemen Rumah Sakit Menggunakan Metode EUCS Fyna Febrianti
JATISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi) Vol 10 No 1 (2023): JATISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian pada Masyarakat (LPPM) STMIK Global Informatika MDP

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35957/jatisi.v10i1.3661

Abstract

The Hospital Management Information System (SIMRS) is a system applied to the Tampan Mental Hospital (RSJ Tampan) Riau Province which is used as a communication line between service centers and processes data and information so that it can be used for hospital decision making and is a Local Area Network . During implementation, SIMRS still has several problems including features with data that are out of sync, the color composition displayed is not attractive, there are still users who have difficulty processing information data and the slow response of the system at certain times. This study uses the End User Computing Satisfaction (EUCS) method which has 5 main dimensions, namely Content, Accuracy, Format, Ease of Use and Timeliness. Data collection using the Saturation Sampling model with 100 respondents obtained through the distribution of questionnaires, interviews, and observations, processed using SmartPLS version 3.0. The results of this study indicate that user satisfaction with SIMRS reaches 73.4% where this number indicates that users are satisfied with SIMRS. Regarding some of the problems experienced by users, the researcher provides 4 recommendations for improvements so that SIMRS can run optimally and not too time consuming.
ANALISIS TINGKAT KEPUASAN PENGGUNA TERHADAP KUALITAS LAYANAN OPAC MENGGUNAKAN METODE E-SERVQUAL Khofifah Incha Aggasy
JATISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi) Vol 10 No 1 (2023): JATISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian pada Masyarakat (LPPM) STMIK Global Informatika MDP

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35957/jatisi.v10i1.3805

Abstract

OPAC adalah suatu sistem temu balik informasi berbasis komputer yang digunakan oleh pengguna untuk menelusuri koleksi suatu perpustakaan atau unit informasi lainnya. Di Universitas Islam Riau sudah menerapkan OPAC sejak tahun 2010 untuk mempermudah pengunjung perpustakaan untuk mendapatkan informasi tentang bahan bacaan yang dicari di Perpustakaan dengan cepat dan mudah. Selama penerapannya ditemukan kendala yaitu sering terjadi gangguan, kurangnya fasilitas computer pada perpustakaan, ketidakkonsistenan data yang ada, dan tidak terdapat layanan pengaduan. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui faktor kepuasan pengguna terhadap OPAC di Universitas Islam Riau berdasarkan variable E-Servqual yaitu variabel Efficiency, Reliability, Fulfillment, Privacy, Responsiveness, Compensation, dan Contact. Pengolahan data menggunakan bantuan tools SPSS. Responden penelitian ini adalah Mahasiswa aktif di Universitas Islam Riau dengan penentuan pengambilan sampel menggunakan teknik Simpel Random Sampling dan rumus slovin, jumlah responden yaitu 100 mahasiswa. Hasil penelitian dilihat dari nilai T-statistik menunjukkan bahwa didapatkan 3 Hipotesis yang diterima dan 4 Hipotesis yang ditolak, yang menunjukkan bahwa terdapat beberapa kekurangan dari penerapan OPAC di Universitas Islam Riau yaitu pada Efficiency yang mana penerapan OPAC tidak efisien dalam pencarian bahan bacaan karena banyaknya bahan bacaan yang tidak ditemukan, Responsiveness yang mana OPAC sering memberikan informasi yang tidak sesuai dengan apa yang dicari, pada variable Compensation yang mana menunjukkan pihak perpustakaan tidak responsive terhadap pengunjung perpustakaan, serta variable Contact yang mana OPAC tidak menyediakan layanan pengaduan jika terjadi kendala atau masalah.

Page 74 of 122 | Total Record : 1216

 72   73   74   75   76 

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