cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Andy Sapta
Contact Email
sapta@royal.ac.id
Phone
-
Journal Mail Official
lppm_stmik@royal.ac.id
Editorial Address
-
Location
Kab. asahan,
Sumatera utara
INDONESIA
JURTEKSI
Published by STMIK Royal Kisaran
ISSN : 24071811     EISSN : 25500201     DOI : -
Core Subject : Science,
Computer Science & IT
JURTEKSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) is a scientific journal which is published by STMIK Royal Kisaran. This journal published twice a year on December and June. This journal contains a collection of research in information technology and computer system.
Arjuna Subject : -
Articles 685 Documents
 65   66   67   68   69 
MODELING CLOTHING ORDER SIZE GROUPING AT RIZKY CONVECTION USING THE K-MEANS METHOD Rahmadani, Putri; Hutahaean, Jeperson; Santoso, Santoso
JURTEKSI (jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) Vol. 11 No. 2 (2025): Maret 2025
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM) STMIK Royal Kisaran

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33330/jurteksi.v11i2.3774

Abstract

Abstract: Rizky Convection Business is a sportswear production company based on Jalan Elang Lestari Kisaran. Every day they receive orders from schools and agencies that need sportswear. However, Rizky Convection often faces challenges, especially in managing raw material inventory, allocating production time and processing orders that come in large quantities. For this reason, order data needs to be grouped to make it easier for employees to work on it. The data that will be processed in this study is order data from 2022-2024. One way to do this is to apply data mining techniques, one of which is the K-Means Clustering method. The purpose of this study is to model the use of K-Means Clustering to improve production management and procurement of raw materials for fabrics at Rizky Convection. K-Means Clustering is the grouping of a number of data into clusters (groups) so that each cluster will contain data that is as similar as possible. The results of K-Means Clustering grouping with 3 clusters, namely cluster 1, the large order group has 25 order data, cluster 2, the small order group has 361 order data and cluster 3, the medium order group has 100 order data.Keywords: data mining; order data; K-Means; sportswear manufacturing. Abstrak: Usaha Konveksi Rizky merupakan perusahaan produksi pakaian olahraga yang berpusat di Jalan Elang Lestari Kisaran. Setiap hari mereka menerima pesanan dari sekolah dan instansi yang membutuhkan pakaian olahraga. Namun Konveksi Rizky sering menghadapi tantangan terutama dalam pengelolaan persediaan bahan baku kain, pengalokasian waktu produksi dan pemrosesan pesanan yang datang dalam jumlah banyak. Untuk itu, data pesanan perlu dikelompokkan untuk mempermudah karyawan dalam mengerjakannya. Data yang akan diproses pada penelitian ini adalah data pesanan dari tahun 2022-2024. Salah satu cara untuk hal tersebut adalah dengan menerapkan teknik data mining, salah satunya metode K-Means Clustering. Tujuan penelitian ini adalah untuk memodelkan penggunaan K-Means Clustering untuk meningkatkan manajemen produksi dan pengadaan bahan baku kain di Rizky Konveksi. K-Means Clustering adalah pengelompokan sejumlah data ke dalam cluster (group) sehingga setiap dalam cluster tersebut akan berisi data yang semirip mungkin. Hasil pengelompokkan K-Means Clustering dengan 3 cluster yaitu cluster 1 kelompok pesanan banyak memiliki 25 data pesanan, cluster 2 kelompok pesanan sedikit memiliki 361 data pesanan dan cluster 3 kelompok pesanan sedang memiliki 100 data pesanan.Kata kunci: data mining; data pesanan; K-Means; konveksi.
EVALUATION IT GOVERNANCE BASED ON COBIT 2019 FRAMEWORK AT BUANA PERJUANGAN UNIVERSITY Yazid, Muhammad Abi; Hananto, April Lia; Priyatna, Bayu; Paryono, Tukino
JURTEKSI (jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) Vol. 11 No. 2 (2025): Maret 2025
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM) STMIK Royal Kisaran

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33330/jurteksi.v11i2.3791

Abstract

Abstract: The utilization of Information Technology (IT) in higher education institutions is crucial for supporting academic and administrative activities. The Data and Information Center (PUSDATIN) of UBP Karawang manages various IT services, such as Sistem Informasi Perguruan Tinggi (SIPT), e-learning Buana Online Course (BOC), and others. This study aims to evaluate the maturity level of IT governance at UBP Karawang to ensure alignment with the university's strategic goals and identify areas requiring improvement. The research employs a quantitative descriptive method based on COBIT 2019, with data collected from 92 respondents, analyzed through goals cascade mapping and maturity level measurement. The evaluation results across 14 COBIT 2019 domains indicate that the IT governance maturity level at UBP Karawang is at Level 4 (Quantitatively Managed) with a score of 3.86 and an average gap of 1.13 from the expected level. The findings suggest that while IT governance at UBP Karawang is well-managed, there is still room for improvement. Therefore, several recommendations are proposed to optimize IT governance effectiveness, ensure regulatory compliance, and support the achievement of the university's strategic objectives.            Keywords: COBIT 2019; IT evaluation; IT governance; maturity level. Abstrak: Pemanfaatan Teknologi Informasi (TI) di perguruan tinggi sangat krusial untuk mendukung aktivitas akademik dan administratif. Pusat Data dan Informasi (PUSDATIN) UBP Karawang mengelola berbagai layanan TI, seperti Sistem Informasi Perguruan Tinggi (SIPT), e-learning Buana Online Course (BOC) dan lain-lain. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi tingkat kematangan tata kelola TI di UBP Karawang guna memastikan keselarasan dengan tujuan universitas serta mengidentifikasi area yang memerlukan perbaikan. Penelitian ini menerapkan metode deskriptif kuantitatif berbasis COBIT 2019, dengan data diperoleh dari 92 responden, dianalisis melalui pemetaan goals cascade dan pengukuran maturity level. Hasil evaluasi pada 14 domain COBIT 2019 menunjukkan tingkat kematangan TI UBP Karawang berada di Level 4 (Terkelola secara Kuantitatif) dengan skor 3.86, serta rata-rata gap 1.13 dari tingkat yang diharapkan. Kesimpulan dari penelitian ini mengindikasikan bahwa meskipun tata kelola TI di UBP Karawang telah terkelola dengan baik, masih terdapat ruang untuk perbaikan. Oleh karena itu, beberapa rekomendasi diajukan guna mengoptimalkan efektivitas tata kelola TI, menjamin kepatuhan terhadap regulasi, serta mendukung pencapaian tujuan strategis universitas. Kata kunci: COBIT 2019; evaluasi TI; maturity level; tata kelola TI. 
APPLICATION EXPERT SYSTEM FOR DIAGNOSIS OF UTERINE DISEASE FUZZY LOGIC Titin, Tri Wanti; Yesputra, Rolly; Rohminatin, Rohminatin
JURTEKSI (jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) Vol. 11 No. 3 (2025): Juni 2025
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM) STMIK Royal Kisaran

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33330/jurteksi.v11i3.3803

Abstract

Abstract: Uterine disease is a serious threat to women's health, which can affect fertility and quality of life. Delayed diagnosis often results in patients not getting optimal early treatment at the H. Abdul Manan Simatupang Kisaran Regional General Hospital. This study aims to develop a fuzzy logic-based expert system to diagnose uterine disease based on the symptoms experienced by patients. This system receives symptom data as input, then performs analysis using the fuzzy logic method to determine the level of possibility of a disease. The final results produced are an initial diagnosis and treatment recommendations. System testing shows that this method is able to identify uterine disease with fairly good accuracy, where one case showed the possibility of Endometriosis with a confidence level of 63%. With this system, patients can obtain initial information about their health condition, so they can take more appropriate and faster medical steps.Keywords: expert system; fuzzy logic; uterine disease.  Abstrak: Penyakit rahim merupakan ancaman serius bagi kesehatan wanita, yang dapat berdampak pada kesuburan dan kualitas hidup. Keterlambatan diagnosis sering kali menyebabkan pasien tidak mendapatkan penanganan dini yang optimal di Rumah Sakit Umum Daerah H. Abdul Manan Simatupang Kisaran. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem pakar berbasis logika fuzzy guna mendiagnosis penyakit rahim berdasarkan gejala yang dialami pasien. Sistem ini menerima data gejala sebagai input, kemudian melakukan analisis menggunakan metode logika fuzzy untuk menentukan tingkat kemungkinan suatu penyakit. Hasil akhir yang dihasilkan berupa diagnosis awal dan rekomendasi penanganan. Pengujian sistem menunjukkan bahwa metode ini mampu mengidentifikasi penyakit rahim dengan akurasi yang cukup baik, di mana salah satu kasus menunjukkan kemungkinan penyakit Endometriosis dengan tingkat kepercayaan sebesar 63%. Dengan adanya sistem ini, pasien dapat memperoleh informasi awal mengenai kondisi kesehatannya, sehingga dapat mengambil langkah medis yang lebih tepat dan cepat.Kata kunci: fuzzy logic; penyakit rahim; sistem pakar.
EUCS, IPA, AND CSI INTEGRATION TO DETECT UBSI ONLINE EXAM SYSTEM SATISFACTION Sucipto, Rakhmat Hadi; Indrarti, Wahyu; Hussaen, Saddam; Rani, Rani
JURTEKSI (jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) Vol. 11 No. 2 (2025): Maret 2025
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM) STMIK Royal Kisaran

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33330/jurteksi.v11i2.3814

Abstract

Abstract: The online exam system is used to evaluate student learning, but it has some limitations. Therefore, it is necessary to research the user satisfaction of the system. This study aims to assess user satisfaction using the End User Computing Satisfaction (EUCS), Importance Performance Analysis (IPA), and Customer Satisfaction Index (CSI) methods. The results showed that three dimensions, namely, accuracy, ease of use, and timeliness significantly affected user satisfaction, while content and format did not have a significant effect. IPA analysis shows the majority of attributes (12 attributes) are in quadrant II, which indicates moderate satisfaction, 11 attributes in quadrant III, one attribute in quadrant I, and three attributes in quadrant IV. CSI concluded that the online exam system provides satisfactory service with a score of 77.54%. Keywords: csi; eucs; ipa; online exam system; user satisfaction  Abstrak: Sistem ujian online digunakan untuk mengevaluasi pembelajaran mahasiswa, tetapi sistem ini memiliki beberapa keterbatasan. Karena itulah perlu penelitian kepuasan pengguna sistem tersebut. Penelitian ini bertujuan menilai kepuasan pengguna dengan menggunakan metode End User Computing Satisfaction (EUCS), Importance Performance Analisys (IPA), dan Customer Satisfaction Index (CSI). Hasil riset menunjukkan tiga dimensi yaitu, akurasi, kemudahan penggunaan, dan ketepatan waktu signifikan mempengaruhi kepuasan pengguna, sementara konten dan format tidak berpengaruh signifikan. Analisis IPA menunjukkan mayoritas atribut (12 atribut) berada di kuadran II, yang mengindikasikan kepuasan sedang, 11 atribut di kuadran III, satu atribut di kuadran I, dan tiga atribut di kuadran IV. CSI menyimpulkan sistem ujian online memberikan layanan yang memuaskan dengan skor 77,54%. Kata kunci: csi; eucs; ipa; kepuasan pengguna; sistem ujian online
ANALYSIS OF NEURAL NETWORK ALGORITHM IN URBAN AIR QUALITY PREDICTION Anggraeni, Dewi; Azmi, Sri Rezki Maulina
JURTEKSI (jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) Vol. 11 No. 2 (2025): Maret 2025
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM) STMIK Royal Kisaran

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33330/jurteksi.v11i2.3822

Abstract

Abstract: Air quality in urban areas is becoming an increasingly important issue considering its impact on human health and the environment. The rapid increase in air pollution requires effective methods to predict air quality in order to take appropriate mitigation measures. This study aims to analyze the use of Neural Network (NN) algorithms in predicting air quality in cities. The method used is the application of the NN model, especially the Multilayer Perceptron (MLP), which is trained using historical air quality data such as dust particle levels (PM10, PM2.5), carbon monoxide (CO) gas, and temperature. The data used in this study came from urban air quality monitoring stations collected over a period of time. The results show that the Neural Network algorithm can provide quite accurate predictions of air quality with a low Mean Absolute Error (MAE) value, showing the effectiveness of the model in predicting f fluctuations in air quality. The conclusion of this study is that Neural Network algorithms, specifically MLPs, are an effective tool for air quality prediction, which can be used as a basis for urban air quality management policies.  Keywords: air quality;  neural network; prediction; multilayer perceptron (MLP)  Abstrak: Kualitas udara di perkotaan menjadi isu yang semakin penting mengingat dampaknya terhadap kesehatan manusia dan lingkungan. Peningkatan polusi udara yang pesat memerlukan metode yang efektif untuk memprediksi kualitas udara guna mengambil langkah mitigasi yang tepat. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis penggunaan algoritma Neural Network (NN) dalam memprediksi kualitas udara di perkotaan. Metode yang digunakan adalah penerapan model NN, khususnya Multilayer Perceptron (MLP), yang dilatih menggunakan data kualitas udara historis seperti kadar partikel debu (PM10, PM2.5), gas karbon monoksida (CO), dan suhu. Data yang digunakan dalam penelitian ini berasal dari stasiun pemantauan kualitas udara di perkotaan yang dikumpulkan selama periode waktu tertentu. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Neural Network dapat memberikan prediksi yang cukup akurat terhadap kualitas udara dengan nilai Mean Absolute Error (MAE) yang rendah, menunjukkan efektivitas model dalam memprediksi fluktuasi kualitas udara. Simpulan dari penelitian ini adalah bahwa algoritma Neural Network, khususnya MLP, merupakan alat yang efektif untuk prediksi kualitas udara, yang dapat digunakan sebagai dasar untuk kebijakan pengelolaan kualitas udara di perkotaanKata kunci: kualitas udara; neural network; prediksi; multilayer perceptron (MLP)
DESIGN AND EVALUATION OF MOSQUE SYSTEM USING RAD AND CSI Effendi, Diana; Dhaniawaty, Rani Puspita; Hidayat, Rahmat; Alghani, Muhammad
JURTEKSI (jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) Vol. 11 No. 3 (2025): Juni 2025
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM) STMIK Royal Kisaran

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33330/jurteksi.v11i3.3839

Abstract

Abstract: Mosques are places of jamaah and centers of social and economic activity for Muslims. Still, in the process of managing their activities, DKM administrators often face challenges related to efficiency, integration, and transparency of information. This research aims to develop a web-based Mosque Management Information System (SIMMAS) that integrates the management of ZISWAF (zakat, infaq, sadaqah, waqf), qurban, inventory, activity information, and digital payments via QRIS. Using the Rapid Application Development (RAD) method, the system was designed to be developed quickly and in alignment with user needs. The evaluation was conducted using the Customer Satisfaction Index (CSI) approach, involving 60 respondents comprising mosque administrators and congregants. The results show that all SIMMAS services received CSI scores above 85%, indicating a high level of user satisfaction, particularly with the religious lecture scheduling feature. Nevertheless, there remains room for improvement, especially in the responsiveness and empathy aspects of financial and inventory services. This research is expected to serve as a foundation for the continued development of SIMMAS to become more effective, efficient, and digitally integrated in mosque management. Keywords: user satisfaction; mosque information system; CSI; SIMMAS; ZISWAF Abstrak: Masjid merupakan tempat ibadah, pusat aktivitas sosial dan ekonomi umat Islam, namun dalam proses pengelolaan kegiatannya, pengurus dkm kerap menghadapi tantangan terkait efisiensi, integrasi, dan transparansi informasi Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan Sistem Informasi Manajemen Masjid (SIMMAS) berbasis web yang mengintegrasikan pengelolaan ZISWAF, qurban, inventaris barang, informasi kegiatan, serta pembayaran digital melalui QRIS. Dengan menerapkan metode Rapid Application Development (RAD), sistem ini dirancang agar dapat dikembangkan secara cepat dan sesuai dengan kebutuhan pengguna. Evaluasi dilakukan menggunakan pendekatan Customer Satisfaction Index (CSI), yang melibatkan 60 responden dari kalangan pengurus dan jamaah masjid. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa seluruh layanan SIMMAS memperoleh nilai CSI di atas 85%, mencerminkan tingkat kepuasan yang tinggi, khususnya pada fitur jadwal kajian. Meski demikian, masih terdapat ruang untuk perbaikan, terutama pada aspek responsivitas dan empati dalam layanan keuangan dan pengelolaan inventaris. Penelitian ini diharapkan dapat menjadi dasar pengembangan berkelanjutan SIMMAS dalam mendukung tata kelola masjid yang lebih efektif, efisien, dan berbasis digital. Kata Kunci: kepuasan pengguna; sistem informasi masjid; CSI; SIMMAS; ZISWAF
EXPLANATION OF FEATURE EXTRACTION IN FACE RECOGNITION USING VIOLA JONES ALGORITHM Devita, Retno; Rianti, Eva; Yuhandri, Muhammad Habib; Putra, Ondra Eka
JURTEKSI (jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) Vol. 11 No. 3 (2025): Juni 2025
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM) STMIK Royal Kisaran

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33330/jurteksi.v11i3.3844

Abstract

Face recognition has become a common thing used in the field of surveillance and security in computer technology and image devices. This study aims to identify the usefulness of a person's face on 3 test images. This study examines the methods of cropping techniques, image enhancement through intensity measurement, and histogram analysis to improve the contrast and distribution of image intensity. In addition, the Viola-Jones algorithm is used to detect key facial features such as eyes, nose, and mouth. The results of the analysis are then applied in the feature evaluation stage, where usually between facial features are applied to measure the ratio of facial proportions. Furthermore, the comparison of proportional ratios of several images was analyzed using bar graphs and line graphs to evaluate the trend and stability of facial proportions. The results showed the best ratio stability with a smaller variation of the on-off ratio of image 2 which is 0.4762 pixels to 0.4983 pixels. Image 2 is the most ideal for face measurement systems based on geometric ratios because it provides more consistent and visible results.
THE EFFECT OF FACIAL ACCESSORY AUGMENTATION ON THE ACCURACY OF DEEP LEARNING-BASED FACIAL RECOGNITION SYSTEMS Hidayat, Ahmad Nur; Suciati, Nanik; Saikhu, Ahmad
JURTEKSI (jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) Vol. 11 No. 3 (2025): Juni 2025
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM) STMIK Royal Kisaran

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33330/jurteksi.v11i3.3846

Abstract

Abstract: Face recognition based on deep learning has become an important technology in many areas. However, these systems often face challenges in real-world conditions, such as when the face is partially covered by accessories such as masks or glasses. This study aims to evaluate the effect of data augmentation by adding facial accessories (masks, glasses, and a combination of both) and geometric augmentation on the accuracy of face recognition systems. There are three types of datasets used in this method: the original dataset (category 1), the dataset with facial accessories augmentation (category 2), and the dataset with geometric augmentation (category 3). Data augmentation was performed on the training dataset to increase diversity, followed by the face detection process using SCRFD and feature extraction with ArcFace. The model was then trained using Multi-Layer Perceptron (MLP). Based on the results, adding face accessories (category 2) made the model a lot more accurate, hitting 99% accuracy. In category 3, adding geometric features improved accuracy to 91%. Other evaluation metrics, such as precision, recall, and F1-score, also showed improvement after augmentation. This study concludes that facial accessories augmentation is more effective in improving the accuracy and robustness of face recognition models compared to geometric augmentation.Keywords: augmentation; deep learning; face recognition; glasses. Abstrak: Pengenalan wajah berbasis deep learning telah menjadi salah satu teknologi penting dalam berbagai aplikasi. Namun, sistem ini sering kali menghadapi tantangan dalam kondisi dunia nyata, seperti saat wajah tertutup sebagian oleh aksesori seperti masker atau kacamata. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi pengaruh augmentasi data dengan menambahkan aksesori wajah (masker, kacamata, dan kombinasi keduanya) serta augmentasi geometris terhadap akurasi sistem pengenalan wajah. Metode yang digunakan melibatkan tiga kategori dataset: dataset asli tanpa augmentasi (kategori 1), dataset dengan augmentasi aksesoris wajah (kategori 2), dan dataset dengan augmentasi geometris (kategori 3). Augmentasi data dilakukan pada dataset pelatihan untuk meningkatkan keberagaman, diikuti dengan proses deteksi wajah menggunakan SCRFD dan ekstraksi fitur dengan ArcFace. Model kemudian dilatih menggunakan Multi-Layer Perceptron (MLP). Hasil penelitian menunjukkan bahwa augmentasi aksesoris wajah (kategori 2) memberikan peningkatan signifikan pada akurasi model, mencapai 99%, sedangkan kategori 3 dengan augmentasi geometris mencapai akurasi 91%. Metrik evaluasi lainnya, seperti precision, recall, dan F1-score, juga menunjukkan peningkatan setelah augmentasi. Penelitian ini menyimpulkan bahwa augmentasi aksesoris wajah lebih efektif dalam meningkatkan akurasi dan ketahanan model pengenalan wajah dibandingkan dengan augmentasi geometris.Kata kunci: augmentasi; deep learning; kacamata; pengenalan wajah.
AN EFFECTIVENESS OF LEARNING MANAGEMENT SYSTEMS IN HIGHER EDUCATION: THE DELONE AND MCLEAN-SEM APPROACH Ivander, Filbert; Yang, Marvello; Melyanto, Melyanto; Saragih, Fry Melda
JURTEKSI (jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) Vol. 11 No. 3 (2025): Juni 2025
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM) STMIK Royal Kisaran

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33330/jurteksi.v11i3.3852

Abstract

Abstract: Information Technology has impacted various sectors, including education. Learning Management Systems (LMS) are designed to facilitate lecturers and students in accessing academic activities such as online learning. This study aims to analyze the effectiveness of Learning Management Systems (LMS) among higher education institutions in Indonesia. This analysis is crucial for assessing the effectiveness of LMS use by universities in Indonesia, enabling investments in LMS to yield optimal results. The study employed the D&M IS Success Model and PLS-SEM to evaluate the relationships between various variables, including system, information, service quality, user satisfaction, and benefits. Simple random sampling was used to collect data from 170 universities in Indonesia. This study employed PLS-SEM to investigate the observed variables, including validity and reliability testing, which involves assessing reliability, convergent validity, and discriminant validity. This current study found that all the hypotheses were accepted with p-values below 0,05. These findings contribute to universities paying attention to aspects of system, information, and service quality in Learning Management Systems (LMS) to improve user satisfaction and create a positive perception of benefits. Therefore, this research yields significant results that contribute to higher education in Indonesia, as well as the advancement of knowledge in management information systems.            Keywords: delone and mclean; information system success; LMS; SEM-PLS. Abstrak: Teknologi Informasi telah memengaruhi berbagai sektor, termasuk pendidikan. Learning Management System (LMS) dirancang untuk memfasilitasi dosen dan mahasiswa dalam mengakses kegiatan akademik seperti pembelajaran daring. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis efektivitas penggunaan Learning Management System (LMS) di perguruan tinggi di Indonesia. Analisis ini penting untuk menilai sejauh mana efektivitas penggunaan LMS oleh universitas-universitas di Indonesia, sehingga investasi dalam LMS dapat mem-berika           n hasil yang optimal.Penelitian ini menggunakan model D&M IS Success Model dan metode PLS-SEM untuk mengevaluasi hubungan antara berbagai variabel, termasuk kuali-tas sistem, informasi, layanan, kepuasan pengguna, dan manfaat. Teknik simple random sampling digunakan untuk mengumpulkan data dari 170 perguruan tinggi di Indonesia. Penelitian ini menggunakan PLS-SEM untuk mengkaji variabel-variabel yang diamati, ter-masuk pengujian validitas dan reliabilitas, yang mencakup penilaian reliabilitas, validitas konvergen, dan validitas diskriminan. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa semua hipotesis diterima dengan nilai p di bawah 0,05. Temuan ini mendorong universitas untuk memberikan perhatian pada aspek kualitas sistem, informasi, dan layanan dalam penggunaan LMS guna meningkatkan kepuasan pengguna dan menciptakan persepsi posi-tif terhadap manfaatnya. Oleh karena itu, penelitian ini memberikan hasil yang signifikan bagi perguruan tinggi di Indonesia serta turut berkontribusi dalam pengembangan ilmu di bidang sistem informasi manajemen. Kata kunci: delone and mclean; kesuksesan sistem informasi; LMS; SEM-PLS
OPTIMIZATION OF DECISION SUPPORT SYSTEM (DSS) CUSTOMER SERVICE OF TELECOMMUNICATION COMPANIES WITH MOORA METHOD Sari, Dely Indah; Sondra Wijaya, I Made; Harahap, Widiya Lestari; Rizki, Mohd.
JURTEKSI (jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) Vol. 11 No. 3 (2025): Juni 2025
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM) STMIK Royal Kisaran

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33330/jurteksi.v11i3.3853

Abstract

Abstract: Decision Support System (DSS) in telekomunication company service is the key to improving customer satisfaction and operational efficiency. This study aims to assess and select the optional customer service strategy using the Mutly Objective Optimization on The Basic of Ratio Analysis (MOORA) method. This approach is used to analyze various indicators such as respon time, complaint resolution, service cost and costomer satisfaction to find the most efficient solution. The research finding indicate that the MOORA method can provide from the calculation results, it was found that the age range <25 years was ranked first as users who felt satisfied with Product Quality, Price, Service Quality, and the most telecommunications users and the second rank was the age range 25-35 years, the third rank was the age range 36-45 years, the fourth rank was the age range >45 years. The implementation of DSS strengthened by MOORA is expected to improve the quality of service and competitiveness of companies in the competitive telecomunication industry. Keywords: customer service; DSS; MOORA; telecomunication; optimization  Abstrak: Sistem Pendukung Keputusan (DSS) dalam layanan perusahaan telekomunikasi merupakan kunci untuk meningkatkan kepuasan pelanggan dan efisiensi operasional. Penelitian ini bertujuan untuk menilai dan memilih strategi layanan pelanggan opsional dengan menggunakan metode Mutly Objective Optimization on The Basic of Ratio Analysis (MOORA). Pendekatan ini digunakan untuk menganalisis berbagai indikator seperti waktu respons, penyelesaian keluhan, biaya layanan dan kepuasan pelanggan untuk menemukan solusi yang paling efisien. Temuan penelitian menunjukkan bahwa metode MOORA dapat memberikan Dari hasil perhitungan, ditemukan bahwa rentang usia <25 tahun menduduki peringkat pertama sebagai pengguna yang merasa puas terhadap Kualitas Produk, Harga, Kualitas Layanan, dan pengguna telekomunikasi terbanyak dan peringkat kedua adalah rentang usia 25-35 tahun, peringkat ketiga adalah rentang usia 36-45 tahun, peringkat keempat adalah rentang usia >45 tahun. Penerapan DSS yang diperkuat oleh MOORA diharapkan dapat meningkatkan kualitas layanan dan daya saing perusahaan dalam industri telekomunikasi yang kompetitif. Kata kunci: DSS; MOORA; layanan pelanggan; telekomunikasi; optimasi 

Page 67 of 69 | Total Record : 685

 65   66   67   68   69 

Filter by Year

2017 2025


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 12 No. 1 (2025): Desember 2025 Vol. 11 No. 4 (2025): September 2025 Vol. 11 No. 3 (2025): Juni 2025 Vol 11, No 3 (2025): Juni 2025 Vol 11, No 2 (2025): Maret 2025 Vol. 11 No. 2 (2025): Maret 2025 Vol 11, No 1 (2024): Desember 2024 Vol. 11 No. 1 (2024): Desember 2024 Vol. 10 No. 4 (2024): September 2024 Vol 10, No 4 (2024): September 2024 Vol. 10 No. 3 (2024): Juni 2024 Vol 10, No 3 (2024): Juni 2024 Vol 10, No 2 (2024): Maret 2024 Vol. 10 No. 2 (2024): Maret 2024 Vol. 10 No. 1 (2023): Desember 2023 Vol 10, No 1 (2023): Desember 2023 Vol 9, No 4 (2023): September 2023 Vol. 9 No. 4 (2023): September 2023 Vol 9, No 3 (2023): Juni 2023 Vol 9, No 2 (2023): Maret 2023 Vol 9, No 1 (2022): Desember 2022 Vol 8, No 3 (2022): Agustus 2022 Vol 8, No 2 (2022): April 2022 Vol 8, No 1 (2021): Desember 2021 Vol 7, No 3 (2021): Agustus 2021 Vol 7, No 2 (2021): April 2021 Vol 7, No 1 (2020): Desember 2020 Vol 6, No 3 (2020): August 2020 Vol 6, No 2 (2020): April 2020 Vol 6, No 1 (2019): December 2019 Vol 5, No 2 (2019): Juni 2019 Vol 5, No 1 (2018): Desember 2018 Vol 4, No 2 (2018): Juni 2018 Vol 4, No 1 (2017): Desember 2017 More Issue