cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Rustam
Contact Email
rustamdcc89@gmail.com
Phone
+6282280679989
Journal Mail Official
-
Editorial Address
Jl. Negara No. 03 Kotabumi Lampung Utara
Location
Kab. lampung utara,
Lampung
INDONESIA
Jurnal Informasi dan Komputer
Published by Institut Teknologi Bisnis Dan Bahasa Dian Cipta Cendikia
ISSN : 23378344     EISSN : 26231247     DOI : https://doi.org/10.35959
Core Subject : Science, Education, Engineering,
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Mathematics Other
Jurnal Informasi dan Komputer (JIK) Adalah jurnal peer-review yang dikelola oleh Jurnal Informasi dan Komputer STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi. Jurnal Informasi dan Komputer (JIK) diterbitkan secara berkala (dua kali setahun) pada bulan April dan Oktober.Jurnal Informasi dan Komputer (JIK) tersedia gratis (akses terbuka) untuk semua pembaca. Artikel di JIK termasuk perkembangan dan penelitian dalam Pendidikan Ilmu Komputer (studi teoritis, eksperimen, dan penerapannya). Lebih detail tentang Fokus dan Ruang Lingkup, silakan periksa tautan ini.
Arjuna Subject : Ilmu Komputer (semua kategori) - Aplikasi Ilmu Komputer
Articles 312 Documents
 28   29   30   31   32 
LINE BALANCING PERAKITAN CABIN MENGGUNAKAN METODE RANKED POSITIONAL WEIGHT (RPW) DAN BAHASA PEMROGRAMAN MATLAB Dwiparaswati, Windy
Jurnal informasi dan komputer Vol 12 No 01 (2024): Jurnal Informasi dan Komputer yang terbit pada tahun 2024 pada bulan 4 (April)
Publisher : LPPM Institut Teknologi Bisnis Dan Bahasa Dian Cipta Cendikia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35959/jik.v12i01.569

Abstract

The Indonesian automotive industry has become an important pillar in the country's manufacturing sector. As production capacity increases, problems will also increase, including disparities in the level of efficiency and productivity of each sub-sector of the manufacturing industry in Indonesia. This occurs due to not having a good process path, such as the uneven distribution of work tasks / machines in the work process so that it is possible to harm the company, so that a solution is needed to increase the efficiency of the production line. This study aims to improve the efficiency of the SL type cabin assembly line production by implementing the Ranked Positional Weight (RPW) method. The research stages include data collection, data analysis, data processing and evaluation. Based on the simulation results, SL type cabin using the Ranked Positional Weight (RPW) method has increased track efficiency by 4.69% from the initial condition, the track efficiency of 75.02% increased to 79.71%. The increased efficiency of the production line can also reduce idle time in the SL type cabin assembly. Based on the calculation results, it can be concluded that by implementing the Ranked Positional Weight (RPW) method can reduce 1 production operator for the SL type cabin assembly so that it can increase the efficiency of the SL type cabin assembly line by reducing idle time.
ANALYSIS PERBANDINGAN TEKNIK EQUIVALENCE CLASS PARTITION DAN TEKNIK BOUNDARY VALUE ANALYSIS PADA WEBSITE KARANG TARUNA KUSUMA MUDA Kembaren, Suci Br; Oktaviani, Oktaviani; Kurniasari, Endah; Sukirman, Edi
Jurnal informasi dan komputer Vol 12 No 01 (2024): Jurnal Informasi dan Komputer yang terbit pada tahun 2024 pada bulan 4 (April)
Publisher : LPPM Institut Teknologi Bisnis Dan Bahasa Dian Cipta Cendikia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35959/jik.v12i01.571

Abstract

Pengujian perangkat lunak merupakan proses pengujian untuk mencari kesalahan pada software. Black box testing merupakan pengujian perangkat lunak yang berfokuskan pada fungsionalitas perangkat lunak. Teknik yang sering digunakan untuk pengujian adalah teknik Equivalence Class Partitions (ECP) dan Boundary Value Analysis (BVA). Walaupun sering digunakan untuk pengujian perangkat lunak, teknik ECP dan teknik BVA memiliki kelebihan dan kekurang masing-masing serta memiliki hasil yang sama yaitu valid dan invalid, maka dari itu dilakukan perbandingan untuk mengetahui perbedaan maupun kelebihan dan kekurangan dari kedua metode tersebut. Penelitian dilakukan dengan cara menentukan data set, membuat kriteria pengujian, membuat partisi dan nilai batas yang sesusai dengan kriteria pengujian, dan membuat data uji. Pengujian yang akan dilakukan berdasarkan data uji yang telah dibuat. Hasil dari perbandingan ini menunjukan bawah metode ECP lebih unggul dibandingkan dengan metode BVA dalam hal test case passed, test case failed, defect leakge, total test case, dan cost of find defect leakge.
STRATEGI IMPLEMENTASI E-COMMERCE DALAM MENINGKATKAN EFFISIENSI OPERASIONAL UMKM DI ERA EKONOMI DIGITAL Indriyani, Indriyani; Wiranata, I Putu Bagus; Hiu, Steven
Jurnal informasi dan komputer Vol 12 No 02 (2024): Jurnal Informasi dan Komputer yang terbit pada tahun 2024 pada bulan 10 (Oktobe
Publisher : LPPM Institut Teknologi Bisnis Dan Bahasa Dian Cipta Cendikia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35959/jik.v12i02.573

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menginvestigasi strategi implementasi E-commerce dalam meningkatkan efisiensi operasional Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM) di era ekonomi digital. Metode penelitian menggunakan pendekatan survei kuantitatif dengan data primer dan sekunder, dengan fokus pada pengusaha perempuan di Kota Denpasar, Indonesia. Temuan penelitian menunjukkan rendahnya partisipasi pengusaha perempuan dalam sektor UMKM, disebabkan oleh akses terbatas terhadap pelatihan E-commerce dan infrastruktur yang kurang mendukung. Implikasi kebijakan termasuk upaya untuk meningkatkan partisipasi pengusaha perempuan melalui pelatihan dan infrastruktur yang lebih baik. Analisis statistik menggunakan uji validitas, uji reliabilitas, uji normalitas, analisis regresi sederhana, uji ANOVA, uji t, dan uji hipotesis deskriptif. Hasil penelitian menunjukkan hubungan signifikan antara pengaruh teknologi E-commerce dan efisiensi operasional UMKM, dengan variabel Pengaruh E-Commerce memberikan kontribusi sebesar 50.4% terhadap variasi dalam variabel UMKM. Temuan ini mendukung hipotesis bahwa Pengaruh E-Commerce memiliki pengaruh positif terhadap UMKM. Dengan demikian, penelitian ini memberikan pemahaman yang mendalam tentang strategi implementasi E-commerce dalam meningkatkan efisiensi operasional UMKM di era ekonomi digital.
VISUALISASI DATA STUDENT MENTAL HEALTH MENGGUNAKAN LOOKER STUDIO DENGAN METODE SNA Aryunani, Witari; Aulia, Mufti; Purwanto, Imam; Setiani, Yeni; Purnama, Indra
Jurnal informasi dan komputer Vol 12 No 01 (2024): Jurnal Informasi dan Komputer yang terbit pada tahun 2024 pada bulan 4 (April)
Publisher : LPPM Institut Teknologi Bisnis Dan Bahasa Dian Cipta Cendikia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35959/jik.v12i01.574

Abstract

Penulisan ini mengenai visualisasi data yang mempermudah pembaca untuk mendapatkan informasi dari memvisualisasikan sebuah dataset Student Mental Health dari Kaggle dengan melewati tahapan berupa data collection, data preprocessing yang didalam nya ada data exploration serta data cleaning dengan menggunakan metode SNA(Social Network Analysis) yang bertujuan untuk memvisualisasikan hubungan antara isi dataset yang ada. Penulisan ilmiah ini berisi pengertian dari kesehatan mental, tools yang digunakan, serta penjelasan langkah-langkah dan tahapan yang dilakukan untuk visualisasi data menggunkan metode SNA, yang menghasilkan sebuah dashboard visualisasi yang dapat memberikan sebuah informasi yang lebih informatif serta medah dimengerti antara hubungan isi dataset pada halaman yang dapat diakses pada link https://lookerstudio.google.com/reporting/99f44be9-c32c-4380-b6b4-c5c4c30a47c4. Visualisasi yang berguna untuk pengambilan sebuah keputusan yang akan diambil kedepan nya yang berasal dari dataset dan dapat dikembangkan lagi untuk kedepan nya.
REKAYASA PERANGKAT LUNAK UNTUK APLIKASI LABA RUGI (Studi Kasus : PADA GOLDEN HEN FRIED CHICKEN BANDAR LAMPUNG) Widiyastuti, Akni; Sukatmi, Sukatmi; Pitrawati, Pitrawati; Septiani, A’i
Jurnal informasi dan komputer Vol 12 No 01 (2024): Jurnal Informasi dan Komputer yang terbit pada tahun 2024 pada bulan 4 (April)
Publisher : LPPM Institut Teknologi Bisnis Dan Bahasa Dian Cipta Cendikia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35959/jik.v12i01.578

Abstract

ABSTRAK Golden Hen Fried Chicken Bandar Lampung merupakan usaha yang bergerak dibidang kuliner, yang saat ini sudah memiliki dua outlet. Dari penjualan kedua outlet tersebut perharinya bisa meraup omset sebanyak Rp 1.200.000. Namun, dalam mengolah data keuangan tersebut, proses pencatatan dan penyajian laporan keuangannya masih dilakukan secara manual di buku tulis. Hal ini seringkali menimbulkan masalah, seperti kesalahan pencatatan, sulit dalam pencarian dan pengolahan data, kehilangan data, tidak adanya tempat penyimpanan data yang memadai, keterlambatan dalam pembuatan laporan laba rugi dan kesalahan lain yang disebabkan oleh faktor sumber daya manusia maupun alat kerja yang belum memadai. Tujuan dari penelitian ini adalah rekayasa perangkat lunak yang menghasilkan aplikasi laba rugi pada Golden Hen Fried Chicken Bandar Lampung. Kegiatan penelitian ini dimulai dengan kegiatan pengumpulan data menggunakan metode wawancara, observasi dan studi pustaka, kemudian dilakukan pengembangan sistem dengan metode Extreme Programming, dimana tahapan perancangan sistem digambarkan menggunakan use case, activity diagram, dan class diagram. Tahap pembangunan sistem dengan menggunakan bahasa pemrograman PHP dengan database MySQL. Hasil penelitian ini adalah terwujudnya perangkat lunak untuk aplikasi laba rugi pada usaha Golden Hen Fried Chicken Bandar Lampung yang mampu mengolah data keuangan usaha menjadi lebih terstruktur dan terorganisasi, sehingga dapat mengatasi dan meminimalisir kesalahan yang timbul dan dapat membantu memudahkan pekerjaan karyawan dalam menyajikan laporan keuangan laba rugi usaha secara cepat, tepat dan akurat.
KOMPARASI ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) DAN LONG SHORT TERM MEMORY (LSTM) UNTUK PREDIKSI KEPUASAN MAHASISWA TERHADAP KINERJA DOSEN Dwiatmoko, Fathoni; Sivi, Nuari Anisa; Mualim, Imam; Satria, Jagat; Satrio, Agung
Jurnal informasi dan komputer Vol 12 No 01 (2024): Jurnal Informasi dan Komputer yang terbit pada tahun 2024 pada bulan 4 (April)
Publisher : LPPM Institut Teknologi Bisnis Dan Bahasa Dian Cipta Cendikia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35959/jik.v12i01.581

Abstract

Education serves as the primary foundation to fulfill life's needs through the acquisition of adequate knowledge. The educational process aims to create high-quality Human Resources (HR), starting from elementary education to higher education. Performance evaluation of lecturers is essential as they play a vital role in daily interactions with students, impacting student satisfaction. This research aims to compare Support Vector Machine (SVM) and Long Short-Term Memory (LSTM) algorithms in predicting student satisfaction with lecturer performance. The variables used include responsiveness, reliability, appearance, and empathy. The study results are expected to provide further insights into the effectiveness of both methods in predicting student satisfaction. The analysis of SVM and LSTM algorithm calculations is based on satisfaction data from students at the Faculty of Science and Technology, Nahdlatul Ulama University Lampung. Data collection involved feedback from 2462 respondents on lecturer performance obtained from the Quality Cluster in the Faculty of Science and Technology (FASTEK), recorded in an Excel format. The accuracy results of the SVM and LSTM algorithms, based on the evaluation of the testing system, show a comparison of accuracy results. SVM algorithm accuracy is 98.78%, while LSTM algorithm accuracy is 98.68%. It is concluded that the SVM algorithm provides satisfactory results in determining the level of student satisfaction.
PENERAPAN ALGORITMA APRIORI UNTUK MENGETAHUI POLA PENJUALAN OLEH-OLEH KHAS GARUT (STUDI KASUS TOKO OLEH-OLEH IBU NIA) Setiawan, Agus; Sudrajat, Ari
Jurnal informasi dan komputer Vol 12 No 02 (2024): Jurnal Informasi dan Komputer yang terbit pada tahun 2024 pada bulan 10 (Oktobe
Publisher : LPPM Institut Teknologi Bisnis Dan Bahasa Dian Cipta Cendikia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35959/jik.v12i02.585

Abstract

Toko Oleh-oleh Ibu Nia menjadi permasalahan terkait manajemen stok produknya, dimana penumpukan/barang tidak terjual dan kekurangan barang kerap kali terjadi. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan algoritma Apriori untuk menganalisis pola penjualan produk toko serta preferensi pelanggan terhadap produk tersebut untuk memberikan asosiasi antar produk guna membantu optimalisasi manajemen stok dan strategi penjualan. Penelitian ini menggunakan dataset dari transaksi toko pada bulan Januari 2023 hingga bulan Februari 2024 dengan jumlah transaksi 4166. Metodologi penelitian yang digunakan meliputi delapan tahapan, yaitu identifikasi masalah, penentuan tujuan dan ruang lingkup, mencari literatur, pengumpulan data, observasi, wawancara, preparasi data, dan analisis menggunakan RapidMiner, algoritma Apriori dengan perhitungan nilai support dan confidence guna menemukan aturan asosiasi. Hasil analisis menunjukkan bahwa produk dengan nilai support tertinggi adalah Dodol Garut dan Keripik Kentang sebesar 41,6%, dengan 74,9 transaksi yang mencakup pembelian keduanya secara bersamaan.pola ini menunjukkan bahwa kedua produk ini sering dibeli bersamaan,mengindikasikan permintaan yang tinggi.Penelitian ini menyimpulkan bahwa penggunaan algoritma Apriori efektif dalam mengidentifikasi pola penjualan yang signifikan, yang dapat diimplementasikan untuk meningkatkan efisiensi stok dan strategi pemasaran. Rekomendasi praktis termasuk penambahan stok produk dengan permintaan tinggi dan penerapan strategi bundling untuk produk kurang populer guna meningkatkan daya tarik dan kepuasan pelanggan. Dengan demikian, hasil ini diharapkan dapat mendukung peningkatan penjualan dan pengelolaan stok di Toko Oleh-oleh Ibu Nia, serta berkontribusi pada pengembangan oleh-oleh khas Garut.
METODE KLASIFIKASI ALGORITMA CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN) PADA PENYAKIT DAUN TEH hidayat, arif; Ernawati, Tati
Jurnal informasi dan komputer Vol 12 No 02 (2024): Jurnal Informasi dan Komputer yang terbit pada tahun 2024 pada bulan 10 (Oktobe
Publisher : LPPM Institut Teknologi Bisnis Dan Bahasa Dian Cipta Cendikia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35959/jik.v12i02.588

Abstract

Tea is one of the agricultural commodities that plays an important role in the Indonesian economy. The tea industry generates revenue, provides jobs, and drives local growth. Tea leaf disease is one of the factors that has caused tea production in Indonesia to decline. Algae leaf disease is a common disease in tea leaves, as well as anthracnosis and bird eye. Exposure to pathogens in the tea leaf can cause significant declines in global yields. Detecting disease on tea leaves at an early stage is essential to reduce the loss of production yields. Detection methods using visual observation may be less effective and do not help in controlling the disease well. Deep learning has successfully collected and analyzed large amounts of data, enabling the diagnosis of tea plant diseases quickly and accurately. The research aims to improve the accuracy of tea leaf disease classification by optimizing the used Convolutional Neural Network (CNN) algorithms as well as improving feature management. The research methods carried out included data collection, image data pre-processing, CNN model design, accuracy classification, testing and results. The results showed that the CNN model managed to classify tea leaf disease with satisfactory levels of accuracy, precision, and recall. The study successfully indicated that the use of the CNN algorithm in the classification of tea leaf diseases, namely Algal Leaf, Antracnose, and Bird Eye Spot, had significant accuracy with an achievement of 79.36%.
OPTIMISASI MANAJEMEN PERSEDIAAN BARANG DENGAN MENGGUNALAN ALGORITMA FUZZY C-MEANS Arraji, Muhammad Fadil; Bahtiar, Agus
Jurnal informasi dan komputer Vol 12 No 02 (2024): Jurnal Informasi dan Komputer yang terbit pada tahun 2024 pada bulan 10 (Oktobe
Publisher : LPPM Institut Teknologi Bisnis Dan Bahasa Dian Cipta Cendikia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35959/jik.v12i02.590

Abstract

ABSTRACTS To analyze inventory data, this study utilizes the Fuzzy C-Means clustering algorithm. The Fuzzy C-Means clustering results in ten groups, each labeled from Cluster 0 to Cluster 9, with varying numbers of items in each cluster. The largest clusters are Cluster 3 with 36 items and Cluster 4 with 34 items. Further examination of each cluster reveals consistent patterns and characteristics, aiding in understanding the differences among items within each group. According to the grid parameter evaluation, the number of clusters (K=10) provides the best results with a low Davies Bouldin index, indicating good clustering quality. The scatter plot shows how items are distributed across each cluster. Clusters 3, 6, and 7 stand out as the groups with the most items. Ten clusters with patterns that may not be immediately apparent are created using the Fuzzy C-Means method. Clusters 3, 6, and 7 continue to be the groups with a significant number of items. An in-depth analysis of each cluster provides specific insights into stock behavior and potential business opportunities. To achieve Objective 2, the clustering analysis results help Nata Frozen Food optimize their business strategies. Marketing strategies can be adjusted, inventory management can be improved, and product portfolio development can be enhanced. The evaluation results indicate that the appropriate number of clusters can improve operational efficiency and supply chain effectiveness by balancing model complexity and clustering quality.
SISTEM INFORMASI MANAJEMEN SUMBER DAYA MANUSIA (SDM) BERBASIS WEB MENGGUNAKAN FACE RECOGNITION DAN GEOLOCATION (STUDI KASUS PT META BUMI SYSTEMA) Rifqi, Rey Muhamad; Rohmayani, Dini
Jurnal informasi dan komputer Vol 12 No 02 (2024): Jurnal Informasi dan Komputer yang terbit pada tahun 2024 pada bulan 10 (Oktobe
Publisher : LPPM Institut Teknologi Bisnis Dan Bahasa Dian Cipta Cendikia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35959/jik.v12i02.606

Abstract

Sumber Daya Manusia (SDM) merupakan seluruh karyawan tetap dan tidak tetap dalam sebuah organisasi yang memiliki intelektual, emosional, serta spiritual yang dapat dimanfaatkan untuk mencapai tujuan organisasi. SDM ini sangat penting perannya dalam perusahaan, sehingga bila tidak dikelola dengan baik maka dapat mengganggu jalannya perusahaan. Departemen SDM adalah bagian yang secara khusus untuk mengelola SDM dalam perusahaan. Permasalahan yang dihadapi oleh departemen SDM pada PT Meta Bumi Systema adalah masih digunakan cara manual menggunakan dokumen kertas dan excel dengan menggunakan dalam beberapa pengelolaan SDM. Seperti proses absensi yang masih menggunakan dua cara yaitu perangkat fingerprint dan formulir absen, kemudian pengajuan cuti/izin/sakit yang masih menggunakan formulir kertas, dan yang terakhir adalah penggajian yang masih dilakukan secara manual dengan merekap absensi dan pengajuan cuti/izin/sakit yang diolah dalam excel. Sistem yang masih manual ini memiliki ketidakmampuan dalam menangani data yang banyak serta kebutuhan untuk mengambil informasi yang cepat dan akurat. Penelitian ini bertujuan untuk mempermudah proses absensi, pengajuan cuti/izin/sakit, dan penggajian, serta meningkatkan akurasi dan efisiensi pengelolaan data SDM. Penelitian ini diharapkan dapat membuat karyawan dan departemen SDM dapat dengan mudah menjalankan fungsi administrasi SDM yang diintegrasikan kedalam satu platform digital. Absensi dibuat dengan menggunakan face recognition dan geolocation kemudian untuk pengajuan cuti/izin/sakit dibuat menjadi secara online. Penelitan ini menggunakan metode pengembangan perangkat lunak waterfall yang meliputi analisis, desain, implementasi, pengujian, dan pemeliharaan. Sistem informasi dibangun menggunakan Nuxt Js, Laravel, dan Postgre Sql sebagai database. Dari hasil pengujian menggunakan blackbox testing menunjukan bahwa sistem sudah berjalan sesuai dengan fungsionalitasnya dengan capaian 100% sedangkan dari hasil User Acceptance Test (UAT) dengan skala likert mendapatkan nilai 77.56% yang sudah masuk dalam kategori baik dalam meningkatkan efisiensi dan efektifitas pengelolaan data SDM, dapat mempermudah karyawan dalam melakukan absensi, mengajukan cuti/izin/sakit, serta dapat membantu departemen SDM rekap data dan penggajian.

Page 30 of 32 | Total Record : 312

 28   29   30   31   32 

Filter by Year

2014 2024


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 12 No 02 (2024): Jurnal Informasi dan Komputer yang terbit pada tahun 2024 pada bulan 10 (Oktobe Vol 12 No 01 (2024): Jurnal Informasi dan Komputer yang terbit pada tahun 2024 pada bulan 4 (April) Vol 11 No 02 (2023): Jurnal Informasi dan Komputer yang terbit pada tahun 2023 pada bulan 10 (Oktobe Vol 11 No 01 (2023): Jurnal Informasi dan Komputer yang terbit pada tahun 2023 pada bulan 04 (April) Vol 10 No 2 (2022): Jurnal Sistem Informasi dan Komputer yang terbit pada tahun 2022 pada bulan 10 ( Vol 10 No 1 (2022): Jurnal Sistem Informasi dan Komputer yang terbit pada tahun 2022 pada bulan 04 ( Vol 9 No 2 (2021): Jurnal Sistem Informasi dan Komputer yang terbit pada tahun 2021 pada bulan 10 (O Vol 9 No 1 (2021): Jurnal Sistem Informasi dan Komputer yang terbit pada tahun 2021 pada bulan 04 (A Vol 8 No 2 (2020): Jurnal Sistem Informasi dan Komputer yang terbit pada tahun 2020 pada bulan 10 (O Vol 8 No 1 (2020): Jurnal Sistem Informasi dan Komputer Yang Terbit Pada Tahun 2020 Pada Bulan 4 (Ap Vol 7 No 2 (2019): Jurnal Sistem Informasi dan Komputer yang terbit pada tahun 2019 pada bulan 10 (O Vol 7 No 1 (2019): Jurnal Sistem Informasi dan Komputer yang terbit pada tahun 2019 pada bulan 4  (A Vol 6 No 2 (2018): Jurnal Sistem Informasi dan Komputer Vol 6 No 1 (2018): Jurnal Sistem Informasi dan Komputer Vol 5 No 1 (2017): Jurnal Sistem Informasi dan Komputer Vol 4 No 2 (2017): Jurnal Sistem Informasi dan Komputer Vol 4 No 1 (2016): Jurnal Sistem Informasi dan Komputer Vol 1 No 2 (2015): Jurnal Sistem Informasi dan Komputer Vol 1 No 1 (2015): Jurnal Sistem Informasi dan Komputer Vol 1 No 2 (2014): Jurnal Sistem Informasi dan Komputer Vol 1 No 1 (2014): Jurnal Sistem Informasi dan Komputer More Issue