cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Muryan Awaludin
Contact Email
simi@unsurya.ac.id
Phone
-
Journal Mail Official
simi@unsurya.ac.id
Editorial Address
-
Location
Kota adm. jakarta timur,
Dki jakarta
INDONESIA
JSI (Jurnal sistem Informasi) Universitas Suryadarma
Published by Universitas Dirgantara Marsekal Suryadarma
ISSN : 23559675     EISSN : 25413228     DOI : 10.35968
Core Subject : Science,
Computer Science & IT
Topik dari jurnal sistem informasi ini adalah semua yang berkaitan dengan bidang ilmu sistem informasi.
Arjuna Subject : Ilmu Komputer (semua kategori) - Ilmu Komputer (Lain-Lain)
Articles 384 Documents
 35   36   37   38   39 
Peningkatan Akurasi MobileNetV2 untuk Klasifikasi Penyakit Daun Jagung Berbasis Morfologi maulana faz'rin, rama; Martanto; Yudhistira Arie Wijaya; Ade Irma Purnama Sari; Nisa Dienwati Nuris
JSI (Jurnal sistem Informasi) Universitas Suryadarma Vol 13 No 1 (2026): JSI (Jurnal sistem Informasi) Universitas Suryadarma
Publisher : Universitas Dirgantara Marsekal Suryadarma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35968/jsi.v13i1.1733

Abstract

Deteksi penyakit daun jagung pada citra lapangan menghadapi tantangan besar akibat pencahayaan tidak merata, latar belakang kompleks, serta jumlah data yang terbatas dan tidak seimbang. Penelitian ini mengusulkan pipeline klasifikasi berbasis deep learning yang mengintegrasikan pra-pemrosesan morfologi erosi, dilasi, opening, dan closing—untuk memperjelas struktur lesi sebelum pelatihan model. Sebanyak 310 citra daun jagung dalam tiga kelas (Sehat, Karat, dan Hawar) dibagi secara stratifikasi menjadi data latih, validasi, dan uji. MobileNetV2 dilatih menggunakan pendekatan transfer learning dengan augmentasi dasar. Hasil evaluasi menunjukkan akurasi validasi 34,43%, akurasi uji 44,83%, dan macro-F1 sebesar 0,17, yang mengindikasikan kemampuan generalisasi rendah. Confusion matrix mengungkap terjadinya class collapse akibat ketidakseimbangan kelas dan kemiripan visual antar penyakit. Meskipun performanya terbatas, pra-pemrosesan morfologi membantu meningkatkan kejelasan fitur dan stabilitas ekstraksi pada kondisi lapangan.
Penerapan Metode Topsis Dalam Sistem Pendukung Keputusan Penerima Bantuan Langsung Tunai Fatah, Zaehol; khoirunisak, dewi
JSI (Jurnal sistem Informasi) Universitas Suryadarma Vol 13 No 1 (2026): JSI (Jurnal sistem Informasi) Universitas Suryadarma
Publisher : Universitas Dirgantara Marsekal Suryadarma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35968/jsi.v13i1.1736

Abstract

Pandemi COVID-19 berdampak luas pada kondisi ekonomi masyarakat desa, sehingga program Bantuan Langsung Tunai (BLT) menjadi penting untuk menjaga daya beli keluarga kurang mampu. Pada praktiknya, pemilihan penerima di banyak desa masih dilakukan secara konvensional dan rentan bias. Penelitian ini merancang dan mengimplementasikan Sistem Pendukung Keputusan berbasis metode TOPSIS untuk membantu penentuan calon penerima BLT di Desa Lamongan. Sistem mengevaluasi setiap calon menurut empat Indikator utama penghasilan, keadaan rumah, Besaran Tanggungan, kategori umur dan menghasilkan peringkat kelayakan secara terukur. Hasil menunjukkan bahwa dengan menggunakan metode TOPSIS penerima utama ada yang sama, yakni Aseh dan Mizen Hamidi, dengan nilai preferensi 0,69231. Sistem mampu menyusun prioritas penerima secara konsisten, mempercepat proses seleksi, serta meningkatkan transparansi dan akuntabilitas penyaluran bantuan. Sistem ini direkomendasikan sebagai alat bantu pengambilan keputusan di tingkat desa.
Penerapan Algoritma Convolutional Neural Network untuk Meningkatkan Akurasi Pengenalan Bahasa Isyarat Indonesia Awaludin, Muryan; Dewanto, Yohannes
JSI (Jurnal sistem Informasi) Universitas Suryadarma Vol 13 No 1 (2026): JSI (Jurnal sistem Informasi) Universitas Suryadarma
Publisher : Universitas Dirgantara Marsekal Suryadarma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35968/jsi.v13i1.1737

Abstract

Tujuan dari penelitian ini adalah untuk memasukkan algoritma Convolutional Neural Network (CNN) ke dalam sistem pengenalan bahasa isyarat statis Indonesia Bahasa Isyarat (BISINDO). Latar belakang penelitian adalah pentingnya pengembangan teknologi yang membantu penyandang tunarungu berkomunikasi dengan masyarakat umum. Metode ini menggunakan arsitektur CNN khusus yang terdiri dari lapisan konvolusi, pooling, dan seluruhnya terhubung. Dataset yang digunakan terdiri dari 1.500 gambar 26 huruf alfabet BISINDO, yang telah diperluas untuk meningkatkan variasi dan ketahanan model melalui proses augmentasi data. Hasil dari eksperimen menunjukkan bahwa model yang diusulkan dapat beroperasi dengan sangat baik. Akurasi deteksi model sebesar 98,5% pada data pengujian. Hasil evaluasi tambahan menunjukkan bahwa model memiliki nilai akurasi sebesar 97,8%, nilai recall sebesar 98,2%, dan nilai F1-Score sebesar 98,0%. Hasil ini menunjukkan bahwa CNN tidak hanya akurat tetapi juga handal dalam mengklasifikasikan bentuk tangan yang kompleks dalam BISINDO. Oleh karena itu, sangat mungkin untuk CNN digunakan dalam sistem translator real-time.
Penerapan Metode Pieces Framework Untuk Audit Sistem Informasi dalam Meningkatkan Kepuasan Pelanggan TikTok Shop : Pendahuluan, Metode Penelitian, Hasil dan Pembahasan, Kesimpulan Amelia, Dwi; Ovilia, Zera; Sinta, Elni Mefia; Destiarini
JSI (Jurnal sistem Informasi) Universitas Suryadarma Vol 13 No 1 (2026): JSI (Jurnal sistem Informasi) Universitas Suryadarma
Publisher : Universitas Dirgantara Marsekal Suryadarma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35968/jsi.v13i1.1738

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis kepuasan pelanggan terhadap sistem informasi TikTok Shop di kalangan mahasiswa Program Studi Informatika, Fakultas Teknik dan Komputer, Universitas Baturaja menggunakan metode Pieces ( Performance, Information, Economics, Control, Efficiency, dan Service). TikTok Shop sebagai platform e-commerce berbasis media sosial yang sedang berkembang pesat menghadapi tantangan dalam menjaga kualitas sistem dan layanan agar tetap optimal. Kualitas sistem informasi yang baik menjadi faktor penting dalam membentuk kepuasan pelanggan. Hasil penelitian ini diharapkan dapat memberikan rekomendasi yang berguna bagi pengelola TikTok Shop dalam meningkatkan kinerja dan efektivitas sistem informasi agar lebih responsif terhadap kebutuhan pengguna, serta mendukung pertumbuhan berkelanjutan platform e-commerce tersebut.
Sistem Informasi Tes dan Pendaftaran Siswa Baru Berbasis Web SMK Ibrahimy Miftahul Ulum Wongsorejo Fatah, Zaehol; khasanah, wardhatun
JSI (Jurnal sistem Informasi) Universitas Suryadarma Vol 13 No 1 (2026): JSI (Jurnal sistem Informasi) Universitas Suryadarma
Publisher : Universitas Dirgantara Marsekal Suryadarma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35968/jsi.v13i1.1739

Abstract

Sistem Penerimaan Peserta Didik Baru (PPDB) di SMK Miftahul Ulum Wongsorejo sebelumnya dilakukan secara manual, menyebabkan lambatnya proses, risiko kesalahan data, dan kurangnya transparansi. Penelitian ini bertujuan merancang dan mengimplementasikan sistem informasi tes dan pendaftaran siswa baru berbasis web menggunakan framework Laravel dan metode Waterfall. Hasil pengujian sistem menunjukkan peningkatan efisiensi waktu pendaftaran sebesar 70%, dari rata-rata 7 hari menjadi 2 hari. Selain itu, akurasi data meningkat signifikan dengan penurunan kesalahan input sebesar 85%. Sistem ini juga memungkinkan calon siswa melakukan pendaftaran, upload dokumen, dan tes seleksi secara online. Dengan demikian, sistem ini terbukti efektif dalam mendigitalisasi proses PPDB, meningkatkan akurasi, efisiensi, dan transparansi seleksi.
Perbandingan Kinerja Naive Bayes dan Decision Tree untuk Analisis Sentimen Ulasan Produk Online di Shopee dan Tokopedia Nagur, Rolan; Alamsyah, Diyan; Garry Tauran, Malfi; Nuryamin, Yamin; Priyatna, Ade
JSI (Jurnal sistem Informasi) Universitas Suryadarma Vol 13 No 1 (2026): JSI (Jurnal sistem Informasi) Universitas Suryadarma
Publisher : Universitas Dirgantara Marsekal Suryadarma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35968/jsi.v13i1.1740

Abstract

Penelitian ini membandingkan kinerja algoritma Naïve Bayes dan Decision Tree untuk analisis sentimen ulasan produk pada platform e-commerce Shopee dan Tokopedia. Dataset yang digunakan berjumlah 46.086 ulasan yang telah melalui tahap pembersihan data dan preprocessing teks, meliputi penghapusan data kosong dan duplikat, case folding, pembersihan karakter, tokenisasi, serta penghapusan stopword. Label sentimen diturunkan dari rating bintang dan dibagi menjadi tiga kelas: positif, netral, dan negatif. Ciri teks direpresentasikan menggunakan TF-IDF, sedangkan evaluasi kinerja model dilakukan dengan metrik akurasi, precision, recall, dan F1-score. Hasil pengujian menunjukkan bahwa Naïve Bayes menghasilkan akurasi sekitar 70,85%, lebih tinggi dibandingkan Decision Tree dengan akurasi 67,41%. Kedua model cukup baik dalam mengklasifikasikan sentimen positif, namun masih lemah pada kelas netral karena ketidakseimbangan data dan ekspresi bahasa yang ambigu. Temuan ini menunjukkan bahwa Naïve Bayes lebih sesuai digunakan sebagai dasar pengembangan sistem analisis sentimen ulasan produk e-commerce. Penelitian ini memberikan referensi bagi pelaku industri dalam memanfaatkan ulasan.
Penerapan Algoritma Binary Search Pencarian Data Pada Sistem Supply Barang Fitriyani, Aida; H, Andy Achmad; Lestari, Dewi; Fitriawati, Nora
JSI (Jurnal sistem Informasi) Universitas Suryadarma Vol 13 No 1 (2026): JSI (Jurnal sistem Informasi) Universitas Suryadarma
Publisher : Universitas Dirgantara Marsekal Suryadarma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35968/jsi.v13i1.1743

Abstract

Penelitian ini bertujuan merancang sistem informasi persediaan barang berbasis web dengan integrasi algoritma binary search untuk meningkatkan efisiensi pencarian data. Pengembangan sistem mengikuti model waterfall, meliputi tahap analisis kebutuhan, desain, implementasi, pengujian, hingga pemeliharaan. Aplikasi dibangun menggunakan PHP Native serta MySQL sebagai basis data. Berdasarkan pengujian, sistem ini mampu mengurangi kesalahan pencatatan dan mempercepat proses pencarian data, dengan rata-rata waktu pencarian hanya 0,0065 ms pada total 77 data. Penerapan algoritma binary search dinilai tepat karena kompleksitas waktunya O (log n), sehingga tetap efisien meski jumlah data meningkat. Kesimpulannya, sistem informasi ini efektif dalam meningkatkan akurasi dan efisiensi pengelolaan persediaan barang di perusahaan.
The Penerapan Metode Analytical Hierarcy Process Untuk Rekomendasi Kenaikan Status Guru Di Sekolah Menengah Swasta Pariddudin, Adiat; Triawan, Anggra; Yasin Nugraha Purwodiredjo, Meidiyanto
JSI (Jurnal sistem Informasi) Universitas Suryadarma Vol 13 No 1 (2026): JSI (Jurnal sistem Informasi) Universitas Suryadarma
Publisher : Universitas Dirgantara Marsekal Suryadarma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35968/jsi.v13i1.1744

Abstract

Kesejahteraan dan pengembangan profesional guru merupakan faktor penting dalam peningkatan mutu pendidikan di sekolah menengah swasta. Namun, keterbatasan mekanisme evaluasi kinerja sering menghambat proses kenaikan status menjadi Guru Tetap Yayasan (GTY), padahal status tersebut menjadi syarat utama untuk mengikuti sertifikasi PPG yang berperan besar dalam peningkatan kesejahteraan dan kompetensi profesional guru. Penelitian ini mengembangkan sistem pendukung keputusan berbasis Analytical Hierarchy Process (AHP) untuk memberikan rekomendasi kenaikan status guru secara lebih objektif. Metode AHP digunakan untuk menentukan bobot kriteria pedagogis, profesional, kepribadian, dan sosial beserta subkriteria pendukungnya. Hasil penelitian menghasilkan prototipe aplikasi penilaian guru yang diuji menggunakan standar ISO 9126 dan memperoleh kelayakan 87,8%. Uji pengguna melalui metode PSSUQ menunjukkan tingkat kepuasan 94,2%, sedangkan validasi hasil menggunakan Spearman Rank memperoleh korelasi 0,67. Temuan tersebut menunjukkan bahwa sistem yang dikembangkan efektif, layak digunakan, dan selaras dengan penilaian manual sebelum penerapan AHP.
Desain dan Evaluasi Sistem Pendaftaran Kursus Komputer Berbasis Web menggunakan metode UCD Nuryamin, Yamin; Risyda, Fitria
JSI (Jurnal sistem Informasi) Universitas Suryadarma Vol 13 No 1 (2026): JSI (Jurnal sistem Informasi) Universitas Suryadarma
Publisher : Universitas Dirgantara Marsekal Suryadarma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35968/jsi.v13i1.1747

Abstract

Proses pendaftaran kursus komputer yang masih dilakukan secara manual di PKBM Cahaya Utama Depok sering menimbulkan kendala seperti keterlambatan pendataan, ketidaktepatan informasi, dan rendahnya efisiensi pelayanan. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengevaluasi sistem pendaftaran kursus komputer berbasis web dengan menggunakan pendekatan User-Centered Design (UCD). Pendekatan UCD digunakan karena mampu memastikan bahwa setiap tahap perancangan berfokus pada kebutuhan, karakteristik, dan kenyamanan pengguna akhir, yaitu calon peserta kursus dan admin lembaga. Tahapan yang dilakukan mencakup identifikasi kebutuhan pengguna, analisis tugas, perancangan antarmuka (prototype), evaluasi usability, serta implementasi sistem menggunakan PHP dan MySQL. Hasil evaluasi melalui pengujian blackbox testing menunjukkan fitur aplikasi berjalan dengan baik dan berdasarkan pengujian usability kepada pengguna memperoleh skor 85,9% masuk ke kategori sangat baik. Dengan demikian, penerapan UCD terbukti efektif dalam meningkatkan kualitas pengalaman pengguna serta efisiensi proses administrasi pada sistem pendaftaran kursus komputer berbasis web di PKBM Cahaya Utama Depok.
Prediksi Risiko Serangan Jantung Menggunakan Algoritma Random Forest Berdasarkan Faktor Klinis dan Riwayat Medis Pasien hamzah firjatullah, arkananta; Vhijar Rainaldany, Muhammad; Firas Anderasta, Ryan; Nuryamin, Yamin; Priyatna, Ade
JSI (Jurnal sistem Informasi) Universitas Suryadarma Vol 13 No 1 (2026): JSI (Jurnal sistem Informasi) Universitas Suryadarma
Publisher : Universitas Dirgantara Marsekal Suryadarma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35968/jsi.v13i1.1749

Abstract

Page 38 of 39 | Total Record : 384

 35   36   37   38   39 

Filter by Year

2014 2026


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 13 No 1 (2026): JSI (Jurnal sistem Informasi) Universitas Suryadarma Vol 12 No 2 (2025): JSI (Jurnal sistem Informasi) Universitas Suryadarma Vol 12 No 1 (2025): JSI (Jurnal sistem Informasi) Universitas Suryadarma Vol 11 No 2 (2024): JSI (Jurnal sistem Informasi) Universitas Suryadarma Vol 11 No 1 (2024): JSI (Jurnal sistem Informasi) Universitas Suryadarma Vol 10 No 2 (2023): JSI (Jurnal sistem Informasi) Universitas Suryadarma Vol 10 No 1 (2023): JSI (Jurnal sistem Informasi) Universitas Suryadarma Vol 9 No 2 (2022): JSI (Jurnal sistem Informasi) Universitas Suryadarma Vol 9 No 1 (2022): JSI (Jurnal sistem Informasi) Universitas Suryadarma Vol 8 No 2 (2021): JSI (Jurnal sistem Informasi) Universitas Suryadarma Vol 8 No 1 (2021): JSI (Jurnal sistem Informasi) Universitas Suryadarma Vol 7 No 2 (2020): JSI (Jurnal sistem Informasi) Universitas Suryadarma Vol 7 No 1 (2020): JSI (Jurnal sistem Informasi) Universitas Suryadarma Vol 6 No 2 (2019): JSI (Jurnal sistem Informasi) Universitas Suryadarma Vol 6 No 1 (2019): JSI (Jurnal sistem Informasi) Universitas Suryadarma Vol 5 No 2 (2018): JSI (Jurnal sistem Informasi) Universitas Suryadarma Vol 5 No 1 (2018): JSI (Jurnal sistem Informasi) Universitas Suryadarma Vol 4 No 2 (2017): JSI (Jurnal sistem Informasi) Universitas Suryadarma Vol 4 No 1 (2017): JSI (Jurnal sistem Informasi) Universitas Suryadarma Vol 3 No 2 (2016): JSI (Jurnal sistem Informasi) Universitas Suryadarma Vol 3 No 1 (2016): JSI (Jurnal sistem Informasi) Universitas Suryadarma Vol 2 No 2 (2015): JSI (Jurnal sistem Informasi) Universitas Suryadarma Vol 2 No 1 (2015): JSI (Jurnal sistem Informasi) Universitas Suryadarma Vol 1 No 1 (2014): JSI (Jurnal sistem Informasi) Universitas Suryadarma More Issue