cover
Contact Name
Ramalia Noratama Putri
Contact Email
ramalia.noratamaputri@lecturer.pelitaindonesia.ac.id
Phone
-
Journal Mail Official
joisie@pelitaindonesia.ac.id
Editorial Address
-
Location
Kota pekanbaru,
Riau
INDONESIA
JOISIE (Journal Of Information Systems And Informatics Engineering)
ISSN : 25035304     EISSN : 25273116     DOI : -
Core Subject : Science,
JURNAL JOISIE (Journal of Information System And Informatics Engineering) adalah sebuah jurnal publikasi hasil penelitian dalam bidang sistem informasi dan informatika. Jurnal JOISIE terbit secara berkala tiga kali dalam setahun yaitu bulan April, Juni, dan November.
Arjuna Subject : -
Articles 212 Documents
ANALISIS SENTIMEN PUBLIK ATAS RESPONS PEMERINTAH PADA SERANGAN RANSOMWARE DENGAN PENDEKATAN MACHINE LEARNING DAN SMOTE Prayugah, Indra; Indahyanti, Uce; Ariyanti, Novia
JOISIE (Journal Of Information Systems And Informatics Engineering) Vol 8 No 2 (2024)
Publisher : Institut Bisnis dan Teknologi Pelita Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35145/joisie.v8i2.4764

Abstract

Serangan ransomware pada pusat data nasional Indonesia menjadi topik yang banyak dibicarakan di masyarakat. YouTube menjadi platform utama untuk menyebarkan informasi dan masyarakat beropini. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi sentimen publik mengenai penanganan pemerintah terhadap serangan ransomware melalui analisis komentar di kanal YouTube CNN Indonesia dan MetroTV. Data dikumpulkan menggunakan teknik web scraping dan dimasukkan ke dalam model klasifikasi dengan tiga label yaitu sentimen positif, netral, dan negatif. Tiga model machine learning yang akan digunakan adalah SVM, Random Forest, dan Naïve Bayes, dengan dua skenario pengujian yaitu menggunakan Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE) dan tanpa SMOTE. Penerapan SMOTE meningkatkan akurasi model, terutama pada SVM yang mencapai 96%. Hasil penelitian menunjukkan bahwa mayoritas komentar mengungkapkan sentimen negatif terhadap kinerja pemerintah. Penelitian ini diharapkan memberikan pemahaman mengenai persepsi publik terhadap isu keamanan siber di Indonesia dan efektivitas SMOTE dalam analisis sentimen
SISTEM MONITORING BUDIDAYA PERIKANAN BERBASIS IOT FISH FEEDER SEBAGAI IMPLEMENTASI SMART FARMING Sudibyo, Heri; Yuniko, Fauzi Tri; Fadel, Ahmad; Lesmana, Lido Sabda; Efendi, Raimon
JOISIE (Journal Of Information Systems And Informatics Engineering) Vol 8 No 2 (2024)
Publisher : Institut Bisnis dan Teknologi Pelita Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35145/joisie.v8i2.4544

Abstract

Aquaculture faces various challenges, including uncertainty in timely and appropriate feeding, which can affect fish health and productivity. This research aims to design and implement an Internet of Things (IoT)-based aquaculture monitoring system equipped with an automatic fish feeder. The research method used in this research is the prototype method. The automatic fish feeder prototype is developed and integrated with sensors and IoT devices. Data was collected through system testing at a real aquaculture site, by monitoring water quality parameters and feeding schedules using a web-based application. The results showed that the IoT-based monitoring system was able to provide real-time information on feeding status and pond conditions. The automatic fish feeder successfully delivers feed according to fish needs, reduces feed wastage, and improves pond environmental quality.
OPTIMALISASI SISTEM PENJUALAN TIKET OBJEK WISATA MELALUI APLIKASI POS BERBASIS PAYMENT GATEWAY putra, alvian alexandro eko; Fachrie, Muhammad
JOISIE (Journal Of Information Systems And Informatics Engineering) Vol 8 No 2 (2024)
Publisher : Institut Bisnis dan Teknologi Pelita Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35145/joisie.v8i2.4683

Abstract

Penelitian ini merancang dan mengembangkan aplikasi Point of Sale (POS) ticketing yang dapat menyederhanakan proses penjualan tiket di Pantai Karangjahe, Rembang, Jawa Tengah. Permasalahan yang dihadapi meliputi antrian panjang akibat loket fisik dan keterbatasan metode pembayaran. Kegiatan ini mencakup analisis kebutuhan pengguna, perancangan sistem, dan implementasi aplikasi, dengan harapan aplikasi ini dapat meningkatkan efisiensi transaksi, memudahkan pengelolaan data penjualan tiket, serta memperbaiki pengalaman pengunjung saat melakukan pembayaran, baik secara tunai maupun non-tunai. Metode yang digunakan mencakup analisis kebutuhan, perancangan sistem, dan pengujian pengguna. Keberhasilan aplikasi diukur melalui survei kepuasan pengguna dan analisis waktu proses transaksi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa aplikasi POS efektif dalam meningkatkan efisiensi operasional dan memperbaiki pengalaman pengunjung. Penelitian ini menekankan pentingnya teknologi informasi modern dalam pengelolaan tiket wisata, yang memberikan dampak positif bagi sektor pariwisata. Temuan ini juga membuka peluang untuk penelitian lebih lanjut mengenai aspek lain dalam pengelolaan pariwisata.
INTEGRASI TEKNOLOGI RFID UNTUK PENGEMBANGAN SISTEM INFORMASI INVENTARIS BARANG fil ardi, Mochamad kholifatu; rosid, Mochamad alfan; rahmawati, yunianita
JOISIE (Journal Of Information Systems And Informatics Engineering) Vol 8 No 2 (2024)
Publisher : Institut Bisnis dan Teknologi Pelita Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35145/joisie.v8i2.4773

Abstract

Sistem informasi persediaan barang menjadi solusi yang efektif dalam mengelola dan memantau stok barang di perusahaan. Metode pengelolaan manual sering kali menghadapi kendala berupa ketidakefisienan, risiko kesalahan pencatatan, dan sulitnya pemantauan barang secara real-time. Masalah ini dapat mengakibatkan penurunan produktivitas dan peningkatan biaya operasional.Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem informasi persediaan barang berbasis web dengan memanfaatkan PHP dan MySQL, yang dilengkapi fitur Radio Frequency Identification (RFID) sebagai teknologi utama untuk memantau barang secara real-time.Sebagai solusi, sistem ini dirancang dengan pendekatan metodologis yang mencakup analisis kebutuhan sistem, perancangan antarmuka pengguna yang intuitif, integrasi teknologi RFID dengan sistem inventaris, serta pengujian kinerja untuk memastikan semua fitur berfungsi optimal. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem ini mampu mengurangi kesalahan pencatatan secara signifikan, meningkatkan kecepatan proses pengelolaan barang, dan memberikan aksesibilitas yang lebih baik dalam pengelolaan inventaris. Diharapkan sistem ini dapat menjadi solusi yang relevan dan terjangkau bagi usaha kecil hingga menengah, sehingga mampu mendukung pengelolaan inventaris barang secara lebih efisien dan andal.
PENERAPAN FRAMEWORK NEXTJS DAN PRISMA ORM UNTUK PERLUASAN MARKETPLACE NEWBORN PHOTOGRAPHY Widodo, Wildan Ahmad; Astutik, Ika Ratna Indra; Ariyanti, Novia
JOISIE (Journal Of Information Systems And Informatics Engineering) Vol 8 No 2 (2024)
Publisher : Institut Bisnis dan Teknologi Pelita Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35145/joisie.v8i2.4704

Abstract

Bisnis Newborn Photography terus mengalami perkembangan pesat seiring meningkatnya minat orang tua untuk mendokumentasikan momen kelahiran bayi mereka. Potret Kecilmu, studio spesialis Newborn Photography, menghadapi beberapa tantangan, termasuk ketidakefisienan dalam pengelolaan pemesanan, kesalahan pencatatan data, dan ketidakakuratan dalam pencatatan keuangan. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sebuah sistem pemesanan yang berbasis web yang lebih efisien guna mengatasi hambatan tersebut dan meningkatkan operasional. Solusi yang ditawarkan dalam penelitian ini adalah sistem pemesanan berbasis web yang dibangun menggunakan Next.js dan Prisma ORM dengan metodologi Agile Development. Tahapan pengembangan mencakup perencanaan, perancangan, pengembangan, pengujian, dan implementasi sistem. Pengujian dilakukan menggunakan metode blackbox untuk memastikan sistem berfungsi sesuai spesifikasi, dengan verifikasi fungsi melalui pengujian input dan output. Hasil penelitian menunjukkan penyederhanaan proses pemesanan sebesar 46.15%, yang diukur dengan membandingkan jumlah langkah sebelum dan setelah sistem diterapkan. Sistem ini berhasil meningkatkan efisiensi dalam pengelolaan pemesanan, mengurangi kesalahan operasional, dan memberikan pengalaman pengguna yang lebih baik. Evaluasi ini memberikan bukti bahwa penerapan sistem mampu mempercepat dan menyederhanakan alur pemesanan, sehingga mendukung pertumbuhan bisnis Potret Kecilmu.
VISUALISASI DATA DAFTAR PEMILIH TETAP (DPT) DALAM NEGERI PEMILU TAHUN 2024 MENGGUNAKAN TABLEAU Kurniati, Rafiqah; Yadi, Ilman Zuhri
JOISIE (Journal Of Information Systems And Informatics Engineering) Vol 8 No 2 (2024)
Publisher : Institut Bisnis dan Teknologi Pelita Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35145/joisie.v8i2.4558

Abstract

Pemilu merupakan pilar utama dalam demokrasi yang membutuhkan sistem yang transparan dan akurat, terutama dalam proses pendataan pemilih melalui Daftar Pemilih Tetap (DPT). Di Indonesia, pengelolaan DPT menghadapi tantangan terkait validitas dan akurasi data, yang dipengaruhi oleh peningkatan jumlah pemilih dan kompleksitas data wilayah. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan dan mengevaluasi dashboard visualisasi DPT Pemilu 2024 dengan menggunakan Tableau sebagai alat untuk menyajikan data pemilih dan Tempat Pemungutan Suara (TPS) secara komprehensif dan mudah dipahami. Metode penelitian yang digunakan mencakup teknik visualisasi data dengan peta, treemap, dan bar chart, yang menampilkan distribusi pemilih dan TPS berdasarkan wilayah administratif. Evaluasi dashboard dilakukan melalui User Acceptance Testing (UAT) dengan lima responden pengguna umum, fokus pada aspek kejelasan judul, keterangan sumbu, konsistensi warna, dan keterbacaan teks. Hasil menunjukkan bahwa 80% elemen visual memenuhi standar kebutuhan pengguna, dan 60% responden menilai visualisasi peta dan grafik efektif dalam membantu pemahaman data pemilih dan TPS. Namun, beberapa elemen visual, seperti kejelasan grafik, detail peta, dan kebutuhan tambahan tooltip untuk informasi rinci, masih memerlukan perbaikan. Secara keseluruhan, dashboard ini diharapkan dapat mendukung transparansi dan pemahaman data pemilih, sehingga meningkatkan kepercayaan publik terhadap proses pemilu di Indonesia.
DETEKSI PENIPUAN KARTU KREDIT MENGGUNAKAN METODE RANDOM FOREST Billah, Khaerunni Salsa; saputra, Rizal Adi
JOISIE (Journal Of Information Systems And Informatics Engineering) Vol 8 No 2 (2024)
Publisher : Institut Bisnis dan Teknologi Pelita Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35145/joisie.v8i2.4064

Abstract

Meningkatnya penggunaan kartu kredit di Indonesia menimbulkan kekhawatiran mengenai potensi penipuan dalam transaksi tersebut. Data dari Bank Indonesia menunjukkan bahwa jumlah kartu kredit yang beredar pada Agustus 2023 mencapai 17,69 juta, dengan volume transaksi mencapai 28.360 transaksi per Mei 2022. Volume transaksi yang tinggi dan kecepatan pemrosesan yang cepat membuat pengawasan manual tidak memungkinkan. Oleh karena itu, diperlukan pengawasan otomatis untuk mencegah tindak penipuan dalam transaksi kartu kredit. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem pendeteksi penipuan transaksi kartu kredit berbasis Machine learning dengan menggunakan algoritma Random Forest. Random Forest digunakan untuk klasifikasi, regresi, dan tugas-tugas lainnya. Dataeset transaksi kartu kredit dari tahun 2023 yang terdiri lebih dari 550.000 data digunakan dalam penelitian ini. Hasil penelitian menunjukkan bahwa dari total 568.630 record dalam dataset, terdapat sejumlah 113.726 record yang terdeteksi sebagai penipuan berdasarkan model klasifikasi yang digunakan. Melalui analisis Random Forest, fitur V4, V11, V22, V21, dan V27 diidentifikasi sebagai yang paling berpengaruh dalam mendeteksi penipuan. Model yang dikembangkan menunjukkan tingkat akurasi sekitar 96,53%, didukung oleh metode roc_auc_score yang mengkategorikannya sebagai sangat baik.
APLIKASI INVENTARIS MENGGUNAKAN METODE RAPID APPLICATION DEVELOPMENT (RAD) SEBAGAI INOVASI TEKNOLOGI UNTUK EFISIENSI STOK OBAT Maulana, Galih Arya; Aryanto, Joko
JOISIE (Journal Of Information Systems And Informatics Engineering) Vol 8 No 2 (2024)
Publisher : Institut Bisnis dan Teknologi Pelita Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35145/joisie.v8i2.4717

Abstract

Apotek Dewa Sehat Pati ialah salah satu perusahaan yang bergerak pada bidang farmasi dan menjual obat-obatan. Seperti perusahaan lainnya, di apotek juga terdapat banyak data yang harus dikelola. Pengolahan data pada apotek tersebut masih bersifat konvensional. Apotek melakukan pencatatan dengan menggunakan buku besar. Hal ini dapat menyebabkan pelayanan dan pengolahan data transaksi penjualan sangat memakan waktu. Kesalahan pencatatan sering terjadi dan data juga sering hilang. Data penjualan juga rentan untuk dimanipulasi oleh siapapun. Berdasarkan permasalahan yang ada, maka penelitian ini dilakukan untuk membuat sebuah sistem pencatatan yang diterapkan pada apotek. Sistem ini bertujuan untuk membuat sistem penjualan obat yang efektif dan efisien. Sistem apotek dikembangkan menggunakan metode Rapid Application Development (RAD) dan menggunakan perancangan berupa desain dan diagram untuk mengetahui aliran data. Bahasa pemrograman Kotlin dan database Firebase juga digunakan pada saat proses pengkodean dalam sistem ini. Sistem yang dihasilkan kemudian diuji menggunakan metode Black Box dengan 9 skenario dan didapatkan hasil uji 100% berhasil. Penelitian menghasilkan sistem informasi inventory berbasis mobile yang mampu mempermudah proses penjualan menjadi lebih efektif dan efisien, serta membuat pelaporan menjadi lebih akurat dan tepat waktu. Apotek Dewa Sehat Pati dapat mengatasi permasalahan yang ada dengan adanya sistem pemodelan yang telah dibuat.
IMPLEMENTASI ALGORITMA COSINE SIMILARITY DALAM PENGENALAN WAJAH UNTUK APLIKASI ABSENSI Siddik, Muhammad; Sirait, Azrai
JOISIE (Journal Of Information Systems And Informatics Engineering) Vol 9 No 1 (2025)
Publisher : Institut Bisnis dan Teknologi Pelita Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35145/joisie.v9i1.4772

Abstract

Pengenalan wajah merupakan salah satu metode biometrik yang digunakan dalam berbagai aplikasi, termasuk sistem absensi. Dalam penelitian ini, diterapkan algoritma Cosine Similarity untuk mengukur tingkat kemiripan antara gambar wajah yang terdaftar dengan gambar wajah yang diambil saat absensi. Cosine Similarity mengukur kedekatan antara dua vektor fitur wajah dengan menggunakan rumus perbandingan sudut antara vektor-vektor tersebut. Proses dimulai dengan ekstraksi fitur wajah dari kedua gambar, diikuti dengan perhitungan cosine similarity untuk menentukan persentase kemiripan. Hasil perhitungan ini digunakan untuk memverifikasi identitas pengguna pada sistem absensi. Semakin tinggi persentase kemiripan, semakin besar kemungkinan wajah yang terdaftar dan yang diambil adalah sama. Gambar wajah yang diregistrasi di uji dengan gambar yang memeiliki sedikit kemiripan atau tidak mirip sama sekalii agar gambar wajah bisa di deteksi. Persentase kemiripan yang harus diperoleh adalah minimal 60% dari hasil perbandingan gambar wajah saat registrasi dengan saat proses absensi oleh demikian maka sistem akan memperbolehkan melakukan penyimpanan data dan sebailknya jika persentase kemiripan di bawah 60% atau sampai 0% maka sistem akan menolak untuk penyimpanan data kehadiran absensi. Penelitian ini menunjukkan bahwa penggunaan Cosine Similarity dalam pengenalan wajah dapat memberikan solusi yang efisien dan akurat 80% dalam sistem absensi berbasis wajah.
PENERAPAN METODE CORRELATED NAÏVE BAYES UNTUK KLASIFIKASI PENYAKIT KANKER PAYUDARA Setiani, Hani; Tristanti, Novi
JOISIE (Journal Of Information Systems And Informatics Engineering) Vol 9 No 1 (2025)
Publisher : Institut Bisnis dan Teknologi Pelita Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35145/joisie.v9i1.4769

Abstract

Kanker payudara merupakan salah satu penyebab utama kematian di dunia, di mana deteksi dini sangat penting untuk meningkatkan prognosis pasien. Namun, metode tradisional yang bergantung pada pengalaman dokter masih rentan terhadap kesalahan diagnosis, yang dapat menghambat upaya penanganan yang tepat. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan akurasi dalam klasifikasi kanker payudara dengan menerapkan metode Correlated Naïve Bayes (C-NBC). Metode ini dipilih karena kemampuannya untuk mengukur korelasi antara atribut dan kelas, yang dapat menghasilkan klasifikasi yang lebih tepat dan akurat. Penelitian ini menggunakan dataset Breast Cancer Coimbra yang terdiri dari 10 atribut untuk menguji kinerja kedua metode tersebut. Hasil pengujian menunjukkan bahwa metode Naïve Bayes menghasilkan akurasi sebesar 88,57%, sementara metode Correlated Naïve Bayes berhasil meningkatkan akurasi klasifikasi hingga 91,42%, yang lebih tinggi sebesar 2,85% dibandingkan dengan metode Naïve Bayes. Penelitian ini menunjukkan bahwa metode Correlated Naïve Bayes dapat meningkatkan performa klasifikasi penyakit kanker payudara dan dapat memberikan kontribusi terhadap pengembangan metodologi klasifikasi dalam bidang medis.