cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Fido Rizki
Contact Email
lppm@univbinainsan.ac.id
Phone
+6282216897066
Journal Mail Official
fidorizki@gmail.com
Editorial Address
Jalan Jendral Besar H.M Soeharto Kelurahan Lubuk Kupang Kecamatan Lubuklinggau Barat I Kota Lubuklinggau Provinsi Sumatera Selatan
Location
Kota lubuk linggau,
Sumatera selatan
INDONESIA
JUSIM (Jurnal Sistem Informasi Musirawas)
Published by Universitas Bina Insan Lubuklinggau
ISSN : 2541190X     EISSN : 26148706     DOI : https://doi.org/10.32767/jusim.v6i2
Core Subject : Science,
Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management
JUSIM (Jurnal Sistem Informasi Musirawas) diterbitkan oleh LPPM Universitas Bina Insan dalam dua kali setahun dengan No ISSN Online : 2614-8706 dan ISSN Print : 2541-190X Terakreditasi SINTA 4 DIKTI Nomor 36/E/KPT/2019 . JUSIM (Jurnal Sistem Informasi Musirawas) terbit 2 (dua) nomor dalam setahun, yaitu bulan Juni dan Desember. Artikel yang telah dinyatakan diterima akan diterbitkan dalam nomor In-Press sebelum nomor regular terbit. JUSIM (Jurnal Sistem Informasi Musirawas) telah terindeks Sinta Ristekbrin, Google Scholar, Garuda Ristekbrin, OneSearch.id Perpusnas, Crosreef, PKP Index, Dimensions, ROAD dan terus akan diupdate mengikuti perkembangan. JUSIM (Jurnal Sistem Informasi Musirawas) merupakan jurnal ilmiah dalam bidang Sistem Informasi dan Komputer yang berfokus pada Perancangan, Evaluasi dan Tata Kelola Sistem Informasi. Sistem Informasi merupakan kombinasi antara aktivitas manusia dan penggunaan teknologi untuk mendukung manajemen dan kegiatan operasional untuk mencapai tujuan dalam sebuah perusahaan atau organisasi.
Arjuna Subject : Ilmu Komputer (semua kategori) - Sistem Informasi
Articles 211 Documents
 18   19   20   21   22 
IMPLEMENTASI METODE COCOSO DAN SAW DALAM MENENTUKAN KELAYAKAN PENDAMPING PECANDU NARKOBA Maulana, Dimas Krisna; Irawan, Muhammad Dedi
JUSIM (Jurnal Sistem Informasi Musirawas) Vol 9 No 2 (2024): JUSIM : Jurnal Sistem Informasi Musi Rawas DESEMBER
Publisher : LPPM UNIVERSITAS BINA INSAN

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32767/jusim.v9i2.2476

Abstract

Pendekatan oleh pemulihan narkoba telah berubah secara signifikan sebagai hasil dari peningkatan teknologi dalam banyak aspek kehidupan. Rehabilitasi narkoba, seperti Rehabilitasi Bukit Doa, memegang peranan penting dalam mendukung pemulihan individu yang terkena dampak penyalahgunaan narkoba. Dalam rangka meningkatkan efektifitas pemilihan pendamping pecandu narkoba, penelitian ini mengembangkan Sistem Pendukung Keputusan dengan mengkombinasikan metode CoCoSo dan SAW. Adapun tujuan dari penelitian ini yaitu menemukan pelamar yang paling memenuhi syarat berdasarkan lima kriteria yaitu pengalaman di bidang kecanduan, latar belakang pendidikan, kemampuan komunikasi, sertifikat pelatihan, dan usia. Penerapan metode ini diharapkan dapat memperbaiki tingkat efisiensi dan efektivitas dalam tahapan pemilihan pendamping pecandu narkoba di rehabilitasi.
PENERAPAN DECISION TREE UNTUK KLASIFIKASI GANGGUAN TIDUR DENGAN HYPERPARAMETER TUNING DAN SMOTE Putri Buani, Duwi Cahya
JUSIM (Jurnal Sistem Informasi Musirawas) Vol 10 No 1 (2025): JUSIM : Jurnal Sistem Informasi Musi Rawas JUNI
Publisher : LPPM UNIVERSITAS BINA INSAN

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32767/jusim.v10i1.2538

Abstract

Tidur memiliki peran yang sangat penting dalam menjaga kesehatan fisik dan mental seseorang. Kurang tidur dapat berdampak buruk pada tingkat konsentrasi, daya ingat, serta meningkatkan risiko berbagai penyakit seperti obesitas, diabetes, hipertensi, dan penyakit jantung. Menurut data dari National Sleep Foundation, sebanyak 65% masyarakat Amerika merasa tidak puas dengan kualitas tidur mereka dan mengalami gejala depresi. Oleh karena itu, identifikasi gangguan tidur menjadi langkah krusial dalam meningkatkan kualitas hidup individu. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model klasifikasi gangguan tidur dengan menerapkan algoritma Decision Tree yang disempurnakan melalui hyperparameter tuning menggunakan RandomizedSearchCV. Selain itu, penelitian ini juga mengadopsi teknik Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE) guna menangani masalah ketidakseimbangan data dalam dataset gangguan tidur, sehingga model yang dihasilkan dapat memberikan prediksi yang lebih akurat dan adil terhadap kategori gangguan tidur.
PREDIKSI PENJUALAN KASUR DAN AMBAL DI TOKO RAJA AMBAL MENGGUNAKAN METODE TRIPLE EXPONENTIAL SMOOTHING Alhadi, Muhammad Reyhan; Karman, Joni; Wulandari, Cindi
JUSIM (Jurnal Sistem Informasi Musirawas) Vol 10 No 1 (2025): JUSIM : Jurnal Sistem Informasi Musi Rawas JUNI
Publisher : LPPM UNIVERSITAS BINA INSAN

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32767/jusim.v10i1.2584

Abstract

Dalam era globalisasi ini, persaingan usaha yang sejenis sangat ketat. Agar dapat bersaing suatu usaha harus mempunyai suatu kekuatan seperti harga jual yang bersaing, ketersediaan barang, promosi, dan lain-lain. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi kebutuhan stok barang di Toko Raja Ambal, Lubuklinggau, menggunakan metode Triple Exponential Smoothing. Penelitian memanfaatkan data penjualan dari Januari 2022 hingga Desember 2024 untuk menghasilkan prediksi kebutuhan stok secara akurat. Dengan menggunakan alat peramalan ini, toko diharapkan dapat mengelola persediaan secara optimal, menghindari risiko kekurangan atau kelebihan stok. Evaluasi kinerja model dilakukan menggunakan metrik seperti MAE, RMSE, dan MAPE, yang menunjukkan bahwa metode ini mampu memberikan hasil yang andal dalam mengidentifikasi pola musiman dan tren penjualan. Penelitian ini memberikan kontribusi signifikan terhadap pengambilan keputusan strategis dalam manajemen inventaris dan efisiensi operasional toko.
OPTIMASI PROSES PENGADAAN MATERIAL PADA INDUSTRI KONSTRUKSI MELALUI INTEGRASI BUSINESS PROCESS IMPROVEMENT DAN ERP: STUDI KASUS DI PT. INDOMANDIRI ISOLASI Prasetyo, Naufal Hilmi; Amelia, Putri
JUSIM (Jurnal Sistem Informasi Musirawas) Vol 10 No 1 (2025): JUSIM : Jurnal Sistem Informasi Musi Rawas JUNI
Publisher : LPPM UNIVERSITAS BINA INSAN

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32767/jusim.v10i1.2594

Abstract

Industri konstruksi memberikan kontribusi besar terhadap Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) Jawa Timur, namun masih menghadapi inefisiensi dalam proses pengadaan material. Penelitian ini menganalisis prosedur pemesanan dan pengadaan di PT. Indomandiri Isolasi dengan pendekatan studi kasus kualitatif. Data diperoleh melalui wawancara, observasi, dan telaah dokumen. Pemetaan proses menggunakan Business Process Model and Notation (BPMN) mengidentifikasi hambatan seperti keputusan terpusat dan verifikasi berulang. Model baru dirancang dengan pendekatan Business Process Improvement (BPI) dan integrasi Enterprise Resource Planning (ERP) untuk menyederhanakan proses dan alokasi tugas. Simulasi menunjukkan penurunan waktu siklus yang signifikan, mencerminkan peningkatan efisiensi dan responsivitas. Hasil penelitian menegaskan bahwa digitalisasi dan pembagian peran mampu meningkatkan kinerja rantai pasok dan kepuasan pelanggan.
PENDEKATAN ANALISIS PREDIKTIF REGRESI MENGGUNAKAN METODE PEMBELAJARAN MESIN UNTUK MEMPERKIRAKAN EFFORT PENGEMBANGAN PERANGKAT LUNAK PADA APPLIKASI MENARA MASJID BAZNAS RI Jupriyanto, Jupriyanto; Kusuma, Muhammad Romadhona
JUSIM (Jurnal Sistem Informasi Musirawas) Vol 10 No 1 (2025): JUSIM : Jurnal Sistem Informasi Musi Rawas JUNI
Publisher : LPPM UNIVERSITAS BINA INSAN

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32767/jusim.v10i1.2595

Abstract

Suatu proyek pastinya membutuhkan suatu estimasi, pada proyek pengembangan perangkat lunak estimasinya berfokus untuk memperkirakan effort apa saja yang diperlukan pada saat mengembangkan perangkat lunak dengan mencakup sumber daya, kebutuhan tenaga kerja yang diperlukan, waktu serta pengolahan jadwal kegiatannya serta berusaha menekan anggaran menjadi seminimal mungkin. Biasanya seorang Manajer proyek yang akan bertanggung jawab serta memberi keputusan untuk menangani perhitungan proyek estimasi tersebut. Seringkali membuat keputusan di bawah ketidakpastian yang tinggi adalah masalah kritis dalam pengembangan perangkat lunak. Sedangkan dalam hal Memprediksi tentunya membutuhkan suatu pengalaman tingkat lanjut dan juga alat bantu yang dapat digunakan untuk meningkatkan keakuratan prediksi tersebut. Sebuah prediksi berbasis algortima machine learning dapat memprediksi effort pengembangan perangkat lunak secara efisien dan berguna yang keakuratannya membantu memprediksi kinerja berdasarkan data historis metrik pengembangan perangkat lunak, tentu hal ini bagi manajer proyek dapat bermanfaat sebagai salah satu opsi sistem pendukung keputusan untuk meningkatkan ketepatan dalam hal memperkirakan effort pengembangan perangkat lunak. Berdasarkan latar belakang tersebut maka pada penelitian ini adalah bagaimana melakukan pengukuran untuk meningkatkan efisiensi dalam memperkirakan effort pembangunan perangkat lunak. kami mencoba membangun model estimasi regresi prediktif untuk memprediksi effort pada proses proyek pengembangan perangkat lunak, menggunakan beberapa algortima machine learning seperti Linier Regresion (LR), K-Nearest Neighbors (KNN), maupun Support Vector Machine (SVM) dan Random Forest (RF) serta Decision Tree (DT)
ANALYSIS INTEGRATION OF GIS AND SOCIAL MEDIA TO IDENTIFY VIRAL TOURISM TRENDS IN TOURISM DESTINATIONS Supiyandi, Supiyandi; Mailok, Ramlah Binti
JUSIM (Jurnal Sistem Informasi Musirawas) Vol 10 No 1 (2025): JUSIM : Jurnal Sistem Informasi Musi Rawas JUNI
Publisher : LPPM UNIVERSITAS BINA INSAN

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32767/jusim.v10i1.2598

Abstract

This research aims to integrate the Geographic Information System (GIS) and social media in identifying viral culinary tourism trends and analyzing factors that contribute to the virality of a culinary destination. The study uses a mixed-methods approach, combining GIS-based spatial analysis with social media sentiment analysis from platforms like Instagram, TikTok, and Google Reviews. Spatial data is collected through Google Maps APIs and OpenStreetMap, while social data is obtained through web scraping and social media APIs. The analysis techniques used include geotagging, spatial clustering (K-Means and DBSCAN), and sentiment analysis based on Natural Language Processing (NLP). Viral culinary tourism has a specific spatial pattern, most of which are in city centers and areas with high accessibility. Social media plays a major role in the virality of culinary destinations, with Instagram (45%) and TikTok (35%) as dominant platforms. The main factors determining virality are visual appeal, accessibility, influencer recommendations, and unique customer experience. The positive impacts of culinary tourism virality include increasing visits by up to 40% and local economic growth. In contrast, the negative impacts include over-tourism, price spikes, and decreased service quality. GIS can be used as a strategic tool in culinary tourism management, especially in predicting trends and optimizing the distribution of tourists to prevent overcrowding. Integrating GIS and social media has proven to be effective in analyzing and predicting viral culinary tourism trends. The results of this study provide insight into the government, business actors, and tourists in managing and responding to the tourism virality phenomenon more adaptively and sustainably. This study recommends the application of AI and machine learning in culinary tourism data analysis to improve the accuracy of predicting future trends.
IMPLEMENTASI METODE SYSTEM USABILITY SCALE (SUS) DALAM MENENTUKAN KELAYAKAN WEBSITE KINANTI COLLECTION Faulina, Sri Tita; Murti, Wisnu; Novari, Satria
JUSIM (Jurnal Sistem Informasi Musirawas) Vol 10 No 1 (2025): JUSIM : Jurnal Sistem Informasi Musi Rawas JUNI
Publisher : LPPM UNIVERSITAS BINA INSAN

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32767/jusim.v10i1.2631

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis tingkat usability Website Kinanti Collection dengan metode System Usability Scale (SUS). Sebanyak 61 responden terdiri dari staf, pelanggan, dan calon pelanggan mengisi kuesioner secara daring. Hasil evaluasi menunjukkan rata-rata skor SUS sebesar 90,5, masuk dalam kategori A+ dan persentil ke-96, jauh di atas standar 68. Berdasarkan interpretasi adjective rating dan acceptability range, sistem tergolong Best Imaginable dan Acceptable. Sementara itu, pendekatan Net Promoter Score (NPS) menunjukkan pengguna sebagai Promoter, menandakan penerimaan dan kepuasan tinggi. Website ini dinilai sangat baik dalam navigasi, struktur informasi, dan kemudahan penggunaan.
DETEKSI TUMOR OTAK MENGGUNAKAN CITRA MRI (MAGNETIC RESONANCE IMAGING) MELALUI PENDEKATAN DEEP CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK Surya Putra, Raihan Rama; Sobri, Ahmad; Nurdiansyah, Deni
JUSIM (Jurnal Sistem Informasi Musirawas) Vol 10 No 1 (2025): JUSIM : Jurnal Sistem Informasi Musi Rawas JUNI
Publisher : LPPM UNIVERSITAS BINA INSAN

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32767/jusim.v10i1.2641

Abstract

Proses pengolahan data penyakit tumor otak dengan menggunakan MRI, dalam melihat perkembangan penyakit tumor otak maka perlu adanya suatu sistem yang dapat menganalisis penyakit tumor otak yang berhubungan akurasi, presisi dan juga recall yang akan membandingkan beberapa jenis penyakit tumor otak. Tujuan penelitian dapat melakukan deteksi tumor otak dengan melihat citra MRI pada hasil scannya, mempercepat hasil rekaman medis yang menggunakan MRI lebih cepat dan juga dapat menganalisis secara efektif dan efisien. Selain itu dalam mengembangkan kolaborasi untuk mengetahui letak atau posisi penyakit tumor dan berjenis apa penyakit tersebut. Klasifikasi tumor otak menggunakan arsitektur MobileNet telah menjadi fokus utama dalam penelitian berbasis pembelajaran mendalam (deep learning). MobileNet, yang dikenal karena efisiensinya dalam penggunaan sumber daya dan akurasi yang tinggi, digunakan untuk mengklasifikasikan berbagai jenis tumor otak dari citra Magnetic Resonance Imaging (MRI). akurasi yang baik sambil tetap mempertahankan kecepatan pemrosesan yang tinggi. Dalam beberapa studi, model ini telah mencapai akurasi hingga 97% pada data pelatihan dan 94% pada data pengujian. Hasil ini menunjukkan bahwa MobileNet tidak hanya efisien tetapi juga efektif dalam mendeteksi dan mengklasifikasikan jenis tumor otak dengan baik.
IMPLEMENTASI VIRTUAL PRIVATE NETWORK MENGGUNAKAN SSTP UNTUK KEAMANAN AKSES KE NETWORK ATTACHED STORAGE SERVER Novianto, Dian; Japriadi, Yohanes Setiawan; Tommy, Lukas; Sujono, Sujono
JUSIM (Jurnal Sistem Informasi Musirawas) Vol 10 No 1 (2025): JUSIM : Jurnal Sistem Informasi Musi Rawas JUNI
Publisher : LPPM UNIVERSITAS BINA INSAN

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32767/jusim.v10i1.2644

Abstract

Ensuring the integrity of access to Network Attached Storage (NAS) Servers constitutes a significant concern in the context of implementing centralized storage within an organization's business processes. Data leakage problems can arise in the absence of adequate Server access security measures. One solution that can be applied to this problem is the use of a Virtual Private Network (VPN) with the Secure Socket Tunneling Protocol (SSTP) protocol. The SSTP (Secure Sockets Layer/Transport Layer Security) protocol utilizes encryption techniques based on SSL/TLS, thereby enhancing the security of data transmitted over public networks. The system development method employed in this study is PPDIOO, which comprises the preparation, planning, design, implementation, operation, and optimization stages. The present study utilizes TrueNas Core as the software to operate the NAS Server, and MikroTik Routerboard RB951-2HND as the router that will function as a VPN Server. The experimental results demonstrate that SSTP is capable of establishing a secure and encrypted connection, as well as enhancing access control to the NAS. The implementation of SSTP VPN by organizations ensures that only authenticated users can access the NAS, thereby reducing the risk of data leakage and cyberattacks.
ANALISIS TREN PENCARIAN WISATA LAMPUNG DI GOOGLE TRENDS SEBAGAI INDIKATOR MUSIMAN KUNJUNGAN PARIWISATA Meilantika, Dian; Fitra, Jaka; Saputro, Haris
JUSIM (Jurnal Sistem Informasi Musirawas) Vol 10 No 1 (2025): JUSIM : Jurnal Sistem Informasi Musi Rawas JUNI
Publisher : LPPM UNIVERSITAS BINA INSAN

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32767/jusim.v10i1.2658

Abstract

Provinsi Lampung memiliki potensi pariwisata yang besar, namun menghadapi tantangan dalam menyusun strategi promosi yang tepat waktu akibat tidak tersedianya indikator musiman yang akurat dan real-time. Hal ini menyebabkan promosi wisata sering dilakukan di luar momentum puncak kunjungan. Penelitian ini bertujuan menganalisis tren pencarian “wisata Lampung” melalui Google Trends pada periode 2020–2024 untuk mengidentifikasi pola musiman minat wisatawan dan membandingkannya dengan data kunjungan wisatawan dari BPS. Metode yang digunakan adalah pendekatan kuantitatif deskriptif dengan analisis deret waktu. Data Google Trends dipra-proses dari frekuensi mingguan ke bulanan, dilakukan dekomposisi musiman, dan dimodelkan menggunakan SARIMA untuk prediksi 12 bulan ke depan. Selanjutnya, pola hasil prediksi dibandingkan dengan data kunjungan wisatawan BPS untuk menilai kesesuaian sebagai indikator musiman. Hasil penelitian menunjukkan adanya pola musiman yang kuat dengan puncak pencarian pada bulan Juli dan Desember, sesuai periode libur sekolah dan akhir tahun. Model SARIMA(0,1,0)(1,0,0)[12] menunjukkan performa prediktif yang baik dengan nilai RMSE 2.77. Temuan ini memperlihatkan potensi Google Trends sebagai indikator awal yang murah, real-time, dan efektif untuk mendukung perencanaan promosi pariwisata berbasis data musiman. Hasil penelitian diharapkan dapat membantu pemerintah daerah dan pelaku industri pariwisata dalam merancang kampanye promosi yang lebih tepat sasaran dan adaptif terhadap dinamika pasar.

Page 21 of 22 | Total Record : 211

 18   19   20   21   22 

Filter by Year

2016 2025


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 10 No 1 (2025): JUSIM : Jurnal Sistem Informasi Musi Rawas JUNI Vol 9 No 2 (2024): JUSIM : Jurnal Sistem Informasi Musi Rawas DESEMBER Vol 9 No 1 (2024): JUSIM : Jurnal Sistem Informasi Musi Rawas JUNI Vol 8 No 2 (2023): JUSIM (Jurnal Sistem Informasi Musirawas) DESEMBER Vol 8 No 1 (2023): JUSIM (Jurnal Sistem Informasi Musirawas) JUNI Vol 7 No 2 (2022): JUSIM (Jurnal Sistem Informasi Musirawas) DESEMBER Vol 7 No 1 (2022): JUSIM (Jurnal Sistem Informasi Musirawas) JUNI Vol 6 No 1 (2021): JUSIM (Jurnal Sistem Informasi Musirawas) JUNI 2021 Vol 6 No 2 (2021): JUSIM (Jurnal Sistem Informasi Musirawas) DESEMBER Vol 5 No 2 (2020): JUSIM (Jurnal Sistem Informasi Musirawas) DESEMBER Vol 5 No 1 (2020): JUSIM (Jurnal Sistem Informasi Musirawas) JUNI Vol 4 No 02 (2019): JUSIM (Jurnal Sistem Informasi Musirawas) DESEMBER Vol 4 No 01 (2019): JUSIM (Jurnal Sistem Informasi Musirawas) JUNI Vol 4 No 1 (2019): JUSIM (JURNAL SISTEM INFORMASI MUSIRAWAS) JUNI Vol 3 No 02 (2018): JUSIM (Jurnal Sistem Informasi Musirawas) DESEMBER Vol 3 No 01 (2018): JUSIM (Jurnal Sistem Informasi Musirawas) JUNI Vol 3 No 2 (2018): JUSIM (JURNAL SISTEM INFORMASI MUSIRAWAS) DESEMBER Vol 3 No 1 (2018): JUSIM (JURNAL SISTEM INFORMASI MUSIRAWAS) JUNI Vol 2 No 2 (2017): JUSIM (Jurnal Sistem Informasi Musirawas) DESEMBER Vol 2 No 2 (2017): JUSIM (JURNAL SISTEM INFORMASI MUSIRAWAS) DESEMBER Vol 2 No 1 (2017): JUSIM (JURNAL SISTEM INFORMASI MUSIRAWAS) JUNI Vol 2 No 1 (2017): JUSIM (JURNAL SISTEM INFORMASI MUSIRAWAS) JUNI Vol 1 No 1 (2016): JUSIM (JURNAL SISTEM INFORMASI MUSIRAWAS) DESEMBER Vol 1 No 1 (2016): JUSIM (JURNAL SISTEM INFORMASI MUSIRAWAS) DESEMBER More Issue