cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Achmad Fauzi
Contact Email
fauzyrivai88@gmail.com
Phone
-
Journal Mail Official
jsik.kaputama@gmail.com
Editorial Address
-
Location
Kota binjai,
Sumatera utara
INDONESIA
Jurnal Sistem Informasi Kaputama (JSIK)
Published by STMIK Kaputama Binjai
ISSN : 25489712     EISSN : 26855232     DOI : -
Core Subject : Science,
Computer Science & IT
Jurnal Sistem Informasi Kaputama (JSIK) diterbitkan oleh program studi sistem informatika kaputama sebagai media untuk mempublikasi karya ilmiah dibidang sistem informasi, sistem pendukung keputusan, data mining dan komputer vixion.
Arjuna Subject : -
Articles 6 Documents
 1 
Search results for , issue "Vol 1, No 1 (2017)" : 6 Documents clear
IMPLEMENTASI DATA MINING UNTUK MENGKLASIFIKASI DATA NASABAH PT. ADIRA FINANCE ACEH TENGAH MENGGUNAKAN ALGORITMA C4.5 Nurdin -; bhakti wan khaledy
JSIK (Jurnal Sistem Informasi Kaputama) Vol 1, No 1 (2017)
Publisher : STMIK KAPUTAMA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.1234/jsik.v1i1.19

Abstract

Adira Finance di kabupaten Aceh Tengah merupakan perusahaan yang memanfaatkan teknologi informasi,khususnya basis data, akan mengalami akumulasi data nasabah dalam jumlah besar tiap tahunnya. Daribanyaknya data tersebut, banyak pula data nasabah Adira Finance yang menunggak pembayaran kredit. Denganmemanfaatkan teknik klasifikasi pada data mining yang berbasis pohon keputusan maka dapat ditemukan pola –pola yang tersembunyi untuk membedakan data nasabah yang menunggak pembayaran kredit dengan nasabahyang lancar dalam pembayaran kredit dengan menggunakan atribut jenis kelamin, pekerjaan, kabupaten, hargaobjek, angsuran per bulan, dan status bucket sebagai parameter penentu untuk melihat seorang nasabah yangdikategorikan lancar dalam membayar kredit dan yang menunggak pembayaran kredit. Sistem ini menggunakanalgoritma C4.5 sebagai pembentuk pohon keputusan dan di bangun menggunakan bahasa pemrograman delphi.
RANCANG BANGUN PROGRAM APLIKASI SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT TANAMAN RAMBUTAN MENGGUNAKAN METODE BAYES Budi Serasi Ginting; Sri fatmawati
JSIK (Jurnal Sistem Informasi Kaputama) Vol 1, No 1 (2017)
Publisher : STMIK KAPUTAMA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.1234/jsik.v1i1.20

Abstract

Banyak permasalahan yang menyebabkan menurunnya kualitas tanaman buah rambutan juga sering terserangpenyakit yang menyebabkan bunga atau buahnya rontok bahkan tanaman tersebut mati, buah menjadi tidakberkualitas, walaupun rasa buah tetap manis tetapi penampilan buah kurang mendukung bagi yangmengutamakan rasa hal tersebut tidak masalah, tetapi jika dihidangkan atau dipajangkan menjadi kurangmenarik dengan buah lainnya. Sehingga mengakibatkan kerugian bagi petani, yang berdampak komoditi buahrambutan yang menjadi andalan kota Binjai disektor hortikultura dan pertanian menjadi terhambat. Dalamrangka rangka untuk meningkatkan ketersediaan buah rambutan yang berkualitas standard agar dapatmemenuhi kebutuhan konsumen dipasar domestic maupun internasional dan meningkatkan pendapatan petani,Untuk membantu petani dalam pengambilan keputusan lebih dini dan cepat, perlu adanya sistem pakar yangmudah digunakan dan mudah dipahami. Salah satu teknologi yang berkembang saat ini untuk pengambilankeputusan tersebut adalah memanfaatkan Aplikasi Sistem Pakar dengan menerapkan metode Bayes untukmencari ketidakpastian dari inputan berupa gejala dan kemungkinan jenis penyakit yang ada pada tanamanrambutan. Metode Bayes diharapkan dapat memberi hasil diagnosa yang lebih tepat dan mempunyai nilaikepastian yang lebih akurat.. Perancangan dan pengembangan sistem pakar belum ada yang menyediakan menukonsultasi seperti sistem pakar untuk menangani masalah penyakit tanaman rambutan, petani buah rambutanjuga mengalami kesulitan mengidentifikasi penyakit karena tidak mengenali gejala-gejalanya, sehingga tidakjarang petani mengalami kerugian akibat penurunan kualitas buah. Seiring perkembangana teknologi, tugaspakar pertanian dapat dibantu oleh sebuah aplikasi komputer yaitu sistem pakar yang dapat mempermudahmemberi penyuluhan pertanian, namun kemampuan diagnosa sistem pakar mungkin belum 100% sama denganseorang pakar, karena masih menyebabkan keraguan hasil diagnosa. Maka diperlukan perhitungan dalampenelitian ini menggunakan metode Bayes
IDENTIFIKASI HAMA PADA TANAMAN KEDELAI DENGAN MENGGUNAKAN METODE FUZZY Fuzy Yustika Manik; Melly Br Bangun
JSIK (Jurnal Sistem Informasi Kaputama) Vol 1, No 1 (2017)
Publisher : STMIK KAPUTAMA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.1234/jsik.v1i1.23

Abstract

Kedelai adalah komoditas pangan utama di Indonesia selain padi dan jagung. Permintaan akan kedelai semakinmeningkat karena kedelai mampu menjadi alternatif bagi masyarakat yang berminat pada makanan berprotein nabatirendah kolestrol. Namun bila dilihat dari hasil produksinya masih belum memuaskan. Hal ini disebabkan olehberbagai faktor, salah satunya gangguan hama dan penyakit. Dalam mengidentifikasi hama, petani mengalamikesulitan. Gejala-gejala serangan yang terlihat juga memperlihatkan kesamaan bahkan gejala antara hama denganpenyakit yang hampir sama. Morfologi yang sama dari beberapa jenis hama yang berbeda juga mempengaruhiproses identifikasi. Metode yang digunakan adalah fuzzy, hal ini dilakukan karena parameter-parameter yangdigunakan dalam penelitian ini (morfologi hama, gejala dan tingkat kerusakan) adalah variable kualitatif yaituvariable yang menunjukkan suatu intensitas yang sulit diukur memiliki sifat ambiguitas (tidak crips). Hasilnyametode fuzzy dapat mengidintifikasi hama pada tanaman kedelai dengan tingkat akurasi 77.78 %.
ANALISA DAN PERBANDINGAN METODE ALGORITMA APRIORI DAN FP-GROWTH UNTUK MENCARI POLA DAERAH STRATEGIS PENGENALAN KAMPUS STUDI KASUS DI STKIP ADZKIA PADANG Domi Sepri; M Afdal
JSIK (Jurnal Sistem Informasi Kaputama) Vol 1, No 1 (2017)
Publisher : STMIK KAPUTAMA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.1234/jsik.v1i1.27

Abstract

Sekolah Tinggi Keguruan dan Ilmu Pendidikan (STKIP) ADZKIA merupakan salah satu institusipendidikan formal di kota Padang yang disahkan oleh pemerintah. Persaingan di dalam dunia bisnis, khususnyadalam bidang pendidikan membuat pihak perguruan tinggi harus mencari pola sasaran daerah yang strategisdalam pengenalan sekolah. Dengan semakin banyaknya STKIP di Kota Padang, membuat setiap sekolahberusaha mencari calon siswa baru kedaerah-daerah yang potensial. Salah satu cara yang dapat dilakukan untukpenentuan daerah strategis adalah dengan menggunakan teknik DataMining. Dari data-data mahasiswa yang adadisekolah dapat diolah mengunakan algoritma Apriori dan FP-Growth yang menjadi informasi baru untukdimanfaatkan oleh dalam menentukan daerah yang strategis. Dalam penelitian ini penulis mencobamembandingkan hasil dari algoritma Apriori dan FP-Growth yang menggunakan data mahasiswa angkatan2015/2016 dengan nilai minsupport = 0.05% dan nilai minconfidence = 0.7% telah diperoleh 19 AssociationRule dan 2 rule tertinggi yang dapat dijadikan sebagai pengetahuan baru serta acuan berharga pada lingkuppenelitian ini.
PERBANDINGAN ALGORITMA GOSUDARSTVENNYI STANDARD (GOST) DAN RIPE MESSAGE DIGEST (RIPE-MD) PADA HASHING KODE BOOKING TIKET PESAWAT Abdurrasyid Aulia Rahman; M Andri Budiman; Amalia -
JSIK (Jurnal Sistem Informasi Kaputama) Vol 1, No 1 (2017)
Publisher : STMIK KAPUTAMA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.1234/jsik.v1i1.22

Abstract

Seiring dengan perkembangan teknologi, sistem pembelian tiket pesawat banyak dilakukan secara online,karena dianggap lebih mudah dan praktis.Kode booking harus unik dan berisikan kombinasi dari beberapakarakter, yang diperlukan untuk menyimpan data pembeli kedalam database. Oleh karena itu kode booking tiketpesawat harus memiliki integritas.Integritas suatu tiket dapat dijamin menggunakan teknik kriptografi, salahsatunya hash function.dua algoritma diantaranya adalah algoritma Gosudarstvennyi Standard (GOST) danalgoritma RIPE Message Digest 160. Kode booking akan didapatkan dari nama dan tanggal lahir pemesan tiketyang dihashing dengan algoritma GOST dan RIPE-MD 160 dimana nantinya algoritma GOST menghasilkan256 bit nilai hash dan RIPE-MD 160 akan menghasilkan 160 bit nilai hash yang diubah kedalam bentukheksadesimal sehingga GOST akan menghasilkan 64 karakter heksadesimal sedangkan RIPE-MD 160menghasilkan 40 karakter heksadesimal. Setelah itu diambil enam karakter depan dari hasil hashing keduaalgoritma untuk dijadikan kode booking tiket pesawat.
PENERAPAN METODE SAW DAN TOPSIS SEBAGAI PERBANDINGAN HASIL SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN LOKASI LAHAN TAMBAK PALING TERBAIK UNTUK DIJADIKAN USAHA TAMBAK AIR PAYAU Yani Maulita; Relita Buaton; Farid Reza Malau
JSIK (Jurnal Sistem Informasi Kaputama) Vol 1, No 1 (2017)
Publisher : STMIK KAPUTAMA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.1234/jsik.v1i1.24

Abstract

Banyaknya metode-metode yang tersedia pada sistem pendukung keputusan sehingga kadang membuatbingung memilih mana yang cocok penggunaaan metode yang sesuai dengan kasus sistem pendukungkeputusan. Untuk itu dibuat suatu perbandingan dari kasus sistem pendukung keputusan pemilihan lokasi lahantambak paling terbaik untuk dijadikan usaha tambak air payau untuk perbandingan hasil keputusan. Metodeyang digunakan yaitu Simple Additive Weighting (SAW) dan Topsis dengan menentukan banyaknya jumlahkriteria, jenis kriteria (Cost dan Benefit), dengan 3 alternatif. Hasil penelitian yaitu hasil perhitungan manualsama dengan perhitungan yang ada pada sistem. Setiap perhitungan dari dari metode SAW dan Topsismenunjukkan bahwa hasil keputusan pemilihan lokasi lahan tambak paling terbaik untuk dijadikan usahatambak air payau setiap metode memiliki hasil akhir yang berbeda-beda.

Page 1 of 1 | Total Record : 6

 1 

Filter by Year

2017 2017


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 9 No. 1 (2025): Volume 9, Nomor 1, Januari 2025 Vol. 8 No. 2 (2024): Volume 8, Nomor 2, Juli 2024 Vol. 8 No. 1 (2024): Volume 8, Nomor 1, Januari 2024 Vol. 7 No. 2 (2023): Volume 7, Nomor 2, Juli 2023 Vol. 7 No. 1 (2023): Volume 7, Nomor 1, Januari 2023 Vol 7, No 1 (2023): Volume 7, Nomor 1 Januari 2023 Vol. 6 No. 2 (2022): Volume 6, Nomor 2, Juli 2022 Vol 6, No 2 (2022): Volume 6, Nomor 2 Juli 2022 Vol. 6 No. 1 (2022): Volume 6, Nomor 1, Januari 2022 Vol 6, No 1 (2022): Volume 6, Nomor 1 Januari 2022 Vol 5, No 2 (2021): Volume 5, Nomor 2 Juli 2021 Vol. 5 No. 2 (2021): Volume 5, Nomor 2, Juli 2021 Vol. 5 No. 1 (2021): Volume 5, Nomor 1, Januari 2021 Vol 5, No 1 (2021): Volume 5, Nomor 1 Januari 2021 Vol. 4 No. 2 (2020): Volume 4, Nomor 2, Juli 2020 Vol 4, No 2 (2020): Edisi Juli, Volume 4 Nomor 2, Juli 2020 Vol. 4 No. 1 (2020): Volume 4, Nomor 1, Januari 2020 Vol 4, No 1 (2020): EDISI JANUARI 2020 Vol 3, No 2 (2019): VOLUME 3, NOMOR 2, EDISI JULI 2019 Vol. 3 No. 2 (2019): Volume 3, Nomor 2, Juli 2019 Vol. 3 No. 1 (2019): Volume 3, Nomor 1, Januari 2019 Vol 3, No 1 (2019): Edisi Januari 2019 Vol. 2 No. 2 (2018): Volume 2, Nomor 2, Juli 2018 Vol 2, No 2 (2018): Volume 2 No. 2 Juli 2018 Vol 2, No 1 (2018): Volome 2 Nomor 1 Januari 2018 Vol. 2 No. 1 (2018): Volume 2, Nomor 1, Januari 2018 Vol. 1 No. 2 (2017): Volume 1, Nomor 2, Juli 2017 Vol. 1 No. 1 (2017): Volume 1, Nomor 1, Januari 2017 Vol 1, No 2 (2017) Vol 1, No 1 (2017) More Issue