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 379 Documents
 12   13   14   15   16 
PENERAPAN ALGORITMA FIXED LENGTH BINARY ENCODING (FLBE) KOMPRESI CITRA maulida azmy; Akim manohara pardede; igusti prahmana
JSIK (Jurnal Sistem Informasi Kaputama) Vol 6, No 2 (2022): Volume 6, Nomor 2 Juli 2022
Publisher : STMIK KAPUTAMA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.1234/jsik.v6i2.898

Abstract

memudahkan dalam mengolah gambar
PENERAPAN DATA MINING PENGELOMPOKAN DATA PENGGUNA AIR BERSIH BERDASARKAN KELUHANNYA MENGGUNAKAN METODE CLUSTERING PADA PDAM LANGKAT Karin Annisa; Budi Serasi Ginting; Mili Alfi Syari
JSIK (Jurnal Sistem Informasi Kaputama) Vol 6, No 2 (2022): Volume 6, Nomor 2 Juli 2022
Publisher : STMIK KAPUTAMA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.1234/jsik.v6i2.840

Abstract

Permasalahan  pelanggan  memang  sangat  kompleks,  oleh  karena  itu harus ditangani secara baik, jelas, dan tuntas. Pelayanan yang baik dari suatu perusahaan dapat menunjukan profesionalisme perusahaan itu  sendiri, artinya  keseriusan,  kepastian  waktu,  ketepatan  waktu  dan  hasil  kerja  yang dapat  dipertanggung  jawabkan  dalam  menyelesaikan  semua  permasalahan dapat  membuktikan  kualitas  suatu  perusahaan. Clustering merupakan proses partisi satu set objek data ke dalam himpunan bagian yang disebut dengan cluster. Objek yang di dalam cluster memiliki kemiripan karakteristik antar satu sama lainnya dan berbeda dengan cluster yang lain. Clustering sangat berguna dan bisa menemukan group atau kelompok yang tidak dikenal dalam data. Dari 2056 data keluhan pelanggan iperoleh hasil Cluter 1 yaitu  12, 5, 5, pada cluster 2 yaitu 4, 5, 5  dan cluster 3 yaitu 8, 2, 2. Dengan jumlah anggota cluster 1 883 anggota, cluster 2 635 anggota dan cluster 3 yaitu 538 anggota. Dari hasil cluster Matlab tersebut terdapat kesamaan hasil yaitu jenis keluhan pada cluster 1 dengan  cluster 2 yaitu kode 5 jenis keluhan pipa bocor dengan peanganan kerusakan menyambung pipa air (gibout join).
OPTIMALISASI RUTE PENGANGKUTAN SAMPAH MENGGUNAKAN METODE TRAVELLING SALESMAN PROBLEM (STUDI KASUS DINAS LINGKUNGAN HIDUP KOTA BINJAI) annisa pratiwi; Siswan Syahputra; Lina Arliana
JSIK (Jurnal Sistem Informasi Kaputama) Vol 6, No 2 (2022): Volume 6, Nomor 2 Juli 2022
Publisher : STMIK KAPUTAMA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.1234/jsik.v6i2.919

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menentukan rute optimal pengumpulan sampah di kota binjai dalam hal waktu dan biaya.
ANALISA KUALITAS WEBSITE LAZADA DENGAN MENGGUNAKAN METODE WEBQUAL 4.0 NUR FITRI WULANDARI
JSIK (Jurnal Sistem Informasi Kaputama) Vol 6, No 2 (2022): Volume 6, Nomor 2 Juli 2022
Publisher : STMIK KAPUTAMA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.1234/jsik.v6i2.871

Abstract

Pertumbuhan e-commerce di Indonesia terbilang cukup pesat dan persaingan industri e-commerce semakin ketat. Masing-masing e-commerce terus melakukan inovasi untuk memastikan bahwa bisnis mereka masih diminati dan sesuai dengan keinginan pasar. Lazada merupakan salah satu penyedia layanan belanja online yang mudah, aman dan cepat. Sebagai e-commerce dengan begitu banyak pengguna perlu dilakukan analisis kualitas website menggunakan metode webqual 4.0 yang terdiri dari 3 variabel yaitu usability, information quality, dan service interaction. Layanan website perlu diukur untuk mendapatkan umpan balik dari pengguna. Dalam penelitian ini pengukuran kualitas website menggunakan  webqual 4.0 menurut persepsi pengguna akhir dan diolah dengan SPSS. Metode pengumpulan data penelitian ini menggunakan teknik sampel dengan menyebar kuesioner ke  pengguna website Lazada. Hasil penelitian dari tiga variabel usability, information quality dan service interaction yaitu secara simultan variabel independet yang terdiri dari usability, information quality, dan interaction quality memiliki pengaruh signifikan terhadap variabel kepuasaan pengguna. Secara parsial variabel usability, information quality, information quality dapat disimpulkan bahwa variabel usability berpengaruh positif dan signifikan terhadap kepuasan pengguna sedangkan varibel interaction quality quality tidak berpengaruh positif dan signifikan terhadap kepuasan pengguna.
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN WILAYAH PRIORITAS INTERVENSI KEGIATAN KELUARGA BERENCANA DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) STUDI KASUS : DINAS PENGENDALIAN PENDUDUK DAN KELUARGA BERENCANA KOTA BINJAI Ahmad Fauzan Akbar; Magdalena Simanjuntak; Juliana Naftali Sitompul
JSIK (Jurnal Sistem Informasi Kaputama) Vol 6, No 2 (2022): Volume 6, Nomor 2 Juli 2022
Publisher : STMIK KAPUTAMA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.1234/jsik.v6i2.830

Abstract

Keluarga Berencana merupakan tindakan yang membantu individu atau pasangan suami istri untuk mendapatkan objek tertentu yang dijalankan oleh Dinas Pengendalian Penduduk dan Keluarga Berencana (DPPKB) Kota Binjai. Intervensi merupakan suatu kegiatan yang dilakukan secara sistematis dan terencana untuk mengubah keadaan seseorang, kelompok orang atau masyarakat yang menuju kepada perbaikan atau mencegah memburuknya suatu keadaan. untuk memilih wilayah prioritas intervensi kegiatan Keluarga Berencana yang meliputi permasalahan seperti proses pemilihan yang memakan waktu lama dan memungkinkan terjadinya kesalahan manusia, diperlukan sebuah sistem pendukung keputusan berbasis web yang dibangun menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW).
PENERAPAN METODE CLUSTERING UNTUK PENGELOMPOKAN DATA PESERTA DIDIK BARU (PPDB) DI SMP SWASTA GOTONG ROYONG KUALA asrul reza; Budi Serasi Ginting
JSIK (Jurnal Sistem Informasi Kaputama) Vol 6, No 2 (2022): Volume 6, Nomor 2 Juli 2022
Publisher : STMIK KAPUTAMA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.1234/jsik.v6i2.1143

Abstract

Data mining dapat membantu Sekolah dalam menggali pengetahuan baru dengan cara memproses data yang ada dengan metode clustering dan menggunakan algoritma K-Means.
sistem pendukung keputusan pemilihan acces point di hotel ibis styles medan pattimura risna serviya risna serviya risna serviya; husnul khair husnul khair husnul khair; anton sihombing anton sihombing anton sihombing
JSIK (Jurnal Sistem Informasi Kaputama) Vol 6, No 2 (2022): Volume 6, Nomor 2 Juli 2022
Publisher : STMIK KAPUTAMA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.1234/jsik.v6i2.899

Abstract

memudahkan proses pemilihan access point yang sesuai
DATA MINING PENGELOMPOKAN PENGGUNA NARKOBA BERDASARKAN USIA MENGGUNAKAN METODE CLUSTERING (STUDI KASUS : BNN KOTA BINJAI) Rizki Putri Ananda; Budi Serasi Ginting; Tio Pasaribu
JSIK (Jurnal Sistem Informasi Kaputama) Vol 6, No 2 (2022): Volume 6, Nomor 2 Juli 2022
Publisher : STMIK KAPUTAMA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.1234/jsik.v6i2.841

Abstract

Peredaran dan penyalahgunaan narkoba merupakan masalah yang sangat kompleks, yang memerlukan upaya penanggulangan. Mengingat masih banyaknya kendala dalam proses pengelompokan pengguna narkoba di Kantor BNN Kota Binjai, untuk itu penulis mencoba membuat suatu sistem untuk mendukung proses pengelompokan yang terkomputerisasi yang dapat membantu mengelompokan secara otomatis pengguna narkoba berdasarkan usia, sehingga ada peluang untuk merancang sistem data mining pengelompokan didalamnya. Data mining adalah bagian dari sistem informasi berbasis komputer yang memperkerjakan satu atau lebih teknik pembelajaran komputer untuk menganalisis dan mengekstrasi pengetahuan secara otomatis yang dipakai untuk mendukung pengelompokan dalam suatu organisasi atau suatu perusahaan. Clustering adalah sebuah metode yang diterapkan dalam membuat suatu sistem data mining pengelompokan untuk memudahkan para staff dalam mengelompokan pengguna narkoba berdasarkan usia. Berdasarkan analisis yang telah dilakukan pada pengelompokan data pengguna narkoba dengan menggunakan metode clustering, maka perlu dilakukan proses cluster beberapa kali untuk mendapatkan hasil yang sama sesuai dengan proses yang pertama kali dilakukan. Dalam proses ini dilakukan proses sebanyak 10 kali proses sehingga mendapatkan hasil cluster. Pada cluster 1 yaitu 3  9  4, cluster 2 yaitu 3  1  4, cluster 3 yaitu 3  5  4 dengan jumlah pada anggota cluster 1 sebanyak 322 data, cluster 2 sebanyak 81 data dan cluster 3 sebanyak 97 data. 
Penerapan Metode Certainty Factor dalam Mendeteksi Gangguan ADHD (Attention Deficit Hyperactivity Disorder) Pada Anak safrizal safrizal
JSIK (Jurnal Sistem Informasi Kaputama) Vol 6, No 2 (2022): Volume 6, Nomor 2 Juli 2022
Publisher : STMIK KAPUTAMA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.1234/jsik.v6i2.1119

Abstract

Gangguan ADHD ditandai dengan ketidakmampuan anak memusatkan perhatiannya pada sesuatu yang sedang dihadapinya, sehingga waktu perhatiannya menjadi sangat singkat.  Anak dengan gangguan ADHD mengalami kesulitan dalam berkonsentrasi, kesulitan untuk bisa duduk diam dan juga perhatiannya yang sering teralihkan oleh sesuatu yang lain. Kondisi gangguan ini juga disebut sebagai gangguan hiperkinetik yaitu gangguan pada anak yang muncul pada usia dini dengan ciri tidak mampu untuk memusatkan perhatian, hiperaktif dan impulsif bahkan cenderung tidak bisa diam. Salah satu cara untuk mengatasi masalah-masalah dalam diagnosa gangguan penyakit ADHD adalah dengan menerapkan Sistem Pakar yaitu salah satu ilmu pengetahuan bidang komputer yang mampu menyimpan pengetahuan dan kaidah yang bersumber dari pakar. Salah satu metode yang digunakan dalam Sistem Pakar adalah Certainty Factor. Metode Certainty Factor merupakan metode untuk menentukan atau membuktikan apakah sebuah fakta itu pasti atau tidak pasti dalam bentuk matrik. Metode ini sangat cocok untuk menentukan sesuatu yang belum pasti.
Sistem Pendukung Keputusan Penerima Zakat Menggunakan Metode Simple Multi Attribute Rating Technique (SMART) (STUDI KASUS : Kantor Baznas Kota Binjai) Novita Sari; Novriyenni Novriyenni; Tio Ria Pasaribu
JSIK (Jurnal Sistem Informasi Kaputama) Vol 6, No 2 (2022): Volume 6, Nomor 2 Juli 2022
Publisher : STMIK KAPUTAMA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.1234/jsik.v6i2.885

Abstract

Banyak permasalahan yang dapat diselesaikan dengan menggunakan Sistem Pendukung Keputusan (SPK). Salah satunya adalah menentukan penerimaan zakat, ada beberapa metode yang dapat digunakan dalam membangun suatu Sistem Pendukung Keputusan (SPK) di antaranya Simple Multi Attribute Raiting Technique (SMART). Metode ini adalah metode penentuan Rangking, dimana proses rangking di berikan kepada masing-masing kriteria yaitu status pekerjaan, setatus tempat tinggal, kondisi kesehatan,  pendapatan dan jumlah tanggungan keluarga . Jumlah alternatif sebanyak 15 (lima). Setelah semua nilai kriteria di masukkan maka hasil dari perhitungan dengan menggunakan metode SMART akan di rangking kan hingga di dapat sebuah rangking pembobotan dimana hasil dari perangkingan alternatif yang di gunakan bahwa yang sangat layak menerima zakat dengan nilai terbesar adalah Alternatif A10 dengan rangking 1 atas nama Lasmik dengan nilai 0,162

Page 14 of 38 | Total Record : 379

 12   13   14   15   16 

Filter by Year

2017 2025


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