cover
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,
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
PENERAPAN DATA MINING PENGELOMPOKAN PESERTA BPJS KETENAGAKERJAAN BERDASARKAN PROGRAM YANG DIAMBIL MENGGUNAKAN METODE CLUSTERING Zema; Yani Maulita; Lina Arliana
Jurnal Sistem Informasi Kaputama (JSIK) 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: 10.59697/jsik.v6i2.166

Abstract

The implementation of the social security program is one of the responsibilities and obligations of the State, to provide socio-economic protection to the community. Indonesia, like other developing countries, develops social security programs based on funded social security, namely social security that is funded by participants and is still limited to working people in the formal sector. BPJS Ketenagakerjaan continues to improve competence in all aspects of service while developing various programs and benefits that can be directly enjoyed by workers and their families. Non-Wage Recipient Workers (BPU) are employees who carry out economic activities or businesses independently to earn income from their activities or business. The problem that hinders the length of data collection for BPJS Employment participants is the process of determining the social security program that will be taken by Non-Wage Recipient (BPU) workers from the program taken by BPJS Ketenagakerjaan participants. owned is very small and only enough for the daily needs of participants. Data Mining is a data mining process in very large amounts of data using statistical, and mathematical methods, and utilizing the latest Artificial Intelligence technology. Data mining in the process of grouping data can use a grouping method, namely the Clustering method. The system is designed with the MATLAB R2014a programming application, after testing with the system, the results obtained are that in group 1 there are 370 data, group 2 there are 359 data and group 3 there are 271 data with a total of 100 data participants.
PENERAPAN DATA MINING PENGELOMPOKAN DATA PENGGUNA AIR BERSIH BERDASARKAN KELUHANNYA MENGGUNAKAN METODE CLUSTERING PADA PDAM LANGKAT Karin Annisa; Budi Serasi Ginting; Mili Alfhi Syar
Jurnal Sistem Informasi Kaputama (JSIK) 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: 10.59697/jsik.v6i2.167

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).
DATA MINING PENGELOMPOKAN PENGGUNA NARKOBA BERDASARKAN USIA MENGGUNAKAN METODE CLUSTERING (STUDI KASUS : BNN KOTA BINJAI) Rizki Putri Ananda; Budi Serasi Ginting; Tio Ria Pasaribu
Jurnal Sistem Informasi Kaputama (JSIK) 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: 10.59697/jsik.v6i2.168

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 DATA MINING PENGELOMPOKAN DATA PASIEN BERDASRKAN JENIS PENYAKIT MENGGUNAKAN METODE CLUSTERING (STUDI KASUS KLINIK MITRA ND) ADE FEBRIAN SITEPU
Jurnal Sistem Informasi Kaputama (JSIK) 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: 10.59697/jsik.v6i2.169

Abstract

Dalam menemukan informasi baru berdasarkan data medis pasien yang ada di Poliklinik Mitra Nd. Pengelompokan data medis pasien berdasarkan jenis penyakit menggunakan metode clustering merupakan cara tepat yang dapat dilakukan dari semua pengelompokan-pengelompokan yang sudah ditentukan. Berdasarkan hasil pengelompokan tersebut, penulis akan menggali informasi penting yang dapat digunakan untuk mengetahui variabel-variabel apa saja yang menjadi pengelompokan jenis penyakit untuk pengclusteran pada data. kriteria yang telah ditentukan yaitu umur, tempat tinggal dan jenis penyakit, oleh karena itu dengan memnfaatkan data penyakit pasien dapat diketahui informasi tentang data penyakit pasien yang terdapat di klinik nd melalui teknik data mining. Tools yang digunakan untuk membuat aplikasi penerapan data mining adalah dengan MATLAB R2008. Dikatahui data yang telah dijelaskan sebelumnya pada bab IV bahwa untuk Grup 1 Centroid = 3,7778 2,5505 2,5707 (terdapat 198 data). Berdasarkan perhitungan diatas dapat di ketahui bahwasanya pada cluster 1 pada cluster 1 berpusat pada centroid dengan grup Umur (X) adalah >25 Tahun, dengan tempat tinggal (Y) bertempat tinggal di paret rimo, dengan jenis penyakit (Z) yaitu Penyakit Fever. Grup 2 Centroid 2 = 3,6806 6,3351 2,5497 (terdapat 205 data). Berdasarkan perhitungan diatas dapat di ketahui bahwasanya pada pada cluster 2 berpusat pada centroid dengan grup Umur (X) adalah >25 Tahun, dengan tempat tinggal (Y) bertempat tinggal di gardu, dengan jenis penyakit (Z) yaitu Penyakit Fever. Grup 3 Centroid 3 = 3,1559 4,1559 6,6828 (terdapat 186 data). Berdasarkan perhitungan diatas dapat di ketahui bahwasanya pada cluster 3 berpusat pada centroid dengan grup Umur (X) adalah 16-25 Tahun, dengan tempat tinggal (Y) bertempat tinggal di sawit seberang, dengan jenis penyakit (Z) yaitu Penyakit DBD.
Clustering Peserta Kb Aktif Di Kota Binjai Menggunakan Metode K-Means (Study Kasus BKKBN Kota Binjai) Rida Gustina Br sitepu; Budi Serasi Ginting; Zira Fatmaira
Jurnal Sistem Informasi Kaputama (JSIK) 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: 10.59697/jsik.v6i2.170

Abstract

Kebutuhan teknologi saat ini sangat diperlukan baik dalam bidang kesehatan, pendidikan dan lain-lain. Teknologi dapat membantu dalam mempercepat pekerjaan yang awal manual menjadi digital, seperti perhitungan, pengelompokan, dan sebagainya. Sekarang ini begitu banyak data yang terdapat dalam sebuah organisasi, sehingga menimbulkan kesulitan dalam hal pengelompokan data. Clustering atau pengelompokan data sangatlah penting dalam suatu perusahaan atau organisasi untuk menyelesaikan masalah data dalam hal perencanaan dan pengambilan keputusan serta dalam pengambilan kebijakan untuk suatu informasi. Penelitian ini bertujuan untuk Untuk mengetahui pelompokkan peserta KB aktif Kota Binjai. Dengan mengelompokan Peserta KB aktif Membantu mengelompokkan pasangan usia subur dan peserta KB yang aktif dan mempermudah proses dalam memperoleh informasi tentang usia subur dan peserta KB aktif. Selanjutnya hasil pemilahan objek dijadikan input dalam pembuatan model clustering menggunakan metode K-Means. Hasil ini menunjukkan bahwa model clustering Peserta Kb aktif dapat digunakan untuk keperluan pengelompokan.
Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Kelas Unggulan Pada Siswa baru di SMK Negeri Binjai Menggunakan Metode SMART (STUDI KASUS: SMK NEGERI 1 BINJAI) Kiki Angel; Novriyenni Novriyenni; Anton Sihombing
Jurnal Sistem Informasi Kaputama (JSIK) 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: 10.59697/jsik.v6i2.172

Abstract

Siswa kelas unggulan merupakan siswa yang terdiri dari orang-orang pilihan yang memilikikemampuan yang lebih menonjol bila dibandingkan dengan siswa kelas biasa. SMK N 1 Binjai merupakansalah satu sekolah yang sudah menerapkan adanya pemilihan kelas unggulan dimana tiap tahunnya sekolahtersebut menyeleksi siswa baru untuk masuk ke kelas unggulan. Proses pemilihannya masih menggunakansistem manual. Pemilihan dengan cara tersebut akan membutuhkan waktu yang cukup lama sehingga tidakefektif dan efisien. Sistem ini dirancang menggunakan metode Simple Multi-Attribute Rating Technique(SMART) dimana dalam setiap kriteria diberi bobot kemudian dihitung dengan menggunakan rumusSMART. Teknik pengambilan keputusan multi kriteria ini didasarkan pada teori bahwa setiap alternatifterdiri dari sejumlah kriteria yang memiliki nilai-nilai dan setiap kriteria memiliki bobot yangmenggambarkan seberapa penting kriteria tersebut dengan kriteria lain. Hasil dari penelitian berupa outputsistem rekomendasi siswa yang akan masuk kelas unggulan. Manfaat penelitian ini memberikan mediainformasi pengambilan keputusan bagi pihak sekolah untuk memutuskan siswa yang layak masuk ke kelasunggulan.
IMPLEMENTASI ALGORITMA RC6 DALAM PENGAMANAN FILE PADA BP2RD SU SAMSAT SEI RAMPAH Mhd Heri Sofyan; Hasanul Fahmi
Jurnal Sistem Informasi Kaputama (JSIK) Vol. 6 No. 1 (2022): Volume 6, Nomor 1, Januari 2022
Publisher : STMIK KAPUTAMA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59697/jsik.v6i1.173

Abstract

Kerahasiaan dan keamanan data merupakan hal yang sangat penting dalam komunikasi, baik untuk tujuan keamanan bersama maupun untuk privasi individu, sehingga perkembangan ilmu pengetahuan dan teknologi saat ini telah mempengaruhi seluruh aspek kehidupan manusia. Pada Badan Pengelola Pendapatan dan Retribusi Daerah Sumatera Utara (BP2RD SU) SAMSAT Sei Rampah masih sangat minim pengamanan terhadap suatu file karena setiap data tidak hanya disimpan dalam satu komputer dan jika diperlukan file tersebut akan disalin kepada siapa saja yang meminta berkas. Dengan begitu file tersebut tidak lagi terjamin keamanan dan kerahasiaannya. Siapapun dapat dengan mudah mengambil file dengan menyalin dan salah satu caranya adalah enkripsi atau enkripsi data. Sedangkan RC6 dapat memecah blok 128 bit menjadi 4 blok 32 bit dan algoritma ini dapat bekerja dengan 4 register 32 bit A, B, C dan D, maka analisis pada RC5 menunjukkan bahwa jumlah putaran yang terjadi pada RC5 tidak sepenuhnya tergantung pada data yang terkandung dalam blok. Selain itu, serangan differential cryptanalysis juga terbukti mampu menembus keamanan yang ditawarkan RC6.
PENERAPAN SISTEM PAKAR DIAGNOSA SECTIO CAESAREA PADA IBU HAMIL BERBASIS ANDROID DENGAN MENGGUNAKAN METODE CERTAINTY FACTOR Rici Surya Ardani Diningrat; Murni Marbun
Jurnal Sistem Informasi Kaputama (JSIK) Vol. 6 No. 1 (2022): Volume 6, Nomor 1, Januari 2022
Publisher : STMIK KAPUTAMA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59697/jsik.v6i1.174

Abstract

Pregnancy and childbirth are special things that are experienced by a mother who is a woman's nature. The normal birth process is the desire of many pregnant women, but sometimes each of these processes experiences disturbances or symptoms that endanger the mother and fetus and lead to the delivery of Sectio Caesarea. The diagnosis of Sectio Caesarea is usually carried out by a doctor who is an expert in his field, but sometimes consulting a doctor requires routine costs that must be incurred and preparation time according to the schedule determined by the doctor. Situations and conditions that do not allow direct consultation with a doctor due to the distance from home, or a doctor who is not always available will prevent pregnant women from providing treatment. This study aims to build an expert system application as an alternative solution to provide a diagnosis of the symptoms experienced as done by an expert such as providing explanations, diagnoses, and suggestions. The method used is the Certainty Factor method by looking for the certainty value of a fact. This expert system application was developed based on Android so that it is easy to use. The test is carried out by comparing the results of the system diagnosis with the results of expert diagnoses, the diagnosis is divided into 3 parts, namely fetal or maternal distress that is a life-threatening, fetal or maternal emergency that is not lifethreatening, delivery is required without any signs of fetal or maternal distress. The result show that the application of expert Sectio Caesarea diagnosis system can diagnose disorders symptoms experienced by pregnant women, as well solutions treatmens for these symptoms.
ANALISA KUALITAS WEBSITE LAZADA DENGAN MENGGUNAKAN METODE WEBQUAL 4.0 Nur Fitri Wulandari
Jurnal Sistem Informasi Kaputama (JSIK) 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: 10.59697/jsik.v6i2.175

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.
AUDIT TATA KELOLA TEKNOLOGI INFORMASI COBIT 5 MANAJEMEN RISIKO M Yasmin Ramadhan M; M Irwan Padli Nasution; Triase
Jurnal Sistem Informasi Kaputama (JSIK) Vol. 6 No. 1 (2022): Volume 6, Nomor 1, Januari 2022
Publisher : STMIK KAPUTAMA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59697/jsik.v6i1.176

Abstract

Conducting Information technology governance audits, which means conducting periodic checks on a system that has been built, now many audit models are emerging, but COBIT 5 is one of the relevant governance audits to use. The development of information systems goes hand in hand with the audit system, starting from reading a possible risk that will occur and preventing these risks, then in periodic checks can build a new innovation from the audit results itself, the lack of an information system is indeed a weakness of the system running, but with the evaluation, it means that the weaknesses of the system are minimized. This study discusses how to carry out risk management in an ongoing system with the APO12 domain on COBIT 5.

Filter by Year

2017 2025