Jurnal Sistem Informasi Kaputama (JSIK)
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.
Articles
379 Documents
<![CDATA[METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS UNTUK PENERIMAAN BANTUAN PROGRAM KELUARGA HARAPAN (PKH) ]]>
<![CDATA[Agung, Irham]]>
<![CDATA[ Jurnal Sistem Informasi Kaputama (JSIK) Vol. 4 No. 2 (2020): Volume 4, Nomor 2, Juli 2020 ]]>
Publisher : <![CDATA[STMIK KAPUTAMA ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.59697/jsik.v4i2.733
<![CDATA[Program Keluarga Harapan (PKH) merupakan program penanggulangan kemiskinan dan pengembangan sistem perlindungan sosial bersyarat bagi masyarakat miskin. Program Keluarga Harapan sering terjadi melakukan kesalahan dalam memberikan bantuan kepada keluarga miskin, seperti bantuan PKH diberikan hanya kepada keluarga itu saja setiap tahunnya, padahal setiap tahunnya bertambah juga jumlah penduduk keluarga miskin. Ini menyebabkan pemberian bantuan PKH tidak tepat sasaran kepada target yang sangat membutuhkan. Oleh karena itu, penelitian ini untuk membangun suatu model pengambilan keputusan dengan mengunakan Analytical Hierarcy Process (AHP) untuk menentukan siapa yang akan menerima Bantuan PKH sesuai dengan persyaratan yang ditentukan. Pada metode AHP terdapat suatu hirarki yang terdiri dari 3 aspek utama yaitu objek, kriteria, dan alternatif. Dengan memadukan data dan pengetahuan untuk meningkatkan efektivitas dalam proses pengambilan keputusan, diharapkan nantinya dapat membantu para pembuat keputusan dalam memutuskan alternatif-alternatif terbaik dalam menentukan keluarga miskin yang tepat sasaran untuk menerima bantuan PKH tersebut.]]>
<![CDATA[FUZZY LOGIC MAMDANI PENERIMAAN SEMBAKO UNTUK KELUARGA MISKIN ]]>
<![CDATA[Akbar, Muhammad Jastika Haryalda]]>
<![CDATA[ Jurnal Sistem Informasi Kaputama (JSIK) Vol. 4 No. 2 (2020): Volume 4, Nomor 2, Juli 2020 ]]>
Publisher : <![CDATA[STMIK KAPUTAMA ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.59697/jsik.v4i2.734
<![CDATA[Poverty is one of the fundamental problems that is the center of attention of the Indonesian government. To improve the coordination of poverty reduction, the Government issued Presidential Regulation Number 15 of 2010 concerning the Acceleration of Poverty Reduction which is a revision of Presidential Regulation Number 13 of 2009 concerning Poverty Reduction Coordination. Indonesia is an agricultural country, the average income derived from agriculture. One of the most advanced agricultural fields is rice, which produces rice as a staple food. The large number of Indonesian citizens causes the domestic rice harvest to be insufficient to meet the needs of its citizens, thus requiring additional supplies from abroad. This causes food shortages, especially for poor families. To improve the stability of Indonesia's economy, the Government is trying various ways by distributing basic food items one of the policies taken by the government is by issuing the Republic of Indonesia's presidential regulation number 63 of 2017 concerning the distribution of non-cash social assistance. Calculations on this decision support system are then used a method, the mamdani fuzzy logic method. Fuzzy logic mamdani method from the point of rule evaluation to determine the basic food recipients for poor families. In determining the nine basic food recipient parameters using fuzzy logic, the input variable is divided into 4 namely age, income, home conditions and number of children.]]>
<![CDATA[SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DALAM MENGANALISA PENJUALAN PRODUK BANGO MENGGUNAKAN METODE TSUKAMOTO ]]>
<![CDATA[Panjaitan, Nova Juliana]]>;
<![CDATA[Barus, Jane Kembarini]]>;
<![CDATA[Barus, Jenny Kembarina]]>;
<![CDATA[Tajrin, Tajrin]]>
<![CDATA[ Jurnal Sistem Informasi Kaputama (JSIK) Vol. 4 No. 2 (2020): Volume 4, Nomor 2, Juli 2020 ]]>
Publisher : <![CDATA[STMIK KAPUTAMA ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.59697/jsik.v4i2.735
<![CDATA[Sistem pendukung keputusan ialah suatu sistem yang dapat membantu baik seseorang maupun perusahaan dalam mengambil keputusan secara akurat dan sesuai dengan tujuan yang di inginkan. Berbagai permasalahan yang dapat diselesaikan menggunakan sistem pendukung keputusan.Dalam masalah ini sistem pendukung keputusan digunakan untuk membantu karyawan dalam menganalisa penjualan produk kecap bango Pada PT. Lotte Mart Indonesia.Metode yang di gunakan dalam penelitian ini ialah metode Fuzzy Tsukamoto, karena metode ini yang paling cocok dan banyak di gunakan dalam memecahkan permasalahan penjualan produk. Hasil akhir dari penelitian ini yaitu dalam 1 bulan penjualan produk cekap bango terdapat minggu pertama dan kedua dengan nilai 75% dengan keputusan buruk, minggu ke tiga 77% dan minggu ke empat 76% dengan keputusan baik.]]>
<![CDATA[Implementasi Simple Additive Weighting Dalam Menentukan Peminjaman ]]>
<![CDATA[Djorgi, Rekal]]>
<![CDATA[ Jurnal Sistem Informasi Kaputama (JSIK) Vol. 4 No. 2 (2020): Volume 4, Nomor 2, Juli 2020 ]]>
Publisher : <![CDATA[STMIK KAPUTAMA ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.59697/jsik.v4i2.736
<![CDATA[Permohonan pinjaman pada koperasi berkembang pesat dengan calon nasabah pinjaman sudah meliputi semua lapisan masyarakat. Dalam memberikan pinjaman, pihak koperasi menggunakan beberapa persyaratan untuk menentukan apakah seorang nasabah akan diberikan pinjaman atau tidak. Namun, penentuan kelayakan pemberian pinjaman sering kurang tepat, penentuan kelayakan pemberian pinjaman sering mengalami ketidaksesuaian dengan persyaratan yang telah ditetapkan oleh koperasi. Keputusan pemberian pinjaman yang tidak tepat akan menyebabkan tingkat pinjaman macet menjadi tinggi, sehingga perlu dibuat sebuah sistem pendukung keputusan yang baik, yang dapat membantu pihak koperasi dalam memutuskan nasabah yang berpotensi lancar dalam melakukan angsuran pinjaman. Sistem pendukung keputusan dapat membantu pihak koperasi dalam menentukan siapa saja yang layak mendapat pinjaman berdasarkan beberapa kriteria yang ada sehingga hal ini akan mengurangi resiko yang diterima koperasi karena salah dalam mengambil keputusan. Ada beberapa metode yang dapat digunakan dalam membuat sistem pendukung keputusan diantaranya yaitu metode Fuzzy Logic, metode Simple Additive Weight (SAW), metode Analytical Hierarchy Process (AHP) dan masih banyak lagi. Namun dalam kasus ini metode yang paling tepat adalah metode Simple Additive Weight (SAW) karena dalam metode ini memberi setiap kriteria nilai bobot yang mana akan tepat dalam peminjaman selain itu metode ini juga sangat efektif dan tepat]]>
<![CDATA[Implementasi Algoritma Apriori pada Strategi Penjualan Alat Tulis Kantor ]]>
<![CDATA[Pratama, Resdian Galih]]>
<![CDATA[ Jurnal Sistem Informasi Kaputama (JSIK) Vol. 4 No. 2 (2020): Volume 4, Nomor 2, Juli 2020 ]]>
Publisher : <![CDATA[STMIK KAPUTAMA ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.59697/jsik.v4i2.737
<![CDATA[Masalah persediaan barang disebuah toko sangat berpengaruh pada kenyamanan konsumen yang hendak berbelanja. Ketika konsumen mencari barang yang diinginkan dan ternyata stok pada toko tersebut telah habis, tentu saja akan membuat konsumen merasa kecewa. Hal ini yang mendasari bahwa dibutuhkannya sebuah aplikasi untuk mengatasi permasalahan yang sedang dihadapi oleh pemilik toko fotocopy dalam mengatasi barang mana saja yang laku terjual keras dan barang mana saja yang kurang laku. Maka dari itu kita memanfaatkan data transaksi penjualan untuk menentukan stok barang. Penerapan Algoritma Apriori pada perancangan ini merupakan sistem yang digunakan untuk menentukan pilihan yang terbaik dari beberapa macam alternatif yang tersedia, karena algoritma apriori akan membentuk frequensi itemset sebanyak yang telah ditentukan sebelumnya berdasarkan du parameter yaitu support dan confidence. Sehingga akan diketahui barang mana saja yang sering terjual atau laku keras dan barang mana saja yang kurang laku. Kemudian hasil dari proses algoritma apriori pemilik toko dapat menentukan strategi penjualan meliputi penempatan barang di dalam toko, dan menyediakan stok barang yang lebih banyak untuk barang yang saling berkaitan sehingga kedepannya akan teratur lebih baik.]]>
<![CDATA[Implementasi Finate State Machine Pada Game Save World Sebagai Pengantar Pembelajaran Geografi ]]>
<![CDATA[Giri, Syaivi Indra]]>;
<![CDATA[Setiawan, Iwan Rizal]]>;
<![CDATA[lelah, Lelah]]>
<![CDATA[ Jurnal Sistem Informasi Kaputama (JSIK) Vol. 4 No. 2 (2020): Volume 4, Nomor 2, Juli 2020 ]]>
Publisher : <![CDATA[STMIK KAPUTAMA ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.59697/jsik.v4i2.738
<![CDATA[Game merupakan salah satu sarana hiburan yang banyak diminati ,baik anak-anak maupun orang dewasa. Perkembangan teknologi informasi semakin tidak dapat dihindarkan karena perkembangan zaman semakin maju, tidak seperti zaman dahulu, perkembangan game akhir-akhir ini semakin pesat. Game yang akan dibuat ini akan mengambil judul “Save World” dimana pemain akan memainkan sebuah karakter seorang pahlawan yang akan menyelamatkan bumi. Dimana cerita pada game ini bumi sedang berada dibawah kekuasaaan para monster yang menyelimuti disetiap penjuru bumi.Tujuan dari Penelitian ini adalah bagaimana menerapkan algoritma Finite State Machine pada musuh sehingga musuh memiliki kecerdasan buatan untuk mengambil keputusan dalam pada permainan. Dalam penelitian ini penulis menggunakan metode Multimedia Development Lyfe Cycle untuk tahapan-tahapan pembuatan game dan penerapan algoritma dalam game menggunakan Finite State Machine(FSM). Hasil dari penelitian ini yaitu untuk menguji algoritma yang diterapkan pada musuh sehingga musuh memiliki tindakan saat pemain dalam radius tertentu didaerah musuh dan dikarenakan terdapat materi pembelajaran didalamnya, game ini dapat menjadi media visual dalam mengenal dan mempelajari susunan lapisan planet bumi untuk kalangan pelajar maupun masyarakat.]]>
<![CDATA[RANCANG BANGUN PROGRAM APLIKASI SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT TANAMAN RAMBUTAN MENGGUNAKAN METODE BAYES ]]>
<![CDATA[Ginting, Budi Serasi]]>;
<![CDATA[Fatmawati, Sri]]>
<![CDATA[ Jurnal Sistem Informasi Kaputama (JSIK) Vol. 1 No. 1 (2017): Volume 1, Nomor 1, Januari 2017 ]]>
Publisher : <![CDATA[STMIK KAPUTAMA ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.59697/jsik.v1i1.739
<![CDATA[Banyak permasalahan yang menyebabkan menurunnya kualitas tanaman buah rambutan juga sering terserang penyakit yang menyebabkan bunga atau buahnya rontok bahkan tanaman tersebut mati, buah menjadi tidak berkualitas, walaupun rasa buah tetap manis tetapi penampilan buah kurang mendukung bagi yang mengutamakan rasa hal tersebut tidak masalah, tetapi jika dihidangkan atau dipajangkan menjadi kurang menarik dengan buah lainnya. Sehingga mengakibatkan kerugian bagi petani, yang berdampak komoditi buah rambutan yang menjadi andalan kota Binjai disektor hortikultura dan pertanian menjadi terhambat. Dalam rangka rangka untuk meningkatkan ketersediaan buah rambutan yang berkualitas standard agar dapat memenuhi kebutuhan konsumen dipasar domestic maupun internasional dan meningkatkan pendapatan petani, Untuk membantu petani dalam pengambilan keputusan lebih dini dan cepat, perlu adanya sistem pakar yang mudah digunakan dan mudah dipahami. Salah satu teknologi yang berkembang saat ini untuk pengambilan keputusan tersebut adalah memanfaatkan Aplikasi Sistem Pakar dengan menerapkan metode Bayes untuk mencari ketidakpastian dari inputan berupa gejala dan kemungkinan jenis penyakit yang ada pada tanaman rambutan. Metode Bayes diharapkan dapat memberi hasil diagnosa yang lebih tepat dan mempunyai nilai kepastian yang lebih akurat.. Perancangan dan pengembangan sistem pakar belum ada yang menyediakan menu konsultasi seperti sistem pakar untuk menangani masalah penyakit tanaman rambutan, petani buah rambutan juga mengalami kesulitan mengidentifikasi penyakit karena tidak mengenali gejala-gejalanya, sehingga tidak jarang petani mengalami kerugian akibat penurunan kualitas buah. Seiring perkembangana teknologi, tugas pakar pertanian dapat dibantu oleh sebuah aplikasi komputer yaitu sistem pakar yang dapat mempermudah memberi penyuluhan pertanian, namun kemampuan diagnosa sistem pakar mungkin belum 100% sama dengan seorang pakar, karena masih menyebabkan keraguan hasil diagnosa. Maka diperlukan perhitungan dalam penelitian ini menggunakan metode Bayes.]]>
<![CDATA[PERBANDINGAN ALGORITMA GOSUDARSTVENNYI STANDARD (GOST) DAN RIPE MESSAGE DIGEST (RIPE-MD) PADA HASHING KODE BOOKING TIKET PESAWAT ]]>
<![CDATA[Rahman, Abdurrasyid Aulia]]>;
<![CDATA[Budiman, M. Andri]]>;
<![CDATA[Amalia]]>
<![CDATA[ Jurnal Sistem Informasi Kaputama (JSIK) Vol. 1 No. 1 (2017): Volume 1, Nomor 1, Januari 2017 ]]>
Publisher : <![CDATA[STMIK KAPUTAMA ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.59697/jsik.v1i1.740
<![CDATA[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 beberapa karakter, yang diperlukan untuk menyimpan data pembeli kedalam database. Oleh karena itu kode booking tiket pesawat harus memiliki integritas.Integritas suatu tiket dapat dijamin menggunakan teknik kriptografi, salah satunya hash function.dua algoritma diantaranya adalah algoritma Gosudarstvennyi Standard (GOST) dan algoritma RIPE Message Digest 160. Kode booking akan didapatkan dari nama dan tanggal lahir pemesan tiket yang dihashing dengan algoritma GOST dan RIPE-MD 160 dimana nantinya algoritma GOST menghasilkan 256 bit nilai hash dan RIPE-MD 160 akan menghasilkan 160 bit nilai hash yang diubah kedalam bentuk heksadesimal sehingga GOST akan menghasilkan 64 karakter heksadesimal sedangkan RIPE-MD 160 menghasilkan 40 karakter heksadesimal. Setelah itu diambil enam karakter depan dari hasil hashing kedua algoritma untuk dijadikan kode booking tiket pesawat.]]>
<![CDATA[IDENTIFIKASI HAMA PADA TANAMAN KEDELAI DENGAN MENGGUNAKAN METODE FUZZY ]]>
<![CDATA[Manik, Fuzy Yustika]]>;
<![CDATA[Br Bangun, Melly]]>
<![CDATA[ Jurnal Sistem Informasi Kaputama (JSIK) Vol. 1 No. 1 (2017): Volume 1, Nomor 1, Januari 2017 ]]>
Publisher : <![CDATA[STMIK KAPUTAMA ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.59697/jsik.v1i1.741
<![CDATA[Kedelai adalah komoditas pangan utama di Indonesia selain padi dan jagung. Permintaan akan kedelai semakin meningkat karena kedelai mampu menjadi alternatif bagi masyarakat yang berminat pada makanan berprotein nabati rendah kolestrol. Namun bila dilihat dari hasil produksinya masih belum memuaskan. Hal ini disebabkan oleh berbagai faktor, salah satunya gangguan hama dan penyakit. Dalam mengidentifikasi hama, petani mengalami kesulitan. Gejala-gejala serangan yang terlihat juga memperlihatkan kesamaan bahkan gejala antara hama dengan penyakit yang hampir sama. Morfologi yang sama dari beberapa jenis hama yang berbeda juga mempengaruhi proses identifikasi. Metode yang digunakan adalah fuzzy, hal ini dilakukan karena parameter-parameter yang digunakan dalam penelitian ini (morfologi hama, gejala dan tingkat kerusakan) adalah variable kualitatif yaitu variable yang menunjukkan suatu intensitas yang sulit diukur memiliki sifat ambiguitas (tidak crips). Hasilnya metode fuzzy dapat mengidintifikasi hama pada tanaman kedelai dengan tingkat akurasi 77.78 %.]]>
<![CDATA[PENERAPAN METODE SAW DAN TOPSIS SEBAGAI PERBANDINGAN HASIL SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN LOKASI LAHAN TAMBAK PALING TERBAIK UNTUK DIJADIKAN USAHA TAMBAK AIR PAYAU ]]>
<![CDATA[Yani Maulita]]>;
<![CDATA[Buaton, Relita]]>;
<![CDATA[Malau, Farid Reza]]>
<![CDATA[ Jurnal Sistem Informasi Kaputama (JSIK) Vol. 1 No. 1 (2017): Volume 1, Nomor 1, Januari 2017 ]]>
Publisher : <![CDATA[STMIK KAPUTAMA ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.59697/jsik.v1i1.742
<![CDATA[Banyaknya metode-metode yang tersedia pada sistem pendukung keputusan sehingga kadang membuat bingung memilih mana yang cocok penggunaaan metode yang sesuai dengan kasus sistem pendukung keputusan. Untuk itu dibuat suatu perbandingan dari kasus sistem pendukung keputusan pemilihan lokasi lahan tambak paling terbaik untuk dijadikan usaha tambak air payau untuk perbandingan hasil keputusan. Metode yang digunakan yaitu Simple Additive Weighting (SAW) dan Topsis dengan menentukan banyaknya jumlah kriteria, jenis kriteria (Cost dan Benefit), dengan 3 alternatif. Hasil penelitian yaitu hasil perhitungan manual sama dengan perhitungan yang ada pada sistem. Setiap perhitungan dari dari metode SAW dan Topsis menunjukkan bahwa hasil keputusan pemilihan lokasi lahan tambak paling terbaik untuk dijadikan usaha tambak air payau setiap metode memiliki hasil akhir yang berbeda-beda.]]>
