cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Bahar
Contact Email
bahararahman@gmail.com
Phone
-
Journal Mail Official
puslit.stmikbjb@gmail.com
Editorial Address
-
Location
Kota banjarmasin,
Kalimantan selatan
INDONESIA
Jutisi: Jurnal Ilmiah Teknik Informatika dan Sistem Informasi
Published by Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Banjarbaru
ISSN : 20893787     EISSN : 26850893     DOI : -
Core Subject : Science,
Computer Science & IT
Jutisi: Jurnal Ilmiah Teknik Informatika dan Sistem Informasi adalah Jurnal Ilmiah bidang Teknik Informatika dan Sistem Informasi yang diterbitkan secara periodik tiga nomor dalam satu tahun, yaitu pada bulan April, Agustus dan Desember. Redaksi Jutisi: Jurnal Ilmiah Teknik Informatika dan Sistem Informasi menerima sumbangan tulisan hasil penelitian atau atau artikel konseptual bidang Teknik Informatika dan Sistem Informasi.
Arjuna Subject : -
Articles 76 Documents
 2   3   4   5   6 
Search results for , issue "Vol 13, No 1: April 2024" : 76 Documents clear
Penerapan ESP32-CAM dan TinyML dalam Klasifikasi Gambar Buah dan Sayuran Ziliwu, Johni Revormasi; Setyawan, Gogor C; Budiati, Haeni
Jutisi : Jurnal Ilmiah Teknik Informatika dan Sistem Informasi Vol 13, No 1: April 2024
Publisher : STMIK Banjarbaru

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35889/jutisi.v13i1.1869

Abstract

The classification of fruit and vegetable images still requires high costs, posing challenges in developing efficient solutions. Fruits and vegetables are crucial in healthy food, so efficiency in managing their images impacts the agricultural industry. The aim of this study is to apply ESP32-CAM and TinyML in Fruit and Vegetable Image Classification with efficiency and low cost. The method involves Edge Impluse Studio and training the model with Convolutional Neural Network (CNN). From the testing, the F1 score accuracy reached 68.3% for each class of fruit and vegetables. From the demonstration using ESP32-CAM, the obtained accuracies are Apple (89%), Banana (91%), Orange (89%), Carrot (83%), and Cabbage (66%). The results indicate that applying ESP32-CAM and TinyML has the potential to improve efficiency and reduce costs in managing images.Keywords: ESP32-CAM; TinyML; Image Clasification; Fruit and Vegetables; Solution Efficiency; AbstrakPengklasifikasian gambar buah dan sayuran masih memerlukan biaya yang tinggi, sehingga menghadirkan kesulitan dalam mengembangkan solusi yang efisien. Buah dan sayuran penting dalam makanan sehat, sehingga efisiensi dalam pengelolaan gambar mereka berdampak pada industri pertanian. Tujuan penelitian ini adalah menerapkan ESP32-CAM dan TinyML dalam Klasifikasi Gambar Buah dan Sayuran dengan efisiensi dan biaya rendah. Metode melibatkan Edge Impluse Studio dan pelatihan model dengan Convolutional Neural Network (CNN). Dari pengujian, akurasi F1 score mencapai 68.3% untuk setiap kelas buah dan sayuran. Dari demonstrasi menggunakan ESP32-CAM, akurasi yang diperoleh adalah Apel (89%), Pisang (91%), Jeruk (89%), Wortel (83%), dan Kubis (66%). Hasil menunjukkan penerapan ESP32-CAM dan TinyML memiliki potensi untuk meningkatkan efisiensi dan mengurangi biaya pengelolaan gambar. 
Implementasi Algoritma K-Means Dalam Pengelompokan Penerima Bantuan Bedah Rumah Kusuma, Erwin Arry; Dharmawati, Adani; Nisrinah, Nisrinah
Jutisi : Jurnal Ilmiah Teknik Informatika dan Sistem Informasi Vol 13, No 1: April 2024
Publisher : STMIK Banjarbaru

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35889/jutisi.v13i1.2091

Abstract

Self-help housing, built through community initiatives, is a crucial solution to address substandard housing in Indonesia. The Self-Help Housing Stimulant Assistance Program (BSPS) supports the construction of these houses. This study aims to implement the K-Means method to prioritize recipients of house renovation assistance based on socioeconomic data and housing conditions. Using 207 recipient data from Hulu Sungai Tengah Regency, the attributes considered include the number of dependents, monthly income, and house size. The clustering process resulted in two priority recipient clusters. The analysis results show that the K-Means method can classify aid recipients with an accuracy of 61%. Results of this study can help the government allocate resources more efficiently and effectively.Keywords: Clustering; Data Mining; K-Means; House Renovation AbstrakRumah swadaya yang dibangun atas inisiatif masyarakat adalah solusi penting untuk mengatasi masalah rumah tidak layak huni (RTLH) di Indonesia. Program Bantuan Stimulan Perumahan Swadaya (BSPS) mendukung pembangunan rumah swadaya ini. Penelitian ini bertujuan mengimplementasikan metode K-Means untuk mengelompokkan prioritas penerima bantuan bedah rumah berdasarkan data sosial ekonomi dan kondisi rumah. Menggunakan 207 data penerima bantuan dari Kabupaten Hulu Sungai Tengah, atribut yang dipertimbangkan meliputi jumlah tanggungan, penghasilan per bulan, dan luas rumah. Proses pengelompokan menghasilkan dua klaster prioritas penerima bantuan. Hasil analisis menunjukkan bahwa metode K-Means dapat mengelompokkan penerima bantuan dengan akurasi 61%. Hasil penelitian ini dapat membantu pemerintah dalam mengalokasikan sumber daya secara lebih efisien dan tepat sasaran. 
Implementasi Data Mining dalam Pengelompokan Data Pembelian Menggunakan Algoritma K-Means Pada PT.Otomotif 1 Susilo, Denis Dwi; Hilabi, Shofa Shofiah; Priyatna, Bayu; Novalia, Elfina
Jutisi : Jurnal Ilmiah Teknik Informatika dan Sistem Informasi Vol 13, No 1: April 2024
Publisher : STMIK Banjarbaru

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35889/jutisi.v13i1.1836

Abstract

This research is based on the problems of PT. AUTOMOTIVE 1 which is having difficulty monitoring products that consumers are interested in. The research aims to group buyer data using the K-Means algorithm. This research uses transaction data at PT. AUTOMOTIVE 1 during January 2016, with a total of 30 valid transaction records. The analysis process involves using the K-Means algorithm to group transaction data into three clusters, namely: the most popular cluster, the least popular cluster, and the least popular cluster. This research provides valuable insight for PT. AUTOMOTIVE 1 in developing their marketing strategy and inventory management. Applying the clustering method using the K-Means algorithm can help companies optimize their marketing strategy and inventory management.Keywords: Clustering Analysis; K-Means; Purchase; Marketing strategy; Transaction Data AbstrakPenelitian ini didasarkan pada permasalahan PT. OTOMOTIF 1 yang mengalami kesulitan dalam memantau produk yang diminati konsumen. Penelitian bertujuan untuk mengelompokkan data pembelian menggunakan algoritma K-Means. Penelitian ini menggunakan data transaksi pada PT. OTOMOTIF 1 selama Januari 2016, dengan total 30 rekaman transaksi yang valid. Proses analisis melibatkan penggunaan algoritma K-Means untuk mengelompokkan data transaksi menjadi tiga klaster, yaitu: klaster yang paling diminati, klaster yang sedikit diminati, dan klaster yang kurang diminati. Penelitian ini memberikan wawasan yang berharga bagi PT. OTOMOTIF 1 dalam mengembangkan strategi pemasaran dan manajemen persediaan barang mereka. Penerapan metode clustering dengan menggunakan algoritma K-Means dapat membantu perusahaan mengoptimalkan strategi pemasaran dan manajemen persediaan barang mereka. 
Pengembangan Aplikasi Berbasis Web untuk Pengelolaan Manajemen pada Sekolah Annajah Arbiansyah, Farid; Hugeng, Hugeng; Sutrisno, Tri
Jutisi : Jurnal Ilmiah Teknik Informatika dan Sistem Informasi Vol 13, No 1: April 2024
Publisher : STMIK Banjarbaru

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35889/jutisi.v13i1.1903

Abstract

The management of the academic administration management system at the MA Annajah school which is still managed manually causes the academic administration process as well as the delivery and access of academic information for all parties related to the school to be ineffective. This research aims to develop a Web-based application to assist MA Annajah school management in managing academic administration, as well as as a means of communicating and conveying information to all stakeholders effectively. The research uses the stages in the Waterfall development model. Some of the functional features presented in the application include processing student data, teacher data, subject data, and student grade data. System design uses Object-oriented tools (UML/Unified Modeling Language), while implementation uses PHP and CSS programming languages. Testing system functionality using Blackbox testing techniques. The test results show that all functional features that have been developed can run validly.Keywords: Academic management; Information Technology; Web-based AbstrakPengelolaan sistem manajemen administrasi akademik pada sekolah MA Annajah yang masih dikelola secara manual menyebabkan proses administrasi akademik serta penyampaian dan akses informasi akademik bagi seluruh pihak yang terkait dengan sekolah menjadi tidak efektif. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan aplikasi berbasis Web untuk membantu pihak manajemen sekolah MA Annajah dalam mengelola administrasi akademik, serta sebagai sarana komunikasi dan penyampaian informasi bagi seluruh stakeholder secara efektif. Penelitian menggunakan tahapan-tahapan dalam model pengembangan Waterfall. Beberapa fitur fungsionalitas yang disajikan pada aplikasi meliputi pemrosesan data siswa, data guru, data mata pelajaran, serta data nilai siswa. Desain sistem menggunakan tools berorientasi Objek (UML/Unified Modeling Language), sedangkan implementasi menggunakan bahasa pemrograman PHP dan CSS. Pengujian fungsionalitas sistem menggunakan teknik pengujian Blackbox. Hasil pengujian menunjukkan seluruh fitur fugsional yang telah dikembangkan dapat berjalan secara valid. 
Pengembangan Chatbot Informasi Pariwisata di Kabupaten Pati Menggunakan Metode Natural Language Processing Berbasis Dialogflow Sanjaya, Rifky Ady; Winarno, Edy
Jutisi : Jurnal Ilmiah Teknik Informatika dan Sistem Informasi Vol 13, No 1: April 2024
Publisher : STMIK Banjarbaru

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35889/jutisi.v13i1.1828

Abstract

Pati Regency has several attractive tourism destinations. Increasing numbers of tourists have resulted in increased demand for information before or during travel. Tourist information staff may often get the same questions over and over and have limited time and resources to provide services around the clock. This problem can be overcome using a chatbot. Chatbots can handle these questions efficiently. Natural Language Processing (NLP) method was used in the development of the chatbot which was built using the Dialogflow framework. This method is able to make computers able to understand human language in the form of text. In testing using black-box testing the chatbot was able to answer 12 out of 13 test scenarios so that an accuracy of 92.3% was obtained and the results of User experience Questionnaire (UEQ) testing obtained an attractiveness value of 1.62, a Perspicuity value of 1.57, an efficiency value of 1.60, a Dependability value of 1.30, a stimulation value of 1.47, and a novelty value of 1.23.Keywords: Chatbot; Dialogflow; Natural Language Processing; Tourism AbstrakKabupaten Pati memiliki beberapa destinasi pariwisata yang menarik. Peningkatan jumlah wisatawan berdampak pada meningkatnya permintaan informasi sebelum atau saat perjalanan. Staf informasi wisata mungkin sering mendapat pertanyaan yang sama berulang-ulang dan memiliki batasan waktu dan sumber daya untuk memberikan pelayanan sepanjang waktu. Permasalahan tersebut dapat diatasi menggunakan chatbot. Chatbot dapat menangani pertanyaan-pertanyaan tersebut dengan efisien. Metode Natural Language Processing (NLP) digunakan dalam pengembangan chatbot yang dibangun menggunakan framework Dialogflow. Metode ini mampu membuat komputer mampu mengerti bahasa manusia dalam bentuk teks. Dalam pengujian menggunakan black-box testing chatbot mampu menjawab 12 dari 13 skenario pengujian sehingga didpatkan akurasi sebesar 92.3% dan hasil pengujian User experience Questionnaire (UEQ) mendapatkan nilai daya tarik sebesar 1,62, nilai kejelasan sebesar 1,57, nilai efisiensi sebesar 1,60, nilai ketepatan sebesar 1,30, nilai stimulasi sebesar 1,47, dan nilai kebaruan sebesar 1,23. 
Perancangan Sistem Kendali Gate Valve Dengan Logika Fuzzy Tsukamoto Berbasis Arduino (Studi Kasus Pada Perusahaan Daerah Air Minum Jayapura) Husaini, Muammar; Sutejo, Heru; Kiswanto, Rahmat H.
Jutisi : Jurnal Ilmiah Teknik Informatika dan Sistem Informasi Vol 13, No 1: April 2024
Publisher : STMIK Banjarbaru

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35889/jutisi.v13i1.1901

Abstract

In distributing clean water, Local water company (PDAM) Jayapura has to deal with problems related to water pressure. One of them is the problem of excess water pressure that causes damage and leakage. A sudden increase in water pressure occurs due to an imbalance between the flow of water from the reservoir and the amount of water consumed by customers. At certain times when many customers no longer use PDAM water, the Gate Valve should also adjust the water flow to avoid excessive pressure. The proposed solution is a control system that automatically controls the Gate Valve using the Tsukamoto type Fuzzy logic method. In this research, a prototype was made to simulate the PDAM water distribution process. After collecting data by interview, observation, and searching for related documents, a prototype was designed using an automatic control system. The system uses water pressure and water flow sensors. The sensor measurement results are used to detect an increase in pressure due to the difference in flow entering and leaving the pipe. Then the system responds by moving the servo to adjust the opening of the main faucet as needed to prevent water pressure from rising. The results of the research show that the tool built can work well and the Fuzzy Tsukamoto method succeeds in preventing water pressure from rising significantly. Keywords: Local water company; Water Pressure; Controll System; Tsukamoto Fuzzy AbstrakDalam mendistribusikan air bersih, Perusahaan Daerah Air Minum (PDAM) Jayapura harus menghadapi masalah terkait tekanan air. Salah satunya adalah masalah kelebihan tekanan air yang menyebabkan kerusakan dan kebocoran. Tekanan air yang tiba-tiba naik terjadi karena tidak seimbang antara aliran air dari reservoir dan jumlah air yang dikonsumsi pelanggan. Pada saat-saat tertentu ketika bayak pelanggan tidak lagi menggunakan air PDAM, sebaiknya Gate Valve juga menyesuaikan aliran air nya agar menghindari tekanan yang berlebihan. Solusi yang diusulkan adalah dengan sistem kendali yang otomatis mengendalikan Gate Valve dengan menggunakan metode logika Fuzzy tipe Tsukamoto. Pada penelitian ini dibuat prototipe untuk mensimulasikan proses distribusi air PDAM. Setelah dilakukan pengumpulan data dengan wawancara, observasi, dan pencarian dokumen terkait, kemudian dirancang sebuah prototipe dengan menggunakan sistem kendali otomatis. Sistem menggunakan sensor tekanan air dan aliran air. Hasil pengukuran sensor digunakan untuk mendeteksi adanya kenaikan tekanan akibat perbedaan aliran yang masuk dan yang keluar pipa. Kemudian sistem merespon dengan menggerakan servo untuk mengatur buka kran utama sesuai kebutuhan untuk mencegah tekanan air naik. Hasil dari penelitian menunjukan alat yang dibangun dapat bekerja dengan baik dan metode Fuzzy Tsukamoto berhasil mencegah tekanan air naik signfikan. 
Model Aplikasi Perpustakaan Berbasis Web dengan Fitur Booking pada Sekolah Menengah Kejuruan Nurfajriyah, Witri Sari; Bahar, Bahar
Jutisi : Jurnal Ilmiah Teknik Informatika dan Sistem Informasi Vol 13, No 1: April 2024
Publisher : STMIK Banjarbaru

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35889/jutisi.v13i1.2197

Abstract

The process of collecting book data and recording borrowing transactions is still done manually, causing the library management system at the Amuntai 1 State Vocational High School to be ineffective. This research aims to develop a Web-based application system model to assist library administration management. The system development method adopts four main phases in the Waterfall method (system analysis, system design, system construction, and system testing). The Web-based application system was developed using the PHP programming language and MySQL database. The framework used on the back-end is Laravel and on the front-end is Tailwind CSS. System testing was carried out to validate the main functional features, in the form of: loan, return, and fine features, as well as the online booking feature before lending transactions, which is new in this research. Blackbox testing results in the final testing phase (iteration 3) show that the overall application functionality has been effective in fulfilling its functional objectives, with suggestions for improvements to improve user experience and system efficiency.Keywords: Information Systems; Library; Web Based; Online booking; Blackbox Testing AbstrakProses pendataan buku serta pencatatan transaksi peminjaman yang masih dilakukan secara manual menyebabkan sistem pengelolaan perpustakaan pada Sekolah Menengah Kejuruan Negeri 1 Amuntai tidak efektif. Penelitian ini bertujuan mengembangkan model sistem aplikasi berbasis Web untuk membantu manajemen pengelolaan administrasi perpustakaan. Metode pengebangan sistem mengadopsi empat fase utama dalam metode Waterfall (Analisis sistem, desain sistem, konstruksi sistem, dan pengujian sistem). Sistem aplikasi berbasis Web dikembangkan menggunakan bahasa pemrograman PHP dan database MySQL. Framework yang digunakan pada back-end adalah Laravel  dan pada front-end adalah Tailwind CSS. Pengujian sistem dilakukan untuk memvalidasi fitur-fitur fungsionalitas utama, berupa fitur:  peminjaman, pengembalian, dan fitur denda, serta fitur booking online sebelum transaksi peminjaman, yang menjadi kebaruan dalam penelitian ini. Hasil pengujian Blackbox Pada fase pengujian akhir (iterasi 3) menunjukkan keseluruhan fungsionalitas aplikasi telah efektif dalam memenuhi tujuan fungsionalnya, dengan saran perbaikan pada peningkatan pengalaman pengguna dan efisiensi sistem. 
Perancangan Sistem Prediksi Harga Saham Berbasis Website Menggunakan Algoritma Hybrid (ARIMA-LSTM) Yeng, Handyca; Siahaan, Mangapul
Jutisi : Jurnal Ilmiah Teknik Informatika dan Sistem Informasi Vol 13, No 1: April 2024
Publisher : STMIK Banjarbaru

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35889/jutisi.v13i1.1620

Abstract

Stock investment, known as a high-risk, high-return instrument, has gained significant attention during the pandemic with a notable 44.42% increase in novice investors in Sidoarjo City. This research focuses on developing a web-based stock price prediction system utilizing a hybrid algorithm (ARIMA-LSTM) and integrating the Extreme Programming method in its development. Quantitative stock price data were obtained from Yahoo Finance. The research outcome is an implemented system that meets user requirements. More importantly, the system is capable of providing stock price predictions that closely align with actual data for the period from 2018 to 2022. Model evaluation employing Mean Squared Error (MSE) yielded a value of 0.0078, Mean Absolute Error (MAE) with a value of 0.556, and Mean Absolute Percentage Error (MAPE) at 0.412, which is equivalent to 41.89%. These evaluation results indicate that the hybrid ARIMA-LSTM model performs well, delivering accurate predictions. This research has the potential to benefit investors, financial analysts, and stock market stakeholders, enabling more informed and efficient decision-making.Keywords: Stock Prediction; Hybrid Algorithm; Extreme Programming; Web-Based System; ARIMA-LSTM.AbstrakInvestasi saham, yang dikenal sebagai instrumen high risk, high return, menjadi sorotan selama pandemi dengan peningkatan signifikan investor pemula sebesar 44.42% di Kota Sidoarjo. Penelitian ini berfokus pada pengembangan sistem prediksi harga saham berbasis website dengan memanfaatkan algoritma hybrid (ARIMA-LSTM) dan mengintegrasikan metode Extreme Programming dalam pengembangannya. Data harga saham yang digunakan diperoleh melalui Yahoo Finance secara kuantitatif. Hasil penelitian ini adalah sistem yang berhasil diimplementasikan dan sesuai dengan kebutuhan pengguna. Lebih penting, sistem ini mampu memberikan prediksi harga saham yang mendekati data aktual untuk periode tahun 2018 hingga 2022. Evaluasi model menggunakan MSE (Mean Squared Error) dengan nilai 0.0078, MAE (Mean Absolute Error) dengan nilai 0.556, MAPE (Mean Absolute Percentage Error) dengan nilai 0.412 yaitu 41.89%. Hasil evaluasi ini menunjukkan bahwa model hybrid ARIMA-LSTM berkinerja baik, memberikan prediksi yang akurat. Penelitian ini berpotensi memberikan manfaat bagi para investor, analis keuangan, dan pemangku kepentingan pasar saham, memungkinkan pengambilan keputusan yang lebih informasi dan efisien. 
Implementasi Algoritma Apriori Untuk Analisis Pola Pembelian Produk Donat Bolong Pradipta, Natasya Adi; Untari N, Rr. Dewi Handayani
Jutisi : Jurnal Ilmiah Teknik Informatika dan Sistem Informasi Vol 13, No 1: April 2024
Publisher : STMIK Banjarbaru

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35889/jutisi.v13i1.1778

Abstract

The lack of clear understanding of sales patterns and consumer preferences in Semarang donut bolong shops is an obstacle in optimizing sales strategies and product stock management. The availability of sales transaction data offers great potential to gain valuable insights, however, the lack of sophisticated analytical tools often makes it difficult to unearth relevant information. By using the Aprori algorithm, it can be used to predict consumer behavior and market trends. By detecting common purchasing patterns, retailers can create more effective sales strategies, optimize product stock and improve customer experience. The results of the research with a minimum support of 30% and a minimum of frequent item set 3, the highest support value of 45% was obtained, namely Oreo, Taro with a confidence value of 100%, then Taro, Tiramisu, where a support value of 30% resulted in 86% confidence and the lowest was Taro, the cheese that having a support value of 20% produces 29% confidence.Keyword: Apriori Algorithm; Data Mining; PredictionAbstrakTidak jelasnya pemahaman terhadap pola penjualan dan preferensi konsumen di toko donat bolong Semarang menjadi kendala dalam mengoptimalkan strategi penjualan dan pengelolaan persediaan produk. Ketersediaan data transaksi penjualan menawarkan potensi besar untuk mendapatkan wawasan yang berharga, namun, kurangnya alat analisis yang canggih sering kali membuat sulit untuk menggali informasi yang relevan. Dengan menggunakan algoritma Aprori maka dapat digunakan untuk meramalkan perilaku konsumen dan tren pasar. Dengan mendeteksi pola pembelian yang umum, peritel dapat membuat strategi penjualan yang lebih efektif, mengoptimalkan persediaan produk, dan meningkatkan pengalaman pelanggan. Hasil penelitian dengan minimal support 30% dan minimal frequent item set 3 maka didapat nilai support tertinggi 45% yaitu pada oreo dan taro dengan nilai confidence 100%. Selanjutnya taro dan tiramisu dimana nilai support 30% menghasilkan confidence 86% dan yang terendah taro dan keju yang memiliki nilai support 20% menghasilkan confidence 29%.  
Analisis Penerimaan Pengguna Aplikasi Kitabisa Menggunakan Model UTAUT-3 Hilyah, Agna; Shiddieq, Diqy Fakhrun; Lestari, Nurfarahim Sugih; Susilawati, Wati
Jutisi : Jurnal Ilmiah Teknik Informatika dan Sistem Informasi Vol 13, No 1: April 2024
Publisher : STMIK Banjarbaru

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35889/jutisi.v13i1.1742

Abstract

One fintech initiative, crowdfunding, is playing a role in transforming the funding process. A popular crowdfunding application in Indonesia is Kitabisa. The growth of online donations on the Kitabisa platform increases every year, so it is necessary to analyze more deeply the adoption of user acceptance of the Kitabisa application. Therefore, this study aims to provide an understanding of the user acceptance of the Kitabisa application through the UTAUT-3 framework, which has the variables Performance Expectancy, Effort Expectancy, Facilitating Conditions, Social Influence, Hedonic Motivation, Habit, Price Value, and Personal Innovativeness. The Price Value variable is not used because Kitabisa is a philanthropic application that does not involve additional costs for its users. quantitative methods, involving 103 users who were collected through questionnaires using Likert scale assessments and analyzed by the SEM-PLS method using SmartPLS 3.0 tools. The results found, Behavior Intention and Habit significantly affect Use Behavior, Habit and Personal Innovativeness affect Behavior Intention. In contrast, other variables were not found to have an influence in this study.Kata kunci: Crowdfunding; Kitabisa; UTAUT-3; SEM-PLS AbstrakSalah satu inisiatif Fintech, crowdfunding yang memainkan peran dalam mengubah proses pendanaan. Aplikasi crowdfunding yang populer di Indonesia adalah Kitabisa. Pertumbuhan donasi online pada platform Kitabisa meningkat setiap tahunnya, sehingga perlu dianalisis lebih lanjut terkait adopsi penerimaan pengguna aplikasi Kitabisa. Oleh karena itu, Penelitian ini bertujuan untuk memberikan pemahaman mengenai penerimaan pengguna aplikasi Kitabisa melalui kerangka kerja UTAUT-3 yang memiliki variabel Performance Expectancy, Effort Expectancy, Facilitating Conditions, Social Influence, Hedonic Motivation, Habit, Price Value, dan Personal Innovativeness. Variabel Price Value tidak digunakan karena Kitabisa sebagai aplikasi filantropi yang tidak melibatkan biaya tambahan bagi penggunanya. Dengan metode kuantitatif, melibatkan 103 pengguna yang dihimpun melalui kuesioner menggunakan penilaian skala Likert dan dianalisis dengan metode SEM-PLS menggunakan tools SmartPLS 3.0. Hasil penelitian ditemukan, Behavior Intention dan Habit berpengaruh terhadap Use Behavior, Habit serta Personal Inovativeness berpengaruh terhadap Behavior Intention. Sebaliknya, variabel lainnya tidak ditemukan pengaruh pada penelitian ini. 

Page 4 of 8 | Total Record : 76

 2   3   4   5   6 

Filter by Year

2024 2024


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 15, No 1 (2026): Februari 2026 Vol 14, No 3: Desember 2025 Vol 14, No 2: Agustus 2025 Vol 14, No 1: April 2025 Vol 13, No 3: Desember 2024 Vol 13, No 2: Agustus 2024 Vol 13, No 1: April 2024 Vol 12, No 3: Desember 2023 Vol 12, No 2: Agustus 2023 Vol 12, No 1: April 2023 Vol 11, No 3: Desember 2022 Vol 11, No 2: Agustus 2022 Vol 11, No 1: April 2022 Vol 10, No 3: Desember 2021 Vol 10, No 2: Agustus 2021 Jutisi Vol. 10, No. 1, April 2021 JUTISI Vol. 9, No. 3, Desember 2020 JUTISI Vol. 9, No. 2, Agustus 2020 JUTISI Vol. 9, No. 1, April 2020 JUTISI Vol. 8, No. 3, Desember 2019 JUTISI Vol. 8, No. 2, Agustus 2019 JUTISI Vol. 8, No. 1, April 2019 Vol 7, No 3: Desember 2018 Vol 7, No 2: Agustus 2018 Vol 7, No 1: April 2018 Vol 6, No 3: Desember 2017 Vol 6, No 2: Agustus 2017 Vol 6, No 1: April 2017 Vol 5, No 3: Desember 2016 Vol 5, No 2: Agustus 2016 Vol 5, No 1: April 2016 Vol 4, No 3: Desember 2015 Vol 4, No 2: Agustus 2015 Vol 4, No 1: April 2015 Vol 3, No 3: Desember 2014 Vol 3, No 2: Agustus 2014 Vol 3, No 1: April 2014 Vol 2, No 1: April 2013 More Issue