cover
Contact Name
Wire Bagye
Contact Email
wirestmik@gmail.com
Phone
-
Journal Mail Official
misistmiklombok@gmail.com
Editorial Address
-
Location
Kab. lombok tengah,
Nusa tenggara barat
INDONESIA
Jurnal Manajemen Informatika dan Sistem Informasi
ISSN : 26141701     EISSN : 26143739     DOI : -
Core Subject : Science,
MISI (Jurnal Manajemen Informatika dan Sistem Informasi) diterbitkan oleh LPPM STMIK Lombok sebagai wadah untuk mempublikasikan artikel tentang pengetahuan baru dan penelitian dengan isu terkini yang berkaiatan dengan teknologi informasi, dengan topik Sistem Informasi, Rekayasa Perangkat Lunak, Audit Sistem Informasi, E-Goverment. Jurnal ini terbit 2 (dua) kali dalam setahun yaitu pada bulan Januari dan Juni.
Arjuna Subject : -
Articles 184 Documents
TATA KELOLA SI AKADEMIK BERBASIS COBIT 2019 UNTUK PENINGKATAN KUALITAS INFORMASI DI SMK AL AMIN Amrullah; Baiq Yulia Fitriyani
Jurnal Manajemen Informatika dan Sistem Informasi Vol. 9 No. 1 (2026): MISI Januari 2026
Publisher : LPPM STMIK Lombok

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36595/misi.v9i1.1945

Abstract

Academic information quality plays a strategic role in supporting decision-making processes and enhancing the effectiveness of educational management in schools. However, in practice, many schools continue to experience challenges related to the accuracy, consistency, and reliability of academic information due to information system governance and management that have not yet been optimally implemented. This study aims to assess the current condition of academic information system governance and management while formulating an improvement model based on the COBIT 2019 framework to enhance academic information quality in schools.This research adopts a quantitative approach using an evaluative method. Data were collected through literature review, field observations, interviews, and questionnaires developed according to selected COBIT 2019 domains, namely EDM02 (Ensure Benefits Delivery), EDM04 (Ensure Resource Optimization), EDM05 (Ensure Stakeholder Engagement), and APO14 (Manage Data). The collected data were analyzed to determine process maturity levels, identify existing gaps, and formulate improvement recommendations.The results indicate that the maturity level of academic information system governance and management falls within the defined process to established process categories, with maturity scores ranging from 60.1% to 70%. The primary gaps were identified in academic data management, optimization of information technology resources, and the measurement of information system benefits. Based on these findings, this study recommends strengthening academic information system governance and management through improved data management practices, optimal utilization of IT resources, and enhanced stakeholder involvement. The proposed model is expected to serve as a reference for schools in sustainably improving academic information quality
NERAPAN METODE DEPTH FIRST SEARCH (DFS) UNTUK SISTEM PAKAR DIAGNOSIS KERUSAKAN HANDPHONE BERBASIS ANDROID Yuliadi, Yuliadi; Oktaviasni, Asti; Idifitriani, Farida; Dinola, Dinola; Hamdani, Fahri; Rosika, Herliana
Jurnal Manajemen Informatika dan Sistem Informasi Vol. 9 No. 1 (2026): MISI Januari 2026
Publisher : LPPM STMIK Lombok

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36595/misi.v9i1.1960

Abstract

Perkembangan teknologi smartphone yang semakin pesat menyebabkan meningkatnya ketergantungan masyarakat terhadap penggunaan handphone dalam berbagai aktivitas sehari-hari. Tingginya intensitas penggunaan tersebut berdampak pada meningkatnya potensi terjadinya kerusakan, baik pada perangkat keras (hardware) maupun perangkat lunak (software). Permasalahan yang sering dihadapi pengguna adalah keterbatasan pengetahuan dalam mendiagnosis jenis kerusakan handphone, sehingga pengguna harus langsung membawa perangkat ke pusat layanan perbaikan yang memerlukan waktu dan biaya tambahan. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan aplikasi sistem pakar diagnosis kerusakan handphone berbasis Android dengan menerapkan metode Depth First Search (DFS). Metode DFS digunakan sebagai mekanisme inferensi untuk menelusuri basis pengetahuan yang direpresentasikan dalam bentuk pohon keputusan berdasarkan gejala yang dialami pengguna hingga diperoleh kesimpulan berupa jenis kerusakan serta solusi penanganannya. Pengembangan sistem dilakukan menggunakan model prototyping yang meliputi tahap analisis kebutuhan, perancangan basis pengetahuan, perancangan alur inferensi, implementasi, dan pengujian sistem. Pemodelan sistem menggunakan Unified Modeling Language (UML), dengan bahasa pemrograman PHP menggunakan framework CodeIgniter serta MySQL sebagai basis data. Aplikasi dikembangkan pada platform Android agar mudah diakses oleh pengguna kapan saja dan di mana saja. Hasil pengujian yang dilakukan dengan 15 responden pengguna handphone android dan 3 teknisi hanphone konter Jawa Cell menyatakan bahwa sistem pakar yang dibangun mampu melakukan diagnosis kerusakan handphone secara cepat dan akurat berdasarkan gejala yang diinputkan oleh pengguna. Dengan demikian, sistem ini dapat membantu pengguna memperoleh informasi awal mengenai kerusakan handphone sebelum melakukan perbaikan lebih lanjut, serta menjadi media pembelajaran bagi teknisi pemula dalam proses diagnosis kerusakan handphone secara cepat dan otomatis.
OPTIMASI RUTE DISTRIBUSI BARANG PADA INDUSTRI FMCG MENGGUNAKAN CLARKE–WRIGHT HEURISTIC Hadi Wijaya Halim; Noviayana
Jurnal Manajemen Informatika dan Sistem Informasi Vol. 9 No. 1 (2026): MISI Januari 2026
Publisher : LPPM STMIK Lombok

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36595/misi.v9i1.1895

Abstract

Semakin Dengan persaingan bisnis yang semakin ketat, perusahaan harus mempercepat sistem distribusi mereka untuk memenuhi permintaan pelanggan secara tepat waktu. Dengan menggunakan metode Clarke-Wright Saving Heuristic, penelitian ini mencoba mengoptimalkan rute distribusi barang untuk mengurangi jarak tempuh dan waktu distribusi. Studi ini menggunakan metode kuantitatif dengan data permintaan dan rute distribusi pada perusahaan FMCG. Metode Clarke-Wright digunakan untuk membuat rute distribusi yang lebih efisien berdasarkan kapasitas kendaraan dan titik distribusi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa, dibandingkan dengan rute saat ini, metode ini dapat meningkatkan efisiensi distribusi dan mengurangi jarak tempuh total. Hasilnya membantu mengembangkan model optimasi distribusi yang berguna yang dapat diterapkan pada sistem logistik perusahaan.
SEQUENTIAL DATA PREPROCESSING APPROACH FOR ENHANCED MATERNAL HEALTH RISK CLASSIFICATION PERFORMANCE Adjie Eryadi, Ridha; Wildan Hanif Hafidudin
Jurnal Manajemen Informatika dan Sistem Informasi Vol. 9 No. 1 (2026): MISI Januari 2026
Publisher : LPPM STMIK Lombok

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36595/misi.v9i1.1928

Abstract

Maternal mortality is still a major health issue worldwide, and it, along with other reasons, has been leading to predictions that need risk-assessing systems to be improved. The current study performed the sequential outlier detection combining Interquartile Range followed by Local Outlier Factor methods on six machine learning algorithms using the UCI Maternal Health Risk dataset. The comprehensive preprocessing pipeline included the removal of duplicates, application of SMOTE for balancing, followed by Min-Max normalization and detection of outliers in a sequence. The performance of the model was evaluated through holdout validation and 10-fold cross-validation with statistical validation through Wilcoxon signed-rank tests and Cohen's d effect sizes. The Extra Trees Classifier resulted in a 98.34% accuracy rate, which is higher than that in previous studies. The distance-based methods showed the highest sensitivity, with KNN gaining 8.35% while tree-based ensembles were consistent with the accuracy gains. The statistical validation proved that there was a great extent of practical significance with a large effect size of more than 1.0 for the top performers, thereby establishing evidence-based guidelines for the application of sequential preprocessing in maternal health risk prediction systems.