cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Lutfi Ali
Contact Email
lutfi.muharom@unmuhjember.ac.id
Phone
+6282231308136
Journal Mail Official
justindo@unmuhjember.ac.id
Editorial Address
Jl. Karimata No 49 Sumbersari Jember
Location
Kab. jember,
Jawa timur
INDONESIA
JUSTINDO (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi Indonesia)
Published by Universitas Muhammadiyah Jember
ISSN : 25025724     EISSN : 25415735     DOI : http://dx.doi.org/10.32528/justindo
Core Subject : Science, Engineering,
Computer Science & IT Control & Systems Engineering
JUSTINDO is a scientific journal managed by the informatics engineering study program at the university of muhammadiyah jember as a publication media for research articles in the field of systems and information technology which covers the following topics: Software engineering, Games, Information Retrieval, Computer networks, Telecommunication, Internet, Wireless technology, Network security , Multimedia technology, Mobile Computing, Parallel / Distributed Computing, Development, management and utilization of Information Systems, Organizational Governance, Enterprise Resource Planning, Enterprise Architecture Planning, e-Businness, e-Commerce, e-Learning, Data mining, Text mining, Data warehouse, Online Analytical Processing, Artificial Intelligence, Decision Support System, and Mathematics. JUSTINDO is issued twice a year in February and August. The editor invites research lecturers, reviewers, practitioners, industry, and observers to contribute to this journal. JUSTINDO provides a platform for scientists and academics throughout Indonesia to promote, share and discuss new issues and the development of information systems and information technology. JUSTINDO aims to achieve the theory and application of this sophisticated field. In 2017, JUSTINDO already has an ISSN both printed and online, for ISSN (Print) is 2502 - 5724 and for ISSN (Online) is 2541 - 5735.
Arjuna Subject : Umum - Umum
Articles 156 Documents
 3   4   5   6   7 
Pembelajaran Langsung Dengan Menggunakan Media Flash Untuk Siswa SMP Afandi, Ahmad
JUSTINDO (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi Indonesia) Vol 2, No 1 (2017): JUSTINDO
Publisher : Universitas Muhammadiyah Jember

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (438.445 KB) | DOI: 10.32528/justindo.v2i1.1040

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mendeskripsikan perangkat pembelajaran langsung dengan menggunakan media Flash pada materi bangun ruang sisi datar dan untuk mendeskripsikan keefektifan pembelajaran langsung pada materi bangun ruang sisi datar. Subjek penelitian ini adalah siswa-siswi kelas VIII SMP Al-Badri Arjasa Jember. Dari hasil analisis diperoleh perangkat pembelajaran yang berkualitas baik, yaitu perangkat pembelajaran yang memenuhi kriteria valid, praktis, dan efektif. Perangkat pembelajaran dikatakan valid, karena nilai rata-ratanya adalah 3 dengan skala penilaian 1 - 4. Perangkat pembelajaran dikatakan praktis karena kemampuan guru mengelola pembelajaran menunjukkan kategori baik dan sangat baik. Perangkat pembelajaran dikatakan efektif karena respon siswa terhadap pembelajaran positif, dan Tes Hasil Belajar menunjukkan valid, reliabel, dan sensitif. Dari hasil analisis deskriptif didapatkan bahwa perangkat pembelajaran langsung dengan menggunakan media flash efektif untuk mengajarkan materi bangun ruang sisi datar. Hal ini dapat dilihat dari kemampuan guru mengelola pembelajaran sangat baik, aktivitas siswa dalam pembelajaran efektif, respon siswa terhadap pembelajaran positif, dan ketuntasan secara klasikal tercapai yaitu 84,62% dari ketuntasan belajar siswa tercapai jika minimal 80% siswa tuntas dengan kriteria ketuntasan minimal yaitu skor 75.
Pengaruh Preprocessing Data pada Metode SVR dalam Memprediksi Permintaan Obat Prakoso, Bakhtiyar Hadi
JUSTINDO (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi Indonesia) Vol 2, No 2 (2017): JUSTINDO
Publisher : Universitas Muhammadiyah Jember

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (697.877 KB) | DOI: 10.32528/justindo.v2i2.1045

Abstract

Stock out merupakan permasalahan yang sering muncul pada Instalasi Farmasi Rumah Sakit. Kondisi ini disebabkan karena permintaan obat lebih banyak dari stok obat yang ada. Upaya untuk mengatasi stock out dengan mengelola persediaan obat dengan benar salah satunya adalah dengan cara memprediksi permintaan obat. Pada penelitian ini akan digunakan metode SVR. Dalam perhitungan SVR melewati proses sebuah preprocesing data yang berfungsi untuk meningkatkan akurasi hasil. Penelitian ini akan membandingkan metode preprocessing linear scaling dengan z normalization. Hasil MAPE menunjukkan preprocessing dengan linear scaling  menghasilkan nilai yang lebih baik dibandingkan dengan z-normalization. 
Analisa dan Perancangan Sistem Pengendalian Material Wahyuningtyas, Emmy
JUSTINDO (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi Indonesia) Vol 2, No 2 (2017): JUSTINDO
Publisher : Universitas Muhammadiyah Jember

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (455.953 KB) | DOI: 10.32528/justindo.v2i2.1050

Abstract

Dalam perusahaan manufaktur, ketersediaan bahan baku merupakan salah satu kunci keberhasilan operasionalnya. Penelitian ini mengambil studi kasus di salah satu perusahaan yang berlokasi di Gresik yang merupakan produsen tepung bahan baku pakan ternak. Hasil produksi terdiri dari empat macam yaitu tepung bulu ayam, tepung rajungan, tepung tulang dan tepung ikan. Seringnya terjadi salah prediksi mengakibatkan terhambatnya operasional produksi, sehingga hal tersebut menimbulkan biaya serta menunda revenue. Untuk itu dibutuhkan system pengendalian bahan baku yang mampu membawa perusahaan pada kondisi yang efektif dan efisien. Dalam penelitian ini dilakukan analisa yang menghasilkan proses bisnis serta kebutuhan pengguna terhadap sistem, serta perancangan system berupa diagram aliran data, rancangan basis data beserta rancangan antar mukanya. Hasil perancangan menunjukkan bahwa nantinya system akan mampu menghasilkan output berupa informasi pengingat pengadaan bahan baku serta laporan-laporan yang sesuai dengan pengguna berdasarkan tingkat manajerial di perusahaan. 
Optical Character Recognition Untuk Ekstraksi Teks Rambu Lalu Lintas Oktavianto, Hardian Oktavianto; Sulistyo, Henny Wahyu
JUSTINDO (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi Indonesia) Vol 3, No 1 (2018): JUSTINDO
Publisher : Universitas Muhammadiyah Jember

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (886.9 KB) | DOI: 10.32528/justindo.v3i1.2204

Abstract

Papan penunjuk arah merupakan salah satu jenis dari rambu lalu lintas yang ditempatkan di sepanjang jalan untuk memberi informasi kepada para pengemudi tentang kondisi jalan dan keterangan arah. Faktanya tulisan yang tertera pada papan penunjuk arah cenderung susah dideteksi dan dibaca karena berbagai ukuran, kondisi, nilai-nilai grayscale, dan latar belakang yang kompleks. Teknik pengolahan citra digital yaitu Optical Character Recognition (OCR) dapat digunakan untuk membantu mengatasi permasalahan ekstraksi informasi atau pembacaan tulisan pada papan penunjuk arah. Pada penelitian ini akan digunakan ekstraksi teks dengan metode OCR dengan menggunakan salah satu library dari MATLAB. Library ocr dapat digunakan untuk melakukan ekstraksi teks pada rambu lalu lintas penunjuk informasi arah. Uji tingkat kesuksesan ekstraksi teks mencapai 97%, dan uji kesesuaian hasil ekstraksi teks dengan kecocokan informasi pada rambu penunjuk arah adalah sebesar 60%.Kata Kunci : OCR, Ekstraksi Teks, Pengolahan Citra, Matlab
Pengukuran Maturity Level Layanan Kepariwisataan Disparporahub Kabupaten Bondowoso Dengan COBIT 4.1 dan Structural Equation Model Triantini, Kunti; Rahayu, Yeni Dwi
JUSTINDO (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi Indonesia) Vol 3, No 2 (2018): JUSTINDO
Publisher : Universitas Muhammadiyah Jember

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (481.237 KB) | DOI: 10.32528/justindo.v3i2.2257

Abstract

Layanan kepariwisataan Disparporahub Kabupaten Bondowoso menyediakan informasi yang dibutuhkan bagi calon wisatawan dalam melakukan perjalanan wisata dan media promosi objek wisata. Pengukuran Maturity Level bertujuan untuk melihat tingkat kepuasan para wisatawan yang menjadi tujuan akhir dalam pengukuran layanan kepariwisataan. Pengukuran Maturity Level ini dilakukan menggunakan kerangka kerja COBIT 4.1 dengan perspektif kinerja Pelanggan, yaitu Tujuan Bisnis (BG-4), Tujuan Teknologi Informasi (ITG-3), dan Proses Teknologi Informasi (ITP) PO-8, AI-4, DS-1, DS-2, DS-7, DS-8, DS-10, DS-13. Sedangkan Structural Equation Model (SEM) digunakan untuk menghitung seberapa besar pengaruh variabel-variabel laten berdasarkan control process COBIT dengan memberikan nilai kuantitatif menggunakan metode PLS (Partial Least Square). Hasil akhir penelitian berupa rekomendasi berdasarkan Proses Teknologi Informasi yang didapat dari nilai hasil kesenjangan (gap) COBIT Maturity Level dengan nilai hasil pengaruh dari SEM. Dengan adanya rekomendasi ini diharapkan layanan kepariwisataan Disparporahub Kabupaten Bondowoso dapat ditingkatkan untuk mencapai tingkat kepuasan wisatawan secara optimal.Kata Kunci : Kepariwisataan, Maturity Level, COBIT, PLS, Rekomendasi
Clustering Data Kredit Bank Menggunakan Algoritma Agglomerative Hierarchical Clustering Average Linkage Abdurrahman, Ginanjar
JUSTINDO (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi Indonesia) Vol 4, No 1 (2019): JUSTINDO
Publisher : Universitas Muhammadiyah Jember

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (401.209 KB) | DOI: 10.32528/justindo.v4i1.2418

Abstract

Data mining adalah pengembangan model yang merepresentasikan penemuan pola menggunakan data historis. Model dapat diaplikasikan pada data untuk prediksi (klasifikasi dan regresi), segmentasi populasi (clustering), dan menentukan hubungan di dalam populasi (asosiasi). Dari beberapa model, salah satunya adalah clustering yang didefinisikan sebagai proses mengorganisir objek-objek menjadi satu kelompok yang anggotanya memiliki kemiripan tertentu. Similaritas ada dua, yakni similaritas berdasarkan bentuk dan jarak. Clustering mempunyai beberapa karakteristik, yaitu: partitioning, hierarchical, overlapping, dan hybrid. Hierarchical clustering adalah salah satu algoritma clustering dengan karakteristik setiap data harus termasuk dalam cluster tertentu, dan data yang termasuk dalam cluster tertentu tidak dapat berpindah  ke cluster lain. Hierarchical clustering ada dua, yaitu divisive (top to down) dan agglomerative (down to top). Algoritma agglomerative ada empat yaitu single linkage, centroid linkage, complete linkage, dan average linkage. Salah satu dari algoritma agglomerative tersebut adalah average linkage. Algoritma ini merupakan algoritma terbaik di antara algoritma hierarchical yang lain, tetapi memiliki waktu komputasi tertinggi. Pada penelitian ini akan dilakukan clustering terhadap nasabah di suatu bank dengan algoritma agglomerative hierarchical clustering average linkage. Atribut data yang digunakan: status pengecekan, durasi kredit, sejarah kredit, tujuan kredit, besaran kredit, status tabungan, employment, komitmen, status personal, pihak lain, menetap sejak, kepemilikan property, umur, rencana pembayaran lainnya, status rumah, keberadaan kredit, pekerjaan, jumlah tanggungan, telepon rumah, pekerja luar negeri, dan kelas. Data dalam penelitian ini sebanyak 1000 instances, yang kemudian dijadikan sebagai data training sebanyak 25 %, 50 %, dan 75 %, sedangkan untuk data testing digunakan keseluruhan data. Kata kunci : Data mining, Dataset, Clustering, Agglomerative Hierarchical Clustering, Average Linkage ABSTRACT  Data mining is the development of model that represents pattern discovery using historical data. The model can be applied to data for prediction (classification and regression), population segmentation (clustering), and determining relationships within the population (association). Of the several models, one of them is clustering which is defined as the process of organizing objects into one group whose members have similarities. There are two similarities, namely similarity based on shape and distance. Clustering has several characteristics, namely: partitioning, hierarchical, overlapping, and hybrid. Hierarchical clustering is a clustering algorithm with the characteristics of each data must be included in a particular cluster, and data included in a particular cluster cannot moved to another cluster. There are two hierarchical clustering, namely divisive (top to down) and agglomerative (down to top). There are four agglomerative algorithms, namely single linkage, centroid linkage, complete linkage, and average linkage. One of the agglomerative is average linkage. This algorithm is the best hierarchical algorithms, but has the highest computational time. In this study clustering of customers in a bank conducted with the agglomerative hierarchical clustering average linkage. Data attributes used: checking status, credit duration, credit history, credit goals, loan size, savings status, employment, commitment, personal status, other parties, settled since, property ownership, age, other payment plans, home status, credit availability, employment, number of dependents, landline, overseas workers and class. The data in this study were 1000 instances, which were then used as training data for 25%, 50%, and 75%, while for the testing data the entire data. Keywords: Data mning, datasets, clustering, agglomerative hierarchical clustering, average linkage
Analisis Model Random Intersep 3-Level Pada Regresi Linear Multilevel Untuk Data Pengukuran Berulang Purwanto, Arie
JUSTINDO (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi Indonesia) Vol 4, No 2 (2019): JUSTINDO
Publisher : Universitas Muhammadiyah Jember

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (460.805 KB) | DOI: 10.32528/justindo.v4i2.2617

Abstract

Tujuan dari penelitian ini antara lain sebagai pengembangan dalam analisis data yakni regresi linier untuk data bertingkat (multilevel). Struktur data pengukuran berulang dimana setiap pengukuran atau observasi yang dilakukan secara berulang dilakukan untuk individu yang sama secara langsung merupakan salah satu jenis data multilevel. Dalam hal ini, analisis data yang ditemukan dengan menggunakan analisis regresi linier multilevel untuk tiga level. Metode yang digunakan adalah Maximum Likelihood Estimation (MLE) dengan menggunakan Iterative Generalized Least Square (IGLS). Data yang digunakan adalah data nilai pre-test, tugas, dan post-test, dimana setiap nilai diamati sebanyak 3 kali untuk setiap individu yang tersebar pada 5 kelas yang berbeda. Model random intersep digunakan dalam analisis regresi multilevel untuk data pengukuran berulang dengan model 3-level. Hasil yang diperoleh menunjukkan bahwa untuk setiap kenaikan level ditemukan bahwa nilai AIC dan BIC cenderung menurun yang dapat diartikan bahwa model yang digunakan semakin baik. Selain itu, ditemukan pula bahwa interclass correlation (ICC) pada level 2 yakni sebesar 0,0497  sedangkan pada level-3 sebesar 0,0897 yang menunjukkan bahwa variabelitas di tingkat kelas lebih tinggi yakni 8,97%. Kata kunci : multilevel, pengukuran berulang
Aplikasi Pembesaran Citra Menggunakan Metode Nearest Neighbour Interpolation Daryanto, Daryanto
JUSTINDO (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi Indonesia) Vol 1, No 1 (2016): JUSTINDO
Publisher : Universitas Muhammadiyah Jember

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (349.522 KB) | DOI: 10.32528/justindo.v1i01.247

Abstract

Pengolahan citra merupakan proses pengolahan dan analisis citra yang banyak melibatkan persepsi visual dan dalam prosesnya mempunyai ciri-ciri data masukan dan informasi keluaran berbentuk berkas citra digital. Dalam pengolahan citra terdapat operasi geometri yaitu melakukan modifikasi terutama pada koordinat pixel dalam suatu citra dengan kemungkinan mengubah nilai skala dari titik tersebut dengan pendekatan tertentu. Operasi geometri berhubungan dengan perubahan bentuk geometri citra yaitu ukuran atau orientasinya, diantaranya adalah penskalaan (scaling atau zooming). Proses perubahan ukuran suatu citra melalui pembesaran ukuran atau resolusi sering dibutuhkan untuk keperluan memperlihatkan detail citra, untuk peragaan pada alat peraga, maupun untuk keperluan pembuatan dokumen. Salah satu fasilitas penting yang dimiliki program pengolah citra yang telah populer seperti photoshop, corel, photopaint dan sejenisnya adalah sebagai fasilitas skala. Dalam penelitian ini metode yang digunakan untuk melakukan implementasi pembesaran citra adalah Interpolasi nearest neighbour. Dari pengujian yang dilakukan terhadap 4 citra dengan skala pembesaran 2 sampai 5 kali dihasilkan pembesaran citra dengan jaggies (tepi-tepi bergerigi) yang membuat citra seakan-akan pecah, sehingga perlu dilakukan perbaikan pada citra hasil pembesaran untuk menghasilkan citra pembesaran yang lebih baik.
Penerapan Fungsi Linier Untuk Penentuan Komponen Penilaian Kesehatan Koperasi Bakti, Budi Satria; Halim, Mohammad
JUSTINDO (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi Indonesia) Vol 1, No 2 (2016): JUSTINDO
Publisher : Universitas Muhammadiyah Jember

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (666.791 KB) | DOI: 10.32528/justindo.v1i2.565

Abstract

Penilaian kesehatan koperasi adalah salah satu bentuk pengawasan yang dilakukan oleh pejabat berwenang terhadap kegiatan usaha pada Koperasi Simpan Pinjam (KSP) atau koperasi yang memiliki Unit Usaha Simpan Pinjam. Penelitian ini dimaksudkan untuk membantu penghitungan nilai komponen kesehatan dalam melakukan penilaian kesehatan koperasi melalui metode matematis agar lebih tepat dan proporsional. Acuan penentuan formula adalah dengan menggunakan tabel-tabel penilaian pada komponen-komponen kesehatan koperasi berdasarkan Peraturan Menteri Negara Koperasi dan Usaha Kecil dan Menengah Republik Indonesia Nomor 14 Tahun 2009. Analisis data dilakukan dengan menentukan batas-batas nilai pada setiap interval nilai komponen kesehatan koperasi, kemudian memodelkan batas nilai interval nilai komponen kesehatan koperasi ke dalam Fungsi Linier. Hasil penelitian adalah bentuk rumusan atau formula Fungsi Linier pada komponen-komponen penilaian koperasi, kecuali komponen-komponen pada aspek manajemen yaitu Manajemen Umum, Manajemen Kelembagaan, Manajemen Aktiva serta Manajemen Likuiditas. Hal ini dikarenakan bentuk penilaian dari aspek manajemen tersebut menggunakan model pertanyaan dengan jawaban ?Ya? dan ?Tidak?, sehingga tidak memungkinkan untuk dimodelkan dengan Fungsi Linier.Kata kunci: Kesehatan, Koperasi, Fungsi Linear
Bussiness Continuity Management Sistem Informasi Akademik: Proses, Kendala, Risiko dan Rekomendasi Rosyidah, Ulya Anisatur
JUSTINDO (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi Indonesia) Vol 1, No 2 (2016): JUSTINDO
Publisher : Universitas Muhammadiyah Jember

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (628.649 KB) | DOI: 10.32528/justindo.v1i2.570

Abstract

Munculnyagangguan dari dalam maupun dari luar sistem informasi sebuah perguruan tinggi, akan menghambat proses layanan yang diberikan. Salah satu proses yang akan terhambat adalah layanan didalam Sistem Informasi Akademik (SIA) yang meliputi informasi administrasi perkuliahan, data dosen dan mahasiswa, penjadwalan matakuliah hingga masalah pembayaran. Perguruan Tinggi membutuhkan sebuah prosedur untuk memastikan keberlangsungan layanan yang diberikan untuk menjamin adanya ketersediaan layanan (availability). Dengan menurunkan proses dari tata kelola COBIT Quickstart 2nd edition domain DS4 (ensure continuity service), Perguruan Tinggi dapat memastikan keberlangsungan layanan yang diberikan di SIA pada saat muncul gangguan ataupun bencana secara maksimal. Kata kunci: COBIT Quickstart 2nd Edition, DS4, SIA

Page 5 of 16 | Total Record : 156

 3   4   5   6   7 

Filter by Year

2016 2022


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 7, No 2 (2022): JUSTINDO Vol 7, No 1 (2022): JUSTINDO Vol 6, No 2 (2021): JUSTINDO Vol 6, No 1 (2021): JUSTINDO Vol 5, No 2 (2020): JUSTINDO Vol 5, No 1 (2020): JUSTINDO Vol 4, No 2 (2019): JUSTINDO Vol 4, No 1 (2019): JUSTINDO Vol 3, No 2 (2018): JUSTINDO Vol 3, No 1 (2018): JUSTINDO Vol 2, No 2 (2017): JUSTINDO Vol 2, No 1 (2017): JUSTINDO Vol 1, No 2 (2016): JUSTINDO Vol 1, No 1 (2016): JUSTINDO More Issue