cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
JUISI
Contact Email
juisi@ciputra.ac.id
Phone
-
Journal Mail Official
juisi@ciputra.ac.id
Editorial Address
CitraLand CBD Boulevard, Made, Kec. Sambikerep, Kota SBY, Jawa Timur 60219
Location
Kota surabaya,
Jawa timur
INDONESIA
Jurnal Informatika dan Sistem Informasi
Published by Universitas Ciputra Surabaya
ISSN : 24601306     EISSN : 24775452     DOI : https://doi.org/10.37715/juisi
Core Subject : Science,
Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management
JUISI (Jurnal Informatika dan Sistem Informasi) (e-ISSN: 2477-5452; p-ISSN: 2460-1306) merupakan jurnal yang terbit dua kali setahun, yaitu pada bulan Mei dan November. Jurnal ini berfokus pada tulisan hasil telaah konseptual dan hasil penelitian yang berkaitan dengan bidang informatika dan sistem informasi.
Arjuna Subject : Ilmu Komputer (semua kategori) - Sistem Informasi
Articles 5 Documents
 1 
Search results for , issue "Vol. 2 No. 2 (2016): Jurnal Informatika dan Sistem Informasi" : 5 Documents clear
Analisis Risiko Teknologi Informasi pada Lembaga Penerbangan dan Antariksa Nasional (LAPAN) pada Website SWIFTS Menggunakan ISO 31000 Francisca Lady Nice; Radiant Victor Imbar
Jurnal Informatika dan Sistem Informasi Vol. 2 No. 2 (2016): Jurnal Informatika dan Sistem Informasi
Publisher : Universitas Ciputra Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (833.68 KB)

Abstract

Tujuan dari manajemen risiko adalah untuk mengelola risiko dalam mendapatkan hasil yang optimal. Teknologi informasi merupakan sistem pertukaran data dari alat penelitian secara online. SWIFTS merupakan website yang menunjang kinerja sistem dan mendukung jalannya proses bisnis LAPAN. Diperlukan analisis risiko untuk mendapatkan gambaran terhadap berbagai kemungkinan yang muncul di dalam sistem dan aset pendukung kinerja sistem, yang dinilai dapat menghambat bahkan melumpuhkan aktivitas sitem sehingga mengganggu proses bisnis LAPAN. Analisis risiko manajemen yang digunakan pada LAPAN adalah ISO 31000:2009. Penerapan dari analisis risiko meliputi identifikasi risiko, penilaian risiko dan pemeliharaan risiko. Dari hasil penelitian maka didapatkan nilai risiko yang telah terdokumentasi, sehingga LAPAN dapat melakukan pencegahan, penanganan dan pemeliharaan terhadap sistem dan aset pendukung kinerja sistem di masa depan.
Program Bantu Pengelolaan Sampah dan Tabungan Berbasis Web Studi Kasus: Bank Sampah Gemah Ripah Aristian Wibowo; Halim Budi Santoso
Jurnal Informatika dan Sistem Informasi Vol. 2 No. 2 (2016): Jurnal Informatika dan Sistem Informasi
Publisher : Universitas Ciputra Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Proses pengelolaan sampah dan tabungan di Bank Sampah Gemah Ripah mengalami beberapa kesulitan. Hal ini terjadi dikarenakan sistem informasi yang digunakan oleh Bank Sampah Gemah Ripah tidak dapat beroperasi sesuai prinsip dan aturan yang ditetapkan oleh Bank Sampah Gemah Ripah. Selain itu, cara penjualan yang kurang praktis seringkali menyebabkan nasabah menjadi kurang antusias untuk menjual sampah. Masalah tersebut akhirnya dapat dipecahkan dengan membangun sistem informasi berbasis web untuk mengatasi masalah pengelolaan sampah dan tabungan. Sistem ini dibangun berdasarkan data hasil wawancara dan observasi di Bank Sampah Gemah Ripah Bantul. Hasil dari sistem yang dibangun antara lain (1) admin tidak perlu memeriksa ulang tanggal pendaftaran dan saldo nasabah saat nasabah melakukan kredit atau penarikan tabungan, (2) admin tidak perlu memeriksa ulang no surat saat nasabah melakukan debit atau setor terpisah, (3) nominal debit berasal dari total nominal penerimaan dan tidak dapat diinput secara manual, (4) nasabah dapat menjual sampah secara online.  Pengujian sistem dilakukan dengan membandingkan sistem yang lama dengan sistem yang baru. Sebagai hasilnya, sistem yang baru memiliki beberapa kelebihan di bandingkan dengan sistem yang lama, yaitu: (1) Sistem memudahkan pihak pengguna dan admin untuk mengakses sistem karena sistem yang baru dapat diakses kapanpun dan dimanapun; (2) Sistem mampu mengecek tanggal pendaftaran nasabah sebelum nasabah melakukan penarikan tabungan; (3) Sistem mampu membatasi sisa saldo nasabah agar tidak kurang dari nominal pada saat nasabah melakukan kredit atau penarikan tabungan; (4) Sistem dapat melakukan pengecekkan nomor surat yang sudah disetor atau belum.
Klasifikasi Sentimen Komentar Politik dari Facebook Page Menggunakan Naive Bayes Antonius Rachmat C; Yuan Lukito
Jurnal Informatika dan Sistem Informasi Vol. 2 No. 2 (2016): Jurnal Informatika dan Sistem Informasi
Publisher : Universitas Ciputra Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (887.635 KB)

Abstract

Seiring maraknya situs media sosial yang digunakan sebagai sarana kampanye politik online maka makin banyak pula daukungan kampanye dari dunia maya melalui berbagai cara.  Cara kampanye yang digunakan para politisi diantaranya adalah melalui Twitter hashtag, petisi di Facebook, atau pembuatan Facebook Page di mana komentarnya dapat di-like/disline oleh para pendukungnya.  Permasalahan yang dibahas pada tulisan ini adalah belum banyaknya sistem yang dapat mengklasifikasikan pro kontra dari komentar-komentar yang terdapat pada Facebook Page.  Pada tulisan ini akan dibahas penggunaan metode Naive Bayes untuk melakukan klasifikasi sentimen positif atau negatif terhadap komentar dari status kampanye politik dari Facebook Page.  Studi kasus yang digunakan pada penelitian ini adalah status dan komentar terhadap Facebok Page calon presiden Republik Indonesia pada Pemilu tahun 2014.  Tahapan penelitian dilakukan dengan pengumpulan data 68 status (3400 komentar) selama masa kampanye, dengan kegiatan preprosesing tokenisasi, stemming, pembobotan token, kemudian dilanjutkan klasifikasi, dan pengujian menggunakan confusion matrix.  Dari hasil implementasi dan pengujian, metode Naive Bayes memiliki tingkat akurasi klasifikasi sentimen mencapai lebih dari 83%.
Comparison Classifier: Support Vector Machine (SVM) and K-Nearest Neighbor (K-NN) In Digital Mammogram Images Jeklin Harefa; Alexander Alexander; Mellisa Pratiwi
Jurnal Informatika dan Sistem Informasi Vol. 2 No. 2 (2016): Jurnal Informatika dan Sistem Informasi
Publisher : Universitas Ciputra Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (363.26 KB)

Abstract

In order to begin the initial check on breast cancer, radiologist can use Computer Aided Diagnosis (CAD) as another option to detect breast cancer. During breast cancer check, human error is often to affecting the result. Several research before have proved that CAD is able to detect breast cancer spot more accurate. The purpose of this research is to find reliable method to classify breast cancer abnormalities. Mammography Image Analysis Society (MIAS) database is used as the sample data to the proposed system in this research. Mammograms are divided into three categorize which are normal, benign and malignant according to MIAS database. Features included in this experiment are extracted by using gray level co-occurrence matrices (GLCM) at 0º, 45º, 90º and 135º with a block size of 128x128. In classification process, this research attempt to compare k-Nearest Neighbor (k-NN) and Support Vector Machine (SVM) classifier in order to achieve the better accuracy. The result shows that SVM outperforms KNN in breast cancer abnormalities classification with 93.88% accuracy.
Improving Data Technology Warehouse Performance Using Filesystem with GZIP, LZJB and ZLE Compression Suharjito Suharjito
Jurnal Informatika dan Sistem Informasi Vol. 2 No. 2 (2016): Jurnal Informatika dan Sistem Informasi
Publisher : Universitas Ciputra Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (325.646 KB)

Abstract

Data warehouse application is commonly used by many corporations as an analytical platform to develop marketing strategy and give advantage edge to their business. Many times, data warehouse platform need to manage huge amount of data as it needs to extract, load and transform enterprise data from many sources. To improve performance of data warehouse system, compression has been used in various ways, both at database layer or at filesystem layer. Compression brings an other benefit  as it reduce storage capacity therefore reduce cost. However compression also add data processing that may impact to overall application response time.  In this research, three different compression algorithms which are zle, lzjb and gzip were tested on data warehouse filesystem to understand the performance impact and the capacity saving benefit. Using swingbench as the benchmark tool and oracle database 12c, it shows that zle is the best compression algoritm with performance improvement of 92%, follows by lzjb with 78% performance improvement and gzip with 53% improvement. In terms of compression ratio, gzip can deliver the highest with 3.31 compression ratio, follows by lzjb with 2.17 compression ratio and zle with 1.55 compression ratio. AW.

Page 1 of 1 | Total Record : 5

 1 

Filter by Year

2016 2016


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 11 No. 1 (2025): Jurnal Informatika dan Sistem Informasi Vol. 10 No. 2 (2024): Jurnal Informatika dan Sistem Informasi Vol. 10 No. 1 (2024): Jurnal Informatika dan Sistem Informasi Vol. 9 No. 2 (2023): Jurnal Informatika dan Sistem Informasi Vol. 9 No. 1 (2023): Jurnal Informatika dan Sistem Informasi Vol. 8 No. 2 (2022): Jurnal Informatika dan Sistem Informasi Vol. 8 No. 1 (2022): Jurnal Informatika dan Sistem Informasi Vol. 7 No. 2 (2021): Jurnal Informatika dan Sistem Informasi Vol. 7 No. 1 (2021): Jurnal Informatika dan Sistem Informasi Vol. 6 No. 2 (2020): Jurnal Informatika dan Sistem Informasi Vol. 6 No. 1 (2020): Jurnal Informatika dan Sistem Informasi Vol. 5 No. 1 (2019): Jurnal Informatika dan Sistem Informasi Vol. 4 No. 1 (2018): Jurnal Informatika dan Sistem Informasi Vol. 3 No. 2 (2017): Jurnal Informatika dan Sistem Informasi Vol. 3 No. 1 (2017): Jurnal Informatika dan Sistem Informasi Vol. 2 No. 2 (2016): Jurnal Informatika dan Sistem Informasi Vol. 2 No. 1 (2016): Jurnal Informatika dan Sistem Informasi Vol. 1 No. 2 (2015): Jurnal Informatika dan Sistem Informasi Vol. 1 No. 1 (2015): Jurnal Informatika dan Sistem Informasi More Issue