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. 6 No. 2 (2020): Jurnal Informatika dan Sistem Informasi" : 5 Documents clear
PENERAPAN DATA MINING UNTUK PENENTUAN KELAYAKAN CALON PENDONOR DARAH MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES (STUDI KASUS PMI KABUPATEN KOTAWARINGIN TIMUR) Hazanisya Priliani Hutrim; Nurahman Nurahman
Jurnal Informatika dan Sistem Informasi Vol. 6 No. 2 (2020): Jurnal Informatika dan Sistem Informasi
Publisher : Universitas Ciputra Surabaya

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

Abstract

Donor darah merupakan hal yang cukup penting untuk menolong seseorang yang membutuhkan darah. Dalam proses pendonoran darah, calon pendonor harus dalam kondisi yang benar-benar masuk dalam kondisi paling aman dan layak. Jika salah menentukan kriteria indikator calon pendonor darah maka akan berakibat fatal bahkan dapat menimbulkan kematian. Karena pentingnya uji kelayakan tersebut, maka dilakukan uji kelayakan pendonor menggunakan klasifikasi data mining dengan metode Naïve Bayes Classifier. Metode Naïve Bayes Classifier merupakan metode sederhana yang dapat digunakan untuk menentukan calon pendonor darah dengan peluang-peluang kemungkinan apakah termasuk sebagai calon pendonor atau non pendonor, yang diambil dari hasil data yang diperoleh dengan hasil perhitungan menurut rumus dasar teorema Naïve Bayes Classification. Kategori yang terdapat pada metode Naïve Bayes adalah merupakan data valid, sehingga dalam pengerjaannya sudah didapatkan hasil yang nilainya juga sudah pasti. Contohnya, pendonor darah yang ingin menyumbangkan darahnya harus memenuhi kriteria- kriteria tertentu seperti usia, Hb, tekanan darah dan berat badan. Penentuan calon donor darah diimplementasikan untuk memudahkan PMI dalam melakukan penentuan kelayakan kepada calon pendonor darah. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa akurasi model algoritma Naïve Bayes tergolong baik yaitu sebesar 77%.
Fuzzy Multi Attribute Decision Making – Simple Additive Weighting pada Rekomendasi Lowongan Pekerjaan Sampingan Barista Mychael Maoeretz Engel; Natanael Geraldo Santoso
Jurnal Informatika dan Sistem Informasi Vol. 6 No. 2 (2020): Jurnal Informatika dan Sistem Informasi
Publisher : Universitas Ciputra Surabaya

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

Abstract

Keterbatasan info akan lowongan pekerjaan sampingan barista ini menjadi permasalahan bagi pencari kerja sampingan, yaitu mahasiswa. Sedangkan di satu sisi pihak kafe maupun restoran pun kesulitan dalam mendapatkan rekomendasi barista yang sesuai dengan kriteria yang dicari. Dukungan teknologi smartphone, ditambah dengan daring yang setiap detiknya berkembang, telah terbukti dapat menyelesaikan masalah-masalah yang muncul di kalangan masyarakat. Penerapan Fuzzy Multi Attribute Decision Making – Simple Additive Weighting (FMADM-SAW) pada teknologi smartphone berbasis android dapat membantu mahasiswa untuk mencari pekerjaan sampingan barista dan mempermudah pemilik kafe atau restoran dalam mendapatkan rekomendasi barista yang sesuai kriteria. Nilai normalisasi pada FMADM-SAW dapat digolongkan sebagai berikut: sifat individu (22,5%), pengalaman kerja (20%), bidang keahlian (22,5%), sertifikasi (22,5%), usia (7,5%), dan ketersediaan kendaraan pribadi (5%). Penelitian ini menghasilkan sebuah aplikasi berbasis mobile dengan mengimplementasikan algoritma Fuzzy Multi Attribute Decision Making – Simple Additive Weighting (FMADM-SAW) pada penilaian formulir-formulir berisikan informasi-informasi mengenai kriteria-kriteria di atas.
PENERAPAN DATA MINING REKOMENDASI LAPTOP MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI Royyan Mahmud; Andry Hartanto
Jurnal Informatika dan Sistem Informasi Vol. 6 No. 2 (2020): Jurnal Informatika dan Sistem Informasi
Publisher : Universitas Ciputra Surabaya

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

Abstract

Data mining adalah operasi penggunaan dan resourcing data untuk mencari hubungan atau pola dari sekumpulan data yang berukuran besar. Data mining telah diimplementasikan pada berbagai aspek, salah satunya pada penjualan laptop. Pihak toko dapat mengetahui minat pembeli dengan memanfaatkan data mining untuk mengolah data penjualan laptop. Penelitian ini menganalisis tentang pencarian informasi dari data transaksi penjualan laptop menggunakan data mining dengan algoritma apriori. Algoritma apriori merupakan jenis aturan asosiasi (Association Rules) dalam menentukan itemset dari transaksi penjualan laptop yang kemudian dikelompokkan dalam tabel itemset1, tabel itemset2, tabel nilai support, tabel nilai confidence dan mendapatkan pola penjualan laptop. Kesimpulan dari penelitian ini adalah dengan menerapkan data mining dapat menghasilkan suatu informasi dari transaksi penjualan laptop pada toko My Digital.
ANALISIS PENGARUH FAKTOR KEGUNAAN, KEMUDAHAN DAN KEPERCAYAAN TERHADAP INTENSI PENGGUNAAN APLIKASI LINKEDIN Dinie Prasucivia Hemas; Kartika Gianina Tileng
Jurnal Informatika dan Sistem Informasi Vol. 6 No. 2 (2020): Jurnal Informatika dan Sistem Informasi
Publisher : Universitas Ciputra Surabaya

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

Abstract

Penelitian yang dilakukan bertujuan untuk mencari tahu faktor apa saja yang memberikan pengaruh signifikan pada LinkedIn dengan metode kuantitatif. Dalam penelitian ini untuk mengidentifikasi faktor-faktor pen- erimaan sebuah sistem aplikasi akan digunakan teori Tech- nology Acceptance Model (TAM). Faktor-faktor tersebut yaitu Perceived Usefulness (PU), Perceived Ease of Use(PEOU) dan Trust (T) akan digunakan untuk mengetahui intensi dan kepercayaan dalam menggunakan aplikasi Linkedin. Software yang akan digunakan untuk mengolah data pada penelitian ini adalah Statistical Package for the Social Science (SPSS). Jumlah sampel yang akan menjadi responden dalam penelitian ini adalah 100 orang. Teknik pengumpulan data yang dilakukan dengan menyebarkan kuisioner yang dibuat dengan skala Likeet. Berdasarkan hasil analisis data, bisa disimpulkan bahwa variabel Trust dan Perceived Usefulness berpengaruh signifikan positif ter- hadap Intention to Use pada LinkedIn, sedangkan didapati bahwa variabel Perceived Ease of Use tidak berpengaruh signifikan positif se terhadap Intention to Use pada LinkedIn.
RANCANG BANGUN APLIKASI PENYIMPANAN STOK KACAMATA DENGAN MENGGUNAKAN KODE QR BERBASIS ANDROID Richard Delfs Lainama; Yuwono Marta Dinata
Jurnal Informatika dan Sistem Informasi Vol. 6 No. 2 (2020): Jurnal Informatika dan Sistem Informasi
Publisher : Universitas Ciputra Surabaya

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

Abstract

Toko optik adalah tempat penjualan kacamata berserta aksesorinya. Jumlah kacamata yang disediakan toko harus banyak agar menarik perhatian calon pembeli, karena itu dibutuhkan persediaan barang yang cukup. Persediaan kacamata yang banyak dapat menimbulkan kecurangan pegawai serta susahnya mencari kacamata. Dengan teknologi sekarang semua kegiatan menjadi lebih mudah, oleh karena itu dibuatlah aplikasi penyimpanan stok kacamata berbasis android yang dapat mengurangi kehilangan barang. Pada penelitian ini dibantu oleh teknologi Kode QR yang dapat mempercepat pencarian kacamata. Dengan menggunakan java dan firebase penelitian ini menghasilkan aplikasi yang bernama Stok Kacamata. Aplikasi ini berguna untuk mencatat dan mencari data barang yang dibutuhkan oleh pengguna. Pengguna aplikasi ini dapat dibagi menjadi dua yaitu pemilik toko dan pegawai. Dengan fitur scan kode QR menggunakan ml firebase dapat membantu menemukan data barang dengan cepat. Dari hasil pengujian fitur dalam aplikasi dapat berjalan dengan baik sesuai dengan kegunaannya. Sehingga aplikasi dapat digunakan oleh pengguna untuk mencatat, mencari dan cek stok dengan mudah dan cepat.

Page 1 of 1 | Total Record : 5

 1 

Filter by Year

2020 2020


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