cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Hartatik
Contact Email
joism@amikom.ac.id
Phone
+6282328126656
Journal Mail Official
joism@amikom.ac.id
Editorial Address
Universitas AMIKOM Yogyakarta, Jl. Ring Road Utara, Condong Catur, Sleman, Yogyakarta. Telp. (0274) 884 201 / 082328126656
Location
Kota yogyakarta,
Daerah istimewa yogyakarta
INDONESIA
JOURNAL OF INFORMATION SYSTEM MANAGEMENT (JOISM)
Published by Universitas AMIKOM Yogyakarta
ISSN : -     EISSN : 27153088     DOI : -
Core Subject : Science,
Computer Science & IT
Journal of Information System Management (JOISM) is a peer-reviewed journal published in January and June by Informatics Management Study Program, Universitas Amikom Yogyakarta. The JOISM have scopes or research areas but are not limited to : Information Technology, Information System, E-Business / E-Commerce, Computer Science, Animation, AR / VR Application, Game, and Interactive Media.
Arjuna Subject : Ilmu Komputer (semua kategori) - Sistem Informasi
Articles 182 Documents
 15   16   17   18   19 
PENGEMBANGAN SISTEM OPERASIONAL RESTORAN TERINTEGRASI BERBASIS WEB PADA MINIKOFFIE Dimas Nur Ilham; Arny Lattu; Carti Irawan
Journal of Information System Management (JOISM) Vol. 8 No. 1 (2026): Juni
Publisher : Universitas Amikom Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24076/joism.2026v8i1.2658

Abstract

Penelitian ini dilakukan karena proses pemesanan, reservasi meja, dan pengelolaan stok di Minikoffie masih dilakukan secara semi-manual dan belum terintegrasi sehingga menyebabkan kesalahan pencatatan dan keterlambatan pelayanan. Penelitian bertujuan mengembangkan sistem operasional restoran terintegrasi berbasis web untuk meningkatkan efisiensi dan akurasi data. Metode yang digunakan adalah Research and Development (R&D) dengan pendekatan Agile. Sistem dirancang menggunakan UML dan ERD, diimplementasikan dengan Laravel 12 dan React.js, serta diuji menggunakan Black Box Testing. Hasil penelitian menunjukkan sistem mampu mengintegrasikan pemesanan, reservasi, dan manajemen stok secara real-time, mengurangi kesalahan pencatatan, serta meningkatkan efisiensi operasional restoran. Seluruh fitur sistem berjalan dengan baik dan layak digunakan.
ANALISIS KOMPARATIF METODE CERTAINTY FACTOR DAN FUZZY MAMDANI PADA SISTEM PAKAR DIAGNOSIS PENYAKIT PARU-PARU Darsin Darsin; Asep Afandi
Journal of Information System Management (JOISM) Vol. 8 No. 1 (2026): Juni
Publisher : Universitas Amikom Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24076/joism.2026v8i1.2697

Abstract

Penyakit paru-paru seperti Tuberkulosis, Pneumonia, dan Bronkitis masih menjadi permasalahan kesehatan yang signifikan karena memiliki tingkat kasus yang tinggi serta gejala yang hampir serupa sehingga menyebabkan ketidakpastian dalam proses diagnosis awal. Kondisi tersebut semakin sulit ditangani pada daerah dengan keterbatasan tenaga medis dan fasilitas kesehatan, termasuk di Kecamatan Way Pengubuan, Kabupaten Lampung Tengah. Oleh karena itu, diperlukan sistem pendukung keputusan berbasis Artificial Intelligence untuk membantu tenaga kesehatan dalam melakukan diagnosis awal dan mendukung kegiatan penyuluhan kesehatan masyarakat. Penelitian ini bertujuan membandingkan performa metode Certainty Factor dan Fuzzy Mamdani dalam mendiagnosis penyakit paru-paru berdasarkan tingkat keyakinan hasil diagnosis dan kestabilan nilai yang dihasilkan. Penelitian dilakukan di Puskesmas Jadi Rejo dengan menggunakan data gejala, penyakit, dan nilai keyakinan pakar yang diperoleh melalui observasi, wawancara tenaga kesehatan, serta studi literatur. Tahapan penelitian meliputi pengumpulan data, pembentukan basis pengetahuan, implementasi metode Certainty Factor dan Fuzzy Mamdani, pengujian sistem berbasis web, serta analisis perbandingan hasil diagnosis. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode Certainty Factor menghasilkan nilai diagnosis tertinggi sebesar 1,00 dan nilai 0,96 pada Tuberkulosis Paru, namun menghasilkan nilai tidak valid sebesar 1,195 pada Tuberkulosis Pneumonia. Sementara itu, metode Fuzzy Mamdani menghasilkan nilai yang lebih stabil dengan rentang 0,70 hingga 1,00 pada seluruh data uji. Berdasarkan hasil tersebut, metode Fuzzy Mamdani dinilai lebih konsisten dalam menangani ketidakpastian gejala karena seluruh hasil diagnosis berada pada rentang valid. Penelitian ini diharapkan dapat membantu proses diagnosis awal penyakit paru-paru dan mendukung penyuluhan kesehatan masyarakat di Kecamatan Way Pengubuan.
PENERAPAN ALGORITMA DBSCAN DALAM PENGELOMPOKAN NEGARA MITRA DAGANG STRATEGIS INDONESIA Sujito Sujito; Nensy Enlanda Putri Pratama; Sigit Setyowibowo
Journal of Information System Management (JOISM) Vol. 8 No. 1 (2026): Juni
Publisher : Universitas Amikom Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24076/joism.2026v8i1.2698

Abstract

Penelitian ini bertujuan mengidentifikasi pola dan karakteristik pengelompokan negara mitra dagang strategis Indonesia berdasarkan data ekspor non-migas periode 2019–2023. Menggunakan data sekunder dari Kementerian Perdagangan, penelitian ini melakukan Algoritma DBSCAN yang berbasis kepadatan (density-based). Proses penentuan jumlah cluster optimal menggunakan Elbow Method, evaluasi performa metode diukur melalui Silhouette Coefficient. Hasil penelitian menunjukkan algoritma DBSCAN menghasilkan 9 cluster serta 1 cluster berlabel "-1" yang mengidentifikasi adanya titik noise atau outlier pada data. Hasil penelitian ini diharapkan dapat memberikan pandangan strategis bagi para pengambil kebijakan dalam perdagangan internasional. Dengan pemetaan yang akurat melalui penerapan metode ini, pemerintah dapat merumuskan strategi keputusan yang lebih tepat sasaran untuk meningkatkan nilai dan volume ekspor non-migas Indonesia di pasar global secara signifikan.
HAFA-TANI: FRAMEWORK AGENTIC AI UNTUK PERTANIAN TROPIS Atika Istiqomah
Journal of Information System Management (JOISM) Vol. 8 No. 1 (2026): Juni
Publisher : Universitas Amikom Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24076/joism.2026v8i1.2699

Abstract

Pertanian tropis Indonesia membutuhkan sistem pendukung keputusan yang mampu mengintegrasikan evaluasi kesesuaian lahan, perancangan tata letak tanaman, penilaian risiko sumber daya, dan penjelasan rekomendasi. Kebutuhan ini penting karena keputusan budidaya dipengaruhi variasi agroekologi, keterbatasan data lahan, dominasi petani berlahan kecil, fragmentasi sistem AI pertanian, serta risiko iklim. Penelitian ini mengusulkan HAFA-Tani sebagai framework agentic AI berbasis design research. Metode penelitian mencakup sintesis literatur terbuka 2021-2026, pencarian terarah pada basis data ilmiah, seleksi inklusi-eksklusi, pemetaan konsep, analisis kesenjangan, perumusan prinsip desain, dan validasi analitis melalui scenario-based demonstration. Framework terdiri atas Orchestrator Agent, Land Suitability Agent, Crop Layout and Rotation Agent, Resource and Risk Agent, Explainability Agent, serta Governance and Memory Layer. Hasil perancangan menunjukkan bahwa orkestrasi multi-agen dapat menghubungkan prediksi, optimasi, risiko, explainability, dan audit trail dalam satu alur rekomendasi. Keterbatasan penelitian adalah framework masih konseptual dan belum divalidasi empiris pada dataset serta pengguna pertanian Indonesia.
SISTEM INFORMASI PENJUALAN DAN PERSEDIAAN PUPUK BERBASIS WEB MENGGUNAKAN METODE ECONOMIC ORDER QUANTITY Muhammad Khairul Amri; Muhammad Dedi Irawan
Journal of Information System Management (JOISM) Vol. 8 No. 1 (2026): Juni
Publisher : Universitas Amikom Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24076/joism.2026v8i1.2725

Abstract

UD. Maju merupakan usaha dagang pupuk pertanian yang menghadapi tantangan akibat permintaan petani yang fluktuatif dan sistem pencatatan manual yang rawan kesalahan, sehingga berpotensi menimbulkan kerugian finansial. Berdasarkan observasi awal, ketidakakuratan data persediaan terjadi hampir setiap siklus pemesanan karena belum adanya acuan terukur dalam menentukan jumlah dan waktu pemesanan ulang. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengembangkan aplikasi penjualan pupuk berbasis web yang mengintegrasikan metode Economic Order Quantity (EOQ) dan Reorder Point (ROP) sebagai upaya mengoptimalkan pengelolaan persediaan barang. Metode EOQ dimanfaatkan untuk menghitung jumlah pemesanan yang paling ekonomis dengan mempertimbangkan besaran biaya pemesanan dan biaya penyimpanan yang dikeluarkan, sedangkan ROP menentukan waktu pemesanan ulang yang tepat. Berdasarkan hasil pengujian, diperoleh rata-rata nilai EOQ sebesar 9 unit per pemesanan dan rata-rata nilai ROP sebesar 18 unit. Penerapan metode EOQ mampu menekan total biaya persediaan dengan efisiensi sekitar 20%–25% dibandingkan metode konvensional. Sistem ini membantu UD. Maju mengelola stok lebih terstruktur, meningkatkan akurasi pencatatan, dan mendukung kelancaran operasional perusahaan.
PERANCANGAN UI/UX MOBILE SUGGESTION SYSTEM BERBASIS UCD DAN USABILITY TESTING Faiza Nazatun Avik; Lilis Dwi Farida
Journal of Information System Management (JOISM) Vol. 8 No. 1 (2026): Juni
Publisher : Universitas Amikom Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24076/joism.2026v8i1.2740

Abstract

Penelitian ini bertujuan merancang UI/UX Mobile Suggestion System yang responsif bagi staf lapangan di lingkungan manufaktur dengan metode User Centered Design (UCD). Penelitian dilakukan melalui empat tahap, yaitu memahami konteks pengguna, menetapkan kebutuhan pengguna, merancang solusi, dan melakukan evaluasi. Prototipe dikembangkan menggunakan Figma serta diuji melalui Usability Testing berbasis Maze dan System Usability Scale (SUS) dengan 20 responden. Hasil pengujian menunjukkan seluruh responden berhasil menyelesaikan tugas yang diberikan. Nilai rata-rata SUS sebesar 73,37 termasuk kategori Good, grade C, dan Acceptable. Hasil ini menunjukkan bahwa rancangan UI/UX memiliki tingkat kebergunaan yang baik serta mendukung kemudahan akses, transparansi informasi, dan kenyamanan pengguna.
PENGEMBANGAN MEDIA PEMBELAJARAN PERAKITAN KOMPUTER BERBASIS AUGMENTED REALITY DENGAN MDLC-SUS Lubna Lubna; Buyut Khoirul Umri; Sahrul Amir Romadhon
Journal of Information System Management (JOISM) Vol. 8 No. 1 (2026): Juni
Publisher : Universitas Amikom Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24076/joism.2026v8i1.2749

Abstract

Pemahaman komponen dan prosedur perakitan komputer merupakan kompetensi dasar mahasiswa teknologi informasi, namun pembelajaran konvensional berbasis teks, gambar dua dimensi, dan demonstrasi terbatas belum mampu memvisualisasikan bentuk, posisi, serta urutan pemasangan komponen secara interaktif. Praktik langsung juga berisiko merusak perangkat keras dan membutuhkan biaya tinggi. Penelitian ini bertujuan mengembangkan media pembelajaran perakitan komputer berbasis Augmented Reality pada Android menggunakan metode Multimedia Development Life Cycle, meliputi concept, design, material collecting, assembly, testing, dan distribution. Aplikasi menyediakan fitur Play AR, scan marker, model 3D komponen, deskripsi, animasi tutorial, dan kuis interaktif. Pengujian blackbox menunjukkan seluruh fitur utama berjalan sesuai rancangan. Evaluasi usability menggunakan System Usability Scale dilakukan terhadap 25 responden dan menghasilkan total skor 2.025 dengan rata-rata 81,00, termasuk kategori Sangat Baik/Excellent. Hasil ini menunjukkan aplikasi layak digunakan sebagai media pembelajaran interaktif.
PEMANFAATAN LLM UNTUK ELISITASI FITUR APLIKASI PEMESANAN KOPI Prima Septian Yudantra; Wahyu Andhyka Kusuma
Journal of Information System Management (JOISM) Vol. 8 No. 1 (2026): Juni
Publisher : Universitas Amikom Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24076/joism.2026v8i1.2845

Abstract

Pengembangan aplikasi pemesanan kopi menuntut elisitasi kebutuhan fungsional yang akurat. Namun, metode elisitasi konvensional kerap memakan waktu, rentan terhadap bias subjektif, dan belum mengkaji pola fitur dari aplikasi komersial berskala besar yang telah sukses di pasar. Ketiadaan acuan dasar (baseline) ini berisiko menghasilkan sistem yang gagal memenuhi ekspektasi pengguna modern. Untuk mengatasi kesenjangan tersebut, penelitian ini bertujuan untuk mengekstraksi, memvalidasi, dan menganalisis standar fitur aplikasi pemesanan kopi berbasis mobile. Kebaruan penelitian ini terletak pada pemanfaatan Large Language Model (LLM) untuk otomatisasi dekomposisi fitur yang divalidasi secara silang dengan Voice of Customer (VoC) berbasis ulasan pengguna. Data deskriptif ditarik dari empat aplikasi populer: Fore Coffee, Cotti Coffee, Starbucks Indonesia, dan TOMORO COFFEE. Hasil pengujian menunjukkan ekstraksi berbasis LLM sangat andal, dengan Precision dan Recall mencapai 88%. Triangulasi dengan VoC mengonfirmasi bahwa arsitektur fungsional inti dari aplikasi tersebut berlandaskan pada Technology Acceptance Model (TAM), kustomisasi massal, dan gamifikasi. Lebih lanjut, studi ini memetakan feature gap strategis, meliputi personalisasi AI, model langganan otomatis (subscription), dan fitur komunitas. Secara praktis, luaran penelitian ini dapat langsung diadaptasi oleh pengembang perangkat lunak sebagai baseline penyusunan Software Requirements Specification (SRS) dan Minimum Viable Product (MVP) yang lebih adaptif dan user-centric.
SISTEM PERINGATAN DINI GEMPA DAN TSUNAMI MENGGUNAKAN ARTIFICIAL NEURAL NETWORK Wiwik Supriyatin; Moh. Eno Farhan; Syahrullah Syahrullah; Deny Wiria Nugraha; Yuri Yudhaswana Joefrie
Journal of Information System Management (JOISM) Vol. 8 No. 1 (2026): Juni
Publisher : Universitas Amikom Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24076/joism.2026v8i1.2484

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan keselamatan publik melalui penyediaan prediksi tsunami yang cepat dan andal dengan memanfaatkan algoritma Artificial Neural Network (ANN) dalam sistem berbasis web. Masalah utama yang diangkat adalah tingginya risiko kerugian material dan korban jiwa akibat keterlambatan informasi serta potensi false alarm pada pengolahan data konvensional. Metode penyelesaian dilakukan dengan menerapkan arsitektur jaringan saraf ANN (susuna lapisan layer 9-10-8-1) yang mengolah parameter Magnitudo, Kedalaman, Jarak ke Pantai, serta Jenis Patahan sebagai input utama. Hasil perancangan menunjukkan performa sistem yang sangat presisi, dibuktikan dengan perolehan nilai Error Akhir sebesar 0,004950 pada iterasi ke-58 yang merepresentasikan tingkat akurasi pelatihan mencapai 99,50%. Selain itu, pengujian pada skenario gempa Magnitudo 7.5 menghasilkan Probabilitas Tsunami sebesar 93,38% dengan tingkat kepercayaan tinggi. Integrasi ANN dalam platform web ini terbukti mampu menyediakan informasi yang terstruktur, akurat, dan ramah pengguna sebagai instrumen krusial dalam pengambilan tindakan tanggap bencana yang efektif.
ANALISIS PENIPUAN TAUTAN UNDANGAN WHATSAPP DI ERA DIGITAL BERBASIS PMT Rensia Aurora; Chandra Kirana
Journal of Information System Management (JOISM) Vol. 8 No. 1 (2026): Juni
Publisher : Universitas Amikom Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24076/joism.2026v8i1.2587

Abstract

Perkembangan komunikasi digital melalui aplikasi WhatsApp telah meningkatkan risiko kejahatan siber, khususnya penipuan berbasis tautan undangan palsu yang memanfaatkan rekayasa sosial untuk mencuri data pribadi dan mengambil alih akun pengguna. Fenomena ini semakin meningkat seiring rendahnya literasi keamanan digital masyarakat serta tingginya intensitas penggunaan WhatsApp sebagai media komunikasi utama. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis modus penipuan tautan undangan WhatsApp dan menjelaskan perilaku protektif pengguna berdasarkan Protection Motivation Theory (PMT). Penelitian menggunakan metode studi literatur dengan pendekatan kualitatif deskriptif. Data dikumpulkan melalui penelaahan jurnal ilmiah, artikel akademik, laporan keamanan siber, dan penelitian terdahulu yang relevan pada rentang tahun 2020–2025. Literatur dipilih berdasarkan kesesuaian topik, relevansi terhadap phishing WhatsApp, dan keterkaitan dengan aspek perilaku pengguna digital. Analisis dilakukan menggunakan teknik content analysis untuk mengidentifikasi tema utama yang kemudian dipetakan ke dalam konstruk PMT, yaitu perceived severity, perceived vulnerability, response efficacy, dan self-efficacy. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penipuan tautan undangan WhatsApp berhasil memanfaatkan rendahnya persepsi kerentanan pengguna, tingginya kepercayaan sosial terhadap pesan personal, serta terbatasnya kemampuan pengguna dalam mengenali indikasi phishing digital. Selain itu, pengguna yang memiliki literasi keamanan digital dan efikasi diri yang baik cenderung lebih mampu melakukan tindakan protektif, seperti memverifikasi identitas pengirim dan menghindari tautan mencurigakan. Penelitian ini memberikan kontribusi konseptual dalam memahami hubungan antara faktor psikologis pengguna dan ancaman phishing digital, sekaligus menjadi dasar pengembangan edukasi keamanan digital berbasis perilaku pengguna.

Page 18 of 19 | Total Record : 182

 15   16   17   18   19 

Filter by Year

2019 2026


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 8 No. 1 (2026): Juni Vol. 7 No. 2 (2026): Januari Vol. 7 No. 1 (2025): Juni Vol. 6 No. 2 (2025): Januari Vol. 6 No. 1 (2024): Juni Vol. 5 No. 2 (2024): Januari Vol. 5 No. 1 (2023): Juni Vol. 4 No. 2 (2023): Januari Vol. 4 No. 1 (2022): Juni Vol. 3 No. 2 (2022): Januari Vol. 3 No. 1 (2021): Juni Vol. 2 No. 2 (2021): Januari Vol. 2 No. 1 (2020): Juni Vol. 1 No. 2 (2020): Januari Vol. 1 No. 1 (2019): Juli More Issue