cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Mesran
Contact Email
mesran.skom.mkom@gmail.com
Phone
+6282161108110
Journal Mail Official
jurnal.json@gmail.com
Editorial Address
STMIK Budi Darma Jln. Sisingamangaraja No. 338 Telp 061-7875998
Location
Kota medan,
Sumatera utara
INDONESIA
Jurnal Sistem Komputer dan Informatika (JSON)
Published by Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Budi Darma
ISSN : -     EISSN : 2685998X     DOI : https://dx.doi.org/10.30865/json.v1i3.2092
Core Subject : Science, Engineering,
Computer Science & IT Control & Systems Engineering
The Jurnal Sistem Komputer dan Informatika (JSON) is a journal to managed of STMIK Budi Darma, for aims to serve as a medium of information and exchange of scientific articles between practitioners and observers of science in computer. Focus and Scope Jurnal Sistem Komputer dan Informatika (JSON) journal: Embedded System Microcontroller Artificial Neural Networks Decision Support System Computer System Informatics Computer Science Artificial Intelligence Expert System Information System, Management Informatics Data Mining Cryptography Model and Simulation Computer Network Computation Image Processing etc (related to informatics and computer science)
Arjuna Subject : Ilmu Komputer (semua kategori) - Ilmu Komputer (Lain-Lain)
Articles 457 Documents
 36   37   38   39   40 
Implementasi Algoritma Reinforcement Learning dalam Pengelolaan Energi untuk Sistem Smart Grid Khusna, Nor Milatul; Evanita, Evanita; Riadi, Aditya Akbar
Jurnal Sistem Komputer dan Informatika (JSON) Vol. 6 No. 4 (2025): Juni 2025
Publisher : Universitas Budi Darma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30865/json.v6i4.8690

Abstract

Pengelolaan energi pada sistem smart grid merupakan tantangan penting dalam mendukung efisiensi dan keberlanjutan energi, khususnya pada skala rumah tangga. Penelitian ini mengusulkan implementasi algoritma Proximal Policy Optimization (PPO) berbasis Deep Reinforcement Learning (DRL) untuk mengoptimalkan efisiensi penggunaan energi melalui strategi load shifting. Lingkungan simulasi dibangun untuk merepresentasikan konsumsi energi rumah tangga dalam skenario waktu nyata, di mana agen PPO dilatih untuk mengalihkan beban penggunaan listrik ke waktu dengan tarif lebih rendah atau beban sistem yang lebih ringan. Pengujian dilakukan terhadap tiga skema reward dengan dua mode pelatihan, yaitu cepat dan maksimal. Hasil terbaik diperoleh pada kombinasi reward ketiga dengan mode pelatihan maksimal, menghasilkan rata-rata reward sebesar 41690,53 dan efisiensi biaya hingga 95,83% dibandingkan dengan data konsumsi asli. Temuan ini membuktikan bahwa PPO merupakan pendekatan yang efektif dalam pengelolaan energi pada smart grid skala rumah tangga, khususnya dalam mendukung strategi pengalihan beban yang adaptif dan hemat biaya.
Penerapan Algoritma Decision Tree untuk Identifikasi Aritmia pada Remaja Melalui Analisis Data Elektrokardiogram Angelica Sitanggang, Tiffany Maria; Gurning, Rosintan; Sari, Fitra Bona; Naibaho, Sona Halomoan; Prabowo, Agung
Jurnal Sistem Komputer dan Informatika (JSON) Vol. 6 No. 4 (2025): Juni 2025
Publisher : Universitas Budi Darma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30865/json.v6i4.8698

Abstract

Aritmia merupakan gangguan irama jantung yang sering tidak menimbulkan gejala, namun penting untuk dideteksi sejak dini, khususnya pada remaja. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem identifikasi aritmia berbasis data elektrokardiogram (EKG) menggunakan algoritma Decision Tree. Analisis dilakukan dengan mengekstraksi fitur-fitur penting dari sinyal EKG, seperti interval RR, PR, durasi QRS, interval QT, segmen ST, detak jantung (BPM), dan rasio R/S. Algoritma Decision Tree dipilih karena mampu membentuk struktur klasifikasi yang mudah dipahami dan relevan untuk interpretasi medis. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model yang dibangun dapat mengidentifikasi kondisi aritmia dengan tingkat akurasi sebesar 98,64%. Sistem ini menunjukkan potensi sebagai alat bantu deteksi aritmia yang efisien dan dapat digunakan untuk mendukung proses skrining awal pada remaja.
A Comparative Study of K-Means and K-Medoids for Clustering Dengue Fever Risk Areas in Medan Fitri, Anisa Amelia; Ula, Munirul; Agusniar, Cut
Jurnal Sistem Komputer dan Informatika (JSON) Vol. 6 No. 4 (2025): Juni 2025
Publisher : Universitas Budi Darma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30865/json.v6i4.8702

Abstract

Dengue Hemorrhagic Fever (DHF) is a localized disease that continues to contribute to a high number of cases in Medan City. The local health authority faces challenges in identifying priority areas for effective prevention and control. This study applies data clustering techniques to map DHF risk areas by comparing the performance of K-Means and K-Medoids algorithms. The optimal number of clusters was determined using the Silhouette Coefficient, while the clustering quality was assessed using the Davies-Bouldin Index (DBI). The findings indicate that K-Means performs best with four clusters and achieves a lower DBI value compared to K-Medoids. Based on this, the study recommends using K-Means to categorize DHF risk areas into four priority levels: high, medium, low, and very low. This approach is expected to support the Medan City Health Office in implementing more targeted and efficient DHF control strategies.
SPK Pemilihan Pengadaan Barang dan Jasa Pemerintah Menggunakan Metode SAW Rosi, Novriansyah; Witanti, Arita
Jurnal Sistem Komputer dan Informatika (JSON) Vol. 7 No. 1 (2025): September 2025
Publisher : Universitas Budi Darma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30865/json.v7i1.8750

Abstract

Pengadaan barang dan jasa pemerintah adalah proses strategis dalam mendukung pembangunan nasional, mulai dari infrastruktur hingga layanan publik yang diatur dalam Peraturan Presiden (Perpres) Nomor 12 Tahun 2021. Peraturan tersebut memberi dasar dalam penetapan metode pengadaan seperti Tender, Pengadaan Langsung, Penunjukan Langsung, Seleksi, E-Purchasing, dan Swakelola berdasarkan parameter nilai anggaran, kompleksitas pekerjaan, ketersediaan pasar, urgensi dan risiko. Proses Pemilihan metode pengadaan barang dan jasa pemerintah pada proses perencanaan pengadaan cenderung kurang tepat dan tidak sesuai dengan regulasi. Penelitian ini mengembangkan model sistem pendukung keputusan SPK) untuk memilih metode pengadaan dengan metode Simple Additive Weighting (SAW) dengan tujuan untuk membantu aparatur pemerintah dengan memberikan rekomendasi dalam menentukan metode pengadaan pada paket pengadaan. Melalui kombinasi analisis regulasi, diskusi mendalam dengan praktisi pengadaan, pengetahuan pengadaan dan penerapan riil, sistem ini dirancang untuk mengolah data secara matematis sehingga menghasilkan rekomendasi yang selaras dengan batasan hukum dan kebutuhan praktis. Sistem menunjukan tingkat akurasi mencapai 90% dari jumlah data uji terhadap data riil. Hasil perhitungan tersebut menunjukan bahwa sistem yang dibuat menggunakan metode SAW memiliki tingkat akurasi sistem yang tinggi sehingga dapat digunakan untuk merekomendasikan pemilihan metode pengadaan.
Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Perawat Menggunakan Metode Entropy dan TOPSIS (Studi Kasus: RSU Muhammadiyah Sumut) Wijaya, Imam
Jurnal Sistem Komputer dan Informatika (JSON) Vol. 6 No. 2 (2024): Desember 2024
Publisher : Universitas Budi Darma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30865/json.v6i2.8753

Abstract

Kebutuhan sumber daya manusia (SDM) yang berkualitas sangat berpengaruh terhadap pelayanan sebuah rumah sakit. Salah satu SDM yang memiliki peranan penting dalam sebuah pelayanan di rumah sakit adalah seorang perawat. Seorang perawat memiliki tugas memberikan pelayanan keperawatan dan bertanggung jawab atas kondisi peningkatan kesehatan dan pelayanan bagi pasien. Begitu besarnya tugas dan tanggung jawab perawat, maka pihak rumah sakit harus memiliki perawat yang berkualitas untuk menjamin tugas dan tanggung jawab tersebut dapat terlaksanakan. Untuk mendapatkan seorang perawat yang berkualitas, dalam proses penyeleksian penerimaan perawat pihak rumah sakit harus menyeleksi calon pelamar secara objektif sehingga akan didapatkan calon perawat baru yang sesuai dengan kriteria yang telah ditetapkan oleh pihak rumah sakit. Hal yang tersulit dalam proses penyeleksian penerimaan perawat adalah meminimalkan faktor subjektifitas dari HRD rumah sakit sehingga setiap pilihan yang dibuat tidak bersifat objektif dengan berdasarkan pada kriteria-kriteria yang diharapkan pihak Rumah Sakit . Salah satu solusi untuk permasalahan tersebut yang tepat dengan menggunakan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) dan menerapkan metode Entropy dan Topsis. Metode Entropy dan Topsis itu sendiri merupakan salah satu dari metode sistem pengambilan keputusan, dimana kegunaan dari metode entropy adalah untuk mendapatkan nilai bobot dari setiap kriteria yang digunakan dan metode topsis sendiri metode yang mengambil keputusan berdasarkan perangkingan atau nilai tertinggi. Dengan adanya Sistem Pendukung Keputusan (SPK) dan metode ini diharapkan dapat membantu pihak rumah sakit dalam mengambil keputusan penerimaan perawat yang tepat dan meningkatkan efesiensi dan objektif dari keputusan tersebut.
Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Karyawan Dengan Menggunakan Metode Entropy (Study Kasus: PT. Bank Mandiri Tbk) Mulia, Hasrul Alwi
Jurnal Sistem Komputer dan Informatika (JSON) Vol. 6 No. 2 (2024): Desember 2024
Publisher : Universitas Budi Darma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30865/json.v6i2.8755

Abstract

Bank Mandiri Tbk yakni perusahaan milik BUMN (Badan Usaha Milik Negera).PT. Bank Mandiri bergerak dibidang perbankan selayaknya Bank komersial menawarkan jasa-jasa bisnis terpadu dengan nilai, kualitas, kenyaman dan keamanan yang terbagus untuk nasabah individu maupun korporasi. Untuk penyelesaian permasalahan di atas perlu dibuat sebuah sistem pendukung keputusan penilaian terhadap kinerja karyawan di PT. Bank Mandiri Tbk Zainal Arifin dengan menggunakan metode entropy. Hal ini dilakukan untuk menilai pekerjaan karyawan dengan cepat dan akurat agar karyawan tersebut dapat mempertahankan karir nya. Maka dari itu penyelesaian permasalahan ini dengan membuat sebuah sistem pendukung keputusan dengan metode entropyyang peroleh memberikan penilaian terhadap kinerja para karyawan cara otomatis dan cepat untuk menilai evaluasi pekerjaan karyawan dengan akurat agar karyawan peroleh mempertahankan karir pekerjaan di PT. Bank Mandiri Tbk dan mengunakan aplikasi website. Dalam perhitungan metode entropy, terlebih dahulu harus menentukan kriteria dan bobot awal pada tiap kriteria.
Implementasi Data Mining Pengelompokan Siswa/Siswi Potensial Di MTS Ikhwanuts Tsalits Talun Kenas Menggunakan Algoritma K-Means Rahfi, Rahfi
Jurnal Sistem Komputer dan Informatika (JSON) Vol. 6 No. 2 (2024): Desember 2024
Publisher : Universitas Budi Darma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30865/json.v6i2.8756

Abstract

Perkembangnya teknologi informasi telah mengubah dunia menjadi serba lebih mudah di semua bidang kehidupan dan mendorong untuk lebih kreatif dan inovatif terbukti bahwa mekanisme kerja yang panjang menjadai efektif dan efisien dalam menemukan masalah yang dihadapi. Dengan adanya berbagai teknologi saat ini membuat semua menjadi lebih mudah memperoleh solusi yang akurat dalam suatu masalah. Dalam proses pengelompokan siswa/siswi potensial pada suatu sekolah banyak terdapat berbagai kendala atau masalah yang dihadapi. Salah satunya adalah pengelompokan data siswa/siswi potensial pada MTS Ikhwawanuts Tsalits Talun Kenas yang kurang maksimal atau efisien. Untuk mengatasi masalah tersebut, diperlukan data mining dengan metode algoritma K-means Clustering dalam pengelompokan siswa/siswi berdasarkan potensi yang dimilik. Dengan hasil penelitian yang diperoleh di harapkan dapat memberikan informasi yang efektif kepada Kepala Sekolah dan guru yang mengajar dalam mengetahui atau menentukan potensi yang dimiliki siswa/siswinya. Pengelompokan data siswa/siswi potensial dilakukan dengan meliputi variabel, yaitu : NISN (Nomor Induk Siswa nasional), Nama dan Nilai siswa/siswi. Nilai siswa/siswi diambil berdasarkan jumlah nilai bahasa indonesia, matematika, dan ipa (ilmu pengetahuan alam).
Implementasi Metode Weighted Product (WP) Dengan Pembobotan Rank Order Centroid (ROC) Dalam Menentukan Karyawan Terbaik (Studi Kasus : Pt. Konveksi Dian Jaya) Rais, Amin
Jurnal Sistem Komputer dan Informatika (JSON) Vol. 6 No. 2 (2024): Desember 2024
Publisher : Universitas Budi Darma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30865/json.v6i2.8757

Abstract

Staff / karyawan merupakan peran yang sangat penting untuk pendukung dan penopang sebuah Perusahaan. Karena dengan adanya Staff / karyawan perusahaan akan beroperasi. Diantara semua karyawan tentunya ada yang terbaik atau punya prestasi yang gemilang. Untuk memperoleh informasi yang cepat dan akurat akan karyawan terbaik atau berprestasi dan memenuhi kriteria yang diharapkan, tentunya dibutuhkan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) pemilihan Staff terbaik. Pemilihan Staff Terbaik Pada PT. Konveksi Dian Jaya merupakan suatu proses pemilihan Staff yang mana akan memilih dan menentukan Staff berdasarkan dengan kriteria yang telah ditentukan. Dalam proses pemilihan Staff terbaik di     PT. Konveksi Dian Jaya masih menggunakan perhitungan manual. Berdasarkan sistem pemilihan Staff terbaik  yang berjalan saat ini tentunya kurang efisien dalam pemilihan Staff terbaik. Untuk membantu proses pemilihan Staff terbaik pada           PT. Konveksi Dian Jaya digunakan sebuah Sistem Pendukung Keputusan (SPK) dimana metode yang digunakan adalah Implementasi WP (Weighted Product) dengan pembobotan ROC (Rank Order Centroid). Pada penelitian ini dibahas mengenai pemilihan Staff terbaik menggunakan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) Perangkingan nya menggunakan metode Implementasi WP (Weighted Product) dan Proses perhitungan pembobotan menggunakan metode ROC ROC (Rank Order Centroid) berdasarkan kriteria yang telah ditentukan. Sistem Pendukung Keputusan (SPK) yang dihasilkan dalam penelitian ini dapat menampilkan peringkat hasil penelitian berupa keaktipan, jenjang karir, indeks perestasi, leadership dan teamwork. sehingga didapatkan kandidat Staff terbaik pada PT. Dian Jaya Konveksi.
Rancang Bangun IoT Otomatis Berbasis Sensor PIR untuk Menghemat Energi Listrik pada saat Ruangan Kosong Okman Tampubolon, Juan Renhard; Ramadan, Wahyu; Buulolo, Julianus; Purba, Piona Pricilia; Siregar, Saut Dohot
Jurnal Sistem Komputer dan Informatika (JSON) Vol. 6 No. 4 (2025): Juni 2025
Publisher : Universitas Budi Darma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30865/json.v6i4.8805

Abstract

Pemakaian listrik yang tidak efisien, terutama dari lampu yang menyala di ruangan kosong, menyumbang sekitar 30% pemborosan energi di sektor rumah tangga, perkantoran, dan industri menurut Kementerian Energi dan Sumber Daya Mineral Indonesia. Penelitian ini merancang sistem otomatisasi lampu berbasis Internet of Things (IoT) menggunakan sensor PIR (Passive Infrared) dan mikrokontroler Arduino untuk mendeteksi keberadaan manusia. Sistem ini akan mengaktifkan atau mematikan lampu secara otomatis berdasarkan aktivitas di dalam ruangan, sehingga mampu menghemat konsumsi energi listrik. Studi dilakukan di ruang kelas dan laboratorium Universitas Prima Indonesia dengan menganalisis pola penggunaan energi. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu merespons gerakan dalam ±2 detik, mengurangi konsumsi energi hingga 30–50% tergantung kondisi ruangan. Penelitian ini juga mengisi celah dari studi sebelumnya yang belum mengintegrasikan pemantauan real-time dan fitur override manual. Dengan penggunaan sensor PIR yang lebih akurat dibandingkan sensor cahaya (LDR), sistem ini mendukung efisiensi energi yang lebih adaptif dan berkelanjutan. Rancang bangun ini berpotensi diterapkan luas dalam lingkungan akademik maupun industri.
Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Penerima Tunjangan Prestasi Karyawan pada PT. Tanjung Timberindo Industry dengan Metode OCRA dan Pembobotan ROC Khairani, Dila; Nabila, Salsa
Jurnal Sistem Komputer dan Informatika (JSON) Vol. 6 No. 1 (2024): September 2024
Publisher : Universitas Budi Darma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30865/json.v6i1.8807

Abstract

Tunjangan prestasi kerja merupakan semua pendapatan atau penghasilan maupun balas jasa yang berbentuk uang atau berupa barang langsung atau yang diterima pegawai sebagai imbalan atas jasa yang diberikan kepada instansi. Karyawan merupakan individu yang bekerja untuk suatu perusahaan atau organisasi dengan status sebagai pekerja tetap atau pekerja kontrak. Mereka biasanya menerima gaji atas pekerjaan yang mereka lakukan. Secara umum, karyawan dipekerjakan untuk melakukan tugas dan tanggung jawab tertentu sesuai dengan perjanjian kerja yang telah disepakati. Berdasarkan penelitian yang dilakukan, dapat disimpulkan bahwa metode ROC (Rank Order Centroid) dan metode OCRA (Operational Conpetitivness Rating Analysis) dapat digunakan untuk seleksi penerimaan tunjangan prestasi karyawan. Sistem pendukung keputusan dapat digunakan sebagai alat bantu untuk menetukan calon penerimaan tunjangan prestasi karyawan yang pantas untuk diterima dengan perolehan nilai alternatif terbaik yang berada pada alternatif A2 dengan nama Jenny Novita Sari sebesar 0.355.

Page 38 of 46 | Total Record : 457

 36   37   38   39   40 

Filter by Year

2019 2025


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 7 No. 2 (2025): Desember 2025 Vol. 7 No. 1 (2025): September 2025 Vol 6, No 4 (2025): Juni 2025 Vol. 6 No. 4 (2025): Juni 2025 Vol. 6 No. 3 (2025): Maret 2025 Vol 6, No 3 (2025): Maret 2025 Vol 6, No 2 (2024): Desember 2024 Vol. 6 No. 2 (2024): Desember 2024 Vol. 6 No. 1 (2024): September 2024 Vol 6, No 1 (2024): September 2024 Vol 5, No 3 (2024): Maret 2024 Vol. 5 No. 3 (2024): Maret 2024 Vol. 5 No. 2 (2023): Desember 2023 Vol 5, No 1 (2023): September 2023 Vol 4, No 4 (2023): Juni 2023 Vol 4, No 3 (2023): Maret 2023 Vol 4, No 2 (2022): Desember 2022 Vol 4, No 1 (2022): September 2022 Vol 3, No 4 (2022): Juni 2022 Vol 3, No 3 (2022): Maret 2022 Vol 3, No 2 (2021): Desember 2021 Vol 3, No 1 (2021): September 2021 Vol 2, No 3 (2021): Mei 2021 Vol 2, No 2 (2021): Januari 2021 Vol 2, No 1 (2020): September 2020 Vol 1, No 3 (2020): Mei 2020 Vol 1, No 2 (2020): Januari 2020 Vol 1, No 1 (2019): September 2019 More Issue