cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Tien Rahayu Tulili
Contact Email
tien.tulili@polnes.ac.id
Phone
+6281254433003
Journal Mail Official
just.ti@polnes.ac.id
Editorial Address
Jl. Dr. Ciptomangunkusumo Kampus Gunung Lipan Samarinda 75131 - Kalimantan Timur - Indonesia
Location
Kota samarinda,
Kalimantan timur
INDONESIA
Just TI (Jurnal Sains Terapan Teknologi Informasi)
Published by Politeknik Negeri Samarinda
ISSN : 20856458     EISSN : 25794310     DOI : http://dx.doi.org/10.46964/justti.v12i1
Core Subject : Science,
Computer Science & IT
Jurnal Sains Terapan Teknologi Informasi - JUST TI is a scientific and peer-reviewed journal published every six month in January and July. This journal is opened for scientists, academics, professionals who intend to publish their original articles to others. Jurnal Sains Terapan Teknologi Informasi - JUST TI is a journal focusing on computer science field. The focus of this journal is following below but not limited to: - applied computer science - applied information technology - artificial intelligence - decision support system - information system - machine learning - data mining
Arjuna Subject : Teknik (semua kategori) - Teknik (Lain-Lain)
Articles 8 Documents
 1 
Search results for , issue "Vol 12, No 2 (2020): JULI 2020" : 8 Documents clear
PERANCANGAN PROTOTIPE SISTEM INFORMASI PENGELOLAAN DATA STATISTIK TERPADU (SIMPATIKU) KOTA BONTANG Lapu Tombilayuk; Zaini Zaini
Just TI (Jurnal Sains Terapan Teknologi Informasi) Vol 12, No 2 (2020): JULI 2020
Publisher : Politeknik Negeri Samarinda

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.46964/justti.v12i2.418

Abstract

Kebutuhan sebuah sistem Informasi yang dapat menginput data sektoral di masing-masing organisasi perangkat daerah (OPD) yang dapat diintegrasikan dengan sistem yang ada, sangat diperlukan oleh instansi pemerintah secara khusus pemerintah Kota Bontang. Permasalahan yang ada pada saat ini adalah sebaran data sektoral yang terdapat pada masing-masing OPD Kota Bontang, belum bisa diakses dan diolah secara cepat oleh Dinas Komunikasi, Informatika dan Statistik Kota Bontang karena belum ada sistem yang dapat mengintegrasikan sebaran data tersebut. Berdasarkan permasalah tersebut maka diperlukan prototipe sistem informasi pengolahan data statistik terpadu Kota Bontang, yang diharapkan dapat memberikan gambaran perancangan sistem yang dapat mengaskses sebaran data statistik terpadu secara cepat dan terintegrasi.  Dalam perancangan prototipe ini, peneliti melakukan beberapa tahap yaitu pertama analisis sistem yang sedang berjalan melalui metode pengamatan langsung, wawancara dengan pengelolah data statistik, sehingga diperolah gambaran proses bisnis sistem yang sedang berjalan. Tahap kedua adalah metode penggambaran atau pemodelan sistem yang akan dibangun dengan menggunakan pemodelan logic (logical model) dengan membuat diagram konteks, diagram alir data (DFD) level 0-seterusnya, perancangan basis data dan perancangan antar muka (interface) sistem. Dari penelitian ini menghasilkan rancangan prototipe sistem informasi yang digunakan oleh Tim perancangan sistem untuk membangun sistem informasi Pengelolaan Data Statistik Terpadu (SIMPATIKU) Kota Bontang.
PENERAPAN METODE SIMPLE MULTI ATRIBUT RATING TECHNIQUE (SMART) UNTUK PEMILIHAN PRAMUKA BERPRESTASI TINGKAT KWARTIR RANTING ANGGANA Bedy Suprapty; Gusti G N; Rheo Malani
Just TI (Jurnal Sains Terapan Teknologi Informasi) Vol 12, No 2 (2020): JULI 2020
Publisher : Politeknik Negeri Samarinda

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.46964/justti.v12i2.371

Abstract

Gerakan Pramuka akhir-akhir ini selalu mencari Anggota Pramuka yang terbaik (berprestasi) sesuai dengan yang tercantum dalam Tri Satya Pramuka. Kwartir Ranting anggana juga melakukan seleksi pramuka berprestasi. Namun dalam proses seleksi melibatkan banyak kriteria yang telah ditentukan oleh Gerakan Pramuka Kwartir Ranting Anggana dengan tujuan untuk memilih anggota yang tepat agar benar-benar siap terjun ke masyarakat dan menjadi contoh untuk pramuka lainnya. Tujuan penelitian adalah menerapan Metode Simple Multi Atribut Rating Technique (SMART) untuk memilih anggota pramuka berprestasi tingkat Kwartir Ranting Anggana.Hasil penelitian adalah memberikan rekomendasi alternatif terbaik kepada pihak sekretariat gerakan pramuka Kwartir Ranting Anggana yaitu Febrio Rezal Saputra dengan nilai 95.50, Raisma Sonia dengan nilai 95.50 dan Nur Hidayat dengan nilai 85.8.
PERBANDINGAN PENERAPAN ALGORITMA TEORI RESPON BUTIR DAN FUZZY TSUKAMOTO PADA COMPUTERIZED ADAPTIVE TEST Wahyuni - Wahyuni; Muhammad Fahmi
Just TI (Jurnal Sains Terapan Teknologi Informasi) Vol 12, No 2 (2020): JULI 2020
Publisher : Politeknik Negeri Samarinda

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.46964/justti.v12i2.347

Abstract

Pada dasarnya sistem CAT (Computerized Adaptive Test)  hampir sama dengan sistem CBT (Computerized Based Testing) dimana test dilakukan melalui komputer, namun sistem CAT dapat merandom dan memberikan soal sesuai dengan kemampuan pesertanya. Jika peserta tes tersebut memiliki kemampuan rendah, maka sistem akan memberikan soal yang cenderung mudah. Sebaliknya, jika peserta tes memiliki kemampuan tinggi, maka sistem akan memberikan soal yang cenderung sulit.Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui metode manakah yang paling tepat untuk diterapkan pada sistem Computerized Adaptive Test dalam pemberian butir soal kepada peserta tes sehingga menghasilkan hasil yang maksimal. Pemilihan butir soal dimulai dari  butir soal kedua sampai soal yang terakhir. Metode Teori Respon Butir atau Item Response Theory (IRT)pada penelitian ini menggunakan tiga parameter logistik (3PL). Metode analisis yang dilakukan berupa pengujian kepada responden secara manual, menggunakan sistem CAT dengan metode IRT dan menggunakan sistem CAT dengan metode Fuzzy Tsukamoto. Setelah dilakukan pengujian, maka dibandingkan hasil yang telah didapat dari masing-masing pengujian tersebut untuk mengetahui metode manakah yang paling baik untuk diterapkan pada sistem CAT ini. Hasil yang di dapat adalah metode IRT dan Fuzzy  sama-sama dapat diterapkan dalam sistem CAT, namun metode IRT lah yang lebih baik untuk diterapkan dibandingkan dengan metode Fuzzy Tsukamoto.
IMPLEMENTASI METODE K-MEANS CLUSTERING UNTUK PENENTUAN JENIS KOMENTAR PADA TWEET PSSI Muhammad Ali Rheza; Farindika Metandi
Just TI (Jurnal Sains Terapan Teknologi Informasi) Vol 12, No 2 (2020): JULI 2020
Publisher : Politeknik Negeri Samarinda

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.46964/justti.v12i2.363

Abstract

Berita tentang Persatuan Sepakbola Seluruh Indonesia ( PSSI ) sedang ramai di perbincangkan. Perbincangan tersebut bisa berasal dari salah satu media sosial yaitu Twitter. Twitter berisi informasi , pesan dan komentar dari pengguna satu ke pengguna lain. Jenis Komentar twitter terhadap pssi sangat beragam, Terdapat jenis-jenis  komentar, contohnya yaitu jenis komentar ironi adalah Komentar untuk menyatakan sindiran secara halus, kemudian jenis komentar sinisme adalah jenis komentar yang di artikan sebagai suatu sindiran yang berbentuk kesangsian yang mengandung ejekan. Komentar sinisme cenderung lebih keras dari pada ironi. dan yang terakhir jenis komentar sarkasme adalah jenis komentar yang lebih kasar dari ironi dan sinisme. Komentar sarkasme cenderung yang paling kasar dalam percakapan sehari hari-hari, sarkasme digunakan untuk mengejek, menghina dan menyumpah yang di tunjukan kepada seseorang. Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui jenis komentar terkategori komentar ironi, sinisme dan sarkasme dengan Metode K-means Clustering. Dari proses perhitungan menggunakan metode K-Means clustering menghasilkan Kelompok jenis komentar sinisme pada cluster 1 sebanyak 20 data, kelompok jenis komentar sarkasme pada cluster 2 sebanyak 3 data dan kelompok jenis komentar ironi pada cluster 3 sebanyak 27 data.
IMPLEMENTASI ALGORITMA APRIORI PADA DATA PENJUANLAN PRODUK ASESORIS CV PRINCES DIARY SAMARINDA Siti Qomariah; Basrie Basrie; Srinita Fitriani Pa’a
Just TI (Jurnal Sains Terapan Teknologi Informasi) Vol 12, No 2 (2020): JULI 2020
Publisher : Politeknik Negeri Samarinda

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.46964/justti.v12i2.321

Abstract

CV Princes Diary adalah perusahaan yang bergerak pada penjulan produk asesoris yang beragam, ada 25 jenis barang yang dijual pada toko mereka, tetapi data penjulan tersebut belum dianalisa dengan baik untuk menghasilkan strategi penjualan yang meningkatkan keuntungan untuk perusahaan.  Salah satu algoritma dalam data mining adalah algoritma apriori.  Datamining banyak diimplementasikan dalam berbagai bidang seperti bisnis, perdagangan, dan lain-lain.  penelitian ini bertujuan untuk membuat aplikasi  dengan penerapan metode data Mining  dengan algoritma apriori untuk mengolah data penjualan tersebut lebih terstruktur, terinci dan mengetahui permasalahan pada penjualan produk.   Penelitian ini dilakukan mencari pola informasi transaksi produk, sehingga mengahasilkan stok barang yang harus diperbanyak atau dikurangi.  Algoritma apriori adalah salah satu cabang dari data minning yang berfungsi mencari pola informasi dari banyaknya data yang dimikili.   Market basket analisis adalah salah satu teknik dari data mining dengan strategi cross- selling dimulai dengan mencari sejumlah frequent itemset dan dilanjutkan dengan patter Growth. untuk tool penelitian yang digunaka adalah rapid miner.  Intensitas penjulana produk yang didapat mengunakan algoritma apriori dengan market basket analisis.  Pada CV Princes Diary produk yang dijual adalah produk asesoris seperti dompet, kacamata, kalung dan lain-lain. pada hasil penelitian ditemukan enam aturan 6 buah aturan atau rule yang bisa digunakan untuk strategi penjulan Jika membeli kaca mata maka akan membeli dompet ( dengan nilai support 52,5 % dan confidence 55,9%) Jika membeli tali sepatu maka akan membeli make up dengan nilai support 55,9 % dan confidence 56,4%) Jika membeli make up, Maka akan membeli alat make up dan sisir ( dengan nilai support 56,4 % dan confidence 61,6%)        Jika membeli sisir maka akan membeli make up  ( dengan nilai support 61,6 % dan confidence 65,3%)  Jika membeli Make Up, maka akan membeli sisir dan Alat Make up  ( dengan nilai support 65,3 % dan confidence 65,3%)       Jika membeli Make Up, Maka membeli sisir dan alat make up ( dengan nilai support 82,5 % dan confidence 82,5%) informasi pola frekuensi asosiasi tertinggi adalah jika membeli make up maka maka membeli sisir dengan nilai support sebesar 8.825% dan nilai conficende 0.825%.  dengan aturan diatas produk pertama dan produk kedua bisa disandingkan untuk promosi pendualan dengan harga yang menarik.
KLASIFIKASI TIPE GELANDANG SEPAK BOLA BERDASARKAN DATA KEMAMPUAN MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES Ni Wayan Wisswani; Tien Rahayu Tulili; Muhammad Farman Andrijasa; Muhammad Rangga Satria; Eko Wahyudi; Siti Jumaini
Just TI (Jurnal Sains Terapan Teknologi Informasi) Vol 12, No 2 (2020): JULI 2020
Publisher : Politeknik Negeri Samarinda

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.46964/justti.v12i2.370

Abstract

Sepak bola merupakan olahraga paling popular dan paling digemari di seluruh dunia. berdasarkan hasil survei yang dilakukan oleh Fédération Internationale de Football Association (FIFA) pada tahun 2001 menyatakan bahwa sepakbola adalah olahraga paling populer dimainkan hari ini. Survei ini menunjukkan bahwa lebih dari 240 juta orang memainkan olahraga sepak bola di lebih dari 200 negara di hampir setiap bagian dari dunia. Salah satu posisi dalam sepak bola adalah gelandang pemain tengah atau dalam Bahasa Inggris disebut dengan midfielder Posisi gelandang sepak bola terdiri dari beberapa tipe yaitu CMF (central midfielder), AMF (attacking midfielder), DMF (defensive midfielder),  RMF ( right midfielder), LMF (left midfielder). Namun, dalam penelitian ini, hanya tiga tipe yang akan digunakan yaitu CMF, DMF, dan AMF. Pada penelitian ini akan diangkat permasalahan yaitu: bagaimana seorang pemain gelandang dapat diklasifikasi kedalam posisi atau tipe gelandang yang tepat? Pendekatan yang digunakan yaitu menggunakan pendekatan klasifikasi menggunakan algoritma Naïve Bayes bertujuan untuk melakukan klasifikasi tipe gelandang sepak bola. Dari empat skenario yang dilaksanakan didapatkan bahwa hasil akurasi pada masing-masing scenario adalah sebesar 80%, 80%, 82.5%, dan 80.182%.
PERANCANGAN APLIKASI PEMILIHAN JURUSAN PADA SMK NEGERI 7 SAMARINDA ONLINE DENGAN TOPSIS Damar Nurcahyono; Abdul Najib; Wahid Kasim
Just TI (Jurnal Sains Terapan Teknologi Informasi) Vol 12, No 2 (2020): JULI 2020
Publisher : Politeknik Negeri Samarinda

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.46964/justti.v12i2.212

Abstract

Penentuan jurusan pada proses Penerimaan Peserta Didik Baru (PPDB) di Sekolah Menengah Kejuruan 7 (SMK 7) sering menjadi permasalahan oleh tim penyeleksi, hal ini dikarenakan banyaknya kriteria yang ditentukan setiap jurusan yang ada dan proses perhitungan nilai-nilai yang kompleks. Penelitian ini membahas mengenai perancangan aplikasi pendaftaran dan pemilihan jurusan pada SMK Negeri 7 Samarinda berbasis online dengan metode Technique For Order Preference by Similiarity to Ideal Solution (TOPSIS), sehingga dapat menjadi pendukung dalam proses penentuan jurusan PPDB.
PENERAPAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING(SAW) UNTUK PEMILIHAN BEASISWA KURANG MAMPU PADA SEKOLAH DASAR KATOLIK HATI KUDUS SAMARINDA Anton Topadang; Irwansyah Irwansyah; Safruddin Safruddin
Just TI (Jurnal Sains Terapan Teknologi Informasi) Vol 12, No 2 (2020): JULI 2020
Publisher : Politeknik Negeri Samarinda

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.46964/justti.v12i2.377

Abstract

Salah satu perhatian pemerintah atau pihak swasta adalah memberikan beasiswa kepada siswa dalam berbagai jenis beasiswa. Program beasiswa diadakan untuk meringankan beban siswa dalam menempuh masa belajar siswa. Pemberian beasiswa haruslah dilakukan secara selektif agar tepat sasaran. Setiap jenis beasiswa memiliki kriteria dan bobot penilaian yang berbeda-beda, salah satunya beasiswa yang diberikan untuk siswa yang berasal dari keluarga kurang mampu. Walaupun pihak pemerintah sudah membantu dengan menerbitkan Kartu Indonesia Pintar (KIP) untuk keluarga kurang mampu. Tetapi tidak semua siswa kurang mampu memiliki KIP, apalagi untuk siswa yang bersekolah di sekolah swasta. Dalam menentukan dan menetapkan penerima beasiswa pihak sekolah masih secara manual dengan menggunakan microsoft excel  dalam perhitungan dan tentu memiiki kekurangan dalam  keakuratan hasil sehingga hasilnya tidak tepat sasaran. Oleh karena itu perlu digunakan sebuah metode pengambilan keputusan yang bisa membantu dalam pemilihan siswa penerima beasiswa kurang mampu. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Simple Additive Weighting (SAW). Metode Simple Additive Weighting(SAW) adalah salah satu metode yang bisa digunakan sebagai alternatif untuk membantu pengambilan keputusan penerimaan beasiswa. Pada penerapan metode SAW untuk menentukan beasiswa kurangmampu, digunakan empat kriteria yaitu adalah 1) Penghasilan Orang Tua(C1), 2) Tanggungan Orang Tua(C2), 3) Saudara Kandung(C3), dan 4) Pengeluaran Orang Tua(C4). Hasil analisis algoritma SAW diperoleh rangking 1 = Alternatif 9(A9) dengan nilai=0,892, ranking 2 = Alternatif 10(A10) dengan nilai=0,866, dan ranking 3 = Alternatif 5(A5) dengan nilai = 0,826. Berdasarkan ranking tersebut pihak kepala sekolah dapat menjadikan acuan dalam  menetapkan penerima beasiswa kurang mampu pada Sekolah Dasar Katolik Hati Kudus Samarinda. 

Page 1 of 1 | Total Record : 8

 1 

Filter by Year

2020 2020


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 1, No 15 (2023): JANUARI 2023 Vol 14, No 2 (2022): Juli 2022 Vol 14, No 1 (2022): Januari 2022 Vol 13, No 2 (2021): Juli 2021 Vol 13, No 1 (2021): Januari 2021 Vol 12, No 2 (2020): JULI 2020 Vol 12, No 1 (2020): JANUARI 2020 Vol 11, No 2 (2019): JULI 2019 Vol 11, No 1 (2019): JANUARI 2019 Vol 10, No 2 (2018): JULI 2018 Vol 8, No 1: Januari 2016 More Issue