cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
ARIS SUSANTO
Contact Email
arissusantoh@gmail.com
Phone
+6282345148092
Journal Mail Official
jurnal@stmikbinsa.ac.id
Editorial Address
Jln. Jend. A. H. Nasution No. 105 Kendari
Location
Kota kendari,
Sulawesi tenggara
INDONESIA
Jurnal Sistem Informasi dan Sistem Komputer
Published by Sekolah Tinggi Manajemen Informatika Dan Komputer Bina Bangsa
ISSN : 25811614     EISSN : 2715906X     DOI : -
Core Subject : Science, Education, Engineering,
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Electrical & Electronics Engineering Other
Jurnal SIMKOM menerbitkan jurnal akses terbuka penuh, yang berarti bahwa semua artikel tersedia di internet untuk semua pengguna segera setelah publikasi, penggunaan non-komersial dan distribusi dalam media apapun diperbolehkan, dengan syarat penulis dan jurnal tersebut dikreditkan dengan benar. Manfaat akses terbuka bagi penulis, meliputi: - Akses gratis untuk semua pengguna di seluruh dunia - Penulis memegang hak cipta atas karya mereka - Peningkatan visibilitas dan pembaca - Publikasi cepat - Tidak ada batasan spasial Fokus dan Scop 1. Sistem Informasi 2. Informatika 3. Multimedia 4. Jaringan 6. Keamanan 7. Algoritma dan Pemrograman 8. Penelitian Lain Terkait Bidang Komputer
Arjuna Subject : Ilmu Komputer (semua kategori) - Ilmu Komputer (Lain-Lain)
Articles 117 Documents
 8   9   10   11   12 
Perancangan Ulang Sistem Informasi Balai Penjaminan Mutu Pendidikan (Studi Kasus: BPMP Sulawesi Tenggara) Nirwana, Nirwana; Hayat, Toga Abdi; Nurhidaya, Andi; Pramono, Bambang; Isnawaty, Isnawaty
Jurnal Sistem Informasi dan Sistem Komputer Vol 10 No 1 (2025): Vol 10 No 1 - 2025
Publisher : STIMIK Bina Bangsa Kendari

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51717/simkom.v10i1.555

Abstract

Di era perkembangan teknologi informasi dan komunikasi, peran lembaga pendidikan menjadi semakin penting. Balai Penjaminan Mutu Pendidikan (BPMP) adalah unit pelaksana teknis di bawah Kementerian Pendidikan, Kebudayaan, Riset, dan Teknologi yang bertanggung jawab untuk memastikan kualitas pendidikan di Indonesia. Penelitian ini bertujuan untuk merancang ulang sistem informasi Balai Penjaminan Mutu Pendidikan (BPMP) Sultra dengan memanfaatkan teknologi informasi. Metodologi Agile digunakan untuk pengembangan perangkat lunak, dengan menggabungkan PHP, HTML, CSS, JavaScript, MySQL, dan Bootstrap. Hasil penelitian menunjukkan bahwa perancangan ulang sistem informasi BPMP Sultra berhasil meningkatkan kualitas antarmuka, kemudahan navigasi, dan efisiensi pengelolaan data. Sistem ini juga memenuhi kebutuhan dan persyaratan pengguna, sehingga meningkatkan kualitas layanan pendidikan. Penelitian ini menyoroti pentingnya teknologi dalam meningkatkan kualitas pendidikan dan peran BPMP dalam memastikan kualitas pendidikan.
Deteksi Jenis Tanaman Berdasarkan Bentuk Daun Menggunakan KNN Nasution, Siti Ananda; Lestari, Dewi; Azzahra, Dita Putri; Kiswanto, Dedy
Jurnal Sistem Informasi dan Sistem Komputer Vol 10 No 1 (2025): Vol 10 No 1 - 2025
Publisher : STIMIK Bina Bangsa Kendari

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51717/simkom.v10i1.646

Abstract

Indonesia memiliki keanekaragaman hayati yang tinggi, termasuk ribuan spesies tanaman yang tersebar luas. Identifikasi jenis tanaman penting dalam bidang seperti pertanian, kehutanan, dan penelitian ilmiah. Penelitian ini mengembangkan sistem deteksi jenis tanaman berbasis bentuk daun menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN). Dataset gambar daun dikumpulkan dan diolah untuk mengekstraksi fitur morfologis, seperti tepi dan tekstur daun. KNN kemudian digunakan untuk mengklasifikasikan daun ke dalam jenis tanaman tertentu berdasarkan kemiripannya dengan sampel dalam dataset. Validasi dilakukan dengan membandingkan akurasi dari berbagai nilai k untuk menemukan konfigurasi terbaik. Hasilnya, algoritma KNN berhasil mencapai akurasi klasifikasi 94,44%, dengan akurasi sempurna pada daun Kembang Sepatu dan Singkong, sedangkan daun Jarak dan Ubi Malaysia memiliki akurasi 83%. Kombinasi fitur LBP dan HOG terbukti efektif dalam meningkatkan representasi morfologi daun.
Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap PON XII Aceh-Sumut Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Saputra, Maulian; Iqbal, Muhammad
Jurnal Sistem Informasi dan Sistem Komputer Vol 10 No 1 (2025): Vol 10 No 1 - 2025
Publisher : STIMIK Bina Bangsa Kendari

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51717/simkom.v10i1.679

Abstract

Penelitian ini menganalisis sentimen masyarakat terhadap Pekan Olahraga Nasional (PON) XII di Aceh-Sumatera Utara menggunakan algoritma Multinomial Naive Bayes. Data diperoleh melalui crawling media sosial X, kemudian diolah melalui tahap pre-processing yang meliputi pembersihan data, case folding, normalisasi kata, tokenisasi, penghapusan stopword, dan stemming. Sentimen pada data dilabeli menggunakan pendekatan lexicon-based untuk mengklasifikasikan teks menjadi positif dan negatif. Model klasifikasi dibangun menggunakan algoritma Multinomial Naive Bayes, dengan evaluasi kinerja melalui confusion matrix, akurasi, dan classification report. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model mencapai akurasi 79,77% pada data uji, memberikan gambaran tentang pandangan masyarakat terhadap PON XII dan membuktikan efektivitas algoritma ini dalam analisis sentimen berbasis teks.
Penerapan Metode Naïve Bayes Untuk Mengidentifikasi Sentimen Pengguna Pada Ulasan Aplikasi ReelShort di Google Play Store Susilawati, Susilawati; Iqbal, Muhammad
Jurnal Sistem Informasi dan Sistem Komputer Vol 10 No 1 (2025): Vol 10 No 1 - 2025
Publisher : STIMIK Bina Bangsa Kendari

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51717/simkom.v10i1.686

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pendapat pengguna aplikasi ReelShort berdasarkan ulasan mereka di Google Play Store. Metode yang digunakan adalah algoritma Multinomial Naive Bayes. Data ulasan pengguna dikumpulkan dengan teknik scrapping dari Google Play Store, selanjutnya dilakukan pre-processing data untuk membersihkan dan menyederhanakan teks. Setelah itu, sentimen dari setiap ulasan diklasifikasikan menjadi dua kategori yaitu positif dan negatif. Model klasifikasi dibangun menggunakan algoritma Multinomial Naive Bayes dan dievaluasi menggunakan metrik akurasi, presisi, recall, dan F1-score. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model mampu mengklasifikasikan sentimen dengan akurasi sebesar 77%. Nilai presisi sebesar 83% mengindikasikan bahwa model cukup baik dalam mengidentifikasi ulasan yang benar-benar positif atau negatif. Namun, nilai recall yang sebesar 77% menunjukkan bahwa model masih melewatkan beberapa ulasan yang seharusnya terklasifikasi sebagai positif atau negatif. Analisis lebih lanjut menunjukkan bahwa model lebih baik dalam mengklasifikasikan ulasan negatif dibandingkan dengan ulasan positif. Hasil penelitian ini memberikan pemahaman yang lebih baik mengenai persepsi pengguna terhadap aplikasi ReelShort dan dapat dimanfaatkan untuk meningkatkan kualitas aplikasi di masa mendatang.
Rancang Bangun Aplikasi E-Agribusiness Untuk Meningkatkan Daya Saing Pertanian di Wilayah Desa Cileungsi Kecamatan Ciawi Raihan, Achmad; Aslamia, Suwaybatul; Fauziah, Nur; Brillian, Naufal; Kusumawati, Kiki
Jurnal Sistem Informasi dan Sistem Komputer Vol 10 No 1 (2025): Vol 10 No 1 - 2025
Publisher : STIMIK Bina Bangsa Kendari

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51717/simkom.v10i1.724

Abstract

Pertanian di Desa Cileungsi, Kecamatan Ciawi, menghadapi tantangan seperti distribusi hasil panen yang tidak efisien, ketergantungan pada pedagang perantara, dan keterbatasan akses pasar. Penelitian ini bertujuan merancang dan membangun aplikasi e-agribisnis berbasis website untuk meningkatkan daya saing agribisnis lokal. Dengan menggunakan metode Software Development Life Cycle (SDLC), penelitian ini mengembangkan aplikasi yang mencakup fitur manajemen produk, transaksi online, dan forum komunitas. Proses pengujian dilakukan menggunakan metode black box untuk menilai fungsionalitas sistem dan User Acceptance Testing (UAT) untuk mengukur kepuasan pengguna. Hasil pengujian menunjukkan aplikasi memiliki tingkat keberhasilan 94,12% dalam memenuhi kebutuhan fungsional, dengan rata-rata skor kepuasan pengguna sebesar 72,8%. Aplikasi ini dilengkapi fitur manajemen produk, transaksi online, dan forum komunitas, memberikan solusi komprehensif bagi petani dalam menghadapi kendala agribisnis. Dengan potensi penerapan yang luas, aplikasi ini diharapkan dapat meningkatkan daya saing sektor agribisnis di Indonesia.
Rancang Bangun Visual Novel Game Sebagai Media Pengenalan Interview Kerja Setiawan, Hagai Brayen; Sukamto, Rosa Ariani; Hambali, Yudi Ahmad
Jurnal Sistem Informasi dan Sistem Komputer Vol 10 No 1 (2025): Vol 10 No 1 - 2025
Publisher : STIMIK Bina Bangsa Kendari

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51717/simkom.v10i1.732

Abstract

Proses rekrutmen pekerjaan semakin kompetitif, dan wawancara kerja menjadi bagian penting dalam seleksi karyawan. Maka dari itu, pelamar kerja perlu mempersiapkan dan mengenal wawancara kerja. Pada umumnya, pembelajaran untuk mengenalkan interview kerja masih menggunakan buku pedoman, video, dan lain-lain. Game dianggap sebagai alternatif media pembelajaran interaktif. Game diharapkan dapat memberikan simulasi wawancara, memperkenalkan konsep interview kerja, dan memberikan umpan balik langsung terhadap keputusan yang diambil pelamar. Visual Novel Game dibangun dengan menggunakan metode Game Development Life Cycle. Metode penelitian Research and Development (R&D) digunakan dengan subjek penelitian 33 orang. Evaluasi uji coba pada data pengukuran dari kuesioner memperoleh hasil bahwa pengukuran terhadap minat yang terbangun rata-rata sebesar 80,90%, SUS sebesar 81,21%, Game experience sebesar 81,51%, Net promotor score sebesar 86,66%, dan after game experience sebesar 80,66%. Hasil pengukuran ini menegaskan bahwa pemain memiliki minat yang baik untuk melihat interview kerja diterapkan dalam game dan tanggapan yang sangat baik secara keseluruhan.
Aplikasi Simulasi Prediksi Pemakaian Obat Kronis Dengan Metode Monte Carlo Rahmad Mulia, Jefri; Afif, Ahmad; Manurung, Kiki Hariani
Jurnal Sistem Informasi dan Sistem Komputer Vol 10 No 1 (2025): Vol 10 No 1 - 2025
Publisher : STIMIK Bina Bangsa Kendari

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51717/simkom.v10i1.734

Abstract

Rumah Sakit Islam (RSI) Siti Rahmah Padang merupakan rumah sakit swasta yang memberikan pelayanan kesehatan, khususnya dalam pengelolaan penyakit kronis seperti diabetes, hipertensi, dan penyakit jantung. Penyakit kronis memerlukan pengelolaan yang sistematis, terutama dalam penggunaan obat, untuk mencegah komplikasi serius dan memaksimalkan efektivitas terapi. Metode Monte Carlo, sebagai pendekatan probabilistik, menawarkan simulasi berbasis angka acak untuk mengeksplorasi berbagai skenario pengobatan. Dengan mengimplementasikan metode ini dalam aplikasi simulasi, pasien dan tenaga kesehatan dapat memperoleh wawasan yang lebih baik terkait pengelolaan obat kronis, termasuk prediksi efektivitas obat, kepatuhan pasien, serta risiko efek samping. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan aplikasi simulasi berbasis metode Monte Carlo guna membantu apoteker rumah sakit dalam proses pengolahan data, memperkirakan kebutuhan obat, dan meminimalkan kesalahan persediaan. Hasil simulasi menunjukkan bahwa pendekatan ini mampu memberikan informasi yang akurat dan efisien untuk mendukung pengambilan keputusan berbasis data. Selain itu, simulasi ini juga memungkinkan optimalisasi strategi pengelolaan stok obat.
Sistem Informasi Jadwal dan Ketersediaan Speedboat (Studi Kasus: Pelabuhan Goto Sarimalaha Kota Tidore Kepulauan) Hajar Hasan; Edy Waly Rumaf
Jurnal Sistem Informasi dan Sistem Komputer Vol 10 No 1 (2025): Vol 10 No 1 - 2025
Publisher : STIMIK Bina Bangsa Kendari

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51717/simkom.v10i1.667

Abstract

Diberbagai destinasi wisata atau pulau-pulau terpencil, speedboat menjadi salah satu transportasi laut yang menyediakan akses cepat dan efisien. Oleh karena itu, untuk memastikan layanan yang optimal, diperlukan sistem penjadwalan yang baik. Sistem penjadwalan pada pelabuhan Goto Sarimalaha Kota Tidore Kepulauan sampai saat ini masih menggunakan cara konvensional, yang mengakibatkan keterbatasan informasi bagi calon penumpang yang akan menggunakan jasa speedboat. Berdasarkan hal tersebut maka tujuan dari penelitian ini adalah merancang dan membuat sebuah sistem informasi penjadwalan speedboat yang menampilkan informasi jadwal dan ketersediaan speedboat yang dapat diakses secara online dan realtime kapan saja dan dimana saja. Metode yang digunakan dalam perancangan sistem adalah metode DevOps dan metode BlackBox. Hasil dari penelitian ini adalah menghasilkan sebuah prototipe aplikasi berbasis web yang dapat diakses secara online dan sudah dilakukan pengujian fungsi dengan metode BlackBox, yang mana fungsi-fungsi dalam aplikasi tersebut sudah berjalan sesuai dengan yang diharapkan.
Implementasi Algoritma Random Forest Regression Untuk Memprediksi Penjualan Produksi di Supermarket Hidayat, Rahmat; Tri Saputra, Haris; Husnah, Mirdatul; Nabila, Nabila; Hidayatullah, M Bintang; Naufal Nazhmi, Muhammad; Azra, Jauzaa; Rana, Astri
Jurnal Sistem Informasi dan Sistem Komputer Vol 10 No 1 (2025): Vol 10 No 1 - 2025
Publisher : STIMIK Bina Bangsa Kendari

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51717/simkom.v10i1.703

Abstract

Prediksi penjualan merupakan aspek penting dalam pengelolaan operasional Supermarket. Algoritma Machine Learning dapat dimanfaatkan untuk menghasilkan prediksi yang akurat. Supermarket mencatat transaksi penjualan setiap harinya, data transaksi tersebut dapat dimanfaatkan untuk mendapatkan informasi dalam memperoleh keuntungan. Pada penelitian ini, algoritma Random Forest Regression digunakan dengan tujuan untuk memprediksi penjualan di Supermarket. Data dalam dataset berjumlah 1000 data. Proses preprocessing data dimulai dengan menentukan fitur yang paling relevan sebagai variabel independen dan variabel dependen. Selanjutnya, entri kosong pada data numerik diisi dengan nilai rata-rata (mean), sedangkan pada data kategori, entri kosong diisi dengan nilai modus. Evaluasi kinerja model algoritma diukur dengan menggunakan beberapa metrik, yaitu Out-of-Bag (OOB) score sebesar 0.9999, Mean Squared Error (MSE) sebesar 2.4899, R-squared atau koefisien determinasi mencapai 0.9999, dan Mean Absolute Error (MAE) bernilai 0.9305. Secara keseluruhan, nilai-nilai metrik menunjukkan model Random Forest Regression sangat akurat untuk prediksi penjualan di supermarket.
Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Pada Tanaman Cabai Rawit Menggunakan Metode Teorema Bayes Berbasis Android Asmira, Asmira; Inggi, Rahmat; Bakrim, La Ode; Elda, Elda
Jurnal Sistem Informasi dan Sistem Komputer Vol 10 No 1 (2025): Vol 10 No 1 - 2025
Publisher : STIMIK Bina Bangsa Kendari

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51717/simkom.v10i1.763

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem pakar diagnosis penyakit pada tanaman cabai rawit. Sistem pakar merupakan suatu sistem yang berisi pengetahuan seorang pakar yang diterapkan untuk aktivitas dalam memecahkan masalah. Hal yang menjadi kendala dalam mendiagnosis penyakit cabai rawit adalah kurangnya bimbingan dan penyuluhan terkait budidaya tanaman cabai rawit maupun penanganan terhadap serangan penyakit serta kurangnya tenaga ahli untuk melakukan konsultasi. Sehingga diperlukan adanya suatu metode untuk membantu memecahkan masalah tersebut. Dalam penelitian ini penulis menggunakan metode Teorema Bayes. Bahasa pemrograman mobile yang digunakan untuk membuat sistem pakar daignosis penyakit cabai rawit berbasis Android yaitu bahasa pemrograman Java dengan menggunakan MySQL sebagai database. Sumber pengetahuan yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari 8 jenis penyakit dan 36 total gejala dengan 8 dataset sebagai basis pengetahuan sistem. Berdasarkan hasil pembahasan dan perhitungan didapatkan hasil persentase pengujian akurasi diagnosa antara pakar dengan sistem adalah 80%.

Page 10 of 12 | Total Record : 117

 8   9   10   11   12 

Filter by Year

2017 2025


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 10 No 2 (2025): Vol 10 No 2 - 2025 Vol 10 No 1 (2025): Vol 10 No 1 - 2025 Vol 9 No 2 (2024): Vol 9 No 2 - 2024 Vol 9 No 1 (2024): Vol 9 No 1 - 2024 Vol 8 No 2 (2023): Vol 8 No 2 - 2023 Vol 8 No 1 (2023): Vol 8 No 1 - 2023 Vol 7 No 2 (2022): Vol 7 No 2 - 2022 Vol 7 No 1 (2022): Januari 2022 Vol 6 No 2 (2021): Juli 2021 Vol 6 No 1 (2021): Januari 2021 Vol 5 No 2 (2020): Juli 2020 Vol 5 No 1 (2020): Januari 2020 Vol 4 No 2 (2019): Juli 2019 Vol 2 No 3 (2017): Desember 2017 More Issue