cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Yoga Pristyanto
Contact Email
infos@amikom.ac.id
Phone
-
Journal Mail Official
infos@amikom.ac.id
Editorial Address
Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer Universitas Amikom Yogyakarta Jl. Ring Road Utara, Condong Catur, Sleman, Yogyakarta Telp. (0274) 884 201 ext. 613
Location
Kota yogyakarta,
Daerah istimewa yogyakarta
INDONESIA
Information System Journal (INFOS)
Published by Universitas AMIKOM Yogyakarta
ISSN : 2655190X     EISSN : 2655142X     DOI : -
Core Subject : Science,
Computer Science & IT
Sistem Informasi Decision Support System Financial Technology Multimedia AR/VR Application IT Governance UI/UX e-commerce
Arjuna Subject : Ilmu Komputer (semua kategori) - Ilmu Komputer (Lain-Lain)
Articles 6 Documents
 1 
Search results for , issue "Vol. 6 No. 01 (2023): Information System Journal (INFOS)" : 6 Documents clear
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN SUPPLIER PAKAIAN DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING PADA TOKO HENHEN COLLECTION Wilmar Tabah Nugroho; Supriatin Supriatin; Firman Asharudin; Oki Arifin
Information System Journal Vol. 6 No. 01 (2023): Information System Journal (INFOS)
Publisher : Universitas Amikom Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24076/infosjournal.2023v6i01.1011

Abstract

HenHen Collection merupakan toko pakaian yang menjual berbagai macam jenis pakaian. Toko tersebut saat ini mengalami kesulitan dalam memilih supplier pakaian dikarenakan banyaknya kriteria yang dipertimbangkan dan proses pemilihan supplier masih berdasarkan perasaan dan perkiraan pemilik toko. Situasi semacam ini dapat berdampak pada ketersediaan barang yang akhirnya berpengaruh terhadap keuntungan, kepuasan, dan kesetiaan pelanggan. Kesulitan tersebut dapat dipecahkan dengan membangun sistem pendukung keputusan untuk memilih supplier pakaian. Penilaian pemasok yang sebelumnya cenderung bersifat subjektif dapat dipecahkan dengan menerapkan metode Simple Additive Weighting (SAW) yang diimplementasikan ke dalam aplikasi berbasis website. Metode ini dapat mencari alternatif optimal berdasarkan kriteria yang telah ditentukan dengan melakukan penjumlahan terbobot untuk semua atribut pada setiap alternatif yang ada. Dengan metode tersebut, maka diharapkan dapat membandingkan setiap alternatif supplier secara seimbang dan menghasilkan alternatif melalui perhitungan yang pasti dan konsisten.
PENGENALAN WAJAH UNTUK MEMPERCEPAT PROSES PEMILIHAN UMUM: STUDI KASUS IMPLEMENTASI METODE HOG DAN CNN PADA SISTEM EVOTING Arya Yudistira; Arifiyanto Hadinegoro; Nazaruddin Ahmad; Arif Akbarul Huda
Information System Journal Vol. 6 No. 01 (2023): Information System Journal (INFOS)
Publisher : Universitas Amikom Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24076/infosjournal.2023v6i01.1158

Abstract

Cara pemilihan umum, baik dalam aspek teknis maupun pelaksanaannya, masih mengandalkan metode manual yang dianggap lambat dan rumit. Hal ini disebabkan oleh kebutuhan pemilih untuk membawa undangan fisik, yang memaksa panitia pemilu untuk memverifikasi data secara individu. Oleh karena itu, penulis mengusulkan penggunaan metode pemilihan umum elektronik (E-Voting) yang menggunakan pengenalan wajah (face recognition). Metode yang digunakan dalam penelitian ini melibatkan Histogram oriented gradient (HoG) dan Convolutional Neural Network (CNN). Sampel penelitian terdiri dari 32 relawan. Proses pengujian dilakukan melalui simulasi untuk membandingkan waktu yang diperlukan antara metode manual dan metode E-Voting yang menerapkan HoG dan CNN. Hasil pengujian simulasi menunjukkan bahwa rata-rata waktu yang dibutuhkan oleh metode manual adalah 41.03 detik, sementara rata-rata waktu yang dibutuhkan oleh metode pengenalan wajah adalah 22.13 detik. Berdasarkan angka tersebut, sistem E-Voting yang menerapkan pengenalan wajah berhasil mempercepat proses pemilihan sebesar 46.06%.
IMPLEMENTASI METODE SCRUM PADA PEMBUATAN FITUR USULAN DAN KLAIM KONVERSI APLIKASI XYZ Atik Nurmasani; I Wayan Sumartho Alvari; Irma Rofni Wulandari; Eli Pujastuti
Information System Journal Vol. 6 No. 01 (2023): Information System Journal (INFOS)
Publisher : Universitas Amikom Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24076/infosjournal.2023v6i01.1200

Abstract

Program pembelajaran di luar kurikulum formal bisa diikuti oleh mahasiswa pada semester tertentu. Pelaksanaankegiatan dari program tersebut dapat dikonversi ke kredit di dalam kurikulum formal, melalui pengajuan usulandan klaim konversi. Pengajuan masih dilakukan menggunakan Google Form. Pengolahan data usulan dan klaimkonversi dilakukan menggunakan Google Sheet. Kendala pengolahan data usulan dan klaim konversi antara lainsemua data ada pada satu file sehingga komponen data kadang terhapus, proses membuka file memerlukan waktulama untuk data banya, dan setiap semester perlu membuat file baru untuk pengarsipan. Proses pembuatandilakukan dengan metode scrum dengan tahapan product backlog, sprint backlog, sprint, dan sprint review.Metode scrum dapat membantu mengurutkan prioritas fitur yang dikerjakan sesuai kebutuhan dan fitur yang belumsesuai dengan kebutuhan bisa disesuaikan sebelum mengerjakan fitur berikutnya. Mahasiswa dapat mengajukanusulan dan klaim konversi sesuai jenis program yang diikuti. Admin dapat melakukan pengolahan data usulan danklaim konversi pada fitur yang tersedia.
IMPLEMENTASI REACTJS PADA PEMBUATAN SISTEM INFORMASI DIGITAL PRINTING BERBASIS WEBSITE M. Nuraminudin; Melany Mustika Dewi; Susilo Suharsono; Akhmad Dahlan; Lukman Lukman
Information System Journal Vol. 6 No. 01 (2023): Information System Journal (INFOS)
Publisher : Universitas Amikom Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24076/infosjournal.2023v6i01.1214

Abstract

CV. Orbit Trust Corp adalah perusahaan percetakan yang menerima pesanan seperti undangan, buku, kemasanmakanan, paper bag, dan lainnya. Setiap hari, perusahaan menerima 25-100 pesanan. Saat ini proses pemesanandimulai saat pelanggan datang langsung ke tempat percetakan untuk memilih produk dan memperkirakan biayasecara manual menggunakan kalkulator. Dalam upaya meningkatkan efisiensi, diperlukan sistem otomatis untukmenghitung perkiraan biaya pada saat pemesanan. Pelanggan dapat memberikan desain cetak yang sudah jadi ataupermintaan untuk dibuatkan, tetapi antrian pengerjaan yang panjang karena waktu yang dibutuhkan untukmembuat desain. Oleh karena itu, diperlukan suatu sistem untuk mengatasi masalah tersebut. Sistem baru ini akandikembangkan menggunakan metode Rapid Application Development (RAD) dengan framework Laravel, ReactJS, dan MySQL sebagai databasenya. Setelah selesai, sistem akan diuji dengan menggunakan metode pengujianBlack Box dan Usability. Hasilnya adalah sistem pemesanan berbasis website yang akan membantu prosespemesanan di CV. Orbit Trust Corp.
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN KARYAWAN TERBAIK MENGGUNAKAN METODE SAW PADA PT. PEGADAIAN Ikmah Ikmah; Almas Adlil Wafi; Ely Purnawati; Fryda Fatmayati
Information System Journal Vol. 6 No. 01 (2023): Information System Journal (INFOS)
Publisher : Universitas Amikom Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24076/infosjournal.2023v6i01.1239

Abstract

Pemilihan Karyawan pada PT. Pegadaian menggunakan cara konvensional yaitu penilaian dilakukan oleh KepalaCabang yang menilai karyawan menggunakan selembar form, sehingga proses penilaian tersebut sangat lamakarena diperlukan banyak form untuk menilai lebih dari satu karyawan. Berdasarkan permasalahan tersebut,penelitian ini dilakukan untuk memilih karyawan terbaik dengan membangun Sistem menggunakan metodeSimple Additive Weighting (SAW). Data kriteria yaitu Pelaksanaan 5R, Pelaksanaan Sharing dan E-learning,Pelaksanaan Morning Briefing masing-masing sebesar 5%; Pakaian, Kedisiplinan, Kerajinan, Kerjasama, Inisiatif,Ketrampilan Kerja, Product Knowledge masing-masing sebesar 15%; Perilaku sebesar 15%. Hasil dari penelitianini menunjukkan Sistem dapat merekomendasikan 3 karyawan terbaik dari 10 karyawan yang dinilai oleh PTPegadaian yaitu peringkat pertama untuk karyawan 4 nilai 0.9616, peringkat kedua untuk karyawan 10 nilai0.95269 dan peringkat ketiga untuk karyawan 8 nilainya 0.94917.
DETEKSI WEBSITE PHISHING MENGGUNAKAN TEKNIK FILTER PADA MODEL MACHINE LEARNING Vikky Aprelia Windarni; Anggit Ferdita Nugraha; Surya Tri Atmaja Ramadhani; Dewi Anisa Istiqomah; Fiyas Mahananing Puri; Adi Setiawan
Information System Journal Vol. 6 No. 01 (2023): Information System Journal (INFOS)
Publisher : Universitas Amikom Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24076/infosjournal.2023v6i01.1268

Abstract

Phishing merupakan bentuk serangan pada dunia maya yang cukup popular, dimana pengguna dibuat untukmengunjungi situs web yang tidak sah. Pengguna ditipu untuk mengungkapkan informasi pribadinya sepertiusername, password, informasi kartu kredit dan sebagainya. Maraknya phishing membuat kerugian dalam halprivacy, bahkan terjadi penyalahgunaan data yang menyebabkan kerugian finansial. Tujuan dari penelitian iniadalah peneliti ingin menggunakan machine learning dengan memanfaatkan fitur filter yang ada didalamnya yaitupearson correlation dan menerapkan 3 metode Naïve Bayes, Decision Tree dan Random Forest untuk menentukanmetode yang paling efektif dalam mendeteksi web phishing. Terdapat 4 alur penelitian yang digunakan olehpeneliti, yaitu (1) Tahap persiapan, (2) Metode yang digunakan, (3) Analisa, dan (4) Evaluasi. Dari hasil penelitianini didapatkan bahwa penerapan metode Naïve Bayes memiliki nilai akurasi sebesar 60,4%, metode Decision Treememiliki nilai akurasi 94,4% dan metode Random Forest memiliki akurasi sebesar 96,3%. Sehingga dapatdisimpulkan bahwa metode yang paling efektif untuk mendeteksi web phishing adalah menggunakan RandomForest karena memiliki tingkat akurasi sebesar 96.3%. Pada penelitian selanjutnya dapat dilakukan pada kasusyang sama dengan menggunakan algoritma yang berbeda.

Page 1 of 1 | Total Record : 6

 1 

Filter by Year

2023 2023


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 8 No. 02 (2025): Information System Journal (INFOS) Vol. 8 No. 01 (2025): Information System Journal (INFOS) Vol. 7 No. 02 (2024): Information System Journal (INFOS) Vol. 7 No. 01 (2024): Information System Journal (INFOS) Vol. 6 No. 02 (2023): Information System Journal (INFOS) Vol. 6 No. 01 (2023): Information System Journal (INFOS) Vol. 5 No. 2 (2022): Information System Journal (INFOS) Vol. 5 No. 1 (2022): Information System Journal (INFOS) Vol. 4 No. 2 (2021): Information System Journal (INFOS) Vol. 4 No. 1 (2021): Information System Journal (INFOS) Vol. 3 No. 2 (2020): Information System Journal (INFOS) Vol. 3 No. 1 (2020): Information System Journal (INFOS) More Issue