cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Sigit Adinugroho
Contact Email
bpj.filkom@ub.ac.id
Phone
+62341-577911
Journal Mail Official
bpj.filkom@ub.ac.id
Editorial Address
Fakultas Ilmu Komputer Universitas Brawijaya Gedung F FILKOM Lt. 8, Ruang BPJ Jalan Veteran No. 8 Malang Indonesia - 65145
Location
Kota malang,
Jawa timur
INDONESIA
Jurnal Sistem Informasi, Teknologi Informasi, dan Edukasi Sistem Informasi (JUST-SI)
Published by Universitas Brawijaya
ISSN : 27469255     EISSN : 27468763     DOI : http://doi.org/10.25126/justsi.v1i2.12
Core Subject : Science, Education,
Computer Science & IT Education
Jurnal Sistem Informasi, Teknologi Informasi, dan Edukasi Sistem Informasi (JUST-SI) diterbitkan oleh Fakultas Ilmu Komputer Universitas Brawijaya mulai Juli 2020. JUST-SI menerima naskah berupa hasil riset empiris, tutorial, notulen, dan opini yang berhubungan dengan Sistem Informasi. Ruang lingkup JUST-SI dapat dibagi menjadi tiga cakupan secara umum : 1. Sistem Informasi secara umum. 2. Pendidikan di Sistem Informasi. 3. Integrasi pada Sistem Informasi.
Arjuna Subject : Ilmu Komputer (semua kategori) - Sistem Informasi
Articles 6 Documents
 1 
Search results for , issue "Vol 6 No 2 (2025): Desember" : 6 Documents clear
Peningkatan Daya Tarik Desain Antarmuka Pengguna Aplikasi Pemesanan Tiket Bioskop Golden Theatre dengan Menerapkan Tren Desain Terkini Vianney, Angela Nola; Azzahra, Hanifah Muslimah; Rusydi, Alfi Nur
Jurnal Sistem Informasi, Teknologi Informasi, dan Edukasi Sistem Informasi Vol 6 No 2 (2025): Desember
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25126/e4v95406

Abstract

Aplikasi Golden Theatre merupakan aplikasi pemesanan tiket bioskop lokal yang beroperasi di Kediri dan Tulungagung. Sebagai aplikasi lokal, platform ini menghadapi tantangan pada desain antarmuka yang dinilai kurang menarik, kurang modern, dan belum mengikuti tren desain terkini. Penelitian ini melibatkan 35 partisipan berusia 18–35 tahun yang merupakan pengguna smartphone aktif. Proses pengujian dilakukan dalam tiga tahap, yaitu (1) usability testing dengan 5 partisipan untuk mengeksplorasi tampilan dan pengalaman penggunaan aplikasi, (2) pengukuran persepsi pengguna terhadap tampilan aplikasi existing menggunakan kuesioner UEQ dengan 30 responden, dan (3) pengujian ulang menggunakan kuesioner UEQ kepada 30 responden yang sama untuk mengevaluasi hasil redesain antarmuka. Penelitian ini bertujuan mengukur tingkat daya tarik (attractiveness), mengidentifikasi permasalahan pengalaman pengguna, serta mengevaluasi pengaruh penerapan tren desain terkini terhadap persepsi pengguna. Redesain antarmuka menerapkan prinsip tren desain terkini, meliputi dark mode, 3D animation, neumorphism, glassmorphism, microinteractions, dan typography. Usability testing menghasilkan empat temuan utama, yaitu kesulitan navigasi, keterbatasan informasi, ketidaksesuaian fitur utama, dan tampilan visual yang kurang menarik. Pengukuran awal UEQ menunjukkan skor attractiveness sebesar –0.94 dengan lima dimensi lainnya berada pada kategori rendah. Setelah proses redesain, skor attractiveness meningkat menjadi 2.27, disertai peningkatan signifikan pada seluruh dimensi UEQ dengan nilai signifikansi 5,43 × 10⁻¹⁸. Temuan ini menunjukkan bahwa penerapan tren desain terkini secara efektif meningkatkan daya tarik dan pengalaman pengguna pada aplikasi Golden Theatre.   Abstract The Golden Theatre application is a local movie ticket booking platform operating in Kediri and Tulungagung. As a local platform, it faces challenges related to a user interface that is perceived as less attractive, less modern, and not aligned with current design trends. This study involved 35 participants aged 18–35 years who are active smartphone users. The evaluation process was carried out in three stages: (1) usability testing with 5 participants to explore the interface and user experience, (2) measurement of user perceptions of the existing application using the UEQ questionnaire with 30 respondents, and (3) a repeated UEQ assessment with the same 30 respondents to evaluate the redesigned interface. This study aims to measure the level of attractiveness, identify user experience issues, and evaluate the influence of applying current design trends on user perceptions. The interface redesign applied contemporary design principles, including dark mode, 3D animation, neumorphism, glassmorphism, microinteractions, and typography. The usability testing produced four main findings, namely navigation difficulties, limited information, misalignment of key features, and a visual appearance that was considered less appealing. The initial UEQ measurement showed an attractiveness score of –0.94, with the other five dimensions also falling into low categories. After the redesign, the attractiveness score increased to 2.27, accompanied by significant improvements across all UEQ dimensions, with a significance value of 5.43 × 10⁻¹⁸. These findings indicate that the application of current design trends effectively enhances the attractiveness and user experience of the Golden Theatre application.
Implementasi OCR Menggunakan Asprise dan Metode LSTM untuk Pengkategorian Item pada Setruk Belanja Jibril Averroes, Muhammad; Eka Ratnawati, Dian; Setya Perdana, Rizal
Jurnal Sistem Informasi, Teknologi Informasi, dan Edukasi Sistem Informasi Vol 6 No 2 (2025): Desember
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25126/kz7b7488

Abstract

Pencatatan transaksi yang dilakukan secara manual akan memakan waktu dan berpotensi terjadi kesalahan. Tujuan penelitian adalah merancang sistem yang mampu memindai nama barang pada setruk belanja dengan menggunakan Asprise OCR untuk pemindaian teks dari setruk belanja dan model NLP berbasis LSTM untuk mengklasifikasi nama barang belanja ke dalam enam kategori utama: makanan dan minuman, alat tulis kantor (ATK), pakaian, obat-obatan, peralatan mandi, dan jika tidak ada kategori yang cocok akan masuk ke dalam kategori lainnya. Metode penelitian ini meliputi pengumpulan data yang berupa setruk belanja dan katalog nama barang, preprocessing teks (case folding, tokenisasi, dan pre-padding), pelatihan model LSTM, serta evaluasi performa dengan metrik akurasi, presisi, recall, dan F1-score. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah 10041 nama barang beserta kategorinya dan 100 gambar setruk belanja yang memiliki layout yang berbeda-beda. Hasil pengujian menunjukkan sistem mampu mengenali teks dengan baik melalui OCR dan mencapai tingkat akurasi yang tinggi yaitu 86%, presisi 92%, recall 86%, F1-score 88% dalam melakukan klasifikasi item berdasarkan kategori yang telah ditentukan. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa integrasi Asprise OCR dan model LSTM efektif untuk otomatisasi pencatatan keuangan pribadi, dan diharapkan sistem ini dapat diimplementasikan dalam aplikasi manajemen keuangan untuk meningkatkan efisiensi dan akurasi.   Abstract Recording transactions manually will be time-consuming and potentially error-prone. The research objective is to design a system capable of scanning item names on shopping receipts by using Asprise OCR for scanning text from shopping receipts and LSTM-based NLP model to classify shopping item names into six main categories: food and beverages, office stationery (stationery), clothing, medicine, toiletries, and if there is no matching category it will go into another category. This research method includes data collection in the form of shopping receipts and item name catalogs, text preprocessing (case folding, tokenization, and pre-padding), LSTM model training, and performance evaluation with accuracy, precision, recall, and F1-score metrics. The data used in this research are 10041 item names and their categories and 100 images of shopping receipts that have different layouts. The test results show that the system is able to recognize text well through OCR and achieve a high level of accuracy of 86%, precision of 92%, recall of 86%, F1-score of 88% in classifying items based on predetermined categories. The results of this study show that the integration of Asprise OCR and LSTM models is effective for the automation of personal financial records, and it is hoped that this system can be implemented in financial management applications to improve efficiency and accuracy.
Analisis Sentimen Kampus Mengajar Menggunakan Algoritma Naïve Bayes dari Komentar pada X Fitri, Salsabillah Alfiatul; Hadi Wijoyo, Satrio; Rahman, Khalid
Jurnal Sistem Informasi, Teknologi Informasi, dan Edukasi Sistem Informasi Vol 6 No 2 (2025): Desember
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25126/cbej4b14

Abstract

Kampus Mengajar adalah program MBKM telah dilaksanakan sejak 2021. Dalam pelaksanaannya, terdapat berbagai opini publik. Salah satu media sosial yang digunakan sebagai sumber data opini publik ialah media X. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui opini publik di X mengenai Kampus Mengajar serta menguji tingkat accuracy, precision, recall, dan F1 Score dari algoritma Naïve Bayes yang digunakan. Pada penelitian ini terdapat 6 tahapan, yaitu identifikasi masalah, pengumpulan data, preprocessing, pelabelan, TF-IDF, dan pengujian. Berdasarkan data yang diperoleh, terdapat 51 data positif, 144 data netral, dan 163 data negatif. Data mayoritas berlabel negatif berisi kekecewaan peserta yang tidak lolos seleksi serta kebingungan atas keterlambatan informasi Kampus Mengajar. Pada tahap pengujian variasi rasio data, data dibagi sebanyak 5 kali dengan data latih 50% dan data uji 50%, data latih 60% dan data uji 40%, dan seterusnya. Dari pengujian tersebut memiliki hasil terbaik pada pembagian data latih 70% dan data uji 30% dengan nilai accuracy 0.65, nilai precision 0.44, nilai recall 0.51, dan nilai F1 Score 0.47. Namun, karena hasil yang kecil, maka dilakukan pengujian menggunakan SMOTE dengan hasil terbaik pada pembagian data latih 80% dan data uji 20% dengan nilai accuracy 0.82, nilai precision 0.79, nilai recall 0.79, dan nilai F1 Score 0.79.   Abstract Kampus Mengajar is MBKM program has been implemented since 2021. During the implementation, there are various public opinions. One of the social media used as a source of public opinion data is X. This study aims to determine public opinion on X regarding the Kampus Mengajar and test the accuracy, precision, recall, and F1 Score levels of the Naïve Bayes algorithm used. In this research, there are 5 stages, namely problem identification, data collection, preprocessing, TF-IDF, and testing. Based on the data obtained, there are 51 positive data, 144 neutral data, and 163 negative data. The majority of negatively labeled data contains the disappointment of participants who did not pass the selection and confusion over the delay in Kampus Mengajar information. In the testing phase using data ratio, data was divided 5 times with 50% training data and 50% test data, 60% training data and 40% test data, and so on. From these tests, the best results were obtained by dividing 70% training data and 30% test data with an accuracy value of 0.65, precision value of 0.44, recall value of 0.51, and F1 Score value of 0.47. However, due to small results, then testing using SMOTE with the best results on the division of 80% training data and 20% test data with an accuracy value of 0.82, precision value of 0.79, recall value of 0.79, and F1 Score value of 0.79.
Analisis Performa Web Service dengan Pendekatan Synchronous Programming dan Reactive Programming Wong, Vinncent Alexander; Aminul Akbar, Muhammad; Tri Afirianto
Jurnal Sistem Informasi, Teknologi Informasi, dan Edukasi Sistem Informasi Vol 6 No 2 (2025): Desember
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25126/vzhztz90

Abstract

Web service berperan penting dalam memungkinkan komunikasi antar aplikasi. Pendekatan tradisional yang umum digunakan adalah Synchronous Programming, di mana setiap request ditangani oleh satu thread (Thread per Request). Namun, metode ini memiliki keterbatasan, terutama saat terjadi lonjakan request yang signifikan. Thread harus menunggu proses I/O selesai sebelum melanjutkan tugas lain, sehingga mengurangi efisiensi dan performa server. Sebagai alternatif, Reactive Programming hadir dengan pendekatan asynchronous dan non-blocking. Penelitian ini membandingkan kedua pendekatan dengan mengukur throughput, response time, CPU usage, dan memory usage melalui load testing menggunakan K6. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pendekatan Reactive Programming memiliki keunggulan signifikan dalam hal throughput dan response time dibandingkan Synchronous Programming pada berbagai skenario uji. Pada skenario 600 virtual user, Reactive Programming menghasilkan throughput rata-rata 69,49 req/s dibandingkan 46,20 req/s pada Synchronous Programming, dan response time 5,31 detik dibandingkan 8,46 detik. Namun, CPU usage pada Reactive Programming mencapai 67,19% dibandingkan 36,91% pada Synchronous Programming, dan memory usage mencapai 1225,63 MB dibandingkan 181,79 MB. Uji beda yang dilakukan memperkuat temuan bahwa terdapat perbedaan signifikan pada setiap metrik di setiap skenario antara kedua pendekatan (p < 0,05 untuk semua metrik). Penelitian ini memberikan wawasan bagi pengembang dalam memilih pendekatan yang sesuai, mempertimbangkan kebutuhan performa serta efisiensi penggunaan resource dalam pengembangan web service.   Abstract Web services play an important role in enabling communication between applications. A commonly used traditional approach is Synchronous Programming, where each request is handled by a single thread (Thread per Request). However, this method has limitations, especially when there is a significant spike in requests. Threads must wait for I/O processes to finish before continuing to other tasks, thereby reducing server efficiency and performance. As an alternative, Reactive Programming offers an asynchronous and non-blocking approach. This study compares both approaches by measuring throughput, response time, CPU usage, and memory usage through load testing using K6. The results show that the Reactive Programming approach has significant advantages in throughput and response time compared to Synchronous Programming across various test scenarios. In the 600 virtual user scenario, Reactive Programming produced an average throughput of 69.49 req/s compared to 46.20 req/s for Synchronous Programming, and a response time of 5.31 second compared to 8.46 second. However, CPU usage in Reactive Programming reached 67.19% compared to 36.91% in Synchronous Programming, and memory usage reached 1225.63 MB compared to 181.79 MB. The statistical tests conducted reinforce the findings that there are significant differences in every metric across all scenarios between the two approaches (p < 0.05 for all metrics). This study provides insights for developers in choosing the appropriate approach by considering performance needs and resource efficiency in web service development.
Analisis Kemampuan Learnability dan Adaptability Nasabah BNI dalam Menggunakan Aplikasi Wondr By BNI Farid Wajdi; Hanifah Muslimah Az-Zahra; Almira Syawli
Jurnal Sistem Informasi, Teknologi Informasi, dan Edukasi Sistem Informasi Vol 6 No 2 (2025): Desember
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25126/3ymn3652

Abstract

Transisi aplikasi perbankan dari BNI Mobile Banking ke wondr by BNI menimbulkan tantangan adopsi yang dirasakan oleh nasabah BNI, khususnya pada nasabah kelompok usia 25-40 tahun yang disebabkan oleh isu learnability dan adaptability. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dan membandingkan kemampuan learnability (kemudahan belajar) dan adaptability (kemampuan penyesuaian diri) antara nasabah Generasi Z (18-26 tahun) dan Generasi Milenial (27-40 tahun) dalam menggunakan aplikasi wondr by BNI. Penelitian ini menerapkan pendekatan kualitatif deskriptif. Pengumpulan data dilakukan melalui wawancara semi-terstruktur terhadap sepuluh partisipan, kemudian diolah menggunakan teknik analisis tematik. Prosedur penelitian meliputi wawancara,  penulisan transkrip, koding data, hingga validasi keabsahan data hasil temuan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pengguna Generasi Z cenderung lebih cepat beradaptasi melalui eksplorasi mandiri. Namun, mereka sering menemukan kesulitan dalam mencari fitur spesifik yang ingin digunakan. Di sisi lain, pengguna Generasi Milenial menghadapi hambatan transisi yang lebih besar akibat kebiasaan pada aplikasi lama, tetapi menunjukkan ketekunan belajar yang lebih tinggi. Tantangan utama yang ditemukan pada kedua kelompok meliputi penamaan fitur yang inkonsisten, alur penggunaan fitur yang belum optimal, hingga masalah pada sistem login. Di sisi lain, desain visual yang intuitif dan antarmuka yang user-friendly menjadi faktor pendukung utama dalam proses adaptasi pengguna. Temuan ini menyimpulkan bahwa pengalaman pengguna dalam migrasi aplikasi sangat dipengaruhi oleh perbedaan generasi dan memberikan wawasan untuk merancang strategi transisi aplikasi digital yang lebih inklusif bagi seluruh generasi.   Abstract The transition of banking applications from BNI Mobile Banking to wondr by BNI has created adoption challenges for BNI customers, particularly for those in the 25-40 age group, stemming from learnability and adaptability issues. Therefore, this study aims to analyze and compare the learnability (ease of learning) and adaptability (ability to adjust) of Generation Z (18-26 years old) and Millennial (27-40 years old) customers in using the wondr by BNI application. This study employs a descriptive qualitative approach, with data collected through semi-structured interviews with ten participants and processed using thematic analysis. The study methodology encompasses conducting interviews, transcribing recordings, coding data, and verifying the accuracy of the findings. The findings show that Generation Z users tend to adapt more quickly through self-exploration, yet they often encounter difficulties in finding desired features. On the other hand, Millennial users face greater transition barriers due to habits formed with the previous application but demonstrate higher learning perseverance. The main challenges identified in both groups include inconsistent feature naming, suboptimal feature usage flows, and problems with the login system. Conversely, an intuitive visual design and a user-friendly interface were the primary supporting factors in the user adaptation process. These findings conclude that the user experience in application migration is significantly influenced by generational differences, providing insights for designing a more inclusive digital application transition strategy for all generations.
Sistem Pendukung Keputusan dalam Pemilihan Rune Berdasarkan Role Hero di Game Magic Chess Mobile Legends Menggunakan Metode Weighted Product Sembiring, Wira Tarumta Timothy; Sianturi, Riswan Septriayadi; Setiawan, Nanang Yudi
Jurnal Sistem Informasi, Teknologi Informasi, dan Edukasi Sistem Informasi Vol 6 No 2 (2025): Desember
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25126/vzfv2990

Abstract

Pemilihan rune yang tepat dalam permainan Magic Chess Mobile Legends memiliki pengaruh signifikan terhadap performa hero, namun banyak pemain masih kesulitan menentukannya. Untuk mengatasi permasalahan ini, dikembangkan sebuah sistem pendukung keputusan yang dirancang untuk membantu pemain dalam menentukan rune yang paling sesuai berdasarkan role hero. Sistem ini dikembangkan menggunakan metode Weighted Product yang dikombinasikan dengan pendekatan rule-based. Metode tersebut digunakan untuk menghitung nilai preferensi setiap alternatif rune berdasarkan bobot atribut kunci seperti Attack Speed, Physical Attack, Magic Power, HP/Shield, dan Mana. Sementara itu, pendekatan rule-based diterapkan untuk menyaring rune yang tidak relevan dengan kebutuhan spesifik masing-masing role hero. Data diperoleh melalui penyebaran kuesioner kepada komunitas pemain Magic Chess di Indonesia, observasi permainan, dan wawancara terhadap pemain. Hasil sistem menunjukkan keberhasilan dalam menghasilkan peringkat rune berdasarkan role hero. Dilakukan juga proses pengujian yang menunjukkan bahwa sistem mampu memberikan rekomendasi yang relevan dan dapat diterima, terbukti mempercepat proses pemilihan rune dan meningkatkan kualitas pengambilan keputusan strategis pemain.   Abstract The appropriate selection of runes in Magic Chess Mobile Legends has a significant impact on hero performance; however, many players still struggle to make accurate choices. To address this issue, a decision support system was developed to assist players in selecting the most suitable rune based on the hero's role. The system was built using the Weighted Product method combined with a rule-based approach. The Weighted Product method is utilized to calculate the preference value of each rune alternative based on the weighted key attributes such as Attack Speed, Physical Attack, Magic Power, HP/Shield, and Mana. Meanwhile, the rule-based approach is applied to filter out runes that are not relevant to the specific needs of each hero role. Data was collected through questionnaires distributed to the Magic Chess player community in Indonesia, as well as through gameplay observation. The system demonstrated effectiveness in generating rune rankings according to hero roles. System testing also showed that the recommendations provided were relevant and acceptable, successfully accelerating the rune selection process and improving the quality of players' strategic decision-making

Page 1 of 1 | Total Record : 6

 1 

Filter by Year

2025 2025


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 6 No 2 (2025): Desember Vol 6 No 1 (2025): Agustus Vol 5 No 2 (2024): Desember 2024 Vol 5 No 2: Desember 2024 Vol 5 No 1 (2024): Agustus Vol 4 No 2 (2023): Desember Vol 4 No 1 (2023): Agustus Vol 3 No 2 (2022): Desember Vol 3 No 1 (2022): Agustus Vol 2 No 2 (2021): Desember Vol 2 No 1 (2021): Agustus Vol 1 No 2 (2020): Desember Vol 1 No 1 (2020): Agustus More Issue