cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Putu Yudia Pratiwi
Contact Email
putuyudia.pratiwi@undiksha.ac.id
Phone
+6281916579014
Journal Mail Official
insert@undiksha.ac.id
Editorial Address
Kampus Tengah Undiksha, Jl. Udayana No. 11 Singaraja, Bali, Indonesia
Location
Kota denpasar,
Bali
INDONESIA
INSERT: Information System and Emerging Technology Journal
Published by Universitas Pendidikan Ganesha
ISSN : -     EISSN : 27228207     DOI : http://dx.doi.org/10.23887/insert.v1i1
Core Subject : Science, Engineering,
Computer Science & IT Engineering
INSERT: Information System and Emerging Technology Journal is an independent, quarterly basis online & print version, open access, peer-reviewed, non-profit journal that publishes original research, short communications, review articles or essays, and book reviews relevant to Information System and Computer Technology.
Arjuna Subject : Ilmu Komputer (semua kategori) - Sistem Informasi
Articles 88 Documents
 5   6   7   8   9 
Aplikasi Dashboard Berbasis Web untuk Monitoring dan Pengambilan Keputusan Sumbangan Minyak Jelantah Kartina Diah Kesuma Wardhani; Jan Alif K; Khairul Umam S
INSERT : Information System and Emerging Technology Journal Vol. 5 No. 2 (2024)
Publisher : Information System Study Program, Faculty of Engineering and Vocational, Undiksha

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23887/insert.v5i2.84595

Abstract

Minyak jelantah, yang dihasilkan dari memasak makanan, dapat menjadi limbah yang berbahaya jika dibuang sembarangan. Ketika dibuang ke saluran pembuangan atau tempat sampah biasa, minyak tersebut dapat mencemari lingkungan dengan menyumbat saluran air, mencemari tanah, serta mengganggu kehidupan akuatik di perairan. Minyak jelantah merupakan salah satu bahan baku biodisel yang nilai manfaatnya digunakan untuk mendukung program-program sosial, kemanusiaan, [1]lingkungan dan kesehatan. Saat ini pencatatan minyak jelantah yang disedekahkan oleh masyarakat di 5 kelurahan di kecamatan Dumai Timur - Riau masih dilakukan melalui Excel oleh petugas yang berwenang di setiap titik pengumpulan minyak jelantah. Semakin banyak data yang diolah di Excel, semakin besar kemungkinan terjadi kesalahan manusia atau kesalahan dalam formula karena proses pengolahan data yang dilakukan secara manual. Keterbatasan pada aplikasi ms.excell tersebut membuat proses identifikasi indikator yang diperlukan memerlukan effort yang lebih banyak. Untuk mengatasi permasalahan tersebut dikembangkan Dashboard Visualisasi SIMINAH (Sistem Informasi Sedekah Minyak Jelantah) yang dapat digunakan untuk memberikan kemudahan petugas dalam melakukan monitoring dan membaca informasi dengan cepat dan akurat dari transaksi donasi minyak jelantah yang dilakukan warga. Penelitian ini dilakukan sesuai dengan metode pengembangan Dashboard Visualisasi yang terdiri dari User Identification & Task Identification, Data Selection & Visualization Technique, Dashboard Implementation, Dashboard Evaluation dan Dashboard Deployment. Pengujian blackbox testing yang telah dilakukan menunjukkan bahwa 100% fungsional telah sesuai dan memenuhi seluruh task identification pada penelitian ini.
Pengembangan Verifikasi Informasi Cek Bank dengan Menggunakan CNN-XGBoost Image Classification untuk Verifikasi Tanda Tangan dan Pengenalan Tulisan Tangan Utomo, Kevin Saputra; Christian, Yefta; Yulianto, Andik
INSERT : Information System and Emerging Technology Journal Vol. 5 No. 2 (2024)
Publisher : Information System Study Program, Faculty of Engineering and Vocational, Undiksha

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23887/insert.v5i2.85907

Abstract

Sistem bank menjadi lebih maju di mana banyak orang yang sekarang bahkan tidak memegang uang tunai dan melakukan transaksi melalui aplikasi atau transfer online. Namun, ada beberapa transaksi bank yang ketinggalan jaman, seperti cek bank tertulis. Verifikasi dan kliring cek bank tertulis membutuhkan tenaga kerja yang sangat besar. Oleh karena itu, ada berbagai penelitian yang dilakukan untuk membuat transaksi cek bank menjadi lebih efisien, salah satunya adalah penggunaan machine learning. Penelitian ini dilakukan dengan tujuan mengetahui akurasi CNN-XGBoost untuk verifikasi tanda tangan dan rekognisi angka dan huruf. Untuk pengembangan penelitian ini, sebuah simulasi verifikasi dan pengecekan informasi cek bank akan dilakukan dengan model CNN-XGBoost. Dataset yang dipakai untuk pelatihan model di penelitian ini adalah IDRBT bank cheque dataset, EMNIST Digit, dan EMNIST Letter. Dataset akan di preprocess menggunakan beberapa cara seperti menghilangkan background, grayscale, padding, pixel normalize, histogram equalization, gaussian blur, dan canny edge detection. Dari penelitian didapatkan hasil accuracy model untuk verifikasi tanda tangan sebesar 97.06%, untuk rekognisi huruf 98.76%, dan rekognisi angka 99.57%. Model tidak dapat digunakan untuk sepenuhnya menggantikan tenaga kerja manusia dalam kliring cek bank tertulis. Ini karena risiko kesalahan dalam transfer keuangan sangat berbahaya, kesalahan dalam transfer dapat menyebabkan uang yang dikirim jauh berbeda dari yang tertera di cek. CNN-XGBoost masih berguna untuk membantu ekstraksi informasi untuk membantu mengurangi tenaga kerja yang dibutuhkan.
Sistem Identifikasi Pelanggaran Pengendara Motor Pada Trotoar Dengan Computer Vision Dan Raspberry Pi Rahutomo, Faisal; Daffa , Aminuddin
INSERT : Information System and Emerging Technology Journal Vol. 6 No. 1 (2025)
Publisher : Information System Study Program, Faculty of Engineering and Vocational, Undiksha

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23887/insert.v6i1.86139

Abstract

Di Indonesia, sering terjadi pelanggaran terhadap trotoar yang membuat pejalan kaki tidak dapat menggunakannya dengan baik. Pengendara sepeda motor kerap melintas di trotoar, mengabaikan hak pejalan kaki. Hukum Indonesia menyatakan bahwa trotoar dimaksudkan untuk pejalan kaki. Untuk mengatasi masalah ini, sistem alat dikembangkan menggunakan visi komputer dan kecerdasan buatan di bidang pemrosesan gambar untuk mengidentifikasi pelanggaran trotoar oleh pengendara. Sistem ini menggunakan algoritma model deteksi YOLOv5, yang dilatih menggunakan 456 data citra. Sistem berjalan pada perangkat raspberry pi 4 dengan kecepatan 3-7 frame per detik. Ketika pelanggaran terdeteksi, sistem mengirimkan e-mail pemberitahuan dengan foto pelanggar. Pengujian sistem menunjukkan akurasi 94%, recall 91%, dan precision 71%.
Kombinasi Vader Lexicon Dan Support Vector Machine Untuk Klasifikasi Sentimen Komentar Aplikasi Blu Bca Sabrina, Dinta; Sabilla, Alzena Dona; Azizah, Noor
INSERT : Information System and Emerging Technology Journal Vol. 6 No. 1 (2025)
Publisher : Information System Study Program, Faculty of Engineering and Vocational, Undiksha

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23887/insert.v6i1.86240

Abstract

Aplikasi perbankan yaitu Blu BCA menjadi layanan perbankan yang mudah digunakan bagi masyarakat. Komentar yang terdapat di Google Play Store terkait aplikasi Blu BCA sangat beragam, yang mencerminkan berbagai sentimen pengguna terhadap aplikasi ini. Dalam penelitian ini, bertujuan untuk melakukan klasifikasi sentimen terhadap komentar aplikasi Blu BCA guna memahami pola sentimen pengguna secara mendalam. Tahapan penelitian ini dimulai dengan mengumpulan data melalui web scraping, kemudia tahap preprocessing, pelabelan data, SVM dan evaluasi. Hasil pelabelan data dengan VADER Lexicon menunjukkan hasil sentimen positif sebanyak 636 komentar, untuk sentimen negatif sebanyak 215 komentar, sedangkan sentimen netral sebanyak 148 komentar. Metode SVM digunakan untuk mengklasifikasi, sementara pelabelan dilakukan menggunakan VADER Lexicon. Hasil menunjukkan model SVM mencapai tingkat akurasi sebesar 85%. Selain itu, keluhan umun pada sentimen negatif dilakukan pengelompokan frasa yang mencakup “cutomer service”, “face verification”, serta masalah performa aplikasi seperti “really slow” dan “application error”. Penelitian ini menunjukkan bahwa metode SVM dengan dukungan VADER Lexicon dapat digunakan secara efektif untuk mengklasifikasikan sentimen pengguna terhadap aplikasi Blu BCA.
Sistem Informasi Surat Menyurat Dengan Metode Pengujian Sistem Berstandar International Organization For Standardization (ISO) 9126 (Studi Kasus: SMA Negeri 12 Kota Kupang) Lobo, Franklin Anugrah Steveinson; Widiastuti, Tiwuk; Djahi, Bertha Selviana
INSERT : Information System and Emerging Technology Journal Vol. 6 No. 1 (2025)
Publisher : Information System Study Program, Faculty of Engineering and Vocational, Undiksha

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23887/insert.v6i1.89848

Abstract

SMA Negeri 12 Kota Kupang menghadapi tantangan dalam efisiensi pengelolaan surat akibat ketergantungan pada proses manual. Sistem konvensional yang digunakan menyebabkan lambatnya pembuatan surat, risiko kesalahan input, serta kerentanan kehilangan arsip fisik. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem informasi surat menyurat berbasis website guna meningkatkan akurasi, kecepatan, dan keamanan dokumen. Metode pengembangan sistem meliputi analisis kebutuhan, perancangan fitur (otomatisasi penomoran surat, QR code untuk verifikasi, integrasi WhatsApp, dan layanan pengajuan surat siswa), serta pengujian berdasarkan standar ISO 9126. Hasil pengujian membuktikan sistem memenuhi kriteria functional suitability (100%) dan usability (99,9%). Evaluasi performa dengan GTMetrix memperoleh grade A (skor 87%), sementara uji reliability menggunakan 120 bot selama 7 menit 5 detik tidak menunjukkan error. Sistem juga terbukti portabel di berbagai perangkat dan mudah dikembangkan (maintainability). Simpulan penelitian menunjukkan bahwa solusi berbasis website ini efektif mengatasi inefisiensi proses surat-menyurat sekaligus meningkatkan transparansi dan keandalan arsip digital.
Rancang Bangun Sistem Pemesanan Berbasis Website Dengan QR Code Menggunakan Metode Waterfall Di Cafe Eau De Coffee Adrianta, Ade Tirta; Ariessanti, Hani Dewi; Setiawati, Popong; Ichwani, Arief
INSERT : Information System and Emerging Technology Journal Vol. 6 No. 1 (2025)
Publisher : Information System Study Program, Faculty of Engineering and Vocational, Undiksha

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23887/insert.v6i1.90898

Abstract

Kemajuan teknologi informasi memberikan pengaruh yang besar di berbagai sektor, termasuk di industri kafe. Di Cafe Eau De Coffee, proses pemesanan makanan dan minuman yang masih dilakukan secara manual seringkali menyebabkan antrian panjang, kesulitan dalam mencari tempat duduk, dan kesalahan dalam pengantaran pesanan, terutama saat cafe sedang ramai. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk merancang dan mengaplikasikan sistem pemesanan berbasis web yang terintegrasi dengan QR Code dan gateway pembayaran guna mengatasi permasalahan tersebut. Dengan sistem ini, pelanggan dapat melakukan pemesanan langsung dari meja tanpa harus mengantri di kasir, yang dapat mengurangi waktu tunggu dan meningkatkan kenyamanan mereka. Sistem ini juga dilengkapi dengan fitur pengelolaan meja yang dapat dipantau secara manual oleh kasir, pengelolaan transaksi, dan laporan keuangan untuk mempermudah proses manajerial. Berdasarkan hasil yang diperoleh, sistem ini terbukti mampu meningkatkan efisiensi operasional, mengurangi kesalahan dalam pengantaran pesanan, serta meningkatkan kepuasan pelanggan. Diharapkan, dengan penerapan sistem pemesanan berbasis QR Code ini, pengalaman pelanggan dapat diperbaiki, terutama saat cafe dalam keadaan ramai, serta mempercepatprosespelayanandanmembantumeningkatkan pendapatancafe.Sebagai saran untukpengembangan lebih lanjut, disarankan untuk mengintegrasikan sistem ini ke dalam aplikasi mobile dan menyediakan fitur pengelolaan meja secara real-time.
Modified Recursive Feature Elimination Analysis For Best Dataset Feature: A Case Study On Social Assistance Data Ridwan, Mohammad; hardiyanto Nugroho, Asep; Sukisno
INSERT : Information System and Emerging Technology Journal Vol. 6 No. 1 (2025)
Publisher : Information System Study Program, Faculty of Engineering and Vocational, Undiksha

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23887/insert.v6i1.93425

Abstract

Evaluating social assistance data plays a crucial role in determining recipient eligibility and optimizing resource allocation. However, a major challenge lies in selecting the most relevant features without clear knowledge of their impact. Recursive Feature Elimination (RFE) is a widely used method for feature selection, but it requires predefined decisions on the number of features to retain—often causing uncertainty among practitioners. This study proposes a novel approach called K-Optimal Recursive Feature Elimination (KRFE) to enhance unsupervised learning in social assistance data evaluation. KRFE modifies the standard RFE by introducing a stopping criterion based on repeated performance-weight evaluations using K-Means and K-Medoid clustering models. The optimal number of features (k) is determined by analyzing feature distance and integrating unsupervised weighting to assign importance scores. A case study was conducted on a complex social aid dataset. The process includes model training, separation value computation, feature ranking, and elbow-point analysis to identify the optimal K. Results show that the optimal feature set is achieved when k = 3, yielding a separation score of 0.8 with K-Means and 1.0 with K-Medoid. Furthermore, KRFE with K-Medoid converged in only 4 iterations compared to 10 with K-Means, indicating improved efficiency. These findings confirm that KRFE can effectively identify the optimal feature subset and that K-Medoid enhances RFE performance in unsupervised contexts involving complex datasets.
Perancangan Sistem Absensi Berbasis Web yang Aman dengan Validasi Lokasi Menggunakan QR Code dan Pengendalian Akses Berbasis IP Prasetyo, Adi; Adnan Zulkarnain
INSERT : Information System and Emerging Technology Journal Vol. 6 No. 1 (2025)
Publisher : Information System Study Program, Faculty of Engineering and Vocational, Undiksha

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23887/insert.v6i1.94824

Abstract

Sistem absensi manual yang masih banyak digunakan di lingkungan industri dan pendidikan menimbulkan berbagai masalah, seperti potensi kecurangan, kesalahan rekap data, serta ketidakefisienan dalam pelaporan. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem absensi berbasis web yang aman dengan validasi lokasi menggunakan QR Code serta pengendalian akses berbasis alamat IP. Sistem dikembangkan menggunakan metode Extreme Programming (XP), dengan pendekatan pengembangan iteratif yang adaptif terhadap kebutuhan pengguna. Fitur utama sistem meliputi pemindaian QR Code unik per hari, pembatasan akses berbasis IP lokal, pelaporan kehadiran, dan evaluasi kinerja peserta magang. Pengujian dilakukan menggunakan metode black-box terhadap sembilan fitur utama dan menunjukkan tingkat keberhasilan 100%. Sistem ini juga diuji melalui beberapa skenario keamanan untuk memastikan ketahanannya terhadap upaya manipulasi data. Hasil implementasi menunjukkan bahwa sistem berhasil meningkatkan efisiensi, akurasi pencatatan kehadiran, dan memperkuat aspek keamanan dalam proses magang. Sistem ini dapat dijadikan sebagai solusi digital yang efektif dalam menggantikan metode absensi manual di lingkungan kerja berbasis lokasi.

Page 9 of 9 | Total Record : 88

 5   6   7   8   9 

Filter by Year

2020 2025


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