cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Usman Ependi
Contact Email
u.ependi@binadarma.ac.id
Phone
+6281271103018
Journal Mail Official
cisajournal@gmail.com
Editorial Address
Kampus Utama Universitas Bina Darma Lt. 7 Jl. A. Yani No 3 Seberang Ulu I Palembang
Location
Kota bandung,
Jawa barat
INDONESIA
Journal of Computer and Information Systems Ampera
Published by Asosiasi Perguruan Tinggi Informatika dan Ilmu Komputer
ISSN : -     EISSN : 27752496     DOI : https://doi.org/10.51519
Core Subject : Science,
Computer Science & IT
Journal of Computer and Information Systems Ampera (Journal-CISA) is an online journal that organized and managed independently by the consortium of informatics lecturers. Journal-SEA is an open-access journal that is provided for researchers, lecturers, and students who will publish research results in the field of all of thing about software engineering and its process.
Arjuna Subject : Ilmu Komputer (semua kategori) - Ilmu Komputer (Lain-Lain)
Articles 96 Documents
 6   7   8   9   10 
Klasifikasi Aksi Peserta Didik di Dalam Ruang Kelas Menggunakan Video Mask Auto Encoder Meutia Jasmine Annisa Herawan; Rani Megasari; Yaya Wihardi
Journal of Computer and Information Systems Ampera Vol. 6 No. 3 (2025): Journal of Computer and Information Systems Ampera
Publisher : APTIKOM SUMSEL

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Dalam dunia pendidikan, evaluasi terhadap peserta didik di ruang kelas adalah komponen penting yang perlu dilakukan secara sistematis dan terencana sebagai indikator keberhasilan pembelajaran. Penelitian ini mengusulkan pendekatan inovatif dalam mengevaluasi peserta didik melalui klasifikasi aksi di dalam kelas menggunakan model VideoMAE. Dataset yang digunakan terdiri dari 403 video dan disusun langsung oleh penulis karena belum tersedia dataset standar yang sesuai untuk tugas ini saat penelitian dilakukan. Metode yang digunakan adalah fine-tuning model VideoMAE dan TimeSformer, di mana TimeSformer berperan sebagai model pembanding.Hasil evaluasi menunjukkan bahwa VideoMAE mencapai akurasi 68,08%, F1-score 65,58%, recall 68,08%, dan precision 69,98% pada data uji. Model baseline TimeSformer berhasil mencapai akurasi 78.84%. Pendekatan ini menunjukkan potensi dalam memahami perilaku peserta didik, serta dapat mendukung pengembangan strategi pembelajaran dan sistem evaluasi kelas yang lebih efektif.
Pengembangan WebGIS untuk Analisis Persebaran Populasi dan Akses Fasilitas Umum di Kabupaten Soppeng Siva Salsadela; Andi Zulkifli Nusri; Riski Amelia; Nurhikma Ramadhani; Amalwahid Ahmadinur
Journal of Computer and Information Systems Ampera Vol. 7 No. 1 (2026): Journal of Computer and Information Systems Ampera.
Publisher : APTIKOM SUMSEL

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Penelitian ini dilatarbelakangi oleh ketimpangan akses terhadap fasilitas umum dan distribusi populasi yang tidak merata di Kabupaten Soppeng. Kajian ini berfokus pada pengembangan Sistem Informasi Geografis berbasis web (WebGIS) yang mengintegrasikan data demografis dengan persebaran infrastruktur publik, meliputi sektor pendidikan, kesehatan, dan tempat ibadah, untuk menginformasikan perencanaan wilayah yang berbasis data empiris. Secara metodologis, pengembangan sistem mengadopsi model waterfall, dengan implementasi teknis memanfaatkan Leaflet.js untuk visualisasi peta interaktif dan PostgreSQL sebagai basis data spasial, yang data bersumber dari Badan Pusat Statistik (BPS) serta repositori data terbuka. Hasilnya adalah terwujudnya sebuah platform WebGIS yang mampu merepresentasikan sebaran demografis dan mengungkap disparitas yang mencolok dalam ketersediaan fasilitas umum antar kecamatan. Evaluasi melalui pengujian beta memvalidasi kinerja sistem yang solid, dengan tingkat keberhasilan fungsional mencapai 95,5% dan indeks kegunaan 4,2 dari skala 5,0. Sebagai kesimpulan, platform WebGIS ini terbukti efektif sebagai instrumen analisis spasial yang dapat meningkatkan keterbukaan dan pertanggungjawaban pemerintah daerah, serta memberikan landasan bagi formulasi kebijakan yang lebih berkeadilan dan berbasis empiris.
System Literatur Review tentang Pengaruh Implementasi Sistem Absensi Digital berbasis Mobile terhadap Kinerja Administrasi Sekolah dan Displin Siswa SMK Ni Luh Putu Jayanti gekutu; Ketut Agustini
Journal of Computer and Information Systems Ampera Vol. 7 No. 1 (2026): Journal of Computer and Information Systems Ampera.
Publisher : APTIKOM SUMSEL

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengindentifikasi metode pengembangan dan teknologi yang paling banyak digunakan dalam sistem absensi digital berbasis Android serta mengevaluasi efektivitasnya terhadap efisiensi administrasi dan kedisiplinan siswa di sekolah menengah atas/ kejuruan Indonesia. Pendekatan yang digunakan adalah Systematic Literature Review (SLR) dengan menganalisis 30 studi primer yang diterbitkan antara tahun 2018 hingga 2025. Hasil sintesis menunjukkan bahwa metode Waterfall dan teknologi QR Code berbasis Android yang terintegrasi dengan notfikasi WhatsApp atau Telegram menjadi kombinasi yang paling dominan. Seluruh studi 100 % melaporkan peningkatan signifikan efisiensi administrasi melalui penghematan waktu hingga 80%, rekapitulasi otomatis, dan eliminasi human eror serta penggunaan kertas. Sebanyak 90% studi juga membuktikan peningkatan kedisiplinan siswa berkat pencegahan manipulasi absensi dan keterlibatan langsung orang tua melalui notfikasi real-time. Kesimpulan penelitian ini adalah sistem absensi berbasis QR Code Android dengan fitur notfikasi ke orang tua merupakan solusi paling optimal, murah, dan tekbukti efektif untuk konteks pendidikan menengah Atas/Kejuruan di Indonesia saat ini.
Systematic Literature Review: Pemanfaatan AI-Powered Feedback dalam Pengembangan Kompetensi Guru dalam Pembelajaran gede arie; I Komang Cendana Ardipaksi Ardipaksi
Journal of Computer and Information Systems Ampera Vol. 7 No. 1 (2026): Journal of Computer and Information Systems Ampera.
Publisher : APTIKOM SUMSEL

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pemanfaatan umpan balik berbasis kecerdasan buatan (AI) dalam pengembangan kompetensi guru, mengingat transformasi digital pendidikan pascapandemi dan tingginya tuntutan peningkatan kualitas pengajaran di Indonesia. Metode yang digunakan adalah Systematic Literature Review (SLR) dengan mengacu pada kerangka PRISMA. Pencarian literatur dilakukan pada database Google Scholar via Publish or Perish, terbatas pada publikasi tahun 2024 dan 2025, yang menghasilkan 30 studi yang memenuhi kriteria inklusi. Data diekstraksi dan dianalisis secara tematik kualitatif. Hasil tinjauan mengidentifikasi strategi integrasi AI, bentuk umpan balik yang dihasilkan, dampaknya terhadap dimensi kompetensi pedagogik dan profesional guru, serta faktor-faktor yang memengaruhi implementasi. Kesimpulan dari studi ini memberikan kontribusi empiris bagi pengembangan kebijakan pendidikan, inovasi pembelajaran berbasis teknologi, dan perancangan strategi peningkatan kompetensi guru yang selaras dengan era pendidikan berbasis data. Implikasi praktis dan rekomendasi untuk penelitian lebih lanjut juga dibahas.
Sistem Rekomendasi Buku Pada Perpustakaan Digital Menggunakan Algoritma Collaborative Filtering: Sistem Rekomendasi Buku Pada Perpustakaan Digital Menggunakan Algoritma Collaborative Filtering Mustika Eliefyani; Irfan Fauzi; Muhammad Basri Syaifullah; Alfi Maidatul Hasanah; Salwa Amalia Ghodah
Journal of Computer and Information Systems Ampera Vol. 7 No. 1 (2026): Journal of Computer and Information Systems Ampera.
Publisher : APTIKOM SUMSEL

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

This study aims to develop a book recommendation system for a digital library using the collaborative filtering algorithm in order to address the problem of information overload and support users in finding relevant reading materials more efficiently. The research was conducted using a quantitative approach by collecting user–item interaction data, performing data preprocessing, and implementing both User-Based and Item-Based Collaborative Filtering models. The evaluation employed MAE, RMSE, Precision@K, and Recall@K to measure predictive accuracy and recommendation relevance. Experimental results show that Item-Based Collaborative Filtering outperforms the user-based model, achieving better accuracy and stability, particularly in highly sparse digital library datasets. The developed recommendation system demonstrates the ability to generate relevant book suggestions based on user behavior patterns, thus enhancing the overall user experience and information retrieval process. The findings highlight the potential of collaborative filtering as an effective method for improving digital library services and provide a foundation for future work involving hybrid approaches and strategies to mitigate cold-start challenges.
Implementation of K-Means Method for Clustering Natural Disaster Priority Areas in North Sumatra Devi Sari Delima Tumanggor; Manna Maria Sianipar; Sardo Pardingotan Sipayung
Journal of Computer and Information Systems Ampera Vol. 7 No. 1 (2026): Journal of Computer and Information Systems Ampera.
Publisher : APTIKOM SUMSEL

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Indonesia is highly vulnerable to natural disasters due to its geographical and geological conditions, including North Sumatra Province, which experiences diverse disaster risks. This study aims to identify and group natural disaster priority areas in North Sumatra using a data-driven approach. The research employs a quantitative method by applying the K-Means clustering algorithm to group regions based on disaster occurrence and impact characteristics. Secondary data of natural disaster events in 2024 were processed through data preprocessing stages, including data cleaning and normalization. The clustering process was conducted using five clusters representing very low, low, medium, high, and very high disaster priority levels. The quality of clustering results was evaluated using the Davies–Bouldin Index (DBI). The results show that most regions fall into the very low and low priority clusters, while several regions are classified into higher priority levels. Deli Serdang Regency is identified as the very high priority area, indicating the highest disaster impact among regions. The DBI value of 1.102688 indicates that the formed clusters have reasonable compactness and separation. This study concludes that the K-Means method is effective for grouping disaster-prone areas and can support data-driven decision-making in disaster mitigation and planning in North Sumatra Province.

Page 10 of 10 | Total Record : 96

 6   7   8   9   10 

Filter by Year

2020 2026


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 7 No. 2 (2026): Journal of Computer and Information Systems Ampera Vol. 7 No. 1 (2026): Journal of Computer and Information Systems Ampera. Vol. 6 No. 3 (2025): Journal of Computer and Information Systems Ampera Vol. 6 No. 2 (2025): Journal of Computer and Information Systems Ampera Vol. 6 No. 1 (2025): Journal of Computer and Information Systems Ampera Vol. 5 No. 3 (2024): Journal of Computer and Information Systems Ampera Vol. 5 No. 2 (2024): Journal of Computer and Information Systems Ampera Vol. 5 No. 1 (2024): Journal of Computer and Information Systems Ampera Vol. 4 No. 3 (2023): Journal of Computer and Information Systems Ampera Vol. 4 No. 2 (2023): Journal of Computer and Information Systems Ampera Vol. 4 No. 1 (2023): Journal of Computer and Information Systems Ampera Vol. 3 No. 3 (2022): Journal of Computer and Information Systems Ampera Vol. 3 No. 2 (2022): Journal of Computer and Information Systems Ampera Vol. 3 No. 1 (2022): Journal of Computer and Information Systems Ampera Vol. 2 No. 3 (2021): Journal of Computer and Information Systems Ampera Vol. 2 No. 2 (2021): Journal of Computer and Information Systems Ampera Vol. 2 No. 1 (2021): Journal of Computer and Information Systems Ampera Vol. 1 No. 3 (2020): Journal of Computer and Information Systems Ampera Vol. 1 No. 2 (2020): Journal of Computer and Information Systems Ampera Vol. 1 No. 1 (2020): Journal of Computer and Information Systems Ampera More Issue