cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Mujito
Contact Email
mujito@ummetro.ac.id
Phone
+6281288042180
Journal Mail Official
jmsi@ummetro.ac.id
Editorial Address
Jl. Iringmulyo, Kec. Metro Tim., Kota Metro, Lampung 34381
Location
Kota metro,
Lampung
INDONESIA
Jurnal Mahasiswa Sistem Informasi (JMSI)
Published by Universitas Muhammadiyah Metro
ISSN : 27159426     EISSN : 27209849     DOI : https://doi.org/10.24127
Core Subject : Science,
Computer Science & IT
Jurnal Mahasiswa Sistem Informasi (JMSI) merupakan jurnal yang diterbitkan oleh program studi DIII Sistem Informasi fakultas ilmu komputer Universitas Muhammadiyah Metro. Fokus dan Scope dari JMSI yaitu : - Information System -Management Information system -business intelligence -Security and Networking -E-Learning, E-Business, E-Government, E-Commerce -Mobile Computing -Software Engineering -Computer Software and Applications -Database, Data Mining, Data Warehouse -Intelligent Systems -Decision Support and Expert System
Arjuna Subject : Ilmu Komputer (semua kategori) - Sistem Informasi
Articles 144 Documents
 8   9   10   11   12 
PERANCANGAN SISTEM INFORMASI PENGADUAN MASYARAKAT KEPADA DINAS SOSIAL BERBASIS WEB DENGAN METODE WATERFALL Neila Mei Ika Suryani; Endriatna Adellia Wiby; Amanda Nur Alidya Yahya; Kejora Rizka Amanda; Arif Setiawan
Jurnal Mahasiswa Sistem Informasi (JMSI) Vol. 6 No. 2 (2025): Jurnal Mahasiswa Sistem Informasi (JMSI)
Publisher : Program Studi DIII Sistem Informasi - Universitas Muhammadiyah Metro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24127/jmsi.v6i2.9110

Abstract

Perkembangan teknologi informasi telah meningkatkan ekspektasi masyarakat terhadap layanan publik yang cepat, transparan, dan mudah dijangkau. Namun, di banyak instansi pemerintah, sistem pengelolaan pengaduan masih dilakukan secara manual, yang menimbulkan berbagai kendala seperti lambatnya penanganan, kesulitan pelacakan, dan kurangnya dokumentasi yang terorganisir. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengembangkan sistem informasi pengaduan masyarakat berbasis web yang terintegrasi dengan lembaga terkait, seperti Dinas Sosial. Sistem ini dirancang untuk memfasilitasi masyarakat dalam menyampaikan laporan secara daring serta membantu petugas dalam memantau, menangani, dan mendokumentasikan laporan secara sistematis. Model pengembangan yang digunakan adalah metode Waterfall, yang terdiri dari lima tahapan: requirement analysis, design, implementation, testing, dan maintenance. Hasil dari implementasi sistem menunjukkan peningkatan efisiensi dalam pelayanan, mempercepat waktu respons terhadap aduan, serta memperkuat peran serta masyarakat dalam pengawasan layanan publik. Dengan demikian, sistem ini diharapkan dapat menjadi solusi digital yang mendukung transparansi, akuntabilitas, dan partisipasi aktif masyarakat dalam penyampaian aspirasi, serta meningkatkan kualitas hubungan antara masyarakat dan pemerintah melalui pemanfaatan teknologi informasi.
IMPLEMENTASI ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR UNTUK PREDIKSI PRODUKSI PADI NASIONAL: STUDI KASUS PADA DATA PRODUKSI PADI INDONESIA Muhammad Ady Nugroho; Pratiwi Cahyaningtiyas; Rizqi Aufa Eka Prathama; Rengga Arga Deva; Arif Setiawan
Jurnal Mahasiswa Sistem Informasi (JMSI) Vol. 6 No. 2 (2025): Jurnal Mahasiswa Sistem Informasi (JMSI)
Publisher : Program Studi DIII Sistem Informasi - Universitas Muhammadiyah Metro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24127/jmsi.v6i2.9112

Abstract

Ketersediaan data yang akurat mengenai produksi beras sangat mempengaruhi ketahanan pangan nasional. Studi ini mengusulkan pendekatan prediktif menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) dan data produksi historis dari BPS dari tahun 2018 hingga 2023. Model ini dibuat dengan K sama dengan 2 dan fitur waktu, yaitu waktu mutlak dan relatif, yang telah dinormalisasi. Metode evaluasi model menunjukkan bahwa kinerja model memuaskan dengan R² sebesar 0,88. Untuk prediksi 2024 dan 2025, tren produksi terlihat relatif stabil. Berdasarkan hasil tersebut, studi ini menyimpulkan bahwa KNN memang merupakan alternatif yang baik sebagai teknik prediksi yang sederhana dan efektif yang dapat secara aktif membantu keputusan kebijakan berbasis data di sektor pertanian
PENERAPAN METODE MULTI-ATTRIBUTE UTILITY THEORY (MAUT) DALAM PEMILIHAN APLIKASI FINANSIAL TERBAIK UNTUK UMKM MIKRO Kharis Ferdiansyah; Arina Fawaida; Syafiul Muzid
Jurnal Mahasiswa Sistem Informasi (JMSI) Vol. 6 No. 2 (2025): Jurnal Mahasiswa Sistem Informasi (JMSI)
Publisher : Program Studi DIII Sistem Informasi - Universitas Muhammadiyah Metro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24127/jmsi.v6i2.9177

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menentukan aplikasi finansial terbaik bagi Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM) menggunakan metode Multi-Attribute Utility Theory (MAUT) dalam kerangka Sistem Pendukung Keputusan (SPK). Lima aplikasi finansial populer (Buku Warung, Teman Bisnis, Majoo, Si Apik (OJK), dan Kledo) dievaluasi berdasarkan lima kriteria utama: kemudahan penggunaan, ketersediaan fitur laporan, dukungan offline, biaya, dan dukungan transaksi digital. Pembobotan kriteria dilakukan dengan skala 1–5, kemudian dinormalisasi agar total bobot sama dengan 1. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Buku Warung menjadi aplikasi terbaik dengan skor preferensi tertinggi (0,85), unggul dalam aspek kemudahan penggunaan dan biaya gratis, yang menjadi prioritas UMKM mikro. Teman Bisnis menempati posisi kedua (skor 0,78), sedangkan aplikasi berbayar seperti Majoo dan Kledo memiliki skor lebih rendah karena biaya yang relatif tinggi. Metode MAUT terbukti efektif dalam menyelesaikan permasalahan pemilihan aplikasi finansial karena mampu mengintegrasikan kriteria kualitatif dan kuantitatif secara objektif. Penelitian ini memberikan kontribusi praktis bagi UMKM dengan rekomendasi berbasis analisis ilmiah, sekaligus menunjukkan bahwa pendekatan MAUT dapat menjadi solusi untuk pengambilan keputusan multidimensi di kalangan UMKM.
PENENTUAN WISATA KULINER TERBAIK DI YOGYAKARTA MENGGUNAKAN METODE KEPUTUSAN ADDITIVE RATIO ASSESSMENT (ARAS) Sinta Devi Rahmawati; Bagus Sujarwo; Syafiul Muzid
Jurnal Mahasiswa Sistem Informasi (JMSI) Vol. 6 No. 2 (2025): Jurnal Mahasiswa Sistem Informasi (JMSI)
Publisher : Program Studi DIII Sistem Informasi - Universitas Muhammadiyah Metro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24127/jmsi.v6i2.9182

Abstract

Yogyakarta merupakan salah satu destinasi wisata kuliner terpopuler di Indonesia, menawarkan beragam pilihan tempat makan yang menarik. Namun, banyaknya alternatif sering kali menyulitkan wisatawan dalam menentukan pilihan terbaik secara objektif. Penelitian ini bertujuan untuk membantu proses pengambilan keputusan dalam memilih wisata kuliner terbaik dengan menggunakan metode Additive Ratio Assessment (ARAS). Metode ARAS dipilih karena mampu dalam mengevaluasi alternatif berdasarkan beberapa kriteria secara terstruktur dan kuantitatif. Lima kriteria utama yang digunakan dalam penelitian ini meliputi harga, jarak pelayanan, fasilitas pendukung, dan rating. Hasil analisis menunjukkan bahwa metode ARAS mampu memberikan rekomendasi peringkat tempat kuliner secara sistematis, dengan alternatif ‘Sate Ratu’ memperoleh skor tertinggi sebagai destinasi kuliner terbaik di Yogyakarta. Pendekatan ini diharapkan dapat menjadi alat bantu objektif dalam mendukung promosi kuliner daerah serta pengambilan keputusan bagi wisatawan maupun pengelola pariwisata.
ANALISIS DATA TREN HIJAB DI INDONESIA DENGAN MODEL DECISION TREE Fadina Salwa Aulia Putri; Arina Fawaida; Nikmatul Khoiriyah; Muhammad Rizki Arrohman; Arif Setiawan
Jurnal Mahasiswa Sistem Informasi (JMSI) Vol. 6 No. 2 (2025): Jurnal Mahasiswa Sistem Informasi (JMSI)
Publisher : Program Studi DIII Sistem Informasi - Universitas Muhammadiyah Metro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24127/jmsi.v6i2.9190

Abstract

Penelitian ini membahas penerapan algoritma Decision Tree dalam menganalisis data tren hijab di Indonesia. Dataset yang digunakan merupakan data fiktif yang dirancang menyerupai kondisi pasar nyata, dengan atribut meliputi bahan, warna, panjang, dan motif hijab, serta target klasifikasi berupa jenis hijab: instan, pashmina, segi empat, dan turban. Proses penelitian mencakup tahap pra-pemrosesan data menggunakan Label Encoding, pelatihan model klasifikasi, evaluasi menggunakan confusion matrix dan classification report, serta visualisasi struktur pohon keputusan. Hasil riset menunjukkan bahwa warna menjadi atribut paling dominan dalam proses klasifikasi, diikuti oleh panjang hijab, sementara bahan dan motif berkontribusi dalam tingkat yang lebih rendah. Temuan ini diharapkan dapat menjadi acuan bagi pelaku industri fashion muslimah dalam memahami preferensi konsumen dan menyusun strategi berbasis data yang lebih efektif.
ANALISIS SENTIMEN ULASAN PENGGUNA GOJEK MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE Dewi Masitoh; Ahmad Alif Candra Selamet; Sinta Devi Rahmawati; Adinda Bintang Oktavia; Arif Setiawan
Jurnal Mahasiswa Sistem Informasi (JMSI) Vol. 6 No. 2 (2025): Jurnal Mahasiswa Sistem Informasi (JMSI)
Publisher : Program Studi DIII Sistem Informasi - Universitas Muhammadiyah Metro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24127/jmsi.v6i2.9191

Abstract

Kemajuan teknologi digital telah mendukung pertumbuhan layanan transportasi daring seperti Gojek. Penelitian ini menggunakan pendekatan klasifikasi dengan algoritma Support Vector Machine (SVM) untuk menganalisis sentimen dari review pengguna Gojek. Sebanyak 2001 ulasan dari tahun 2017–2024 diambil dari Kaggle. Proses meliputi preprocessing (case folding, tokenisasi, filtering, dan stemming), lalu transformasi data menggunakan TF-IDF. Sentimen diklasifikasi menjadi positif, negatif, dan netral berdasarkan rating. Model SVM dilatih dengan data 80:20 untuk pelatihan dan pengujian. Hasil menunjukkan akurasi 84,75%, dengan f1-score prediksi paling akurat dalam kelas positif (0,89) dan terendah pada kelas netral (0,00). Rata-rata berbobot precision, recall, dan f1-score masing-masing 0,83, 0,85, dan 0,83. SVM terbukti efektif untuk klasifikasi sentimen, meskipun akurasi pada kelas netral masih perlu ditingkatkan
AUDIT SISTEM INFORMASI CHIKO PETSHOP: ANALISIS MASALAH DAN IMPLEMENTASI FRAMEWORK COBIT UNTUK PENINGKATAN KINERJA Bachtiar, Fadli; Ismail Alfi Firmansyah; Septiana Widya Saputri; Al Dina Fatmawati; Dhanar Intan Surya Saputa
Jurnal Mahasiswa Sistem Informasi (JMSI) Vol. 6 No. 2 (2025): Jurnal Mahasiswa Sistem Informasi (JMSI)
Publisher : Program Studi DIII Sistem Informasi - Universitas Muhammadiyah Metro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24127/jmsi.v6i2.9194

Abstract

Sistem informasi berperan penting dalam mendukung kegiatan operasional Chiko Petshop. Audit Sistem Informasi menjadi langkah penting untuk memastikan sistem yang digunakan dalam aktivitas bisnis berjalan secara optimal dan aman. Studi ini dilakukan di Chiko Petshop, yang menghadapi sejumlah tantangan seperti ketidaktepatan pengelolaan stok, keterbatasan fitur sistem, akses pengguna yang terbatas, serta ancaman kehilangan data akibat backup yang masih dilakukan secara manual. Penelitian menggunakan kerangka kerja COBIT dengan fokus pada proses DSS01, DSS03, APO12, dan BAI03 guna menilai tingkat kapabilitas sistem. Metode yang digunakan meliputi wawancara, analisis proses bisnis, serta penilaian berdasarkan skala COBIT. Hasil menunjukkan bahwa sistem saat ini berada pada level 1 (Dilaksanakan), sedangkan kondisi idealnya berada pada level 3 (Diterapkan). Rekomendasi perbaikan mencakup otomatisasi stok, penjadwalan backup data, pengembangan sistem yang mendukung banyak pengguna, dan pengujian berkala. Penerapan rekomendasi ini diharapkan dapat meningkatkan keandalan sistem dan mendukung pertumbuhan usaha, khususnya pada sektor petshop.
PERBANDINGAN METODE VIKOR DAN TOPSIS DALAM SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK PEMILIHAN LOKASI USAHA KULINER Khoiriyah, Nikmatul; Muhammad Rizki Arrohman; Syafiul Muzid
Jurnal Mahasiswa Sistem Informasi (JMSI) Vol. 6 No. 2 (2025): Jurnal Mahasiswa Sistem Informasi (JMSI)
Publisher : Program Studi DIII Sistem Informasi - Universitas Muhammadiyah Metro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24127/jmsi.v6i2.9198

Abstract

Persaingan dalam industri kuliner semakin ketat sehingga pemilihan lokasi usaha menjadi faktor strategis yang krusial. Penelitian ini bertujuan untuk merancang Sistem Pendukung Keputusan (SPK) guna membantu pengambilan keputusan dalam menentukan lokasi usaha kuliner terbaik. Metode yang digunakan adalah kombinasi VIKOR (Visekriterijumsko Kompromisno Rangiranje) dan TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution), dua metode Multi-Criteria Decision Making (MCDM) yang dikenal efektif dalam menyelesaikan permasalahan dengan banyak kriteria. Enam kriteria utama ditetapkan, yaitu biaya sewa, aksesibilitas, kepadatan penduduk, jumlah kompetitor, dan potensi pasar, dengan lima alternatif lokasi dianalisis. Data diperoleh melalui studi literatur dan wawancara, serta didukung oleh 10 jurnal nasional terindeksh. Hasil analisis menunjukkan bahwa kawasan kampus menjadi alternatif terbaik berdasarkan kedua metode, meskipun terdapat perbedaan urutan pada beberapa lokasi lainnya. Perbandingan kedua metode memberikan perspektif yang lebih komprehensif dalam evaluasi alternatif. Temuan ini penting bagi pelaku usaha dan pengambil kebijakan karena dapat digunakan sebagai dasar pemilihan lokasi usaha yang strategis dan berkelanjutan.
SYSTEMATIC LITERATURE REVIEW (SLR) : PERAN ARTIFICIAL INTELLIGENCE TERHADAP PROSES PEMBELAJARAN MAHASISWA Munawaroh, Lusiatul; Mulyadi, M. Agus; Jasmiatussifilfila; Aulia, Elsa Maulidi; Abrori, Rian
Jurnal Mahasiswa Sistem Informasi (JMSI) Vol. 6 No. 2 (2025): Jurnal Mahasiswa Sistem Informasi (JMSI)
Publisher : Program Studi DIII Sistem Informasi - Universitas Muhammadiyah Metro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24127/jmsi.v6i2.9220

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis secara sistematis peran Artificial Intelligence (AI) terhadap proses pembelajaran mahasiswa. Penelitian ini menggunakan metode Systematic Literature Review (SLR) dengan model PRISMA 2020. Peneliti mengumpulkan 7 artikel dari aplikasi Harzing's Publish or Perish yang diterbitkan dalam kurun waktu antara 2020 - 2025. Temuan utama dalam penelitian ini dikelompokan menjadi 3 bagian yaitu, (1) Implikasi etis dan risiko ketergantungan, (2) Peran AI terhadap keterampilan berpikir kritis, dan (3) Peran AI terhadap proses pembelajaran. Hasil penelitian menunjukkan bahwa meskipun AI memiliki potensi besar dalam meningkatkan efektivitas pembelajaran melalui personalisasi materi dan pemberian umpan balik yang instan, penggunaannya yang tidak terkendali dapat menimbulkan berbagai dampak negatif. Di antaranya adalah penurunan motivasi belajar, hilangnya kreativitas, lemahnya keterampilan berpikir kritis, serta munculnya pelanggaran etika akademik seperti plagiarisme dan kekhawatiran terhadap privasi data. Oleh karena itu, integrasi AI dalam pendidikan tinggi harus dilakukan secara bijaksana dan seimbang agar mampu mendukung proses pembelajaran tanpa mengorbankan nilai-nilai pedagogis dan integritas akademik mahasiswa.
Pemilihan Vendor Pembuatan Iklan untuk Digital Marketing Menggunakan Model Keputusan MOORA Yahya, Rosalva Denisia Yulia; Khoirun Nisfah, Andhika Putri; Muzid, Syafiul
Jurnal Mahasiswa Sistem Informasi (JMSI) Vol. 6 No. 2 (2025): Jurnal Mahasiswa Sistem Informasi (JMSI)
Publisher : Program Studi DIII Sistem Informasi - Universitas Muhammadiyah Metro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24127/jmsi.v6i2.9263

Abstract

Pemilihan vendor iklan digital menjadi tantangan bagi pelaku UMKM karena banyaknya alternatif dan variasi kualitas layanan. Penelitian ini bertujuan membantu proses pengambilan keputusan dengan menerapkan metode MOORA (Multi-Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis). Tujuh kriteria digunakan dalam menilai enam vendor, terdiri dari satu cost criterion (harga) dan enam benefit criteria (reputasi, portofolio, responsivitas, testimoni, fitur, laporan evaluasi). Data dinormalisasi menggunakan metode vector normalization, kemudian dihitung nilai Yi sebagai dasar pemeringkatan. Hasil analisis menunjukkan bahwa Vendor C memiliki skor tertinggi dan direkomendasikan sebagai vendor terbaik. MOORA terbukti dapat membantu UMKM memilih vendor secara objektif dan sistematis dalam konteks multikriteria. Pendekatan ini juga dapat diterapkan pada kasus serupa di sektor jasa digital. merangkum keseluruhan isi penelitian mulai dari latar belakang, tujuan, metode, hasil pembahasan dan kesimpulan penelitian ditulisakan dengan singkat dan jelas.

Page 10 of 15 | Total Record : 144

 8   9   10   11   12 

Filter by Year

2019 2025


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 7 No. 1 (2025): Jurnal Mahasiswa Sistem Informasi (JMSI) Vol. 6 No. 2 (2025): Jurnal Mahasiswa Sistem Informasi (JMSI) Vol. 6 No. 1 (2024): Jurnal Mahasiswa Sistem Informasi (JMSI) Vol. 5 No. 2 (2024): Jurnal Mahasiswa Sistem Informasi (JMSI) Vol. 5 No. 1 (2023): Jurnal Mahasiswa Sistem Informasi (JMSI) Vol 4 No 2 (2023): Jurnal Mahasiswa Sistem Informasi (JMSI) Vol 4 No 1 (2022): Jurnal Mahasiswa Sistem Informasi (JMSI) Vol. 3 No. 2 (2022): Jurnal Mahasiswa Sistem Informasi (JMSI) Vol 3 No 2 (2022): Jurnal Mahasiswa Sistem Informasi (JMSI) Vol 3 No 1 (2021): JURNAL MAHASISWA SISTEM INFORMASI (JMSI) Vol. 3 No. 1 (2021): JURNAL MAHASISWA SISTEM INFORMASI (JMSI) Vol 2 No 2 (2021): JURNAL MAHASISWA SISTEM INFORMASI (JMSI) Vol 2 No 1 (2020): JURNAL MAHASISWA SISTEM INFORMASI (JMSI) Vol 1 No 2 (2020): JURNAL MAHASISWA SISTEM INFORMASI (JMSI) Vol 1 No 1 (2019): JURNAL MAHASISWA SISTEM INFORMASI (JMSI) More Issue