cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Hendi Sama
Contact Email
hendi@uib.ac.id
Phone
+62811698280
Journal Mail Official
hendisama@gmail.com
Editorial Address
Jl. Gajah Mada, Baloi Permai, Kec. Sekupang, Kota Batam, Kepulauan Riau 29442
Location
Kota batam,
Kepulauan riau
INDONESIA
Journal of Information System and Technology (JOINT)
Published by Universitas Internasional Batam
ISSN : -     EISSN : 27750272     DOI : -
Core Subject : Science,
Computer Science & IT
Jurnal JOINT adalah jurnal sains di bidang sistem informasi yang mencakup literatur sains untuk penelitian kuantitatif dan penelitian terapan di bidang pengelolaan sistem informasi dan teknologi. Jurnal JOINT diterbitkan oleh Program Sarjana Sistem Informasi Universitas Internasional Batam. Editor mengundang peneliti, praktisi, dan siswa untuk menulis perkembangan ilmiah di bidang yang terkait dengan sistem informasi. Jurnal JOINT diterbitkan 3 (tiga) kali setahun pada bulan Maret, Juli, November dalam bahasa Indonesia.
Arjuna Subject : Ilmu Komputer (semua kategori) - Sistem Informasi
Articles 133 Documents
 10   11   12   13   14 
Penerapan Metode K-Means untuk Optimalisasi Strategi Bisnis pada TB Rifky Berdasarkan Laris dan Tidak Laris Barang Lubis, Siti Sahara; Gunung, Tar Muhammad Raja; Muis, Abdul; Ningtyas, Alyiza Dwi; Siregar, Manutur Pandapotan
Journal of Information System and Technology (JOINT) Vol. 6 No. 3 (2025): Journal of Information System and Technology (JOINT)
Publisher : Program Sarjana Sistem Informasi, Universitas Internasional Batam

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37253/joint.v6i3.11443

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dan mengelompokkan tingkat kelarisan stok barang pada Toko Bangunan (TB) Rifky agar dapat memberikan informasi yang berguna bagi pemilik usaha dalam pengambilan keputusan terkait pengelolaan persediaan dan strategi penjualan. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah algoritma K-Means, yaitu salah satu metode klasterisasi dalam data mining yang bekerja dengan membagi data ke dalam beberapa kelompok (cluster) berdasarkan tingkat kemiripan antar data. Hasil pengelompokan menghasilkan dua kategori utama, yaitu kelompok barang laris yang terdiri dari Kawat Beton, Kaca, Kuas Cat, dan Kerikil/Split, serta kelompok barang tidak laris yang mencakup Semen, Pasir, Batu Bata, Besi Beton, Kayu, Keramik, dan berbagai bahan bangunan lainnya. Informasi yang diperoleh dari hasil analisis ini diharapkan dapat membantu pemilik TB Rifky dalam mengambil keputusan strategis terkait pengelolaan stok dan peningkatan penjualan. Keterbatasan penelitian ini terletak pada jumlah centroid yang digunakan, yaitu hanya dua (C1 untuk barang laris dan C2 untuk barang tidak laris), sehingga variasi informasi yang dihasilkan masih terbatas.
Analisis Pengaruh Game Online Dan Motivasi Bermain Terhadap Minat Belajar Siswa SD di Kota Batam Sama, Hendi; Syahputra, Bayu; Siahaan, Mangapul; Zulkarnain, Zulkarnain; Sabariman, Sabariman; Eryc, Eryc
Journal of Information System and Technology (JOINT) Vol. 6 No. 3 (2025): Journal of Information System and Technology (JOINT)
Publisher : Program Sarjana Sistem Informasi, Universitas Internasional Batam

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37253/joint.v6i3.11501

Abstract

This study aims to determine the effect of online games and playing motivation on the learning interest of elementary school students in Batam City. The research method used is a qualitative and quantitative method with variables Online Games (X1), Motivation to Play (X2) and Interest in Learning (Y). The qualitative method took 30 samples of elementary school students, and the quantitative method took 392 samples of elementary school students with the population set at 20,000, because there is no specific number. Qualitative data collection techniques were carried out by interviewing respondents, while quantitative data collection, it was done by distributing questionnaires and measurement using a Likert scale. Data analysis in both methods was carried out using the SPSS application, specifically for the qualitative method was codified first. From the results of the qualitative and quantitative analysis, it can be concluded that the variables Online Games and Motivation to Play partially and simultaneously have a significant effect on the variable Interest in Learning. It can also be concluded that the variable Interest in Learning is influenced by the variables Online Games and Motivation to Play by 59.9% while 40.1% is influenced by other variables not examined in this study.
PREDIKSI HASIL PANEN PADI MENGGUNAKAN ARTIFICIAL NEURAL NETWORK (ANN) Kaputra, Hendrik; Rouza, Erni; Badawi, Rahmad; Sihombing, Ervin Roy F.; Ronaldi, Ronaldi
Journal of Information System and Technology (JOINT) Vol. 6 No. 3 (2025): Journal of Information System and Technology (JOINT)
Publisher : Program Sarjana Sistem Informasi, Universitas Internasional Batam

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37253/joint.v6i3.11508

Abstract

Pertanian merupakan sektor penting dalam pembangunan ekonomi Indonesia terutama di wilayah provinsi riau kabupaten rokan hulu, terutama dalam penyediaan bahan pangan utama seperti padi. Namun, produktivitas hasil panen padi sering mengalami fluktuasi akibat faktor-faktor lingkungan seperti curah hujan, suhu, kelembapan udara, pH tanah, dan penggunaan pupuk. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan prediksi hasil panen padi menggunakan metode Artificial Neural Network (ANN) berbasis data simulasi yang mewakili kondisi pertanian di Indonesia. Dataset yang digunakan terdiri dari tujuh variabel input yaitu curah hujan, suhu, kelembapan, luas lahan, pH tanah, intensitas cahaya, dan penggunaan pupuk, serta satu variabel output yaitu hasil panen padi dalam ton per hektar. Model ANN dibangun menggunakan arsitektur 7-16-8-1 dengan fungsi aktivasi ReLU dan linear, serta dioptimalkan menggunakan algoritma Adam. Proses pelatihan dilakukan sebanyak 100 epoch dengan rasio data latih 80% dan data uji 20%. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model ANN mampu menurunkan nilai loss secara signifikan dan mencapai akurasi prediksi di atas 90%. Dengan demikian, metode ANN terbukti efektif dalam memprediksi hasil panen padi secara lebih akurat dan dapat dijadikan acuan untuk mendukung pengambilan keputusan di bidang pertanian berbasis data, khususnya dalam upaya mendukung ketahanan pangan nasional

Page 14 of 14 | Total Record : 133

 10   11   12   13   14 

Filter by Year

2020 2025


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 6 No. 3 (2025): Journal of Information System and Technology (JOINT) Vol. 6 No. 2 (2025): Journal of Information System and Technology (JOINT) Vol. 6 No. 1 (2025): Journal of Information System and Technology (JOINT) Vol. 5 No. 3 (2024): Journal of Information System and Technology (JOINT) Vol. 5 No. 2 (2024): Journal of Information System and Technology (JOINT) Vol. 5 No. 1 (2024): Journal of Information System and Technology (JOINT) Vol. 4 No. 3 (2023): Journal of Information System and Technology (JOINT) Vol 4 No 2 (2023): Journal of Information System and Technology (JOINT) Vol 4 No 1 (2023): Journal of Information System and Technology (JOINT) Vol 3 No 3 (2022): Journal of Information System and Technology (JOINT) Vol 3 No 2 (2022): Journal of Information System and Technology Vol 3 No 2 (2022): Journal of Information System and Technology (JOINT) Vol 3 No 1 (2022): Journal of Information System and Technology Vol 3 No 1 (2022): Journal of Information System and Technology (JOINT) Vol 2 No 3 (2021): Journal of Information System and Technology (JOINT) Vol 2 No 2 (2021): Journal of Information System and Technology (JOINT) Vol 2 No 1 (2021): Journal of Information System and Technology (JOINT) Vol 1 No 2 (2020): Journal of Information System and Technology (JOINT) Vol 1 No 1 (2020): Journal of Information System and Technology (JOINT) More Issue