cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Andy Sapta
Contact Email
saptaandy@gmail.com
Phone
+6285262193068
Journal Mail Official
adinmantap88@gmail.com
Editorial Address
Jl. Rimbang Perumahan Wahyu Asri Bolk A No 5 Siumbut Baru, Asahan, Sumatera Utara
Location
,
INDONESIA
Jurnal Teknisi
Published by Smart Education
ISSN : -     EISSN : 27750965     DOI : 10.54314
Core Subject : Science,
Computer Science & IT
JURNAL TEKNISI is a scientific journal which is published by Smart Education. This journal contains a collection of research in computer tecnology and information system written by researchers, academicians, professionals, and practitioners
Arjuna Subject : Ilmu Komputer (semua kategori) - Ilmu Komputer (Lain-Lain)
Articles 3 Documents
 1 
Search results for , issue "Vol 4, No 2 (2024): Agustus 2024" : 3 Documents clear
SISTEM MANAJEMEN KEARSIPAN MENGGUNAKAN METODE WORK SYSTEM FRAMEWORK PADA BADAN PERPUSTAKAAN DAN KEARSIPAN Putra, Yeviki Maisyah; Syahputra, Ronaldo; Nozomi, Irohito
JURNAL TEKNISI Vol 4, No 2 (2024): Agustus 2024
Publisher : Smart Education

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54314/teknisi.v4i2.2065

Abstract

Abstract:  Archives are often considered to have no effect on daily administrative activities and processes in every organization or agency, after there are letters or archives that are difficult to find or lost, then the leaders or managers realize that archives are the lifeblood of the agency, including the West Sumatra provincial library and archives agency whose main task is related to archiving all documents in the West Sumatra provincial government agency, because too many archives managed by the library and archives agency cause less than optimal performance in archiving documents and documenting archives and retrieval of old archives that take a long time to search. This study aims to develop an archive management system using the Work System Framework method at the West Sumatra Provincial Library and Archives Agency. The research methods used include needs analysis, system design, implementation, and evaluation. The results of the study indicate that the system developed can improve the efficiency of archive management and facilitate access to information. The conclusion of this study shows that the Work System Framework method is effective in developing a better archive management system.Keywords: archives management system; work system framework; archives. Abstrak: Arsip sering kali dianggap tidak berpengaruh terhadap kegiatan dan proses administrasi sehari-hari disetiap organisasi atau instansi, setelah ada surat atau arsip yang sulit ditemukan atau hilang maka barulah pimpinan atau manajer sadar bahwa arsip merupakan urat nadi instansi, termasuk pada badan perpustakaan dan kearsipan propinsi sumatera barat yang tugas pokoknya berkaitan dengan mengarsipkan seluruh dokument yang ada diinstansi pemerintah propinsi sumatera barat, karna terlalu banyaknya arsip yang dikelola oleh badan perpustakaan dan kearsipan menyebabkan kurang optimalnya kinerja dalam mengarsipkan dokument dan pendokumentasian arsip serta pencarian kembali arsip yang sudah lama yang memakan waktu lama dalam pencariannya. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem manajemen kearsipan menggunakan metode Work System Framework di Badan Perpustakaan dan Kearsipan Provinsi Sumatera Barat. Metode penelitian yang digunakan meliputi analisis kebutuhan, desain sistem, implementasi, dan evaluasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem yang dikembangkan dapat meningkatkan efisiensi pengelolaan arsip dan mempermudah akses informasi. Kesimpulan penelitian ini menunjukkan bahwa metode Work System Framework efektif dalam pengembangan sistem manajemen kearsipan yang lebih baik.Kata Kunci : sistem manajement kearsipan; work system framework; arsip.
SISTEM PAKAR UNTUK DIAGNOSIS PENYAKIT AUTOIMUN MENGGUNAKAN METODE FORWARD CHAINING Wendra, Yumai; Safaria, Sayendra; Rahim, Radiyan
JURNAL TEKNISI Vol 4, No 2 (2024): Agustus 2024
Publisher : Smart Education

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54314/teknisi.v4i2.2161

Abstract

Abstract: The need for technology in the health sector continues to grow and is increasingly important to improve the quality of medical services, operational efficiency, and accessibility for patients. The application of technology in the health sector can have a significant impact in terms of increasing access to medical services, the effectiveness of diagnosis and treatment, and the management of medical information and data. Autoimmune disease is a condition in which the immune system attacks the human body. Autoimmune occurs when the immune system is disrupted and cannot maintain the stability of the body's condition, so it attacks healthy body tissue by considering it a foreign object that needs to be destroyed. Diagnosing autoimmune diseases is often challenging because the symptoms can vary greatly and resemble other diseases. Treatment usually focuses on managing symptoms and suppressing the immune response to reduce damage to body tissue. The purpose of this study is to create an expert system that helps the public in early detection and recognizing types of autoimmune diseases based on several symptoms experienced by patients. The results of this study are the creation of a diagnostic system for autoimmune diseases which is expected to facilitate the process of diagnosing autoimmune diseases.Keyword: forward chaining; expert system; autoimmune.  Abstrak: Kebutuhan teknologi dalam dunia kesehatan terus berkembang dan semakin penting untuk meningkatkan kualitas pelayanan medis, efisiensi operasional, serta aksesibilitas bagi pasien.  Penerapan teknologi dalam dunia kesehatan dapat memberikan dampak signifikan dalam hal peningkatan akses terhadap layanan medis, efektivitas diagnosis dan perawatan, serta pengelolaan informasi dan data medis. Penyakit autoimun adalah kondisi di mana sistem kekebalan tubuh menyerang tubuh manusia. Autoimun terjadi ketika sistem kekebalan tubuh mengalami gangguan dan tidak dapat menjaga kestabilan kondisi tubuh, sehingga menyerang jaringan tubuh yang sehat dengan menganggapnya sebagai benda asing yang perlu dihancurkan. Diagnosa penyakit autoimun sering kali menantang karena gejalanya bisa sangat bervariasi dan menyerupai penyakit lain. Perawatan biasanya berfokus pada mengelola gejala dan menekan respon imun untuk mengurangi kerusakan pada jaringan tubuh. Adapun tujuan dari penelitian ini adalah membuat sistem pakar yang membantu masyarakat dalam mendeteksi secara dini dan mengenali jenis penyakit autoimun berdasarkan beberapa gejala yang dialami oleh pasien. Hasil dari penelitian ini terciptanya sistem diagnosa untuk penyakit autoimun yang diharapkan dapat mempermudah proses diagnosis penyakit autoimun.Kata kunci: forward chaining; sistem pakar; autoimun.
SYSTEMATIC LITERATURE REVIEW: INTEGRATION OF BIG DATA AND ARTIFICIAL INTELLIGENCE Zulfadli, Zulfadli; Syahputra, Ronaldo
JURNAL TEKNISI Vol 4, No 2 (2024): Agustus 2024
Publisher : Smart Education

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54314/teknisi.v4i2.2166

Abstract

Abstract: The rapid development of Big Data and artificial intelligence (AI) technology has had a significant impact on various industrial sectors. The integration of these two technologies offers opportunities to improve operational efficiency, innovation, and data-driven decision-making. However, challenges such as privacy, bias, and transparency are still important issues that need to be addressed. This study aims to explore how the synergy between Big Data and AI can be utilized to create added value in various sectors, especially health, finance, and marketing. In addition, this study also aims to identify ethical challenges that arise from the use of these technologies and how these challenges can be managed. The method used in this study involves a comprehensive literature review of previous studies, as well as an analysis of real applications of Big Data and AI in various industries. This study also evaluates the ethical implications of the integration of these technologies by considering aspects of privacy, bias mitigation, and transparency. The results of the study show that the integration of Big Data and AI can significantly improve the decision-making process, product innovation, and operational efficiency in various sectors. In the health sector, for example, AI is able to analyze patient data to personalize care, while in the financial sector, AI helps in risk management and fraud detection. However, the study also emphasizes the importance of managing ethical issues to ensure the responsible use of these technologies. Overall, the synergy between Big Data and AI offers great potential for industrial transformation and improving social outcomes, but requires special attention to ethical and governance aspects.Keywords: artificial intelligence; big data integration; impact analysis. Abstrak: Perkembangan pesat teknologi Big Data dan kecerdasan buatan (AI) yang telah memberikan dampak signifikan pada berbagai sektor industri. Integrasi antara kedua teknologi ini menawarkan peluang untuk meningkatkan efisiensi operasional, inovasi, dan pengambilan keputusan berbasis data. Namun, tantangan seperti privasi, bias, dan transparansi masih menjadi isu penting yang perlu diatasi. Penelitian ini bertujuan untuk mengeksplorasi bagaimana sinergi antara Big Data dan AI dapat dimanfaatkan untuk menciptakan nilai tambah di berbagai sektor, khususnya kesehatan, keuangan, dan pemasaran. Selain itu, penelitian ini juga bertujuan untuk mengidentifikasi tantangan etika yang muncul dari penggunaan teknologi ini dan bagaimana tantangan tersebut dapat dikelola. Metode yang digunakan dalam penelitian ini melibatkan tinjauan literatur yang komprehensif terhadap studi-studi sebelumnya, serta analisis terhadap aplikasi nyata dari Big Data dan AI di berbagai industri. Penelitian ini juga mengevaluasi implikasi etis dari integrasi teknologi ini dengan mempertimbangkan aspek privasi, mitigasi bias, dan transparansi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa integrasi Big Data dan AI dapat secara signifikan meningkatkan proses pengambilan keputusan, inovasi produk, dan efisiensi operasional di berbagai sektor. Di sektor kesehatan, misalnya, AI mampu menganalisis data pasien untuk mempersonalisasi perawatan, sementara di sektor keuangan, AI membantu dalam manajemen risiko dan deteksi penipuan. Namun, penelitian ini juga menekankan pentingnya pengelolaan isu-isu etika untuk memastikan penggunaan teknologi ini secara bertanggung jawab. Secara keseluruhan, sinergi antara Big Data dan AI menawarkan potensi besar untuk transformasi industri dan peningkatan hasil sosial, namun memerlukan perhatian khusus pada aspek etika dan tata kelola.Kata kunci: analisis dampak; integrasi big data; kecerdasan buatan.

Page 1 of 1 | Total Record : 3

 1 

Filter by Year

2024 2024


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 6, No 1 (2026): February 2026 Vol 5, No 2 (2025): Agustus 2025 Vol 5, No 1 (2025): February 2025 Vol 4, No 2 (2024): Agustus 2024 Vol 4, No 1 (2024): February 2024 Vol 3, No 2 (2023): Agustus 2023 Vol 3, No 1 (2023): February 2023 Vol 2, No 2 (2022): Agustus 2022 Vol 2, No 1 (2022): February 2022 Vol 1, No 2 (2021): Agustus 2021 Vol 1, No 1 (2021): February 2021 More Issue