cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Ismail
Contact Email
lppm@unipol.ac.id
Phone
+6285343666997
Journal Mail Official
jurnal.jisti@unipol.ac.id
Editorial Address
Jl. Kesatria No.60 Watansoppeng, Kelurahan Botto Kecamatan Lalabata Kabupaten Soppeng, Sulawesi Selatan-Indonesia
Location
Kab. soppeng,
Sulawesi selatan
INDONESIA
Jurnal Ilmiah Sistem Informasi dan Teknik Informatika (JISTI)
Published by Universitas Lamappapoleonro
ISSN : 26205327     EISSN : 27155501     DOI : https://doi.org/10.57093/jisti
Core Subject : Science, Engineering,
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management
Lembaga Jurnal Ilmiah Sistem Informasi dan Teknik Informatika (JISTI) Universitas Lamappapoleonro adalah lembaga penerbitan jurnal untuk dosen Universitas Lamappapoleonro dan dosen diluar Universitas Lamappapoleonro yang memiliki disiplin ilmu komputer. Lembaga Jurnal Ilmiah JISTI didirikan pada tahun 2018 dengan tujuan sebagai wadah untuk mempublikasikan penelitian dosen. lembaga ini hanya menerbitkan jurnal penelitian yang disiplin ilmu komputer.Jurnal Ilmiah Sistem Informasi dan Teknik Informatika (JISTI) Menerbitkan Artikel Ilmiah dua kali satu tahun yaitu Bulan April dan Bulan Oktober
Arjuna Subject : Ilmu Komputer (semua kategori) - Ilmu Komputer (Lain-Lain)
Articles 207 Documents
 17   18   19   20   21 
Klasifikasi Jenis Burung Cendrawasih Menggunakan Convolutional Neural Network (CNN) Berdasarkan Citra Rooy Marthen Thaniket; Musa Henri Janto Rahanra; Wardhana Wahyu Dharsono
Jurnal Ilmiah Sistem Informasi dan Teknik Informatika (JISTI) Vol 8 No 1 (2025): Jurnal Ilmiah Sistem Informasi dan Teknik Informatika (JISTI)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat Universitas Lamappapoleonro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.57093/jisti.v8i1.280

Abstract

Birds of paradise are iconic symbols of Indonesia's biodiversity, especially in Papua, with more than 40 recorded species. Manual classification requires specific expertise and is time-consuming. This study aims to develop an automated classification system for birds of paradise using Convolutional Neural Network (CNN), specifically the MobileNetV2 architecture known for its efficiency in image processing. The dataset used comprises three species: Cicinnurus regius, Paradisaea apoda, and Paradisaea rubra. The preprocessing steps include image augmentation, resizing, and normalization. The training results show an accuracy of 98.49% and validation accuracy of 97.50%. Evaluation using a confusion matrix reveals high accuracy and minimal misclassification. This model shows great potential for use in conservation applications and automatic bird species identification
Analisis Trafik Jaringan Menggunakan Wireshark Untuk Meningkatkan Kinerja Jaringan Pada Smk 3 Soppeng Andi Zulkifli Nusri; Rezky Erwin Syah
Jurnal Ilmiah Sistem Informasi dan Teknik Informatika (JISTI) Vol 8 No 1 (2025): Jurnal Ilmiah Sistem Informasi dan Teknik Informatika (JISTI)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat Universitas Lamappapoleonro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.57093/jisti.v8i1.281

Abstract

Analisis jaringan menggunakan Aplikasi “Wireshark” yang dilakukan oleh pihak network analyzer dengan tujuan menganalisa jaringan dengan melakukan pengawasan yang dilakukan oleh User sehingga Administrator dapat mudah memonitoring aktivitas-aktivitas yang dilakukan oleh user. Analisis jaringan komputer menggunakan aplikasi “Wireshark” diterapkan pada SMK 3 Soppeng agar Administrator jaringan dapat mengawasi aktivitas yang dilakukan oleh staf atau pegawai dan guru, apakah jaringan internet digunakan secara maksimal untuk media Pendidikan atau hanya untuk hiburan semata. Layanan internet melalui modem akan disalurkan kekomputer server, dimana komputer server akan menjadi DHCP (Dynamic Host Configuration Protocol) server jaringan yang akan bertindak sebagai pembagi IP jaringan ke switch dan dari switch itu sendiri akan memonitoring jaringan ke client dan setiap client yang ingin terhubung ke jaringan maka harus melakukan prosedur login terlebih dahulu, Adapun pengujian sistem jaringan wireless LAN yang digunakan yaitu Whitebox (Glassbox), Pengujian ini dimaksud untuk mengukur kualitas jaringan kecepatan internet apakah sudah sesuai dengan layanan yang diberikan oleh ISP (Internet Service Provider).Pengujian sistem merupakan proses analisa sistem jaringan untuk menentukan kuat dan lemahnya keamanan jaringan dan berjalan sesuai lingkungan yang diinginkan. Pengujian sistem ini sering diasosiasikan dengan pencarian troubleshooting masalah dijaringan, adanya trobleshooting pada jaringan mengakibatkan kualitas jaringan lemah
Penerapan Data Mining Pengelompokan Data Penjualan Motor di PT. Nusantara Surya Sakti Soppeng Menggunakan Metode K-Means Clustering Mohammad Ali Wardana; Suherman Suherman
Jurnal Ilmiah Sistem Informasi dan Teknik Informatika (JISTI) Vol 8 No 1 (2025): Jurnal Ilmiah Sistem Informasi dan Teknik Informatika (JISTI)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat Universitas Lamappapoleonro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.57093/jisti.v8i1.282

Abstract

Untuk menentukan tipe motor apa yang banyak diminati dan kurang diminati oleh masyarakat. Dengan mengetahui kelompok motor apa saja yang diminati maka pihak PT. NSS Soppeng dapat menentukan strategi untuk mengelola stok motornya. Oleh karena itu, dibutuhkan teknologi data mining untuk memaksimalkan kinerja perusahaan dalam mempekirakan jumlah barang yang akan laku sesuai dengan tipe motor yang akan datang sehingga perusahaan dapat menyediakan barang sesuai dengan perkiraan yang tepat. Data Mining adalah proses pengumpulan dan pengolahan data yang bertujuan untuk mengekstrak informasi penting pada data. Proses pengumpulan dan ekstraksi informasi tersebut dapat dilakukan menggunakan perangkat lunak dengan bantuan perhitungan statistika, matematika, ataupun teknologi Artificial Intelligence (AI). Dalam proses perhitungan untuk menentukan pola baru, data mining membutuhkan penerapan algoritma didalamnya. Untuk pengelompokan data penjualan motor dipilih metode clustering dengan algoritme K-Means. Algoritme K-Means merupakan algoritme untuk clustering yang paling sederhana dan paling terkenal. Algoritme ini merupakan salah satu algoritme yang bersifat unsupervised clustering. K-Means Clustering bertujuan untuk meminimalisasi fungsi objektif yang sudah di atur. Tujuan tersebut diterapkan dengan cara meminimalkan perbedaan di dalam cluster dan memaksimalkan perbedaan data antar cluster lainnya. Hasil implementasi Data Mining Untuk Pengelompokan Data Penjualan Sepeda Motor Honda Di PT. Nusantara Surya Sakti Soppeng Menggunakan Metode K-means Clustering berjalan dengan baik dan menghasilkan tiga bentuk klasifikasi berdasarkan prediksi yaitu Tinggi (3), Sedang (2) dan kurang (1). Hasil implementasi mendapatkan 3 Tinggi, 12 Sedang dan 15 kurang dari total data siswa sebanyak 30 Data Penjualan
Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa Penyakit Hipertensi Menggunakan Metode Forward Chaining Pada Puskesmas Takalala Kabupaten Soppeng Suherman Suherman; Andi Nurul Aksa; Khusnul Hatimah
Jurnal Ilmiah Sistem Informasi dan Teknik Informatika (JISTI) Vol 8 No 2 (2025): Jurnal Ilmiah Sistem Informasi dan Teknik Informatika (JISTI)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat Universitas Lamappapoleonro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.57093/jisti.v8i2.379

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem pakar untuk diagnosis penyakit hipertensi di Puskesmas Takalala Kabupaten Soppeng menggunakan metode Forward Chaining. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Forward Chaining, yaitu teknik inferensi berbasis data yang dimulai dari gejala yang teridentifikasi dan diturunkan menuju diagnosis yang sesuai. Sistem ini mengolah data gejala hipertensi untuk menghasilkan diagnosis yang akurat, memberikan rekomendasi pengobatan, dan mempermudah tenaga medis dalam proses pengambilan keputusan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem pakar yang dikembangkan berhasil memberikan diagnosis yang tepat berdasarkan input gejala yang diberikan, serta dapat mengurangi waktu diagnosis dan meningkatkan efisiensi pelayanan kesehatan di Puskesmas Takalala. Kontribusi dari penelitian ini adalah terciptanya sistem yang dapat digunakan oleh tenaga medis untuk mempercepat diagnosis hipertensi, mengurangi kemungkinan kesalahan diagnosis, dan meningkatkan kualitas pelayanan kesehatan. Kesimpulannya, sistem pakar berbasis metode Forward Chaining dapat diimplementasikan secara efektif di Puskesmas Takalala, memberikan solusi praktis dalam diagnosis hipertensi, serta mendukung tenaga medis dalam meningkatkan akurasi dan efisiensi diagnosis penyakit
Pemrosesan Query Pada Sistem Monitoring Lingkungan Berbasis Jaringan Sensor Nirkabel Gunawan Halim; Mohammad Fajar; Abdul Munir
Jurnal Ilmiah Sistem Informasi dan Teknik Informatika (JISTI) Vol 9 No 1 (2026): Jurnal Ilmiah Sistem Informasi dan Teknik Informatika (JISTI)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat Universitas Lamappapoleonro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.57093/jisti.v9i1.380

Abstract

In wireless sensor network (WSN) and Internet of Things (IoT) systems, inter-node communication is predominantly unidirectional, in which sensor nodes transmit data to a central collection node. Nevertheless, certain scenarios necessitate bidirectional communication, enabling users to request specific data from distributed nodes without reliance on scheduled transmissions. The objective of this study is to develop a data query processing mechanism suitable for environmental monitoring systems based on WSN and IoT architectures. Arduino microcontrollers and the nRF24L01 communication module were utilized as a cost-effective and reliable prototyping platform, with eleven distinct query types designed to facilitate user interaction. Field experiments conducted in an agricultural setting revealed that the query processing system achieved a satisfactory accuracy rate at a sensor-to-base-station distance of 30 meters—specifically, 4 out of 50 transmitted queries failed, resulting in an accuracy of 92%. At a distance of 60 meters, an accuracy rate of 80% was deemed acceptable. Moreover, a numerical simulation model indicated that distances of up to 70 meters constitute the optimal operational range, affording both robust communication accuracy and enhanced energy efficiency. Distances exceeding 70 meters necessitate supplementary strategies, such as the deployment of repeater nodes.
Penerapan Metode Weighted Product dan Rank Order Centroid dalam Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Pupuk Padi Lut Faizal; Miftah Fadhli As'ad; Irfan Irfan
Jurnal Ilmiah Sistem Informasi dan Teknik Informatika (JISTI) Vol 9 No 1 (2026): Jurnal Ilmiah Sistem Informasi dan Teknik Informatika (JISTI)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat Universitas Lamappapoleonro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.57093/jisti.v9i1.393

Abstract

Choosing the right type of fertilizer is a crucial factor in increasing rice productivity. Problems often faced by farmers are a lack of understanding of the nutritional content of fertilizers and limited access to credible agricultural information. To overcome these challenges, this research aims to develop a Decision Support System (SPK) based on the Weighted Product (WP) and Rank Order Centroid (ROC) methods to help farmers choose the best fertilizer. The ROC method is used to determine the weight of criteria based on priority ranking, while the WP method is used to evaluate and rank fertilizer alternatives based on predetermined weight values. The criteria used in this study include nitrogen, phosphorus, potassium, sulfur, organic content, price, and availability in the local market. The fertilizer alternatives analyzed are: Urea, SP-36, ZA, NPK Phonska, KCL and Petroganik. The test results show that NPK Phonska is the best fertilizer alternative, followed by ZA and Urea.
Analisis Komparatif Performa Go, Bun, dan PHP dalam Menangani HTTP Request Data Besar dari Database MySQL Kamarudin Kamarudin; Nuzulul Afia Idris; Guntur Guntur; Yusri Yusri
Jurnal Ilmiah Sistem Informasi dan Teknik Informatika (JISTI) Vol 9 No 1 (2026): Jurnal Ilmiah Sistem Informasi dan Teknik Informatika (JISTI)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat Universitas Lamappapoleonro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.57093/jisti.v9i1.395

Abstract

Penelitian ini menyajikan analisis komparatif performa tiga runtime backend Go, Bun, dan PHP dalam menangani HTTP request dengan beban data besar dari database MySQL. Pengujian dilakukan menggunakan Grafana k6 dengan skenario ramp up hingga 250–300 virtual users (VU) selama 6–7 menit, di deploy pada platform Railway.app dengan spesifikasi 8 vCPU dan 8 GB RAM. Tiga skenario diuji: (1) query 10.000 baris × 40 field dengan 250 VU, (2) query 5.000 baris × 40 field dengan 250 VU, dan (3) query 1.000 baris × 50 field dengan 300 VU. Hasil menunjukkan bahwa Go secara konsisten unggul di seluruh skenario dengan throughput tertinggi mencapai 19,3 req/s pada skenario 10.000 baris dan konsumsi memori yang efisien (43–155 MB). Bun berada di posisi kedua dengan throughput 2,1–3,04 req/s namun mengalami konsumsi memori tertinggi (116–425 MB) akibat double allocation pada proses JSON.stringify(). PHP menunjukkan throughput terendah (3,5–4,8 req/s) dengan error rate yang sangat tinggi (81,4–99,9%) akibat keterbatasan arsitektur PHP-FPM yang sinkronus dalam menangani concurrent requests. Root cause analysis mengidentifikasi bahwa streaming JSON encoder Go, model goroutine yang ringan, dan garbage collector yang prediktabel menjadi faktor utama keunggulan performa Go. Temuan penelitian memberikan panduan empiris bagi pengembang dalam memilih runtime yang sesuai berdasarkan karakteristik beban data dan tingkat konkurensi yang dibutuhkan
Penerapan Customer Relationship Management (CRM) Dalam Meningkatkan Kualitas Layanan Toko Yayyashop Berbasis Website Karanita Karanita; Andi Nuzul Hikmah Buana; Puji Rahma; Ainun Hidayah
Jurnal Ilmiah Sistem Informasi dan Teknik Informatika (JISTI) Vol 9 No 1 (2026): Jurnal Ilmiah Sistem Informasi dan Teknik Informatika (JISTI)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat Universitas Lamappapoleonro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.57093/jisti.v9i1.396

Abstract

Toko Yayyshop merupakan sebuah bisnis yang bergerak di bidang penjualan kosmetik dan skincare. Toko Yayyshop berlokasi di Bumi Pratama Residance Jl. Tamangapa Raya No.3 Kelurahan Bangkala, Antang, Kecamatan Manggala. Permasalahan muncul dari pemasaran online karena banyak pelanggan yang mengeluhkan pelayanan yang diberikan. Hal ini berdampak negatif bagi pihak toko, termasuk berkurangnya loyalitas pelanggan dan meningkatnya pembatalan memesan produk. Toko Yayyshop juga belum memiliki sistem untuk mengelola dan menyimpan data transaksi, data pelanggan dan laporan penjualan, sehingga prosesnya masih manual dan memakan waktu yang cukup lama. Tujuan dari penelitian ini adalah membangun sistem yang dapat menjalankan proses bisnisnya dan meningkatkan kualitas layanan terhadap pelanggan dengan menerapkan strategi bisnis yaitu CRM (Customer Relationship Management). Customer Relationship Management merupakan strategi yang komprehensif bagi toko agar siklus hidup setiap pelanggan dapat digunakan secara optimal. Hasil dari penerapan Customer Relationship Management (CRM) mengacu pada software sistem membantu toko mendapatkan pelanggan baru, memperoleh dan menyimpan data pelanggan, mempertahankan loyalitas pelanggan, memfasilitasi layanan yang terbaik untuk kepuasan pelanggan, dan pada akhirnya meningkatkan penjualan dan pendapatan. Perancangan website toko Yayyshop ini telah layak digunakan, dengan persentase jawaban 80% penguji setuju terhadap tampilan informasi pada website, 80% sangat setuju untuk kemudahan penggunaan menu dan fitur, 70% penggunaan sistem ini memuaskan secara keseluruhan
Sistem Informasi Bantuan Bagi Penyandang Disabilitas Berbasis WEB di Kantor Dinas Sosial Kabupaten Soppeng Andi Patappari; Riskayani Riskayani; Muh. Agung Jabal Nur
Jurnal Ilmiah Sistem Informasi dan Teknik Informatika (JISTI) Vol 9 No 1 (2026): Jurnal Ilmiah Sistem Informasi dan Teknik Informatika (JISTI)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat Universitas Lamappapoleonro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.57093/jisti.v9i1.397

Abstract

Adanya masalah penerimaan bantuan sistem informasi bagi penyandang disabilitas yang masih menggunakan penginputan data bantuan secara manual dan pengelolaan data menggunakan waktu yang relatif lama serta kurang efektif pada dinas sosial Kabupaten Soppeng. Sistem ini dirancang untuk meningkatkan efisiensi dan efektivitas dalam pemberian bantuan disabilitas, memudahkan akses informasi bagi staf dan penyandang disabilitas, serta mendukung transparansi dan akuntabilitas pelayanan publik. Melalui sistem ini, diharapkan proses pendataan, pengolahan, dan penyampaian informasi mengenai disabilitas dapat berjalan lebih optimal dan terintegrasi. Adapun metode dan pendekatan yang digunakan dalam penelitian adalah metode pengumpulan data meliputi teknik observasi, kepustakaan, dan wawancara serta pendekatan terstruktur yang menggunakan beberapa alat bantu dan teknik pengerjaan. Dengan diimplementasikan Sistem Informasi Bantuan Disabilitas Berbasis Web Di Kantor Dinas Sosial Kabupaten Soppeng menggunakan bahasa pemrograman php dan mysql dapat memudahkan pihak dinas sosial untuk melakukan pendataan penerima bantuan social disabilitas
Prediksi Produktivitas Jagung Berbasis Explainable Machine Learning dan Seleksi Fitur Adaptif Hermin Hermin; Ismail Ismail
Jurnal Ilmiah Sistem Informasi dan Teknik Informatika (JISTI) Vol 9 No 1 (2026): Jurnal Ilmiah Sistem Informasi dan Teknik Informatika (JISTI)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat Universitas Lamappapoleonro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.57093/jisti.v9i1.398

Abstract

Produktivitas jagung dipengaruhi oleh faktor agroklimat dan karakteristik tanah yang saling berinteraksi secara kompleks, sehingga diperlukan pendekatan prediktif yang akurat sekaligus interpretatif. Penelitian ini bertujuan membangun model prediksi produktivitas jagung berbasis machine learning dengan dukungan seleksi fitur adaptif dan explainable machine learning. Data penelitian terdiri atas 180 observasi yang mencakup variabel produktivitas jagung, agroklimat, dan sifat tanah. Tahapan penelitian meliputi pra-pemrosesan data, seleksi fitur adaptif, pengembangan model, evaluasi performa, dan analisis feature importance. Model yang diuji meliputi Elastic Net, Random Forest, dan Gradient Boosting. Hasil penelitian menunjukkan bahwa seleksi fitur adaptif berhasil mereduksi 10 fitur numerik awal menjadi 6 fitur optimal, yaitu curah hujan, penyinaran, suhu rata-rata, elevasi, nitrogen, dan pH tanah. Model terbaik diperoleh pada Random Forest setelah seleksi fitur dengan nilai RMSE sebesar 0,548, MAE sebesar 0,426, dan R² sebesar 0,528. Analisis explainability menunjukkan bahwa curah hujan merupakan fitur paling dominan, diikuti pH tanah, suhu rata-rata, elevasi, penyinaran, dan nitrogen. Hasil ini menegaskan bahwa integrasi seleksi fitur adaptif dan explainable machine learning efektif untuk menghasilkan model prediksi produktivitas jagung yang lebih akurat, efisien, dan interpretatif

Page 19 of 21 | Total Record : 207

 17   18   19   20   21 

Filter by Year

2018 2026


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 9 No 1 (2026): Jurnal Ilmiah Sistem Informasi dan Teknik Informatika (JISTI) Vol 8 No 2 (2025): Jurnal Ilmiah Sistem Informasi dan Teknik Informatika (JISTI) Vol 8 No 1 (2025): Jurnal Ilmiah Sistem Informasi dan Teknik Informatika (JISTI) Vol 7 No 2 (2024): Jurnal Ilmiah Sistem Informasi dan Teknik Informatika (JISTI) Vol 7 No 1 (2024): Jurnal Ilmiah Sistem Informasi dan Teknik Informatika (JISTI) Vol 6 No 2 (2023): Jurnal Ilmiah Sistem Informasi dan Teknik Informatika (JISTI) Vol 6 No 1 (2023): Jurnal Ilmiah Sistem Informasi dan Teknik Informatika (JISTI) Vol 5 No 2 (2022): Jurnal Ilmiah Sistem Informasi dan Teknik Informatika (JISTI) Vol 5 No 1 (2022): Jurnal Ilmiah Sistem Informasi dan Teknik Informatika “JISTI” Vol 4 No 2 (2021): Jurnal Ilmiah Sistem Informasi dan Teknik Informatika “JISTI” Vol 4 No 1 (2021): Jurnal Ilmiah Sistem Informasi dan Teknik Informatika “JISTI” Vol 3 No 2 (2020): Jurnal Ilmiah Sistem Informasi dan Teknik Informatika “JISTI” Vol 3 No 1 (2020): Jurnal Ilmiah Sistem Informasi dan Teknik Informatika “JISTI” Vol 2 No 2 (2019): Jurnal Ilmiah Sistem Informasi dan Teknik Informatika “JISTI” Vol 2 No 1 (2019): Jurnal Ilmiah Sistem Informasi dan Teknik Informatika “JISTI” Vol 1 No 2 (2018): Jurnal Ilmiah Sistem Informasi dan Teknik Informatika “JISTI” Vol 1 No 1 (2018): Jurnal Ilmiah Sistem Informasi dan Teknik Informatika “JISTI” More Issue