cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
SUPIYANDI
Contact Email
supiyandi.mkom@gmail.com
Phone
+6281535262226
Journal Mail Official
ejuktisi@gmail.com
Editorial Address
Jl. Gurilla No. 2 Sidorejo, Kel. Bantan Timur Kec. Medan Tembung, Medan, Provinsi Sumatera Utara
Location
Kota medan,
Sumatera utara
INDONESIA
Jurnal Komputer Teknologi Informasi Sistem Komputer (JUKTISI)
Published by LKP Karya Prima Kursus
ISSN : 29623022     EISSN : 29637104     DOI : -
Core Subject : Science, Education, Engineering,
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Education Engineering
Focus dan scope dari JUKTISI (Jurnal Komputer Teknologi Informasi Sistem Komputer) terbit pertama kali pada tahun 2022 yang dimaksudkan sebagai media kajian ilmiah dari hasil pemikirian yang dituangkan kedalam Jurnal. Jurnal JUKTISI Lembaga Kursus dan Pelatihan Karya Prima terbit 3 (tiga) kali setahun pada bulan Februari, Juni dan September. Topik utama yang diterbitkan mencakup: 1. Teknologi Informasi 2. Sistem Komputer 3. Teknik Informatika 4. Sistem Informasi 5. Sistem Pendukung Keputusan 6. Sistem Pakar 7. Kecerdasan Buatan 8. Manajemen Informasi 9. Data Mining 10. Big Data 11. Jaringan Komputer 12. Dan lain-lain (topik lainnya yang berhubungan dengan Teknologi Informasi dan Komputer)
Arjuna Subject : Ilmu Komputer (semua kategori) - Ilmu Komputer (Lain-Lain)
Articles 415 Documents
 37   38   39   40   41 
Perancangan Aplikasi Android Edukasi Huruf dan Angka Berbasis Audio Interaktif Menggunakan Metode Multimedia Development Life Cycle pada SD Negeri 59/1 Durian Luncuk Resdianti, Desvita; Triadi, Albet
Jurnal Komputer Teknologi Informasi Sistem Komputer (JUKTISI) Vol. 5 No. 1 (2026): Juni 2026
Publisher : LKP KARYA PRIMA KURSUS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62712/juktisi.v5i1.928

Abstract

The development of information technology has had a significant impact on the field of education, including early childhood learning. Learning letters and numbers is a fundamental stage in building children’s literacy and numeracy skills. Based on observations and interviews conducted at SD Negeri 59/1 Durian Luncuk, the learning process for letters and numbers still relies on card-based media and verbal explanations from teachers, making the learning activities less interactive and causing children to become easily bored. In addition, there is no technology-based learning media that can be used independently by children. Therefore, this study aims to design and develop an Android-based educational application for learning letters and numbers with interactive audio that is attractive, easy to use, and suitable for the characteristics of early childhood learners. The application presents learning materials for letters A–Z and numbers 1–10, complemented by pronunciation audio, simple animations, and quiz features as a learning evaluation tool. The development method used in this study is the Multimedia Development Life Cycle (MDLC), which consists of the concept, design, material collecting, assembly, testing, and distribution stages. The application was developed using Android Studio with Java and XML programming languages. System testing was conducted using the Black Box Testing method to ensure that all functions operate according to requirements. The results show that the application runs properly and helps increase children’s interest and understanding in learning letters and numbers. Keywords: Android Application, Interactive Audio, Education, Multimedia Development Life Cycle.
Penerapan K-Means untuk Klasterisasi Pola Cuaca Spasial di Kawasan Sumatera Berbasis Data Reanalisis ERA5 Tarigan, Yehezkiel Haganta; Sofia Zahra; Sinaga, Christian Nicholas
Jurnal Komputer Teknologi Informasi Sistem Komputer (JUKTISI) Vol. 5 No. 1 (2026): Juni 2026
Publisher : LKP KARYA PRIMA KURSUS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62712/juktisi.v5i1.945

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan pola cuaca spasial di wilayah Sumatera dengan memanfaatkan metode K-Means berbasis data reanalisis ERA5. Latar belakang penelitian ini didasari oleh kompleksitas dinamika cuaca yang tinggi serta keterbatasan data observasi yang tersebar tidak merata, sehingga diperlukan pendekatan berbasis data untuk memperoleh pola yang lebih jelas dan terstruktur. Proses penelitian dilakukan melalui beberapa tahapan, yaitu pembersihan data, normalisasi menggunakan metode Min-Max Scaling, penentuan jumlah cluster dengan metode Elbow, serta proses pengelompokan menggunakan algoritma K-Means. Variabel yang digunakan meliputi suhu udara, tekanan permukaan, dan kecepatan angin sebagai representasi kondisi atmosfer. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pengelompokan yang dihasilkan mampu menggambarkan perbedaan karakteristik wilayah, seperti area perairan, pegunungan, dataran rendah, serta zona transisi pesisir. Selain itu, pola yang terbentuk juga mencerminkan kondisi geografis yang beragam di wilayah penelitian. Dengan demikian, metode K-Means dapat digunakan sebagai pendekatan yang efektif dalam mengidentifikasi pola cuaca spasial secara lebih sistematis.
Analisis Big Data Satelit GOES-19 Deteksi Dini Cuaca Ekstrem: Studi Kasus Karibia, Implikasinya untuk Indonesia Nadeak, Rodo Lemuel; Simamora, Sevta Triwana; Kurniadi, Azis
Jurnal Komputer Teknologi Informasi Sistem Komputer (JUKTISI) Vol. 5 No. 1 (2026): Juni 2026
Publisher : LKP KARYA PRIMA KURSUS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62712/juktisi.v5i1.949

Abstract

Perubahan iklim global telah meningkatkan frekuensi dan intensitas cuaca ekstrem di wilayah tropis, dengan Karibia mengalami intensifikasi siklon tropis dan Indonesia menghadapi peningkatan hujan ekstrem serta banjir. Meskipun kemajuan telah dicapai dalam pemanfaatan data satelit dan machine learning, masih terdapat kesenjangan penelitian yang mengintegrasikan big data satelit GOES-19 terbaru dengan karakterisasi pola awan tropis secara lintas wilayah, khususnya untuk adaptasi di Indonesia. Penelitian ini bertujuan mengidentifikasi pola awan tropis menggunakan analisis big data satelit GOES-19 di wilayah Karibia sebagai studi kasus serta mengeksplorasi implikasinya terhadap sistem deteksi dini cuaca ekstrem di Indonesia. Metode yang diterapkan adalah pendekatan kuantitatif berbasis big data dengan teknik unsupervised machine learning berupa algoritma MiniBatchKMeans. Data utama diperoleh dari produk ABI-L2-MCMIPF satelit NOAA GOES-19 melalui bucket AWS S3 untuk periode November 2024 pada koordinat 8°LU–30°LU dan 90°BB–60°BB, dengan ekstraksi lima channel ABI, praproses menggunakan xarray dan s3fs, normalisasi data, serta penentuan k=5 optimal melalui Elbow Method pada 2.308.961 piksel. Analisis komparatif dilakukan dengan data Himawari-9 untuk wilayah Indonesia dan divalidasi menggunakan jalur badai IBTrACS. Hasil penelitian mengungkapkan lima zona awan tropis yang stabil secara spasial dan temporal, dengan zona Awan Konvektif Dalam hanya 4,1% di Karibia pasca-badai namun mencapai 44% di Indonesia, serta perubahan distribusi yang konsisten selama fase aktif Hurricane Rafael, Sara, dan pasca-badai. Korelasi kuat ditemukan antara zona konvektif dengan jalur badai aktual, didukung Silhouette Score rata-rata 0,43–0,45. Studi ini berimplikasi pada pengembangan model prediksi cuaca berbasis satelit yang lebih adaptif dan akurat untuk Indonesia, sehingga dapat meningkatkan sistem peringatan dini BMKG terhadap bencana cuaca ekstrem di wilayah tropis.
Analisis Analisis 5V Big Data pada Internet Archive untuk Pemetaan Evulosi Topik Web (1996-2026) Octavia, Khairida Octavia Ramadhani; Micael Zecsen Saragih; Syuhada Simbolon; Dwi Nina Putri Anakampun
Jurnal Komputer Teknologi Informasi Sistem Komputer (JUKTISI) Vol. 5 No. 1 (2026): Juni 2026
Publisher : LKP KARYA PRIMA KURSUS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62712/juktisi.v5i1.951

Abstract

Abstract The massive collection of digital artifacts in the Internet Archive and Wayback Machine represents a historical encyclopedia of modern civilization. However, the sheer volume of unstructured data poses challenges in extracting meaningful information, demanding advanced computational analytic approaches. This study aims to demonstrate the architectural evaluation of digital heritage stacks using a comprehensive Big Data 5V framework (Volume, Velocity, Variety, Veracity, Value), designed to map the dynamic trends of web topic evolution over three decades (1996–2026). The methodology relies on 3,000 metadata corpora extracted using K-Means clustering (K=10) with Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) matrix weighting for text grouping, followed by Apriori association rules
Pengelompokkan Jenis Surat Masuk di Dinas Komunikasi dan Informatika Menggunakan Metode K-Means Clustering Siregar, Sartika; Zulham, Zulham; Rahman, Arif
Jurnal Komputer Teknologi Informasi Sistem Komputer (JUKTISI) Vol. 5 No. 1 (2026): Juni 2026
Publisher : LKP KARYA PRIMA KURSUS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62712/juktisi.v5i1.935

Abstract

Effective management of incoming mail administration is a crucial factor in improving performance and service delivery in government agencies. However, manual processing of incoming mail is often inefficient due to the ever-increasing volume of data and the diverse content, which can make archiving, data retrieval, and decision-making difficult. Therefore, a method capable of automatically grouping incoming mail data is needed. One data mining technique that can be used is K-Means clustering. This study aims to group incoming mail at the Medan City Communications and Informatics Office based on content similarity. The research process involved several stages: text preprocessing, including cleaning, tokenization, stopword removal, and stemming. Then, weighting was performed using the TF-IDF method, followed by clustering with the K-Means algorithm. Data processing was performed using the Python programming language on the Google Colaboratory (Google Colab) platform. The results showed that the incoming mail data could be grouped into three clusters. The first cluster, 3.9%, contains letters related to planning and strategic document preparation; the second cluster, 85.9%, is a group of personnel administration letters, specifically regarding the appointment to functional positions; and the third cluster, 10.2%, contains letters related to operational and routine agency activities. The results of this grouping indicate that most incoming letters are dominated by personnel administration. Thus, applying the K-Means Clustering method can help systematically group incoming letters and support more effective, efficient archive management.
Efektifitas Penerapan Algoritma Decision Tree pada Sistem E-Persuratan dalam Meningkatkan Kecepatan dan Akurasi Pengelolaan Dokumen Muhammad Fuad Hafiz; Ade Iskandar; Dedy Rahman Harahap; Samuel Sampe Tuah Purba; Khairul
Jurnal Komputer Teknologi Informasi Sistem Komputer (JUKTISI) Vol. 5 No. 1 (2026): Juni 2026
Publisher : LKP KARYA PRIMA KURSUS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62712/juktisi.v5i1.956

Abstract

Perkembangan teknologi informasi telah mendorong transformasi dalam pengelolaan dokumen administrasi melalui penerapan sistem e-persuratan. Namun, proses klasifikasi dokumen yang masih dilakukan secara manual sering menimbulkan kesalahan dan keterlambatan dalam pengelolaan dokumen. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis efektivitas penerapan algoritma Decision Tree dalam meningkatkan kecepatan dan akurasi pengelolaan dokumen pada sistem e-persuratan. Metode penelitian yang digunakan adalah pendekatan kuantitatif eksperimental dengan tahapan meliputi pengumpulan data, pra-pemrosesan, pembagian dataset, pembangunan model, serta evaluasi kinerja menggunakan metrik akurasi, precision, recall, dan F1-score. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Decision Tree mampu mencapai tingkat akurasi sebesar 83%, dengan nilai precision 82%, recall 81%, dan F1-score 81,5%. Selain itu, penerapan algoritma ini juga mampu meningkatkan efisiensi waktu pemrosesan dokumen hingga sekitar 66% dibandingkan metode manual. Temuan ini menunjukkan bahwa Decision Tree efektif dalam meningkatkan kinerja sistem e-persuratan, baik dari segi kecepatan maupun akurasi. Dengan demikian, integrasi algoritma Decision Tree dapat menjadi solusi strategis dalam mendukung pengelolaan dokumen yang lebih efisien, akurat, dan berbasis teknologi.
PERANCANGAN SISTEM PREDIKSI VOLUME EKSPOR PISANG , KOPI DAN KELAPA SUMATERA UTARA KE MALAYSIA MENGGUNAKAN METODE ARIMA BERBASIS WEB Hidayat, Muhammad Wahyu; Sundari, Siti
Jurnal Komputer Teknologi Informasi Sistem Komputer (JUKTISI) Vol. 5 No. 1 (2026): Juni 2026
Publisher : LKP KARYA PRIMA KURSUS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62712/juktisi.v5i1.870

Abstract

The adoption of information technology in predictive systems is increasingly popular in the agricultural export sector, leveraging historical data analysis to forecast global market fluctuations and optimize supply chains for commodities such as bananas, coffee, and coconuts. Exporters in North Sumatra face challenges related to fluctuating export volumes to Malaysia, influenced by seasonal factors, international price changes, weather dependency, and a lack of accurate data. This results in supply imbalances, economic losses, and difficulties in strategic planning. This research offers a solution by employing the Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) method in the development of a web-based system to address these issues. ARIMA is a statistical time series model that combines autoregressive (AR) components for dependencies on previous values, integrated (I) components to handle non-stationarity through differencing, and moving average (MA) components to predict the influence of past errors; its seasonal variant (SARIMA) is applied to capture monthly harvest cycle patterns. The developed solution involves processing historical export data from 2019–2024 sourced from the Central Bureau of Statistics (BPS) via a Python Flask API with an automated ARIMA approach, integrated into a PHP CodeIgniter 4 web platform, providing interactive visualizations, real-time data updates, and easy user access. The expected outcomes from this system are more accurate export volume predictions, with a MAPE of approximately 19.02% and MAE of 180,755.28 tons on 2024 test data for bananas as a representative sample, which can support strategic decision-making, production efficiency, and enhanced competitiveness for banana, coffee, and coconut exports from North Sumatra to Malaysia.
Perancangan Sistem Pelaporan Bencana Alam dan Kebakaran Pada BPBD Kota Binjai Berbasis Web Dengan Metode Waterfall Sabella, Ardini; Fachri, Barany; Khaliq, Abdul
Jurnal Komputer Teknologi Informasi Sistem Komputer (JUKTISI) Vol. 5 No. 1 (2026): Juni 2026
Publisher : LKP KARYA PRIMA KURSUS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62712/juktisi.v5i1.965

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sistem pelaporan bencana alam dan kebakaran berbasis web pada Badan Penanggulangan Bencana Daerah (BPBD) Kota Binjai. Proses pelaporan yang sebelumnya dilakukan secara manual melalui telepon atau pesan singkat yang berpotensi menimbulkan keterlambatan informasi, pencatatan data yang tidak sistematis, serta kesulitan dalam proses rekapitulasi laporan. Oleh karena itu, diperlukan sistem berbasis teknologi informasi yang mampu mendukung proses pelaporan secara lebih efektif dan terstruktur. Metode pengembangan sistem yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode Waterfall yang meliputi tahapan analisis kebutuhan, perancangan sistem, implementasi, pengujian, serta operasional dan pemeliharaan. Sistem dikembangkan menggunakan bahasa pemrograman PHP dengan framework Laravel dan basis data MySQL, serta dilengkapi dengan fitur pemetaan lokasi kejadian bencana. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem yang dibangun mampu memfasilitasi masyarakat dalam menyampaikan laporan bencana secara cepat dan mudah melalui web, serta membantu pihak BPBD dalam mengelola data laporan, melakukan verifikasi, memperbarui status penanganan, dan menyajikan laporan dalam bentuk tabel, grafik, dan peta lokasi. Dengan demikian, sistem ini dapat berfungsi sebagai pendamping call center BPBD Kota Binjai dalam meningkatkan efisiensi pengelolaan laporan dan mendukung pengambilan keputusan penanganan bencana secara lebih efektif.
Perancangan Sistem Absensi Dan Nilai Siswa Berbasis Web Menggunakan Metode Waterfall Pada SMP Swasta Brigjend Katamso 2 Medan Putri, Dea Monica; Hendry; Badawi, Afif
Jurnal Komputer Teknologi Informasi Sistem Komputer (JUKTISI) Vol. 5 No. 1 (2026): Juni 2026
Publisher : LKP KARYA PRIMA KURSUS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62712/juktisi.v5i1.966

Abstract

Dalam lingkungan sekolah, pengelolaan data akademik siswa, seperti absensi dan nilai, merupakan komponen vital yang memerlukan akurasi dan efisiensi tinggi. Data-data ini tidak hanya berfungsi sebagai catatan administratif, tetapi juga sebagai dasar evaluasi kinerja siswa dan sekolah. Di SMP Brigjend Katamso 2 Medan, pengelolaan absensi dan nilai masih menggunakan metode manual dimana menimbulkan kesalahan dan delay. Penelitian ini menggunakan metode Waterfall (Air Terjun) sebagai metode untuk menciptakan prototipe desain sistem yang dapat menyajikan data absensi dan nilai siswa berbasis web secara cepat, akurat, dan memfasilitasi pelaporan yang lebih efisien bagi pihak sekolah. Metode Waterfall (Air Terjun) dipilih karena pendekatannya yang sistematis dan sekuensial, menjamin setiap tahapan pengembangan (analisis, perancangan, implementasi, pengujian) diselesaikan secara tuntas dan terstruktur, sehingga menghasilkan sistem yang kokoh dan sesuai dengan spesifikasi kebutuhan sekolah. Hasil dari penelitian ini diharapkan mampu memberikan gambaran yang jelas mengenai proses pengembangan sistem informasi menggunakan metode Waterfall.
Evaluasi Kematangan Tata Kelola TI Menggunakan COBIT 4.1 pada Diskominfo Kota Probolinggo Muhammad Oktoda Noorrohman; Mochammad Ilham Aziz; Widodo; Stevanus Gatot Supriyadi; Fatika La Viola Ifanka; Melvien Zainul Asyiqien
Jurnal Komputer Teknologi Informasi Sistem Komputer (JUKTISI) Vol. 5 No. 1 (2026): Juni 2026
Publisher : LKP KARYA PRIMA KURSUS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62712/juktisi.v5i1.975

Abstract

Pemanfaatan teknologi informasi (TI) pada instansi pemerintah seringkali menghadapi kendala dalam hal tata kelola yang tidak terstandarisasi, sehingga menghambat efektivitas layanan publik. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi tingkat kematangan tata kelola TI pada Dinas Komunikasi dan Informatika (Diskominfo) Kota Probolinggo dengan menggunakan kerangka kerja COBIT 4.1. Peneliti mengarahkan fokus evaluasi pada domain Deliver and Support (DS) untuk menilai aspek operasional dan keamanan, serta domain Monitor and Evaluate (ME) untuk menilai pengawasan kinerja TI. Peneliti menggunakan metodologi penelitian yang meliputi pengumpulan data melalui kuesioner, wawancara mendalam terhadap pemangku kepentingan yang ditentukan melalui diagram RACI, dan observasi lapangan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa rata-rata tingkat kematangan saat ini (current maturity level) untuk domain DS adalah 1,61 dan domain ME sebesar 1,25. Temuan ini mengindikasikan bahwa proses tata kelola TI di Diskominfo Kota Probolinggo berada pada level Initial/Ad Hoc hingga Repeatable but Intuitive, di mana pengelolaan masih bersifat reaktif, belum terorganisir secara rutin, dan sangat bergantung pada inisiatif individu. Berdasarkan hasil tersebut, peneliti mengajukan rekomendasi strategis berupa standarisasi prosedur operasional, pengelolaan kapasitas sumber daya manusia, serta penguatan audit internal guna mencapai tingkat kematangan yang diharapkan organisasi.

Page 39 of 42 | Total Record : 415

 37   38   39   40   41 

Filter by Year

2022 2026


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 5 No. 1 (2026): Juni 2026 Vol. 4 No. 3 (2026): Februari 2026 Vol. 4 No. 2 (2025): September 2025 Vol. 4 No. 1 (2025): Juni 2025 Vol. 3 No. 3 (2025): Februari 2025 Vol. 3 No. 2 (2024): September 2024 Vol. 3 No. 1 (2024): Juni 2024 Vol. 2 No. 3 (2024): Februari 2024 Vol. 2 No. 2 (2023): September 2023 Vol. 2 No. 1 (2023): Juni 2023 Vol. 1 No. 3 (2023): Februari 2023 Vol. 1 No. 2 (2022): September 2022 Vol. 1 No. 1 (2022): Juni 2022 More Issue