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 565 Documents
 53   54   55   56   57 
Efektivitas Game Edukatif Educaplay dalam Meningkatkan Minat Belajar Siswa Madrasah Tsanawiyah Faidul Mannan; Rahmat Soffan Razzaqi; Nur Azizah
Jurnal Komputer Teknologi Informasi Sistem Komputer (JUKTISI) Vol. 5 No. 2 (2026): September 2026
Publisher : LKP KARYA PRIMA KURSUS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62712/juktisi.v5i2.1337

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui efektivitas penggunaan game edukatif Educaplay dalam meningkatkan minat belajar siswa kelas VII pada tingkat Madrasah Tsanawiyah. Penelitian menggunakan pendekatan kualitatif deskriptif dengan teknik pengumpulan data berupa observasi, wawancara, dan dokumentasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penggunaan Educaplay mampu menciptakan suasana pembelajaran yang lebih interaktif, menyenangkan, dan tidak monoton sehingga siswa menjadi lebih fokus, aktif, serta antusias dalam mengikuti proses pembelajaran. Selain itu, penggunaan kuis interaktif dan sistem permainan pada Educaplay juga mendorong keterlibatan siswa selama kegiatan belajar berlangsung. Berdasarkan hasil penelitian tersebut, dapat disimpulkan bahwa game edukatif Educaplay efektif digunakan untuk meningkatkan minat belajar siswa pada proses pembelajaran di tingkat Madrasah Tsanawiyah.
Analisis Perbandingan Algoritma Linear Regression dan Gradient Boosting dalam Memprediksi Harga Smartphone Berdasarkan Spesifikasi Perangkat Raihan; Deni Risdiansyah; Erni
Jurnal Komputer Teknologi Informasi Sistem Komputer (JUKTISI) Vol. 5 No. 2 (2026): September 2026
Publisher : LKP KARYA PRIMA KURSUS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62712/juktisi.v5i2.1341

Abstract

Pesatnya perkembangan teknologi informasi mentransformasikan smartphone menjadi komoditas ekonomi digital dengan fluktuasi harga yang tinggi akibat kompleksitas hubungan antarspesifikasi secara non-linear. Penelitian ini bertujuan untuk menguji efektivitas metode statistik tradisional dibandingkan dengan pendekatan ensemble learning dalam memprediksi harga smartphone. Analisis dilakukan melalui perbandingan kinerja antara algoritma Linear Regression dan Gradient Boosting berdasarkan lima komponen utama, yaitu RAM, Storage, Baterai, Brand, dan Resolusi Display menggunakan perangkat lunak Orange Data Mining. Penelitian ini memanfaatkan dataset sekunder sebesar 1.715 baris data dengan proporsi pembagian sampel 70% sebagai data latih (1.201 baris) dan 30% sebagai data uji (514 baris). Akurasi model diukur secara kuantitatif melalui metrik R-Squared (R2), Root Mean Square Error (RMSE), dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Hasil pengujian membuktikan bahwa algoritma Gradient Boosting memiliki kinerja lebih baik dengan mencatatkan nilai R2 sebesar 0.998 (99.8%), RMSE sebesar 16.766, serta MAPE sebesar 0.014 (1.4%). Sementara itu, Linear Regression menghasilkan nilai R2 sebesar 0.990 (99.0%), RMSE sebesar 34.933, dan MAPE sebesar 0.087 (8.7%). Hasil ini membuktikan hipotesis bahwa kelompok algoritma ensemble learning terbukti sangat adaptif dan presisi dalam mengekstrak interaksi non-linear yang rumit dari spesifikasi fisik perangkat tanpa menimbulkan gangguan noise.
Analisis Perbandingan Algoritma Dijkstra dan Floyd-Warshall dalam Menentukan Rute Terpendek Menuju Puskesmas di Kota Medan Khaidir Hanafi; Ilka Zufria
Jurnal Komputer Teknologi Informasi Sistem Komputer (JUKTISI) Vol. 5 No. 2 (2026): September 2026
Publisher : LKP KARYA PRIMA KURSUS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62712/juktisi.v5i2.1452

Abstract

Pemilihan rute terpendek menuju fasilitas kesehatan merupakan salah satu aspek penting dalam meningkatkan efektivitas pelayanan kesehatan, khususnya pada kondisi yang membutuhkan penanganan secara cepat. Kota Medan memiliki jaringan jalan yang cukup kompleks sehingga diperlukan metode yang mampu menentukan rute terpendek secara optimal menuju puskesmas. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dan membandingkan kinerja algoritma Dijkstra dan Floyd-Warshall dalam menentukan rute terpendek menuju puskesmas di Kota Medan. Data penelitian berupa jaringan jalan yang dimodelkan sebagai graf berbobot, dengan simpul merepresentasikan persimpangan jalan dan lokasi puskesmas, sedangkan sisi (edge) merepresentasikan ruas jalan dengan bobot berupa jarak tempuh. Implementasi kedua algoritma dilakukan menggunakan bahasa pemrograman Python dengan bantuan pustaka NetworkX untuk pemodelan graf dan pengolahan data. Pengujian dilakukan terhadap beberapa skenario titik asal menuju puskesmas dengan membandingkan parameter waktu komputasi, panjang lintasan yang dihasilkan, penggunaan memori, dan kemampuan algoritma dalam menangani jumlah simpul yang berbeda. Hasil penelitian diharapkan dapat memberikan gambaran mengenai karakteristik, kelebihan, dan keterbatasan masing-masing algoritma dalam penyelesaian masalah pencarian rute terpendek pada jaringan jalan. Selain itu, penelitian ini diharapkan menjadi referensi dalam pengembangan sistem informasi geografis dan sistem pendukung keputusan untuk layanan kesehatan berbasis algoritma graf .
Evaluasi Tata Kelola TI pada Aplikasi SIMPEG BKPSDM Kota Binjai Menggunakan Cobit 2019 Andreas Ghanneson Nainggolan; Rian Farta Wijaya; Solly Aryza
Jurnal Komputer Teknologi Informasi Sistem Komputer (JUKTISI) Vol. 5 No. 2 (2026): September 2026
Publisher : LKP KARYA PRIMA KURSUS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62712/juktisi.v5i2.1500

Abstract

Pemanfaatan teknologi informasi dalam penyelenggaraan pemerintahan menjadi salah satu faktor penting dalam meningkatkan efektivitas, efisiensi, serta kualitas pelayanan kepada masyarakat. Salah satu bentuk penerapannya adalah penggunaan Sistem Informasi Manajemen Kepegawaian (SIMPEG) di BKPSDM Kota Binjai yang berfungsi untuk mendukung pengelolaan data dan pelayanan kepegawaian. Namun, dalam pelaksanaannya masih ditemukan beberapa kendala, terutama pada aspek pengelolaan risiko, penerapan perubahan sistem, dan operasional layanan TI yang berpotensi memengaruhi kinerja aplikasi. Oleh karena itu, diperlukan evaluasi tata kelola TI untuk mengetahui tingkat kapabilitas proses yang telah diterapkan sekaligus menyusun rekomendasi perbaikan yang sesuai. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi tata kelola TI pada aplikasi SIMPEG BKPSDM Kota Binjai dengan menggunakan kerangka kerja COBIT 2019. Evaluasi difokuskan pada domain APO12 (Managed Risk), BAI07 (Managed IT Change Acceptance and Transitioning), dan DSS01 (Managed Operations). Penelitian menggunakan metode deskriptif dengan pendekatan kualitatif dan kuantitatif. Data diperoleh melalui observasi, wawancara serta penyebaran kuesioner kepada 37 responden yang terdiri atas pimpinan, pengelola SIMPEG, staf TI, dan pengguna aplikasi. Analisis dilakukan dengan mengukur capability level berdasarkan COBIT 2019 serta membandingkan kondisi sekarang (as-is) dengan kondisi target (to-be). Hasil penelitian menunjukkan bahwa domain APO12 berada pada capability level 2, sedangkan domain BAI07 dan DSS01 berada pada capability level 3. Target capability level yang ditetapkan adalah level 4 (Predictable Process), sehingga terdapat kesenjangan sebesar dua level pada domain APO12 serta satu level pada domain BAI07 dan DSS01. Berdasarkan hasil evaluasi tersebut, disusun blueprint pengembangan tata kelola teknologi informasi yang memuat rekomendasi untuk meningkatkan pengelolaan risiko, pengelolaan perubahan sistem, dan pengelolaan operasional layanan TI. Rekomendasi tersebut diharapkan dapat membantu BKPSDM Kota Binjai dalam mewujudkan tata kelola TI yang lebih terukur, konsisten, dan berkelanjutan, sehingga aplikasi SIMPEG mampu memberikan layanan kepegawaian yang lebih efektif dan efisien.
Unveiling the Knowledge Structure and Emerging Research Trends of Google Earth Engine Applications in Remote Sensing: A Bibliometric Analysis of Scopus-Indexed Publications (2021–2026) Supiyandi Supiyandi; Ramlah binti Mailok
Jurnal Komputer Teknologi Informasi Sistem Komputer (JUKTISI) Vol. 5 No. 2 (2026): September 2026
Publisher : LKP KARYA PRIMA KURSUS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62712/juktisi.v5i2.1511

Abstract

The convergence of the Random Forest (RF) ensemble classifier with the Google Earth Engine (GEE) planetary-scale computing platform has become one of the dominant operational paradigms in contemporary Earth observation. Despite the rapid accumulation of literature, no systematic bibliometric account of this specific intersection has been published. This study analyses 107 Scopus-indexed journal articles published between 2021 and 2026 that jointly apply RF and GEE to remote sensing problems. Using the bibliometrix R package and VOSviewer, the corpus was examined through descriptive indicators, performance analysis, and five science-mapping techniques: co-authorship, keyword co-occurrence, co-citation, bibliographic coupling, and thematic mapping. Results show a compound annual growth rate of 51.97% between 2021 and 2025, 1,685 total citations, an h-index of 24, and a highly concentrated publication landscape in which three journals Sustainability, International Journal of Digital Earth, and Ecological Informatics account for 59.8% of output. China dominates production with 48 affiliated documents, followed by the United States (20). Co-citation analysis identifies a compact intellectual core anchored by Gorelick et al. (2017), Breiman (2001), and Belgiu and Drăguţ (2016). Thematic analysis reveals a field that is methodologically mature but conceptually narrow: RF is applied across eight application domains, yet only 10.3% of documents address model transferability, 4.7% address uncertainty quantification, and 4.7% address reproducibility. Emerging fronts include explainable AI (SHAP), SAR–optical fusion, and deep-learning hybridisation. The study concludes by articulating seven research gaps and a corresponding agenda for the next phase of cloud-based Earth observation research.

Page 57 of 57 | Total Record : 565

 53   54   55   56   57 

Filter by Year

2022 2026


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 5 No. 2 (2026): September 2026 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