cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Buyung Solihin Hasugian
Contact Email
admin_device@dharmawangsa.ac.id
Phone
+6281376767017
Journal Mail Official
admin_device@dharmawangsa.ac.id
Editorial Address
Jl. K. L. Yos Sudarso No. 224 Medan
Location
Unknown,
Unknown
INDONESIA
DEVICE : JOURNAL OF INFORMATION SYSTEM, COMPUTER SCIENCE AND INFORMATION TECHNOLOGY
Published by Universitas Dharmawangsa
ISSN : 27767779     EISSN : 27231089     DOI : https://doi.org/10.46576/device.v3i1
Core Subject : Science,
Computer Science & IT
Device: Journal of Information System, Computer Science and Information Technology adalah Jurnal ilmiah yang dikelola dan diterbitkan oleh Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Universitas Dharmawangsa, Medan, Indonesia. Jurnal Device tebit pertama kali Vol 1, No.1 Juni 2020, jurnal ini membahas tentang artikel yang berhubungan dengan Sistem Informasi, Ilmu Komputer, Teknologi Informasi dan Komunikasi.
Arjuna Subject : Ilmu Komputer (semua kategori) - Ilmu Komputer (Lain-Lain)
Articles 155 Documents
 12   13   14   15   16 
Penerapan Metode Pieces Dalam Sistem Informasi Invoice Pada PT Jaya Beton Plant Medan Berbasis Web Aulia, Dina; Utami, Rida
DEVICE : JOURNAL OF INFORMATION SYSTEM, COMPUTER SCIENCE AND INFORMATION TECHNOLOGY Vol 6, No 2: DESEMBER 2025
Publisher : Universitas Dharmawangsa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.46576/device.v6i2.7917

Abstract

Penerapan metode PIECES (Performance, Information, Economy, Control, Efficiency, Service) digunakan dalam penelitian ini untuk menganalisis serta merancang sistem informasi invoice berbasis web pada PT Jaya Beton Plant Medan. Selama ini, proses pembuatan invoice di perusahaan masih dilakukan secara manual menggunakan Microsoft Excel, sehingga sering terjadi kesalahan input, keterlambatan verifikasi, dan kesulitan dalam pengarsipan data. Kondisi tersebut menyebabkan proses administrasi menjadi kurang efisien dan berisiko terhadap kehilangan data. Untuk mengatasi masalah tersebut, sistem baru dikembangkan dengan menggunakan metode Rapid Application Development (RAD), bahasa pemrograman PHP, framework CodeIgniter, dan basis data MySQL. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem informasi invoice berbasis web yang dirancang mampu meningkatkan efisiensi waktu, akurasi data hingga mencapai tingkat keakuratan 85–90%, serta mempermudah proses pencarian dan pengelolaan laporan secara real-time. Sistem ini diharapkan dapat menjadi solusi efektif dalam mendukung kegiatan administrasi dan pengambilan keputusan di PT Jaya Beton Plant Medan.
Ekstraksi Kata Kunci Pada Portal Jurnal JATISI Menggunakan Metode TF-IDF dan Cosine Similarity Wijaya, Michael; Irsyad, Hafiz
DEVICE : JOURNAL OF INFORMATION SYSTEM, COMPUTER SCIENCE AND INFORMATION TECHNOLOGY Vol 6, No 2: DESEMBER 2025
Publisher : Universitas Dharmawangsa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.46576/device.v6i2.6623

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan metode Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) dan Cosine Similarity dalam mengekstraksi kata kunci dari abstrak artikel jurnal guna mengidentifikasi topik penelitian dalam periode tertentu. Harapannya, pengguna dapat menganalisis tren topik dan memperoleh gambaran komprehensif mengenai dinamika keilmuan di bidang Teknik Informatika dan Sistem Informasi. Penelitian ini menggunakan pendekatan eksperimental kuantitatif dengan tahapan: pengumpulan data dari 11 artikel jurnal JATISI Vol 6 No. 1 (2019), pre-processing data (case folding, penghapusan tanda baca dan angka, tokenisasi, stopword removal, dan stemming), pembobotan menggunakan TF-IDF, serta pengukuran relevansi antardokumen dengan Cosine Similarity. Hasil penelitian berhasil mengekstraksi kata kunci dari dokumen dan memberikan peringkat berdasarkan persentase kemunculannya, serta menghasilkan matriks cosine similarity untuk mengidentifikasi kemiripan antartulisan. Namun, nilai presisi 0.05, recall 0.04, dan F1-score 0.04 menunjukkan bahwa model ini belum mampu memberikan prediksi yang memadai untuk kasus ini. Temuan ini dapat dijadikan acuan bahwa model/metode tersebut tidak direkomendasikan tanpa modifikasi signifikan, sekaligus menjadi dasar untuk eksplorasi solusi alternatif di masa depan.
Analisis dan Perancangan UI/UX Aplikasi Ruang Baca Digital Berbasis Web Pada Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Jambi Dengan Metode Design Thinking Pratama, Jepri; Saputra, Edi; Razi A, Muhammad
DEVICE : JOURNAL OF INFORMATION SYSTEM, COMPUTER SCIENCE AND INFORMATION TECHNOLOGY Vol 6, No 2: DESEMBER 2025
Publisher : Universitas Dharmawangsa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.46576/device.v6i2.7833

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk merancang User interface dan User Experience (UI/UX) Aplikasi Ruang Baca Digital Berbasis Web pada Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Jambi sebagai solusi atas kendala yang dihadapi ruang baca, seperti keterbatasan akses koleksi tugas akhir, waktu operasional terbatas, serta proses pencarian dan pengumpulan dokumen yang masih manual. Pengembangan dilakukan dengan pendekatan Design Thinking, yang berfokus pada kebutuhan dan pengalaman pengguna melalui lima tahapan, yaitu empathize, define, ideate, prototype, dan testing. Metode ini memungkinkan peneliti memahami permasalahan pengguna secara mendalam dan menghasilkan solusi desain yang inovatif serta relevan. Hasil penelitian menghasilkan prototype Aplikasi Ruang Baca Digital Berbasis Web yang telah di uji dan memiliki tingkat usability dan user experience yang sangat baik. Pengujian usability melalui platform Maze terhadap 26 responden menghasilkan skor MAUS rata-rata 95 untuk Mahasiswa dan 97 untuk Admin, menandakan kemudahan dan efisiensi penggunaan yang tinggi. Sementara itu, hasil UEQ menunjukkan nilai rata rata pada enam skala utama berada dalam kategori “Excellent”, dengan daya tarik 2,417; kejelasan 1,971; efisiensi 2,144; ketepatan 2,192; stimulasi 2,115; dan kebaruan 1,923. Temuan ini membuktikan bahwa prototype mampu memberikan pengalaman pengguna yang positif, menarik, dan inovatif.
PENERAPAN DATA MINING ASOSIASI DALAM MENGANALISIS DATA PENJUALAN UNTUK MENINGKATKAN STRATEGI PENJUALAN PADA PD JUMBO Wilhelmus, Aloysius Michael; Dafid, Dafid
DEVICE : JOURNAL OF INFORMATION SYSTEM, COMPUTER SCIENCE AND INFORMATION TECHNOLOGY Vol 6, No 2: DESEMBER 2025
Publisher : Universitas Dharmawangsa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.46576/device.v6i2.7411

Abstract

Penelitian ini membahas penerapan data mining asosiasi menggunakan algoritma apriori untuk menganalisis data transaksi penjualan di PD Jumbo, distributor makanan dan non-makanan di Palembang. PD Jumbo memiliki strategi pemasaran yang belum optimal akibat kurangnya pemanfaatan data transaksi. Tujuan penelitian ini adalah mengidentifikasi pola keterkaitan antar produk yang sering dibeli bersamaan untuk menghasilkan aturan asosiasi yang mendukung strategi promosi. Metodologi yang diterapkan di penelitian ini adalah CRISP-DM, meliputi pemahaman bisnis, pemahaman data, persiapan data, pemodelan, evaluasi, dan implementasi. Hasil analisis dengan minimum support 0,07 dan minimum confidence 0,7 menghasilkan sejumlah aturan asosiasi dengan nilai lift diatas 1, yang menunjukkan hubungan kuat antar produk. Aturan tersebut digunakan sebagai dasar rekomendasi strategi bundling produk untuk meningkatkan efektivitas promosi dan penjualan. Simpulan penelitian ini menunjukkan bahwa algoritma Apriori dapat menjadi alat bantu dalam pengambilan keputusan pemasaran berbasis data, sehingga mendukung peningkatan daya saing perusahaan.
Analisis Sentimen Kesehatan Mental Pemuda di Media Sosial Menggunakan Deep Learning Agustin, Agustin; Junadhi, Junadhi; Zoromi, Fransiskus; Kudadiri, Parlindungan
DEVICE : JOURNAL OF INFORMATION SYSTEM, COMPUTER SCIENCE AND INFORMATION TECHNOLOGY Vol 6, No 2: DESEMBER 2025
Publisher : Universitas Dharmawangsa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.46576/device.v6i2.8112

Abstract

Kesehatan mental merupakan isu yang semakin penting di kalangan pemuda Indonesia, terutama dengan meningkatnya ekspresi emosi negatif seperti stres, kelelahan, dan kecemasan yang sering diungkapkan melalui media sosial. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen kesehatan mental pemuda menggunakan pendekatan deep learning berbasis Long Short-Term Memory (LSTM) terhadap unggahan publik berbahasa Indonesia di platform X (Twitter). Data dikumpulkan melalui proses web scraping dengan kata kunci yang relevan dan kemudian melalui tahapan pra-pemrosesan, pelabelan manual, serta pembagian data menjadi 80% untuk pelatihan dan 20% untuk pengujian. Model LSTM dibangun dengan arsitektur yang terdiri atas embedding layer, LSTM layer, dropout layer, dense layer, dan output layer beraktivasi Softmax untuk tiga kelas sentimen (positif, negatif, dan netral). Hasil penelitian menunjukkan distribusi sentimen menunjukkan bahwa emosi negatif mendominasi dengan proporsi 45,8%, diikuti oleh sentimen positif sebesar 35,8%, dan netral sebesar 18,4%.Model mampu mencapai akurasi sebesar 87,4% dengan nilai precision dan recall rata-rata sebesar 0,85, yang menandakan kemampuan tinggi dalam mengenali konteks bahasa informal pemuda di media sosial. Analisis distribusi sentimen menunjukkan dominasi emosi negatif yang berkaitan dengan tekanan akademik dan sosial, sementara sentimen positif menggambarkan semangat dan mekanisme adaptasi diri. Temuan ini membuktikan bahwa LSTM efektif untuk deteksi ekspresi emosional berbasis teks serta berpotensi diterapkan sebagai sistem pemantauan digital bagi kesejahteraan mental generasi muda.

Page 16 of 16 | Total Record : 155

 12   13   14   15   16 

Filter by Year

2020 2025


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 6, No 2: DESEMBER 2025 Vol 6, No 1: JUNI 2025 Vol 5, No 2: DESEMBER 2024 Vol 5, No 1: JUNI 2024 Vol 4, No 2: DESEMBER 2023 Vol 4, No 1 (2023) Vol 3, No 2 (2022) Vol 3, No 1 (2022) Vol 2, No 2 (2021) Vol 2, No 1 (2021) Vol 1, No 2 (2020) Vol 1, No 1 (2020) More Issue