cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Febryantahanuji
Contact Email
garuda@apji.org
Phone
+6289682151476
Journal Mail Official
febri@stekom.ac.id
Editorial Address
Jl. Majapahit No.304, Pedurungan Kidul, Kec. Pedurungan, Semarang, Provinsi Jawa Tengah, 52361
Location
Kota semarang,
Jawa tengah
INDONESIA
Jurnal Ilmiah Sistem Informasi
Published by Universitas Sains Dan Teknologi Komputer
ISSN : 28091531     EISSN : 28091507     DOI : 10.51903
Core Subject : Science,
Computer Science & IT
Sistem Pendukung Keputusan (DSS), Sistem Informasi Geografi (GIS), Perusahaan Skala Sistem Informasi (ERP, EAI, CRM, SCM), E-Commerce, E-Government, Sistem Informasi dari Rumah Sakit, Sistem Informasi Perbankan, Sistem Informasi Industri, Pengambilan Informasi, Keamanan Sistem Informasi, Sistem Informasi Berbasis Web, Sistem Berbasis Pengetahuan, Komputasi Bergerak, Penambangan Data, Basis Data, Gudang Data, Gudang Data, Mutimedia.
Arjuna Subject : Ilmu Komputer (semua kategori) - Sistem Informasi
Articles 251 Documents
 20   21   22   23   24 
Pengaruh Kepuasan Pengguna (EUCS) terhadap Loyalitas Pengguna Spotify di Kalangan Mahasiswa Surabaya Pratama, Novan Putra; Izzudin, Muhammad Andik; Ilham, Ilham
Jurnal Ilmiah Sistem Informasi Vol. 5 No. 1 (2026): January: Jurnal Ilmiah Sistem Informasi
Publisher : LPPM Universitas Sains dan Teknologi Komputer

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51903/x9c8bx65

Abstract

The development of music streaming services such as Spotify has increased the need to understand the factors that influence user loyalty, particularly among university students who are highly engaged with digital platforms. Despite the rapid growth in music streaming adoption, research specifically examining the relationship between user satisfaction, measured using the End-User Computing Satisfaction (EUCS) model, and user loyalty among Surabaya university students remains limited. This study aims to examine the influence of the five EUCS dimensions, namely content, accuracy, format, ease of use, and timeliness, on the loyalty of Spotify users. A quantitative research approach was employed, with data collected through a Likert-scale questionnaire distributed to 77 students who have used Spotify for at least three months. The collected data were analyzed using multiple linear regression through SPSS to determine both partial and simultaneous effects of each dimension. The findings reveal that only the ease-of-use dimension has a positive and significant impact on user loyalty, while content, accuracy, format, and timeliness show no significant effects. These results highlight that ease of use plays a crucial role in shaping and maintaining user loyalty among Spotify users in Surabaya. Furthermore, the study provides valuable insights for developers to prioritize usability improvements while also contributing to the enrichment of EUCS-based satisfaction studies in the digital music service domain.
Prediction of Unselling Menu Items for Bundling and Promotion Strategies in Cafés Using Decision Tree Algorithm Karubun, Fheisyach Artianshal; Kluman, Didaktus Baptista; Febriansyah, Rahul; Pali, Putra Emanuel; Satia, Aldo Yunus Lazarus; Sutejo, Heru
Jurnal Ilmiah Sistem Informasi Vol. 5 No. 1 (2026): January: Jurnal Ilmiah Sistem Informasi
Publisher : LPPM Universitas Sains dan Teknologi Komputer

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51903/qc1w9009

Abstract

Industri café di Indonesia menghadapi tantangan dalam mengelola menu yang tidak laris, yang dapat menimbulkan kerugian akibat penumpukan bahan baku dan inefisiensi operasional. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi menu tidak laris menggunakan algoritma Decision Tree sebagai dasar penyusunan strategi bundling dan promosi yang efektif di café. Metode penelitian menggunakan pendekatan Knowledge Discovery in Database (KDD) yang mencakup tahapan seleksi data, pra-pemrosesan, transformasi, data mining, dan evaluasi pola. Dataset penelitian terdiri dari 500 record transaksi café yang dibagi menjadi 80% data latih (400 record) dan 20% data uji (100 record). Variabel yang digunakan meliputi jenis promo, nama menu, harga, kategori harga, cuaca, dan label kelarisan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model Decision Tree mampu memprediksi menu tidak laris dengan akurasi 84%, precision 87,50% untuk kelas Laris, dan 77,78% untuk kelas Tidak Laris. Analisis pohon keputusan mengidentifikasi bahwa jenis promo merupakan faktor paling dominan dalam menentukan kelarisan menu, diikuti oleh nama menu, harga, dan kondisi cuaca. Promo buy 1 get 1 terbukti paling efektif meningkatkan penjualan secara konsisten, sementara menu tanpa promo cenderung tidak laris. Menu seperti Coconut Steezy dan Steezy Coffee menunjukkan performa stabil bahkan dengan diskon ringan. Temuan ini memberikan rekomendasi strategis bagi pengelola café dalam mengoptimalkan promosi, mengurangi pemborosan bahan baku, dan meningkatkan profitabilitas melalui pendekatan berbasis data yang dapat diimplementasikan secara praktis.
Implementation of Naïve Bayes Algorithm on the Eligibility of Kartu Indonesia Pintar Scholarship (Case Study: University of Sepuluh Nopember Papua) Siahaan, Daniel Bienfield Manahan; Bagre, Estevina Carolina; Wanda, Jered Imanuel; Silahooy, Grisye; Sutejo, Heru
Jurnal Ilmiah Sistem Informasi Vol. 4 No. 1 (2025): Januari : Jurnal Ilmiah Sistem Informasi
Publisher : LPPM Universitas Sains dan Teknologi Komputer

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51903/rdzdm469

Abstract

Program KIP Kuliah bertujuan memperluas akses pendidikan tinggi yang adil, namun seleksi manual di tingkat kampus kerap subjektif dan sukar diaudit. Penelitian ini menawarkan dukungan seleksi berbasis data menggunakan klasifikator Naive Bayes untuk membantu pengambilan keputusan di Universitas Sepuluh Nopember Papua. Tujuan penelitian adalah: (1) merancang dan mengimplementasikan model yang transparan dan replikabel untuk memprediksi kelayakan beasiswa, serta (2) mengevaluasi kinerjanya dengan metrik klasifikasi standar. Metode yang digunakan mengikuti alur KDD di RapidMiner, mencakup impor data, kendali mutu, imputasi nilai hilang, penetapan peran atribut, dan penyandian fitur; pelatihan model menggunakan smoothing Laplace. Dataset berisi 543 pendaftar periode 2024–2025 dengan atribut sosioekonomi (pekerjaan dan penghasilan orang tua, jumlah tanggungan, status DTKS, desil P3KE), sementara label target berupa kelayakan historis. Evaluasi dilakukan pada himpunan uji berukuran 50. Hasil menunjukkan akurasi 94% dengan matriks kebingungan TP=45, FP=2, FN=1, TN=2; untuk kelas Layak, presisi 95,74% dan recall 97,83%; AUC 0,891 mengindikasikan pemisahan kelas yang kuat. Temuan ini membuktikan pendekatan mampu mengenali kandidat layak secara andal, seraya menyoroti keterbatasan sensitivitas pada kelas Tidak Layak yang minoritas. Kontribusi penelitian adalah rancangan pipa analitik yang ringan dan dapat diaudit, yang mempercepat penyaringan, mengurangi subjektivitas, serta memperkuat akuntabilitas melalui keluaran terukur. Implikasinya, model dapat berperan sebagai filter tahap awal untuk memfokuskan telaah komite; peningkatan ke depan mencakup penyeimbangan kelas, penyetelan ambang, dan pelatihan ulang berkala demi menjaga keadilan dan efisiensi.
Implementation of K-Nearest Neighbor Algorithm for Used Motorcycle Price Prediction Based on Vehicle Features Rozi, Muhamad Fahrul; Heriyanto, Lucky; Permana, Denny Rianditha Arief; Abdad, Ibnu Dzaky
Jurnal Ilmiah Sistem Informasi Vol. 5 No. 1 (2026): January: Jurnal Ilmiah Sistem Informasi
Publisher : LPPM Universitas Sains dan Teknologi Komputer

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51903/c997er78

Abstract

Pasar sepeda motor bekas di Indonesia menunjukkan tren penting sebagai moda transportasi yang layak. Namun demikian, penilaian harga pasar yang adil sering ditandai oleh subjektivitas dan menimbulkan tantangan besar bagi penjual dan pembeli dalam mencapai estimasi yang akurat. Penelitian ini berusaha untuk mengembangkan model prediktif untuk harga sepeda motor bekas menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN), berdasarkan data historis. Dataset yang digunakan terdiri dari 199 catatan dengan atribut yang mencakup model, tahun, transmisi, pembacaan odometer, jenis kendaraan, perpajakan, efisiensi bahan bakar, dan kapasitas mesin. Metodologi penelitian mencakup sanitasi data (mengatasi nilai yang hilang melalui imputasi median), pra-pemrosesan (menggabungkan One-Hot Encoding dan Min-Max Scaling), di samping konstruksi model dengan pengaturan parameter k = 3. Temuan mengungkapkan bahwa model KNN menghasilkan nilai R-kuadrat (R2) 0,9255, Kesalahan Absolute Rata-rata (MAE) 816,55, dan Root Mean Squared Error (RMSE) 1.027,20. Temuan ini menunjukkan bahwa model ini mahir dalam menghitung 92,55% dari varians dalam harga, menjadikannya instrumen yang dapat diandalkan untuk dukungan keputusan di bidang penilaian sepeda motor bekas.
Implementasi Sistem ERP Aplikasi Zoho untuk Meningkatkan Efektivitas Kinerja Karyawan Fiana, Linda Yogta; Sholihah, Dewi Deniaty
Jurnal Ilmiah Sistem Informasi Vol. 5 No. 1 (2026): January: Jurnal Ilmiah Sistem Informasi
Publisher : LPPM Universitas Sains dan Teknologi Komputer

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51903/zc5fk546

Abstract

Perkembangan pesat Enterprise Resource Planning (ERP) telah mengubah praktik manajemen organisasi secara signifikan, terutama dalam hal penggabungan fungsi sumber daya manusia (SDM) dan keuangan. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi efektivitas sistem Zoho ERP khususnya Zoho People dan Zoho Books dalam pengelolaan data karyawan dan keuangan dalam meningkatkan kinerja  karyawan di PT Inovasi Teknologi Solusindo (Trustmedis). Metode yang digunakan adalah kualitatif deskriptif melalui wawancara mendalam dengan staf HRGA dan Finance, observasi implementasi sistem, serta analisis dokumentasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa integrasi antara Zoho People dan Zoho Books meningkatkan efisiensi dan akurasi data, mengurangi kesalahan input manual, serta mempercepat proses persetujuan. Sistem juga mendukung pengelolaan absensi, penggajian, reimbursement, pemrosesan invoice, serta pemantauan pengeluaran secara lebih terstruktur dan real-time. Penelitian ini mengadopsi Technology Acceptance Model 2 (TAM2) dan Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT) untuk menganalisis penerimaan pengguna. Temuan menunjukkan bahwa perceived usefulness, output quality, social influence, facilitating conditions, dan behavioral intention berpengaruh signifikan terhadap efektivitas penggunaan Zoho ERP. Namun, implementasi masih menghadapi kendala seperti kebutuhan pelatihan berkelanjutan serta fitur yang belum sesuai dengan regulasi Indonesia. Zoho Books belum sepenuhnya mengakomodasi pengaturan PPH dan standar akuntansi berbasis PSAK karena sistem dikembangkan dengan standar internasional, sehingga Finance masih memerlukan proses manual tambahan untuk memastikan kepatuhan pajak. Secara keseluruhan, penelitian ini memperkuat relevansi TAM2 dan UTAUT dalam evaluasi sistem ERP berbasis cloud serta memberikan rekomendasi praktis untuk optimalisasi Zoho ERP guna meningkatkan efisiensi operasional dan kinerja karyawan.
Application of KNN & Decision Tree Algorithms in Predicting Diabetes Using Rapid Miner Fatah, Zaehol; Anam, Baitul
Jurnal Ilmiah Sistem Informasi Vol. 5 No. 1 (2026): January: Jurnal Ilmiah Sistem Informasi
Publisher : LPPM Universitas Sains dan Teknologi Komputer

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51903/37naet22

Abstract

Prediksi diabetes merupakan langkah penting dalam mendukung deteksi dini serta pencegahan komplikasi jangka panjang yang disebabkan oleh penyakit kronis. Penelitian ini bertujuan membandingkan kinerja algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) dan Decision Tree dalam memprediksi diabetes menggunakan dataset Pima Indian Diabetes pada aplikasi RapidMiner. Dataset yang digunakan terdiri dari 768 data dengan delapan atribut kesehatan utama yang berkaitan dengan risiko diabetes. Metode penelitian meliputi preprocessing data, normalisasi, penanganan missing value, serta evaluasi model menggunakan K-Fold Cross Validation. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Decision Tree memperoleh akurasi sebesar 74,68%, lebih tinggi dibandingkan KNN yang hanya mendapatkan akurasi 68,18%. Keunggulan Decision Tree disebabkan kemampuannya membaca pola data dengan lebih baik serta menghasilkan struktur keputusan yang mudah diinterpretasikan. Penelitian ini memberikan kontribusi dalam bidang analitika kesehatan dengan menghadirkan bukti empiris perbandingan algoritma serta menunjukkan efektivitas RapidMiner dalam pengembangan model prediksi untuk deteksi dini penyakit diabetes.
Evaluasi Keamanan Wirelles Network WPA2 Vs WPA3 Terhadap Serangan Deauthentication dan Brute Force menggunakan Aircrack-ng Fitrian, Harry Pribadi; Eriyana, Eri; Ibrahim, Hendrick Maulana; Rizqullah, Riordan Pramana; Meliansyah, Silvia Putri
Jurnal Ilmiah Sistem Informasi Vol. 5 No. 1 (2026): January: Jurnal Ilmiah Sistem Informasi
Publisher : LPPM Universitas Sains dan Teknologi Komputer

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51903/gy968e07

Abstract

Keamanan jaringan nirkabel menjadi perhatian kritis seiring meningkatnya penggunaan Wireless Local-Area Network (WLAN) diberbagai sektor. Penelitian ini mengevaluasi efektivitas protokol keamanan WPA2-PSK dan WPA3-SAE dalam mencegah serangan deauthentication dan brute-force menggunakan Aircrack-ng suite. Metodologi penelitian menggunakan pendekatan penetration testing etis dalam lingkungan lab terkontrol dengan dua access point yang di konfigurasi menggunakan protokol WPA2-PSK dan WPA3-SAE. Pengujian dilakukan menggunakan Kali Linux 2024.4 dengan Aircrack-ng suite versi 1.7 dan adapter TP-LINK WN722n yang mendukung monitor mode. Hasil penelitian menunjukkan bahwa WPA2-PSK sangat rentan terhadap serangan deauthentication, dimana frame deauthentication palsu berhasil memutuskan koneksi klien dari access point. Analisis Wireshark mengonfirmasi keberhasilan injeksi paket deauthentication tanpa verifikasi yang memadai. Setelah handshake berhasil ditangkap, proses brute-force menggunakan wordlist 300.000 kata dapat dieksekusi dalam waktu 2 menit 21 detik. Sebaliknya, WPA3-SAE menunjukkan ketahanan signifikan terhadap kedua jenis serangan berkat implemetasi Protected Management Frames (PMF) yang menolak frame deauthentication palsu dan mekanisme simultaneous authentication of equals (SAE) yang mengeliminasi kerentanan terhadap offline dictionary attack. Penelitian ini membuktikan bahwa WPA3-SAE memberikan peningkatan keamanan substansial dibandingkan WPA2-PSK, dengan rekomendasi migrasi segera ke WPA3 untuk organisasi yang mengutamakan keamanan jaringan nirkabel.
Development of an IoT-Based Smart Water System Roadmap in Singkawang City through a Comparative Study of Surabaya and Balikpapan Ernesto, Brian; Prasetya, Jonathan Ansell; Subrata, Kenneth Marchelino; Siregar , Master Edison
Jurnal Ilmiah Sistem Informasi Vol. 5 No. 1 (2026): January: Jurnal Ilmiah Sistem Informasi
Publisher : LPPM Universitas Sains dan Teknologi Komputer

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51903/nk271t40

Abstract

The City of Singkawang faces significant challenges in drinking water management, characterized by limited production capacity, high non-revenue water (NRW), and the absence of digital infrastructure such as AMR, LoRaWAN, and DMA, necessitating a structured development framework to support the transition toward a smart water system. This study formulates an IoT-based smart water roadmap aligned with the regional development plan (RPJMD) and the operational capacity of the local water utility through a performance gap analysis with benchmark cities (Surabaya and Balikpapan), capacity assessment using six objective parameters, and the use of secondary data from official reports and technical documents. The resulting roadmap comprises three sequential phases covering basic infrastructure reinforcement, network digitalization through IoT sensors and telemetry, and the implementation of DMA and SCADA to enable real-time monitoring and control. This approach provides a realistic and adaptive implementation framework for medium-sized cities with limited resources, strengthening NRW reduction efforts, improving service reliability, and supporting the integration of digital technologies in sustainable water utility management.
Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Prestasi Belajar Siswa SMP Menggunakan Metode SAW di Kabupaten Serang Maulana, Intan Yunia Maulana; Jahiri, Muhamad; Julyardi, Ferdian Dwiki; Khaerunnisa, Tiara Fadhilah; Olivia, Dina; Andy, Louis Calfredy Lie; Maulana, Intan Yunia; Mutiarani, Khaishya Davina; Huda, Miftahul; Majid, M Deny Aditya; Al Araf, Restu Azwar
Jurnal Ilmiah Sistem Informasi Vol. 5 No. 2 (2026): May: Jurnal Ilmiah Sistem Informasi
Publisher : LPPM Universitas Sains dan Teknologi Komputer

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51903/kp2dfy71

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sebuah Sistem Pendukung Keputusan (SPK) yang digunakan dalam menentukan Sekolah Menengah Pertama berprestasi di wilayah Kabupaten Serang, Provinsi Banten. Pengembangan SPK ini diharapkan mampu membantu pihak terkait, seperti dinas pendidikan atau pengawas sekolah, dalam melakukan proses penilaian sekolah secara lebih sistematis, objektif, dan terstruktur. Dengan adanya sistem ini, proses evaluasi sekolah dapat dilakukan dengan lebih mudah dan cepat tanpa harus melakukan kunjungan langsung ke setiap sekolah, sehingga lebih efisien dari segi waktu dan biaya. Metode yang diterapkan dalam penelitian ini adalah Simple Additive Weighting (SAW), yang dipilih karena mampu memberikan perhitungan berdasarkan pembobotan kriteria secara jelas dan terukur. Pengumpulan data dilakukan melalui wawancara dengan pengawas sekolah sebagai sumber data primer, serta observasi data sekolah yang diperoleh dari Dapodik dan dokumentasi sebagai data sekunder. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode SAW mampu menghasilkan penilaian yang akurat dan efisien, di mana Sekolah Menengah Pertama Terpadu Bismilah menempati peringkat tertinggi sebagai sekolah berprestasi. Kesimpulannya, penerapan SPK ini dapat meningkatkan kualitas pengambilan keputusan dalam penilaian sekolah berprestasi di Kabupaten Serang.
Design of a monitoring system for detecting ARP spoofing on a rule-based wifi network Salsabila, Alfi Fahira; Salsabila, Alfi Fahira Salsabila; Wulandari, Ayu Dia; Zahro, Ifda Khanifatu; Hamdani, A
Jurnal Ilmiah Sistem Informasi Vol. 5 No. 1 (2026): January: Jurnal Ilmiah Sistem Informasi
Publisher : LPPM Universitas Sains dan Teknologi Komputer

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51903/4cykf888

Abstract

Perkembangan teknologi informasi meningkatkan kompleksitas ancaman keamanan siber, salah satunya serangan ARP Spoofing. Serangan ini memanipulasi protokol ARP untuk mengakses dan memodifikasi lalu lintas jaringan, sehingga berpotensi menimbulkan Man-In-The-Middle (MITM) dan pencurian data. Penelitian ini bertujuan merancanag dan mengimplementasikan sistem pemantauan keamanan berbasis multi kriteria untuk mendeteksi serangan ARP Spoofing pada jaringan WiFi. Sistem dikembangkan sebagai Intrusion Prevention System (IPS) yang memantau data ARP dan menerapkan aturan deteksi, seperti ketidaksesuaian IP-MAC, perubahan atribut jaringan yang berlebihan, serta anomali jumlah paket. Notifikasi dikirim secara real-time kepada administrator ketika terjadi penyimpangan. Metode penelitian menggunakan pendekatan Research and Devolpment (R&D), meliputi analisis kebutuhan, perancangan algoritma deteksi, dan pengujian sistem. Eksperimen dilakukan untuk menilai efektivitas deteksi serta efesiensi penggunaan memori. Hasil menunjukkan sistem mampu mendeteksi ARP Spoofing dengan tingkat akurasi tinggi dan konsumsi memori yang efisien. Implementasi sistem ini menurunkan risiko MTIM dan pencurian data, sehingga layak diterapkan pada jaringan kampus maupun organisasi. Konstribusi penelitian ini adalah memperluas kajian keamanan jaringan dengan focus pada ARP spoofing, yang sebelumnya kurang mendapat perhatian dibanding DNS spoofing atau brute force attack. Untuk penelitian selanjutnya, integrasi metode berbasis aturan dengan machine learning diharapkan meningkatkan kemampuan sistem dalam menghadapi pola serangan baru yang lebih kompleks.

Page 22 of 26 | Total Record : 251

 20   21   22   23   24 

Filter by Year

2022 2026


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 5 No. 2 (2026): May: Jurnal Ilmiah Sistem Informasi Vol. 5 No. 1 (2026): January: Jurnal Ilmiah Sistem Informasi Vol. 4 No. 3 (2025): November: Jurnal Ilmiah Sistem Informasi Vol. 4 No. 2 (2025): Mei : Jurnal Ilmiah Sistem Informasi Vol. 4 No. 1 (2025): Januari : Jurnal Ilmiah Sistem Informasi Vol. 3 No. 3 (2024): November : Jurnal Ilmiah Sistem Informasi Vol. 3 No. 1 (2024): Januari: Jurnal Ilmiah Sistem Informasi Vol 3 No 1 (2024): Januari: Jurnal Ilmiah Sistem Informasi Vol 2 No 3 (2023): November: Jurnal Ilmiah Sistem Informasi Vol. 2 No. 3 (2023): November: Jurnal Ilmiah Sistem Informasi Vol 2 No 2 (2023): Mei : Jurnal Ilmiah Sistem Informasi Vol. 2 No. 2 (2023): Mei : Jurnal Ilmiah Sistem Informasi Vol 2 No 1 (2023): Januari: Jurnal Sistem Informasi Vol. 2 No. 1 (2023): Januari: Jurnal Sistem Informasi Vol 1 No 3 (2022): November : Jurnal Ilmiah Sistem Informasi Vol. 1 No. 3 (2022): November : Jurnal Ilmiah Sistem Informasi Vol. 1 No. 2 (2022): Mei : Jurnal Ilmiah Sistem Informasi Vol 1 No 2 (2022): Mei : Jurnal Ilmiah Sistem Informasi Vol 1 No 1 (2022): Januari: Jurnal Ilmiah Sistem Informasi Vol. 1 No. 1 (2022): Januari: Jurnal Ilmiah Sistem Informasi More Issue