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 291 Documents
 26   27   28   29   30 
Visualisasi dan Analisis Distribusi Kasus Kusta di Jawa Barat Tahun 2016–2024 Menggunakan Power BI Vania Ardelia Zahra; Apriade Voutama
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/azft4q13

Abstract

Leprosy remains a significant public health concern in Indonesia. West Java Province, as one of the most populous regions, continues to report new leprosy cases annually. Understanding the distribution of these cases is crucial for disease monitoring and early identification of affected areas. This study aims to visualize the distribution of new leprosy cases in a dashboard by districts and cities in West Java during 2016–2024. Secondary data were obtained from the Portal Data Jawa Barat, which provides the number of new cases per district and city. The study employs descriptive analysis with a dashboard-based data visualization approach. The dashboard presents comparisons of case numbers, yearly trends, and the proportional contribution of each district/city in an interactive, easy-to-understand format. Results show that new leprosy cases vary across districts and cities and fluctuate over the observed period. Some regions consistently report higher case counts, resulting in differences in their contributions to the provincial total. The dashboard facilitates rapid monitoring of case distribution and provides stakeholders with a clear visual overview of leprosy in West Java. This study provides comprehensive visual information on leprosy distribution, supporting stakeholders in planning effective public health strategies
Sentiment Analysis of Indomaret Poinku User Reviews Using Lexicon-Based Labeling with KNN and Random Forest Algorithms Dini Sulaeni; Ade Irma Purnamasari; Irfan Ali; Rudi Kurniawan; Odi Nurdiawan
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: 10.51903/7y6tmz04

Abstract

The increasing use of mobile applications in the retail industry has generated a large volume of user reviews that contain valuable insights regarding customer experience and service quality. However, the unstructured nature of these reviews requires an automated approach to extract meaningful patterns efficiently. This study aims to perform sentiment analysis on user reviews of the Indomaret Poinku application by integrating lexicon-based labeling with machine learning classification. A total of 10,000 reviews were collected from Google Play Store and processed through a series of text preprocessing steps, including cleaning, case folding, normalization, tokenization, stopword removal, and stemming. Sentiment labeling was performed using the Indonesian Sentiment Lexicon (InSet), producing three sentiment classes: positive, negative, and neutral. The labeled data were vectorized using CountVectorizer and classified using two algorithms: K-Nearest Neighbors (KNN) and Random Forest (RF). Evaluation results show that Random Forest outperforms KNN, achieving an accuracy of 82.5%, compared to 69% for KNN. Random Forest demonstrates superior performance in handling high-dimensional sparse text features and yields more stable predictions across sentiment classes. This study contributes to the growing body of research on Indonesian sentiment analysis by demonstrating the effectiveness of combining lexicon-based labeling with ensemble learning methods, offering practical implications for developers seeking to improve the quality and user satisfaction of digital retail applications.
Sistem Pemantauan Kehadiran Menggunakan Layanan Berbasis Lokasi Web di Kantor Desa Lumban Dolok Harisanul Arifin; Suendri Suendri; Imam Adlin Sinaga
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/k3j1e109

Abstract

Employee attendance is an important indicator to demonstrate the discipline and performance of village employees. The process of recording employee attendance previously at the Lumban Dolok Village Office was still done manually. This can cause problems such as incorrect data, slow report collection, and absenteeism. Therefore, the purpose of this study is to develop a web-based presence-monitoring information system that uses the Location-Based Service (LBS) method. The purpose of the LBS method is to ensure that the attendance process can be carried out only when employees are within a specified radius of the Lumban Dolok Village Office. This system uses latitude and longitude data from the user's device to calculate the geographic distance to the location's center point. The developed system uses the user's device's latitude and longitude to calculate the distance between the employee's location and the attendance center. Within a radius of 25 meters, the attendance process can only be carried out if the employee is within that radius; if they are outside the radius, then the attendance will be automatically rejected by the system. In this study, the waterfall system development method was employed, with PHP and UML. The results of the study show that this system can help the village office monitor employee attendance directly, speed up the collection of attendance reports, and reduce the risk of data manipulation. In addition, attendance reports are easily accessible by admins and village heads to assess employee performance. Thus, the web-based attendance information system using the LBS method is expected to improve compliance, transparency, and effectiveness of attendance management at the Lumban Dolok Village Office.
Dasbord Kesehatan Berbasis AI Pendukung Keputusan Menggunakan Data Sintetis untuk Pemantauan Kesehatan Harian Humaidi Fikri; Muchlis Muchlis
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/mp66jy72

Abstract

Pengembangan dashboard kesehatan berbasis digital semakin banyak dikembangkan sebagai sarana untuk mendukung gaya hidup sehat melalui pemanfaatan data dan teknologi Artificial Intelligence (AI). Namun, sebagian besar dashboard yang ada terlalu berfokus pada grafik visualisasi dan tidak memberikan insight kepada pengguna, sehingga pengguna sering kali kesulitan memahami makna dari grafik visualisasi yang ada di dashboard serta pengguna tidak tahu langkah apa yang harus dilakukan selanjutnya. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan dashboard kesehatan berbasis AI untuk pengambilan sebuah keputusan dengan mengintegrasikan hasil prediksi model Machine Learning (ML) dan kemampuan interpretasi Large Language Model (LLM). Data sintetis digunakan untuk merepresetasikan data kesehatan harian seorang pengguna, seperti tren indeks massa tubuh, asupan kalori, asupan nutrisi, durasi tidur dan tingkat stres. Model regresi dipilih untuk mengidentifikasi pola, tren, dan kondisi kesehatan pengguna berdasarkan data tersebut. Hasil prediksi dari model ML bisa menjadi sebuah sinyal awal untuk pengguna, namun dalam penelitian ini model ML diintegrasikan ke dalam model LLM untuk dilakukan interpretasi berbasis konteks. Model LLM kemudian mengeluarkan penjelasan dan insight kesehatan yang bersifat deskriptif dan preskriptif sehingga lebih mudah dipahami dan ditindaklanjuti oleh pengguna. Hasil penelitian menunjukkan bahwa integrasi model ML dan model LLM mampu meningkatkan fungsi dashboard dari sekadar alat visualisasi grafik menjadi sistem pengambilan keputusan. Meskipun penelitian ini masih menggunakan data sintetis, metode yang digunakan memiliki potensi untuk dikembangkan lebih lanjut dengan menggunakan data kesehatan yang nyata.
UI/UX Design of a Mobile Application for Shoe Cleaning Service Management Using the Design Thinking Method (Case Study: OurShoes) Clariesta Eka Nanda Cahyani; Apriade Voutama
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/dfegwv54

Abstract

Pesatnya perkembangan teknologi informasi mendorong terjadinya digitalisasi di berbagai bidang usaha, termasuk pada layanan jasa cuci sepatu. Penggunaan aplikasi mobile menjadi salah satu alternatif untuk meningkatkan kualitas layanan, efisiensi operasional, serta kemudahan akses bagi pelanggan. Namun demikian, keberhasilan sebuah aplikasi tidak hanya bergantung pada fungsi yang dimiliki, tetapi juga pada kualitas desain antarmuka (User Interface/UI) dan pengalaman pengguna (User Experience/UX) yang mampu memberikan kenyamanan dan kemudahan dalam penggunaan. Tujuan dari penelitian ini adalah merancang desain UI/UX pada aplikasi mobile layanan cuci sepatu OurShoes agar lebih mudah dipahami, menarik, dan efisien digunakan. Metode yang diterapkan adalah Design Thinking yang meliputi tahapan empathize, define, ideate, prototype, dan testing. Hasil yang diperoleh berupa rancangan antarmuka aplikasi mobile dengan fitur utama seperti halaman login dan registrasi, pemesanan layanan, sistem pembayaran, notifikasi status pesanan, serta pengelolaan profil pengguna. Rancangan ini diharapkan dapat meningkatkan kualitas pengalaman pengguna, mempermudah proses transaksi, serta membantu pelaku usaha dalam mengelola layanan secara lebih efektif dan efisien. Dengan demikian, aplikasi ini berpotensi menjadi solusi digital yang mendukung pengembangan usaha cuci sepatu di era modern.
Ventilasi Cerdas Berbasis IoT pada Kandang Brooding Ayam Buras Kelompok Ternak Asri Wijaya Wakim Wakim; Sulartopo Sulartopo; Iman Saufik Suasana
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/q02ana73

Abstract

Fase brooding merupakan periode paling krusial dalam siklus hidup unggas yang menentukan keberhasilan performa produksi pada tahap berikutnya. Namun, manajemen lingkungan pada peternakan rakyat, seperti Kelompok Ternak Asri Wijaya, masih menghadapi tantangan besar terkait fluktuasi mikroklimat dan akumulasi gas beracun. Penelitian ini bertujuan untuk mengintegrasikan teknologi Internet of Things (IoT) ke dalam sistem ventilasi guna memitigasi risiko mortalitas akibat tingginya konsentrasi amonia (NH₃) dan karbon dioksida (CO₂). Melalui pendekatan Research and Development (R&D), sistem dikembangkan menggunakan mikrokontroler ESP32 yang terintegrasi dengan sensor DHT22, MQ-135, dan MQ-2 untuk memantau parameter lingkungan secara real-time. Data diakuisisi secara berkelanjutan dan diolah untuk menggerakkan aktuator berupa exhaust fan serta sistem pemanas berupa lampu pijar melalui logika kontrol ambang batas. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu menjaga stabilitas suhu pada rentang optimal 33 °C dan secara efektif mereduksi konsentrasi gas berbahaya di bawah ambang batas kritis (NH₃ < 25 ppm; CO₂ < 3.000 ppm). Kontribusi ilmiah penelitian ini terletak pada rancang bangun arsitektur sistem kendali lingkungan yang adaptif dan ekonomis untuk skala peternakan rakyat. Implikasi penelitian ini tidak hanya meningkatkan efisiensi operasional dan kesejahteraan hewan (animal welfare), tetapi juga mendorong transformasi digital menuju Precision Livestock Farming yang berkelanjutan di tingkat lokal.
Design and Implementation of a Web-Based QR Code Employee Attendance System for Optimizing Attendance Management: A Case Study at Bento and Es Teh Luwes Ungaran Novinda Grezen Nufninu; Rudjiono Rudjiono; Cherlina Helena Purnamasari Panjaitan
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/r3xaeg03

Abstract

Penelitian ini dilatarbelakangi oleh proses absensi karyawan pada Stand Bento dan Stand Es Teh Luwes Ungaran yang masih dilakukan secara manual menggunakan buku absensi. Kondisi tersebut menimbulkan beberapa kendala, seperti kesalahan pencatatan jam masuk dan pulang, risiko kehilangan atau kerusakan data, serta lambatnya proses rekapitulasi laporan kehadiran. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem absensi karyawan berbasis web menggunakan teknologi QR Code guna mengoptimalkan pengelolaan kehadiran pada usaha kuliner skala kecil. Metode pengembangan sistem yang digunakan adalah model Waterfall, yang meliputi tahapan analisis kebutuhan, perancangan, implementasi, pengujian, dan pemeliharaan. Sistem dikembangkan menggunakan PHP, MySQL, XAMPP, dan Visual Studio Code, serta dilengkapi fitur login, pengelolaan data karyawan, generate QR Code, scan QR Code, histori absensi, dan rekapitulasi laporan kehadiran. Pengujian dilakukan menggunakan Black Box Testing dan User Acceptance Testing (UAT). Hasil pengujian menunjukkan bahwa seluruh fungsi utama sistem berjalan valid sesuai kebutuhan pengguna. Sistem ini mampu mendukung pencatatan kehadiran secara lebih cepat, terstruktur, dan terintegrasi dengan basis data, serta membantu pengelola usaha dalam memantau dan merekap data kehadiran karyawan secara lebih efisien.
Deteksi Aktivitas Vape Berbasis Yolov8 pada Citra dan Video dengan Pendekatan Deep Learning Lahuddin Lahuddin; Pamela Larasati; Abdilah Hasbi
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/av3vr043

Abstract

Perkembangan teknologi artificial intelligence, khususnya dalam bidang computer vision dan deep learning, telah mendorong lahirnya berbagai sistem otomatis dalam analisis citra dan video. Salah satu implementasi yang banyak digunakan adalah deteksi objek secara real-time menggunakan algoritma YOLO (You Only Look Once). Di sisi lain, penggunaan rokok elektronik atau vape semakin meningkat, terutama di lingkungan pendidikan, sehingga diperlukan sistem pengawasan otomatis yang mampu mendeteksi aktivitas tersebut secara akurat. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem deteksi aktivitas vape berbasis YOLOv8 pada citra dan video. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah pendekatan deep learning workflow yang meliputi pengumpulan dataset, pra-pemrosesan, pelatihan model, serta evaluasi performa. Dataset yang digunakan dikembangkan secara mandiri dengan jumlah awal 1000 gambar, kemudian ditingkatkan menjadi 2000 gambar melalui proses augmentasi menggunakan Roboflow. Proses pelatihan dilakukan dengan parameter tertentu, seperti 100 epoch dan ukuran citra 640×640 piksel. Evaluasi model dilakukan menggunakan metrik precision, recall, mean Average Precision (mAP), serta kecepatan deteksi (frame per second). Hasil penelitian menunjukkan bahwa model YOLOv8 mampu mendeteksi aktivitas vape dengan performa yang cukup baik. Model mencapai nilai precision sebesar 0,91, recall sebesar 0,88, mAP@0.5 sebesar 0,92, serta mAP@0.5:0.95 sebesar 0,76. Selain itu, sistem mampu bekerja secara real-time dengan kecepatan deteksi mencapai 28 FPS. Hasil pengujian juga menunjukkan bahwa model mampu mengenali objek vape pada berbagai kondisi lingkungan, meskipun masih mengalami kendala pada objek berukuran kecil dan kondisi occlusion. Dengan demikian, penelitian ini membuktikan bahwa algoritma YOLOv8 efektif digunakan untuk mendeteksi aktivitas vape pada citra dan video, serta memiliki potensi untuk diterapkan dalam sistem pengawasan berbasis CCTV secara real-time.
Analisis Perbandingan Yolov11 dan MobileNetV3 untuk Klasifikasi Varietas Padi Ade Octaviansyah; Herva Emilda Sari; Teguh Raharjo
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/g66q6p19

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dan membandingkan kinerja model YOLOv11 dan MobileNetV3 dalam mengklasifikasikan varietas padi berdasarkan gambar digital. Kumpulan data terdiri dari 10.000 gambar yang mewakili lima varietas padi, yaitu Arborio, Basmati, Ipsala, Jasmine, dan Karacadag. Kumpulan data tersebut dibagi menjadi set pelatihan dan set pengujian, dengan proses pelatihan dilakukan selama 100 epoch. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa MobileNetV3 mencapai akurasi klasifikasi sebesar 100%, sedangkan YOLOv11 memperoleh akurasi sebesar 99,8%. Meskipun akurasinya sedikit lebih rendah, YOLOv11 menunjukkan kinerja yang stabil dengan kesalahan klasifikasi yang minimal. Analisis matriks kebingungan menunjukkan bahwa sebagian besar prediksi masuk ke dalam kelas yang benar, dengan hanya sedikit kesalahan yang terjadi pada kategori yang secara visual mirip. Temuan ini menunjukkan bahwa kedua model tersebut sangat efektif untuk tugas klasifikasi varietas padi. Namun, evaluasi lebih lanjut menggunakan dataset yang lebih kompleks diperlukan untuk memastikan ketahanan dan generalisasi model dalam skenario dunia nyata.
Monitoring Sistem Penyiraman Tanaman Otomatis Menggunakan Sensor Kelembapan Berbasis Esp8266 Di Persemaian Rbc Perhutani Bkph Bawang Denny Fachreza Ardana; Teguh Setiadi; Moh Muthohir
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/d76qz171

Abstract

Perkembangan teknologi mendorong penerapan sistem otomatis dalam bidang pertanian, termasuk pada proses penyiraman tanaman. Kelembapan tanah merupakan faktor penting yang mempengaruhi pertumbuhan tanaman, namun pada Persemaian RBC Perhutani BKPH Bawang, penyiraman masih dilakukan secara manual sehingga berpotensi tidak terkontrol dan menyebabkan kelebihan air. Penelitian ini bertujuan merancang dan mengimplementasikan sistem monitoring serta penyiraman tanaman otomatis berbasis ESP8266 dengan sensor kelembapan tanah. Sistem ini menggunakan sensor kelembapan tanah sebagai input, ESP8266 sebagai pengendali utama, relay untuk mengontrol pompa air, modul RTC sebagai penjadwalan, serta aplikasi Blynk untuk monitoring jarak jauh. Metode penelitian meliputi perancangan, pembuatan, dan pengujian sistem. Hasil menunjukkan bahwa sistem mampu bekerja dengan baik, di mana pompa aktif saat kelembapan tanah di bawah 60% V/V dan berhenti saat di atas 60% V/V, serta dapat melakukan penyiraman terjadwal dua kali sehari. Sistem ini diharapkan dapat meningkatkan efisiensi dan akurasi dalam penyiraman tanaman.

Page 28 of 30 | Total Record : 291

 26   27   28   29   30 

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 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