cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Ali Ibrahim
Contact Email
jurnaljcsitppmi@gmail.com
Phone
+6281271525366
Journal Mail Official
jurnaljcsitppmi@gmail.com
Editorial Address
Perum Taman Asri 1 Blok C2 RT 31 RW 06 Palembang South Sumatra 30149
Location
Kota palembang,
Sumatera selatan
INDONESIA
Journal of Computer Science and Information Technology
Published by Yayasan Nuraini Ibrahim Mandiri
ISSN : -     EISSN : 30318467     DOI : https://doi.org/10.59407/jcsit.v1i2
Core Subject : Economy, Science, Social,
Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Environmental Science Social Sciences
Journal of Computer Science and Information Technology (JCSIT) is a national journal for scientific research, thinking, and critical-analytical studies on Biomedical Application Computer Network and Architecture, Data Mining, E-Business, E-Commerce, E-Government E-Learning, Embedded Systems, Environmental Systems, Fuzzy Logics, Genetic Algorithms, Geographic Information System, High-Performance Computing, Human-Computer Interaction, Image Processing, Internet of Things (IoT), Computer Vision, Information Security, Information Retrieval, Modeling System and Control, Mobile Technology, Neural Networks, Pattern Recognition, Remote Sensing, Robotics, Signal Processing, Smart Home, Smart Sensor Networks
Arjuna Subject : Ilmu Komputer (semua kategori) - Sistem Informasi
Articles 78 Documents
 3   4   5   6   7 
ANALISIS PREDIKSI SAHAM TESLA MENGGUNAKAN ALGORITMA LONG SHORT TERM MEMORY (LSTM) Saputra, Rendy; Alamsyah, Alfin Gusti; Dandi; Tjoanda, Michael; Kent Nick; Cornelius, Alten
Journal of Computer Science and Information Technology Vol. 2 No. 1 (2024): Desember
Publisher : Yayasan Nuraini Ibrahim Mandiri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.70248/jcsit.v2i1.1482

Abstract

Penelitian ini mengkaji penggunaan algoritma Long Short-Term Memory (LSTM) untuk memprediksi harga saham Tesla, mengingat tingginya volatilitas harga saham yang menjadi tantangan bagi investor dalam mengambil keputusan investasi. Tujuan penelitian adalah merancang dan mengevaluasi model prediksi harga saham menggunakan LSTM. Data yang digunakan berasal dari Yahoo Finance periode Mei 2020 hingga Mei 2024, mencakup harga pembukaan, tertinggi, terendah, dan penutupan. Metodologi penelitian meliputi preprocessing data menggunakan StandardScaler, pembagian data training-testing dengan rasio 80:20, dan implementasi arsitektur LSTM dua lapisan dengan masing-masing 50 neurons. Hasil penelitian menunjukkan performa yang baik dengan nilai RMSE 0.042 dan MAPE 18.7%. Model berhasil mengikuti pola pergerakan harga saham dengan akurat, terutama dalam menangkap tren dan fluktuasi signifikan selama periode September 2023 hingga April 2024. Proses pelatihan dengan 100 epoch dan batch size 4 menunjukkan konvergensi yang stabil tanpa tanda-tanda overfitting. Penelitian ini memberikan kontribusi dalam pengembangan metode prediksi harga saham yang dapat membantu investor dalam mengambil keputusan investasi yang lebih informed.
The SISTEM REKOMENDASI INFORMASI PEMECAHAN MASALAH DESKTOP DENGAN MODEL COLLABORATIVE FILTERING DI TELKOMSEL REGIONAL JAWA TENGAH Alfian Karim Fathur Rahman; Ghufron
Journal of Computer Science and Information Technology Vol. 2 No. 1 (2024): Desember
Publisher : Yayasan Nuraini Ibrahim Mandiri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.70248/jcsit.v2i1.1541

Abstract

Desktop problem seringkali tidak dapat terelakkan dari keseharian pekerja kantoran seperti halnya di perusahaan Telkomsel. Sebagai salah satu perusahaan telekomunikasi di Indonesia, para pekerja tentu akan secara maksimal dalam melayani para kustomer nya. Jika terjadi masalah atau kendala pada laptop mereka, tentu hal ini sedikit menghambat kinerjanya. Maka dari itu, dibutuhkan sebuah sistem informasi yang dapat membantu untuk memecahkan masalah dekstop pada laptop karyawan. Selain itu, dengan penerapan metode collaborative filtering sebagai metode rekomendasi pada sistem akan sangat membantu dalam penyelesaian masalah. Sistem memuat artikel yang berisi guidance atau cara-cara menyelesaikan masalah desktop yang berbasis web. Evaluasi prediksi model untuk artikel yang akan menjadi rekomendasi target bernilai 0.6763. Nilai ini cukup bagus dikarenakan distribusi rating yang kurang merata pada setiap usernya. Untuk real case nya memang tidak semua pengguna melakukan rating ke semua artikel. Kata Kunci : Sistem Rekomendasi, Masalah Desktop, Collaborative Filtering, Artikel, Rating
PEMETAAN GIS PENGENDALIAN DEMAM BERDARAH DI WILAYAH SEMARANG MENGGUNAKAN METODE CLUSTERING K-MEANS Syahrul Dhavid Bachrudin; Ghufron
Journal of Computer Science and Information Technology Vol. 2 No. 1 (2024): Desember
Publisher : Yayasan Nuraini Ibrahim Mandiri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.70248/jcsit.v2i1.1569

Abstract

Penelitian ini menganalisis penyebaran Demam Berdarah Dengue (DBD) di Semarang dengan menggunakan pengelompokan K-Means untuk mengidentifikasi pola dan karakteristik distribusi kasus. Studi ini bertujuan untuk menghasilkan peta digital yang menggambarkan zona risiko, yang membantu lembaga pemerintah dan kesehatan dalam mengalokasikan sumber daya secara efektif. Metodologi ini melibatkan tinjauan pustaka, desain sistem, pengumpulan data, dan pemrosesan. Algoritma K-Means memainkan peran penting dalam mengkategorikan wilayah berdasarkan indeks risiko untuk DBD, memfasilitasi identifikasi area berisiko tinggi. Temuan ini menggambarkan pentingnya sistem ini dalam meningkatkan pemantauan dan pengelolaan wabah DBD, memungkinkan identifikasi faktor penyebab yang lebih cepat dan pembuatan kebijakan yang lebih tepat untuk inisiatif kesehatan masyarakat di Semarang. Selain itu, karya ini merupakan referensi berharga untuk penelitian masa depan dalam konteks yang lebih luas.
ANALISIS DATASET ESTIMASI PENJUALAN PRODUK PADA CAFÉ FOR GOOD LUCK MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIOR Pramudita, Angga; Hardianto, Yohanes Dwi; Marcellino, Mario; Thiodoris, Fernando Fransiskus; Kristi, Canida lioni
Journal of Computer Science and Information Technology Vol. 2 No. 1 (2024): Desember
Publisher : Yayasan Nuraini Ibrahim Mandiri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.70248/jcsit.v2i1.1739

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan dan menganalisis dataset estimasi penjualan produk pada CaféForGoodLuck menggunakan metode Apriori untuk menemukan pola penjualan produk yang saling berhubungan. Dalam era perdagangan modern yang berkembang pesat, analisis pola transaksi konsumen menjadi sangat penting untuk memahami perilaku pembelian dan mengoptimalkan strategi pemasaran. Metode Apriori digunakan untuk mengidentifikasi asosiasi antara produk yang sering dibeli bersamaan oleh konsumen. Dataset yang digunakan berisi data transaksi CaféForGoodLuck yang meliputi berbagai kategori produk dan informasi transaksi pembelian. Hasil dari analisis ini diharapkan dapat memberikan wawasan bagi pemilik caffe untuk meningkatkan strategi promosi dan pengelolaan inventaris produk, serta membantu dalam penentuan rekomendasi produk yang relevan bagi konsumen. Metode ini juga dapat dimanfaatkan oleh caffe lainnya untuk meningkatkan pengalaman belanja pelanggan dan efisiensi operasional.
RANCANG BANGUN APLIKASI E-PAY CHECK KARYAWAN BERBASIS WEBSITE DENGAN METODE AGILE (STUDI KASUS CV. BANGUN KARYA MEGAH) Nassaela; Hermansyah, Hermansyah
Journal of Computer Science and Information Technology Vol. 2 No. 1 (2024): Desember
Publisher : Yayasan Nuraini Ibrahim Mandiri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.70248/jcsit.v2i1.1825

Abstract

Dalam era digitalisasi ini, kebutuhan akan sistem penggajian yang efisien dan mudah diakses sangat penting untuk meningkatkan efektivitas operasional perusahaan. Metode Agile dipilih karena fleksibilitasnya dalam menyesuaikan kebutuhan dan perubahan selama proses pengembangan. Penelitian ini melibatkan beberapa tahapan, yaitu perencanaan, analisis kebutuhan, desain sistem, pengembangan, dan pengujian. Hasil dari penelitian ini adalah sebuah aplikasi E-Pay Check berbasis website yang dapat diakses oleh karyawan untuk melihat rincian gaji, slip gaji secara real-time. Implementasi aplikasi ini diharapkan dapat meningkatkan transparansi, mengurangi kesalahan manual, dan meningkatkan kepuasan karyawan. Pengujian aplikasi menunjukkan bahwa sistem ini berfungsi dengan baik dan dapat diandalkan dalam mengelola data penggajian karyawan.
PERANCANGAN SISTEM INFORMASI MANAJEMEN KARYAWAN BERBASIS WEBSITE DENGAN METODE RAD (STUDI KASUS: CV. MASTERKOM) Muhammad Rafi Habibi; Hermansyah
Journal of Computer Science and Information Technology Vol. 2 No. 1 (2024): Desember
Publisher : Yayasan Nuraini Ibrahim Mandiri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.70248/jcsit.v2i1.1828

Abstract

Pengelolaan sumber daya manusia yang efisien menjadi salah satu tantangan utama bagi perusahaan di era digital. CV Masterkom, sebuah perusahaan yang bergerak di bidang pendidikan komputer dan layanan servis perangkat, menghadapi berbagai kendala dalam pengelolaan data karyawan, seperti absensi, pengajuan cuti, izin, dan klaim reimbursement yang masih dilakukan secara manual. Sistem ini rentan terhadap kesalahan, tidak efisien, dan memakan waktu yang lama. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, penelitian ini bertujuan merancang dan mengimplementasikan Sistem Informasi Manajemen Karyawan berbasis web menggunakan metode Rapid Application Development (RAD). Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem yang dibangun mampu mengotomatisasi proses administrasi karyawan, meningkatkan aksesibilitas, dan meminimalkan kesalahan. Pengujian Black Box menunjukkan bahwa seluruh fitur, termasuk absensi, pengajuan cuti, izin, reimbursement, dan laporan, berfungsi sesuai spesifikasi. Sistem berbasis web ini memberikan kemudahan bagi karyawan dan manajemen dalam mengelola data secara real-time dan mendukung pengambilan keputusan strategis perusahaan. Implementasi ini juga memberikan kontribusi signifikan terhadap efisiensi operasional dan mendukung transformasi digital di CV Masterkom.
DIGITALISASI SISTEM E-COMMERCE KAIN TENUN TRADISIONAL DENGAN COLLABORATIVE FILLTERING PADA PENGUJIAN PELANGGAN Kaka, Siprianus Rendi; Aldisa, Rima Tamara
Journal of Computer Science and Information Technology Vol. 2 No. 2 (2025): Maret
Publisher : Yayasan Nuraini Ibrahim Mandiri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.70248/jcsit.v2i2.1965

Abstract

Perkembangan teknologi yang begitu cepat, khusus internet, telah memberikan dampak signifikan dalam memudahkan akses manusia terhadap informasi, termasuk tren masyarakat yang cenderung memilih jadi model dan salah satunya pakaian model yang digunakan adalah sebagian dari Kain-Kain Tenun Tradisional dari berbagai daerah di Indonesia salah satunya yaitu Kain Tenun Sumba. Sementara itu, masyarakat Sumba saat ini penjualannya hanya disekitar pulau Sumba atau di pasar-pasar tradisional. Dengan perkembangan sistem penjualan dan promosi produk melalui internet semakin pesat, memanfaatkan teknologi ladang sebagai sumber penhasilan dengan berbagai media, untuk saat ini promosi produk Kain Tenun Tradisional Sumba dengan menggunakan WhatsApp, Instagram. Digitalisasi dalam perdagangan telah menjadi kebutuhan utama dalam meningkatkan aksesibilitas pasar dan efisiensi transaksi. Penelitian ini bertujuan untuk membangun sistem e-commerce berbasis web untuk penjualan kain tenun tradisional Sumba dengan metode Agile Software Development. Sistem ini juga mengimplementasikan algoritma Collaborative Filtering dalam fitur rekomendasi produk guna meningkatkan pengalaman pengguna. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem ini mampu mengoptimalkan transaksi dan memperluas jangkauan pemasaran kain tenun.
IMPLEMENTASI VISION TRANSFORMERS DAN DNA KRIPTOGRAFI UNTUK KLASIFIKASI DAN PENGAMANAN CITRA MEDIS COVID-19 Najah, Muhammad Agil Chabibun; Petro, Bagus Satrio Waluyo Poetro
Journal of Computer Science and Information Technology Vol. 2 No. 2 (2025): Maret
Publisher : Yayasan Nuraini Ibrahim Mandiri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.70248/jcsit.v2i2.2001

Abstract

Pandemi COVID-19 telah meningkatkan kebutuhan akan teknologi yang mampu mendeteksi penyakit secara cepat dan aman. Penelitian ini mengusulkan kombinasi Vision Transformers (ViT) dan kriptografi DNA untuk klasifikasi dan pengamanan citra medis COVID-19. Vision Transformers digunakan untuk mendeteksi pola pada citra X-ray dengan akurasi tinggi, mencapai 98% pada data uji, sementara kriptografi DNA digunakan untuk mengenkripsi citra hasil klasifikasi guna menjaga privasi data medis. Dataset COVID-19 Radiography Database digunakan dalam penelitian ini, dengan fokus pada dua kelas: COVID-19 dan Normal. Proses penelitian mencakup pengumpulan data, preprocessing, pelatihan model, enkripsi, dekripsi, serta pengujian performa sistem. Hasil menunjukkan bahwa kombinasi ViT dan kriptografi DNA dapat memberikan solusi yang efektif dan aman dalam klasifikasi serta pengelolaan citra medis. Penelitian ini diharapkan dapat berkontribusi pada pengembangan teknologi medis berbasis kecerdasan buatan yang aman dan inovatif.  
EVALUASI USER EXPERIENCE WEBSITE SMAMUH6PLG.SCH.ID PADA SMA MUHAMMADIYAH 6 PALEMBANG DENGAN METODE USER EXPERIENCE QUESTIONNAIRE (UEQ) Wjaya, M.Aditya; Utama, Yadi
Journal of Computer Science and Information Technology Vol. 2 No. 1 (2024): Desember
Publisher : Yayasan Nuraini Ibrahim Mandiri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.70248/jcsit.v2i1.2016

Abstract

Website smuh6p;g.sch.id merupakan suatu sistem informasi yang berguna untuk memberikan informasi kepada masyarakat dan siswa mengenai informasi SMA Muhammadiyah 6 Palembang, namun seiring berjalannya waktu data pengunjung website menjadi menurun. Pihak sekolah berupaya agar dapat memberikan informasi yang dapat dipercaya agar tidak terjadi kesalahpahaman dalam menggunakan website. Metode yang digunakan adalah User Experience Questionnaire (UEQ) dengan tujuan menggunakan 26 pertanyaan yang datanya kemudian diolah menggunakan UEQ Data Analysis Tool sebagai acuan perancangan prototype baru dan sebagai alat uji coba rancangan prototype yang dirancang dengan menggunakan metode Design Thinking. Terdapat perbedaan antara hasil design terbaru dengan yang lama walaupun tidak terlalu jauh tetapi hasilnya lebih baik sehingga dengan nilai rata-rata dapat dikatakan bahwa perbaikan berjalan dengan baik . Hasil benchmark menunjukkan dari buruk menjadi rata-rata terdapat perbedaaan antara hasil desain terbaru dengan yang lama walaupun tidak terlalu jauh tetapi hasilnya lebih baik sehingga dengan nilai rata-rata dapat dikatakan bahwa perbaikan berjalan dengan baik.
PENGEMBANGAN MODEL KLASIFIKASI PENYAKIT KUCING MENGGUNAK AN K-NEAREST NEIGHBOR UNTUKIDENTIFIKASI PENYAKIT MENULAR/TIDAK MENULAR Brata, I Gusti Agung Widiana Wira; Wahyudin, Moh. Iwan
Journal of Computer Science and Information Technology Vol. 2 No. 2 (2025): Maret
Publisher : Yayasan Nuraini Ibrahim Mandiri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.70248/jcsit.v2i2.2018

Abstract

Kemajuan teknologi di bidang kesehatan hewan memberikan peluang signifikan untuk meningkatkan kemampuan deteksi dini terhadap penyakit pada hewan peliharaan. Penelitian ini berfokus pada pengembangan model klasifikasi penyakit kucing menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) untuk membedakan antara penyakit menular dan tidak menular berdasarkan gejala yang diamati. Model ini dirancang untuk mendukung proses diagnosa awal, yang sering terkendala oleh keterbatasan tenaga medis hewan dan kurangnya pemahaman pemilik dalam mengenali gejala penyakit. Data gejala dikumpulkan melalui observasi klinis dan laporan pemilik, yang kemudian digunakan untuk melatih algoritma KNN. Penelitian ini memanfaatkan data gejala penyakit kucing yang umum ditemukan dan menerapkan algoritma KNN untuk menghasilkan klasifikasi yang akurat. Hasil pengujian menunjukkan bahwa penerapan KNN secara efektif dapat meningkatkan efisiensi dan akurasi dalam identifikasi penyakit menular maupun tidak menular. Sistem ini diharapkan dapat memberikan kontribusi positif, baik bagi klinik hewan maupun pemilik dalam meningkatkan kualitas perawatan kesehatan hewan peliharaan.

Page 5 of 8 | Total Record : 78

 3   4   5   6   7 

Filter by Year

2023 2025


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 2 No. 4 (2025): September Vol. 2 No. 3 (2025): Juni Vol. 2 No. 2 (2025): Maret Vol. 2 No. 1 (2024): Desember Vol. 1 No. 4 (2024): September Vol. 1 No. 3 (2024): Juni Vol. 1 No. 2 (2024): Maret Vol. 1 No. 1 (2023): Desember 2023