cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Muhammad Amanulloh Mz
Contact Email
top.rampublisher@gmail.com
Phone
+628557068499
Journal Mail Official
top.rampublisher@gmail.com
Editorial Address
Beji, Sawiji, Kec. Jogoroto, Kabupaten Jombang, Jawa Timur, Indonesiadex
Location
Unknown,
Unknown
INDONESIA
SITEKNIK: Sistem Informasi, Teknik dan Teknologi Terapan
Published by RAM PUBLISHER
ISSN : -     EISSN : 30323991     DOI : -
Core Subject : Humanities, Science, Engineering,
Humanities Automotive Engineering Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management
SITEKNIK: Sistem Informasi, Teknik dan Teknologi Terapan or in English the publication title Information Systems, Engineering and Applied Technology is an open access journal committed to publishing high quality research articles in the fields of Information Systems, Informatics, Digital Communication Information Technology, Tourism Technology, Transportation Technology, Agricultural Technology, Plantations, Fisheries, Marine, Environmental Technology, Artificial Intelligence, Mechanical Engineering, Electrical Engineering, Industrial Engineering and Civil Engineering. Published 4 X (Times) a year in January, April, July, and October. SITEKNIK accepts and selects quality articles and focuses on providing the best service for writers. SITEKNIK is committed to being a leading platform for researchers to share their innovative findings. We also provide a fast and transparent review process to ensure the quality and originality of each published article.
Arjuna Subject : Ilmu Komputer (semua kategori) - Sistem Informasi
Articles 7 Documents
 1 
Search results for , issue "Vol. 2 No. 1 (2025): January" : 7 Documents clear
Implementasi Business Intelligence Untuk Menganalisis Jumlah Mahasiswa Baru Tahun 2024 di Universitas Mercu Buana Yogyakarta Putry Wahyu Setyaningsih; Putri Taqwa Prasetyaningrum
SITEKNIK: Sistem Informasi, Teknik dan Teknologi Terapan Vol. 2 No. 1 (2025): January
Publisher : RAM PUBLISHER

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.5281/zenodo.14756830

Abstract

Visualisasi data adalah representasi data dalam bentuk grafik, diagram, atau elemen visual lainnya yang memudahkan pemahaman pola, tren, dan informasi dari data tersebut. Visualisasi data membantu menyampaikan informasi kompleks secara lebih sederhana dan intuitif. Jumlah mahasiswa baru merupakan indikator penting dalam mengevaluasi kinerja dan daya saing suatu institusi pendidikan tinggi. Namun, analisis data jumlah mahasiswa baru seringkali menghadapi kendala, seperti kurangnya visualisasi data yang disajikan. Implementasi Business Intelligence (BI) menjadi solusi strategis untuk mengatasi masalah tersebut dengan menyediakan platform yang memungkinkan menyajikan visualisasi data secara efektif. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan BI dalam menganalisis jumlah mahasiswa baru. Alat yang digunakan dalam pengembangan BI meliputi perangkat lunak pengolahan data dan platform dashboard seperti Looker Studio. Hasil implementasi menunjukkan bahwa BI mampu memberikan wawasan yang lebih mendalam mengenai tren penerimaan mahasiswa baru. Dengan demikian, penerapan BI dapat meningkatkan efisiensi analisis data dan mendukung pengambilan keputusan strategis di institusi pendidikan tinggi.
Identifikasi Masalah dan Tantangan dalam Sistem Manajemen Pembelajaran (LMS) Berbasis Mobile di Pendidikan Tinggi Muharman Lubis; Rafian Ramadhani; Mochamad Yudha Febrianta
SITEKNIK: Sistem Informasi, Teknik dan Teknologi Terapan Vol. 2 No. 1 (2025): January
Publisher : RAM PUBLISHER

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.5281/zenodo.14729075

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis tantangan yang dihadapi dalam penerapan sistem manajemen pembelajaran berbasis mobile (m-LMS) di pendidikan tinggi dengan menggunakan metode literature review. Penelitian ini mengidentifikasi tantangan utama yang terbagi dalam tiga area utama: teknologi, pedagogis, dan organisasi. Hasil analisis menunjukkan bahwa keterbatasan infrastruktur seperti perangkat keras yang terbatas dan koneksi internet yang tidak stabil menjadi hambatan besar dalam implementasi m-LMS. Selain itu, faktor kualitas konten, desain aplikasi yang kurang responsif, serta rendahnya literasi digital di kalangan mahasiswa dan dosen turut mempengaruhi efektivitas penggunaan m-LMS. Penelitian ini menyarankan beberapa solusi, seperti pengoptimalan infrastruktur, peningkatan desain aplikasi, serta pelatihan intensif bagi mahasiswa dan dosen. Dengan dijabarkanya beberapa standarisasi maupum masalah mengenai m-LMS, diharapkan dapat mengatasi tantangan yang ada sekarang atau kedepanya dan meningkatkan efektivitas m-LMS untuk menciptakan pengalaman pembelajaran yang lebih fleksibel, responsif, dan inklusif di pendidikan tinggi.
Data Mining Clustering and Correlation Analysis of Marine Potential Insights from Capture Fisheries Coral Reef Quantity and Plankton Abundance Cindy Muhdiantini; Mega Fitri Yani; Ilham Auliya Rahman; Ati Maryati
SITEKNIK: Sistem Informasi, Teknik dan Teknologi Terapan Vol. 2 No. 1 (2025): January
Publisher : RAM PUBLISHER

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.5281/zenodo.14711890

Abstract

Indonesia, sebagai negara kepulauan dengan wilayah laut yang luas, memiliki potensi besar dalam memanfaatkan sumber daya laut, seperti terumbu karang, mangrove, budidaya, dan penangkapan ikan laut. Pemanfaatan yang berkelanjutan tidak hanya berdampak positif pada ekosistem laut tetapi juga meningkatkan kesejahteraan masyarakat. Untuk mendukung pengelolaan berkelanjutan, diperlukan analisis data mendalam guna mengidentifikasi pola dan hubungan yang relevan. Data mining menjadi alat efektif untuk menggali pola yang tersembunyi, terutama melalui teknik clustering. Analisis clustering dilakukan terhadap data perikanan tangkap, kuantitas terumbu karang, dan kelimpahan plankton guna menemukan kelompok homogen dalam dataset. Proses ini diawali dengan pemilihan data sesuai kriteria, dilanjutkan dengan preprocessing untuk menyaring data redundan. Hasilnya, terdapat tiga cluster utama: cluster 0 berfokus pada terumbu karang, cluster 1 pada jumlah ikan tangkap, dan cluster 2 pada kelimpahan plankton.
Risk Management in Financial Technology: A Systematic Literature Reviewto Support Sustainability and Security of Digital Financial Services Mega Fitri Yani; Cindy Muhdiantini; Syifa Nur Aini
SITEKNIK: Sistem Informasi, Teknik dan Teknologi Terapan Vol. 2 No. 1 (2025): January
Publisher : RAM PUBLISHER

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.5281/zenodo.14715318

Abstract

The rapid growth of the financial technology (FinTech) sector has revolutionized financial services by enhancing convenience, speed, and efficiency. However, this expansion also introduces significant risks, necessitating robust information technology (IT) risk management strategies. This study systematically reviews the existing literature on FinTech risk management, focusing on frameworks, algorithms, policies, and technical aspects that influence risk management practices. By integrating advanced algorithms such as Artificial Intelligence and Deep Forest with established frameworks like ISO 31000:2018 and NIST, the research provides a comprehensive perspective on managing risks in FinTech, bridging gaps not extensively covered in previous studies. A systematic literature review methodology identified and analyzed 17 key studies from an initial pool of 134 documents sourced from databases such as Scopus and Google Scholar. Findings highlight the critical role of advanced technologies and established frameworks in mitigating risks and underscore the need for continuous adaptation to evolving challenges. This research offers valuable insights for financial institutions and policymakers, promoting sustainable and secure digital financial services.
Pengembangan Aplikasi Laundry Berbasis Android di Wilayah Kota Pekanbaru Muhammad Dwi Hary Sandy
SITEKNIK: Sistem Informasi, Teknik dan Teknologi Terapan Vol. 2 No. 1 (2025): January
Publisher : RAM PUBLISHER

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.5281/zenodo.14729262

Abstract

Fokus penelitian ini adalah membuat aplikasi penjemputan dan pengantaran cucian bernama Clean Clothes yang dibuat khusus untuk wilayah Kota Pekanbaru. Aplikasi ini berbasis Android dan menggunakan Google Maps API dan Firebase sebagai Backend as a Service (BaaS). Arsitektur layanan mikro digunakan pada aplikasi ini agar dapat berjalan secara mandiri dan memungkinkan pengembangan fitur baru sesuai kebutuhan bisnis dengan cepat tanpa mengorbankan kinerja fungsionalitas aplikasi yang sudah ada. Fokus penelitian ini adalah untuk membantu mengembangkan aplikasi berbasis arsitektur layanan mikro yang dapat digunakan oleh penduduk Kota Pekanbaru untuk penjemputan dan pengantaran cucian yang direalisasikan pada Firebase. Untuk mengembangkan aplikasi ini, model waterfall dengan pendekatan penelitian kualitatif digunakan. Diharapkan aplikasi ini akan meningkatkan kualitas layanan penjemputan dan pengantaran cucian di seluruh Kota Pekanbaru.
Data Mining: Clustering and Correlation Analysis of Marine Potential: Insights from Capture Fisheries, Coral Reef Quantity, and Plankton Abundance Muhdiantini, Cindy; Fitri Yani, Mega; Auliya Rahman, Ilham; Maryati, Ati
SITEKNIK: Information Systems, Engineering and Applied Technology Vol. 2 No. 1 (2025): January
Publisher : RAM PUBLISHER

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.5281/zenodo.14699240

Abstract

Indonesia, sebagai negara kepulauan dengan wilayah laut yang luas, memiliki potensi besar dalam memanfaatkan sumber daya laut, seperti terumbu karang, mangrove, budidaya, dan penangkapan ikan laut. Pemanfaatan yang berkelanjutan tidak hanya berdampak positif pada ekosistem laut tetapi juga meningkatkan kesejahteraan masyarakat. Untuk mendukung pengelolaan berkelanjutan, diperlukan analisis data mendalam guna mengidentifikasi pola dan hubungan yang relevan. Data mining menjadi alat efektif untuk menggali pola yang tersembunyi, terutama melalui teknik clustering. Analisis clustering dilakukan terhadap data perikanan tangkap, kuantitas terumbu karang, dan kelimpahan plankton guna menemukan kelompok homogen dalam dataset. Proses ini diawali dengan pemilihan data sesuai kriteria, dilanjutkan dengan preprocessing untuk menyaring data redundan. Hasilnya, terdapat tiga cluster utama: cluster 0 berfokus pada terumbu karang, cluster 1 pada jumlah ikan tangkap, dan cluster 2 pada kelimpahan plankton.
Pengembangan Aplikasi Laundry Berbasis Android di Wilayah Kota Pekanbaru Sandy, Muhammad Dwi Hary
SITEKNIK: Information Systems, Engineering and Applied Technology Vol. 2 No. 1 (2025): January
Publisher : RAM PUBLISHER

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.5281/zenodo.14729262

Abstract

Fokus penelitian ini adalah membuat aplikasi penjemputan dan pengantaran cucian bernama Clean Clothes yang dibuat khusus untuk wilayah Kota Pekanbaru. Aplikasi ini berbasis Android dan menggunakan Google Maps API dan Firebase sebagai Backend as a Service (BaaS). Arsitektur layanan mikro digunakan pada aplikasi ini agar dapat berjalan secara mandiri dan memungkinkan pengembangan fitur baru sesuai kebutuhan bisnis dengan cepat tanpa mengorbankan kinerja fungsionalitas aplikasi yang sudah ada. Fokus penelitian ini adalah untuk membantu mengembangkan aplikasi berbasis arsitektur layanan mikro yang dapat digunakan oleh penduduk Kota Pekanbaru untuk penjemputan dan pengantaran cucian yang direalisasikan pada Firebase. Untuk mengembangkan aplikasi ini, model waterfall dengan pendekatan penelitian kualitatif digunakan. Diharapkan aplikasi ini akan meningkatkan kualitas layanan penjemputan dan pengantaran cucian di seluruh Kota Pekanbaru.

Page 1 of 1 | Total Record : 7

 1 

Filter by Year

2025 2025


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 2 No. 4 (2025): October Vol. 2 No. 3 (2025): July Vol. 2 No. 2 (2025): April Vol. 2 No. 1 (2025): January Vol. 1 No. 2 (2024): July Vol. 1 No. 1 (2024): January