cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Yudo Bismo Utomo
Contact Email
yudobismo@uniska-kediri.ac.id
Phone
+6285230378786
Journal Mail Official
yudobismo@uniska-kediri.ac.id
Editorial Address
Jl. Sersan Suharmaji No.38, Manisrenggo, Kec. Kota, Kota Kediri, Jawa Timur 64128
Location
Kota kediri,
Jawa timur
INDONESIA
JISCOMP (Journal of Information System and Computer)
Published by Universitas Islam Kadiri
ISSN : 29877563     EISSN : -     DOI : https://doi.org/10.32503/jiscomp.v3i1
Core Subject : Science, Engineering,
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Engineering
JISCOMP: Journal of Information System and Computer adalah jurnal ilmiah berbasis open-access yang dikelola dan diterbitkan oleh Program Studi Teknik Komputer Uniska Kediri bekerjasama dengan Relawan Jurnal Indonesia (RJI). JISCOMP mempublikasikan hasil-hasil riset penelitian di bidang Teknik Komputer, Teknik Informatika dan Sistem Informasi. JISCOMP akan terbit 2 (dua) kali dalam setahun, yaitu pada bulan Juni dan Desember.
Arjuna Subject : Ilmu Komputer (semua kategori) - Perangkat Lunak
Articles 30 Documents
 1   2   3 
KLASIFIKASI WARNA HSV PADA CITRA TANGAN MENGGUNAKAN K-MEANS Safril Nur Abdillah
JUKOMPSI (Jurnal Komputer dan Sistem Informasi) Vol 1 No 1 (2022): Desember
Publisher : Teknik Komputer Fakultas Teknik Universitas Islam Kadiri (UNISKA)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

The HSV color component is one of the most important elements in an image. In the image processing process, the HSV color feature becomes one of the important roles for the image recognition process. One of the objects used for recognition is hand image. To get the value of the HSV color feature from the hand image, a feature extraction process is needed. Not all HSV color feature extraction yields optimal values. The K-Means method can classify the results of the HSV color feature extraction. The results of the HSV color feature classification are the highest percentage values for each Hue, Saturation, and Value channel.
PENGEMBANGAN APLIKASI PREDIKSI HARGA MOTOR BEKAS BERBASIS REGRESI LINEAR BERGANDA DENGAN MEMPERTIMBANGKAN FAKTOR PENENTU HARGA Ardiansyah, Muhammad Riko; Utomo, Yudo Bismo; Anam, Moh. Syaiful
JUKOMPSI (Jurnal Komputer dan Sistem Informasi) Vol 3 No 2 (2025): Juni
Publisher : Teknik Komputer Fakultas Teknik Universitas Islam Kadiri (UNISKA)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32503/jiscomp.v3i2.7001

Abstract

Dalam industri perdagangan motor bekas, penentuan harga jual seringkali bergantung pada intuisi pemilik showroom, yang dapat menimbulkan ketidakakuratan. Penelitian ini bertujuan mengembangkan aplikasi prediksi harga motor bekas menggunakan metode Regresi Linear Berganda. Data dikumpulkan melalui web scraping dari OLX dan catatan harga showroom. Model dikembangkan menggunakan algoritma Multiple Linear Regression[1] dan diimplementasikan dalam aplikasi web berbasis Flask. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model memiliki tingkat akurasi tinggi dengan skor rata-rata 91,2%. Selain itu, hasil kuesioner user testing memperoleh rata-rata skor 4,5 dari 5, menunjukkan penerimaan yang baik dari pengguna showroom. Kesimpulannya, aplikasi ini mampu membantu showroom menetapkan harga motor bekas secara lebih objektif, cepat, dan efisien, serta mengurangi ketergantungan pada penilaian subjektif.
OPTIMASI RANGKING DOKUMEN DENGAN MODIFIKASI TF-IDF BERBASIS WAKTU PUBLIKASI DAN COSINE SIMILARITY Kamilah, Nyimas Nisrinaa; Aurelia, Reni; Irsyad, Hafiz; Rahman, Abdul
JUKOMPSI (Jurnal Komputer dan Sistem Informasi) Vol 3 No 2 (2025): Juni
Publisher : Teknik Komputer Fakultas Teknik Universitas Islam Kadiri (UNISKA)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32503/jiscomp.v3i2.7172

Abstract

Information Retrieval (IR) tradisional belum mempertimbangkan waktu publikasi dalam menentukan relevansi dokumen. Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan relevansi hasil pencarian dengan memodifikasi metode TF-IDF berbasis waktu publikasi. Metode ini menggabungkan bobot TF-IDF dengan Cosine Similarity untuk mengukur kesamaan antara kueri dan dokumen. Dalam penelitian ini, dataset dievaluasi menggunakan metode yang diusulkan, dengan pengukuran melalui metrix precision, recall, dan F1-score. Hasil pengujian menunjukkan bahwa pendekatan ini mencapai precision 0.87, recall 1.00, dan F1-Score 0.93. Berdasarkan hasil evaluasi, penambahan aspek temporal pada metode ini terbukti mampu meningkatkan akurasi IR dalam konteks pencarian informasi terkini
Klasifikasi Jenis Bunga Menggunakan Algoritma K-NN Dengan Ekstraksi Fitur HSV Dan GLCM ., Dewa; Ardiansyah, Aldi; Sihombing, Mecha Bella Permata; Kurniawan, M.; Hartati, Ery
JUKOMPSI (Jurnal Komputer dan Sistem Informasi) Vol 3 No 2 (2025): Juni
Publisher : Teknik Komputer Fakultas Teknik Universitas Islam Kadiri (UNISKA)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32503/jiscomp.v3i2.7290

Abstract

Beragamnya jenis bunga di alam dengan kemiripan visual yang tinggi sering menyulitkan proses identifikasi, terutama bagi masyarakat awam maupun pelaku budidaya. Proses pengenalan manual cenderung memakan waktu dan tidak akurat. Oleh karena itu, penelitian ini mengusulkan pendekatan berbasis pengolahan citra digital dengan menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN) untuk mengklasifikasikan jenis bunga. Ekstraksi fitur dilakukan dengan metode HSV untuk warna dan GLCM untuk tekstur, sehingga citra bunga dapat direpresentasikan secara lebih menyeluruh. Dataset yang digunakan diperoleh dari situs Kaggle, terdiri dari tujuh kelas bunga dengan rasio pembagian data latih dan uji sebesar 60:40. Pengujian dilakukan pada nilai K=3, K=5, dan K=7, dengan akurasi tertinggi sebesar 67,86% untuk K=3 dan K=5. Hasil menunjukkan bahwa kombinasi fitur HSV dan GLCM mampu mendukung proses klasifikasi dengan hasil yang cukup baik, meskipun akurasinya masih dapat ditingkatkan dengan jumlah data lebih besar dan pengembangan metode. Penelitian ini diharapkan dapat menjadi dasar bagi pengembangan sistem klasifikasi objek serupa di bidang botani maupun pengenalan visual berbasis citra lainnya.
OPINI PUBLIK TERHADAP RUU PERAMPASAN ASET MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES DAN SMOTE PADA PLATFORM YOUTUBE Putra, Andhika Rizky Cahya
JUKOMPSI (Jurnal Komputer dan Sistem Informasi) Vol 3 No 2 (2025): Juni
Publisher : Teknik Komputer Fakultas Teknik Universitas Islam Kadiri (UNISKA)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32503/jiscomp.v3i2.7444

Abstract

Rancangan Undang-Undang (RUU) Perampasan Aset menuai beragam sentimen publik, salah satunya melalui kolom komentar YouTube. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen publik terhadap RUU tersebut berdasarkan data komentar YouTube dengan menerapkan metode Naive Bayes yang dikombinasikan dengan teknik Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE). Data diklasifikasikan menjadi 2 jenis kelas, positif dan negatif. Pelabelan data dilakukan secara manual terhadap 595 data komentar. Data yang digunakan untuk pelatihan model dibagi menjadi 80% data latih dan 20% data uji. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penggunaan naive bayes dan SMOTE untuk analisis sentimen menghasilkan akurasi sebesar 74%. Sedangkan penggunaan naive bayes tanpa SMOTE menghasilkan akurasi sebesar akurasi sebesar 73%. Hal ini membuktikan bahwa penggunaan Naive bayes yang dikombinasikan dengan SMOTE dapat meningkatkan hasil akurasi, precision, recall dan f1-score daripada penggunaan naive bayes tanpa penyeimbangan kelas data dengan SMOTE walau peningkatannya tidak terlalu signifikan. Kata kunci : Analisis Sentimen, Naive Bayes, RUU Perampasan Aset, SMOTE, Youtube.
RANCANG BANGUN SISTEM KEAMANAN PADA APLIKASI INVENTORY BERBESIS WEB GDTFARM (STUDI KASUS : PT MITRA JAYA FARMINDO) Taufikurrohman, Aula Ilyas; Utomo, Yudo Bismo; Pradipta, Dody
JUKOMPSI (Jurnal Komputer dan Sistem Informasi) Vol 3 No 2 (2025): Juni
Publisher : Teknik Komputer Fakultas Teknik Universitas Islam Kadiri (UNISKA)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32503/jiscomp.v3i2.7469

Abstract

Manajemen stok merupakan aspek penting dalam menjaga kelancaran operasional gudang, terutama pada industri peternakan telur yang membutuhkan pencatatan yang akurat dan efisien. Banyak perusahaan masih menggunakan metode manual yang rentan terhadap kesalahan pencatatan dan keterlambatan pelaporan. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengembangkan sistem informasi inventory berbasis web yang dilengkapi dengan fitur keamanan CAPTCHA guna meminimalisir akses tidak sah dan meningkatkan akurasi data. Sistem dikembangkan menggunakan framework Laravel dengan arsitektur MVC, serta mendukung autentikasi pengguna multi-level (Superadmin, Manajer, dan Operator). Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem ini mampu mempercepat proses pencatatan stok, mengurangi kesalahan input data, serta meningkatkan efisiensi pengambilan keputusan berbasis data. Penerapan sistem ini menjadi solusi digital yang mendukung transformasi manajemen gudang secara modern dan aman.
PENERAPAN VOLATILITY DALAM MEMORY FORENSICS UNTUK DETEKSI REMOTE ACCESS TROJAN MELALUI PORT 1337 Wirajaya, I Nyoman Andy; Wiguna, I Komang Ary; Indriyani, Dr Ir
JUKOMPSI (Jurnal Komputer dan Sistem Informasi) Vol 4 No 2 (2026): Juni
Publisher : Teknik Komputer Fakultas Teknik Universitas Islam Kadiri (UNISKA)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32503/jiscomp.v4i2.8911

Abstract

Perkembangan teknologi informasi meningkatkan ancaman keamanan siber, salah satunya malware jenis Trojan yang dapat memberikan akses ilegal kepada penyerang melalui komunikasi jaringan tersembunyi. Penelitian ini bertujuan mengidentifikasi indikasi serangan Trojan melalui analisis memory forensics menggunakan Volatility Framework pada filememory dump sistem operasi Windows XP SP2 32-bit. Proses analisis dilakukan menggunakan plugin imageinfo, psscan, procdump, dan connscan untuk mengidentifikasi profil sistem, proses aktif, file executable, serta koneksi jaringan mencurigakan pada port1337. Hasil penelitian menunjukkan adanya proses notepad.exe dengan PID 1776 yang terhubung dengan IP remote melalui port 1337. File hasil process dumping kemudian diverifikasi menggunakan VirusTotal dan terdeteksi malicious oleh 59 dari 72 engine antivirus dengan tingkat deteksi sebesar 79,17%. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode memory forensics mampu membantu proses investigasi digital dalam mendeteksi aktivitas Trojan melalui analisis artefak volatile pada memory dump.
RANCANG BANGUN SISTEM INFORMASI MANAJEMEN JASA LAUNDRY BERBASIS WEB MENGGUNAKAN METODE WATERFALL Fajar, Muhamad; Maulana, Dimas Akbar; Ferdinand, Achmad; Santi, Indyah Hartami
JUKOMPSI (Jurnal Komputer dan Sistem Informasi) Vol 4 No 2 (2026): Juni
Publisher : Teknik Komputer Fakultas Teknik Universitas Islam Kadiri (UNISKA)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32503/jiscomp.v4i2.8959

Abstract

Usaha jasa laundry merupakan salah satu bidang usaha yang membutuhkan pengelolaan data pelanggan, transaksi, serta laporan secara cepat dan akurat. Ketergantungan pada pencatatan manual kerap menimbulkan berbagai kendala operasional, mulai dari kesalahan pencatatan, keterlambatan pencarian data, hingga kesulitan dalam pembuatan laporan transaksi. Oleh karena itu, dibangun sebuah sistem informasi manajemen jasa laundry berbasis web dengan menerapkan metode waterfall sebagai pendekatan pengembangannya, yang mencakup tahap analisis kebutuhan, perancangan sistem, implementasi, pengujian, serta pemeliharaan. Melalui sistem ini, admin dapat mengelola data pelanggan, transaksi laundry, status pesanan, serta laporan secara lebih terstruktur. Pengujian fungsional membuktikan bahwa seluruh fitur yang dibangun telah berjalan sesuai dengan kebutuhan yang dirancang, meliputi pengelolaan data pelanggan, transaksi laundry, serta laporan. Sistem yang dikembangkan diharapkan dapat membantu proses pengelolaan data menjadi lebih terstruktur serta mengurangi kesalahan pencatatan yang umum terjadi pada proses manual. Berdasarkan evaluasi pengguna, sistem dinilai cukup mudah digunakan dan layak untuk dikembangkan lebih lanjut.
Rancang Bangun Aplikasi Ticketing System IT Support Berbasis Web Menggunakan Framework Laravel pada PT. LMA Highway Konsorsium Legowo, Galih; Utomo, Yudo Bismo; Anam, Moh. Syaiful
JUKOMPSI (Jurnal Komputer dan Sistem Informasi) Vol 4 No 2 (2026): Juni
Publisher : Teknik Komputer Fakultas Teknik Universitas Islam Kadiri (UNISKA)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32503/jiscomp.v4i2.8976

Abstract

Technical issue reporting in IT Support divisions often becomes problematic when the process is still carried out conventionally through instant messages, phone calls, or direct verbal reports. This condition makes reports difficult to track, vulnerable to being overlooked, and poorly documented in terms of maintenance history. This study aims to design and develop a web-based IT Support ticketing system for PT. LMA Highway Konsorsium using the Laravel framework. The development method follows the System Development Life Cycle (SDLC) with the Waterfall model, consisting of requirement analysis, design, implementation, testing, and maintenance. The developed system provides two main access roles: User as the employee who submits reports and Admin as the IT Support technician who manages tickets. The main features include user authentication, ticket submission, status tracking through Pending, Processing, and Completed stages, issue categorization, priority classification, user management, profile updates, and interactive notifications using SweetAlert2. The implementation results indicate that the application centralizes technical issue reporting, improves communication between employees and technicians, and provides a structured maintenance history to support IT Support service evaluation. Keywords: IT Support, Ticketing System, Helpdesk, Laravel, Technical Issue Reporting.
Analisis Sentimen Komentar Youtube Mengenai Keputusan Mahkamah Agung Terhadap batasan umur Pilkada Dengan Menggunakan Algoritma Naive Bayes dan SMOTE Roshan, Muhamad Rizvi; md, Ramanda; Alif Nurrahman, Adikara; Oktaviani, Ayu Sri; Rizky, Ahmad; Rahman, Abdul
JUKOMPSI (Jurnal Komputer dan Sistem Informasi) Vol 4 No 2 (2026): Juni
Publisher : Teknik Komputer Fakultas Teknik Universitas Islam Kadiri (UNISKA)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32503/jiscomp.v4i2.8232

Abstract

Penelitian ini menganalisis sentimen dalam komentar YouTube mengenai putusan Mahkamah Agung tentang pembatasan usia pemilihan menggunakan algoritma Naive Bayes dan pendekatan SMOTE (Synthetic Minority Over-Sampling Technique). Data dikumpulkan dari komentar YouTube dan kemudian diubah menjadi kumpulan data untuk diperiksa dan untuk dataset berjumlah 1596 data pada dataset. Menggunakan algoritma Naive Bayes, komentar dikategorikan menjadi sentimen positif, negatif, dan netral. Penerapan SMOTE digunakan untuk mengatasi ketidakseimbangan dalam representasi kelas dalam kumpulan data. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model yang menjalani pelatihan menggunakan SMOTE mencapai tingkat akurasi 81%, menunjukkan presisi penting 0,85 dan recall 0,92 untuk sentimen negatif, bersama dengan skor F1 0,89. Sebaliknya, model yang tidak menggunakan SMOTE menunjukkan tingkat akurasi 80%, meskipun menampilkan kemampuan terbatas dalam mendeteksi sentimen positif. Penelitian ini menyoroti efektivitas penggunaan metodologi SMOTE dalam meningkatkan kinerja model Naive Bayes untuk analisis sentimen pada komentar YouTube terkait peraturan pemerintah. Temuan penelitian ini diharapkan dapat memberikan wawasan berharga bagi pembuat kebijakan dalam mengevaluasi dan memperbaiki regulasi yang ada.

Page 3 of 3 | Total Record : 30

 1   2   3 

Filter by Year

2022 2026


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 4 No 2 (2026): Juni Vol 3 No 2 (2025): Juni Vol 3 No 1 (2024): Desember Vol 2 No 1 (2023): Desember Vol 1 No 2 (2023): Juni Vol 1 No 1 (2022): Desember