cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Monica Cinthya
Contact Email
monicacinthya@unesa.ac.id
Phone
-
Journal Mail Official
monicacinthya@unesa.ac.id
Editorial Address
Gedung A10 Teknik Informatika Kampus Unesa Ketintang Jl. Ketintang Wiyata Gedung A10 Surabaya, Jawa Timur 60231
Location
Kota surabaya,
Jawa timur
INDONESIA
Journal of Emerging Information Systems and Business Intelligence (JEISBI)
Published by Universitas Negeri Surabaya
ISSN : -     EISSN : 27743993     DOI : 10.26740/jeisbi
Core Subject : Science, Education,
Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Languange, Linguistic, Communication & Media Library & Information Science
Journal of Emerging Information Systems and Business Intelligence (JEISBI) aims to provide scholarly literature focused on studies and research in the fields of Information Systems (IS) and Business Intelligence (BI). This journal also includes public reviews on the development of theories, methods, and applications relevant to these topics. All published works are presented exclusively in English to reach a global audience of readers and researchers. The journal’s scope includes but is not limited to the following fields: Data Mining Generative Artificial Intelligence Big Data Analytics Business Intelligence Enterprise Architecture UI/UX Business Process Management Enterprise System System Development Decision Support System IS/IT Strategy and Planning IT Investment and Productivity IT Project Governance IS Business Value Audit SI/TI Cybersecurity and Risk Management IS/IT Operations and Service Management IT Ethics Organizational and Human Behavior Technology Digital Sociology
Arjuna Subject : Ilmu Komputer (semua kategori) - Sistem Informasi
Articles 21 Documents
 1   2   3 
Search results for , issue "Vol. 5 No. 2 (2024)" : 21 Documents clear
AUTOMATION TESTING TERHADAP E-RECRUITMENT PT. ABC MENGGUNAKAN TOOLS SERENITY BDD DENGAN TEKNIK EQUIVALENCE PARTITIONS DAN BOUNDARY VALUE ANALYSIS (BVA): AUTOMATION TESTING OF E-RECRUITMENT PT. ABC USING SERENITY BDD TOOLS WITH EQUIVALENCE PARTITIONS AND BOUNDARY VALUE ANALYSIS (BVA) TECHNIQUES Indhira, Rizania Fayza; Suyatno, Dwi Fatrianto
Journal of Emerging Information Systems and Business Intelligence (JEISBI) Vol. 5 No. 2 (2024)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26740/jeisbi.v5i2.60100

Abstract

E-recruitment adalah website perekrutan karyawan baru yang saat ini sudah diterapkan oleh PT. ABC dimana membantu dalam seluruh proses manajemen dan administrasi. Namun, E-recruitment PT. ABC ini dalam pengujiannya masih dilakukan secara manual yang memungkinkan ditemukannya kesalahan yang terlewat akibat human error, sehingga nantinya akan berdampak negatif bagi reputasi perusahaan. Karena itu, perlu dilakukannya automation testing yang menggunakan tools Serenity BDD menerapkan teknik Equivalence Partitions dan Boundary Value Analysis (BVA) dalam pembuatan test case untuk mengetahui fungsionalitas dari E-recruitment PT. ABC, memberikan rekomendasi perbaikan jika ditemukan kesalahan, serta melakukan perbandingan antara teknik Equivalence Partitions dan Boundary Value Analysis (BVA). Proses automation testing pada E-recruitment PT. ABC dimulai dengan membuat daftar field yang akan diuji, menyusun test case, kemudian dilanjutkan dengan pembuatan file pom.xml, file cucumber test suite, file serenity.properties, file serenity.conf, file feature, class pages, class step definitions, lalu menjalankan automation testing dengan memasukkan perintah mvn clean verify. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa fungsionalitas E-recruitment PT. ABC cukup baik dengan persentase sebesar 62% dari total test case sebanyak 709 butir dengan 442 butir berstatus pass (berhasil) dan 267 butir lainnya berstatus fail (gagal). Rekomendasi perbaikan akan diberikan pada 267 butir yang memiliki status fail tersebut. Terdapat beberapa perbandingan antara teknik Equivalence Partitions dan Boundary Value Analysis (BVA) mulai dari sisi hasil automation testing, field, dan data uji.
Forecasting Cookies Sales at the "Sweetnest" Business Using the Simple Moving Average Method: Peramalan Penjualan Cookies pada Usaha Cookies Sweetnest Menggunakan Metode Simple Moving Average WIDI, KINASIH; Indriyanti, Aries Dwi
Journal of Emerging Information Systems and Business Intelligence (JEISBI) Vol. 5 No. 2 (2024)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26740/jeisbi.v5i2.60220

Abstract

Design and Build a Website-Based Employee Leave Application Information System (Case Study: Company X): Rancang Bangun Sistem Informasi Pengajuan Cuti Karyawan Berbasis Website (Studi Kasus : Perusahaan X) Azizah, Khoirun Arining; Utami, Ardhini Warih
Journal of Emerging Information Systems and Business Intelligence (JEISBI) Vol. 5 No. 2 (2024)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26740/jeisbi.v5i2.60348

Abstract

This research aims to design and build a website-based information system for employee leave submission and approval specifically aimed at HCGA admins to make it easier to recap data and reduce the remaining employee leave. In general, it is aimed at managers to facilitate the process of approving leave that has been submitted by employees. As well as making it easier for employees to carry out the flow of applying for leave easily and quickly. Employees can receive this information face-to-face with the HCGA (Human Capital General Officer) admin because it can be accessed anytime and anywhere through the website. Rapid Application Development (RAD) is used as a system development method applied in this study. The steps or stages of this method are requirement planning, user design, construction, and cutover. At the requirement planning stage, interviews, observations and literature studies are carried out. At the user design stage, a prototype is made of diagrams according to the needs of the system. The construction stage is carried out to make a system based on the approved prototype design. Meanwhile, in the cutover stage, testing the website that has been built uses the Blackbox testing method. The test is carried out to ensure that the system that has been built does not have errors that can affect the functionality of the system.
Perbandingan Algoritma Naive Bayes dan Support Vector Machine dalam Analisis Sentimen Aplikasi teman Bus: Perbandingan Algoritma Naive Bayes dan Support Vector Machine dalam Analisis Sentimen Aplikasi teman Bus Soraya, Fitri Aurellia; Indriyanti, Aries Dwi
Journal of Emerging Information Systems and Business Intelligence (JEISBI) Vol. 5 No. 2 (2024)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26740/jeisbi.v5i2.60358

Abstract

Penelitian ini mengevaluasi performa dua algoritma klasifikasi, yakni Naïve Bayes dan Support Vector Machine (SVM), dalam analisis sentimen ulasan pengguna terhadap aplikasi Teman Bus di Google Play store. Meskipun kedua algoritma ini telah digunakan pada analisis sentimen pada penelitian sebelumnya, belum ada studi yang secara langsung membandingkannya dalam konteks aplikasi Teman Bus. Analisis sentimen ini melibatkan pemrosesan teks dan klasifikasi sentimen untuk menilai respons pengguna terhadap layanan bus tersebut. Hasil perbandingan mengungkapkan perbedaan performa antara Naïve Bayes dan Support Vector Machine pada klasifikasi sentimen. SVM dengan kernel RBF menunjukkan akurasi sebesar 85%, lebih baik dalam menangani pola sentimen yang kompleks dan tidak linier dibandingkan dengan Naïve Bayes yang mencapai akurasi 82%, khususnya pada dataset dengan rasio pembagian data 30:70. Penelitian ini memiliki tujuan agar memberikan informasi yang lebih mendetail mengenai evaluasi pengguna terhadap layanan Teman Bus menggunakan ulasan yang ditemukan di Google Play store serta memberikan wawasan berguna untuk memilih algoritma yang tepat dalam tugas serupa di masa depan. SVM dengan kernel RBF cenderung menjadi pilihan yang lebih baik untuk analisis sentimen aplikasi Teman Bus, meskipun pemilihan algoritma terbaik tetap bergantung pada konteks dan karakteristik data yang ada.
EVALUASI USER EXPERIENCE APLIKASI INDONESIA PUSTAKA NASIONAL (IPUSNAS) MENGGUNAKAN METODE HEART METRICS: EVALUATION OF THE USER EXPERIENCE OF THE INDONESIAN NATIONAL LIBRARY APPLICATION (IPUSNAS) USING THE HEART METRICS METHOD Fa'iqoh, Hanifatul; Suyatno, Dwi Fatrianto
Journal of Emerging Information Systems and Business Intelligence (JEISBI) Vol. 5 No. 2 (2024)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26740/jeisbi.v5i2.60419

Abstract

User experience is one of the important factors related to the success of a mobile application. If the user experience of an application is getting better, then users will feel satisfied and their loyalty will be higher. This study aims to (1) Measure the user experience of the iPusnas application using the HEART variable, (2) Know what needs to be improved based on the user experience of iPusnas application users, (3) Know the effect of Intention to Reuse iPusnas application users from the HEART Metrics method. The data in this study were obtained by distributing questionnaires to one hundred iPusnas application users with the Bookworm and Socializer levels. Based on the results of the study, it was found that not all HEART Metrics variables achieved the Goals to be achieved, namely the Adoption variable. The results of interval PLS data analysis show that 18 indicators used are valid and 1 indicator is invalid, so the indicator is removed. In addition, the results of the inner model evaluation show an R-Square value of 0.776 and 0.764 for interval and score data. Hypothesis testing shows that the HEART latent variable has a significant effect on Intention to Reuse. However, 2 insignificant variables need to be prioritized for improvement in user experience, namely Adoption and Retention.
Rancang Bangun Sistem Informasi Prediksi Masa Tunggu Pekerjaan Alumni Dengan Pendekatan Algoritma Naïve Bayes Andrean, Lucky; Utami, Ardhini Warih
Journal of Emerging Information Systems and Business Intelligence (JEISBI) Vol. 5 No. 2 (2024)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26740/jeisbi.v5i2.60520

Abstract

Efisiensi dan efektivitas sistem pendidikan sangatlah penting untuk kemajuan suatu negara. Evaluasi terhadap kurikulum dan kemampuan menghasilkan lulusan yang siap bersaing di pasar kerja menjadi krusial. Salah satu aspek evaluasi yang signifikan adalah pelacakan data alumni. Data dari pelacakan alumni juga merupakan parameter penting yang digunakan dalam konteks proses akreditasi lembaga pendidikan. Salah satu data pelacakan alumni yang digunakan dalam akreditasi lembaga adalah masa tunggu alumni dalam mencari pekerjaan. Oleh karena itu, tujuan dari penelitian ini adalah untuk merancang bangun sistem informasi berbasis website yang mengimplementasikan metode naïve bayes dan laplace correction untuk memprediksi lama masa tunggu alumni dalam memperoleh pekerjaan pertama. Penelitian ini menggunakan metode pengembangan Rapid Application Development (RAD) yang memiliki beberapa tahapan pengembangan yaitu tahap requirements planning, user design, construction, dan cutover. Pada tahap cutover, dilakukan pengujian terhadap website yang telah dibangun menggunakan metode pengujian Blackbox untuk memastikan fungsionalitas dari sistem. Hasil dari penelitian ini menunjukkan hasil perhitungan sistem memiliki kesamaan dengan hasil perhitungan manual, hal tersebut menunjukan bahwa aplikasi ini dapat dikembangkan dengan menggunakan metode Rapid Application Development (RAD). Hasil perhitungan prediksi menunjukkan bahwa metode naïve bayes dan laplace correction dapat diterapkan untuk memperkirakan waktu tunggu alumni dalam memperoleh pekerjaan pertama. Penerapan laplace correction juga terbukti efektif dalam mengatasi masalah probabilitas akhir yang bernilai 0.
Rancang Ulang Pemodelan Proses Bisnis dalam Proses Pemenuhan Pesanan di Konveksi Raya Dupak Surabaya Bashir, Alifia Octaviany; Nuryana, I Kadek Dwi
Journal of Emerging Information Systems and Business Intelligence (JEISBI) Vol. 5 No. 2 (2024)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26740/jeisbi.v5i2.60590

Abstract

Diketahui proses bisnis yang terjadi saat ini adalah make-to-order yaitu proses produksi dapat diproses apabila mendapat pesanan masuk. Setiap ada pesanan masuk, pemilik akan menginformasikan kapan estimasi pesanan selesai dan waktu pengiriman. Selama ini penentuan estimasi pesanan selesai hanya didasarkan pada perkiraan pemilik Konveksi Raya Dupak, sehingga sering mengalami keterlambatan dalam proses pemenuhan pesanan. Untuk mengejar tenggat waktu, Konveksi Raya Dupak seringkali melakukan subkontrak ke konveksi lain yang mengakibatkan bertambahnya biaya produksi dari yang seharusnya. Sedangkan untuk menjaga kualitas layanan, ketepatan waktu merupakan hal yang sangat penting untuk dilakukan. Untuk menyelesaikan permasalahan yang terjadi, dapat digunakan Business Process Management (BPM) adalah pendekatan dengan memetakan proses bisnis yang ada (as-is). Setelah itu, dilakukan analisis kualitatif terhadap model proses as-is menggunakan metode value-added analysis dan root cause analysis untuk mengidentifikasi sumber masalah terkait waktu. Selanjutnya dilakukan perancangan ulang proses bisnis (to-be) yang kemudian hasil redesign tersebut disimulasikan untuk mengetahui model paling optimal untuk meningkatkan efisiensi waktu. Diperoleh dua model proses bisnis to-be yang dapat meningkatkan efisiensi waktu, yaitu activity elimination dan automation-integration. Setelah disimulasikan, hasil simulasi to- be yang memiliki nilai paling signifikan adalah model Redesign 1 (activity elimination) yaitu sebesar 7,608 atau lebih cepat 5 hari kerja. Sedangkan model Redesign 2 (automation-integration) memiliki nilai sebesar 1,957 atau lebih cepat 1 hari kerja. Oleh karenanya, model Redesign 1 atau activity elimination adalah model yang paling optimal untuk meningkatkan efisiensi waktu.
Rancang Bangun Sistem Informasi Pengelolaan dan Pemeliharaan Aset Berbasis Website Pada PT. XYZ Rahma, Hawa Nur; Utami, Ardhini Warih
Journal of Emerging Information Systems and Business Intelligence (JEISBI) Vol. 5 No. 2 (2024)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26740/jeisbi.v5i2.60625

Abstract

Aset adalah benda yang bernilai penting dalam sebuah perusahaan. Aset menjadi kekayaan perusahaan yang harus dikelola dengan baik dan terstruktur agar aset yang dimiliki tetap terjaga nilainya dalam rentan waktu yang lama. Beberapa perusahaan memiliki jumlah aset yang sangat besar, salah satunya yaitu PT. XYZ. Pengelolaan aset pada PT. XYZ masih dilakukan secara manual, sehingga proses pengelolaan menjadi tidak efektif dan efisien. Oleh karena itu dibutuhkan sistem informasi manajemen aset sebagai penyedia informasi manajerial dalam mendukung operasional manajemen aset dan pengambilan keputusan dalam melakukan fungsi perencanaan serta pengendalian. Permasalahan yang sedang dihadapi oleh PT.XYZ menjadi tujuan utama penelitian ini untuk merancang dan membangun sistem informasi pengelolaan dan pemeliharaan aset berbasis website sebagai solusi atas permasalahan PT. XYZ dalam mengelola aset mereka. Metode pengembangan yang digunakan yaitu RAD (Rapid Application Development). Metode RAD terdiri dari Requirement Planning, User Design, Construction, dan Cutover. Pengujian sistem menggunakan Metode Black Box Testing untuk memastikan bahwa fungsionalitas sistem informasi yang dibangun telah berjalan sesuai dengan fungsinya. Hasil penelitian membuktikan bahwa sistem ini mampu membantu PT. XYZ dalam mengelola aset mereka agar aset tersebut dapat terdokumentasi dengan baik secara terkomputerisasi.
Cat Skin Disease Detection System Using You Only Look Once (YOLO) v8 Algorithm: Sistem Deteksi Penyakit Kulit Kucing Menggunakan Algoritma You Only Look Once (YOLO) v8 meilita, Bunga; Yustanti, Wiyli
Journal of Emerging Information Systems and Business Intelligence (JEISBI) Vol. 5 No. 2 (2024)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26740/jeisbi.v5i2.60656

Abstract

Kucing adalah hewan peliharaan yang popular di Indonesia, dengan jumlah populasi mencapai 4,80 juta ekor pada tahun 2022. Meskipun menggemaskan dan menyenangkan, kucing rentan terkena penyakit, terutama penyakit kulit speerti jamur. Pemilik hewan masih banyak yang kurang memahami gejala penyakit kulit kucing, sehingga penanganan penyakit tidak tepat yang bisa memperparah kondisi kucing. Solusi untuk mengatasi permasalah tersebut dengan mengimplementasikan algoritma You Only Look Once (YOLO) v8 yang dapat dijalankan secara realtime untuk mendeteksi penyakit kulit kucing jamu, scabies, lain dan sehat melalui aplikasi android. Berdasarkan hasil uji didapatkan Map score sebesar 0.788, precission sebesar 0.727, recall sebesar 0.769, dan F1-Score sebesar 0.75. Hasil pengujian white box berhasil berjalan pada semua test case yang ada. Hasil blackbox testing yaitu aplikasi bisa berjalan sesuai yang diharapkan, selain itu hasil uji pada fitur camera detector dengan pengujian ditiga jarak yang berbeda didapatkan jarak yang paling optimal untuk melakukan pendeteksian penyakit kulit kucing secara real time yaitu 20 cm dengan akurasi pengujian sebesar 0.92. Hasil uji pada fitur import gambar menghasilkan keakuratan sebesar 0.92.
Decision Support System for Selecting Cryptocurrency Exchange Platforms Using the Multi Attribute Utility Theory (MAUT) Method Based on a Website: Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Platform Cryptocurrency Exchange Menggunakan Metode Multi Attribute Utility Theory (MAUT) Berbasis Website Arsendy Putra, R. Gading Utama; Utami, Ardhini Warih
Journal of Emerging Information Systems and Business Intelligence (JEISBI) Vol. 5 No. 2 (2024)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26740/jeisbi.v5i2.60691

Abstract

In the rapidly evolving digital era, the financial industry has undergone significant changes with the emergence of cryptocurrency in Industry 4.0. In Indonesia, the number of cryptocurrency holders has increased rapidly, leading to the proliferation of many cryptocurrency exchange platforms to meet the needs of individual traders, financial institutions, investors, and novice users who lack foundational knowledge about blockchain technology or market dynamics. This complexity in choosing the right platform necessitates an effective decision support system. Previous research has proposed decision-making methods such as the Preference Selection Index (PSI) and the Analytical Hierarchy Process (AHP). To enhance the accuracy of platform selection, this study employs the Multi-Attribute Utility Theory (MAUT) and Forward Chaining methods. MAUT enables the assessment of pre-determined criteria and weights, while Forward Chaining simplifies the decision-making process by providing recommendations based on user preferences. By utilizing MAUT and Forward Chaining, this system assists users in understanding the essential aspects of selecting a platform and provides recommendations that align with their preferences and needs. The criteria for this decision-making process are based on a pre-survey conducted within the SGB x Crypto cryptocurrency community, and the MAUT weights and preferences were determined through interviews with cryptocurrency experts. Based on the results of questionnaires and interviews, five main criteria were selected: security with a weight of 0.35 (K1), feature completeness with a weight of 0.2 (K2), customer service quality with a weight of 0.1 (K3), regulation with a weight of 0.2 (K4), and the number and variety of coin assets with a weight of 0.15 (K5). The five evaluated cryptocurrency exchange platforms are Tokocrypto (A1), Pintu (A2), Indodax (A3), Binance (A4), and Bybit (A5). This study results in the implementation of a web-based decision support system for selecting cryptocurrency exchange platforms using MAUT and Forward Chaining. This system helps novice users understand the crucial aspects of choosing a platform and provides recommendations for cryptocurrency exchange platforms that suit their preferences.

Page 2 of 3 | Total Record : 21

 1   2   3 

Filter by Year

2024 2024


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 6 No. 3 (2025): Vol. 06 Issue 03 Vol. 6 No. 2 (2025): Vol. 06 Issue 02 Vol. 6 No. 1 (2025) Vol. 5 No. 4 (2024) Vol. 5 No. 3 (2024) Vol. 5 No. 2 (2024) Vol. 5 No. 1 (2024) Vol. 4 No. 4 (2023) Vol. 4 No. 3 (2023) Vol. 4 No. 2 (2023) Vol. 4 No. 1 (2023) Vol. 3 No. 4 (2022) Vol. 3 No. 3 (2022) Vol. 3 No. 2 (2022) Vol. 3 No. 1 (2022) Vol. 2 No. 4 (2021) Vol. 2 No. 3 (2021) Vol. 2 No. 2 (2021) Vol. 2 No. 1 (2021) Vol. 1 No. 1 (2020) More Issue