cover
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)
ISSN : -     EISSN : 27743993     DOI : 10.26740/jeisbi
Core Subject : Science, Education,
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
Articles 288 Documents
Sistem Pendukung Keputusan Bantuan Langsung Tunai Pada Masa Pandemi Covid 19 Menggunakan Perbandingan Metode Simple Additive Weighting dan Fuzzy Berbasis Website (Studi Kasus : Desa Krisik, Kecamatan Gandusari, Kabupaten Blitar) Ningtyas, Resita Permatasari Ayu Cahya; Suyatno, Dwi Fatrianto
Journal of Emerging Information Systems and Business Intelligence Vol. 2 No. 2 (2021)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26740/jeisbi.v2i2.39672

Abstract

COVID 19 atau Coronaviruses (Cov) adalah virus yang menyerang sistem pernapasan pada manusia. Penyebarannya dapat mempengaruhi seluruh aspek kehidupan, salah satunya aspek ekonomi yang ada di Indonesia. Menghadapi masalah ekonomi tersebut pemerintah Indonesia melakukan tindakan penanggulangan salah satunya dengan program Bantuan Langsung Tunai untuk masyarakat Indonesia. Bantuan Langsung Tunai (BLT) merupakan program bantuan sosial yang diadakan oleh pemerintah Indonesia berupa uang tunai sebesar Rp. 600.000 per bulan. Tetapi proses pendataan yang masih dilakukan secara manual menyebabkan tidak efisien serta tidak akuratnya hasil proses pemilihan calon penerima BLT. Penelitian kali ini bertujuan membuat aplikasi sistem pendukung keputusan berbasis website guna mempermudah dan mengakuratkan sistem penentuan penerimaan BLT, dimana Desa Krisik sebagai lokasi uji coba penelitian. Metode yang digunakan adalah perbandingan Simple Additive Weighting (SAW) dan Fuzzy dengan menggunakan 5 kriteria penilaian yaitu jumlah penghasilan, jenis pekerjaan, penyakit kronis, jumlah keluarga, dan kondisi rumah, dengan data sampel yang digunakan yaitu 4 data masyarakat Desa Krisik. Hasil penelitian ini didapatkan bahwa prioritas calon penerima BLT di Desa Krisik dengan menggunakan Simple Additive Weighting adalah Mesiyem 92.5%, Tini 73.25%, Kedah 70.25%, dan Kasmani 59%. Sedangkan prioritas calon penerima BLT di Desa Krisik dengan menggunakan Fuzzy yaitu Kedah, Tini, dan Kasmani. Dengan hasil tersebut Penggunaan metode Simple Additive Weighting dan Fuzzy ini dinilai sangat cocok karena kriteria yang digunakan dan bobot setiap kriteria dapat disesuaikan dengan keperluan di Desa Krisik.
Implementasi Metode AHP dan SAW dalam Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Organisasi Kemahasiswaan Iqbal, Kevin Satria Muhammad; Yustanti, Wiyli
Journal of Emerging Information Systems and Business Intelligence Vol. 2 No. 2 (2021)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26740/jeisbi.v2i2.39683

Abstract

Optimalisasi Jumlah Klaster Uang Kuliah Tunggal pada Data Sosial Ekonomi Mahasiswa Fahriya, Khusniatul; Yustanti, Wiyli
Journal of Emerging Information Systems and Business Intelligence Vol. 2 No. 2 (2021)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26740/jeisbi.v2i2.39705

Abstract

UKT (Uang Kuliah Tunggal) adalah sistem pembayaran untuk biaya kuliah Perguruan Tinggi Negeri. Setiap perguruan negeri mempunyai ketentuan UKT yang berbeda-beda. Untuk menentukan tarif UKT mahasiswa dibutuhkan sebuah teknik pengelompokan data. Teknik ini bertujuan agar memudahkan pihak PTN dalam menentukan tarif UKT masing-masing mahasiswa. Teknik tersebut dinamakan dengan clustering. Clustering merupakan pengelompokan data berdasarkan kemiripan. Jika hasil clustering memiliki derajat kemiripan yang tinggi di kelompok klaster yang sama, tetapi derajat kemiripan yang lebih rendah di kelompok klaster yang berbeda maka dapat dikatakan clustering tersebut baik atau optimal. Dengan adanya Clustering maka akan memudahkan untuk mengetahui bagaimana data harus dikelompokkan dengan begitu akan memperoleh gambaran dari kondisi sosial ekonomi mahasiswa yang cukup relatif. Algoritma clustering yang digunakan pada penelitian ini adalah K-Means Clustering, K-Medians Clustering, K-Modes Clustering dan Fuzzy C-Means Clustering. Dengan adanya algoritma-algoritma clustering yang berbeda-beda maka didapatkan jumlah cluster yang optimal adalah 6 cluster. Untuk membuktikannya maka dibutuhkan uji validitas clustering. Pengujian tersebut menggunakan Silhoutte Coefficient. Nilai Silhoutte Coefficient jika mendekati 1, maka jumlah clusternya dapat dikatakan representatif. Dalam pengujian Silhoutte Coefficient mendapatkan jumlah klaster optimalnya adalah 6 cluster dengan nilai sebesar 0.20212705. Sedangkan algoritma yang optimal adalah algoritma K-Means Clustering dengan nilai sebesar 0.1274176.
Penerapan PIECES Framework sebagai Evaluasi Tingkat Kepuasan Mahasiswa terhadap Penggunaan Sistem Informasi Akademik Terpadu (SIAKADU) pada Universitas Negeri Surabaya Putri, Nanda Kinanti Amelia; Indriyanti, Aries Dwi
Journal of Emerging Information Systems and Business Intelligence Vol. 2 No. 2 (2021)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26740/jeisbi.v2i2.39730

Abstract

Kepuasan pengguna ialah respon atau umpan balik pengguna dalam menggunakan sistem dan penilaian baik buruknya sistem yang dapat dijadikan acuan atau tolok ukur bagi pengembang sistem untuk meningkatkan kinerja sistem informasi yang telah dibangun. Pada dasarnya evaluasi sistem sangat dibutuhkan untuk menunjang kinerja sistem agar lebih baik. Dikarenakan tingkat kualitas sistem dapat mempengaruhi kepuasan pengguna terhadap sistem informasi tersebut. Penelitian ini memiliki tujuan untuk: (1) mengetahui cara pengukuran atau hasil kepuasan mahasiswa dalam menggunakan SIAKADU; (2) mengetahui tingkat kepuasan mahasiswa pada SIAKADU; dan (3) mengetahui hal-hal apa saja yang harus diperbaiki dengan menggunakan komponen dari PIECES Framework. Harapan dari adanya penelitian ini yaitu dapat memberikan tambahan pengetahuan khususnya penelitian di bidang evaluasi kepuasan pengguna dengan PIECES framework serta memberikan masukan kepada pengembang SIAKADU sebagai bahan evaluasi kualitas sistem informasi yang telah diberikan. Untuk menghitung sampel menggunakan rumus slovin yakni berjumlah 366 mahasiswa atau responden. Metode PIECES Framework digunakan untuk menganalisis serta evaluasi kepuasan pengguna. Metode ini digunakan sebab mempunyai keunggulan dibandingkan metode pengukuran tingkat kepuasan yang lain semacam TAM (hanya mempunyai dua parameter penilaian), EUCS (mempunyai lima parameter penilaian) sedangkan PIECES memiliki enam poin atau parameter penting yang dibutuhkan dalam evaluasi sistem, seperti Performance, Information and Data, Economics, Control and Security, Efficiency, serta Service. Hasil penelitian menyatakan bahwa dari enam variabel yang dimiliki PIECES framework memiliki nilai rata-rata yaitu nilai performance (3.76), nilai information and data (4.11), nilai economics (3.74), nilai control and security (4.02), nilai efficiency (4.05), nilai security (4.10). Dapat ditarik kesimpulan bahwa penerapan SIAKADU UNESA versi website bila ditinjau dari analisis PIECES dapat dinyatakan baik, efisien, serta efektif dikarenakan nilai kepuasan masing-masing variabel dapat dikategorikan puas.
Analisis Pengaruh Technology Readiness terhadap Perceived Usefulness dan Perceived Ease of Use terhadap Behavioral Intention dari Quick Response Indonesian Standard (QRIS) untuk Pembayaran Digital (Studi Kasus: Pengguna Aplikasi e-Wallet Go-Pay, DANA, OV Faizani, Septi Nur; Indriyanti, Aries Dwi
Journal of Emerging Information Systems and Business Intelligence Vol. 2 No. 2 (2021)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26740/jeisbi.v2i2.39738

Abstract

Di Indonesia, terdapat standar untuk QR-Code yang digunakan pada sistem pembayaran yang dikeluarkan oleh Bank Indonesia bernama QRIS untuk memberikan pengalaman transaksi pembayaran secara non-tunai yang lebih mudah serta efektif. QRIS yang merupakan teknologi baru, maka banyak dari masyarakat yang belum mengenal teknologi ini. Sehingga pada penelitian ini, tujuan yang hendak peneliti capai yaitu untuk mencari tahu bagaimana pengaruh kesiapan teknologi (technology readiness) terhadap penerimaan QRIS. Data primer pada penelitian ini didapatkan dari sampel para pengguna aplikasi dompet digital Go-Pay, Dana, OVO, dan LinkAja di Surabaya yang sudah pernah maupun tertarik menggunakan QRIS. Penentuan jumlah sampel menggunakan metode nonprobability sampling dengan perhitungan jumlah indikator dikali 5 dan didapatkan jumlah sampel sebanyak 125 responden. Metode yang diterapkan peneliti ialah TRAM dan PLS-SEM sebagai teknik untuk menganalisis datanya. Hasil yang didapat dari penelitian ini yaitu dari 10 hipotesis yang diajukan, enam dapat diterima dan empat sisanya ditolak. Hipotesis yang diterima yaitu optimism dan innovativeness yang terbukti memberikan pengaruh positif dan signifikan terhadap perceived usefulness dan perceived ease of use serta perceived usefulness dan perceived ease of use yang terbukti memberikan pengaruh positif dan signifikan terhadap behavioral intention. Sedangkan hipotesis yang ditolak yaitu discomfort dan insecurity karena hasil yang didapatkan yaitu kedua variabel tersebut tidak memberikan pengaruh yang signifikan terhadap perceived usefulness dan perceived ease of use.
Rancang Bangun Sistem Informasi Peramalan Penjualan pada Songkok Palapa Gresik dengan menggunakan Metode Time-Series Berbasis Website Khamid, Abdul; Suyatno, Dwi Fatrianto
Journal of Emerging Information Systems and Business Intelligence Vol. 2 No. 2 (2021)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26740/jeisbi.v2i2.39745

Abstract

Kabupaten Gresik merupakan kabupaten yang telah dikenal sebagai sentral industri songkok nasional. Banyak Industri yang berlomba untuk memenuhi kebutuhan songkok. Industri songkok yang ada saat ini di wilayah Kabupaten Gresik salah satunya adalah industri menengah Songkok Palapa. Untuk mendapatkan keuntungan (profit) atau laba pendapatan secara maksimal industri Songkok Palapa sangat memerlukan stategi penjualan. Salah satu cara dalam melakukan stategi penjualan dengan cara melakukan prediksi pejualan. Masalah yang sering dihadapi Songkok Palapa Gresik saat ini adalah jumlah permintaan pelanggan yang tidak menentu, sehingga Songkok Palapa Gresik seringkali mengalami kekurangan stok karena ketidakpastian permintaan pelanggan dan kelebihan stok karena penurunan permintaan pelanggan. Masalah tersebut cukup krusial yang akan berdampak panjang hingga keuntungan yang diperoleh tidak maksimal dan menyebabkan kerugian. Berdasarkan permasalahan tersebut, penelitian ini bertujuan untuk membuat strategi penjualan dengan merancangan dan membangun Sistem Informasi Peramalan Penjualan berbasis website menggunakan metode time-series. Tujuan menggunakan metode time-series adalah menemukan dan menentukan pola deret watku sehingga dapat mengekstrapolasikan data tersebut ke masa yang akan datang. Metode peramalan yang akan diterapkan dengan metode time-series yaitu metode Length of Sales Cycle (Least Square), Moving Average, Exponential Smoothing. Manfaat yang diharapkan dengan membuat rancang bangun berbasis website menggunakan metode tesebut dapat membantu eksekutif atau pimpinan dalam membuat sebuah keputusan dalam menentukan jumlah stok yang diperlukan setiap bulan dan evaluasi penjualan produk, sehingga lebih mudah dalam memperkirakan dan menyesuaikan kebutuhan industri.
Pengukuran Penerimaan Teknologi dan Pengaruh Kualitas E-Learning terhadap Efektifitas Pembelajaran pada Perguruan Tinggi Menggunakan Metode TAM dan Webqual Wati, Dian Nita Sekartika; Indriyanti, Aries Dwi
Journal of Emerging Information Systems and Business Intelligence Vol. 2 No. 3 (2021)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26740/jeisbi.v2i3.40993

Abstract

Penelitian ini membahas tentang analisis pengukuran penerimaan teknologi e-learning terhadap efektifitas pembelajaran mahasiswa di Universitas Negeri Surabaya menggunakan metode TAM dan WebQual. Dalam konteks pendidikan teknologi informasi, e-learning memiliki peran penting sebagai media pembelajaran seperti kecepatan untuk mengakses bahan ajar perkuliahan, meningkatkan kinerja, produktifitas, dan efektifitas. Penelitian ini bertujuan mengetahui pengaruh kualitas e-learning terhadap efektifitas dan kemudahan pengguna serta mengetahui faktor penentu keberhasilan penerimaan teknologi e-learning yang paling banyak digunakan di Universitas Negeri Surabaya. Metode yang digunakan yaitu metode TAM sebagai dasar perancangan kuesioner yang terdiri dari 4 konstruk Perceived Usefulness (PU), Attitude Toward Using (ATU), Perceived Ease of Use (PEU), Behavioral Intention to Use (BIU) dan juga metode WebQual untuk mengukur pengaruh kualitas e-learning yang terdiri dari 3 dimensi yaitu Usability, Information Quality, dan Service Interaction. Hasil yang diperoleh dari penelitian ini menunjukan 6 hipotesis dari model TAM dan Webqual yang telah di uji yaitu terdapat 4 hipotesis yang berpengarug positif signifikan yaitu H1 , H2, H4, dan H6, sedangkan H3 sikap perilaku (ATU) berpengaruh negatif tidak signifikan terhadap niat perilaku (BIU), dan H5 kualitas informasi (WebIQ) berpengaruh positif tidak signifikan terhadap niat perilaku (BIU).
Evaluasi User Experience Aplikasi TIX ID Menggunakan Metode Heuristic Evaluation Yolanovia, Derina; Indriyanti, Aries Dwi
Journal of Emerging Information Systems and Business Intelligence Vol. 2 No. 3 (2021)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26740/jeisbi.v2i3.41004

Abstract

User experience merupakan salah satu faktor penting dalam membangun sebuah aplikasi. Tanpa sebuah rancangan yang benar-benar matang akan mengakibatkan sebuah aplikasi tidak dapat digunakan secara maksimal dan dapat membuat user tidak nyaman dalam menggunakan aplikasi tersebut sehingga berpindah ke aplikasi lain. Penelitian ini memiliki tujuan untuk : (1) Mengevaluasi dan mendeskripsikan temuan masalah user experience yang ada terkait usability pada aplikasi TIX ID menggunakan metode Heuristic Evaluation; dan (2) Memberikan rekomendasi perbaikan kepada pengembang aplikasi TIX ID berdasarkan hasil temuan masalah yang muncul dari evaluasi yang dilakukan menggunakan metode Heuristic Evaluation. Metode Heuristic Evaluation memiliki 10 aspek penilaian untuk mengukur apakah tingkat usability dari fungsi-fungsi sebuah aplikasi sudah berjalan baik dan sesuai kebutuhan pengguna atau belum. Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan, didapatkan 9 temuan masalah usability yang diurutkan berdasarkan prioritas perbaikan. Prioritas perbaikan tersebut didapatkan berdasarkan severity rating rata-rata dari hasil kuesioner. Dari temuan masalah tersebut dihasilkan rekomendasi perbaikan yang sesuai dengan guideline desain sebagai saran perbaikan bagi pengembang untuk kenyamanan penggunaan aplikasi TIX ID yang lebih baik lagi.
Studi Perbandingan Algoritma Klastering Dalam Pengelompokan Persediaan Produk (Studi Kasus : Subdirektorat Perencanaan Sarana Prasarana Dan Logistik PTN X) Nisa, Choirun; Yustanti, Wiyli
Journal of Emerging Information Systems and Business Intelligence Vol. 2 No. 3 (2021)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26740/jeisbi.v2i3.41103

Abstract

Clustering merupakan metode penganalisaan data yang bertujuan untuk membuat suatu kelompok atau cluster berdasarkan tingkat kemiripian karakter tiap objek. hasil dari Clustering merupakan satu kelas dalam tingkat kemiripan yang tinggi ataupun tingkat kemiripan yang rendah pada antar kelas. Didalam penelitian ini dilakukan studi perbandingan ketiga algoritma Clustering yaitu K-means Clustering, K-Medoids Clustering dan Agglomerative Hierarchical Clustering dalam pengelompokkan persediaan produk di Subdirektorat Perencanaan Sarana Prasarana dan Logistik pada PTN X yang bertujuan untuk membandingkan ketiga metode Clustering dalam mengkelompokkan data persediaan produk dengan optimal. Dari pengujian validitas nilai hasil uji validitas metode Silhoutte Coefficient yang optimal untuk membentuk cluster dari data persediaan produk ialah algoritma K-means Clustering nilai index yang didapatkan sebesar 0,52 sesuai dengan nilai Silhoutte Coefficient diantara ketiga metode hanya K-means yang nilai indexnya mendekati angka 1 yang dapat di interprestasikan bahwa nilai Silhoutte Coefficient untuk Algoritma K-means dalam kategori baik. Dari hasil uji yang telah dilakukan mendapati hasil bahwa algoritma Clustering yang terbaik ialah K-means Clustering maka dari itu akan dilakukannya analisa lanjutan untuk mengevaluasi hasil pengelompokkan data menggunakan algoritma K-means Clustering. Dari analisa lanjutan yang tlah dilakukan metode K-means Clustering berhasil membentuk 2 cluster yaitu cluster produk dalam stok rendah dan produk dalam stok tinggi.
Penerapan Metode Market Basket Analysis dengan Algoritma Eclat dan Prediksi dengan Artificial Neural Network pada Data Transaksi Penjualan Haristyarini, Raniar; Yustanti, Wiyli
Journal of Emerging Information Systems and Business Intelligence Vol. 2 No. 3 (2021)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26740/jeisbi.v2i3.41105

Abstract

Untuk mempertahankan stabilitas kebutuhan pelanggan pada swalayan, maka diperlukan suatu teknik data mining untuk melakukan analisa. Metode Market Basket Analysis dan prediksi dipilih untuk melakukan analaisa terhadap data transaksi penjualan pada swalayan KPRI Pemda Sejahtera. Dengan Market Basket Analysis menggunakan algoritma Eclat maka akan ditemukan pola asosiasi barang yang dibeli secara bersamaan dalam satu transaksi. Dari hasil tersebut selanjutnya akan dilakukan prediksi jumlah barang yang dibeli dengan Artificial Neural Network Backpropagation untuk memprediksi jumlah pembelian barang berdasarkan pola asosiasi. Dari metode Market Basket Analysis didapatkan tiga pola asosiasi atau rule dengan nilai confidence tertinggi. Prediksi menggunakan Artificial Nueral Network pada rule pertama menghasilkan nilai MAPE sebesar 7.462% dengan akurasi 92.538%, rule kedua menghasilkan nilai MAPE sebesar 7.186% dengan akurasi 92.814%, dan rule ketiga menghasilkan nilai MAPE sebesar 8.799% dengan akurasi 91.201%.

Page 3 of 29 | Total Record : 288