cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Wilem Musu
Contact Email
wilem.musu@undipa.ac.id
Phone
+6281211362489
Journal Mail Official
editorial@undipa.ac.id
Editorial Address
Universitas DIPA Makassar Jl. Perintis Kemerdekaan No.KM.9, Tamalanrea Indah, Kec. Tamalanrea, Kota Makassar, Sulawesi Selatan 90245.
Location
Kota makassar,
Sulawesi selatan
INDONESIA
Jurnal Sistem Informasi dan Teknologi Informasi
Published by Universitas Dipa Makassar
ISSN : 22526102     EISSN : 23546972     DOI : -
Core Subject : Science,
Computer Science & IT
Jurnal Sistem Informasi dan Teknologi Informasi (JUSITI) adalah jurnal berkala yang berfokus pada publikasi karya ilmiah berkualitas tinggi hasil penelitian, pengembangan, dan studi pustaka di bidang Sistem dan Teknologi Informasi serta aplikasinya. JUSITI bertujuan untuk menjadi wadah bagi para peneliti, akademisi, dan praktisi untuk berbagi pengetahuan dan inovasi terbaru dalam disiplin ilmu ini. JUSITI diterbitkan dalam dua format: cetak dengan ISSN 2252-6102 dan elektronik dengan ISSN 2354-6972, memastikan aksesibilitas yang luas bagi pembaca di seluruh dunia. Frekuensi Terbit: JUSITI terbit dua kali setahun, pada bulan April dan Oktober, dengan setiap edisi menyajikan artikel-artikel yang telah melalui proses peer-review yang ketat untuk menjamin kualitas dan keaslian konten. Dengan komitmen untuk mendukung pengembangan ilmu pengetahuan dan teknologi, JUSITI mengundang kontribusi dari berbagai pihak untuk memperkaya khazanah penelitian di bidang ini.
Arjuna Subject : Ilmu Komputer (semua kategori) - Ilmu Komputer (Lain-Lain)
Articles 208 Documents
 17   18   19   20   21 
Klasifikasi Gambar Bahasa Isyarat Indonesia (Bisindo) Pada Komunitas Tuli Menggunakan Machine Learning Candra, Kurnia Khoirul; Kusrini, Kusrini
e-Jurnal JUSITI (Jurnal Sistem Informasi dan Teknologi Informasi) Vol. 14 No. 1 (2025): e-Jurnal JUSITI
Publisher : Universitas Dipa Makassar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36774/jusiti.v14i1.1649

Abstract

Bahasa isyarat merupakan sebuah cara komunikasi khusus yang digunakan para penyandang disabilitas khususnya penyandang Tuli. Pada sebuah sistem pengembangan komunikasi di masa kini bahasa utama yang digunakan komunitas Tuli di Indonesia adalah Bahasa Isyarat Indonesia (BISINDO). Tujuan penelitian ini yaitu mengimplementasikan metode klasifikasi gambar BISINDO menggunakan metode machine learning, mengetahui akurasi penerapan gambar BISINDO dengan menggunakan machine learning. Jenis penelitian ini adalah penelitian kualitatif, klasifikasi gambar Bahasa Isyarat Indonesia (BISINDO) menggunakan teknik machine learning. Metode ini digunakan untuk menggunakan model Convolutional Neural Networks (CNN) yang tersedia pada dataset gambar dapat meningkatkan akurasi. Hasil pada penelitian yang dilakukan penulis menunjukkan bahwa metode CNN memiliki akurasi 98,07% dan metode machine learning memiliki akurasi 100%. Kesimpulan menunjukkan implementasi metode Convolutional Neural Network (CNN) dengan menggunakan arsitektur SSD MobileNet dan machine learning dalam melakukan deteksi objek pada simbol abjad Bahasa Isyarat Indonesia (BISINDO) berjalan dengan baik dan menghasilkan keberhasilan pendeteksian simbol abjad BISINDO dengan peningkatan akurasi yang baik.
Rancang Bangun Aplikasi Katalog Berbasis Android Pada Toko LM Cell Suradi, Andi Asvin Mahersatillah; Syaharuddin, Achmad Zulfajri; Ardiansyah, Ardiansyah; Afifah, A. Najiah Nurul
e-Jurnal JUSITI (Jurnal Sistem Informasi dan Teknologi Informasi) Vol. 14 No. 1 (2025): e-Jurnal JUSITI
Publisher : Universitas Dipa Makassar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36774/jusiti.v14i1.1706

Abstract

Di era digital saat ini, penyediaan informasi produk yang cepat dan akurat sangat penting untuk meningkatkan daya saing bisnis, khususnya dalam bidang penjualan elektronik. Namun, masih banyak toko yang belum memiliki media katalog digital yang memudahkan pelanggan dalam mengakses informasi produk secara mandiri, khususnya untuk pembelian grosir. LM Cell merupakan usaha yang bergerak di bidang penjualan smartphone, sparepart, dan aksesoris, baik secara satuan maupun grosir, yang menghadapi tantangan dalam menyampaikan informasi produk secara efisien kepada pelanggan. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun aplikasi katalog berbasis Android sebagai media informasi produk yang terstruktur dan mudah diakses. Metode pengembangan sistem yang digunakan adalah System Development Life Cycle (SDLC) dengan model waterfall, yang meliputi tahapan analisis, desain, implementasi, pengujian, dan pemeliharaan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa aplikasi yang dibangun dapat mempermudah pelanggan dalam mencari informasi produk dan harga grosir, serta meningkatkan komunikasi antara pelanggan dan pemilik toko. Kebaruan dari penelitian ini terletak pada integrasi katalog digital grosir yang disesuaikan dengan kebutuhan UMKM elektronik.
Pendekatan Backpropagation Untuk Prediksi Penjualan Pakaian Jadi Pada Pabrik Garmen Di Tangerang Yusuf, Dadi; Hani Dewi Ariessanti
e-Jurnal JUSITI (Jurnal Sistem Informasi dan Teknologi Informasi) Vol. 14 No. 1 (2025): e-Jurnal JUSITI
Publisher : Universitas Dipa Makassar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36774/jusiti.v14i1.1709

Abstract

Penjualan produk di industri garmen merupakan aspek krusial yang sangat mempengaruhi keberlangsungan dan keberhasilan bisnis. Namun, prediksi penjualan seringkali menghadapi berbagai tantangan, seperti ketidakpastian data, fluktuasi permintaan, dan pola penjualan yang kompleks dan tidak linier. Penelitian ini mengusulkan penggunaan metode backpropagation pada jaringan saraf tiruan (artificial neural networks) sebagai solusi untuk memprediksi penjualan secara lebih akurat dan andal. Tujuan utama penelitian adalah mengembangkan model prediksi yang mampu menangkap pola-pola penjualan berdasarkan data historis yang diperoleh dari sebuah pabrik garmen selama periode tertentu. Pengujian model dilakukan dengan menggunakan dataset penjualan yang mencakup berbagai variabel penentu, dan hasil evaluasi menunjukkan bahwa model ini berhasil mencapai tingkat akurasi sebesar 92,5% dengan nilai mean squared error (MSE) yang rendah, menandakan prediksi yang sangat mendekati data aktual. Dengan demikian, metode backpropagation ini tidak hanya meningkatkan keakuratan prediksi, tetapi juga dapat menjadi alat bantu yang efektif dalam perencanaan produksi dan pengelolaan stok, sehingga membantu perusahaan dalam mengoptimalkan sumber daya dan meminimalkan risiko kelebihan atau kekurangan stok di industri garmen.
Analisis Kualitas Perangkat Lunak SIBISA FKIP ULM menggunakan Komponen ISO 9126 Hasanah, Julita; Lestari, Putri Tari; Husna, Risalatul; Wiranda, Nuruddin; Saputra, Novan Alkhaf Bahraini
e-Jurnal JUSITI (Jurnal Sistem Informasi dan Teknologi Informasi) Vol. 14 No. 1 (2025): e-Jurnal JUSITI
Publisher : Universitas Dipa Makassar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36774/jusiti.v14i1.1710

Abstract

Pengelolaan administrasi dan manajemen kegiatan Merdeka Belajar Kampus Merdeka (MBKM) di FKIP Universitas Lambung Mangkurat menghadapi kendala berupa lambatnya aliran informasi dan minimnya sistem digital terintegrasi yang mendukung kelancaran proses tersebut. Untuk mengatasi hal ini, dikembangkan SIBISA, sebuah platform website yang dirancang untuk mempercepat, mempermudah, dan memusatkan pengelolaan administrasi MBKM. Penelitian ini menilai kualitas perangkat lunak SIBISA menggunakan enam atribut dari standar ISO 9126, yaitu fungsionalitas, kemudahan penggunaan, reliabilitas, portabilitas, dan efisiensi. Metode yang digunakan adalah deskriptif kuantitatif dengan pengumpulan data melalui wawancara, observasi bersama tim ICT FKIP ULM, dan kuesioner kepada pengguna, khususnya mahasiswa angkatan 2020 dari berbagai program studi. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa SIBISA memperoleh skor 1183 dari rentang 1126-1500, yang mengindikasikan kualitas “Sangat Baik”. Temuan ini menegaskan efektivitas SIBISA dalam mendukung administrasi MBKM sekaligus memberikan kontribusi baru dalam pengembangan sistem informasi pendidikan tinggi yang handal dan efisien.
Desain dan Implementasi Sistem Repositori Dokumen Akademik Universitas DIPA Makassar Kadang, Marsel; Nasaruddin, Nasaruddin
e-Jurnal JUSITI (Jurnal Sistem Informasi dan Teknologi Informasi) Vol. 14 No. 1 (2025): e-Jurnal JUSITI
Publisher : Universitas Dipa Makassar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36774/jusiti.v14i1.1712

Abstract

Pengelolaan dokumen dosen Universitas Dipa Makassar masih dilakukan secara manual memunculkan sejumlah permasalahan, seperti keterbatasan aksesibilitas dan rendahnya efisiensi. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem repositori digital yang memungkinkan civitas akademik untuk mengunggah, mengunduh, serta berbagi dokumen akademik untuk dosen berupa surat tugas pengajaran, surat tugas pembimbingan, undangan seminar proposal, surat tugas pembimbingan tugas akhir, surat tugas pembimbingan KKL, laporan BKD, dan berkas lainnya menjadi secara efisien. Penelitiaan ini mengembangkan sistem repositori berbasis web menggunakan bahasa pemrograman PHP dan MySQL. Hasil pengembangan sistem repositori ini adalah sebuah aplikasi yang dapat mengelola dokumen akademik, serta mempercepat proses pencarian berkas oleh dosen Univeritas Dipa Makassar. Sistem repositori ini dirancang menggunakan pendekatan berorientasi objek dengan unified modelling language meliputi use case diagram, class diagram, activity diagram dan sequence diagram dan menghasilkan empat (4) output yaitu laporan berkas repositori per bagian/departemen, laporan berkas repositori keseluruhan, laporan rekap berkas repositori per bagian/departemen, laporan rekap berkas repositori keseluruhan, dua puluh empat (24) rancangan form, dan 7 (tujuh) rancangan tabel database. Hasil pengujian black box terhadap ke-24 rancangan form maka diperoleh informasi bahwa 100% modul dalam aplikasi ini telah berkerja sesuai dengan yang diharapkan.
Sistem Deteksi Gangguan Game Online Pada Mahasiswa Undipa Menggunakan Fuzzy Logic Andika, Ahmad Dwiki; Rappe, Abd. Salam D; Annah, Annah; Irmayana, Andi
e-Jurnal JUSITI (Jurnal Sistem Informasi dan Teknologi Informasi) Vol. 14 No. 1 (2025): e-Jurnal JUSITI
Publisher : Universitas Dipa Makassar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36774/jusiti.v14i1.1713

Abstract

Tingginya intensitas penggunaan game online di kalangan mahasiswa telah memunculkan gangguan serius, seperti penurunan prestasi akademik, gangguan kesehatan, serta gangguan psikologis. Permasalahan utama dalam penelitian ini adalah belum tersedianya sistem yang dapat secara efektif mendeteksi kecenderungan kecanduan game online berdasarkan data perilaku mahasiswa. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem deteksi gangguan game online pada mahasiswa Universitas Dipa Makassar dengan pendekatan Fuzzy Logic berbasis data mining guna membantu identifikasi dini dan intervensi yang tepat. Metode yang digunakan adalah Fuzzy Logic Mamdani dengan tiga variabel input, yaitu durasi bermain, kondisi kesehatan, dan dampak akademik, serta satu variabel output berupa tingkat kecanduan (tidak candu, candu, sangat candu). Proses implementasi dan simulasi dilakukan menggunakan perangkat lunak MATLAB untuk memastikan akurasi dan fleksibilitas dalam pengolahan data fuzzy. Data dikumpulkan dari 55 mahasiswa melalui kuesioner yang telah divalidasi. Hasil menunjukkan 56,36% mahasiswa tergolong tidak candu, 41,82% candu, dan 1,82% sangat candu. Mayoritas mahasiswa yang bermain lebih dari 3 jam per hari mengalami penurunan nilai dan gangguan tidur. Sistem ini diharapkan menjadi alat bantu bagi pihak kampus dalam mendeteksi risiko kecanduan game online secara lebih objektif dan tepat sasaran.
Optimasi Perekrutan KPPS: Pendekatan Cerdas dengan Metode TOPSIS SURYANI, SURYANI; Thabrani, Thabrani; Khumairah Aminuddin, St. Alifah Rizqah; Faizal, Faizal
e-Jurnal JUSITI (Jurnal Sistem Informasi dan Teknologi Informasi) Vol. 14 No. 1 (2025): e-Jurnal JUSITI
Publisher : Universitas Dipa Makassar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36774/jusiti.v14i1.1714

Abstract

Pemilihan anggota Kelompok Penyelenggara Pemungutan Suara (KPPS) merupakan tahapan krusial dalam penyelenggaraan pemilu. Metode seleksi konvensional sering menimbulkan permasalahan terkait objektivitas dan efisiensi. Penelitian ini bertujuan mengembangkan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) berbasis metode TOPSIS untuk membantu proses seleksi anggota KPPS secara lebih terstruktur dan akurat. Metode TOPSIS dipilih karena mampu mengolah data multi-kriteria dan menentukan alternatif terbaik berdasarkan kedekatannya dengan solusi ideal. Sistem dikembangkan menggunakan bahasa pemrograman PHP dan databaseMySQL, dengan tujuh kriteria penilaian utama: pengalaman, domisili, pendidikan, afiliasi politik, pengetahuan, kesehatan, dan usia. Uji coba dilakukan pada 70 data pendaftar KPPS dari Kecamatan Cempaniga, Kabupaten Maros. Hasil implementasi menunjukkan bahwa sistem mampu memberikan peringkat kandidat secara objektif dan efisien. Pengujian fungsional sistem melalui metode black box juga menunjukkan seluruh fitur berjalan sesuai harapan. Sistem ini diharapkan menjadi solusi cerdas yang dapat diadopsi oleh KPU atau lembaga lain untuk meningkatkan transparansi dan kualitas dalam proses seleksi berbasis data.
Sistem Cerdas Deteksi Kematangan Buah Naga Berbasis HSV-KNN Paliling, Alders; Muchtar, Mutmainnah; Fardian, Fardian
e-Jurnal JUSITI (Jurnal Sistem Informasi dan Teknologi Informasi) Vol. 14 No. 1 (2025): e-Jurnal JUSITI
Publisher : Universitas Dipa Makassar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36774/jusiti.v14i1.1718

Abstract

Penelitian ini mengembangkan sistem deteksi kematangan buah naga berbasis fitur warna menggunakan transformasi ruang warna HSV dan klasifikasi K-Nearest Neighbor (KNN). Penilaian kematangan secara manual sering subjektif dan tidak efisien, menyebabkan panen yang tidak optimal. Dataset terdiri dari 120 citra RGB buah naga dengan latar belakang putih (90 latih, 30 uji), diproses melalui konversi ke ruang warna HSV. Fitur rata-rata Hue, Saturation, dan Value diekstraksi untuk klasifikasi KNN dengan jarak Euclidean (k=3, 5, 7, 9, 11). Hasil menunjukkan akurasi rata-rata 91,94%, dengan akurasi tertinggi 96,7% pada k=9 dan k=11. Sistem efektif mengklasifikasikan kelas matang dan mentah, tetapi akurasi kelas setengah matang lebih rendah akibat gradasi warna kompleks. Penelitian ini menunjukkan sistem bisa menjadi langkah awal untuk membantu petani panen lebih baik di masa depan.

Page 21 of 21 | Total Record : 208

 17   18   19   20   21 

Filter by Year

2015 2025


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 14 No. 1 (2025): e-Jurnal JUSITI Vol. 13 No. 2 (2024): e-Jurnal JUSITI Vol. 13 No. 1 (2024): e-Jurnal JUSITI Vol. 12 No. 2 (2023): e-Jurnal JUSITI Vol. 12 No. 1 (2023): e-Jurnal JUSITI Vol. 11 No. 2 (2022): e-Jurnal JUSITI Vol. 11 No. 1 (2022): e-Jurnal JUSITI Vol. 10 No. 2 (2021): e-Jurnal JUSITI Vol. 10 No. 1 (2021): e-Jurnal JUSITI Vol. 9 No. 2 (2020): e-Jurnal JUSITI Vol. 9 No. 1 (2020): e-Jurnal JUSITI Vol. 8 No. 2 (2019): e-Jurnal JUSITI Vol. 8 No. 1 (2019): e-Jurnal JUSITI Vol. 7 No. 2 (2018): e-jurnal JUSITI Vol. 7 No. 1 (2018): e-jurnal JUSITI Vol. 6 No. 2 (2017): e-jurnal JUSITI Vol. 6 No. 1 (2017): e-jurnal JUSITI Vol. 5 No. 2 (2016): e-jurnal JUSITI Vol. 5 No. 1 (2016): e-jurnal JUSITI Vol. 4 No. 2 (2015): e-jurnal JUSITI Vol. 4 No. 1 (2015): e-jurnal JUSITI More Issue