cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Setiawansyah
Contact Email
setiawansyah@teknokrat.ac.id
Phone
+6289699553818
Journal Mail Official
jimasia@teknokrat.ac.id
Editorial Address
Jalan Zainal Abidin Pagar Alam No. 9-11 kecamatan Labuhan Ratu, Kota Bandar Lampung, Indonesia
Location
Kota bandar lampung,
Lampung
INDONESIA
Jurnal Ilmiah Sistem Informasi Akuntansi (JIMASIA)
Published by Universitas Teknokrat Indonesia
ISSN : 28073193     EISSN : 28702472     DOI : https://doi.org/10.33365/jimasia.v5i1
Core Subject : Economy, Science, Engineering,
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Economics, Econometrics & Finance Engineering
The Jurnal Ilmiah Sistem Informasi Akuntansi (JIMASIA) is a scientific journal published and managed by the D3 Accounting Information System study program, Faculty of Engineering and Computer Science, Universitas Teknokrat Indonesia. Articles in scientific journals of accounting information systems are published in 2 periods, namely in June and December. The focus of this journal is on the publication of research results, studies, and development ideas in the field of Accounting and Information Systems, including: 1. Information System a. Web Programming or Mobile Programming b. Single/Group Decision Support System c. Artificial Intelligence d. Business Intelligence e. Enterprise System (ERP) f. Datawarehouse and Big Data 2. Accounting a. Financial Statement Analysis b. Corporate Budgeting c. Business Eligibility d. Financial Statement Audit e. Performance Measurement f. Taxation JIMASIA accepts unpublished articles. The editor has the right to improve the systematics of writing articles without changing the content of the author. Articles are published after going through the review stage. Articles can be submitted via OJS by registering, then logging in using the account that was created. Each published article is not subject to publication fees or free.
Arjuna Subject : Ilmu Komputer (semua kategori) - Ilmu Komputer (Lain-Lain)
Articles 22 Documents
 1   2   3 
Penerapan Model Convolutional Neural Network (Cnn) Untuk Klasifikasi Penyakit Daun Pada Tanaman Singkong (Manihot Esculenta Crantz) Gilang Surya Surya; Sufiatul Maryana; Siska Andriani
Jurnal Ilmiah Sistem Informasi Akuntansi Vol. 6 No. 1 (2026): Volume 6, Nomor 1, June 2026
Publisher : Universitas Teknokrat Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33365/jimasia.v6i1.1505

Abstract

Penyakit daun singkong merupakan salah satu faktor utama yang menyebabkan penurunan produktivitas tanaman singkong apabila tidak dideteksi sejak dini. Proses identifikasi penyakit secara manual masih memiliki keterbatasan karena bergantung pada pengamatan manusia yang memerlukan waktu dan ketelitian tinggi. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem klasifikasi penyakit daun singkong secara otomatis menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN) dengan arsitektur ResNet152V2. Dataset yang digunakan diperoleh dari Kaggle dengan total 21.397 citra daun singkong yang terbagi ke dalam lima kelas, yaitu Cassava Bacterial Blight, Brown Streak Disease, Green Mottle, Mosaic Disease, dan Healthy. Tahapan penelitian meliputi persiapan data, exploratory data analysis, prapemrosesan citra dengan ukuran 32×32 piksel, penggunaan batch size 64, serta penerapan random oversampling untuk mengatasi ketidakseimbangan data. Data kemudian dibagi menjadi data latih dan data uji dengan rasio 80:20. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model CNN ResNet152V2 mampu mencapai akurasi sebesar 97,2%. Meskipun masih terdapat beberapa kesalahan klasifikasi akibat kemiripan visual antar kelas penyakit yang terlihat pada confusion matrix, model secara keseluruhan menunjukkan performa yang sangat baik. Model yang telah dilatih selanjutnya diimplementasikan ke dalam aplikasi web berbasis Streamlit sehingga dapat digunakan sebagai alat bantu deteksi dini penyakit daun singkong. Penelitian ini diharapkan dapat membantu petani dan masyarakat dalam mencegah penyebaran penyakit serta meningkatkan produktivitas hasil panen singkong.
Analisis Usability Aplikasi Petty Cash Menggunakan System Usability Scale pada Perusahaan Asuransi Widia Putri; Laela Kurniawati
Jurnal Ilmiah Sistem Informasi Akuntansi Vol. 6 No. 1 (2026): Volume 6, Nomor 1, June 2026
Publisher : Universitas Teknokrat Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33365/jimasia.v6i1.1800

Abstract

Penelitian ini dilakukan pada aplikasi petty cash, yaitu aplikasi yang digunakan dalam pengelolaan kas kecil perusahaan pada PT. Indolife Pensiontama. Namun terdapat beberapa permasalahan, meliputi antarmuka yang tidak user-friendly, lambatnya respon pada sistem dan kesulitan pengguna dalam menggunakan fitur tertentu yang berdampak pada efficiency kerja. Tujuan dari penelitian adalah untuk megevaluasi tingkat usability petty cash. Metode yang digunakan Adalah System Usability Scale (SUS) yaitu metode dengan pendekatan kuantitatif untuk menilai dari sudut pandang pengguna terhadap kenyamanan system yang digunakan, serta didukung dengan analisis PIECES untuk mengidentifikasi permasalahan sistem secara lebih komprehensif. Data dikumpulkan melalui kuesioner, pengamatan, dan wawancara terhadap 15 responden yang aktif sebagai pengguna aplikasi. Temuan penelitian ini menunjukan rata-rata skor SUS 67,83, masuk dalam kategori marginal dan berada pada grade C, yang berarti bahwa pengguna dapat menerima namun belum optimal. Hasil analisis PIECES menunjukkan bahwa aspek efficiency memiliki nilai terendah dibandingkan aspek lainnya, yang mengindikasikan adanya kendala dalam kemudahan dan kecepatan penggunaan sistem. Berdasarkan hal tersebut, perlu adanya perbaikan pada beberapa aspek seperti navigasi, kecepatan sistem, dan desain agar kualitas usability meningkat dan untuk kenyamanan pengguna.

Page 3 of 3 | Total Record : 22

 1   2   3 

Filter by Year

2025 2026


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 6 No. 1 (2026): Volume 6, Nomor 1, June 2026 Vol. 5 No. 2 (2025): Volume 5, Nomor 2, December 2025 Vol. 5 No. 1 (2025): Volume 5, Nomor 1, June 2025