cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Eva Novianti
Contact Email
eva.noviantiwork@gmail.com
Phone
+6285692885042
Journal Mail Official
komisi@indiepress.id
Editorial Address
Jalan Cijerah 2 Blok 18 No 7 RT 04 RW 03 Kel Gempolsari, Kec Bandung Kulon Kota Bandung Jawa Barat 40125
Location
Unknown,
Unknown
INDONESIA
Komisi
Published by Indie Press Publisher
ISSN : 30626668     EISSN : 30482550     DOI : https://doi.org/10.66865
Core Subject : Science, Engineering,
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Electrical & Electronics Engineering Engineering
Jurnal Komisi (Komputer dan Sistem Informasi) First IndiePress Publisher was published in October 2023. Jurnal Komisi is intended as a medium of scientific studies on the results of research, thought and critical analysis studies on the issues of Computer Science, Information Systems, and Information Technology both nationally and internationally. The scientific article in question is in the form of theoretical reviews and empirical studies of related sciences, which can be accounted for and disseminated nationally and internationally. Jurnal komisi received a scientific article with the field of research in: Information Systems Expert system Decision Support System Artificial Intelligence System Data Mining Image processing Genetic Algorithms Designing Information Systems Business Intelligence Internet of Thing Database System Big Data Internet of Thing ect
Arjuna Subject : Ilmu Komputer (semua kategori) - Ilmu Komputer (Lain-Lain)
Articles 35 Documents
 1   2   3   4 
Analisis Regresi dan Klastering untuk Meningkatkan Efisiensi Pengelolaan Pajak Bumi dan Bangunan di Desa Talaga Magdalena Siska Wulandari; Shofa Mauladina; Hilda Roshana
Jurnal Komputer dan Sistem Informasi Vol. 2 No. 3 (2025): Oktober 2025
Publisher : Indie Press Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.66865/es67ak39

Abstract

Studi ini memiliki tujuan untuk memperbaiki efisiensi pengelolaan Pajak Bumi dan Bangunan (PBB) di Desa Talaga. Dengan menggunakan analisis regresi dan klastering, studi ini menemukan kekurangan pada model prediksi yang ada dan mengungkap adanya variasi dalam segmentasi wajib pajak. Temuan dari studi ini bisa dijadikan landasan untuk merumuskan kebijakan yang lebih optimal, seperti menambahkan variabel prediktor dalam model pajak, segmentasi wajib pajak untuk meningkatkan efektivitas penagihan, serta memperbaiki proses pengelolaan PBB
Analisis Text Clustering Pengguna Twitter Mengenai Statement “Indonesia Pulih Lebih Cepat Bangkit Lebih Kuat” Menggunakan Orange Data Mining Muhamad Virji Ramadhan; Retno Sabrila Rahma; Zalfa Putri Anzani Alimatul Ula
Jurnal Komputer dan Sistem Informasi Vol. 3 No. 1 (2026): Februari 2026
Publisher : Indie Press Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.66865/r2tk2t08

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis opini pengguna Twitter terkait pernyataan "Indonesia Pulih Lebih Cepat, Bangkit Lebih Kuat" yang digaungkan pada peringatan kemerdekaan Indonesia ke-77. Analisis dilakukan menggunakan Orange Data Mining untuk mengelompokkan sentimen menjadi positif, negatif, dan netral melalui metode text clustering. Data dikumpulkan menggunakan teknik crawling melalui pustaka Python Tweepy dengan kata kunci terkait pernyataan tersebut. Setelah dilakukan preprocessing, data dianalisis menggunakan algoritma clustering seperti K-Means, serta divisualisasikan melalui scatter plot dan word cloud. Hasil analisis menunjukkan bahwa opini masyarakat mayoritas bersentimen positif terhadap tema ini, dengan dominasi emosi "surprise." Temuan ini memberikan wawasan tentang penerimaan publik terhadap kampanye pemerintah dan menunjukkan efektivitas Orange Data Mining dalam analisis teks media sosial.
ANALISIS K-MEANS CLUSTERING DALAM POLA KEMAMPUAN ADAPTASI HUBUNGAN MOTIVASI MAHASISWA: PESANTREN MASLAKUNNIDZOM Dito Alif Utama; Mark Axel Gunawan; Putri Riski Amalia
Jurnal Komputer dan Sistem Informasi Vol. 2 No. 3 (2025): Oktober 2025
Publisher : Indie Press Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.66865/wk22kd76

Abstract

Pondok pesantren merupakan lembaga pendidikan tradisional Islam yang memiliki peran penting dalam pembentukan karakter, pendidikan agama, dan keterampilan santri. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis hubungan antara motivasi intrinsik dan ekstrinsik mahasiswa pesantren dengan kemampuan adaptasi mereka. Penelitian menggunakan pendekatan kuantitatif dengan metode clustering berbasis K-Means untuk mengelompokkan data berdasarkan kesamaan atribut. Data diperoleh dari 20 responden yang dikelompokkan menjadi tiga cluster berdasarkan variabel minat, manfaat pesantren, dan kedamaian batin. Hasil analisis menunjukkan bahwa mayoritas responden tergabung dalam cluster yang menunjukkan preferensi tinggi terhadap manfaat emosional dan spiritual pesantren. Motivasi intrinsik ditemukan memiliki pengaruh yang lebih signifikan dibandingkan motivasi ekstrinsik dalam meningkatkan kemampuan adaptasi mahasiswa. Penelitian ini memberikan kontribusi teoretis dan praktis dalam memahami faktor-faktor yang memengaruhi keberhasilan adaptasi mahasiswa di pesantren serta menawarkan strategi untuk meningkatkan mutu pendidikan pesantren melalui program-program yang terfokus pada aspek spiritual, emosional, dan struktur kegiatan.
Penerapan Decision Tree ID3 dalam Mengidentifikasi Stres Mahasiswa Sistem Informasi Azzahra; Delia Akmalia; Krisna Gunara
Jurnal Komputer dan Sistem Informasi Vol. 3 No. 1 (2026): Februari 2026
Publisher : Indie Press Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.66865/xeg2aj31

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis tingkat stres mahasiswa semester 5 Program Studi Sistem Informasi Universitas Nusa Putra dengan memanfaatkan algoritma ID3. Stres di kalangan mahasiswa sering dipengaruhi oleh tekanan akademik, kualitas tidur, dan faktor eksternal seperti kondisi sosial dan keuangan. Penelitian ini menggunakan data kuesioner yang diisi oleh 90 mahasiswa untuk menentukan faktor-faktor yang berkontribusi terhadap tingkat stres. Hasil pengolahan data menunjukkan bahwa manajemen waktu adalah faktor dominan mempengaruhi tingkat stres, diikuti oleh kecemasan ujian dan pola makan. Model ID3 menghasilkan tingkat akurasi sebesar 61,11%, menunjukkan efektivitas algoritma ini dalam mengidentifikasi pola hubungan antara variabel-variabel yang mempengaruhi stres mahasiswa. Penelitian ini memberikan wawasan untuk pengembangan intervensi, seperti pelatihan manajemen waktu, konseling dan edukasi gaya hidup sehat guna meningkatkan kesejahteraan mental mahasiswa.
Perbandingan Decision Tree dan Random Forest dalam Pengaruh Konten Media Sosial Terhadap Produktivitas Mahasiswa Nur Binti Ramadan; Riska Putri Nilasari; Siti Mulyana
Jurnal Komputer dan Sistem Informasi Vol. 2 No. 3 (2025): Oktober 2025
Publisher : Indie Press Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.66865/n0zqhd90

Abstract

Dalam era digital yang semakin berkembang, media sosial telah menjadi salah satu alat komunikasi utama, terutama di kalangan mahasiswa. Berbagai platform seperti Instagram, Twitter, dan Facebook memberikan kemudahan bagi mahasiswa untuk terhubung satu sama lain dan mengakses berbagai jenis konten, baik yang bersifat edukatif maupun hiburan. Meskipun banyak penelitian yang membahas pengaruh media sosial secara umum, penelitian yang mengkaji pengaruh jenis konten tertentu terhadap produktivitas akademik mahasiswa masih terbatas. Penelitian ini bertujuan untuk menyelidiki bagaimana berbagai jenis konten media sosial—seperti konten edukasi, hiburan, dan berita—mempengaruhi produktivitas akademik mahasiswa. Menggunakan pendekatan data mining, penelitian ini menganalisis data yang diperoleh dari mahasiswa mengenai frekuensi penggunaan media sosial, jenis konten yang dikonsumsi, serta dampaknya terhadap produktivitas akademik mereka. Hasil analisis menunjukkan bahwa konten edukatif memiliki pengaruh positif terhadap peningkatan produktivitas akademik mahasiswa, sementara konten hiburan cenderung mengurangi produktivitas. Temuan ini memberikan wawasan yang lebih dalam tentang pentingnya pengelolaan waktu dan pemilihan konten media sosial yang relevan dalam mendukung kinerja akademik mahasiswa. Penelitian ini juga mengisi kesenjangan dalam literatur yang ada dengan mengaplikasikan teknik data mining dalam analisis pengaruh media sosial terhadap produktivitas akademik mahasiswa.
Analisis Aturan Asosiasi pada Data Transaksi Penjualan Obat Menggunakan Algoritma Apriori untuk Strategi Pemasaran di Apotek Luthfi Maulana Zidan
Jurnal Komputer dan Sistem Informasi Vol. 2 No. 2 (2025): Juni 2025
Publisher : Indie Press Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.66865/z6wbra94

Abstract

Industri kesehatan saat ini mengalami pertumbuhan yang sangat pesat. Setiap elemen dalam industri ini memiliki nilai yang dapat memberikan manfaat dalam meningkatkan kualitasnya. Salah satu sektor yang menghasilkan data dalam jumlah besar adalah penjualan obat di apotek rumah sakit, di mana transaksi penjualan dilakukan setiap hari. Namun, data transaksi yang terus meningkat tidak akan memiliki nilai tambah jika tidak diolah menjadi informasi yang lebih bermanfaat. Teknik data mining merupakan salah satu metode yang dapat digunakan untuk mengolah histori data transaksi penjualan dari dataset berukuran besar. Penelitian ini menggunakan teknik asosiasi dengan algoritma apriori. Algoritma apriori dapat membantu menentukan strategi pemasaran melalui analisis kombinasi item berdasarkan parameter support dan confidence. Dalam penelitian ini, nilai minimum support yang digunakan adalah 30%, sedangkan nilai minimum confidence adalah 60%. Hasil analisis algoritma apriori menunjukkan adanya dua aturan asosiasi dengan kombinasi itemset fasidol dan ifarsyl. Aturan pertama adalah kombinasi fasidol dan ifarsyl dengan nilai support sebesar 41,67% dan confidence sebesar 62,5%. Sedangkan aturan kedua, yaitu kombinasi ifarsyl dan fasidol, memiliki nilai support sebesar 41,67% dan confidence sebesar 71,42%.
Analisis Pola Pembelian Pelanggan sebagai Indikator Kebangkrutan Toko dengan Pendekatan Data Mining Didik Indrayana; Tony Wijaya; Livaldo S Kosamah; Febriatama Nurizad
Jurnal Komputer dan Sistem Informasi Vol. 2 No. 2 (2025): Juni 2025
Publisher : Indie Press Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.66865/re287g22

Abstract

Penelitian ini menganalisis pola pembelian pelanggan untuk mengidentifikasi potensi kebangkrutan toko menggunakan algoritma Apriori. Studi kasus dilakukan di Toko Cinta Elektronik, yang menghadapi penurunan pendapatan signifikan dari Februari 2023 hingga Januari 2024. Data transaksi dianalisis menggunakan RapidMiner, menghasilkan 53 aturan asosiasi dengan minimum support 30% dan confidence 60%. Temuan utama menunjukkan keterkaitan kuat antara produk Lampu Envilux dengan produk lain seperti Baterai ABC, Lampu Philips, dan STB Tanaka. Pola ini memberikan dasar untuk menyusun strategi promosi, penataan stok, dan meningkatkan efisiensi penjualan. Penelitian ini memberikan solusi berbasis data mining untuk membantu toko menghindari kebangkrutan dan meningkatkan keberlanjutan bisnisnya.
Implementasi Clustering Algoritma K-Means Pada Penjualan Beras di CV Tangguh Bumi Perkasa Ai Alawiyah
Jurnal Komputer dan Sistem Informasi Vol. 2 No. 2 (2025): Juni 2025
Publisher : Indie Press Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.66865/1h863k77

Abstract

Beras adalah kebutuhan pokok yang berperan terhadap ketahanan pangan nasional dan permintaannya terus meningkat. Tujuan dari penelitian ini untuk mengidentifikasi pola penjualan beras di CV Tangguh Bumi Perkasa menggunakan algoritma K-Means Clustering. Data penjualan bulanan selama dua tahun terakhir dianalisis untuk menentukan pola penjualan berdasarkan jenis beras, yaitu beras baru dan beras lama. Hasil penelitian menunjukkan pengelompokan dalam dua cluster, di mana cluster 1 mencerminkan penjualan beras baru tinggi dan beras lama rendah, sedangkan cluster 2 menunjukkan penjualan beras baru semakin tinggi dengan penurunan penjualan beras lama. Iterasi kedua menghasilkan nilai centroid yang lebih optimal, yaitu 658.33, 162.5 cluster 1 dan 780.83, 181.66 cluster 2. Penelitian ini membuktikan bahwa algoritma K-Means efektif untuk analisis pola penjualan, memberikan wawasan strategis untuk pemasaran dan distribusi. Saran untuk penelitian lanjutan mencakup eksplorasi variabel tambahan, perbandingan dengan algoritma lain, dan analisis data jangka panjang untuk pengambilan keputusan yang lebih komprehensif.
Implementasi Metode K-Means dalam Menurunkan Jumlah Balita Stunting di Posyandu Dahlia 10 Silvi Aulia; Seliwati
Jurnal Komputer dan Sistem Informasi Vol. 2 No. 2 (2025): Juni 2025
Publisher : Indie Press Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.66865/9dtvsm17

Abstract

Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menggunakan metode K-Means Clustering untuk analisis risiko stunting di Posyandu Dahlia 10, Sukabumi. Data yang digunakan adalah data berat badan dan tinggi badan balita yang dikategorikan ke dalam tiga kelompok yaitu rendah, sedang, dan tinggi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pendekatan ini dapat meningkatkan akurasi dalam mengidentifikasi kelompok risiko stunting sehingga intervensi yang lebih tepat dapat dilakukan. Berdasarkan hasil tersebut, diharapkan penelitian ini dapat membantu menentukan prevalensi stunting di Posyandu Dahlia 10 dan berkontribusi pada pengembangan strategi kesehatan masyarakat berdasarkan fakta lokal.
Analisis Kualitas Air Yang Berdampak Terhadap Produksi Ikan Air Tawar di Balai Benih Ikan Desa Cimaja Pandu Welly Putra Pamungkas; Muhammad Asryl Adzim; Fikry
Jurnal Komputer dan Sistem Informasi Vol. 2 No. 2 (2025): Juni 2025
Publisher : Indie Press Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.66865/321yyg09

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui kualitas air dan dampaknya terhadap produksi ikan di Balai Benih Ikan Desa Cimaja. Penelitian ini dilakukan dengan metode survei dan pengukuran. Data ketersediaan air diperoleh dari pengukuran debit air dan kualitas air, sedangkan data produksi ikan diperoleh dari catatan BBI. Hasil penelitian menunjukkan bahwa ketersediaan air di BBI Desa Cimaja cukup untuk memenuhi kebutuhan budidaya ikan. Debit air rata-rata mencapai 100 liter/detik dengan kualitas air yang memenuhi standar SNI air budidaya. Produksi ikan di BBI Desa Cimaja menunjukkan tren peningkatan dalam beberapa tahun terakhir. Hal ini menunjukkan bahwa ketersediaan air yang cukup dan berkualitas baik berdampak positif terhadap produksi ikan di BBI Desa Cimaja. Penelitian ini merekomendasikan untuk menjaga kelestarian sumber air di sekitar BBI Desa Cimaja dan terus meningkatkan kualitas air agar produksi ikan dapat terus meningkat.

Page 3 of 4 | Total Record : 35

 1   2   3   4 

Filter by Year

2023 2026


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 3 No. 1 (2026): Februari 2026 Vol. 2 No. 3 (2025): Oktober 2025 Vol. 2 No. 2 (2025): Juni 2025 Vol. 2 No. 1 (2025): Februari 2025 Vol. 1 No. 3 (2024): Juni 2024 Vol. 1 No. 2 (2024): Februari 2024 Vol. 1 No. 1 (2023): Oktober 2023