cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Sarifah Putri Raflesia
Contact Email
sarifah@unsri.ac.id
Phone
+628112017224
Journal Mail Official
jsi.fasilkom.unsri@gmail.com
Editorial Address
-
Location
Kab. ogan ilir,
Sumatera selatan
INDONESIA
JSI: Jurnal Sistem Informasi (E-Journal)
Published by Universitas Sriwijaya
ISSN : 20851588     EISSN : 23554614     DOI : -
Core Subject : Science, Education,
Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Library & Information Science Other
Journal Of Information Systems or abbriviated as JIS is a jorunal that published by Major Of Information Systems Faculty of Computer Science Sriwijaya University. JSI start published in April 2009, which is VOL 1 NO 1 2009. JSI published a journal twice in year , that is on April and October. The mission of JSI are to share, develop and facilitate the output of research paper about Information Systems. JSI also can be place for lectures, teachers, researchers, and all practitioners in the field of Information Technology througout Indonesia, to exchange information about the outputs of recent research that has been done. The scope of JSI’s Journal are : Decission Support System (DSS), Geography Information Systems (GIS), Information System-scale Enterprise (ERP, EAI, CRM, SCM), E-Commerce, E-Government, Information Systems of Hospital, Information Systems of Banking, Information Systems of Industry, Retrieval Information, Information System Secuirity, Information System Web Based, Knowledge based Systems, Mobile Computing, Data Mining, Databases, Data Warehouse, Mutimedia.
Arjuna Subject : -
Articles 397 Documents
 36   37   38   39   40 
Analisis Persepsi Komentar TikTok Terhadap Keputusan Pembelian Konsumen Pada Produk Sunscreen Facetology Menggunakan Regresi Linear Berganda Dan Decision Tree C4.5 syarief hidayatullah
JSI: Jurnal Sistem Informasi (E-Journal) Vol 18 No 2 (2026): JSI: Jurnal Sistem Informasi (E-Journal)
Publisher : Jurusan Sistem Informasi Fakultas Ilmu Komputer Universitas Sriwijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.18495/jsi.v18i2.709

Abstract

telah berkembang menjadi media e-WOM mouth yang memengaruhi pembentukan persepsi konsumen terhadap produk skincare. Namun, penelitian sebelumnya umumnya hanya mengukur pengaruh media sosial atau electronic word of mouth terhadap keputusan pembelian tanpa mengintegrasikan analisis sentimen, pengujian pengaruh persepsi, dan pemetaan pola keputusan konsumen dalam satu model analisis. Penelitian ini bertujuan mengidentifikasi sentimen komentar TikTok terhadap sunscreen Facetology, menganalisis pengaruh faktor persepsi terhadap keputusan pembelian menggunakan regresi linear berganda, serta membentuk pola keputusan pembelian menggunakan Decision Tree C4.5. Data penelitian terdiri atas 1.506 komentar TikTok untuk analisis sentimen, 938 data komentar untuk Decision Tree C4.5, dan 100 responden untuk analisis regresi. Hasil analisis sentimen menunjukkan dominasi sentimen negatif sebesar 77,71%, dengan persentase tertinggi pada variabel komposisi sebesar 88,60%. Meskipun demikian, hasil regresi menunjukkan bahwa secara simultan seluruh variabel persepsi berpengaruh signifikan terhadap keputusan pembelian dengan nilai Adjusted R Square sebesar 63,5%. Secara parsial, hanya variabel komposisi dan kualitas produk yang berpengaruh positif dan signifikan terhadap keputusan pembelian. Hasil Decision Tree C4.5 menunjukkan bahwa pengalaman penggunaan merupakan faktor dominan dengan nilai Gain Ratio tertinggi sebesar 0,15731 dan menjadi simpul utama pohon keputusan. Integrasi ketiga metode menunjukkan bahwa pengalaman penggunaan membentuk persepsi awal konsumen, sedangkan komposisi dan kualitas produk menjadi faktor utama yang menentukan keputusan pembelian sunscreen Facetology.
Analisis Metode Homomorphic Encryption untuk Perlindungan Privasi Data pada Komputasi Awan (Cloud Computing) Yogiswara Dharma Putra; Yohanes Perdana Putra; Gusti Ayu Komang Anggun Berlianti; Rai Tyas Febrika
JSI: Jurnal Sistem Informasi (E-Journal) Vol 18 No 2 (2026): JSI: Jurnal Sistem Informasi (E-Journal)
Publisher : Jurusan Sistem Informasi Fakultas Ilmu Komputer Universitas Sriwijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.18495/jsi.v18i2.711

Abstract

Komputasi awan memindahkan pemrosesan data ke penyedia layanan Cloud Service Provider (CSP), sehingga data sensitif berisiko terekspos saat diproses (data in use). Homomorphic Encryption (HE) memungkinkan komputasi dilakukan langsung pada data terenkripsi. Penelitian ini menggunakan Systematic Literature Review (SLR) berdasarkan pedoman Kitchenham dan PRISMA 2020. Pencarian pada  September 2026 di IEEE Xplore, ScienceDirect, dan Google Scholar dari tahun 2021 sampai 2026 menghasilkan 1.984 artikel. Setelah penghapusan duplikat, skrining dan penilaian kelayakan, 221 studi yang didapatkan antara lain 212 studi primer dan 9 tinjauan. Seluruh studi dipetakan menurut skema, domain, aspek keamanan, dan metrik. Sebanyak 36 artikel jurnal disintesis secara mendalam serta dinilai kualitas dan risiko biasnya. Skema berbasis kisi FHE atau LHE, seperti CKKS dan varian multi-kunci paling banyak digunakan sebesar 38,7% dan meningkat dari 5 studi pada 2021 menjadi 23 studi pada 2025, sedangkan PHE menurun setelah 2023. Namun, 35,4% studi tidak menyebutkan skema HE yang digunakan, parameter keamanan hanya disebut pada 9,1% abstrak, dan 17 dari 36 studi subset tidak menyertakan analisis keamanan formal. Studi yang ditinjau melaporkan bahwa HE efektif untuk menjaga kerahasiaan terhadap Semi Honest CSP. Sebaliknya, integritas, verifiabilitas hanya sebesar 3,8% studi, ketersediaan, dan kontrol akses bergantung pada mekanisme pelengkap. HE juga cenderung digabungkan dengan enkripsi simetris (hybrid) dan teknik privasi lain. Sebagai kontribusi, penelitian ini mengusulkan kerangka konseptual enkripsi selektif yang prinsipnya didukung oleh studi yang ditinjau tetapi belum divalidasi secara empiris, beserta protokol evaluasi minimum untuk penelitian lanjutan.
The Business Process Improvement for the Budget Proposal Process at Banyuwangi City Police (Polresta Banyuwangi) Using the Business Process Improvement Method: Perbaikan Proses Bisnis Pengajuan Anggaran Pada Polresta Banyuwangi Menggunakan Metode Business Process Improvement anita hakim
JSI: Jurnal Sistem Informasi (E-Journal) Vol 18 No 2 (2026): JSI: Jurnal Sistem Informasi (E-Journal)
Publisher : Jurusan Sistem Informasi Fakultas Ilmu Komputer Universitas Sriwijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.18495/jsi.v18i2.737

Abstract

Penelitian ini bertujuan memperbaiki proses bisnis pengajuan anggaran pada Bagian Perencanaan Polresta Banyuwangi yang selama ini masih dilakukan secara manual dan terpisah sehingga menimbulkan keterlambatan verifikasi, duplikasi dokumen, kesalahan pencatatan, serta lemahnya monitoring realisasi anggaran dan penyusunan LAKIP. Perbaikan proses dilakukan menggunakan pendekatan Business Process Improvement (BPI) berdasarkan kerangka Harrington melalui analisis proses berjalan (as-is), identifikasi aktivitas tidak bernilai tambah, serta perancangan proses usulan (to-be). Metode penelitian meliputi studi literatur, wawancara dan observasi lapangan, pemodelan proses dengan BPMN menggunakan Bizagi Modeler, analisis value chain dan value added assessment, serta simulasi perbandingan kinerja proses as-is dan to-be. Hasil penelitian menunjukkan bahwa inefisiensi utama disebabkan oleh verifikasi berlapis, pengulangan input data, dan ketergantungan pada dokumen fisik. Berdasarkan temuan tersebut, dirumuskan SOP baru yang lebih terstruktur, terstandar, dan terintegrasi sehingga mampu mempercepat alur kerja, mengurangi kesalahan, serta meningkatkan efektivitas dan akuntabilitas pengelolaan anggaran di Polresta Banyuwangi
Predictive Analytics For Patient Visits In Outpatient Clinics: A Systematic Literature Review Ainun Rohimah; Martanto; Kaslani; Rudi Kurniawan; Nisa Dienwati Nuris
JSI: Jurnal Sistem Informasi (E-Journal) Vol 18 No 2 (2026): JSI: Jurnal Sistem Informasi (E-Journal)
Publisher : Jurusan Sistem Informasi Fakultas Ilmu Komputer Universitas Sriwijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.18495/jsi.v18i2.738

Abstract

Predictive analytics has emerged as a critical component of modern healthcare management due to its ability to transform healthcare data into actionable insights that support operational and clinical decision-making. This systematic literature review synthesizes current evidence regarding predictive analytics applications for patient visits in outpatient clinics. Following the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) framework, relevant studies published between 2021 and 2026 were identified from the Scopus database and systematically analyzed. The review examined four major thematic areas, including factors influencing patient attendance and healthcare utilization, predictive models and analytical techniques, appointment adherence and no-show prediction, and operational applications of predictive analytics. The findings indicate that patient attendance behavior is influenced by a combination of behavioral, organizational, technological, social, and clinical determinants, with historical attendance patterns consistently emerging as the strongest predictor of future healthcare utilization. The review also reveals a methodological shift from traditional statistical approaches toward machine learning and advanced predictive analytics techniques capable of processing complex healthcare datasets. Furthermore, predictive analytics has expanded beyond forecasting functions and increasingly supports resource allocation, scheduling optimization, continuity-of-care management, telemedicine planning, and healthcare service improvement. Despite these advances, challenges related to data quality, model generalizability, external validation, digital inequities, and model interpretability remain significant. Future research should prioritize explainable artificial intelligence, hybrid predictive frameworks, real-time analytics systems, and multicenter validation studies. Overall, predictive analytics represents a powerful decision-support capability that can enhance healthcare efficiency, patient engagement, and service quality within outpatient healthcare environments.  
Evaluasi Keberhasilan Aplikasi MatchaPro di BPS Kabupaten Bojonegoro Menggunakan Model DeLone dan McLean Ina Nurmadina Fajar; Andhy Permadi; Anang Kunaefi
JSI: Jurnal Sistem Informasi (E-Journal) Vol 18 No 2 (2026): JSI: Jurnal Sistem Informasi (E-Journal)
Publisher : Jurusan Sistem Informasi Fakultas Ilmu Komputer Universitas Sriwijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.18495/jsi.v18i2.763

Abstract

This study aims to evaluate the success of the MatchaPro Application at the Central Bureau of Statistics (BPS) of Bojonegoro Regency using the DeLone and McLean Model, which covers six dimensions: system quality, information quality, service quality, use, user satisfaction, and net benefits. This study employed a quantitative approach using Structural Equation Modeling based on Partial Least Squares (SEM-PLS) with SmartPLS software. Data were collected through questionnaires distributed to 50 active users of the MatchaPro Application using the total sampling technique. Descriptive analysis results indicate that all variables fall into the good category with an overall mean of 3.71. Of the nine hypotheses tested, five were accepted. Information quality and service quality significantly affect user satisfaction, while use significantly affects both user satisfaction and net benefits. User satisfaction has the strongest influence on net benefits with a path coefficient of 0.665. These findings indicate that system success is more determined by user satisfaction than by technical aspects alone
Pendukung Keputusan Multikriteria Konten Human-AI Berbasis Pegon Menggunakan Entropy-SAW Faruk Ulum
JSI: Jurnal Sistem Informasi (E-Journal) Vol 18 No 2 (2026): JSI: Jurnal Sistem Informasi (E-Journal)
Publisher : Jurusan Sistem Informasi Fakultas Ilmu Komputer Universitas Sriwijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.18495/jsi.v18i2.803

Abstract

Produksi konten budaya yang didukung oleh kecerdasan buatan generatif menghasilkan data yang heterogen dari segi proses, struktur artefak, dan respons audiens. Penelitian ini menggunakan metode Entropy-Simple Additive Weighting (Entropy-SAW) sebagai sistem pendukung keputusan multikriteria untuk mengevaluasi konten Human-AI berbasis aksara Pegon. Data diperoleh dari kegiatan longitudinal 2024-2026 yang mencakup 1.265 record (68 pada tahun 2024, 492 pada 2025, dan 705 pada 2026). Seluruh data diaudit untuk memastikan keseragaman unit analisis dan pemilihan observasi yang memenuhi kriteria engagement secara lengkap. Pengujian kuantitatif dilakukan pada 24 kasus dengan tiga kriteria: views, likes, dan comments. Pembobotan objektif menggunakan Entropy menghasilkan bobot 0,065475 untuk views, 0,338773 untuk likes, dan 0,595751 untuk comments. Bobot ini kemudian digunakan dalam SAW untuk menentukan prioritas alternatif. Uji kestabilan menunjukkan korelasi Spearman sebesar 0,921739 antara ranking dasar dan pembanding, sementara penghilangan satu kriteria menghasilkan koefisien 0,946224–0,951304. Temuan ini menunjukkan bahwa Entropy-SAW dapat digunakan sebagai baseline kuantitatif untuk mendukung pemilihan konten berdasarkan bukti engagement yang tersedia, tanpa menggantikan penilaian linguistik atau budaya oleh manusia. Pegon digunakan sebagai studi kasus empiris, sedangkan tradisi tulisan Arab lokal lain, termasuk Jawi (Arab-Melayu), diposisikan sebagai konteks heterogenitas dan arah pengujian lanjutan
Deteksi Tingkat Kematangan Buah Nanas Menggunakan Algoritma You Only Look Once (YOLOV11) Azwa Guntara
JSI: Jurnal Sistem Informasi (E-Journal) Vol 18 No 2 (2026): JSI: Jurnal Sistem Informasi (E-Journal)
Publisher : Jurusan Sistem Informasi Fakultas Ilmu Komputer Universitas Sriwijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.18495/jsi.v18i2.823

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menguji keandalan algoritma You Only Look Once versi 11 (YOLOv11) dalam mengklasifikasikan tingkat kematangan buah nanas ke dalam empat kategori (Mentah, Kurang Matang, Matang, dan Terlalu Matang) serta mengimplementasikannya ke dalam aplikasi berbasis mobile. Dataset yang digunakan bersumber dari Roboflow Universe berjumlah 1.386 citra yang terbagi menjadi data latih, validasi, dan uji. Pengujian dilakukan melalui tiga tahap eksperimen, yaitu pelatihan awal YOLO11n (50 epoch), eksplorasi YOLO11s (100 epoch), dan fine-tuning lanjutan YOLO11s (30 epoch) dengan teknik feature freezing pada 10 layer pertama backbone. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model terbaik diperoleh pada tahap fine-tuning YOLO11s dengan nilai Precision sebesar 75,2%, Recall 80,1%, mAP@0.5 sebesar 85,4%, mAP@0.5:0.95 sebesar 78,0%, serta waktu inferensi yang sangat cepat yaitu 7,8 ms per citra. Bobot model terbaik selanjutnya dikonversi ke format ONNX dan diintegrasikan ke dalam aplikasi berbasis Flutter. Pengujian aplikasi membuktikan bahwa sistem mampu melakukan deteksi multi-objek secara presisi dan sepenuhnya offline pada perangkat pintar Android.

Page 40 of 40 | Total Record : 397

 36   37   38   39   40 

Filter by Year

2009 2026


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 18 No 2 (2026): JSI: Jurnal Sistem Informasi (E-Journal) Vol 18 No 1 (2026): JSI: Jurnal Sistem Informasi (E-Journal) Vol 17 No 1 (2025): Vol 17, No 1 (2025) Vol 17 No 2 (2025): JSI: Jurnal Sistem Informasi (E-Journal) Vol 15, No 2 (2023) Vol 15, No 1 (2023) Vol 14, No 2 (2022) Vol 14, No 1 (2022) Vol 13, No 2 (2021) Vol 13, No 1 (2021) Vol 12, No 2 (2020) Vol 12, No 1 (2020) Vol 11, No 2 (2019) Vol 11, No 1 (2019) Vol 10, No 2 (2018): Oktober Vol 10, No 2 (2018) Vol 10, No 1 (2018) Vol 10, No 1 (2018): April Vol 9, No 2 (2017): Oktober Vol 9, No 2 (2017) Vol 9, No 1 (2017) Vol 8, No 2 (2016) Vol 8, No 1 (2016) Vol 7, No 2 (2015) Vol 7, No 1 (2015) Vol 6, No 2 (2014) Vol 6, No 1 (2014) Vol 6, No 1 (2014): - Vol 3, No 1 (2011) Vol 5, No 2 (2013): - Vol 5, No 2 (2013) Vol 5, No 1 (2013) Vol 4, No 2 (2012): Oktober Vol 4, No 2 (2012) Vol 4, No 2 (2012): - Vol 4, No 1 (2012) Vol 3, No 2 (2011) Vol 2, No 2 (2010) Vol 2, No 1 (2010) Vol 1, No 3 (2009) Vol 1, No 2 (2009) Vol 1, No 1 (2009) More Issue