cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Darius Andana Haris
Contact Email
dariush@fti.untar.ac.id
Phone
+6215676260
Journal Mail Official
jiksi@fti.untar.ac.id
Editorial Address
Gedung R Lantai 9 Kampus 1 Jl. Let. Jend. S. Parman No. 1 Jakarta 11440
Location
Kota adm. jakarta barat,
Dki jakarta
INDONESIA
JIKSI (Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem Informasi)
Published by Universitas Tarumanagara
ISSN : 23028769     EISSN : 23032529     DOI : -
Core Subject : Science, Education,
Computer Science & IT Mathematics Other
Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem Informasi (JIKSI) diterbitkan oleh Fakultas Teknologi Informasi Universitas Tarumanagara (FTI Untar) Jakarta sebagai media publikasi karya ilmiah mahasiswa program studi Teknik Informatika dan Sistem Informasi FTI Untar. Karya-karya ilmiah yang dihasilkan berupa hasil penelitian kualitatif dan kuantitatif, perancangan sistem informasi, analisis dan perancangan progam aplikasi. Jurnal ini terbit dua kali dalam setahun yaitu pada bulan Januari dan Agustus.
Arjuna Subject : Ilmu Komputer (semua kategori) - Ilmu Komputer (Lain-Lain)
Articles 937 Documents
 88   89   90   91   92 
PERBANDINGAN FCM DAN HIERARCHICAL CLUSTERING PADA DATA UBI JALAR INDONESIA Matthew Russel Paul; Teny Handhayani
Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem Informasi Vol. 13 No. 2 (2025): Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem Informasi
Publisher : Fakultas Teknologi Informasi Universitas Tarumanagara

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24912/jiksi.v13i2.35140

Abstract

Penelitian ini membandingkan performa dua algoritma klasterisasi, yaitu Fuzzy C-Means (FCM) dan Hierarchical Clustering, dalam mengelompokkan data produksi ubi jalar di Indonesia berdasarkan luas panen, produksi, dan produktivitas. Data diperoleh dari situs resmi Kementerian Pertanian Indonesia dan mencakup rentang tahun 2010–2024. Setelah melalui tahap pra-pemrosesan, kedua algoritma diterapkan dan dievaluasi menggunakan metrik Silhouette Score, Davies-Bouldin Index, serta waktu komputasi. Hasil menunjukkan bahwa Hierarchical Clustering dengan metode linkage Ward, Complete, dan Average menghasilkan performa terbaik pada konfigurasi dua klaster dengan nilai Silhouette sebesar 0.9385 dan DBI sebesar 0.3878. Sementara itu, FCM memberikan hasil optimal pada dua klaster dengan Silhouette sebesar 0.9074, DBI 0.6446, dan waktu komputasi tercepat sebesar 0.032 detik. Namun, performa FCM menurun signifikan saat jumlah klaster bertambah. Penelitian ini menunjukkan bahwa Hierarchical Clustering lebih unggul dalam kestabilan dan struktur klaster, sedangkan FCM lebih efisien dalam waktu proses pada jumlah klaster kecil.
PERBANDINGAN FUZZY C-MEANS DAN K-MEANS PADA KLASTERISASI BAWANG MERAH Fawaz; Teny Handhayani
Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem Informasi Vol. 13 No. 2 (2025): Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem Informasi
Publisher : Fakultas Teknologi Informasi Universitas Tarumanagara

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24912/jiksi.v13i2.35141

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan performa algoritma Fuzzy C-Means (FCM) dan K-Means dalam klasterisasi data produksi bawang merah di Indonesia. Pendekatan yang digunakan adalah machine learning berbasis unsupervised clustering, dengan evaluasi kinerja berdasarkan tiga metrik utama: Silhouette Score, Davies-Bouldin Index, dan waktu komputasi. Data produksi dianalisis secara spasial menggunakan koordinat geografis kabupaten/kota dan divisualisasikan dalam bentuk peta klaster dan grafik performa. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa FCM memberikan hasil klasterisasi yang lebih akurat dan stabil, terutama pada wilayah dengan karakteristik produksi yang tumpang tindih, sedangkan K-Means lebih unggul dari segi efisiensi waktu komputasi. Visualisasi spasial mengungkapkan pola distribusi produksi yang timpang, dengan Pulau Jawa mendominasi klaster produksi tinggi. Temuan ini menunjukkan bahwa metode klasterisasi cerdas dapat menjadi solusi potensial dalam pengembangan sistem informasi geografis pertanian yang adaptif dan berbasis data.
DETEKSI KELELAHAN MATA BERDASARKAN CITRA WAJAH MRL EYE DATASET DENGAN MENGGUNAKAN GLCM, PCA, DAN SVM Jeremia Pinnywan Immanuel; Eunice Eugenia Karta; Rio Bun Dika
Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem Informasi Vol. 13 No. 2 (2025): Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem Informasi
Publisher : Fakultas Teknologi Informasi Universitas Tarumanagara

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24912/jiksi.v13i2.35145

Abstract

Penelitian ini membahas implementasi metode GLCM, PCA, dan SVM untuk membangun sistem deteksi kelelahan mata berbasis pengolahan citra digital. Meningkatnya penggunaan perangkat elektronik menjadikan kelelahan mata sebagai isu kesehatan yang semakin serius, terutama bagi individu yang bekerja dalam bidang yang memerlukan konsentrasi visual tinggi dalam jangka waktu lama. Untuk menjawab kebutuhan tersebut, penelitian ini menggunakan pendekatan pembelajaran mesin klasik yang dikenal efisien dan ringan dari segi kebutuhan sumber daya, dengan memanfaatkan MRL Eye Dataset berbasis citra inframerah sebagai data utama. Tahapan pemrosesan citra dimulai dengan ekstraksi fitur tekstur menggunakan metode GLCM, yang kemudian direduksi dimensinya menggunakan teknik PCA, dan akhirnya dilakukan klasifikasi oleh algoritma SVM. Sistem ini diuji dalam dua skenario, yaitu dengan dan tanpa keberadaan data outlier. Penyesuaian parameter optimal dilakukan melalui metode Grid Search dan validasi silang menggunakan KFold dengan K = 3. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu mendeteksi kondisi mata “Awake” dan “Sleepy” dengan akurasi tertinggi mencapai 92.38%, serta nilai precision, recall, dan F1-score yang masing-masing mampu memperoleh hasil di atas 92%. Selain itu, waktu eksekusi untuk ekstraksi fitur, pelatihan model, dan prediksi tergolong cepat, sehingga menunjukkan bahwa sistem ini berpotensi untuk diterapkan secara real-time, bahkan pada perangkat dengan spesifikasi perangkat keras yang terbatas.
PERBANDINGAN FUZZY C-MEANS DAN K-MEANS PADA KLASTERISASI KETELA POHON Sandy Permadi Sormin; Teny Handhayani
Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem Informasi Vol. 13 No. 2 (2025): Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem Informasi
Publisher : Fakultas Teknologi Informasi Universitas Tarumanagara

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24912/jiksi.v13i2.35146

Abstract

Ketela pohon merupakan salah satu komoditas strategis dalam sektor pertanian Indonesia yang tersebar di berbagai wilayah dengan tingkat produktivitas yang bervariasi. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan performa dua algoritma klasterisasi, yaitu K-Means dan Fuzzy C-Means (FCM), dalam mengelompokkan wilayah produksi ketela pohon berdasarkan tiga variabel utama: luas panen, total produksi, dan produktivitas per hektar. Data yang digunakan merupakan data sekunder dari Badan Pusat Statistik (BPS) dan Kementerian Pertanian RI untuk periode 2010 hingga 2022. Sebelum dilakukan proses klasterisasi, data melalui tahap pra-pemrosesan seperti pembersihan data, normalisasi menggunakan metode min-max scaling, serta reduksi dimensi dengan Principal Component Analysis (PCA). Proses klasterisasi dilakukan dengan menetapkan jumlah klaster sebanyak tiga, menggunakan kedua algoritma tersebut. Evaluasi performa klaster dilakukan menggunakan metrik Silhouette Score, Davies-Bouldin Index, dan waktu komputasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma K-Means memiliki nilai Silhouette tertinggi sebesar 0,9341 dan Davies-Bouldin Index terendah sebesar 0,3224, serta waktu komputasi tercepat 0,0066 detik. Di sisi lain, FCM menunjukkan nilai Silhouette terbaik 0,9315 dan Davies-Bouldin Index 0,4896 dengan waktu komputasi minimum 0,0413 detik. Meskipun FCM menawarkan fleksibilitas dalam penanganan data yang bersifat ambigu, K-Means terbukti lebih unggul dalam hal efisiensi dan kualitas pemisahan klaster. Visualisasi hasil klasterisasi dalam bentuk diagram batang dan peta sebar wilayah memperkuat temuan tersebut. Dengan demikian, penelitian ini merekomendasikan penggunaan algoritma K-Means untuk pengelompokan wilayah produksi ketela pohon secara optimal dan efisien.
ANALISIS PENYAKIT JANTUNG DENGAN PCA UNTUK IDENTIFIKASI KESEHATAN KARDIOVASKULAR Sebastian Wibowo; Dillon Majesson; Junardi Chailesia
Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem Informasi Vol. 13 No. 2 (2025): Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem Informasi
Publisher : Fakultas Teknologi Informasi Universitas Tarumanagara

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24912/jiksi.v13i2.35147

Abstract

Tujuan dari penelitian ini membahas analisis data klinis untuk mengidentifikasi risiko penyakit jantung menggunakan metode unsupervised learning. Metode yang digunakan adalah Principal Component Analysis (PCA) untuk reduksi dimensi data numerik, dan K-Medoids Clustering untuk mengelompokkan pasien berdasarkan kemiripan atribut klinis. Dataset heart.csv yang digunakan mencakup variabel numerik dan kategorikal, seperti tekanan darah, kolesterol, jenis kelamin, dan hasil EKG. Outlier dideteksi menggunakan Mahalanobis Distance, kemudian dilakukan clustering pada variabel kontinu dengan PCA dan jarak Euclidean, serta pada variabel diskrit dengan jarak Hamming dan visualisasi t-SNE. Hasil clustering menunjukkan adanya kelompok pasien dengan karakteristik klinis serupa yang mencerminkan tingkat risiko penyakit jantung yang berbeda. Kombinasi PCA dan K-Medoids terbukti efektif untuk mengungkap pola risiko secara visual dan sistematis, sehingga berpotensi mendukung pengambilan keputusan klinis
Pembuatan Trading Card Game bertema Cerita Rakyat Indonesia sebagai Media Alternatif dari Storytelling Caesario Refint Sia; Darius Andana Haris; Ruby Chrissandy, S.Sn., M.Ds
Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem Informasi Vol. 14 No. 1 (2026): Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem Informasi
Publisher : Fakultas Teknologi Informasi Universitas Tarumanagara

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24912/7gwap639

Abstract

Trading Card Game atau Game Kartu Koleksi adalah jenis permainan kartu yang menggunakan kartu fisik dan membutuhkan strategi serta perhitungan untuk dimainkan. Permainan ini disukai oleh banyak orang, mulai dari anak-anak hingga orang dewasa, karena faktor koleksi atau mekanik permainannya yang menarik. Tujuan dari perancangan game kartu koleksi ini adalah mengangkat tema storytelling agar pemain bisa lebih mengenal berbagai cerita dari berbagai belahan dunia. Hipotesa dalam membuat media alternatif berupa kartu game koleksi sebagai media storytelling adalah karena media yang ada saat ini terasa kurang interaktif dan membuat sesi membaca terasa membosankan. Hasil dari perancangan kartu game koleksi ini adalah pembaca akan lebih terlibat dalam cerita melalui desain karakter dan rancangan permainan yang disajikan.
MENINGKATKAN PENGELOLAAN INSIDEN LAYANAN TI MELALUI KLASIFIKASI INSIDEN RANDOM FOREST Caesha Rachma Dhani; Dedi Trisnawarman; Bagus Mulyawan
Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem Informasi Vol. 14 No. 1 (2026): Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem Informasi
Publisher : Fakultas Teknologi Informasi Universitas Tarumanagara

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24912/wfh6qr87

Abstract

Penanganan insiden secara cepat dan tepat merupakan aspek krusial dalam menjaga kualitas layanan teknologi informasi, namun proses klasifikasi insiden yang dilakukan secara manual sering menyebabkan keterlambatan dan ketidakkonsistenan prioritisasi. Penelitian ini bertujuan meningkatkan efektivitas pengelolaan insiden dengan menerapkan algoritma Random Forest untuk mengklasifikasikan tingkat keparahan insiden berdasarkan data historis. Dataset insiden diproses melalui tahapan Extract, Transform, Load (ETL), kemudian dilakukan praproses dan pembagian data menjadi data latih dan data uji. Model Random Forest dibangun menggunakan parameter dasar dan dievaluasi menggunakan metrik akurasi, precision, recall, dan F1-score. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model mencapai akurasi sebesar 71%, dengan precision, recall, dan F1-score masing-masing sebesar 75%. Confusion matrix memperlihatkan model mampu mengenali pola insiden secara cukup konsisten meskipun masih terdapat beberapa kesalahan prediksi. Analisis feature importance juga menunjukkan bahwa Duration dan Priority menjadi fitur yang paling berpengaruh dalam proses klasifikasi. Temuan ini menunjukkan bahwa model Random Forest dapat digunakan sebagai alat bantu untuk meningkatkan konsistensi dan kecepatan dalam proses identifikasi dan prioritisasi insiden layanan TI.
MODEL SISTEM PAJAK DAERAH DIGITAL DENGAN PROTEKSI DATA Jonathan Lucas Pakpahan; Desi Arisandi
Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem Informasi Vol. 14 No. 1 (2026): Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem Informasi
Publisher : Fakultas Teknologi Informasi Universitas Tarumanagara

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24912/nkdtbk12

Abstract

Penelitian ini bertujuan merancang model sistem pajak daerah digital dengan fokus pada peningkatan proteksi data. Sistem pajak yang digunakan saat ini masih memiliki potensi celah keamanan, seperti autentikasi yang kurang kuat, pembatasan akses yang belum optimal, serta minimnya validasi input sehingga rentan terhadap serangan seperti SQL Injection. Melalui pendekatan Software Development Life Cycle (SDLC) model Waterfall, penelitian ini memetakan kebutuhan fungsional dan merancang alur proses sistem menggunakan Unified Modeling Language (UML). Rancangan proteksi data difokuskan pada autentikasi berbasis hash, role-based access control (RBAC), validasi input berlapis, middleware keamanan, serta pencatatan aktivitas untuk keperluan audit. Hasil penelitian berupa model arsitektur keamanan dan struktur basis data yang dapat dijadikan acuan dalam pengembangan sistem pajak daerah berbasis web yang aman, terstruktur, dan mudah dikelola.
Pengembangan Aplikasi Layanan Kecantikan untuk Peningkatan Branding UMKM Vbeauty_Studio Jane Syahwalina Kaprica Sandra; Bagus Mulyawan; Meirista Wulandari
Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem Informasi Vol. 14 No. 1 (2026): Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem Informasi
Publisher : Fakultas Teknologi Informasi Universitas Tarumanagara

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24912/gda29379

Abstract

Perkembangan teknologi informasi yang telah dipengaruhi dari berbagai aspek kehidupan, termasuk dari sektor jasa kecantikan saat ini, berpotensi menjadi lebih kompetitif dari sebelumnya. Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM) perlu beradaptasi dengan sistematisasi digital untuk meningkatkan efisiensi layanan sekaligus memperkuat citra merek mereka. Dengan itu, penelitian ini bermanfaat untuk pengembangan aplikasi layanan kecantikan berbasis website di UMKM VBeauty_Studio untuk menjadi solusi masalah operasional sistem dan strategi branding marketing. Agile Scrum digunakan sebagai metode pendukung, bersama dengan beberapa tahap, seperti backlog produk, perencanaan sprint, eksekusi sprint, dan tinjauan retrospektif untuk memastikan fleksibilitas dan akurasi dalam pengembangan. Implementasi sistem ini melalui implementasi bahasa pemrograman PHP dengan kerangka CodeIgniter 3 dan database MySQL. Berdasarkan hasil penelitian yang ditunjukkan, sistem bawaan dapat meningkatkan efisiensi proses reservasi, memfasilitasi manajemen pelanggan, dan memperkuat citra merek dalam digitalisasi bisnis berdasarkan tampilan antarmuka profesional dan interaktif. Dengan sistem ini, VBeauty_Studio dapat memperluas jangkauan pasarnya, meningkatkan loyalitas pelanggan, dan memperkuat daya tariknya dalam persaingan di industri layanan kecantikan.
DIGITALISASI PROSES PENGELOLAAN KEGIATAN RT MELALUI PENGEMBANGAN APLIKASI WEB Putri Dewi Zabita; Bagus Mulyawan; Meirista Wulandari
Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem Informasi Vol. 14 No. 1 (2026): Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem Informasi
Publisher : Fakultas Teknologi Informasi Universitas Tarumanagara

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24912/yqdavn74

Abstract

RT 010 RW 04 Kelurahan Jelambar, Jakarta Barat, sebagai unit pemerintahan terkecil, memiliki peran penting dalam menjaga ketertiban sosial dan mendukung kehidupan warga. Namun, pengelolaan kegiatan, administrasi surat menyurat, dan pencatatan kas RT masih dilakukan secara manual, yang menyebabkan lambatnya koordinasi dan ketidakteraturan. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan aplikasi web guna mengoptimalkan pengelolaan kegiatan, administrasi surat, dan pelaporan keuangan di RT 010 RW 04. Metode yang digunakan dalam pengembangan sistem ini adalah dengan pendekatan Waterfall, yang mencakup analisis kebutuhan, perancangan, implementasi, pengujian menggunakan User Acceptance Test (UAT) dan System Usability Scale (SUS), penerapan sistem, serta pemeliharaan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa aplikasi ini berhasil meningkatkan pengelolaan kegiatan dan layanan, dengan antarmuka yang mudah digunakan, serta sistem yang memadai untuk pengelolaan data dan layanan warga. Pengujian SUS menunjukkan tingkat kepuasan pengguna yang baik, menandakan keberhasilan implementasi aplikasi ini dalam mendukung kegiatan RT dan memberikan kemudahan bagi warga dalam mengakses layanan.

Page 90 of 94 | Total Record : 937

 88   89   90   91   92 

Filter by Year

2013 2026


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 14 No. 1 (2026): Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem Informasi Vol. 13 No. 2 (2025): Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem Informasi Vol. 13 No. 1 (2025): Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem Informasi Vol. 12 No. 2 (2024): Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem Informasi Vol. 12 No. 1 (2024): JURNAL ILMU KOMPUTER DAN SISTEM INFORMASI Vol. 11 No. 2 (2023): JURNAL ILMU KOMPUTER DAN SISTEM INFORMASI Vol. 11 No. 1 (2023): JURNAL ILMU KOMPUTER DAN SISTEM INFORMASI Vol. 10 No. 2 (2022): JURNAL ILMU KOMPUTER DAN SISTEM INFORMASI Vol. 10 No. 1 (2022): JURNAL ILMU KOMPUTER DAN SISTEM INFORMASI Vol 10, No 1 (2022): JURNAL ILMU KOMPUTER DAN SISTEM INFORMASI Vol 9, No 2 (2021): JURNAL ILMU KOMPUTER DAN SISTEM INFORMASI Vol 9, No 1 (2021): JURNAL ILMU KOMPUTER DAN SISTEM INFORMASI Vol. 9 No. 1 (2021): JURNAL ILMU KOMPUTER DAN SISTEM INFORMASI Vol 8, No 2 (2020): Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem Informasi Vol. 8 No. 2 (2020): Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem Informasi Vol 8, No 1 (2020): Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem Informasi Vol 7, No 2 (2019): Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem Informasi Vol 7, No 1 (2019): JURNAL ILMU KOMPUTER DAN SISTEM INFORMASI Vol 6, No 2 (2018): JURNAL ILMU KOMPUTER DAN SISTEM INFORMASI Vol 6, No 1 (2018): JURNAL ILMU KOMPUTER DAN SISTEM INFORMASI Vol 5, No 2 (2017): Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem Informasi Vol 5, No 1 (2017): JURNAL ILMU KOMPUTER DAN SISTEM INFORMASI Vol 4, No 2 (2016): Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem Informasi Vol 4, No 1 (2016): Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem Informasi Vol 3, No 2 (2015): Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem Informasi Vol 3, No 1 (2015): Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem Informasi Vol 2, No 2 (2014): Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem Informasi Vol 2, No 1 (2014): Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem Informasi Vol 1, No 2 (2013): Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem Informasi Vol 1, No 1 (2013): Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem Informasi More Issue