cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Agung Setia Budi
Contact Email
agungsetiabudi@ub.ac.id
Phone
+62341-577911
Journal Mail Official
jtiik@ub.ac.id
Editorial Address
Fakultas Ilmu Komputer Universitas Brawijaya Gedung F FILKOM Lt. 8, Ruang BPJ Jalan Veteran No. 8 Malang Indonesia - 65145
Location
Kota malang,
Jawa timur
INDONESIA
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Published by Universitas Brawijaya
ISSN : 23557699     EISSN : 25286579     DOI : http://dx.doi.org/10.25126/jtiik
Core Subject : Science, Engineering,
Computer Science & IT Engineering
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer (JTIIK) merupakan jurnal nasional yang diterbitkan oleh Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya (UB), Malang sejak tahun 2014. JTIIK memuat artikel hasil-hasil penelitian di bidang Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer. JTIIK berkomitmen untuk menjadi jurnal nasional terbaik dengan mempublikasikan artikel berbahasa Indonesia yang berkualitas dan menjadi rujukan utama para peneliti. JTIIK di akreditasi oleh Kementerian Riset, Teknologi, dan Pendidikan Tinggi Republik Indonesia Nomor: 36/E/KPT/2019 yang berlaku sampai dengan Volume 11 Nomor 2 Tahun 2024.
Arjuna Subject : Ilmu Komputer (semua kategori) - Ilmu Komputer (Lain-Lain)
Articles 1,288 Documents
 49   50   51   52   53 
Suatu Pendekatan Hibrid Menggunakan Topsis - Entropi pada Penentuan Siswa Penerima Beasiswa Prestasi Berbasiskan Kriteria Objektif Siregar, Maria Ulfah; Nasiroh, Titik; Mustakim, Muhammad
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 8 No 1: Februari 2021
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25126/jtiik.0814261

Abstract

Kondisi ekonomi Indonesia yang turun seiring pandemi Covid-19 yang belum juga berakhir menyebabkan sebagian masyarakat menghadapi kesulitan ekonomi dalam pemenuhan kebutuhan hidup sehari-hari, salah satunya adalah dalam pembiayaan sekolah anak. Salah satu solusi bagi permasalahan ini adalah dengan pemberian beasiswa bagi siswa. Keterbatasan dana beasiswa ditambah dengan siswa yang berhak menerima bantuan adalah berjumlah banyak, menghendaki adanya suatu sistem yang dapat membantu dalam penentuan siswa penerima beasiswa.  Penelitian kami menerapkan pendekatan hibrid dari Multi-Attribute Decision Making (MADM) metode Entropi dan Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS). Metode Entropi digunakan untuk memberikan pembobotan pada kriteria secara objektif. Metode TOPSIS mencari alternatif terbaik dari sejumlah alternatif, yaitu yang semakin mendekati solusi ideal positif dan menjauhi solusi ideal negatif. Penelitian ini diimplementasikan di SMP N 1 Kokap Yogyakarta dengan menggunakan data siswa kelas 8 sejumlah 146 orang siswa. Terdapat sepuluh kriteria untuk menentukan siswa penerima beasiswa prestasi yaitu nilai pengetahuan, nilai keterampilan, catatan prestasi, keaktifan berorganisasi, jumlah ekstrakurikuler, jumlah ketidakhadiran, penghasilan ayah, penghasilan ibu, jumlah tanggungan orang tua dan status beasiswa. Berdasarkan sebaran dari evaluasi nilai kriteria dengan perhitungan bobot Entropi tanpa menggunakan bobot awal dari sekolah, diperoleh bahwa kriteria catatan prestasi adalah kriteria utama dalam penentuan siswa penerima beasiswa ini dan semua kriteria adalah valid. Output dari sistem ini adalah ranking siswa berdasarkan nilai preferensinya. Pe-ranking-an ini bisa dijadikan sebagai rekomendasi siswa penerima beasiswa prestasi di SMP N 1 Kokap. AbstractEconomic condition in Indonesia which is gradually decreased during Covid-19 pandemic which has not stopped yet causes some of citizens face economic difficulty in fulfilling their daily life, one of which is to pay their children’ school fees. One solution for this problem is to provide scholarship for students. The limited money for scholarship and students who are eligible to get the aids are many in number require a system which can ease in determining the merit scholars objectively. This study applies the hybrid approach of Multi-Attribute Decision Making (MADM) method, Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) and Entropy. Entropy method is used to define objectively a weight of each criteria. TOPSIS method finds the best alternative from several alternatives that getting closer to the positive ideal solution and farther from the negative ideal solution. This study is implemented in SMP N 1 Kokap Yogyakarta and use data of 146 students on Kelas 8. There are ten criteria to determine merit scholars, these are a value of knowledge, a value of skills, a record of merits, organizational activities, the number of extracurriculars, for the number of absences, father's income, mother's income, the number of dependents of parents and scholarship status. Based on disperity of evaluation of criteria’ values, the achievements record is the important criteria for this system and all the criteria are valid. The result of this system is a rank of students based on their preference values. This rank could be used as a reference to recommend merit scholars in SMP N 1 Kokap.   
Implementasi Layanan Aplikasi Bergerak Untuk Informasi Wisata Provinsi Papua Barat Rantelinggi, Parma Hadi; Irianti, Arnita; Aryanto, Dwi
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 7 No 5: Oktober 2020
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25126/jtiik.2020712442

Abstract

Provinsi Papua Barat memiliki beragam tempat pariwisata. Namun, sebagian masyarakat Indonesia yang berkunjung ke Papua Barat hanya mengenal Raja Ampat sebagai tempat wisata. Padahal masih banyak tempat yang belum dikenal secara luas untuk menjadi tujuan wisata. Selain itu, belum adanya aplikasi yang berbasis Android yang dapat mendukung dalam promosi pariwisata di Papua Barat. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun aplikasi bergerak agar dapat dimanfaatkan sebagai sarana melakukan promosi wisata. Penelitian ini berkontribusi pada penduduk untuk mengakses informasi tentang lokasi wisata di Provinsi Papua Barat secara tepat dan mudah. Penelitian ini menggunakan model Design Science Research (DSR) merupakan model yang bisa difungsikan sebagai solusi untuk membangun dan mengevaluasi jejak digital secara waktu nyata, melibatkan variabel yang mempertimbangkan desain, utilitas desain dan menentukan karakter variabel yang dievaluasi. Aplikasi yang dibangun berbasis Android dengan memanfaatkan layanan cloud PaaS serta layanan google maps dalam mempermudah mencari lokasi wisata. Evaluasi akhir yang lakukan dilihat dari hasil penyebaran kuesioner kepada responden untuk tingkat kepuasan pemanfaatan aplikasi yang dibangun. Hasil menyatakan 36,9%  responden sangat setuju, 51,6% menyatakan setuju, 10,3% menyatakan cukup dan 1,2% menyatakan kurang. Sehingga diketahui mayoritas responden setuju apabila aplikasi ini dapat digunakan sebagai alat untuk promosi dan mencari informasi pariwisata di Provinsi Papua Barat Abstract Papua Barat Province has various tourist attractions. However, even Indonesians who visited Papua Barat only know Raja Ampat as a tourist destination. The fact is, there are still many places that are unknown to the general public. Beside that, there is no Android-based application that can support tourism promotion in Papua Barat. This research aims to design and build a mobile application to promote tourism. This research contributes to the population by providing precise and easy access to information about tourist sites in Papua Barat Province. This research used The Design Science Research (DSR) model which is a model that can function as a solution for building and evaluating digital trace in real-time, involves variables that consider the design, utility design and determine the character of the variables evaluated. The application is Android-based, utilizing the PaaS cloud service as well as the Google maps service for making it easier to find tourist sites. The final evaluation is seen from the results of the questionnaires distributed to respondents to find out their level of satisfaction of the application. The results show that 36.9% of respondents strongly agreed, 51.6% agreed, 10.3% said fair, and 1.2% said less. So it is known that the majority of respondents agreed that this application can be used as a tool for promoting and searching for tourism information in Papua Barat Province.
Software Konsultasi Seleksi Karir Siswa menggunakan Metode Certainy Factor Irwan, Irwan; Gustientiedina, Gustientiedina; Hajjah, Alyauma; Desnelita, Yenny; Susanti, Wilda
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 8 No 1: Februari 2021
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25126/jtiik.0811093

Abstract

Model software konsultasi seleksi karir sebagai alternatif  pengambilan keputusan dimana  konsultasi meliputi pemahaman karir, perencanaan karir, alternatif pilihan karir yang berupa alat penelusuran minat dan bakat siswa terhadap keputusan karir siswa menggunakan metode certainty factor berbasis sistem pakar. Penelitian ini menghasilkan model software konseling dalam memperoleh informasi penting tentang pengembangan karir siswa dan membantu memfasilitasi perkembangan individu siswa melalui bentuk layanan agar mampu merencanakan karirnya berdasarkan jurusan, minat, bakat, pengetahuan, kepribadian, kompetensi dan faktor-faktor lain yang mendukung kemajuan dirinya dalam menentukan pilihan dan keputusan yang sesuai dengan dunia kerja pilihan siswa.Sistem diuji menggunakanwhite box dan black boxdengan menunjukan hasil dimana sistem dapat digunakan sesuai kebutuhan. AbstractCareer selection consulting software model as an alternative decision making where consultation that includes career understanding,career understanding, career planning, alternative career choices in the form of a tool to trace students' interests and talents towards student career decisions using expert system based certainty factor method. This research produces a counseling software model in obtaining important information about student career development and helps facilitate individual students development  through a form of service in order to be able to plan his career based on majors, interests, talents, knowledge, personality, competencies and other factors that support his progress in determining choices and decisions that are appropriate to the world of work choice. The system is tested using white boxes and black boxes by showing the results where the system can be used as needed.
Optimasi Data Tidak Seimbang pada Interaksi Drug Target dengan Sampling dan Ensemble Support Vector Machine Ramadhanti, Nabila Sekar; Kusuma, Wisnu Ananta; Annisa, Annisa
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 7 No 6: Desember 2020
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25126/jtiik.2020762857

Abstract

Data tidak seimbang menjadi salah satu masalah yang muncul pada masalah prediksi atau klasifikasi. Penelitian ini memfokuskan untuk mengatasi masalah data tidak seimbang pada prediksi drug-target interaction (interaksi senyawa-protein). Ada banyak protein target dan senyawa obat yang terdapat pada basis data interaksi senyawa-protein yang belum divalidasi interaksinya secara eksperimen. Belum diketahuinya interaksi antar senyawa dan target tersebut membuat proporsi antara data yang diketahui interaksinya dan yang belum dikethui menjadi tidak seimbang. Data interaksi yang sangat tidak seimbang dapat menyebabkan hasil prediksi menjadi bias. Terdapat banyak cara untuk mengatasi data tidak seimbang ini, namun pada penelitian ini diimplementasikan metode yang menggabungkan Biased Support Vector Machine (BSVM), oversampling, dan undersampling dengan Ensemble Support Vector Machine (SVM). Penelitian ini mengeksplorasi efek sampling yang digabungkan dalam metode tersebut pada data interaksi senyawa-protein. Metode ini sudah diuji pada dataset Nuclear Receptor, G-Protein Coupled Receptor dan Ion Channel dengan rasio ketidakseimbangannya sebesar 14.6%, 32.36%, dan 28.2%. Hasil pengujian dengan menggunakan ketiga dataset tersebut menunjukkan nilai area under curve (AUC) secara berturut-turut sebesar 63.4%, 71.4%, 61.3% dan F-measure sebesar 54%, 60.7% dan 39%. Nilai akurasi dari metode yang digunakan masih terbilang cukup baik, walaupun nilai tersebut lebih kecil dari metode SVM tanpa perlakuan apapun. Nilai tersebut bias karena nilai AUC dan F-measure ternyata lebih kecil. Hal ini membuktikan bahwa metode yang diusulkan dapat menurunkan tingkat bias pada data tidak seimbang yang diuji dan meningkatkan nilai AUC dan f-measure sekitar 5%-20%. AbstractImbalanced data has been one of the problems that arise in processing data. This research is focusing on handling imbalanced data problem for drug-target (compound-protein) interaction data. There are many target protein and drug compound existed in compound-protein interaction databases, which many interactions are not validated yet by experiment. This unknown interaction led drug target interaction to become imbalanced data. A really imbalanced data may cause bias to prediction result. There are many ways of handling imbalanced data, but this research implemented some methods such as BSVM, oversampling, undersampling with SVM ensemble. These method already solve the imbalanced data problem on other kind of data like image data. This research is focusing on exploration of effect on the sampling that used in these method for compound-protein interaction data. This method had been tested on compound-protein interaction Nuclear Receptor, GPCR and Ion Channel with 14.6%, 32.36% and 28.2% of imbalance ratio. The evaluation result using these three dataset show the value of AUC respectively 63.4%, 71.4%, 61.3% and F-measure of 54%, 60.7% and 39%. The score from this method is quite good, even though the score of accuracy and precision is smaller than the SVM. The value is bias because the AUC and F-measure score is smaller. This proves that the proposed method could reduce the bias rate in the evaluated imbalanced data and increase AUC and f-measure score from 5% to 20%.
Deteksi Covid-19 pada Citra Sinar-X Dada Menggunakan Deep Learning yang Efisien Yudistira, Novanto; Widodo, Agus Wahyu; Rahayudi, Bayu
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 7 No 6: Desember 2020
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25126/jtiik.2020763651

Abstract

Deteksi Covid-19 merupakan tahapan penting untuk mengenali secara dini pasien terduga Covid-19 sehingga dapat dilakukan langkah lanjutan. Salah satu cara pendeteksian adalah melalui citra sinar-x paru. Namun demikian, selain dibutuhkan suatu model algoritma yang dapat menghasilkan akurasi tinggi, komputasi yang ringan merupakan hal yang dibutuhkan sehingga dapat diaplikasikan dalam alat pendeteksi. Model deep CNN dapat melakukan deteksi dengan akurat namun cenderung memerlukan penggunaan memori yang besar. CNN dengan parameter yang lebih sedikit dapat menghemat storage maupun penggunaan memori sehingga dapat berproses secara real time baik berupa alat pendeteksi maupun sistem pengambilan keputusan via cloud. Selain itu, CNN dengan parameter yang lebih kecil juga dapat untuk diaplikasikan pada FPGA dan perangkat keras lainnya yang mempunyai kapasitas memori terbatas. Untuk menghasilkan deteksi COVID-19 pada citra sinar-x paru yang akurat namun komputasinya juga ringan, kami mengusulkan arsitektur CNN kecil namun handal dengan menggunakan teknik pertukaran channel yang disebut ShuffleNet. Dalam penelitian ini, kami menguji dan membandingkan kemampuan ShuffleNet, EfficientNet, dan ResNet50 karena mempunyai jumlah parameter yang lebih kecil dibanding CNN pada umumnya seperti VGGNet atau FullConv yang menggunakan lapisan konvolusi secara penuh namun mempunyai kemampuan deteksi yang mumpuni. Kami menggunakan 1125 citra sinar-x dan mencapai akurasi 86.93 % dengan jumlah parameter model yang 18.55 kali lebih sedikit dari EfficientNet dan 22.36 kali lebih sedikit dari ResNet50 untuk mendeteksi 3 kategori yaitu Covid-19, Pneumonia, dan normal melalui uji 5-fold crossvalidation. Memori yang diperlukan oleh masing-masing arsitektur CNN tersebut untuk melakukan sekali deteksi berhubungan secara linier dengan jumlah parameternya dimana ShuffleNet hanya memerlukan memori GPU sebesar 0.646 GB atau 0.43 kali dari ResNet50,  0.2 kali dari EfficientNet, dan 0.53 kali dari FullConv. Lebih lanjut, ShuffleNet melakukan deteksi paling cepat yaitu sebesar 0.0027 detik.AbstractCovid-19 detection is an important step in identifying early patients with suspected Covid-19 so that further steps can be taken. One way of detection is through pulmonary x-ray images. However, besides requiring an algorithm model that can produce high accuracy, lightweight computation is needed so that it can be applied in a detector. The deep CNN model can detect accurately but tends to require large memory usage. CNN with fewer parameters can save storage and memory usage so that it can process in real time both in the form of detection devices and decision-making systems via the cloud. In addition, CNN with smaller parameters can also be applied to FPGA and other hardware that have limited memory capacity. To produce accurate COVID-19 detection on x-ray images with lightweight computation, we propose a small but reliable CNN architecture using a channel shuffle technique called ShuffleNet. In this study, we tested and compared the capabilities of ShuffleNet, EfficientNet, and ResNet because they have a smaller number of parameters than usual deep CNN, such as VGGNet or FullConv which uses a full convolution layers with a robust detection capability. We used 1125 x-ray images and achieved an accuracy of 86.93% with a number of model parameters of 18.55 times less than EfficientNet and 22.36 times less than ResNet50 to detect 3 categories namely Covid-19, Pneumonia, and normal through the 5-fold cross validation. The memory required by each CNN architecture to perform one detection is linearly related to the number of parameters where ShuffleNet only requires GPU memory of 0.646 GB or 0.43 times that of ResNet50, 0.2 times of EfficientNet, and 0.53 times of FullConv. Furthermore, ShuffleNet performs the fastest detection at 0.0027 seconds.
Aplikasi Penentuan Rute dan Waktu Tempuh ke Halte Transjakarta Terdekat dengan Algoritma Djikstra Berbasis Location Base System Dewi, Ra'idah Naufaliana; Atmodjo WP, Dwi; Purwaningsih, Mardiana
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 7 No 4: Agustus 2020
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25126/jtiik.2020741680

Abstract

Saat ini sudah ada aplikasi yang dapat diinstal di ponsel pintar untuk membantu mencari posisi halte terdekat, akan tetapi pengguna harus benar-benar tahu titik keberadaannya saat itu. Hal ini dapat menyulitkan apabila penumpang tersebut adalah pendatang yang tidak mengetahui dengan benar posisinya. Penelitian dengan tujuan menentukan rute dan waktu tempuh ke halte Transjakarta terdekat ini dibuat dengan pendekatan algoritme Dijkstra pada aplikasi mobile di atas platform Android. Aplikasi ini akan dibantu oleh GPS untuk mencari halte terdekat dari posisi pengguna. Aplikasi ini juga dilengkapi dengan deskripsi perjalanan, estimasi waktu tempuh, dan rute alternatif menuju halte Transjakarta. Kelebihan aplikasi ini adalah apabila Wi-Fi atau data seluler tidak berfungsi tetap dapat digunakan karena metode ini akan tetap menunjukkan rute yang perlu ditempuh dengan deskripsi perjalanan yang dimilikinya. Penentuan rute terdekat dalam aplikasi ini tidak perlu menentukan titik akhir seperti halnya aplikasi yang menggunakan algoritme Djikstra lainnya, bahkan dapat memberikan beberapa alternatif halte terdekat. Hal ini dimungkinkan karena aplikasi ini juga menggunakan algoritme Bubblesort untuk mengurutkan halte. Karena tiap halte Transjakarta sudah terintegrasi sehingga kemana pun tujuan dapat diakses dari halte terdekat dan di halte tersebut sudah ada informasi halte transit sesuai dengan tujuan. AbstractCurrently there are applications that can be installed on a smart phone to help find the position of the nearest bus stop, but the user must really know the point of existence at that time. This can be difficult if the passenger is a migrant who does not know his position correctly. The approach used to determine the route and travel time to the nearest Transjakarta bus stop in this study is to use Dijkstra's algorithm on a mobile application on the Android platform. This application will be assisted by GPS to find the nearest stop from the user's position. This application is also equipped with a description of the trip, estimated travel time, and alternative routes to the Transjakarta bus stop. The advantage of this application is that if Wi-Fi or cellular data does not work it can still be used because this method will still show the route that needs to be taken with the description of the trip it has. Determining the closest route in this application does not need to determine the end point as well as applications that use other Djikstra algorithms, can even provide several alternative stops nearby. This is possible because this application also uses the Bubblesort algorithm to sort stops. Because each Transjakarta bus stop has been integrated so that wherever the destination can be accessed from the nearest bus stop and at the stop there is already a transit stop information in accordance with the destination.
Evaluasi dan Redesign Website Pendidikan Tinggi dengan Menerapkan User Experience Lifecycle Putra, M. Gilvy Langgawan; Renaldi, Michael; Natasia, Sri Rahayu
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 8 No 2: April 2021
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25126/jtiik.2021824367

Abstract

Pada awalnya perguruan tinggi membuat situs web untuk mengenalkan dan mempromosikan lembaga pendidikannya. Diresmikannya Undang-Undang Nomor 14 Tahun 2008 tentang Keterbukaan Informasi Publik (UU KIP) dan Undang-Undang Nomor 25 Tahun 2009 tentang Pelayanan Publik (UU PP) menciptakan suatu keputusan di mana badan publik wajib “meningkatkan pengelolaan dan pelayanan informasi di lingkungan badan publik untuk menghasilkan layanan informasi yang berkualitas”. Penelitian yang bertujuan untuk meningkatkan kualitas situs web ITK dan mengecilkan tanggapan kurang baik yang diberikan mahasiswa ITK dilakukan dengan cara melakukan evaluasi dan redesign pada situs web ITK guna memperbaiki kualitas situs web ITK dan juga untuk mengurangi permasalahan yang di alami pengguna situs web ITK. Digunakan metode User Experience Lifecycle Template pada penelitian ini dikarenakan metode ini dapat digunakan untuk mengembangkan suatu produk (Prototype, Hardware, dan Software). Adapun hasil yang didapat pada penelitian kali ini ialah, pada aspek learnability meningkat 2x lebih cepat dibandingkan situs web ITK yang lama, lalu pada aspek efficiency didapat persentase pengguna mencapai tujuannya dalam menggunakan situs web ITK yang baru sebesar 94.40%, lalu pada aspek memorability jumlah klik mengalami penurunan pada situs web ITK yang baru jika dibandingkan dengan web ITK yang lama, dan pada aspek eror yang akan terjadi pada situs web ITK yang baru bernilai 1.61% kemungkinan. AbstractAt first, the college created a website to introduce and promote its educational institutions. The establishment of Law No. 14 the year 2008 on Public Information Disclosure (KIP Law) and Law No. 25 of 2009 on public services (ACT PP) creates a decision where public bodies are obliged to "improve the management and information services in the public agency to produce quality information services". The research aimed at improving the quality of the ITK website and discouraging the poor responses given by ITK students are conducted by evaluating and redesign the ITK website to improve the quality of ITK's website and also to reduce the problems that are in the user's natural ITK website. Used method User Experience Lifecycle Template in this research because this method can be used to develop a product (Prototype, Hardware, and Software). As for the results gained on the research this time is, on the aspects of learnability increased 2x faster than the old ITK website, then on the efficiency aspect gained the percentage of users reached its goal in using the new ITK website 94.40%, then on the memorability aspect of the number of clicks decreased on the new ITK website when compared to the old web ITK, and on the aspect of the error that will happen to the new ITK Web site worth 1.61% of the probability. 
Analisis Usability Aplikasi Sistem Informasi Destinasi Wisata Pulau Ambon Berbasis Android Ginting, Sri Widyanti; Sudarma, I Made
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 7 No 5: Oktober 2020
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25126/jtiik.2020712775

Abstract

Pariwisata adalah berbagai macam kegiatan wisata dan didukung berbagai fasilitas serta layanan yang disediakan oleh seluruh elemen yang terkait. Ambon adalah daerah kepulauan yang memiliki panorama yang indah dengan objek wisata alam dan budayanya yang menarik. Keberadaan Teknologi mobile melalui perancangan aplikasi yang berisi fitur-fitur informatif tentang  wisata Pulau Ambon berbasis Android sangat baik untuk digunakan. Untuk mengetahui respon pengguna terhadap aplikasi perlu dilakukan pengujian usability, agar diketahui kelebihan serta kelemahan aplikasi dan agar bisa meningkatkan performa aplikasi dimaksud.  Penelitian dilakukan dengan menggunakan metode Waterfall dan hasil kuesioner yang diolah dengan menggunakan analisa Likert yang merupakan skala psikometrik yang paling banyak digunakan dalam riset berupa survey.  Hasil penelitian menunjukkan bahwa sebagian besar responden setuju bahwa aplikasi sistem informasi destinasi wisata berbasis android mampu memenuhi learnability, eficiency, memorability, errors, dan satisfaction yang berarti cukup membantu pengguna dalam memperoleh informasi destinasi wisata di Pulau Ambon. AbstractThe research aims to determine the extent of Tourism Information Systems application on Ambon Island can be accepted by the public and the level of community satisfaction with the existing information system created. The author in this case creates an application to see the user's perception of the application of Android-based tourism information systems in Ambon City by relying on features that can be easily accessed with an easy display. Furthermore, to see the extent of the usability of the application, a test is performed to view the usability testing by involving the user, how users use the system and the problems the users experienced. The test was carried out using a questionnaire to measure user satisfaction and to observe the user's opinion of the application. The method used is the Waterfall method, which consists of Requirement Analysis, Design, Implementation, and Testing. Data collection was carried out by distributing written questionnaires to 100 respondents in several tourism spots. Questionnaire data given to respondents are analyzed using a Likert scale model. From the results diagram it can be analyzed that most respondents agree that the application is able to fulfill the usability components, which is learnability, efficiency, memorability, errors, and satisfaction. So it can be concluded that the Android-based Ambon Island tourism information system application is able to provide tourist attractions, tourist activities and culinary lists that can be used by tourists to facilitate them to plan their desired tourist destinations.
Evaluasi Penggunaan SLiMS pada E-Library dengan Menggunakan User Experience Question (EUQ) Maricar, M. Azman; Pramana, Dian; Putri, Dian Rahmani
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 8 No 2: April 2021
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25126/jtiik.2021824443

Abstract

Pembuatan produk harus didasari oleh kebutuhan dan dievaluasi untuk memperoleh data yang baik dari pengalaman pengguna. User Experience Questionnaire (UEQ) sebagai metode evaluasi memiliki enam skala penilaian yaitu daya tarik, kejelasan, efisiensi, ketepatan, stimulasi, dan kebaruan. Selain itu metode evaluasi ini memiliki 26 pertanyaan berupa pasangan atribut yang bertolak belakang. E-library Institut Teknologi dan Bisnis STIKOM Bali menggunakan sistem otomasi perpustakaan SLiMS (Senayan Library Management System) yang penggunaannya belum dilakukan evaluasi. Hal ini penting guna mengetahui user experience dari produk tersebut serta memberikan saran perbaikan yang diperlukan. Secara rata-rata telah didapatkan hasil yang positif dari 75 responden. Berdasarkan nilai daya tarik (0,85), efisiensi (0,96), ketepatan (0,85), dan stimulasi (1,08), memiliki nilai rata-rata impresi di atas 0,8. Nilai kejelasan (0,71) dan kebaruan (0,71) memiliki hasil netral karena memiliki nilai rata-rata impresi yang berada diantara -0,8 hingga 0,8. Hasil perbandingan benchmark dengan data 246 produk dari UEQ, yang dinilai berdasarkan daya tarik, efisiensi, ketepatan, dan stimulasi, menunjukkan produk tersebut berada di antara 25% produk dengan penilaian lebih baik dan 50% produk dengan penilaian yang menurun. Sudut pandang lainnya, nilai kejelasan dan kebaruan berada di antara 50% produk dengan penilaian lebih baik dan 25% produk dengan penilaian yang menurun. Perbaikan yang disarankan pada nilai kebaruan untuk meningkatkan kreativitas dan inovasi guna menghasilkan sesuatu yang berbeda dari produk sejenis namun tetap menghasilkan user experience yang baik. Kejelasan tampilan dinilai sudah cukup baik namun disarankan untuk lebih ditingkatkan dan perbaikan pada kata-kata petunjuk yang terdapat pada interface. Tampilan diupayakan lebih sederhana sehingga produk mudah untuk dipahami dan dipelajari serta dapat lebih memudahkan pengguna dalam penggunaannya. AbstractProduct manufacture must be based on needs and evaluated to obtain appropriate data from the user experience. The User Experience Questionnaire (UEQ) as an evaluation method has six rating scales: attractiveness, clarity, efficiency, accuracy, stimulation, and novelty. Besides, this evaluation method has 26 questions in the form of pairs of different attributes. E-library InstitutTeknologi dan Bisnis STIKOM Bali uses the SLiMS (Senayan Library Management System) library automation system, of which the users have not evaluated. The evaluation is necessary to obtain data about the user experience and provide suggestions for improvements. On average, there have been positive results from 75 respondents. Based on the value of attraction (0.85), efficiency (0.96), accuracy (0.85), and stimulation (1.08), it has an average impression value above 0.8. The value of clarity (0.71) and novelty (0.71) has a neutral result because it has an average impression value, between -0.8 to 0.8. The benchmark comparison results consist of 246 data products UEQ, based on attractiveness, efficiency, accuracy, and stimulation were among the 25% products with better ratings and 50% products with lower ratings. On the other points of view, clarity and novelty scores range from 50% of products with a better rating and 25% of the products with a lower rating. The suggested improvements to the novelty value are to increase creativity and innovation to produce something different from similar products but still produce a good user experience. The clarity of the display is acceptable. However, improvement is recommended, especially on the wording instructions contained in the interface. A simple appearance is necessary so that the product is easy to understand and learn and can make it easier for users to use it.
Analisis Loyalitas Pelanggan Berbasis Model Recency, Frequency, dan Monetary (RFM) dan Decision Tree pada PT. Solo Basri, Basri; Gata, Windu; Risnandar, Risnandar
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 7 No 5: Oktober 2020
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25126/jtiik.2020752284

Abstract

Perkembangan bisnis alat tulis kantor dan sekolah saat ini banyak yang menjanjikan, maka banyak bermunculan pemasok baru dalam bisnis Alat Tulis Kantor dan Sekolah (ATKS). PT Solo yang bergerak di bidang bisnis ATKS harus memiliki strategi dalam setiap persaingan usaha, khususnya dalam meraih loyalitas pelanggan. Loyalitas pelanggan sering dipengaruhi oleh faktor jumlah aktivitas transaksi, nilai nominal transaksi, waktu transaksi di perusahaan, dan atribut outlet. Penelitian ini mengusulkan model Recency, Frequency, dan Monetary (RFM) yang dikombinasikan dengan Decision Tree. Model RFM digunakan untuk proses klasterisasi data pelanggan berdasarkan jumlah transaksi, nilai nominal transaksi, waktu transaksi, dan atribut outlet. Sedangkan Decision Tree dapat menggambarkan tingkat loyalitas pelanggan. Data transaksi dalam penelitian ini dilakukan sepanjang 1 Januari hingga 31 Desember 2018 terhadap 1.203 pelanggan dan 18.087 transaki melalui faktur pembelian. Hasil penelitian ini menunjukan bahwa state-of-the-art pada model RFM dan Decision Tree yang diusulkan lebih unggul dibandingkan hanya dengan menggunakan model RFM saja. Cluster ke-1 memiliki 860 pelanggan menghasilkan loyalitas pelanggan sedang (biru), cluster ke-2 memiliki 69 pelanggan menghasilkan loyalitas pelanggan yang tinggi (hijau), dan cluster ke-3 memiliki 274 pelanggan menghasilkan loyalitas pelanggan yang rendah (merah). Model klasterisasi RFM dan klasifikasi Decision Tree telah menghasilkan atribut outlet yang berpengaruh terhadap nilai akurasi sebesar 67,54%. Abstract The development of office and school stationery business at this time, many promising, so many new suppliers have sprung up in the office and school stationery business. PT Solo, which has the office and school stationery business, must have a strategy in every business competition, especially in achieving customer loyalty. Customer loyalty is often influenced by factors in the number of transaction activities, transaction nominal value, transaction time at the company, and outlet attributes. This research proposes a Recency, Frequency, and Monetary (RFM) model combined with a Decision Tree. RFM model is used to process customer data clustering based on number of transactions, transaction nominal value, transaction time, and outlet attributes. Whereas Decision Tree can describe the level of customer loyalty. Transaction data in this study were conducted from 1 January to 31 December 2018 to the 1,203 customers and 18,087 transactions through purchase invoices. The results of this study indicate that the state-of-the-art in the proposed RFM and Decision Tree models is outperform compared to only using the RFM model. Cluster 1 has 860 customers resulting in moderate customer loyalty (blue), Cluster 2 has 69 customers resulting in high customer loyalty (green), and Cluster 3 has 274 customers resulting in lower customer loyalty (red). RFM clustering model and Decision Tree classification have produced outlet attributes that affect the accuracy value of 67.54%.

Page 51 of 129 | Total Record : 1288

 49   50   51   52   53 

Filter by Year

2014 2025


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 12 No 6: Desember 2025 Vol 12 No 5: Oktober 2025 Vol 12 No 4: Agustus 2025 Vol 12 No 3: Juni 2025 Vol 12 No 2: April 2025 Vol 12 No 1: Februari 2025 Vol 11 No 6: Desember 2024 Vol 11 No 5: Oktober 2024 Vol 11 No 4: Agustus 2024 Vol 11 No 3: Juni 2024 Vol 11 No 2: April 2024 Vol 11 No 1: Februari 2024 Vol 10 No 6: Desember 2023 Vol 10 No 5: Oktober 2023 Vol 10 No 4: Agustus 2023 Vol 10 No 3: Juni 2023 Vol 10 No 2: April 2023 Vol 10 No 1: Februari 2023 Vol 9 No 7: Spesial Issue Seminar Nasional Teknologi dan Rekayasa Informasi (SENTRIN) 2022 Vol 9 No 6: Desember 2022 Vol 9 No 5: Oktober 2022 Vol 9 No 4: Agustus 2022 Vol 9 No 3: Juni 2022 Vol 9 No 2: April 2022 Vol 9 No 1: Februari 2022 Vol 8 No 6: Desember 2021 Vol 8 No 5: Oktober 2021 Vol 8 No 4: Agustus 2021 Vol 8 No 3: Juni 2021 Vol 8 No 2: April 2021 Vol 8 No 1: Februari 2021 Vol 7 No 6: Desember 2020 Vol 7 No 5: Oktober 2020 Vol 7 No 4: Agustus 2020 Vol 7 No 3: Juni 2020 Vol 7 No 2: April 2020 Vol 7 No 1: Februari 2020 Vol 6 No 6: Desember 2019 Vol 6 No 5: Oktober 2019 Vol 6 No 4: Agustus 2019 Vol 6 No 3: Juni 2019 Vol 6 No 2: April 2019 Vol 6 No 1: Februari 2019 Vol 5 No 6: Desember 2018 Vol 5 No 5: Oktober 2018 Vol 5 No 4: Agustus 2018 Vol 5 No 3: Juni 2018 Vol 5 No 2: April 2018 Vol 5 No 1: Februari 2018 Vol 4 No 4: Desember 2017 Vol 4 No 3: September 2017 Vol 4 No 2: Juni 2017 Vol 4 No 1: Maret 2017 Vol 3 No 4: Desember 2016 Vol 3 No 3: September 2016 Vol 3 No 2: Juni 2016 Vol 3 No 1: Maret 2016 Vol 2, No 2 (2015) Vol 2 No 2: Oktober 2015 Vol 2, No 1 (2015) Vol 2 No 1: April 2015 Vol 1, No 2 (2014) Vol 1 No 2: Oktober 2014 Vol 1, No 1 (2014) Vol 1 No 1: April 2014 More Issue