cover
Contact Name
Fajril Akbar
Contact Email
ijab@fti.unand.ac.id
Phone
+627517770
Journal Mail Official
teknosi@fti.unand.ac.id
Editorial Address
Jurusan Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi Universitas Andalas Kampus Limau Manis, Padang 25163, Sumatera Barat
Location
Kota padang,
Sumatera barat
INDONESIA
Jurnas Nasional Teknologi dan Sistem Informasi
Published by Universitas Andalas
ISSN : 24768812     EISSN : 24603465     DOI : https://dx.doi.org/10.25077/TEKNOSI
Core Subject : Science,
Jurnal ini menerbitkan artikel penelitian (research article), artikel telaah/studi literatur (review article/literature review), laporan kasus (case report) dan artikel konsep atau kebijakan (concept/policy article), di semua bidang : Geographical Information System, Enterpise Application, Bussiness Intelligence, Data Warehouse, Network Computer Security, Data Mining, Computer Architecture Design, Mobile Computing, Computing Theory, Embedded system, Decision Support System
Articles 365 Documents
Pemodelan Text Mining dalam Pengkodean Penyakit Pasien Berdasar Kode ICD 10 Parjono Parjono; Sri Kusumadewi
Jurnal Nasional Teknologi dan Sistem Informasi Vol 9, No 2 (2023): Agustus 2023
Publisher : Jurusan Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Andalas

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25077/TEKNOSI.v9i2.2023.200-207

Abstract

Pengkodean penyakit yang lazim dilakukan oleh Rumah Sakit adalah menggunakan 2 metode, yang pertama adalah klinisi/ dokter menuliskan numenklatur penyakit berdasarkan kode ICD-10 dengan panduan kamus ICD-10 yang dapat berupa elektronik maupun buku. Metode kedua adalah klinisi/ dokter menulis secara free-text kemudian petugas koding dari rekam medis yang memberikan kode penyakit berdasar kode ICD-10 dan apabila ada hal yang sekiranya diragukan, petugas koding akan mengkonfirmasi ke dokter yang merawat pasien. Dari kebanyakan diagnosis medis yang berupa deskripsi free-text, kemiripan makna serta istilah medis yang memiliki kekhususan daripada istilah umum akan menjadi tantangan tersendiri dalam mengekstrak informasi yang berada di dalamnya. Hal ini yang mendorong penulis untuk membuat pendekatan koding penyakit dengan pememodelkan Text Mining dalam membantu pengkodean penyakit tersebut melalui data diagnosis dokter sehingga diharapkan proses pengkodean penyakit menjadi lebih cepat dan mengurangi aspek human error khususnya untuk penyakit di Indonesia. Metode pendekatan yang diterapkan adalah Clinical Text Mining dengan Natural Language Processing dimana metode ini dirasa paling tepat untuk mengekstraksi informasi dari diagnosis dokter yang tidak terstruktur. Data diambil dari Rumah Sakit bagian poliklinik penyakit dalam sejumlah 3787 data dengan 5 kategori kode ICD 10 yakni E11.9 Type 2 diabetes mellitus without complications, I10 Essential (primary) hypertension, I11.9 Hypertensive heart disease without (congestive) heart failure, K21.9 Gastro-oesophageal reflux disease without oesophagitis, K30 Functional dyspepsia  dengan pembagian komposisi data untuk training dan testing adalah 70:30 proses ekstraksi melalui tahapan case folding, contraction untuk pencocokan dengan kamus singkatan, tokenization, stop word removal dan menggunakan word2vec untuk proses konversi kata yang berupa karakter alphanumeric kedalam bentuk vector dari hasil pemodelan menggunakan Neural Network didapatkan nilai performa model cukup baik yakni memiliki akurasi 86.8%.
Prediksi Nilai Akhir Matakuliah Mahasiswa Menggunakan Metode K-Means Clustering (Studi Kasus : Matakuliah Pemrograman Dasar) Made Pasek Agus Ariawan; Ida Bagus Adisimakrisna Peling; Gde Brahupadhya Subiksa
Jurnal Nasional Teknologi dan Sistem Informasi Vol 9, No 2 (2023): Agustus 2023
Publisher : Jurusan Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Andalas

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25077/TEKNOSI.v9i2.2023.122-131

Abstract

Nilai akhir matakuliah merupakan salah satu komponen untuk kelulusan mahasiswa, selain mahasiswa dosen juga memiliki peran penting dalam hasil dari nilai akhir matakuliah mahasiswa. Tentunya diharapkan nilai akhir dari matakuliah yang diambil mahasiswa mendapatkan hasil yang maksimal. Dosen biasanya akan memberikan remedial bagi mahasiswa yang nilainya kurang dari standar kelulusan. Remedial biasanya akan diberikan setelah nilai akhir dikeluarkan. Remidial biasanya dilakukan berkali – kali sampai nilai akhir mahasiswa memenuhi standar dari perguruan tinggi. Tentunya proses remidial ini akan menghabiskan    banyak waktu bagi dosen dan mahasiswa, dengan mengetahui perkiraan nilai akhir mahasiswa dapat memahami sejauh mana pemahaman mereka terhadap materi dan sejauh mana mereka telah mencapai tujuan pembelajaran. Hal ini dapat membantu mereka mengidentifikasi area-area di mana mereka perlu meningkatkan pemahaman atau keterampilan mereka.Berdasarkan permasalahan ini peneliti melakukan penelitian untuk memprediksi nilai akhir matakuliah mahasiswa. Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data mahasiswa yang mengambil matakuliah pemrograman dasar. Metode yang digunakan pada penelitian ini adalah metode K-means clustering. Hasil dari prediksi menggunakan metode K-means clustering menunjukan tingkat Precision 86%, Recall 100%, akurasi 93%.
Implementasi Random Forest Menggunakan SMOTE untuk Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi Sister for Students UNEJ Anisa Fitri Anjani; Dian Anggraeni; I Made Tirta
Jurnal Nasional Teknologi dan Sistem Informasi Vol 9, No 2 (2023): Agustus 2023
Publisher : Jurusan Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Andalas

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25077/TEKNOSI.v9i2.2023.163-172

Abstract

Pendidikan di era digital sangat memanfaatkan teknologi dan informasi sebagai prasarana  pembelajaran melalui aplikasi milik perguruan tinggi tertenu. Sister for Students (SFS) merupakan aplikasi yang dikembangkan oleh UPT-TIK Universitas Jember yang memiliki peran sangat penting untuk menunjang kegiatan pembelajaran di Universitas Jember, sehingga perlu dilakukan analisis kualitas layanan aplikasi tersebut berdasarkan komentar oleh pengguna menggunakan analisis sentimen. Analisis sentimen merupakan klasifikasi teks yang dilakukan dengan tujuan memperoleh informasi dari pengguna mengenai kualitas layanan SFS. Masalah yang sering terjadi pada proses klasifikasi yaitu adanya data imbalance, salah satunya pada klasifikasi teks. SMOTE dilakukan untuk menangani data imbalance dengan cara membangkitkan data sintetis pada kelas minoritas, hal ini diharapkan agar kinerja klasifikasi lebih baik. Penelitian ini menggunakan metode klasifikasi Random Forest dan SMOTE dengan perbandingan proporsi splitting data  dan  untuk analisis sentimen pada ulasan aplikasi SFS. Data yang digunakan sebanyak 913 data dimana kelas positif sejumlah 363 dan negatif sejumlah 550. Hasil model terbaik yaitu model Random Forest menggunakan SMOTE dengan proporsi 90:10 dengan akurasi testing 98,9%, recall 100%, precision 96,7%, f1-score 98,3% dan nilai AUC sebesar 99,2%. Informasi yang diperoleh dari analisis sentimen SFS UNEJ diperoleh kata yang mengarah positif  yaitu “bagus”, “mantap”, “keren”, “bantu”, “lumayan”, “lebihbaik”, “mudah”, “unej” dan “suka”. Kata yang mengarah pada sentimen negatif yaitu “eror”, “tidakbisa”, “presensi”, “jelek”, “update”, “ribet”, “sulit”, “forceclose” dan “qrcode”.
Manajemen Risiko Sistem Informasi Pengarsipan menggunakan NIST SP 800-30 pada Kopertis Wilayah IV Bandung Adi Arga Arifnur; Hery Heryanto; Yoga Megasyah
Jurnal Nasional Teknologi dan Sistem Informasi Vol 9, No 2 (2023): Agustus 2023
Publisher : Jurusan Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Andalas

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25077/TEKNOSI.v9i2.2023.208-217

Abstract

Seiring perkembangan Teknologi informasi, kebutuhan keamanan sistem untuk layanan koordinator pendidikan di Perguruan Tinggi Swasta semakin tinggi. Hal ini dikarenakan banyaknya kasus penyerangan yang terjadi belakangan ini terutama terhadap sistem berbasis Web. surat.kopertis4.or.id adalah salah satu sistem informasi (SI) berbasis web yang digunakan oleh beberapa pegawai Kopertis IV Bandung untuk mengarsipkan surat berhubungan dengan kegiatan pengaduan, permohonan, dan konsultasi. Permasalahan yang terjadi pada Kopertis IV Bandung adalah belum ada standar manajemen risiko untuk menemukan risiko potensial dan menentukan cara penanggulangan risiko yang terjadi pada SI Pengarsipannya. Dengan demikian perlu adanya kegiatan penilaian dan rekomendasi kontrol risiko pada sistem tersebut. Tujuannya agar para pemangku kepentingan mendapatkan pengetahuan penanganan risiko berdasarkan standarisasi. Proses manajemen risiko menggunakan framework NIST SP800-30 yang telah terstandarisasi oleh Pemerintah Pusat Amerika Serikat serta sesuai dengan panduan penerapan tata kelola keamanan informasi bagi penyelenggara pelayanan publik yang dikeluarkan oleh Kementerian Komunikasi dan Informatika RI. Ada 2 proses yang dikerjakan berdasarkan framework NIST yaitu Risk Assessment dan Risk Mitigation. Metodologi Risk Assessment dikerjakan terlebih dahulu dengan menganalisis data-data yang telah didapatkan dari proses wawancara, kuisioner, dan observasi. Aplikasi Network Mapper digunakan sebagai teknik tambahan untuk mencari kerentanan sistem. Setelah itu, metodologi Risk Mitigation dilakukan untuk menyusun strategi mitigasi risiko berdasarkan hasil Risk Assessment. Hasilnya terdapat 20 isu risiko dalam penggunaan SI Pengarsipan. 10 diantaranya berlevel medium dan selebihnya berlevel low. Terdapat 5 terbesar dari 20 isu risiko tersebut diantaranya Mati Listrik (Medium(50)), Stabilitas Daya Listrik (Medium(50)), Penurunan Kinerja AC (Medium(50)), Renovasi Ruangan (Medium(50)), Insiders (Medium(50)), dan Cracker (Medium(50)).
Systematic Literature Review: Analisis Sentimen Berbasis Deep Learning Fitroh Fitroh; Fahmi Hudaya
Jurnal Nasional Teknologi dan Sistem Informasi Vol 9, No 2 (2023): Agustus 2023
Publisher : Jurusan Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Andalas

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25077/TEKNOSI.v9i2.2023.132-140

Abstract

Systematic literature review ini bertujuan untuk mengetahui tren penelitian analisis sentimen berbasis deep learning antara tahun 2020-2023. Fokus kajiannya adalah pada pemahaman tentang pemodelan yang digunakan oleh banyak peneliti, juga nilai akurasi dari masing-masing klasifikasi tersebut. Pertanyaan utama dalam SLR ini yaitu teknik analisis sentimen berbasis deep learning apa yang memberikan akurasi tertinggi. Peneliti menemukan 400 artikel terindeks Scopus dengan menggunakan Publish or Perish 8. Selanjutnya, penyaringan jurnal dan pencarian kluster menggunakan aplikasi Microsoft Excel, Zotero, Mendeley, dan VOS Viewer yang menghasilkan 105 artikel terpilih untuk dianalisis secara deskriptif. Berdasarkan hasil temuan metode yang populer digunakan dalam melakukan analisis sentimen berbasis deep learning dalam jangka waktu yang telah ditentukan adalah metode LSTM dan CNN, baik dilakukan satu metode maupun keduanya. Adapun akurasi tertinggi mencapai 99% dengan rata-rata 89% menggunakan metode LSTM. Pengetahuan ini dapat digunakan untuk mengusulkan model analisis sentimen berbasis deep learning yang memberikan akurasi tertinggi.
Implementasi ERP Dolibarr untuk Sistem Pembelian Penjualan Barang, dan Manajemen Gudang pada Budi Mulya Mart Jefril Rahmadoni; Ulfatmi Hanifa; Siti Nina Azwalia Tanjung; Ufa Aurora Guciano
Jurnal Nasional Teknologi dan Sistem Informasi Vol 9, No 2 (2023): Agustus 2023
Publisher : Jurusan Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Andalas

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25077/TEKNOSI.v9i2.2023.173-181

Abstract

Budi Mulya Mart merupakan salah satu toko yang menjual perlengkapan dan kebutuhan harian yang berada di Kota Bukittinggi. Dalam proses bisnisnya yaitu penjualan barang ke pelanggan, pembelian barang ke supplier, dan manajemen gudang masih dilakukan secara manual sehingga kurang efektif, memakan waktu dan biaya. Karena itu, perlu penerapan Enterprise Resource Planning (ERP) untuk mengatasi permasalahan tersebut. ERP yang digunakan adalah Dolibarr karena fitur yang lengkap dan mudah untuk dipahami pemakaiannya. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah kualitatif deksiptif, dimulai dari melakukan wawancara dan wawancara guna mendapatkan informasi yang lebih detail dan dilanjutkan dengan impelentasi perangka lunak. Setelah itu, dilakukan identifikasi proses bisnis yang sedang berjalan untuk dilakukan pengidentifikasian proses komputerisasi dan dilanjutkan dengan mengidentifikasi proses bisnis yang diusulkan menggunakan ERP yang dijelaskan menggunakan Business   Process  Model  Notation (BPMN). Langkah selanjutnya yaitu memulai penginstalan dan kustomisasi ERP Dolibarr sesuai kebutuhan yang berkaitan dengan proses pembelian barang ke supplier, penjualan barang ke pelanggan, dan manajemen gudang. Sebagai hasil akhirnya, maka dihasilkan beberapa laporan yang disesuaikan dengan laporan yang ada di perusahaan saat ini, yaitu laporan pembelian barang ke supplier, laporan penjualan barang ke pelanggan, laporan manajemen gudang, dan laporan uang masuk dan keluar. Dari hasil laporan tersebut, disimpulkan bahwa penerapan ERP Dolibarr pada Budi Mulya Mart berhasil dilaksanakan dengan baik dan proses bisnis menjadi lebih efektif.
Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Cafe Bagi Mahasiswa Kota Pontianak Dengan Metode SAW Noerul Hanin; Ahmad Cahyono Adi
Jurnal Nasional Teknologi dan Sistem Informasi Vol 9, No 2 (2023): Agustus 2023
Publisher : Jurusan Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Andalas

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25077/TEKNOSI.v9i2.2023.95-102

Abstract

Pontianak merupakan salah satu kota yang memiliki banyak perguruan tinggi sehingga banyak orang dari berbagai daerah yang pergi ke kota ini untuk melanjutkan studi ke jenjang perguruan tinggi. Untuk menunjang kegiatan selama studi, mahasiswa membutuhkan fasilitas yang mendukung, seperti cafe yang menjadi salah satu tempat untuk mahasiswa mengerjakan pekerjaannya. Banyaknya cafe di Kota Pontianak menyebabkan mahasiswa memerlukan kriteria kualitas untuk menentukan cafe yang ideal untuk menunjang berbagai kegiatan. Beberapa kriteria yang diperlukan mahasiswa dalam menentukan cafe yang ideal antara lain yaitu fasilitas yang diberikan, lokasi cafe, serta suasana cafe. Kriteria kualitas cafe ini dapat ditentukan secara otomatis menggunakan sebuah sistem pendukung keputusan. Sistem ini menggunakan metode SAW (Simple Addictive Weighting) yang dapat mengklasifikasikan cafe bagi mahasiswa apakah tergolong ideal atau tidak. Hasilnya, semua cafe dapat diberi predikat dengan kriteria yang telah ditentukan, dimana pada simulasi ini, Cafe B adalah cafe yang paling ideal dengan nilai preferensi 0.78. Dengan adanya sistem rekomendasi pemilihan cafe bagi mahasiswa, diharapkan mampu memberikan manfaat bagi mahasiswa dalam memilih tempat cafe dan dapat memberi referensi bagi pemilik cafe tentang kriteria cafe yang dapat menarik bagi mahasiswa.
Penerapan Algoritma Decision Tree untuk Ulasan Aplikasi Vidio di Google Play Ivana Lucia Kharisma; Dhea Ayu Septiani; Anggun Fergina; Kamdan Kamdan
Jurnal Nasional Teknologi dan Sistem Informasi Vol 9, No 2 (2023): Agustus 2023
Publisher : Jurusan Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Andalas

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25077/TEKNOSI.v9i2.2023.218-226

Abstract

Aplikasi berbasis video streaming atau siaran langsung menjadi jenis aplikasi paling banyak digunakan di dunia. Video On Demand merupakan sistem interaktif yang memungkinkan kita memilih konten video yang akan ditonton. Vidio adalah portal online atau situs web streaming video yang didirikan pada tahun 2014. Situs web ini memungkinkan pengguna untuk menonton dan menikmati berbagai video dan layanan lain. Namun, berdasarkan ulasan di Google Play, Vidio mendapatkan rating rata-rata hanya sebesar 3.7 dari 623.000 lebih total ulasan. Hal tersebut yang mendorong dilakukannya penelitian ini. Data yang dikumpulkan adalah sebanyak 1000 data pada rentang waktu 2 Februari 2023 – 19 Februari 2023. Data tersebut diklasifikasikan ke dalam sentimen positif dan negatif menggunakan algoritma Decision Tree atau Pohon Keputusan. Berdasarkan 3 skenario pembagian data, didapatkan akurasi terbesar diperoleh dari pembagian data 80% data latih dan 20% data uji yaitu sebesar 97.3%. sedangkan pada skenario pembagian data 70:30, akurasinya 96.8%, dan pembagian data 90:10 akurasinya sebesar 96.8%. Dari akurasi yang telah diperoleh, untuk evaluasi pengujian model, penelitian ini menggunakan Confusion Matrix atau Matriks Kebingungan. Agar prediksi dari model yang telah dilatih agar tersedia untuk orang lain, penelitian ini melakukan model deployment menggunakan Streamlit.
UI/UX Design of Web-based Software License Management System using User-Centered Design and System Usability Scale Faizah, Ovie Nur; Oktadini, Nabila Rizky; Putra, Bayu Wijaya; Sevtiyuni, Putri Eka; Putra, Pacu; Meiriza, Allsela
Jurnal Nasional Teknologi dan Sistem Informasi Vol 9 No 3 (2023): Desember 2023
Publisher : Departemen Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Andalas

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25077/TEKNOSI.v9i3.2023.255-263

Abstract

PT Bukit Asam Tbk (PTBA), a state-owned coal mining company, must comply with government regulations regarding software licenses. They face difficulties monitoring and managing licenses that could lead to violations. To solve this problem, we try to design a website-based UI/UX for Software License Management System. This research aims to provide an intuitive interface and a comfortable user experience employing the User-Centered Design (UCD) approach, which consists of three main stages: Needs Analysis, Design and Prototyping, and Evaluation. Evaluation is carried out through usability testing using the System Usability Scale (SUS). Test results indicate that UCD is effective in designing a system responsive to user needs with a high level of usability. With an effectiveness of 99%, efficiency of 96.67%, and an SUS score of 88.25, this system design receives an 'Acceptable' rating, a (B) grade, and falls into the 'Excellent' category. The designed system is deemed suitable for further development towards the implementation phase.
Design and Build an Assessment Platform by Inserting Moodle-Based Cryptographic Methods Deden Pradeka; Anugrah Adiwilaga; Devi Aprianti Rimadhani Agustini; Adi Suheryadi; Rizki Nuriman
Jurnal Nasional Teknologi dan Sistem Informasi Vol 9, No 3 (2023): Desember 2023
Publisher : Jurusan Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Andalas

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25077/TEKNOSI.v9i3.2023.264-270

Abstract

The use of digital platforms in the learning process is increasing, especially in the context of assessment activities. In this context, it is essential to realize that digital platforms can be subject to attack or fraud by irresponsible parties. It is due to the presence of sensitive data and/or restricted to a limited number of authorized persons. Therefore, the protection of data and its security in using digital platforms is very important. To enhance this layer of security in data protection, cryptographic methods play a crucial role in maintaining information security. By applying cryptographic methods to learning platforms for assessment purposes, we can increase the security and integrity of the data involved in the assessment process. This research aims to produce a plugin that can be used on a Moodle-based Learning Management System (LMS). This plugin will provide an additional activity in the form of an assessment activity with an essay exam type. When this plugin is used, all questions and answers will be encrypted into text that is difficult to understand by unauthorized parties when an attack attempt occurs. In this way, the learning platform for assessment purposes can safeguard and protect data from access by irresponsible parties.