cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
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,
Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management
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
Arjuna Subject : Ilmu Komputer (semua kategori) - Sistem Informasi
Articles 365 Documents
 33   34   35   36   37 
Implementation of the Waterfall Method in Mobile Web-Based Outpatient Online Registration Information System Rahmadoni, Jefril; Akbar, Ricky; Indrapriyatna, Ahmad Syafruddin; Cantika, Annisa Hasifah
Jurnal Nasional Teknologi dan Sistem Informasi Vol 10 No 3 (2024): Desember 2024
Publisher : Departemen Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Andalas

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25077/TEKNOSI.v10i3.2024.216-222

Abstract

The goal of this study is to create, design, and implement a web-based outpatient registration application at Batusangkar Regional Hospital. The research method used is qualitative descriptive research, which involves a series of activities or processes that reveal system processes. This study's system development employs the waterfall method, as well as data collection techniques such as data documentation, interviews, and observation. This registration application was designed using the UML (Unified Modeling Language) model, which includes use case diagrams, activity diagrams, sequence diagrams, and class diagrams. Designing database logic with MySQL. The system was designed and implemented using XAMPP as a web server, PHP MySQL as a database, Visual Studio as a web design editor, and Android Studio as an Android design editor. It is hoped that this application will allow patients to easily register from anywhere and access the most up-to-date information and practice schedules for polyclinic doctors at Batusangkar Regional Hospital.
Prediksi Kebakaran Hutan Berdasarkan Titik Panas dan Iklim Menggunakan Algoritma Random Forest Firmansyah, Aditya; Syahidin, Muhammad Farhan; Triana, Yaya Sudarya
Jurnal Nasional Teknologi dan Sistem Informasi Vol 10 No 2 (2024): Agustus 2024
Publisher : Departemen Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Andalas

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25077/TEKNOSI.v10i2.2024.145-155

Abstract

Kebakaran hutan dan lahan semakin sering terjadi, menyebabkan dampak lingkungan yang menyebar ke luar wilayah kebakaran. Permasalahan yang terjadi salah satunya karena musim kemarau yang panjang di wilayah Kabupaten Ogan Komering Ilir Provinsi Sumatra Selatan yang menjadi faktor utama dalam meningkatnya risiko kebakaran, sebanyak 1.111 titik kebakaran tercatat pada tahun 2023. Permasalahan lainnya juga pada titik panas yang salah mendeteksi kebakaran yang seharusnya tidak kebakaran dan kasus tidak kebakaran yang seharusnya kebakaran, hal tersebut menyebabkan kerugian lingkungan maupun kerugian dana. Oleh karena itu, dibutuhkan model klasifikasi untuk memprediksi kasus kebakaran. Penelitian ini menggunakan gabungan data titik panas dan data iklim sebanyak 4343 data menggunakan metode Random Forest. Proses yang dilakukan yaitu studi literatur dan tahapan prediksi yang terdiri dari web scraping, data pre-processing, splitting data, pemodelan, dan evaluasi. Hasil penelitian berupa laporan klasifikasi, confusion matrix, dan feature importance. Hasil pengujian menunjukkan tingkat akurasi model yang baik sebesar 85.8% yang menunjukkan model menghitung seberapa tepat kinerja yang dilakukan model. Dengan penerapan model menggunakan metode Random Forest, model prediksi ini mengidentifikasi kasus kebakaran sangat baik sehingga informasi ini dapat digunakan untuk keputusan manajemen penanggulangan kebakaran dengan tepat dan meminimalisir terjadinya kerugian.
Perancangan Website Sistem Pusat Akses Program Kerja dan Kegiatan Mahasiswa (SPARKS) menggunakan Metode GDD (Goals Directed Design) Suyanto, Tri Lathif Mardi; Fatha, Mafda Khoirotul; Sari, Rahayu Kartika; Syahputra, Maulana Bryan; Ahsana, Syauqillah Hadie
Jurnal Nasional Teknologi dan Sistem Informasi Vol 10 No 2 (2024): Agustus 2024
Publisher : Departemen Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Andalas

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25077/TEKNOSI.v10i2.2024.137-144

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan aplikasi SPARKS (Sistem Pusat Akses Program Kerja dan Kegiatan Mahasiswa) sebagai solusi strategis untuk mengatasi kendala penyebaran informasi, kekurangan dan kendala pada sistem Satuan Kredit Poin Mahasiswa (SKPM), serta inefisiensi pengelolaan kegiatan ormawa di Universitas UPN Veteran Jawa Timur. Dengan menggunakan metode Goals Directed Design (GDD), penelitian ini melibatkan tahapan research, modeling, requirement, framework, refinement, dan support dalam perancangan antarmuka aplikasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa keterbatasan akses informasi dan ketidakjelasan kategori SKPM merupakan masalah utama yang dihadapi. Pengembangan aplikasi SPARKS diharapkan dapat memberikan dampak positif terhadap pengelolaan kegiatan ormawa, memfasilitasi penyebaran informasi, dan meningkatkan efisiensi proses klaim SKPM. Hasil pengujian menunjukkan bahwa desain antarmuka SPARKS telah memenuhi kebutuhan pengguna dengan tampilan yang menarik, mudah digunakan, dan relevan dengan kebutuhan mahasiswa dengan skor SUS sebesar 80,3%.
Perbandingan Algoritma Support Vector Machine, Decision Tree, dan Logistic Regresion Pada Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi Netflix Ramadani, Nevita Cahaya; Tahyudin, Imam; Shouni Barkah, Azhari
Jurnal Nasional Teknologi dan Sistem Informasi Vol 10 No 2 (2024): Agustus 2024
Publisher : Departemen Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Andalas

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25077/TEKNOSI.v10i2.2024.110-117

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen terhadap ulasan pengguna Netflix menggunakan algoritma machine learning seperti Support Vector Machine (SVM), Decision Tree dan Logistic Regression. Dataset yang terdiri dari 3000 ulasan pengguna diambil dari Google Play Store dan melalui proses preprocessing teks yang mencakup penghapusan karakter, tokenisasi, penghapusan stopword, stemming, serta penyaringan token pendek. Metode TF-IDF digunakan untuk ekstraksi dan pembobotan fitur dalam analisis. Evaluasi hasil menunjukkan bahwa SVM secara konsisten memberikan akurasi yang lebih tinggi dibandingkan Decision Tree dan Logistic Regression dalam klasifikasi sentimen, dengan SVM mencapai akurasi rata-rata 88.18% dan puncak tertinggi 92.69% dalam K-Fold Cross Validation. Implikasi praktis dari penelitian ini adalah Netflix dapat memanfaatkan analisis sentimen untuk meningkatkan pengalaman pengguna dan pengelolaan layanan lebih baik.
Komparasi Algoritma Naive Bayes dan Gradient Boosting untuk Prediksi Pasien Diabetes Sari, Nova Christina; Linda Larasati, Triana
Jurnal Nasional Teknologi dan Sistem Informasi Vol 10 No 2 (2024): Agustus 2024
Publisher : Departemen Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Andalas

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25077/TEKNOSI.v10i2.2024.118-125

Abstract

Diabetes mellitus diperkirakan semakin meningkat seiring bertambahnya usia penduduk dari 19,9%, menjadi 111,2 juta orang diusia 65-79 tahun, diprediksikan bahwa penderita diabetes akan terus meningkat hingga 578 juta orang pada tahun 2030 kemudian 700 juta ditahun 2045. Machine learning atau pembelajaran mesin merupakan salah satu kecerdasan buatan yang bertujuan untuk memahami atau mengenali suatu struktur suatu data dan mengonversi data tersebut kedalam suatu model. Penggunaan Machine learning dalam dunia kesehatan semakin pesat, semakin banyak peneliti kesehatan menggunakan algoritma machine learning untuk penelitiannya. Sebagian algoritma machine learning dapat digunakan untuk melakukan prediksi, salah satunya adalah algoritma klasifikasi untuk prediksi penyakit diabetes. Berdasarkan hasil komparasi dari beberapa algoritma yang digunakan, algoritma klasifikasi naive bayes dan gradient boosting memiliki nilai yang terbaik dari algoritma lainnya. Algoritma gradient boosting memiliki hasil yang tinggi terhadap nilai accuracy 77.09% dan f-measure  83.39% pada sampel linear. Naive bayes menghasilkan nilai yang terbaik terhadap pengujian sampel acak, dengan nilai accuracy 76.57% dan nilai f-measure 82.82%. Hasil pengujian sampel berlapis (stratified) yang memiliki nilai pada akurasi tertinggi terdapat pada algoritma gradient boosting dengan nilai accuracy 77.34% dan f-measure 83.39%.
Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi Samsat Digital Nasional Menggunakan Algoritma Naive Bayes Classifier Chandra, Ruby; Sipayung, Evasaria Magdalena
Jurnal Nasional Teknologi dan Sistem Informasi Vol 10 No 3 (2024): Desember 2024
Publisher : Departemen Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Andalas

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25077/TEKNOSI.v10i3.2024.156-164

Abstract

Samsat Digital Nasional (SIGNAL) merupakan aplikasi layanan pengesahan Surat Tanda Nomor Kendaraan berbasis mobile. Aplikasi ini membuat perubahan dimana masyarakat yang biasanya harus mendatangi kantor Samsat untuk mengurus pajak kendaraan motornya, sekarang dapat dilakukan dimana saja. Semenjak diluncurkannya aplikasi ini, mucul berbagai tanggapan berupa ulasan dari para pengguna SIGNAL. Ulasan-ulasan ini memiliki informasi yang sangat berguna bagi pihak pemilik aplikasi untuk mengetahui kekurangan dan kelebihan dari aplikasinya. Proses perolehan informasi untuk mengetahui kekurangan dan kelebihan secara manual tentunya memakan waktu lama jika ada puluhan ribu ulasan yang harus dibaca satu persatu. Dengan analisis sentimen, proses tersebut dapat dipersingkat dimana sistem dapat secara otomatis memisahkan ulasan berdasarkan informasi yang terkandung didalamnya dengan cepat dan tepat. Penelitian ini menggunakan algoritma Naïve Bayes Classifier untuk melakukan klasifikasi terhadap ulasan menjadi 3 kelas yaitu sentimen positif, negatif, dan netral. Penelitian dilakukan dengan menggunakan 1792 data ulasan yang diambil dari kolom ulasan aplikasi SIGNAL di Google Play Store, dimana 1433 data dialokasikan sebagai data latih dan 359 data dialokasikan sebagai data uji. Data teks selanjutnya terbentuk numerik dengan menggunakan pembobotan TF-IDF. Pengujian dilakukan dengan menggunakan confusion matrix untuk mengetahui accuracy, precision, dan recall sistem. Berdasarkan hasil pengujian dengan 359 data uji menggunakan confusion matrix didapatkan nilai accuracy dari sistem adalah 91.643% dengan nilai rata-rata precision sebesar 90.41%, dan nilai rata-rata recall sebesar 74.973%.
Penerapan Metode Analytical Hierarchy Process dan Simple Additive Weighting Dalam Penentukan Lokasi Pembuatan Rumah Burung Walet Nur, Seftiani; Yulianto, Fendy; Rahim, Abdul
Jurnal Nasional Teknologi dan Sistem Informasi Vol 10 No 3 (2024): Desember 2024
Publisher : Departemen Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Andalas

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25077/TEKNOSI.v10i3.2024.182-191

Abstract

Burung walet adalah penghuni khas wilayah tropis dan lembab, yang hidup berkelompok dan membangun sarang dari air liur di gua atau tempat lembab dan gelap. Sarang burung walet memiliki banyak manfaat kesehatan, termasuk mempercepat regenerasi sel, memperkuat sistem kekebalan tubuh, dan menjaga Kesehatan pencernaan, sehingga memiliki nilai jual yang tinggi. Oleh karena itu, budidaya sarang burung walet memerlukan perencanaan yang cermat terkait penentuan lokasi yang tepat untuk memaksimalkan hasil. Penentuan lokasi yang tidak tepat dapat menyebabkan kerugian akibat Gedung walet yang tidak ditempati. Untuk membantu petani walet dalam menentukan lokasi yang tepat, berbagai metode, termasuk pengamatan langsung dan penggunaan aplikasi sistem cerdas dapat digunakan. Sistem cerdas seperti Sistem Pendukung Keputusan (SPK) dapat memberikan rekomendasi menggunakan metode AHP-SAW. Metode AHP memberikan kontribusi dalam pengambilan keputusan dengan mempertimbangakan kriteria yang telah ditentukan, sementara metode SAW digunakan untuk proses perangkingan. Hasil pengujian metode AHP menunjukan akurasi sebesar 63%, sementara kombinasi metode AHP-SAW menunjukan akurasi sebesar 73%. Dengan demikian, kombinasi metode AHP-SAW diharapkan dapat memberikan rekomendasi lokasi yang lebih tepat untuk pembuatan rumah burung walet, sehingga meningkatkan efisien dan hasil budidaya.
Pengembangan E-Supervisi Keselamatan Pasien (SI ATAN) berbasis Web dan Android Rahmadani, Apriando; Arif, Yulastri; Ferdian, Rian
Jurnal Nasional Teknologi dan Sistem Informasi Vol 10 No 2 (2024): Agustus 2024
Publisher : Departemen Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Andalas

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25077/TEKNOSI.v10i2.2024.126-136

Abstract

Rumah sakit bertanggung jawab atas terlaksananya sasaran keselamatan pasien yang merupakan salah satu indikator mutu rumah sakit, penerapan sasaran keselamatan pasien diperlukan supervisi rutin dilakukan dapat mencapai implementasi sasaran keselamatan yang lebih optimal. Dalam hal tersebut, penulis melakukan pengembangan e-supervisi keselamatan pasien (SI ATAN) berbasis web dan android di rumah sakit. Penelitian ini bertujuan merancang e-supervisi keselamatan pasien (SI ATAN) berbasis web dan android di rumah sakit. Metode penelitian yang digunakan adalah metode waterfall merupakan suatu metode (System Development Life Cycle), tahap waterfall dibagi menjadi 3 tahapan, yaitu, tahap awal, tahap design, tahap implementasi logika pemrograman dan testing. Dalam melakukan penelitian, penulis menggunakan data primer (kuesioner) dan data sekunder di rumah sakit. Sampel pada tahap analisis masalah 42 perawat dan 15 supervisor. Hasil yang didapatkan dalam penelitian aplikasi SI ATAN berhasil dirancang sesuai kebutuhan di rumah sakit.
Pembangunan Peta Digital Universitas Andalas Berbasis Web Susanti, Lusi; Kamil, Husnil; Affi, Immalatunil Khaira; Wulandari, Rivonny; Huda, Ashila Nurul
Jurnal Nasional Teknologi dan Sistem Informasi Vol 10 No 3 (2024): Desember 2024
Publisher : Departemen Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Andalas

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25077/TEKNOSI.v10i3.2024.165-173

Abstract

Informasi merupakan suatu bagian dari komponen komunikasi yang memegang peranan penting agar pesan yang ingin disampaikan oleh komunikator dapat ditransmisikan secara baik. Informasi yang dapat diberikan oleh display salah satunya adalah informasi mengenai keberadaan lokasi yang akan dituju. Salah satu lingkungan yang memerlukan display yang dapat memberikan informasi keberadaan lokasi yang akan dituju adalah kampus Universitas Andalas. Berdasarkan studi pendahuluan yang dilakukan pada peserta SNMPTN, didapatkan 93% responden kesulitan dalam menemukan lokasi ujian yang dicari dikarenakan minimnya display peta lokasi. Oleh karena itu, perlu dilakukan pembangunan peta digital Universitas Andalas yang dapat diakses dengan mudah oleh pengguna. Sistem yang dibangun berbasis web dan menggunakan codeigniter sebagai framework PHP, penyimpanan data dan server menggunakan Laragon, serta Leaflet js untuk menampilkan peta. Perancangan sistem terdiri dari pembuatan use case diagram, database, dan user interface. Kemudian, dilakukan pengkodean dan pengujian sistem dengan metode blackbox testing. Penelitian ini menghasilkan sistem berupa peta digital yang mempermudah pengguna mendapatkan akses informasi lokasi dan bangunan yang terdapat di wilayah Universitas Andalas.
Implementasi GeoFOSS Geonode pada Sistem Informasi Perumahan dan Kawasan Pemukiman Terintegrasi (SI RUMAH KITA) Kota Padang Meutia, Ade; Jannah, Mutiara Raudhatul
Jurnal Nasional Teknologi dan Sistem Informasi Vol 10 No 3 (2024): Desember 2024
Publisher : Departemen Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Andalas

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25077/TEKNOSI.v10i3.2024.192-200

Abstract

Pembangunan perumahan dan permukiman layak huni merupakan bagian dari upaya mewujudkan tujuan nomor 11 dari Tujuan Pembangunan Berkelanjutan (Sustainable Development Goals/ SDGs) yaitu “Mewujudkan Kota dan Permukiman yang Inklusif, Aman, Tangguh, dan Berkelanjutan”. Berdasarkan UU Nomor 1 Tahun 2011 tentang Perumahan dan Kawasan Permukiman, pemerintah memiliki wewenang dalam penyelenggaraan dan pengelolaan perumahan dan kawasan permukiman termasuk prasarana, sarana, dan utilitas umum (PSU), Rumah Tidak Layak Huni (RTLH), serta permukiman kumuh. Dalam menjalankan wewenang tersebut, pemerintah melalui Dinas Perumahan Rakyat dan Kawasan Permukiman (DPRKP) perlu melakukan pengelolaan data yang akurat dan terorganisir sebagai pondasi pengambilan keputusan dan tindakan. Pengumpulan data geospasial melalui survei cukup kompleks jika dilakukan secara manual karena berkaitan dengan sinkronisasi titik koordinat dan atribut, sehingga sering kali pengintegrasian sulit dilakukan dengan cepat, tepat, dan efesien. Selain itu, pengumpulan data secara manual dapat menyebabkan duplikasi data atau tidak lengkapnya data yang dilaporkan. Hasil dari penelitian ini adalah dibangunnya Sistem Informasi Perumahan dan Kawasan Pemukiman Terintegrasi (SI RUMAH KITA) berbasis website yang memuat fitur pembuatan, pengelolaan, dan pembaruan data, dashboard, serta pelaporan masyarakat. Selain itu, SI RUMAH KITA juga diintegrasikan dengan aplikasi Locus GIS berbasis Android yang digunakan sebagai tools data collector survei di lapangan. Penelitian dilakukan dengan metode pengembangan perangkat lunak prototyping development with open source software. Geonode merupakan salah satu GeoFOSS (Geospasial Free and Open Source Software) yang dikembangkan menggunakan framework django dan bahasa pemograman python. Aplikasi Locus GIS diintegrasikan ke Geonode menggunakan aplikasi synchronizing (berbasis django framework) sehingga data survei dapat langsung disimpan tanpa terjadi duplikasi data.

Page 36 of 37 | Total Record : 365

 33   34   35   36   37 

Filter by Year

2015 2025


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 11 No 2 (2025): Agustus 2025 Vol 11 No 1 (2025): April 2025 Vol 10 No 3 (2024): Desember 2024 Vol 10 No 2 (2024): Agustus 2024 Vol 10, No 2 (2024): Agustus 2024 Vol 10, No 1 (2024): April 2024 Vol 10 No 1 (2024): April 2024 Vol 9, No 3 (2023): Desember 2023 Vol 9 No 3 (2023): Desember 2023 Vol 9, No 2 (2023): Agustus 2023 Vol 9 No 2 (2023): Agustus 2023 Vol 9 No 1 (2023): April 2023 Vol 9, No 1 (2023): April 2023 Vol 8, No 3 (2022): Desember 2022 Vol 8 No 3 (2022): Desember 2022 Vol 8, No 2 (2022): Agustus 2022 Vol 8 No 2 (2022): Agustus 2022 Vol 8 No 1 (2022): April 2022 Vol 8, No 1 (2022): April 2022 Vol 7, No 3 (2021): Desember 2021 Vol 7 No 3 (2021): Desember 2021 Vol 7, No 2 (2021): Agustus 2021 Vol 7 No 2 (2021): Agustus 2021 Vol 7, No 1 (2021): April 2021 Vol 6, No 3 (2020): Desember 2020 Vol 6, No 2 (2020): Agustus 2020 Vol 6, No 1 (2020): April 2020 Vol 5, No 3 (2019): Desember 2019 Vol 5, No 2 (2019): Agustus 2019 Vol 5, No 1 (2019): April 2019 Vol 5 No 1 (2019): April 2019 Vol 4, No 3 (2018): Desember 2018 Vol 4, No 2 (2018): Agustus 2018 Vol 4, No 1 (2018): April 2018 Vol 3, No 3 (2017): Desember 2017 Vol 3, No 2 (2017): Agustus 2017 Vol 3, No 1 (2017): April 2017 Vol 2, No 3 (2016): Desember 2016 Vol 2, No 2 (2016): Agustus 2016 Vol 2, No 1 (2016): April 2016 Vol 1, No 1 (2015): Oktober 2015 More Issue