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 398 Documents
 36   37   38   39   40 
Klasifikasi Kematangan Buah Nanas (Ananas comosus) Berdasarkan Data Hidung Elektronik Multisensor Menggunakan Algoritma Random Forest Lestari, Sri; Purnami, Tia; Fitrya, Neneng; Putra Wirman, Shabri
Jurnal Nasional Teknologi dan Sistem Informasi Vol 12 No 1 (2026): April 2026
Publisher : Departemen Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Andalas

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25077/TEKNOSI.v12i1.2026.35-44

Abstract

Indonesia merupakan salah satu produsen nanas terbesar di dunia, sehingga penentuan tingkat kematangan buah menjadi hal penting untuk menjaga mutu dan mendukung distribusi pascapanen. Penilaian kematangan secara tradisional yang mengandalkan pengamatan visual dan pengalaman petani sering kali bersifat subjektif dan kurang konsisten. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem hidung elektronik multisensor berbasis sensor gas MQ untuk mendeteksi senyawa volatil yang dilepaskan buah nanas selama proses pematangan, serta mengevaluasi kinerja algoritma Random Forest dalam klasifikasi tingkat kematangan. Sistem terdiri atas chamber sampel dan chamber sensor yang dilengkapi lima sensor gas (MQ-2, MQ-3, MQ-4, MQ-5, dan MQ-135), modul ADS1115, serta mikrokontroler ESP32 untuk akuisisi data. Data hasil pengukuran diekstraksi menjadi beberapa parameter fitur sinyal, kemudian dibagi menjadi 70% data latih dan 30% data uji dari total 40 data sampel. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem mampu mengklasifikasikan nanas ke dalam empat kategori kematangan (mentah, setengah matang, matang, dan terlalu matang) dengan akurasi sebesar 92%, di mana sensor MQ-135 memberikan kontribusi terbesar dalam proses klasifikasi. Temuan ini menunjukkan bahwa kombinasi hidung elektronik multisensor dan Random Forest dapat menjadi metode yang efektif, objektif, dan non-destruktif dalam menentukan tingkat kematangan buah nanas.
Pengembangan Modul Chart Builder, Compute Variable, dan Recode Variable pada Aplikasi Statify Pratama , Muhamad Iqbal Putra; Nurmawati, Erna
Jurnal Nasional Teknologi dan Sistem Informasi Vol 12 No 1 (2026): April 2026
Publisher : Departemen Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Andalas

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25077/TEKNOSI.v12i1.2026.87-96

Abstract

Politeknik Statistika STIS sebagai perguruan tinggi vokasi di bidang statistika terapan dan komputasi statistik membutuhkan alat bantu analisis statistik yang ekonomis, fleksibel, dan mudah digunakan. Selama ini, alat bantu analisis statistik yang ada memiliki kelebihan dan keterbatasannya masing-masing dalam penggunaannya di Polstat STIS. Untuk itu, dikembangkan aplikasi web bernama Statify yang menggabungkan kelebihan dari berbagai alat analisis yang ada serta dirancang spesifik untuk Penggunaan di Polstat STIS. Statify menyediakan berbagai modul analisis, beberapa diantaranya adalah modul Chart Builder untuk menjawab kebutuhan visualisasi data, Compute Variable untuk memfasilitasi pembentukan variabel baru, dan Recode Variable untuk mengkodekan ulang variabel. Aplikasi ini dibangun secara modular menggunakan pendekatan metode pengembangan Feature-Driven Development (FDD) dengan teknologi Client-Side Rendering (CSR) berbasis Next.js. Modul Chart Builder memanfaatkan pustaka D3.js dan Apache ECharts untuk visualisasi grafik, modul Compute Variable menggunakan math.js untuk komputasi matematis, sedangkan modul Recode dibuat secara native tanpa menggunakan pustaka tambahan dalam implementasinya. Dengan adanya Aplikasi Statify, diharapkan dapat menunjang perkuliahan dan penelitian di Polstat STIS secara lebih optimal dalam rangka mendukung pelaksanaan Tridharma Perguruan Tinggi
Pemetaan Topik dan Sentimen Pengguna Aplikasi JAKI untuk Mendukung Knowledge Discovery dalam Peningkatan Layanan Publik Asykar, Mahmud Ali; Saddam, Muhammad; Sensuse, Dana Indra; Lusa, Sofian; Safitri, Nadya; Elisabeth, Damayanti
Jurnal Nasional Teknologi dan Sistem Informasi Vol 12 No 1 (2026): April 2026
Publisher : Departemen Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Andalas

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25077/TEKNOSI.v12i1.2026.18-25

Abstract

Dalam era tata kelola digital, aplikasi mobile seperti JAKI (Jakarta Kini) memainkan peran penting dalam menyediakan layanan publik terintegrasi bagi masyarakat. Di sisi lain, Google Playstore menyimpan banyak ulasan pengguna yang mencerminkan pengalaman, preferensi, dan keluhan pengguna. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk menganalisis umpan balik dari Google Playstore yang bertujuan untuk mengungkap tren sentimen dan topik pembahasan utama yang berkaitan dengan aplikasi JAKI. Dataset yang digunakan terdiri dari 3.895 ulasan pengguna yang telah melalui proses pembersihan data, kemudian diolah menggunakan kombinasi analisis sentimen dengan InSet Lexicon dan pemodelan topik menggunakan Latent Dirichlet Allocation (LDA). Hasil klasifikasi sentimen selanjutnya dievaluasi menggunakan algoritma Naive Bayes, dengan tingkat akurasi keseluruhan sebesar 65%. Hasil survei validasi pengguna menunjukkan bahwa sebagian besar topik yang dihasilkan sesuai dengan pengalaman nyata pengguna. Selain itu, rekomendasi perbaikan dirumuskan berdasarkan topik dengan sentimen netral dan negatif. Temuan ini berkontribusi pada pemahaman yang lebih baik mengenai persepsi pengguna, serta memberikan wawasan yang dapat ditindaklanjuti untuk mendukung pengembangan berkelanjutan layanan publik digital yang berorientasi pada warga Jakarta.
Penerapan Algoritma Variable Neighborhood Search untuk Optimasi Pemilihan Produk Skincare Purwiantono, Greta Septy; Utamima, Amalia
Jurnal Nasional Teknologi dan Sistem Informasi Vol 12 No 1 (2026): April 2026
Publisher : Departemen Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Andalas

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25077/TEKNOSI.v12i1.2026.26-34

Abstract

The growth of the skincare industry in Indonesia has driven the need for a product selection system that can help consumers choose product combinations that suit their skin type and budget. Previous studies generally use Multi-Criteria Decision Making (MCDM) and Machine Learning approaches that only focus on product ranking or match prediction without considering simultaneous multi-product optimization. This study proposes an optimization approach using the Variable Neighborhood Search (VNS) algorithm to determine combinations of four skincare product categories: facial wash, moisturizer, sunscreen, and serum based on skin type suitability and budget constraints. The dataset consists of 173 local skincare products obtained through web scraping from the Sociolla website, followed by data cleaning and extraction of skin type data from product descriptions. The performance of VNS is evaluated by comparing it to Random Search (RS) as a baseline, which is a random selection from a set of feasible solutions that suit skin type and do not exceed budget. In the testing and comparison, four scenarios were designed based on oily and dry skin types with budget variations of Rp150,000 to Rp350,000. Experimental results show that VNS consistently delivers superior performance compared to RS, characterized by a maximum SkinScore of 1, better budget efficiency, and a more stable composite score across all scenarios. Meanwhile, RS produces more variable solutions and is less precise in approaching the budget constraint. This study demonstrates that VNS is an effective and reliable approach for optimizing skincare product combination selection based on consumer needs and cost constraints.
Comparative Deep Learning Analysis: Unveiling the Power of LSTM, BiLSTM, GRU, and BiGRU for Agricultural Stock Price Forecasting on the Indonesian Stock Exchange Fadhlurrahman, Muhammad; Darmawan, Armin
Jurnal Nasional Teknologi dan Sistem Informasi Vol 12 No 1 (2026): April 2026
Publisher : Departemen Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Andalas

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25077/TEKNOSI.v12i1.2026.73-70

Abstract

This study aims to analyze the performance of deep learning algorithms in predicting agricultural sector stock prices on the Indonesia Stock Exchange (IDX) by comparing four models: Long Short-Term Memory (LSTM), Bidirectional LSTM (BiLSTM), Gated Recurrent Unit (GRU), and Bidirectional GRU (BiGRU). Daily historical data of six agricultural sector stock issuers (AALI, BISI, DSNG, LSIP, SIMP, SSMS) for the period 2017–2025 was used as the dataset. The research methods included data pre-processing (normalization, 80:20 training-test data split), model training with optimal hyperparameters (unit=512, dropout rate = 0.3, epoch = 50–150, learning rate = 0.0001), and evaluation using Root Mean Squared Error (RMSE), Mean Absolute Percentage Error (MAPE), R² Score , and computation time metrics. The results show that BiGRU is the most accurate model with the lowest RMSE (7.43–17.20) and the highest R² (0.99 on BISI and SSMS), thanks to the Bidirectional architecture that processes bidirectional data to capture complex temporal patterns. However, GRU is more efficient with a training time of 40–43 seconds, suitable for real-time applications . LSTM and BiLSTM have lower accuracy, especially on volatile stocks such as DSNG (RMSE LSTM = 130.51). This study provides practical recommendations: BiGRU for long-term investment strategies that prioritize accuracy, while GRU for quick decisions based on efficiency. Theoretical implications strengthen the effectiveness of the Bidirectional architecture in financial time series analysis
Pembangunan Aplikasi Mobile Kehadiran Guru Berbasis Geofence, Firebase ID, dan Face Capture Pada SMAN 1 Ulakan Tapakis Muhammad Zaim Milzam; Rahmadoni, Jefril; Dwi Kartika, Afriyanti
Jurnal Nasional Teknologi dan Sistem Informasi Vol 12 No 1 (2026): April 2026
Publisher : Departemen Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Andalas

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25077/TEKNOSI.v12i1.2026.45-51

Abstract

The teacher attendance process at SMAN 1 Ulakan Tapakis is still carried out manually using paper forms, which are prone to input errors, data loss, and manipulation practices such as leaving absences behind. Efforts to implement technology in the form of fingerprint devices were made, but did not function continuously due to technical constraints. This condition causes the attendance data recapitulation and reporting process to be inefficient and take a long time. Based on these problems, this study aims to build a mobile teacher attendance application based on geofence, Firebase ID, and face capture as a solution to improve data integrity and efficiency in the attendance process at SMAN 1 Ulakan Tapakis. This system was developed using the Waterfall method, through the stages of needs analysis, system design, implementation, and testing. The results of functional testing show that all application features run according to design and can validate teacher attendance automatically based on the location and identity of the user. In addition, the results of efficiency testing show that this system can significantly save time in the attendance and reporting process compared to manual methods. Thus, this application is considered effective in improving the integrity of attendance data and the efficiency of the teacher attendance administration process at SMAN 1 Ulakan Tapakis.
Penerapan Metode TF-IDF Dalam Sistem Informasi Digital Marketing Pada UMKM Bismillah Outlet Hijab Ramadhani, Rani; Suendri, Suendri
Jurnal Nasional Teknologi dan Sistem Informasi Vol 12 No 1 (2026): April 2026
Publisher : Departemen Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Andalas

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25077/TEKNOSI.v12i1.2026.71-78

Abstract

Pemanfaatan digital marketing menjadi kebutuhan penting bagi UMKM untuk meningkatkan efektivitas promosi dan memperluas jangkauan pasar. Namun, UMKM Bismillah Outlet Hijab masih menghadapi kendala dalam pengelolaan data produk serta penentuan kata kunci promosi yang relevan karena belum tersedianya sistem informasi digital marketing yang terintegrasi. Penelitian ini bertujuan menerapkan metode Term Frequency–Inverse Document Frequency (TF-IDF) pada sistem informasi digital marketing berbasis web untuk menganalisis relevansi kata kunci dan memberikan rekomendasi produk sesuai dengan minat konsumen. Proses pengembangan sistem dilakukan menggunakan model waterfall yang meliputi tahap analisis kebutuhan, perancangan, implementasi, dan pengujian. Sistem dikembangkan menggunakan bahasa pemrograman PHP dengan basis data MySQL, serta memanfaatkan algoritma TF-IDF sebagai metode pembobotan kata pada deskripsi produk. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem mampu mengelola data produk, melakukan pencarian berbasis kata kunci, serta menampilkan rekomendasi produk berdasarkan nilai bobot TF-IDF tertinggi. Pengujian fungsional menunjukkan seluruh fitur berjalan sesuai kebutuhan, sedangkan uji relevansi menunjukkan metode TF-IDF efektif dalam membantu penentuan kata kunci promosi yang sesuai. Sistem yang dihasilkan diharapkan dapat mendukung pengambilan keputusan pemasaran digital serta menjadi solusi awal transformasi digital bagi UMKM.
Rancang Bangun Sistem Disposisi Surat Berbasis Web untuk Mendukung Transformasi Digital di BPS Kota Banjarmasin Permatasari , Nindy; Rahmi, Mifthahul; Karima, Cahya; Pramawahyudi, Pramawahyudi; Syafaadi, Afian; Nova, Sausan Hidayah; Wibowo, Dwi Agung; Aristi, Nina Mia; Kurnia, Riska; Noor, Muhammad
Jurnal Nasional Teknologi dan Sistem Informasi Vol 12 No 1 (2026): April 2026
Publisher : Departemen Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Andalas

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25077/TEKNOSI.v12i1.2026.52-62

Abstract

The Central Bureau of Statistics (BPS) of Banjarmasin City faces challenges in managing incoming and outgoing correspondence, as the manual disposition process is time-consuming, paper-based, and prone to delays or document loss. To address these inefficiencies, a Web-Based Mail Disposition Application was developed to digitalize the document management process. The system allows users to record, track, and distribute correspondence efficiently through an integrated platform that supports automatic notifications and secure digital archiving. This study employs a descriptive qualitative approach, focusing on system design, implementation, and evaluation of its effectiveness in supporting administrative workflows. The results show that the web-based application significantly improves operational efficiency, reduces administrative errors, and enhances transparency and accountability in correspondence management. In conclusion, the adoption of digital document management systems contributes to optimizing work performance and supports the realization of effective, efficient, and environmentally friendly public services at BPS Banjarmasin.

Page 40 of 40 | Total Record : 398

 36   37   38   39   40 

Filter by Year

2015 2026


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 12 No 1 (2026): April 2026 Vol 11 No 3 (2025): Desember 2025 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