cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
-
Contact Email
-
Phone
-
Journal Mail Official
-
Editorial Address
-
Location
Kota semarang,
Jawa tengah
INDONESIA
Journal of Information System
Published by Universitas Dian Nuswantoro
ISSN : -     EISSN : -     DOI : -
Core Subject : Science,
Computer Science & IT
Arjuna Subject : -
Articles 13 Documents
 1   2 
Search results for , issue "Vol 2, No 1 (2017)" : 13 Documents clear
Prediksi Pendapatan Pajak Kendaraan Bermotor Menggunakan Metode Exponential Smoothing pada Samsat UP3AD Kabupaten Pekalongan Funa Maulida; Yupie Kusumawati
JOINS (Journal of Information System) Vol 2, No 1 (2017)
Publisher : Universitas Dian Nuswantoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (595.426 KB) | DOI: 10.33633/joins.v2i1.1469

Abstract

Adanya penurunan pendapatan Pajak Kendaraan Bermotor (PKB) tentu menjadi masalah karena mengurangi Pendapatan Asli Daerah (PAD). Hal ini disebabkan karena tidak adanya rumus untuk menghitung potensi penerimaan pajak secara akurat sehingga menyebabkan kurangnya strategi pengelolaan dan pengembangan sumber-sumber keuangan daerah bagi peningkatan Pendapatan Asli Daerah (PAD). Maka dari itu diperlukan adanya proses datamining untuk menghitung prediksi Pajak Kendaraan Bermotor (PKB) agar dapat meminimalisasi penurunan pajak. Metode yang digunakan adalah metode exponential smoothing dengan bahasa pemograman PHP dan mySQL sebagai manajemen database. Penelitian ini menghasilkan prediksi total pendapatan Pajak Kendaraan Bermotor (PKB) tahun 2016 yang mana pada bulan Februari akan mengalami peningkatan nilai PKB sekitar 30%,  antara bulan Maret sampai dengan bulan Oktober akan mengalami penurunan nilai PKB sekitar 2 hingga 17%, serta pada Bulan November dan Desember akan mengalami peningkatan nilai PKB sekitar 2 hingga 7%. Dengan ini dapat disimpulkan bahwa pendapatan pajak kendaraan bermotor menggunakan metode exponential smoothing pada Samsat UP3AD Kabupaten Pekalongan dapat digunakan untuk menghitung potensi penerimaan pajak secara akurat dalam menetapkan target penerimaan pajak pada tahun yang akan datang. Kata kunci—datamining,prediksi, analisa trend pajak kendaraan bermotor, samsat Revenue decline of vehicle tax is a problem because it reduces revenue. This is due to the absence of a formula that calculates potential tax revenue accurately, causing a lack of strategic management and development of the financial resources for the improvement of local revenue. Thus it is necessary to datamining process for calculating prediction Motor Vehicle Tax in order to minimize the tax reduction. The method used is the method of exponential smoothing with the programming language PHP and mySQL as database management. This research resulted in prediction of total revenues motor vehicle tax in 2016 which in February will increase the value of motor vehicle tax of about 30%, between March to October would be impaired motor vehicle tax of about 2 to 17%, as well as in November and December will increase vehicle tax value of about 2 to 7%. By this it can be concluded that the motor vehicle tax revenue using exponential smoothing method in SAMSAT UP3AD Pekalongan can be used to calculate potential tax revenue accurately in setting targets for tax revenues in the coming year. Keywords—datamining, forecasting, trend analysis motor vehicle tax, samsat 
Penerapan Data Mining Association Rule Menggunakan Algoritma Apriori Dalam Meningkatkan Strategi Pemasaran Produk Motor Yamaha Ardianda Aryo Prakoso; Amiq Fahmi
JOINS (Journal of Information System) Vol 2, No 1 (2017)
Publisher : Universitas Dian Nuswantoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (305.283 KB) | DOI: 10.33633/joins.v2i1.1460

Abstract

Kendaraan roda dua merupakan salah satu transportasi yang banyak diminati oleh masyarakat Indonesia. Tingginya tingkat persaingan dalam penjualan produk kendaraan roda dua menuntut para manajer PT. Arista Mitra Lestari untuk terus berusaha meningkatkan mutu dan pelayanan perusahaan. Pelanggan adalah faktor penting dalam menjalankan usaha, namun dalam prakteknya pemasaran yang dilakukan oleh para manajer PT. Arista Mitra Lestari masih kurang efektif. Untuk mengatasi masalah ini dibutuhkan suatu strategi yang dapat membantu meningkatkan pemasaran kendaraan roda dua, salah satu cara yang dapat dilakukan adalah dengan memanfaatkan data penjualan yang dimiliki oleh perusahaan. Data mining dapat digunakan untuk mengolah data penjualan perusahaan dengan mencari association rule pada variable alamat customer dan produk kendaraan, dimana untuk mendapat aturan yang sesuai digunakan algoritma apriori. Dari hasil analisis association rule pada data penjualan, dengan masukan support 1% dan confidence 50% telah diperoleh 6 aturan dengan nilai ratio lift > 1 yang menunjukan bahwa aturan tersebut valid. Berdasarkan dari aturan yang diperoleh diketahui bahwa terdapat 2 aturan yang menunjukan bahwa pelanggan daerah Compreng memiliki kecenderungan untuk membeli Vixion, 2 aturan menunjukan bahwa pelanggan daerah Pusakanegara memiliki kecenderungan untuk membeli Fino, dan 2 aturan menunjukan bahwa pelanggan daerah Pamanukan dan Pusakanegara memiliki kecenderungan untuk membeli Mio dan Vixion. Hasil dari analisis ini dapat dijadikan alat bantu bagi para manajer PT. Arista Arista Mitra Lestari dalam mengambil keputusan yang lebih baik dalam memasarkan produk kendaraan roda dua. Kata kunci:Algoritma Apriori, Association Rule, Data Mining, Pemasaran produkMotorcycle is one of the transportation that got much in demand by the people of Indonesia. The high level of competition in the market of motorcycle require managers of PT. Arista Mitra Lestari to continuously improve the company quality and service. Customers is a very important factor in a world of bussines, but in practice the marketing that was done by the manager of PT. Arista Mitra Lestari still not very effective. To solve this problem the company need a strategy that can help to improve the marketing of motorcycle, one way to do is to utilize the company sales data. Data mining can be used to process the sales data association rule company by looking at the variable of customer and vehicle products,to calculate that apriori algorithm was used. From the analysis of association rule on sales data, with inputs support 1% and 50% confidence had gained 6 rules with the lift value ratio> 1 which indicates that the rule is valid. Based on the rules obtained is known that there are two rules shows that the customer area around Compreng have a tendency to buy Vixion, 2 rules shows that the customer area around Pusakanegara have a tendency to buy Fino, and the second rule indicates that the customer area around Pamanukan and Pusakanegara have a tendency to buy Mio and Vixion. The results of this analysis can be used as tools for managers PT. Arista Arista Mitra Lestari in making better decisions in motorcycle market products. Keywords: Apriori Algorithm, Association Rule, Data Mining, Marketing Product  
Pengembangan Sistem Informasi Pinjaman Pada Koperasi Apac Inti Pelita Sejahtera Donny H Harsa Febrian; Sasono Wibowo
JOINS (Journal of Information System) Vol 2, No 1 (2017)
Publisher : Universitas Dian Nuswantoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (842.418 KB) | DOI: 10.33633/joins.v2i1.1465

Abstract

Dengan adanya teknologi informasi dapat membuat suatu sistem yang terkomputerisasi dimana sistem ini sangat mendukung kecepatan, kemudahan, & keakuratan dalam mengumpulkan pengolahan penyimpanan data. Koperasi apac inti pelita sejahtera belum ada suatu sistem database khusus untuk menangani transaksi peminjaman, sehingga transaksi-transaksi yang dilakukan masih terdapat kesalahan-kesalahan mulai data yang ganda, sampai pencarian data yang memakan waktu lama.berdasarkan permasalahan tersebut maka diperlukan sistem informasi peminjaman pada koperasi apac inti pelita sejahtera dengan menganalisa,merancang & mengembangkan sistem informasi peminjaman guna untuk mempercepat proses pendataan peminjaman. Metode yang digunakan adalah SDLC (system development life cycle) atau lebih dikenal sebagai waterfall. Metode ini bersifat sekuensial, sehingga penyelesaiaan satu set kegiatan menyebabkan dimulainya aktifitas selanjutnya karena prosesnya mengalir secara sistematis dari tahap awal ke tahap berikutnya. Penelitian tersebut menghasilkan program sistem informasi peminjaman yang membantu mempercepat proses peminjaman & menyajikan laporan-laporan yang berkaitan dengan peminjaman dengan cepat. Di harapkan koperasi apac inti pelita sejahtera dapat mengembangkan aplikasi ini untuk kesejahteraan perusahaaan.KataKunci: Sistem, Informasi, Sistem Informasi, Sistem Informasi Peminjaman With the information technology can make a computerized system where the system is very supportive of speed, convenience, and accuracy in collecting the data storage processing. Cooperative apac inti pelita sejahtera yet a database system for handling lending transactions, so that transactions are carried out there are mistakes begin double data, to search data that takes a long time. based on the problems it is necessary lending to information systems Cooperative apac inti pelita sejahtera by analyzing, designing and developing information systems in order to accelerate the process of borrowing the loan collection. the method used is SDLC (system development life cycle) or better known as the waterfall. This method is sequential, so Completion of the set of activities led to the start of the next activity because the process flow systematically from the initial stage to the next stage. The research generate lending program information system that helps speed up the process of borrowing and present reports relating to the loan quickly. It is hoped that the Cooperative apac inti pelita sejahtera can develop this application for the well-being of the company. Keywords: System, Information, Information Systems, Information Systems Loan

Page 2 of 2 | Total Record : 13

 1   2 

Filter by Year

2017 2017


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 10 No. 2 (2025): Edisi November 2025 (ongoing) Vol. 10 No. 1 (2025): Edisi Mei 2025 Vol. 9 No. 2 (2024): Edisi November 2024 Vol. 9 No. 1 (2024): Edisi Mei 2024 Vol. 8 No. 2 (2023): Edisi November 2023 Vol. 8 No. 1 (2023): Edisi Mei 2023 Vol. 7 No. 2 (2022): Edisi November 2022 Vol 7, No 1 (2022): Edisi Mei 2022 Vol 6, No 2 (2021): Edisi November 2021 Vol 6, No 1 (2021): Edisi Mei 2021 Vol 5, No 2 (2020): Edisi November 2020 Vol 5, No 1 (2020): Edisi Mei 2020 Vol 4, No 2 (2019): Edisi November 2019 Vol 4, No 1 (2019): Edisi Mei 2019 Vol 3, No 2 (2018): Edisi November 2018 Vol 3, No 1 (2018): Edisi Mei 2018 Vol 2, No 2 (2017) Vol 2, No 1 (2017) Vol 1, No 01 (2016) Vol 1, No 2 (2016) More Issue