Articles
15 Documents
Search results for
, issue
"Vol 5, No 1 (2020): Edisi Mei 2020"
:
15 Documents
clear
<![CDATA[Rancang Bangun Sistem Informasi Pengelolaan Berita pada PT TV Kampus Udinus Semarang ]]>
<![CDATA[Rizal Firdaus]]>;
<![CDATA[Agus Winarno]]>
<![CDATA[ JOINS (Journal of Information System) Vol 5, No 1 (2020): Edisi Mei 2020 ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Dian Nuswantoro ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (1967.411 KB)
|
DOI: 10.33633/joins.v5i1.3139
<![CDATA[Media informasi masa kini sangatlah penting, media informasi dapat menjadi suatu wadah bagi manusia untuk mendapatkan informasi, bertukar pikiran dan bertinteraksi satu sama lainnya. Salah satu media informasi adalah berita, berita merupakan laporan cepat suatu peristiwa atau kejadian yang faktual. PT Televisi Kampus Udinus (TVKU) Semarang merupakan salah satu badan usaha yang bergerak dalam bidang penyiaran dan jasa. PT TVKU dalam melakukan mengelola berita sudah menggunakan alat bantu komputer, yaitu dalam melakukan pengolahan berita, pengolahan jurnalis, pemrosesan berita dan pembuatan laporan yang masih dilakukan dengan cara manual, akan tetapi PT TVKU belum memiliki system pengelolaan berita yang dapat mengintegrasikan setiap proses bisnis yang terjadi. Dari permasalahan tersebut maka perlu terciptanya suatu system informasi yang dapat melakukan pengelolaan berita secara baik, untuk membangun system informasi tersebut menggunakan metode Rapid Application Development (RAD) dengan digabungkan dengan beberapa tools untuk merancang system yaitu dengan menggunakan Unified Modelling Language (UML), untuk bahasa pemrograman menggunakan Hypertext Preprocessor (PHP), dan untuk penyimpanan data menggunakan MySQL sebagai Database Management System (DBMS). Hasil penelitian ini adalah terciptanya system informasi pengelolaan berita yang dapat mengintegrasikan data yang diharapkan mampu membantu kinerja dari PT TVKU Semarang dalam mengelola berita.]]>
<![CDATA[Perancangan Enterprise Architecture Sistem Informasi E-Commerce Pada Toko Wingko & Bandeng Presto Super Vit Menggunakan Zachman Framework ]]>
<![CDATA[Indra Gamayanto]]>;
<![CDATA[Fenny Angelina]]>;
<![CDATA[Sasono Wibowo]]>
<![CDATA[ JOINS (Journal of Information System) Vol 5, No 1 (2020): Edisi Mei 2020 ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Dian Nuswantoro ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (4554.215 KB)
|
DOI: 10.33633/joins.v5i1.3117
<![CDATA[Toko Wingko & Bandeng Presto Super Vit merupakan salah satu pusat oleh-oleh yang menjual makanan khas Semarang yaitu Bandeng Duri Lunak dan Wingko Babat. Timbulnya beragam permasalahan dan kendala yang dihadapi toko ini terutama dalam hal memasarkan produk-produknya yang masih bersifat konvensional yaitu dilakukan secara mouth-to-mouth, mengandalkan toko offline, dan menggunakan sistem konsinyasi ke toko-toko yang ada di Bandara, semarang. Hal ini disebabkan oleh karena rendahnya pemahaman mengenai pentingnya internet dalam peningkatan usaha serta terbatasnya pengetahuan mengenai jaringan pemasaran, adapun Zachman framework ini memiliki details proses dan mampu menghasilkan analisis yang lebih mendalam dibandingkan metode lainnya. Dari beberapa permasalahan yang timbul jika tidak segera ditangani maka dampaknya bisa membuat perkembangan bisnis menjadi terancam, salah satunya adalah toko akan mengalami penurunan volume penjualan. Oleh sebab itu dilakukannya penelitian ini dengan tujuan menciptakan model blueprint rancangan enterprise architecture system menggunakan metode Zachman Framework dengan menganalisis proses bisnis yang ada saat ini di Toko Wingko & Bandeng Presto Super Vit untuk menghasilkan rancangan sistem yang dibutuhkan. Dari hasil analisis menggunakan Zachman Framework, Toko Wingko & Bandeng Presto Super Vit membutuhkan sistem informasi e-commerce sebagai solusi pemecahan masalah pemasaran dan penjualan produk yang masih tergolong konvensional. Hasil dari penelitian ini adalah blueprint rancangan enterprise architecture system dan prototype sistem informasi e-commerce Toko Wingko & Bandeng Presto Super Vit. Oleh sebab itu, e-commerce merupakan cara untuk memperluas market konsumen dan merupakan penggunaan tekcnologi informasi yang sangat diperlukan]]>
<![CDATA[Klasifikasi Jenis Laporan Masyarakat Dengan K-Nearest Neighbor Algorithm ]]>
<![CDATA[Heru Pramono Hadi]]>;
<![CDATA[Titien S. Sukamto]]>
<![CDATA[ JOINS (Journal of Information System) Vol 5, No 1 (2020): Edisi Mei 2020 ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Dian Nuswantoro ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (2312.362 KB)
|
DOI: 10.33633/joins.v5i1.3355
<![CDATA[Feedback masyarakat terhadap pelayanan pemerintah merupakan elemen penting dalam proses evaluasi dan peningkatan kinerja. Maka dari itu pemerintah perlu untuk memiliki metode pelaporan yang efektif, efisien dan sistematis. Feedback masyarakat dapat berupa pengaduan, permintaan informasi dan aspirasi. Salah satu cara penyampain feedback masyarakat adalah melalui media sosial. Klasifikasi jenis laporan/feedback masyarakat ini penting dilakukan untuk mempercepat proses penanggapan laporan. Algoritma K-Nearest neighbor pada metode text mining ini merupakan salah satu solusi untuk dapat membantu proses klasifikasi jenis laporan. Dengan 930 data latih dan 100 data uji laporan masyarakat tahun 2017 yang disampaikan melalui media sosial, menghasilkan nilai akurasi tertinggi k=11 sebesar 82%.]]>
<![CDATA[Sentiment Analysis Berbasis Algoritma Naïve Bayes Classsifier untuk Identifikasi Persepsi Masyarakat Terhadap Produk / Layanan Perusahaan ]]>
<![CDATA[Affandy Affandy]]>;
<![CDATA[Oktania Nandiyati]]>
<![CDATA[ JOINS (Journal of Information System) Vol 5, No 1 (2020): Edisi Mei 2020 ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Dian Nuswantoro ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (1889.192 KB)
|
DOI: 10.33633/joins.v5i1.3608
<![CDATA[Twitter is the most popular microblogging service in Indonesia, with nearly 23 million users. In the era of big data such as the current tweets from customers, observers, potential consumers, or the community of users of products or services of a company will greatly help companies in knowing the industrial and consumer landscape, so as to determine strategic plans that will contribute to the company's growth. However, the use of data from social media such as Twitter is hampered by a number of technical difficulties in the process of collecting, processing, and analysing. Specifically, this research applies the Naïve Bayes Classifier algorithm in the process of sentiment analysis of tweets data into a prototype application that is intended to make it easier for companies / organizations to know people's perceptions of their products or services. The NBC algorithm was chosen because this algorithm is able to do a good classification even though it uses small training data, but has high accuracy and process speed for handling large training data. From the evaluation results found a prototype running well where the keywords entered will trigger the Twitter API to crawl the data then the mining process can be monitored at each stage and at the end of the process, the system will show the final sentiment level values and the representation of the calculation results log in a chart form over a certain period of time.]]>
<![CDATA[Implementasi Algoritma K-Means Dalam Pengklasteran untuk Rekomendasi Penerima Beasiswa PPA di UDINUS ]]>
<![CDATA[Abu Salam]]>;
<![CDATA[Diyan Adiatma]]>;
<![CDATA[Junta Zeniarja]]>
<![CDATA[ JOINS (Journal of Information System) Vol 5, No 1 (2020): Edisi Mei 2020 ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Dian Nuswantoro ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (1772.802 KB)
|
DOI: 10.33633/joins.v5i1.3350
<![CDATA[Rekomendasi penerima beasiswa Peningkatan Prestasi Akademik (PPA) dikelompokkan menjadi 2 cluster yaitu diterima dan tidak diterima untuk mendapatkan beasiswa. Algoritma K-Means merupakan teknik unsupervised learning yang dapat digunakan dalam mengelompokkan data pengajuan beasiswa. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk merekomendasikan penerima beasiswa dengan menggunakan algoritma k-means, hasil rekomendasi berupa penempatan data pendaftar beasiswa ke masing-masing kelompok cluster yang dihasilkan. Eksperimen proses clustering dilakukan menggunakan data pendaftar beasiswa PPA dari biro kemahasiswaan udinus tahun 2016 sebanyak 441 pendaftar beasiswa PPA. Melalui seleksi atribut, k-means ini melakukan perhitungan untuk menempatkan setiap data ke cluster yang sudah ditentukan. Sebanyak 154 mahasiswa direkomendasikan mendapatkan beasiswa PPA sedangkan 287 mahasiswa tidak mendapatkan. ]]>
<![CDATA[Prototype Sistem Pendiagnosa Penyakit dan Hama Tanaman Bawang Merah di Kabupaten Brebes dengan Metode Fuzzy Tsukamoto ]]>
<![CDATA[Asih Rohmani]]>;
<![CDATA[Dede Untung]]>
<![CDATA[ JOINS (Journal of Information System) Vol 5, No 1 (2020): Edisi Mei 2020 ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Dian Nuswantoro ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (2896.06 KB)
|
DOI: 10.33633/joins.v5i1.3511
<![CDATA[Bawang merah merupakan komoditi andalan bagi masyrakat di wilayah Kabupaten Brebes, dimana mayoritas penduduknya adalah petani bawang merah. Didalam proses pembudidayaan tanaman bawang merah sering ditemui permasalahan yang menyebabkan turunnya hasil panen bahkan tidak jarang mengalami gagal panen. Hal ini disebabkan oleh beberapa faktor seperti cuaca, hama, dan penyakit. Banyak petani yang meresahkan kerusakan pada bawang merah yang mereka tanam akibat terkena serangan hama dan penyakit. Kurangnya pengetahuan dalam mengidentifikasi jenis hama dan penyakit yang menyerang menjadi masalah utama karena kurangnya sosialisasi yang dilakukan oleh dinas terkait dan tidak adanya media untuk melakukan konsultasi dengan pakar. Untuk itu perlu adanya suatu sistem yang dapat menyelesaikan permasalahan tersebut. Data yang diperlukan dalam pembangunan sistem ini didapatkan dengan cara observasi, wawancara, dan studi literatur. Algoritma yang diterapkan yakni logika fuzzy metode tsukamoto. Metode yang digunakan dalam pengembangan sistem menggunakan ESDLC. Aplikasi sistem pendiagnosa penyakit hama tanaman ini dapat membantu petani untuk melakukan proses diagnosa 11 jenis hama dan penyakit yang menyerang bawang merah serta dapat dijadikan sebagai media dalam melakukan konsultasi.]]>
<![CDATA[Perancangan Manajemen Insiden pada Layanan Teknologi Informasi Inventory Menggunakan Framework ITIL Versi3 (Studi Kasus : PT. Genta Semar Mandiri Semarang) ]]>
<![CDATA[Nadya Azizah]]>;
<![CDATA[Yupie Kusumawati]]>;
<![CDATA[Ramadhan Rakhmat Sani]]>
<![CDATA[ JOINS (Journal of Information System) Vol 5, No 1 (2020): Edisi Mei 2020 ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Dian Nuswantoro ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (2279.425 KB)
|
DOI: 10.33633/joins.v5i1.3610
<![CDATA[Teknologi informasi digunakan oleh PT. Genta Semar Mandiri untuk mempermudah proses bisnis inventory. Namun pada kenyataanya masih sering terjadi insiden yang menghambat proses bisnis inventory. Insiden yang sering terjadi adalah aplikasi sering error, part number tidak terintegrasi dengan sistem, dan basis data overload. Selama ini insiden tersebut tidak dikelola dengan baik, hal ini disebabkan karena tidak adanya divisi yang khusus menangani insiden TI, serta belum dibuatnya SOP yang digunakan sebagai acuan menangani insiden TI. Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan hasil kesenjangan antara kondisi eksisting dengan kondisi ideal proses manajemen insiden pada PT. Genta Semar Mandiri serta mendapatkan SOP yang di perlukan dalam manajemen insiden. Penelitian ini menggunakan Framework ITIL versi 3 dalam merancang kerangka kerja dalam manajemen layanan insiden. Penelitian menunjukkan adanya beberapa perbedaan antara kondisi eksisting dengan kondisi ideal yaitu tidak adanya divisi khusus yang menangani manajamen layanan insiden, serta tidak adanya service desk yang bertugas sebagai pintu gerbang layanan insiden. Sehingga dihasilkan beberapa perubahan yaitu penambahan struktur organisasi pada perusahaan, SOP, serta form yang diperlukan pada penanganan manajemen layanan insiden berdasarkan framework ITIL versi 3. Kata kunci: Tata kelola TI, Manajemen insiden, ITIL versi 3, SOP, PT.Genta Semar Mandiri]]>
<![CDATA[Implementasi Algoritma K-Nearest Neighbor Berbasis Forward Selection Untuk Prediksi Mahasiswa Non Aktif Universitas Dian Nuswantoro Semarang ]]>
<![CDATA[Abu Salam]]>;
<![CDATA[Ferry Bintang Nugroho]]>;
<![CDATA[Junta Zeniarja]]>
<![CDATA[ JOINS (Journal of Information System) Vol 5, No 1 (2020): Edisi Mei 2020 ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Dian Nuswantoro ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (1774.334 KB)
|
DOI: 10.33633/joins.v5i1.3351
<![CDATA[Masalah yang muncul berkaitan dengan status mahasiswa salah satunya adalah status mahasiswa yang non aktif. Beberapa faktor penyebab status non aktif tersebut diantaranya adalah faktor ekonomi, kemampuan akademik, dan lain – lain. Manajemen perguruan tinggi perlu mengidentifikasi serta melakukan tindakan terhadap mahasiswa yang mempunyai status “tidak diharapkan†untuk mengetahui faktor munculnya masalah tersebut perlu dilakukan evaluasi saat pertengahan masa studi mahasiswa guna mencegah sedini mungkin munculnya mahasiswa yang diindikasi terdapat status tidak aktif untuk mengurangi dampak yang ditimbulkan akibat status non aktif tersebut. Pada penelitian ini akan dilakukan prediksi mahasiswa non aktif menggunakan algoritma klasifikasi K-Nearest Neighbor yang dikombinasikan dengan metode forward selection untuk seleksi atribut yang diharapkan mampu meningkatkan nilai akurasi pada proses klasifikasi. Nilai akurasi yang didapatkan pada algoritma K-Nearest Neighbor sebesar 96.43% sedangkan pada algoritma K-Nearest Neighbor berbasis Forward Selection sebesar 97.27%. Kata Kunci: Mahasiswa Non Aktif, Forward Selection, K-Nearest Neighbor]]>
<![CDATA[Analytical Hierarchy Process Untuk Menentukan Prioritas Proyek ]]>
<![CDATA[Dilla Kardila]]>;
<![CDATA[Indra Ranggadara]]>
<![CDATA[ JOINS (Journal of Information System) Vol 5, No 1 (2020): Edisi Mei 2020 ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Dian Nuswantoro ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (1588.079 KB)
|
DOI: 10.33633/joins.v5i1.3490
<![CDATA[Laksakusuma Arsitek bergerak dalam bidang jasa arsitektur dan interior. Dalam pelaksanaanya seiring dengan berjalannya waktu jumlah proyek yang ditangani tidak memperhatikan ketersediaan sumber daya yang menjadi faktor utama dalam penentuan prioritas. Prioritas dibutuhkan oleh sebuah organisasi untuk mencapai sebuah tujuan. Diperlukan manajemen prioritas yang baik untuk membantu mengelola proyek sesuai dengan waktu yang telah ditentukan demi mencapai keberhasilan dalam sebuah proyek. Analytical Hierarchy Process(AHP) sebuah metode yang dapat membantu dalam menentukan prioritas yang melibatkan beberapa kriteria dan beberapa alternatif. Dalam penelitian ini, Analytical Hierarchy Process (AHP) digunakan untuk menentukan prioritas proyek, yang didalamnya terdapat beberapa kriteria masalah yang menjadi dasar pertimbangan diantaranya biaya, jadwal, resource, material, dan rancangan. Dengan beberapa alternatif diantaranya konstruksi desain dan renovasi. Hasi yang diperoleh dalam menentukan prioritas proyek ini dengan nilai 0,510 dengan pilihan alternatif konstruksi.]]>
<![CDATA[Penerapan Algoritma Naive Bayes dan Forward Selection dalam Pengklasifikasian Status Gizi Stunting pada Puskesmas Pandanaran Semarang ]]>
<![CDATA[Junta Zeniarja]]>;
<![CDATA[Kiki Widia]]>;
<![CDATA[Ramadhan Rakhmat Sani]]>
<![CDATA[ JOINS (Journal of Information System) Vol 5, No 1 (2020): Edisi Mei 2020 ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Dian Nuswantoro ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (2241.095 KB)
|
DOI: 10.33633/joins.v5i1.2745
<![CDATA[Masalah stunting pada balita tidak dapat diremehkan begitu saja, karena dapat berdampak pada kemampuan berbahasa, kognitif, motorik, dan berisiko juga pada kecacatan, terserang penyakit infeksi, hingga kematian. Meningkatnya kasus stunting pada balita ini memerlukan suatu upaya dalam penanganan dan pencegahan secara dini. Untuk memperoleh informasi tersebut diperlukan metode data mining dengan menerapkan Naive Bayes dan penggunaan fitur Forward Selection. Untuk mendapatkan hasil keputusan dari klasifikasi status gizi stunting digunakanlah algoritma NBC, sedangkan untuk meningkatkan nilai akurasinnya menggunakan foward selection dengan melakukan seleksi fitur yaitu menghapus sebagian atribut yang tidak sesuai di dalam tahapan klasifikasinya. Hasil akurasi klasifikasi status gizi stunting pada balita dengan algortima NBC saja pada penelitian ini sebesar 83,33%, sedangkan untuk algoritma NBC dengan fitur Forward Selection mencapai 86,00%. Peningkatan hasil akurasi tampak baik ketika dilakukan penggabungan algoritma NBC dengan fitur Foward Selection]]>
