Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi最新文献_第6页

Perbandingan Algoritma K-Means dan K-Medoids untuk Pengelompokan Daerah Produksi Kakao 比较k -均值算法和K-Medoids用于可可化生成区域

Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi Pub Date : 2022-08-26 DOI: 10.28932/jutisi.v8i2.4897

Nurliayana Zainal Abidin, Rizna Dwi Avila, Arudji Hermatyar, Rismayani Rismayani

{"title":"Perbandingan Algoritma K-Means dan K-Medoids untuk Pengelompokan Daerah Produksi Kakao","authors":"Nurliayana Zainal Abidin, Rizna Dwi Avila, Arudji Hermatyar, Rismayani Rismayani","doi":"10.28932/jutisi.v8i2.4897","DOIUrl":"https://doi.org/10.28932/jutisi.v8i2.4897","url":null,"abstract":"Kakao ialah salah satu komoditas unggulan dari sektor perkebunan bahkan produksi kakao dinilai mampu meningkatkan devisa negara. Di Indonesia khususnya Provinsi Sulawesi Selatan memiliki produksi kakao yang besar dimana hampir semua Kabupaten/Kota yang terdapat di Sulawesi Selatan memproduksi kakao. Tujuan dalam melakukan penelitian ini ialah untuk melakukan pengelompokan daerah produksi kakao pada Provinsi Sulawesi Selatan. Adapun algoritma yang digunakan yakni K-Means serta K-Medoids, yang mana K-Means mengelompokan data dengan cara membagi kedalam beberapa cluster berdasarkan ciri yang sama. Sedangakan algoritma K-Medoids memilih objek yang nyata untuk mewakili cluster. Pada penelitian ini kedua algoritma tersebut dibandingkan dengan menggunakan satu dataset. Perbandingan dilakukan dengan melihat nilai Davies-Bouldin Index (DBI) pada RapidMiner. Kemudian hasil yang didapatkan berdasarkan penelitian ini adalah pengelompokan menggunakan algoritma K-Means lebih efektif daripada menggunakan K-Medoids dalam pengelompokan daerah produksi kakao Provinsi Sulawesi Selatan. Dengan nilai DBI yang didapatkan K-Means dan K-Medoids memiliki nilai DBI masing-masing sebesar 0,292 dan 0,365.","PeriodicalId":185279,"journal":{"name":"Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi","volume":"13 4","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2022-08-26","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"114028591","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

引用次数: 0

Segmentation and Formation of Customer Regression Model Based on Recency, Frequency and Monetary Analysis 基于近代性、频度和货币性分析的顾客回归模型分割与形成

Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi Pub Date : 2022-08-26 DOI: 10.28932/jutisi.v8i2.5075

Ronaldo Cristover, Hapnes Toba, Bernard Suteja

{"title":"Segmentation and Formation of Customer Regression Model Based on Recency, Frequency and Monetary Analysis","authors":"Ronaldo Cristover, Hapnes Toba, Bernard Suteja","doi":"10.28932/jutisi.v8i2.5075","DOIUrl":"https://doi.org/10.28932/jutisi.v8i2.5075","url":null,"abstract":"During this pandemic, the number of customers of a securities company has increased quite high. This requires securities companies to conduct analysis related to security customer data against transaction data so that the company can find out the segmentation of registered customers and also so that companies can predict the transaction patterns of customers in the company. In processing transaction data, the RFM (Recency, Frequency, Monetary) model can be used as a way to group customers according to their business values. After doing the modeling using RFM, the data is clustered using the K-Means algorithm to find out the segmentation in the RFM model in each group. The RFM model that has been clustered will produce segments based on the RFM group. In this data, a linear regression analysis process is carried out where each group and segment is analyzed and predicted related to variables such as recency, monetary and frequency. The results of data grouping, customer segmentation and also predictions with linear regression can be one of the company's references to make a business decision. From the linear regression process carried out on the RFM attributes, a prediction of the monetary value of the existing recency value is generated and the monetary value of the frequency can also be known with a fairly good error rate.","PeriodicalId":185279,"journal":{"name":"Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi","volume":"1 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2022-08-26","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"129320039","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

引用次数: 0

Analisis Faktor Pendorong Niat Menggunakan Aplikasi PeduliLindungi Menggunakan Model UTAUT Modifikasi 使用smg自模开发源模块分析意图驱动因素

Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi Pub Date : 2022-08-26 DOI: 10.28932/jutisi.v8i2.4929

Nurisa Rahma Shantika, Tri Lathif Mardi Suryanto, Arista Pratama

{"title":"Analisis Faktor Pendorong Niat Menggunakan Aplikasi PeduliLindungi Menggunakan Model UTAUT Modifikasi","authors":"Nurisa Rahma Shantika, Tri Lathif Mardi Suryanto, Arista Pratama","doi":"10.28932/jutisi.v8i2.4929","DOIUrl":"https://doi.org/10.28932/jutisi.v8i2.4929","url":null,"abstract":" Pada tahun 2020, dunia dihadapkan pada virus Covid-19 yang menyebar dengan cepat di antara orang-orang yang melakukan kontak dekat. Untuk mengendalikan dan membatasi penyebaran infeksi virus, telah digunakan aplikasi mobile health (mHealth) sebagai pendekatan berbasis teknologi. Aplikasi contact tracing merupakan salah satu jenis sistem mHealth yang mampu dan cocok untuk situasi seperti ini. Banyak negara yang telah menerapkan adopsi aplikasi contact tracing di masa pandemi, tak terkecuali Indonesia, yaitu Aplikasi PeduliLindungi. Adanya aplikasi contact tracing seperti Aplikasi PeduliLindungi dinilai sangat membantu. Penelitian terkait Aplikasi PeduliLindungi dirasa perlu, karena aplikasi contact tracing menjadi salah satu langkah penting untuk menekan penyebaran virus. Penelusuran faktor-faktor yang dapat mempengaruhi niat untuk mengadopsi aplikasi contact tracing sangat diperlukan, karena efektivitas penerapan aplikasi contact tracing Covid-19 bergantung pada kemauan masyarakat untuk menggunakan aplikasi tersebut. Untuk mengetahui faktor-faktor yang dapat mempengaruhi niat pengguna dalam menggunakan teknologi baru, dilakukan analisis dengan menggunakan model UTAUT (Unified Theory of Acceptance and Use of Technology). Hasil penelitian menunjukkan bahwa faktor-faktor yang secara signifikan mempengaruhi niat pengguna untuk menggunakan Aplikasi PeduliLindungi adalah Performance Expectancy, Facilitating Condition, dan Covid-19. Sementara itu, Effort Expectancy, Social Influence, Innovativeness, dan App-related Privacy Concern ternyata tidak berpengaruh signifikan terhadap niat pengguna untuk menggunakan Aplikasi PeduliLindungi.","PeriodicalId":185279,"journal":{"name":"Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi","volume":"73 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2022-08-26","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"125101695","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

引用次数: 0

Klasifikasi Isyarat Bahasa Indonesia Menggunakan Metode Convolutional Neural Network

Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi Pub Date : 2022-08-26 DOI: 10.28932/jutisi.v8i2.4863

M. E. Al Rivan, Suryanto Hartoyo

{"title":"Klasifikasi Isyarat Bahasa Indonesia Menggunakan Metode Convolutional Neural Network","authors":"M. E. Al Rivan, Suryanto Hartoyo","doi":"10.28932/jutisi.v8i2.4863","DOIUrl":"https://doi.org/10.28932/jutisi.v8i2.4863","url":null,"abstract":" Bahasa Isyarat Indonesia adalah isyarat kata yang awalnya diambil dari isyarat yang disampaikan oleh anak tunarungu. Bahasa isyarat adalah hal yang biasa bagi orang tuli dan bisu, tetapi tidak asing bagi orang biasa. Untuk itu diperlukan perantara alternatif yang dapat menjadi penerjemah antara penyandang tunarungu dan tuna wicara sertamasyarakat biasa. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan sistem isyarat bahasa Indonesia menggunakan metode Convolutional Neural Network dengan arsitektur VGG (Visual Geometric Group)-16 dan Alexnet. Data terdiri dari huruf A sampai dengan huruf Z yaitu 320 data uji, 1600 data latih, dan 320 data validasi, dan data akan diubah ukurannya menjadi ukuran 224 x 224 piksel, dilanjutkan dengan grayscale dan augmentasi. Hasil pengujian VGG-16 menunjukkan bahwa klasifikasi menggunakan VGG-16 dengan optimasi Adam mendapatkan tingkat akurasi tertinggi, yaitu 99,32% untuk setiap huruf, 91,18% untuk keseluruhan. Sedangkan hasil klasifikasi menggunakan VGG-16 dengan optimasi SGD mendapatkan tingkat akurasi terendah, yaitu 98,85% untuk setiap huruf dan 84,96% untuk keseluruhan. Sedangkan dari hasil pengujian AlexNet terlihat bahwa hasil klasifikasi menggunakan AlexNet dengan Adam optimizer mendapatkan tingkat akurasi tertinggi, yaitu 99,16% untuk setiap huruf dan 89,04% untuk keseluruhan. Sedangkan hasil klasifikasi menggunakan AlexNet dengan pengoptimal SGD mendapatkan tingkat akurasi terendah, yaitu 97,33% untuk setiap huruf dan 68,33% untuk keseluruhan.","PeriodicalId":185279,"journal":{"name":"Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi","volume":"66 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2022-08-26","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"116306618","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

引用次数: 0

Analisis Manajemen Risiko Aplikasi E-Rapor Menggunakan COBIT 4.1 Domain P09 E-Rapor应用程序风险管理分析使用P09域COBIT 4.1域

Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi Pub Date : 2022-08-26 DOI: 10.28932/jutisi.v8i2.4868

Melina Manurung, Resad Setyadi

{"title":"Analisis Manajemen Risiko Aplikasi E-Rapor Menggunakan COBIT 4.1 Domain P09","authors":"Melina Manurung, Resad Setyadi","doi":"10.28932/jutisi.v8i2.4868","DOIUrl":"https://doi.org/10.28932/jutisi.v8i2.4868","url":null,"abstract":"Aplikasi E-Rapor (Rapor Elektronik) merupakan suatu sistem untuk memudahkan guru, staf, siswa, orang tua, dan Kementerian Pendidikan dan Kebudayaan untuk mengetahui hasil analisis belajar siswa SMAN 1 Laguboti yang menerapkan aplikasi E-Rapor sebagai sarana komunikasi antara sekolah, siswa dan orang tua. Permasalahan pada E-Report di SMAN 1 Laguboti adalah terdapat kesalahan pada saat menggunakan aplikasi untuk menginput data. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menganalisis manajemen risiko pada aplikasi E-Rapor di SMA N 1 Laguboti. Metode penelitian ini menggunakan metode kuantitatif. Metode alat ukur untuk menganalisis sampel pertanyaan kuesioner menggunakan Control Objective for Information and Related Technology (COBIT 4.1) domain Plan and Organize (PO9). COBIT 4.1. Metode pengumpulan data dalam penelitian ini adalah penyebaran kuesioner untuk mendapatkan data yang akan di SPSS. Analisis COBIT 4.1 merupakan kerangka kerja untuk menganalisis dan memastikan keselarasan teknologi informasi dengan manajemen bisnis dengan menghitung tingkat kematangan. Hasil dari penelitian ini adalah nilai maturitas tingkat manajemen risiko untuk aplikasi E-Rapor di SMAN 1 Laguboti sebesar 2.51087267 adalah Defined Process. Rekomendasi dari penelitian ini adalah perlu adanya orang khusus untuk mengontrol aplikasi E-Rapor di SMA N 1 Laguboti dan memberikan pelatihan penggunaan aplikasi E-Rapor.","PeriodicalId":185279,"journal":{"name":"Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi","volume":"1 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2022-08-26","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"128783681","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

引用次数: 0

Implementasi Augmented Reality Pengenalan Hewan, Buah dan Kendaraan Untuk Pendidikan Usia Dini 动物、水果和早期教育工具介绍现实

Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi Pub Date : 2022-08-26 DOI: 10.28932/jutisi.v8i2.4821

R. Riyanto, Aries Suharso

{"title":"Implementasi Augmented Reality Pengenalan Hewan, Buah dan Kendaraan Untuk Pendidikan Usia Dini","authors":"R. Riyanto, Aries Suharso","doi":"10.28932/jutisi.v8i2.4821","DOIUrl":"https://doi.org/10.28932/jutisi.v8i2.4821","url":null,"abstract":"Akibat dari pemberlakuan aturan social distancing, sektor pendidikan dengan terpaksa harus menerapkan sistem Pembelajaran Jarak Jauh (PJJ) atau belajar dari rumah yang terkadang membuat para pelajar merasa bosan dalam pelaksanaannya. Oleh karena itu dibutuhkan sebuah media pembelajaran alternatif untuk mengatasi rasa bosan tersebut. Salah satu metode yang dapat digunakan adalah belajar melalui aplikasi dengan penambahan teknologi augmented reality. Tujuan dari penelitian ini adalah merancang sebuah media pembelajaran interaktif untuk anak usia dini berbasis teknologi augmented reality dan untuk mengetahui dampak penggunaannya. Penelitian ini berjenis penelitian tindakan, sedangkan untuk metode pengembangan software yang digunakan adalah model waterfall. Aplikasi ini dirancang menggunakan Unity 3D dan Vuforia SDK. Hasil dari perhitungan kuesioner, didapatkan nilai sebesar 98,6% yang berarti aplikasi masuk ke dalam kriteria sangat efektif menurut Skala Likert. Dan dari hasil uji-t berpasangan terhadap pengguna aplikasi sebelum dan sesudah menggunakan aplikasi, mendapatkan kesimpulan terdapat perbedaan penilaian hasil belajar sebelum dan sesudah menggunakan aplikasi pembelajaran dasar untuk anak usia dini berbasis augmented reality. ","PeriodicalId":185279,"journal":{"name":"Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi","volume":"185 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2022-08-26","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"134138168","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

引用次数: 0

Analisis Algoritma Gradient Boosting, Adaboost dan Catboost dalam Klasifikasi Kualitas Air 水质量分类中的梯级boost和Catboost算法分析

Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi Pub Date : 2022-08-26 DOI: 10.28932/jutisi.v8i2.4906

Taufik Zulhaq Jasman, Muhammad Alief Fadhlullah, Arnold Listanto Pratama, Rismayani Rismayani

引用次数: 0

Designing of Registration System based on Estimated Patient Consultation Time for Crowded Prevention 基于预估就诊时间的拥挤预防挂号系统设计

Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi Pub Date : 2022-08-26 DOI: 10.28932/jutisi.v8i2.4411

Astrid Lestari Tungadi, Erick Alfons Lisangan

引用次数: 0

Perbandingan Algoritma Supervised Learning untuk Klasifikasi Judul Skripsi Berdasarkan Bidang Dosen

Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi Pub Date : 2022-08-26 DOI: 10.28932/jutisi.v8i2.4960

Windha Mega Pradnya Dhuhita, Muhammad Farhan Khairul Amri Darmawan, Lasmita Triana, Nurrofiqi Ankisqiantari

{"title":"Perbandingan Algoritma Supervised Learning untuk Klasifikasi Judul Skripsi Berdasarkan Bidang Dosen","authors":"Windha Mega Pradnya Dhuhita, Muhammad Farhan Khairul Amri Darmawan, Lasmita Triana, Nurrofiqi Ankisqiantari","doi":"10.28932/jutisi.v8i2.4960","DOIUrl":"https://doi.org/10.28932/jutisi.v8i2.4960","url":null,"abstract":"Pada jenjang pendidikan khususnya S1, syarat kelulusan adalah menyelesaikan skripsi. Dalam penyusunan skripsi, mahasiswa didampingi oleh dosen pembimbing yang akan mengarahkan dan sebagai tempat berkonsultasi. Kasusnya masih ada mahasiswa yang bingung untuk mengambil skripsi. Ada beberapa alasan mereka tidak memiliki judul untuk diajukan, dan bingung memilih tutor yang sesuai dengan judul atau tema mereka. Terkadang di kampus mahasiswa bisa mendapatkan pembimbing, namun tidak sesuai dengan bidangnya, dan tidak sesuai dengan tema judul skripsi. Oleh karena itu, pada penelitian ini akan membuat klasifikasi bidang dosen berdasarkan gelar mahasiswa. Data yang digunakan sebanyak 1598 diambil dari kampus Universitas AMIKOM Yogyakarta dengan menambahkan beberapa data baru. Dengan adanya dosen yang sesuai dengan bidangnya maka akan lebih mudah dalam membimbing mahasiswa. Penelitian ini melakukan tahapan pelabelan, preprocessing teks, dan pembobotan kata atau disebut TF-IDF (Term Frequency – Inverse Document Frequency). Setelah itu, pemisahan data akan diklasifikasikan dengan algoritma naive bayes classifier (NBC), K-Nearest Neighbor (K-NN), dan Support Vector Machine (SVM). Kinerja dari ketiga algoritma tersebut dibandingkan untuk mengetahui kinerja dari algoritma tersebut baik. Hasil penelitian menunjukkan algoritma Support Vector Machine (SVM) tampil lebih baik dengan menghasilkan akurasi sebesar 89,24%, sedangkan algoritma Naive Bayes Classifier (NBC) menghasilkan akurasi sebesar 88,29%, dan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) dengan nilai k dari 18 menghasilkan akurasi 85,14%.","PeriodicalId":185279,"journal":{"name":"Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi","volume":"329 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2022-08-26","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"122096838","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

引用次数: 0

Implementasi Advanced Encryption Standard 128 Sebagai Pengamanan Basis Data Obat-obatan Apotek 高级加密标准128的实施作为药房药品数据库的安全

Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi Pub Date : 2022-08-26 DOI: 10.28932/jutisi.v8i2.4817

Yudi Wiharto, Mufti

引用次数: 0