JSI: Jurnal Sistem Informasi (E-Journal)最新文献

{"title":"Klasifikasi Jenis Client Menggunakan Algoritma Decision Tree Cart","authors":"Lalu Ariawan Ganda Putra, Mayadi Mayadi, I. Setiaji","doi":"10.30812/jsi.v14i2.18826","DOIUrl":"https://doi.org/10.30812/jsi.v14i2.18826","url":null,"abstract":"Influencer marketing adalah sebuah metode pemasaran secara digital yang dimana seseorang atau figure yang memiliki pengaruh dimasyarakat atau target konsumen yang dituju dan dirasa bisa menjadi tempat untuk promosi. PT. Lombok Media Utama (Inside Lombok) merupakan perusahaan media independen berbasis media sosial yang menyajikan informasi, berita dan influencer marketing bagi online shop dan UMKM lokal. Permasalahan yang timbul adalah dengan banyaknya client yang bekerja sama dengan Inside Lombok memiliki rata-rata 2000-3000 client tiap tahunnya, Inside Lombok masih manual dalam menentukan jenis client, seperti hanya melihat toko fisik saja atau berdasarkan jumlah follower yang di miliki oleh client. Yang dimana hal itu tidak efektif dalam menentukan jenis client yang terbagi menjadi 3 yaitu: usaha mikro, usaha kecil, dan usaha menengah. Perancangan dan pembuautan sistem klasifikasi jenis client ini menggunakan metodologi CRISP-DM, yaitu metode mengembangan perangkat lunak terdiri dari 6 fase yaitu pemahaman bisnis, pemahaman data, pengolahan data, pemodelan, evaluasi dan penyebaran. Hasil atau keluaran yang akan dicapai yaitu sistem dapat menampilkan jenis client berdasarkan atribut yang telah dimasukan. Kesimpulan dari penelitian ini adalah pertama sistem dapat menampilkan jenis client degan akurasi sebesar 95% hal ini dapat membantu pihak Inside Lombok dalam memilih jenis client dengan cepat dan akurat.","PeriodicalId":375112,"journal":{"name":"JSI: Jurnal Sistem Informasi (E-Journal)","volume":"9 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2022-11-30","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"127419575","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}

{"title":"PERANCANGAN TATA KELOLA TEKNOLOGI INFORMASI MENGGUNAKAN FRAMEWORK COBIT 2019 PADA HOTEL XYZ","authors":"Priscilla Novita Anastasia, Lovinta Happy Atrinawati","doi":"10.36706/JSI.V12I2.12329","DOIUrl":"https://doi.org/10.36706/JSI.V12I2.12329","url":null,"abstract":"Astara Hotel Balikpapan is one of the business units engaged in the hotel sector which has a 4 star rating so it requires facilities and infrastructure so that hotel services are satisfying. One of them is, information technology to support business processes contained in Astara. This research aims to design a governance system so as to produce an important process for Astara. The stages are carried out by analyzing the state of Astara Hotel based on the eleventh design factors which consist of aspects of strategy to company size. An important process for Astara consists of BAI05 Managed Organizational Change, BAI06 Managed IT Changes, BAI07 Managed IT Change Acceptance and Transitioning, BAI11 Managed Projects, BAI02 Managed Requirements Definition","PeriodicalId":375112,"journal":{"name":"JSI: Jurnal Sistem Informasi (E-Journal)","volume":"49 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2020-10-27","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"122484855","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}

{"title":"IMPLEMENTASI ALGORITMA BOYER-MOORE PADA APLIKASI KAMUS ISTILAH KOMPUTER BERBASIS ANDROID","authors":"M. Rifqo, Andi Lala","doi":"10.36706/JSI.V12I2.9182","DOIUrl":"https://doi.org/10.36706/JSI.V12I2.9182","url":null,"abstract":"String Matching merupakan proses pencocokan string untuk menemukan kesamaan antara teks dan pattern. Pada proses pencarian kata pada aplikasi Kamus android terbilang sulit, dikarenakan banyaknya data didalam database, sehingga proses pencarian tersebut cukup lama jika dicari satu persatu. Untuk pemecahan masalah tersebut, salah satu algoritma string matching yang digunakan adalah algoritma Boyer-Moore karena algoritma ini merupakan algoritma string matching yang paling efesien dibandingkan algoritma-algoritma string matching lainnya. Tujuan penelitian ini ialah menerapkan algoritma Boyer-Moore pada aplikasi kamus komputer. Adapun manfaat penelitian ini diharapkan dapat mempermudah khususnya bagi mahasiswa Fakultas Teknik untuk mencari kata-kata istilah komputer untuk media pembelajaran. Diharapkan aplikasi ini mendapat tanggapan yang baik bagi pengguna supaya bisa dikembangkan lagi kedepannya. Aplikasi ini masih terdapat kekurangan dan dapat dikembangkan lagi kedepannya, seperti pencariannya tidak otomatis huruf besar dan kecilnya, bisa juga dikembangkan berbagai macam kamus lainnya seperti kamus obat, beladiri, bahasa daerah dan lain sebagainya. Kata Kunci : Implementasi, Boyer-Moore, Aplikasi, Kamus, Android","PeriodicalId":375112,"journal":{"name":"JSI: Jurnal Sistem Informasi (E-Journal)","volume":"37 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2020-10-27","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"121939382","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}

{"title":"METODE NAÏVE BAYES CLASSIFIER (NBC) UNTUK MEMPREDIKSI TINGKAT KELULUSAN MAHASISWA TEPAT WAKTU","authors":"Muhamad Kadafi","doi":"10.36706/JSI.V12I2.12179","DOIUrl":"https://doi.org/10.36706/JSI.V12I2.12179","url":null,"abstract":"Abstrak Untuk membantu menjaga kualitas penyelenggaraan program studi dalam hal ini adalah layanan akademik, maka penyeimbangan ratio antara penerimaan mahasiswa yang masuk dengan sarana dan prasana merupakan salah satu upaya yang perlu di lakukan oleh perguruan tinggi caranya adalah dengan memprediksi jumlah tingkat kelulusan mahasiswa yang tepat waktu, dengan mengetahui hal tersebut maka pimpinan dapat menetapkan ratio penerimaan mahasiswa baru pada tahun berikutnya berdasarkan data prediksi yang di dapat. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis data akademik yaitu dengan melakukan klasifikasi data kelulusan mahasiswa sebelumnya dan menggunakan pola yang terbentuk untuk memprediksi besaran persentase tingkat kelulusan mahasiswa serta mencari parameter apa saja yang mempengaruhi tingkat kelulusan. Metode yang digunakan adalah teknik klasifikasi data mining dengan Naive Bayes Classifier (NBC). Hasil penelitian ini adalah jumlah rata – rata persentase keseluruhan kelulusan mahasiswa tepat waktu yaitu sebesar 73.44% kelulusan dan parameter yang mempengaruhi kelulusan mahasiswa tepat waktu adalah IPK, IPS4, IPS3, IPS2. Hasil penelitian dapat dijadikan landasan bagi pimpinan untuk menentukan ratio penerimaan mahasiswa baru pada tahun berikutnya, dan sebagai bahan evaluasi dalam membantu mahasiswa untuk lulus tepat waktu. Kata kunci : Naive Bayes Classifier (NBC); Data Mining. Abstract To help maintain the quality of the implementation of the study program in this case is academic services, then balancing the ratio between admission of students with facilities and infrastructures is one of the efforts that need to be done by university by means of predicting the number of student graduation rates on time, with knowing this, the leadership can determine the ratio of new student admissions in the following year based on the prediction data obtained. This study aims to analyze academic data by classifying the graduation data of previous students and using patterns that are formed to predict the percentage of student graduation rates and to find out what parameters affect graduation rates. The method used is the classification of data mining techniques with Naive Bayes Classifier (NBC). The results of this study are the average number of percentages of overall students graduation on time that is equal to 73.44% graduation and the parameters that affect students' graduation on time are IPK, IPS4, IPS3, IPS2. The results of the study can be used as a basis for leaders to determine the ratio of new student admissions in the following year, and as an evaluation material in helping students to graduate on time. Keywords : Naive Bayes Classifier (NBC); Data Mining .","PeriodicalId":375112,"journal":{"name":"JSI: Jurnal Sistem Informasi (E-Journal)","volume":"45 6 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2020-10-27","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"130768239","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}

{"title":"Analisis Jejaring Sosial Tokoh Publik Menggunakan Metode Graphml","authors":"Arief Kurniawan, Aryo Nugroho","doi":"10.36706/JSI.V12I1.10290","DOIUrl":"https://doi.org/10.36706/JSI.V12I1.10290","url":null,"abstract":"Social Network Analysis (SNA) merupakan suatu cabang ilmu komputer yang menganalisi fenomena atau pola hubungan pada suatu  jejaring sosial. Pada penelitian ini Twitter merupakan salah satu media jejaring sosial yang akan digunakan sebagai objek penelitian dikarenakan jumlah pengguna yang banyak dengan akses informasi yang tak terbatas. Selanjutnya metode analisis yang digunakan pada penelitian ini adalah menggunakan metode GraphML dan perhitungan algoritma pendekatan sentralistas (Centrality Measure). Dimana dengan metode GraphML ini mampu memvisualisasikan hubungan jejaring sosial individu dengan individu lain kedalam bentuk grafik dan mampu digunakan untuk menentukan bobot ikatan indvidu terhadap individu lain atau seberapa kuat hubungan individu tersebut terjalin.  Dalam analisis ini diperoleh hasil berupa diagram sentralitas dan diagram pagerank yang dianggap paling mampu menggambarkan hubungan jejaring sosial dari subjek penelitian. Kata kunci : Social Network Analysis, GraphML, Centrality Measure, Twitter","PeriodicalId":375112,"journal":{"name":"JSI: Jurnal Sistem Informasi (E-Journal)","volume":"6 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2020-04-08","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"122887634","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}

{"title":"Penerapan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) Untuk Pemilihan Metode Pembelajaran","authors":"Yopi Handrianto, E. Styani","doi":"10.36706/JSI.V12I1.9537","DOIUrl":"https://doi.org/10.36706/JSI.V12I1.9537","url":null,"abstract":"Kurangnya inovasi dan variasi seorang guru dalam menyampaikan materi seringkali membuat siswa kurang tertarik atau bersemangat dalam mengikuti materi pelajaran. Metode pembelajaran yang berupa materi yang hanya dijelaskan secara langsung pun dapat menurunkan minat siswa, kurang efektif dan efisien. Oleh karena itu dibuatlah sistem pendukung keputusan dengan menggunakan metode Analytical Hierarchy Process (AHP) untuk menentukan metode pembelajaran yang lebih efektif dipergunakan yang mampu menjangkau siswa dalam menyerap materi dan ilmu yang disampaikan dengan baik. Ketentuan kriteria dalam pemilihan metode pembelajaran yang digunakan adalah hasil diskusi dengan pihak terkait langsung. Kriteria yang ditentukan ada empat kriteria, yaitu keefektifan penggunaan, pemahaman siswa, kemampuan siswa, dan peminatan siswa. Hasil keputusan dari perhitungan penggabungan pendapat responden menggunakan Microsoft Excel dan aplikasi Expert Choice menunjukkan metode pemecahan masalah sebagai peringkat pertama dengan bobot nilai 0,473 dilanjutkan metode penugasan dengan bobot 0,267 dan metode pemberian informasi dengan bobot nilai 0,260.","PeriodicalId":375112,"journal":{"name":"JSI: Jurnal Sistem Informasi (E-Journal)","volume":"187 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2020-04-08","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"127170528","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}

{"title":"SPK BERBASIS WEB MENGGUNAKAN LOGIKA FUZZY UNTUK DIAGNOSA PENYAKIT JANTUNG","authors":"Ria Astriratma, M. M. Santoni, Helena Nurramdhani Irmanda","doi":"10.36706/JSI.V12I2.10788","DOIUrl":"https://doi.org/10.36706/JSI.V12I2.10788","url":null,"abstract":"Penelitian ini dilakukan untuk membuat sebuah sistem pengambilan keputusan berbasis web menggunakan logika fuzzy untuk mendiagnosa penyakit jantung pada seseorang. Untuk membangun sistem ini digunakan Fuzzy Inference System dari pengetahuan yang ada pada dokter sehingga diperoleh aturan (rule) untuk melakukan diagnosa. Langkah pada Fuzzy Inference System yaitu Fuzzifier, Fuzzy Inference Engine dan Defuzzifier. Fungsi keanggotaan segitiga dan trapesium digunakan untuk mendapatkan nilai derajat keanggotaan pada setiap variabel. Root Sum Square (RSS) digunakan untuk mendapatkan nilai fuzzy dari aturan yang memenuhi kondisi suatu pasien. Nilai RSS yang diperoleh akan dipetakan ke nilai tunggal (crisp) dengan menggunakan teknik Centroid of Area (CoA) untuk mendapatkan hasil diagnosa penyakit jantung. Penelitian ini menggunakan dataset Cleveland dari Machine Learning Repository. Hasil diagnosa pada sistem ini menghasilkan akurasi 64% dengan tingkat sensitivitas sebesar 89.83% dan tingkat spesifisitas sebesar 73.17%.","PeriodicalId":375112,"journal":{"name":"JSI: Jurnal Sistem Informasi (E-Journal)","volume":"1 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2020-04-08","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"116388121","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}

{"title":"Penerapan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) Dan Simple Additeve Weighting (SAW) Dalam Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Bibit Cabai Merah Unggul","authors":"Usep Saprudin","doi":"10.36448/JMSIT.V9I2.1312","DOIUrl":"https://doi.org/10.36448/JMSIT.V9I2.1312","url":null,"abstract":"Cabai Merah di Indonesia adalah salah satu komoditas hortikultura yang banyak dibudidayakan oleh petani, karena selain memiliki beberapa manfaat kesehatan cabai merah juga mempunyai harga jual yang tinggi. Banyaknya jenis Cabai Merah terkadang membuat para petani bingung untuk memilih bibit yang cocok dan sesuai untuk tanahnya terutama petani yang belum berpengalaman. Terlebih lagi virus dan bakteri Cabai Merah yang beranekaragam menjadi salah satu kebimbangan para petani untuk memilih bibit yang sesuai dan tidak mengalami kerugian saat panen. Dalam sistem pendukung keputusan ini, digunakan penggabungan metode Analytical Hierarchy Process (AHP) dan Simple Additeve Weighting (SAW) untuk menentukan alternatif terbaik dari bibit cabai merah yang akan dipilih. Empat kriteria dasar yang digunakan yakni rekomendasi dataran, ketahanan penyakit, umur panen dan potensi panen. Metode AHP digunakan untuk menghitung bobot dari setiap kriteria yang kemudian di hitung menggunakan metode SAW untuk menghasilkan alternatif terbaik. Sistem Pendukung Keputusan ini diharapkan mampu memberikan bantuan dan rekomendasi alternatif terbaik kepada petani dalam memilih bibit cabai merah unggul yang sesuai dengan kebutuhan.","PeriodicalId":375112,"journal":{"name":"JSI: Jurnal Sistem Informasi (E-Journal)","volume":"46 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2019-12-03","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"134282784","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}

{"title":"IMPLEMENTASI ALGORITMA FLOYD WARSHALL PADA PENCARIAN JALUR TERPENDEK LOKASI PENJUALAN DAN PROMOSI USAHA MIKRO KECIL MENENGAH (UMKM) DI KOTA PALU","authors":"Anisah Pratiwi","doi":"10.36706/jsi.v11i2.9159","DOIUrl":"https://doi.org/10.36706/jsi.v11i2.9159","url":null,"abstract":"Abstrak Penelitian ini bertujuan untuk memudahkan masyarakat khusunya yang berasal dari luar Kota Palu belum mengetahui lokasi UMKM (Usaha Mikro Kecil Menengah) di kota Palu. Aplikasi yang akan dirancang dapat digunakan pengguna dalam menemukan lokasi UMKM (Usaha Mikro Kecil Menengah) terdekat di kota Palu. Algoritma pencarian jalur terpendek yang digunakan adalah algoritma Floyd Warshall karena sesuai untuk diimplementasikan.  Algoritma Floyd Washall adalah salah satu varian dari pemrograman dinamis, metode untuk memecahkan masalah pencarian rute terpendek. Algoritma Floyd Warshall untuk mencari jalur terpendek yang diterapkan Delphi 10.3 CE. Pada Delphi 10.3 CE digunakan sebagai alat  dalam pengerjaan algoritma Floyd Warshall untuk pencarian jalur terpendek. Penelitian ini menggunakan data sebanyak 30 lokasi Usaha Mikro Kecil Menengah (UMKM) yang aktif dan memiliki surat izin usaha di kota Palu. Kata Kunci : Android, Floyd Warshall, Jalur Terpendek Abstract This study aims to facilitate the community especially those from outside the city of Palu not yet knowing the location of MSMEs (Micro Small and Medium Enterprises) in the city of Palu. The application that will be designed can be used by users in finding the location of the closest MSMEs in the city of Palu. The shortest path search algorithm used is the Floyd Warshall algorithm because it is suitable to be implemented. The Floyd Warshall algorithm is a variant of dynamic programming, a method for solving the problem of finding the shortest route. Floyd Warshall's algorithm to find the shortest path that Delphi 10.3 CE has applied. In Delphi 10.3 CE is used as a tool in the execution of the Floyd Warshall algorithm to search for the shortest path. This research uses data from 30 locations of Micro, Small and Medium Enterprises (MSMEs) that are active and have business licenses in the city of Palu. Key word: Android, Floyd warshall, Shortest Path","PeriodicalId":375112,"journal":{"name":"JSI: Jurnal Sistem Informasi (E-Journal)","volume":"38 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2019-10-25","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"128434635","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}

{"title":"MODIFIKASI MODEL ADAPTASI DELONE & MCLEAN DALAM ANALISIS KUALITAS SISTEM INFORMASI AKADEMIK","authors":"Rio Jumardi","doi":"10.36706/jsi.v11i2.9238","DOIUrl":"https://doi.org/10.36706/jsi.v11i2.9238","url":null,"abstract":"Institusi pendidikan sebagai organisasi dituntut untuk menggunakan teknologi informasi dan komunikasi sebagai bagian dari tujuan organisasi. Kebijakan institusi pendidikan harus direspon organisasi dengan cepat untuk menjawab tantangan institusi pendidikan berbasis revolusi industri 4.0, dengan perbaikan pengelolaan penyampaian data dan informasi menggunakan sistem informasi. Implementasi sistem informasi pada sebuah organisasi dapat berjalan sukses atau gagal. Salah satu alasan dibalik kegagalan implementasi sistem informasi adalah ketidakpuasan pengguna terhadap sistem yang telah dibangun. Evaluasi terhadap Sistem Informasi Akademik yang telah diterapkan pada organisasi perlu dilakukan dengan upaya pencarian faktor-faktor yang yang mempengaruhi kualitas dari Sistem Informasi Akademik. Evaluasi terhadap Sistem Informasi Akademik belum pernah dilakukan sebelumnya sehingga evaluasi menjadi penting agar organisasi yakin bahwa implementasi Sistem Informasi Akademik dapat memenuhi tujuan organisasi. Penelitian ini menggunakan adaptasi model kesuksesan sistem informasi DeLone dan McLean dengan beberapa modifikasi untuk menilai kualitas Sistem Informasi Akademik. Modifikasi yang dilakukan adalah dengan menghilangkan variabel intention use, service quality dari model ini dan menambahkan variabel user involvement pada model ini. Penelitian dilakukan dengan menganalisis hasil kuisioner dari 70 mahasiswa yang pernah menggunakan Sistem Informasi Akademik. Analisis data menggunakan metode Partial Least  Square dengan Software SMART PLS 2.0 M3. Hasil penelitian membuktikan kepuasan pengguna dan keterlibatan pengguna dipengaruhi oleh kualitas sistem dan kualitas informasi. Keterlibatan Pengguna dan Kepuasan Pengguna berpengaruh secara signifikan terhadap manfaat bersih. Secara umum pengguna merasa puas dan mendapatkan manfaat dari Sistem Informasi Akademik namun perlu adanya peningkatan kualitas sistem dari Sistem Informasi Akademik.","PeriodicalId":375112,"journal":{"name":"JSI: Jurnal Sistem Informasi (E-Journal)","volume":"364 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2019-10-25","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"122773087","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}