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 214 Documents
 18   19   20   21   22 
Sistem Pakar Menggunakan Metode Forward Chaining Untuk Mendeteksi Kerusakan Jaringan Internet (Studi Kasus : Di Layanan Internet Diskominfotik Sumatera Barat) Ahmad Zaki; Sarjon Defit; Sumijan Sumijan; Rahmi Fauzana
Jurnal Nasional Teknologi dan Sistem Informasi Vol 9, No 3 (2023): Desember 2023
Publisher : Jurusan Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Andalas

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25077/TEKNOSI.v9i3.2023.227-236

Abstract

Sistem informasi yang interaktif dapat membantu kinerja pegawai dalam mendukung program SPBE (Sistem Pemerintah Berbasis Elektronik. Dinas Kominfotik Sumatera Barat berperan penting dalam memberikan layanan internet kepada OPD-OPD di bawah lingkup Pemerintahan Provinsi Sumatera Barat. Pembangunan sistem jaringan internet yang sudah baik tidak dapat dijamin bahwa jaringan tersebut terbebas dari gangguan dan kerusakan. Gangguan terhadap akses internet akan berdampak terhadap produktifitas bekerja pegawai dan pelayanan kepada masyarakat. Kurangnya pemahaman PIC OPD dan pengguna dalam menangani permasalahan gangguan jaringan internet, maka dibutuhkan keahlian pakar dalam melakukan identifikasi kerusakan pada jaringan internet berdasarkan gejala-gejala yang terjadi, serta diberikan solusi perbaikan pada gangguan yang ada. Pengumpulan data dilakukan melalui wawancara dan observasi lapangan. Metode yang digunakan untuk pengolahan data pada Sistem Pakar ini yaitu metode forward chaining. Forward Chaining adalah sebuah strategi pencarian dalam system pakar yang dimulai dari sekumpulan data atau fakta, dari data-data tersebut, system akan mencari suatu kesimpulan yang menjadi solusi dari permasalahan yang dihadapi. Berdasarkan hasil pengujian Sistem Pakar menggunakan metode forward chaining untuk mendeteksi gangguan jaringan internet menghasilkan tingkat akurasi sebesar 100 % menggunakan 29 data uji. Berdasarkan hasil yang didapatkan dari Sistem Pakar dengan metode forward chaining, system tersebut dapat digunakan untuk mendeteksi kerusakan jaringan internet di Layanan Internet Diskominfotik Sumatera Barat.
Penerapan Metode SWARA-ELECTRE Dalam Pemilihan Penerima Bantuan Sosial Kelompok Usaha Bersama (KUBE) Haifa Fauziyyah; Murnawan Murnawan
Jurnal Nasional Teknologi dan Sistem Informasi Vol 9, No 3 (2023): Desember 2023
Publisher : Jurusan Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Andalas

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25077/TEKNOSI.v9i3.2023.271-279

Abstract

Kelompok Usaha Bersama (KUBE) merupakan bentuk bantuan sosial pemerintah untuk membantu masyarakat yang kurang mampu. Saat ini, proses seleksi calon penerima bantuan KUBE masih dilakukan secara manual, sehingga membutuhkan waktu yang lama dan rentan terhadap kesalahan atau kecurangan. Untuk mengatasi hal tersebut, penelitian ini mengembangkan sebuah sistem pendukung keputusan menggunakan metode Stepwise Weight Assessment Ratio Analysis dan Elimination ET Choix Traduisant LA Realite untuk membantu karyawan di bidang Penanganan Fakir Miskin Dinas Sosial Garut dalam melakukan seleksi calon penerima bantuan. Sistem ini memanfaatkan metode SWARA untuk menetapkan bobot kriteria pada pemilihan penerima bantuan KUBE dan metode ELECTRE untuk perangkingan alternatif. Metode SWARA mengevaluasi pentingnya tiap kriteria, sementara metode ELECTRE membandingkan alternatif berdasarkan kriteria yang sama. Gabungan kedua metode ini meningkatkan efisiensi dan ketepatan seleksi, mengurangi risiko kesalahan dan kecurangan yang mungkin terjadi dalam proses manual sebelumnya. Hasil penelitian menyimpulkan bahwa sistem ini berhasil memberikan rekomendasi alternatif penerima bantuan KUBE dengan perolehan poin sebanyak 3 yaitu Domba Sagara 2 yang berada pada peringkat pertama, Domba Sagara 1 pada peringkat kedua, dan Berkah Wijaya pada peringkat ketiga. Metode Stepwise Weight Assessment Ratio Analysis terbukti mampu menghitung bobot kriteria dengan akurat, sedangkan metode Elimination ET Choix Traduisant LA Realite efektif dalam melakukan perangkingan pada alternatif dengan baik. Selain itu, sistem ini juga mencapai tingkat akurasi sebesar 90% berdasarkan perhitungan menggunakan confusion matrix. Penelitian ini memberikan kontribusi penting dalam meningkatkan efisiensi dan keakuratan proses seleksi penerima bantuan sosial KUBE.
Analisis Kesenjangan Kualitas Layanan Sistem Informasi Yayasan Sakata Innovation Center Dhea Sriwahyuni; R. Reza El Akbar; Heni Sulastri
Jurnal Nasional Teknologi dan Sistem Informasi Vol 9, No 3 (2023): Desember 2023
Publisher : Jurusan Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Andalas

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25077/TEKNOSI.v9i3.2023.237-246

Abstract

Kualitas layanan dimasukkan sebagai ukuran keberhasilan sistem informasi. Hal inilah yang menjadikan setiap organisasi untuk bersaing meningkatkan layanannya. Peningkatan layanan dalam sistem informasi menjadi permasalahan utama pada Program Organisasi Penggerak Yayasan Sakata Innovation Center, dalam layanan tersebut terdapat 25 (dua puluh lima) atribut layanan yang diukur berdasarkan dimensi kualitas layanan. Dalam meningkatkan layanan secara efektif, digunakan 3 (tiga) metode penelitian yang berguna untuk mengidentifikasi layanan dan memberikan usulan perbaikan layanan Program Organisasi Penggerak pada sistem informasi Yayasan Sakata Innovation Center. Metode yang digunakan yaitu Service Quality, Importance Performance Analysis, dan Quality Function Deployment. Metode Service Quality berguna untuk menghitung nilai kesenjangan dengan rata-rata nilai kesenjangan sebesar -1,05 dan nilai kesenjangan terbesar berada pada dimensi kualitas tangible (bukti fisik) dengan nilai kesenjangan sebesar -1,34. Metode Importance Performance Analysis berguna untuk memprioritaskan atribut yang diperbaiki dan menghasilkan 13 (tiga belas) atribut layanan. Sedangkan metode Quality Function Deployment berguna untuk memberikan prioritas usulan perbaikan dan menghasilkan 7 (tujuh) usulan layanan.
Perbandingan Algoritma Naïve Bayes dan K-Nearest Neighbor (KNN) untuk Mengetahui Keakuratan Diagnosa Penyakit Diabetes Qonitah Alia Puteri; Tri Sagirani; Julianto Lemantara
Jurnal Nasional Teknologi dan Sistem Informasi Vol 9, No 3 (2023): Desember 2023
Publisher : Jurusan Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Andalas

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25077/TEKNOSI.v9i3.2023.247-254

Abstract

Diabetes adalah gangguan metabolisme kronis di mana pankreas tidak bisa menciptakan insulin yang cukup ataupun tubuh tidak berhasil menggunakan insulin yang telah dihasilkan. Penyebab yang dapat menimbulkan terjadinya penyakit diabetes berawal dari  banyak antara lain penyebab genetik dan lingkungan. Diabetes tidak hanya menyebabkan kerugian ekonomi bagi pasien karena biaya pengobatan tetapi juga memperpendek umur peluang untuk hidup sebesar 5 – 10 tahun. Akibat lainnya adalah jika  tidak ada upaya untuk mengontrol dan mencegah, diabetes dapat semakin memperburuk penderita karena dapat menimbulkan komplikasi yang berat. Berdasarkan permasalahan tersebut dapat dilakukan prediksi penyakit diabetes untuk  dapat membantu tenaga medis mengetahu lebih dini kondisi pasien. Algoritma Naive Bayes dan K-Nearest neighbor (KNN) bisa digunakan membantu prediksi  penyakit diabetes dengan menggunakan software RapidMiner Python. Hasil penelitian ini dievaluasi dengan Confusion Matrix serta Nilai AUC. Hasil metode Naïve Bayes adalah 77% dengan nilai AUC 0.83 sedangkan metode K-nearest neighbor (KNN=3) adalah 71% dengan nilai AUC 0.75, KNN=5 adalah 69% dengan AUC 0.76, dan KNN=7 adalah 68% dengan AUC 0.75 sehingga dapat disimpulkan bahwa algoritma naïve bayes lebih unggul dibandingkan dengan KNN, meski pada penelitian ini untuk algoritma KNN menggunakan K=3, K=5 dan K=7, lalu untuk untuk yang KNN dari ketiga K yang digunakan dari segi confusion matrix KNN=3 lebih unggul sedangkan dari nilai AUC yaitu KNN=5.

Page 22 of 22 | Total Record : 214

 18   19   20   21   22 

Filter by Year

2015 2023


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 9, No 3 (2023): Desember 2023 Vol 9, No 2 (2023): Agustus 2023 Vol 9, No 1 (2023): April 2023 Vol 8, No 3 (2022): Desember 2022 Vol 8, No 2 (2022): Agustus 2022 Vol 8, No 1 (2022): April 2022 Vol 7, No 3 (2021): Desember 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 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