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
JURNAL SISTEM INFORMASI BISNIS
Published by Universitas Diponegoro
ISSN : 20883587     EISSN : 25022377     DOI : -
Core Subject : Economy, Science,
Computer Science & IT Economics, Econometrics & Finance
JSINBIS merupakan jurnal ilmiah dalam bidang Sistem Informasi bisnis fokus pada Business Intelligence. Sistem informasi bisnis didefinisikan sebagai suatu sistem yang mengintegrasikan teknologi informasi, orang dan bisnis. SINBIS membawa fungsi bisnis bersama informasi untuk membangun saluran komunikasi yang efektif dan berguna untuk membuat keputusan yang tepat waktu dan akurat. Business intelligence sebagai dasar pengembangan dan aplikasi SINBIS menjadi kerangka kerja teknologi informasi yang sangat penting untuk membuat agar organisasi dapat mengelola, mengembangkan dan mengkomunikasikan aset dalam bentuk informasi dan pengetahuan. Dengan demikian SINBIS merupakan kerangka dasar dalam pengembangan perekonomian berbasis pengetahuan.
Arjuna Subject : -
Articles 8 Documents
 1 
Search results for , issue "Vol 3, No 2 (2013): Volume 3 Nomor 2 Tahun 2013" : 8 Documents clear
Data-Based Fuzzy TOPSIS for Alternative Ranking Utomo, Victor; Gernowo, Rahmat; Sugiharto, Aris
JSINBIS (Jurnal Sistem Informasi Bisnis) Vol 3, No 2 (2013): Volume 3 Nomor 2 Tahun 2013
Publisher : Universitas Diponegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (279.098 KB) | DOI: 10.21456/vol3iss2pp104-108

Abstract

Technique for Order Preference by Similarity (TOPSIS) solves multi-criteria decision making (MCDM) by ranking the alternatives. When the attributes are not deterministic, a Fuzzy TOPSIS method is applied. The traditional fuzzy TOPSIS depends on decision makers to determine alternative’s value which considered subjective. A new method named data-based fuzzy TOPSIS proposed to diminish the dependency to decision maker. The proposed algorithm use data to determine alternative’s values objectively. Subtractive Clustering (SC) and Fuzzy C-Mean (FCM) selected to transform crisp value data to fuzzy value data. Some modification applied to SC and FCM to obtain fuzzy triangular value needed by fuzzy TOPSIS.  Keyword : Index Terms—Decision support systems,  fuzzy TOPSIS, fuzzy C-mean, subtractive clustering
REPLACEMENT SPARE PART INVENTORY MONITORING USING ADAPTIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM Hartono, Hartono
JSINBIS (Jurnal Sistem Informasi Bisnis) Vol 3, No 2 (2013): Volume 3 Nomor 2 Tahun 2013
Publisher : Universitas Diponegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (929.624 KB) | DOI: 10.21456/vol3iss2pp95-103

Abstract

Abstract   The amount of inventory is determined on the basis of the demand. So that users can know the demand forecasts need to be done on the request. This study uses the data to implement a replacement parts on the electronic module production equipment in the telecommunications transmission systems, switching, access and power, ie by replacing the electronic module in the system is trouble  or damaged parts of a good electronic module spare parts inventory, while the faulty electronic modules shipped to the Repair Center for repaired again, so that the results of these improvements can replenish spare part  inventory. Parameters speed on improvement process of electronic module broken (repaired), in the form of an average repair time at the repair centers, in order to get back into the electronic module that is ready for used as spare parts in compliance with the safe supply inventory  warehouse.  This research using the method  of  Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) in developing a decision support system for inventory control of spare parts available in Warehouse Inventory taking into account several parameters supporters, namely demand, improvement and fulfillment of spare parts and repair time. This study uses a recycling input parameter repair faulty electronic module of the customer to immediately replace the module in inventory warehouse,  do improvements in the Repair Center. So the acceleration restoration factor is very influential as the input spare parts inventory supply in the warehouse and using the Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS) method.   Keywords: ANFIS, inventory control, replacement
Penilaian Risiko Aplikasi Web Menggunakan Model DREAD Suprihanto, Didit; Prahasto, Toni; Sugiharto, Aris
JSINBIS (Jurnal Sistem Informasi Bisnis) Vol 3, No 2 (2013): Volume 3 Nomor 2 Tahun 2013
Publisher : Universitas Diponegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (352.913 KB) | DOI: 10.21456/vol3iss2pp59-66

Abstract

Application that  is developed by web based, beside has surplus in WWW technology, it has susceptibility side that can be threat too. Susceptibility generate risk and can bring out big trouble even effect big disadvantage. The goal of this research is design and build document risk assessment system of threat level and prevention advice. It use DREAD model as method to solve trouble by giving qualified information. This information are used to produce risk level in web application. The result of this research is web application risk assessment system by using DREAD model to know risk threat level and equate perception of web threat risk to application developer, minimize of threat risk and maximize performance of web application.   Keywords : DREAD model, web threat risk, web risk assessment system
Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Lokasi dan Pemetaan Secara Simultan dengan OLAP Pradhana, Harindra W; Suryono, Suryono; Widodo, Achmad
JSINBIS (Jurnal Sistem Informasi Bisnis) Vol 3, No 2 (2013): Volume 3 Nomor 2 Tahun 2013
Publisher : Universitas Diponegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (650.842 KB) | DOI: 10.21456/vol3iss2pp109-115

Abstract

This research proposes simultaneous localization and mapping (SLAM) system processed separately from the robot using data ware house. Information in the data warehouse processed separately to allow complex computation held without lowering robotic system performance. The system helps making decision by analyzing information in the data warehouse. Decision support information visualized in vector graphics to helps robotic information interpretation. This system use online analytical processing (OLAP) on processing and analyzing information in the data warehouse. Visualization process use SVG to display map from robotic data processing. Web server manages all of the processing and analysis of OLAP information and displays it through browser to the user. This research produces interactive and informative decision support system. The web server quickly process information and displays it to the browser. System processing and analysis generates relevant information with low error. For further research, conventional SLAM methods can be added to the server to operate the information in the data warehouse.
RANCANGAN SISTEM INFORMASI DENGAN BALANCED SCORECARD UNTUK PENILAIAN KINERJA KOPERASI Supriyati Supriyati; Mustafid Mustafid; Beta Noranita
JSINBIS (Jurnal Sistem Informasi Bisnis) Vol 3, No 2 (2013): Volume 3 Nomor 2 Tahun 2013
Publisher : Universitas Diponegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (220.204 KB) | DOI: 10.21456/vol3iss2pp67-73

Abstract

Performance assessment  in a company is needed to evaluate the progress in one year has passed in order to make an improvement in the next year. Balanced Scorecard Method (BSC) is one of performance assessment methods that measures 4 perspectives which are customer, financial, internal business process, also growth and learning perspective. In this research, performance assessment is measured by BSC method with 14 key personal indicators (KPI). Performance assessment is shown as assessment chart and target achievement graphic in every KPI for each perspective, also conclusion the conclusion of performance assessment that indicates the condition of the koperasi. Results of this research are in the form of web-based applications that is a part of information management system in koperasi. This system are giving information to all koperasi members about the performance update, so the members can give a suggestion to improve koperasi and their welfare also. Keywords : Balance Scorecard; Performance Assessment;  KPI Koperasi
Implementasi Adaptive Neuro Fuzzy Inference System untuk Penentuan Status Gizi Balita Baun, Hanna Mariana; Nurhayati, Oky Dwi
JSINBIS (Jurnal Sistem Informasi Bisnis) Vol 3, No 2 (2013): Volume 3 Nomor 2 Tahun 2013
Publisher : Universitas Diponegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (629.092 KB) | DOI: 10.21456/vol3iss2pp116-125

Abstract

Penentuan status gizi balita dilakukan untuk mengatasi permasalahan yang sangat penting dan mendasar dari kesehatan masyarakat karena jika terjadi permasalahan status gizi pada balita, hal ini akan sangat berpengaruh pada tumbuh kembangnya dan bersifat irreversible (tidak dapat pulih). Untuk mengatasi permasalahan tersebut dibuat suatu sistem yang mempunyai kemudahan komputasi dalam pengklasifikasian status gizi. Data dianalisis dengan menggunakan metode Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) dengan algoritma hibryda yang melakukan pembelajaran dengan metode Least Square Estimator dan Backpropagation dan pengklusteran dengan menggunakan fuzzy C-means. Tujuan penelitian ini adalah untuk membuat suatu sistem pengukuran dengan menggunakan metode ANFIS untuk penentuan status gizi balita sehingga pengguna dapat dengan mudah untuk melakukan pengukuran status gizi. Hasil evaluasi menunjukan bahwa hasil klasifikasi lebih akurat dibandingkan menggunakan perhitungan manual karena dengan perhitungan ANFIS, kecenderungan nilai rata-rata error dan rata-rata RMSE semakin kecil pada saat jumlah iterasi bertambah dari 200 ke 5000 dengan nilai jumlah input membership function sama dengan 9 dan nilai target error sama dengan 0,1, RMSE dan rata-rata error bernilai 0 dan akurasi total menjadi 81.15% dari 138 total data yang dilatih dan diuji. Penelitian ini menghasilkan tools program untuk penentuan status gizi balita dengan menggunakan metode ANFIS untuk mempermudah pengklasifikasian status gizi balita. Studi kasus yang dilakukan pada Rumah Sakit Umum W.Z. Yohannes Kupang.   Kata kunci : Status gizi; Metode ANFIS; Algoritma hibryda; Fuzzzy C-means
Pemodelan Sistem Informasi Untuk Mengukur Kualitas Kinerja Perguruan Tinggi dengan Pendekatan Balanced Scorecard dan Blue Ocean Strategy Baharuddin, Herlinah; Syafei, Wahyul Amien; Satoto, Kodrat Imam
JSINBIS (Jurnal Sistem Informasi Bisnis) Vol 3, No 2 (2013): Volume 3 Nomor 2 Tahun 2013
Publisher : Universitas Diponegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (487.312 KB) | DOI: 10.21456/vol3iss2pp74-81

Abstract

Semakin tingginya persaingan saat ini, khususnya perguruan tinggi bidang pendidikan, memunculkan kebutuhan strategi bisnis untuk bertahan. Pemodelan Sistem Informasi dengan pendekatan Balanced Scorecardkini merupakan salah satu tujuan dalam pencapaian pengukuran hasil kinerja untuk mencapai sasaran perguruan tinggi serta menciptakan inovasi solusi dengan menerapkan Blue Ocean sehingga selaras dengan strategi bisnis yang dijalankan. Pemodelan sistem informasi yang akan dibahas adalah menggunakan strategi bisnis Balanced Scorecard (BSC) diintegrasikan dengan Blue Ocean Strategy (BOS). Dengan sifat-sifat pada BSC dan BOS, model ini menjawab kebutuhan Strategi Sistem Informasi pada perguruan tinggi yang berkarakteristik dinamis, inovatif, dan tingkat persaingan tinggi dengan hasil pencapaian kinerja yang terukur. Pemodelan sistem informasi diimplementasikan pada Universitas Pancasakti Makassar. Hasil menunjukkan komponen-komponen perguruan tinggi yang dipetakan ke dalam 4 perspektif BSC, yaitu perspektif pelanggan, finansial, proses bisnis internal, pembelajaran dan pertumbuhan dan kanvas strategi serta kerangka kerja 4 langkah pada BOS yaitu kurangi-tingkatkan-hapus-ciptakan. Hasil penelitian berupa pengukuran penilaian kinerja dengan program aplikasi berbasis web, yang merupakan bagian dari sistem informasi management perguruan tinggi. Sistem ini memberikan informasi kepada seluruh anggota yang terkait tentang kualitas kinerja. Kata kunci : Balanced Scorecard(BSC); Kualitas kinerja; Blue ocean strategy(BOS); Web; Perguruan tinggi
Pengenalan Wajah dengan Matriks Kookurensi Aras Keabuan dan Jaringan Syaraf Tiruan Probabilistik Adi Putraa, Toni Wijanarko; Adi, Kusworo; Isnanto, Rizal
JSINBIS (Jurnal Sistem Informasi Bisnis) Vol 3, No 2 (2013): Volume 3 Nomor 2 Tahun 2013
Publisher : Universitas Diponegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (801.722 KB) | DOI: 10.21456/vol3iss2pp82-94

Abstract

Sistem pengenalan wajah merupakan pengembangan metode dasar sistem autentifikasi dengan menggunakan karakteristik alami wajah manusia sebagai dasarnya. Proses pengenalan citra wajah ini melalui beberapa tahap yaitu tahap pelatihan dan tahap pengujian. Pada tahap pengujian dilakukan secara langsung dan tidak langsung. Secara tidak langsung data uji bersumber dari sekumpulan citra wajah yang sudah dipilih, sedangkan secara langsung citra wajah bersumber dari kamera. Pengenalan citra wajah manusia menggunakan penggabungan antara metode GLCM dan PNN. Tahap prapengolahan dengan merubah RGB ke dalam aras keabuan dengan metode centroid sebagai proses segmentasi citra wajah. Faktor pengenalan wajah yang diuji meliputi pencahayaan, jarak, sudut serta posisi. Pada GLCM menggunakan metode statistik dan analisis tekstur orde kedua karena merepresentasikan tekstur citra dalam parameter energi, korelasi, homogenitas dan kontras. Sedangkan PNN digunakan untuk pembentukan basisdata yang disimpan dalam jaringan untuk proses membandingkan hasil keluaran yang berupa data matrik hasil dari GLCM. Pada penelitian ini digunakan citra wajah sebagai basisdata dengan sampel sebanyak 10 orang dan 5 posisi wajah, 2 jarak pengambilan gambar citra wajah, serta 3 kategori pencahayaan. Proses pengujian menghasilkan tingkat pengenalan secara langsung sebesar 92%, sedangkan pengujian secara tidak langsung sebesar 93,33%.   Kata kunci: GLCM; PNN; Centroid; Prapengolahan

Page 1 of 1 | Total Record : 8

 1 

Filter by Year

2013 2013


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 13, No 2 (2023): Volume 13 Nomor 2 Tahun 2023 Vol 13, No 1 (2023): Volume 13 Nomor 1 Tahun 2023 Vol 12, No 2 (2022): Volume 12 Nomor 2 Tahun 2022 Vol 12, No 1 (2022): Volume 12 Nomor 1 Tahun 2022 Vol 11, No 2 (2021): Volume 11 Nomor 2 Tahun 2021 Vol 11, No 1 (2021): Volume 11 Nomor 1 Tahun 2021 Vol 10, No 2 (2020): Volume 10 Nomor 2 Tahun 2020 Vol 10, No 1 (2020): Volume 10 Nomor 1 Tahun 2020 Vol 9, No 2 (2019): Volume 9 Nomor 2 Tahun 2019 Vol 9, No 1 (2019): Volume 9 Nomor 1 Tahun 2019 Vol 8, No 2 (2018): Volume 8 Nomor 2 Tahun 2018 Vol 8, No 1 (2018): Volume 8 Nomor 1 Tahun 2018 Vol 7, No 2 (2017): Volume 7 Nomor 2 Tahun 2017 Vol 7, No 1 (2017): Volume 7 Nomor 1 Tahun 2017 Vol 6, No 2 (2016): Volume 6 Nomor 2 Tahun 2016 Vol 6, No 1 (2016): Volume 6 Nomor 1 Tahun 2016 Vol 5, No 2 (2015): Volume 5 Nomor 2 Tahun 2015 Vol 5, No 1 (2015): Volume 5 Nomor 1 Tahun 2015 Vol 4, No 3 (2014): Volume 4 Nomor 3 Tahun 2014 Vol 4, No 2 (2014): Volume 4 Nomor 2 Tahun 2014 Vol 4, No 1 (2014): Volume 4 Nomor 1 Tahun 2014 Vol 3, No 3 (2013): Volume 3 Nomor 3 Tahun 2013 Vol 3, No 2 (2013): Volume 3 Nomor 2 Tahun 2013 Vol 3, No 1 (2013): Volume 3 Nomor 1 Tahun 2013 Vol 2, No 3 (2012): Volume 2 Nomor 3 Tahun 2012 Vol 2, No 2 (2012): Volume 2 Nomor 2 Tahun 2012 Vol 2, No 1 (2012): Volume 2 Nomor 1 Tahun 2012 Vol 1, No 3 (2011): Volume 1 Nomor 3 Tahun 2011 Vol 1, No 2 (2011): Volume 1 Nomor 2 Tahun 2011 Vol 1, No 1 (2011): Volume 1 Nomor 1 Tahun 2011 More Issue