cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Albert Yakobus Chandra
Contact Email
albert.ch@mercubuana-yogya.ac.id
Phone
+6285239280085
Journal Mail Official
jisai@mercubuana-yogya.ac.id
Editorial Address
Jl.Jembatan Merah, No.84C, Gejayan, Yogyakarta
Location
Kab. bantul,
Daerah istimewa yogyakarta
INDONESIA
Journal Of Information System And Artificial Intelligence
Published by Universitas Mercu Buana Yogyakarta
ISSN : -     EISSN : 27976777     DOI : -
Core Subject : Science, Engineering,
Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Electrical & Electronics Engineering
Journal of Information System and Artificial Intelligence (JISAI) diterbitkan oleh Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi Universitas Mercu Buana Yogyakarta. JISAI memuat naskah hasil-hasil penelitian dibidang Sistem Informasi, Teknologi Informasi dan Sistem Komputer. JISAI berkomitmen untuk memuat artikel berbahasa Indonesia yang berkualitas dan dapat menjadi rujukan utama para akademisi, peneliti dan praktisi dalam bidang Sistem Informasi, Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer. Jurnal ini diterbitkan 2 kali dalam 1 tahun yakni pada bulan November dan Mei dengan periode penerimaan artikel sepanjang tahun. 10 artikel pertama yang lolos seleksi akan diterbitkan pada periode penerbitan yang paling dekat. Sedangkan, artikel ke-11 dan seterusnya akan diterima untuk diterbitkan pada periode yang akan datang. Artikel yang masuk ke jurnal ini akan di-review oleh mitra bestari sebelum diterbitkan. Proses review artikel dilakukan secara double blind review yang mana mitra bestari tidak mengetahui siapa penulis artikel tersebut dan juga sebaliknya penulis tidak mengetahui mitra bestari yang menilai artikel tersebut. Jurnal JISAI merupakan jurnal akses terbuka (open access) sehingga seluruh artikel yang diterbitkan oleh jurnal ini dapat diakses kapan saja dan di mana saja oleh siapa saja tanpa dipungut biaya. Selain itu, untuk Submit dan Review Manuskrip adalah Bebas Biaya.
Arjuna Subject : Teknik (semua kategori) - Teknik (Lain-Lain)
Articles 5 Documents
 1 
Search results for , issue "Vol. 1 No. 1 (2020): Journal of Information System and Artificial Intelligence Vol I, No I Nov.2020" : 5 Documents clear
Penerapan Algoritma C4.5 Untuk Menentukan Persediaan Obat (Studi Kasus Di RS Bethesda Yogyakarta) GUNARTATIK ESTHININGTYAS; Putri Taqwa Prasetyaningrum
Journal Of Information System And Artificial Intelligence Vol. 1 No. 1 (2020): Journal of Information System and Artificial Intelligence Vol I, No I Nov.2020
Publisher : Sistem Informasi Universitas Mercu Buana Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (377.054 KB)

Abstract

ABSTRAKDalam pelayanan Farmasi sebuah Rumah Sakit, persediaan obat adalah salah satu faktor penting. Jumlah persediaan atau stok harus dipertimbangkan, dengan tujuan untuk menjaga stok tersedia stabil. Stok tersedia berarti bahwa di warehouse tidak ada kelebihan stok atau kekurangan stok. Dalam penelitian ini yang dimaksud adalah warehouse Farmasi Rawat Jalan Lantai I Rumah Sakit Bethesda. Masalahnya adalah bahwa setiap item obat memiliki pengeluaran yang berbeda, sangat tergantung pada peresepan dokter. Maka perhitungan diperlukan untuk menentukan pola obat apa yang perlu disediakan (reorder),yang tidak perlu disediakan atau bahkan perlu dikurangi jumlahnya di warehouse. Algoritma C4.5 adalah sekelompok algoritma yang menggunakan pohon keputusan. Pohon keputusan adalah metode klasifikasi dan prediksi yang sangat kuat dan terkenal. Algoritma ini digunakan untuk menganalisis obat yang perlu direorder agar ketersediaan obat tetap terjaga. Penerapan algoritma C4.5 dapat digunakan untuk memprediksi ketersediaan stok di Farmasi Rawat Jalan Bawah Lantai 1 Rumah Sakit Bethesda. Hasil penghitungan nilai entropy dalam algoritma C4.5 menggunakan Decision tree RapidMiner dapat menghasilkan pola apakah stok di Farmasi Rawat Jalan Bawah Lantai 1 Rumah Sakit Bethesda perlu ditambah, cukup atau perlu dikurangi.
Penerapan Data Mining Untuk Memprediksi Harga Bawang Merah Di Yogyakarta Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor Dapit Virdaus; Putri Taqwa Prasetyaningrum
Journal Of Information System And Artificial Intelligence Vol. 1 No. 1 (2020): Journal of Information System and Artificial Intelligence Vol I, No I Nov.2020
Publisher : Sistem Informasi Universitas Mercu Buana Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (358.982 KB)

Abstract

Bawang merah merupakan salah satu sayuran musiman dengan hasil panen terbesar. Namun, harganya terkadang tidak stabil, bisa sangat murah atau sangat mahal. Kondisi ini menyulitkan mereka yang membutuhkan bawang merah, dan juga membuat petani merugi karena harga yang tidak stabil.Keadaan yang membuat petani bawang merah merugi merupakan masalah serius, mengingat bawang merah merupakan tanaman atau bumbu yang hampir wajib ada di setiap hidangan. Oleh karena itu, diperlukan suatu penelitian untuk mengatasi masalah tersebut, maka penelitian yang mengimplementasikan data mining dengan menggunakan metode algoritma K-Nearest Neighbor akan diterapkan untuk memprediksi harga bawang merah menggunakan data yang telah tersedia sebelumnya.Pada penelitian ini dilakukan empat skenario atau kondisi yang dijadikan sasaran data bawang merah dalam pengolahan datanya agar diperoleh hasil yang lebih variatif dan lebih presisi dengan tingkat akurasi prediksi tertinggi. Setelah melakukan berbagai macam percobaan pada data yang diadakan dalam penelitian ini, atau lebih tepatnya penerapan empat kondisi pada data, diperoleh hasil akurasi tertinggi dengan nilai 91,67%. Variabel yang paling berpengaruh terhadap panenan adalah faktor cuaca atau curah hujan, namun untuk faktor harga pada suatu waktu atau pada kondisi dimana faktor produksi yang besar tidak menjamin harga akan lebih murah atau stabil. Dalam hal ini terdapat campur tangan dalam urusan politik dan ekonomi yang tidak dapat diakses oleh penulis sebagai peneliti.
Penerapan Algoritma C4.5 Untuk Mengklasifikasi Hasil Produksi Kunir Putih (Studi Kasus CV Windra Mekar) Jumiyati; Putri Taqwa Prasetyaningrum
Journal Of Information System And Artificial Intelligence Vol. 1 No. 1 (2020): Journal of Information System and Artificial Intelligence Vol I, No I Nov.2020
Publisher : Sistem Informasi Universitas Mercu Buana Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (585.344 KB)

Abstract

CV Windra Mekar merupakan industri pengolahan obat tradisional yang berlokasi di Bantul, Yogyakarta dirintis pada tahun 2002. Dari masa ke masa yang membuat CV Windra Mekar semakin berjaya dan permintaan produk kunir putih yang semakin melonjak membuat produksi kunir putih juga harus dapat memenuhi target pasar demi menjaga kepercayaan dan kepuasan konsumen. Faktor – faktor yang mempengaruhi jumlah produksi sangat penting untuk melihat apakah jumlah produksi yang dihasilkan dapat memenuhi kebutuhan pasar atau tidak. Dalam hal ini, penerapan data mining menjadi solusi dalam menganalisa hal tersebut. Algoritma C4.5 merupakan salah satu metode data mining yang mampu untuk memprediksi jumlah produksi kunir putih. Algoritma C4.5 disebut juga dengan pohon keputusan (decision tree). Konsep dari pohon keputusan ini adalah dengan mengumpulkan data selanjutnya dibuatkan decision tree yang kemudian akan dihasilkan rule-rule solusi permasalahan. Dari hasil penelitian faktor-faktor yang mempengaruhi jumlah produksi kunir putih adalah jumlah bahan dasar, SDM (Sumber Daya Manusia), dan jumlah permintaan konsumen. Pengujian menggunakan Framework Rapid Miner diperoleh hasil dengan nilai akurasi sebesar 65.87%.
Sistem Pendukung Keputusan Menentukan Kelayakan Kenaikan Gaji Karyawan Menggunakan Metode Topsis Eko Junianto; Anief Fauzan Rozi
Journal Of Information System And Artificial Intelligence Vol. 1 No. 1 (2020): Journal of Information System and Artificial Intelligence Vol I, No I Nov.2020
Publisher : Sistem Informasi Universitas Mercu Buana Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (830.441 KB)

Abstract

Dalam menentukan proses penetapan kenaikan gaji karyawan di perusahaan banyak terdapat kendala- kendala atau masalah yang harus dihadapi perusahaan antara lain efisiensi waktu, banyak perbandingan variabel yang diuji, pengambilan keputusan apakah karyawan tersebut berhak naik gajinya atau tidak dan Banyaknya berkas data yang diolah yaitu data karyawan. Pada penelitian ini studi kasus yang digunakan adalah toko roti Mama Bakery, dimana pada perusahaan ini masih belum efektif dan efisien dalam penghitungan kenaikan gaji. Maka untuk memudahkan proses tersebut perlu dibuat sebuah sistem berupa sistem pendukung keputusan penentuan kenaikan gaji karyawan dengan Topsis (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution) yang diharapkan dapat membantu mengatasi permasalahan. Dalam penelitian ini untuk mendapatkan solusi pengambilan keputusan penentuan kenaikan gaji, perlu disusun beberapa kriteria dan alternatif. Untuk membantu proses penilaian maka dibuat sebuah sistem pendukung keputusan penentuan kenaikan gaji karyawan yang terdapat menu untuk memasukkan data alternatif dan kriteria serta hasil perhitungan sesuai dengan metode diatas yang diharapkan dapat membantu dalam menentukan kenaikan gaji karyawan. Sistem pendukung keputusan berguna untuk mengolah data kriteria dengan input penilaian karyawan dan menghasilkan output perangkingan rekomendasi kenaikan gaji berdasarkan bobot dan kriteria yang telah di tetapkan. Hasil perhitungan sistem dengan jumlah usulan 10 dalam satu periode mencakup semua cabang toko, semua bagian dan semua jabatan menghasilkan nilai tertinggi yaitu 0.85429377 dengan nomor pegawai P-0003, dan nilai terendah yaitu 0.66617808 dengan nomor pegawai P-0054.
Prototype Alat Kendali Otomatis Penjemur Pakaian Menggunakan NodeMCU ESP32 Dan Telegram Bot Berbasis Internet of Things (IOT) ageng sanaris; Imam Suharjo
Journal Of Information System And Artificial Intelligence Vol. 1 No. 1 (2020): Journal of Information System and Artificial Intelligence Vol I, No I Nov.2020
Publisher : Sistem Informasi Universitas Mercu Buana Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (257.38 KB)

Abstract

Pemanasan global yang semakin tinggi mengakibatkan kondisi cuaca saat ini tidak menentu yang mengakibatkan pola hujan dan panasnya semakin sulit untuk di prediksi. Pada musim kemarau dapat terjadi hujan yang turun tiba-tiba, dan disaat musim hujan, panas matahari sering juga muncul. Sehingga terjadi suatu permasalahan ketika menjemur pakaian dan ditinggalkan untuk beraktivitas diluar rumah. Untuk mengatasi masalah tersebut dibuatlah sebuah rancangan prototype alat kendali otomatis penjemur pakaian menggunakan nodemcu ESP32 dan Telegram Bot berbasis IOT. Diawali dengan perancangan blok sistem untuk menentukan kebutuhan perangkat keras, dilanjutkan dengan rekayasa perangkat lunak dengan pembuatan flowchart kemudian dirangkai menjadi sebuah protoype alat. Sebagai pengambilan data cuaca sekitar menggunakan sensor LDR, sensor Raindrop, Sensor DHT 11. Kemudian dari ketiga sensor tersebut diolah oleh mikrokontroler NODEMCU ESP32 untuk menggerakkan motor DC yang akan memasukkan atau mengeluarkan pakaian.Data dari seluruh sensor dapat ditampilkan di smartphone melalui aplikasi telegram. Sistem notifikasi dibangun dengan membuat bot telegram. Selain notifikasi, bot telegram juga dapat mengatur jemuran dari jarak jauh. Dari hasil pengujian dapat disimpulkan bahwa, alat kendali penjemur otomatis pakaian ini akan menjemur ketika mulai pagi hari dan kondisi cerah tidak hujan, serta sebaliknya akan memasukkan pakaian secara otomatis jika hujan turun atau ketika malam hari. Telegram sebagai user interface untuk mengetahui posisi jemuran diluar atau didalam serta untuk mengetahui kondisi cuaca dan dapat mengatur secara jarak jauh untuk memasukkan jemuran atau mengeluarkan jemuran. Untuk penelitian selanjutnya dapat dikembangkan dengan menambahkan sensor untuk mengetahui kondisi pakaian basah dan kering.

Page 1 of 1 | Total Record : 5

 1 

Filter by Year

2020 2020


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 3 No. 2 (2023): Vol. 3 No. 2 (2023): Journal of Information System and Artificial Intelligence Vol. 2 No. 2 (2022): Journal of Information System and Artificial Intelligence Vol II, No II Mei 202 Vol. 3 No. 1 (2022): Journal of Information System and Artificial Intelligence Vol III, No I Novembe Vol. 1 No. 2 (2021): Journal of Information System and Artificial Intelligence Vol I, No II Mei.2021 Vol. 2 No. 1 (2021): Journal of Information System and Artificial Intelligence Vol II, No I November Vol. 1 No. 1 (2020): Journal of Information System and Artificial Intelligence Vol I, No I Nov.2020