JOINS (Journal of Information System)

Analisis Minat Konsumen Pada Produk CV Jakarta Powder Drink Dengan Menggunakan Metode Asosiasi Algoritma FP Growth

Novia Febrianty, Ati Zaidiah, Helena Nurramdhani Irmanda — Tue, 18 Feb 2025 00:00:00 +0000

CV Jakarta Powder Drink adalah perusahaan yang memproduksi bubuk minuman yang dibeli oleh berbagai restoran dan toko, yang telah mendistribusikan produknya ke seluruh Indonesia. Permasalahan yang dihadapi perusahaan yaitu adanya ketimpangan penjualan terhadap berbagai varian produk sehingga sulit membuat keputusan produksi dan penjualan. Hal ini dapat diperbaiki apabila perusahaan lebih memahami minat konsumen yang memiliki hubungan erat dengan produksi dan penjualan. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pola minat konsumen sehingga dapat membantu perusahaan baik dalam membuat keputusan manajemen produksi stok maupun dalam membuat strategi marketing untuk meningkatkan penjualan menggunakan teknik data mining yaitu asosiasi dan menerapkan algoritma FP Growth. Algoritma ini menerapkan pembangkitan FP Tree dalam mencari frequent itemset yang kemudian dapat membentuk aturan asosiasi berupa pola pembelian. Menggunakan data transaksi sebanyak 504 record, dengan menerapkan nilai minimum support 0,05 dan minimum confidence 0,7 diperoleh sebanyak 8 association rule yang kemudian dapat menjadi dasar rekomendasi strategi seperti manajemen stok, penempatan dan katalog produk hingga fitur rekomendasi.

Analisis Pemilihan E-Wallet Bagi Mahasiswa Dengan Penerapan Metode Analytical Hierarchy Process (Studi Kasus: Universitas Pembangunan Nasional Veteran Jakarta)

Alyssa Fathiyah, Ermatita Ermatita, Rudhy Ho Purabaya — Tue, 18 Feb 2025 00:00:00 +0000

Students as the easiest element of society to transition digitally using electronic wallets to pay for daily needs, coupled with the promos provided by electronic wallet companies clearly adds to the appeal of this. Of the many electronic wallets, this study will discuss which electronic wallet is the most ideal choice for students, namely OVO, Gopay, DANA by analyzing the criteria based on interface design, reliability, responsiveness, trust, and privacy and security. This research was conducted using the Analytical Hierarchy Process method and the research respondents were students of the Jakarta Veterans National Development University. Based on the results of the analysis, it is concluded that the criteria with the highest priority are security and privacy with a weight of 0.482877, then trust of 0.229895, responsiveness of 0.133409, reliability of 0.099123, and finally interface design of 0.054696, and it is also concluded that the best alternative electronic wallet used by UPNVJ students are Gopay with the highest priority weight (0.3650819544), followed by DANA with the second highest priority weight (0.3409298301), and ended by OVO with the lowest priority weight (0.2939882129).

Analisis Risiko Keamanan Sistem Informasi DP3AK Provinsi Jawa Timur menggunakan Metode Octave dan FMEA

Tue, 18 Feb 2025 00:00:00 +0000

Teknologi yang semakin cepat berkembang banyak dimanfaatkan oleh berbagai perusahaan untuk mempermudah dalam menjalankan aktivitas dalam perusahaannya. Salah satunya yaitu perusahaan pemerintah, Dinas Pemberdayaan Perempuan, Perlindungan Anak, dan Kependudukan Provinsi Jawa Timur yang memanfaatkan perkembangan teknologi untuk menjalankan berbagai aktivitas penting. Namun dibalik kemudahan dalam pemanfaatan teknologi, terdapat risiko yang harus dihadapi oleh DP3AK dalam menerapkan teknologi. Salah satunya yaitu berupa ancaman terhadap keamanan sistem informasi, dimana keamanan SI DP3AK ini mempunyai peranan yang sangat krusial dalam melindungi informasi yang sensitif dan penting. Maka dari itu penting bagi DP3AK untuk memahami risiko yang dihadapinya serta bagaimana cara menangani risiko tersebut. Penelitian ini menggunakan metode OCTAVE dan FMEA. Penelitian ini menunjukkan bahwa dari 13 aset yang diteliti terdapat 3 aset yang mempunyai nilai risiko yang tinggi, 5 aset dengan nilai risiko medium, 4 aset dengan nilai risiko rendah, dan 1 aset yang memiliki nilai risiko sangat rendah. Adapun aset dan risikonya yang memiliki nilai risiko tinggi yaitu aset aplikasi e-KembangPernik yang memiliki risiko berupa hardware failure, aset aplikasi Super Sinden yang memiliki risiko berupa software failure, dan aset data administrasi kependudukan provinsi jawa timur yang memiliki risiko berupa backup data failure.

Analisis Risiko Keamanan Sistem Informasi Website Recruitment Fast Print Indonesia Menggunakan Metode OCTAVE dan FMEA

Tue, 18 Feb 2025 00:00:00 +0000

Seiring berkembangnya teknologi, banyak instansi yang memanfaatkannya untuk mendukung operasional bisnis, termasuk CV Fast Print Indonesia. Instansi ini mengembangkan website recruitment untuk mengelola data dan informasi. Namun terdapat permasalahan pada keamanan data yang dapat menyebabkan kerugian, sehingga penelitian ini diharapkan dapat melakukan identifikasi ancaman, menganalisis resiko dan penanganan risiko terhadap aset yang dimiliki. Metode penelitian yang digunakan adalah metode OCTAVE dan FMEA. Hasil penelitian menunjukkan bahwa terdapat 11 aset penting pada CV Fast Print Indonesia yang terbagi menjadi 5 golongan yakni, hardware, software, network, people, dan data. Dari aset tersebut terdapat 3 aset yang memiliki risiko very high, 1 aset yang memiliki risiko high, 2 aset yang memiliki risiko medium, 3 aset yang memiliki risiko low dan 2 aset yang memiliki risiko very low. Sehingga CV Fast Print perlu mengelola keamanan informasi dengan baik untuk melindungi aset yang dimiliki. Penelitian ini juga membuktikan bahwa penggunaan metode OCTAVE dan FMEA sangat efektif untuk menentukan keamanan sistem informasi pada CV Fast Print Indonesia. Oleh karena itu, kedua metode ini dapat dijadikan solusi untuk melakukan analisis keamanan sistem informasi agar dapat membantu instansi dalam melakukan manajemen keamanan sistem informasi.

Peningkatan Kualitas Data dalam Konsolidasi Data Karyawan melalui Data Wrangling

Joni Joni, Teguh Prasandy — Tue, 18 Feb 2025 00:00:00 +0000

Data wrangling is a critical process in data preparation that can significantly improve data quality. Effective data wrangling techniques, which consists of 6 steps i.e. Discovery, Structuring, Cleaning, Enriching, Validating, Publishing, can help Corporate Human Resource Division to ensure that their data is of high quality and ready for analysis. In this case study, we explore how effective data wrangling techniques can be used to improve data quality in employee data consolidation. We found employee data downloaded from various sources, captured incomplete, unreliable, or incorrect so that it could affect data analysis. Data wrangling seeks to remove that risk by ensuring data is in a reliable state before it’s analyzed and leveraged. We analyze a dataset from multiple sources of employee data and demonstrate how data wrangling techniques can be used to clean and transform the data to improve data quality and ready for analysis. Our study provides empirical evidence of the impact of data wrangling on data quality and highlights the importance of this process in employee data consolidation and provide workforce analytics.

Perancangan Sistem Seleksi Lomba Gita Dian Nuswa Menggunakan Metode SAW dan TOPSIS

Tan Ivan Agustian, Edi Faisal — Tue, 18 Feb 2025 00:00:00 +0000

Paduan Suara Mahasiswa Gita Dian Nuswa Adalah adalah sebuah Unit Kegiatan Mahasiswa (UKM) Universitas Dian Nuswantoro. dalam mengikuti perlombaan, terdapat beberapa hal yang menjadi permasalahan, terutama pada saat menentukan anggota mana saja yang mengikuti tim lomba.Simple Addictive Weighting (SAW) merupakan suatu metode penentuan pilihan optimal dari beberapa pilihan berdasarkan kriteria tertentu. sedangkan TOPSIS merupakan metode pengambilan keputusan multi kriteria yang dapat menentukan solusi terhadap kasus yang ada berdasarkan proses minimalisasi secara simultan dari titik jarak ideal dan proses maksimalisasi jarak dari titik terendah.Penggunaan metode SAW untuk melakukan perhitungan terhadap nilai normalisasi matriks keputusan terbobot. sedangkan metode TOPSIS digunakan untuk meningkatkan akurasi dari perhitungan nilai preferensi. nilai preferensi yang dihasilkan nantinya akan berada pada rentang 0 hingga 100 dan dapat digunakan untuk melakukan penyeleksian terhadap anggota tim lomba.