Jurnal INSAN Journal of Information System Management Innovation
http://103.75.24.116/index.php/jinsan
<p><strong>Jurnal INSAN (Journal of Information System Management Innovation)</strong> merupakan jurnal yang diterbitkan oleh Program Studi Sistem Informasi Universitas Bina Sarana Informatika. Jurnal INSAN terbit 2 kali setahun (Juni dan Desember) dalam bentuk elektronik.</p> <p><strong>Jurnal INSAN (Journal of Information System Management Innovation)</strong> pertama publikasi tahun 2021 dengan ISSN (Elektronik) No <a title="eissn" href="https://issn.brin.go.id/terbit/detail/20210519081043026" target="_blank" rel="noopener">2777-1385</a> dari Lembaga Ilmu Pengetahuan Indonesia.</p> <p>Redaksi menerima naskah berupa artikel ilmiah dan penelitian pada bidang: <br />1. Bidang Sistem Terintegrasi (Integration System)<br />2. Bidang Penunjang Keputusan (Decision Support System)<br />3. Bidang Sistem Pakar(Artificial Intelegent) dan Data Science<br />4.Bidang Technopreneur(E-Business).</p>LPPM Universitas Bina Sarana Informatikaen-USJurnal INSAN Journal of Information System Management Innovation2777-1385Perancangan Aplikasi LAPIM (Laporan Insiden Masyarakat) Pada Dinas Perhubungan Pusat Data Dan Informasi DKI Jakarta Berbasis Website
http://103.75.24.116/index.php/jinsan/article/view/3762
<p>Aplikasi LAPIM (Laporan Insiden Masyarakat) merupakan solusi inovatif yang dikembangkan oleh Dinas Perhubungan Pusat Data dan Informasi DKI Jakarta untuk meningkatkan efisiensi dalam penanganan insiden transportasi. LAPIM memungkinkan masyarakat Jakarta melaporkan secara langsung insiden-insiden seperti parkir liar, masalah transportasi umum, dan kondisi jalanan berbahaya melalui platform berbasis website. Saat ini, terdapat beberapa permasalahan utama yang perlu diatasi, yaitu tingkat keterbatasan informasi mengenai laporan insiden terkait parkir liar, masalah transportasi umum, dan jalanan berbahaya di Jakarta, serta keterlambatan dalam pelaporan insiden dari masyarakat. Selain itu, tantangan lain adalah bagaimana membuat aplikasi LAPIM yang dapat mempermudah karyawan Dishub dalam menjalankan tugas mereka.Tujuan utama aplikasi ini adalah untuk memfasilitasi pelaporan insiden secara cepat dan akurat, serta memberikan data yang terpercaya kepada pihak berwenang untuk respons yang lebih efektif. Dengan fitur-fitur notifikasi real-time dan sistem pelacakan status laporan, LAPIM mempermudah interaksi antara masyarakat dan pihak terkait, meningkatkan responsibilitas dan transparansi dalam penanganan masalah transportasi. Integrasi teknologi dalam LAPIM tidak hanya mengoptimalkan pengumpulan dan manajemen data, tetapi juga menguatkan partisipasi publik dalam memantau dan meningkatkan kondisi transportasi kota. Pengembangan LAPIM sebagai platform digital menegaskan komitmen DKI Jakarta untuk menjadi <em>smart city</em> yang responsif terhadap kebutuhan masyarakat dalam mengelola infrastruktur transportasi. Diharapkan, keberhasilan LAPIM sebagai model aplikasi pelaporan insiden transportasi dapat menjadi inspirasi bagi pengembangan teknologi serupa di kota-kota besar lainnya, menjadikan transportasi lebih aman, efisien, dan berkelanjutan bagi seluruh penduduk Jakarta.</p>Ryandaru AryasatyaNoer HikmahRangga Pebrianto
Copyright (c) 2024 Ryandaru Aryasatya, Noer Hikmah, Rangga Pebrianto
https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
2024-10-142024-10-1442556410.31294/jinsan.v4i2.3762Penerapan Algoritma Naïve Bayes Untuk Prediksi Tren Pertumbuhan UMKM Berdasarkan Jenis Usaha Di Kota Depok
http://103.75.24.116/index.php/jinsan/article/view/5723
<p>Peran UMKM sangat penting dalam perekonomian negara. UMKM menjadi pusat yang berkontribusi pada pertumbuhan ekonomi, penciptaan lapangan kerja, serta pemerataan pendapatan. Namun, semakin meningkatnya pertumbuhan UMKM semakin banyak pula permasalahan dan tantangan yang di hadapi para UMKM. Penelitian digunakan untuk memahami tren pertumbuhan UMKM serta tantangan yang dihadapi oleh pemilik usaha di berbagai sektor, selain itu juga agar dapat mengetahui jenis usaha yang mengalami peningkatan (berkembang cepat) dan mengalami penurunan (berkembang lambat). Penelitian ini memberikan informasi untuk pengambilan keputusan yang mendukung kebijakan pertumbuhan UMKM. Dalam penelitian ini dilakukkan pengolahan data UMKM untuk prediksi tren pertumbuhan UMKM berdasarkan jenis usaha di Kota Depok dengan menggunakan metode Naïve Bayes. Berdasarkan hasil pengujian yang diperoleh metode Naïve Bayes bekerja cukup baik dengan nilai akurasi sebesar 72.78%, dari hasil klasifikasi tren pertumbuhan UMKM jenis usaha yang berkembang cepat yaitu makanan dan yang berkembang lambat yaitu kesehatan. Dengan adanya prediksi tren pertumbuhan UMKM dapat membantu para UMKM menghadapi tantangan serta mampu bersaing dan berkembang dimasa yang akan datang, selain itu pemangku kepentingan, termasuk pemerintah, lembaga keuangan dan pelaku bisnis dapat mengambil langkah-langkah proaktif untuk mendukung pengembangan UMKM secara berkelanjutan di Kota Depok.</p>Riana RahmadantiShafa Salsabila FebrianiMuhammad Iqbal SyaputraDewi Laraswati
Copyright (c) 2024 Riana Rahmadanti, Shafa Salsabila Febriani, Muhammad Iqbal Syaputra, Dewi Laraswati
https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
2024-10-142024-10-1442657310.31294/jinsan.v4i2.5723Perancangan Sistem Pakar Dalam Mendiagnosa Kerusakan Pada Laptop Berbasis Web Menggunakan Metode Certainty Factor
http://103.75.24.116/index.php/jinsan/article/view/5233
<p>Laptop adalah sebuah perangkat elektronik yang populer di kalangan pengguna saat ini dan digunakan secara luas sebagai alat untuk berkomunikasi, bekerja, menyimpan data, dan lain sebagainya. Meskipun laptop telah menjadi perangkat penting dalam kehidupan sehari-hari, banyak pengguna laptop cenderung mengabaikan pentingnya merawatnya dengan baik. Inilah yang menyebabkan laptop rentan mengalami berbagai jenis kerusakan. Ketika kerusakan terjadi, para pengguna sering kali kesulitan untuk mengetahui atau mendiagnosis masalah yang sebenarnya. Akibatnya, banyak pengguna hanya menyadari adanya masalah ketika kerusakan sudah cukup parah, yang memerlukan perbaikan lebih mahal atau bahkan penggantian perangkat. Oleh sebab itu, dibutuhkanlah sistem pakar berbasis web dalam mendiagnosis kerusakan laptop menggunakan Certainty Factor (CF) sering digunakan untuk menangani ketidakpastian dan memberikan tingkat keyakinan pada hasil diagnosa atau kesimpulan yang diambil. Sistem ini dirancang agar dapat membantu pengguna, terutama yang tidak memiliki keahlian teknis, dalam menganalisis dan menentukan jenis kerusakan pada laptop mereka dengan cepat dan akurat. Dalam membantu pengembangan sistem pakar yang dibuat ini menggunakan metode waterfall dipilih karena pendekatannya yang terstruktur dan sistematis. Hasil penelitian ialah bahwa sistem pakar yang dibangun dapat memberikan diagnosa yang akurat dan dapat diandalkan, sehingga memudahkan pengguna dalam mengidentifikasi masalah pada laptop mereka.</p>Muhammad Alvha Ridho KurniaAli Haidir
Copyright (c) 2024 Muhammad Alvha Ridho Kurnia, Ali Haidir
https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
2024-10-142024-10-1442748310.31294/jinsan.v4i2.5233