JOISIE (Journal Of Information Systems And Informatics Engineering)
JOISIE (Journal Of Information Systems And Informatics Engineering)Published by Institut Bisnis dan Teknologi Pelita Indonesia as a media for publication of the results of research and community service in academia in terms of Computer Science and Information Systems. JOISIE is published twice a year, June and December. The purpose of JOISIE is to disseminate the results of research, assessment and development of fields in terms of: Soft Computing, Information System and Technology, Information Assurance and Security and Software Engineering.
Institut Bisnis dan Teknologi Pelita Indonesia
ANALISIS EMPIRIS BIG DATA ANALYTICS BERBASIS POWER BI TERHADAP KAPABILITAS DINAMIS UKM RITEL INDONESIA
Perkembangan teknologi digital telah menghasilkan lonjakan big data yang menuntut kemampuan analisis lebih maju. Namun, di negara berkembang seperti Indonesia, tingkat adopsi Big Data Analytics (BDA) di kalangan Usaha Kecil dan Menengah (UKM) ritel masih rendah, sehingga menciptakan gap empiris terkait bagaimana keterbatasan sumber daya memengaruhi pemanfaatan teknologi analitik. Penelitian ini bertujuan menguji pengaruh BDA berbasis Power BI terhadap penguatan kapabilitas dinamis UKM ritel Indonesia. Pendekatan kuantitatif digunakan melalui survei berskala Likert kepada 100 pemilik atau pengelola UKM yang telah menggunakan Power BI. Data dianalisis menggunakan regresi linear berganda untuk mengevaluasi pengaruh parsial maupun simultan antara variabel penelitian. Hasil penelitian menunjukkan bahwa BDA, Power BI, dan efisiensi operasional berpengaruh positif dan signifikan terhadap kapabilitas dinamis, dengan nilai Adjusted RÂ² sebesar 0,526. Efisiensi operasional merupakan faktor paling dominan dalam memperkuat kemampuan adaptasi dan respons terhadap perubahan pasar. Temuan ini memperkaya literatur mengenai kapabilitas dinamis pada UKM di negara berkembang serta memberikan implikasi praktis bahwa investasi pada teknologi analitik dan optimalisasi proses operasional dapat membantu UKM meningkatkan daya saing secara berkelanjutan.
Copyright (c) 2026 JOISIE (Journal Of Information Systems And Informatics Engineering) http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
ARDUINO UNO-BASED TODDLER STUNTING DETECTION TOOL USING A MOBILE APPLICATION
The high prevalence of stunting in West Sumatra Province, especially in Padang City, is currently a serious problem. According to the Padang City Health Office, there were 1,569 children detected with stunting in 2024. The current problem is that stunting examinations are still carried out manually at health centers, and there is no system that can detect stunting quickly and accurately. This problem became the focus of researchers in innovating the design of a stunting detection application for toddlers. The purpose of this study is to design and build a stunting detection application for toddlers based on Arduino Uno using a mobile application, so that stunting in toddlers can be detected quickly, accurately, and validly. The system development method used is the Research and Development (R&D) method with a 4-D model approach (Define, Design, Development, and Disseminate), which is a research and development method used to produce a product in the form of a model that requires various tests for product effectiveness. The result of this study is a technological innovation in the form of a stunting detection tool and system that can automatically detect stunting in toddlers validly and accurately using a mobile application. This system can predict stunting status with high levels of accuracy, precision, and recall.
DETEKSI FRAMEWORK HYBRID INTRUSION DETECTION SYSTEM (IDS) DUA TAHAP BERBASIS DECISION TREE DAN ENSEMBLE LEARNING UNTUK EFISIENSI KOMPUTASI
Penelitian ini mengusulkan framework deteksi serangan siber hybrid dengan menggabungkan rule based filtering dan machine learning dalam proses dua tahap. Pada tahap pertama, algoritma Decision Tree digunakan untuk ekstraksi aturan yang dapat diinterpretasikan, diikuti oleh klasifikasi menggunakan algoritma ensemble, yaitu Random Forest, XGBoost, dan LightGBM. Framework dievaluasi menggunakan dataset UNSW-NB15, yang terdiri dari 2.540.044 data normal dan serangan dari sembilan tipe serangan. Filtering berbasis aturan menghapus 23% data non-serangan, sehingga 77% data tersisa untuk klasifikasi. Efisiensi komputasi diukur dengan membandingkan waktu eksekusi dan penggunaan CPU dengan dan tanpa filtering. Dengan filtering, program berjalan selama 9 menit dengan penggunaan CPU maksimum 0–303%, menghasilkan pengurangan waktu pemrosesan sebesar 24% dibandingkan tanpa filtering. Hasil penelitian menunjukkan XGBoost memberikan performa terbaik dengan akurasi 96,1%, recall 95,0%, dan F1-score 95,2%. Framework juga mengoptimalkan recall untuk meminimalkan false negative, dan meningkatkan recall dan mencapai 97.0% pada model XGBoost. Validasi statistik menggunakan uji Wilcoxon menunjukkan peningkatan performa signifikan (p < 0,05). Framework hybrid ini tidak hanya meningkatkan akurasi dan efisiensi, tetapi juga memberikan sistem deteksi yang interpretatif dan transparan, sehingga cocok untuk implementasi Intrusion Detection System (IDS) real-time.
ESTIMASI BERAT DAN VOLUME SERTA IDENTIFIKASI KEMATANGAN BUAH PINANG BERBASIS PENGOLAHAN CITRA DIGITAL
Penelitian ini mengembangkan sistem pengolahan citra digital untuk mengestimasi berat dan volume serta mengidentifikasi tingkat kematangan buah pinang (Areca catechu L.) sebagai metode evaluasi pascapanen yang objektif, cepat, dan tidak merusak. Sebanyak 180 sampel buah pinang (90 buah mentah dan 90 buah matang) diperoleh menggunakan kamera DSLR dengan latar belakang putih dan diproses menggunakan MATLAB. Tahapan pengolahan citra meliputi konversi RGB ke skala keabuan, peningkatan kontras, deteksi tepi Sobel, operasi morfologi, serta ekstraksi fitur. Karakteristik geometris digunakan untuk pemodelan estimasi berat dan volume, sedangkan parameter warna CIELAB digunakan untuk menentukan tingkat kematangan buah. Buah matang menunjukkan nilai L* (40,18 ± 5,07) dan b* (43,28 ± 7,26) yang lebih tinggi dibandingkan buah mentah (32,45 ± 2,15 dan 25,16 ± 1,47). Buah mentah memiliki nilai a* yang lebih rendah (-6,12 ± 0,57), yang menunjukkan dominasi warna hijau yang lebih kuat. Model estimasi berat menghasilkan tingkat akurasi yang tinggi, yaitu mencapai 98,70% pada buah mentah dan 98,55% pada buah matang. Estimasi volume juga menunjukkan performa yang baik dengan akurasi 99,11% pada buah mentah dan 96,66% pada buah matang. Integrasi fitur warna dan geometris memungkinkan proses estimasi sifat fisik serta klasifikasi kematangan dilakukan secara bersamaan dengan tingkat akurasi yang tinggi, sehingga dapat menjadi solusi pendukung untuk otomatisasi proses pascapanen buah pinang.