Jurnal Sistem Informasi dan Sains Teknologi
``` Journal Information Systems and Science Technology (Jurnal Sistem Informasi dan Sains Teknologi) is organized and managed by Information System Department in Trilogi University, South Jakarta, Indonesia. This journal is an open access journal that is provided for researchers, lecturers and students who will publish research results in the field of information systems and science technology. Journal of Information Systems and Science Technology (Jurnal Sistem Informasi dan Sains Teknologi) is a scientific article journal that is the result of ideas, great and original thoughts about the latest research and technological developments covering the fields of information systems, information technology, software engineering, computer engineering and computer science which is summarized in one publisher. Journal of Information Systems and Science Technology became one of the means for researchers to publish their great works published two issues in one year, namely in February and August with e-ISSN: 2684-8260. Follow this link to view focus and scope: Focus and Scope Click this link to registration account Click this link to submit your article ```
The authors whose article is published in the journal information system and science technology (jurnal sistem informasi dan sains teknologi) attain the copyright for their article. By submitting the manuscript to the journal, the author(s) agree with this policy. No special document approval is required. I certify that I have read, understand and agreed to the Journal Information System and Science Technology (Jurnal Sistem Informasi dan Sains Teknologi) submission guidelines, policies and submission declaration. Submission already using the provided template. I certify that all authors have approved the publication of this and there is no conflict of interest. I confirm that the manuscript is the authors' original work and the manuscript has not received prior publication and is not under consideration for publication elsewhere and has not been previously published. I confirm that all authors listed on the title page have contributed significantly to the work, have read the manuscript, attest to the validity and legitimacy of the data and its interpretation, and agree to its submission. I confirm that the paper now submitted is not copied or plagiarized version of some other published work. I declare that I shall not submit the paper for publication in any other Journal or Magazine till the decision is made by journal editors. If the paper is finally accepted by the journal for publication, I confirm that I will either publish the paper immediately or withdraw it according to withdrawal policies.
IMPLEMENTASI METODE C4.5 UNTUK PREDIKSI RISK-LEVEL KEKAMBUHAN KANKER TIROID TERDIFERENSIASI
Abstrak Kanker tiroid terdiferensiasi (Differentiated Thyroid Cancer/DTC) umumnya berprognosis baik, namun sebagian pasien tetap mengalami kekambuhan sehingga diperlukan stratifikasi risiko yang objektif dan mudah diinterpretasi. Penelitian ini bertujuan membangun dan mengevaluasi model klasifikasi berbasis algoritma C4.5 untuk memprediksi tingkat risiko kekambuhan DTC (Low, Intermediate, High) menggunakan dataset “Differentiated Thyroid Cancer Recurrence” dari UCI Machine Learning Repository. Dataset ini merupakan kohort retrospektif 383 pasien dengan follow-up 10 tahun yang memuat 16 fitur klinikopatologis. Algoritma C4.5 dipilih karena mampu menangani atribut numerik dan kategorik, memodelkan hubungan nonlinier, serta menghasilkan pohon keputusan dan aturan if–then yang mudah ditelusuri sehingga sesuai untuk prototipe sistem pendukung keputusan klinis. Tahapan penelitian meliputi prapemrosesan dan pengkodean atribut, pembagian data menjadi data latih dan uji, pelatihan pohon keputusan C4.5 dengan pruning, serta evaluasi menggunakan akurasi, error klasifikasi, presisi tertimbang, dan recall tertimbang. Pada 116 data uji, model menghasilkan akurasi 81,03%, error klasifikasi 18,97%, presisi tertimbang 78,11%, dan recall tertimbang 78,77%. Kesalahan klasifikasi terutama terjadi antara kelas Low dan Intermediate, sementara sebagian besar pasien berisiko tinggi teridentifikasi dengan baik. Temuan ini menunjukkan bahwa C4.5 andal memetakan pola klinis dan berpotensi dimanfaatkan sebagai alat bantu awal dalam stratifikasi risiko kekambuhan DTC. Kata Kunci : Kanker tiroid terdiferensiasi; Kekambuhan; Stratifikasi risiko; Pohon keputusan C4.5; Data mining; Sistem pendukung keputusan klinis Abstract Kanker tiroid berdiferensiasi (DTC) umumnya memiliki prognosis yang baik, namun beberapa pasien mengalami kekambuhan, sehingga stratifikasi risiko yang objektif dan dapat diinterpretasikan menjadi sangat penting. Studi ini bertujuan untuk mengembangkan dan mengevaluasi model berbasis C4.5 untuk memprediksi tingkat risiko kekambuhan DTC (Rendah, Menengah, Tinggi) menggunakan dataset “Kekambuhan Kanker Tiroid Berdiferensiasi” dari UCI Machine Learning Repository. Dataset tersebut mencakup 383 pasien dengan tindak lanjut selama 10 tahun dan 16 fitur klinikopatologis. C4.5 dipilih karena kemampuannya untuk menangani atribut numerik dan kategorikal, menangkap hubungan nonlinier, dan menghasilkan pohon keputusan yang dapat dilacak dan aturan if-then yang sesuai untuk pembuatan prototipe dukungan keputusan klinis. Alur kerja terdiri dari pra-pemrosesan data, pengkodean atribut, pemisahan data menjadi set pelatihan dan pengujian, pelatihan pohon keputusan C4.5 yang dipangkas, dan evaluasi kinerja menggunakan akurasi, kesalahan klasifikasi, presisi tertimbang, dan recall tertimbang. Pada 116 contoh pengujian, model tersebut mencapai akurasi 81,03%, kesalahan klasifikasi 18,97%, presisi tertimbang 78,11%, dan recall tertimbang 78,77%. Sebagian besar kesalahan klasifikasi terjadi antara kelas Rendah dan Menengah, sementara pasien berisiko tinggi sebagian besar diidentifikasi dengan benar. Temuan ini menunjukkan bahwa C4.5 dapat menangkap pola klinis dan menjanjikan sebagai alat awal untuk stratifikasi risiko kekambuhan DTC. Kata kunci: Kanker tiroid berdiferensiasi; Kekambuhan; Stratifikasi risiko; Pohon keputusan C4.5; Penambangan data; Sistem pendukung keputusan klinis.
Copyright (c) 2026 Hesti Ifada Mustio, Hasbi Firmansyah, Wahyu Asriani
EVALUASI KINERJA MODEL GRADIENT BOOSTED TREES UNTUK PREDIKSI STATUS KOMORBIDITAS PADA PASIEN BATU EMPEDU
ABSTRAK Penelitian ini bertujuan mengevaluasi kinerja model Gradient Boosted Trees (GBT) dalam memprediksi status komorbiditas (ada/tidak ada) pada pasien batu empedu. Data berasal dari UCI Machine Learning Repository dan mencakup 319 individu dengan 38 fitur klinis. Proses pemodelan meliputi pembersihan data, transformasi fitur, pembagian data dengan rasio 70:300 untuk pelatihan dan pengujian, pelatihan model GBT dengan skema 10-fold cross-validation, serta evaluasi menggunakan empat metrik utama, yaitu akurasi, classification error, weighted mean precision, dan weighted mean recall. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa model GBT mencapai akurasi 82,29%, classification error 17,71%, weighted mean precision 89,63%, dan weighted mean recall 72,58%. Analisis lebih lanjut mengungkap precision sempurna (100,00%) pada kelas komorbiditas dan recall sempurna (100,00%) pada kelas tanpa komorbiditas, sementara recall kelas komorbiditas hanya 45,16%, yang mengindikasikan bias model terhadap kelas mayoritas dan keterbatasan dalam mendeteksi pasien berkomorbid. Temuan ini menunjukkan bahwa GBT merupakan pendekatan menjanjikan sebagai alat bantu keputusan untuk mengonfirmasi komorbiditas, namun masih kurang ideal sebagai alat skrining awal. Penelitian lanjutan disarankan menerapkan teknik penanganan ketidakseimbangan kelas, optimasi hyperparameter, penyesuaian threshold, serta pembandingan dengan algoritma ensemble lain guna meningkatkan sensitivitas dan generalisasi model. Kata Kunci : Komorbiditas, Batu Empedu, Gradient Boosted Trees, Klasifikasi, RapidMiner, Weighted Mean Precision ABSTRACT This study aims to evaluate the performance of a Gradient Boosted Trees (GBT) model for predicting comorbidity status (present/absent) in gallstone patients. The dataset, obtained from the UCI Machine Learning Repository, comprises 319 individuals with 38 clinical features. The modelling pipeline includes data cleaning, feature transformation, an 70:30 train–test split, GBT training with 10-fold cross-validation, and evaluation using four metrics: accuracy, classification error, weighted mean precision, and weighted mean recall. Experimental results show that the GBT model achieves an accuracy of 82.29%, a classification error of 17.71%, a weighted mean precision of 89.63%, and a weighted mean recall of 72.58%. Further analysis reveals perfect precision (100.00%) for the comorbidity class and perfect recall (100.00%) for the non-comorbidity class, while recall for the comorbidity class is only 45.16%. This pattern indicates bias toward the majority class and limited sensitivity for detecting comorbid patients. These findings suggest that GBT is promising as a decision-support tool to confirm the presence of comorbidity, but less suitable as a primary screening tool. Future research should apply class-imbalance handling, hyperparameter optimisation, threshold adjustment, and comparison with alternative ensemble algorithms to improve sensitivity and generalisability. Keyword : Differentiated thyroid cancer; Recurrence; Risk stratification; C4.5 Decision tree; Data mining; Clinical decision support system.
Copyright (c) 2026 Fasya Gilar Amali, Hasbi Firmansyah, Wahyu Asriani
OPTIMASI KINERJA SSH SERVER MENGGUNAKAN ALGORITMA KOMPRESI LZ4 PADA PROTOKOL TRANSFER
Penelitian ini bertujuan mengoptimalkan kinerja SSH server melalui implementasi algoritma kompresi LZ4 untuk mengatasi bottleneck transfer data pada protokol SSH, khususnya dalam lingkungan jaringan enterprise Indonesia. Metodologi eksperimental menggunakan testbed VirtualBox dengan dua VM Debian 10 Buster. Penelitian membandingkan kinerja SSH server pada tiga konfigurasi: kompresi LZ4, zlib default, dan tanpa kompresi. Pengujian mencakup berbagai jenis file dengan ukuran 1MB-1GB. Parameter yang diukur meliputi throughput, pemanfaatan CPU, konsumsi memori, rasio kompresi, dan latensi menggunakan OpenSSH 7.9 yang dimodifikasi. Kompresi LZ4 menunjukkan peningkatan throughput 35% dibandingkan zlib dengan pengurangan utilisasi CPU sebesar 22%. Throughput rata-rata mencapai 145 MB/s versus 107 MB/s untuk zlib. Penggunaan memori berkurang 18% sambil mempertahankan efektivitas kompresi 68% relatif terhadap zlib. Latensi meningkat 15% untuk sesi real-time. Integrasi LZ4 secara signifikan meningkatkan kinerja server SSH dengan keseimbangan optimal antara kecepatan kompresi dan pemanfaatan sumber daya, menawarkan manfaat praktis penerapan SSH throughput tinggi di lingkungan perusahaan Indonesia.
Copyright (c) 2026 Jumita Yohana Hutagalung, Febrina Yohana Sinaga, Sardo Sipayung
PERANCANGAN SISTEM INFORMASI TRACKING DOKUMEN PEMBAYARAN DENGAN METODE WATERFALL BERBASIS WEB DI BANK. ABC
ABSTRACT The process of sending payment documents in some institutions is still done via email, which risks the loss of delivery history, the lack of structured tracking recaps, and the difficulty of monitoring the verification flow between teams. Bank ABC faces similar problems in the payment document tracking process that involves several user roles. This study aims to design a web-based payment document tracking information system using the Waterfall System Development Life Cycle (SDLC) system development method. The research methodology used is a descriptive method with a case study approach. The system development stages include needs analysis, system design, coding, testing, and maintenance. The designed system involves three main roles: the operational team, reviewers, and approvers, with different access rights settings at each stage of the process. The results of the study indicate that the information system built is capable of recording, monitoring status, and searching payment documents centrally and in real-time. System testing using the blackbox testing method shows that all main functions of the system run according to user requirements. This system contributes to increasing the effectiveness of payment document management and monitoring at Bank ABC. Keywords: Information System, Payment Document Tracking, Waterfall SDLC, Web Application, Black-Box Testing
Analisa Informasi Moving Average pada Mata Uang Digital Ethereum di Indonesia
The rapid growth of Indonesian crypto assets, such as Ethereum, has led investors and traders to need a technical analysis strategy to mitigate the risks associated with the high volatility of Ethereum (ETH) price movements. The purpose of this study is to determine how to effectively generate information for investors and traders using the Simple Moving Average (SMA) indicator to predict Ethereum price movements or trends on Indonesian crypto exchanges. Technical analysis using the SMA is crucial given the 24/7 operation of the Ethereum cryptocurrency market, which is highly responsive to global sentiment and domestic regulations from Bappepti (Indonesian Commodity Futures Trading Regulatory Agency). This study uses quantitative descriptive data analysis, using the ETH/IDR digital currency exchange rate at closing time as secondary data for the 2020-2025 period. The data used are short-term SMAs (SMA 50 and SMA 200). Testing was conducted by observing signal movements and identifying the Golden Cross, a bullish momentum indicator, and the Death Cross, a bearish indicator. The effectiveness of the data measured using the backtesting method was also measured to determine how the information from the movement was calculated using the Mean Absolute Percentage Error (MAPE). The research results show that the SMA indicator used provides more significant analytical information regarding movements for investors and traders in Indonesia. The most responsive indicator for currency market analysis in Indonesia is the SMA-50, while the SMA-200 only provides psychological support during market corrections. Legging signals were also found during periods of extreme volatility in digital currencies, where the SMA tends to produce delays in executing transactions. Therefore, this study concludes that the SMA will reach its optimal point when combined with a trading volume indicator, in this case, to validate changes or trend strength patterns. The implications for local investors and traders are that it can be used to make decisions at crucial times for investment or trading, with a more measured and informed SMA amidst the highly complex dynamics of the digital asset market
Perancangan Sistem Pendaftaran Ekstrakurikuler Berbasis Microsoft Excel Menggunakan Fitur VLOOKUP dan Pivot Table (Studi Kasus: SMPN 6 Babelan)
ABSTRAK SMPN 6 Babelan merupakan salah satu Sekolah Menengah Pertama Negeri di Kabupaten Bekasi yang setiap tahun menyelenggarakan pendaftaran kegiatan ekstrakurikuler bagi siswa. Proses pendaftaran yang berjalan saat ini masih dilakukan secara manual sehingga menimbulkan berbagai permasalahan, seperti ketidakteraturan data, kesalahan pencatatan, serta kesulitan dalam pencarian dan rekapitulasi data untuk keperluan laporan. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem pendaftaran ekstrakurikuler berbasis Microsoft Excel dengan memanfaatkan fitur VLOOKUP sebagai relasi antar data dan Pivot Table sebagai alat rekapitulasi otomatis. Metode penelitian yang digunakan adalah penelitian deskriptif kualitatif dengan pendekatan studi kasus, melalui teknik pengumpulan data berupa observasi, wawancara, dan dokumentasi terhadap sistem pendaftaran yang sedang berjalan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan sistem berbasis Microsoft Excel mampu meningkatkan efisiensi kerja, mengurangi kesalahan input data, mempermudah proses pendaftaran dan pencarian data siswa, serta mempercepat pembuatan laporan kegiatan ekstrakurikuler. Sistem yang dirancang juga menghasilkan data yang lebih rapi, akurat, dan terstruktur. Penelitian ini diharapkan dapat menjadi solusi praktis bagi sekolah yang masih menggunakan sistem manual serta menjadi referensi bagi pengembangan sistem administrasi sekolah berbasis teknologi sederhana. Penelitian selanjutnya dapat mengembangkan sistem ini ke dalam bentuk aplikasi berbasis web, dan mengintegrasikannya dengan database sekolah atau layanan berbasis cloud. Kata Kunci: Pendaftaran Ekstrakulikuler, Microsoft Excel, VLOOKUP, Pivot Table.
Copyright (c) 2026 Atika Wigunastuti, Eka Az Zahrah Nurul Azizah, Syafran Nurrahman, Uum Umayah, Yuniarti Yuniarti
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENILAIAN KINERJA KARYAWAN BERBASIS WEB DI STMIK BINA PATRIA MENGGUNAKAN METODE TOPSIS
Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem pendukung keputusan berbasis web untuk menilai kinerja karyawan menggunakan metode Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS). Metode ini dipilih karena sederhana, efisien, dan mampu menghasilkan peringkat alternatif berdasarkan kinerja relatif. Data dikumpulkan melalui wawancara, observasi, dan studi literatur. Sistem dirancang menggunakan PHP dan MySQL, dengan fitur utama berupa pengolahan data karyawan, perhitungan nilai kinerja berdasarkan kriteria, serta penyajian hasil evaluasi dalam bentuk laporan. Simulasi menggunakan data hipotesis menunjukkan bahwa metode TOPSIS berhasil memberikan peringkat karyawan secara objektif, dengan alternatif terbaik memperoleh nilai preferensi tertinggi. Penelitian ini menunjukkan bahwa penerapan metode TOPSIS dapat mendukung pengambilan keputusan yang lebih sistematis dan transparan dalam penilaian kinerja karyawan
Copyright (c) 2026 natasya dwi aisyiyah, wiji rahayu, zahra nur azizah wiguno