Seminar Nasional Informatika (SEMNASIF)
Not a member yet
769 research outputs found
Sort by
IMPLEMENTASI DAN ANALISA BISNIS RENTAL WEB SYSTEM (SEWALOKA.COM) DENGAN PENDEKATAN SOFTWARE ARCHITECTURAL PATTERN MODEL-VIEW-CONTROLLER
No full textPencarian informasi penyewaan yang tepat saat ini masih susah dilakukan, karena masih banyak usaha atau jasa penyewaan belum memanfaatkan teknologi informasi saat ini. Dengan teknologi yang ada saat ini seperti internet seharusnya untuk mencari informasi penyewaan dapat dilakukan melalui internet terutama dengan website. Pengembangan website juga harus efektif dan efisien sehingga proses pemeliharaan sistem dapat dilakukan dengan lebih mudah. Salah satu cara pengembangan sistem informasi berbasis website agar efektif dan efisien dapat dilakukan dengan menggunakan pola arsitektur Model-View-Controller (MVC). Salah satu framework pemrograman website yang menggunakan pola arsitektur MVC adalah Laravel. Penggunaan framework Laravel dalam pengembangan rental web system (Sewaloka.com) dapat menghemat waktu pembuatan website menjadi jauh lebih singkat karena framework menyediakan berbagai fungsi yang menunjang kebutuhan pembuatan sistem, seperti fungsi keamanan, authentifikasi dan lain sebagainya sehingga pengembangan bisnis dapat lebih difokuskan pada validasi pasa
SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS KOMANDO RAYON MILITER (KORAMIL) DAN KECAMATAN BINAAN KORAMIL DI KOTA YOGYAKARTA
No full textKomando Rayon Militer (Koramil) merupakan satuan komando kewilayahan terkecil dari Tentara Nasional Indonesia (TNI) yang terletak di setiap kecamatan yang berperan sebagai pelaksanaan Sistem Pertahanan Keamanan Rakyat Semesta (sishankamrata). Berdasarkan UU nomor 3 tahun 2002 tentang Pertahanan Negara, Koramil memiliki tugas pokok menyelenggarakan pembinaan teritorial dalam rangka mempersiapkan wilayah pertahanan di darat dan menjaga keamanan wilayahnya untuk mendukung tugas pokok Komando Distrik Militer (Kodim). Pembinaan territorial meliputi segala unsur wilayah geografi, demografi dan kondisi social agar tercipta suatu kekuatan wilayah yang tangguh dalam mengatasi segala ancaman, gangguan dan hambatan yang mengganggu kelangsungan hidup berbangsa dan bernegara serta jalannya pembangunan nasional. Mengingat pentingnya fungsi Koramil dan harus adanya kerja sama antara masyarakat dan Koramil, maka anggota Koramil harus mengetahui daerah binaannya, begitu juga masyarakat yang kesulitan mengetahui Koramil mana yang membina daerahnya dan kegiatan ataupun kejadian apa yang ada di daerahnya, maka di bangun Sistem Informasi Geografis Persebaran Komando Rayon Militer (Koramil) untuk mempermudah anggota serta masyarakat mengetahui informasi letak koramil dan wilayah yang dibina. Metodologi penelitian sistem menggunakan metode waterfall dalam pengembangannya dengan pemetaan menggunakan teknologi Google Maps. Pada sistem terdapat Admin (Kodim dan Koramil) dan User pengguna (Anggota dan Masyarakat). Sistem ini memiliki fitur perbesaran (zoom in) dan pengecilan (zoom out), menampilkan rute dan jarak terdekat menuju koramil, serta informasi kegiatan yang sudah dilaksanakan dan belum dilaksanakan. Pengunjung juga dapat melihat tingkat kejadian disetiap kelurahan melalui diagram statistik setiap bulannya sehingga masyarakat dapat bekerjsama untuk meningkatkan keamanan dan pertahanan wilayah
IMPLEMENTASI MAPPING OTOMATIS DARI DATABASE MYSQL 5.6 KE PROTEGE 4.3 DENGAN TURTLE ONTOLOGY, D2RQ, JENA, DAN NETBEANS 7.4
No full textThe problem of changing information into the level of knowledge is still being a big problem. Manualy mapping process from MySql to protege is still running by user/ programmers if they wants to build web 3.0 generation. This is a waste of time. By using D2Rq Turtle the transfer process from information into the form of knowledge becomes faster
Diabetic Retinopathy Severity Level Classification Based on Fundus Image Using Convolutional Neural Network (CNN)
Full text linkDiabetic retinopathy is an eye disease and is a complication of diabetes mellitus. The longer a person suffers from diabetes mellitus, the more likely they are to experience diabetic retinopathy. Diabetic retinopathy is divided into two types, namely Non-Proliferative Diabetic Retinopathy (NPDR) with 4 phases (normal, mild, moderate and severe) and Pre-proliferative Diabetic Retinopathy (PDR). To classify the severity of this disease requires an expert doctor and takes a long time. This study applies the Convolutional Neural Network (CNN) method to fundus image input to classify the severity of diabetic retinopathy, namely mild, moderate, severe, or regular. The fundus image dataset for training and testing was taken from the APTOS 2019 dataset. The pre-processing stage of the fundus image includes: resizing, Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization (CLAHE), and gaussian filtering. After that, classification is carried out using the CNN Model, consisting of a convolution layer, a pooling layer, a dropout layer, and a fully connected layer. The results of the CNN model implementation show a classification accuracy of 75% in the training process and 73% in the model validation process. Meanwhile, in the confusion matrix testing process, the accuracy is 68%, the precision is 69%, and the recall is 68%
THE EFFECT OF DIGITAL MARKETING AND ELECTRONIC WORD OF MOUTH ON PURCHASE DECISIONS AND CUSTOMER SATISFACTION
Full text linkThis research aims to analyze the influence of digital marketing and electronic word of mouth on the buying decision and customer’s satisfaction at Kappy Komputer, Yogyakarta. The population used in this research is Kappy Komputer’s customers, with 100 respondents used as sample measure, using probability sampling method, especially simple random sampling in particular. The data is collected by spreading questionnaire. Analysis technique used in this research is the PLS (Partial Least Square) analysis method. The result shows us that: 1) digital marketing influences buying decision in a good way. 2) There is positive influence of electronic word of mouth on the buying decision. 3) There is positive influence of digital marketing on the customer’s satisfaction. 4) There is no positive influence of electronic word of mouth on the customer’s satisfaction. 5) There is positive influence of buying decision on the customer’s satisfaction
Hospital Health Services Application Development using Evaluation Based on Distance from Average Solution (EDAS)
Full text linkKesehatan merupakan hal terpenting yang harus dimiliki oleh masyarakat, namun terdapat beberapa faktor yang membuat masyarakat sulit mendapatkan pelayanan kesehatan yang layak. Jarak tempuh ke rumah sakit yang terlalu jauh bagi masyarakat, sulit melakukan penjadwalan, dan pengurusan administrasi yang panjang menyebabkan banyak masyarakat mengurungkan niat masyarakat pergi ke rumah sakit. Untuk menyelesaikan permasalahan tersebut, maka dirancang suatu aplikasi pelayanan kesehatan rumah sakit dengan menggunakan metode Evaluation Based on Distance from Average Solution (EDAS) untuk mendapatkan rekomendasi dokter dan pengurusan administrasi konsultasi dengan dokter. Pengujian dilakukan dengan menguji semua fitur yang terdapat di dalam aplikasi pelayanan kesehatan. Pengujian Black Box yang digunakan adalah use-case testing, diperoleh hasil bahwa metode EDAS dapat memberikan hasil rekomendasi dokter berdasarkan jarak rumah sakit dan rating dokter, serta mempermudah pengurusan administrasi konsultasi.Kesehatan merupakan hal terpenting yang harus dimiliki oleh masyarakat, namun terdapat beberapa faktor yang membuat masyarakat sulit mendapatkan pelayanan kesehatan yang layak. Jarak tempuh ke rumah sakit yang terlalu jauh bagi masyarakat, sulit melakukan penjadwalan, dan pengurusan administrasi yang panjang menyebabkan banyak masyarakat mengurungkan niat masyarakat pergi ke rumah sakit. Untuk menyelesaikan permasalahan tersebut, maka dirancang suatu aplikasi pelayanan kesehatan rumah sakit dengan menggunakan metode Evaluation Based on Distance from Average Solution (EDAS) untuk mendapatkan rekomendasi dokter dan pengurusan administrasi konsultasi dengan dokter. Pengujian dilakukan dengan menguji semua fitur yang terdapat di dalam aplikasi pelayanan kesehatan. Pengujian Black Box yang digunakan adalah use-case testing, diperoleh hasil bahwa metode EDAS dapat memberikan hasil rekomendasi dokter berdasarkan jarak rumah sakit dan rating dokter, serta mempermudah pengurusan administrasi konsultasi
Fuzzy String Matching for Semi-Automatication of Words with Jaro Winkler Distance Algorithm on Microsoft Word Documents
Full text linkTujuan: mengukur pengaruh keberadaan fuzzy string matching pada pemiringan kata asing secara semi-otomatisasi dengan jaro winkler distance terhadap jumlah kata, waktu dan akurasi.Perancangan/metode/pendekatan: menguji ketepatan dan waktu pemrosesan pemiringan kata asing dengan jaro winkler dan menguji ketepatan dan waktu pemrosesan pemiringan kata asing dengan tambahan fuzzy string matching.Hasil: Akurasi semi-otomatisasi kata pada uji data satu menghasilkan nilai 83,73% untuk pemiringan dengan algoritma jaro winkler distance dan 84,33% untuk pemiringan kata dengan fuzzy string matching sedangkan semi-otomatisasi kata pada uji data dua dengan algoritma jaro winkler adalah 98,77%, sedangkan dengan penambahan fuzzy string matching akurasinya menjadi 99,11%. Pengukuran waktu pemrosesan menunjukkan bahwa dengan penambahan fuzzy string matching cenderung lebih cepat. Jumlah kata yang dimiringkan dengan fuzzy string matching lebih banyak dibanding pemiringan kata dengan jaro winkler distance pada kondisi dimana jumlah kata asing pada database sama.Keaslian/ state of the art: Penelitian ini, bermula dari pendeteksian kata asing pada dokume. Apabila kata aing yang merupakan kata dalam bahasa Inggris ditemukan, maka pada pngujian pertama kata tersebut akan diukur dengan algoritma Jaro Winkler distance. Jaro Winkler digunakan untuk mengukur persamaan kata antara kata asing yang ditemukan pada dokumen dengan kata asing pada database. Jika hasil dari jaro winkler distance adalah 1 maka kata akan dicetak miring. Pada pengujian kedua kata asing yang telah diukur dengan jaro winkler akan memiliki nilai persamaan kata yang akan diolah oleh fuzzy string matching. Fuzzy string matching akan memberikan toleransi nilai kepada hasil nilai persamaan kata. Hasil nilai fuzzy string matching akan menentuka kata asing tersebut akan dicetak miring atau tidak
Classification of Sentiments on Twitter Opinions with The Keyword Sinovac Using Naive Bayes
Full text linkTujuan :Menerapkan metode analisis sentimen menggunakan metode Naïve Bayes pada opini twitter mengenai sentimen masyarakat terhadap vaksin covid-19, khususnya jenis sinovac.Metode: Valence Shifter-Lexicon based dan Data mining dengan algoritma Naïve Bayes untuk menentukan kategori sentimen tentang vaksin sinovacHasil : Analisis sentimen menggunakan metode Naïve Bayes menghasilkan 1433 (71,65%) sentimen positif, 403 (20,15%) sentimen negatif, dan 164 (8,2%) untuk sentimen netral. Sedangkan anaisis sentimen menggunakan metode Valence Shifter-lexicon based menghasilkan 903 (45,15%) sentimen positif, 437 (21,85%) sentimen negatif, dan sentimen netral sebesar 660 (33%).. Berdasarkan analisis sentimen dengan 2 metode tersebut, metode Naive bayes lebih signifikan dalam mengklasifikasikan sentimen. Disamping itu, Hasil penelitian ini juga mengisyaratkan bahwa kemunculan vaksin sinovac memberikan kesan positif di kalangan masyarakat.State of the Art:Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah 2 metode yakni Valence Shifter-lexicon based dan Naïve Bayes utuk menentukan sentimen masyarakat tentang vaksin sinovac. Sehingga lebih mengklarifikasi hasil analisis sentimen cenderung positif meskipun tidak dilakukan pelabelan secara manual
Sentiment Analysis of Depression Detection on Twitter Social Media Users Using the K-Nearest Neighbor Method
Full text linkEvery day, millions of people suffer from depression and only a small percentage of them receive proper treatment. Depression is one of the most common mental health disorders. Mental health is very important for humans as well as physical health in general. Not infrequently media users often provide information about themselves and the complaints they experience on burdensome social media. At this time the detection can be detected from the activities of social media users themselves. Because, not infrequently Twitter social media users often provide information about themselves and the complaints they are experiencing on Twitter social media which is burdensome. Therefore, social media Twitter is an option to detect the level of mental health that is being experienced by someone. In this study, the author aims to analyze the application of the K-Nearest Neighbor method in detecting depression in Twitter social media users and see the accuracy value. Based on tests on the KNN classification using the stages of the confusion matrix, the accuracy obtained is 78.18%
Implementasi metode pengujian equivalence partitioning pada pengembangan RESTful API Sistem Informasi Klinik Pratama UPN “Veteran” Yogyakarta.
Full text linkTujuan:Menerapkan metode blackbox testing dengan teknik equivalence partitioning untuk menguji kualitas RESTful API Sistem Informasi Klinik Pratama UPN “Veteran” Yogyakarta yang sedang dikembangkan.Perancangan/metode/pendekatan:Penelitian ini dilakukan dengan beberapa tahapan, dimulai dari perancangan desain API, implementasi, dan pengujian RESTful API yang telah dibuat.Hasil:RESTful API Klinik Pratama UPN Veteran Yogyakarta berjalan dengan baik dibuktikan dengan tidak ada kesalahan yang terjadi pada sistem ketika dilakukan pengujian dengan menggunakan teknik equivalence partitioning.Keaslian/ state of the art:Penelitian yang dibuat menggunakan metode black box dengan teknik equivalence partitioning dengan objek RESTful API dan studi kasus Sistem Informasi Klinik Pratama UPN Veteran Yogyakarta