Tingkat perkembangan teknologi komputer yang sangat cepat saat ini telah mencakup hampir semua aspek pengolahan data dan informasi. Teknologi ini telah disesuaikan dengan kebutuhan di berbagai bidang, termasuk di sekolah. Salah satu teknologi yang umum digunakan di sekolah adalah pemeriksaan lembar jawaban komputer (LJK). Penelitian ini menggunakan teknologi image processing dengan algoritma Active Contour untuk mengoreksi LJK siswa. Sistem ini menggunakan metode Canny Edge Detection yang optimal untuk mengoreksi jawaban pilihan ganda. Citra diolah dengan menghitung jumlah pixel hitam. Implementasi menggunakan bahasa pemrograman Python, memberikan fleksibilitas dan sumber daya yang luas. Akurasi sistem dalam mendeteksi jawaban yang dihitamkan dengan pensil 2B telah diuji dengan hasil yang baik. Keakuratan tetap konsisten meskipun jumlah jalur pemilihan LJK bervariasi dalam kondisi tertentu. Namun, ada keterbatasan saat menghadapi sudut miring, kecerahan berlebihan, atau kegelapan ekstrem.
{"title":"PEMERIKSAAN LEMBAR JAWABAN PILIHAN GANDA BERBASIS COMPUTER VISION","authors":"Cakra Cakra, Baharuddin Baharuddin, Samsuddin Samsuddin, Yonal Supit","doi":"10.51876/simtek.v8i2.318","DOIUrl":"https://doi.org/10.51876/simtek.v8i2.318","url":null,"abstract":"Tingkat perkembangan teknologi komputer yang sangat cepat saat ini telah mencakup hampir semua aspek pengolahan data dan informasi. Teknologi ini telah disesuaikan dengan kebutuhan di berbagai bidang, termasuk di sekolah. Salah satu teknologi yang umum digunakan di sekolah adalah pemeriksaan lembar jawaban komputer (LJK). Penelitian ini menggunakan teknologi image processing dengan algoritma Active Contour untuk mengoreksi LJK siswa. Sistem ini menggunakan metode Canny Edge Detection yang optimal untuk mengoreksi jawaban pilihan ganda. Citra diolah dengan menghitung jumlah pixel hitam. Implementasi menggunakan bahasa pemrograman Python, memberikan fleksibilitas dan sumber daya yang luas. Akurasi sistem dalam mendeteksi jawaban yang dihitamkan dengan pensil 2B telah diuji dengan hasil yang baik. Keakuratan tetap konsisten meskipun jumlah jalur pemilihan LJK bervariasi dalam kondisi tertentu. Namun, ada keterbatasan saat menghadapi sudut miring, kecerahan berlebihan, atau kegelapan ekstrem.","PeriodicalId":34309,"journal":{"name":"Jurnal Sisfokom","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-10-02","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"135834121","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2023-10-02DOI: 10.51876/simtek.v8i2.205
Adela Tania, Teny Handhayani, Janson Hendryli
Gempa bumi, khusus nya gempa tektonik adalah gempa yang paling sering terjadi di Indonesia. Hal itu dikarenakan kondisi geografis Indonesia yang terletak pada daerah pertemuan 3 batas lempeng tektonik dunia. Kondisi tersebut mendorong berbagai pihak dalam berupaya untuk siaga saat muncul potensi yang dapat ditimbulkan. Salah satu upaya yang dilakukan adalah dengan mengelompokkan wilayah kejadian gempa bumi di Indonesia yang memiliki potensi akan rawan terjadinya gempa bumi berdasarkan kedalaman dan kekuatan gempa bumi dengan menggunakan metode clustering. Metode clustering yang digunakan adalah Algoritma K-Means. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menganalisa pola spasial dari persebaran gempa di Indonesia. Data yang digunakan adalah data titik gempa di seluruh daerah di Indonesia dari November 2008 hingga Juni 2022 yang dicatat oleh Badan Meteorologi Klimatologi dan Geofisika (BMKG). Hasil clustering dengan menggunakan Algoritma K-Means menghasilkan 3 cluster dengan nilai rata-rata Silhouette Coefficient yaitu 0.7390 dan Davies Bouldin Index yaitu 0.4475. Selain itu dari penelitian ini juga didapatkan bahwa Algoritma K-Means memiliki nilai rata-rata Silhouette Coefficient dan Davies Bouldin Index lebih baik dibandingan dengan Algoritma Bisecting K-Means.
{"title":"PERBANDINGAN ANTARA ALGORITMA K-MEANS DAN ALGORITMA BISECTING K-MEANS DALAM MENGANALISIS GEMPA BUMI DI INDONESIA","authors":"Adela Tania, Teny Handhayani, Janson Hendryli","doi":"10.51876/simtek.v8i2.205","DOIUrl":"https://doi.org/10.51876/simtek.v8i2.205","url":null,"abstract":"Gempa bumi, khusus nya gempa tektonik adalah gempa yang paling sering terjadi di Indonesia. Hal itu dikarenakan kondisi geografis Indonesia yang terletak pada daerah pertemuan 3 batas lempeng tektonik dunia. Kondisi tersebut mendorong berbagai pihak dalam berupaya untuk siaga saat muncul potensi yang dapat ditimbulkan. Salah satu upaya yang dilakukan adalah dengan mengelompokkan wilayah kejadian gempa bumi di Indonesia yang memiliki potensi akan rawan terjadinya gempa bumi berdasarkan kedalaman dan kekuatan gempa bumi dengan menggunakan metode clustering. Metode clustering yang digunakan adalah Algoritma K-Means. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menganalisa pola spasial dari persebaran gempa di Indonesia. Data yang digunakan adalah data titik gempa di seluruh daerah di Indonesia dari November 2008 hingga Juni 2022 yang dicatat oleh Badan Meteorologi Klimatologi dan Geofisika (BMKG). Hasil clustering dengan menggunakan Algoritma K-Means menghasilkan 3 cluster dengan nilai rata-rata Silhouette Coefficient yaitu 0.7390 dan Davies Bouldin Index yaitu 0.4475. Selain itu dari penelitian ini juga didapatkan bahwa Algoritma K-Means memiliki nilai rata-rata Silhouette Coefficient dan Davies Bouldin Index lebih baik dibandingan dengan Algoritma Bisecting K-Means.","PeriodicalId":34309,"journal":{"name":"Jurnal Sisfokom","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-10-02","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"135834632","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2023-10-02DOI: 10.51876/simtek.v8i2.199
Ivan Sutedjo, Tony Tony, Novario Jaya Perdana
Pada zaman modern saat ini, terjadi banyak perubahan dalam perkembangan teknologi internet yang merubah perilaku dan kebiasaan dalam zaman ini. Masyarakat Indonesia sekarang mulai banyak menggunakan teknologi yang sudah berkembang pada saat ini yaitu internet. Internet adalah sistem komunikasi komputer global yang memungkinkan semua layanan. Dengan gaya hidup baru masyarakat Indonesia dengan menggunakan internet, maka Perancangan dashboard penggunaan internet Indonesia sebagai salah satu dashboard yang memberikan informasi mengenai jumlah penggunaan akses internet di berbagai provinsi Indonesia dan mempermudah pengguna dashboard dalam mengetahui provinsi di Indonesia yang masih rendah dalam akses Internet agar dapat mengalami teknologi internet di wilayah tersebut. Perancangan ini menggunakan pengumpulan data dengan cara observasi dan kuesioner dan metode perancangan dashboard menggunakan metode prototyping. Perancangan ini menghasilkan aplikasi dashboard dengan menggunakan Microsoft PowerBI Desktop sebagai data visualisasi yang dapat memberikan informasi visual mengenai jumlah penggunaan akses internet di provinsi Indonesia.
{"title":"PERANCANGAN DASHBOARD PENGGUNAAN INTERNET INDONESIA","authors":"Ivan Sutedjo, Tony Tony, Novario Jaya Perdana","doi":"10.51876/simtek.v8i2.199","DOIUrl":"https://doi.org/10.51876/simtek.v8i2.199","url":null,"abstract":"Pada zaman modern saat ini, terjadi banyak perubahan dalam perkembangan teknologi internet yang merubah perilaku dan kebiasaan dalam zaman ini. Masyarakat Indonesia sekarang mulai banyak menggunakan teknologi yang sudah berkembang pada saat ini yaitu internet. Internet adalah sistem komunikasi komputer global yang memungkinkan semua layanan. Dengan gaya hidup baru masyarakat Indonesia dengan menggunakan internet, maka Perancangan dashboard penggunaan internet Indonesia sebagai salah satu dashboard yang memberikan informasi mengenai jumlah penggunaan akses internet di berbagai provinsi Indonesia dan mempermudah pengguna dashboard dalam mengetahui provinsi di Indonesia yang masih rendah dalam akses Internet agar dapat mengalami teknologi internet di wilayah tersebut. Perancangan ini menggunakan pengumpulan data dengan cara observasi dan kuesioner dan metode perancangan dashboard menggunakan metode prototyping. Perancangan ini menghasilkan aplikasi dashboard dengan menggunakan Microsoft PowerBI Desktop sebagai data visualisasi yang dapat memberikan informasi visual mengenai jumlah penggunaan akses internet di provinsi Indonesia.","PeriodicalId":34309,"journal":{"name":"Jurnal Sisfokom","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-10-02","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"135834633","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2023-10-02DOI: 10.51876/simtek.v8i2.286
Karin Kusuma Dewi, Ismi Kaniawulan, Candra Dewi Lestari
The use of Jamsostek Mobile has problems that often occur, namely failure to update data on the JMO application, digital cards that do not appear on the JMO application, data update failures and access failures. To overcome this, BPJS participants are faced with BPJS branches or companies. This is an obstacle that should be overcome through optimizing regulations from the BPJS so that there are no complaints from the public regarding this matter.
Jamsostek Mobile is an application implemented by BPJS Ketenagakerjaan to make it easier for users to carry out JHT simulations, check JHT balances, check details for JHT contributions and pension benefits, and make JHT claims. This application can be accessed on the App Store and Playstore. The implementation of the application turned out to generate several comments or reviews from users both in the App Store and Play Store.
This study aims to analyze sentiment from user reviews on the App Store with the stages of Scraping, Labeling, Cleaning, Preprocessing Text, Class Naive Bayes, TF-IDF, Evaluation, Visualization using Google Collaboratory tools
From the results of research on the sentiment analysis of users of the Jamsostek Mobile application on the AppStore platform, which totaled 2001 data and had passed the preprocessing text stage consisting of filtering, tokenization, transformation and classification using the Naïve Bayes algorithm and evaluation of data with a confusion matrix using Google Collaboratory, it can be interpreted that the results from reviews of the use of negative JMO applications with a proportion of 96% in accuracy (accuracy), 96% in value precision, and a success rate (recall) of 100%. This value indicates that the naïve Bayes classification algorithm is considered quite good in processing review data, because the proportion of accuracy is 96%. Based on this value, it proves that the sentiment or reviews of JMO application users on the App Store platform are negative.
Keywords: Sentimen Analysis, Naive Bayes, App Store, Jamsostek Mobile, Google Collaboratory
{"title":"ANALISIS SENTIMEN PENGGUNA APLIKASI JAMSOSTEK MOBILE (JMO) PADA APPSTORE MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES","authors":"Karin Kusuma Dewi, Ismi Kaniawulan, Candra Dewi Lestari","doi":"10.51876/simtek.v8i2.286","DOIUrl":"https://doi.org/10.51876/simtek.v8i2.286","url":null,"abstract":"The use of Jamsostek Mobile has problems that often occur, namely failure to update data on the JMO application, digital cards that do not appear on the JMO application, data update failures and access failures. To overcome this, BPJS participants are faced with BPJS branches or companies. This is an obstacle that should be overcome through optimizing regulations from the BPJS so that there are no complaints from the public regarding this matter.
 Jamsostek Mobile is an application implemented by BPJS Ketenagakerjaan to make it easier for users to carry out JHT simulations, check JHT balances, check details for JHT contributions and pension benefits, and make JHT claims. This application can be accessed on the App Store and Playstore. The implementation of the application turned out to generate several comments or reviews from users both in the App Store and Play Store.
 This study aims to analyze sentiment from user reviews on the App Store with the stages of Scraping, Labeling, Cleaning, Preprocessing Text, Class Naive Bayes, TF-IDF, Evaluation, Visualization using Google Collaboratory tools
 From the results of research on the sentiment analysis of users of the Jamsostek Mobile application on the AppStore platform, which totaled 2001 data and had passed the preprocessing text stage consisting of filtering, tokenization, transformation and classification using the Naïve Bayes algorithm and evaluation of data with a confusion matrix using Google Collaboratory, it can be interpreted that the results from reviews of the use of negative JMO applications with a proportion of 96% in accuracy (accuracy), 96% in value precision, and a success rate (recall) of 100%. This value indicates that the naïve Bayes classification algorithm is considered quite good in processing review data, because the proportion of accuracy is 96%. Based on this value, it proves that the sentiment or reviews of JMO application users on the App Store platform are negative.
 Keywords: Sentimen Analysis, Naive Bayes, App Store, Jamsostek Mobile, Google Collaboratory","PeriodicalId":34309,"journal":{"name":"Jurnal Sisfokom","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-10-02","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"135830247","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2023-10-02DOI: 10.51876/simtek.v8i2.186
Yuliana Kresensiana Sadho, Yoseph D. Da Yen Khwuta, Elvira Esperanza Sala
Perkembangan teknologi informasi saat ini membawa perubahan dan menimbulkan dampak yang penting terhadap semua sektor kehidupan manusia. Perkembangan ini disebabkan manusia, organisasi, peusahaan maupun instansi selalu membutuhkan informasi yang akurat, cepat dan tepat. Semua kebutuhan ini dapat diakomodasi oleh teknologi informasi dalam sistem yang terkomputerisasi. Demikian pula dengan gereja yang melayani masyarakat di bidang keagamaan. Penelitian ini akan mengoptimalkan sistem pengeloaan keuangan gereja dengan membangun aplikasi yang dapat memperbaiki serta meningkatkan efektifitas dan efesien pengelolaan keuangan pada Gereja Salib Suci Soa. Penelitian ini membangun aplikasi dengan metode RAD, yang diimplementasikan menggunakan bahasa pemrograman PHP dengan basis data MySQL. Penelitian ini menghasilkan aplikasi pengelolaan keuangan gereja berbasis web yang dapat membantu dan memudahkan proses pengelolaan keuangan gereja serta penyediaaan informasi keuangan gereja yang cepat dan tepat sehingga terciptanya laporan keuangan yang akurat.
{"title":"APLIKASI PENGELOLAAN KEUANGAN PADA GEREJA SALIB SUCI SOA BERBASIS WEB","authors":"Yuliana Kresensiana Sadho, Yoseph D. Da Yen Khwuta, Elvira Esperanza Sala","doi":"10.51876/simtek.v8i2.186","DOIUrl":"https://doi.org/10.51876/simtek.v8i2.186","url":null,"abstract":"Perkembangan teknologi informasi saat ini membawa perubahan dan menimbulkan dampak yang penting terhadap semua sektor kehidupan manusia. Perkembangan ini disebabkan manusia, organisasi, peusahaan maupun instansi selalu membutuhkan informasi yang akurat, cepat dan tepat. Semua kebutuhan ini dapat diakomodasi oleh teknologi informasi dalam sistem yang terkomputerisasi. Demikian pula dengan gereja yang melayani masyarakat di bidang keagamaan. Penelitian ini akan mengoptimalkan sistem pengeloaan keuangan gereja dengan membangun aplikasi yang dapat memperbaiki serta meningkatkan efektifitas dan efesien pengelolaan keuangan pada Gereja Salib Suci Soa. Penelitian ini membangun aplikasi dengan metode RAD, yang diimplementasikan menggunakan bahasa pemrograman PHP dengan basis data MySQL. Penelitian ini menghasilkan aplikasi pengelolaan keuangan gereja berbasis web yang dapat membantu dan memudahkan proses pengelolaan keuangan gereja serta penyediaaan informasi keuangan gereja yang cepat dan tepat sehingga terciptanya laporan keuangan yang akurat.","PeriodicalId":34309,"journal":{"name":"Jurnal Sisfokom","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-10-02","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"135830252","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2023-10-02DOI: 10.51876/simtek.v8i2.224
Agnes Carolina, Lina Lina
Walaupun di zaman yang sudah mulai bergeser ke penjualan secara online, masih banyak orang yang melakukan penjualan dengan langsung (tradisional). Penjualan barang secara langsung di tempat-tempat seperti pasar, toko-toko kecil, mini market, dan lain sebagainya, cukup memakan waktu serta membuat antrian. Dikarenakan itu penulis memutuskan untuk membuat sebuah sistem penjualan berbasis website dengan pengenalan citra. Sehingga antrian yang biasa dapati saat melakukan pembayaran akan berkurang dikarenakan sistem yang dapat mendeteksi beberapa barang dalam satu frame.
{"title":"SISTEM PENJUALAN DENGAN PENGENALAN PRODUK SECARA OTOMATIS MENGGUNAKAN METODE YOLO","authors":"Agnes Carolina, Lina Lina","doi":"10.51876/simtek.v8i2.224","DOIUrl":"https://doi.org/10.51876/simtek.v8i2.224","url":null,"abstract":"Walaupun di zaman yang sudah mulai bergeser ke penjualan secara online, masih banyak orang yang melakukan penjualan dengan langsung (tradisional). Penjualan barang secara langsung di tempat-tempat seperti pasar, toko-toko kecil, mini market, dan lain sebagainya, cukup memakan waktu serta membuat antrian. Dikarenakan itu penulis memutuskan untuk membuat sebuah sistem penjualan berbasis website dengan pengenalan citra. Sehingga antrian yang biasa dapati saat melakukan pembayaran akan berkurang dikarenakan sistem yang dapat mendeteksi beberapa barang dalam satu frame.","PeriodicalId":34309,"journal":{"name":"Jurnal Sisfokom","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-10-02","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"135833114","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2023-10-02DOI: 10.51876/simtek.v8i2.208
William Susanto Dharmawan, Desi Arisandi
Augmented reality telah banyak diimplementasikan dalam berbagai bidang, salah satu nya adalah pada bidang pendidikan. Dalam pendidikan, AR dapat dimanfaatkan sebagai alat bantu pembelajaran. Contohnya seperti aplikasi yang akan dibuat oleh peneliti, yaitu untuk alat bantu dalam pengenalan hardware komputer untuk siswa sekolah menengah kejuruan. Hal ini bertujuan untuk menarik minat belajar siswa serta membantu siswa lebih memahami materi yang dijelaskan oleh guru. Aplikasi ini dirancang dan disesuaikan untuk siswa sekolah menengah kejuruan khususnya pada jurusan tekhnik komputer jaringan, rekayasa perangkat lunak, dan multimedia. Aplikasi augmented reality pengenalan hardware komputer ini dibuat menggunakan software Unity, vuforia, adobe photoshop, dan untuk membuat animasi 3D menggunakan Blender dan Autodesk, dengan menerapkan metode transformasi geometri. Untuk menampilkan 3D hardware komputer pada smartphone, diperlukan sebuah marker. Proses pengujian aplikasi terdiri dari dua tahap, yaitu pengujian sistem dan pengujian lapangan. Pengujian sistem dilakukan pada beberapa smartphone untuk mengetahui spesifikasi smartphone yang mendukung berjalannya aplikasi ini. Pengujian lapangan yaitu pengujian aplikasi langsung pada siswa.
{"title":"APLIKASI AUGMENTED REALITY PENGENALAN HARDWARE KOMPUTER DI SMK CAHAYA SAKTI","authors":"William Susanto Dharmawan, Desi Arisandi","doi":"10.51876/simtek.v8i2.208","DOIUrl":"https://doi.org/10.51876/simtek.v8i2.208","url":null,"abstract":"Augmented reality telah banyak diimplementasikan dalam berbagai bidang, salah satu nya adalah pada bidang pendidikan. Dalam pendidikan, AR dapat dimanfaatkan sebagai alat bantu pembelajaran. Contohnya seperti aplikasi yang akan dibuat oleh peneliti, yaitu untuk alat bantu dalam pengenalan hardware komputer untuk siswa sekolah menengah kejuruan. Hal ini bertujuan untuk menarik minat belajar siswa serta membantu siswa lebih memahami materi yang dijelaskan oleh guru. Aplikasi ini dirancang dan disesuaikan untuk siswa sekolah menengah kejuruan khususnya pada jurusan tekhnik komputer jaringan, rekayasa perangkat lunak, dan multimedia. Aplikasi augmented reality pengenalan hardware komputer ini dibuat menggunakan software Unity, vuforia, adobe photoshop, dan untuk membuat animasi 3D menggunakan Blender dan Autodesk, dengan menerapkan metode transformasi geometri. Untuk menampilkan 3D hardware komputer pada smartphone, diperlukan sebuah marker. Proses pengujian aplikasi terdiri dari dua tahap, yaitu pengujian sistem dan pengujian lapangan. Pengujian sistem dilakukan pada beberapa smartphone untuk mengetahui spesifikasi smartphone yang mendukung berjalannya aplikasi ini. Pengujian lapangan yaitu pengujian aplikasi langsung pada siswa.","PeriodicalId":34309,"journal":{"name":"Jurnal Sisfokom","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-10-02","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"135830397","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2023-10-02DOI: 10.51876/simtek.v8i2.271
Yepin Andrianus, Wasino Wasino, Tri Sutrisno
Dengan adanya pemilihan umum rakyat dapat ikut berperan serta dalam memilih pemimpin. Banyak dari masyarakat yang beropini mengenai pemilihan umum melalui media sosial, terutama twitter. Dalam hal ini bisa dilakukan penelitian yang membahas mengenai opini masyarakat pada pemilihan umum. penelitian ini menggunakan algoritma k-means clustering dengan metode pengujian silhouette coefficient. Data yang diperoleh sebanyak 1000 data. Berdasarkan hasil perhitungan bahwa sentimen positif memiliki nilai 4.30%, netral 92.50% dan negatif 3.20% Dengan tingkat akurasi menggunakan metode Silhouette sebesar 0.9812638% yang memiliki hasil struktur yang kuat.
{"title":"IMPLEMENTASI ALGORITMA K-MEANS TERHADAP OPINI MASYARAKAT MENGENAI PERKIRAAN PEMILU 2024 PADA TWITTER","authors":"Yepin Andrianus, Wasino Wasino, Tri Sutrisno","doi":"10.51876/simtek.v8i2.271","DOIUrl":"https://doi.org/10.51876/simtek.v8i2.271","url":null,"abstract":"Dengan adanya pemilihan umum rakyat dapat ikut berperan serta dalam memilih pemimpin. Banyak dari masyarakat yang beropini mengenai pemilihan umum melalui media sosial, terutama twitter. Dalam hal ini bisa dilakukan penelitian yang membahas mengenai opini masyarakat pada pemilihan umum. penelitian ini menggunakan algoritma k-means clustering dengan metode pengujian silhouette coefficient. Data yang diperoleh sebanyak 1000 data. Berdasarkan hasil perhitungan bahwa sentimen positif memiliki nilai 4.30%, netral 92.50% dan negatif 3.20% Dengan tingkat akurasi menggunakan metode Silhouette sebesar 0.9812638% yang memiliki hasil struktur yang kuat.","PeriodicalId":34309,"journal":{"name":"Jurnal Sisfokom","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-10-02","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"135833112","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2023-10-02DOI: 10.51876/simtek.v8i2.202
David Jansen, Teny Handhayani, Janson Hendryli
Meteorologi adalah cabang dari ilmu atmosfer yang memiliki banyak variabel didalamnya. Variabel seperti curah hujan, kecepatan angin, temperatur, dan kelembapan mempengaruhi aktivitas dan keputusan yang akan diambil pada kehidupan manusia dalam banyak bidang. Variabel pada meteorologi ini dapat membahayakan sebagian bahkan seluruh dunia. Memprediksi variabel tersebut dapat meningkatkan keputusan yang akan diambil sehingga meningkatkan kualitas hidup manusia dalam berbagai bidang. Deep Learning adalah cabang dari Machine Learning yang dapat digunakan untuk mempelajari data inputan yang belum terklasifikasi dengan tujuan untuk melakukan klasifikasi pada data tersebut dan mendeteksi objek atau pola yang ada. Long Short-Term Memory adalah bagian dari Deep Learning yang dapat digunakan untuk memprediksi variabel tersebut. Menggunakan Recurrent Neural Network (RNN) sebagai dasarnya dan menambahkan sel memori didalamnya yang telah terbukti menyelesaikan masalah vanishing gradient yang ada pada Recurrent Neural Network sehingga dapat melakukan prediksi untuk data dengan deret waktu yang besar. Long Short-Term Memory cocok digunakan untuk melakuakn klasifikasi dan melakukan prediksi terhadap data deret waktu. Data yang digunakan dalam melakukan prediksi ini adalah data stasiun meteorologi Kalimarau, stasiun meteorologi Sultan Aji Sulaiman Sepinggan, dan stasiun meteorologi Aji Pangeran Tumenggung Pranoto di Kalimantan Timur pada periode Januari 2010 – Juni 2022 yang diambil melalui Badan Meteorologi Klimatologi dan Geofisika Indonesia (BMKG).
{"title":"PENERAPAN METODE LONG SHORT-TERM MEMORY DALAM MEMPREDIKSI DATA METEOROLOGI DI KALIMANTAN TIMUR","authors":"David Jansen, Teny Handhayani, Janson Hendryli","doi":"10.51876/simtek.v8i2.202","DOIUrl":"https://doi.org/10.51876/simtek.v8i2.202","url":null,"abstract":"Meteorologi adalah cabang dari ilmu atmosfer yang memiliki banyak variabel didalamnya. Variabel seperti curah hujan, kecepatan angin, temperatur, dan kelembapan mempengaruhi aktivitas dan keputusan yang akan diambil pada kehidupan manusia dalam banyak bidang. Variabel pada meteorologi ini dapat membahayakan sebagian bahkan seluruh dunia. Memprediksi variabel tersebut dapat meningkatkan keputusan yang akan diambil sehingga meningkatkan kualitas hidup manusia dalam berbagai bidang. Deep Learning adalah cabang dari Machine Learning yang dapat digunakan untuk mempelajari data inputan yang belum terklasifikasi dengan tujuan untuk melakukan klasifikasi pada data tersebut dan mendeteksi objek atau pola yang ada. Long Short-Term Memory adalah bagian dari Deep Learning yang dapat digunakan untuk memprediksi variabel tersebut. Menggunakan Recurrent Neural Network (RNN) sebagai dasarnya dan menambahkan sel memori didalamnya yang telah terbukti menyelesaikan masalah vanishing gradient yang ada pada Recurrent Neural Network sehingga dapat melakukan prediksi untuk data dengan deret waktu yang besar. Long Short-Term Memory cocok digunakan untuk melakuakn klasifikasi dan melakukan prediksi terhadap data deret waktu. Data yang digunakan dalam melakukan prediksi ini adalah data stasiun meteorologi Kalimarau, stasiun meteorologi Sultan Aji Sulaiman Sepinggan, dan stasiun meteorologi Aji Pangeran Tumenggung Pranoto di Kalimantan Timur pada periode Januari 2010 – Juni 2022 yang diambil melalui Badan Meteorologi Klimatologi dan Geofisika Indonesia (BMKG).","PeriodicalId":34309,"journal":{"name":"Jurnal Sisfokom","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-10-02","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"135834628","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2023-10-02DOI: 10.51876/simtek.v8i2.285
Karin Kusuma Dewi, Ismi Kaniawulan, Candra Dewi Lestari
YOGYA Group memiliki media informasi berupa aplikasi MyYOGYA, Aplikasi MyYOGYA perlu memperhatikan aspek usability untuk mengetahui aplikasi dapat berjalan dengan baik sesuai yang diharapkan. MyYOGYA masih memiliki beberapa masalah seperti aktivasi akun harus dilakukan di kasir, penyebaran phamphlet promo yang masih menggunakan kertas dan memerlukan waktu yang cukup lama pada saat akan menggunakan aplikasi. Metode Cognitive walkthrough dapat memprediksi seberapa mudah tugas yang diberikan elevator untuk dimengerti oleh pengguna dalam menggunakan aplikasi. Sedangkan metode System usability scale digunakan karena dapat mengukur akngka usability dengan cepat dan mudah dengan jumlah responden atau sampel yang sedikit. Penelitian ini menunjukkan hasil evaluasi terhadap aplikasi MyYOGYA, evaluasi yang didapatkan dari metode Cognitive walkthrough yaitu rata-rata completion rate sebesar 94% responden yang berhasil menyelesaikan skenario tugas dan berdasarkan hasil time base didapatkan nilai rata-rata jumlah waktu yang dibutuhkan responden sebesar 5,155 detik. Sedangkan hasil dari metode System usability scale yaitu 61,113 yang menunjukkan aplikasi MyYOGYA dinyatakan Acceptable dengan masuk ke dalam grade D dan rating GOOD. Dari hasil perhitungan tersebut dapat disimpulkan bahwa aplikasi MyYOGYA dapat dijadikan alat bantu informasi seputar YOGYA dalam aplikasi MyYOGYA.
{"title":"PENGUJIAN USABILITY DENGAN MENGGUNAKAN METODE COGNITIVE WALKTHROUGH (CW) DAN SYSTEM USABILITY SCALE (SUS) TERHADAP APLIKASI MyYOGYA","authors":"Karin Kusuma Dewi, Ismi Kaniawulan, Candra Dewi Lestari","doi":"10.51876/simtek.v8i2.285","DOIUrl":"https://doi.org/10.51876/simtek.v8i2.285","url":null,"abstract":"YOGYA Group memiliki media informasi berupa aplikasi MyYOGYA, Aplikasi MyYOGYA perlu memperhatikan aspek usability untuk mengetahui aplikasi dapat berjalan dengan baik sesuai yang diharapkan. MyYOGYA masih memiliki beberapa masalah seperti aktivasi akun harus dilakukan di kasir, penyebaran phamphlet promo yang masih menggunakan kertas dan memerlukan waktu yang cukup lama pada saat akan menggunakan aplikasi. Metode Cognitive walkthrough dapat memprediksi seberapa mudah tugas yang diberikan elevator untuk dimengerti oleh pengguna dalam menggunakan aplikasi. Sedangkan metode System usability scale digunakan karena dapat mengukur akngka usability dengan cepat dan mudah dengan jumlah responden atau sampel yang sedikit. Penelitian ini menunjukkan hasil evaluasi terhadap aplikasi MyYOGYA, evaluasi yang didapatkan dari metode Cognitive walkthrough yaitu rata-rata completion rate sebesar 94% responden yang berhasil menyelesaikan skenario tugas dan berdasarkan hasil time base didapatkan nilai rata-rata jumlah waktu yang dibutuhkan responden sebesar 5,155 detik. Sedangkan hasil dari metode System usability scale yaitu 61,113 yang menunjukkan aplikasi MyYOGYA dinyatakan Acceptable dengan masuk ke dalam grade D dan rating GOOD. Dari hasil perhitungan tersebut dapat disimpulkan bahwa aplikasi MyYOGYA dapat dijadikan alat bantu informasi seputar YOGYA dalam aplikasi MyYOGYA.","PeriodicalId":34309,"journal":{"name":"Jurnal Sisfokom","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-10-02","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"135834630","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
京公网安备 11010802042870号
京ICP备2023020795号-1
扫码关注我们
求助内容：
应助结果提醒方式：