Ali Akbar Rismayadi, Dede Kartika Dewi, Iedam Fardian Anshori
Industri keuangan tradisional memiliki keterbatasan karena memiliki aturan yang ketat dalam melayani masyarakat di daerah tertentu. Sebagai konsikuensinya masyarakat mencari alternatif pendanaan selain jasa industri tradisional seperti bank, yang lebih transparan dan memiliki layanan keuangan yang efisien serta dapat menjangkau berbagai level. Dengan hadirnya ShopeePayLater diharapkan dapat memudahkan para pengguna yang sedang melakukan transaksi di Shopee. Tujuan Penelitian ini untuk melihat hubungan antara variabel-variabel terhadap kepuasan pengguna ShopeePayLater di Kota Bandung menggunakan model DeLone & McLean. Pada penelitian ini, peneliti hanya menggunakan 5 variabel yaitu, Kualitas Sistem (System Quality), Kualitas Informasi (Information Quality), Kulalitas Layanan (Service Quality), Penggunaan (Use), dan Kepuasan Pengguna (User Satisfaction). Teknik pengambilan sampel yang digunakan adalah pendekatan convinience sampling. Hasil penelitian yang diperoleh adalah variabel Kualitas Sistem (System Quality) (X1), Kualitas Informasi (Information Quality) (X2), Penggunaan Pengunaan (Use) (X3), dan Kualitas Layanan (Service Quality) (X4) secara bersama-sama atau simultan berpengaruh terhadap Kepuasan Pengguna (User satisfaction) (Y).
{"title":"ANALISIS KEPUASAN PENGGUNA SHOPEEPAYLATER MENGGUNAKAN MODEL DELONE & MCLEAN SEBAGAI MEDIA PENGAJUAN KREDIT ONLINE","authors":"Ali Akbar Rismayadi, Dede Kartika Dewi, Iedam Fardian Anshori","doi":"10.51977/jti.v2i2.272","DOIUrl":"https://doi.org/10.51977/jti.v2i2.272","url":null,"abstract":"Industri keuangan tradisional memiliki keterbatasan karena memiliki aturan yang ketat dalam melayani masyarakat di daerah tertentu. Sebagai konsikuensinya masyarakat mencari alternatif pendanaan selain jasa industri tradisional seperti bank, yang lebih transparan dan memiliki layanan keuangan yang efisien serta dapat menjangkau berbagai level. Dengan hadirnya ShopeePayLater diharapkan dapat memudahkan para pengguna yang sedang melakukan transaksi di Shopee. Tujuan Penelitian ini untuk melihat hubungan antara variabel-variabel terhadap kepuasan pengguna ShopeePayLater di Kota Bandung menggunakan model DeLone & McLean. Pada penelitian ini, peneliti hanya menggunakan 5 variabel yaitu, Kualitas Sistem (System Quality), Kualitas Informasi (Information Quality), Kulalitas Layanan (Service Quality), Penggunaan (Use), dan Kepuasan Pengguna (User Satisfaction). Teknik pengambilan sampel yang digunakan adalah pendekatan convinience sampling. Hasil penelitian yang diperoleh adalah variabel Kualitas Sistem (System Quality) (X1), Kualitas Informasi (Information Quality) (X2), Penggunaan Pengunaan (Use) (X3), dan Kualitas Layanan (Service Quality) (X4) secara bersama-sama atau simultan berpengaruh terhadap Kepuasan Pengguna (User satisfaction) (Y).","PeriodicalId":348225,"journal":{"name":"Jurnal Responsif : Riset Sains dan Informatika","volume":"1 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2020-08-31","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"126273885","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}
Semakin baik kualitas sumber daya manusia semakin baik pula dampaknya terhadap pelayanan kesehatan yang ada. Hal ini tentunya menjadi perhatian yang sangat serius bagi pihak rumah sakit dalam meningkatkan kualitas sumber daya manusianya. Telah dilakukan banyak cara guna merealisasikan maksud tersebut, sehingga kualitas sumber daya manusia semakin unggul dan dapat beradaptasi dengan baik di era persaingan teknologi revolusi industri 4.0. Mengingat rumah sakit islam assyifa merupakan sakit yang lebih mengedepankan nilai-nilai islam Salah satu kegiatan yang rutin dilakukan adalah pengajian mingguan Kegiatan pengajian ini dilakukan sebanyak empat kali dalam satu bulan dan setiap karyawan diwajibkan untuk mengikuti minimal sebanyak 120 menit. Mengingat kesibukan setiap karyawan sangat beragam maka tidak semua karyawan bisa mengikuti pengajian di setiap minggunya bahkan tidak sedikit karyawan yang mengikuti pengajian kurang dari waktu yang telah ditentukan. Proses pencatatan yang masih manual juga menjadi salah satu kendala perhitungan akumulasi jumlah jam masuk dan keluar, sehingga tidak jarang terjadi kesaahan input maupun perhitungan. Untuk meminimalisir segala jenis kesalahan yang sering ditemui dirancanglah sebuah aplikasi yang dapat mengoptimallkan kegiatan tersebut. Sistem tersebut diberi nama sistem aplikasi SIAPA (Sistem Informasi Absen Pengajian).
{"title":"PENINGKATAN KUALITAS SUMBER DAYA MANUSIA MENUJU RUMAH SAKIT SYARI’AH MELALUI APLIKASI “SIAPA\"","authors":"D. A. Firmansah, R. S. Rohman, E. Ermawati","doi":"10.51977/jti.v2i2.265","DOIUrl":"https://doi.org/10.51977/jti.v2i2.265","url":null,"abstract":"Semakin baik kualitas sumber daya manusia semakin baik pula dampaknya terhadap pelayanan kesehatan yang ada. Hal ini tentunya menjadi perhatian yang sangat serius bagi pihak rumah sakit dalam meningkatkan kualitas sumber daya manusianya. Telah dilakukan banyak cara guna merealisasikan maksud tersebut, sehingga kualitas sumber daya manusia semakin unggul dan dapat beradaptasi dengan baik di era persaingan teknologi revolusi industri 4.0. Mengingat rumah sakit islam assyifa merupakan sakit yang lebih mengedepankan nilai-nilai islam Salah satu kegiatan yang rutin dilakukan adalah pengajian mingguan Kegiatan pengajian ini dilakukan sebanyak empat kali dalam satu bulan dan setiap karyawan diwajibkan untuk mengikuti minimal sebanyak 120 menit. Mengingat kesibukan setiap karyawan sangat beragam maka tidak semua karyawan bisa mengikuti pengajian di setiap minggunya bahkan tidak sedikit karyawan yang mengikuti pengajian kurang dari waktu yang telah ditentukan. Proses pencatatan yang masih manual juga menjadi salah satu kendala perhitungan akumulasi jumlah jam masuk dan keluar, sehingga tidak jarang terjadi kesaahan input maupun perhitungan. Untuk meminimalisir segala jenis kesalahan yang sering ditemui dirancanglah sebuah aplikasi yang dapat mengoptimallkan kegiatan tersebut. Sistem tersebut diberi nama sistem aplikasi SIAPA (Sistem Informasi Absen Pengajian).","PeriodicalId":348225,"journal":{"name":"Jurnal Responsif : Riset Sains dan Informatika","volume":"25 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2020-08-31","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"116539925","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}
Kanker merupakan salah satu penyebab kematian utama di dunia. Pada tahun 2012, sekitar 8.2 juta kematian yang disebabkan oleh kanker, salah satunya yaitu kanker payudara. Kanker payudara didiagnosa melalui pemeriksaan rutin atau ketika pasien menyadari gejala-gejala tertentu, tetapi pemeriksaan fisik saja tidak cukup sehingga diterapkan salah satu metode yaitu metode segmentasi citra. Secara umum tahapan dalam processing ini adalah mengambil citra asli, lalu citra asli dilakukan proses Enhancement atau perbaikan citra dengan Intensity Adjustment. Selanjutnya dilakukan segmentasi menggunakan metode Otsu Thresholding, kemudian dilakukan perhitungan diameter kanker payudara dalam satuan piksel dan diubah menjadi milimeter. Hasil penelitian deteksi diameter kanker payudara terhadap 50 citra, diperoleh hasil bahwa metode pengolahan citra yang diusulkan dapat mendeteksi diameter dan berhasil mengidentifikasi citra, dengan sampel image mammogram 26 cancer, 13 benign, dan 11 normal. Dengan persentasi tingkat kebenarannya sebesar 72% dan kesalahannya 28%.
{"title":"DETEKSI DIAMETER KANKER PAYUDARA MENGGUNAKAN SEGMENTASI CITRA BERDASARKAN METODE OTSU THRESHOLDING","authors":"Tessa Putri Mallini, Erfian Junianto, Yudi Ramdhani","doi":"10.51977/jti.v2i2.289","DOIUrl":"https://doi.org/10.51977/jti.v2i2.289","url":null,"abstract":"Kanker merupakan salah satu penyebab kematian utama di dunia. Pada tahun 2012, sekitar 8.2 juta kematian yang disebabkan oleh kanker, salah satunya yaitu kanker payudara. Kanker payudara didiagnosa melalui pemeriksaan rutin atau ketika pasien menyadari gejala-gejala tertentu, tetapi pemeriksaan fisik saja tidak cukup sehingga diterapkan salah satu metode yaitu metode segmentasi citra. Secara umum tahapan dalam processing ini adalah mengambil citra asli, lalu citra asli dilakukan proses Enhancement atau perbaikan citra dengan Intensity Adjustment. Selanjutnya dilakukan segmentasi menggunakan metode Otsu Thresholding, kemudian dilakukan perhitungan diameter kanker payudara dalam satuan piksel dan diubah menjadi milimeter. Hasil penelitian deteksi diameter kanker payudara terhadap 50 citra, diperoleh hasil bahwa metode pengolahan citra yang diusulkan dapat mendeteksi diameter dan berhasil mengidentifikasi citra, dengan sampel image mammogram 26 cancer, 13 benign, dan 11 normal. Dengan persentasi tingkat kebenarannya sebesar 72% dan kesalahannya 28%.","PeriodicalId":348225,"journal":{"name":"Jurnal Responsif : Riset Sains dan Informatika","volume":"9 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2020-08-31","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"128479691","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}
Kenaikan jumlah penduduk mengakibatkan meningkatnya jumlah kebutuhan akan kendaraan bermotor sehingga memicu terjadinya kecelakaan lalu lintas. Pengelompokan data kecelakaan lalu lintas penting untuk dilakukan, karena akan memudahkan pihak polisi khususnya Unit Kecelakaan Lalu Lintas Polres Tasikmalaya Kota dalam mengurangi angka kecelakaan lalu lintas. Pada penelitian ini menggunakan Algoritma K-Means dengan tujuan untuk memperoleh informasi mengenai kelompok data kecelakaan lalu lintas berdasarkan waktu kejadian sehingga diketahui penyebab dari kecelakaan lalu lintas yang terjadi di Kota Tasikmalaya. Berdasarkan Validasi menggunakan metrik Davies Bouldin Index maka diperoleh 4 cluster yang dinilai dapat mengelompokan data dengan baik. PerformanceVector hasil evaluasi cluster yang dibentuk sebanyak 4 cluster dengan nilai sebesar 0,134. Cluster 1 dengan jumlah data kecelakaan sebanyak 74 kecelakaan yang paling banyak terjadi pada malam hari, Cluster 2 dengan jumlah kecelakaan sebanyak 16 kecelakaan yang paling banyak terjadi pada siang hari, Cluster 3 dengan jumlah kecelakaan sebanyak 6 kecelakaan yang paling banyak terjadi pada sore hari dan Cluster 4 dengan jumlah kecelakaan sebanyak 113 kecelakaan yang paling banyak terjadi pada pagi hari Keywords: Data Mining, K-means, Clustering, Pelanggaran Lalu Lintas
{"title":"Pengelompokan Data Kecelakaan Lalu Lintas di Kota Tasikmalaya Menggunakan Algoritma K-Means","authors":"Iedam Fardian Anshori, Yeni Nuraini","doi":"10.51977/jti.v2i1.198","DOIUrl":"https://doi.org/10.51977/jti.v2i1.198","url":null,"abstract":"Kenaikan jumlah penduduk mengakibatkan meningkatnya jumlah kebutuhan akan kendaraan bermotor sehingga memicu terjadinya kecelakaan lalu lintas. Pengelompokan data kecelakaan lalu lintas penting untuk dilakukan, karena akan memudahkan pihak polisi khususnya Unit Kecelakaan Lalu Lintas Polres Tasikmalaya Kota dalam mengurangi angka kecelakaan lalu lintas. Pada penelitian ini menggunakan Algoritma K-Means dengan tujuan untuk memperoleh informasi mengenai kelompok data kecelakaan lalu lintas berdasarkan waktu kejadian sehingga diketahui penyebab dari kecelakaan lalu lintas yang terjadi di Kota Tasikmalaya. Berdasarkan Validasi menggunakan metrik Davies Bouldin Index maka diperoleh 4 cluster yang dinilai dapat mengelompokan data dengan baik. PerformanceVector hasil evaluasi cluster yang dibentuk sebanyak 4 cluster dengan nilai sebesar 0,134. Cluster 1 dengan jumlah data kecelakaan sebanyak 74 kecelakaan yang paling banyak terjadi pada malam hari, Cluster 2 dengan jumlah kecelakaan sebanyak 16 kecelakaan yang paling banyak terjadi pada siang hari, Cluster 3 dengan jumlah kecelakaan sebanyak 6 kecelakaan yang paling banyak terjadi pada sore hari dan Cluster 4 dengan jumlah kecelakaan sebanyak 113 kecelakaan yang paling banyak terjadi pada pagi hari \u0000Keywords: Data Mining, K-means, Clustering, Pelanggaran Lalu Lintas","PeriodicalId":348225,"journal":{"name":"Jurnal Responsif : Riset Sains dan Informatika","volume":"15 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2020-03-07","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"131651257","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}
Kompresi citra atau image compression adalah sebuah metode untuk mengkompresi sebuah citra tanpa merusak citra aslinya dengan tujuan untuk memperkecil ukuran atau memory. Banyak metode yang diimplementasikan dalam bidang image compression ini dan metode-metode atau algoritma tersebut tentunya memiliki cara kerja dan hasil yang berbeda. Penelitian ini melakukan image compression dengan membandingkan metode Discreate Cosine Transform dan metode Discreate Wavelete Transform guna diketahui mana metode yang lebih baik dalam hal Image Compression. Dataset yang digunakan dalam penelitian ini berjumlah 30 dataset. Alat yang dipakai dalam mencari perbandingan Discreate Cosine Transform dan metode Discreate Wavelete Transform adalah MATLAB versi terbaru. Hasil dari penelitian ini yaitu didapatkan nilai PSNR, MSE dan SC dari masing-masing metode. Didapatkan metode yang paling baik adalah discreat wavelete transform dibanding metode Discreate Cosine Transform dengan nilai PSNR sebesar 57.3726 dB, nilai MSE sebesar 0.025593 dan nilai SC sebesar 98.0433. Kata Kunci: Kompresi Citra, Discreate Cosine Transform, Discreate Wavelete Transform
{"title":"Analisis Perbandingan Discrete Cosine Transform Dan Discrete Wavelet Transform Untuk Kompresi Citra","authors":"Ina Najiyah","doi":"10.51977/jti.v2i1.195","DOIUrl":"https://doi.org/10.51977/jti.v2i1.195","url":null,"abstract":"Kompresi citra atau image compression adalah sebuah metode untuk mengkompresi sebuah citra tanpa merusak citra aslinya dengan tujuan untuk memperkecil ukuran atau memory. Banyak metode yang diimplementasikan dalam bidang image compression ini dan metode-metode atau algoritma tersebut tentunya memiliki cara kerja dan hasil yang berbeda. Penelitian ini melakukan image compression dengan membandingkan metode Discreate Cosine Transform dan metode Discreate Wavelete Transform guna diketahui mana metode yang lebih baik dalam hal Image Compression. Dataset yang digunakan dalam penelitian ini berjumlah 30 dataset. Alat yang dipakai dalam mencari perbandingan Discreate Cosine Transform dan metode Discreate Wavelete Transform adalah MATLAB versi terbaru. Hasil dari penelitian ini yaitu didapatkan nilai PSNR, MSE dan SC dari masing-masing metode. Didapatkan metode yang paling baik adalah discreat wavelete transform dibanding metode Discreate Cosine Transform dengan nilai PSNR sebesar 57.3726 dB, nilai MSE sebesar 0.025593 dan nilai SC sebesar 98.0433. \u0000Kata Kunci: Kompresi Citra, Discreate Cosine Transform, Discreate Wavelete Transform \u0000 ","PeriodicalId":348225,"journal":{"name":"Jurnal Responsif : Riset Sains dan Informatika","volume":"29 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2020-03-07","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"115196283","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}
Dengan semakin meningkatnya perkembangan teknologi, semakin banyak pula ragam aplikasi yang dibangun untuk menunjang kebutuhan suatu perusahaan. PT XY adalah perusahan yang bergerak dalam bidang produksi dan penjualan produk function. Dalam menjalankan proses bisnisnya perusahaan ini sangat mengutamakan (goods) barang dan (service) layanan yang berkualitas, sehingga menuntut fungsi marketing dan promotion untuk mempunyai strategi dan kinerja pemasaran yang sesuai dengan tujuan utama perusahaan. Model enterprise architecture yang akan digunakan yaitu dengan menggunakan enterprise architecture planning (EAP). EAP merupakan suatu metode yang digunakan untuk merancang enterprise architecture dengan memfokuskan pada arsitektur data, aplikasi, dan teknologi untuk mendukung bisnis dan rencana untuk mengimplementasikan arsitektur tersebut. Dalam menggunakan metode EAP nantinya akan menggunakan tahapan planning initation, business modelling, system dan teknologi saat ini, arsitektur data, arsitektur aplikasi, arsitektur teknologi dan rencana implementasi. Dalam perancangan ini menggunakan Zachman Framework. Zachman framework adalah skema yang digunkan untuk klasifikasi pengorganisasian artifak enterprise. Hasil dari penelitian ini berupa blueprint perencanaan EAP. Keywords: EAP, Blueprint, initation, business modelling.
{"title":"Perencanaan Enterprise Arsitektur Menggunakan Zachman Framework Pada PT XY Marketing Dan Promosi","authors":"Sukrina Herman, Yunita, Ahsani Takwim","doi":"10.51977/jti.v2i1.190","DOIUrl":"https://doi.org/10.51977/jti.v2i1.190","url":null,"abstract":" Dengan semakin meningkatnya perkembangan teknologi, semakin banyak pula ragam aplikasi yang dibangun untuk menunjang kebutuhan suatu perusahaan. PT XY adalah perusahan yang bergerak dalam bidang produksi dan penjualan produk function. Dalam menjalankan proses bisnisnya perusahaan ini sangat mengutamakan (goods) barang dan (service) layanan yang berkualitas, sehingga menuntut fungsi marketing dan promotion untuk mempunyai strategi dan kinerja pemasaran yang sesuai dengan tujuan utama perusahaan. Model enterprise architecture yang akan digunakan yaitu dengan menggunakan enterprise architecture planning (EAP). EAP merupakan suatu metode yang digunakan untuk merancang enterprise architecture dengan memfokuskan pada arsitektur data, aplikasi, dan teknologi untuk mendukung bisnis dan rencana untuk mengimplementasikan arsitektur tersebut. Dalam menggunakan metode EAP nantinya akan menggunakan tahapan planning initation, business modelling, system dan teknologi saat ini, arsitektur data, arsitektur aplikasi, arsitektur teknologi dan rencana implementasi. Dalam perancangan ini menggunakan Zachman Framework. Zachman framework adalah skema yang digunkan untuk klasifikasi pengorganisasian artifak enterprise. Hasil dari penelitian ini berupa blueprint perencanaan EAP. \u0000 Keywords: EAP, Blueprint, initation, business modelling.","PeriodicalId":348225,"journal":{"name":"Jurnal Responsif : Riset Sains dan Informatika","volume":"1 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2020-03-06","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"133500256","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}
Google Task merupakan aplikasi pengingat dikembangkan oleh Google yang termasuk kedalam paket G Suite for Education. Bagi siswa kelas XI SMK Negeri 2 Bandung, penggunaan aplikasi pengingat seperti Google Task sangat membantu, karena dapat digunakan sebagai sarana pembelajaran. Tujuan dari penelitian ini untuk mengetahui sikap terhadap penerimaan aplikasi Google Task pada siswa kelas XI SMK Negeri 2 Bandung. Metode penelitian yang digunakan yaitu dengan metode Technology Acceptance Model (TAM) dengan 3 variabel, yaitu persepsi kemanfaatan (perceived usefulness), persepsi kegunaan (perceived ease of use), dan sikap penerimaan (attitude toward using). Populasi pada penelitian ini adalah siswa-siswa kelas XI SMK Negeri 2 Bandung sebanyak 252 orang dengan sampel sebanyak 100 orang. Hasil penelitian menunjukan bahwa persepsi kemanfaatan mempengaruhi sikap penerimaan dengan nilai korelasi sebesar 0,652 sementara persepsi kemudahan tidak mempengaruhi sikap penerimaan dengan nilai korelasi sebesar 0,008 dan persepsi kemanfaatan dan persepsi kegunaan mempengaruhi secara simultan terhadap variabel sikap penerimaan dengan tingkat hubungan Rsquare sebesar 0,427 atau dalam persentase sebesar 42,7%, dan sisanya 0,573 atau dalam persentase sebesar 57,3% merupakan pengaruh yang diberikan oleh variabel lain diluar model penelitian ini. Kata Kunci: Technology Acceptance Model, Google Task, G Suite Education
{"title":"Analisa Manfaat dan Kemudahan Penggunaan Google Task di Lingkungan Akademik Menggunakan Metode TAM","authors":"Rizki Tri Prasetio","doi":"10.51977/jti.v2i1.202","DOIUrl":"https://doi.org/10.51977/jti.v2i1.202","url":null,"abstract":"Google Task merupakan aplikasi pengingat dikembangkan oleh Google yang termasuk kedalam paket G Suite for Education. Bagi siswa kelas XI SMK Negeri 2 Bandung, penggunaan aplikasi pengingat seperti Google Task sangat membantu, karena dapat digunakan sebagai sarana pembelajaran. Tujuan dari penelitian ini untuk mengetahui sikap terhadap penerimaan aplikasi Google Task pada siswa kelas XI SMK Negeri 2 Bandung. Metode penelitian yang digunakan yaitu dengan metode Technology Acceptance Model (TAM) dengan 3 variabel, yaitu persepsi kemanfaatan (perceived usefulness), persepsi kegunaan (perceived ease of use), dan sikap penerimaan (attitude toward using). Populasi pada penelitian ini adalah siswa-siswa kelas XI SMK Negeri 2 Bandung sebanyak 252 orang dengan sampel sebanyak 100 orang. Hasil penelitian menunjukan bahwa persepsi kemanfaatan mempengaruhi sikap penerimaan dengan nilai korelasi sebesar 0,652 sementara persepsi kemudahan tidak mempengaruhi sikap penerimaan dengan nilai korelasi sebesar 0,008 dan persepsi kemanfaatan dan persepsi kegunaan mempengaruhi secara simultan terhadap variabel sikap penerimaan dengan tingkat hubungan Rsquare sebesar 0,427 atau dalam persentase sebesar 42,7%, dan sisanya 0,573 atau dalam persentase sebesar 57,3% merupakan pengaruh yang diberikan oleh variabel lain diluar model penelitian ini. \u0000Kata Kunci: Technology Acceptance Model, Google Task, G Suite Education","PeriodicalId":348225,"journal":{"name":"Jurnal Responsif : Riset Sains dan Informatika","volume":"1 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2020-03-05","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"131375940","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}
PT. Nissan Motor Indonesia merupakan salah satu perusahaan yang bergerak dibidang perakitan otomotif kendaraan roda empat. Untuk menghasilkan kuantitas dan kualitas suatu produk terkadang muncul beberapa masalah, salah satunya adalah temuan produk yang tidak sesuai yaitu suatu kondisi yang tidak memenuhi standar atau spesifikasi yang telah ditentukan baik secara bahan baku produk atau produk yang sudah jadi kendaraan. Saat ini sistem informasi pengendalian produk tidak sesuai pada PT. Nissan Motor Indonesia secara pelaporan harian masih dikelola secara sederhana dan berdampak terhadap kecepatan dan kualitas informasi yang disampaikan, sedangkan dalam prosesnya beberapa pihak terkait membutuhkan informasi yang cepat dan akurat. Metode yang digunakan dalam penelitian ini menggunakan metode waterfall yang terdiri dari analisis, desain, pengodean, pengujian, dan tahap pendukung, serta pengumpulan data menggunakan teknik observasi, wawancara dan studi pustaka. Hasil dari analisa menyatakan sistem yang diterapkan masih membutuhkan perbaikan untuk meminimalisir tingkat kesalahan pelaporan dan kecepatan informasi yang disampaikan. Dengan adanya sistem komputerisasi berbasis web Client Serer dan didukung penyimpanan database, sistem pengendalian produk tidak sesuai dapat membantu mempercepat proses kerja dan meningkatkan keakuratan dalam pengolahan data dan pengendalian produksi sehingga dapat digunakan sebagai sarana menentukan keputusan bagi perusahaan. Kata kunci: Implementasi,Waterfall Model,PengendalianProduk,Aplikasi,Berbasis Website
PT. Nissan Motor Indonesia是一家生产四轮汽车的公司。为了产生产品的数量和质量有时会出现一些问题，其中之一是产品的发现是不合适的，条件不符合产品的原材料或现有产品的标准或规范。目前，产品控制系统不符合PT. Nissan Motor印度尼西亚的每日报告，它保持着简单的管理，并影响所传达的信息的速度和质量，而在这个过程中，一些相关各方需要快速准确的信息。本研究采用的方法采用瀑布法，包括分析、设计、编码、测试和支持阶段，以及使用观察技术、访谈和库研究的数据收集。分析表明，应用的系统仍然需要改进，以最小化所传达的信息的错误程度和速度。有了基于web客户服务系统和支持数据库存储的计算机系统，产品控制系统不合适可以帮助加快工作过程，提高数据处理和生产的准确性，从而为企业提供决策工具。关键词:实施、瀑布模型、控制产品、应用程序、基于网站的网站
{"title":"Rancang Bangun Aplikasi Pengendalian Produk Tidak Sesuai Pada PT. Nissan Motor Indonesia","authors":"Dede Firmansyah Saefudin, Yuli Komalasari, Irfan Ridwan, Eka Fitriyani, R. Aryanti","doi":"10.51977/jti.v2i1.147","DOIUrl":"https://doi.org/10.51977/jti.v2i1.147","url":null,"abstract":"\u0000 \u0000 \u0000 \u0000PT. Nissan Motor Indonesia merupakan salah satu perusahaan yang bergerak dibidang perakitan otomotif kendaraan roda empat. Untuk menghasilkan kuantitas dan kualitas suatu produk terkadang muncul beberapa masalah, salah satunya adalah temuan produk yang tidak sesuai yaitu suatu kondisi yang tidak memenuhi standar atau spesifikasi yang telah ditentukan baik secara bahan baku produk atau produk yang sudah jadi kendaraan. Saat ini sistem informasi pengendalian produk tidak sesuai pada PT. Nissan Motor Indonesia secara pelaporan harian masih dikelola secara sederhana dan berdampak terhadap kecepatan dan kualitas informasi yang disampaikan, sedangkan dalam prosesnya beberapa pihak terkait membutuhkan informasi yang cepat dan akurat. Metode yang digunakan dalam penelitian ini menggunakan metode waterfall yang terdiri dari analisis, desain, pengodean, pengujian, dan tahap pendukung, serta pengumpulan data menggunakan teknik observasi, wawancara dan studi pustaka. Hasil dari analisa menyatakan sistem yang diterapkan masih membutuhkan perbaikan untuk meminimalisir tingkat kesalahan pelaporan dan kecepatan informasi yang disampaikan. Dengan adanya sistem komputerisasi berbasis web Client Serer dan didukung penyimpanan database, sistem pengendalian produk tidak sesuai dapat membantu mempercepat proses kerja dan meningkatkan keakuratan dalam pengolahan data dan pengendalian produksi sehingga dapat digunakan sebagai sarana menentukan keputusan bagi perusahaan. \u0000Kata kunci: Implementasi,Waterfall Model,PengendalianProduk,Aplikasi,Berbasis Website \u0000 \u0000 \u0000 \u0000","PeriodicalId":348225,"journal":{"name":"Jurnal Responsif : Riset Sains dan Informatika","volume":"91 8 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2020-03-05","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"128018849","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}
Magang merupakan kegiatan wajib bagi mahasiswa tingkat akhir pada perkuliahan program diploma tiga. Kebijakan di lingkungan Universitas Bina Sarana Informatika, kegiatan magang dilakukan pada semester lima. Mengingat jumlah mahasiswa yang terlibat banyak dan kegiatan magang dilakukan untuk jangka waktu lama yaitu sekitar tiga sampai enam bulan maka kegiatan magang perlu dicacat dengan cermat melalui suatu aplikasi. Abang 1.0 singkatan dari Absensi Anak Magang generasi pertama. Aplikasi ini dibuat dengan Microsoft Visual Basic 6.0. Tujuan aplikasi ini adalah untuk mencatat kehadiran, kegiatan, agenda dan aktivitas-aktivitas lainnya yang dilakukan oleh mahasiswa selama magang pada suatu organisasi baik di perusahaan maupun instansi pemerintah. Metode yang digunakan untuk merancang aplikasi ini adalah dengan metode waterfall. Metode ini diawali dengan tahap analisis, desain, pengodean, pengujian dan pemeliharaan. Aplikasi Abang 1.0 telah diuji coba pada mahasiswa magang Universitas Bina Sarana Informatika di Kampus Karawang dan Kampus Cikampek selama dua semester, hasilnya menunjukkan bahwa pelaporan aplikasi Abang 1.0 lebih efektif dan efisien daripada cara manual berbasis kertas.
{"title":"Perancangan Aplikasi Berbasis Desktop Dengan Microsoft Visual Basic (Studi Kasus: Aplikasi Absensi Anak Magang 1.0)","authors":"M. S. Azis, Lukmanul Hakim, Walim","doi":"10.51977/jti.v2i1.170","DOIUrl":"https://doi.org/10.51977/jti.v2i1.170","url":null,"abstract":"Magang merupakan kegiatan wajib bagi mahasiswa tingkat akhir pada perkuliahan program diploma tiga. Kebijakan di lingkungan Universitas Bina Sarana Informatika, kegiatan magang dilakukan pada semester lima. Mengingat jumlah mahasiswa yang terlibat banyak dan kegiatan magang dilakukan untuk jangka waktu lama yaitu sekitar tiga sampai enam bulan maka kegiatan magang perlu dicacat dengan cermat melalui suatu aplikasi. Abang 1.0 singkatan dari Absensi Anak Magang generasi pertama. Aplikasi ini dibuat dengan Microsoft Visual Basic 6.0. Tujuan aplikasi ini adalah untuk mencatat kehadiran, kegiatan, agenda dan aktivitas-aktivitas lainnya yang dilakukan oleh mahasiswa selama magang pada suatu organisasi baik di perusahaan maupun instansi pemerintah. Metode yang digunakan untuk merancang aplikasi ini adalah dengan metode waterfall. Metode ini diawali dengan tahap analisis, desain, pengodean, pengujian dan pemeliharaan. Aplikasi Abang 1.0 telah diuji coba pada mahasiswa magang Universitas Bina Sarana Informatika di Kampus Karawang dan Kampus Cikampek selama dua semester, hasilnya menunjukkan bahwa pelaporan aplikasi Abang 1.0 lebih efektif dan efisien daripada cara manual berbasis kertas.","PeriodicalId":348225,"journal":{"name":"Jurnal Responsif : Riset Sains dan Informatika","volume":"29 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2020-02-28","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"133776789","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}
Penyakit kutil merupakan masalah kesehatan kulit yang pada umumnya ditandai dengan munculnya benjolan kecil bertekstur kasar pada permukaan kulit yang disebabkan oleh virus yaitu Human Papilloma Virus (HPV). Salah satu teknik pengobatan penyakit kutil adalah Immunotherapy, metode ini merupakan pengobatan dengan meningkatkan sistem kekebalan tubuh untuk mengatasi penyakit kutil. Untuk mengurangi kesalahan deteksi dan menghindari keterlambatan diagnosis penderita penyakit kutil dapat dilakukan penerapan dan pemanfaatan teknik data mining. Salah satu metode data mining yang bisa dimanfaatkan adalah klasifikasi dan metode algoritma yang dapat digunakan untuk klasifikasi adalah algoritma Naive Bayes. Pada penelitian ini, algoritma klasifikasi data mining Naive Bayes diterapkan pada Immunotherapy Data Set. Setelah hasil penelitian diperoleh, terbukti metode data mining menggunakan algoritma Naive Bayes dengan 10-Fold Cross Validation menghasilkan nilai akurasi klasifikasi sebesar 81,11% dan nilai Area Under ROC (AUC) sebesar 0,63 yang termasuk kategori Good Classification. Kata Kunci: Penyakit Kutil, Immunotherapy, Data Mining, Klasifikasi, Naive Bayes ABSTRACT Warts Disease is a skin health problem that is generally characterized by the appearance of small, rough textured lumps on the skin surface caused by a virus that is Human Papilloma Virus (HPV). One technique of treatment of wart disease is Immunotherapy, this method is a treatment by boosting the immune system to overcome the disease of warts. To reduce detection errors and avoid delays in diagnosing Warts disease, the application of data mining techniques can be applied and used. One method of data mining that can be used is classification and algorithm methods that can be used for classification are the Naive Bayes algorithm. In this study, the Naive Bayes data mining classification algorithm was applied to Immunotherapy Data Set. After the research results were obtained, it has been proven that data mining method using Naive Bayes algorithm with 10-Fold Cross Validation resulted in classification accuracy values of 81,11% and Area Under ROC (AUC) values of 0.63 which belonged to the Good Classification category. Keywords: Warts Disease, Immunotherapy, Data Mining, Classification, Naive Bayes
{"title":"Prediksi Keberhasilan Immunotherapy Pada Penyakit Kutil Dengan Menggunakan Algoritma Naïve Bayes","authors":"Toni Arifin, Siti Syalwah","doi":"10.51977/jti.v2i1.177","DOIUrl":"https://doi.org/10.51977/jti.v2i1.177","url":null,"abstract":"Penyakit kutil merupakan masalah kesehatan kulit yang pada umumnya ditandai dengan munculnya benjolan kecil bertekstur kasar pada permukaan kulit yang disebabkan oleh virus yaitu Human Papilloma Virus (HPV). Salah satu teknik pengobatan penyakit kutil adalah Immunotherapy, metode ini merupakan pengobatan dengan meningkatkan sistem kekebalan tubuh untuk mengatasi penyakit kutil. Untuk mengurangi kesalahan deteksi dan menghindari keterlambatan diagnosis penderita penyakit kutil dapat dilakukan penerapan dan pemanfaatan teknik data mining. Salah satu metode data mining yang bisa dimanfaatkan adalah klasifikasi dan metode algoritma yang dapat digunakan untuk klasifikasi adalah algoritma Naive Bayes. Pada penelitian ini, algoritma klasifikasi data mining Naive Bayes diterapkan pada Immunotherapy Data Set. Setelah hasil penelitian diperoleh, terbukti metode data mining menggunakan algoritma Naive Bayes dengan 10-Fold Cross Validation menghasilkan nilai akurasi klasifikasi sebesar 81,11% dan nilai Area Under ROC (AUC) sebesar 0,63 yang termasuk kategori Good Classification. \u0000Kata Kunci: Penyakit Kutil, Immunotherapy, Data Mining, Klasifikasi, Naive Bayes \u0000ABSTRACT \u0000Warts Disease is a skin health problem that is generally characterized by the appearance of small, rough textured lumps on the skin surface caused by a virus that is Human Papilloma Virus (HPV). One technique of treatment of wart disease is Immunotherapy, this method is a treatment by boosting the immune system to overcome the disease of warts. To reduce detection errors and avoid delays in diagnosing Warts disease, the application of data mining techniques can be applied and used. One method of data mining that can be used is classification and algorithm methods that can be used for classification are the Naive Bayes algorithm. In this study, the Naive Bayes data mining classification algorithm was applied to Immunotherapy Data Set. After the research results were obtained, it has been proven that data mining method using Naive Bayes algorithm with 10-Fold Cross Validation resulted in classification accuracy values of 81,11% and Area Under ROC (AUC) values of 0.63 which belonged to the Good Classification category. \u0000Keywords: Warts Disease, Immunotherapy, Data Mining, Classification, Naive Bayes","PeriodicalId":348225,"journal":{"name":"Jurnal Responsif : Riset Sains dan Informatika","volume":"1 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2020-02-28","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"129211842","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：