Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
0
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi)
Fithri Selva Jumeilah
STMIK GI MDP
Computer Science & IT Engineering

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
Pengembangan SMS Gateway Layanan Informasi Akademik di STMIK GI MDP Fransiska Prihatini Sihotang; Fithri Selva Jumeilah
Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) Vol 1 No 1 (2017): April 2017
Publisher : Ikatan Ahli Informatika Indonesia (IAII)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1017.525 KB) | DOI: 10.29207/resti.v1i1.12

Abstract

Information technology can be utilized in education such as e-Learning and Academic Information System. STMIK GI MDP has applied information technology that provides ease for the dissemination of academic information to students. However, the parents of the students have not obtained the academic information of their children due to the lack of internet-related knowledge. Therefore, this study aims to create a service that is able to convey information to parents directly with SMS Gateway service. This research begins with the collection of user needs through observation techniques and interviews to academic staff and parents. Then performed the required feature analysis. Then the design of SMS Gateway application that will be embedded in existing academic applications and coding system. Gammu is used as a link between applications with mobile phones. The result of this research is the application of SMS Gateway service that can give the student academic information to the parents.
Penerapan Support Vector Machine (SVM) untuk Pengkategorian Penelitian Fithri Selva Jumeilah
Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) Vol 1 No 1 (2017): April 2017
Publisher : Ikatan Ahli Informatika Indonesia (IAII)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (401.523 KB) | DOI: 10.29207/resti.v1i1.11

Abstract

Penelitian setiap perguruan tinggi akan terus bertambah. Penelitian akan disimpan dalam bentuk softcopy dan hardcopy. Penyusunan penelitian hendaknya harus perkategori agar mempermudah pencarian orang yang membutuhkan refrensi. Untuk mengkategorikan penelitian maka dibutuhkan sebuah metode untuk penambangan teks, salah satunya dengan implementasi Support Vector Machines (SVM). Data yang digunakan untuk mengenali ciri dari tiap kategori maka dibutuhkan data sekunder yang merupakan kumpulan dari abstrak penelitian. Data tersebut akan dilakukan praprosesing dengan beberapa tahapan yaitu case folding mengubah semua huruf menjadi huruf kecil, stopwords removing penghapusan kata-kata yang sangat umum, tokenizing membuang tanda baca, dan stemming mencari akar kata dengan membuang awalan dan akhiran. Selanjutnya data yang sudah mengalami preprocessing akan diubah menjadi bentuk numerik dengan untuk tahap term weighting yaitu pemberian bobot kontribusi setiap kata. Dari hasil term weighting maka diperoleh data yang bisa digunakan untuk data traning dan data uji. Proses training dilakukan dengan memberikan masukan berupa data teks yang diketahui kelas atau kategorinya. Kemudian dengan menggunakan algoritma Support Vector Machines, data-data hasil masukan tersebut ditransformasikan ke dalam suatu aturan, fungsi, ataupun model pengetahuan yang nantinya dapat digunakan dalam proses prediksi. Dari hasil penelitian ini diperoleh bahwa pengkategorian penelitian yang dihasilkan oleh SVM sudah sangat baik. Hal ini dibuktikan leh hasil pengujian yang menghasilkan tingkat akurasi 90%.
Co-Authors Fransiska Prihatini Sihotang Fransiska Prihatini Sihotang