Claim Missing Document
Check
Articles

Found 24 Documents
Search

IMPLEMENTASI CHATBOT UNTUK MENDUKUNG SISTEM INFORMASI PADA RUMAH SAKIT MUHAMADIYAH PALEMBANG Eldi Eldi; Hadi Syaputra
Jurnal Nasional Ilmu Komputer Vol. 1 No. 3 (2020): Jurnal Nasional Ilmu Komputer
Publisher : Training and Research Institute Jeramba Ilmu Sukses (TRI - JIS)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47747/jurnalnik.v1i3.160

Abstract

Communication technology has now experienced very rapid development and is increasingly sophisticated. With the existence of a web-based information system, now it can not only be used as a medium for long distance conversations and sending short messages. With this web information system, it can be used to access the internet faster and can also be used as a medium of information that is always updated. The rapid development of information technology lately has entered almost all areas of life, this is indicated by the large number of computer users, both for corporate or business interests, to matters of entertainment, education and health. Muhammadiyah Rs Palembang is one of the health service institutions that organizes complete individual health services that provide inpatient, outpatient and emergency services. The development of a chatbot information system at Rs Muhammadiyah Palembang was carried out to make it easier for patients to find out about Rs. Service information such as the number of available patient rooms. The process of developing the chatbot information system uses the Unified Process (UP) method. With the availability of faster information, it is hoped that it will make it easier for patients to find out about services at Muahmmadiyah Hospital Palembang. Teknologi komunikasi kini telah mengalami perkembangan yang sangat pesat dan semakin canggih. Dengan adanya sistem informasi berbasis web , sekarang tidak hanya dapat digunakan sebagai media untuk berbicara jarak jauh dan mengirim pesan singkat. Dengan adanya sistem informasi web ini dapat dimanfaatkan untuk mengakses internet lebih cepat dan juga dapat digunakan sebagai media informasi yang selalu update. Perkembangan teknologi informasi yang pesat belakangan ini telah memasuki hampir semua bidang kehidupan, hal ini ditandai dengan banyaknya pengguna komputer, baik untuk kepentingan perusahaan atau bisnis sampai kepada hal-hal yang bersifat hiburan, pendidikan dan kesehata. Rs Muhammadiyah palembang adalah salah satu institusi pelayanan kesehatan yang menyelenggarakan pelayanan kesehatan perorangan secara paripurna yang menyediakan pelayanan rawat inap, rawat jalan dan gawat darurat. Pembuatan Sistem informasi chatbot di Rs Muhammadiyah Palembang dilakukan untuk mempermudah pasien mengetahui tentang informasi pelyanan Rs.Seperti Jumlah kamar Pasien yang tersedia. Proses pembangunan system informasi chatbot ini menggunakan metode Unified Process (UP). Dengan adanya informasi yang lebih cepat nantinya di harap kan dapat mempermudah pasien dalam mengetahui layanan pada Rs Muahmmadiyah Palembang.
Rancang Dan Bangun Game Edukasi Anak-Anak Berbasis Android Dengan Unity Menggunakan Metode Game Development Life Cycle Raden Muhammad Mirza Prasetyo; Hadi Syaputra; Widya Cholil; Siti Sauda
Jurnal Nasional Ilmu Komputer Vol. 2 No. 2 (2021): Jurnal Nasional Ilmu Komputer
Publisher : Training and Research Institute Jeramba Ilmu Sukses (TRI - JIS)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47747/jurnalnik.v2i2.526

Abstract

Technology is growing with the times, relentlessly and constantly moving forward to make new breakthroughs in all aspects of life. The IEA report in the Study of Reading Literacy states that the ability of elementary school children in Indonesia is very low. Of the 31 countries studied, Indonesia was ranked 30th. Based on the explanation of the background above, the researchers formulated the problem in this study, namely how to design and build an Android-based educational game with unity using the Game development life cycle (GDLC). This research was conducted in August 2021 in 9/10 Ulu Village, Plaju District, Palembang with a sample of 10 children. The research method uses Action Research and application development methods use GDLC. The results of testing the game system with blackbox that can be operated smoothly and for the results of testing the feasibility of games with the results of 84.6% in the appropriate category, the results of development with Unity and GDLC succeeded in creating learning media based on android games quite well.
Web Scraper Dan Graphql API Untuk Data Perguruan Tinggi Di Indonesia Berdasarkan Website Kementerian Ristekdikti (Studi Kasus: Website Kementerian Ristekdikti) Lingga Tiara; Hadi Syaputra; Widya Cholil; A.Haidar Mirza
Jurnal Nasional Ilmu Komputer Vol. 2 No. 3 (2021): Jurnal Nasional Ilmu Komputer
Publisher : Training and Research Institute Jeramba Ilmu Sukses (TRI - JIS)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47747/jurnalnik.v2i3.533

Abstract

The urge to obtain and transmit information is one of the reasons for current technological developments, such as the need for students to access higher education reporting forums or Forlap Dikti. Forlap Dikti is a website page developed by the Ministry of Research, Technology and Higher Education that contains data on student academic activities based on reporting data from universities in Indonesia. Therefore we need a support application to be able to facilitate and expedite the need for access to information on the Forlap Dikti website page using the android application. This study aims to: (1) Help collect student data as material for presenting the required information, (2) Design an application as a medium for finding information on student data at Bina Darma University, (3) With an efficient web scraping function it also helps in data analysis. This application uses puppeteer for scraping data from websites, App Inventor and GraphQL API to display student data.
Objek Deteksi Makanan Khas Palembang Menggunakan Algoritma YOLO (You Only Look Once) Lusiana Rahma; Hadi Syaputra; A.Haidar Mirza; Susan Dian Purnamasari
Jurnal Nasional Ilmu Komputer Vol. 2 No. 3 (2021): Jurnal Nasional Ilmu Komputer
Publisher : Training and Research Institute Jeramba Ilmu Sukses (TRI - JIS)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47747/jurnalnik.v2i3.534

Abstract

Deep learning is a part of machine learning method that uses artificial neural network (ANN). The type of learning in deep learning can be supervised, semi-supervised, and unsupervised [7] . CNN & RNN (Supervised) and RBM & Autoencoder (Unsupervised) are deep learning algorithms. All of the above algorithms have uses in their respective fields, depending on what we want to use them for. One of the most frequently used cases for deep learning is object detection and classification. The Convolutional Neural Network (CNN) algorithm is the most widely used algorithm for object detection cases, one of the reasons because it is supported by Google's Tensorflow framework, but it turns out that there is one object detection algorithm that has a higher level of accuracy and processing speed, namely You Only Look Once (YOLO) which can run on 2 frameworks (Darknet & Darkflow) and is supported by GPU. That's why here the author prefers to do object detection with the You Only Look Once (YOLO) method. The research data with the title Palembang Food Detection Object Using the YOLO (You Only Look Once) Algorithm is a sample photo of food from Google Image. There are 31 types of Palembang specialties, each type consists of approximately 50 to 70 images, so the total images used are from 31 types of Palembang foods, namely 1955 images with jpeg format for training data, and 31 images with jpeg format typical Palembang foods for test data.
REKAYASA PERANGKAT LUNAK MANAJEMEN PEMELIHARAAN LABORATORIUM PEMBELAJARAN SMK TAMAN SISWA 2 PALEMBANG BERBASIS ANDROID DEVI UDARIANSYAH; HADI SYAPUTRA
JURNAL INFORMANIKA Vol 6, No 1 (2020): JURNAL INFORMANIKA,VOLUME 6 NO.1,JANUARI-JUNI 2020
Publisher : POLITEKNIK ANIKA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52233/informanika.v6i1.128

Abstract

Digital Signature Pada Citra Digital Menggunakan Algoritma Rc6 Studi Kasus: Dokumen Kartu Keluarga Hasril Yusuf; Afriyudi Afriyudi; Hadi Syaputra
Journal of Computer and Information Systems Ampera Vol. 1 No. 1 (2020): Journal of Computer and Information Systems Ampera
Publisher : APTIKOM SUMSEL

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51519/journalcisa.v1i1.4

Abstract

The confidentiality of a document is an important requirement for the people of this age to protect their privacy from people who have no right to know it. To overcome this, an application that can encrypt document files in the form of digital images is needed so that it is not known by others. . The algorithm that has been developed in this study we use the RC6 algorithm as an algorithm method. The purpose of this system will be to help specifically in the administration section to enter or store documents, find and create reports that will be seen by government installations in an encrypted form, and if needed as information can easily be decrypted again. The development method uses the waterfall model. The analytical tool used is Use case, Activity, Diagram, and Class Diagram. The software used is Dreamweaver and Xampp. This system is built in order to provide convenience in processing document data
Program Diet Berdasarkan Jenis Olahraga Berbasis Android Ketut Wijaya Kusuma; Fatoni Fatoni; Hadi Syaputra
Journal of Software Engineering Ampera Vol. 1 No. 1 (2020): Journal of Software Engineering Ampera
Publisher : APTIKOM SUMSEL

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51519/journalsea.v1i1.12

Abstract

Sports is one of the physical activities that are good for health and fitness. By exercising, we can minimize the risk of developing disease. By exercising too, we can lose weight, keep our body weight stable and ideal, and many other benefits of exercise. Today, sports are carried out not only to lose weight or maintain health, but also as a means of recreation to channel hobbies as well as a profession. The problem now is that diet programs are still done manually and are not chosen properly, making it difficult for sportsmen to be able to undergo a diet program effectively because it is not in accordance with the type of exercise they are struggling with. Then an application is needed that can guide them to accompany an Android-based diet program
Penerapan Algoritma Convolutional Neural Network Untuk Klasifikasi Motif Citra Batik Solo Tungki Ari Bowo; Hadi Syaputra; Muhamad Akbar
Journal of Software Engineering Ampera Vol. 1 No. 2 (2020): Journal of Software Engineering Ampera
Publisher : APTIKOM SUMSEL

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51519/journalsea.v1i2.47

Abstract

Batik adalah warisan kebudayaan Indonesia yang telah menjadi ciri khas masyarakat Indonesia. Batik memiliki banyak motif dan corak dengan ciri yang berbeda disetiap corak atau motifnya. Sebagai upaya melestarikan batik, penelitian mengenai klasifikasi batik digunakan untuk mengenali motif citra batik. Untuk itu penelitian ini dilakukan menggunakan metode pembelajaran dengan data citra batik diharapkan dapat memberikan hasil klasifikasi yang akurat dan efisien dengan tingkat akurasi tinggi. Convolutional Neural Network (CNN) merupakan gabungan dari jaringan syaraf tiruan dan metode deep learning. CNN terdiri 3 layer utama yaitu Convolutional Layer, Pooling Layer, Fully Connected Layer. Pada penelitian ini menggunakan arssitektur 3 Convolutional Neural Network dan 2 Fully Connected Layer pada pembuatan system terdapat beberapa tahapan utama yaitu pengumpulan data, perancangan system, training, dan testing. Penelitian ini menggunakan data citra batik solo sebanyak 2.256 gambar yang terdiri dari 7 kelas yaitu motif Parang, Semenrante, Sidomukti, Ceplok, Kawung, Truntum, dan Buketan. Hasil dari proses learning didapatkan akurasi sebesar 99.07% dengan loss sebesar 0,2%. Pada proses pengujian menggunakan 745 sampel batik solo didapatkan akurasi sebesar 95%. Sehingga dapat disimpulkan bahwa metode CNN dapat mengklasifikasi citra dengan baik
Klasifikasi Gejala Penyakit Coronavirus Disease 19 (COVID-19) Menggunakan Machine Learning Suci Anggraini; Muhamad Akbar; Alex Wijaya; Hadi Syaputra; Muhammad Sobri
Journal of Software Engineering Ampera Vol. 2 No. 1 (2021): Journal of Software Engineering Ampera
Publisher : APTIKOM SUMSEL

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51519/journalsea.v2i1.105

Abstract

Coronavirus Disease 19 (COVID-19) merupakan virus baru yang menyebabkan infeksi saluran pernapasan. Virus ini berasal dari hewan yang dapat menular pada manusia dengan percikan air liur. Menurut data epidemiologi rata-rata pasien terjangkit virus ini berusia 15-80 tahun. Virus ini memiliki masa inkubasi 2-14 hari yang mempunyai gejala awal yaitu deman tinggi, sesak nafas, batuk pilek. Indonesia memiliki 2 kasus pertama pada 2 maret 2020. Permasalahan yang diangkat dalam penelitian ini adalah bagaimana mengklasifikasi resiko terjangkit virus covid-19 dari gejala yang ditimbulkan. Tujuan penelitian ini untuk mengetahui tingkat resiko terjangkit virus covid-19 berdasarkan instrumen yang digunakan dari metode Knowledge Discovery in Database yang terdiri dari 5 tahapan yaitu selection, pre-processing, transformation, data mining, dan evaluation. Dataset yang digunakan peneliti diambil dari web resmi kaggle.com. Penelitian ini menggunakan 4 (empat) algoritma yaitu K-Nearest Neighbor (K-NN), Neural Network (NN), Random Forest (RF), dan Naive Bayes dengan bantuan tool rapidminer. Values dataset antara lain tingkat rendah 25,98%, tingkat sedang 54,33%, dan tingkat tinggi 19,69%. Nilai akurasi pada dataset dengan 127 data pasien terjangkit covid-19 menggunakan algoritma k-nearest neighbor memperoleh 57,89%, neural network memperoleh 73,68%, random forest memperoleh 68,42%, naive bayes memperoleh 65,38%. Pada penelitian ini algoritma klasifikasi Neural Network memberikan nilai akurasi yang tertinggi.
Perangkat Lunak Koreksi Penggunaan Sumberkutipan Dan Daftar Pustaka Pada Jurnal Mahasiswa Idrus Salim; Ari Muzakir; Hadi Syaputra
Jurnal Pengembangan Sistem Informasi dan Informatika Vol. 1 No. 2 (2020): Jurnal Pengembangan Sistem Informasi & Informatika
Publisher : Training & Research Institute - Jeramba Ilmu Sukses

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47747/jpsii.v1i2.169

Abstract

Sumber kutipan dan daftar pustaka adalah suatu hal yang sangat penting dalam pembuatan jurnal tujuannya sebagai pengokohan argumentasi dalam sebuah karangan. Apalagi dalam penyusunan karya ilmiah, hal ini sebabkan adanya data dan informasi yang ada di dalamnya digunakan sebagai acuan untuk penelitian atau pengkajian selanjutnya bagi ilmuan lainnya. Hal itu tentu saja menimbulkan beberapa masalah seperti kesalahan pada sumber kutipan dan daftar pustaka yang tidak sinkron, control dan pengecekan sumber kutipan dan daftar pustaka yang baik dan benar jika dilakukan secara manual pasti akan menghabiskan banyak waktu. Untuk permasalahan itu munculah ide untuk membuat perangkat lunak koreksi sumber kutipan dan daftar pustaka pada jurnal. Metode yang digunakan untuk mengkoreksi kesalahan pada sumber kutipan dan daftra pustaka yaitu regular expression (REGEX), sebuah formula untuk pencarian pola suatu kaliamat/string dan sangatlah membantu dalam menemukan pola-pola kalimat. Dari hasil program tersebut system akan secara otomatis mengkoreksi sumber kutipan dan daftar pustaka pada jurnal sehingga dapat memudahkan editor dalam mengkoreksi, sehingga tidak terjadi lagi kesalahan pada sumber kutipan dan daftar pustaka pada jurnal.