Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
1.037
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Indonesian Journal on Software Engineering (IJSE) Jurnal Mantik Penusa Jurnal Riset Teknologi dan Inovasi Pendidikan (Jartika) Jurnal Riset Informatika JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi)
Indah Purwandani
Universitas Bina Sarana Informatika
Arts Humanities Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Education Engineering Mathematics Social Sciences

Published : 7 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 7 Documents
Search

 1 
ANALISA PENERIMAAN DAN PENGGUNAAN TEKNOLOGI GOOGLE CLASSROOM DENGAN TECHNOLOGY ACCEPTANCE MODEL (TAM) Purwandani, Indah; Syamsiah, Nurfia Oktaviani
Jurnal Riset Teknologi dan Inovasi Pendidikan (JARTIKA) Vol 3 No 2 (2020): Juli
Publisher : Pusat Penelitian dan Pengembangan Rekarta Mataram

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (614.67 KB) | DOI: 10.36765/jartika.v3i2.257

Abstract

Abstrak: Elearning merupakan pembelajaran jarak jauh yang menggunakan teknologi komputer. Banyak platform digunakan dalam proses penyelenggaran elearning di berbagai jenjang pendidikan ini diantaranya yang paling banyak digunakan, group whatsapp, Google Classroom, Trelo, Zoom meeting, Duo, Google Meeting dan aplikasi pembelajaran online lainnya. Studi kasus dalam penelitian ini akan diambil dari pengguna Google Classroom di Indonesia khususnya dikalangan pendidikan tinggi. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui skala penerimaan elearning berbasis Google Classroom oleh pengguna elearning khususnya mahasiswa Universitas Bina Sarana Informatika. TAM merupakan adaptasi dari Theory of Reason (TRA). David memaparkan bahwa tujuan utama TAM adalah untuk memberikan dasar untuk penelusuran fakor eksternal terhadap kepercayaan, sikap dan tujuan pengguna. Terdapat 5 komponen yang akan diukur menggunakan Technology Acceptance Model. Dari beberapa komponen yang ada pada Technology Acceptance Model dapat disimpulkan bahwa dari segi Perceived Usefulness, Perceived Ease of Use,  Attitude Toward Using, Behavioral Intention to Use mendapatkan skala penerimaan yang cukup tinggi dalam penerimaan Teknologi Google Classroom. Sedangkan komponen Actual Use mendapatkankan skala penerimaan tertinggi di antara komponen lainnya Abstract: Elearning is distance learning using computer technology. Many platforms are used in the process of organizing elearning at various levels of education that are most widely used, whatsapp groups, Google Classroom, Trelo, Zoom meetings, Duos, Google Meetings and other online learning applications. Case studies in this study will be taken from Google Classroom users in Indonesia specifically among higher education. This study offers to determine the scale of Google-based class learning by eearning users specifically for Bina Sarana Informatika University students. TAM is an adaptation of Theory of Reason (TRA). David explained that the main purpose of TAM is to provide a basis for external factors guiding the user's beliefs, attitudes and goals. It is estimated that there are 5 components that will use the Acceptance Model Technology. From some of the components in the Technology Acceptance Model, it can be concluded in terms of Perceived Uses, Easy Use Perceptions, Attitudes Towards Use, Behavior Interested in Using, get a high enough acceptance scale in accepting Google Classroom Technology. While the Actual Use component receives the highest acceptance scale among other components.
Analisis Kualitas Website Menggunakan Metode Webqual 4.0 Studi Kasus: MyBest E-learning System UBSI Purwandani, Indah; Syamsiah, Nurfia Oktaviani
JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi) Vol 9, No 3 (2021)
Publisher : Jurusan Informatika Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (756.983 KB) | DOI: 10.26418/justin.v9i3.47129

Abstract

Pengembangan layanan sarana pendidikan online terutama website e-learning saat ini sangat diperlukan untuk menunjang aktivitas pembelajaran jarak jauh khususnya di lingkungan Perguruan Tinggi. Pembuatan website e-learning Perguruan Tinggi untuk memfasilitasi pembelajaran jarak jauh perlu diukur efektifitasnya sebagai bahan evaluasi. Tujuan dari penelitian menganalisa dan mengidentifikasikan kepuasan pengguna website e-learning MyBest dengan menggunakan metode webqual 4.0. Webqual merupakan salah satu metode pengukuran kualitas website berdasarkan persepsi pengguna akhir. Variabel yang digunakan dalam pengukuran menggunakan webqual 4.0. adalah kegunaan (usability) informasi (information), interaksi layanan (interaction service) dan kepuasan pengguna (user satisfaction). Kuesioner dalam penelitian ini disusun sesuai dengan indikator webqual 4.0 terdiri dari 23 pertanyaan dan terbagi dalam 4 dimensi berdasar variabel webqual. Berdasarkan hasil pengumpulan dan analisis data dalam penelitian ini, maka dapat disimpulkan bahwa keempat variabel webqual yaitu usability, information quality, dan service interaction quality dan variabel pelengkap user satisfaction pada web e-learning universitas berada pada kategori yang cukup tinggi dengan nilai kepuasan pada kategori puas.
Analisa Tingkat Kepuasan Pengguna Elearning Menggunakan EUCS dan Model Delone and McLean Indah Purwandani
Indonesian Journal on Software Engineering (IJSE) Vol 4, No 2 (2018): IJSE 2018
Publisher : Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (303.628 KB) | DOI: 10.31294/ijse.v4i2.5989

Abstract

Abstract - Elearning is now a necessity to support the implementation of learning in various educational institutions. End User Computing Satisfaction (EUCS) is a method used to measure the level of satisfaction of users of an application system by comparing expectations and reality of an information system. In this study 5 EUCS indicators were measured which would determine the level of Elearning user satisfaction, namely content, accuracy, shape, ease of use and timeliness. In the Delone And McLean Model there are six factors which are indicators, namely system quality, information quality, service quality, usage, user satisfaction, net benefits. Of the two methods will be measured how the level of elearning user satisfaction at Bina Sarana Informatics University. This study uses random samples collected through electronic questionnaires. There are several limitations in this study and further studies are needed so that the level of elearning user satisfaction can be described correctly. Keywords: elearning, eucs, endusercomputingsatisfaction, delonemclean
Pemodelan Enterprise Arsitektur Sistem Informasi Penjualan Obat Menggunakan Kerangka TOGAF ADM Umi Faddillah; Nurfia Oktaviani Syamsiah; Indah Purwandani
Indonesian Journal on Software Engineering (IJSE) Vol 5, No 1 (2019): IJSE 2019
Publisher : Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (348.312 KB) | DOI: 10.31294/ijse.v5i1.5871

Abstract

Abstract: Enterprise information system architecture has covered various fields, one of which is the pharmaceutical industry which has also changed significantly. Pharmaceutical companies and all business lines around the world are forced to reconsider their business priorities and strategies to deal with uncertainty, volatility and complexity. Where it will be handled in the presence of an integrated system. In this research the implementation of information system technology is carried out by implementing the TOGAF ADM framework that will help companies in architectural modeling starting from designing system architecture, business process architecture, drug sales information system architecture, technology architecture, several proposed architectural designs for business opportunities, and proposals system changes running. The result is that the enterprise modeling information system sales architecture to produce architectural blueprints can be done in six stages in the TOGAF ADM framework. Keywords: TOGAF, Sales, Pharmaceutical
PENERAPAN NEURAL NETWORK UNTUK PERAMALAN DATA TIME SERIES UNIVARIATE JUMLAH WISATAWAN MANCANEGARA Nurfia Oktaviani Syamsiah; Indah Purwandani
Jurnal Mantik Penusa Vol. 3 No. 3 (19): COmputer Science
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian (LPPM) STMIK Pelita Nusantara Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Penelitian ini membahas tentang penerapan neural network untuk peramalan data time series jumlah kedatangan wisatawan mancanegara di Indonesia. Data jumlah wisatawan merupakan data runtun waktu (time series), dimana khususnya di Indonesia data ini dikelola oleh Kementrian Pariwisata dan Badan Pusat Statistik.  Data runtun waktu (time series) sangatlah menarik bagi banyak disiplin ilmu. Salah satu alasannya karena memungkinkan untuk menemukan nilai periode berikutnya pada sebuah urutan dari nilai masa lalu, dengan sedikit kesalahan. Metode yang dipilih adalah Neural Network dengan Tools Rapidminer Studio akan digunakan mulai dari tahapan pertama hingga tahapan akhir. Eksperimen dilakukan dengan melakukan perubahan pada beberapa parameter neural network seperti jumlah hidden layer, training cycle, learning rate maupun jumlah momentum. Penentuan hidden layer diupayakan semaksimal mungkin bertujuan untuk menghindari terjadinya permasalahan Overfitting dan Underfitting. Data set yang digunakan bersifat univariate. Penelitian ini membandingkan 2 fungsi aktivasi, yakni sigmoid biner dan sigmoid bipolar. Hasil yang dicapai, bahwasanya RMSE terkecil diperoleh dari penggunaan fungsi aktivasi sigmoid biner dengan nilai 0.061. dan arsitektur terabik yakni 12 input, 1 hidden dan 1 output. Penelitian ini menunjukkan hasil bahwa neural network memberikan hasil peramalan yang cukup baik bagi data time series univariate.
Applying TAM and SERVQUAL to Explore User Experience of MyBEST UBSI Indah Purwandani; Nurfia Oktaviani Syamsiah; Muhammad Sony Maulana
JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi) Vol 10, No 2 (2022)
Publisher : Jurusan Informatika Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/justin.v10i2.56783

Abstract

Pengembangan layanan pendidikan khususnya melalui media online menjadi suatu kebutuhan bagi berbagai jenjang institusi pendidikan, terutama institusi pendidikan tinggi. Pada penelitian kali ini penulis menambahkan metode TAM untuk mengukur minat mahasiswa dalam penggunaan website elearning MyBest UBSI. Analisa skor gap pada SERVQUAL dilengkapi dengan 2 variabel eksternal TAM (Technology Acceptance Model)  akan mengukur sejauh mana minat mahasiswa dalam menggunakan website elearning MyBest UBSI. Hasil dari penelitian ini menunjukan perceived usefulness (kemanfaatan) dan perceived ease of use (kemudahan penggunaan) mempengaruhi minat mahasiswa terhadap. Ketika pengguna menemukan bahwa sistem berguna bagi mereka maka mereka akan memiliki minat untuk menggunakannya. Namun diperlukan fokus perbaikan layanan terutama divariabel yang memiliki gap negatif dalam hal ini yaitu variabel assurance (jaminan) dimana pengguna belum merasakan jaminan yang baik terkait dengan sistem yang mereka gunakan.
SMOOTHING IN NEURAL NETWORK FOR UNIVARIAT TIME SERIES DATA FORECASTING Nurfia Oktaviani Syamsiah; Indah Purwandani
Jurnal Riset Informatika Vol. 3 No. 1 (2020): December 2020 Edition
Publisher : Kresnamedia Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34288/jri.v3i1.44

Abstract

Time series data is interesting research material for many people. Not a few models have been produced, but very optimal accuracy has not been obtained. Neural network is one that is widely used because of its ability to understand non-linear relationships between data. This study will combine a neural network with exponential smoothing to produce higher accuracy. Exponential smoothing is one of the best linear methods is used for data set transformation and thereafter the new data set will be used in training and testing the Neural Network model. The resulting model will be evaluated using the standard error measure Root Mean Square Error (RMSE). Each model was compared with its RMSE value and then performed a T-Test. The proposed ES-NN model proved to have better predictive results than using only one method.
Co-Authors Muhammad Sony Maulana Nurfia Oktaviani Syamsiah Umi Faddillah