Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
0.92
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Journal of Computer Networks, Architecture and High Performance Computing DIPANEGARA KOMPUTER TEKNOLOGI INFORMATIKA (DIPAKOMTI) DIPANEGARA KOMPUTER SISTEM INFORMASI (DIPAKOMSI)
Michael Oktavianus
Universitas Dipa Makassar
Automotive Engineering Computer Science & IT Control & Systems Engineering Education Languange, Linguistic, Communication & Media

Published : 5 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search
Journal : DIPANEGARA KOMPUTER SISTEM INFORMASI (DIPAKOMSI)

 1 
PENERAPAN APLIKASI PENGENALAN TANAMAN OBAT HERBAL KELUARGA BERBASIS ANDROID Reno Oktovieky; Zul Fauzi Zul Fauzi; Michael Oktavianus; Risnayanti A Djamro
Dipanegara Komputer Sistem Informasi Vol 16 No 2 (2022): Jurnal Dipanegara Komputer Sistem Informasi (DIPAKOMSI)
Publisher : Dipanegara Komputer Sistem Informasi

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

Abstract

Tanaman obat tradisional cenderung jarang dikenal masyarakat baik di perdesaan maupun perkotaan. Tanaman herbal yang sebenarnya bermanfaat tetapi dianggap tanaman liar sehingga banyak yang terbuang sia-sia seperti seperti Bandotan Ruku-ruku Bembe, Kirinyu Kopasanda, Tembelekan, Patikan Kebo, dan Senggani. Permasalahan yang terjadi saat ini, sedikitnya pengetahuan masyarakat tentang tanaman obat herbal keluarga dan sejak dini masyarakat tidak pernah dikenalkan secara langsung mengenai manfaat tanaman obat herbal. Hasil dari penelitian ini, membuat sistem yang dapat memuat informasi mengenai manfaat tanaman obat herbal berbasis android. Sistem yang dibuat tersedia foto-foto mengenai informasi jenis tanaman obat herbal. Dengan adanya foto-foto tersebut, masyarakat dapat dengan melihat secara jelas manfaat tanaman obat herbal.
Sistem Rekomendasi Pemilihan Lokasi Ruang Kerja Bersama Sesuai Kebutuhan Berbasis Peta Digital Dengan Metode Fuzzy AHP Deani Kendenan; Ariel Wandi Batara; Irmawati Irmawati; Michael Oktavianus
Dipanegara Komputer Sistem Informasi Vol 17 No 1 (2023): Jurnal Dipanegara Komputer Sistem Informasi (DIPAKOMSI)
Publisher : Dipanegara Komputer Sistem Informasi

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

Abstract

Coworking Space sudah banyak di setiap sudut kota di antaranya bikin-bikin, Confie Indonesia, Miles Coworking, Crovia dan masih banyak lagi. Umumnya pengguna Coworking Space umumnya mereka yang memiliki pekerjaan dengan durasi waktu tertentu harian dan mingguan. Kendala utama dalam menentukan ruang kerja bersama yang tepat untuk untuk aktifitas pekerjaan yang akan dijalani yaitu dengan mempertimbangkan fasilitas, jarak, harga sewa, ruang rapat, fasilitas, dan luas parkiran, untuk itu pada penelitian ini befokus membangun sistem yang dapat membantu calon pengguna dalam memutuskan ruang kerja bersama yang paling sesuai dengan kebutuhan yang diperlukan dengan menerapkan metode Sistem Penunjang Keputusan sebagai metode untuk meranking Coworking yang paling sesuai dengan mengimplementasikan metode fuzzy analytical hierarchy process, serta memanfaatkan peta digital untuk mendapatkan jarak pengguna dengan lokasi coworking terekat. Hasil penelitian ini tersedianya sistem Sistem Penunjang Keputusan untuk digunakan masyarakat memilih Coworking Space yang sesuai demgan menerapkan metode Fuzzy AHP dan menerapkan visualisasi peta digital agar lokasi prespektif peta.
KlasifikasiOpini Masyarakat Pada Facebook Terhadap Operator Seluler Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor Dan Support Vector Machine M. Bagus Abrianto; Hary Junaidi Hatman; mirfan mirfan; Michael Oktavianus
Dipanegara Komputer Sistem Informasi Vol 17 No 2 (2023): Jurnal Dipanegara Komputer Sistem Informasi (DIPAKOMSI)
Publisher : Dipanegara Komputer Sistem Informasi

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

Abstract

Dalam beberapa tahun terakhir jumlah pelanggan yang dilayani oleh operator seluler meningkat secara signifikan pada operator seluler Telkomsel, Indosat dan XL,Oleh karena itu media sosial menjadi media pilihan banyak orang untuk menyampaikan pesannya dan operator seluler telkomsel,indosat dan xl memilih Facebookdengan menggunakan metode klasifikasi K-Nearest Neighbors (KNN) dan metode Support Vector Machine (SVM). Hasil analisis menunjukkan bahwa implementasi metode SVM memiliki akurasi yang lebih baik dalam mengklasifikasikan sentimen pengguna terhadap operator seluler. Analisis sentimen mengungkapkan bahwa sentimen negatif mendominasi dibandingkan dengan sentimen positif pada setiap operator. Hal inimengindikasikan adanya kecenderungan masyarakat yang masih merasa ragu terhadap kualitas layanan operator seluler, Telkomsel, Indosat, dan XL, mungkin akibat dari berbagai faktor risiko dan kurangnya kepercayaan.
Co-Authors Ahyuna Alferayani Mandi Ariel Wandi Batara Asrul Syam Deani Kendenan Erni Marlina Faizal Hary Junaidi Hatman Irmawati Irmawati Irsan Kasau M. Bagus Abrianto Magfirah Mirfan Mirfan Poltak Rikinaldo T.M Reno Oktovieky Risnayanti A Djamro Suryani Suryani Zul Fauzi Zul Fauzi