cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Evi Dewi Sri Mulyani
Contact Email
lppm@stmik-tasikmalaya.ac.id
Phone
-
Journal Mail Official
lppm@stmik-tasikmalaya.ac.id
Editorial Address
-
Location
Kota tasikmalaya,
Jawa barat
INDONESIA
Voice Of Informatics
Published by STMIK Tasikmalaya
ISSN : 25793489     EISSN : -     DOI : -
Core Subject : Science,
Computer Science & IT
Jurnal VOI (Voice Of Informatics) adalah jurnal ilmiah yang diterbitkan oleh Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat (LPPM) STMIK Tasikmalaya, diterbitkan Bulan Januari dan Juli setiap tahunnya. Berisi hasil penelitian ilmiah di bidang informatika. Jurnal VOI ini bertujuan untuk menjembatani adanya kesenjangan antara kemajuan teknologi informasi secara faktual dengan hasil penelitian yang ada.
Arjuna Subject : -
Articles 8 Documents
 1 
Search results for , issue "Vol 9, No 1 (2020)" : 8 Documents clear
Pemanfaatan Google Drive Sebagai Media Pembelajaran iLearning Pada Perguruan Tinggi Raharja Hani Dewi Ariessanti; Ary Budi Warsito; Nurhasni Rumoma
Jurnal VOI (Voice Of Informatics) Vol 9, No 1 (2020)
Publisher : STMIK Tasikmalaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (394.033 KB)

Abstract

Seiring dengan perkembangan ilmu pengetahuan dan teknologi yang semakin pesat. Pengembangan ini ditandai dengan kebutuhan suatu konsep pembelajaran dengan memanfaatkan google sistem dan media iLearning. Sistem yang berjalan pada saat ini sangat mempengaruhi pola pikir dan kreativitas setiap mahasiswa. Untuk mendukung sistem pembelajaran menyediakan fasilitas dan menciptakan situasi yang mendukung peningkatan kemampuan belajar mahasiswa. Dalam proses pembelajaran yang terpenting permasalahan yang sering terjadi dengan pembelajaran yang bersifat konvensional yang masih menggunakan proses pembelajaran yang masih manual dengan menggunakan alat tulis sehingga suasana pembelajaran kurang menarik untuk mahasiswa. Kegiatan dalam pembelajaran masih belum optimal di mana masih menggunakan satu arah. Dengan metode yang diusulkan menggunakan Google Drive dan iLearning Media (iMe) memberikan kemudahan dan keaktifan mahasiswa dengan pembelajaran dapat yang  terwujud proses pembelajaran diselenggarakan secara efektif, artinya proses pembelajaran dapat berjalan secara lancar, terarah dan sesuai dengan tujuan pembelajaran ini membawa pengaruh dengan terjadinya proses transformasi sistem pembelajaran konvensional ke dalam bentuk digital, baik secara konten dan sistemnya yang mudah diterima langsung oleh mahasiswa. Dalam sistem pembelajaran dengan Google Drive dan iLearning Media (iMe) dapat menyimpan dan membagi dokumen dengan pengguna lainnya google drive memberikan layanan penyimpanan dengan kapasitas cukup besar bisa menyimpan baik yang berbentuk dokumen, gambar, video, dan lainnya. 
Analisis Kelayakan Latar Belakang Proposal Penelitian Menggunakan Metode Naïve Bayes Classification Siska Febriani; Muhamad Maksum Hidayat
Jurnal VOI (Voice Of Informatics) Vol 9, No 1 (2020)
Publisher : STMIK Tasikmalaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (335.326 KB)

Abstract

Data Di akademisi atau kampus seringkali menjadi masalah bagi mahasiswa atau peneliti yang akan mengajukan proposal penelitian, di mana di latar belakang proposal yang diajukan seringkali tidak memenuhi atau tidak memenuhi unsur kelayakan latar belakang proposal, menurut Ristekdikti (2018) ) latar belakang harus mengandung elemen latar belakang masalah, urgensi penelitian, dan tujuan spesifik penelitian. Ini menghasilkan sejumlah proposal penelitian yang tidak sesuai untuk persetujuan yang diakhiri dengan banyak penolakan atau revisi, hanya karena penulisan proposal penelitian yang tidak tepat. Dalam penelitian ini mengusulkan untuk menggunakan metode Naive Bayes sebagai metode klasifikasi teks latar belakang penelitian sehingga model yang sesuai diperoleh untuk menghasilkan tingkat akurasi terbaik untuk kelayakan latar belakang proposal penelitian. Dari ujicoba itu muncul nilai threshold nya yaitu 0.0006, 0.0007, 0.0008, 0.0016. dan setelah diujicobakan pada banyak dokumen yang akan di cari krlayakannya. Muncul kata banyak sebanyak 7776, 7633, 5834,9921. Dan setelah di input 300 dokumen latar belakang ada 223 layak dan sisanya tidak layak ada 77 dokumen.  Saran untuk penelitian selanjutnya diharapkan menggunakan data training yang lebih banyak sehingga hasilnya akan lebih akurat. Selain itu data training sebaiknya di ambil dari banyak sumber yang berbeda sehingga akan lebih memperkaya pengetahuan sistem.
Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Ikan Lele menggunakan Metode Dempster Shafer Noviyanti P; Siti Hartinah; Kusrini _
Jurnal VOI (Voice Of Informatics) Vol 9, No 1 (2020)
Publisher : STMIK Tasikmalaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (546.038 KB)

Abstract

Ikan lele merupakan hewan ternak yang sering dikonsumsi oleh manusia. Ikan lele menjadi salah satu hewan ternak yang dibudidaya untuk kemudian menjadi bisnis yang cukup menjanjikan bagi para peternak. Namun, membudidayakan ikan lele bukan hal yang mudah karena ikan lele merupakan salah satu hewan yang mudah terserang penyakit. Apabila para peternak  ikan lele tidak mengetahui penyakit yang mungkin dialami oleh hewan ternaknya, maka tidak menutup kemungkinan para peternak ikan lele akan mengalami kerugian. Tidak semua peternak ikan lele mengetahui penyakit-penyakit pada ikan lele. Banyak faktor yang dapat mempengaruhi penyakit pada ikan lele, yaitu kondisi air, bakteri, jamur, dan budidaya dari ikan lele itu sendiri. Oleh karena hal tersebut, penulis berinisiatif untuk membuat sebuah sistem agar dapat membantu para peternak ikan lele untuk mengetahui penyakitikan lele dengan membuat suatu Sistem Pakar. Sistem pakar merupakan sebuah sistem yang berfungsi untuk memindahkan pengetahuan pakar kedalam komputer yang selanjutnya akan diolah menjadi suatu perangkat lunak dan kemudian bisa digunakan oleh orang yang bukan pakar. Pada penelitian ini penulis menggunakan metode Dempster Shafer. Berdasarkan pengujian yang telah dilakukan pada 30 data uji, diperoleh hasil yang sama antara diagnosa pakar dan diagnosa sistem sebanyak 26 data dan hasil yang berbeda antara diagnosa pakar dan diagnosa sistem sebanyak 4 data.
Implementasi M-Voting Untuk Pemilihan Ketua OSIS Pada MA Darussalam Pangkalpinang Berbasis Android Chandra Kirana; Lukas Tommy; Suci Amalia Arfah
Jurnal VOI (Voice Of Informatics) Vol 9, No 1 (2020)
Publisher : STMIK Tasikmalaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (201.45 KB)

Abstract

Perkembangan smartphone yang menggunakan sistem operasi android berkembang begitu pesat, dikarenakan smartphone android mampu menyajikan informasi dengan lebih cepat dan mudah. Pemilihan ketua OSIS pada saat ini masih dilakukan secara manual, yaitu dengan mengisi kertas suara, kemudian menghitung satu persatu hasil suara dan pastinya itu akan memakan waktu yang sangat lama. Hal ini mendorong peneliti untuk membangun sebuah aplikasi yang bertujuan untuk memberikan kemudahan bagi para siswa untuk ikut serta dalam melakukan pemungutan suara (voting) dalam pemilihan ketua OSIS di MA Darussalam Pangkalpinang melalui smartphone android. Sistem ini dibangun menggunakan bahasa pemograman java dengan platform pembantu yaitu android studio, PHP, dan database MySQL. Teknik analisis sistem yang digunakan pada penelitian ini adalah berorientasi objek dan menggunakan alat bantu pemodelan Unified Modelling Language (UML) untuk menggambarkan aplikasi yang dibangun. Dengan adanya aplikasi ini dapat dijadikan alternatif untuk membantu dalam hal perhitungan hasil suara tanpa memakan waktu yang lama sekaligus memudahkan para siswa dalam melakukan  pemungutan suara (voting) secara cepat, akurat, efisien dan transparan. Hasil yang akan ditampilkan berupa persentase dari banyaknya suara yang dilakukan oleh para siswa dalam memilih calon kandidat, dan suara tertinggi akan dijadikan sebagai ketua OSIS nantinya.
Sistem Informasi E-Marketplace “Vendorsland” Bagi Penyedia Event Dan Wedding Organizer (Studi Kasus Wedding Organizer Kota Tasikmalaya) Sudarsono, Nono; Sumandani, Robbi
Jurnal VOI (Voice Of Informatics) Vol 9, No 1 (2020)
Publisher : STMIK Tasikmalaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (419.548 KB)

Abstract

Perkembangan pasar online atau e-marketplace kini berkembang sangat pesat hingga merambah ke berbagai bidang, dan menjadi peluang bagi pelaku usaha. Peluang ini juga berlaku bagi pelaku usaha (vendor) penyedia event dan wedding organizer (EO dan WO). Akan tetapi, masih banyak pelaku usaha di bidang event organizer dan wedding organizer yang masih belum bisa menggunakan peluang usaha yang baik, sehingga kurang optimal dalam menjalannya bisnisnya karena kebanyakan vendor event dan wedding organizer memasarkan jasanya melalui media sosial tertentu. Hal itu, menyebabkan vendor event dan wedding organizer tersebut tidak maksimal dan mengakibatkan para calon pelanggan jasa vendor event dan wedding organizer kesulitan dalam mencari vendor yang sesuai keinginan. Dengan adanya permasalahan tersebut, penulis membuat sebuah Perancangan Sistem Informasi E-Marketplace “Vendorsland” yang dianggap mampu menjadi solusi bagi para calon pelanggan dalam mencari dan mendapatkan informasi vendor yang tepat sesuai dengan keinginan dan kebutuhannya. Aplikasi ini juga membantu semua verdor penyedia jasa event dan wedding organizer dalam memasarkan jasanya. Metode perancangan sistem yang digunakan adalah metode perancangan waterfall sedangkan software yang digunakan adalah web dan mysql sebagai databasenya.
Analisis Performa Algoritma Naïve Bayes Untuk Penentuan Kelayakan Pendonor Darah Funny Farady Coastera; Mochammad Yusa; Nadiza Lediwara; Julia Purnama Sari
Jurnal VOI (Voice Of Informatics) Vol 9, No 1 (2020)
Publisher : STMIK Tasikmalaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (178.737 KB)

Abstract

Donor darah merupakan proses tranfusi darah dari pendonor ke dalam bank darah. Dalam proses pendonoran darah, calon pendonor harus dalam kondisi yang benar-benar masuk dalam kondisi paling aman. Jika salah menentukan kriteria indikator calon pendonor darah maka akan berakibat fatal bahkan dapat menimbutkan kematian. Dalam era kecanggihan, data mining sangat bermanfaat bagi untuk beberapa bidang termasuk dalam membantu pendonoran darah. Penelitian ini bertujuan untuk mengukur kinerja dari algoritma Naive Bayes yang diimplementasikan pada dataset pendonoran darah. Penelitian dimulai dengan pengumpulan sample pendonor darah baik kriteria yang boleh atau tidak boleh. Kemudian dilanjutkan dengan proses pembersihan data (data prepocessing). Setelah didapatkan dataset yang memenuhi kriteria, tahapan selanjutnya adalah mengimplementasi algoritma supervised learning Naive Bayes. Dalam penelitian ini juga lebih mengeksplor data atribut yang bersifat kontinyu. Atribut-atribut yang dipertimbangkan dalam penelitian ini adalah berat badan, kadar hemoglobin, umur, tekanan darah sistolik, distolik. Metode validasi pengukuran kinerja model yang digunakan dalam penelitian ini adalah k-fold cross validation dengan nilai k=10. Akurasi, Presisi, dan Nilai Recall menjadi parameter kinerja model algoritma yang diukur dalam penelitian ini. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa akurasi model algoritma Naive Bayes tergolong excellent yaitu sebesar 80%, nilai recall  rata-rata kedua label adalah  80,61%, dan nilai precision dari algoritma ini sebesar 80,401%.
Sistem Pakar Mengukur Intelegensi Pada Siswa Dengan Menggunakan Metode Fuzzy LogicPada Siswa SMP Negeri 5 Makassar Susanto, Cucut
Jurnal VOI (Voice Of Informatics) Vol 9, No 1 (2020)
Publisher : STMIK Tasikmalaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (778.17 KB)

Abstract

SMPN 5 Makassar merupakan salah satu sekolah favorit di Kota Makassar. Dikarenakan para lulusannya mendapatkan nilai yang tinggi pada saat selesai ujian. Dan dikenal mempunyai tenaga pengajar yang sesuai bidangnya dalam memberikan pelajaran kepada para siswa.Sekolahini melakukan tes kecerdasan untuk mengetahui sampai dimana kecerdasan siswa tersebut secara individu. Dibandingkan dengan sistem logika lain, fuzzy logic bisa menghasilkan keputusan yang lebih cepat dan tepat dimana predikat cerdas atau tidak seorang siswa didapatkan berdasarkan nilai hasil tes kecerdasan di bobotkan dengan hasil akhir proses belajar siswa selama satu semester. Tujuan penelitian ini adalah untuk membuat aplikasi system pakar mengukur intelegensi pada siswa dengan menggunakan metode Fuzzy Logic. Metode penelitian yang di pakai adalah wawancara, observasi dan dokumentasi.Hal ini dilakukan untuk mengelompokkan siswa  agar metode pengajaran yang diberikan setiap kelompok berbeda.Dalam penelitian ini, dibuatlah sebuah aplikasi untuk mengukur intelegensi siswa untuk memudahkan para guru membedakan mana siswa yang cerdas, kurang cerdas, dan tidak cerdas. Hasil penelitian ini adalah aplikasi ini dapat lebih mudah mengkategorikan tingkat kecerdasan siswanya.
Penerapan Algoritma Fuzzy C-Means Pada Pengklasteran Hasil Pencarian Hadits Shahih Berbasis Mobile Rahadi Deli Saputra; Dani Rohpandi; Ihsan Jatnika Fahmillah
Jurnal VOI (Voice Of Informatics) Vol 9, No 1 (2020)
Publisher : STMIK Tasikmalaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1014.639 KB)

Abstract

Proses pengambilan data pada search engine yang masih memakai metode konvensional masih menyusahkan user dalam mencari dokumen yang diperlukan. Hasil dari pencarian itu masih berisi dokumen yang tidak relevant yang masih harus diseleksi secara manual oleh user. Clustering merupakan salah satu teknik dalam pengkategorian dokumen. Ide dasarnya merupakan dengan mengelompokkan dokumen-dokumen kedalam grup-grup atau cluster berdasarkan kemiripan (similarity) antar dokumen, sehingga dokumen yang berhubungan dengan suatu topik tertentu ditempatkan pada cluster yang sama. Dengan algoritma Fuzzy C-Means maka hasil pencarian hadits shahih akan di cluster atau dikelompokan beradasarkan kemiripan kata antar dokumen. Berdasarkan pengujian yang telah dilakukan sistem dapat mengelompokkan hasil pencarian hadits shahih berdasarkan kemiripan kata. Selain itu, berdasarkan pengujian sistem dan pengujian manual menghasilkan bahwa algoritma fuzzy c-means memiliki tingkat akurasi sebesar  82,4% yang bekerja pada sistem pencarian hadits shahih.  

Page 1 of 1 | Total Record : 8

 1 

Filter by Year

2020 2020


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 12, No 1 (2023) Vol 11, No 2 (2022) Vol 11, No 1 (2022) Vol 10, No 2 (2021) Vol 10, No 1 (2021) Vol 9, No 2 (2020) Vol 9, No 1 (2020) Vol 8, No 2 (2019) Vol 8, No 1 (2019) Vol 7, No 2 (2018) Vol 7, No 1 (2018) Vol 6, No 2 (2017) Vol 6, No 1 (2017) Vol 5, No 2 (2016) Vol 5, No 1 (2016) Vol 4, No 2 (2015) Vol 1, No 1 (2013) More Issue