cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
-
Contact Email
-
Phone
-
Journal Mail Official
-
Editorial Address
-
Location
Kab. sleman,
Daerah istimewa yogyakarta
INDONESIA
Seminar Nasional Informatika (SEMNASIF)
Published by Universitas Pembangunan Nasional Veteran Yogyakarta
ISSN : -     EISSN : -     DOI : -
Core Subject : Science,
Computer Science & IT
Arjuna Subject : -
Articles 23 Documents
 1   2   3 
Search results for , issue "Vol 1, No 1 (2021): Inovasi Teknologi dan Pengolahan Informasi untuk Mendukung Transformasi Digital" : 23 Documents clear
Lexicon-based Emotion Detection for Academic Questionnaire Results Amir Hamzah
Seminar Nasional Informatika (SEMNASIF) Vol 1, No 1 (2021): Inovasi Teknologi dan Pengolahan Informasi untuk Mendukung Transformasi Digital
Publisher : Jurusan Teknik Informatika

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

Abstract

Tujuan: Penelitian ini bertujuan menerapkan metode deteksi emosi pada teks komentar mahasiswa hasil kuesener berbasis pada leksikon emosi. Label emosi dari komentar akan meningkatkan akurasi dari hasil analisis kuesener. Tujuan lain dari penelitian ini adalah melihat sejauh mana efektivitas leksikon emosi Emolex untuk deteksi emosi teks kuesener akademis.Metode: Data penelitian berasal dari komentar dan saran mahasiswa pada kuesener evaluasi pembelajaran pada IST AKPRIND tahun 2014-2017 sebanyak 3.975 komentar. Jenis emosi yang dideteksi adalah 8 jenis emosi, yaitu marah, antisipasi, jijik, takut, bahagia, sedih , terkejut dan yakin. Leksikon emosi yang digunakan adalah NRC Emolex. Langkah pertama deteksi setelah tahap pre-processing adalah ekstrak fitur emosi menggunakan daftar leksikon emosi. Langkah kedua adalah deteksi emosi dengan cara menghitung bobot terbesar dari fitur emosi yang terekstrak sebagai label emosi bagi komentar tersebut.Hasil: Hasil penelitian menunjukkan bahwa dari seluruh data yang dideteksi, 46,7% dapat diketahui label emosinya. Dari yang diketahui label emosinya 3 prosentase tertinggi ada pada label Sadness (18,5%), Joy(17,1%) dan Fear (14,0%). Dari penelitian terungkap bahwa kinerja emolex untuk deteksi emosi masih belum memuaskan. Hal ini sangat mungkin disebabkan karena baru 37% pustaka Emolex memiliki label emosi.State of the art: Ditemukan kelemahan leksikon NRC Emolex sebagai hasil translate dari bahasa inggris antara lain, banyak leksikon belum diberikan label emosi dan efek translate menjadi dua atau tiga kata dalam bahasa Indonesia sehinggat tidak dapat digunakan.
Content Based Image Retrieval Using Euclidean Distance to Detect Pneumonia in X-Ray Thorax Image Yuwono, Bambang; Kaswidjanti, Wilis; Azizah, Nisa’ul; Cahyana, Nur Heri
Seminar Nasional Informatika (SEMNASIF) Vol 1, No 1 (2021): Inovasi Teknologi dan Pengolahan Informasi untuk Mendukung Transformasi Digital
Publisher : Jurusan Teknik Informatika

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

Abstract

Tujuan: Penelitian ini bertujuan menerapkan Content Based Image Retrieval untuk membuat aplikasi pendeteksi Pneumonia atau normal pada citra x-ray thorax menggunakan metode euclidean distance serta mengetahui tingkat akurasi dari aplikasi dalam menentukan apakah pneumonia atau normal.Perancangan/metode/pendekatan: content-based image retrieval (CBIR) adalah metode pencarian gambar yang menganalisis fitur seperti warna, bentuk, tekstur, atau informasi lain yang dapat diekstraksi dari suatu gambar untuk menemukan gambar dalam database gambar yang besar. CBIR dibagi menjadi tiga tahap: ekstraksi fitur dari gambar, penyimpanan fitur, dan pencarian gambar. Masukkan query citra x-ray ke dalam aplikasi, dan citra query x-ray ini akan melalui proses ekstraksi fitur warna dan ekstraksi fitur tekstur untuk menemukan kemiripan dengan citra di database. Proses penemuan citra membandingkan jarak Euclidean citra query dengan citra dalam database.Hasil: Hasil pengujian dengan pengukuran kemiripan Euclidean Distance diperoleh akurasi sebesar 96% pada data latih 100 dan data uji 22, dengan jumlah citra yang ditampilkan 4. Sedangkan bila pengujian menggunakan data yang sudah dilatihkan menghasilkan akurasi 100%.State of the art:Dengan terdapatnya aplikasi pendeteksi pneumonia maka bisa memudahkan membaca hasil gambar x- ray thorax.
Rain Prediction Clustering in Australia Using the K-Means Algorithm in the WEKA and RStudio Application Dinar Ajeng Kristiyanti; Irwansyah Saputra; Rina Rina
Seminar Nasional Informatika (SEMNASIF) Vol 1, No 1 (2021): Inovasi Teknologi dan Pengolahan Informasi untuk Mendukung Transformasi Digital
Publisher : Jurusan Teknik Informatika

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

Abstract

Purpose: The purpose of this study is how to create an ideal cluster in predicting rainfall in Australia based on the percentage of the sum of squares error (SSE) using the K-Means algorithm with WEKA and RStudio applications.Design/methodology/approach: The method or stages applied in predicting rain in Australia are through several stages including Data Collection, Data Pre-processing (including Missing Value handling in it), Data Mining Modeling by applying the K-Means Clustering algorithm using WEKA and RStudio, Validation results with SSE as well as Data Visualization using plots.Findings/result: Based on the results obtained, clusters of 2 with an SSE of 28.0% are ideal clusters for predicting rain in Australia. In the WEKA software, rain clusters are represented by blue nodes, and non-rainy clusters are represented by red nodes. While in the RStudio software, rain clusters are represented by black nodes and non-rainy clusters are represented by red nodes.Originality/value/state of the art: Get the ideal cluster in predicting rainfall in Australia by comparing the results obtained using the WEKA and RStudio applications.
Usability Evaluation Of Tokopedia.Com And Blibli.Com Websites Using the Webuse Method Sion Anggelo Sinaga; Henri Pratama Purba; Leonardo Saputra Sianturi; Rin Rin Meilani Salim; Handoko Handoko
Seminar Nasional Informatika (SEMNASIF) Vol 1, No 1 (2021): Inovasi Teknologi dan Pengolahan Informasi untuk Mendukung Transformasi Digital
Publisher : Jurusan Teknik Informatika

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

Abstract

E-commerce merupakan proses pembelian dan penjualan secara elektronik yang dapat memudahkan bertransaksi dengan mudah. Tokopedia.com dan Blibli.com merupakan salah satu dari masing-masing contoh e-commerce transaksi elektronik. Namun kedua website tersebut masih belum memiliki tingkat usability yang maksimal serta dapat mengurangi kenyamanan pengguna ketika berinterkasi. Penilitian ini bertujuan untuk membandingkan kedua website dalam aspek usability yang akan lebih memudahkan pengguna ketika berinteraksi. Evaluasi kedua website tersebut menggunakan metode Webuse dengan menyebarkan kuesioner yang terdiri dari 4 kategori yaitu [4] : (1) content, organisation, and readability, (2) navigation and links, (3) user interface design, dan (4) performance and effectiveness. Populasi yang akan menjadi sampel adalah mahasiswa/I Mikroskil Jurusan Sistem Informasi yang telah mengunjungi website Tokopedia.com dan Blibli.com. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa kedua website berada pada level usability good. Pada Kategori content, organisation, and readability, navigation and links, dan performance and effectiveness Tokopedia lebih unggul dibanding Blibli.com dan pada kategori user interface design memiliki hasil yang sama antara website Tokopedia.com dan Blibli.com.
Analysis and Design for Non-Cash Payments of Regional Taxes and Levies using Payment Gateway Services M. Riza Baihaqie
Seminar Nasional Informatika (SEMNASIF) Vol 1, No 1 (2021): Inovasi Teknologi dan Pengolahan Informasi untuk Mendukung Transformasi Digital
Publisher : Jurusan Teknik Informatika

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

Abstract

Tujuan: Penelitian ini bertujuan untuk menghasilkan rancangan sistem pembayaran pajak dan retribusi daerah secara non-tunai yang terpusat dan terintegrasi dengan payment gateway.Perancangan/metode/pendekatan: Penelitian ini dilakukan secara bertahap, mulai dari tahap persiapan, analisa, desain, konstruksi dan pengujian.Hasil: Dari penelitian ini disimpulkan bahwa dengan rancangan sistem pembayaran non-tunai yang menggunakan payment gateway memberikan kemudahan kepada masyarakat karena banyaknya pilihan channel pembayaran yang disediakan oleh sistem. Pemerintah daerah dapat memonitor transaksi pembayaran non-tunai pada semua jenis pendapatan daerah dengan akurat dan real-time. Komunikasi data melalui layanan API memberikan perlindungan data sumber (data tagihan pajak dan retribusi) dengan aman.Keaslian/ state of the art: Penulis merancang sistem pembayaran pajak dan retribusi daerah secara non-tunai dengan menggunakan payment gateway melalui layanan API. Penulis juga menggunakan API untuk mengintegrasikan sistem pembayaran dengan aplikasi pajak atau retribusi sebagai penyedia data tagihan.
Poultry Disease Detection Simulation using Case-Based Reasoning based on Nearest Neighbor Retrieval Ivana Puspita Sari; Isna Nur Aini; Satya Ghifari Adipratama; Shoffan Saifullah
Seminar Nasional Informatika (SEMNASIF) Vol 1, No 1 (2021): Inovasi Teknologi dan Pengolahan Informasi untuk Mendukung Transformasi Digital
Publisher : Jurusan Teknik Informatika

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

Abstract

Tujuan: Mendeteksi penyakit unggas (ayam) dan memberikan solusi alternatif dengan simulasi sistem. Sehingga dapat memberikan kontribusi dalam pengembangan teknologi bidang peternakan.Perancangan/metode/pendekatan: Penelitian ini menggunakan metode Case-Based Reasoning (CBR). Metode CBR menggunakan rule-based dalam penyelesaian masalah (khususnya deteksi penyakit ayam). Selain itu,  retrieve pada CBR menggunakan metode Nearest Neighbor Retrieval dalam mencari kemiripan berdasarkan bobot yang diberikan. Hasil: Simulasi sistem mampu mendeteksi penyakit unggas dengan nilai similarity kasus percobaan yang diujikan sebesar 69,3% dan percobaan gejala lain memiliki similarity sebesar 99.9%. Hal ini ditunjukkan dalam proses deteksi sistem dan perhitungan perhitungan manualnya. Keaslian/ state of the art: Penelitian ini menggunakan CBR-Nearest Neighbor Retrieval berdasarkan rule dan kemiripan kasus yang ada.
THE EFFECT OF DIGITAL MARKETING AND ELECTRONIC WORD OF MOUTH ON PURCHASE DECISIONS AND CUSTOMER SATISFACTION Muhammad Azhar; Heru Tri Sutiono; Wisnalmawati Wisnalmawati
Seminar Nasional Informatika (SEMNASIF) Vol 1, No 1 (2021): Inovasi Teknologi dan Pengolahan Informasi untuk Mendukung Transformasi Digital
Publisher : Jurusan Teknik Informatika

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

Abstract

This research aims to analyze the influence of digital marketing and electronic word of mouth on the buying decision and customer’s satisfaction at Kappy Komputer, Yogyakarta. The population used in this research is Kappy Komputer’s customers, with 100 respondents used as sample measure, using probability sampling method, especially simple random sampling in particular. The data is collected by spreading questionnaire. Analysis technique used in this research is the PLS (Partial Least Square) analysis method. The result shows us that: 1) digital marketing influences buying decision in a good way. 2) There is positive influence of electronic word of mouth on the buying decision. 3) There is positive influence of digital marketing on the customer’s satisfaction. 4) There is no positive influence of electronic word of mouth on the customer’s satisfaction. 5) There is positive influence of buying decision on the customer’s satisfaction.
Hospital Health Services Application Development using Evaluation Based on Distance from Average Solution (EDAS) Nico Syahputra Santoso; Newton Ongko; Gilbert Wijaya; Ng Poi Wong; Frans Mikael Sinaga
Seminar Nasional Informatika (SEMNASIF) Vol 1, No 1 (2021): Inovasi Teknologi dan Pengolahan Informasi untuk Mendukung Transformasi Digital
Publisher : Jurusan Teknik Informatika

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

Abstract

Kesehatan merupakan hal terpenting yang harus dimiliki oleh masyarakat, namun terdapat beberapa faktor yang membuat masyarakat sulit mendapatkan pelayanan kesehatan yang layak. Jarak tempuh ke rumah sakit yang terlalu jauh bagi masyarakat, sulit melakukan penjadwalan, dan pengurusan administrasi yang panjang menyebabkan banyak masyarakat mengurungkan niat masyarakat pergi ke rumah sakit. Untuk menyelesaikan permasalahan tersebut, maka dirancang suatu aplikasi pelayanan kesehatan rumah sakit dengan menggunakan metode Evaluation Based on Distance from Average Solution (EDAS) untuk mendapatkan rekomendasi dokter dan pengurusan administrasi konsultasi dengan dokter. Pengujian dilakukan dengan menguji semua fitur yang terdapat di dalam aplikasi pelayanan kesehatan. Pengujian Black Box yang digunakan adalah use-case testing, diperoleh hasil bahwa metode EDAS dapat memberikan hasil rekomendasi dokter berdasarkan jarak rumah sakit dan rating dokter, serta mempermudah pengurusan administrasi konsultasi.
SISTEM PRESENSI BERDASARKAN GEOLOKASI DENGAN BLUETOOTH SNIFFER ADDRESS BERBASIS ARDUINO Budi Suyanto; Nia Anisa Fadhila; Sukamto Sukamto; Rizal Said Ramadhan
Seminar Nasional Informatika (SEMNASIF) Vol 1, No 1 (2021): Inovasi Teknologi dan Pengolahan Informasi untuk Mendukung Transformasi Digital
Publisher : Jurusan Teknik Informatika

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

Abstract

Tujuan : adalah membangun Pengembangan Sistem Presensi berdasarkan geolokasi dengan Bluetooth Sniffer Address berbasis Arduino dan Android. Membantu mengatasi kurangnya efisiensi waktu dan memudahkan dalam perekapan data presensi dengan menggunakan fitur GPS dan Bluetooth Sniffer Address. GPS dalam sistem ini digunakan untuk melakukan pengecekan lokasi user terhadap area yang ditetapkan untuk melakukan presensi serta dapat melakukan pelacakan terhadap user mahasiswa yang dilakukan oleh orang tua, sedangkan Bluetooth sniffer address digunakan sebagai pendukung GPS untuk meningkatkan keakuratan pengambilan titik lokasi. Metode: metode Rapid Application Development (RAD) yang memiliki tiga fase, yaitu requirements planning (perencanaan syarat-syarat), RAD design workshop (workshop desain RAD), dan implementation (implementasi). Hasil :Aplikasi ini sudah diuji dengan fungsi yang sudah ditetapkan dan berjalan dengan baik. Pengujian meliputi pengujian tampilan antarmuka sistem dan fungsionalitas fitur sistem. Nilai : Berdasarkan hasil kuisioner dari 18 responden yang terdiri atas mahasiswa dan orang tua didapatkan hasil persentase kepuasan pengguna sebesar 85,42% yang berarti sangat memuaskan dengan sistem ini.
Diabetic Retinopathy Severity Level Classification Based on Fundus Image Using Convolutional Neural Network (CNN) MS Hendriyawan Achmad; Wahyu Saputro RM
Seminar Nasional Informatika (SEMNASIF) Vol 1, No 1 (2021): Inovasi Teknologi dan Pengolahan Informasi untuk Mendukung Transformasi Digital
Publisher : Jurusan Teknik Informatika

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

Abstract

Diabetic retinopathy is an eye disease and is a complication of diabetes mellitus. The longer a person suffers from diabetes mellitus, the more likely they are to experience diabetic retinopathy. Diabetic retinopathy is divided into two types, namely Non-Proliferative Diabetic Retinopathy (NPDR) with 4 phases (normal, mild, moderate and severe) and Pre-proliferative Diabetic Retinopathy (PDR). To classify the severity of this disease requires an expert doctor and takes a long time. This study applies the Convolutional Neural Network (CNN) method to fundus image input to classify the severity of diabetic retinopathy, namely mild, moderate, severe, or regular. The fundus image dataset for training and testing was taken from the APTOS 2019 dataset. The pre-processing stage of the fundus image includes: resizing, Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization (CLAHE), and gaussian filtering. After that, classification is carried out using the CNN Model, consisting of a convolution layer, a pooling layer, a dropout layer, and a fully connected layer. The results of the CNN model implementation show a classification accuracy of 75% in the training process and 73% in the model validation process. Meanwhile, in the confusion matrix testing process, the accuracy is 68%, the precision is 69%, and the recall is 68%.

Page 1 of 3 | Total Record : 23

 1   2   3 

Filter by Year

2021 2021


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 1, No 1 (2021): Inovasi Teknologi dan Pengolahan Informasi untuk Mendukung Transformasi Digital Vol 1, No 1 (2020): Peran Digital Society dalam Pemulihan Pasca Pandemi Vol 1, No 1 (2018): Landscape Industri Internet Dampak Perilaku Marketing Indonesia Vol 1, No 1 (2018): Landscape Industri Internet Dampak Perilaku Marketing Indonesia Vol 1, No 1 (2017): “e-Defense : Menjaga keamanan data menghadapi cyber warfare untuk memperkokoh ke Vol 1, No 2 (2016): Semnasif 2016 Vol 1, No 2 (2016): Semnasif 2016 Vol 1, No 1 (2015): Informatika Dalam Pengelolaan Sumber Daya Alam Vol 1, No 1 (2015): Informatika Dalam Pengelolaan Sumber Daya Alam Vol 1, No 1 (2014): Business Intelligence Vol 1, No 5 (2013): Network And Security Vol 1, No 4 (2013): Intelligent System dan Application Vol 1, No 3 (2013): Computation And Instrumentation Vol 1, No 3 (2013): Computation And Instrumentation Vol 1, No 2 (2013): Cloud Computing Technology Vol 1, No 1 (2013): Information System and Application Vol 1, No 1 (2013): Information System and Application Vol 1, No 5 (2012): Geoinformatic And GIS Vol 1, No 5 (2012): Geoinformatic And GIS Vol 1, No 4 (2012): Information System and Application Vol 1, No 4 (2012): Information System and Application Vol 1, No 3 (2012): Intelligent System dan Application Vol 1, No 3 (2012): Intelligent System dan Application Vol 1, No 2 (2012): Network And Security Vol 1, No 1 (2012): Computation And Instrumentation Vol 1, No 5 (2011): Information System and Application Vol 1, No 5 (2011): Information System and Application Vol 1, No 4 (2011): Intelligent System dan Application Vol 1, No 3 (2011): Network And Security Vol 1, No 2 (2011): Instrumentational And Robotic Vol 1, No 2 (2011): Instrumentational And Robotic Vol 1, No 1 (2011): Computatinal Vol 1, No 5 (2010): Information System And Application Vol 1, No 5 (2010): Information System And Application Vol 1, No 4 (2010): Intelligent System dan Application Vol 1, No 3 (2010): Network And Security Vol 1, No 3 (2010): Network And Security Vol 1, No 2 (2010): Instrumentational And Robotic Vol 1, No 1 (2010): Computatinal Vol 1, No 1 (2010): Computatinal Vol 1, No 6 (2009): E-Democracy Vol 1, No 6 (2009): E-Democracy Vol 1, No 5 (2009): Information System And Application Vol 1, No 5 (2009): Information System And Application Vol 1, No 4 (2009): Intelligent System dan Application Vol 1, No 3 (2009): Network And Security Vol 1, No 2 (2009): Instrumentational And Robotic Vol 1, No 1 (2009): Computatinal Vol 1, No 1 (2009): Computatinal Vol 1, No 5 (2008): Information System And Application Vol 1, No 5 (2008): Information System And Application Vol 1, No 4 (2008): Network And Security Vol 1, No 3 (2008): Intelligent System dan Application Vol 1, No 3 (2008): Intelligent System dan Application Vol 1, No 2 (2008): Instrumentational And Robotic Vol 1, No 1 (2008): Computational More Issue