Articles
<![CDATA[IMPLEMENTASI SYSTEM DEVELOPMENT LIFE CYCLE PADA RANCANG BANGUN SISTEM PENDAFTARAN PASIEN BERBASIS WEB ]]>
<![CDATA[Parasian D. P Silitonga]]>;
<![CDATA[Doni El Rezen Purba]]>
<![CDATA[ JSIK (Jurnal Sistem Informasi Kaputama) Vol 5, No 2 (2021): Volume 5, Nomor 2 Juli 2021 ]]>
Publisher : <![CDATA[STMIK KAPUTAMA ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.1234/jsik.v5i2.632
<![CDATA[The system development life cycle (SDLC) is a form of describing the stages of the system development process. The systems development life cycle presents a methodology or an organized process for building a system. One of the efforts made by the hospital to avoid long queues is to develop a web-based patient registration system. The design of the system in this study was carried out using use case diagrams and sequence diagrams. Based on the results of the process testing carried out on the applications produced in the study, it was found that the system built worked well, with no errors in the data processing process. Meanwhile, based on system interface testing, it was found that based on usability aspects, 26% of respondents chose very good; 59.4% chose good and 14.6% chose enough. Based on the user aspect 29% chose very good; 55.2% chose good and 15.6% chose enough. Based on the interaction aspect 20% chose very good; 50.8% chose good and 28.9% chose enough.]]>
<![CDATA[BELAJAR DAN BERMAIN PADA ANAK USIA DINI DENGAN TEKNOLOGI AUGMENTED REALITY ]]>
<![CDATA[Doni El Rezen Purba*]]>;
<![CDATA[Swono Sibagariang]]>
<![CDATA[ JURNAL MAHAJANA INFORMASI Vol 6 No 2 (2021): JURNAL MAHAJANA INFORMASI ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Sari Mutiara Indonesia Medan ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.51544/jurnal mi.v6i2.2426
<![CDATA[Artiket ini ditujukan untuk membantu proses belajar pada anak usia dini melalui kegiatan bermain dan belajar dengan teknologi Augmented Reality. Pendekatan yang dilakukan adalah dengan menerapkan teknologi Augmented Reality dengan metode pengembangan sistem Iterative Rapid Paper Prototype. Hasil yang diperoleh berdasarkan pengujian yang dilakukan terhadap 5 jenis perangkat android, 10 sampel peserta anak usia dini (4-5 tahun) dan 5 kelompok objek benda yang masing terdiri dari 10 jenis dihasilkan peningkatan kemampuan belajar sebesar 33.35% yang bersumber dari pengukuran hasil jawaban benar yang berhasil diperoleh antar metode belajar melalui gambar dengan belajar menggunakan teknologi Augmented Reality. Ide dari penelitian ini berasal dari penelitian terdahulu tentang model pembelajaran dilakukan terhadap anak sekolah dasar ( usia 6 tahun keatas) dan tanpa implementasi teknologi Augmented Reality.]]>
<![CDATA[Learning and Playing in Early Childhood with Augmented Reality Technology ]]>
<![CDATA[Doni El Rezen Purba]]>;
<![CDATA[Parasian Silitonga]]>
<![CDATA[ Telematika Vol 18, No 3 (2021): Edisi Oktober 2021 ]]>
Publisher : <![CDATA[Jurusan Teknik Informatika ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.31315/telematika.v18i3.5569
<![CDATA[Purpose: Helping the learning process in early childhood through playing and learning activities with Augmented Reality technology.Design/methodology/approach: Using Augmented Reality technology with the Iterative Rapid Paper Prototype system development methodFindings/result: Based on tests conducted on 5 types of android devices, 10 samples of early childhood participants (4-5 years) and 5 groups of objects consisting of 10 types resulted in an increase in learning ability of 33.35% which was sourced from the measurement of the correct answers that were successfully obtained. between learning methods through pictures and learning using Augmented Reality technologyOriginality/value/state of the art: In previous research, the learning model was carried out on elementary school children (aged 6 years and over) and without the implementation of Augmented Reality technology]]>
<![CDATA[Website Information System Design With SEO Techniques (Search Engine Optimization) ]]>
<![CDATA[Syaiful Bahri]]>;
<![CDATA[Doni El Rezen Purba]]>
<![CDATA[ INFOKUM Vol. 10 No. 1 (2021): Desember, Data Mining, Image Processing, and artificial intelligence ]]>
Publisher : <![CDATA[Sean Institute ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (521.738 KB)
<![CDATA[The development of website technology is currently very fast, so it is very easy to get accurate information. Promotion through the website is also currently one of the things that digital marketers are interested in. A good website will have a good impact on the goods we produce. One of the good or bad of a website is determined by SEO (Search Engine Optimization) techniques. In this study, we use the website www. webkuliah.com to prove whether SEO techniques can have a good impact on search results on search engines such as Google, Yahoo, or bing. The results obtained prove that SEO is very good in making websites known by search engines. The results prove that by using the keyword web university on the Bing search engine, the website can occupy the first page of Bing, it's just that it doesn't rank number 1 because it can't compete with the campus domain, which happens to be the name of the website used similar to the name of the campus. But the drawback of this SEO technique is that it takes a long time to occupy the first page of Google because this service is free.]]>
<![CDATA[Artificial Neural Networks in Predicting the Number of New Students using the Backprobapication Method : (Case Study: Santo Thomas Catholic University Medan) ]]>
<![CDATA[Alex Rikki]]>;
<![CDATA[Doni El Rezen Purba]]>;
<![CDATA[Marulak Lasron Siahaan]]>;
<![CDATA[Petrus Leonardi Marpaung]]>;
<![CDATA[Reni Maria Manalu]]>
<![CDATA[ Jurnal Mantik Vol. 6 No. 2 (2022): August: Manajemen, Teknologi Informatika dan Komunikasi (Mantik) ]]>
Publisher : <![CDATA[Institute of Computer Science (IOCS) ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.35335/mantik.v6i2.2762
<![CDATA[An artificial neural network is an information processing designed by imitating how the human brain works in solving problems, namely by carrying out the learning process. Backpropagation is one of the algorithms of artificial neural networks that is often used in predicting because it has a good level of accuracy. Uncertainty in the number of registrants at the Catholic University of Santo Thomas, forecasts or predictions are made. The problem formulation of this research is "How to predict new student admissions using an Artificial Neural Network with the Backpropagation method?". The purpose of this study is to find out how many new students there will be in 2022 in order to plan a strategy to find out the ups and downs of the number of new students.]]>
<![CDATA[IMPLEMENTASI SYSTEM DEVELOPMENT LIFE CYCLE PADA RANCANG BANGUN SISTEM PENDAFTARAN PASIEN BERBASIS WEB ]]>
<![CDATA[Silitonga, Parasian D. P]]>;
<![CDATA[Purba, Doni El Rezen]]>
<![CDATA[ Jurnal Sistem Informasi Kaputama (JSIK) Vol. 5 No. 2 (2021): Volume 5, Nomor 2, Juli 2021 ]]>
Publisher : <![CDATA[STMIK KAPUTAMA ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.59697/jsik.v5i2.712
<![CDATA[The system development life cycle (SDLC) is a form of describing the stages of the system development process. The systems development life cycle presents a methodology or an organized process for building a system. One of the efforts made by the hospital to avoid long queues is to develop a web-based patient registration system. The design of the system in this study was carried out using use case diagrams and sequence diagrams. Based on the results of the process testing carried out on the applications produced in the study, it was found that the system built worked well, with no errors in the data processing process. Meanwhile, based on system interface testing, it was found that based on usability aspects, 26% of respondents chose very good; 59.4% chose good and 14.6% chose enough. Based on the user aspect 29% chose very good; 55.2% chose good and 15.6% chose enough. Based on the interaction aspect 20% chose very good; 50.8% chose good and 28.9% chose enough.]]>
<![CDATA[Analisa Data Mining Dengan Naïve Bayes Untuk Klasifikasi Kelayakan Penerima Bantuan Iuran Jaminan Kesehatan Pada Desa Durian ]]>
<![CDATA[Purba, Doni El Rezen]]>
<![CDATA[ Jurnal Multimedia dan Teknologi Informasi (Jatilima) Vol. 7 No. 02 (2025): Jatilima : Jurnal Multimedia Dan Teknologi Informasi ]]>
Publisher : <![CDATA[Cattleya Darmaya Fortuna ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.54209/jatilima.v7i02.1279
<![CDATA[Penerima Bantuan Iuran Jaminan Kesehatan (PBI-JK) merupakan bantuan dari pemerintah berbentuk perawatan kesehatan atau perlindungan jaminan kesehatan untuk masyarakat indonesia yang sudah melunasi iuran ataupun iuran itu dibayarkan oleh pemerintah negara. Bantuan tersebut tidak diberikan secara langsung kepada penerima, melainkan dibayarkan oleh kementerian kesehatan (Kemenkes) kepada Badan Penyelenggara Jaminan Sosial (BPJS) Kesehatan dan akan diberikan kepada masyarakat berbentuk Kartu Indonesia Sehat (KIS). Dalam pelaksanaan PBI-JK pada Desa Durian Kecamatan Pantai Labu masih belum berjalan optimal, ini disebabkan pemilihan keluarga Penerima Bantuan Iuran Jaminan Kesehatan belum tepat sasaran. Dengan demikian diperlukan sebuah strategi dalam penanggulangan tingkat penerima bantuan yaitu dengan memaksimalkan penerima bantuan tersebut dengan menggunakan metode data mining, salah satu metode data mining yaitu naïve bayes. naïve bayes diterapkan untuk menganalisis data yang terdapat serta membuat prediksi yang akurat tentang penerima bantuan iuran jaminan kesehatan.]]>
<![CDATA[Perbandingan Peramalan Penerimaan Calon Mahasiswa Baru menggunakan Naïve Bayes dan Support Vector Machine ]]>
<![CDATA[Silitonga, Parasian D.P]]>;
<![CDATA[Purba, Doni El Rezen]]>;
<![CDATA[Rikki, Alex]]>
<![CDATA[ KAKIFIKOM : Kumpulan Artikel Karya Ilmiah Fakultas Ilmu Komputer Volume 6, Nomor 2, Edisi Oktober 2024 ]]>
Publisher : <![CDATA[UNIKA Santo Thomas ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.54367/kakifikom.v6i2.4335
<![CDATA[Penelitian ini dilakukan untuk melihat perbandingan peramalan penerimaan calon mahasiswa baru menggunakan Naïve Bayes dan Support Vector Machine. Analisis menunjukkan bahwa model Naïve Bayes menghasilkan akurasi moderat sebesar 50% pada data uji dan memprediksikan jumlah pendaftar tetap berada pada kategori Tinggi dengan estimasi rata-rata sekitar 1542,5. Akurasi yang dihasilkan tergolong cukup rendah, tetapi Naïve Bayes dapat bekerja dengan baik pada prediksi berbasis kategori. Sebaliknya, model SVM yang diterapkan dalam bentuk Support Vector Regression (SVR) juga menunjukkan akurasi 50%, namun memberikan prediksi numerik yang lebih rinci, dengan estimasi jumlah pendaftar tetap sebesar 1883. SVM menunjukkan potensi yang lebih besar dalam menangani data dengan pola tren yang meningkat. Perbandingan antara kedua metode ini menunjukkan bahwa Naïve Bayes lebih cocok untuk prediksi kategori, sedangkan SVM lebih tepat untuk prediksi numerik yang lebih akurat.]]>
<![CDATA[Web Quality Evaluation Penerapan Model View Controller Design Pattern pada Pengembangan Sistem Informasi SMK Negeri 1 Sipispis ]]>
<![CDATA[Purba, Doni El Rezen]]>;
<![CDATA[Matondang, Zekson Arizona]]>
<![CDATA[ Jurnal Teknik Informatika UNIKA Santo Thomas Vol 6 No. 2 : Tahun 2021 ]]>
Publisher : <![CDATA[LPPM UNIKA Santo Thomas ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.54367/jtiust.v6i2.1523
<![CDATA[Penyebaran informasi SMK Negeri 1 Sipispis saat ini, masih bersifat manual atau masih bersifat surat dan menggunakan papan pengumuman dalam penyampaian informasi. SMKN 1 Sipispis membutuhkan media informasi yang cepat, tepat tanpa harus mengunjungi sekolah dan dapat diakses secara online oleh publik, siswa untuk mendapatkan informasi yang cepat dan akurat. Penelitian ini bertujuan membuat sebuah sarana informasi yang berbasis website dan sekaligus sebagai media alternatif bagi sekolah SMK Negeri 1 Sipispis dalam menyampaikan informasi, berita, dan pengumuman sehingga masyarakat umum dan para siswa dapat dengan mudah memperoleh informasi secara cepat. Model waterfall digunakan pada tahap pengembangan sistem sebagai kerangka dalam menganalisis data dan informasi yang didapat dari sekolah yang kemudian merancang, membangun website sistem informasi sekolah. Sistem ini dibangun menggunakan bahasa pemograman PHP dengan pendekatan pola desain program berbasis Model-View-Controller (MVC) dan sistem basis data MySQL. Perancangan website ini dibangun berdasarkan hasil analisis dan berbagai referensi yang diperoleh dan kemudian diuji. Pengujian dilakukan dengan cara uji Web Quality Evaluation Method dan diperoleh persentasi nilai pengujian sebesar 84,45 %. Setelah melewati tahap uji diperoleh sebuah hasil berupa media informasi beripa sistem informasi berbasis website yang dapat membantu sekolah untuk menyampaikan informasi. Peneliti menyimpulkan bahwa dengan merancang dan menbangun Sistem Informasi SMK Negeri 1 Sipispis berbasis website ini dapat mempermudah sekolah dalam menyampaikan informasi dengan cepat dan tepat]]>
<![CDATA[Penerapan Algoritma Bayes Terhadap Pengguna Sosial Media yang Ketergantungan ]]>
<![CDATA[Matondang, Zekson Arizona]]>;
<![CDATA[Rezel Purba, Doni El]]>
<![CDATA[ Jurnal Teknik Informatika UNIKA Santo Thomas Vol 6 No. 2 : Tahun 2021 ]]>
Publisher : <![CDATA[LPPM UNIKA Santo Thomas ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.54367/jtiust.v6i2.1590
<![CDATA[The Bayes method is a method for generating parameter estimates by combining information from the sample and other previously available information. The Bayes approach to statistical estimation methods combines the information contained in the sample with other previously available information. The Bayesian technique uses the initial distribution together with the evidence contained by the sample to calculate the posterior distribution for the parameter . Conclusions regarding the next parameter are based on the posterior distribution and the parameters in this sample are social media dependent parameters]]>
