Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
8.731
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika (JEPIN) JOIV : International Journal on Informatics Visualization Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) International Journal of Artificial Intelligence Research JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA PROCESSOR Jurnal Ilmiah Sistem Informasi, Teknologi Informasi dan Sistem Komputer JMM (Jurnal Masyarakat Mandiri) Sebatik JURNAL PENDIDIKAN TAMBUSAI Jurnal Ilmiah Media Sisfo Journal of Information Technology and Computer Engineering JURTEKSI Jurdimas (Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat) Royal JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH EXPLORE Jurnal Review Pendidikan dan Pengajaran (JRPP) Jurnal Teknologi Informasi dan Pendidikan Jusikom: Jurnal Sistem Informasi Ilmu Komputer bit-Tech Jurnal Sistem Informasi dan Informatika (SIMIKA) JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science JOURNAL OF INFORMATION SYSTEM RESEARCH (JOSH) Jurnal Infortech Jurnal Pendidikan Guru (JPG) Journal of Applied Data Sciences Jurnal Computer Science and Information Technology (CoSciTech) Majalah Ilmiah UPI YPTK Journal of Computer Scine and Information Technology Bulletin of Computer Science Research KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer Jurnal Ipteks Terapan : research of applied science and education Jurnal Pustaka Data : Pusat Akses Kajian Database, Analisa Teknologi, dan Arsitektur Komputer Jurnal Pustaka AI : Pusat Akses Kajian Teknologi Artificial Intelligence EXPLORE Jurnal Komtekinfo Journal of Computers and Digital Business SmartComp JOURNAL OF COMMUNITY SERVICE AND APPLICATION SCIENCE (JCSAS) Kesatria : Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer dan Manajemen) Jurnal Pustaka Robot Sister
Sovia, Rini
Universitas Putra Indonesia YPTK Padang, Padang
Aerospace Engineering Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Astronomy Automotive Engineering Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Chemistry Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Earth & Planetary Sciences Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Health Professions Immunology & microbiology Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Library & Information Science Materials Science & Nanotechnology Mathematics Mechanical Engineering Medicine & Pharmacology Neuroscience Nursing Physics Public Health Social Sciences Veterinary Other

Published : 88 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 6 Documents
Search
Journal : sebatik

 1 
JARINGAN SYARAF TIRUAN PERCEPTRON UNTUK PENENTUAN POLA SISTEM IRIGASI LAHAN PERTANIAN DI KABUPATEN PESISIR SELATAN SUMATRA BARAT Musli Yanto; Rini Sovia; Eka Praja Wiyata Mandala
Sebatik Vol 22 No 2 (2018): DESEMBER 2018
Publisher : STMIK Widya Cipta Dharma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (272.625 KB)

Abstract

Penelitian Jaringan Syaraf Tiruan dengan menggunakan algoritma Perceptron ini, akan digunakan dalam menyelesaikan kasus untuk menunjang sebuah keputusan pada pembangunan irigasi air di daerah Kabupaten Pesisir Selatan Provinsi Sumatera Barat. Metode Jaringan Syaraf Tiruan algoritma Perceptron adalah sebuah metode yang mampu melakukan proses perhitungan dengan mengenali variabel-variabel dalam pencocokan pola dan pada akhirnya hasil keluaran dari Jaringan dapat digunakan sebagai bahan pertimbangan pengambilan keputusan. Tujuan akhir dari penelitian ini adalah untuk membantu pihak Dinas Pengelolaan Sumber Daya Air Kabupaten Pesisir Selatan yang kesulitan dalam menentukan daerah mana yang seharusnya terlebih dahulu di prioritaskan untuk pembangunan sistem irigasi, sehingga pihak Dinas Pengelolaan Sumber Daya Air Kabupaten Pesisir Selatan cepat tanggap dalam memutuskan pembangunan sistem irigasi. Konsep pola Jaringan Syaraf Tiruan Algoritma Perceptron yang dihasilkan akan diterapakan kedalam Sistem pengambilan keputusan yang bermanfaat untuk mepermudah kinerja Dinas Pengelolaan Sumber Daya Air Kabupaten Pesisir Selatan dalam pengolahan dan penentuan keputusan pembangunan sistem irigasi.
VIRTUAL REALITY PENGENALAN KAMPUNG TRADISIONAL MINANG KABAU BERBASIS ANDROID Rini Sovia; Muhammad Reza Putra; Randy Permana; Adiddo Restiady
Sebatik Vol 23 No 1 (2019): JUNI 2019
Publisher : STMIK Widya Cipta Dharma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (393.832 KB)

Abstract

Teknologi Virtual Reality merupakan salah satu teknologi yang memungkinkan komputer untuk menyimulasikan suatu lingkungan virtual yang dapat berinteraksi dengan pengguna secara realtime dan berkelanjutan. Tidak sama seperti teknologi simulasi lainnya yang hanya mengandalkan interaksi melalui monitor dan input device seperti mouse dan keyboard, Virtual Reality lebih membawa pengalaman yang lebih baik kepada pengguna seolah – olah pengguna benar – benar berada dilingkungan Virtual tersebut. Virtual Reality menggabungkan pengindraan manusia seperti vision ( penglihatan ), Pendengaran, Sentuhan dan juga penciuman yang tergabung didalam suatu dunia virtual berbentuk 3D. Penerapan teknologi Virtual Reality saat ini telah merambah berbagai displin ilmu dan bidang seperti edukasi atau pendidikan, kesehatan, Militer , Psikologi, dan juga Hiburan. Pada penelitian ini, Virtual Reality dimanfaatkan sebagai media untuk mengedukasi masyarakat umum dan khususnya generasi muda suku Minangkabau untuk lebih mengenal kebudayaan yang telah mereka terima secara turun temurun. Melalui teknologi ini, lingkungan virtual 3D akan menyimulasikan keadaan kampung tradisional minangkabau dan mengajak pengguna untuk berinteraksi secara langsung dengan lingkungan virtual tersebut. Sistem Virtual Reality akan menampilkan dan memperkenalkan kembali bentuk struktur bangunan tradisional Minangkabau yang mulai saat ini sudah mulai jarang ditemui dalam kehidupan nyata.
ANALISIS FORCASTING JUMLAH KUNJUNGAN TAMU HOTEL DI KOTA BUKITITINGGI Musli Yanto; Rini Sovia; Putri Melati
Sebatik Vol 24 No 1 (2020): Juni 2020
Publisher : STMIK Widya Cipta Dharma

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

Abstract

Bukittinggi merupakansalah satu kota yang dikenal dengan destinasi objek wisata. Beragam bentuk sajian wisata tersaji untuk para wisatawan yang berkunjung baik nasional maupun mancanegara. Salah satu fasilitasyang dibutuhkan oleh para pengunjung adalah ketersediaan hotel untuk tempat menginap saat melakukan kunjungan wisata. Pada penelitian ini, permasalahan yang akan dibahas adalah sebuah proses analisa forcasting untuk melihat jumlah kunjungan tamu hotel yang ada di kota Bukittinggi.Proses forcastingyang dilakukan ini menggunakan metode artificial neural network algoritma backpropagation. Metode ini sangat cocok dalam melakukan sebuah proses forcasting, dimana metode ini bekerja dengan melakukan proses pelatihan dan pegujian terhadap pola data yang dibangun sebelumnya. Proses analisa forcasting tersebut dimulai dengan menemukan variabel data dan membangun pola jaringan terlebih dahulu berdasarkan data jumlah kunjungan tamu hotel serta variabel prediktor yang digunakan diantaranya jumlah kunjungan wisata, jumlah objek wisata, inflansi dan nilai tukar rupiah. Proses ini menghasilkan hasil dengan tingkat nilai akurasi yang didapatkan sebesar 99.98% dan nilai kesalahan sebesar 0.002%.Hasil tersebut didapat dari pola jaringan dengan bentuk 5-70-1 dimana pola tersebut merupakan pola jaringan terbaik yang didapat berdasarkan proses pelatihan dan pengujian jaringan. Hasil penelitian ini akan dijadikan bahan pertimbangan bagi pihak pengelola hotel serta pemerintah setempat dalam pengelolaan sektor pariwisata guna meningkatkan Pendapatan Asli Daerah (PAD) kota Bukittinggi.
SISTEM PAKAR CERTAINTY FACTOR DALAM MENDIAGNOSIS INDIKASI PENYAKIT KATARAK PADA ANAK Randy Permana; Rini Sovia; Hanippa Prima Putra
Sebatik Vol 24 No 1 (2020): Juni 2020
Publisher : STMIK Widya Cipta Dharma

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

Abstract

Sistem pakar merupakan salah satu bagian dari cabang ilmu kecerdasan buatan yang mengombinasikan pengalaman dan mesin inferensi untuk mendapatkan suatu pengetahuan. Dengan membangun sistem pakar, pengguna bisa mendapatkan pengetahuan yang bersumber dari sistem sama seperti bertemu dengan seorang pakar yang sebenarnya. Terdapat banyak kasus yang dapat dipecahkan oleh sistem pakar antara lain : kesehatan, pertanian, peternakan, otomotif, eletronik dan masih banyak lagi yang lainnya. Pada penelitian ini sistem pakar menerapkan metode certainty factor atau yang disebut dengan faktor kepastian, merupakan metode berbentuk metrik untuk membuktikan apakah suatu fakta yang diberikan pengguna pasti atau tidak dengan yang terdapat di dalam sistem pakar. Kasus yang akan dipecahkan oleh sistem pakar ini adalah pendeteksian secara dini terhadap penyakit katarak yang rentan menyerang bayi maupun anak di bawah umur. Penyakit katarak pada anak umumnya disebabkan oleh beberapa hal seperti kelahiran bayi secara prematur, Ibu yang mengandung mengidap rubella atau toksoplasma, dan juga termasuk makanan yang dikonsumsi oleh ibu yang sedang mengandung. Hasil dari Sistem pakar ini akan menyimpulkan apakah seorang anak menderita penyakit katarak Congenital, Juvenile, Traumatic ataupun tidak sama sekali berdasarkan gejala yang dipilih oleh seorang pengguna berdasarkan nilai keyakinan yang dimiliki oleh seorang pengguna.
An Analysis of Public Satisfaction with Government Services: A Multi-Method Approach Using PCA, K-Means Clustering, and Linear Regression Abuzar Gafari; Sarjon Defit; Rini Sovia
Sebatik Vol. 30 No. 1 (2026): June 2026
Publisher : STMIK Widya Cipta Dharma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.46984/sebatik.v30i1.2742

Abstract

Flawless performance evaluation results across all service dimensions may potentially obscure the identification of areas for improvement and diminish objectivity in decision-making. This study aims to identify the specific service attributes influencing public satisfaction and to segment respondents based on their satisfaction levels at the Office of the Ministry of Religious Affairs in Payakumbuh City. The research integrates Principal Component Analysis (PCA), K-means clustering, and linear regression. PCA was employed to reduce data dimensionality and establish principal components; K-means clustering was utilized to group respondents based on perceptual similarities regarding service quality; and linear regression was applied to identify the most significant factors influencing public satisfaction within each segment. The data were sourced from the Public Service Survey Information System (SISULAP) application of the Payakumbuh Ministry of Religious Affairs, spanning June 2024 to October 2025, with a total of 1,950 respondents. The findings reveal that service process and efficiency are the primary factors influencing all respondent segments, with the low-satisfaction segment identified as the top priority for service improvement. The regression models demonstrate robust performance across all segments. These findings provide an empirical foundation for data-driven policymaking to enhance public service quality.
Sentiment Analysis of Public Comments on YouTube Content Using Principal Component Analysis and Naive Bayes Dede Pratama; Sumijan Sumijan; Rini Sovia
Sebatik Vol. 30 No. 1 (2026): June 2026
Publisher : STMIK Widya Cipta Dharma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.46984/sebatik.v30i1.2746

Abstract

The rapid acceleration of digital media development compels public broadcasting institutions to adapt to shifting public information consumption patterns, which are now centered on online platforms. TVRI Sumatera Barat has responded to these dynamics by leveraging YouTube as a channel for content distribution and audience engagement. However, this interaction generates a massive volume of unstructured comment text, rendering manual sentiment analysis inefficient, time-consuming, and prone to subjectivity. This study aims to address these challenges by automatically and objectively classifying user sentiment using a machine learning approach. The applied methodology integrates Principal Component Analysis (PCA) and the Gaussian Naive Bayes algorithm. PCA serves as a dimensionality reduction technique to simplify TF-IDF weighted text features without losing vital information, while Gaussian Naive Bayes was selected for classification due to its efficiency in rapidly processing the continuous numerical data resulting from the PCA transformation. The research dataset comprises 10 comments from the TVRI Sumatera Barat YouTube channel in 2024, collected via the YouTube Data API, which underwent preprocessing and labeling for positive and negative sentiments. Model validation was conducted using a confusion matrix with accuracy, precision, recall, and F1-score metrics. The test results demonstrate that the combination of PCA and Gaussian Naive Bayes effectively enhances computational efficiency and delivers precise classification performance. This research makes a significant contribution by providing a measurable method for public opinion analysis, which is essential as a basis for evaluating audience perception to improve the quality of digital broadcasting strategies in public institutions.
Co-Authors Abuzar Gafari Adiddo Restiady Adinda Syalsabila Aditra Agus Salim, David Ahsan Firdaus Amin Amirul Mukminin, Andi Anam, M Khairul Anggy Wahyudi Aulia Fitrul Hadi Aulia Fitrul Hadi Ayu Mahessya, Raja Billy Hendrik Borianto, B Chairunnissa Deliva Akbar, Syifa Dede Pratama Deny Suyandi Deval Gusrion Devi Maryuni Devia Kartika Dila, Rahmah Dwi Andhara Valkyrie Dwiki Aulia Fakhri Edo Rinaldi Rais Effendy, Geraldo Revanska Eka Praja Wiyata Mandala Elmi Rahmawati Elmi Rahmawati, Elmi Encik Yoega Renaldi Erlanda, Hadrian Fana, Wulan Stau Fatimah, Noor Firdaus daus Firna Yenila Gema, Rima Liana Gunadi Widi Nurcahyo Gunadi Widi Nurcahyo Guslendra Gusriva, Revi Hadi, Aulia Fitrul Hadiyanto, Tegas Hanippa Prima Putra Harnaranda, Jefri Hartika Zain, Ruri Hartika Hasri Awal Hendri Irawan Heriyanto Hoka Muhgrah Sandawa Huda, Ramzil Ika Melinia Sapitri Fitriyanti Ilsa Hidayat Irzal Arif Wisky Islam, Md Ataul Jimmy Febio Julsapargi Nursam Khomsi, Ahmad Lidya Adriani Darma Lony Armawati Tambunan Lubis, Fitri Amelia Sari Lusinia, Shary Armonitha maha rani Maha Rani Mardhiah, Sitty Mhd Wedo Muhammad Aidil Rahman Muhammad Ikhsan Al-Arrafi Muhammad Reza Putra Muhammad, Abulwafa Mutiana Pratiwi Niken Rindiana Nugraha, Fajri Nurdiansyah, Ali Nursam, Julsapargi Nursyahrina Permana, Randi Permana, Randy Prihandoko Puja M Alca Putra, Kharisma Utama Putri Melati Putri Melati Rahmad Rahmad Rahmad Rahmad Rahman, Muhammad Aidil Rahman, Zumardi Rahmi, Nadya Alinda Ramadani, Sela Ramadhanu, Agung - Randa Mahardika Randy Permana Randy Permana Retno Devita Revi Gusriva Ricki Ardiansyah Ricki Ardiansyah ricki ardiansyah Ricki Ardiansyah, Ricki Ridwan Sutri Ridwan Sutri Rinaldi Chan, Fajri Rindhani Aditia, Mellya Riska Amelia Riyan Saputra Riyan Saputra, Riyan Roza, Yesi Betriana Rozakh, Muhammad Ruri Hartika Zain Ruri Hartika Zain Ruri Hartika Zain S, Sumijan Sandawa, Hoka Muhgrah Saputra, Charisman Fajri Saputra, Oriza Rama Saputra, Randy Sarjon Defit Sarjon Defit Selfi Melisa Selvia, Dina Shally Amna Silky Safira Siregar, Diffri Sulastri Sulastri Sumijan Sumijan Syafri Arlis Syafril Syafril Syafril Syafril Syaiffullah, Afif Tika Christy Tsalsabila Jilhan Haura Tsalsabila Jilhan Haura Tuti Nabila Wahyudi, Anggy Widya Nursanty Wifra Safitri Wirdawati, Wira Yanti, Rahma Yanto, Musli Yanto, Musli Yasmin, Nabilla Yuhandri Yuhandri, Yuhandri Zainal A. Haris