Claim Missing Document
Check
Articles

Found 25 Documents
Search

TOWARDS SPATIAL INFORMATION SYSTEM ADOPTION USING EXTENDED TAM AND IS SUCCESS MODEL Anjani, Heni; Inan, Dedi I.; Juita, Ratna; Sanglise, Marlinda
JURTEKSI (jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) Vol. 10 No. 4 (2024): September 2024
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM) STMIK Royal Kisaran

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33330/jurteksi.v10i4.3263

Abstract

Abstract: By leveraging digital technology, Laporkitong enhances transparency and accountability, as well as facilitates public participation in the oversight and enforcement processes related to land use and natural resource management. The Laporkitong website functions as an online reporting application aimed at documenting instances of spatial planning violations in the West Papua Province. The lack of public knowledge about the Laporkitong application has led to numerous issues. Therefore, an analysis of the adoption of the Laporkitong application is necessary. This study aims to investigate the influence of Perceived Quality, Perceived Control, and Perceived Ease of Use factors as determinants of the residents' willingness to use the Laporkitong application, employing the Technology Acceptance Model (TAM) and DeLone and McLean IS Success (IS D&M) theories. As many as 160 valid respondents are gathered based purposive sampling technique and evaluated using Partial Least Square Structural Equation Modeling (PLS-SEM). The results inform that all seven hypotheses are accepted with the R-square of the intention to use is 0.273 indicationg 27.3% variance of the model can determine the outcome. Further discussion and conclusion regarding the implication of theoretical and practical contribution are also discussed.            Keywords: laporkitong; perceived control; perceived ease of use; perceived quality; technology acceptance model Abstrak: Dengan memanfaatkan teknologi digital, Laporkitong meningkatkan transparansi dan akuntabilitas, serta memfasilitasi partisipasi publik dalam proses pengawasan dan penegakan terkait penggunaan lahan dan pengelolaan sumber daya alam. Website Laporkitong berfungsi sebagai aplikasi pelaporan online yang bertujuan untuk mendokumentasikan pelanggaran perencanaan tata ruang di Provinsi Papua Barat. Minimnya pengetahuan masyarakat terhadap aplikasi Laporkitong menyebabkan banyak permasalahan. Maka dari itu perlu dilakukan analisis mengenai adopsi pada aplikasi Laporkitong. Penelitian ini bertujuan untuk menyelidiki pengaruh faktor Kualitas yang Dirasakan, Kendali yang Dirasakan, dan Kemudahan Penggunaan yang Dirasakan sebagai penentu keinginan penduduk untuk menggunakan aplikasi Laporkitong, dengan menggunakan Model Penerimaan Teknologi (TAM) dan teori Kesuksesan Sistem Informasi (IS D&M) DeLone dan McLean. Sebanyak 160 responden valid dikumpulkan berdasarkan teknik purposive sampling dan dievaluasi menggunakan Partial Least Square Structural Equation Modeling (PLS-SEM). Hasilnya menunjukkan bahwa semua tujuh hipotesis diterima dengan R-square niat untuk menggunakan adalah 0,273, menunjukkan bahwa 27,3% variasi model dapat menentukan hasilnya. Diskusi lebih lanjut dan kesimpulan mengenai implikasi kontribusi teoritis dan praktis juga dibahas. Kata kunci: laporkitong; pengendalian yang dirasakan; kemudahan penggunaan yang dirasakan; kualitas yang dirasakan; model penerimaan teknologi 
Pengembangan Sistem Informasi Pariwisata Digital di Kabupaten Manokwari dengan Model Waterfall Berbasis Next.js Bemey, Joshua Adriel; A Limbong, Josua Josen; Sanglise, Marlinda; Bemey, Yehuda David
Jurnal Pendidikan dan Teknologi Indonesia Vol 5 No 10 (2025): JPTI - Oktober 2025
Publisher : CV Infinite Corporation

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52436/1.jpti.1394

Abstract

Kabupaten Manokwari di Provinsi Papua Barat memiliki beragam destinasi wisata alam, budaya, dan sejarah yang menjadi potensi unggulan daerah. Penyebaran informasi yang jelas dan mudah diakses sangat penting untuk promosi, namun website resmi Dinas Pariwisata yang berupa blog sederhana dengan navigasi membingungkan dan halaman tidak dapat diakses menghambat upaya ini, tercermin dari rendahnya tingkat penghunian kamar (TPK) hotel nonbintang yang hanya mencapai 11,37% pada Mei 2025. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem informasi pariwisata berbasis web yang modern dan efisien. Sistem dikembangkan menggunakan framework Next.js dan model Waterfall, dengan pengujian fungsionalitas melalui metode Black box dan User Acceptance Testing (UAT). Hasil pengujian menunjukkan seluruh 10 skenario pengujian Black box berhasil 100%, dan tingkat penerimaan pengguna (UAT) mencapai 82,67% (kategori “Sangat baik”) dengan aspek tampilan (90,00%) dan navigasi (93,33%) sebagai keunggulan utama. Penelitian ini diharapkan dapat berkontribusi pada digitalisasi promosi pariwisata daerah dan dapat diadaptasi untuk pengembangan sistem serupa di wilayah lain.
Analysis of the Determinants of Pelni Mobile Adoption Failure in Manokwari: A Hybrid Diffusion of Innovation and Theory of Planned Behaviour Approach Bonai, Yubelina Meilia; Sumendap, Andreas Leonardo; Sanglise, Marlinda
Journal of Applied Informatics and Computing Vol. 10 No. 1 (2026): February 2026
Publisher : Politeknik Negeri Batam

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30871/jaic.v10i1.11959

Abstract

The adoption of digital services like Pelni Mobile in developing regions faces complex challenges. Despite offering ease of access, its adoption rate in Manokwari Regency remains low. Previous studies have not extensively explored typical barriers such as resistance to change, perceived financial costs, inconvenience, and ease of access. This study analyzes the factors behind Pelni Mobile's adoption failure by integrating the DOI and TPB approaches. Data were collected via online questionnaires from 435 participants and analyzed using SEM-PLS. Findings show that Perceived Financial Cost (P=0.000), Resistance to Change (P=0.000), and Inconvenience (P=0.000) have a significant negative influence on Behavioral Intention to Use. This means perceived costs, resistance to change, and inconvenience can reduce usage interest. Conversely, Perceived Ubiquity (P=0.000) has a significant positive influence on usage intention, and Behavioral Intention to Use positively influences Use Behavior, indicating that ease of access can encourage adoption.The implications highlight the need for strategies to reduce financial barriers, improve accessibility, employ educational approaches to address resistance, and enhance user experience. For developers and policymakers, these results serve as a guide for designing more inclusive digital services tailored to the characteristics of developing communities, particularly in contexts similar to Manokwari. Generalizing the findings to other regions must consider local social, economic, and cultural differences.
Implementation of Predicting the Availability of Chicken Eggs on Christmas Day Using Artificial Neural Network Backpropagation Nofianti, Arin; Dwi Suhendra, Christian; Sanglise, Marlinda
The Indonesian Journal of Computer Science Vol. 13 No. 2 (2024): The Indonesian Journal of Computer Science
Publisher : AI Society & STMIK Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33022/ijcs.v13i2.3800

Abstract

Prediction can be called a science that is used to predict events that are likely to occur in the future based on past events. One of the other prediction methods in circulation is Backpropagation Neural Network. Backpropagation Neural Network (BPNN) is a Neural Network (NN) that is forward in nature and does not have a loop through which signals flow from input neurons to output neurons. This research aims to determine a prediction of egg supply in 2023, especially during Christmas in Manokwari district to meet market and customer needs. By analyzing the availability of egg supplies in the city of Manokwari from January 2018 to December 2022. From the methods used in this research, starting from data collection methods as well as variables and research stages which include the data collection process, data sharing, then training and data testing and validation crosswise, the prediction pattern for the number of egg stocks is 12-16-1, where there are 12 variables in the input layer, then 16 variables in the hidden layer, 1 variable in the output layer, the learning rate value is 0.9 and the value the momentum is 0.1, resulting in a prediction of egg stock in 2023, especially in December, of 131053 eggs. With a MAPE value of 27.4767%. with the results of a feasible prediction model value. With the predicted results, the number of egg stocks in 2023, especially in December (during Christmas celebrations) in Manokwari Regency is 131,053 eggs during December 2023.
DETEKSI KOMENTAR SPAM PERJUDIAN ONLINE DI YOUTUBE MENGGUNAKAN K-NEAREST NEIGHBORS DAN NAÏVE BAYES Ode, Idil; Suhendra, Christian Dwi; Sanglise, Marlinda
JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Vol 11, No 1 (2026)
Publisher : STKIP PGRI Tulungagung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29100/jipi.v11i1.7682

Abstract

Penyebaran komentar spam perjudian daring di YouTube semakin meningkat dan mengganggu pengalaman pengguna. Komentar-komentar ini sering kali menggunakan pola bahasa tertentu, seperti simbol dan variasi kata, untuk menghindari deteksi otomatis. Meskipun YouTube telah menerapkan sistem filter spam, banyak komentar masih lolos deteksi, yang menunjukkan perlunya metode yang lebih akurat dan adaptif. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pola bahasa dalam komentar spam perjudian daring dan mengembangkan model deteksi berbasis pembelajaran mesin menggunakan K-Nearest Neighbors (KNN) dan Naïve Bayes (NB). Dataset dikumpulkan menggunakan YouTube Data API v3, diproses melalui tahapan normalisasi, cleaning, analisis statistik, visualisasi, dan pelabelan sebelum diterapkan pada pemodelan pembelajaran mesin. Fitur teks diekstraksi menggunakan Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) dan Bag of Words (BoW), dengan pengoptimalan hiperparameter dilakukan menggunakan GridSearchCV untuk meningkatkan kinerja model. Evaluasi model didasarkan pada metrik accuracy dan F1-Score. Hasilnya menunjukkan bahwa model Naïve Bayes dengan TF-IDF mencapai kinerja tertinggi, dengan akurasi 99% setelah normalisasi dan 98% setelah cleaning, mengungguli Naïve Bayes dengan BoW dan KNN. Temuan ini berkontribusi pada pengembangan sistem deteksi spam yang lebih efektif, khususnya dalam mengidentifikasi pola bahasa tertentu yang digunakan dalam komentar spam perjudian di YouTube. Dengan pendekatan ini, diharapkan dapat dikembangkan sistem moderasi otomatis yang lebih efisien untuk menyaring komentar spam dan meningkatkan kualitas interaksi pengguna di platform YouTube.