Garuda - Garba Rujukan Digital

Sekolah Binaan Berbasis Teknologi Di SMA Negeri 1 Manuhing Herman Santoso Pakpahan; Yuniarta Basani; Muhammad Bambang Firdaus
J-PEMAS - Jurnal Pengabdian Masyarakat Vol. 4 No. 1 (2023): Jurnal Pengabdian Masyarakat J_PEMAS
Publisher : STMIK Amik Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33372/j-pemas.v4i1.845

SMA Negeri 1 Manuhing adalah sekolah binaan berbasis teknologi agar siswa/siswi mengerti dan mengetahui dampak positif atau negatif penggunaan internet dan menggunakan aplikasi teknologi komputer seperti Microsoft Office yaitu Ms.Word dan Ms. Excel kepada siswa–siswi, terutama dalam menyelesaikan tugas dan pekerjaan. Peserta kegiatan ini adalah siswa-siswi kelas 10, 11, dan 12. Kegiatan sekolah binaan mulai dari menjelajah dunia internet, mengetahui dampak negatif dan positif bagi siswa-siswi, dan membuat file (beserta menjelaskan format file seperti docx, mpp, pptx), membuka file, mengetik dasar, menyimpan file, menggunakan mouse (anak panah komputer), hingga pengenalan bagian-bagian dalam komputer (fitur yang ada di sistem operasi). Hasil dari pelatihan komputer ini dapat memberi kemampuan dan pengetahuan dalam usaha untuk membantu menyelesaikan tugas-tugas yang diberikan oleh guru sekolah, sekaligus memiliki generasi cerdas dan kreatif dalam penggunaan Microsoft Office. Siswa-siswi SMA Negeri 1 Manuhing sudah menyadari pentingnya teknologi, dampak positif dan negatif dalam penerapan teknologi, serta dapat mengoperasikan komputer dan menyelesaikan masalah pekerjaan yang berkaitan dengan Microsoft Office.

Implementasi Metode K-Means Untuk Pengelompokan Potensi Produksi Komoditas Perkebunan Herman Santoso Pakpahan; Joan Angelina Widians; Haga Daffa Aska Firmanda
Adopsi Teknologi dan Sistem Informasi (ATASI) Vol. 1 No. 1 (2022): Adopsi Teknologi dan Sistem Informasi (ATASI)
Publisher : Mulawarman University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30872/atasi.v1i1.49

Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan komoditas perkebunan di Kalimantan Timur karena dilihat banyaknya komoditas dan jumlah data yang banyak maka diperlukan suatu sistem pengelompokan agar dapat memberikan informasi tentang potensi disuatu wilayah yang diperlukan oleh masyarakat maupun petani dan lembaga-lembaga yang terkait dengan informasi tersebut. Clustering data komoditas perkebunan menggunakan algoritma K-Means yang merupakan metode yang tepat untuk digunakan sebagai acuan dalam menentukan komoditas perkebunan disuatu wilayah yang memiliki tingkat potensi produksi banyak, sedang, dan sedikit. Data yang digunakan pada penelitian ini merupakan data yang diperoleh dari Dinas Perkebunan Kalimantan Timur sebanyak 400 data dengan menggunakan 5 atribut. Dalam penelitian ini didapatkan hasil pada cluster 1 sebanyak 16 data komoditas perkebunan, cluster 2 sebanyak 14 data komoditas perkebunan, dan cluster 3 sebanyak 370 data komoditas perkebunan. Berdasarkan perhitungan tingkat akurasi bahwa metode pengukuran jarak Euclidean Distance menunjukan tingkat akurasi sebesar 93,75% dan perhitungan Sum of Squared Error (SSE) menunjukan tingkat error sebesar 6.25%. hal ini menunjukan bahwa metode pengukuran jarak Euclidean Distance cukup akurat dalam pengelompokan komoditas perkebunan, karena nilai Sum of Squared Error (SSE) tidak melebihi 50%. Sistem pengelompokan komoditi perkebunan daerah Kalimanta Timur berbasis web dengan menerapkan metode K-Means telah berhasil dibangun.

Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System for Waste Prediction Haviluddin Haviluddin; Herman Santoso Pakpahan; Novianti Puspitasari; Gubtha Mahendra Putra; Rima Yustika Hasnida; Rayner Alfred
Knowledge Engineering and Data Science Vol 5, No 2 (2022)
Publisher : Universitas Negeri Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.17977/um018v5i22022p122-128

The volume of landfills that are increasingly piled up and not handled properly will have a negative impact, such as a decrease in public health. Therefore, predicting the volume of landfills with a high degree of accuracy is needed as a reference for government agencies and the community in making future policies. This study aims to analyze the accuracy of the Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS) method. The prediction results' accuracy level is measured by the value of the Mean Absolute Percentage Error (MAPE). The final results of this study were obtained from the best MAPE test results. The best predictive results for the ANFIS method were obtained by MAPE of 3.36% with a data ratio of 6:1 in the North Samarinda District. The study results show that the ANFIS algorithm can be used as an alternative forecasting method.

Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Objek Wisata Menggunakan Metode Weighted Product dan Simple Additive Weighting Herman Santoso Pakpahan; Yuniarta Basani; Nur Shadrina
Informatika Mulawarman : Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer Vol 18, No 1 (2023): Informatika Mulawarman : Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer
Publisher : Mulawarman University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30872/jim.v18i1.8399

Kalimantan Timur memiliki berbagai macam pesona alam tersendiri yang terdapat di berbagai daerah salah satunya Kota Bontang. Kota Bontang juga memiliki sektor pariwisata yang berpotensi dan dapat dikembangkan sebagai daya tarik wisata. Sektor pariwisata saat ini berpotensial untuk dikembangkan sebagai salah satu sumber pendapatan daerah. Sistem pendukung keputusan (SPK) pemilihan objek wisata ini berbasis computer. Adapun tujuan penelitian untuk membangun sistem yang dapat memberikan rekomendasi mengenai pemilihan objek wisata sehingga dapat membantu parawisatawan dalam memilih tempat wisata. Metode yang digunakan dengan cara menggabungkan metode antara WP untuk pembobotan kriteria dan SAW untuk proses perangkingan alternatif. Data yang digunakan adalah data objek wisata yang berada di Kota Bontang yang didapatkan langsung dari Dinas Pemuda Olahraga dan Pariwisata (DISPOPAR). Hasil yang didapat dari sistem berupa perangkingan dan rekomendasi data objek wisata Kota Bontang, adapun hasil rangking teratas atau rangking 1 diduduki oleh objek wisata Pulau Beras Basah dengan nilai preferensi 0.8622.

Case Base Reasoning for Diagnosing the Level of Hyperemesis Gravidarum in Pregnant Women using K-Nearest Neighbor Novianti Puspitasari; Ervina Rahayu; Herman Santoso Pakpahan; Medi Taruk; Haviluddin Haviluddin
Sistemasi: Jurnal Sistem Informasi Vol 13, No 3 (2024): Sistemasi: Jurnal Sistem Informasi
Publisher : Program Studi Sistem Informasi Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32520/stmsi.v13i3.2584

Hyperemesis gravidarum is a disease that causes excessive nausea and vomiting in pregnant women. Due to dehydration, this disease can interfere with daily work and get worse. Medical personnel generally recognize hyperemesis gravidarum as one type of disease. In fact, hyperemesis gravidarum is divided into 3 levels, namely grade I or general hyperemesis gravidarum, grade II hyperemesis gravidarum and grade III. This shows that information about hyperemesis gravidarum has yet to be widely known by some medical personnel. If this is left untreated, these two conditions can cause deep vein thrombosis in pregnant women. This study aims to apply the Case-Based Reasoning and K-Nearest Neighbor (KNN) methods to produce accurate information on the diagnosis of hyperemesis gravidarum levels in pregnant women based on symptom management in cases of an old diagnosis. The study used medical record data for hyperemesis gravidarum sufferers in 2018-2019, totalling 228 data. The calculation results of the Case-Based Reasoning method with the K-Nearest Neighbor using the confusion matrix produce an accuracy value of 74%, a precision value of 55% and a recall value of 57%, which indicates that this method is good enough to diagnose levels in patients with hyperemesis gravidarum.

Implementasi Metode K-Means Untuk Pengelompokan Potensi Produksi Komoditas Perkebunan Pakpahan, Herman Santoso; Widians, Joan Angelina; Firmanda, Haga Daffa Aska
Adopsi Teknologi dan Sistem Informasi (ATASI) Vol. 1 No. 1 (2022): Adopsi Teknologi dan Sistem Informasi (ATASI)
Publisher : Mulawarman University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30872/atasi.v1i1.49

Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan komoditas perkebunan di Kalimantan Timur karena dilihat banyaknya komoditas dan jumlah data yang banyak maka diperlukan suatu sistem pengelompokan agar dapat memberikan informasi tentang potensi disuatu wilayah yang diperlukan oleh masyarakat maupun petani dan lembaga-lembaga yang terkait dengan informasi tersebut. Clustering data komoditas perkebunan menggunakan algoritma K-Means yang merupakan metode yang tepat untuk digunakan sebagai acuan dalam menentukan komoditas perkebunan disuatu wilayah yang memiliki tingkat potensi produksi banyak, sedang, dan sedikit. Data yang digunakan pada penelitian ini merupakan data yang diperoleh dari Dinas Perkebunan Kalimantan Timur sebanyak 400 data dengan menggunakan 5 atribut. Dalam penelitian ini didapatkan hasil pada cluster 1 sebanyak 16 data komoditas perkebunan, cluster 2 sebanyak 14 data komoditas perkebunan, dan cluster 3 sebanyak 370 data komoditas perkebunan. Berdasarkan perhitungan tingkat akurasi bahwa metode pengukuran jarak Euclidean Distance menunjukan tingkat akurasi sebesar 93,75% dan perhitungan Sum of Squared Error (SSE) menunjukan tingkat error sebesar 6.25%. hal ini menunjukan bahwa metode pengukuran jarak Euclidean Distance cukup akurat dalam pengelompokan komoditas perkebunan, karena nilai Sum of Squared Error (SSE) tidak melebihi 50%. Sistem pengelompokan komoditi perkebunan daerah Kalimanta Timur berbasis web dengan menerapkan metode K-Means telah berhasil dibangun.

Penerapan Motion Graphic Pada Video Promosi Wisata Pantai Panrita Lopi Tejawati, Andi; Indrajit, Indrajit; Taruk, Medi; Arifin, Zainal; Riyayatsyah, Riyayatsyah; Alameka, Faza; Pakpahan, Herman Santoso
Jurnal Rekayasa Teknologi Informasi (JURTI) Vol 8, No 2 (2024): Jurnal Rekayasa Teknologi Informasi (JURTI)
Publisher : Universitas Mulawarman

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30872/jurti.v8i2.14615

Berbagai pendekatan, efek, framing, panorama, dan vintage kini dihasilkan dari aspek-aspek tersebut dalam kemajuan teknis kontemporer, yang mampu menimbulkan kesan tersendiri saat pengguna melihatnya. Grafik gerak adalah bentuk media yang menggunakan teknologi animasi untuk menciptakan tampilan gerakan dan biasanya dipasangkan dengan audio dan teks untuk digunakan dalam output multimedia. Tujuan penelitian ini adalah membuat aplikasi video sinematografi untuk meningkatkan kualitas media promosi Pantai Panrita Lopi, memperluas pemasaran Pantai Panrita Lopi, dan menarik perhatian calon pengunjung sehingga memilih Pantai Panrita Lopi sebagai destinasi. Teknik dalam penelitian ini adalah penggunaan proses produksi video untuk membuat video yang sukses. Kamera Sony A6100, Canon 600D, drone DJI Mavic Air, dan alat pengeditan video Adobe Premiere Pro dan Adobe After Effects digunakan untuk membuat promosi. Dari 51 responden yang telah menonton video sinematografi dan menggunakan aplikasi, ditemukan banyaknya responden yang setuju di setiap pertanyaan kuesioner diantaranya pertanyaan pertama sebesar 64,70%, pertanyaan kedua sebesar 60,80%, pertanyaan ketiga sebesar 58,80% dan pertanyaan keempat sebesar 52,9%. Disarankan kedepannya untuk memperhatikan keseimbangan antara informasi yang disampaikan dengan estetika visual yang menarik, sehingga dapat menciptakan pengalaman yang memikat bagi penonton dan mendorong mereka untuk mengunjungi Pantai Panrita Lopi.

Analisis Dan Perancangan Sistem Informasi Penjual Pada Toko Serba 35 Palangka Raya Berbasis Web Saputra, Daniel; Pakpahan, Herman Santoso; Andriawan, Deden
Jurnal Sistem Informasi, Manajemen dan Teknologi Informasi Vol. 3 No. 2 (2025): Juli
Publisher : STMIK Palangkaraya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33020/jsimtek.v3i2.838

Toko Serba 35 Palangka Raya menghadapi tantangan dalam pengelolaan penjualan karena masih mengandalkan sistem manual. Penelitian ini bertujuan merancang sistem informasi penjualan berbasis web untuk meningkatkan efisiensi operasional dan layanan. Dengan menggunakan metode PIECES, dilakukan analisis kebutuhan sistem, meliputi pengelolaan stok, laporan penjualan, dan transaksi pembayaran. Hasil perancangan menunjukkan bahwa sistem ini dapat meningkatkan akurasi laporan, mempercepat transaksi, dan efisiensi pengelolaan stok. Respon positif dari responden dengan skor 76,8% mengindikasikan potensi besar untuk implementasi sistem ini dalam mendukung pertumbuhan dan daya saing Toko Serba 35.Dalam penelitian ini, dilakukan analisis terhadap kebutuhan sistem informasi yang mencakup pengelolaan stok barang, laporan penjualan, pemesanan produk, serta transaksi pembayaran. Metode PIECES (Performance, Information, Economy, Control, Efficiency, and Services) digunakan untuk menganalisis permasalahan yang ada dan merancang solusi sistem yang lebih efisien. Hasil perancangan sistem ini menggunakan tools seperti Balsamiq Mockup dan Draw.io untuk menggambarkan tampilan antarmuka dan diagram alur proses.

Title

Found 28 Documents
Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title Search

Found 28 Documents Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title

Found 28 Documents
Search