Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
1.037
P-Index
This Author published in this journals
All Journal ILKOM Jurnal Ilmiah Journal of Computer Scine and Information Technology Jurnal Sains Informatika Terapan (JSIT) Innovative: Journal Of Social Science Research Jurnal Pengabdian Masyarakat Bangsa
safira, silky
Unknown Affiliation
Humanities Computer Science & IT Control & Systems Engineering Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Materials Science & Nanotechnology Public Health Other

Published : 5 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 5 Documents
Search

 1 
PENYULUHAN GAME EDUKASI UNTUK MEMBANTU DAYA TANGKAP SISWA SEKOLAH DASAR Fitrul Hadi, Aulia; Gusrion, Deval; Safira, Silky
Jurnal Pengabdian Masyarakat Bangsa Vol. 1 No. 1 (2023): JURMAS BANGSA
Publisher : Riset Sinergi Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62357/jpb.v1i1.123

Abstract

Perkembangan teknologi informasi dari zaman ke zaman semakin berkembang dan mengalami peningkatan, tidak terkecuali dalam bidang pendidikan. Pemanfaatan teknologi informasi dalam pendidikan di sekolah dasar sangat diperlukan untuk berbagai kepentingan termasuk dalam media pembelajaran. Selain digunakan untuk media pembelajaran, teknologi informasi juga dapat digunakan untuk mengembangkan ilmu pengetahuan.Seiring perkembangan zaman, pada saat ini teknologi sangat berpengaruh terhadap proses belajar mengajar, mulai dari Sekolah Dasar hingga jenjang yang lebih tinggi. Dalam perkembangan teknologi yang semakin pesat dan menarik untuk dinikmati di kalangan anak-anak hingga dewasa, bahkan ada sebagian Sekolah Dasar yang menyediakan beberapa teknologi dalam proses pengajaran. Dengan pemanfaatan teknologi sebagai inovasi yang dilakukan guru, dapat diyakini proses belajar mengajar akan lebih menarik dan dapat meningkatkan hasil belajar siswa. Jika teknologi digunakan atau dimanfaatkan dalam proses pembelajaran, proses belajar-mengajar bisa dimaksimalkan. Teknologi informasi memiliki peran yang sangat penting terutama bagi dunia pendidikan.
Arsitektur Enterprise pada Rumah Sakit Umum Daerah Menggunakan Framework TOGAF ADM (Studi Kasus : Sistem Pelayanan Kesehatan RSUD Solok Selatan) Syahputra, Hadi; Helen, Like Sagitri; Safira, Silky; Saputra, Dhio
Innovative: Journal Of Social Science Research Vol. 5 No. 1 (2025): Innovative: Journal Of Social Science Research
Publisher : Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/innovative.v5i1.17732

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk merancang arsitektur enterprise pada Rumah Sakit Umum Kabupaten Solok Selatan dengan studi kasus sistem pelayanan kesehatan, guna mengatasi kendala dalam penerapan sistem informasi yang belum terintegrasi secara menyeluruh. Permasalahan yang dihadapi mencakup kurangnya pemanfaatan sistem informasi secara optimal, tumpang tindih dalam pembangunan sistem, serta ketidaklengkapan informasi yang menghambat pelayanan kesehatan. Penelitian ini menggunakan metode TOGAF (The Open Group Architecture Framework) versi 9 dengan pendekatan Architecture Development Method (ADM). Hasil dari penelitian ini menghasilkan blueprint arsitektur enterprise yang meliputi arsitektur bisnis, arsitektur data, arsitektur aplikasi, dan arsitektur teknologi, serta dilengkapi dengan analisis kesenjangan (gap analysis) dan roadmap implementasi sistem. Blueprint yang dihasilkan diharapkan dapat mendukung perbaikan kualitas pelayanan kesehatan dengan mengacu pada misi dan tujuan organisasi rumah sakit. Kata Kunci: Arsitektur Enterprise, Togaf ADM, Architecture Development Method, Rumah Sakit, Sistem Informasi
Cat Disease Diagnosis Expert System Using Web-Based Forward Chaining Method Ghandira, Faras; Rizki, Syafrika Deni; Safira, Silky
Journal of Computer Scine and Information Technology Volume 10 Issue 3 (2024): JCSITech
Publisher : Universitas Putra Indonesia YPTK Padang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35134/jcsitech.v10i3.106

Abstract

Currently, technological developments are growing rapidly. It can be seen from that most human activities require technology to meet daily needs. Technology has now fulfilled human needs that can be done by themselves. One of them is an expert system. Cats are one of the animals that are popular among people. Because it is so popular, the number of cat enthusiasts in Indonesia has become very large, and will continue to grow. However, this is not balanced by the knowledge of the keepers and the availability of sufficient veterinarians. This research develops an expert system application to diagnose diseases in cats. This expert system has 7 knowledge bases about diseases in cats and 30 symptoms, using the forward chaining inference method. The expert system was built and designed using the PHP programming language. The expert system provides output in the form of disease diagnosis results in cats based on the symptoms input by the user. The expert system developed is useful for helping the public obtain information about cat diseases and their symptoms easily and quickly
Rancang Bangun Sistem Informasi Inventaris Aset Berbasis Web (Study Kasus : Dimension Photography ) Syahputra, Hadi; Safira, Silky; Rais, Irsyad Romadoni
Jurnal Sains Informatika Terapan Vol. 4 No. 3 (2025): Jurnal Sains Informatika Terapan (Oktober, 2025)
Publisher : Riset Sinergi Indonesia (RISINDO)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62357/jsit.v4i3.849

Abstract

Dimension Photography merupakan studio fotografi profesional yang mengalami kendala dalam pengelolaan aset karena masih menggunakan metode manual berbasis Microsoft Excel. Kondisi ini menimbulkan berbagai permasalahan, seperti rawannya kesalahan pencatatan dan rendahnya efisiensi kerja. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sistem informasi inventaris aset berbasis web dengan menggunakan PHP dan MySQL. Sistem ini dikembangkan untuk mempermudah proses pencatatan, pengelolaan, dan pelaporan aset perusahaan secara digital, terstruktur, dan efisien. Hasil dari implementasi menunjukkan bahwa sistem yang dibangun dapat meningkatkan akurasi pencatatan, mempercepat pelaporan, serta mengurangi risiko kehilangan data. Efisiensi kerja admin dan staf meningkat, sementara proses pengambilan keputusan menjadi lebih cepat berkat laporan inventaris yang tersedia secara otomatis. Sistem ini diharapkan menjadi solusi teknologi yang tepat dalam mendukung kegiatan operasional Dimension Photography secara menyeluruh dan dapat dikembangkan lebih lanjut di masa mendatang.
SMOTE-Based Comparative Analysis of Machine Learning Models for Stroke Risk Prediction Using Imbalanced Healthcare Data Siregar, Ratu Mutiara; Satria, Budy; Fadilah, Sandi; Mayola, Liga; Safira, Silky
ILKOM Jurnal Ilmiah Vol 18, No 1 (2026)
Publisher : Prodi Teknik Informatika FIK Universitas Muslim Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33096/ilkom.v18i1.3161.180-194

Abstract

Stroke remains one of the leading causes of mortality and long-term disability worldwide, with a significant burden in Indonesia. Early detection is crucial, as up to 90% of stroke cases are potentially preventable through timely intervention. However, predictive modeling for stroke risk is often challenged by imbalanced datasets, where non-stroke cases significantly outnumber stroke cases, potentially biasing classification models. This study aims to perform a systematic comparative evaluation of six machine learning algorithms Logistic Regression, Decision Tree, Random Forest, Naïve Bayes, Support Vector Machine (SVM), and Extreme Gradient Boosting (XGBoost) for stroke risk prediction under imbalanced data conditions. The dataset consists of 5,110 patient records with 11 health-related features obtained from a publicly available healthcare dataset. Data preprocessing included anomaly removal, categorical encoding, feature scaling, and class balancing using the Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE). Model evaluation was conducted using 5-fold cross-validation and assessed through accuracy, precision, recall, and F1-score metrics. The experimental results demonstrate that ensemble-based models outperform single classifiers. Random Forest achieved the highest mean accuracy of 97.12% (±0.42) with an F1-score of 0.96, followed closely by XGBoost with 96.85% (±0.51). Both models also exhibited superior recall performance, indicating improved minority class detection. The novelty of this study lies in the systematic evaluation of multiple machine learning models using SMOTE-based balancing and cross-validation on publicly available healthcare data, providing robust comparative insights for imbalanced medical classification problems.
Co-Authors Fadilah, Sandi Fitrul Hadi, Aulia Ghandira, Faras Gusrion, Deval Hadi Syahputra Helen, Like Sagitri Liga Mayola Rais, Irsyad Romadoni Ratu Mutiara Siregar Safitri, Wifra Saputra, Dhio Syafrika Deni Rizki, Syafrika Deni