Garuda - Garba Rujukan Digital

Transformasi Sistem Electronic Assessment Management Menggunakan Metode RAD Pada Direktorat Peningkatan Mutu Tenaga Kesehatan Dany, Rahmad; Sriyadi, Sriyadi; Ginabila, Ginabila
Jurnal INSAN Journal of Information System Management Innovation Vol. 4 No. 1 (2024): Juni 2024
Publisher : LPPM Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/jinsan.v4i1.3613

Training Needs Assessment merupakan suatu proses yang dilakukan dalam penilaian kebutuhan pelatihan pada Direktorat Peningkatan Mutu Tenaga Kesehatan. Proses ini terkait dengan pengembangan sumber daya manusia yang ada di lingkungan Kementerian Kesehatan RI. Pada proses pengumpulan data dan penilaian TNA, ditmutunakes sering kali menghadapi sejumlah tantangan, seperti proses yang masih manual, ketidaksesuaian peserta, kurangnya data yang akurat, sulitnya mengidentifikasi prioritas kebutuhan pelatihan, serta kurangnya pemahaman admin dalam pengolahan data. Untuk itu, perancangan aplikasi ESEMA berbasis web menjadi solusi yang diusulkan. Aplikasi ini ditujukan guna memfasilitasi proses TNA tenaga kesehatan dengan lebih efektif dan efisien, sehingga dapat mengidentifikasi kebutuhan pelatihan yang diharapkan. Dalam prosesnya, Rapid Application Development menjadi metode pengembangan sistem yang digunakan dan dikombinasikan dengan bahasa pemrograman PHP. Dari transformasi sistem yang dilakukan, hasil yang diperoleh menyatakan bahwa aplikasi ESEMA sangat efektif dan mampu mengidentifikasi kebutuhan pelatihan, sehingga gap atau kesenjangan yang ada dapat dianalisa dengan baik.

KOMPARASI ALGORITMA DENGAN PENDEKATAN RANDOM UNDERSAMPLING UNTUK MENANGANI KETIDAKSEIMBANGAN KELAS PADA PREDIKSI CACAT SOFTWARE Ginabila, Ginabila; Fauzi, Ahamd
Jurnal Pilar Nusa Mandiri Vol 15 No 1 (2019): Pilar Nusa Mandiri : Journal of Computing and Information System Periode Maret 2
Publisher : LPPM Universitas Nusa Mandiri

Testing is a process that becomes a standard in producing quality software. In predictions of software defects, prediction errors are very bad. Incorrect and inappropriate data sets result in inaccurate prediction results will be affect the software itself. This study aims to overcome the problem of class imbalance with the software defect prediction data set, through the Random Undersampling (RUS) data level approach by taking several algorithms namely Naive Bayes (NB), J48 and Random Forest (RF) which aims to compare the accuracy level highest so that maximum results are obtained in the process of predicting software defects. From the results of this study it can be found that to overcome class imbalances using the Random Undersampling level data approach to predict software defects, the highest level of accuracy is obtained by the Random Forest algorithm with an accuracy rate of 71.932%.

INFORMATION RETRIEVAL SYSTEM PADA FILE PENCARIAN DOKUMEN TESIS BERBASIS TEXT MENGGUNAKAN METODE VECTOR SPACE MODEL Fauzi, Ahmad; Ginabila, Ginabila
Jurnal Pilar Nusa Mandiri Vol 15 No 1 (2019): Pilar Nusa Mandiri : Journal of Computing and Information System Periode Maret 2
Publisher : LPPM Universitas Nusa Mandiri

Speed and density in the process of finding documents and information has become mandatory, contained in information systems, to facilitate the search process or find documents and information needed, it is called information retrieval or information retrieval system, implementation of the theory applied in this study using the model method vector space, the purpose of this study is to provide general exposure to the process of finding digital documents. With the token and indexing process so that the results of the masses are found in the database using keywords, so the system will search according to the keywords input into the system, and will be compared with the data contained in the database, so that it can produce the correct information.

ANALISIS SENTIMEN PERKEMBANGAN MOTOR LISTRIK MENGGUNAKAN SUPPORT VECTOR MACHINE DAN OPTIMASI PARTICLE SWARM OPTIMIZATION Ginabila, Ginabila; Fauzi, Ahmad; Pratiwi, Risca Lusiana; Fauziah, Siti; Alfianti, Zulia Imami
INTI Nusa Mandiri Vol 19 No 1 (2024): INTI Periode Agustus 2024
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Pada Masyarakat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33480/inti.v19i1.5579

Innovation in electric motor technology such as increased range, speed, and battery endurance can attract interest from individuals fascinated by the latest advancements. Sentiment analysis enables a profound understanding of consumer perceptions towards electric motors. In this study, Support Vector Machine (SVM) is employed as a classification tool to evaluate opinions on current developments in electric motors. SVM seeks an optimal hyperplane that maximizes the distance between sentiment categories. The development of sentiment analysis methods utilizes SVM with Particle Swarm Optimization (PSO) to successfully achieve an accuracy of 80.33% and obtain a Good Classification category based on ROC Curve results. This research provides insights into consumer perceptions of electric motor technology, offering valuable feedback for manufacturers in the development of superior electric motor products. Leveraging sentiment analysis, manufacturers can enhance product improvements, increase quality, and expand functionality to meet the evolving market demands.

Information Retrieval & Perhitungan Kemiripan Dokumen pada Indonesian Heritage Library Menggunakan Vector Space Model Ginabila, Ginabila
Jurnal Teknik Informatika UNIKA Santo Thomas Vol 5 No. 2 : Tahun 2020
Publisher : LPPM UNIKA Santo Thomas

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.17605/jtiust.v5i2.987

Kebutuhan user untuk mencari suatu kumpulan atau pangkalan informasi secara otomatis saat ini sudah menjadi hal yang sering dilakukan, untuk memenuhi kebutuhan user menemukan kembali informasi-informasi yang dibutuhkan tersebut maka information retrieval system digunakan. Pencarian dokumen yang dilakukan oleh user pada sebuah database dengan cara menginputkan nama dokumen, maka semua dokumen dengan judul yang hampir mendekati dokumen yang user maksud akan ditampilkan. Hal ini dikarenakan dalam sistem pencarian tersebut, sistem belum dapat mengukur mana dokumen yang paling sesuai yang harus ditampilkan dan yang dimaksud oleh user. Maka dengan masalah seperti ini penulis menggunakan information retrieval. Dalam penelitian ini akan dilakukan perhitungan kemiripan dokumen menggunakan metode Vector Space Model. Dalam metode ini data akan melalui proses token dan indexing sehingga tingkat ketepatan dokumen yang dimaksud oleh user untuk temu kembali informasi akan lebih sesuai.

Information Retrieval & Perhitungan Kemiripan Dokumen pada Indonesian Heritage Library Menggunakan Vector Space Model Ginabila, Ginabila
Jurnal Teknik Informatika UNIKA Santo Thomas Vol 5 No. 2 : Tahun 2020
Publisher : LPPM UNIKA Santo Thomas

Kebutuhan user untuk mencari suatu kumpulan atau pangkalan informasi secara otomatis saat ini sudah menjadi hal yang sering dilakukan, untuk memenuhi kebutuhan user menemukan kembali informasi-informasi yang dibutuhkan tersebut maka information retrieval system digunakan. Pencarian dokumen yang dilakukan oleh user pada sebuah database dengan cara menginputkan nama dokumen, maka semua dokumen dengan judul yang hampir mendekati dokumen yang user maksud akan ditampilkan. Hal ini dikarenakan dalam sistem pencarian tersebut, sistem belum dapat mengukur mana dokumen yang paling sesuai yang harus ditampilkan dan yang dimaksud oleh user. Maka dengan masalah seperti ini penulis menggunakan information retrieval. Dalam penelitian ini akan dilakukan perhitungan kemiripan dokumen menggunakan metode Vector Space Model. Dalam metode ini data akan melalui proses token dan indexing sehingga tingkat ketepatan dokumen yang dimaksud oleh user untuk temu kembali informasi akan lebih sesuai.

PERBANDINGAN ALGORITMA MACHINE LEARNING DALAM PREDIKSI TINGKAT BURNOUT PADA DATASET KESEHATAN PEKERJA REMOTE Pratiwi, Risca Lusiana; Alfianti, Zulia Imami; Yulianto, Eko; Fauzi, Ahmad; Ginabila, Ginabila
Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (Jinteks) Vol 7 No 3 (2025): EDISI 25
Publisher : Program Studi Informatika Universitas Teknologi Sumbawa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51401/jinteks.v7i3.6160

Burnout merupakan kondisi kelelahan fisik dan emosional yang disebabkan oleh stres kerja berkepanjangan dan berulang, terutama dialami oleh pekerja dengan sistem kerja remote. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan performa dua algoritma machine learning, yaitu Naive Bayes dan Neural Network, dalam memprediksi tingkat burnout berdasarkan data kesehatan pekerja remote. Data yang digunakan bersumber dari situs Kaggle dan terdiri dari 1.114 entri dengan 10 atribut yang mencakup usia, jenis kelamin, pengaturan kerja, jam kerja per minggu, status kesehatan mental, hingga tingkat burnout. Data diuji menggunakan proses klasifikasi setelah melalui tahapan preprocessing, seperti pembersihan data, penanganan nilai hilang, transformasi kategori ke numerik, dan pembagian data menjadi training dan testing dengan rasio 70:30. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa algoritma Neural Network unggul secara signifikan dengan akurasi mencapai 98,34%, precision dan recall di atas 98% untuk semua kelas, serta F1-score yang sangat tinggi dan seimbang. Sementara itu, Naive Bayes hanya menghasilkan akurasi sebesar 45,84% dan menunjukkan kinerja yang tidak stabil antar kelas. Temuan ini menunjukkan bahwa Neural Network lebih tepat digunakan dalam pemodelan prediksi burnout yang melibatkan data dengan hubungan non-linear dan kompleks. Penelitian ini diharapkan dapat menjadi dasar dalam pengembangan sistem deteksi dini burnout berbasis kecerdasan buatan untuk mendukung kesehatan mental pekerja remote.

Penerapan Sistem Point Of Sales (POS) Berbasis Web Dalam Pengelolan Penjualan Pada CV Fadhel Teknik Fitrohan, Hafidinulloh; Kusuma, Angga; Dharmawan, Rayhan; Ginabila, Ginabila; Isroni, Isroni
Journal of Innovative and Creativity Vol. 5 No. 3 (2025)
Publisher : Fakultas Ilmu Pendidikan Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

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

Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem Point of Sales (POS) berbasis web pada CV Fadhel Teknik guna menggantikan pencatatan transaksi manual yang kurang efisien dan rentan kesalahan. Sistem dibangun menggunakan Laravel, Vue.js, dan MySQL dengan pendekatan user-centric sesuai kebutuhan admin dan kasir. Data yang dikelola meliputi produk, transaksi penjualan, retur, inventaris, serta pelanggan. Fitur utama sistem mencakup pencatatan transaksi otomatis, manajemen stok, serta penyimpanan data terstruktur yang dapat diakses secara real-time.Sistem juga menghasilkan laporan penjualan dan keuntungan dalam bentuk web, PDF, dan Excel sehingga memudahkan analisis performa bisnis dan pengambilan keputusan manajerial. Implementasi menunjukkan bahwa sistem POS mampu meningkatkan akurasi pencatatan, mempercepat proses transaksi, serta menyederhanakan pelaporan. Dengan demikian, aplikasi POS tidak hanya berfungsi sebagai alat bantu transaksi, tetapi juga sebagai langkah awal transformasi digital perusahaan dalam membangun sistem informasi manajemen yang modern dan terintegrasi.

Title

Found 8 Documents
Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title Search

Found 8 Documents Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title

Found 8 Documents
Search