Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
3.469
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Pendidikan Teknologi dan Kejuruan Riau Journal of Computer Science Sistemasi: Jurnal Sistem Informasi Jurnal CoreIT Indonesian Journal of Artificial Intelligence and Data Mining INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science Journal of Robotics and Control (JRC) Jurnal Ilmu Komputer Jurnal Sains Teknologi dan Sistem Informasi JAIA - Journal of Artificial Intelligence and Applications Journal of Artificial Intelligence and Digital Business RJOCS (Riau Journal of Computer Science) The Indonesian Journal of Computer Science
Sabna, Eka
STMIK Hang Tuah Pekanbaru
Aerospace Engineering Computer Science & IT Control & Systems Engineering Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Mechanical Engineering

Published : 30 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 30 Documents
Search

 1   2   3 
PENERAPAN TEXT MINING UNTUK PENGELOMPOKAN PENELITIAN DOSEN Eka Sabna
Jurnal Ilmu Komputer Vol 9 No 2 (2020): Jurnal Ilmu Komputer
Publisher : STMIK Hang Tuah Pekanbaru

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33060/JIK/2020/Vol9.Iss2.183

Abstract

Penelitian merupakan salah satu dari Tri Darma Perguruan Tinggi. Setiap Dosen wajib melakukan penelitian. Hasil penelitian Dosen di Program Studi semakin bertambah dan beragam. Penelitian ini dilaksanakan untuk mengelompokkan judul-judul dari penelitian Dosen dengan menggunakan Text Mining. Pengelompokkan ini bertujuan untuk mengetahui Topik-topik penelitian Dosen. Dari hasil ini dapat membantu Program Studi dan Peneliti-peneliti yang lain untuk melihat kecendrungan (trend) penelitian yang dilakukan Dosen. Selain itu Program Studi dapat menggunakan hasil penelitian ini untuk menentukan Dosen Pembimbing dan Penguji dari mahasiswa yang mengambil matakuliah Skripsi. Selain itu hasil penelitian ini juga dapat membantu Dosen dalam mencari relasi/rekanan dalam penelitian Dosen tersebut selanjutnya.
APLIKASI PEMBAYARAN REKENING AIR PADA UPTD SPAM DINAS PEKERJAAN UMUM DAN PENATAAN RUANG, PERUMAHAN DAN KAWASAN PERMUKIMAN KABUPATEN KEPULAUAN MERANTI Muhardi Muhardi; Eka Sabna; Benni Harianto Naibaho
Jurnal Ilmu Komputer Vol 10 No 1 (2021): Jurnal Ilmu Komputer
Publisher : STMIK Hang Tuah Pekanbaru

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33060/JIK/2021/Vol10.Iss1.202

Abstract

UPTD SPAM adalah sebuah unit kerja di bawah naungan bidang Cipta karya di Dinas Pekerjaan Umum dan Penataan Ruang, Perumahan dan Kawasan Permukiman Kabupaten Kepulauan Meranti yang bergerak di bidang Pengadaan air bersih. UPTD SPAM ini masih melakukan pencatatan kwitansi pembayaran rekening dan pelaporan pemakaian air masih secara manual dalam buku besar, hal ini tentu tidak efektif dan efisien karena membutuhkan waktu yang lama jika pelanggan ingin membayar rekening pemakaian air setiap dan pelaporan pemakaian setiap bulannya. Untuk itu diterapkan sebuah aplikasi sebagai pengolahan data agar admin dapat melakukan pencatatan atau penginputan data terhadap seluruh data pelanggan UPTD SPAM, data input dan output pemakaian pelanggan yang digunakan dalam satu bulan serta laporan pemakaian pelanggan berdasarkan data yang telah di input ke dalam aplikasi.Aplikasi ini akan diimplementasikan dalam bentuk aplikasi berbasis website. Aplikasi pengolahan data ini menggunakan pemograman webPHP dan basis data MySQL sebagai penyimpanan data. Aplikasi ini adalah sebuah sistem yang akan menangani masalah penambahan lokasi daerah pelanggan, penambahan baru data pelanggan, pencatatan penggunaan pemakaian pelanggan setiap bulannya, serta pencatatan setiap pengaduan pelanggan yang mengalami masalah jaringan dan juga pelaporan bulanan pemakaian seluruh pelanggan.
DATA MINING DENGAN 2 (DUA) MODEL KLASIFIKASI UNTUK PREDIKSI KINERJA MAHASISWA Eka Sabna
Jurnal Ilmu Komputer Vol 10 No 2 (2021): Jurnal Ilmu Komputer
Publisher : STMIK Hang Tuah Pekanbaru

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33060/JIK/2021/Vol10.Iss2.229

Abstract

Berlimpahnya data mahasiswa pada perguruan tinggi dapat digunakan secara maksimal sesuai dengan kebutuhan dan mampu diolah menjadi informasi yang bermanfaat sehingga dapat mengetahui hubungan antara atribut data yang di dalamnya dapat dianalisis dan diharapkan memiliki keluaran berupa kinerja mahasiswa yang berhubungan Hasil Belajar (IPK). Metode yang digunakan mengunakan metode CRISP-DM yang terdiri dari 6 tahapan. Ada 2 (dua) metode klasifikasi yang digunakan yaitu Naïve Bayes Classifier dan Decision Tree Algoritma C4.5 untuk dilakukan perbandingan algoritma mana yang lebih baik untuk memprediksi kinerja mahasiswa. Hasil dari implementasi data mining dengan menggunakan software Rapidminer, dilakukan terhadap dua model algoritma klasifikasi yaitu C4.5 dan NBC kemudian memasukan dataset sebagai bahan uji untuk kedua model tersebut yang di dalamnya terdapat data latih dan data uji. Berdasarkan nilai akurasi terbaik pada model algoritma Naive Bayes Classifier (NBC) adalah 80% sedangkan berdasarkan nilai akurasi terbaik pada model algoritma C4.5 adalah 60 %. Keywords: C4.5, NBC, IPK, kinerja, mahasiswa
INFORMATION RETRIEVAL PADA DATA JUDUL SKRIPSI BERBASIS TEXT MENGGUNAKAN VECTOR SPACE MODEL Eka Sabna
Jurnal Ilmu Komputer Vol 10 No 2 (2021): Jurnal Ilmu Komputer
Publisher : STMIK Hang Tuah Pekanbaru

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33060/JIK/2021/Vol10.Iss2.230

Abstract

Penyimpanan data judul skripsi mahasiswa semakin banyak dan akan terus bertambah. Untuk mencari informasi dari judul skripsi tersebut akan menjadi sulit. Untuk itu dikembangkanlah metode pencarian yang disebut dengan temu-kembali informasi (information retrieval). Metode-metode temu-kembali informasi sudah dikenal sejak lama, salah satu dari metode tersebut yang paling banyak digunakan karena kemudahan implementasinya adalah Space Vector Model (SVM). Tujuan penelitian ini adalah memberikan paparan tentang proses pencarian dokumen digital dengan metode Vektor Space Model. Pada model ini dilakukan dengan proses token dan indexing sehingga ditemukan hasil dari maksimal terdapat dalam data judul skripsi menggunakan kata kunci, sehingga di lakukan pencarian sesuai dengan kata kunci dan akan dibandingkan dengan data yang terdapat pada file dokumen judul skripsi, sehingga dapat menghasilkan informasi yang benar.
APLIKASI CHATBOT SEBAGAI CUSTOMER SUPPORT UNTUK MENINGKATKAN PELAYANAN TERHADAP CALON MAHASISWA: APLIKASI CHATBOT SEBAGAI CUSTOMER SUPPORT UNTUK MENINGKATKAN PELAYANAN TERHADAP CALON MAHASISWA Eka Sabna
Jurnal Ilmu Komputer Vol 11 No 1 (2022): Jurnal Ilmu Komputer
Publisher : STMIK Hang Tuah Pekanbaru

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33060/JIK/2022/Vol11.Iss1.249

Abstract

Abstract Along with the times, by implication it has supported the development of technology very rapidly. Information is one of the keywords nowadays. Currently information can be obtained through various kinds of media - conventional media or online, the need for information is increasing not only in terms of the information itself that is needed but information is also required to be accessed faster, more accurately, and more easily. Chatbots work to replace the role of humans in serving conversations through messaging applications. The chatbot that was developed was named HangtuahBot. HangtuahBot uses Natural Language Processing (NLP) technology with a Knowledge Base of the usual greetings, greetings and from keywords that are often asked by prospective new students. This chatbot was created using the Python Programmer. Keywords: chatbot, service, new student, python, hangtuahBot Abstrak Seiring dengan perkembangan zaman, secara implikasi telah menunjang perkembangan teknologi dengan sangat pesat. Informasi adalah salah satu kata kunci pada masa kini. Saat ini informasi bisa didapatkan melalui berbagai macam media – media konvensional atau secara online, kebutuhan akan informasi sangat meningkat bukan hanya dari segi informasi itu sendiri yang dibutuhkan tapi informasi juga dituntut untuk dapat diakses lebih cepat, lebih akurat, dan lebih mudah. Chatbot bekerja untuk menggantikan peranan manusia dalam melayani pembicaraan melalui aplikasi pesan. Chatbot yang dikembangkan diberikan nama HangtuahBOT. HangtuahBOT menggunakan teknologi Natural Language Processing (NLP) dengan Knowledge Base dari sapaan yang biasa dilakukan, salam pembuka dan dari kata kunci yang sering di tanyakan oleh calon mahasiswa baru. Chatbot ini di buat dengan menggunakan Pemrogram Python. Keywords: chatbot, pelayanan, mahasiswa baru, python, hangtuahBotchatbot
Text Mining Menggunakan Algoritma K-Means Clustering Untuk Memprediksi Keinginan Pasar Terkait Perjalanan Wisata Eka Sabna; Budi Mustika; Hendry Fonda; Dedy Irfan; Ambiyar Ambiyar
INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science Vol 3 No 2 (2020): INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science
Publisher : Institut Penelitian Matematika, Komputer, Keperawatan, Pendidikan dan Ekonomi (IPM2KPE)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31539/intecoms.v3i2.1702

Abstract

Penelitian ini akan dibahas mengenai bagaimana cara pengelompokan (clustering) data berupa teks di media sosial twitter dengan menggunakan algoritma K-means. Metode ini digunakan untuk mendapatkan deskripsi dari sekumpulan data dengan cara mengungkapkan kecenderungan setiap individu data untuk berkelompok dengan individu-individu data lainnya. Data diperoleh dari media sosial yang dijadikan objek penelitian adalah Twitter. Sampel penelitian paling banyak 250 (dua ratus limapuluh) buah tweet tweet terkait wisata. Tools atau aplikasi yang digunakan dalam implementasi text mining pada penelitian ini adalah Rapidminer Studio v.9.7. Penelitian ini dilaksanakan di PT. Hika Raya Berkah sebuah perusahaan yang bergerak dalam usaha jasa biro perjalanan wisata, baik dalam negeri maupun mancanegara. Berdasarkan analisis data yang telah dilakukan terhadap tweets dengan kata pencarian “wisata pantai” dan dilanjutkan dengan clustering menggunakan RapidMiner Studio, menghasilkan kata “pantai” dan “kidul” menempati posisi paling tinggi. Sedangkan jika dilihat berdasarkan nama pantai, diperoleh hasil kata “lombok”. Dari hasil inilah perusahaan dapat menyimpulkan bahwa objek wisata pantai yang populer pada saat ini adalah gunung kidul di Yogyakarta dan pantai lombok di Nusa Tenggara Barat
Implementation of Data Mining to Predict The Feasibility of Blood Donors Using C4.5 Algorithm Anita Febriani; Tiara Trimadya Rahmawati; Eka Sabna
Indonesian Journal of Artificial Intelligence and Data Mining Vol 1, No 1 (2018): March 2018
Publisher : Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (367.044 KB) | DOI: 10.24014/ijaidm.v1i1.4562

Abstract

Blood Transfusion Unit PMI Pekanbaru City is part of a company or agency that serves blood donation, every blood bag obtained from the community voluntarily come to PMI to donate blood with the goal of humanity. In Blood Transfusion Unit PMI Pekanbaru City, has provisions to be blood donors that must be met in order to donate blood in UTD PMI Pekanbaru City. Data Mining is a combination of a number of computer science disciplines that are defined as the process of discovering new patterns from massive data sets. By using RapidMiner software and using the method of Decision Tree Algorithm C4.5 to determine the eligibility of blood donors based on Age, Weight, Hemoglobin, and Blood Pressure. In the study of hemoglobin is the most decisive variable in blood donors. And the result accuracy is 94.02% which means the accuracy of this model is very good.
Detection Of Human Face Targets with Viola-Jones Method Rahmiati; Ambiyar; Rika Melyanti; Eka Sabna
JAIA - Journal of Artificial Intelligence and Applications Vol. 2 No. 1 (2021): JAIA - Journal of Artificial Intelligence and Applications
Publisher : STMIK Amik Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (457.293 KB) | DOI: 10.33372/jaia.v2i1.777

Abstract

This study aims to implement Viola Jones into a simple face detection system by utilizing the existing library in Open CV and using the Python programming language. In this study, there were 10 sample images consisting of 8 images of human faces and 2 images of animals. The results of the study were 9 images were successfully detected and 1 image was less precise in determining the face. The system can detect the presence of several (more than one) faces in an image. The system can also detect an object that resembles a face when the object has the same contour as a human face, for example, a face on a statue.
Naive Bayes Optimization with PSO for Predicting ICU Needs for Covid-19 Patients Lusiana Dwi Lestari; Iqbal Harifal; Taslim Taslim; Yogi Yunefri; Susi Handayani; Eka Sabna; Kursiah Warti Ningsih
Sistemasi: Jurnal Sistem Informasi Vol 11, No 3 (2022): 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.v11i3.2094

Abstract

Covid-19 is a global pandemic that requires a coordinated worldwide response across all national health and healthcare systems. Identifying patients who are at high risk of contracting the Covid-19 virus is important to increase awareness before patients are further infected by the Covid-19 virus which can cause severe respiratory illness that requires special treatment in intensive care units (ICU). This study aims to predict ICU needs in patients infected with the Covid-19 virus. The value results from the prediction of ICU needs are used as a reference for hospitals to meet ICU needs for patients infected with Covid-19 so that they can increase ICU supplies. The prediction will be carried out using the Naïve Bayes algorithm method with optimization using the PSO algorithm. Based on the results of the study, the population size 20 with an accuracy value of the NBC algorithm was 87.03%, population size 40 with an accuracy value of 87.28, population size 60 obtained an accuracy of 87.13%, population size 80 with an accuracy value of 87.16 % and population size 100, the results obtained are 87.26% so that each population has an increase in the accuracy value.
Penerapan Data Mining Untuk Memprediksi Prestasi Akademik Mahasiswa Berdasarkan Dosen, Motivasi, Kedisiplinan, Ekonomi, dan Hasil Belajar Sabna, Eka; Muhardi, Muhardi
Jurnal CoreIT: Jurnal Hasil Penelitian Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi Vol 2, No 2 (2016): Desember 2016
Publisher : Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (404.911 KB) | DOI: 10.24014/coreit.v2i2.2392

Abstract

STMIK Hang Tuah Pekanbaru memiliki data akademik mahasiswa yaitu data Indeks Prestasi Komulatif (IPK), data identitas mahasiswa dan data Dosen. Data-data ini belum dimanfaatkan secara mendalam dan luas karena selama ini data-data tersebut masih digunakan hanya sebatas informasi saja. Data yang akan diproses dalam penelitian ini adalah bersumber dari data yang tersedia dan data penyebaran kuesioner . Data yang disebarkan melalui kuesioner terdiri dari 5 variabel yaitu adalah data yang terkait dengan peran dosen, motivasi, kedisiplinan, sosial ekonomi, dan hasil belajar masa lalu. Metode data mining yang digunakan adalah metode klasifikasi dengan algoritma C4.5. Algoritma ini dapat membentuk pohon keputusan yang menjadi alat dalam mendukung keputusan untuk memprediksi prestasi akademik mahasiswa. Dari hasil penelitian diperoleh bahwa variabel nilai rapor (hasil belajar masa lalu) menjadi node awal artinya dari 5 variabel yang menetukan prestasi akademik mahasiswa maka nilai rapor menjadi node yang terpilih sebagai penentu pertama terhadap prestasi akademik mahasiswa.
Co-Authors Akhmad Zulkifli Amartha, Mohd Ambiyar, Ambiyar Anita Febriani Benni Harianto Naibaho Budi Mustika Budy Mustika Dafwen Toresa Dedy Irfan Dedy Yasriady Deny Jollyta Des Suryani Des Suryani Dewi, Octavia Erfanni Delina Fadila, Rida Fajrizal Fatmawati, Kiki Feri Oktavianus Fonda, Hendry Giatman, M Hartomi, Zupri Henra Iqbal Harifal Lusiana Dwi Lestari Mardeni Melyanti, Rika Moh. Fatkuroji Muhardi Muhardi Muhardi Mutiara Sari, Ria Naziful Iman Ningsih, Kursiah Warti Oktaviandi, Deki Rahmalisa, Uci Rahmiati Refni Wahyuni Rida Fadila sanjaya, Rifki Saputro, Suhendro Suhendro Saputro Susi Handayani Taslim Taslim Taslim Taslim Taslim Tiara Trimadya Rahmawati Toresa, Dafwen Yogi Yunefri, Yogi Yuda Irawan Yulanda, Yulanda YULISMAN