Claim Missing Document
Check
Articles

Found 23 Documents
Search

The use of augmented reality to educate preschoolers on preventing dental malocclusion Salim, Yulita; Puspitasari, Yustisia; Azis, Huzain; Anas, Risnayanti
Bulletin of Social Informatics Theory and Application Vol. 3 No. 2 (2019)
Publisher : Association for Scientific Computing Electrical and Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31763/businta.v3i2.184

Abstract

According to the World Health Organization (WHO), malocclusion is a deviation in dentofacial growth or an abnormal relationship between the teeth of both arches, which results in impaired physical function for sufferers. Causes of malocclusion include genetic factors, inappropriate growth and development processes, bad habits of children, and malnutrition. Also, malocclusion can be caused by a lack of knowledge of children, parents, and guardians of students in the school environment in maintaining oral health. Nurul Falah Kindergarten, located in Mamajang District in the middle of Makassar City. However, students in kindergarten are from the middle to lower economies with a lack of dental and oral health awareness. According to the principal, some students come with the condition of not brushing teeth and with cavities. This service activity aims to help solve the problems faced by teachers in pre-school age students by providing dental education based on Augmented Reality and Topical Application Fluor (TAF) as an effort to prevent malocclusion. It is hoped that through this activity malocclusion prevention can be done through promotive efforts on dental health. This dental extension will be complemented by the utilization of information technology advances in the form of android-based Augmented Reality (AR) technology that is able to visualize an object in 3 dimensions so that the counseling process becomes more interactive and real.
One-gateway system in managing campus information system using microservices architecture Salim, Yulita; Muis, Ismunandar; Syafie, Lukman; Azis , Huzain; Rachman Manga, Abdul
Bulletin of Social Informatics Theory and Application Vol. 7 No. 2 (2023)
Publisher : Association for Scientific Computing Electrical and Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31763/businta.v7i2.635

Abstract

Universitas Muslim Indonesia (UMI) has developed several applications for managing the campus's digital information and management systems, both internally and externally. However, several applications were previously created in the development of information system applications at UMI. However, these applications were not well-suited for long-term use due to their complexity and lack of integration. Therefore, UMI aims to create a fully integrated and well-managed campus information system by implementing the concept of microservices. The microservices approach involves dividing large applications into smaller interconnected components. This approach facilitates the management of application systems and enables better integration. Moreover, the microservices approach simplifies system maintenance for application developers, as each application is separated into smaller components
Analisis performa metode klasifikasi Naïve Bayes Classifier pada Unbalanced Dataset Ericha Apriliyani; Salim, Yulita
Indonesian Journal of Data and Science Vol. 3 No. 2 (2022): Indonesian Journal of Data and Science
Publisher : yocto brain

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.56705/ijodas.v3i2.45

Abstract

Penelitian ini bertujuan menganalisis menganalisis performa metode Naïve Bayes Classifier pada berbagai variasi unbalanced dataset. Teknik klasifikasi yang digunakan yaitu dengan menggunakan pengukuran performa accuracy, precision, recall, dan f-measure dengan menggunakan metode Naïve Bayes Classifier. Dataset diambil dari Kaggle, dan dari tiap dataset memiliki data yang tidak seimbang atau unbalance, data inilah yang akan dihitung performanya menggunakan metode Naïve Bayes Classifier. Berdasarkan hasil pengujian menggunakan metode Naïve Bayes Classifier didapatkan pada dataset Glass yaitu accuracy sebesar 46%, precision sebesar 47%, recall sebesar 46% dan f-measure sebesar 43%, pada dataset Heart Disease yaitu accuracy sebesar 88%, precision sebesar 88%, recall sebesar 88% dan f-measure sebesar 88%, pada dataset Kidney Disease yaitu accuracy sebesar 100%, precision sebesar 100%, recall sebesar 100% dan f-measure sebesar 100%, pada dataset Liver Disease yaitu accuracy sebesar 78%, precision sebesar 82%, recall sebesar 78% dan f-measure sebesar 79%, pada dataset Diabetes yaitu accuracy sebesar 77%, precision sebesar 76%, recall sebesar 77% dan f-measure sebesar 76%, dan pada dataset Breast Cancer yaitu accuracy sebesar 94%, precision sebesar 94%, recall sebesar 94% dan f-measure sebesar 94%. Hasil penelitian ini menunjukkan metode Naive Bayes Classifier pada unbalanced dataset memperoleh nilai performa yang tidak menentu.
Analisis Performa Metode Cluster K-Means pada Dataset Ocular Disease Recognition Mashur, Mulyanul Ilmi; Salim, Yulita
Indonesian Journal of Data and Science Vol. 3 No. 1 (2022): Indonesian Journal of Data and Science
Publisher : yocto brain

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.56705/ijodas.v3i1.47

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk melakukan perbandingan menggunakan teknik cluster yang dapat mengolah data dalam jumlah besar untuk menemukan cluster baru pada dataset Ocular Disease Recognition. Pengolahan data tersebut digunakan untuk mengelompokkan penyakit pasien melalui fundus mata. Teknik Pengelompokkan menggunakan metode K-Means di mana metode ini efisien dan efektif dalam mengolah data dengan jumlah banyak. Pengukuran performa yang digunakan yaitu dengan menggunakan rand index dan mutual information based scores. Inputan yang digunakan yaitu 7 atribut dari hasil ekstraksi fitur moment invariant dataset citra fundus pasien. Data tersebut merupakan data testing yang digunakan untuk menguji performa pada metode K-Means. Berdasarkan hasil pengujian performa pada metode cluster k-means, untuk pengukuran rand index di dapatkan hasil nilai 1.0 dengan k=8 untuk cluster yang identik, kemudian untuk mutual information based scores didapatkan hasil nilai 1.0 dengan k=8 untuk cluster yang identik. Dari hasil perbandingan k=8 dan k=9 dengan dataset versi pertama dengan dataset versi kedua.
Analisis Quality of Service Layanan Video Surveillance Area Traffic Control System (ATSC) Pada Jaringan Internet Dinas Perhubungan Kota Kendari Nur bahri, Nur Bahri; Salim, Yulita; Azis, Huzain
Indonesian Journal of Data and Science Vol. 3 No. 3 (2022): Indonesian Journal of Data and Science
Publisher : yocto brain

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.56705/ijodas.v3i3.52

Abstract

Dinas Perhubungan Kota Kendari menjadi salah satu kota yang telah menerapkan teknologi ATCS. Proses pemantau dilakukan menggunakan CCTV melalui jaringan internet yang dipantau secara real time melalui ruang kontrol Dinas Perhubungan Kota Kendari. Penerapan layanan video surveilance ATCS pada dinas perhubungan kota Kendari masih sering terjadi kendala seperti akses video surveillance yang dilakukan secara real-time mengalami buffering sehingga kualitas video yang ditampilkan tidak optimal. Permasalahan yang terjadi tersebut perlu dilakukan tindak lanjut penanganan dengan melakukan analisa layanan atau yang dikenal dengan Quality of Service. untuk menentukan apakah kualitas jaringan pada Layanan Video surveillance ATCS yang digunakan telah sesuai atau perlu dilakukan peningkatan kualitas sesuai standarisasi Tiphon dengan menggunakan metode Action Research (AR). Hasil penelitian menunjukkan hasil dari penguuran jaringan dinas Perhubungan Kota Kendari mendapatkan nilai QoS “3,55” dengan indeks “memuaskan” dan Pada Provider data (Tri) dengan nilai QoS “3,31” dengan kategori “memuaskan” yang telah di kategorikan pada standarisasi Tiphon.
Analisis Performa Metode Gaussian Naïve Bayes untuk Klasifikasi Citra Tulisan Tangan Karakter Arab Nurul A'ayunnisa; Salim, Yulita; Azis, Huzain
Indonesian Journal of Data and Science Vol. 3 No. 3 (2022): Indonesian Journal of Data and Science
Publisher : yocto brain

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.56705/ijodas.v3i3.54

Abstract

Berdasarkan penelitian yang dilakukan oleh Herman dkk., peneliti mencoba mengangkat kembali metode yang diterapkan dengan menggunakan dataset yang berbeda dan dengan jumlah yang lebih banyak. Penelitian ini bertujuan untuk menghitung performa metode (akurasi, presisi, recall, dan f-measure) Gaussian Naïve Bayes. Dataset yang digunakan adalah citra tulisan tangan karakter arab. Berdasarkan hasil perhitungan performa menunjukkan tingkat akurasi tertinggi sebesar 12%, presisi 10%, recall 12%, dan f-measure 8%.
Implementasi Website Inventarisasi Aset Desa Pada Lembang Marinding Desa Kandora Kecamatan Mangkendek: Implementasi Website Inventarisasi Aset Desa Pada Lembang Marinding Desa Kandora Kecamatan Mangkendek hayati, Lilis; Salim, Yulita; Hidayat, Rifaldi; Rusydiansyah, Muhammad
JITER-PM (Jurnal Inovasi Terapan - Pengabdian Masyarakat) Vol. 2 No. 3 (2024): JITER-PM
Publisher : Politeknik Caltex Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35143/jiter-pm.v2i3.6190

Abstract

Aset desa merupakan barang milik desa yang berasal dari kekayaan asli desa, dibeli atau diperoleh atas beban anggaran pendapatan dan belanja desa atau perolehan hak lainya yang sah. Aset Desa dapat berupa tanah kas desa, tanah ulayat, pasar desa, pasar hewan, tambatan perahu, bangunan desa, pelelangan ikan, pelelangan hasil pertanian, hutan milik desa, mata air milik desa, pemandian umum, dan aset lainnya. Dalam mengelola asset desa Lembang Marinding Desa Kandora masih mencatat dibuku asset sehingga kurang efesien dalam pencatatan sehingga dibangun sebuah sistem mengelola asset desa Lembang Marinding Desa Kandora berbasis web dan didata disimpan didalam database dibangun, kapan saja dapat dicetak atau diaudit dan tidak akan hilang. Target dalam pelaksanaaan PkM Lektor Fakultas Ilmu Komputer UMI sehubungan dengan bagaimana Implementasi Website Inventarisasi Aset Desa dengan mefasilitasi dengan penyuluhan, simulasi dan pelatihan bagi para aparatur desa dengan mewujutkan, pengelolaan administrasi yang lebih baik berbasis digital serta meningkatnya kemampuan dan keterampilan apartur desa. Perangkat Desa mendapatkan modul Implementasi Website Inventarisasi Aset Desa, Software Aplikasi Web Sistem Informasi Inventarisasi Aset Desa, Artikel di media atau jurnal.
SISTEM INFORMASI PEMETAAN KEBUTUHAN TENAGA KERJA GURU BERBASIS WEB MENGGUNAKAN METODE K-MEANS Rasyid, Reskyanto; Salim, Yulita; Ramdaniah, Ramdaniah
Buletin Sistem Informasi dan Teknologi Islam (BUSITI) Vol 4, No 1 (2023)
Publisher : Universitas Muslim Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33096/busiti.v4i1.1582

Abstract

Kota Makassar saat ini sedang berkembang di berbagai bidang termasuk industri, sehingga dibutuhkan banyak sumber daya manusia yang kompeten sebagai tenaga kerja tak terkecuali tenaga kerja guru. Distribusi guru masih belum merata, di samping kualitasnya yang masih rendah. Sebanyak 21% sekolah di perkotaan, 37% sekolah di pedesaan, dan 66% sekolah di daerah terpencil masih kekurangan guru. Guru memiliki peran penting dalam meningkatkan pendidikan karena guru merupakan pelaksana terdepan pendidikan anak-anak di sekolah. Oleh karena itu pemerataan guru perlu dilakukan di Kota Makassar karena hampir semua kecamatan di Makassar mengalami ketidakmerataan dalam penyebaran guru, namun belum ada fasilitas untuk melakukan pencarian data tenaga kerja guru, informasi yang didapat sebagian dari teman maupun dari media sosial sehingga dibutuhkan sistem yang memberikan informasi lowongan kerja tenaga guru dengan adanya pemetaan tenaga kerja guru tersebut seseorang dapat melihat wilayah strategis dalam penyebaran informasi tenaga kerja guru sehingga memudahkan bagi para pengangguran dalam mendapatkan pekerjaan guru sesuai dengan keahlian mereka. Penelitian ini bertujuan untuk membangun sistem pemetaan kebutuhan tenaga kerja guru sehingga kebutuhan tenaga kerja guru merata di setiap SD yang ada di Kecamatan Bontoala. Metode yang digunakan adalah K-Means Clustering yang merupakan metode pengelompokkan data ke dalam dua kelompok atau lebih. Metode tersebut mempartisipasi data ke dalam suatu kelompok yang berkarakteristik sama sedangkan kelompok yang memiliki karakteristik berbeda dikelompokkan kelompok lainnya. Hasil penelitian menunjukkan hasil akurasi persentase metode adalah sebesar 70% yang menunjukkan bahwa sekolah SD Inp Layang Tingkat 2, SD Inp Layang Tua 1, SD Neg Baraya 1, SD Neg Baraya 2, SD Neg Pongtiku 1, SD Neg Pongtiku 2, SD Bambini, dan SD Kristen Ipeka termasuk ke dalam kelompok kekurangan tenaga kerja guru.
Implementasi Metode Multi Attribute Utility Theory (MAUT) Dalam Penentuan Penerima Bantuan Program Keluarga Harapan (PKH) Di Kabupaten Bombana Dwiyanti, Sri Ulfa; Salim, Yulita; Umar, Fitriyani
Buletin Sistem Informasi dan Teknologi Islam (BUSITI) Vol 5, No 2 (2024)
Publisher : Universitas Muslim Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33096/busiti.v5i2.2197

Abstract

Salah satu daerah yang mengeluarkan program untuk meningkatkan kesejahteraan masyarakatnya adalah Provinsi Sulawesi Tenggera tepatnya di Desa Baliara Selatan, Kecamatan Kabaena Barat Kabupaten Bombana. Dari segi tingkat kemiskinan, Kabupaten Bombana masih tergolong tinggi. Artinya, jumlah penduduk dalam keadaan miskin pada tahun 2018 sebanyak 19,77 (seribu jiwa) dan proporsi penduduk miskin sebanyak 4.444 jiwa atau mewakili 11,05%. Hal ini menyebabkan pemerintah Kabupaten Bombana Mengeluarkan kebijakan yaitu menciptakan program-program untuk meningkatkan taraf hidup masyarakat Bombana.Salah satunya program yang diterapkan di Desa Baliara Selatan adalah Program Keluarga Harapan (PKH).Berdasarkan pengalaman yang terjadi, di mana para pendamping staff yang mengalami kesulitan untuk menentukan prioritas penerima bantuan PKH sehingga mengakibatkan proses pengambilan keputusan dan validasi data calon penerima berjalan lambat dan kurang tepat membuat hasil keputusan tidak ideal. Salah satu cara untuk membantu pengambilan keputusan dalam penentuan penerima bantuan adalah menggunakan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) dengan metode Multi Attribute Utility Theory (MAUT).Hasil akhirnya adalah serangkaian penilaian alternatif yang menggambarkan keputusan yang dibuat oleh para pengambil keputusan dikantor pusat bombanaHasil keputusan dengan sistem perengkingan terbaik, rangking terbaik di dapat dari hasil perhitungan MAUT. Semakin besar nilai indeks maka semakin bagus pemeringkatan keputusan setiap alternatif.
IMPLEMENTASI METODE SPEECH RECOGNITION DAN METODE LINEAR SEARCH PADA SISTEM PENCARIAN ISTILAH BERBASIS WEB Setiawan Asri, Nur Aslam; Salim, Yulita; Kurniati, Nia
Buletin Sistem Informasi dan Teknologi Islam (BUSITI) Vol 4, No 3 (2023)
Publisher : Universitas Muslim Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33096/busiti.v4i3.1750

Abstract

Pemahaman akan istilah medis memungkinkan pasien untuk berkomunikasi secara efektif dengan dokter dan tenaga medis lainnya, sehingga dapat menggambarkan keluhan dengan lebih akurat, mengajukan pertanyaan yang tepat, dan memahami penjelasan yang diberikan oleh dokter. Di Inggit Medika Clinic, seringkali terjadi situasi dimana pasien bertanya mengenai istilah medis, yang membutuhkan waktu ekstra untuk dijelaskan oleh perawat atau staf. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sebuah aplikasi berbasis web yang dapat membantu menjelaskan istilah medis secara spesifik kepada pasien, serta menjadi media informasi bagi masyarakat umum. Aplikasi ini menggunakan metode linear search sebagai algoritma pencarian istilah medis dalam database. Fitur Speech Recognition atau Automatic Speech Recognition (ASR) digunakan untuk memungkinkan pengguna mencari istilah medis secara langsung menggunakan suara. ASR menggunakan Acoustic Model dan model bahasa untuk mengenali dan memahami ucapan pengguna. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem berbasis web ini efektif dalam melakukan pencarian istilah medis dan dapat diakses oleh masyarakat umum sebagai sumber pengetahuan dan sarana pembelajaran. Metode linear search dan speech recognition telah diterapkan dengan baik dalam aplikasi ini.