Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
2.93
P-Index
This Author published in this journals
All Journal International Journal of Artificial Intelligence Research Knowledge Engineering and Data Science ILKOM Jurnal Ilmiah Journal Cerita: Creative Education of Research in Information Technology and Artificial Informatics Indonesian Journal of Data and Science Buletin Sistem Informasi dan Teknologi Islam Ilmu Komputer untuk Masyarakat Open Community Service Journal Bulletin of Social Informatics Theory and Application Jurnal Pengabdian Masyarakat Kesehatan Gigi FOKGII
Salim, Yulita
Unknown Affiliation
Humanities Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Dentistry Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Environmental Science Health Professions Mathematics Public Health Social Sciences Other

Published : 21 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 21 Documents
Search

 1   2   3 
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%.
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.
Rancang Bangun Sistem Manajemen Data Akreditasi berbasis Web Asis, Muhammad Arfah; Purnawansyah, Purnawansyah; Salim, Yulita
Journal Cerita: Creative Education of Research in Information Technology and Artificial Informatics Vol 10 No 1 (2024): Journal CERITA : Creative Education of Research in Information Technology and Ar
Publisher : UNIVERSITAS RAHARJA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33050/cerita.v10i1.2989

Abstract

Akreditasi memerlukan pengelolaan dokumen yang efisien, namun di banyak universitas, pengelolaan dokumen akreditasi masih menghadapi kendala. Dokumen tersebar dalam berbagai format dan sulit diakses. Oleh karena itu, pengembangan sistem informasi manajemen data akreditasi menjadi penting. Tujuan penelitian ini untuk merancang dan membangun sistem manajemen data akreditasi berbasis web yang sesuai dengan kebutuhan Fakultas Ilmu Komputer di Universitas Muslim Indonesia (UMI). Penelitian ini menggunakan metode waterfall dalam pengembangan sistem dengan tahapan requirements, design, implementation, testing, dan maintenance. Sistem ini memungkinkan admin dan operator mengelola data akreditasi, dan asesor untuk mengakses dan mengevaluasi dokumen akreditasi. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem dapat berjalan sesuai dengan yang diharapkan, dan semua fitur utama berfungsi dengan baik. Kesimpulannya, sistem ini membantu Fakultas Ilmu Komputer UMI dalam meningkatkan efisiensi dalam proses akreditasi, menghemat waktu dan sumber daya, serta mendukung pemeliharaan kualitas dan reputasi pendidikan tinggi di fakultas.
Penerapan Metode Backpropagation Dalam Memprediksi Ketinggian Gelombang Laut Pada Selat Makassar Bangsawan, Muhammad Hari; Salim, Yulita; Jabir, Sitti Rahmah
Buletin Sistem Informasi dan Teknologi Islam (BUSITI) Vol 5, No 4 (2024)
Publisher : Universitas Muslim Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33096/busiti.v5i4.2332

Abstract

Beberapa penelitian telah melakukan prediksi ketinggian gelombang laut menggunakan metode backpropagation, namun belum ada penelitian yang melakukannya di Selat Makassar. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk menerapkan metode jaringan syaraf tiruan (JST) Backpropagation dalam memprediksi ketinggian gelombang laut di Selat Makassar. JST Backpropagation dipilih karena kemampuannya dalam menangani masalah prediksi dengan akurasi yang tinggi. Data yang digunakan dalam penelitian ini diperoleh dari Badan Meteorologi Klimatologi dan Geofisika (BMKG) Maritim Paotere Makassar, meliputi data harian tinggi gelombang, kecepatan angin, dan arah angin dari tahun 2019 hingga 2022. Data mencakup periode pelatihan 1 Januari 2020 hingga 30 Juni 2022, sedangkan data pengujian mencakup periode 1 Juli 2022 hingga 31 Desember 2022. Proses pelatihan menggunakan learning rate 0,1, 21 neuron pada lapisan input, 5 neuron pada lapisan tersembunyi, 7 neuron pada lapisan output, nilai batas error 0,01, beta 0, 5, dan maks epoch 10.000. Hasil pengujian menunjukkan rata-rata MSE sebesar 0,1612 dan MAPE sebesar 28,27994%, menegaskan kemampuan model dalam memprediksi ketinggian gelombang laut dengan tingkat kesalahan yang dapat diterima
Co-Authors Admojo, Fadhila Tangguh Adnan, Adam Anas, Risnayanti As'ad, Ihwana Aswin, Hafiza Awangga, Narendra Aziz, Huzain Bangsawan, Muhammad Hari Dwiyanti, Sri Ulfa Ericha Apriliyani Fajar AR, Muh. Aqil Febriany, Mila Haviluddin Haviluddin Hermany, Nurul Inayah Huzain Azis Irawati Irawati Ismail, Wawan jabir, sitti rahmah lilis nurhayati Manga, Abdul Rachman Mashur, Mulyanul Ilmi Muhammad Arfah Asis Muis, Ismunandar Nanda, As'syahrin Nur bahri, Nur Bahri Nur Indah, Nur Nurul A'ayunnisa Pamewa, Kurniaty Purnawansyah Purnawansyah Puspitasari, Yustisia Raja, Roesman Ridwan Ramdan Satra Ramdaniah, Ramdaniah Rasyid, Reskyanto Syafie, Lukman Umalekhoa, Alfi Syahrin Umar, Fitriyani Utami, Aulia Putri