Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal ELKHA : Jurnal Teknik Elektro Jurnal Manajemen Informatika Jayakarta
Atmadja, Kurniawan
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Materials Science & Nanotechnology

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
ANALISIS PENERIMAAN SISTEM INFORMASI AKADEMIK KAMPUS ISTN DENGAN PENDEKATAN TECHNOLOGY ACCEPTANCE MODEL (TAM Marhaeni, Marhaeni; Atmadja, Kurniawan
Jurnal Manajamen Informatika Jayakarta Vol 5 No 1 (2025): JMI Jayakarta (Februari 2025)
Publisher : Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Jayakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52362/jmijayakarta.v5i1.1747

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis penerimaan Sistem Informasi Akademik (SIAKAD) pada sebuah kampus menggunakan pendekatan Technology Acceptance Model (TAM) dengan variabelnya, yaitu Perceived Ease of Use (PEOU), Perceived Usefulness (PU), Attitude Toward Using (ATU), serta variable tambahan yaitu Computer Self-Efficacy (CSE, Behavioral Intention to Use (BITU), dan Actual System Usage (ASU)). Data diperoleh melalui penyebaran kuesioner skala Likert (1-5) kepada 70 responden yang terdiri atas mahasiswa, dosen, dan staf administrasi kampus, dan dianalisis menggunakan metode Partial Least Squares-Structural Equation Modeling (PLS-SEM) melalui software SmartPLS-4. Hasil penelitian menunjukkan bahwa CSE memiliki pengaruh signifikan terhadap PEOU, namun tidak signifikan terhadap PU. PEOU secara positif mempengaruhi PU dan ATU, sedangkan PU mempengaruhi ATU dan BITU. Selanjutnya, BITU terbukti menjadi prediktor kuat bagi ASU, di mana niat untuk menggunakan sistem berkorelasi tinggi dengan tingkat penggunaan aktual SIAKAD. Temuan ini mengonfirmasi validitas model TAM serta menggarisbawahi pentingnya kemudahan penggunaan dan kegunaan sistem dalam meningkatkan penerimaan teknologi oleh pengguna. Implementasi hasil penelitian ini dapat mendorong pengembangan SIAKAD yang lebih user-friendly, disertai dengan pelatihan yang ditargetkan untuk meningkatkan kepercayaan diri pengguna dalam menggunakan teknologi. Studi ini memberikan kontribusi teoritis terhadap pengayaan model TAM dan kontribusi praktis dalam meningkatkan kualitas sistem informasi di lingkungan pendidikan tinggi. Kata Kunci: Sistem Informasi Akademik, penerimaan teknologi, TAM, Computer Self-Efficacy, PLS-SEM, SmartPLS.
Optimization Objective Function Corona Discharge Acoustic Using Fuzzy c-Means (FcM ) Fikri, Miftahul; Christiono, Christiono; Mulyana K, Iwa Garniwa; Ratnasari, Titi; Atmadja, Kurniawan; Thahara, Andi Amar; Romadhoni, Muhammad Luthfiansyah
ELKHA : Jurnal Teknik Elektro Vol. 15 No.2 October 2023
Publisher : Faculty of Engineering, Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/elkha.v15i2.63601

Abstract

In many electrical networks in Indonesia, insulation failure due to high voltage phenomena like Corona Discharge (CD) still happens. This is a result of our inability to perform early Corona Discharge (CD) identification. This study"™s objective is to optimalize the sound properties of Corona Discharge (CD) as a first step throught the early identification of insulation failure in the form of clustering 20 kV cubicle. Based on observations on the needle-rod electrode 3 cm apart, the smallest breakdown was obtained at 34.3 kV. So that the classification of CD sound by 3 clusters starting 20 kV cubicle voltage until before the failure occurs on 33 kV. The temperature in the cubical is between 27.5℃ - 35.3℃ and humidity ranges from 70% - 95%. It was stated in the study that the FcM method was the most widely used and successful method. In this case, FcM can obtain more flexible results that classify data into clusters easily. This research will be carried out using the Fuzzy c-Means (FcM) method. Feature extraction with linear predictive coding (LPC) method, then optimization by using the Fuzzy c-Means (FcM) method which is expected to be used as an initial step for early detection of insulation failure.
Co-Authors Christiono, Christiono Fikri, Miftahul Marhaeni, Marhaeni Mulyana K, Iwa Garniwa Ratnasari, Titi ROMADHONI, MUHAMMAD LUTHFIANSYAH THAHARA, ANDI AMAR