Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.947
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Dinamik Lontar Komputer: Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Journal of Information System and Computer
Heru Saputro
Unknown Affiliation
Computer Science & IT

Published : 5 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 5 Documents
Search

 1 
IMPLEMENTASI METODE SERVQUAL UNTUK PENILAIAN KEPUASAN MAHASISWA TERHADAP PELAYANAN AKADEMIK – STUDI KASUS UNISNU JEPARA Joko Minardi; Heru Saputro; Jihan Farichah; Sugiyamta Sugiyamta
Dinamik Vol 28 No 1 (2023)
Publisher : Universitas Stikubank

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35315/dinamik.v28i1.9204

Abstract

Pengolahan data hasil survei kepuasan mahasiswa terhadap layanan akademik yang dilakukan LPM saat ini dirasa masih memiliki banyak keterbatasan dan melewati beberapa proses Panjang, dalam mengumpulkan data survei mahasiswa, masih dilakukan sendiri sendiri dengan menggunakan framework yang berbeda beda. Tujuan penelitian yaitu pembuatan sistem informasi yang mengimplemenatasikan metode servqual untuk penilaian kepuasan­ mahasiswa unisnu terhadap pelayanan akademik. Sumber data dari hasil kuesioner mahasiswa TA.2020 berjumlah 4.433 dan hasil implementasi menggunakan perhitungan slovin 100 sampel data. Metode Service Quality diperoleh rata-rata dari nilai 5 aspek yaitu keandalan, daya tanggap, jaminan, empati, dan nyata, dengan predikat PUAS dan hasil pengujian perangkat lunak (black box testing) dan ISO 9126 sangat layak untuk digunakan. Hasil sistem yang telah dibangun mempercepat admin mengolah data kuisioner penilaian sesuai dengan kriteria dengan banyak kemudahan yang di hasilkan oleh aplikasi ini.
SISTEM INFORMASI LABORATORIUM DI RS PKU MUHAMMADIYAH MAYONG MENGGUNAKAN SISTEM DASHBOARD BERBASIS WEB Afif Shollahuddin; Heru Saputro
Journal of Information System and Computer Vol. 1 No. 1 (2021): Desember 2021
Publisher : Universitas Islam Nahdlatul Ulama Jepara

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34001/jister.v1i1.45

Abstract

Salah satu permasalahan yang terjadi di RS PKU Muhammadiyah Mayong adalah sistem komputerisasi yang masih menggunakan sistem pinjaman dimana sistem tersebut berupa aplikasi berupa program atau bukan source code yang dapat dikembangkan. Sehingga menjadi kendala bagi staf IT yang menginginkan sistem informasi yang sesuai dengan kebutuhan rumah sakit. Dengan membuat program baru berbasis WEB yang sesuai dengan kebutuhan rumah sakit sehingga proses laboratorium rumah sakit dapat berjalan lebih efektif dan efisien. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode RAD, karena perancangan aplikasi dengan metode ini tidak terlalu rumit, hal ini sesuai dengan tujuan dari RAD yaitu mempersingkat waktu untuk merancang dan mengimplementasikan sistem informasi. Sedangkan dalam pembuatan aplikasinya menggunakan sistem DASHBOARD karena lebih mudah untuk membaca laporan, menganalisa data dan memprediksi data yang akan datang. Sistem DASHBOARD juga menarik dari segi tampilan ketika sudah diterapkan dalam suatu sistem. Dari hasil penelitian dihasilkan sistem laboratorium berbasis web yang memiliki fitur pemeriksaan laboratorium dengan jenis pemeriksaan yang dinamis sesuai dengan jumlah data pemeriksaan dan juga memiliki fitur pendaftaran mandiri oleh pasien secara online. Kemudian telah dilakukan pengujian oleh 50 responden, sedangkan hasil pengujian menunjukkan bahwa sebagian besar responden setuju dengan sistem yang telah dibuat. Jika diubah ke dalam persentase dapat dinyatakan bahwa responden yang sangat tidak setuju sebesar 0%, yang tidak setuju sebesar 2,12%, yang setuju sebesar 69,06% dan yang sangat setuju sebesar 28,82%. Berdasarkan hasil pengujian sistem di atas, maka Program Maturity Level adalah 3,48 atau dalam kategori Defined Level yang dapat disimpulkan bahwa sistem Pemeriksaan Laboratorium ini layak untuk digunakan, namun masih perlu banyak pengembangan lebih lanjut.
ASISTEN DIGITAL CEPAT DAN PRAKTIS CHATBOT PMB MENGGUNANKAN ALGORITMA NEURAL NETWORK Sabrina, Dinta; Arina Zulfa; Heru Saputro; Alzena Dona Sabilla
Journal of Information System and Computer Vol. 4 No. 2 (2024): Desember 2024
Publisher : Universitas Islam Nahdlatul Ulama Jepara

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34001/jister.v4i2.1216

Abstract

Demand for accurate information services, and responsiveness is increasing in the modern era, especially in the process of receiving new students. The limitations of human resources that provide information services in a direct way cause user delays and dissatisfaction. Therefore, an automatic solution that can provide efficient and effective information services, is the chatbot service (PMB) using AI to make it easier for prospective students and educational institutions to communicate. The study created a chatbot that could understand a better natural language by combining the neural convolutional network (CNN) and long short-term memory (LSTM) supported by embedding gloves. To ensure that the neural network's models can process text optimally, development processes involve important stages such as tokenization, padding, and the formation of the embedding matrix. Test results show that models have high training accuracy, but validation charts show overfitting, which is indicated by the big difference between losing training and losing validation. Embedding gloves, however, successfully enhance word representation and help people better understand the context of the text included. The CNN-LSTM PMB chatbot aims to provide a faster, more, relevant, and accurate service to prospective students
OPTIMALISASI PENJADWALAN KULIAH MENGGUNAKAN ALGORITMA GENETIKA UNTUK MENINGKATKAN EFISIENSI JADWAL PADA PROGRAM STUDI SISTEM INFORMASI UNISNU JEPARA Nuradira, Afrida Hilda; Muhammad Roiful Anam; Leni Amrita; Maulidya Zumrotul Izzati; Heru Saputro
Journal of Information System and Computer Vol. 4 No. 2 (2024): Desember 2024
Publisher : Universitas Islam Nahdlatul Ulama Jepara

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34001/jister.v4i2.1220

Abstract

The scheduling process in higher education is a complex challenge because it involves time allocation, space management, and human resources. In the UNISNU Jepara Information Systems Study Program, problems such as schedule clashes, uneven distribution of lecturer workloads, and inefficient classroom utilization often occur due to the increasing number of students and variety of courses. This research proposes the application of genetic algorithm as an optimization solution due to its ability to handle problems with various constraints and produce near-optimal solutions through the process of selection, crossover, and mutation. This research includes three main stages: data collection, genetic algorithm implementation, and result evaluation. Data was obtained from academic administration documents, including class schedules, course instructors, and classroom capacity. The evaluation results show that the genetic algorithm is able to reduce schedule conflicts, improve lecturer time efficiency, and maximize the use of classrooms. In conclusion, the application of genetic algorithms not only solves technical problems in scheduling, but also contributes to the development of a modern and adaptive academic information system, supports more effective decision-making, and ensures a smoother teaching-learning process in a college environment.
QnA Chatbot with Mistral 7B and RAG method: Traffic Law Case Study Muhammad Roiful Anam; Agus Subhan Akbar; Heru Saputro
Lontar Komputer : Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Vol 15 No 03 (2024): Vol.15, No. 3 December 2024
Publisher : Institute for Research and Community Services, Udayana University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24843/LKJITI.2024.v15.i03.p06

Abstract

Mistral 7B is a language model designed to achieve high efficiency and performance in handling Natural Language Processing (NLP). This research will evaluate the model's effectiveness in legal data processing using the Retrieval-Augmented Generation (RAG) method, focusing on road traffic and transportation law No 22/2009. The system was built using the LangChain framework, followed by fine-tuning the model and evaluated using BERTScore. Results showed that the fine-tuned Mistral 7B achieved an F1 score of 0.9151, higher than the version without fine-tuning (0.8804) and GPT-4 (0.8364). To improve accuracy, the model utilizes specific keywords that make it easier to find relevant data. Fine-tuning was shown to enhance precision, while the use of key elements in questions helped the model focus more on important information. The results are expected to support the development of artificial intelligence (AI) in Indonesia's legal system and provide practical guidance for applying AI technology in other areas of law.
Co-Authors Afif Shollahuddin Agus Subhan Akbar Alzena Dona Sabilla Arina Zulfa Jihan Farichah Joko Minardi Leni Amrita Maulidya Zumrotul Izzati Muhammad Roiful Anam Muhammad Roiful Anam Nuradira, Afrida Hilda Sabrina, Dinta Sugiyamta Sugiyamta