Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
3.339
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JURNAL SISTEM INFORMASI BISNIS MATICS : Jurnal Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi (Journal of Computer Science and Information Technology) JIKO (Jurnal Informatika dan Komputer) METHOMIKA: Jurnal Manajemen Informatika & Komputerisasi Akuntansi Compiler TELEKONTRAN: Jurnal Ilmiah Telekomunikasi, Kendali dan Elektronika Terapan Jurnal Abdimas PHB : Jurnal Pengabdian Masyarakat Progresif Humanis Brainstorming Bakti Cendana: Jurnal Pengabdian Masyarakat Mitra Mahajana: Jurnal Pengabdian Masyarakat Jurnal Dialektika Informatika (Detika) HOAQ (High Education of Organization Archive Quality) : Jurnal Teknologi Informasi Jurnal Saintekom : Sains, Teknologi, Komputer dan Manajemen Jurnal Sisfotek Global J-Icon : Jurnal Komputer dan Informatika Jurnal Inovatif Wira Wacana
Sebastianus Adi Santoso Mola
Universitas Nusa Cendana
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Automotive Engineering Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemistry Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Environmental Science Industrial & Manufacturing Engineering Mechanical Engineering Nursing Public Health Social Sciences

Published : 28 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 28 Documents
Search

 1   2   3 
PENERAPAN CASE BASED REASONING UNTUK MENDIAGNOSIS KERUSAKAN PADA KOMPUTER DESKTOP MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES Sebastianus Adi Santoso Mola; Jakha Rama Phosa; Yelly Yosiana Nabuasa
JURNAL INFORMATIKA DAN KOMPUTER Vol 7, No 2 (2023): SEPTEMBER 2023
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat - Universitas Teknologi Digital Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26798/jiko.v7i2.861

Abstract

Kemajuan teknologi di bidang komputer saat ini sangatlah pesat, banyak keuntungan dari kemudahan informasi yang dapat diakses dengan mudah dan cepat melalui komputer. Menurut data yang tercatat di Badan Pusat Statistik Indonesia, kepemilikan komputer dalam rumah tangga pada tahun 2020 mengalami kenaikan menjadi 18,83%. Terkadang masalah muncul di mana komputer mengalami kerusakaan saat digunakan yang berdampak pada berkurangnya produktivitas. Kerusakan pada komputer dapat diakibatkan oleh usia komputer, lingkungan dan penyebab lain yang disengaja maupun tidak disengaja. Pengetahuan yang buruk tentang komponen komputer dapat meningkatkan kebutuhan akan layanan teknisi saat terjadi kerusakan pada komputer. Kerusakan komputer dapat di diagnosis lebih cepat dan mudah dengan menggunakan sistem Case Based Reasoning (CBR). Berdasarkan hasil pengujian menggunakan k-fold cross validation terhadap 200 data, didapatkan nilai rata-rata akurasi 86% dan rata-rata similarity 70% dalam waktu 0,0403 detik pada pengujian menggunakan indexing dan nilai rata-rata akurasi 85,5% dan rata-rata similarity 74% dalam waktu 0,0505 detik pada pengujian menggunakan nonindexing.
Sistem Pakar Diagnosa Tingkat Depresi pada Remaja Di Kota Kupang menggunakan Metode Forward Chaining Juliet Reinita Angelia Lao; Sebastianus Adi Santoso Mola; Dwi Prasetyo
JURNAL TEKNIK INFORMATIKA INOVATIF WIRA WACANA Vol 2 No 1 (2023): April 2023
Publisher : Universitas Kristen Wira Wacana Sumba

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.58300/inovatif-wira-wacana.v2i1.290

Abstract

Depresi merupakan sebuah gangguan mental yang saat ini menjadi salah satu penyakit yang menduduki peringkat ketiga beban penyakit dalam skala global. Depresi dapat berdampak pada produktivitas penderitanya karena gejala-gejala yang dialami. Namun seringkali orang-orang dengan gangguan depresi ini tidak menyadari bahwa dirinya mengalami depresi. Untuk mengetahui seseorang mengalami gangguan depresi biasanya dilakukan konsultasi dengan psikolog atau psikiater yang sudah pakar pada bidangnya, namun sayangnya saat ini di Indonesia jumlah para profesional tidak sebanding dengan jumlah orang orang penderita depresi. Maka dari itu perlu dibuatnya sebuah sistem pakar yang dapat bertindak layaknya pakar dan dapat membantu orang-orang untuk mengetahui tingkat depresi mereka serta solusi yang harus mereka lakukan. Sistem berbasis web ini menggunakan metode Forward Chaining dengan 21 pertanyaan, 84 gejala berdasarkan Instrumen Beck Depression Inventory, 4 tingkat depresi dan data penelitian dari hasil pengisian form oleh 398 remaja yang tersebar di wilayah kota Kupang. Hasil pengujian akurasi sistem dari 398 data adalah 100% dengan hasil menyatakan bahwa 156 orang (39,2 %) berada pada kondisi normal, 85 orang (21,4 %) berada pada kondisi depresi tingkat ringan, 108 orang (27,1 %) berada pada kondisi depresi tingkat sedang, dan 49 orang (12,3 %) berada dalam kondisi depresi tingkat berat.
Perbandingan Metode Machine Learning dalam Analisis Sentimen Komentar Pengguna Aplikasi InDriver pada Dataset Tidak Seimbang Sebastianus Adi Santoso Mola; Yufridon Charisma Luttu; Dessy Nelci Rumlaklak
Jurnal Sistem Informasi Bisnis Vol 14, No 3 (2024): Volume 14 Nomor 3 Tahun 2024
Publisher : Diponegoro University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21456/vol14iss3pp247-255

Abstract

The InDriver service is an online transportation service that has more flexibility in price and driver choice by consumers. Various comments from InDriver service users can affect people's views, so it is necessary to carry out a sentiment analysis of these comments. The purpose of this study was to identify positive, negative and neutral sentiments in user comments and to compare the performance of classification methods. The results of analysis with unbalanced datasets show that the Support Vector Machine (SVM) and Logistic Regression methods have the highest accuracy, reaching 89%. However, quality assessment is not only based on accuracy alone. In terms of the balance between precision and recall in the minority (neutral) class, the Random Forest method shows a more balanced performance with an F1-score of 55%. After balancing the dataset with the SMOTE method, performance increases significantly for the Naïve Bayes Classifier method, especially in the neutral class for recall and F1-score metrics of 57% and 52%. In conclusion, SVM and Logistic Regression have high accuracy, but to consider the balance of precision and recall in the minority class, the Random Forest method is recommended.
SISTIM PAKAR DIAGNOSIS GANGGUAN PADA KEHAMILAN TRIMESTER PERTAMA MENGGUNAKAN METODE CERTAINTY FACTOR BERBASIS WEB Tokan, Diana Inda Carmilla; Mola, Sebastianus Adi Santoso; Widiastuti, Tiwuk
Jurnal Dialektika Informatika (Detika) Vol 4, No 1 (2023): Jurnal Dialektika Informatika(Detika) Vol.4 No.1 Desember 2023
Publisher : Universitas Muria Kudus

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24176/detika.v4i1.11427

Abstract

Gangguan kehamilan adalah masalah yang terjadi selama masa kehamilan, biasanya disebabkan oleh perubahan hormon dalam tubuh ibu dan perkembangan bayi di dalam rahim. Menurut World Health Organization (WHO), sekitar 15% dari seluruh wanita yang hamil mengalami komplikasi yang dapat mengancam nyawa mereka. Berdasarkan data Puskesmas Oepoi tercatat sekitar 17,19% ibu hamil mengalami gangguan pada kehamilan trimester pertama atau sekitar 1 hingga 12 minggu kehamilan saat diperiksa. Untuk membantu dan memudahkan ibu hamil mendapatkan informasi mengenai gangguan pada kehamilan, penelitian ini  menggunakan sistem pakar.  Sistem ini membantu tenaga medis dan masyarakat dalam mendiagnosis gangguan pada kehamilan trimester pertama berdasarkan gejala yang dirasakan. Sistem ini menggunakan metode certainty factor sebagai mesin inferensi untuk menghitung dan mengetahui derajat kepercayaan terhadap gangguan yang dialami. Terdapat 5 jenis gangguan dan 39 gejala yang dapat didiagnosis oleh sistem berdasarkan keluhan pasien. Berdasarkan pengujian dengan 100 sampel data rekam medis pasien gangguan pada kehamilan trimester pertama, sistem ini terbukti memiliki tingkat akurasi sebesar 94%.
IMPLEMENTASI SISTEM PAKAR PENYAKIT MATA KATARAK MENGGUNAKAN METODE CERTAINTY FACTOR Mola, Sebastianus Adi Santoso; Saragih, Alexandro Eurico Yosafat; Mauko, Arfan Yeheskiel
JURNAL INFORMATIKA DAN KOMPUTER Vol 8, No 2 (2024): September 2024
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat - Universitas Teknologi Digital Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26798/jiko.v8i2.1129

Abstract

Mata merupakan pancaindra yang sensitif sehingga bila mata terkena iritasi dan tidak ditangani dengan cepat dapat menyebabkan katarak. Penyakit mata katarak sering diderita oleh orang yang berusia lanjut, tetapi tidak jarang juga diderita oleh orang yang masih berusia muda, dimana jika dibiarkan dalam jangka waktu yang lama dapat menimbulkan kebutaan bagi penderitanya. Jenis penyakit mata katarak terdiri dari 4 bagian yaitu katarak sekunder, senilis, katarak komplikata, dan katarak traumatika. Jumlah pasien yang didiagnosis katarak pada RSUD Prof. DR. W.Z. Johannes dalam rentang tahun 2019 hingga 2023 tercatat ada 104 kasus. Banyaknya kasus tersebut dikarenakan keterbatasan waktu dan tempat dokter ahli yang menjadi salah satu kendala yang penting dalam melakukan konsultasi bagi penderita yang mengakibatkan keterlambatan dalam melakukan diagnosis dan penanganan secara tepat. Pada penelitian ini dibangun sebuah sistem pakar untuk mengoptimalkan dan meningkatkan efektifitas pelayanan konsultasi penyakit pasien dengan bantuan pengetahuan seorang pakar menggunakan metode certainty factor. Tujuan penelitian ini adalah untuk membangun sebuah sistem pakar untuk mendiagnosis penyakit mata katarak agar dapat digunakan oleh masyarakat umum.
ANALISIS SENTIMEN APLIKASI HALO BCA DI GOOGLE PLAY STORE MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES, SUPPORT VECTOR MACHINE DAN RANDOM FOREST Mola, Sebastianus Adi Santoso; Baun, Diandra Lyan Bethseba; Nunes, Ingratcia Oktaviana; Sani, Michelle Maria Angely Rani
HOAQ (High Education of Organization Archive Quality) : Jurnal Teknologi Informasi Vol. 15 No. 2 (2024): Jurnal HOAQ - Teknologi Informasi
Publisher : STIKOM Uyelindo Kupang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52972/hoaq.vol15no2.p69-79

Abstract

Penelitian ini bertujuan menganalisis sentimen pengguna terhadap aplikasi Halo BCA di Google Play Store menggunakan tiga metode machine learning yaitu Naive Bayes, Support Vector Machine (SVM), dan Random Forest. Data diperoleh melalui web scraping dari ulasan pengguna di Google Play Store dengan total 6.313 ulasan. Data tersebut melalui tahap preprocessing yang meliputi cleaning, case folding, normalisasi kata, tokenization, stopword, dan stemming. Pelabelan dilakukan berdasarkan rating: rating 1-2 sebagai sentimen negatif, rating 3 sebagai netral, dan rating 4-5 sebagai positif. Hasil pelabelan menunjukkan 4.071 ulasan positif (64,6%), 2.059 ulasan negatif (32,5%), dan 183 ulasan netral (2,9%). Berdasarkan perbandingan ketiga metode, Random Forest memberikan performa terbaik dengan akurasi 90,01%, presisi 0,90, recall 0,90, dan F1-score 0,90, diikuti oleh Support Vector Machine dengan akurasi 86,86%, serta Naive Bayes dengan akurasi 81,42%. Analisis wordcloud menunujukan bahwa sentimen positif didominasi oleh kepuasan terhadap kualitas aplikasi dan kemudahan penggunaan, sedangkan sentimen negatif lebih banyak terkait dengan masalah teknis dan kesulitan akses. Untuk sentimen netral, ulasan cenderung mencerminkan pengalaman penggunaan yang biasa saja. Hasil penelitian ini dapat menjadi masukan bagi pengembang aplikasi Halo BCA dalam meningkatkan kualitas layanan, terutama dalam mengatasi masalah teknis dan aksesibilitas yang menjadi sumber utama keluhan pengguna.
SISTEM PAKAR DIAGNOSIS STADIUM KANKER SERVIKS MENGGUNAKAN METODE CERTAINTY FACTOR BERBASIS WEB Sonlay, Febronia B; Mola, Sebastianus Adi Santoso; Mauko, Arfan Yehezkiel
Jurnal Dialektika Informatika (Detika) Vol 5, No 1 (2024): Jurnal Dialektika Informatika(Detika) Vol.5 No.1 Desember 2024
Publisher : Universitas Muria Kudus

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24176/detika.v5i1.11426

Abstract

Kanker serviks adalah jenis kanker yang tumbuh di leher rahim, bagian dari organ reproduksi wanita. Kanker serviks merupakan penyebab utama kematian pada perempuan. Menurut Yayasan Kanker Indonesia (YKI), setiap tahun, penyakit ini menyebabkan kematian sebanyak 8.000 orang. Pada tahun 2016, RSUD W. Z Yohanes Kupang mencatat 32 kasus kanker serviks. Data tersebut menunjukkan tingginya jumlah kasus, yang umumnya disebabkan oleh keterlambatan dalam proses diagnosa. Pasien seringkali baru menjalani pemeriksaan setelah mengalami gejala mengganggu, sehingga pada saat diagnosa, kanker serviks sudah mencapai stadium lanjut. Hal ini mempengaruhi rencana perawatan dan perkiraan diagnosa yang dilakukan oleh tenaga medis. Selain itu, pasien biasanya enggan untuk melakukan pemeriksaan ke rumah sakit dikarenakan harus mengikuti prosedur yang membutuhkan waktu yang cukup lama serta proses pemeriksaan medis yang menimbulkan ketidaknyamanan. Oleh sebab itu, diperlukan suatu sistem untuk mendiagnosa stadium kanker serviks yang dapat memudahkan masyarakat dan tenaga medis mengetahui stadium kanker serviks yang dialami, sehingga dapat segera dilakukan tindakan medis yang tepat agar mengurangi penyebaran kanker serviks ke stadium lanjut. Sistem ini menggunakan metode certainty factor sebagai mesin inferensi dalam proses diagnosa. Berdasarkan penelitian dengan menguji 85 data sampel dari rekam medis pasien kanker serviks di RSUD W. Z. Yohanes Kupang, hasilnya menunjukkan bahwa metode certainty factor dapat diterapkan dengan tingkat akurasi sistem sebesar 92,94%.
Kombinasi Cipher Subtitusi (Beaufort Dan Vigenere) Menggunakan Pembangkit Kunci RC4 Pada Kriptogtrafi Video Audio Video Interlaced (AVI) Boru, Meiton; Sultani, Akhzan Akbar; Mauko, Arfan Yehezkial; Mola, Sebastianus Adi Santoso; Letelay, Kornelis; Sihotang, Dony Martinus
Telekontran : Jurnal Ilmiah Telekomunikasi, Kendali dan Elektronika Terapan Vol. 12 No. 2 (2024): TELEKONTRAN vol 12 no 2 Oktober 2024
Publisher : Program Studi Teknik Elektro, Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Universitas Komputer Indonesia.

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34010/telekontran.v12i2.14167

Abstract

Cryptography is the science of information security which is the most fundamental basic issue in ensuring the security of data transmission via the web. Cryptography works by transforming data or information into random form. Video data is the most widely accessed information medium because video conveys information in audio and visual form. In this study, cryptography was carried out on AVI video files with a combination of Beaufort and Vigenere substitution cipher algorithms using the RC4 key generator. Testing was carried out on three groups of video sample test data based on the size of the video file, where each group contained 10 video files. The test results obtained an average time required for encryption of 17 minutes 17 seconds, decryption of 17 minutes 40 seconds. The quality is indicated by the algorithm, namely from data integrity with an MSE value of 0 and a PSNR value of infinte, from the resulting cipher having an average value of MSE ± 15883 and PSNR ± 0.612 dB on audio, and an average value of MSE ± 14173 and PSNR ± 0.674 dB on frames. Resolution and video file size as well as initial key length do not significantly affect MSE and PSNR values. Statistically, the frequency range of color appearance in the histogram of cipher frames becomes narrower and relatively uniform. Waves in the audio cipher against time units move irregularly with changing sound level amplitudes and are relatively uniform in each audio sample. The resistance of the cipher to attacks is proven by the audio in three groups giving an average MSE of ± 16074 and PSNR of ± 0.607 dB, while for frames in three groups giving an average MSE of ± 15941 and PSNR of ± 0.623 dB.
Implementasi Sistem Informasi Layanan Pengadauan Siswa/i SMAK Giovanni Kota Kupang Mola, Sebastianus Adi Santoso; Kase, Bernardino Antonius; N.A.Manbait, Yoseph D’Timor; Finit, Awi Susanto
Jurnal Pengabdian Masyarakat Progresif Humanis Brainstorming Vol 7, No 3 (2024): Jurnal Abdimas PHB : Jurnal Pengabdian Masyarakat Progresif Humanis Brainstormin
Publisher : Politeknik Harapan Bersama

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30591/japhb.v7i3.6993

Abstract

Perkembangan teknologi informasi di era modern sangat berpengaruh pada berbagai bidang, termasuk pendidikan. Di sekolah, teknologi informasi memberikan banyak manfaat, salah satunya adalah dalam pelayanan pengaduan siswa/i. SMA Katolik Giovanni Kota Kupang, dalam upaya memperbaiki kualitas pembelajaran dan pelayanannya, sedang menghadapi tantangan dalam layanan pengaduan siswa/i terkait tindak ketidakadilan seperti rasisme, perundungan, dan kekerasan. Berdasarkan wawancara, hanya 3 dari 10 siswa/i yang mengalami masalah tersebut yang  melakukan pengaduan, sedangkan 7 diantaranya  enggan menyampaikan pengaduan secara langsung dikarenakan waktu penanganan yang lama dan adanya tekanan dari siswa lain yang membuat siswa pelapor merasa tidak nyaman. Untuk mengatasi hambatan ini, diperlukan sistem pengaduan berbasis website yang memungkinkan siswa/i menyampaikan aduannya tanpa harus bertemu langsung dengan guru dan memberikan rasa aman terhadap siswa yang melakukan pengaduan. Sistem ini tidak hanya menampung aduan tetapi juga mencatat tindakan yang diambil oleh guru wali kelas atau guru bimbingan konseling (BK). Sehingga sistem ini dapat meningkatkan kualitas pelayanan berdasarkan hasil pengujian dimana pengujian pada aspek compability diperoleh nilai sebesar 91% dan aspek usability sebesar 90%, sehingga dapat menjawab tantangan dalam upaya peningkatan mutu sekolah, serta menciptakan lingkungan belajar yang aman dan kondusif.
SOSIALISASI KEJAHATAN SIBER DAN PERLINDUNGAN DATA PRIBADI UNTUK MENCEGAH PENIPUAN BERBASIS ONLINE TERHADAP MASYARAKAT Amos Pah, Clarissa Elfira; Mola, Sebastianus Adi Santoso; Ledoh, Juan Rizky Mannuel; Pandie, Emerensye Sofia Yublina; Fanggidae, Adriana; Giri, Imanuel Raja
Mitra Mahajana: Jurnal Pengabdian Masyarakat Vol. 6 No. 1 (2025): Volume 6, Nomor 1 Maret 2025
Publisher : LPPM Universitas Flores

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37478/mahajana.v6i1.4908

Abstract

During 2023, criminals carried out thousands of cyber-attack cases that harmed the community economically. Losses due to cybercrime worldwide in 2023 reached US $ 8 trillion and there have been more than 361 million cyber-attacks in Indonesia from January to October 2023 according to data from the National Cyber and Crypto Agency. Activities that are often reported and become the main target of cybercrime are online buying and selling which ranks 1st, followed by scamming, fictitious online investment, online work fraud, online extortion, and web phishing. Seeing the large number of victims caught in cyber-attacks, as a form of contribution to the community in the field of technology, we conducted a socialization of cyber security and privacy protection to increase public sensitivity to the dangers of cyber-attacks and prevention tips. The stages of implementation that have been carried out are visitation and licensing, observation and information gathering, making cooperation agreements, preparation of presentation materials, technical preparation, and implementation of socialization. This socialization has also been covered in the Pos Kupang electronic media and received a positive response from all participants.
Co-Authors Abdul G Farid Adelysa P Gitaswara Adriana Fanggidae Adriana Fanggidae Arfan Y Mauko Baun, Diandra Lyan Bethseba Bekayo, Yoseph Kurubingan Boru, Meiton Clarissa Elfira Amos Pah Dessy Nelci Rumlaklak Dwi Prasetyo Elfrida Veranda Beka Dede Emerensiana S.Y Pandie Emerensye Sofia Yublina Pandie Febryan Cornelis Lomi Finit, Awi Susanto Giri, Imanuel Raja Gloria, Ayuntha Goru, Alfonsus Maria De Liguori Huan, Arni Yusfin Jakha Rama Phosa Juan Rizky Mannuel Ledoh Juliet Reinita Angelia Lao Kase, Bernardino Antonius Kenlopo, Asnat Nofri Kornelis Letelay Lamapaha, Christian Jaquelino Leobisa, Elisabeth Ester Eunike Mbatu, Dinda Permata Meiton Boru Melly, Margaretha Delima N.A.Manbait, Yoseph D’Timor Nelci D Rumlaklak Nomleni, Inggi Rosina Novi Penna Nunes, Ingratcia Oktaviana Pandie, Emerensye Sofia Yublina Polly, Dian Putri Novita Prityaningsih, Ni Putu Dana Rassa, Delfiana M Romy O. D. Djami Roswita R Ligoresi Rumlaklak, Nelci D. Rumlaklak, Nelcy D. Sain, Adriana Yohana Sani, Michelle Maria Angely Rani Saragih, Alexandro Eurico Yosafat Sihotang, Dony Martinus Sitepu, Rasional Sonlay, Febronia B Ssainah P Faransyah Sultani, Akhzan Akbar Tiwuk Widiastuti Tokan, Diana Inda Carmilla Tungga, Varra Chandrika Kumara Viani Anika Afeanpah Wadu, Benyamin Orison Darling Kana Yelly Y Nabuasa Yelly Yosiana Nabuasa Yelly Yosiana Nabuasa Yublina Pandie, Emerensye Sofia Yufridon Charisma Luttu Yulianto Triwahyuadi Polly