Articles
<![CDATA[Aplikasi Kalender Tenganan Pegringsingan Berbasis Web ]]>
<![CDATA[Ni Kadek Dwi Rusjayanthi]]>;
<![CDATA[Made Henny Aryani]]>
<![CDATA[ Jurnal Sistem dan Informatika (JSI) Vol 9 No 1 (2014) ]]>
Publisher : <![CDATA[Bagian Perpustakaan dan Publikasi Ilmiah - Institut Teknologi dan Bisnis (ITB) STIKOM Bali ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (557.147 KB)
<![CDATA[Desa Tenganan pegringsingan adalah salah satu obyek dan daya tarik wisata budaya di Bali. Desa ini merupakan salah satu bentuk desa Bali Aga, yang berbeda dari umumnya desa di Bali. Sistem kalender yang berlaku di desa ini yaitu kalender Tenganan Pegringsingan yang digunakan sebagai penanda waktu upacara adat dan keagamaan. Kalender Tenganan berbeda dengan kalender masyarakat Bali pada umumnya yang menggunakan Kalender Saka Bali, perbedaan tersebut seperti jumlah hari pada bulan/sasih tertentu dan terdapat jenis tahun yang berbeda pada Kalender Tenganan Pegringsingan. Perhitungan kalender masyarakat Tenganan Pegringsingan masih dilakukan secara manual, sehingga masih memiliki keterbatasan/permasalahan seperti kemungkinan kesalahan perhitungan, maksimum perhitungan yang dapat dilakukan, dan keterbatasan akses informasi kalender ini. Berdasarkan permasalahan terkait perhitungan dan akses informasi Kalender Tenganan Pegringsingan, maka pada penelitian ini dibahas mengenai Aplikasi Kalender Tenganan Pegringsingan. Aplikasi ini diimplementasikan berbasis web menggunakan bahasa pemrograman PHP dan database MySQL yang mendukung akses aplikasi secara online. Hasil penelitian yang diperoleh diharapkan dapat mengatasi permasalahan terkait perhitungan dan akses informasi Kalender Tenganan Pegringsingan, serta mampu mendukung pelestarian budaya di Desa Tenganan Pegringsingan.]]>
<![CDATA[Deteksi Kesamaan Teks Jawaban pada Sistem Test Essay Online dengan Pendekatan Neural Network ]]>
<![CDATA[I Made Suwija Putra]]>;
<![CDATA[Putu Jhonarendra]]>;
<![CDATA[Ni Kadek Dwi Rusjayanthi]]>
<![CDATA[ Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) Vol 5 No 6 (2021): Desember 2021 ]]>
Publisher : <![CDATA[Ikatan Ahli Informatika Indonesia (IAII) ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (690.554 KB)
|
DOI: 10.29207/resti.v5i6.3544
<![CDATA[E-learning is an online learning system that applies information technology in the teaching process. E-learning used to facilitate information delivery, learning materials and online test or assignments. The online test in evaluating students’ abilities can be multiple choice or essay. Online test with essay answers is considered the most appropriate method for assessing the results of complex learning activities. However, there are some challenges in evaluating students essay answers. One of the challenges is how to make sure the answers given by students are not the same as other students answers or 'copy-paste'. This study makes a similarity detection system (Similarity Checking) for students' essay answers that are automatically embedded in the e-learning system to prevent plagiarism between students. In this paper, we use Artificial Neural Network (ANN), Latent Semantic Index (LSI), and Jaccard methods to calculate the percentage of similarity between students’ essays. The essay text is converted into array that represents the frequency of words that have been preprocessed data. In this study, we evaluate the result with mean absolute percentage error (MAPE) approach, where the Jaccard method is the actual value. The experimental results show that the ANN method in detecting text similarity has closer performance to the Jaccard method than the LSI method and this shows that the ANN method has the potential to be developed in further research.]]>
<![CDATA[Evaluasi Usability dan User Experience LMS OASE Universitas Udayana Menggunakan Metode Tuxel 2.0 ]]>
<![CDATA[I Putu Adi Purnawan]]>;
<![CDATA[I Ketut Gede Darma Putra]]>;
<![CDATA[Ni Kadek Dwi Rusjayanthi]]>
<![CDATA[ Jurnal Nasional Pendidikan Teknik Informatika : JANAPATI Vol. 10 No. 3 (2021) ]]>
Publisher : <![CDATA[Prodi Pendidikan Teknik Informatika Universitas Pendidikan Ganesha ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.23887/janapati.v10i3.40670
<![CDATA[Usability dan User Experience adalah aspek penting untuk mengukur tingkat kemudahan pengguna dalam mengoperasikan suatu website, terutama website yang khusus digunakan untuk memfasilitasi proses pembelajaran yang biasa disebut dengan Learning Management System (LMS). Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui usability dan user experience pada website LMS OASE dan rekomendasi perbaikannya. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah TUXEL 2.0, dengan tiga dimansi utamanya yaitu General Usability, Pedagogical Usability, dan User Experience. Pengumpulan data dilakukan dengan menggunakan kuesioner yang telah divalidasi kemudian dibagikan kepada responden dengan pengambilan sampel menggunakan teknik non-probability sampling. Data yang telah diperoleh selanjutnya dianalisis dengan metode analisis deskriptif. Hasil yang diperoleh dari proses evaluasi pada desain OASE lama ditemukan sepuluh permasalahan pada dimensi General Usability, delapan permasalahan pada dimensi Pedagogical Usability, dan tiga variabel User Experience dengan kategori tingkat persepsi negatif. Setelah dilakukan perbaikan desain, hasil evaluasi desain solusi OASE menjadi lebih baik, hanya ditemukan satu masalah pada dimensi General Usability, satu masalah pada dimensi Pedagogical Usability, dan semua variabel User Experience mendapat kategori tingkat persepsi positif.]]>
<![CDATA[Komparasi Algoritma Pincer Search dan Algoritma FP-Growth ]]>
<![CDATA[Putu Ratih Wulandari]]>;
<![CDATA[I Made Agus Dwi Suarjaya]]>;
<![CDATA[Ni Kadek Dwi Rusjayanthi]]>
<![CDATA[ Techno.Com Vol 21, No 2 (2022): Mei 2022 ]]>
Publisher : <![CDATA[LPPM Universitas Dian Nuswantoro ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.33633/tc.v21i2.5803
<![CDATA[Jumlah pembelian barang setiap harinya berbeda-beda karena itu permasalahan kekurangan stock barang dapat terjadi dan mengakibatkan ketidakpuasan pelanggan dalam berbelanja karena tidak tersedianya produk yang diinginkan. Permasalahan kekurangan stock barang dapat diminimalisir dengan melakukan penelitian mengenai data mining asosiasi menggunakan data transaksi penjualan dari Toko X berdasarkan metode algoritma pincer search dan algoritma FP-Growth. Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan association rule dan jumlah kemunculan frequent item set dalam data transaksi melalui minimum support yang dimanfaatkan untuk mengatasi permasalahan kekurangan stock barang di Toko X serta melakukan komparasi algoritma pincer search dan algoritma FP-Growth terhadap waktu pemrosesan data, frequent item set, rule, confidence dan lift ratio dengan bahasa pemrograman Python. Komparasi algoritma pincer search dan algoritma FP-Growth terhadap frequent item set, rule, confidence dan lift ratio dengan bahasa pemrograman Python memperoleh hasil yang sama, tetapi waktu yang dibutuhkan dalam pemprosesan data berbeda yang disebabkan oleh minimum support, jumlah transaksi dan jumlah item serta alur proses data yang berbeda dari kedua metode.]]>
<![CDATA[Implementation Of Enterprise Resource Planning On Sales Management And Accounting & Finance Management Using Odoo Software (Case Study Of Furniture Company) ]]>
<![CDATA[Ngurah Arya Bhaskara Wardhana]]>;
<![CDATA[Gusti Agung Ayu Putri]]>;
<![CDATA[Ni Kadek Dwi Rusjayanthi]]>
<![CDATA[ Jurnal Ilmiah Merpati (Menara Penelitian Akademika Teknologi Informasi) Vol 10 No 2 (2022): Vol. 10, No. 2, August 2022 ]]>
Publisher : <![CDATA[Lembaga Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat Universitas Udayana ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.24843/JIM.2022.v10.i02.p02
<![CDATA[Various benefits derived from the application of technology has caused company attempted to apply technology to their business processes, which can improve company performance. One of the most used technology that can utilized is ERP. ERP (Enterprise Resource Planning) is a software which can be used by companies to coordinate and integrate information in the company's business areas. Kenny Furniture is a company with the main activity of producing and selling furniture. The problem that faces by Kenny Furniture is the record of income and expenses of the Kenny Furniture is archived into the bookkeeping without using technology. The solution offered to overcome the problems of Kenny Furniture is implement ERP in the company's business processes, ERP implementation is carried out using the Odoo 15 application and only focuses on sales management and accounting and finance modules. Result of this research is the improvement of Kenny Furniture's Sales and financial recording business process.]]>
<![CDATA[Classification of Explicit Songs Based on Lyrics Using Random Forest Algorithm ]]>
<![CDATA[Luh Kade Devi Dwiyani]]>;
<![CDATA[I Made Agus Dwi Suarjaya]]>;
<![CDATA[Ni Kadek Dwi Rusjayanthi]]>
<![CDATA[ Journal of Information System and Informatics Vol 5 No 2 (2023): Journal of Information Systems and Informatics ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Bina Darma ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.51519/journalisi.v5i2.491
<![CDATA[This study focuses on the potential negative impact of explicit songs on children and adolescents. Although an explicit song labeling program is currently in place, its coverage is limited to songs released by artists affiliated with the Recording Industry Association of America (RIAA). Consequently, songs falling outside the program's scope remain inadequately labeled. To address this issue, a machine learning model was developed to effectively classify explicit songs and mitigate mislabeling challenges. A comprehensive dataset of song lyrics was collected using web scraping techniques for the purpose of constructing the classification model. The model was trained using the TF-IDF vectorization method and the random forest algorithm. A meticulous comparison of distribution parameters was conducted between the training and testing data sets to determine the optimal model. This superior model achieved a training-testing data distribution ratio of 90:10, with an impressive accuracy of 96.3%, precision of 99.3%, recall of 93.5%, and an f1-score of 96.3%. The classification results revealed that explicit songs accounted for 39.22% of the dataset, and the visual representation highlighted the fluctuating prevalence of explicit songs over time. Additionally, the hip-hop/rap genre exhibited the highest proportion of explicit songs, reaching a staggering 92%.]]>
<![CDATA[Analisa Pola Belanja Konsumen serta Prediksi Stok Barang Berbasis Web ]]>
<![CDATA[I Made Dwi Cahaya Putra]]>;
<![CDATA[Gusti Made Arya Sasmita]]>;
<![CDATA[Ni Kadek Dwi Rusjayanthi]]>
<![CDATA[ JEPIN (Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika) Vol 9, No 3 (2023): Volume 9 No 3 ]]>
Publisher : <![CDATA[Program Studi Informatika ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.26418/jp.v9i3.67154
<![CDATA[Data mining merupakan teknik pengolahan data dalam jumlah besar menggunakan berbagai algoritma serta sistem untuk menghasilkan sebuah informasi yang berguna. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk membuat sebuah sistem berbasis web dengan mengimplementasikan teknik data mining yang dapat digunakan dalam mempermudah melakukan asosiasi terhadap barang dan prediksi stok barang. Penelitian ini dilakukan dengan menggunakan dua metode asosiasi yaitu dengan algoritma FP-Growth dan apriori serta dua metode prediksi yaitu dengan algoritma regresi linier dan Support Vector Regression (SVR). Proses asosiasi dari 2658 data transaksi menggunakan metode FP-Growth dan apriori sama-sama menghasilkan jumlah aturan asosiasi berdasarkan nilai minimum support dan confidence yang sama. Proses prediksi 10 jenis barang menggunakan regresi linier dan SVR menghasilkan tingkat akurasi yang berbeda-beda tiap produknya sehingga metode dengan akurasi tertinggi dipilih pada setiap produk. Rata-rata tingkat kesalahan prediksi dengan MAPE dari 10 produk menggunakan metode regresi linear sebesar 12,09% sedangkan metode SVR sebesar 11,51%, sehingga metode SVR memiliki akurasi yang lebih baik untuk diterapkan pada Timbul Jaya Petshop. Hasil dari asosiasi dan prediksi dapat dimanfaatkan untuk merancang strategi bisnis kedepannya. ]]>
<![CDATA[Esscore: An OCR-Based Android App for Scoring Short Handwritten Answer Using Levenshtein Distance ]]>
<![CDATA[Apriana, Krisna]]>;
<![CDATA[I Made Agus Dwi Suarjaya]]>;
<![CDATA[Ni Kadek Dwi Rusjayanthi]]>
<![CDATA[ Journal of Applied Informatics and Computing Vol. 9 No. 4 (2025): August 2025 ]]>
Publisher : <![CDATA[Politeknik Negeri Batam ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.30871/jaic.v9i4.9708
<![CDATA[Manual evaluation of short answer tests is time-consuming and prone to subjectivity. This study presents Esscore, an Android-based application that automates the scoring of handwritten short answers using EasyOCR and the Levenshtein Distance algorithm. EasyOCR extracts text from student answers image, while Levenshtein Distance measures similarity against predefined answer keys, allowing tolerance for varied correct responses. The system was tested on 350 student’s handwritten answers, achieving 95.7% accuracy. Functional testing using 14 black box scenarios showed all features operated correctly without failure. A usability test conducted with the SUS method produced a score of 76.5, rated “Good” with a grade “B” and an “Acceptable” acceptance level. The Net Promoter Score (NPS) placed the application in the “Passive” category. These results confirm Esscore as a functional, accurate, and user-friendly solution for automated answer scoring in educational environments.]]>
<![CDATA[Design and Implementation of Telegram Bot for Integrated Hospital Information System ]]>
<![CDATA[Sudana, Oka]]>;
<![CDATA[Paramartha, Ary]]>;
<![CDATA[Wirdiani, Ayu]]>;
<![CDATA[Rusjayanthi, Dwi]]>
<![CDATA[ JST (Jurnal Sains dan Teknologi) Vol. 11 No. 1 (2022) ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Pendidikan Ganesha ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (622.38 KB)
|
DOI: 10.23887/jstundiksha.v11i1.41304
<![CDATA[Masih banyak rumah sakit umum belum memanfaatkan telegram bots API. Telegram Bots memungkinkan multi-channel access untuk memudahkan akses data yang dimiliki oleh sistem informasi. Setiap bagian rumah sakit membutuhkan modul yang berbeda. Modul perlu diintegrasikan agar aliran pertukaran data menjadi lebih mudah. Penggunaan internet messenger seperti telegram dapat mempermudah proses integrasi yang dibutuhkan, sehingga pengguna dapat dengan mudah mendapatkan informasi dari sistem. Tujuan penelitian ini yaitu untuk mengembangkan sistem informasi rumah sakit yang terintegrasi dengan bot telegram. Pengujian sistem dilakukan di laboratorium oleh 30 pengguna sebagai pasien dan satu pengguna sebagai administrator. Pengujian sistem menggunakan metode black box dengan fokus pada input, fungsionalitas, dan output untuk semua proses antrian. Bot telegram ini menggunakan bantuan cronjobs dan webhooks untuk mengambil informasi dan menjalankan perintah pengiriman pesan untuk bot telegram. Hasil yang ditunjukkan pada penelitian ini adalah telegram bot yang dirancang untuk diuji menggunakan user acceptance test (UAT) dengan hasil respon yang sangat positif dan dianggap berhasil. Bot telegram ini memfasilitasi pasien dan pekerja rumah sakit untuk mendapatkan informasi dengan segera.]]>
