Articles
<![CDATA[Pelatihan Aplikasi SIMRS Untuk Pemeliharaan Data Rekam Medik Di Puskesmas Tompobulu Pucak Maros ]]>
<![CDATA[Poetri Lestari Lokapitasari Belluano]]>;
<![CDATA[Siska Anraeni]]>;
<![CDATA[Tasrif Hasanuddin]]>;
<![CDATA[Alfian Putra Ramadhan]]>;
<![CDATA[Furqaan Ismail]]>
<![CDATA[ Ilmu Komputer untuk Masyarakat Vol 1, No 1 (2020) ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Muslim Indonesia ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (176.638 KB)
|
DOI: 10.33096/ilkomas.v1i1.773
<![CDATA[Di Desa Pucak, Kecamatan Tompobulu Kabupaten Maros masalah keterbatasan penduduk miskin untuk menjangkau pelayanan kesehataan sangat terasa. Dengan berbagai hambatan, letak geografis dan sarana transportasi dari dan ke PUSTU (Puskesmas Pembantu) menjadi pilihan masyarakat untuk dimanfaatkan karena satu-satunya pelayanan kesehatan yang bisa di jangkau. Pengamatan dengan pihak terkait diperoleh informasi mengenai kinerja sistem pencatatan Rekam Medik, masih menggunakan media kartu kontrol kesehatan. Rekam Medik pasien hanya tersimpan di Pustu Tompobulu Pucak. Tim pengusul PkMD bersama mitra (kepala puskesmas) sepakat melaksanakan kegiatan PkMD pada Pustu (Puskesmas Pembantu) Tompobulu Pucak dengan mengimplementasi aplikasi SIMRS KhazaHMS serta memberikan pelatihan penggunaan aplikasi khususnya bagi para Staf ataupun Tenaga Kesehatan yang berkompeten dalam aktivitas pencatatan pelaporan Rekam Medik Pasien di UPTD Puskesmas Tompobulu, dan juga memberikan bantuan 1 unit laptop kepada mitra, agar dapat digunakan dalam proses pengimputan Rekam Medik, karena diketahui bahwa pada pustu Tompobulu Pucak tidak ada inventaris berupa PC atau Laptop.]]>
<![CDATA[Aplikasi Donasi Pendidikan Anak Asuh Dengan Metode Profile Matching Berbasis Android ]]>
<![CDATA[Yudha Nugraha Syailendra]]>;
<![CDATA[Siska Anraeni]]>;
<![CDATA[Syahrul Mubarak Abdullah]]>
<![CDATA[ Buletin Sistem Informasi dan Teknologi Islam (BUSITI) Vol 3, No 2 (2022) ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Muslim Indonesia ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.33096/busiti.v3i2.1016
<![CDATA[Saat ini terdapat berbagai macam strategi proses pembinaan. Salah satunya adalah dengan memanfaatkan perkembangan teknologi informasi. Manfaat dari perkembangan teknologi informasi yang semakin maju dapat dirasakan oleh berbagai macam sektor seperti ekonomi, teknologi, bisnis, dan lain-lain. Sektor sosial dan pendidikan merupakan salah satu sektor yang juga merasakan dampak positif dari perkembangan teknologi. Panti Asuhan merupakan sebuah yayasan yang menaungi anak yatim piatu sebagai manifestasi dan bentuk kepedulian anak-anak yatim piatu yang tidak mampu, dimana anak asuh dibiayai kebutuhan sehariharinya seperti pemberian sembako, uang pembinaan setiap bulannya, dan bantuan dana pendidikan. Pemilihan anak asuh pada panti asuhan saat ini dilakukan dengan cara memberi rekomendasi anak asuh dari pengurus panti asuhan. Untuk mengatasi kendala pada saat pemilihan anak asuh agar menjadi tepat sasaran, maka diperlukan adanya suatu sistem yang mampu memberikan keputusan penerimaan anak-anak yang layak menjadi anak asuh berdasarkan kriteria tertentu. Sistem pendukung keputusan (SPK) merupakan sistem informasi interaktif yang menyediakan informasi, pemodelan, dan pemanipulasian data. Sistem ini digunakan untuk membantu pengampilan keputusan dalam situasi yang semi terstruktur dan situasi yang tidak terstruktur, dimana tak seorang pun tahu secara pasti bagaimana keputusan seharusnya dibuat. Profile Matching merupakan metode pengambilan keputusan dengan mengasumsikan bahwa terdapat tingkat variabel subjek bernilai sama atau mendekati variabel ideal yang sudah ditentukan. Kelebihan dari profile matching adalah mempertimbangkan konsistensi yang logis dalam penilaian yang di gunakan untuk menentukan prioritas sehingga menghasilkan alternatif yang tidak banyak sehingga Aplikasi donasi pendidikan anak asuh ini menggunakan metode Profile Matching.]]>
<![CDATA[PENERAPAN METODE TECHNIQUE FOR ORDER PREFERENCE BY SIMILARITY TO IDEAL SOLUTION (TOPSIS) PADA SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN MENU MAKANAN BAGI BALITA YANG MENGALAMI KEKURANGAN GIZI ]]>
<![CDATA[Yusrina Mukhlis]]>;
<![CDATA[Siska Anraeni]]>;
<![CDATA[Ihwana As’ad]]>
<![CDATA[ Buletin Sistem Informasi dan Teknologi Islam (BUSITI) Vol 3, No 2 (2022) ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Muslim Indonesia ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.33096/busiti.v3i2.1204
<![CDATA[Pengambilan keputusan untuk pemilihan menu makanan pada pasien balita yang mengalami kekurangan gizi di Puskesmas Maniangpajo hingga saat ini masih menggunakan pemilihan makanan secara manual seperti hanya memberikan saran menu makanan selingan saja melalui sosialisasi. Kemudian, dengan adanya kepercayaan orang tua yang asal memberikan makanan dengan harapan bayi akan cepat besar dan cepat kenyang meski tidak sesuai kebutuhan gizi. Selain itu, untuk saat ini belum ada sistem yang di gunakan untuk membantu pemilihan makanan di Puskesmas Maniangpajo. Penelitian ini bertujuan untuk membantu pemilihan menu makanan bagi balita yang mengalami kekurangan gizi. Metode yang digunakan adalah Metode TOPSIS yang melakukan perangkingan terhadap alternatif terpilih. Dimana alternatif terpilih yang terbaik tidak hanya memiliki jarak terpendek dari solusi ideal positif, tetapi juga memiliki jarak terpanjang dari solusi ideal negatif. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Alternatif Susu terpilih dalam rekomendasi pemilihan menu makanan bagi Balita atas nama Muh Adzan yang sesuai dengan penilaian kriteria]]>
<![CDATA[Hybrid Methods of Cipher-text and RSA Cryptographic Algorithm Using Classical Vigenère ]]>
<![CDATA[Siska Anraeni]]>;
<![CDATA[Herdianti Herdianti]]>;
<![CDATA[Mursyid Mursyid]]>
<![CDATA[ International Journal of Computing and Informatics (IJCANDI) Vol 1, No 2 (2016): May 2016 ]]>
Publisher : <![CDATA[International Journal of Computing and Informatics (IJCANDI) ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (1230.064 KB)
|
DOI: 10.19732/10.19732/vol1122016
<![CDATA[Maintaining the security of messages is a very important thing both within an organization and the personal especially in the age of information technology today. In order to the sent message does not fall into the one’s hands who are not interested, then encryption should be created to maintain the confidentiality of a message remains secure. Classical cryptography method using Vigenère Cipher and RSA (Riverst Shamir Adleman) is one of securing methods which will be used. In this case, the initial process is doing encryption on Vigenère cipher that produces a temporary ciphertext. The temporary ciphertext will be a plaintext on the RSA algorithm and then encrypted again to produce the actual ciphertext. Merging these two methods produces a ciphertext that is more powerful and difficult to solve.]]>
<![CDATA[Pelatihan Sistem Informasi Penilaian Siswa Berbasis Web bagi Kelompok Guru Rumah Qur’ani Imam Bukhari di Kabupaten Gowa, Sulawesi Selatan ]]>
<![CDATA[Siska Anraeni]]>;
<![CDATA[Harlinda Lahuddin]]>;
<![CDATA[Andi Alfian Pratama Putra]]>;
<![CDATA[Rifqatul Mukarramah]]>;
<![CDATA[Nur Hikmah Amir]]>
<![CDATA[ Jurnal Pengabdian Pada Masyarakat Vol 5 No 2 (2020) ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Mathla'ul Anwar Banten ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (926.47 KB)
|
DOI: 10.30653/002.202052.339
<![CDATA[TRAINING OF WEB BASED STUDENT ASSESSMENT INFORMATION SYSTEM FOR TEACHER GROUP OF RUMAH QUR’ANI IMAM BUKHARI IN GOWA REGENCY, SOUTH SULAWESI. The activities of the student assessment system at the Rumah Qur’ani Imam Bukhari (RQIB) of Gowa Regency are still conventional. Students also have to wait a long time to find out their grades. Because they have to wait for the homeroom teacher to distribute the daily test papers and assignments students. Therefore, the lecturer team offers solutions including providing counseling for RQIB partners on student assessment information systems, providing simulations about implementing online-based student assessment information systems in processing final grade data, and activating an assessment information system site students at partner schools. The target achieved from this community service activity is that the RQIB student assessment system service site has been activated. Then the counseling and simulation systems have been implemented for teacher group partners. So that, it can help partners quickly and easily to manage student final grade data.]]>
<![CDATA[Sistem Informasi Pelayanan Administrasi Kependudukan Desa Pucak, Kecamatan Tompobulu, Kabupaten Maros ]]>
<![CDATA[Siska Anraeni]]>;
<![CDATA[Tasrif Hasanuddin]]>;
<![CDATA[Poetri Lestari Lokapitasari Belluano]]>;
<![CDATA[Muhammad Fadhiel]]>
<![CDATA[ JURNAL ILMU KOMPUTER Vol 6 No 2 (2020): Edisi September ]]>
Publisher : <![CDATA[LPPM Universitas Al Asyariah Mandar ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
<![CDATA[Permasalahan dalam penelitian ini adalah pelayanan administrasi kependudukan Kantor Desa Pucak masih bersifat konvensional. Maka penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun suatu Sistem Informasi Pelayanan Administrasi Kependudukan tingkat desa guna meningkatkan kualitas pelayanan bagi aparat Kantor Desa Pucak terhadap warga setempat. Penelitian ini menggunakan model siklus hidup pengembangan sistem waterfall dan perancangan sistem informasi pelayanan desa berbasis web. Hasil penelitian yang didapatkan yaitu sistem telah berhasil dibuat dan diterapkan pada Kantor Desa Pucak dalam pengelolaan data penduduk dan pelayanan penduduk atau warga setempat untuk pembuatan surat-surat keterangan/pengantar antara lain: Surat Keterangan Kematian, KTP, Surat Keterangan Tidak Mampu (SKTM), Akta Perkawinan, Akta Kelahiran, Izin Usaha, Surat Keterangan Catatan Kepolisian (SKCK), Izin Keramaian, dan Kepemilikan]]>
<![CDATA[Detection of Kidney Organ Condition Using Hidden Markov Models ]]>
<![CDATA[Siska Anraeni]]>;
<![CDATA[Ingrid Nurtanio]]>;
<![CDATA[Indrabayu Indrabayu]]>
<![CDATA[ Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science Vol 15, No 2: August 2015 ]]>
Publisher : <![CDATA[Institute of Advanced Engineering and Science ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.11591/ijeecs.v15.i2.pp294-300
<![CDATA[The frequencies of chronic kidney disease are likely to continue to increase worldwide. So people need to take a precaution, which is by maintaining kidney health and early detection of renal impairment by analyzing the composition of the iris is known as iridology. This paper presents a novel approach using a one-dimensional discrete Hidden Markov Model (HMM) classifier and coefficients Singular Value Decomposition (SVD) as a feature for image recognition iris to indicate normal or abnormal kidney. The system has been examined on 200 iris images. The total images of the abnormal kidney condition were 100 images and those for the normal kidney condition were 100 images. The system showed a classification rate up to 100% using total of image for training and testing the system unspecified, resize iris image 56x46 pixels, coefficient values U(1,1), Σ(1,1) and Σ(2,2), quantized values [18 10 7], and classify by 7-state HMM with .pgm format database.]]>
<![CDATA[Penerapan Metode K-Nearest Neighbor untuk Mengidentifikasi Jenis Kayu sebagai Bahan Furniture ]]>
<![CDATA[Hilma Aszahrah]]>;
<![CDATA[Siska Anraeni]]>;
<![CDATA[Herdianti Darwis]]>
<![CDATA[ Buletin Sistem Informasi dan Teknologi Islam (BUSITI) Vol 3, No 4 (2022) ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Muslim Indonesia ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.33096/busiti.v3i4.1441
<![CDATA[Pengenalan jenis kayu dapat dilakukan dengan melakukan pengamatan berdasarkan pada ciri-ciri tertentu yaitu dengan menggunakan parameter tekstur, berat, warna dan lain sebagainya. Begitupun dengan memilih jenis kayu sebagai bahan furniture, selama ini sering dilakukan adalah dengan melihat saja atau memegang kayu secara umum dengen memperhatikan teksturnya. Selain akurasi yang kurang, cara ini juga membutuhkan pengalaman yang cukup banyak apalagi dalam memilih kayu yang akan digunakan dalam membuat dekorasi rumah seperti jendela dan kursi dibutuhkan kayu yang kuat dan kokoh karena itu sistem pengenalan jenis kayu yang akurat dan praktis sangat penting untuk dikembangkan. Mengingat banyaknya jenis kayu yang memiliki kesamaan ciri sehingga sulit mengindetifikasi jenis kayu yang akan digunakan sebagai bahan furniture oleh karena itu dikembangkan suatu sistem teknik klasifikasi untuk identifikasi jenis kayu dengan metode GLCM. Metode ini merupakan suatu metode yang melakukan analisis terhadap suatu piksel pada citra dan mengetahui tingkat keabuan yang sering terjadi, metode yang paling sering digunakan untuk analisis tekstur yang didasarkan pada ciri statistik citra yang dimana dalam perhitungan statistiknya menggunakan distribusi derajat keabuan (histogram) dengan mengukur tingkat kekontrasan, granularitas, dan kekasaran suatu daerah dari hubungan ketetanggaan antar piksel di dalam citra. Hasil penelitian menunjukkan dari tahap pengujian dengan nilai K=1,K=7,K=10,K=12, dan K=15 dengan jumlah data training sebanyak 45 data didapatkan nilai K=1 sebagai nilai persentase tertinggi dengan tingkat akurasi sistem sebesar 91%.]]>
<![CDATA[COLLEGE ACADEMIC DATA ANALYSIS USING DATA VISUALIZATION ]]>
<![CDATA[Takdir Zulhaq Dessiaming]]>;
<![CDATA[Siska Anraeni]]>;
<![CDATA[Suwito Pomalingo]]>
<![CDATA[ Jurnal Teknik Informatika (Jutif) Vol. 3 No. 5 (2022): JUTIF Volume 3, Number 5, October 2022 ]]>
Publisher : <![CDATA[Informatika, Universitas Jenderal Soedirman ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.20884/1.jutif.2022.3.5.310
<![CDATA[Data is a collection of information that contains a broad picture related to a situation. The amount of data is not necessarily better, because a large data set makes it difficult to convert data into information in a timely manner, especially in analyzing data which produces meaningful and relevant information which ultimately results in quick and appropriate action. Higher education management in Indonesia requires fast and accurate academic reports so that it can facilitate strategic decision making in order to improve the quality of education. This study aims to carry out a comprehensive process of analyzing academic data at universities to display them into interactive data visualizations, so that they can retrieve the information in it and make strategic decisions. The method used is a data visualization technique, which allows users to easily see the insights or insights contained in the data. The results obtained are data that has passed the preprocessing stage, can prepare data before being analyzed and processed to be used to make data visualization, so that the information obtained is more varied. This information can be used as a reference by academic managers to make strategic decisions.]]>
<![CDATA[Ripeness identification of chayote fruits using HSI and LBP feature extraction with KNN classification ]]>
<![CDATA[Siska Anraeni]]>;
<![CDATA[Erika Riski Melani]]>;
<![CDATA[Herman Herman]]>
<![CDATA[ ILKOM Jurnal Ilmiah Vol 14, No 2 (2022) ]]>
Publisher : <![CDATA[Prodi Teknik Informatika FIK Universitas Muslim Indonesia ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.33096/ilkom.v14i2.1153.150-159
<![CDATA[This study aims to build a system to identify the ripeness level of chayote that can be done easily and without damaging the quality of the chayote. This study employs digital image processing technology using Hue Saturation Intensity color feature extraction and texture feature extraction of Local Binary Pattern with K-Nearest Neighbor classification so that the process of identifying the ripeness level of chayote will be easier and more effective. This study uses 100 image datasets and is carried out by taking photos of chayote. The stages in this study include the input of chayote images followed by the image pre-processing stage. Next is feature extraction which is divided into three scenarios, namely HSI feature extraction, LBP feature extraction and a combination of the two feature extractions. The final stage is to classify objects that are closest to the object being tested using the KNN method. By determining the value of K in the KNN classification method, the results show that the use of the Chebyshev distance calculation model in LBP feature extraction with K = 5 is a test that has the best accuracy of 90%.]]>
