Garuda - Garba Rujukan Digital

PENGARUH KEMAJUAN TEKNOLOGI TERHADAP PEMBELIAN ASET PASAR UANG: STUDI KASUS AKADEMI BAKTI KEMANUSIAAN PMI JAKARTA Rizkiansyah, Rizkiansyah; Hannie, Hannie; Sulistiyowati, Nina
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 7 No. 4 (2023): JATI Vol. 7 No. 4
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v7i4.7204

Penelitian ini memiliki tujuan untuk mengeksplorasi pengetahuan mahasiswa Program Studi Teknologi Bank Darah Akademi Bakti Kemanusiaan PMI Jakarta mengenai investasi reksa dana pasar uang, minat investasi mereka, serta pengaruh teknologi investasi reksa dana pasar uang terhadap minat investasi tersebut. Metode yang digunakan adalah pendekatan kuantitatif dengan survei sebagai teknik pengambilan data. Responden dari penelitian ini adalah mahasiswa angkatan 4, 5, dan 6 dari program studi tersebut, dengan total sampel sebanyak 54 orang. Data dikumpulkan melalui kuesioner yang disebarkan baik secara daring maupun luring. Teknik analisis data meliputi analisis deskriptif dan verifikatif. Hasil menunjukkan bahwa sebanyak 56% mahasiswa memiliki pengetahuan yang baik mengenai investasi reksa dana pasar uang, namun hanya 41% yang memiliki minat investasi yang memadai. Dari uji hipotesis, didapat nilai signifikan 0,000 < 0,05 yang mengindikasikan adanya pengaruh signifikan dari perkembangan teknologi investasi reksa dana pasar uang terhadap minat investasi mahasiswa, dengan dampak yang positif.

ANALISIS SENTIMEN TERHADAP RESPON PERUBAHAN NAMA TWITTER MENJADI ‘X’ MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES CLASSIFIER Meila Azzahra Sofyan, Fazrin; Sulistiyowati, Nina; Voutama, Apriade
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 8 No. 5 (2024): JATI Vol. 8 No. 5
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v8i5.10720

Media sosial kini menjadi bagian esensial dalam kehidupan manusia untuk mendapatkan informasi, sebagaimana terlihat dari laporan We Are Social (HootSuite) yang mencatat ada 167 juta pengguna media sosial di Indonesia pada Januari 2023. Twitter menjadi platform yang populer saat itu, terutama setelah Elon Musk mengubah nama dan logo Twitter menjadi ‘X’ pada 24 Juli 2023. Perubahan ini memicu berbagai reaksi pengguna di Twitter, dengan tweet yang bervariasi dari positif, negatif, hingga netral. Untuk menganalisis sentimen tweet tersebut, digunakan algoritma Naïve Bayes Classifier dalam proses yang mengikuti metodologi KDD (Knowledge Discovery in Database), meliputi tahap data selection, data preprocessing, data transformation, data mining, dan evaluation. InSet Lexicon digunakan untuk melabeli sentimen berdasarkan kamus kata positif dan negatif, yang dibandingkan dengan pelabelan manual oleh ahli bahasa. Penelitian ini menemukan bahwa pelabelan dengan InSet Lexicon dan manual menghasilkan klasifikasi sentimen dan jumlah data yang berbeda. InSet Lexicon menghasilkan 1131 tweet negatif, 687 positif, dan 583 netral, sedangkan pelabelan manual menghasilkan 1198 tweet negatif, 94 positif, 1035 netral, dan 74 multitafsir. Evaluasi menunjukkan bahwa pelabelan dengan InSet Lexicon lebih baik daripada pelabelan manual, dengan accuracy 83%, precision 84%, dan recall 83%, sedangkan pelabelan manual menunjukkan accuracy 77%, precision 76%, dan recall 76%.

Perancangan Ulang Desain E-Campus Unsika Berdasarkan User Experience dengan Menggunakan Design Thinking Benny Christo Lumban Tobing; Nina Sulistiyowati; Siska Siska
Jurnal Pendidikan Tambusai Vol. 8 No. 1 (2024): April 2024
Publisher : LPPM Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai, Riau, Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/jptam.v8i1.12703

Perkembangan era 5.0 telah memicu kemajuan teknologi di berbagai sektor, termasuk pendidikan. Di ranah akademik, terjadi inovasi sistem informasi, seperti E-Campus, yang memberikan akses informasi akademik kepada mahasiswa. E-Campus, yang digunakan oleh Universitas Singaperbangsa Karawang (UNSIKA), adalah platform berbasis web yang menyediakan informasi seputar data pribadi, jadwal kuliah, daftar nilai, dan pencapaian mahasiswa. Oleh karena itu Penelitian ini mengimplementasikan lima fase Design Thinking, dimulai dari tahap Empathize yang melibatkan pengumpulan informasi awal melalui kuesioner dan wawancara untuk memahami perasaan dan pemikiran pengguna terkait E-Campus. Fase Define menghasilkan user persona yang mencakup tujuan, latar belakang, dan ketidakpuasan pengguna terkait alur, tampilan, dan fitur. Fase Ideate memfasilitasi pengembangan ide-ide dengan teknik HMW (How Might We) dan Crazy 8 untuk menghasilkan ide-ide kreatif. Prototipe E-Campus dibuat menggunakan teknik wireflow dalam fase Prototype, di mana ide-ide kasar disusun dalam canvas digital menggunakan Figm, menggambarkan interaksi yang diinginkan. Hasil dari uji coba memberikan rekomendasi perbaikan meliputi penyesuaian ukuran tulisan, perubahan ukuran field, penyajian kategori menu utama dengan dropbox, mempertahankan interaksi tampilan, dan menyediakan footbar dengan informasi kontak yang lebih jelas. Penelitian ini menyimpulkan bahwa metode Design Thinking dapat digunakan secara efektif untuk merancang ulang antarmuka pengguna E-Campus UNSIKA, mempertimbangkan kebutuhan dan ketidakpuasan pengguna untuk meningkatkan pengalaman pengguna secara keseluruhan.

PERANCANGAN UI/UX BERBASIS MOBILE PADA PELAYANAN DI KANTOR DESA PULOKELAPA MENGGUNAKAN METODE DESIGN THINKING Agustin, Amellia Veronica; Sulistiyowati, Nina; Voutama, Apriade
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol 12, No 3S1 (2024)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v12i3S1.5210

Pemanfaatan teknologi dan pertumbuhan informasi yang pesat, khususnya melalui aplikasi mobile dan situs web, telah menjadi umum dalam pelayanan publik. Kantor desa, sebagai lembaga pemerintah yang memberikan pelayanan kepada warga, juga mulai mengadopsi teknologi ini. Desa Pulokelapa adalah salah satu yang membutuhkan aplikasi mobile untuk mempermudah pelayanan, karena proses pengajuan saat ini masih manual dan memakan waktu 2-4 minggu. Penelitian ini bertujuan merancang tampilan aplikasi untuk memudahkan pelayanan di kantor desa Pulokelapa dengan metode Design Thinking, serta menguji kegunaan prototipe dan efektivitas metode ini memakai System Usability Scale (SUS). Metode Design Thinking dipilih karena berfokus pada kebutuhan pengguna dalam menyelesaikan masalah melalui lima tahapan: empati, definisi, ide, prototipe, dan pengujian. Hasil penelitian menunjukkan prototipe user interface aplikasi Palapa (Pelayanan Desa Pulokelapa) mendapat skor SUS 89, masuk grade A dengan penilaian "best imaginable". Kesimpulannya, rancangan antarmuka pengguna dan pengalaman pengguna aplikasi Palapa memakai metode Design Thinking memenuhi kebutuhan pengguna dan memudahkan pelayanan di kantor desa Pulokelapa.

Algoritma C4.5 Untuk Klasifikasi Jenis Kekerasan pada Anak (Kasus DP3A Kabupaten Karawang) Eshardiansyah, Raka Putra; Sulistiyowati, Nina; Jajuli, Mohamad
J-SAKTI (Jurnal Sains Komputer dan Informatika) Vol 5, No 2 (2021): EDISI SEPTEMBER
Publisher : STIKOM Tunas Bangsa Pematangsiantar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30645/j-sakti.v5i2.368

Kabupaten Karawang is an area ranked 3rd as an area that has the potential to be prone to violence against children. Every year from 2016 to 2020 always shows an increasing number every year. Classification with data mining by applying the 4.5 algorithm is expected to be a solution to reduce the number of violence against children in Karawang Regency. The data that has been obtained is validated using k-fold cross validation and then evaluated using a confusion matrix and ROC curve. The C4.5 algorithm can be used to classify data on violence against children in Karawang Regency and get good results. The results of the confusion matrix using 60:40 split data on the violence dataset in children in Karawang Regency produce an accuracy value of 82.8125%, a precision value of 96.8% and a recall value of 90.5%. While the evaluation with the ROC curve with the classification quality "Good Classification" of 0.897. The 70:30 data split method was evaluated with the confusion matrix, resulting in an accuracy value of 93.2432%, precision of 94.5% and recall of 87.5%. While the evaluation with the ROC curve with the classification quality "Excellent Classification" of 0.953. The 80:20 data split method was evaluated with the confusion matrix, resulting in an accuracy value of 92.9142%, a precision of 91.7% and a recall of 81%. While the evaluation with the ROC curve with the classification quality "Excellent Classification" of 0.941.

Algoritma C4.5 Untuk Klasifikasi Jenis Kekerasan pada Anak (Kasus DP3A Kabupaten Karawang) Eshardiansyah, Raka Putra; Sulistiyowati, Nina; Jajuli, Mohamad
J-SAKTI (Jurnal Sains Komputer dan Informatika) Vol 5, No 2 (2021): EDISI SEPTEMBER
Publisher : STIKOM Tunas Bangsa Pematangsiantar

Kabupaten Karawang is an area ranked 3rd as an area that has the potential to be prone to violence against children. Every year from 2016 to 2020 always shows an increasing number every year. Classification with data mining by applying the 4.5 algorithm is expected to be a solution to reduce the number of violence against children in Karawang Regency. The data that has been obtained is validated using k-fold cross validation and then evaluated using a confusion matrix and ROC curve. The C4.5 algorithm can be used to classify data on violence against children in Karawang Regency and get good results. The results of the confusion matrix using 60:40 split data on the violence dataset in children in Karawang Regency produce an accuracy value of 82.8125%, a precision value of 96.8% and a recall value of 90.5%. While the evaluation with the ROC curve with the classification quality "Good Classification" of 0.897. The 70:30 data split method was evaluated with the confusion matrix, resulting in an accuracy value of 93.2432%, precision of 94.5% and recall of 87.5%. While the evaluation with the ROC curve with the classification quality "Excellent Classification" of 0.953. The 80:20 data split method was evaluated with the confusion matrix, resulting in an accuracy value of 92.9142%, a precision of 91.7% and a recall of 81%. While the evaluation with the ROC curve with the classification quality "Excellent Classification" of 0.941.

Pencarian Pola Pemakaian Obat Menggunakan Algoritma FP-Growth Salsabila, Nikita; Sulistiyowati, Nina; Padilah, Tesa Nur
Journal of Applied Informatics and Computing Vol. 6 No. 2 (2022): December 2022
Publisher : Politeknik Negeri Batam

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30871/jaic.v6i2.4187

Obat'merupakan sebuah bahan yang digunakan'untuk mendiagnosis sebuah penyakit yang dapat digunakan untuk pencegahan atau pengobatan penyakit pada manusia atau hewan. Dalam penggunaannya, proses perencanaan stok obat di klinik atau rumah sakit merupakan hal penting yang harus diperhatikan karena apabila stok obat tidak sesuai maka akan menimbulkan masalah dalam ketersediaan stok obat. Pada penelitian ini terjadi permasalahan pada stok obat pada sebuah klinik yang berlokasi di Kabupaten Brebes yang mana terjadi kelebihan stok obat yang mengakibatkan jumlah data stok obat tidak sesuai dengan stok obat yang tersedia. Oleh sebab itu proses data mining dengan bantuan metodologi Knowledge Discovery in Databases (KDD) digunakan untuk membantu dalam pengelolaan stok obat pada klinik tersebut. Adapun tahapan KDD diantaranya, data selection, data pre-processing, data transformation, data mining, dan interpretation/evaluation. Pengujian dilakukan dengan menggunakan aplikasi Rapid Miner. Penerapan metode asosiasi pada data mining mampu menghasilkan suatu aturan asosiasi baru dari masing"“masing item. Berdasarkan analisis yang dilakukan dengan algoritme FP-Growth, ditetapkan nilai support sebesar 75 frekuensi atau 23% dan nilai confidence sebesar 75%. Hasil penelitian menghasilkan 6 aturan asosiasi dengan kombinasi item terbesar hingga 3 item. Evaluasi pengujian yang didapat dari nilai Lift Ratio mendapat nilai rata-rata sebesar 1.267.

Analisis Sentimen Aplikasi WETV di Google Play Store Menggunakan Algoritma Support Vector Machine Kulsum, Ummi; Jajuli, Mohamad; Sulistiyowati, Nina
Journal of Applied Informatics and Computing Vol. 6 No. 2 (2022): December 2022
Publisher : Politeknik Negeri Batam

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30871/jaic.v6i2.4802

WeTV is an online streaming application widely used by Indonesia's people as an entertainment medium while at home. This application has been downloaded more than 50 million times on the official Google Play Store website. The number of users who use it makes the reviews of this application abundant as well. Large numbers of reviews are very difficult to read manually, sentiment analysis is needed to classify reviews into positive and negative classes. This study uses a support vector machine algorithm with a linear kernel to classify review data from the WeTV application. KDD was used as a method to complete this research. In the analysis process to obtain information, 4 scenarios were carried out, with the division in the first scenario consisting of 60% training data and 40% test data, the second scenario consisting of 70% training data and 30% test data, the third scenario 80% training data and 20% test data, and the last scenario 90% training data and 10% test data. The highest test results of 85% were obtained from the second scenario with the distribution of training data of 70% and 30% of test data, the third with the distribution of training data of 80% and 20% of test data, and the fourth with the distribution of training data of 90% and test 10% data. The confusion matrix is used as an evaluation of the model that has been made, the results show an accuracy in the first scenario of 83%, with a precision value of 83%, recall 89%, and an f1-score of 86%. The accuracy in the second scenario is 85%, precision is 86%, recall is 89%, f1-score is 87%, accuracy in the third scenario is 85%, precision is 85%, recall is 90%, and f1-score is 88%. And the fourth scenario gets an accuracy of 85%, precision 86%, recall 90%, and f1-score 90%.

EVALUASI PENGELOLAAN ASET LABORATORIUM KOMPUTER MENGGUNAKAN STANDAR ISO/IEC 27001 Fahmi Husaeni; Nina Sulistiyowati; Adhi Rizal
Jurnal TAM (Technology Acceptance Model) Vol 9, No 2 (2018): Jurnal TAM (Technology Acceptance Model)
Publisher : LPPM STMIK Pringsewu

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.56327/jurnaltam.v9i2.675

Computer laboratory UNSIKA is a vital facility belonging to the computer science faculty of the university singaperbangsa karawang because it is used to conduct teaching and learning activities practicum. Evaluated the management of computer lab assets UNSIKA using ISO 27001 standard in clause A.8 Assets Management to overcome the problem in asset management. The assets in question (Hardware, Software, Human, Information, Infrastructure and Outsourcing Services) use quantitative research methods and ISO evaluation stage model starting from scoping, planning, implementation, analysis, reporting and closing. The goal is to improve the quality of the management of computer lab assets UNSIKA. This study uses the stages of ISO evaluation with data collection methods from questionnaires with a scattered likert scale for the lab and user respondents. The result of this research is got the value of maturity of asset management of computer laboratory UNSIKA in clause A.8 Assets Management equal to 1,22 still in level 1 (Initial) there is no standard process or procedure in some asset management activities in manual and still applied approach specific to each activity undertaken in asset management.

Title

Found 39 Documents
Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title Search

Found 39 Documents Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title

Found 39 Documents
Search