Articles
<![CDATA[LOCAL BINARY PATTERN UNTUK EKTRAKSI TEKSTUR GAMBAR WAJAH MENGGUNAKAN MASKER DAN TANPA MASKER ]]>
<![CDATA[Muhammad Firdaus Abdi]]>;
<![CDATA[Kusrini .]]>;
<![CDATA[Mei P. Kurniawan]]>
<![CDATA[ Technologia : Jurnal Ilmiah Vol 13, No 2 (2022): Technologia (April) ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Islam Kalimantan Muhammad Arsyad Al Banjari ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (110.305 KB)
|
DOI: 10.31602/tji.v13i2.6275
<![CDATA[Diakhir tahun 2021 pandemi covid-19 sudah mulai menurun dan mobilitas sudah mulai tidak dibatasi akan tetapi varian baru covid-19 atau corona virus omicron mulai terdeteksi di Indonesia untuk itu masyarakat dihimbau dan diwajibkan selalu menggunakan masker ketika berada di luar rumah. Dan juga selalu menjaga jarak, menghindari kerumunan dan juga rajin mencuci tangan. Diwajibkannya selalu memakai masker menjadi point penting pada penelitian ini yang dimana fokus penelitian yang akan dilakukan yaitu citra gambar wajah menggunakan masker medis. Metode yang akan dilakukan yaitu dengan melakukan ekstraksi fitur atau tekstur gambar wajah menggunakan masker medis dan wajah tanpa masker. Ektraksi tekstur yang digunakan yaitu local binary pattern (LBP) yang dimana dilakukan beberapa pengujian varian rotasi nilai (R,P) R=radius dan P=n_point dari LBP dengan kombinasi jumlah data yang digunakan, untuk mengetahui akurasi dilakukan klasifikasi menggunakan metode support vector mechine (SVM) agar akurasi dari beberapa pengujian tersebut didapat akurasi terbaik. Hasil menunjukkan akurasi terbaik didapat 88.65% dari kombinasi beberapa model pengujian dari ektraksi tekstur wajah.]]>
<![CDATA[DAMPAK PENJUALAN DI INDUSTRI KULINER DENGAN MENGGUNAKAN DIGITAL MARKETING ]]>
<![CDATA[rendy mahardika]]>;
<![CDATA[M Suyanto]]>;
<![CDATA[Mei P Kurniawan]]>
<![CDATA[ JURNAL TECNOSCIENZA Vol. 6 No. 1 (2021): TECNOSCIENZA ]]>
Publisher : <![CDATA[JURNAL TECNOSCIENZA ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.51158/tecnoscienza.v6i1.597
<![CDATA[Abstrak – Pemasaran digital atau digital marketing merupakan metode memperkenalkan produk atau barang dengan cara memanfaatkan teknologi informasi sehingga produk yang dijual dapat di lihat seluruh orang di dunia. Metode ini juga berguna untuk pelaku usaha dalam membuat pemasran tepat sasaran karena target pasar sesuai dengan profile konsumen, kebutuhan konsumen, keinginan konsumen dan kebiasaan konsumen. Peran digital marketing dapat mempengaruhi kebiasaan konsumen untuk berbelanja, dengan adanya digital marketing konsumen yang mengakses dunia maya dapat melihat produk yang dipasarkan dan mempengaruhi keputusan membeli konsumen. Tujuan dari penelitian Analisa Pengaruh Konten Digital Marketing Dalam Meningkatkan Penjualan Industri Kuliner adalah mengetahui pengaruh konten digital untuk sosial media dan pengaruh dari digital marketing, terhadap penjualan di industri kuliner yang menjadi objek penelitian yaitu pok-pok chicken Yogyakarta, Sego Ambyar dan Relasi Coworkingspace dengan. Penelitian ini dilakukan dengan mengamati data penjualan konsumen dan respon konsumen terhadap promo yang dilakukan dengan media digital. Hasil penelitian berupa analisa pengaruh digital marketing dan konten digital terhadap penjualan khususnya di Pok-Pok Chicken Cabang Hartono Mall, Sego Ambyar dan Relasi Coworkingspace. Selain itu Penelitian ini akan memberikan rekomendasi dan saran yang berasal dari analisa pengaruh digital marketing dan konten digital. Variable Penelitian yang digunakan adalah E-WOM (Electronic Word Of Mounth) Kata Kunci: EWORM, Konten Digital, dan Pemasaran Digital]]>
<![CDATA[Klasifikasi penderita kanker Paru Paru Menggunakan Algoritma Artificial Neural Network (ANN) ]]>
<![CDATA[Tommy Dwi Putra]]>;
<![CDATA[Ema Utami]]>;
<![CDATA[Mei P.Kurniawan]]>
<![CDATA[ Jurnal Explore Vol 12, No 2 (2022): JULI ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Teknologi Mataram ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (1364.992 KB)
|
DOI: 10.35200/explore.v12i2.568
<![CDATA[Kanker adalah penyakit yang disebabkan oleh perubahan sel yang menyebabkan pertumbuhan dan pembelahan sel tidak terkendali. kasus kanker paru di Indonesia mencapai 8,6% atau 30.023 kasus dengan angka kematian 12,6%. atau 26.095 kematian akibat kanker paru-paru. Kecerdasan Buatan membuat mesin mampu secara cerdas menjawab pertanyaan saat ini di bidang teknik yang sangat luas salah satunya bidang medis. Jaringan saraf tiruan adalah cabang dari kecerdasan buatan (artificial intelligence) yang cara kerjanya meniru aktivitas saraf otak manusia. Dengan cara ini, Artificial Neural network memberikan program komputer kemampuan untuk mengenali pola dan memecahkan masalah. Artificial Neural network juga termasuk dalam algoritma klasifikasi dan digunakan dalam penelitian. Pengklasifikasian pada penelitian penderita kanker paru menghasil akurasi training 92.79% dengan presisi 86.98% dan akurasi testing sebesar 95.12% dengan presisi 90.23%.]]>
<![CDATA[ANALISIS SENTIMEN PEMILU 2024 DENGAN NAIVE BAYES BERBASIS PARTICLE SWARM OPTIMIZATION (PSO) ]]>
<![CDATA[Tommy Dwi Putra]]>;
<![CDATA[Ema Utami]]>;
<![CDATA[Mei P.Kurniawan]]>
<![CDATA[ Jurnal Explore Vol 13, No 1 (2023): JANUARI ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Teknologi Mataram ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (483.328 KB)
|
DOI: 10.35200/explore.v13i1.617
<![CDATA[Pemilu merupakan sarana kedaulatan masyarakat untuk memilih anggota Dewan Perwakilan Rakyat, anggota Dewan Perwakilan Daerah, Presiden dan Wakil Presiden, dan pemilihan anggota Dewan Perwakilan Rakyat Daerah, dilakukan secara langsung. Pada penelitian ini penulis menggunakan metode Naïve Bayes (NB) berbasis Particle Swarm Optimization (PSO) dalam menganalisa label sentimen positif, negatif dan netral pada postingan para pengguna media sosial Twitter yang berkaitan dengan pemilu 2024. Jumlah dataset setelah prepocessing menjadi 1.000 data. Tahap evaluasi menggunakan Confusion matrix diperoleh nilai akurasi algoritma yaitu untuk NB tanpa PSO nilai akurasi sebesar 73,67%. Sedangkan untuk algoritma NB+PSO nilai akurasi sebesar 78,33%.Dalam penelitian ini dapat diketahui bahwa tingkat akurasi yang didapatkan algoritma NB+PSO lebih unggul dibandingkan algoritma NB tanpa PSO.]]>
<![CDATA[Pengaruh Kualitas Sistem, Kualitas Informasi dan Kualitas Layanan Terhadap Kepuasan Pengguna Sistem Informasi Akademik Sekolah Tinggi Agama Kristen Protestan Negeri (STAKPN) Sentani ]]>
<![CDATA[Sarah Bunda Desi Bawan]]>;
<![CDATA[Arief Setyanto]]>;
<![CDATA[Mei P Kurniawan]]>
<![CDATA[ Poltanesa Vol 23 No 2 (2022): Desember 2022 ]]>
Publisher : <![CDATA[P2M Politeknik Pertanian Negeri Samarinda ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.51967/tanesa.v23i2.1857
<![CDATA[Penelitian ini bertujuan untuk menguji pengaruh kualitas sistem, kualitas informasi, kualitas layanan dan kemudahan penggunaan terhadap kepuasan pengguna system informasi. Penelitian ini menggunakan teori D&M IS Success Model sebagai teori dasar dengan menggunakan Theory Acceptance Model sebagai variabel intervening ( variabel Penghubung ). Jenis penelitian yang digunakan adalah penelitian kuantitatif. Objek penelitian ini adalah Sistem Informasi Akademik Sekolah Tinggi Agama Kristen Protestan Negeri (STAKPN) Sentani. Sebanyak 402 data berhasil dikumpulkan menggunakan metode kuesioner dengan teknik convenience sampling. Analisis data dilakukan dengan menggunakan metode regresi berganda dengan aplikasi SPSS versi 26. Hasil pengujian menunjukkan bahwa kualitas sistem, kualitas informasi, kualitas layanan, dan kemudahan penggunaan berpengaruh positif secara langsung terhadap kepuasan pengguna. Selain itu, hasil pengujian juga menunjukkan bahwa kemudahan pengguna sebagai variabel intervening (Variabel Penghubung) dapat memediasi pengaruh kualitas sistem, kualitas informasi, dan kualitas layanan terhadap kepuasan pengguna.]]>
<![CDATA[Evaluasi Kelayakan Investasi Sistem Informasi Perpustakaan Di MAN ABC Menggunakan Metode Information Economics ]]>
<![CDATA[Rizky Aries Saputra]]>;
<![CDATA[Kusrini]]>;
<![CDATA[Mei Parwanto Kurniawan]]>
<![CDATA[ Jurnal Informatika Komputer, Bisnis dan Manajemen Vol 21 No 2 (2023): Mei 2023 ]]>
Publisher : <![CDATA[LPPM STMIK El Rahma Yogyakarta ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.61805/fahma.v21i2.13
<![CDATA[Penerapan sistem dan teknologi informasi di MAN ABC sudah ada dan penting untuk menganalisis manfaat investasi (keuntungan). Salah satu sistem tersebut adalah Sistem Informasi Perpustakaan. Selama ini sering terjadi kesulitan dalam menghitung manfaat yang diperoleh, kecenderungan untuk menekan biaya atau solusi menjadi lebih murah namun dengan kemampuan yang lebih rendah dari yang dibutuhkan dan menyebabkan lambatnya kemampuan untuk memenuhi tenggat waktu, kesulitan dalam mengidentifikasi, menganalisa dan mengendalikan biaya. Untuk mengetahui efektifitas dari investasi yang dikeluarkan oleh pihak sekolah, maka perlu dilakukan pengukuran terhadap manfaat Sistem Informasi agar setiap program yang diterapkan dapat mendukung tujuan sekolah. Metode untuk menilai kelayakan investasi sistem dan teknologi informasi adalah dengan mengukur manfaat dari sebuah implementasi sistem informasi dengan menggunakan Information Economics (IE). Metode yang dikembangkan oleh Marilyn M. Parker dan pendekatan IE ini digunakan untuk menganalisis investasi sistem informasi perpustakaan terhadap manfaat berwujud, manfaat semu (quasi-intangible) dan manfaat tidak berwujud yang dikuantifikasikan. Hasil yang diperoleh dari penelitian ini sangat bermanfaat bagi sekolah dan menjadi bagian penting dalam meningkatkan keunggulan kompetitif.]]>
<![CDATA[PERANCANGAN APLIKASI KLASIFIKASI SENTIMEN BERBASIS WEB TERHADAP MATA UANG KRIPTO ]]>
<![CDATA[Fahmi Ilmawan Sulaiman]]>;
<![CDATA[Wing Wahyu Winarno]]>;
<![CDATA[Mei Parwanto Kurniawan]]>
<![CDATA[ Jurnal Informatika Komputer, Bisnis dan Manajemen Vol 19 No 3 (2021): September 2021 ]]>
Publisher : <![CDATA[LPPM STMIK El Rahma Yogyakarta ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.61805/fahma.v19i3.50
<![CDATA[Sentiment analysis is a collection of opinions that studies opinions about something like an issue, product, event or topic. In deciding to choose cryptocurrency, the majority of Indonesian people tend to only read the latest reviews about cryptocurrencies and even a few will lead to wrong conclusions. To analyze cryptocurrency sentiment easily and quickly, a sentiment analysis system with a convenient and easy-to-use interface is required. The application to analyze this sentiment is web-based which is made using the PHP (Hypertext Preprocessor) framework by applying the MVC (Model View Controller) concept. This application can import data in CSV format which is then processed into an application using the nave Bayes algorithm in the sentiment classification process which is then evaluated by the confusion matrix method. The reviews are taken from social media twitter and it is hoped that this application will be able to provide classification information accurately, precisely and reliably.]]>
<![CDATA[EVALUASI PENGUKURAN WEBSITE LEARNING MANAGEMENT SYSTEM MENGGUNAKAN METODE WEBQUAL 4.0 PADA SMK NEGERI 2 KURIPAN ]]>
<![CDATA[Nasarudin]]>;
<![CDATA[Wing Wahyu Winarno]]>;
<![CDATA[Mei Parwanto Kurniawan]]>
<![CDATA[ Jurnal Informatika Komputer, Bisnis dan Manajemen Vol 19 No 3 (2021): September 2021 ]]>
Publisher : <![CDATA[LPPM STMIK El Rahma Yogyakarta ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.61805/fahma.v19i3.51
<![CDATA[This study aims to evaluate the measurement of service levels and user satisfaction of theLearning Management System of SMK Negeri 2 Kuripan using the WebQual 4.0 method. To find outand identify the significant influence of the Learning Management System service quality on service qualityand user satisfaction with perceptions measured using the variables approach in WebQual 4.0.This study uses the Learning Management System website object at SMK Negeri 2 Kuripanwith the www.smkn2kuripan.id page, with a sample of 204 respondents, namely teachers and students.the method used to evaluate the calculation of perception with the WebQual approach and variables aswell as the calculation of multiple linear regression analysis and science. The results of the study indicate that there is a positive and significant and insignificantrelationship between the variables of website service quality. level of satisfaction. and intensity of use thatform the conceptual model of the study. So to improve service quality and user satisfaction. it is necessaryto maintain consistency in service performance by conducting periodic evaluations and perceptualinteractions with users. And what needs to be considered is related to the ease of Usability. InformationQuality. and Service Interaction Quality on the website. The results of the research are expected to helpthe website manager of SMK Negeri 2 Kuripan to evaluate improvements and develop service qualityimprovements based on user responses/perceptions in accordance with the expectations of users of SMKNegeri 2 Kuripan.]]>
<![CDATA[ANALISIS SENTIMEN PEMILU 2024 DENGAN NAIVE BAYES BERBASIS PARTICLE SWARM OPTIMIZATION (PSO) ]]>
<![CDATA[Tommy Dwi Putra]]>;
<![CDATA[Ema Utami]]>;
<![CDATA[Mei P.Kurniawan]]>
<![CDATA[ Jurnal Explore Vol 13, No 1 (2023): JANUARI ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Teknologi Mataram ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.35200/explore.v13i1.617
<![CDATA[Pemilu merupakan sarana kedaulatan masyarakat untuk memilih anggota Dewan Perwakilan Rakyat, anggota Dewan Perwakilan Daerah, Presiden dan Wakil Presiden, dan pemilihan anggota Dewan Perwakilan Rakyat Daerah, dilakukan secara langsung. Pada penelitian ini penulis menggunakan metode Naïve Bayes (NB) berbasis Particle Swarm Optimization (PSO) dalam menganalisa label sentimen positif, negatif dan netral pada postingan para pengguna media sosial Twitter yang berkaitan dengan pemilu 2024. Jumlah dataset setelah prepocessing menjadi 1.000 data. Tahap evaluasi menggunakan Confusion matrix diperoleh nilai akurasi algoritma yaitu untuk NB tanpa PSO nilai akurasi sebesar 73,67%. Sedangkan untuk algoritma NB+PSO nilai akurasi sebesar 78,33%.Dalam penelitian ini dapat diketahui bahwa tingkat akurasi yang didapatkan algoritma NB+PSO lebih unggul dibandingkan algoritma NB tanpa PSO.]]>
<![CDATA[Analisis Sentimen Pemilu 2024 dengan Naive Bayes Berbasis Particle Swarm Optimization (PSO) ]]>
<![CDATA[Tommy Dwi Putra]]>;
<![CDATA[Ema Utami]]>;
<![CDATA[Mei P Kurniawan]]>
<![CDATA[ Explore Vol 13 No 1 (2023): Januari 2023 ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Teknologi Mataram ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.35200/ex.v11i2.13
<![CDATA[Pemilu merupakan sarana kedaulatan masyarakat untuk memilih anggota DewanPerwakilan Rakyat, anggota Dewan Perwakilan Daerah, Presiden dan Wakil Presiden, dan pemilihananggota Dewan Perwakilan Rakyat Daerah, dilakukan secara langsung. Pada penelitian ini penulismenggunakan metode Naïve Bayes (NB) berbasis Particle Swarm Optimization (PSO) dalammenganalisa label sentimen positif, negatif dan netral pada postingan para pengguna media sosialTwitter yang berkaitan dengan pemilu 2024. Jumlah dataset setelah pemrosesan menjadi 1.000 data.Tahap evaluasi menggunakan Confusion matrix diperoleh nilai akurasi algoritma yaitu untuk NaïveBayes tanpa Particle Swarm Optimization (PSO) nilai akurasi sebesar 73,67%. Sedangkan untukalgoritma Naïve Bayes berbabis Particle Swarm Optimization (PSO) nilai akurasi sebesar 78,33%.Dapat diketahui bahwa tingkat akurasi dari algoritma Naïve Bayes berbabis Particle SwarmOptimization (PSO) lebih unggul dibandingkan algoritma Naïve Bayes tanpa Particle SwarmOptimization (PSO).]]>
