Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
3.67
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI) COPING (Community of Publishing in Nursing) Sistemasi: Jurnal Sistem Informasi Creative Information Technology Journal SISFOTENIKA Jurnal Sains Dan Teknologi (SAINTEKBU) Jurnal Komputer Terapan CogITo Smart Journal Jurnal Eksplora Informatika specta: Journal of Photography, Arts, and Media JUTEKIN (Jurnal Manajemen Informatika) Jurnal Ilmiah Sinus CCIT (Creative Communication and Innovative Technology) Journal METIK JURNAL Technologia: Jurnal Ilmiah G-Tech : Jurnal Teknologi Terapan Jurnal Informa: Jurnal Penelitian dan Pengabdian Masyarakat CAHAYA tech Jurnal TIKOMSIN (Teknologi Informasi dan Komunikasi Sinar Nusantara) Jurnal Teknimedia: Teknologi Informasi dan Multimedia JNANALOKA DEVICE Jurnal Pengabdian Seni Jurnal Ekonomi dan Teknik Informatika EXPLORE Techno Jurnal Permata Indonesia Panggung JuTISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi)
Kusrini Kusrini
STMIK AMIKOM Yogyakarta
Arts Humanities Automotive Engineering Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Earth & Planetary Sciences Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Health Professions Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Library & Information Science Materials Science & Nanotechnology Mechanical Engineering Medicine & Pharmacology Nursing Public Health Social Sciences Transportation Other

Published : 55 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 55 Documents
Search

 1   2   3   4   5 
Perbandingan Fitur Ekstraksi Untuk Klasifikasi Emosi Pada Sosial Media riska dwi handayani; Kusrini Kusrini; Hanif Al Fatta
Jurnal Ilmiah SINUS Vol 18, No 2 (2020): Vol. 18, No. 2, Juli 2020
Publisher : STMIK Sinar Nusantara

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (657.023 KB) | DOI: 10.30646/sinus.v18i2.457

Abstract

Emotions are complex conscious experiences characterizing mental states, such as excitement, anger, love, fear, and so on, as part of important human nature. Nowadays, many people express themselves as a reflection of their personality using social media. Social Media grows and becomes a method for social interaction and information sharing. Based on that, researchers tried to use social media data to classify someone's emotions. Emotional detection of text from social media is a field of research that is gaining a high interest, especially for the sake of emotional analysis. To be able to classify such emotions, researchers use comparative feature comparison and algorithms classification. The comparison of features in this research is the extraction features TF-IDF and N-gram which are then classified using Naïve bayes algorithm. However, before the extraction feature is applied, there is a pre-processing text technique using several methods: Case Folding, Stopword  Removal, and Stemming. Based on this research, techniques of extraction features in this research generating the highest accuracy value after the classification method is the TF-IDF with an accuracy value of 80%, 98% for the highest value of precision in measurement of “pleasure” emotion, 99% for the highest recall value is in “happy” emotion, and 95% for the highest F1-score value in “pleasure” emotion.
Decision Support System Untuk Penilaian Kinerja Guru Dengan Metode Profile Matching Ari Suhartanto; Kusrini Kusrini; Henderi Henderi
Jurnal Komputer Terapan  Vol. 2 No. 2 (2016): Jurnal Komputer Terapan
Publisher : Politeknik Caltex Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (298.118 KB)

Abstract

Dengan menerapkan metode Profile Matching untuk penilaian Kompetensi Pedagogik sebagai  proses penilaian kinerja Guru berprestasi untuk lingkup Dinas Pendidikan dan Kebudayaan Kab. Madiun dapat meningkatkan obyektifitas dan akurasi data. Data-data yang dikumpulkan merupakan data riwayat penilaian kinerja Guru berupa dokumen dan pernyataan serta data pendukung berupa dokumen aturan-aturan dan tata laksana proses penilaian kinerja guru berprestasi. Berdasarkan pengujian sistem didapatkan tingkat akurasi penilaian dengan tiga sampel alternatif memiliki nilai hasil rata-rata sebesar 95,67 % yang dihitung dari membandingkan dengan rata-rata hasil akhir penilaian kompetensi pedagogik secara manual. Selisih angka rata-rata 4,33% lebih kecil karena mekanisme pengambilan keputusan dengan metode profile matching mengasumsikan bahwa terdapat tingkat variabel prediktor yang ideal yang harus dipenuhi oleh subyek. Penilaian menggunakan Profile Matching memiliki tingkat obyektifitas yang lebih baik karena untuk mengukur nilai setiap indikator variabel penilaian diturunkan lagi dengan sub-indikator dan dibobotkan dengan menggunakan parameter penilaian serta dihitung dengan menggunakan mekanisme pengambilan keputusan dengan mengasumsikan bahwa terdapat tingkat variabel prediktor yang ideal yang harus dipenuhi oleh subyek. Berbeda dengan proses penilaian manual yang hanya memasukkan nilai tingkat keterpenuhan dari setiap indikator dengan menuliskan angka dan dihitung hanya dengan menjumlahkannya.
Analisis Seleksi Tingkat Kecocokan Gambar pada MDID Multimedia Database Dengan Menggunakan Metode ImageDNA Jimmy Moedjahedy; Hamada Zein; Isdayani B; Erfan Tongalu; Kusrini Kusrini; M. Syukri Mustafa
CogITo Smart Journal Vol 6, No 1 (2020): Cogito Smart Journal
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Klabat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (798.177 KB) | DOI: 10.31154/cogito.v6i1.223.50-59

Abstract

Dengan semakin tersedianya pilihan informasi digital saat ini, definisi multimedia yang umum diterima adalah kombinasi dari berbagai media seperti teks, gambar, suara, video, animasi. Dalam teoris basisdata, multimedia basisdata mulai dikenalkan yaitu kumpulan data multimedia terkait. Basisdata yang dipilih untuk optimasi dalam penelitian ini adalah MDID (Multiply Distorted Image Database) yang terdiri dari 20 gambar referensi dan 1600 gambar yang sudah diberikan distorsi. Basidata 1600 gambar tersebut akan diuji kecocokan dengan 20 gambar referensi dengan menggunakan metode ImageDNA. Nilai ImageDNA kemudian dilakukan uji data pencilan, sehingga gambar yang nilai ImageDNAnya ekstrim akan dikeluarkan dari basisdata MDID. Hasil dari penelitian ini adalah ada 100 gambar yang dikeluarkan
PENERAPAN COMPUTERIZED ADAPTIVE TEST PADA TES ONLINE MENGGUNAKAN ALGORITMA TEORI RESPON BUTIR MODEL 3 PL Wahyuni Wahyuni; Kusrini Kusrini
METIK JURNAL Vol 1 No 2 (2017): METIK Jurnal
Publisher : LP3M Universitas Mulia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Sistem ini dikembangkan menjadi sebuah sistem online dimana sistem ini dapat berjalan di internet atau jaringan lokal. Pada dasarnya sistem ini hampir sama dengan sistem CBT (Computerized Based Testing), namun sistem CAT (Computerized Adaptive Test) dapat merandom dan memberikan soal sesuai dengan kemampuan pesertanya. Jika peserta tes tersebut memiliki kemampuan rendah, maka sistem akan memberikan soal yang cenderung mudah. Sebaliknya, jika peserta tes memiliki kemampuan tinggi, maka sistem akan memberikan soal yang cenderung sulit. Sistem ini menggunakan algoritma teori respon butir model 3 PL dimana parameter yang digunakan adalah tingkat kesukaran butir soal (b), daya beda butir soal (a) dan tebakan semu (c). Sistem CAT ini akan memberikan soal secara random berdasarkan respon dari peserta terhadap soal yang dikerjakan sebelumnya, maka tiap peserta tes cenderung tidak akan mendapatkan urutan soal yang sama dan jumlah soal yang sama dari sistem. Pemberhentian pemberian butir soal kepada peserta tes akan terjadi jika tingkat ketelitian estimasi kemampuan telah tercapai yaitu selisih SE <= 0.01 atau jika butir soal telah habis. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem ini dapat menampung bank soal yang biasa digunakan untuk keperluan tes dalam jumlah banyak. Sistem ini juga dapat merandom soal sesuai dengan kemampuan peserta dan dapat mempersingkat waktu pengerjaan tes, karena soal yang diberikan kepada para peserta rata-rata hanya sebanyak 19 butir soal. Jika estimasi kemampuan peserta sudah tercapai, maka sistem secara otomatis akan menghitung skor akhir.
ANALISIS PENGAMBILAN KEPUTUSAN KELOMPOK DOSEN PENGAMPU MATAKULIAH MENGGUNAKAN METODE WEIGHTRD PRODUCT DAN BORDA Wahyu Nur Alimyaningtias; Kusrini Kusrini
METIK JURNAL Vol 1 No 2 (2017): METIK Jurnal
Publisher : LP3M Universitas Mulia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Dalam proses pemilihan dosen pengampu mata kuliah di STMIK Balikpapan proses pemilihan masih dilakukan secara manual oleh pembantu ketua 1 bidang akademik berdasarkan riwayat dosen pengampu mata kuliah pada semester sebelumnya, sehingga tidak ada penilaian khusus yang dapat dijadikan sebagai acuan dalam penentuan dosen pengampu mata kuliah.Selain itu, hasil evaluasi penentuan dosen peng ampu yang diberikan kurang relevan terhadap dosen pengampu matakuliah. Metode yang digunakan dalam analisis pengambilan keputusan kelompok dalam penentuan dosen pengampu matakuliah adalah dengan menggunakan metode Weighted Products dan Borda sehingga dapat membantu dalam peningkatan mutu pendidikan. Selain itu para dosen dapat mengampu matakuliah sesuai bidang keilmuannya masing-masing. Analisis individu meliputi proses evaluasi kriteria dan alternatif, sehingga menghasilkan ranking setiap dosen yang telah dievaluasi. Hasil evaluasi dari metode weighted product akan di aggregate dengan Borda untuk mendapatkan hasil ranking akhir.
IMPLEMENTASI METODE WEIGHTED PRODUCT DALAM MENENTUKAN PENERIMAAN MAHASISWA BARU PADA STMIK BALIKPAPAN Yeyen Dwi Atma; Jhoanne Fredricka; Kusrini Kusrini
METIK JURNAL Vol 2 No 1 (2018): METIK Jurnal
Publisher : LP3M Universitas Mulia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Pada dunia pendidikan mahasiswa merupakan subjek yang perlu diperhatikan. Sebagai subjek mahasiswa diharapkan mampu mengembangkan kualitas dirinya. Kualitas dari pendidikan mahasiswa dapat dilihat dari keaktifan dan perolehan IPK semester. Untuk menunjang perolehan diatas, perlu dilakukan seleksi secara sistematis agar kriteria mahasiswa yang masuk dalam perguruan tinggi sesuai dan mampu menempuh dinamika pendidikan yang ada pada Perguruan Tinggi. Penerimaan calon peserta didik baru yang berkompeten dapat menunjang mutu dan kualitas perguruan tinggi. Maka dari itu perlu adanya sebuah sistem untuk mendukung keputusan dalam penilaian kriteria yang diinginkan. Sistem pendukung keputusan dalam penilaian kriteria mahasiswa baru akan dilakukan dengan menggunakan metode weighted product (WP) dimana terdiri dari beberapa kriteria yang akan medukung dalam pengambilan keputusan. Penelitian ini dapat membantu koordinator PMB dalam menentukan kualitas calon mahasiswa baru yang diperoleh dari perangkingan setiap alternatif mahasiswa.
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MENENTUKAN PENERIMA BEASISWA MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) Muhammad Fahmi; Andayani Andayani; Junaidi Sabtu; Kusrini Kusrini
METIK JURNAL Vol 2 No 1 (2018): METIK Jurnal
Publisher : LP3M Universitas Mulia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Pemberian beasiswa khususnya universitas sudah banyak ditawarkan kepada mahasiswa, beasiswa yang diberikan yaitu berupa beasiswa PPA dan BBM. Beberapa permasalahan yang sering terjadi misalnya pada proses penyeleksian yang kurang akurat karena banyaknya mahasiswa yang mendaftarkan beasiswa dengan menyesuaikan terhadap kriteria yang ada serta proses seleksi yang masih manual karena data mahasiswa akan dibandingkan satu per satu dengan kriteria beasiswa sehingga proses seleksi membutuhkan ketelitian dan waktu maka hal ini tidak efisien. Aplikasi system pendukung keputusan merupakan solusi untuk mengatasi masalah penentuan penerima beasiswa. Aplikasi ini menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW), metode SAW dipilih karena metode ini menentukan bobot dari setiap kriteria yang telah ditentukan kemudian dilanjutkan dalam proses normaliasi sesuai dengan persamaan yang ada pada metode SAW lalu dilanjutkan dengan proses perangkingan untuk menyeleksi alternatif terbaik, dalam hal ini yang dimaksud adalah mahasiswa yang berhak menerima beasiswa. Hasil dari penelitian ini berupa aplikasi sistem pendukung keputusan penentuan penerima beasiswa dengan metode SAW (simple additive weighting). Berdasarkan hasil penelitian dari aplikasi sistem pendukung keputusan penentuan penerima beasiswa dengan simple additive weighting (SAW) ini memudahkan bagian seleksi beasiswa untuk penentuan penerima beasiswa sesuai kriteria yang ada, lebih cepat dan tepat sasaran sesuai yang diharapkan.
ANALISIS PENENTUAN PRIORITAS MEDIA PROMOSI PERGURUAN TINGGI MENGGUNAKAN KOMBINASI AHP DAN TOPSIS Yustian Servanda; Kusrini Kusrini
METIK JURNAL Vol 2 No 2 (2018): METIK Jurnal
Publisher : LP3M Universitas Mulia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Setiap perguruan tinggi melakukan promosi dalam menjaring calon mahasiswa baru. Salah satu pengaruh kegiatan promosi agar berjalan efektif dan efisien adalah pemilihan media promosi yang tepat. Penelitian ini bertujuan melakukan analisis pengambilan keputusan menggunakan metode AHP (Analytical Hierarchy Process) dan TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution) untuk menentukan prioritas media promosi. Metode AHP (Analytical Hierarchy Process) digunakan untuk menentukan bobot kriteria, sedangkan TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution) digunakan untuk menentukan peringkat alternatif media promosi. Kriteria yang digunakan dalam penentuan prioritas media promosi perguruan tinggi adalah pembiayaan, jangkauan, tingkat pengaruh, capaian target dan kelengkapan informasi. Bobot kriteria yang dihasilkan dari metode AHP menjadi nilai input pada metode TOPSIS untuk mengurutkan alternatif media promosi yang dipilih. Berdasarkan hasil perhitungan menggunakan kombinasi metode AHP dan TOPSIS menunjukkan bahwa alternatif media promosi yaitu media sosial berada pada urutan pertama dengan nilai bobot preferensi paling tinggi yaitu 0.788520. Dapat disimpulkan bahwa media sosial dari analisis pembiayaan relatif murah, daya jangkauan yang luas, capaian target fleksibel dan isi informasi lebih lengkap, layak diusulkan untuk lebih diprioritaskan sebagai media promosi perguruan tinggi di STMIK Balikpapan.
Analisis Kelulusan Mahasiswa Jurusan Sistem Informasi Stmik Amikom Yogyakarta Abdul Rokhim; Kusrini Kusrini; Emha Taufiq Luthfi
Jurnal Eksplora Informatika Vol 4 No 2 (2015): Jurnal Eksplora Informatika
Publisher : Bagian Perpustakaan dan Publikasi Ilmiah - Institut Teknologi dan Bisnis STIKOM Bali

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (186.167 KB)

Abstract

Quantitative association rule adalah metode yang sangat komplek untuk mencari hubungan antar item secara kuantitatif.Metode ini terdiri dari tiga proses, yaitu proses pengelompokan data yang jenis itemsetnya sangat banyak menjadikan ke beberapa interval, proses pencarian frequent itemset dan proses pencarian aturan yang mengandung nilai kuantitatif. Pada penelitian ini medote quantitative association rule digunakan untuk mencari informasi tentang faktor-faktor yang terkait dengan kelulusan mahasiswa.Tujuan penelitian ini untuk mengetahui faktor apa saja yang berpengaruh terhadap kelulusan mahasiswa STMIK AMIKOM Yogyakarta, sehingga pihak akademik dapat mengambil kebijakan. Penelitian ini fokus untuk menganalisis keterkaitan antara data mahasiswa dan data keaktifan mahasiswa dalam berorganisasi dan pekerjaan. Pada penelitian ini mencoba membandingkan hasil dari metode yang digunakan dengan cara pengujian manual dengan menggunakan sampel 15 data mahasiswa, agar aplikasi yang di bangun sesuai dengan metode yang digunakan. Dari hasil pengujian didapatkan 3 nilai interval dari data IPK dan ditemukan 11 rule akhir. Dari hasil analisis dapat disimpulkan bahwa dengan menggunakan metode Quantitative association rule aturan yang diperoleh dapat membantu menentukan kebijakan dari pihak STMIK AMIKOM.
Rancang Bangun Augmented Reality Pada Data Menu Restoran Sri Lestari Rahayu; Kusrini Kusrini; Hanif Al Fatta
Jurnal Eksplora Informatika Vol 6 No 1 (2016): Jurnal Eksplora Informatika
Publisher : Bagian Perpustakaan dan Publikasi Ilmiah - Institut Teknologi dan Bisnis STIKOM Bali

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (917.328 KB)

Abstract

Perkembangan teknologi saat ini telah memberikan pengaruh yang sangat besar bagi dunia teknologi informasi dan telekomunikasi. Ada banyak cara yang bisa ditempuh untuk mengetahui perkembangan teknologi yang terjadi. Bisnis restoran tidak lagi sekedar menyajikan menu makanan dan minuman bagi setiap pengunjung/pelanggannya. Beragam variasi makanan dan minuman memang menjadi daya tarik setiap restoran dibandingkan dengan makanan di rumah. Kondisi ini menjadi tantangan bagi para pemilik bisnis kuliner yang senantiasa harus bersaing dengan ketat, karena setiap restoran harus dapat menawarkan sesuatu yang berbeda. Hal ini sangat penting karena bisnis restoran yang mampu menyajikan makanan secara cepat, tepat dan benar dapat memberikan kepuasan kepada setiap pengunjung/pelanggan restoran. Augmented Reality adalah penggabungan antara objek virtual dengan objek nyata.oleh karena ini penulis merancang aplikasi berbasis mobile untuk menampilkan makanan dan minuman dalam bentuk 3D menggunakan teknologi augmented reality. Namun pada penelitian ini membuat 2 pendekatan yakni pendekatan thouch on screen dan pendekatan thermal touch. Kedua pendekatan tersebut akan dievaluasi oleh pelanggan menggunakan kuesioner yang menerapkan prinsip heuristic kemudian dihitung menggunakan skala likert sehingga akan menghasilkan pendekatan mana yang baik menurut pelanggan
Co-Authors Abdul Malik Zuhdi Abdul Rokhim Achmad Yusron Arif Agung Jasuma Agung Nugroho Aisha Alfani Aji Susanto Anom Purnomo Andayani Andayani Andi Sunyoto Andria Andria Anggit Dwi Hartanto Aprison Wolla Gole Ari Suhartanto Arif Fajar Solikin Arif Fajar Solikin Armadyah Amborowati Asro Nasiri Assani, Moh. Yushi Azis Wahyudi B, Isdayani Christin Nandari Dengen DHANI ARIATMANTO Dina Maulina Dwinda Etika Profesi Eka Wahyu Pujiharto Eka Yulia Sari Eko Purwanto Elfrida Ratnawati Elik Hari Muktafin Elvis Pawan Emha Taufiq Luthfi Erfan Tongalu Eva Oktaviani Fachri Ardiansyah Fareza Aditiyanto Nugroho Ferry Wahyu Wibowo Firmanda Fasya Hamada Zein HANIF AL FATTA Hasan, Nur Fitrianingsih Henderi . Heri Abijono Irfan Purwanto Jhoanne Fredricka Jimmy H Moedjahedy Junaidi Sabtu Kusnawi Kusnawi Lili Kartikawati M Rudyanto Arief M Vaizul Rahman M. Afriansyah M. Rudyanto Arief M. Syukri Mustafa Marta Ardiyanto Maykel Sonobe Mochamad Fadillah Abdullah Muchamat Zainal Arifin Muhamad Kurniawan Muhammad Agus Muljanto Muhammad Alfariz Muhammad Fahmi Muhammad Fajar Apriyanto Muhammad Firdaus Abdi Muhammad Rudyanto Arief Muhammad Salimy Ahsan Musthofa Galih Pradana Mutiara Dwi Anggraini Neno, Friden Elefri Norhikmah Norhikmah Pamekas, Bondan Wahyu Rahmat Saleh Sukur Rifqi Hammad Ririn Putri Damaiyanti Riska Dwi Handayani Sabda Sastra Wangsa Siti Nurhayati Siti Solekhah Sofyan Pariyasto Sri Lestari Rahayu Sri Yanto Qodarbaskoro Thedjo Sentoso Uli Rizki Virginia Tamuntuan Wahyu Nur Alimyaningtias Wahyu Wijaya Widiyanto Wira Dimuksa Wiwi Widayani Yeyen Dwi Atma Yustian Servanda Zenal Muttaqin Zeni Muhamad Noer