Claim Missing Document
Check
Articles

Found 27 Documents
Search

ANALISIS PENERIMAAN TEKNIK RAGAM DIALOG PADA TAHAP ANAMNESA UNTUK PENEGAKAN DIAGNOSA PENYAKIT BERBASIS SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN Sulistianingsih, Neny; Kusumadewi, Sri; -, Kariyam
Prosiding SNATIF Vol 1, No 1 (2014): Prosiding Seminar Nasional Teknologi dan Informatika
Publisher : Prosiding SNATIF

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

Abstract

Abstrak   Banyak sistem pendukung keputusan yang telah dibuat, namun banyak juga yang mengalami kegagalan penerapan. Salah satu alasan kegagalan ini adalah karena antarmuka sistem pendukung keputusan yang tidak sesuai dengan keinginan dokter. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menentukan rancangan antarmuka yang sesuai dengan keinginan dokter pada tahapan anamnesa dalam penegakan diagnosa penyakit berbasis sistem pendukung keputusan dan menganalisis  pengaruh dari  variabel persepsi kegunaan dan  persepsi  kemudahan terhadap variabel perilaku niat menggunakan pada rancangan tersebut. Hasil pada penelitian ini menunjukkan bahwa terdapat dua rancangan antarmuka yang sesuai dengan keinginan dokter untuk sistem pendukung keputusan untuk mendiagnosa penyakit pada tahap anamnesa yaitu  rancangan antarmuka  Natural Language Processing  dan sistem pengisian borang. Selain itu, dari analisis data yang dilakukan pada masing-masing rancangan antarmuka tersebut ditemukan bahwa terdapat pengaruh dari variabel persepsi kegunaan dan persepsi kemudahan terhadap variabel perilaku niat menggunakan.   Kata kunci: anamnesa, natural language processing, penegakan diagnosa penyakit, sistem pendukung keputusan, , sistem pengisian borang
Analisis Penerimaan Teknik Ragam Dialog pada Tahap Pemeriksaan Fisik untuk Penegakkan Diagnosis Penyakit Berbasis Sistem Pendukung Keputusan Sulistianingsih, Neny; Kusumadewi, Sri
Seminar Nasional Informatika Medis (SNIMed) 2014: Prosiding SNIMED 2014
Publisher : Magister Teknik Informatika, Universitas Islam Indonesia

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

Abstract

Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menentukan rancangan antarmuka sistem pendukung keputusan untuk mendiagnosis penyakit yang sesuai dengan keinginan dokter pada tahap pemeriksaan fisik dan untuk mengetahui pengaruh dari variabel persepsi kegunaan dan persepsi  kemudahan penggunaan terhadap variabel perilaku niat menggunakan pada rancangan tersebut. Pendekatan metode Friedman dan Wilcoxon pada 55 responden yang bertugas di masing-masing RSUD di provinsi D.I Yogyakarta memperolehhasil bahwa rancangan antarmuka natural language processing dan dialog berbasis pengisian borang sesuai dengan keinginan dokter. Selanjutnya dengan pendekatan metode analisis regresi linier bergandadapat disimpulkan bahwa variabel persepsi kegunaan dan persepsi kemudahan penggunaan mempunyai pengaruh positif pada variabel perilaku niat menggunakan pada kedua rancangan antarmuka tersebut.
WACANA CLOUD COMPUTING DI UNIVERSITAS ISLAM INDONESIA Nafiani Nur Khamidah; Neny Sulistianingsih; Irving Vitra Paputungan
Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI) 2010
Publisher : Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Islam Indonesia

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

Abstract

Makalah ini menjelaskan suatu wacana Cloud Computing di Universitas Islam Indonesia untuk mengatasimasalah penyimpanan data digital maupun sumber daya yang semakin besar dan kebutuhan bandwidth yangsangat besar di saat tertentu saja. Cloud computing merupakan salah satu solusi untuk permasalahan tersebutmelalui Virtual Storage, Virtual Server dan Virtual Resources. Cloud computing merupakan penggabunganpemanfaatan teknologi komputasi dan pengembangan berbasis internet yang menawarkan fasilitas sharingsumber daya tanpa perangkat tambahan, biaya yang lebih terjangkau, dan penyimpanan data yang tidakterbatas.Kata Kunci: virtual, sumber daya, penyimpanan data, kapasitas bandwidth, cloud computing.
Rekayasa Ulang Proses Bisnis Administrasi Tugas Akhir dan Wisuda (Studi Kasus: Progam Studi Teknik Informatika, Universitas Islam Indonesia) Alfian Nurlifa; Neny Sulistianingsih; Vira Megasari Haqni
Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI) 2013
Publisher : Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Islam Indonesia

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

Abstract

Rekayasa ulang proses bisnis merupakan salah satu solusi yang ditawarkan dalam merancang ulang proses bisnis dengan merubah proses bisnis secara radikal untuk mendapatan hasil yang signifikan. Hal yang sama ingin dilakukan pada proses administrasi Tugas Akhir dan Wisuda di Universitas Islam Indonesia. Rekayasa ulang proses bisnis yang dilakukan pada kedua proses ini menggunakan metodologi konsolidasi. Hasil yang didapatkan dari rancangan kedua proses tersebut adalah pengurangan waktu yang dibutuhkan mahasiswa sebesar 27,8 % dan 47,6%. Walaupun hasil tidak terlalu radikal namun rancangan kedua proses tersebut tetap termasuk penerapan rekayasa ulang proses bisnis.
ANALISIS PENERIMAAN TEKNIK RAGAM DIALOG PADA TAHAP ANAMNESA UNTUK PENEGAKAN DIAGNOSA PENYAKIT BERBASIS SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN Neny Sulistianingsih; Sri Kusumadewi; Kariyam -
Prosiding SNATIF 2014: Prosiding Seminar Nasional Teknologi dan Informatika
Publisher : Prosiding SNATIF

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

Abstract

Abstrak Banyak sistem pendukung keputusan yang telah dibuat, namun banyak juga yang mengalami kegagalan penerapan. Salah satu alasan kegagalan ini adalah karena antarmuka sistem pendukung keputusan yang tidak sesuai dengan keinginan dokter. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menentukan rancangan antarmuka yang sesuai dengan keinginan dokter pada tahapan anamnesa dalam penegakan diagnosa penyakit berbasis sistem pendukung keputusan dan menganalisis pengaruh dari variabel persepsi kegunaan dan persepsi kemudahan terhadap variabel perilaku niat menggunakan pada rancangan tersebut. Hasil pada penelitian ini menunjukkan bahwa terdapat dua rancangan antarmuka yang sesuai dengan keinginan dokter untuk sistem pendukung keputusan untuk mendiagnosa penyakit pada tahap anamnesa yaitu rancangan antarmuka Natural Language Processing dan sistem pengisian borang. Selain itu, dari analisis data yang dilakukan pada masing-masing rancangan antarmuka tersebut ditemukan bahwa terdapat pengaruh dari variabel persepsi kegunaan dan persepsi kemudahan terhadap variabel perilaku niat menggunakan. Kata kunci: anamnesa, natural language processing, penegakan diagnosa penyakit, sistem pendukung keputusan, , sistem pengisian borang
PEMODELAN SISTEM PENJADWALAN PRAKTIKUM LABORATORIUM MENGGUNAKAN ALJABAR MAXPLUS (STUDI KASUS DI STMIK BUMIGORA MATARAM) Uswatun Hasanah; Neny Sulistianingsih
MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer Vol 15 No 1 (2015)
Publisher : LPPM Universitas Bumigora

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1102.494 KB) | DOI: 10.30812/matrik.v15i1.24

Abstract

Practical activities carried in the laboratory which aims to support the learning process of each semester. There were 500 participants of practicum utilize this activity at every level of education D3 and S1. Therefore, it was necessary that proper schedule of system so that the process runs smoothly in the laboratory practicum. But seeing the phenomena that occur in the feld, the schedule has been collated not corresponding with time of lecturers and students so that researchers trying to model the laboratory practicum of STMIK using Maxplus algebra. Based on the model and the simulation by results of Scilabwas scheduling in the Lab II that eigenvalues for 800 with an initial value x (0), its mean the period of transition participants of practicum and the other participants of practicum is 800 minutes. Therefore, there was only one lab are scheduled every day in Lab II because the process of practicum fnished at 12.00.
Identification of top influence users in disseminating information on the 2024 Indonesian National Election Neny Sulistianingsih; Galih Hendro Martono
Matrix : Jurnal Manajemen Teknologi dan Informatika Vol. 14 No. 1 (2024): Jurnal Manajemen Teknologi dan Informatika
Publisher : Unit Publikasi Ilmiah, P3M, Politeknik Negeri Bali

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

Abstract

Social media has a vital role in general elections in Indonesia because social media is one of the platforms used by presidential candidates for campaigns to gain public support. General elections in Indonesia occur every five years. Many tweets talk about presidential candidates approaching the national election period. Not least, some buzzers deliberately use Twitter to carry out propaganda against a candidate or to bring down other presidential candidates with their opinions because information can spread widely and quickly on Twitter. Based on this, it is necessary to identify influential users in disseminating information related to the 2024 National Election, especially on Twitter. Various centrality methods were used in this study to identify influence users in sharing information about the 2024 National Election such us Degree Centrality, Closeness Centrality, Harmonic Centrality, Eigenvector Centrality, and Load Centrality. For the evaluation in this study, the results of each method were compared to one another to measure the similarity and correlation between the ranking lists of users who were influential in disseminating information about the 2024 National Election.
Enhancing Predictive Models: An In-depth Analysis of Feature Selection Techniques Coupled with Boosting Algorithms Neny Sulistianingsih; Galih Hendro Martono
MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer Vol 23 No 2 (2024)
Publisher : LPPM Universitas Bumigora

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30812/matrik.v23i2.3788

Abstract

This research addresses the critical need to enhance predictive models for fetal health classification using Cardiotocography (CTG) data. The literature review underscores challenges in imbalanced labels, feature selection, and efficient data handling. This paper aims to enhance predictive models for fetal health classification using Cardiotocography (CTG) data by addressing challenges related to imbalanced labels, feature selection, and efficient data handling. The study uses Recursive Feature Elimination (RFE) and boosting algorithms (XGBoost, AdaBoost, LightGBM, CATBoost, and Histogram-Based Boosting) to refine model performance. The results reveal notable variations in precision, Recall, F1-Score, accuracy, and AUC across different algorithms and RFE applications. Notably, Random Forest with XGBoost exhibits superior performance in precision (0.940), Recall (0.890), F1-Score (0.920), accuracy (0.950), and AUC (0.960). Conversely, Logistic Regression with AdaBoost demonstrates lower performance. The absence of RFE also impacts model effectiveness. In conclusion, the study successfully employs RFE and boosting algorithms to enhance fetal health classification models, contributing valuable insights for improved prenatal diagnosis.
A Robust Gender Recognition System using Convolutional Neural Network on Indonesian Speaker I Nyoman Switrayana; Sirojul Hadi; Neny Sulistianingsih
Sistemasi: Jurnal Sistem Informasi Vol 13, No 3 (2024): Sistemasi: Jurnal Sistem Informasi
Publisher : Program Studi Sistem Informasi Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32520/stmsi.v13i3.3698

Abstract

Voice is one of the biometrics that humans have. Humans can be recognized by the sounds produced by their vocal cords and vocal tracts. One of the uses of voice is to recognize gender. Despite extensive research, gender recognition using machine learning remains unsatisfactory due to the complexity of voice features and the limitations of conventional algorithms. In this research, voice-based gender recognition is performed by applying deep learning. The deep learning model used is the Convolutional Neural Network (CNN). The input of CNN is the result of feature extraction from the Mel-Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) method. MFCC produces Mel-Spectograms which are important features of sound. The dataset used is Indonesian speech. In the research, there are imbalanced and balanced dataset scenarios to see the performance of the model. To produce a balanced dataset, random undersampling is performed on the majority class. In addition, the effect of dividing training and testing data with a composition of 70:30, 80:20, and 90:10 was observed. The results show that the model has 100% accuracy for all imbalanced dataset scenarios. Then the highest accuracy is 99.65% for the balanced dataset scenario with 70:30 splitting. In summary, it can be concluded that CNN performs very well in identifying gender from voice features overall, although its performance decreases when random undersampling is applied to the dataset.
Analisis Dampak Pelatihan Canva dalam Komunikasi Visual Neny Sulistianingsih; Hasbullah; Galih Hendro Martono
Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat IPTEKS Vol. 1 No. 2 (2024)
Publisher : Rajawali Media Utama

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

Abstract

The use of Canva in educational communication has garnered attention, yet research exploring its use in announcements and communication with students remains limited. This study aims to optimize visual communication by providing Canva usage training to academic and program staff, with a focus on announcements and student communication. The engagement method follows a participatory approach and Service learning. Questionnaire results show a significant increase in confidence levels and graphic design abilities post-training. Positive social and behavioral changes are also observed. From a theoretical perspective, these findings are supported by visual design theories and service learning. Conclusions indicate that Canva training is effective in enhancing the quality of visual communication between educational institutions and students. Recommendations include continuing and expanding training and monitoring implementation outcomes.