Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
6.259
P-Index
This Author published in this journals
All Journal International Journal of Electrical and Computer Engineering Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer POSITIF Jurnal SOLMA JOURNAL OF APPLIED INFORMATICS AND COMPUTING JTAM (Jurnal Teori dan Aplikasi Matematika) METHOMIKA: Jurnal Manajemen Informatika & Komputerisasi Akuntansi Jurnal Sisfokom (Sistem Informasi dan Komputer) METIK JURNAL Vocatech : Vocational Education and Technology Journal JOURNAL OF INFORMATICS AND COMPUTER SCIENCE Rambideun : Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat International Journal of Engineering, Science and Information Technology Jurnal Tika JURNAL ILMIAH GLOBAL EDUCATION Jurnal Saintekom : Sains, Teknologi, Komputer dan Manajemen Jurnal Minfo Polgan (JMP) TECHSI - Jurnal Teknik Informatika Jurnal Teknologi Terapan and Sains 4.0 Jurnal Bangun Abdimas Variasi : Majalah Ilmiah Universitas Almuslim MEUSEURAYA : JURNAL PENGABDIAN MASYARAKAT Journal of Advanced Computer Knowledge and Algorithms Serambi Engineering Jurnal Elektro dan Teknologi Informasi Bulletin of Engineering Science, Technology and Industry
Zara Yunizar
Universitas Malikussaleh
Religion Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Astronomy Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Chemistry 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 Environmental Science Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Library & Information Science Materials Science & Nanotechnology Mathematics Mechanical Engineering Physics Public Health Social Sciences Transportation Other

Published : 49 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search
Journal : JOURNAL OF INFORMATICS AND COMPUTER SCIENCE

 1 
PERANCANGAN SISTEM INFORMASI PENDATAAN KAMAR DI RUMAH SAKIT UMUM DAERAH TGK CHIK DITIRO SIGLI BERBASIS WEB Zalfie Ardian; Zara Yunizar; Rizky Putra Fhonna; Muhammad Ikhwani; Arief Fazillah
JOURNAL OF INFORMATICS AND COMPUTER SCIENCE Vol 9, No 1 (2023): April 2023
Publisher : Ubudiyah Indonesia University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33143/jics.v9i1.2937

Abstract

Abstrak-Instalasi Gawat Darurat (IGD) adalah salah satu unit dalam rumah sakit yang memberikan penanganan terdepan terhadap pasien. Dalam hal ini sering kali unit gawat darurat memiliki kendala dalam mengetahui informasi tentang ketersediaan kamar terhadap pasien yang baru masuk atau yang sudah ditangani oleh dokter umum, sehingga membuat pasien terlalu lama ditangani oleh dokter spesialis dikarenakan perawat harus mengecek dulu ruangan yang kosong untuk merujuk pasien, ditambah lagi keadaan sekarang lagi wabah pandemic covid-19 yang mengharuskan jaga jarak dan tidak boleh berada dalam keadaan kerumunan. Penelitian ini merancang Sistem Informasi Pendataan Kamar Di Rumah Sakit Umum Daerah Tgk Chik Ditiro Sigli. Aplikasi sistem ini dibuat menggunakan bahasa pemograman PHP dengan basis data MySQL. Dengan cara kerja sistem yaitu data yang di input oleh pihak IGD selanjutnya sistem akan menampilkan data-data ruang dengan kamar yang masih kosong atau belum ditempati. Dari hasil penelitian tersebut menunjukan sistem menunjukan data-data ketersediaan kamar kosong pada seluruh kamar yang ada di rumah sakit serta membatu pihak IGD dalam mempercepat informasi ketersediaan kamar kosong.Kata Kunci: Pendataan Rawat Inap, Sistem Informasi, PHP.Abstract-The Emergency Room (IGD) is one of the units in the hospital that provides advanced treatment for patients. In this case, the emergency unit often has problems in knowing information about room availability for patients who have just entered or who have been treated by general practitioners, so that it takes too long for the patient to be treated by specialists because the nurse has to check the empty room to refer the patient first plus the current situation, the covid-19 pandemic outbreak, which requires keeping your distance and not being in a crowd. Based on the above problems, this study designed a Room Data Collection Information System at the Tgk Chik Ditiro Sigli Regional General Hospital. This system application is created using the PHP programming language with MySQL database. With the way the system works, namely the data that is input by the IGD, then the system will display data on the room with rooms that are still empty or not yet occupied. From the results of this study, the system shows data on the availability of empty rooms in all rooms in the hospital and helps the emergency department in accelerating information on the availability of empty rooms.Keywords: Inpatient Data Collection, Information Systems, PHP. 
ANALISIS SENTIMEN PADA TWITTER TERHADAP APLIKASI MOBILE JKN MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES CLASSIFIER Yunizar, Zara; Rusnani, Rusnani; Ardian, Zalfie; Aidilof, Hafizh Al-Kautsar; Maulana, O.K.Muhammad Majid
JOURNAL OF INFORMATICS AND COMPUTER SCIENCE Vol 9, No 2 (2023): Oktober 2023
Publisher : Ubudiyah Indonesia University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33143/jics.v9i2.3261

Abstract

Abstrak- Mobile JKN merupakan aplikasi yang dibuat oleh BPJS Kesehatan untuk memudahkan beberapa masalah administrasi peserta, sehingga peserta tidak perlu datang ke Kantor Cabang karena dapat dilakukan atau diselesaikan dengan aplikasi ini. Tetapi aplikasi ini tidak jarang memiliki beberapa kendala, sehingga menimbulkan penilaian yang kurang baik terhadap pelayanan tersebut. Media sosial Twitter cocok digunakan untuk tempat mengungkapkan perasaan seseorang, membagikan dan mendapatkan informasi terkini, serta komentar atau opini tentang segala hal yang banyak dikenal dan penggunanya pun cukup banyak. Salah satu cara untuk mencari komentar atau opini dari penulis tentang suatu hal, entitas atau subjek tertentu sehingga dapat diklasifikasikan menjadi opini positif, negatif ataupun netral dapat digunakan dengan Analisis Sentimen. Analisis sentimen dapat dilakukan dengan menggunakan Algoritma Naïve Bayes. Naïve Bayes yang nantinya akan mengelompokkan berdasarkan peluang atau probabilitas, dimana dihitung sekumpulan probabilitas dengan menjumlahkan frekuensi dan kombinasi nilai dari dataset yang diberikan. Pada proses implementasinya, dataset yang didapatkan berjumlah 1001 tweet, dengan perbandingan data training dan data testing yaitu 80:20. Penelitian ini menghasilkan 488 tweet positif, netral 193, dan negatif 320. Sedangkan untuk menghitung akurasinya menggunakan confussion matrix dengan akurasi yaitu 69.65%, presisi 62.18%, recall 60.44%.Kata Kunci: Mobile JKN, Twitter, Analisis Sentimen, Naïve Bayes Classifier.Abstract- Mobile JKN is an application created by BPJS Health to facilitate several administrative problems for participants, so that participants do not need to come to the Branch Office because they can be done or resolved with this application. However, this application often has several problems, giving rise to an unfavorable assessment of the service. Twitter social media is suitable for use as a place to express one's feelings, share and get the latest information, as well as comments or opinions about everything that is widely known and has quite a lot of users. One way to look for comments or opinions from writers about a particular thing, entity or subject so that they can be classified into positive, negative or neutral opinions can be used with Sentiment Analysis. Sentiment analysis can be done using the Naïve Bayes Algorithm. Naïve Bayes will then group based on chance or probability, where a set of probabilities is calculated by adding up the frequencies and combinations of values from the given dataset. In the implementation process, the dataset obtained was 1001 tweets, with a ratio of training data and testing data of 80:20. This research produced 488 positive tweets, 193 neutral and 320 negative. Meanwhile, to calculate the accuracy, a confusion matrix was used with an accuracy of 69.65%, precision 62.18%, recall 60.44%.Keywords: Mobile JKN, Twitter, Sentiment Analysis, Naïve Bayes Classifier.
Co-Authors ,, Iqbal ,, Maulidasari ,, Zulaifani ., Yulisma Aidilof, Hafizh Al Kautsar Aidilof, Hafizh Al-Kautsar Aisah, Sri Purwani Amelia, Ulva Aminsyah, Ansharulhaq Arief Fazillah Arif H., Nanda Nan Arnawan Hasibuan Asran Asran Bariah, Hairul Bustami Bustami Cindy Rahayu Dahlan Abdullah Devi, Salma Dhyra Gibran Alinda Dr M Rajeswari Elma Fitria Ananda ERNAWITA ERNAWITA Ersa, Nanda Savira Eva Darnila Fadlisyah Fadlisyah Fajri, Riyadhul Fajri, Ryadhul Fajriana, Fajriana Fardiansyah, T. Fasdarsyah Fasdarsyah Fatimah Zuhra Fatimah Zuhra Fatimah Zuhra Fuadi, Wahyu Hafidh Rafif, Teuku Muhammad Harahap, Ilham Taruna Hasan, Phadlin HENDRA ZULKIFLI Irshad Ahmad Reshi Johan, T. M. Kartika Kartika Kurnia Amanda, Destiara Lidya Rosnita M. Fauzan M.Cs, Iqbal, Maghfirah Maghfirah Maha, Dedi Torang P Mahara, Sabda Mahendra Febriliansyah Maizuar Maizuar Maryana Maryana, Maryana Maulana Helmi, Fathan Maulana, O.K.Muhammad Majid Melizar Meutia Rahmi Misbahul Jannah Muhammad Daud Muhammad Fikry Muhammad Ikhwani Muhammad Muhammad Muharni Muharni Mukhlis Mukhlis Mukhlis Mulaesyi, Syibbran Munar, Munar Munirul Ula Mursyidah Mursyidah MUTHMAINNAH Muthmainnah Muthmainnah NinaUlfauza NinaUlfauza Nunsina, Nunsina Nur Mauliza Nura Usrina Nurdin Nurdin Nuryawan, Nuryawan Putri, Riska Yolanda Ramadhana Juseva Ridha, Ridha Rini Meiyanti Ritonga, Huan Margana Rizal S.Si., M.IT, Rizal Rizki Suwanda Rizky Almunadiansyah Rizky Putra Fhonna Rizky, Rahmat Rizkya, Dini Dara Rozzi Kesuma Dinata Rusnani Rusnani Rusniati Rusniati Ruwaida Ruwaida Safwandi Safwandi Said Fadlan Anshari Savira Ersa, Nanda Siregar, Winda Ramadhani Sriana, Anis Suci Fitriani, Suci Sujacka Retno Syintia, Icut Taufiq Taufiq Tjut Adek, Rizal Wahyu Fuadi Yanti, Winda Yesy Afrillia Zalfie Ardian Zulsuhendra, Edi