Claim Missing Document
Check
Articles

Pengembangan Multimedia Pembelajaran Interaktif Pengenalan Materi Kepramukaan untuk Anak Sekolah Dasar Muthahharah Muthahharah; Nadia Ananda; Natasya Putri Rantelino; Rismayani Rismayani
Techno.Com Vol 21, No 3 (2022): Agustus 2022
Publisher : LPPM Universitas Dian Nuswantoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33633/tc.v21i3.6313

Abstract

Permasalah terkait dengan penelitian ini yaitu saat ini, sistem pembelajaran materi kepramukaan masih menggunakan buku panduan sebagai media pembelajaran khususnya di kalangan anak sekolah dasar sehingga belum mampu melakukan proses belajar yang menarik, efektif, efisien dan interaktif. Oleh karena itu, masih banyak siswa di kalangan sekolah dasar yang tidak menghiraukan ekstrakulikuler pramuka. Padahal, pramuka merupakan salah satu kegiatan ekstrakulikuler wajib, hal ini berdasar pada aturan Menteri Pendidikan dan Kebudayaan Republik Indonesia Nomor 63 Tahun 2014 bahwa pendidikan kepramukaan merupakan kegiatan ekstrakulikuler yang diwajibkan untuk pendidikan dasar serta pendidikan menengah. Penelitian ini bertujuan agar memperoleh multimedia pembelajaran interaktif pengenalan materi kepramukaan untuk anak sekolah dasar yang dapat memudahkan proses belajar dikarenakan dukungan dari beberapa aspek yaitu gambar, animasi, teks serta audio sehingga dapat menumbuhkan minat untuk belajar mengenai kepramukaan sejak dini. Metode yang digunakan adalah metode pengembangan Research  and Development (R&D) dengan penerapan model ADDIE. Berdasarkan hasil pengujian blackbox, diperoleh hasil yang valid untuk semua pengujian fungsional pada multimedia interaktif yang dibuat. Kemudian berdasarkan hasil kuesioner untuk mengetahui kelayakan multimedia interaktif yang diperoleh dari dua puluh lima responden yaitu anak sekolah dasar kelas 4 sampai 6, hasil yang diperoleh 84,38% menyatakan sangat baik, sehingga multimedia pembelajaran interaktif ini layak untuk digunakan.
Deep Learning Untuk Klasifikasi Motif Batik Papua Menggunakan EfficientNet dan Trasnfer Learning Suhardi Aras; Arief Setyanto; Rismayani
Insect (Informatics and Security): Jurnal Teknik Informatika Vol. 8 No. 1 (2022): Oktober 2022
Publisher : Universitas Muhammadiyah Sorong

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33506/insect.v8i1.1865

Abstract

\Merupakan warisan budaya Indonesia, batik Papua hadir dengan ragam motif, selain dikenal dengan motif daerah asal pembuatannya, motif corak budaya serta corak flora dan faunapun mewarnai keragaman motif batik dari Papua. Kemampuan untuk mengenal motif – motif tersebut, menjadi tantangan untuk menemukan model dalam mengklasifikasi motif batik dari Papua untuk melestarikannya. Penelitian ini menggunakan deep learning dalam mengklasifikasi motif batik dari Papua dengan melakukan transfer learning menggunakan arsitektur efficienNet dengan transfer learning dan teknik agumentasi data Hasil pengujian menggunakan empat kelas dataset memperoleh dengan arsitektur EfficientNet-B2 dengan fine tuning memberikan akurasi 72% dan ditambahkan teknik augmentasi tertinggi dengan menggunakan teknik ColorJitter dan Contrast dengan hasil 90%.
Analisis Perbandingan Finite State Automata (FSA) Dengan Breadth First Search (BFS) Terhadap Desain Sistem Aplikasi Screening Awal Karyawan Ahmad Ramadhan; Maria Yustina Tuga; Siti Aisyah Sri Rahayu N; Rismayani Rismayani
Jurnal Ilmiah Informatika Global Vol. 13 No. 3
Publisher : UNIVERSITAS INDO GLOBAL MANDIRI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36982/jiig.v13i3.2690

Abstract

This study aims to achieve a business process needed by a company in implementing the company's vision and mission. Therefore, a selection process is needed to be used by the company as a criterion to meet company standards. So this research is based on the implementation of the initial screening of too many employees so that HRD work is hampered. Thus, this application is built using the BFS method. We tried to analyze the implementation of the employee recruitment screening algorithm by comparing the BFS and FSA methods. In addition to building an application using the BFS method, the author also built it using the FSA method to see which of these two methods is more accurate to use in the initial employee screening selection. So the method we are currently using is the Breadth-First Search (BFS) method because it can describe the process starting from the initial selection of employees by explaining the registration steps to the final process, namely decisions from predetermined screening results. So the expected result is creating an application to help HRD as an initial selection of employee recruitment. The results obtained in this study are between the Breadth-First Search Algorithm (BFS) and the Finite State Automata (FSA) method. Employee start.Keywords : Screening, Employee, Recruitment, FSA (Finite State Automata)
Aplikasi Peringatan Dini Kerusakan Jalan Menggunakan Metode Euclidean Distance dan Haversine Berbasis Android Rismayani Rismayani; Annah Annah; Asma Nurhidayani; Indo Intan; Fahmi Satriawan Taslim; Reski Ariani
JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi) Vol 11, No 1 (2023)
Publisher : Jurusan Informatika Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/justin.v11i1.53634

Abstract

Tujuan dari penelitian ini adalah membangun sebuah aplikasi berbasis android yang dapat memberikan peringatan dini tentang kerusakan jalan dan menerapkan metode Euclidean Distance dan Haversine untuk peringatan dini Kerusakan jalan. Objek lokasi penelitian berada di sepanjang jalan Trans Sulawesi khususnya di Kabupaten Maros. Adapun metode yang digunakan adalah menerapkan Euclidean distance dan Haversine, yang dimana digunakan untuk menghitung dua titik jarak antara pengemudi dengan titik kerusakan jalan. Hasil dari penelitian ini adalah aplikasi peringatan dini kerusakan jalan yang dibangun diterapkan pada objek lokasi kabupaten Maros yang dapat membantu pengguna jalan khususnya pengendara dalam memperoleh informasi awal tentang keadaan jalan yang akan dilalui sehingga pengendara lebih berhati-hati dan berdasarkan uji jarak aplikasi peringatan dini kerusakan jalan dinyatakan valid. Peringatan dini kerusakan jalan dapat dijadikan sebagai rambu alternatif jika terdapat jalan rusak yang dimana notifikasi masuk kedalam perangkat mobile yang menggunakan platform android dan berdampak positif bagi pengguna jalan Trans Sulawesi di Kabupaten Maros.
Analisis Algoritma Jaringan Syaraf Tiruan untuk Mengidentifikasi Bantuan Beasiswa dengan Model Backpropagation Muhammad Ardiansyah; Nurcahyani Syamsu; Muhammad Alim Rahmat; Rismayani Rismayani
JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi) Vol 11, No 2 (2023)
Publisher : Jurusan Informatika Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/justin.v11i2.55062

Abstract

Pandemi akibat COVID-19 yang tersebar hampir di seluruh Indonesia menimbulkan kerusakan dalam berbagai bidang dan berdampak negatif bagi kehidupan masyarakat, termasuk bidang ekonomi yang terpuruk saat ini. Karena banyaknya angka perusahaan yang diberhentikan sementara, dampaknya terhadap pendapatan orang tua dan siswa sangat besar, dan menjadi sulit untuk membayar uang setiap semesternya ketika pendapatan menurun. Maka dari itu, dalam penelitian ini kami melakukan analisis komparatif terhadap kelayakan mahasiswa penerima bantuan beasiswa. Dalam koputasi data, menggunakan jaringan syaraf tiruan dengan  menggunakan metode supervised learning yaitu model backpropagation. Model ini dapat memecahkan masalah yang kompleks. Hasil dari penelitian ini dapat menentukan yang berhak mendapatkan beasiswa terhadap mahasiswa yang mendaftarkan diri di program beasiswa.
Implementasi Algoritma Forward Chaining Untuk Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Demensia Berbasis Website Rudyanto Salam; Reza Afandi; Yudi Heriadi; Rismayani Rismayani
J I M P - Jurnal Informatika Merdeka Pasuruan Vol 7, No 2 (2022): Agustus
Publisher : Fakultas Teknologi Informasi Universitas Merdeka Pasuruan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51213/jimp.v7i2.477

Abstract

Penyakit demensia adalah penyakit yang tidak mudah disembuhkan karena dapat disebabkan oleh factor usia dan harus dilakukan pencegahan sejak dini dengan mengetahui gejala-gejala yang telah ditimbulkan maka akan diketahui penyakit demensia yang diderita dan bagaimana tips untuk mengobatinya. Penelitian ini memuat mengenai perancangan aplikasi sistem pakar diagnosa penyakit demensia berbasis website, yang dibuat menggunakan bahasa pemgrograman PHP, serta penyimpanan atau database menggunakan MySQL. Aplikasi ini bertujuan agar seorang pasien dapat mengindentifikasi mengenai penyakit demensia. Cara kerja aplikasi ini hampir sama dengan konsultasi kepada seorang pakar atau dokter. Untuk mendiagnosa jenis penyakit demensia yang dialami oleh pasien adalah dengan menggunakan metode atau algoritma forward chaining yaitu pelacakan kedepan. Jenis penyakit dapat diketahui melalui pertanyan-pertanyaan yang berkaitan dengan gejala-gejala yang dialami oleh pasien. Selain dapat megetahui jenis penyakit apa yang dialami oleh pasien juga akan diberikan solusi atau cara mengobati penyakit tersebut. Dengan melakukan diagnosa dalam aplikasi ini pasien atau masyarakat lainnya dapat mengetahui jenis penyakitnya berdasarkan dengan gejala yang ditimbulkan, tanpa harus melakukan konsultasi secara lansung kepada dokter atau seorang pakar agar mengetahui jenis penyakit demensia apa yang diderita oleh pasien tersebut.
Analisis Perbandingan Algoritma Apriori dan AHP Pada Makan Cepat Saji Sri Marliani; Muhammad Kasrun; Riska Anita Rahayu; Rismayani Rismayani
Jurnal Tekno Kompak Vol 17, No 2 (2023): Agustus
Publisher : Universitas Teknokrat Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33365/jtk.v17i1.2047

Abstract

Transaksi terjadi tiap hari, minggu, bulan, dan tahun. Agar dapat lebih mudah ditemukan produk mana yang memiliki penjualan tertinggi, dibandingkan produk-produk lainnya. Dengan penggunaan algoritma apriori dapat membantu menganalis data tersebut. Salah satu fase analisis relevan yang menarik perhatian banyak peneliti untuk membuat algoritma yang efisien adalah penambangan pola frekuensi tinggi. Dua kriteria: dukungan dan kepercayaan. (skor dukungan) adalah persentase kombinasi item ini dalam database, dan keandalan (skor keamanan) adalah kekuatan hubungan antara item dalam ketentuan asosiasi. Sedangkan penggunaan algoritma ahp, pada dasarnya terdiri dari opsi terbaik. Penataan masalah, mengidenfikasi alternatif, mengidenfikasi kemungkinan nilai untuk variable oposis, menetapkan nilai, persyaratan waktu, dan menetukan resiko. Tidak peduli seberapa luas rentang alternatif yang dapat diidentifikasi atau evaluasi terperinci dari nilai-nilai yang mungkin, Batasan yang mengililinginya ini adalah dasar untuk perbandingan dalam bentuk standar tunggal.
Penerapan Data Mining Dalam Mengelompokkan Kunjungan Wisatawan Mancanegara Di Prov. Sulawesi Selatan Dengan K-Means Dan SVM Nero Caesar Gosari; Rismayani Rismayani
Jurnal Informatika: Jurnal Pengembangan IT Vol 8, No 3 (2023)
Publisher : Politeknik Harapan Bersama

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30591/jpit.v8i3.4554

Abstract

Indonesia's exchange rate can rise due to foreign tourist visits, which can also benefit the local economy. The provincial capital. South Sulawesi is Makassar which is one of the locations for tourist visits. There are 11 main tourist attractions in Prov. South Sulawesi according to sulselprov 1) Maritime Tourism, 2) Losari Beach, 3) Rotterdam Fort, 4) Somba opu Fort, 5) Takabonerate Marine Park, 6) Bantimurung National Park, 7) Malino, 8) Tanjung Bira Beach, 9) Kesu Tourism, 10) Londa Tourism, 11) Pallawa Tourism. The purpose of this study is to analyze the application of data mining in classifying the number of foreign tourists visiting the prefecture. South Sulawesi uses k-means. The data used comes from BPS Prov. South Sulawesi. The data is grouped into two clusters. That is, the most tourists as C1 with results from Malaysia, and low tourist arrivals as C0 with results from Singapore, Japan, South Korea, Taiwan, China, India, the Philippines, Hong Kong, Thailand, Australia, USA, UK, Netherlands, Germany, France, Russia, Saudi Arabia, Egypt, United Arab Emirates, Pearl of the Persian Gulf, and Switzerland then I use and process this data again with SVM to look for precision, precision and recall values and get 100.00% accuracy in the RapidMiner application.
Sentiment Analysis on WeTV App Reviews on Google Play Store Using NBC and SVM Algorithms Petronilia Palinggik Allorerung; Rismayani Rismayani
Sistemasi: Jurnal Sistem Informasi Vol 12, No 2 (2023): 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.v12i2.2518

Abstract

Since the Covid-19 outbreak hit Indonesia, all community activities have become very limited. The government's decision regarding PPKM to reduce the level of Covid-19 cases forced the community to reduce the level of activities outside the home including work. One activity that has recently been popular with the public is watching movies through the online streaming service available on the Google Play Store. Applications with high total downloads and ratings show people's interest in the application. The WeTV online streaming service is an application that has high downloads and ratings on the Google Play Store. This service provides various types of content from various countries. However, the WeTV application also has drawbacks that can be seen in the reviews from users. Based on this, research was conducted on the classification of positive and negative sentiments from WeTV application users. There are two classification algorithms implemented, namely Naïve Bayes Classifier (NBC) and Support Vector Machine (SVM). Apart from classifying positive and negative reviews, this sentiment analysis also aims to compare the performance of the two algorithms. The total data used is 100 data. After conducting sentiment analysis, it was concluded that the SVM classification method was the best classification method in this study with 80.00% accuracy, 80.00% precision, and 80.00% recall.
Implementasi Teknologi Aztec Code Pada Desain Sistem Reservasi Tiket Bus Berbasis Android Rismayani Rismayani; Nurani; Martina Pineng; Madyana Patasik; Novita Sambo Layuk
Computer Science Research and Its Development Journal Vol. 15 No. 1: February 2023
Publisher : LPPM Universitas Potensi Utama

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

Abstract

This research aims to apply the Aztec Code technology to design an Android-based inter-district bus ticket reservation system in South Sulawesi. So far, bus ticket reservations are still made via telephone and even come directly to bus representatives, and the tickets given are still in conventional form. The method used in the implementation uses the Aztec Code, where the Aztec Code will be obtained in digital bus tickets or printed form. Aztec Code is a code that can store alphanumeric information that can be scanned, which makes the Aztec Code easier to read in the scanning process. Furthermore, an Android-based platform is used for smartphone devices in building the system. The result of the research is to design a system that can be used in making bus ticket reservations that are applied to Bintang Prima Makassar, which uses Aztec Code technology and has a good level of ease of reading when scanning the code. Based on the functional testing of the system, valid data is generated.
Co-Authors Abidin, Nur Awalia Syukri Zainal Ahmad Ramadhan Ahyuna Ahyuna, Ahyuna Aklimawati Aklimawati, Aklimawati Alam, Samsul Aldi Susanto Alfandy, Andi Faiz Andi Hutami Endang, Andi Hutami Andi Irmayana Annah Annah, Annah Ardimansyah Ardimansyah Arief Setyanto Arifin, Ismail Arnold Listanto Pratama Arudji Hermatyar Asmanurhidayani, Asmanurhidayani Asrul Syam Asrul Syam Asti Rahayu Arjuni Aswar TC. Koswara Avila, Rizna Dwi Chandreekha Ummareng Cucut Susanto Edi Susilo Elcindy Putri Mangadi Elvina, Ade Ema Utami Erdianza, Noor Fadhlullah, Muhammad Alief Fahmi Satriawan Taslim Ferdiansyah Noor Alief Harlina, Sitti Hartana Wali Hasriani Hasriani Hasyrif SY Hasyrif SY Hasyrif SY Heltiani, Nofri Hendri Bustamam Herlinda Herlinda, Herlinda Hermatyar, Arudji Imran, Irfina Astria Indo Intan Irsan Mansyur Iskandar Iskandar Jasman, Taufik Zulhaq Layuk, Novita Sambo M. Syabur Feryson Pilat Madyana Patasik Mahrim, Andes Saparila Maria Yustina Tuga Martina Pineng Maulana, Andi Ikram Maulani, Nurul Mirfan Mirfan muh Rinalwi Muh Yusuf Zahir Muhammad Agus Muljanto Muhammad Alief Fadhlullah Muhammad Alim Rahmat Muhammad Ardiansyah Muhammad Kasrun Muhammad sabiq Muhammad said Muhammad Syukri Mustafa Muliana, Muliana Muthahharah Muthahharah MZ, St. Naziha Nasif Nababan, Lolli Nadia Ananda Natasya Putri Rantelino Nero Caesar Gosari Ni Kadek Marselina Novita Sambo Layuk Nurani Nurani Nurani Nurani Nurcahyani Syamsu Nurdiansah Nurdin Nurdin Nurhaeni F Nurilmi Amalia Marda Nurisnaini, Gianti Nurlindasari Tamsir Oktavia, Rara Parwito Parwito, Parwito Petronilia Palinggik Allorerung Poppy Siska Putri Pratama, Arnold Listanto R, Agum Wiranto Reski Ariani Reza Afandi Riska Anita Rahayu Rita, Wismalinda Rizky Amalia Rizna Dwi Avila Rudyanto Salam Sandy, Wilson Siti Aisa Siti Aisyah Sri Rahayu N Sitti Asnany Sri Marliani Sri Wahyuni ST. Aminah Dinayati Ghani Suhardi Aras Sutanto, Nur Hamid Sutri Yani Syafitasari, Juanda Syahruni Widyaa Tahir, Muhammad Wahinuddin Tandiar, Brayens Taufik Zulhaq Jasman Tiwi Nurhidayatullah Tommy Darwansyah Tulwahdah, Farida Usman, SE., M.Kom Usman, SE., M.Kom Wal Ikram Widyaningsih, Sari Wiwik Handayani Yudi Heriadi