Claim Missing Document
Check
Articles

Hospital Inpatient Information System at Siti Suaibah Clinic: Sistem Informasi Rawat Inap di klinik Siti Suaibah Sidoarjo Sumarno Sumarno; Arief Wisaksono; Mochammad Luthfan Hakim; Riski Yulianto; Hindarto Hindarto
Academia Open Vol. 8 No. 2 (2023): December
Publisher : Universitas Muhammadiyah Sidoarjo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21070/acopen.8.2023.6661

Abstract

This study aims to improve and expedite healthcare services for inpatients at Siti Suaibah Clinic in Krian. By implementing an effective Inpatient Information System, the study sought to provide accurate, efficient, and effective patient care. The research methodology involved data processing and analysis, resulting in several findings. The system facilitated patient data management, including medical histories, treatment schedules, and procedures. However, challenges such as development and maintenance costs, training for medical staff, and data security concerns were identified. Overall, the study highlights the benefits and implications of implementing the Inpatient Information System, emphasizing the need for careful planning and management. The outcome underscores the significance of optimizing healthcare services through innovative technology. Highlights: Improved patient care efficiency and effectiveness through the implementation of an Inpatient Information System. Challenges in implementing the system: development and maintenance costs, training for medical staff, and data security concerns. The significance of careful planning and management to optimize healthcare services and ensure the successful implementation of the Inpatient Information System. Keywords: Inpatient care, Information system, Healthcare services, Clinic, Implementation
Pelatihan Logika Pemrograman bagi Guru SD Muhammadiyah Jasem Ngoro Mojokerto Berbasis Game Scratch Hindarto Hindarto; Ade Eviyanti; Sumarno Sumarno; Donni Adeleo Ardana; Abdul Haris Setya Nugraha
KOMUNITA: Jurnal Pengabdian dan Pemberdayaan Masyarakat Vol 5 No 2 (2026): Mei
Publisher : PELITA NUSA TENGGARA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.60004/komunita.v5i2.584

Abstract

This Community Service program aims to improve the digital literacy and computational thinking skills of elementary school teachers through game-based programming algorithm training using the Scratch platform. The problems faced by partners are teachers' limited understanding of programming algorithm concepts and the minimal use of interactive technology-based learning media in the learning process. The This Community Service program activity was carried out at Muhammadiyah Jasem Ngoro Elementary School in Mojokerto using a participatory and hands-on training method, which included needs analysis, module development, training implementation, and program evaluation. To measure the effectiveness of the activity, pre-test and post-test instruments were used that examined aspects of digital literacy, computational thinking, understanding of basic algorithms, and mastery of Scratch. The evaluation results showed significant improvements in all aspects measured, where teachers not only understood algorithm concepts conceptually but were also able to develop simple educational games relevant to elementary school learning. This program had a positive impact on improving teacher competence, confidence, and readiness in integrating technology-based learning. Thus, the Scratch-based programming algorithm training is effective as an effort to strengthen the digital literacy and computational thinking of elementary school teachers.
RANCANG BANGUN WEBSITE DAPUR MAMA WIWIT MENGGUNAKAN METODE AGILE Veros Ariferdinand; Uce Indahyanti; Sumarno Sumarno; Nuril Lutvi Azizah
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 10 No. 1 (2026): JATI Vol. 10 No. 1
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v10i1.16647

Abstract

Transformasi digital pada sektor UMKM menuntut pemanfaatan teknologi untuk meningkatkan efisiensi operasional dan kualitas layanan. Dapur Mama Wiwit sebagai UMKM kuliner masih mengelola proses pemesanan dan promosi secara manual, sehingga berpotensi menimbulkan ketidaktepatan pencatatan, keterlambatan pelayanan, dan terbatasnya jangkauan pemasaran. Permasalahan ini menegaskan kebutuhan akan sistem informasi yang mampu mengotomasi pemesanan, menyediakan manajemen menu terpusat, serta memfasilitasi interaksi pelanggan secara terstruktur. Penelitian ini bertujuan merancang dan mengembangkan website pemesanan makanan yang dapat mendukung digitalisasi proses bisnis UMKM. Metode Agile Scrum diterapkan agar pengembangan berlangsung iteratif dan adaptif terhadap kebutuhan pengguna. Sistem dibangun menggunakan framework Flask dan basis data SQLite dengan fitur utama berupa manajemen menu, pemesanan online, perhitungan total harga otomatis, dan layanan ulasan pelanggan. Pengujian dilakukan menggunakan Blackbox Testing terhadap delapan skenario inti. Hasil pengujian menunjukkan seluruh skenario berjalan sesuai spesifikasi, termasuk fungsi login admin, pengelolaan menu, proses pemesanan, serta penambahan ulasan. Temuan ini membuktikan bahwa website yang dikembangkan berfungsi dengan baik dan mampu meningkatkan efisiensi pemesanan, kualitas layanan, serta efektivitas promosi Dapur Mama Wiwit sebagai UMKM kuliner
ANALISIS SENTIMEN ULASAN MASYARAKAT APLIKASI BROMPIT MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES DAN SVM Egha Arya Affandi; Sumarno Sumarno; Uce Indahyanti; Yulian Findawati
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 10 No. 1 (2026): JATI Vol. 10 No. 1
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v10i1.16955

Abstract

Aplikasi BromPit dikembangkan untuk memudahkan pemilik sepeda motor Honda dalam melakukan pemesanan servis, pelacakan status kendaraan, dan pencarian bengkel resmi, namun ulasan pengguna pada Google Play Store menunjukkan beragam tanggapan. Studi ini berfokus pada sentimen orang-orang tentang penggunaan aplikasi BromPit serta membandingkan efektivitas metode Naive Bayes dibandingkan dengan teknik Support Vector Machine (SVM) untuk mengkategorikan data teks. Prosedur penelitian meliputi pengumpulan data ulasan, pelabelan sentimen, preprocessing, pembagian data train dan test, pembobotan TF-IDF, implementasi Naive Bayes dan SVM, penerapan SMOTE untuk menyeimbangkan kelas minoritas, serta evaluasi akurasi. Temuan penelitian ini memperlihatkan bahwa sebagian besar masyarakat banyak merasa puas terhadap aplikasi ini, dengan ulasan positif mendominasi sebanyak 7.157 ulasan, diikuti 1.351 negatif dan 221 netral. Output pengujian model menunjukkan bahwa akurasi Naive Bayes berada di kisaran 82,63%–83,05% dan SVM 81,90%–82,51% pada berbagai pembagian data, sehingga Naive Bayes menjadi model terbaik dan lebih efektif dibanding SVM untuk menganalisis sentimen ulasan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sejumlah besar individu telah menyatakan kepuasan terkait aplikasi BromPit, hal ini dapat digunakan untuk memperbaiki fitur, meningkatkan layanan, dan memastikan pengalaman pelanggan lebih baik
EKSTRAKSI INFORMASI DARI DOKUMEN CV MENGGUNAKAN PENDEKATAN HYBRID NATURAL LANGUAGE PROCESSING DAN RULE-BASED Syahfrizka Dyah Nazwa Umbara; Ade Eviyanti; Hindarto Hindarto; Sumarno Sumarno
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 10 No. 2 (2026): JATI Vol. 10 No. 2
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v10i2.17224

Abstract

Transformasi digital dalam rekrutmen menuntut adopsi Applicant Tracking System (ATS) untuk efisiensi pengelolaan pelamar. Namun, tantangan utama pengembangan ATS terletak pada tingginya variabilitas format Curriculum Vitae (CV) tidak terstruktur, yang sulit diproses oleh metode berbasis aturan karena sifatnya yang kaku, maupun Deep Learning yang membebani sumber daya komputasi. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem ekstraksi informasi CV yang menyeimbangkan akurasi tinggi dan efisiensi komputasi. Melalui pendekatan hibrida (Hybrid Approach), penelitian ini mengintegrasikan algoritma Rule-Based (Regular Expressions) untuk ekstraksi entitas faktual dan Natural Language Processing (NLP) menggunakan pustaka spaCy serta PhraseMatcher untuk analisis kontekstual pada kompetensi dan pengalaman kerja. Hasil pengujian empiris menunjukkan kinerja sistem yang unggul dengan nilai Precision 91.3%, Recall 87.5%, dan F1-Score 89.4%. Secara keseluruhan, sistem mencapai akurasi 80.8% dengan waktu pemrosesan rata-rata di bawah 2 detik per dokumen. Temuan ini membuktikan bahwa integrasi metode hibrida efektif menangani kompleksitas format CV dengan kebutuhan komputasi yang efisien.
SISTEM PAKAR DIAGNOSIS PENYAKIT PADI BERBASIS WEB DENGAN METODE HYBRID CERTAINTY FACTOR DAN FORWARD CHAINING SERTA INTEGRASI AI Muchammad Issom Agustian; Hindarto Hindarto; Ade Eviyanti; Sumarno Sumarno
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 10 No. 2 (2026): JATI Vol. 10 No. 2
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v10i2.17498

Abstract

Penyakit tanaman padi merupakan salah satu faktor utama yang menyebabkan penurunan produktivitas dan kualitas hasil panen. Proses diagnosis di lapangan masih banyak bergantung pada pengalaman petani, sehingga berpotensi menimbulkan ketidaktepatan akibat kemiripan gejala antar penyakit. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengembangkan sistem pakar diagnosis penyakit tanaman padi berbasis web menggunakan metode hybrid Forward Chaining dan Certainty Factor dengan integrasi Artificial Intelligence untuk menghasilkan rekomendasi solusi. Metode Forward Chaining digunakan untuk melakukan penelusuran aturan berbasis gejala, sedangkan Certainty Factor digunakan untuk menangani ketidakpastian dengan menghitung tingkat keyakinan diagnosis. Sistem dikembangkan menggunakan metode Expert System Development Life Cycle (ESDLC) dan diuji menggunakan black-box testing. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu menghasilkan diagnosis yang akurat, disertai tingkat keyakinan dan rekomendasi penanganan yang relevan. Sistem ini diharapkan dapat membantu proses diagnosis dini penyakit tanaman padi secara mandiri dan efektif.
PERANCANGAN APLIKASI LAYANAN OJEK DAN PENGANTARAN PRODUK UMKM KHUSUS MAHASISWA UMSIDA BERBASIS ANDROID Muhammad Sulthon Abiyyu; Uce Indahyanti; Sumarno Sumarno; Sukma Aji
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 10 No. 2 (2026): JATI Vol. 10 No. 2
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v10i2.17513

Abstract

Dalam aktivitas sehari-hari di kampus, mahasiswa sering membutuhkan layanan transportasi dan pengantaran produk yang cepat, praktis dan sesuai dengan kondisi lingkungan kampus. Di lingkungan Universitas Muhammadiyah Sidoarjo (Umsida), layanan transportasi internal kampus serta pengantaran produk UMKM mahasiswa masih belum terintegrasi dalam satu platform digital yang aman dan terverifikasi. Kondisi ini menyebabkan mobilitas mahasiswa serta distribusi produk UMKM belum berjalan secara optimal. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun aplikasi layanan ojek kampus dan pengantaran produk UMKM berbasis Android yang dikhususkan bagi mahasiswa Umsida melalui sistem verifikasi Nomor Induk Mahasiswa (NIM). Pengembangan aplikasi dilakukan menggunakan metode Agile agar proses pengembangan dapat berjalan secara bertahap dan menyesuaikan kebutuhan pengguna. Aplikasi dibangun menggunakan Flutter sebagai antarmuka pengguna dan Supabase sebagai backend. Fitur utama yang dikembangkan meliputi sistem triple role, penentuan lokasi antar di area kampus, pembatasan radius layanan, serta fitur keamanan anti-self order. Hasil pengujian menggunakan Black Box Testing menunjukkan bahwa seluruh fitur aplikasi berjalan sesuai dengan fungsi yang dirancang. Aplikasi ini diharapkan dapat mendukung mobilitas mahasiswa sekaligus memperkuat ekosistem UMKM di lingkungan kampus Umsida.
Analisis Sentimen Ulasan Game Lokapala pada Google Play Menggunakan Algoritma SVM Erlangga Hikmal Abrar; Novia Ariyanti; Sumarno
SMATIKA JURNAL : STIKI Informatika Jurnal Vol 16 No 01 (2026): SMATIKA Jurnal : STIKI Informatika Jurnal
Publisher : LPPM Universitas Bhinneka Nusantara

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32664/smatika.v16i01.2081

Abstract

This study aims to analyze user sentiment towards the Lokapala game through reviews collected from the Google Play Store. Lokapala is a local MOBA game developed by Anantarupa Studios that integrates Indonesian cultural elements. A quantitative approach is employed using the Support Vector Machine (SVM) algorithm to classify user reviews into positive and negative sentiments. Data were collected using the google-play-scraper library and preprocessed through several stages, including cleaning, case folding, word normalization using kamuskatabaku.xlsx, tokenizing, stopword removal, and stemming with the Sastrawi library. Reviews were labeled based on user ratings and split into training and testing datasets. Model testing results show an accuracy of 83%, with the highest precision of 0.85 for the positive class, recall of 0.93, and f1-score of 0.89. Additionally, WordCloud visualization revealed frequently occurring words such as "bagus" (good), "main" (play), "tolong" (please), and "banget" (very), reflecting both praise and technical complaints from users. These findings demonstrate that SVM is effective for sentiment analysis of user reviews and can provide valuable insights for developers in improving the quality of local games.
Implementation of Metasploit Framework on Android Platform in a Single Network Muhammad Fitra Gemilang; Arif Senja Fitrani; Mochamad Alfan Rosid; S Sumarno
SAGA: Journal of Technology and Information System Vol. 4 No. 1 (2026): February 2026
Publisher : CV. Media Digital Publikasi Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.58905/saga.v4i1.608

Abstract

This study discusses the implementation of the Metasploit Framework on the Android platform within a single network. The objective of this research is to analyze the vulnerability of Android devices to backdoor attacks using penetration testing tools. The payload in the form of an APK file was created using msfvenom and tested on Android devices within a local network. The results showed successful exploitation, including access to SMS, call logs, and device location. This study highlights the need for security awareness among Android users and the importance of preventive measures.
Lovebirds type identification designing based on color using automaton theory Sumarno Sumarno; Danang Tri Prasetiyo
International Journal on Orange Technologies Vol. 1 No. 2 (2019): IJOT
Publisher : Research Parks Publishing LLC

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31149/ijot.v1i2.359

Abstract

Lovebirds are a unique and legendary bird species that can attract most bird lovers in Indonesia. The colors and types are also varied, ranging from valves, non-valves, colorful feathers starting from the lungs, eyes, chest, tail wings, and so forth. In addition to a variety of colors, the birds singing is also another attraction for bird lovers. But for the general public as well as beginner Lovebirds hobbyists, it is difficult to know the type of each Lovebirds they meet or have. This is due to the lack of knowledge they have about Lovebirds, so we need a system that can help them in solving problems to find out the name of the species on a specific basis. Expert systems are computer programs that simulate the reasoning of an expert with expertise in a particular area of ​​knowledge. Expert systems work based on theory, rules, and knowledge base. The theory is the necessary foundation in making an expert system as a substitute for an expert's logic mindset. Automaton theory of intelligent abstract modeling recognition machine is one theory that can work on a system to resolve uncertainty according to predetermined rules, especially reading the input of words or context-free language, and then can conclude whether the writing is following the state of the regulation set in the programming language. The results of this study resulted in an expert system application to identify Lovebirds based on the color of feathers found in the body of the lovebird using finite-state Automata.