Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.659
P-Index
This Author published in this journals
All Journal DEVICE Jurnal Pengabdian Masyarakat PGSD
Dian Asmarajati
Universitas Sains Al-Quran
Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Education Engineering Mechanical Engineering Social Sciences Other

Published : 6 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 5 Documents
Search
Journal : DEVICE

 1 
ANALISIS PERBANDINGAN ALGORITMA TF-IDF DENGAN SQL QUERY UNTUK KASUS PENCARIAN PADA SISTEM INFORMASI DOKUMENTASI ARSIP (SIDOKAR) Dian Asmarajati
Device Vol 10 No 1 (2020): Bulan Mei
Publisher : Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer (FASTIKOM) UNSIQ

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32699/device.v10i1.1478

Abstract

Arsip merupakan salah satu sumber informasi yang berfungsi penting untuk menunjang proses kegiatan administrasi dan manajemen pada sebuah instansi dalam berbagai bentuk dan media. Tidak hanya pengelolaan arsip tetapi diperlukan juga fitur pencarian. Proses pencarian yang biasanya digunakan adalah SQL query dengan susunan dari beberapa perintah dasar SQL untuk menghasilkan hasil pencarian yang sesuai. Namun dengan SQL query tersebut belum cukup untuk melakukan seleksi dan untuk menemukan data yang relevan dikombinasikan dengan Algoritma TF-IDF. Dengan demikian maka perlu dibuatnya aplikasi perbandingan antara Algoritma TF-IDF dengan SQL query untuk mengetahui efisiensi waktu proses dan keefektifan dalam kesesuaian hasil pencarian data pada suatu data arsip. Hasil yang diperoleh dari penelitian ini adalah dalam hal kecepatan proses atau running time SQL query lebih efisien dari pada Algoritma TF-IDF sedangkan dalam hal kesesuaian hasil pencarian data relevan Algoritma TF-IDF lebih efektif dari pada SQL query.
PENGARUH USER INTERFACE TOKO ONLINE TERHADAP KENYAMANAN PENGGUNA STUDI KASUS PADA E – COMMERCE WONOSOBO MALL Basiroh Basiroh; Dian Asmarajati; Wilanti Fatmafury
Device Vol 10 No 1 (2020): Bulan Mei
Publisher : Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer (FASTIKOM) UNSIQ

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32699/device.v10i1.1484

Abstract

Perkembangan teknologi yang sangat pesat membuat para pelaku bisnis mulai melakukan proses jual-beli secara online, hal ini membuat banyak e-commerce mulai bermunculan di Indonesia yang membuat persaingan bisnis pun berpindah menjadi online, salah satunya adalah e-commerce Wonosobo Mall. Wonosobo Mall adalah e – commerce yang digunakan penulis untuk melakukan studi analisis tentang user interface terhadap kenyamanan pengguna menggunakan metode regresi linier sederhana dan usability testing. Dari 79 responden yang berpartisipasi dalam penelitian ini, 47 responden berjenis kelamin laki – laki sedangkan 32 responden berjenis kelamin perempuan. Dari pengujian yang dilakukan dapat disebut e – commerce Wonosobo Mall adalah baik. Penelitian bertujuan untuk memperoleh hasil yaitu prosentase usability testing untuk mengukur penggunaan e – commerce Wonosobo Mall. Pada penelitian ini menggunakan pengujian secara objektif dengan pengujian secara langsung kepada responden pengguna e - commerce Wonosobo Mall dengan menggunakan kuesioner yang memiliki 5 skala yaitu: learnability, efficiency, memorability, errors dan satisfaction.
IMPLEMENTASI METODE CASE BASED REASONING (CBR) DENGAN ALGORITMA NEAREST NEIGHBOR DALAM MENDIAGNOSA PENYAKIT TANAMAN JAHE Abdul Adib; Dian Asmarajati; Hidayatus Sibyan; Nur Hasanah
Device Vol 10 No 2 (2020): Bulan November
Publisher : Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer (FASTIKOM) UNSIQ

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32699/device.v10i2.1565

Abstract

Indonesia adalah Negara agraris di mana sebagian besar penduduknya memperolah pendapatan dari sektor pertanian, khususnya di Desa Tegowanuh Dusun Beran masyarakat masih mengandalkan dari hasil pertanian tanaman jahe. Namun, Petani masih terkendala kurangnya informasi tentang penyakit yang dapat menyerang tanaman jahe beserta cara penanganannya, Hal ini dikarenakan minimnya soasialisasi dan pendampingan terhadap petani tanaman jahe. Hal inilah yang mendorong pembangunan sebuah sistem untuk dapat mendiagnosa penyakit yang menyerang pada tanaman jahe. Diagnosa tersebut akan diproses dalam sistem, kemudian hasilnya akan disampaikan lagi ke user. Dalam penerapan sistem diagnosa penyakit tanaman jahe ini penulis menggunakan metode Case Based Reasoning dan algoritma Nearest Neighbor. Diharapkan sistem ini mampu memberikan informasi yang optimal untuk memberikan solusi dalam penanganan penyakit pada tanaman jahe.
PENENTUAN KONKLUSI NOTIFIKASI PADA CHATBOT RESERVASI WISATA DENGAN METODE FORWARD CHAINING Rosida El Rahma; Dian Asmarajati; Nur Hasanah; Hidayatus Sibyan; Lasimin lasimin
Device Vol 11 No 1 (2021): Bulan Mei
Publisher : Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer (FASTIKOM) UNSIQ

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32699/device.v11i1.1781

Abstract

Penelitian ini berisi rancangan dalam membangun sistem reservasi wisata online melalui media chat Telegram Messanger menggunakan metode forward chaining Reservasi merupakan suatu transaksi yang menyangkut tentang penyedian tempat, kegiatan serta pelayanan khusus fasilitas-fasilitas lainnya yang pada umumnya dilakukan melalui media telephone, pesan ataupun reservasi langsung ditempat. Pembangunan sistem reservasi ini bertujuan memberikan sarana baru dalam kegiatan reservasi yaitu machine learning berupa chatbot, sehingga pesanan akan langsung mendapat tanggapan dan segera diproses. Penelitian difokuskan pada penentuan konklusi atau keputusan dalam menentukan pesan balasan dari chat reservasi wisata arung jeram di Banyuwong Banjarnegara.
ANALISIS SENTIMEN APLIKASI DUOLINGO MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES DAN SUPPORT MACHINE LEARNING Fatma Alifiana; Muhamad Fuat Asnawi; Iman Ahmad Ihsannudin; Muhammad Alif Muwafiq Baihaqy; Dian Asmarajati
Device Vol 13 No 2 (2023): November
Publisher : Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer (FASTIKOM) UNSIQ

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32699/device.v13i2.5905

Abstract

Keterbatasan waktu, tempat, dan biaya menjadi salah satu faktor penyebab kurangnya pendidikan pada seseorang. Selain itu, tidak variatif dan monotonnya model pembelajaran membuat seseorang malas belajar, namun tidak menutup kemungkinan untuk bisa belajar secara optimal di era modern ini, salah satunya melalui m-learning yang lebih fleksibel, efektif, dan tentunya lebih menarik, namun adanya bug maupun fitur tambahan yang ditemui saat update aplikasi seringkali membuat pengguna aplikasi Duolingo merasa kecewa dan tidak nyaman saat mengaksesnya, hal tersebut dibuktikan dengan ulasan yang beberapa diantaranya memuat komentar negatif, sehingga perlu dilakukan analisis sentimen sebagai bahan pertimbangan pengguna dalam memilih platform belajar online, dan sekaligus bisa digunakan untuk evaluasi developer dalam pengembangan aplikasi tersebut. Penelitian ini melakukan analisa sentimen pada aplikasi Duolingo berdasarkan ulasan terbaru yang diambil di Google Play Store menggunakan algoritma Naïve Bayes dan Support Vector Machine yang bertujuan untuk mengetahui tendensi sentimen dan membandingkan tingkat akurasi kedua algoritma tersebut. Algoritma Naïve Bayes memperoleh nilai accuracy sebesar 81%, precission 80%, recall 98%, dan f1-score 88%. Sedangkan metode Support Vector Machine menghasilkan nilai accuracy 85%, precission 87%, recall 94%, dan f1-score 90%. Maka dari perbandingan performa kedua algoritma tersebut, dapat disimpulkan bahwa algoritma Support Vector Machine memiliki tingkat accuracy yang lebih baik.
Co-Authors Abdul Adib Basiroh Basiroh Fatma Alifiana Hidayatus Sibyan Ibnu Alif Utomo Iman Ahmad Ihsannudin Lasimin lasimin Muhamad Fuat Asnawi Muhammad Alif Muwafiq Baihaqy Nur Hasanah Rosida El Rahma Wilanti Fatmafury