Garuda - Garba Rujukan Digital

Pengujian Usability untuk Meningkatkan Antarmuka Aplikasi Mobile Nurhadryani, Yani; Sianturi, Susy Katarina; Hermadi, Irman; Khotimah, Husnul
Jurnal Ilmu Komputer dan Agri-Informatika Vol 2, No 2 (2013)
Publisher : Departemen Ilmu Komputer IPB

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (674.216 KB)

Penggunaan mobile phone yang semakin banyak oleh kalangan anak-anak mendorong pengembangan aplikasi mobile untuk anak-anak. Untuk menciptakan aplikasi mobile perlu memperhatikan aspek usability sebagai kunci keberhasilan dan syarat penerimaan pengguna terhadap aplikasi tersebut. Pengujian usability bertujuan untuk menentukan apakah sebuah aplikasi sudah sesuai dengan kebutuhan pengguna atau belum. Pada penelitian ini melakukan pengujian usability pada aplikasi anak-anak dengan menggunakan metode field observation yaitu dengan cara mengobservasi pengguna bagaimana mereka menggunakan aplikasi. Komponen yang diuji terdiri dari komponen efektivitas, efisiensi dan kepuasan. Aplikasi yang diuji adalah M-Breakfast Nutrition yaitu aplikasi berbasis mobile untuk media pembelajaran sarapan, aplikasi ini memberikan materi sarapan dan rekomendasi menu sarapan yang sesuai dengan profile pengguna. Hasil uji menunjukkan bahwa metode observasi langsung pada anak-anak dapat meningkatkan nilai usability M-Breakfast Nutrition dari 78.4% menjadi 91.1%. sehingga diharapkan aplikasi dapat sesuai dengan tujuan agar dapat diterima oleh pengguna.Kata kunci: usability, pengujian usability, metode Field Observation, M-Breakfast Nutrition.

Analisis ICT Literacy Mahasiswa pada Pelaksanaan Perkuliahan Online di Masa Pandemi Pada STTIKOM Insan Unggul Sianturi, Susy Katarina; Wardoyo, Padang
JIIP - Jurnal Ilmiah Ilmu Pendidikan Vol. 5 No. 10 (2022): JIIP (Jurnal Ilmiah Ilmu Pendidikan)
Publisher : STKIP Yapis Dompu

Tujuan penelitian ini adalah mengukur tingkat ICT literacy mahasiswa STTIKOM Insan Unggul untuk mengetahui karakteristik penggunaan ICT dan kesiapan mahasiswa dalam menghadapi perkuliahan online. Metode yang digunakan untuk penelitian ini adalah metode analisis deskriptif dengan pendekatan kuantitatif. Alat ukur pengumpulan data adalah kuesioner yang disusun berdasarkan elemen-elemen ICT literacy pada ETS yaitu define, access, manage, integrate, evaluate, create dan communication. Pengumpulan data dilakukan dengan menyebar kuesioner online. Hasil penelitian menunjukkan bahwa smartphone menjadi ICT yang lebih sering digunakan oleh responden daripada laptop/komputer. Mayoritas responden sudah memiliki tingkat pemahaman ICT yang baik. Responden memiliki kemampuan ICT literacy yang baik pada elemen kemampuan define (78,4%), access (76,4%), manage (82,8%), integrate (71,4%), create (85,4%) dan communication (86,4%) sedangkan elemen evaluate (67,0%) masih perlu ditingkatkan pemahamannya. ICT literacy responden masih perlu ditingkatkan lagi melalui proses pendidikan ICT di lingkungan kampus dan pelatihan elemen ICT untuk dapat mendukung proses perkuliahan online sebagai metode pengajaran baru di masa pandemi covid-19. Harapannya hasil penelitian ini dapat digunakan sebagai rujukan untuk peningkatan kompetensi digital mahasiswa ke depannya.

Sentiment Masyarakat Terhadap Virus COVID-19 Pada Instagram Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Classifier Hendriani, Ade; Sianturi, Susy Katarina
J-SAKTI (Jurnal Sains Komputer dan Informatika) Vol 5, No 1 (2021): EDISI MARET
Publisher : STIKOM Tunas Bangsa Pematangsiantar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30645/j-sakti.v5i1.336

Corona virus or commonly referred to as COVID-19 is a type of disease that is very contagious and its spread is very fast and terrible that has reached the entire world, its spread is taking place and Indonesia is one of the countries affected by it, this disease is not only terrorizing human visions and threatening very quickly and killing human and animal lives in a very significant time tens of millions of people have died because of it causing its own sentiment based on the opinions contained in Instagram, this research was conducted to determine the impact of the covid-19 virus outbreak on Indonesian society by conducting a classification process using the naïve Bayes classifier algorithm and the results of this study show the percentage in the level of seeing the accuracy of data testing so that it can be concluded that the use of this algorithm is very appropriate in the process of classifying a data.

Sentiment Masyarakat Terhadap Virus COVID-19 Pada Instagram Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Classifier Hendriani, Ade; Sianturi, Susy Katarina
J-SAKTI (Jurnal Sains Komputer dan Informatika) Vol 5, No 1 (2021): EDISI MARET
Publisher : STIKOM Tunas Bangsa Pematangsiantar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30645/j-sakti.v5i1.336

Corona virus or commonly referred to as COVID-19 is a type of disease that is very contagious and its spread is very fast and terrible that has reached the entire world, its spread is taking place and Indonesia is one of the countries affected by it, this disease is not only terrorizing human visions and threatening very quickly and killing human and animal lives in a very significant time tens of millions of people have died because of it causing its own sentiment based on the opinions contained in Instagram, this research was conducted to determine the impact of the covid-19 virus outbreak on Indonesian society by conducting a classification process using the naïve Bayes classifier algorithm and the results of this study show the percentage in the level of seeing the accuracy of data testing so that it can be concluded that the use of this algorithm is very appropriate in the process of classifying a data.

Migrasi Data Hasil Optimalisasi Pemuatan Kontainer Pada Legacy System ke SAP untuk Mempercepat Pembuatan Surat Jalan dengan Batch Data Communication (BDC) Tarigan, Rehulina; Nuryani, Ely; Sianturi, Susy Katarina; Hidayanti, Nur; Widyawati, Widyawati
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 11 No 6: Desember 2024
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25126/jtiik.2024117365

Modul SAP yang diimplementasi di PT. Indah Kiat Pulp & Paper, tidak mempunyai sistem untuk optimalisasi pemuatan order ke kontainer. Sebelum implementasi SAP, proses memasukkan data order, optimalisasi pemuatan data order ke kontainer dan pembuatan surat jalan dilakukan semuanya pada sistem CSO (Container Stuffing Optimization), sehingga data order pasti sinkron dengan data surat jalan atau sesuai dengan aktual pengiriman. Setelah implementasi SAP, data order untuk optimalisasi pemuatan kontainer dimasukkan pada CSO (legacy system) sedangkan proses pembuatan surat jalan dilakukan pada SAP. Dua proses yang berbeda dilakukan pada dua sistem dengan platform berbeda. Penggunaan dua sistem yang berbeda mengakibatkan aktual pengiriman pada dokumen surat jalan tidak sesuai dengan data order dari pelanggan yang mengakibatkan komplain pelanggan. Solusi untuk mengatasi permasalahan ini adalah dengan melakukan migrasi data order hasil optimalisasi pemuatan pada CSO ke SAP sehingga data order terintegrasi dengan data surat jalan. Metode BDC dipergunakan untuk melakukan migrasi ke SAP yaitu dengan mentransfer data order hasil optimalisasi pemuatan dari CSO ke SAP serta mengotomatisasi proses picking dan packing di SAP untuk menghasilkan surat jalan. Hasil dari penelitian berupa sinkronisasi data order dan data surat jalan serta percepatan proses pembuatan surat jalan menjadi 3 kali lebih cepat dari semula sehingga dapat mengurangi komplain pelanggan dan mempercepat proses pengiriman. Hasil pengujian black box memperlihatkan fungsional sistem berjalan dengan baik. Abstract SAP module implemented at PT. Indah Kiat Pulp & Paper does not have a system for optimizing the loading of orders into containers. Before implementing SAP, the process of entering order data, optimizing loading of order data into containers and creating delivery note was all done in the CSO (Container Stuffing Optimization) system, so that order data was definitely in sync with delivery note data or in accordance with actual delivery. After implementing SAP, order data for optimizing container loading is entered into CSO (legacy system) while the delivery note creation process is carried out in SAP. Two different processes are carried out on two systems with different platforms. The use of two different systems resulted in the actual delivery of the delivery note document not matching the order data from the customer which resulted in customer complaints. The solution to overcome this problem is to migrate the order data resulting from loading optimization in CSO to SAP so that the order data is integrated with the delivery note data. The BDC method is used to migrate to SAP, namely by transferring order data resulting from loading optimization from CSO to SAP and automating the picking and packing process in SAP to produce delivery note. The results of the research are in the form of synchronizing order data and delivery note data as well as accelerating the process of making delivery note documents to 3,775 times faster than before, thereby reducing customer complaints and speeding up the delivery process. The black box testing results show that the system functionality is running well.

Comparison of Certainty Factor and Dempster-Shafer Methods in ENT Disease Diagnosis Expert System Sianturi, Susy Katarina; Sutopo, Teguh; Satriani, Dina; Gustina, Gustina; Faozin, Ali
Building of Informatics, Technology and Science (BITS) Vol 7 No 1 (2025): June (2025)
Publisher : Forum Kerjasama Pendidikan Tinggi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47065/bits.v7i1.7465

Diagnosis of Ear, Nose, and Throat (ENT) diseases often faces obstacles in determining the level of certainty of a disease based on the symptoms experienced by the patient. The main problem in this research is how to compare the level of accuracy between the Certainty Factor and Dempster-Shafer methods in an expert system for diagnosing ENT diseases. As a solution, this research applies both methods and analyzes the results of their calculations on various symptoms entered by the patient. The purpose of this research is to determine which method is more effective in providing certainty of diagnosis. The results show that the Certainty Factor method produces a higher level of certainty than Dempster-Shafer, for example in Tonsillitis disease which reaches 94.68% compared to 0.02% in Dempster-Shafer. Thus, the Certainty Factor method is more recommended for ENT disease diagnosis expert systems. The contribution of this research is to provide insight into the use of artificial intelligence methods in the medical field, especially in improving the accuracy of expert systems to assist health workers in making diagnostic decisions.

Title

Found 6 Documents
Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title Search

Found 6 Documents Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title

Found 6 Documents
Search