Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.983
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Dinamika Informatika Seminar Nasional Informatika (SEMNASIF) Masyarakat Berdaya dan Inovasi Journal of Computer Networks, Architecture and High Performance Computing Jurnal Dinamika Informatika (JDI) Applied Science and Technology Research Journal
Sunggito Oyama, Sunggito
Universitas PGRI Yogyakarta
Humanities Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Nursing Social Sciences Other

Published : 9 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 9 Documents
Search

 1 
ANALISIS KRITERIA SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN BEASISWA BELAJAR BAGI GURU MENGGUNAKAN METODE ANALYTIC HIERARCHY PROCESS (AHP) Oyama, Sunggito; Ernawati, Ernawati; Mudjihartono, Paulus
Dinamika Informatika Vol 5, No 1 (2015): Jurnal Dinamika Informatika
Publisher : Dinamika Informatika

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

Abstract

Pemberian beasiswa belajar bagi guru selama ini sangat di perlukan manfaatnya bagi guru yang sedang menempuh sarjana S1. Banyak kriteria yang dijadikan perhitungan untuk mendapatkan skor pemohon. Proses seleksi yang dilakukan adalah  dengan  memilah-milah  berkas  yang  dikumpulkan  oleh pendaftar beasiswa sembari mengecek database terkait status  beasiswa  dari  yang  bersangkutan. Dengan  jumlah pendaftar yang cukup banyak maka proses  seleksi  tersebut  menyita  banyak  waktu  karyawan  dan hasilnyapun kurang  valid. Untuk itulah dibutuhkan suatu sistem pendukung keputusan untuk memberi pertimbangan dalam  menyeleksi  beasiswa. Pada awal data  akan  Dianalisis kriteria penentu yang memiliki faktor paling besar dan kemudian di buat suatu sistem pendukung keputusan untuk menentukan penerima beasiswa dengan  metode    Analytical Hierarchy Process. Sistem  pendukung   keputusan   ini   akan mengurutkan  prioritas  penerima  beasiswa  sesuai  dengan kriteria  yang  ditentukan pengambil  keputusan. Pengambil keputusan dapat memberikan pandangan dan memasukkan penilaian berdasarkan pengalaman mereka. Dengan demikian, sistem pendukung keputusan ini mampu membantu pihak pengelola beasiswa untuk menentukan alternatif terbaik penerima beasiswa sesuai kondisi yang diharapkan. Hasil akhir di laporan dari pembuatan sistem pendukung keputusan ini adalah sebuah urutan prioritas pemberian beasiswa dari yang terbesar hingga yang terkecil.
ANALISIS KRITERIA SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN BEASISWA BELAJAR BAGI GURU MENGGUNAKAN METODE ANALYTIC HIERARCHY PROCESS (AHP) Oyama, Sunggito; Ernawati, Ernawati; Mudjihartono, Paulus
Dinamika Informatika Vol 5, No 1 (2015): Jurnal Dinamika Informatika
Publisher : Universitas PGRI Yogyakarta

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

Abstract

Pemberian beasiswa belajar bagi guru selama ini sangat di perlukan manfaatnya bagi guru yang sedang menempuh sarjana S1. Banyak kriteria yang dijadikan perhitungan untuk mendapatkan skor pemohon. Proses seleksi yang dilakukan adalah  dengan  memilah-milah  berkas  yang  dikumpulkan  oleh pendaftar beasiswa sembari mengecek database terkait status  beasiswa  dari  yang  bersangkutan. Dengan  jumlah pendaftar yang cukup banyak maka proses  seleksi  tersebut  menyita  banyak  waktu  karyawan  dan hasilnyapun kurang  valid. Untuk itulah dibutuhkan suatu sistem pendukung keputusan untuk memberi pertimbangan dalam  menyeleksi  beasiswa. Pada awal data  akan  Dianalisis kriteria penentu yang memiliki faktor paling besar dan kemudian di buat suatu sistem pendukung keputusan untuk menentukan penerima beasiswa dengan  metode    Analytical Hierarchy Process. Sistem  pendukung   keputusan   ini   akan mengurutkan  prioritas  penerima  beasiswa  sesuai  dengan kriteria  yang  ditentukan pengambil  keputusan. Pengambil keputusan dapat memberikan pandangan dan memasukkan penilaian berdasarkan pengalaman mereka. Dengan demikian, sistem pendukung keputusan ini mampu membantu pihak pengelola beasiswa untuk menentukan alternatif terbaik penerima beasiswa sesuai kondisi yang diharapkan. Hasil akhir di laporan dari pembuatan sistem pendukung keputusan ini adalah sebuah urutan prioritas pemberian beasiswa dari yang terbesar hingga yang terkecil.
SISTEM INFORMASI PEMBIMBINGAN AKADEMIK DI UNIVERSITAS PGRI YOGYAKARTA Oyama, Sunggito
Dinamika Informatika Vol 6, No 2 (2017): Jurnal Dinamika Informatika Volume 6 No 2
Publisher : Universitas PGRI Yogyakarta

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

Abstract

Dosen Pembimbing Akademik adalah dosen yang mengarahkan dan mendampingi mahasiswa selama masih menjadi mahasiswa di suatu Universitas. Peran dari Dosen Pembimbing Akademik memegang peran penting dalam kesuksesan mahasiswa menyelesaikan Perkuliahan di Universitas. Selama ini mahasiswa bisa langsung bisa krs tanpa harus menghadap ke dosen PA untuk melakukan bimbingan dan itu menyulitkan dalam mengontrol mahasiswa yang di bimbing. Dengan menggunakan sistem Aktifasi PIN ini, mahasiswa yang sudah melakukan regitrasi tidak bisa mengisi KRS tanpa persetujuan dosen PA,  ini akan memudahkan Dosen Pembimbing Akademik dalam mengontrol dan mengarahkan mahasiswa.
ANALISIS KRITERIA SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN BEASISWA BELAJAR BAGI GURU MENGGUNAKAN METODE ANALYTIC HIERARCHY PROCESS (AHP) Sunggito Oyama; Ernawati Ernawati; Paulus Mudjihartono
Seminar Nasional Informatika (SEMNASIF) Vol 1, No 1 (2013): Information System and Application
Publisher : Jurusan Teknik Informatika

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

Abstract

Pemberian beasiswa belajar bagi guru selama ini sangat di perlukan manfaatnya bagi guru yang sedang menempuh sarjana S1. Banyak kriteria yang dijadikan perhitungan untuk mendapatkan skor pemohon. Proses seleksi yang dilakukan adalah  dengan  memilah-milah  berkas  yang  dikumpulkan  oleh pendaftar beasiswa sembari mengecek database terkait status  beasiswa  dari  yang  bersangkutan. Dengan  jumlah pendaftar yang cukup banyak maka proses  seleksi  tersebut  menyita  banyak  waktu  karyawan  dan hasilnyapun kurang  valid. Untuk itulah dibutuhkan suatu sistem pendukung keputusan untuk memberi pertimbangan dalam  menyeleksi  beasiswa.  Pada awal data  akan  Dianalisis kriteria penentu yang memiliki faktor paling besar dan kemudian di buat suatu sistem pendukung keputusan untuk menentukan penerima beasiswa dengan  metode    Analytical  Hierarchy  Process. Sistem  pendukung   keputusan   ini   akan mengurutkan  prioritas  penerima  beasiswa  sesuai  dengan kriteria  yang  ditentukan pengambil  keputusan.  Pengambil keputusan dapat memberikan pandangan dan memasukkan penilaian berdasarkan pengalaman mereka. Dengan demikian, sistem pendukung keputusan ini mampu membantu pihak pengelola beasiswa untuk menentukan alternatif terbaik penerima beasiswa sesuai kondisi yang diharapkan. Hasil akhir di laporan dari pembuatan sistem pendukung keputusan ini adalah sebuah urutan prioritas pemberian beasiswa dari yang terbesar hingga yang terkecil.
Sistem Pakar Diagnosis Gangguan Obsessive Compulsive Disorder Menggunakan Metode Forward Chaining Berbasis Web Sefti Rohana; Tri Hastono; Sunggito Oyama
Jurnal Dinamika Informatika Vol 11 No 1 (2022): Jurnal Dinamika Informatika Vol.11 No.1
Publisher : Universitas PGRI Yogyakarta

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

Abstract

Anxiety disorder is one of the diseases are often encountered in psychology. Anxiety disorders can cause people into try to avoid situations that trigger or worsen their symptoms. There are several types of anxiety disorders, including Obsessive Compulsive Disorder. Obsessive Compulsive Disorder (OCD) is a disorder in witch people have recurring, unwaned thoughts, ideas or sensations (obsessions) that make them feel driven to do something repetitively (compulsions). The repetitive behaviors, such as hand washing and checking the door, can significantly interfere with a person’s daily avtivities and social interactions. Diagnosing what type of obsessive compulsive disorder do people have requires expert especially in psychology. An expert system is a system that requires the knowledge of an expert. This technology will help detecting the tendency of an obsessive compulsive disorder so people can enable to overcome and treat them appropriately. This system implements Forward Chaining to trace the knowledge base, which is consist of the type disorders, symptoms, and the rule. The expert system created by the author is based on a website using the PHP programming language and MySQL database. The output of this program is the name of one of the obsessive compulsive disorder and its solusions. It is hoped the expert system can facilitate and help the public to diagnose obsessive compulsive disorder
Pemberdayaan Masyarakat Dalam Pemanfaatan Podcast Untuk Pengajian Online Menggunakan V-Mix kombinasi dengan Zoom Pada Masjid Al – Mustaqim Ngestiharjo Bantul Ahmad Riyadi; Sunggito Oyama; Firdiyan Syah
Masyarakat Berdaya dan Inovasi Vol. 3 No. 1 (2022): April
Publisher : Research and Social Study Institute

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33292/mayadani.v3i1.84

Abstract

Pandemi Covid 19 mengharuskan masyarakat untuk mampu beradaptasi dengan situasi dan kondisi saat ini yang melarang adanya kegiatan yang melibatkan banyak orang atau membuat kerumunan banyak orang. Masyarakat dihadapkan dengan kondisi serba virtual dalam setiap kegiatan. Terlebih lagi pada kegiatan keagamaan. Banyak tempat ibadah yang tutup dan tidak ada pelaksaanaan ibadah secara berjmaah untuk menghindari penyebaran covid 19 semakin bertambah. Seperti salah satunya yang dialami tempat ibadah yaitu Masjid. Artikel ini bertujuan untuk melaporkan hasil pengabdian kepada masyarakat terkait pemanfaatan podcast sebagai media komunikasi penyiaran dakwah di masjid. Kegiatan pengabdian ini juga memberikan kemudahan bagi para pengurus masjid Al Mustaqim dalam menyampaikan dakwah. Pengabdian ini diharapkan dapat membantu pengurus masjid dalam memahami dan menggunakan podcast menggunakan aplikasi V-MIX sebagai media komunikasi maupun kegiatan keagamaan. Serta mampu memanfaatkan media sosial dan media komunikasi dalam melakukan penyampaian informasi keagamaan maupun dakwah. Luaran kegiatan pengabdian kepada masyarakat yang diharapkan adalah modul pemberdayaan maasyarakat dalam pemanfaatan media V-MIX dan acara pengajian dapat disiarkan dan di saksikan oleh audien secara langsung menggunakan internet, serta artikel yang dipublikasikan dalam jurnal pengabdian
Decision Support System for Prospective Scholarship Recipients Using SMARTER and Forward Chaining Method Muhammad Fairuzabadi; Agustia Rizki, Joyanda; Oyama, Sunggito
APPLIED SCIENCE AND TECHNOLOGY REASERCH JOURNAL Vol. 2 No. 1 (2023): Applied Science and Technology Research Journal
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Mayarakat (LPPM) Universitas PGRI Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (611.225 KB) | DOI: 10.31316/astro.v2i1.4647

Abstract

The purpose of this research is to design and build a web-based decision support system application to determine prospective scholarship recipients at MAN 2 Yogyakarta and test its reliability. The Decision Support System is a problem solving system with supporting tools. This system can solve problems using algorithm methods. One of the decision support system methods that can be applied to scholarship cases at MAN 2 Yogyakarta is the Simple Multi-Attribute Rating Technique Exploiting Ranks (SMARTER) method and forward chaining. The SMARTER method is a decision support method by determining the criteria and sub-criteria and their weight using the ROC (Rank Order Centroid). Meanwhile, the forward chaining method is a search method or a forward tracking technique that starts with existing information and combines rules to produce a conclusion or goal. The advantages of the DSS that have been developed are as follows. (1) The DSS built can be used by the scholarship selection team to recommend students who have the potential to get scholarships more quickly and objectively (2) The DSS for prospective scholarship recipients that was developed uses two methods of calculation, namely the Simple Multi-Attribute Rating Technique Exploiting Ranks (SMARTER) and Forward Chaining methods, so that the prediction results are better and faster. The SMART method emphasizes more detailed criteria and the Forward Chaining Method allows for a faster selection process.
The Detection of Bullying Against Indonesian National Team Players Using Support Vector Machine Oyama, Sunggito; Kumalasari, Desty Nur
Journal of Computer Networks, Architecture and High Performance Computing Vol. 7 No. 2 (2025): Research Article, Volume 7 Issue 2 April, 2025
Publisher : Information Technology and Science (ITScience)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47709/cnahpc.v7i2.5701

Abstract

Detection is a process to check or conduct an examination of something using certain methods and techniques. Detection can be used for various problems, for example in detection bullying, especially on social media, is a significant problem with negative impacts on mental health, especially for public figures such as Indonesian National Team players. This study aims to detect bullying comments on the Instagram platform using the Support Vector Machine (SVM) algorithm. The research dataset consists of 3,100 comments collected from the official Indonesian National Team account, which are classified into bullying and non-bullying categories. The data preprocessing stages include case folding, tokenizing, normalization, removing stopwords, and stemming. The processed data was analyzed using the Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) method for feature weighting before being classified using SVM with a linear kernel and Naïve Bayes. The results showed that SVM performed better with an accuracy of 89%, a bullying category precision reaching 93%, and a recall of 83%. Meanwhile, the Naïve Bayes method produced an accuracy of 79%, with a bullying category precision of 76% and a recall of 86%. The non-bullying category in Naïve Bayes has higher precision (84%) but lower recall (72%). Thus, SVM is proven to be more effective in detecting negative comments due to a better balance between precision and recall. However, challenges such as informal language variations and data imbalance remain obstacles in the development of this model. This study contributes to the development of cyberbullying detection technology and supports the creation of a healthier social media environment.
Decision Support System for Prospective Scholarship Recipients Using SMARTER and Forward Chaining Method Muhammad Fairuzabadi; Agustia Rizki, Joyanda; Oyama, Sunggito
APPLIED SCIENCE AND TECHNOLOGY REASERCH JOURNAL Vol. 2 No. 1 (2023): Applied Science and Technology Research Journal
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Mayarakat (LPPM) Universitas PGRI Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31316/astro.v2i1.4647

Abstract

The purpose of this research is to design and build a web-based decision support system application to determine prospective scholarship recipients at MAN 2 Yogyakarta and test its reliability. The Decision Support System is a problem solving system with supporting tools. This system can solve problems using algorithm methods. One of the decision support system methods that can be applied to scholarship cases at MAN 2 Yogyakarta is the Simple Multi-Attribute Rating Technique Exploiting Ranks (SMARTER) method and forward chaining. The SMARTER method is a decision support method by determining the criteria and sub-criteria and their weight using the ROC (Rank Order Centroid). Meanwhile, the forward chaining method is a search method or a forward tracking technique that starts with existing information and combines rules to produce a conclusion or goal. The advantages of the DSS that have been developed are as follows. (1) The DSS built can be used by the scholarship selection team to recommend students who have the potential to get scholarships more quickly and objectively (2) The DSS for prospective scholarship recipients that was developed uses two methods of calculation, namely the Simple Multi-Attribute Rating Technique Exploiting Ranks (SMARTER) and Forward Chaining methods, so that the prediction results are better and faster. The SMART method emphasizes more detailed criteria and the Forward Chaining Method allows for a faster selection process.
Co-Authors Agustia Rizki, Joyanda Ahmad Riyadi Ernawati - Ernawati Ernawati Firdiyan Syah Kumalasari, Desty Nur Muhammad Fairuzabadi Paulus Mudjihartono Paulus Mudjihartono Sefti Rohana Tri Hastono