Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI) Jurnal Computer Science and Information Technology (CoSciTech)
Liza Afriyanti
UIN Sultan Syarif Kasim Riau
Computer Science & IT

Published : 4 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 4 Documents
Search

 1 
Artificial Intelligence Base Telemedicine Robotic Kisti Hakika; Hendra Yunianto TS; Liza Afriyanti
Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI) 2009
Publisher : Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Islam Indonesia

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

Abstract

Telemedicine atau pelayanan kesehatan jarak jauh bukan hal yang baru lagi dalam dunia kesehatan.Penggunaan teknologi sangat membantu dalam mengimplementasikan telemedicine. Namun perkembangantelemedicine mengalami kemajuan seiring dengan perkembangan teknologi informasi. Salah satu perkembanganteknologi adalah robot. Secara umum kegunaan robot adalah untuk menggantikan tugas manusia. Padamakalah ini, akan dibuat simulasi telemedicine berupa konsultasi antara dokter dan pasien menggunakansebuah robot, robot tersebut akan berkeliling rumah sakit untuk menemui pasien yang ingin berkonsultasisementara dokter tetap berada di meja kerjanya, sehingga pasien tidak perlu mengantri dan tetap dapatbertatap muka secara langsung kepada dokter.Kata kunci: Telemedicine, Audio-Video, Artificial Intellegence, Robotic
Aplikasi Fuzzy Inference System (FIS) Metode Tsukamoto pada Simulasi Traffic Light Menggunakan Java Rakhmat Wahyu W; Liza Afriyanti
Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI) 2009
Publisher : Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Islam Indonesia

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

Abstract

Dengan adanya sistem yang bekerja secara otomatis diharapkan angka kecelakaan yang disebabkan olehmasalah lampu lalu lintas dapat berkurang. Selain itu dengan adanya lampu lalu lintas yang otomatis tentu sajaakan mengurangi tugas polisi lalu lintas, sehingga mereka bisa mengerjakan hal-hal lain yang belum teratasi.Pada penelitian ini, akan digunakan Fuzzy Inference System (FIS) dengan metode Tsukamoto untuk menentukanlamanya waktu lampu hijau menyala tergantung dari jumlah kepadatan mobil dan lebar jalur dari sebuah jalan.Input yang dibutuhkan adalah jumlah kepadatan mobil dan lebar jalur pada sebuah jalan sedangkan outputnyaadalah lamanya lampu hijau menyala pada jalur yang ditentukan. Basis pengetahuan dibangun denganmenggunakan kaidah produksi (IF-THEN). Penelitian ini akan disimulasikan dengan menggunakan bahasapemrograman Java untuk menentukan lamanya waktu lampu hijau menyala berdasarkan pada jumlahkepadatan mobil dan lebar jalur pada satu jalan.Kata Kunci: Fuzzy Inference System (FIS), Metode Tsukamoto, Java
RANCANG BANGUN TOOL UNTUK JARINGAN SYARAF TIRUAN (JST) MODEL PERCEPTRON Liza Afriyanti
Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI) 2010
Publisher : Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Islam Indonesia

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

Abstract

      Jaringan Syaraf Tiruan (JST) merupakan topik yang hangat dibicarakan dan mengundang banyakkekaguman dalam dasa warsa terakhir. Hal ini disebabkan karena kemampuan JST untuk meniru sifat sistemyang dimasukkan. Pada dasarnya JST mencoba meniru cara kerja otak makhluk hidup, yaitu bentuk neuron-nya(sel syaraf). Faktor kecerdasan dari syaraf tidak ditentukan di dalam sel tetapi terletak pada bentuk dantopologi jaringannya. Salah satu model JST yang sering digunakan untuk pembelajaran adalah perceptron.Metode perceptron merupakan metode pembelajaran dengan pengawasan dalam sistem jaringan syaraf. Dalammerancang jaringan neuron yang perlu diperhatikan adalah banyaknya spesifikasi yang akan diidentifikasi.Jaringan neuron terdiri dari sejumlah neuron dan sejumlah masukan. Penelitian dilakukan dengan membangunsebuah tool yang digunakan untuk membuat struktur Jaringan Syaraf Tiruan model perceptron. Sehingga dapatmembantu user dalam memahami teori sekaligus dapat memahami struktur JST secara visual. Hasil akhir daripenelitian skripsi ini adalah untuk membangun sebuah tool untuk membuat struktur Jaringan Syaraf Tiruanmodel perceptron. Tool untuk struktur Jaringan Syaraf Tiruan (JST) model perceptron dapat digunakan untukmelakukan proses pelatihan dan pengujian serta menampilkan struktur jaringan perceptron.Kata-kunci : Jaringan Syaraf Tiruan, Perceptron, Struktur Jaringan.
Klasifikasi sentimen terhadap larangan pernikahan beda agama menggunakan metode Naive Bayes Classifier Muhammad Rizki Syafapri; Elin Haerani; Iwan Iskandar; Liza Afriyanti
Computer Science and Information Technology Vol 5 No 1 (2024): Jurnal Computer Science and Information Technology (CoSciTech)
Publisher : Universitas Muhammadiyah Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37859/coscitech.v5i1.6889

Abstract

Interfaith marriage is still a controversial issue in multicultural Indonesian society. The provisions of Law Number 1 of 1974 which prohibit interfaith marriages have triggered various responses in society. In 2023, the Supreme Court (MA) decided to prohibit religious courts from registering interfaith marriages. This further strengthened the controversy and sparked various reactions from the public. Platforms like Instagram have become a forum for people to express their various sentiments regarding this issue, ranging from support, rejection, to questions and doubts. This research classifies 1000 Instagram comments collected from five news social media accounts. These comments were labeled manually by an expert who works as an Indonesian language lecturer, so they were divided into 500 positive comments and 500 negative comments. After going through the text preprocessing process and TF-IDF weighting, the Naïve Bayes Classifier method succeeded in achieving the highest level of accuracy of 76% by using 10% of test data from the dataset to classify public sentiment towards the ban on interfaith marriage in Instagram comments.
Co-Authors Elin Haerani Hendra Yunianto TS Iwan Iskandar Kisti Hakika Muhammad Rizki Syafapri Rakhmat Wahyu W