Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
1.037
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Minfo Polgan (JMP) Buletin Sistem Informasi dan Teknologi Islam Journal of Embedded Systems, Security and Intelligent Systems Linier: Literatur Informatika dan Komputer
Sitti Rahmah Jabir
Universitas Muslim Indonesia
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Electrical & Electronics Engineering Library & Information Science Mathematics Social Sciences

Published : 5 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 5 Documents
Search

 1 
Pengembangan Solusi Perawatan Kesehatan Terhadap Autism Spectrum Disorder (ASD) Menggunakan Pendekatan Data Analysis Sitti Rahmah Jabir; A. Ulfah Tenripada; Muhammad Arfah Asis; Dewi Widyawati; Amaliah Faradibah
Buletin Sistem Informasi dan Teknologi Islam (BUSITI) Vol 3, No 2 (2022)
Publisher : Universitas Muslim Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33096/busiti.v3i2.1397

Abstract

Autism Spectrum Disorder (ASD) adalah sekelompok kondisi perkembangan saraf. Orang dengan autisme memiliki masalah dengan interaksi sosial. Mereka tidak dapat mengembangkan hubungan dengan orang lain sesuai dengan tingkat perkembangan mereka. Jumlah anak-anak dengan autisme telah tumbuh terus menerus selama beberapa tahun. Mendiagnosis ASD diperlukan pendekatan yang komprehensif, sistematis, dan terstruktur. Untuk mendiagnosis ASD, peneliti memanfaatkan penambangan data untuk menganalisis data terapi perilaku. Data yang didapatkan tidak sepenuhnya data yang bersih, dimana terdapat beberapa data yang hilang. Untuk menangani data yang hilang, pendekatan data pre-processing yang akan digunakan untuk membantu menganalisis dan memperhitungkan nilai yang hilang. Data yang tidak sesuai format akan ditransformasikan terlebih dahulu sebelum divisualisasikan. Sebagian besar kuesioner telah diisi oleh orang tua. Berdasarkan dataset, anak-anak dengan ASD didominasi oleh laki-laki. Dirujuk dari etnis, orang kulit putih-Eropa adalah etnis terbanyak yang terdeteksi memiliki jumlah anak tertinggi dengan ASD. Di dalam etnis, ada berbagai negara. Inggris adalah jumlah terbesar orang yang menderita autisme. Berdasarkan hasil tersebut, bidang kesehatan harus lebih fokus memberikan pengobatan untuk orang kulit putih-Eropa terutama di Inggris. Para peneliti kesehatan harus menghasilkan wawasan yang dapat mengembangkan autisme untuk deteksi dan skrining. Berdasarkan hasil, hal tersebut dapat membantu lebih lanjut yang dapat mengurangi persentase autisme di seluruh dunia. peneliti kesehatan harus menghasilkan wawasan yang dapat mengembangkan autisme untuk deteksi dan skrining.
Simulasi Furnitur Ruang dengan Augmented Reality Menggunakan Marker Based Tracking Dewi Widyawati; Sugiarti Sugiarti; Sitti Rahmah Jabir
Jurnal Minfo Polgan Vol. 12 No. 2 (2023): Artikel Penelitian 2023
Publisher : Politeknik Ganesha Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33395/jmp.v12i2.13236

Abstract

AR menjadi sarana inovatif untuk memfasilitasi pengguna dalam mendesain dan menyesuaikan tata letak furnitur ruang secara virtual sebelum implementasi fisik. Penelitian ini fokus pada pengembangan sistem simulasi furnitur ruang berbasis Augmented Reality (AR) menggunakan metode Marker-Based Tracking dengan menerapkan metodologi penelitian Multimedia Development Life Cycle (MDLC) sebagai kerangka kerja untuk memandu proses pengembangan yang terstruktur, mulai dari perencanaan hingga implementasi. Langkah-langkah penelitian melibatkan identifikasi kebutuhan pengguna, perancangan konsep AR, pengembangan prototipe, implementasi, dan evaluasi. Metode marker-based tracking digunakan untuk meningkatkan akurasi penempatan objek virtual dalam lingkungan fisik. Kontribusi diharapkan dapat meningkatkan kualitas pengalaman pengguna dalam desain interior, memungkinkan mereka untuk berinteraksi dengan furnitur ruang secara lebih dinamis dan efektif
Perancangan UI/UX Aplikasi Top Up Game ChillnFun Berbasis Mobile Menggunakan Metode Design Thinking M. Taufiq Sugianto; Herman Herman; Sitti Rahmah Jabir
LINIER: Literatur Informatika dan Komputer Vol 2, No 3 (2025)
Publisher : Universitas Muslim Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33096/linier.v2i3.3154

Abstract

Perkembangan industri game di Indonesia yang semakin pesat telah meningkatkan kebutuhan akan layanan top-up game yang cepat, aman, dan mudah digunakan. Namun, sebagian besar layanan yang tersedia masih dijalankan secara non-formal melalui media sosial, sehingga berpotensi menimbulkan kendala pada kemudahan penggunaan, keamanan transaksi, dan personalisasi layanan. Penelitian ini bertujuan untuk merancang antarmuka pengguna (User Interface) dan pengalaman pengguna (User Experience) aplikasi top-up game berbasis mobile bernama ChillnFun dengan menggunakan metode Design Thinking yang meliputi lima tahapan: Empathize, Define, Ideate, Prototype, dan Test. Data diperoleh melalui kuesioner yang dibagikan kepada pemain game aktif sebagai target pengguna, kemudian dianalisis untuk mengidentifikasi permasalahan utama. Hasilnya, ditemukan dua masalah utama, yaitu proses transaksi yang rumit dan tampilan antarmuka yang kurang menarik. Solusi yang dihasilkan mencakup penyederhanaan alur transaksi, navigasi yang intuitif, desain UI modern, dan penataan elemen visual yang rapi. Prototipe aplikasi dikembangkan menggunakan Figma dan diuji melalui usability testing menggunakan platform Maze serta evaluasi System Usability Scale (SUS). Hasil pengujian menunjukkan skor rata-rata 93 pada Maze dan skor rata-rata 82 pada SUS, yang termasuk kategori Excellent. Temuan ini menunjukkan bahwa prototipe ChillnFun dapat diterima dengan baik oleh pengguna dan mampu meningkatkan efisiensi, kenyamanan, serta kepuasan dalam proses top-up game
Chemical Composition and Aroma Profiling: Decision Tree Modeling of Formalin Tofu Huzain Azis; Sitti Rahmah Jabir
Journal of Embedded Systems, Security and Intelligent Systems Vol 4, No 2 (2023): November 2023
Publisher : Program Studi Teknik Komputer

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59562/jessi.v4i2.1162

Abstract

This study focuses on the analysis of the aroma quality of tofu preserved with formalin, with the goal of developing a predictive model based on its chemical composition. Utilizing a dataset that includes various chemical components such as Hydrogen, LPG, CO, Alcohol, Propane, Methane, Smoke, and temperature, this research applies a Decision Tree model. The model is validated using 5-fold cross-validation, resulting in an accuracy of 36.79%, precision of 50.82%, recall of 36.79%, and an F1-Score of 27.58%. These results indicate the model's limitations in consistent prediction, suggesting potential improvements through other methods or the addition of variables. This study provides new insights into the relationship between chemical composition and aroma quality of formalin tofu, and opens new avenues for further research in this field.
Enhancing The Quality of College Decisions Through Decision Tree and Random Forest Models Sitti Rahmah Jabir; Huzain Azis; St. Hajrah Mansyur
Journal of Embedded Systems, Security and Intelligent Systems Vol 5, No 1 (2024): March 2024
Publisher : Program Studi Teknik Komputer

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59562/jessi.v5i1.1225

Abstract

One of the key indicators of the growth of a college is the number of students that are enrolled in the institution on an annual basis. Student enrollment is a crucial element in the growth of a college, particularly in the case of private institutions. When examining students' aspirations for higher education, several studies use data mining techniques to forecast the interests of students who will pursue college. Researchers adopt various ways to extract valuable information from data. Prior research has shown that the decision tree technique outperforms alternative methods. The random forest, in addition to the decision tree, is often used for predicting data mining tasks. Given the above background information, the author will conduct a study titled "Comparative Analysis of Decision Tree and Random Forest Algorithms in Predicting College Interests." According to the study findings, the decision tree outperforms the random forest in terms of outcomes. The accuracy of the decision tree model is 0.81, whereas the accuracy of the Random Forest model is 0.74. All in all, the Decision Tree approach will be used as the ultimate outcome for the implementation of Business Analytics.
Co-Authors A. Ulfah Tenripada Dewi Widyawati Faradibah, Amaliah Herman Herman M. Taufiq Sugianto Muhammad Arfah Asis St. Hajrah Mansyur Sugiarti, Sugiarti