Claim Missing Document
Check
Articles

Implementasi One Time Password Pada Aplikasi E-Voting Pemilihan Ketua Himpunan Fitriani Dewi, Euis Nur; Yuliyanti, Siti; Rachman, Andi Nur
CESS (Journal of Computer Engineering, System and Science) Vol. 9 No. 2 (2024): July 2024
Publisher : Universitas Negeri Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24114/cess.v9i2.61277

Abstract

Indonesia merupakan negara demokrasi yang melaksanakan pemilihan sebagai bentuk realisasi dari kedaulatan rakyat dan merupakan pilar utama negara demokrasi dimana mementingkan kepentingan umum daripada kepentingan individu. Metode yang digunakan untuk pengambilan keputusan bersama ini adalah melalui voting. Voting merupakan kegiatan yang sangat menentukan pada setiap perhelatan pemilihan, banyak varian kepentingan yang harus terakomodir di dalamnya. Penelitian ini bertujuan untuk memudahkan mahasiswa untuk melakukan pemilihan dan supaya terhindar dari kecurangan. Metode Keamanan untuk loggin pada aplikasi menggunakan onetime password karena password akan terus berganti setiap user akan melakukan login. Subjek dari penelitian ini adalah mahasiswa aktif yang akan melakukan pemilihan ketua himpunan, yang awalnya pemilihan dilakukan dengan cara manual menjadi pemilihan dengan cara Electronic Voting berbasis web. Hasil penelitian menunjukan bahwa Pemilihan dengan cara E-voting lebih efisien. Dapat dilihat dari hasil kuesioner yang sudah dilakukan rata rata hasil kuesioner yaitu 84%.
Implementasi Dan Evaluasi Sistem Informasi Akademik Sekolah Dasar Negeri 6 Dengan Pendekatan User Experience (Ux) Yuliyanti, Siti
Jurnal Bangkit Indonesia Vol 6 No 2 (2017): Bulan Oktober 2017
Publisher : LPPM Sekolah Tinggi Teknologi Indonesia Tanjung Pinang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (462.065 KB) | DOI: 10.52771/bangkitindonesia.v6i2.24

Abstract

Banyaknya sistem informasi yang dibangun untuk sekolah, menjadi permasalahan ketika fungsionalitas dari sistem kurang sesuai dengan kebutuhan pengguna. Keberhasilan implementasi sistem informasi akademik salah satunya bisa dilihat dari tingkatkepuasan pengguna. Kepuasan pengguna dapat diukur dari seberapa efisien dan efekif fungsional sistem berjalan. Dalam penelitian ini dilakukan pengujian berbasis User Experience(UX) dengan menggunakan metode User Experience Quistionaire (UEQ) untukmengetahui tingkat efektivitas dari implementasi sistem informasi akademik.Metode UEQ memiliki 26 item pernyataan dengan skala 1 sampai 7 yang dikelompokkan menjadi 6komponen.Berdasarkan hasil pengujian yang dilakukan terhadap 20 responden pengguna diketahuibahwa implementasi sistem informasi akademik bisa diterima dengan baik dan dapat dimaksimalkan penggunaannya dalam prosespengolahan data akademik.
Braille Pattern Detection Modeling Using Inception V3 Architecture Using Median Filter Implementation and Segmentation Latif, Abdul; Yuliyanti, Siti; Al-Husaini, Muhammad
International Journal of Applied Sciences and Smart Technologies Volume 07, Issue 2, December 2025
Publisher : Universitas Sanata Dharma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24071/ijasst.v7i2.12781

Abstract

This study aims to detect Braille letter patterns using the InceptionV3 architecture combined with the application of median filter and image segmentation. The dataset consists of 4,160 Braille images, with an average of 160 images for each letter from A to Z. The data is divided into 3,900 images for training, which are then split into 3,120 images for training and 780 images for validation, and 260 images are used for testing. Each image is resized to 299x299 pixels before being fed into the model. This study uses 100 epochs and applies early stopping to avoid overfitting. Two learning rate values are tested, namely 0.001 and 0.0001. The results show that the application of a median filter and segmentation significantly improves model performance, producing better accuracy, precision, recall, and F1 values compared to models without these techniques. At a learning rate of 0.001, the model achieves 99.65% accuracy, 99.62% precision, and 99.61% recall. On the other hand, without a median filter and segmentation at a learning rate of 0.0001, although accuracy and precision decreased, the values still reached 99.65% and 99.62%.
Fine-Tuned IndoBERT-Based Sentiment Analysis for Old Indonesian Songs Using Contextual and Generating Augmentation Ramdhani, Gilang; Yuliyanti, Siti
International Journal of Applied Sciences and Smart Technologies Volume 07, Issue 2, December 2025
Publisher : Universitas Sanata Dharma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24071/ijasst.v7i2.12586

Abstract

Studi ini meneliti analisis sentimen lagu-lagu tradisional Indonesia menggunakan model IndoBERT yang telah disempurnakan melalui penggabungan augmentasi data kontekstual dan tekstual. Kumpulan data tersebut terdiri dari komentar pengguna yang terkait dengan lagu-lagu klasik Indonesia, yang dipecah ke dalam sentimen positif, negatif, dan netral. Dua strategi augmentasi diterapkan: augmentasi tekstual menggunakan teknik pembuatan teks dan augmentasi kontekstual yang memanfaatkan kesamaan semantik. Evaluasi dilakukan dengan menggunakan metrik akurasi, presisi, recall, dan skor F1. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model yang dibor pada kumpulan data asli mencapai kinerja yang seimbang dan stabil (akurasi: 0,86). Augmentasi tekstual, meskipun menghasilkan variasi data yang tinggi, mengurangi akurasi model (0,63) dan memperkenalkan bias terhadap sentimen negatif. Sebaliknya, augmentasi kontekstual mempertahankan stabilitas kinerja dan bahkan sedikit meningkatkan presisi (0,87). Temuan ini menunjukkan bahwa augmentasi kontekstual lebih efektif untuk memperkaya kumpulan sentimen data tanpa mengorbankan kinerja model. Temuan ini menyoroti efektivitas pengintegrasian model bahasa yang telah dikembangkan sebelumnya dan strategi augmentasi data untuk menganalisis sentimen dalam sumber daya rendah.