Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Saber: Jurnal Teknik Informatika, Sains dan Ilmu Komunikasi Modem : Jurnal Informatika dan Sains Teknologi
Mhd Arif Permata
Unknown Affiliation
Computer Science & IT

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
Analisa Audit Sistem Informasi P Analisa Audit Sistem Informasi Perpustakaan STMIK KAPUTAMA Menggunakan FrameWork COBIT 4.0: Audit Sistem Informasi Perpustakaan Menggunakan FrameWork COBIT 4.0 Maskanda Rizky; M Rizky Rafsanjani Ritonga; Reza Habibi; Mhd Arif Permata
SABER : Jurnal Teknik Informatika, Sains dan Ilmu Komunikasi Vol. 2 No. 3 (2024): Juli : Jurnal Teknik Informatika, Sains dan Ilmu Komunikasi
Publisher : STIKes Ibnu Sina Ajibarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59841/saber.v2i3.1347

Abstract

Perpustakaan STMIK KAPUTAMA adalah perpustakaan yang berada di Universitas STMIK Kaputama di Binjai yang menyediakan layanan informasi seperti buku, majalah, dan karya ilmiah. Dalam perkembangan Perpustakaan STMIK Kaputama, telah digunakan aplikasi sistem informasi yang terintegrasi untuk mendukung aktivitas operasionalnya. Namun, beberapa aplikasi yang ada belum dimanfaatkan secara optimal. Oleh karena itu, diperlukan audit sistem informasi untuk mengevaluasi penggunaannya. Dalam penelitian ini, COBIT 4.0 digunakan sebagai standar dalam pelaksanaan audit, karena COBIT adalah standar audit yang dapat digunakan untuk mengelola perencanaan teknologi informasi. Penerapan COBIT dilakukan melalui wawancara, yang datanya kemudian diproses untuk menentukan model kematangan dan dianalisis menggunakan SWOT. Hasil dari penelitian ini menghasilkan rekomendasi dan temuan untuk perbaikan sistem informasi di Perpustakaan STMIK Kaputama.
Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit Pada Tumor Otak Menggunakan Metode Case Based Reasoning (CBR): Studi Kasus : RSUD Dr.R.M. Djoelham Mhd Arif Permata; Yani Maulita; Victor Maruli Pakpahan
Modem : Jurnal Informatika dan Sains Teknologi. Vol. 2 No. 4 (2024): Oktober : Modem : Jurnal Informatika dan Sains Teknologi
Publisher : Asosiasi Riset Teknik Elektro dan Informatika Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62951/modem.v2i4.253

Abstract

This research aims to develop an expert system that can diagnose diseases related to brain tumors using the Case Based Reasoning (CBR) method. The CBR method works by comparing new cases with previous cases that have been stored in the database to provide appropriate diagnoses and treatment recommendations. This system is designed to assist medical personnel in analyzing patient symptoms, thus speeding up the process of identifying the type of brain tumor. In addition, the system is also equipped with a knowledge base obtained from real cases that have been validated by medical experts. Test results show that the diagnostic accuracy of this system reaches a fairly high level, especially in detecting frequently encountered types of brain tumors. Thus, this system has the potential to be an effective tool in the medical diagnosis process, especially in patients who show symptoms of brain tumors.
Co-Authors M Rizky Rafsanjani Ritonga Maskanda Rizky Pakpahan, Victor Maruli Reza Habibi Yani Maulita