Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.778
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JIKO (Jurnal Informatika dan Komputer) Jurnal Tekinkom (Teknik Informasi dan Komputer) Journal of Community Development Jurnal Teknologi Informatika Multimedia Digital
Liza Afriyanti
Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau
Computer Science & IT Nursing Public Health Social Sciences

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

Found 4 Documents
Search

 1 
IMPLEMENTASI WEB SERVICE REST API UNTUK PENCARIAN RUJUKAN ISLAM MENGGUNAKAN ELASTICSEARCH Fachrul Hakim; Nazruddin Safaat H; Lestari Handayani; Liza Afriyanti
Jurnal Tekinkom (Teknik Informasi dan Komputer) Vol 7 No 1 (2024)
Publisher : Politeknik Bisnis Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37600/tekinkom.v7i1.1314

Abstract

This study aims to develop a web-based search system for Islamic references using Elasticsearch, ExpressJS, and VueJS technology to facilitate access to valid religious information. During the data collection stage, the researcher gathered data from the Qur'an and 9 Hadith books in SQL file format. In the analysis and design stage, Elasticsearch technology was used for data search, ExpressJS for the backend providing the API, and VueJS for the frontend. Implementation involved configuring Elasticsearch and Logstash to process data in real-time. Testing was conducted using Black Box Testing, User Acceptance Test (UAT), and Postman to ensure system functionality. The results showed that the system operated well and received a score of 83% in the UAT, indicating it is suitable for use. This system enables efficient and valid searches for Islamic references, supporting better religious practices.
Klasifikasi Sentimen Masyarakat Terhadap Guru Pns Yang Resign Karena Lingkungan Toxic Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier Rendi Ibnu Syahputra; Elin Haerani; Liza Afriyanti
Jurnal Teknologi Informatika Multimedia Digital Vol 2 No 2 (2025): Juni
Publisher : Teknik Komputer Politeknik Negeri Sriwijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.5281/zenodo.15573486

Abstract

Kasus pengunduran diri seorang guru Pegawai Negeri Sipil (PNS) akibat lingkungan kerja yang tidak sehat atau toxic workplace menjadi sorotan publik dan ramai diperbincangkan di media sosial, memunculkan berbagai tanggapan dari masyarakat. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan sentimen masyarakat terhadap fenomena tersebut dengan menganalisis 1.000 komentar yang dikumpulkan secara manual dari tiga akun media sosial berita di Instagram. Komentar tersebut dilabeli secara manual oleh seorang ahli bahasa Indonesia menjadi dua kelas, yaitu 500 komentar positif dan 500 komentar negatif. Data dianalisis menggunakan metode Naive Bayes Classifier yang diawali dengan tahap text preprocessing, termasuk pembersihan teks, tokenisasi, stopword removal, dan stemming, kemudian dilanjutkan dengan pemberian bobot menggunakan metode Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF). Model dikembangkan menggunakan bahasa pemrograman Python dengan library scikit-learn, dan dievaluasi menggunakan confusion matrix dengan rumus akurasi: (jumlah prediksi benar / total data) × 100%. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model berhasil mencapai tingkat akurasi sebesar 93,81%, yang menunjukkan bahwa pendekatan klasifikasi ini efektif dalam mengidentifikasi sentimen publik. Temuan ini memberikan gambaran mendalam mengenai pandangan masyarakat terhadap isu pengunduran diri guru PNS akibat lingkungan kerja yang tidak kondusif serta menunjukkan potensi analisis sentimen sebagai alat untuk memahami opini publik dalam isu sosial.
Pendampingan Mahasiswa Sebagai Agents of Change: Mendorong Penerapan Teknologi Informasi Yang Beretika dan Berlandaskan Nilai-Nilai Islam Liza Afriyanti; Iwan Iskandar; Wahyu Ari Sandi
Journal of Community Development Vol. 5 No. 2 (2024): December
Publisher : Indonesian Journal Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47134/comdev.v5i2.1371

Abstract

The development of digital literacy is very important in facing the current digital era. In the educational context, digital literacy is the foundation that enables the learning process to be more interactive, dynamic and in line with current developments. This shows that digital literacy is not only relevant in everyday life, but also has a significant impact in the world of education, especially at the tertiary level. Students' digital literacy skills are an important aspect in facing the demands of today's digital era. However, just having information and communication technology skills is not enough, students are also required to understand, use and utilize digital technology effectively, responsibly and ethically with character and based on Islamic values. The form of service activity is a seminar which is held online via the zoom meeting application with the presentation method. To assess the achievement of goals and success of this service activity, the following indicators can be used as benchmarks, namely indicators of goal achievement and success benchmarks. By combining the two indicators above, it can provide a comprehensive picture of the achievement of objectives and the success of Community Service activities that have been carried out. Based on the evaluation results obtained from the reporting stage, it is known that this activity has various advantages and does not experience difficulties during its implementation, as well as assisting students as agents of change in the application of information technology can be carried out more ethically and based on Islamic values.
Kombinasi Teknik Pemrosesan Citra untuk Peningkatan Pendeteksian Objek Pada Carla Simulator Liza Afriyanti
JURNAL INFORMATIKA DAN KOMPUTER Vol 9, No 3 (2025): Oktober 2025
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat - Universitas Teknologi Digital Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26798/jiko.v9i3.1958

Abstract

Dalam beberapa tahun terakhir, perkembangan kendaraan otonom (Autonomous Vehicle, AV) semakin pesat karena potensinya dalam merevolusi sistem transportasi dan meningkatkan keselamatan jalan raya. Keberhasilan AV sangat bergantung pada kemampuan deteksi objek yang akurat untuk menavigasi lingkungan kompleks, termasuk mengenali pejalan kaki, kendaraan lain, dan berbagai rintangan. Namun, kualitas citra yang dihasilkan oleh simulator seperti CARLA sering terdegradasi oleh kondisi pencahayaan, kabut, dan noise komputasi, sehingga kinerja model deteksi objek seperti YOLO (You Only Look Once) menjadi kurang optimal. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan mengembangkan sebuah model deteksi objek berbasis YOLO yang dioptimalkan dengan kombinasi teknik pemrosesan citra, meliputi Gaussian Blur, Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization (CLAHE), dan Sharpening, untuk menghasilkan data input yang lebih bersih dan detail yang lebih tajam. Metode yang diusulkan mencakup generasi dataset simulasi menggunakan CARLA Simulator, penerapan teknik pra-pemrosesan citra secara berantai, serta pelatihan model YOLOv8 untuk mendeteksi objek secara real-time. Dengan memanfaatkan kekuatan Deep Learning dan validasi pada berbagai skenario lingkungan simulasi, diharapkan pendekatan ini mampu meningkatkan akurasi dan efisiensi deteksi objek dibandingkan metode konvensional yang hanya mengandalkan model YOLO tanpa preprocessing citra. Hasil penelitian ini diharapkan memberikan kontribusi signifikan terhadap pengembangan sistem deteksi pada kendaraan otonom, khususnya pada kondisi lingkungan yang menantang.
Co-Authors Elin Haerani Fachrul Hakim Iwan Iskandar Lestari Handayani Nazruddin Safaat H Rendi Ibnu Syahputra Wahyu Ari Sandi