Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal technoscientia Rekayasa Teknologi JURNAL TEKNOLOGI TECHNOSCIENTIA Jurnal Sistem Informasi Bisnis (JUNSIBI)
Ariana Azimah
Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Komunikasi Dan Informatika, Universitas Nasional
Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Computer Science & IT Earth & Planetary Sciences Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Materials Science & Nanotechnology Mechanical Engineering

Published : 6 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 6 Documents
Search

 1 
Pengembangan Aplikasi Sistem Absensi Dosen dengan Menggunakan Fingerprint (Sidik Jari Digital ) di Universitas Nasional Jusuf, Heni; Azimah, Ariana; ST, Winarsih
Rekayasa Teknologi Vol 5 No 1 (2013): Rekayasa Teknologi
Publisher : Rekayasa Teknologi

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

Abstract

Kedisiplinan Dosen dalam hal mematuhi jadwal mengajar merupakan salah satu bagian kecil pada proses belajar mengajar, selain kualitas mengajar Dosen itu sendiri.Faktor ini dapat diukur dengan akumulasi tingkat kehadiran Dosen per bulan, persemester dan periode-periode lain yang dibutuhkan. Tingkat kehadiran Dosen dapatdilakukan berdasarkan Presensi. Presensi Dosen harus dilakukan secara mudah, akuratdan tepat. Sehingga mudah dan sederhana di sisi pengguna dan informatif di sisimanajemen atau pengambil keputusan.Begitu pentingnya presensi Dosen, sehingga dapat digunakan untuk memonitoringdan mengevaluasi kinerja dosen. Hal ini dapat terlihat pada banyaknya perguruan tinggiyang menggunakan tingkat kehadiran Dosen sebagai salah satu point dalam hal prosesbelajar mengajar.Oleh karena itu dibutuhkan mekanisme presensi Dosen yang tepat.Teknologi fingerprint merupakan teknologi alternatif pendukung mesin absensi padaperguruan tinggi, selain menggunakan smartcard.
PERANCANGAN REPOSITORY PENGETAHUAN TUMBUHAN OBAT BERBASIS ONTOLOGY MENGGUNAKAN PROTÉGÉ 4.3.0 Azimah, Ariana; Jusuf, Heni
JURNAL TEKNOLOGI TECHNOSCIENTIA Technoscientia Vol 8 No 1 Agustus 2015
Publisher : Lembaga Penelitian & Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), IST AKPRIND Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (406.761 KB) | DOI: 10.34151/technoscientia.v8i1.183

Abstract

Indonesia is a country that has biodiversity many benefits for human survival. One is the herbs that can be used as an herbal medicine. In the modern era of herbal medicine is still often taken as a first aid when someone is having health problems. Herbal medicine can be obtained by utilizing the natural surroundings of this .repository can usage information medicinal plants for health. In This paper discussed about the design of which will be carried out based ontology using protégé tools.generate a repository of medicinal plants that are useful to society
PERANCANGAN REPOSITORY PENGETAHUAN TUMBUHAN OBAT BERBASIS ONTOLOGY MENGGUNAKAN PROTÉGÉ 4.3.0 Azimah, Ariana; Jusuf, Heni
JURNAL TEKNOLOGI TECHNOSCIENTIA Technoscientia Vol 8 No 1 Agustus 2015
Publisher : Lembaga Penelitian & Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), IST AKPRIND Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34151/technoscientia.v8i1.183

Abstract

Indonesia is a country that has biodiversity many benefits for human survival. One is the herbs that can be used as an herbal medicine. In the modern era of herbal medicine is still often taken as a first aid when someone is having health problems. Herbal medicine can be obtained by utilizing the natural surroundings of this .repository can usage information medicinal plants for health. In This paper discussed about the design of which will be carried out based ontology using protégé tools.generate a repository of medicinal plants that are useful to society
Pengembangan Aplikasi Sistem Absensi Dosen dengan Menggunakan Fingerprint (Sidik Jari Digital ) di Universitas Nasional Heni Jusuf; Ariana Azimah; Winarsih ST
Rekayasa Teknologi Vol. 5 No. 1 (2013): Rekayasa Teknologi
Publisher : Rekayasa Teknologi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (3318.179 KB)

Abstract

Kedisiplinan Dosen dalam hal mematuhi jadwal mengajar merupakan salah satu bagian kecil pada proses belajar mengajar, selain kualitas mengajar Dosen itu sendiri.Faktor ini dapat diukur dengan akumulasi tingkat kehadiran Dosen per bulan, persemester dan periode-periode lain yang dibutuhkan. Tingkat kehadiran Dosen dapatdilakukan berdasarkan Presensi. Presensi Dosen harus dilakukan secara mudah, akuratdan tepat. Sehingga mudah dan sederhana di sisi pengguna dan informatif di sisimanajemen atau pengambil keputusan.Begitu pentingnya presensi Dosen, sehingga dapat digunakan untuk memonitoringdan mengevaluasi kinerja dosen. Hal ini dapat terlihat pada banyaknya perguruan tinggiyang menggunakan tingkat kehadiran Dosen sebagai salah satu point dalam hal prosesbelajar mengajar.Oleh karena itu dibutuhkan mekanisme presensi Dosen yang tepat.Teknologi fingerprint merupakan teknologi alternatif pendukung mesin absensi padaperguruan tinggi, selain menggunakan smartcard.
ANALISIS HYBRID METODE CNN DAN LSTM DALAM MEDIA BERITA ONLINE INDONESIA Guridno, Ciptoningaji; Azimah, Ariana; Ningsih, Sari
Jurnal Sistem Informasi Bisnis (JUNSIBI) Vol 5 No 1 (2024): Jurnal Sistem Informasi Bisnis (JUNSIBI)
Publisher : Program Studi Sistem Informasi Institut Bisnis dan Informatika (IBI) Kosgoro 1957

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55122/junsibi.v5i1.1202

Abstract

Berita palsu atau disinformasi merupakan ancaman serius dalam ekosistem media online. Penyebaran berita palsu dapat mengganggu informasi yang akurat dan dapat mempengaruhi masyarakat dan opini publik. Dalam penelitian ini, Penulis mengusulkan pendekatan hibrida yang mengintegrasikan Convolutional Neural Network (CNN) dan Long Short-Term Memory (LSTM) untuk menganalisis konten media berita online di Indonesia. Metode hibrid ini ditujukan untuk memahami dan menginterpretasikan dinamika informasi yang disampaikan melalui berita online dengan lebih efektif. Penulis mengumpulkan dan memproses dataset besar dari artikel berita online dalam Bahasa Indonesia, lalu menerapkan CNN untuk ekstraksi fitur teks dan LSTM untuk memodelkan sekuensialitas data dalam artikel. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa model hibrid CNN-LSTM mampu meningkatkan akurasi klasifikasi topik berita dan sentiment analisis dibandingkan dengan metode standar. Penelitian ini memberikan wawasan baru tentang aplikasi pembelajaran mesin dalam media berita dan menawarkan metode yang inovatif untuk analisis teks pada skala besar.
ANALISIS HYBRID METODE CNN DAN LSTM DALAM MEDIA BERITA ONLINE INDONESIA Guridno, Ciptoningaji; Azimah, Ariana; Ningsih, Sari
Jurnal Sistem Informasi Bisnis (JUNSIBI) Vol. 5 No. 1 (2024): Jurnal Sistem Informasi Bisnis (JUNSIBI)
Publisher : Program Studi Sistem Informasi Institut Bisnis dan Informatika (IBI) Kosgoro 1957

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55122/junsibi.v5i1.1202

Abstract

Berita palsu atau disinformasi merupakan ancaman serius dalam ekosistem media online. Penyebaran berita palsu dapat mengganggu informasi yang akurat dan dapat mempengaruhi masyarakat dan opini publik. Dalam penelitian ini, Penulis mengusulkan pendekatan hibrida yang mengintegrasikan Convolutional Neural Network (CNN) dan Long Short-Term Memory (LSTM) untuk menganalisis konten media berita online di Indonesia. Metode hibrid ini ditujukan untuk memahami dan menginterpretasikan dinamika informasi yang disampaikan melalui berita online dengan lebih efektif. Penulis mengumpulkan dan memproses dataset besar dari artikel berita online dalam Bahasa Indonesia, lalu menerapkan CNN untuk ekstraksi fitur teks dan LSTM untuk memodelkan sekuensialitas data dalam artikel. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa model hibrid CNN-LSTM mampu meningkatkan akurasi klasifikasi topik berita dan sentiment analisis dibandingkan dengan metode standar. Penelitian ini memberikan wawasan baru tentang aplikasi pembelajaran mesin dalam media berita dan menawarkan metode yang inovatif untuk analisis teks pada skala besar.
Co-Authors Guridno, Ciptoningaji Heni Jusuf Sari Ningsih ST, Winarsih Winarsih Winarsih