Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.947
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Ilmiah Sistem Informasi dan Teknik Informatika (JISTI) Jurnal Rister
Sukriadi Sukriadi
Universitas Lamappapoleonro
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Library & Information Science

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

Found 5 Documents
Search

 1 
Sistem Informasi Pendaftaran Peserta Didik Baru Berbasis Web di SMP Satap Negeri Tengapadange Menggunakan Pemodelan Waterfall Sukriadi Sukriadi; Irma Irma; Heril Ansar
Jurnal Ilmiah Sistem Informasi dan Teknik Informatika (JISTI) Vol 6 No 1 (2023): Jurnal Ilmiah Sistem Informasi dan Teknik Informatika (JISTI)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat Universitas Lamappapoleonro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.57093/jisti.v6i1.150

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk merancang sistem informasi pendaftaran peserta didik baru berbasis web di SMP Satap Negeri Tengapadange menggunakan pemodelan waterfall. Dimana proses pendaftaran masih harus datang ke sekolah secara langsung, sehingga mengakibatkan ketidak efektifan dalam proses pendaftaran peserta didik baru. mempelajari sistem yang berjalan dengan melakukan analisis pada sistem pendaftaran peserta didik baru SMP Satap Negeri Tengapadange dan merancang software yang mampu meningkatkan kinerja sistem informasi pendaftaran peserta didik baru pada SMP Satap Negeri Tengapadange. Penelitian ini dilaksanakan di SMP Satap Negeri Tengapadange, dengan waktu selama dua bulan dengan teknik pengumpulan data menggunakan metode observasi, wawancara, dan studi kepustakaan. Penelitian ini dirancang dengan menggunakan PHP dan diuji menggunakan metode Blackbox. Hasil dari penelitian menunjukkan bahwa dengan adanya perancangan sistem informasi pendaftaran peserta didik baru berbasis web mampu mengatasi permasalahan pada proses pendaftaran peserta didik baru SMP Satap Negeri Tengapadange
Analisa Jaringan Nirkabel Pada Mesin ATM Berbasis IoT di PT. Bank Negara Indonesia (Persero) Tbk KCP Watansoppeng Muhajir Arman; Kasran Kasran
Jurnal Ilmiah Sistem Informasi dan Teknik Informatika (JISTI) Vol 6 No 1 (2023): Jurnal Ilmiah Sistem Informasi dan Teknik Informatika (JISTI)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat Universitas Lamappapoleonro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.57093/jisti.v6i1.151

Abstract

Analisa jaringan nirkabel pada mesin ATM berbasis IoT di PT. Bank Negara Indonesia (Persero) Tbk adalah sebuah studi yang dilakukan untuk mengevaluasi performa dan keamanan jaringan yang digunakan dalam pengoperasian mesin ATM. Mesin ATM yang terhubung dengan jaringan nirkabel memungkinkan koneksi internet yang lebih cepat dan memudahkan pengelolaan data yang terkait dengan penggunaan mesin ATM tersebut. Studi ini mencakup analisis keamanan jaringan nirkabel, termasuk pemeriksaan kelemahan dan upaya untuk memperbaikinya. Selain itu, performa jaringan juga akan dievaluasi dengan mengukur kecepatan koneksi dan waktu respons dalam pengoperasian mesin ATM. Dalam studi ini juga akan dilakukan pembandingan antara penggunaan jaringan nirkabel dengan jaringan kabel dalam pengoperasian mesin ATM. Hasil dari studi ini diharapkan dapat memberikan informasi yang berguna bagi PT. Bank Negara Indonesia (Persero) Tbk dalam mengambil keputusan terkait penggunaan jaringan nirkabel pada mesin ATM. Selain itu, hasil analisis ini juga dapat memberikan kontribusi bagi pengembangan teknologi IoT di Indonesia khususnya dalam penggunaan mesin ATM yang semakin banyak digunakan oleh masyarakat
Penerapan Text Mining Dalam Klasifikasi Judul Skripsi Yang Diusulkan Mahasiswa Menggunakan Metode Naïve Bayes Sukriadi Sukriadi; Ismail Ismail; A. Muhammad Andzar
Jurnal Ilmiah Sistem Informasi dan Teknik Informatika (JISTI) Vol 6 No 2 (2023): Jurnal Ilmiah Sistem Informasi dan Teknik Informatika (JISTI)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat Universitas Lamappapoleonro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.57093/jisti.v6i2.174

Abstract

Klasifikasi judul skripsi sesuai konsentrasi mahasiswa secara otomatis dapat dilakukan dengan cara penerapan text mining berdasarkan judul skripsi. Tujuan dilakukan klasifikasi judul skripsi berdasarkan konsentrasi mahasiswa untuk memudahkan program studi memonitoring kesesuaian road map penelitian, berdasarkan konsentrasi program studi dengan riset yang dilakukan mahasiswa. Adapun dampak positif atau keuntungan yang didapatkan program studi dalam menerapkan klasifikasi judul skripsi secara otomatis yaitu memudahkan mengembangkan roadmap penelitian mahasiswa ditingkatan program studi serta selalu meningkatkan kualitas lulusan prodi melalui hasil penelitian mahasiswa. Metode pengembangan sistem menggunakan system development life cycle dan metode pengklasifikasian judul menggunakan algoritma naïve bayes. Adapun tool yang digunakan untuk memproses data training dan data testing yaitu rapid miner. Hasil implementasi Sistem Text Mining klasifikasi Judul Skripsi Mahasiswa berjalan dengan baik dan menghasilkan dua bentuk klasifikasi berdasarkan konsentrasi yaitu Y (sesuai) dan T (tidak sesuai). Hasil implementasi mendapatkan 49 judul yang sesuai dengan konsentrasi (Y) dan 26 judul yang tidak sesuai dengan konsentrasi (T) dari total judul sebanyak 75 judul skripsi. Atau sebanyak 65% (Y) dan 35%(T)
Penerapan Data Mining Untuk Klasifikasi Penerima Beasiswa Di SMK Negeri 3 Soppeng Menggunakan Metode Decision Tree Sukriadi, Sukriadi; Suherman, Suherman
Jurnal RISTER : Riset Sistem Cerdas Vol 1 No 2 (2024): Jurnal RISTER : Riset Sistem Cerdas
Publisher : Universitas Lamappapoleonro

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

Abstract

SMK Negeri 3 Soppeng merupakan sekolah yang menyelenggarakan program beasiswa kurang mampu bagi siswanya. Namun dalam pelaksanaan program beasiswa tersebut muncul masalah-masalah yang dialami oleh pihak sekolah yaitu pihak sekolah mengalami kesulitan dalam penentuan siswa penerima beasiswa, hal ini dikarenakan banyaknya jumlah siswa pemohon beasiswa Sedangkan jumlah siswa yang akan diberi beasiswa terbatas. Selain itu, Prosedur pengolahan data yang dilakukan meliputi kegiatan pengumpulan data, pengelompokan, pencocokan data dengan biodata siswa, perkiraan siswa penerima, dilakukan cukup lama yaitu kurang lebih mencapai 6 sampai 7 minggu. Oleh sebab itu, diperlukan adanya sistem data mining klasifikasi untuk penyeleksian penerimaan beasiswa apakah pemohon diterima atau ditolak untuk program beasiswa. Data mining klasifikasi merupakan model analisis data dengan membentuk model keputusan seperti layak atau tidak layak. Dalam proses analisis data pada data mining membutuhkan metode khusus untuk memodelkan sistem. klasifikasi penerima bantuan beasiswa di SMK Negeri 3 Soppeng metode yang digunakan adalah decision tree. Metode ini mempunyai kelebihan yaitu dapat menggali informasi tersembunyi dalam sekumpulan data, membagi sekumpulan data menjadi himpunan-himpunan yang lebih kecil dan hasil analisa berupa diagram pohon yang mudah untuk dimengerti. Hasil implementasi Penerapan Data Mining untuk Klasifikasi Penerima Beasiswa di SMK Negeri 3 Soppeng menggunakan Metode Decision Tree berjalan dengan baik dan menghasilkan tiga bentuk klasifikasi berdasarkan prediksi yaitu menerima, tidak menerima dan tidak layak. Hasil implementasi mendapatkan 26 siswa menerima, 2 siswa tidak menerima dan 2 siswa tidak layak dari total data siswa sebanyak 30 siswa. Atau sebanyak 86% (menerima), 7%(tidak menerima) dan 7%(tidak layak)
Deteksi Pengguna Masker Berbasis Pengolahan Citra Menggunakan Algoritma Yolo Sukriadi, Sukriadi; Gani, Hamdan; Yuyun, Yuyun
Jurnal Ilmiah Sistem Informasi dan Teknik Informatika (JISTI) Vol 8 No 1 (2025): Jurnal Ilmiah Sistem Informasi dan Teknik Informatika (JISTI)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat Universitas Lamappapoleonro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.57093/jisti.v8i1.274

Abstract

Penelitian ini menerapkan algoritma YOLO untuk mendeteksi pengguna masker serta untuk mengetahui akurasi yang dihasilkan menggunakan algoritma YOLO. Teknologi yang digunakan berbasis Pengolahan Citra. Keluaran dari sistem ini adalah peringatan bagi orang yang tidak menggunakan masker dan menghitung total jumlah pengguna masker dan jumlah yang tidak menggunakan masker. Penelitian ini menggunakan algoritma You Only Look Once (YOLO) generasi ketiga, yang terdiri dari convolutional neural network layer untuk proses ekstraksi fitur dari input serta proses localization objek, dan fully connected layer untuk mengklasifikasikan jenis larva udang. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa sistem pendeteksi pengguna masker tidak mendeteksi dengan baik, hal ini dipengaruhi karena kurangnya cahaya saat pengambilan data uji. Minimal cahaya yang digunakan dalam pengambilan data adalah 400 Lumen. Lumen merupakan satuan pengukuran standar untuk jumlah cahaya yang dapat dihasilkan oleh sebuah sumber cahaya. Dengan menggunakan algoritma YOLO untuk mendeteksi dan menghitung jumlah pengguna masker menghasilkan perhitungan dan deteksi penggunaan masker dengan Dataset yang digunakan pada penelitian ini sebanyak 700 data gambar sebagai data latih dan 70 data uji serta Penerapan algoritma yolo untuk mendeteksi penggunaan masker mencapai tingkat akurasi 97,51%
Co-Authors A. Muhammad Andzar Gani, Hamdan Heril Ansar Irma Irma Ismail Ismail Kasran Kasran Suherman, Suherman Yuyun, Yuyun