Garuda - Garba Rujukan Digital

Pemanfaatan JST Pengenalan Keaslian Pola Tanda Tangan untuk Pencegahan Tindakan Pemalsuan Tanda Tangan Husna, Lenny; Rizki, Sestri Novia
Jurnal Teknik Informatika UNIKA Santo Thomas Vol 8 No. 1 : Tahun 2023
Publisher : LPPM UNIKA Santo Thomas

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

Kasus pemalsuan tanda tangan sebenarnya sudah sering terjadi di masyarakat, namun kurangnya pemahaman akan konsekuensi yang dapat ditimbulkan dari tindakan memalsukan tanda tangan membuat masyarakat masih berpikir bahwa memalsukan tanda tangan merupakan salah satu cara yang efektif untuk dilakukan pada saat terdesak. Pada dasarnya, segala jenis tindakan pemalsuan adalah sebuah bentuk kejahatan yang bertentangan hukum karena memiliki sebab akibat yang dapat merugikan individu, masyarakat dan negara, dan memiliki konsekuensi hukuman pidana. Untuk dapat menghindari kerugian akibat tindakan pemalsuan tanda tangan diperlukan suatu program untuk dapat membuktikan keaslian sebuah tanda tangan. Ilmu kecerdasan buatan merupakan bagian cabang ilmu yang mampu mengidentifikasi pola tanda tangan manusia dengan menggunakan konsep jaringan syaraf tiruan. Tanda tangan merupakan sebuah fiktur biometric yang digunakan untuk memverifikasi identitas. Permasalahan penelitian ini yaitu kurangnya pemahaman masyarakat mengenai ancaman hukuman terhadap pemalsuan tanda tangan, dan kurangnya ketelitian dalam pengecekan tanda tangan asli sesuai dengan pemilik tanda tangan yang asli. Pada penelitian ini menyajikan analisis mengenai akibat hukum tindak pidana pemalsuan tanda tangan dan analisis pemanfaatan kecerdasan buatan untuk pembuktian keaslian tanda tangan menggunakan system Matriks Ordo 3X3, dengan pola ini kita bisa melihat apakah tanda tangan yang digunakan asli atau palsu. Proses penyelesaian pola menggunakan tampilan 3 tanda tangan. Pada Penelitian ini menggunakan metode deskriptif analisis terkait akibat hukum tindak pidana pemalsuan tanda tangan sedangkan untuk pembuktian keaslian tanda tangan menggunakan metode Bidirectional Associative Memory (BAM) yang mana metode ini menggunakan prinsip kerja nilai 0 dan 1, nilai nol jika kotak matriks mengenai garis kotak yang tersedia, dan nilai 0 jika tidak mengenai garis kotak yang tersedia. Metode Bidirectional Associative Memory (BAM) memiliki 2 lapisan dan terhubung penuh dari satu lapisan ke lapisan yang lainnya, sehingga dimungkinkan adanya hubungan timbal balik antara lapisan input dan lapisan output. Konsep algoritma bersifat bidirectional dimana bobot sinyal akan dikirim dari lapisan Input X ke lapisan output Y .

Implementasi Jaringan Syaraf Tiruan Menggunakan Metode Heteroassociative Memory Pada Kode Rahasia Menggunakan System Biner Rizki, Sestri Novia
MEANS (Media Informasi Analisa dan Sistem) Volume 8 Nomor 2
Publisher : LPPM UNIKA Santo Thomas Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54367/means.v8i2.3060

Pemanfaatan JST Pengenalan Keaslian Pola Tanda Tangan untuk Pencegahan Tindakan Pemalsuan Tanda Tangan Husna, Lenny; Rizki, Sestri Novia
Jurnal Teknik Informatika UNIKA Santo Thomas Vol 8 No. 1 : Tahun 2023
Publisher : LPPM UNIKA Santo Thomas

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

Kasus pemalsuan tanda tangan sebenarnya sudah sering terjadi di masyarakat, namun kurangnya pemahaman akan konsekuensi yang dapat ditimbulkan dari tindakan memalsukan tanda tangan membuat masyarakat masih berpikir bahwa memalsukan tanda tangan merupakan salah satu cara yang efektif untuk dilakukan pada saat terdesak. Pada dasarnya, segala jenis tindakan pemalsuan adalah sebuah bentuk kejahatan yang bertentangan hukum karena memiliki sebab akibat yang dapat merugikan individu, masyarakat dan negara, dan memiliki konsekuensi hukuman pidana. Untuk dapat menghindari kerugian akibat tindakan pemalsuan tanda tangan diperlukan suatu program untuk dapat membuktikan keaslian sebuah tanda tangan. Ilmu kecerdasan buatan merupakan bagian cabang ilmu yang mampu mengidentifikasi pola tanda tangan manusia dengan menggunakan konsep jaringan syaraf tiruan. Tanda tangan merupakan sebuah fiktur biometric yang digunakan untuk memverifikasi identitas. Permasalahan penelitian ini yaitu kurangnya pemahaman masyarakat mengenai ancaman hukuman terhadap pemalsuan tanda tangan, dan kurangnya ketelitian dalam pengecekan tanda tangan asli sesuai dengan pemilik tanda tangan yang asli. Pada penelitian ini menyajikan analisis mengenai akibat hukum tindak pidana pemalsuan tanda tangan dan analisis pemanfaatan kecerdasan buatan untuk pembuktian keaslian tanda tangan menggunakan system Matriks Ordo 3X3, dengan pola ini kita bisa melihat apakah tanda tangan yang digunakan asli atau palsu. Proses penyelesaian pola menggunakan tampilan 3 tanda tangan. Pada Penelitian ini menggunakan metode deskriptif analisis terkait akibat hukum tindak pidana pemalsuan tanda tangan sedangkan untuk pembuktian keaslian tanda tangan menggunakan metode Bidirectional Associative Memory (BAM) yang mana metode ini menggunakan prinsip kerja nilai 0 dan 1, nilai nol jika kotak matriks mengenai garis kotak yang tersedia, dan nilai 0 jika tidak mengenai garis kotak yang tersedia. Metode Bidirectional Associative Memory (BAM) memiliki 2 lapisan dan terhubung penuh dari satu lapisan ke lapisan yang lainnya, sehingga dimungkinkan adanya hubungan timbal balik antara lapisan input dan lapisan output. Konsep algoritma bersifat bidirectional dimana bobot sinyal akan dikirim dari lapisan Input X ke lapisan output Y .

PENINGKATAN KETERAMPILAN TEKNOLOGI INFORMASI BAGI SISWA AKUNTANSI DALAM PENYUSUNAN LAPORAN KEUANGAN BERBASIS DIGITAL DI SMK MULTIMEDIA MANDIRI Rizki, Sestri Novia; Jaya , Eko Amri; Fitrianto , Adi; Nasution , Vani Maharani; Rusdin , Febi Ramadhani; Ayu , Ilmi Sila; Hutagalung , Carli Apriansyah; Yusran , Rio Rahmat; Karnadi , Very
PUAN INDONESIA Vol. 7 No. 1 (2025): Jurnal PUAN Indonesia Vol. 7 No. 1 Juli 2025
Publisher : ASOSIASI IDEBAHASA KEPRI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37296/jpi.v7i1.373

Community service activities at SMK Multimedia Mandiri aim to improve information technology skills for students majoring in Accounting in preparing digital-based financial reports. In today's digital era, the ability to use software such as Microsoft Excel and Google Spreadsheets is an important skill that must be possessed by prospective workers in the accounting field. This activity was carried out at SMK [School Name] and involved students of grades XI and XII majoring in Accounting as participants. The implementation method was in the form of interactive training, demonstrations, and direct practice in preparing digital financial reports including general journals, ledgers, trial balances, and profit and loss reports. The results of the activity showed an increase in participants' understanding and skills in operating spreadsheet applications and preparing financial reports efficiently and systematically. This service is expected to support students' readiness in facing the needs of the world of work that demands mastery of information technology in accounting practices.

Pelatihan Pembuatan Media Dengan Metode Blended Learning Untuk Mendukung Proses Belajar Mengajar Jarti, Nanda; Rizki, Sestri Novia; Yusran, Rio Rahmat
Alamtana: Jurnal Pengabdian Masyarakat UNW Mataram Vol 5 No 1 (2024): Edisi Mei 2024
Publisher : LPPM UNIVERSITAS NAHDLATUL WATHAN MATARAM

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51673/jaltn.v5i1.2233

Abstract: Siswa SMKN 8 BATAM yang selama ini hanya mengandalkan pemberian materi pelajaran secara manual dan terbatas kepada siswa. Manfaat dari penggunaan e-learning dan juga blended learning dalam dunia pendidikan saat ini memberikan kesempatan bagi siswa secara mandiri memegang kendali atas keberhasilan belajar. Pembelajar bebas menentukan kapan akan mulai, kapan akan menyelesaikan, dan bagian mana dalam satu modul yang ingin dipelajarinya terlebih dulu. Dengan adanya kegiatan ini diharapkan kepada para pengajar / pembimbing serta siswa SMKN 8 BATAM tersebut untuk dapat memberikan bahan pengajaran secara lebih kreatif serta inovatif dan menyenangkan untuk siswa didik di sekolah tersebut. Selain itu, dengan adanya tambahan pengetahuan tentang pembelajaran secara komputerisasi / e-learning kepada para pengajar / pembimbing siswa , diharapkan proses dalam pemberian materi pelajaran kepada SMK 8 BATAM lebih modern dan lebih mengikuti perkembangan teknologi yang sudah semakin canggih.

ANALISIS KOMPARATIF ALGORITMA SUPERVISED LEARNING UNTUK KLASIFIKASI SENTIMEN MULTICLASS TREN KENDARAAN LISTRIK Lestari, Verra Budhi; Rizki, Sestri Novia; Nasution, Vani Maharani
Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi (TIKomSiN) Vol 14, No 1 (2026): Jurnal Tikomsin, Vol 14, No.1, April 2026
Publisher : STMIK Sinar Nusantara

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30646/tikomsin.v14i1.1100

This research is motivated by the high complexity of public opinion regarding electric vehicle (EV) trends, which can no longer be adequately represented through binary classification; however, a gap remains in the literature regarding the most efficient multiclass classification models within this domain. The study aims to conduct a comparative analysis of Support Vector Machine (SVM), Logistic Regression (LR), Multinomial Naive Bayes (MNB), and K-Nearest Neighbor (KNN) to determine the best model based on accuracy, precision, recall, and computational efficiency. Data consisting of 1,517 textual public opinions from social media were processed through stages including data cleaning, tokenization, stopword removal, and TF-IDF feature extraction. The results indicate that SVM achieved the best performance with an accuracy of 0.781 and an F1-score of 0.595, reflecting model stability and a good balance between precision and recall. Logistic Regression demonstrated superior precision (0.843) but lower recall, while MNB showed good computational efficiency despite moderate performance. Conversely, KNN yielded the lowest performance due to limitations in handling high-dimensional and sparse data. Further analysis reveals that all models struggled with the neutral class, indicating data imbalance and class similarity. This study contributes to the limited literature on multiclass sentiment evaluation in the EV domain and provides strategic insights into the trade-offs between model complexity, efficiency, and performance. These findings serve as a foundation for developing effective sentiment analysis systems to support decision-making related to electric vehicle trends.

Title

Found 36 Documents
Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title Search

Found 36 Documents Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title

Found 36 Documents
Search