Claim Missing Document
Check
Articles

Found 6 Documents
Search

Studi Literatur Penerapan Teori Graf Dalam Rekomendasi Teman di Media Sosial Muhammad Raffa Abdillah; Athia Saelan; Ismail Ismail
Jurnal Sistem Informasi, Sains Data, dan Informatika Vol 1 No 1 (2026): Volume 1 No. 1, Januari 2026
Publisher : Universitas Indonesia Membangun (Inaba)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.56956/1kz89d13

Abstract

Social media is a platform for a vast network of friends. Friendship networks on social media are usually represented in the form of graphs. One of the main features of social media is friend recommendations. This research is a literature study on methods that can be used to provide friend recommendations on social media. To provide accurate friend recommendations on social media, certain methods derived from graph theory are required. Some of the methods discussed include centrality, similarity, trust value, and community detection. Based on the literature study, the steps for building a friend recommendation system include data collection, graph construction, graph structure analysis, application of similarity and trust value, and system evaluation. With these methods, it is hoped that the recommended friends will be more accurate and suit the user needs.
Analisis Akurasi Dua Metode Klasifikasi: K-Nearest Neighbor vs Naïve Bayes pada Data Diabetes Fidalina Nirigi; Mochammad Triyanto; Mohammad Rezza Pahlevi; Athia Saelan; Fadhlanrashif Ibrahim Supriana
RIGGS: Journal of Artificial Intelligence and Digital Business Vol. 5 No. 2 (2026): Mei-Juli
Publisher : Prodi Bisnis Digital Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/riggs.v5i2.8671

Abstract

Diabetes merupakan kondisi metabolik yang ditandai oleh tingginya kadar glukosa darah dan telah menjadi masalah kesehatan global. Apabila tidak ditangani dengan tepat, diabetes dapat menyebabkan komplikasi serius seperti penyakit kardiovaskular, stroke, kerusakan ginjal, mata, dan sistem saraf. Perkembangan teknologi machine learning memberikan peluang dalam membantu proses klasifikasi dan prediksi penyakit diabetes secara lebih cepat dan akurat. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis tingkat akurasi dua metode klasifikasi, yaitu K-Nearest Neighbor (KNN) dan Naïve Bayes pada data diabetes. Dataset yang digunakan adalah Pima Indians Diabetes Database dengan pembagian data sebesar 80% untuk data latih dan 20% untuk data uji. Tahapan penelitian meliputi preprocessing data, pelatihan model, dan pengujian klasifikasi. Variabel yang digunakan meliputi kadar glukosa, usia, indeks massa tubuh (BMI), tekanan darah, serta riwayat diabetes. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kedua algoritma mampu melakukan klasifikasi data diabetes dengan baik. Namun, algoritma K-Nearest Neighbor memperoleh tingkat akurasi lebih tinggi sebesar 81%, sedangkan Naïve Bayes memperoleh akurasi sebesar 77%. Berdasarkan hasil tersebut, metode K-Nearest Neighbor dinilai lebih efektif dalam proses prediksi penyakit diabetes dibandingkan metode Naïve Bayes. Penelitian ini diharapkan dapat menjadi referensi dalam pengembangan sistem pendukung keputusan berbasis machine learning di bidang kesehatan, khususnya untuk deteksi dini penyakit diabetes.
Effect of Information System Quality on Administration via E-Office Applications: Evaluation of E-Office Performance at the KBB Manpower Office Difta Ayu; Aldy Nurrohman; Athia Saelan; Fadhlanrashif Ibrahim Supriana
Journal of Information Systems and Technology Research Vol. 5 No. 1 (2026): January 2026
Publisher : Ali Institute or Research and Publication

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55537/jistr.v5i1.1475

Abstract

The implementation of digital administrative systems in public sector institutions is expected to enhance efficiency, transparency, and accountability; however, partial system adoption and varying levels of user acceptance often limit their effectiveness. This study evaluates the implementation of a web-based E-Office application in public sector administration by examining how system quality, information quality, and service quality influence administrative management and employee acceptance. This research employs a descriptive qualitative approach by integrating the Information System Success Model and the Technology Acceptance Model (TAM). Qualitative data were collected through in-depth interviews with selected employees, direct observation of administrative workflows, and documentation analysis related to E-Office utilization in a local government institution. The findings indicate that system quality, information quality, and service quality positively contribute to administrative management effectiveness by accelerating document processing, improving information accessibility, and strengthening administrative accountability. In addition, perceived usefulness and perceived ease of use significantly influence employee acceptance of the E-Office application. Nevertheless, several challenges remain, including an outdated user interface, limited document search functionality, and the coexistence of manual and digital administrative processes. The novelty of this study lies in its qualitative integration of information system quality dimensions and the Technology Acceptance Model within a local government administrative context, providing empirical insights into both technical system performance and user acceptance to support public sector digital transformation.
Implementasi Sistem Pemesanan Restoran Berbasis Web Menggunakan Kode QR dan Payment Gateway Donny Fauzi; Cyntia Rivatunisa; Hardiansyah Hardiansyah; Athia Saelan
Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem Informasi Vol. 5 No. 2 (2025): Mei 2026
Publisher : LKP Unity Academy

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.70340/jirsi.v5i2.441

Abstract

Kurangnya koordinasi dan efisiensi waktu yang rendah merupakan hambatan utama dalam model layanan restoran tradisional. Untuk mengatasi masalah ini, penelitian ini mengimplementasikan sistem pemesanan dan pembayaran berbasis web dengan memanfaatkan teknologi Kode QR sebagai instrumen digitalisasi transaksi terintegrasi. Pengembangan sistem mengikuti metodologi waterfall, dengan pengujian dilakukan melalui metode pengujian black box. Hasilnya menunjukkan bahwa sistem yang dikembangkan secara efektif memfasilitasi pelanggan dalam melakukan pemesanan sendiri dan mempercepat aliran informasi pesanan kepada kasir dan staf dapur secara real-time. Berdasarkan pengujian fungsional, semua fitur pembayaran baik tunai maupun digital beroperasi sesuai dengan desain. Studi ini menyimpulkan bahwa implementasi sistem berbasis web dan Kode QR secara signifikan meningkatkan efisiensi operasional restoran sekaligus memberikan pengalaman transaksi yang lebih nyaman dan praktis bagi pengguna.
Analysis of SIPD Acceptance at Bappeda Bulungan Regency Using the Technology Acceptance Model Method Elisabet Juani; Dian Pransisko Harahap; Athia Saelan
IKRA-ITH Informatika : Jurnal Komputer dan Informatika Vol. 10 No. 1 (2026): IKRAITH-INFORMATIKA Vol 10 No 1 Maret 2026
Publisher : Fakultas Teknik Universitas Persada Indonesia YAI

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

Abstract

Digital transformation in local government governance requires effective use of information systems, particularly in regional development planning, control, and evaluation. One of the nationally implemented systems is the Regional Government Information System (SIPD). This study aims to analyze user acceptance and actual usage of SIPD among employees of the PPEPD Division at the Regional Development Planning Agency (Bappeda) of Bulungan Regency using the Technology Acceptance Model (TAM). This research employed a descriptive quantitative method with a survey approach involving 51 active SIPD users. Data were collected through a five-point Likert scale questionnaire measuring Perceived Usefulness (PU), Perceived Ease of Use (PEOU), Attitude Toward Using (ATU), Behavioral Intention to Use (BITU), and Actual System Use (ASU). The results indicate that all TAM variables fall into good to very good categories, with an overall mean score of 4.14. PU achieved the highest score (4.20), indicating that SIPD is perceived as highly beneficial, while PEOU recorded the lowest score (4.09), although still categorized as good. These findings suggest that SIPD has been well accepted and practically implemented, yet improvements in system usability are still required.
Sistem Informasi Pendaftaran Pangan Bersubsidi Berbasis Web di RPTRA Kenanga Cideng Budi Juniansyah; Rika Novianti; Athia Saelan; Cyntia Rivatunisa
RIGGS: Journal of Artificial Intelligence and Digital Business Vol. 5 No. 2 (2026): Mei-Juli
Publisher : Prodi Bisnis Digital Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/riggs.v5i2.12013

Abstract

Saat ini, proses pendaftaran serta pengelolaan stok pangan bersubsidi di RPTRA Kenanga Cideng masih dilakukan secara manual. Kondisi ini menyebabkan tingginya risiko kesalahan data, duplikasi, serta lambatnya arus informasi. Pencatatan berbasis kertas yang digunakan tidak mampu mengakomodasi kebutuhan integrasi data, kecepatan akses informasi, dan akuntabilitas yang diperlukan dalam distribusi bantuan tepat sasaran. Ketidakhadiran mekanisme validasi terstruktur berpotensi menimbulkan ketidaksesuaian antara data penerima dengan kriteria program, sementara manajemen stok yang tidak real-time dapat memicu overstock atau stockout yang merugikan operasional maupun kepercayaan masyarakat. Oleh karena itu, penelitian ini mengembangkan sebuah sistem informasi berbasis web yang berfungsi mengotomatisasi proses pendaftaran, memvalidasi data penerima, serta memantau ketersediaan stok secara real-time. Sistem ini dirancang untuk melayani berbagai kategori penerima manfaat, meliputi KJP, PJLP, KAJ, Kartu Lansia, Kartu Disabilitas, Dasawisma, dan Kartu Pekerja, dengan pilihan komoditas pangan berupa ayam, daging sapi, telur, beras, ikan kembung, dan susu UHT. Penelitian ini menerapkan metode Research and Development (R&D) dengan pendekatan model Waterfall, yang meliputi tahapan analisis kebutuhan, perancangan sistem, implementasi, hingga pengujian menggunakan metode Black Box. Pada fase perancangan, pemodelan sistem dilakukan menggunakan Unified Modeling Language (UML) yang mencakup Use Case Diagram untuk memetakan interaksi actor dan Activity Diagram untuk memodelkan alur kerja. Sistem dibangun menggunakan HTML, CSS, JavaScript, Google Apps Script, dan Google Sheets. Fitur utama meliputi formulir pendaftaran online, validasi otomatis berbasis NIK/KK, dashboard administrator, dan pemutakhiran stok instan. Selain itu, sistem juga mengintegrasikan fitur verifikasi berbasis QR Code, autentikasi login admin dengan pembatasan hak akses, pencatatan distribusi pangan otomatis, serta modul pelaporan yang tersinkronisasi dengan Google Sheets.