cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Rika Susanti
Contact Email
rika.susanti@uin-suska.ac.id
Phone
-
Journal Mail Official
sntiki@uin-suska.ac.id
Editorial Address
-
Location
Kab. kampar,
Riau
INDONESIA
Seminar Nasional Teknologi Informasi Komunikasi dan Industri
Published by Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau
ISSN : 25797271     EISSN : 25795406     DOI : -
Core Subject : Science, Education, Engineering,
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Electrical & Electronics Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Mathematics
SNTIKI adalah Seminar Nasional Teknologi Informasi, Komunikasi dan Industri yang diselenggarakan setiap tahun oleh Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau. ISSN 2579 7271 (Print) | ISSN 2579 5406 (Online).
Arjuna Subject : -
Articles 83 Documents
 3   4   5   6   7 
Search results for , issue "2019: SNTIKI 11" : 83 Documents clear
Cover | Daftar Isi - -
Seminar Nasional Teknologi Informasi Komunikasi dan Industri 2019: SNTIKI 11
Publisher : UIN Sultan Syarif Kasim Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1625.177 KB)

Abstract

-
Analisa Sistem Informasi Perpustakaan Dengan Pendekatan Human Organization Technology (Hot) Fit Model (Studi Kasus: Perpustakaan UIN Suska Riau) Nurmaini Dalimunthe; Widya Ayu Azhari; suriani suriani; arabiatul adawiyah
Seminar Nasional Teknologi Informasi Komunikasi dan Industri 2019: SNTIKI 11
Publisher : UIN Sultan Syarif Kasim Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (319.187 KB)

Abstract

Perpustakaan UIN SUSKA Riau telah menggunakan sistem informasi untuk mewujudkan otomasi perpustakaan, hal ini ditandai dengan diterapkannya sistem informasi perpustakaan sejak tahun 2009. Sistem informasi perpustakaan yang ada meliputi sistem Openbiblio, sistem absensi, sistem sirkulasi loker, OPAC dan MPS. Dalam penerapannya sistem informasi perpustakaan masih belum berjalan optimal karena masih terdapat beberapa kendala dalam penggunaannya. Penelitian bertujuan untuk mengetahui keterkaitan diantara faktor manusia (human), organisasi (organization), dan teknologi (technology) terhadap manfaat (net benefit) serta mengukur tingkat keberhasilan dari penerapan sistem informasi perpustakaan yang ada di UIN SUSKA Riau. Pada penelitian ini menggunakan HOT Fit Model yang terdiri dari konstruk human (penggunaan sistem, kepuasan pengguna), organization (struktur organisasi) dan technology (kualitas sistem, kualitas informasi, kualitas layanan) dan manfaat. Pengambilan data diperoleh melalui penyebaran kuesioner, wawancara dan observasi. Untuk teknik analisa data menggunakan SEM serta tools yang digunakan yaitu SmartPLS. Hasil penelitian menunjukkan bahwa variabel kualitas informasi berpengaruh terhadap penggunaan sistem, kualitas layanan berpengaruh terhadap kepuasan pengguna, struktur organisasi berpengaruh terhadap kepuasan pengguna dan net benefit, kepuasan pengguna berpengaruh terhadap penggunaan sistem, sedangkan penggunaan sistem berpengaruh terhadap net benefit. Nilai keberhasilan sistem informasi perpustakaan berada dalam tingkat cukup berhasil dengan persentase 60.5%. Kata Kunci : HOT Fit Model, SEM, Sistem informasi perpustakaan, SmartPLS
System Pakar Diagnosa Awal Gangguan Jiwa Skizofrenia Berbasis Android Menggunakan Metode Certainty Factor aan anofrizen anofrizen
Seminar Nasional Teknologi Informasi Komunikasi dan Industri 2019: SNTIKI 11
Publisher : UIN Sultan Syarif Kasim Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (430.419 KB)

Abstract

Abstrak                Ganggan jiwa merupakan salah satu penyakit yang berhubungan dengan kesehatan mental. Penyakit ini merupakan penyakit yang marak dikalangan masyarakat untuk berbagai tingkatan di Indonesia. Informasi mengenai gangguan jiwa di indonesia masih terbilang minim. Kondisi ini membuat sebagian masyarakat mengabaikan upaya untuk melakukan pencegahan dari penyakit gangguan jiwa, Skizofrenia merupakan salah satu penyakit gangguan jiwa yang tergolong berat. Tujuan yang ingin dicapai pada penelitian ini adalah membangun sebuah sistem pakar diagnosa awal gangguan jiwa Skizofrenia berbasis android, dengan adanya sistem pakar ini diharapkan dapat membantu masyarakat untuk mengetahui tentang gangguan Skizofrenia yang diderita serta dapat mengatasi masalah dari gangguan jiwa Skizofrenia. Untuk dapat melakukan penalaran sebagaimana seorang pakar meskipun berada dalam kondisi ketidakpastian data serta untuk memperoleh nilai kepercayaan terhadap gangguan yang diderita, diperlukan satu metode yang dikenal dengan Certainty Factor (CF). Dalam pegembangan sistem metode Waterfall diterapkan, karena pada metode ini setiap tahap harus diselesaikan terlebih dahulu secara tuntas dan penuh sebelum diteruskan ke tahap berikutnya untuk menghindari terjadinya pengulangan tahapan. Hasil dan implemantasi pada sistem ini memudahkan masyarakat dalam mendiagnosa awal gangguan jiwa Skizofrenia dan penanganan yang dapat dilakukan.Kata Kunci : Android, Certainty Factor, Skizofrenia, Sistem Pakar, Waterfall.
Klasifikasi Status Kesejahteraan Rumah Tangga di Kabupaten Siak Menggunakan Algoritma Naive Bayes Classifier Arianto Tarigan; Mustakim Mustakim; Ervan Wahyudi; Jeni Adhiva
Seminar Nasional Teknologi Informasi Komunikasi dan Industri 2019: SNTIKI 11
Publisher : UIN Sultan Syarif Kasim Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1021.162 KB)

Abstract

Dinas Sosial Kabupaten Siak dalam menentukan status kesejahteraan keluarga berdasarkan musyawarah dengan menentukan kesejahteraan berdasarkan aspek kesehatan dan pendidikan. Oleh karena itu, perlu adanya sebuah sistem klasifikasi yang mendukung pihak Dinas Sosial dalam menentukan status kesejahteraan keluarga di Kabupaten Siak secara efektif dan tepat. Penelitian ini dimaksudkan untuk melakukan klasifikasi status kesejahteraan rumah tangga menggunakan algoritma Naive Bayes Classifier. Atribut yang digunakan pada penelitian ini adalah NIK, kecamatan, jenis cacat, penyakit kronis, ijazah tertinggi, lapangan usaha dari pekerjaan utama, status kedudukan dalam Pekerjaan Utama, Status bangunan tempat tinggal, status lahan tempat tinggal, jenis lantai, jenis dinding, jenis atap, sumber air minum, sumber penerangan utama, dan jumlah anggota keluarga. Penentuan atribut ini telah dikonfirmasi kepada pihak Dinas Sosial Kabupaten Siak melalui wawancara sebagai fitur utama penentu status kesejahteraan rumah tangga. Penelitian melakukan pembagian data latih dan data uji dengan menggunakan k-fold cross validation dilakukan dengan 4 cross dan 10 kali percobaan menggunakan tools Weka dan data kesejahteraan tahun 2017 sebanyak 19.612 data. Hasilnya didapatlah akurasi tertinggi pada k4 dengan akurasi rata-rata 53%. Hasil dari perhitungan algoritma tersebut akan diimplementasikan kedalam sebuah sistem informasi yang diharapkan mampu memberikan pemecahan masalah sehingga dapat membantu pihak Dinas Sosial dalam menentukan status kesejahteraan secara efektif dan tepat.
Prediksi Jumlah Tunggakan Pajak Jatuh Tempo Menggunakan Algoritma Support Vector Regression Mustakim Mustakim; celsa bella; Yoga Rizola Pratama
Seminar Nasional Teknologi Informasi Komunikasi dan Industri 2019: SNTIKI 11
Publisher : UIN Sultan Syarif Kasim Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (420.957 KB)

Abstract

Pajak kendaraan bermotor merupakan pajak daerah yang memiliki kontribusi besar bagi peningkatan pendapatan asli daerah. Salah satu sumber pendapatan asli daerah di Kabupaten Pasaman adalah dana bagi hasil pajak kendaraan, yang dialokasikan untuk pendidikan, pembangunan dan  sarana transportasi. Peningkatan tunggakan pajak kendaraan berpengaruh signifikan terhadap pendapatan asli daerah dan akan menganggu kelangsungan pembangunan daerah. Penelitian ini dimaksudkan untuk melakukan prediksi jumlah tunggakan pajak kendaraan jatuh tempo di Kabupaten Pasaman dengan penerapan data mining yaitu algoritma support vector regression sehingga akan diketahui jumlah tunggakan untuk periode selanjutnya. Hasi prediksi periode pertama menunjukkan sebanyak 8 Kecamatan mengalami kenaikan jumlah tunggakan pajak, dan pada periode kedua  sebanyak 7 Kecamatan mengalami peningkatan jumlah tunggakan. Model prediksi terbaik menggunakan teknik k-Fold Cross Validation, untuk periode pertama didapat pada Fold-1 dengan nilai MSE 4,8% dan Tingkat Akurasi (R) 91%, untuk periode kedua model terbaik juga didapat pada Fold-1 dengan MSE 0,14% dan R 96%.
Implementasi Algoritma Canny Dan Backpropagation Untuk Mengklasifikasi Jenis Tanaman Mangga Elvia Budianita; Febi Yanto
Seminar Nasional Teknologi Informasi Komunikasi dan Industri 2019: SNTIKI 11
Publisher : UIN Sultan Syarif Kasim Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1397.384 KB)

Abstract

Indonesia merupakan negara yang banyak memiliki keanekaragaman jenis tanaman, salah satunya adalah tanaman mangga. Tanaman mangga banyak sekali di jumpai di Indonesia serta tanaman mangga memiliki banyak jenis diantaranya yaitu mangga golek, mangga apel dan lainnya. Meskipun tanaman ini banyak ditanam oleh orang, pengenalan jenis tanaman mangga juga masih kurang optimal. Pengenalan sebuah tanaman bisa dilihat dari bagian daun, karena setiap jenis tanaman mangga memiliki bentuk yang berbeda-beda.. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi citra daun mangga menggunakan deteksi tepi Canny dan ekstraksi ciri tekstur GLCM (Grey Level Co-occurent Matrix) serta menggunakan metode klasifikasi Backpropagation. Pada penelitian ini menggunakan 2 tahapan pengambilan data yaitu menggunakan scanner dan kamera hp. Tanaman manggga yang digunakan terdiri dari 10 jenis untuk data scanner dan 5 jenis data kamera hp. Akurasi tertinggi didapat pada pengujian data scanner menggunakan 450 citra data dengan perbandingan 90% data latih :10% data uji yaitu sebesar 49% dengan menggunakan 1 hidden layer yang terdiri dari 1000 neuron dengan learning rate 0.01. Akurasi terendah pada pengujian perbandingan 90% data latih :10% data uji yaitu sebesar 31% menggunakan learning rate 0.001.
Optimasi Biaya Bahan Dan Jasa Pembangunan Rumah Menggunakan Algoritma Genetika Fitri Insani (Scopus ID: 57190404820); Ahmad Rizki Ramadhan
Seminar Nasional Teknologi Informasi Komunikasi dan Industri 2019: SNTIKI 11
Publisher : UIN Sultan Syarif Kasim Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (953.751 KB)

Abstract

RAB (Rencana Anggaran Biaya) dan AHS (Analisa Harga Satuan) dalam rancangan pembangunan rumah pada PT. Afdhalnur Jaya Konsultan tidak sesuai dengan ketersediaan sumber daya, seperti pilihan bahan dan jasa yang terbatas. Hal ini memberikan dampak terhadap pekerjaan yang terdapat pada RAB. Sehingga biaya menjadi tidak sesuai yang diharapkan. Untuk itu dalam penelitian ini, dilakukan optimasi berdasarkan biaya bahan dan jasa dari PU (Pekerjaan Umum) Kota Pekanbaru tahun 2018 menggunakan salah satu metode heuristik yaitu algoritma genetika. Algoritma genetika melakukan pengacakan bahan dan jasa untuk membentuk sebuah individu, serta melakukan proses penyilangan (crossover) pada individu yang terpilih, maka hasil penyilangan tersebut juga terkena mutasi yang akan melahirkan kromosom baru. Berdasarkan proses tersebut, maka dicari kromosom yang optimum untuk menyesuaikan dana yang tersedia. Kromosom yang optimum dilakukan pengujian menggunakan nilai PC (Probabilitas Crossover) = 0.4 dan nilai PM (Probabilitas Mutasi) = 0.03 dengan data masukan dana Rp. 245.000.000.-, tipe rumah 45 / 140 dan jumlah populasi 30 serta individu 30, maka hasil akhir yang didapat berupa RAB dan AHS baru dengan dana yang teroptimasi adalah Rp. 244.856.553,93. Dengan demikian, algoritma genetika dapat digunakan dalam melakukan optimasi biaya bahan dan jasa dalam pembangunan rumah
Implementasi Simple Additive Weighting (SAW) pada Group Decision Making dalam Penilaian Kinerja Guru Okfalisa Okfalisa; Gustri Mulianti; Rizka Hafsari; Misra Hartati; Luh Kesuma Wardhani3
Seminar Nasional Teknologi Informasi Komunikasi dan Industri 2019: SNTIKI 11
Publisher : UIN Sultan Syarif Kasim Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (572.365 KB)

Abstract

Guru merupakan pendidik profesional yang berperan penting pada dunia pendidikan, agar fungsi dan tugas yang melekat pada jabatan fungsional guru dilaksanakan sesuai dengan aturan yang berlaku, maka diperlukan Penilaian Kinerja Guru (PK GURU) yang sesuai dengan kriteria penilaian guru yaitu: pedagogik, kepribadian, sosial, dan profesional. Guna memberikan objektivitas yang optimal pada penilain kinerja guru, maka penelitian ini mencoba memandang penilaian professional guru dari dua perspektif (multiple perspektif) sebagai suatu group decision making. Kepala sekolah sebagai pimpinan langsung dan siswa sebagai objek yang berinteraksi dan menerima pelayanan guru secara langsung. Metode Simple Additive Weighting (SAW) digunakan untuk menganalisis 14 kompetensi dan 78 indikator penilaian kinerja guru dari perspektif kepala sekolah dan 17 indikator penilaian kinerja guru dari perspektif siswa. Sebagai hasilnya, penggabungan penilaian SAW pada group decision making memberikan rekomendasi berupa rangking performansi guru berdasarkan penilaian perpektif kinerja guru. Sebagai studi kasus, implementasi aplikasi SAW dilakukan dalam mengukur kinerja guru di SMP Al-Ulum Islamic School. Penilaian 9 orang guru dari perspektif kepala sekolah dan 180 orang siswa dilakukan. Aplikasi ini dapat memberikan penilaian yang lebih objektif terhadap performansi guru disekolah. Pengujian User Acceptance Test (UAT) dan Blackbox Testing menunjukkan bahwa aplikasi berjalan dengan baik sesuai hasil perhitungan dan dapat diterima oleh pengguna terutama dalam membantu membuat keputusan terkait performansi guru disekolah.
pengaruh budaya organisasi terhadap kepuasan pengguna sistem KKN menggunakan metode OCAI dan EUCS ikhsanuddin ikhsanuddin ihsan
Seminar Nasional Teknologi Informasi Komunikasi dan Industri 2019: SNTIKI 11
Publisher : UIN Sultan Syarif Kasim Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (726.442 KB)

Abstract

Budaya Organisasi merupakan atribut unik dari suatu organisasi yang dapat dibangun secara sosial sehingga dapat memberi pengaruh pada lingkungan sekitarnya. End User Computing Satisfaction (EUCS) merupakan model pengukuran kepuasan pengguna terhadap sistem informasi yang diterapkan pada sebuah lembaga.  LPPM bergerak di bidang penelitian dan pemberdayaan masyarakat menggunakan sebuah sistem administrasi pendaftaran yang sudah di gunakan LPPM UIN Suska Riau. Penelitian ini dilakukan untuk melihat apakah budaya organisasi berpengaruh terhadap kepuasan pengguna terhadap sistem informasi. Hasil penelitian ini adalah Budaya organisasi yang dominan di fakultas sains dan teknologi adalah Clan dengan nilai rata-rata 2.84. Kemudian budaya organisasi berpengaruh positif dan signifikan terhadap kepuasan pengguna sistem KKN dengan hasil hitung uji t tabel besar dari 1.96 dan nilai koefisien jalur sebesar 0,326 yaitu dengan t statistik 2,326. Karena budaya tersebut akan meningkatkan intensitas kepuasan pengguna Sistem KKN, dan pekerjaan yang efektif diperkuat dengan nilai r square yang berada pada level lemah dengan nilai 0,106.
Analisis Diskriminan Fisher Untuk Klasifikasi Risiko Kredit Rahmadeni Rahmadeni, M.Si; susandi susandi susandi
Seminar Nasional Teknologi Informasi Komunikasi dan Industri 2019: SNTIKI 11
Publisher : UIN Sultan Syarif Kasim Riau

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

Abstract

Analisis diskriminan merupakan metode statistik yang digunakan untuk menguji adanya perbedaan yang signifikan antara dua kelompok dalam hal ini adalah Debitur lancar dan Debitur macet. Metode fisher adalah suatu metode yang bertujuan untuk membentuk fungsi diskriminan dengan koefisien-koefisiennya yang menghasilkan hasil bagi maksimum antara kelompok dan variasi kelompok.Dalam perekonomian yang sedang dihadapi dan dijalankan pada saat sekarang ini, ada kelompok masyarakat dalam keadaan ekonomi yang kuat dan menguasai sebagaian besar kehidupan ekonomi nasional. Sedangkan di pihak lain sebagian masyarakat berada dalam ekonomi yang lemah dan belum mampu mengimbangi pertumbuhan ekonomi yang diharapkan. Pemberian kredit tanpa dianalisis terlebih dulu akan sangat mebahayakan perusahaan. Nasabah dalam hal ini dengan mudah memberikan data-data fiktif sehingga kredit tersebut sebenarnya tidak layak untuk diberikan. Akibatnya jika salah dalam menganalisis, maka kredit yang disalurkan akan sulit untuk ditagih alias macet. Namun faktor dalam analisis ini bukanlah merupakan penyebab utama kredit macet walaupun sebgaian besar kredit mecet diakibatkan salah dalam mengadakan analisis.Penyebab lainnya mungkin disebabkan oleh bencana Alam yang memang tidak dapat dihindari oleh nasabah, misalnya kebanjiran atau gempa bumi atau dapat pula kesalahan dalam pengelolaan.Berdasarkan hasil dan pembahasan maka diperoleh fungsi diskriminan yang terbentuk yaitu:Umur = 0.046+Jumlah Gaji+ 0.573Batas Pinjaman + 0.454 Jangka Waktu PinjamanBerdasarkan analisis kelompok untuk pengelompokkan 30 Debitur yang diambil secara acak terdapat 14 debitur lancar, 5 debitur masuk kelompok debitur macet dan 9 debitur masuk kelompok debitur lancar. Sedangkan sisanya, 16 debitur masuk kelompok debitur macet, 11 debitur masuk kelompok debitur macet dan 5 debitur masuk kelompok debitur lancar.Persentase  ketetapan fungsi diskriminan adalah sebesar 70 %

Page 5 of 9 | Total Record : 83

 3   4   5   6   7 

Filter by Year

2019 2019


Reset
Filter By Issues
All Issue 2024: SNTIKI 16 2023: SNTIKI 15 2022: SNTIKI 14 2021: SNTIKI 13 2020: SNTIKI 12 2019: SNTIKI 11 2018: SNTIKI 10 2018: SNTIKI 10 2017: SNTIKI 9 2016: SNTIKI 8 2015: SNTIKI 7 2014: SNTIKI 6 2012: SNTIKI 4 2011: SNTIKI 3 More Issue