cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Arif Budiman
Contact Email
pustakateknologiai@gmail.com
Phone
+6281374373837
Journal Mail Official
pustakateknologiai@gmail.com
Editorial Address
Jl. Batu Kasek Blok E 11 Padang
Location
Kota padang,
Sumatera barat
INDONESIA
Jurnal Pustaka AI : Pusat Akses Kajian Teknologi Artificial Intelligence
Published by Pustaka Galeri Mandiri
ISSN : -     EISSN : 28094069     DOI : https://doi.org/10.55382/jurnalpustakaai
Core Subject : Science, Education, Engineering,
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Electrical & Electronics Engineering Mathematics
Jurnal Pustaka AI adalah sebuah jurnal Double blind peer-review yang didedikasikan untuk publikasi hasil Penelitian yang berkualitas khusus bidang ilmu Teknologi Artificial Intelligence . Semua publikasi di Jurnal Pustaka AI bersifat akses terbuka yang memungkinkan artikel tersedia secara bebas online tanpa berlangganan apapun. Jurnal Pustaka AI (Pusat Akses Kajian Teknologi Artificial Intelligence) menerima naskah artikel setiap saat yang akan diterbitkan secara berkala tiga kali setahun yaitu pada bulan April, Agustus, dan Desember.
Arjuna Subject : Ilmu Komputer (semua kategori) - Kecerdasan Buatan
Articles 6 Documents
 1 
Search results for , issue "Vol 2 No 1 (2022): Pustaka AI (Pusat Akses Kajian Teknologi Artificial Intelligence" : 6 Documents clear
Analisa Sentimen Publik Mengenai Perekonomian Indonesia Pada Masa Pandemi Covid-19 Di Twitter Menggunakan Metode Klasifikasi K-NN Dan Svm Didik Siswanto; Zamzami; Lasri Nijal; Safrul Rajab
Jurnal Pustaka AI (Pusat Akses Kajian Teknologi Artificial Intelligence) Vol 2 No 1 (2022): Pustaka AI (Pusat Akses Kajian Teknologi Artificial Intelligence
Publisher : Pustaka Galeri Mandiri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (356.975 KB)

Abstract

Pandemi global virus Covid-19 yang sedang mewabah dunia kini telah memberi berbagai pengaruh pada sektor seperti pendidikan, kesehatan, pariwisata, transportasi termasuk perekonomian di Indonesia. Fenomena ini menuai berbagai tanggapan dari masyarakat yang kerap menjadikan media sosial, salah satunya Twitter sebagai alat untuk melakukan proses pertukaran informasi. Pendapat yang terkandung dapat dilakukan analisis menggunakan teknik text mining yaitu proses analisis sentimen yang merupakan cara untuk mengetahui pandangan ataupun opini seseorang terhadap suatu fenomena, baik itu berupa pandangan positif, negatif maupun netral. Data yang diambil merupakan data hasil crawling menggunakan API Twitter dan sebagai data pendukung digunakan pengambilan data melalui kuesioner kepada pengguna Twitter di Indonesia. Dataset yang digunakan pada penelitian ini berjumlah 422 data yang terdiri dari 211 data berlabel positif dan 211 data berlabel negatif. Metode yang dipakai dalam penelitian ini adalah metode K-Nearest Neighbors (K-NN) dan Support Vector Machine (SVM). Berdasarkan hasil pengujian menggunakan confusion matrix didapatkan akurasi dari analisis sentimen menggunakan metode K-NN sebanyak 76%. Sedangkan akurasi dari analisis sentimen menggunakan metode SVM sebanyak 78%.
Rancang Bangun Sistem Point of Sale Untuk Kasir Syams Boutique Berbasi Web Menggunakan Metode Pengembangan Waterfall Selfia Bonita Sari; Arif Rizki Marsa
Jurnal Pustaka AI (Pusat Akses Kajian Teknologi Artificial Intelligence) Vol 2 No 1 (2022): Pustaka AI (Pusat Akses Kajian Teknologi Artificial Intelligence
Publisher : Pustaka Galeri Mandiri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (602.574 KB)

Abstract

Sistem Kasir Butik ini merupakan aplikasi sederhana dalam transaksi penjualan pakaian pada toko Syams Boutique. Dengan berkembangnya zaman selalu mendorong kita dalam meningkatkan produk baik itu dalam proses ataupun dalam kualitas produk. Sistem POS (Point Of Sale) yang terotomatisasi sehingga dapat mengurangi terjadi kesalahan informasi serta dapat membantu pemilik usaha dalam mengelola arus bisnisusahanya. Sistem point of sale yang dibangun pada  Syams Boutique ini dilengkapi dengan beberapa bagian seperti memasukkan data barang, mengubah data barang, melakukan login sebelum membuka aplikasi sebagai bentuk pengamanan data, dan melihat laporan penjualan perbulannya. Aplikasi ini dibangun menggunakan bahasa pemograman Php dan mysql menggunakan  metodelogi pengembangan model waterfall.. Aplikasi ini juga dilengkapi sistem basis data sebagai tempat penyimpanan data yang akan di panggil kembali pada proses transaksi. Aplikasi ini sangat penting bagi sebuah toko karena mempermudah proses transaksi dan melihat laporan pengeluaran barang.
Perancangan Lampu Otomatis Menggunakan Speech Recognition Rafi Anggara; Lilik Suhery; Rini Yunita
Jurnal Pustaka AI (Pusat Akses Kajian Teknologi Artificial Intelligence) Vol 2 No 1 (2022): Pustaka AI (Pusat Akses Kajian Teknologi Artificial Intelligence
Publisher : Pustaka Galeri Mandiri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (366.789 KB)

Abstract

Pada umumnya penggunaan lampu banyak digunakan di rumah – rumah, dan ini merupakan hal penting dalam kehidupan sehari-hari. Pencahayaan sangat dibutuhkan untuk ruangan baik redup agar ruangan tersebut dapat menjadi lebih terang. Apabila ada orang yang datang dan memasuki ruangan yang telah diberi lampu maka orang tersebut dapat melihat apa yang ada didalam ruangan tersebut. Untuk menghidupkan atau memadamkan lampu pada suatu ruangan biasanya dilakukan dengan cara mengoperasikan saklar secara manual dimana pada saat saklar berada dalam posisi rangkaian tertutup maka lampu akan menyala begitu juga sebaliknya pada saat saklar berada dalam posisi rangkaian terbuka maka lampu akan mati. Apabila ada seseorang yang mendatangi dan memasuki ruangan serta lupa mematikan lampu maka hal itu akan menimbulkan pemborosan shingga dibuatlah sebuah prototype berupa sistem lampu otomatis dimana untuk melakukan pengendalian lampu dapat dilakukan secara otomatis ataupun dengan perintah menggunakan sensor HC-05 atau sensor bluetooth yang dapat menerima perintah dari aplikasi speech recognition pada smartphone dengan mengirimkan perintah suara melalui jaringan bluetooth. Aplikasi yang dihasilkan masuk dalam kategori baik, karena berdasarkan pengujian menunjukan tingkat keberhasilan yang tinggi sehingga aplikasi layak untuk dipakai sesuai kebutuhan
Perancangan Sistem Jadwal Dan Absensi Mengajar Guru Menggunakan Visual Studio 2012 Dan MYSQL Sarmila Audita; Sri Tria Siska; Arif Budiman
Jurnal Pustaka AI (Pusat Akses Kajian Teknologi Artificial Intelligence) Vol 2 No 1 (2022): Pustaka AI (Pusat Akses Kajian Teknologi Artificial Intelligence
Publisher : Pustaka Galeri Mandiri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1152.911 KB)

Abstract

Jadwal mengajar guru adalah pembagian waktu membimbing siswa -siswi di sekolah. Sistem informasi sa at inimemegang peranan penting dalam segala aspek kehidupan, termasuk pengisian dan pengolahan data. Da lampengisian data jadwal dan absensi mengajar guru pada SMP Negeri 4 Payakumbuh pada saat ini masihmenerapkan cara manual yang memiliki banyak kelemahan. Oleh karena itu penulis m engembangkan sistemjadwal dan absensi mengajar guru menggunakan Visual Studio 2012 dengan database MySQL untukmemudahkan Waka Kurikulum dalam melakukan penyusunan jadwal mengajar guru dan juga m emudahkanguru-guru dalam menerima informasi data jadwal mengajar The teacher's teaching schedule is the division of time guiding students at school. Information systems currently play an important role in all aspects of life, including data entry and processing. In filling out the schedule and attendance data for teaching teachers at SMP Negeri 4 Payakumbuh at this time still applying the manual method which has many weaknesses. Therefore, the authors developed a teacher teaching schedule and attendance system using Visual Studio 2012 with a MySQL database to facilitate the Curriculum Deputy in preparing teacher teaching schedules and also make it easier for teachers to receive teaching schedule data information.
Rancang Bangun Sistem Penjualan Barang Pada Toko Dinda Collection Menggunakan Pemograman Java Yulya Muharmi; Sri Nadriati; Misnawati
Jurnal Pustaka AI (Pusat Akses Kajian Teknologi Artificial Intelligence) Vol 2 No 1 (2022): Pustaka AI (Pusat Akses Kajian Teknologi Artificial Intelligence
Publisher : Pustaka Galeri Mandiri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (543.225 KB)

Abstract

Toko Dinda Collection merupakan toko yang menjual berbagai macam pakaian seperti baju koko, baju gamis perempuan, baju kemeja, baju tunik, baju tidur, baju anak-anak, baju batik, baju daster, celana trening, mukena, jilbab, peci, lejing, tas, spansus, dan sarung. Dalam kegiatan menjalankan usahanya toko dinda collection melakukan banyak pencatatan data transaksinya kedalam buku besar. Di Toko Dinda Collection proses pencatatan laporan masih dilakukan dengan cara lama dan sederhana, membuat pelayanannya kurang maksimal. Jenis pekerjaan yang ditangani meliputi input data pelanggan dan data barang. Sedangkan untuk proses kalkulasi penjualan barang menggunakan media buku catatan penjualan dan kalkulator, sehingga banyak memakan waktu dan tenaga belum lagi kesalahan yang rentan terjadi Oleh karena itu perlu dibuat sistem informasi untuk di toko dinda collection ini. Sistem ini dibuat agar dapat membantu mempercepat proses penyelesaian pekerjaan. Pada proses penjualan, pembuatan nota sudah otomatis, sehingga tidak perlu ditulis pada buku. Pengecekan stok barang dapat diketahui dengan cepat tanpa harus mengecek satu per satu. Dengan demikian sistem yang dirancang ini mampu menghasilkan data penjualan yang akurat dan sistem yang dirancang ini dapat mengefisienkan waktu dalam menghasilkan informasi.
Penerapan Machine Learning untuk Meningkatkan Prediksi Mata Uang Forex dengan Indikator Teknikal Baradja, Abdillah; Sukoco, Sukoco; Tjendrowasono, Tri Irianto
Jurnal Pustaka AI (Pusat Akses Kajian Teknologi Artificial Intelligence) Vol 2 No 1 (2022): Pustaka AI (Pusat Akses Kajian Teknologi Artificial Intelligence
Publisher : Pustaka Galeri Mandiri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55382/jurnalpustakaai.v2i1.700

Abstract

Dalam era digital saat ini, pemanfaatan machine learning dalam perdagangan Forex menjadi semakin relevan, terutama untuk meningkatkan akurasi prediksi nilai tukar mata uang. Penelitian ini bertujuan untuk mengeksplorasi penerapan machine learning, khususnya model Gradient Boosting Machine (GBM), yang diintegrasikan dengan indikator teknikal sebagai metode untuk meningkatkan prediksi mata uang Forex. Metode penelitian ini melibatkan penggunaan indikator teknikal utama seperti Moving Average Convergence Divergence (MACD), Relative Strength Index (RSI), dan Bollinger Bands, yang diintegrasikan ke dalam model GBM untuk memprediksi pergerakan harga. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa model GBM yang diintegrasikan dengan indikator teknikal signifikan meningkatkan akurasi, presisi, recall, dan nilai F1 dibandingkan dengan model baseline. Temuan ini menegaskan bahwa kombinasi antara machine learning dan analisis teknikal menyediakan pendekatan yang lebih efektif dan adaptif dalam prediksi pasar Forex.

Page 1 of 1 | Total Record : 6

 1 

Filter by Year

2022 2022


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 5 No 2 (2025): Pustaka AI (Pusat Akses Kajian Teknologi Artificial Intelligence) Vol 5 No 1 (2025): Pustaka AI (Pusat Akses Kajian Teknologi Artificial Intelligence) Vol 4 No 3 (2024): Pustaka AI (Pusat Akses Kajian Teknologi Artificial Intelligence) Vol 4 No 2 (2024): Pustaka AI (Pusat Akses Kajian Teknologi Artificial Intelligence) Vol 4 No 1 (2024): Pustaka AI (Pusat Akses Kajian Teknologi Artificial Intelligence) Vol 3 No 3 (2023): Pustaka AI (Pusat Akses Kajian Teknologi Artificial Intelligence) Vol 3 No 2 (2023): Pustaka AI (Pusat Akses Kajian Teknologi Artificial Intelligence) Vol 3 No 1 (2023): Pustaka AI (Pusat Akses Kajian Teknologi Artificial Intelligence) Vol 2 No 2 (2022): Pustaka AI (Pusat Akses Kajian Teknologi Artificial Intelligence) Vol 2 No 1 (2022): Pustaka AI (Pusat Akses Kajian Teknologi Artificial Intelligence Vol 1 No 1 (2021): Pustaka AI (Pusat Akses Kajian Teknologi Artificial Intelligence) More Issue