SATIN - Sains dan Teknologi Informasi
Fokus dan Ruang Lingkup Jurnal ini menerbitkan hasil penelitian dalam bentuk artikel penelitian, studi literatur dan artikel dalam bentuk konsep dan kebijakan dalam bidang komputer pada umumnya : Security and Networking Computing Theory and Computational Model E-Learning, E-Business, E-Government, E-Commerce Mobile Computing Software Engineering Soft Computing Computer Software and Applications Image Processing Database, Data Mining, Data Warehouse Intelligent Systems Embedded Systems
Articles
372 Documents
<![CDATA[Implementasi Machine Learning Sebagai Pengenal Nominal Uang Rupiah dengan Metode YOLOv3 ]]>
<![CDATA[Aditiya Hermawan]]>;
<![CDATA[Leonardo Lianata]]>;
<![CDATA[Junaedi]]>;
<![CDATA[Ardiane Rossi Kurniawan Maranto]]>
<![CDATA[ SATIN - Sains dan Teknologi Informasi Vol 8 No 1 (2022): SATIN - Sains dan Teknologi Informasi ]]>
Publisher : <![CDATA[STMIK Amik Riau ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (571.43 KB)
|
DOI: 10.33372/stn.v8i1.816
<![CDATA[Jumlah disabilitas kesulitan melihat (Tunanetra) di atas 10 tahun sebanyak 6,36% dari total penduduk yang mengalami disabilitas yaitu 8,56% pada tahun 2015. Permasalahan yang dihadapi penyandang tunanetra dalam kehidupan sehari-hari salah satunya mengenali nominal uang rupiah. Walaupun pemerintah sudah membuat uang dengan emboss pada emisi 2016, tetapi masih kurang efektif karena uang yang beredar kadang dalam kondisi tidak rapih. Untuk mengatasi hal tersebut dapat dibantu dengan menggunakan teknologi Machine learning berbasis Yolov3 dalam mengenali nominal uang Rupiah. Metode YOLOv3 mempunyai keunggulan dalam kecepatan pelatihan model dan nilai akurasinya yang tinggi, dan memang dirancang untuk mengolah gambar. Dataset yang digunakan untuk membuat model machine learning dikumpulkan dari berbagai gambar uang rupiah nominal 1000, 2000, 5000, 10000, 20000, 50000, 10000 sebanyak 4200 gambar. Model yang sudah dibuat selanjutnya diimplementasikan kedalam bentuk aplikasi android. Aplikasi dijalankan seperti melakukan scan uang dan memberikan hasil berupa suara yang menyebutkan nominal uang tersebut secara otomatis. Model ini dievaluasi dengan Confusion Matrix menghasilkan nilai accuracy, precision dan recall sebesar 0.98. Berdasarkan Nilai akurasi tersebut, model yang dibuat dapat membantu penyandang tunanetra dalam mengenali nominal uang rupiah.]]>
<![CDATA[Perancangan Animasi Interaktif Cerita Rakyat Asal Usul Nama Kota Jambi Berbasis Android ]]>
<![CDATA[Syamsul Bakhri]]>
<![CDATA[ SATIN - Sains dan Teknologi Informasi Vol 8 No 1 (2022): SATIN - Sains dan Teknologi Informasi ]]>
Publisher : <![CDATA[STMIK Amik Riau ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (682.131 KB)
|
DOI: 10.33372/stn.v8i1.821
<![CDATA[Cerita rakyat yang merupakan warisan budaya lokal dikhawatirkan lama-lama hilang, karena anak-anak sekarang kurang tertarik dan tidak mau tahu. Mereka lebih tertarik permainan yang ada di gadget atau smartphone, hampir setiap orang banyak yang menghabiskan waktunya di teknologi ini. supaya cerita rakyat ini tetap lestari harus diperkenalkan ke anak-anak dengan cara yang lebih menarik dan mudah di akses. Ditambah banyaknya provider internet semakin mempermudah menggunakan berbagai layanan internet, yang berbayar maupuan wifi gratis, semakin mempermudah anak-anak mengakses berbagai film maupun permainan. Salah satu cerita rakyat asal usul nama Kota Jambi bisa diperkenalkan lewat android di smartphone. Karya ini dibuat dengan Adobe flash CS6 Profesional. Penelitian ini menggunakan metode pengembangan sistem ADDIE yang mudah dipahami, sederhana dan adaptif. Metode pengumpulan datanya lewat pengamatan langsung, wawancara dan studi Pustaka ke berbagai komunitas dan budayawan yang memahami asal usul nama Kota Jambi. Karya Animasi interaktif ini diharapkan dapat membantu menjadi salah satu media pembelajaran untuk anak-anak jaman Sekarang. Untuk memudahkan mendapatkan aplikasi ini diharapkan juga ada di playstore dan ios store.]]>
<![CDATA[Rancang Bangun Sistem Informasi Rekap Data Akademik Mahasiswa dengan Model Extreme Programming ]]>
<![CDATA[Ghofar Taufiq]]>;
<![CDATA[Yopi Handrianto]]>;
<![CDATA[Suharjanti]]>
<![CDATA[ SATIN - Sains dan Teknologi Informasi Vol 8 No 1 (2022): SATIN - Sains dan Teknologi Informasi ]]>
Publisher : <![CDATA[STMIK Amik Riau ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (932.608 KB)
|
DOI: 10.33372/stn.v8i1.823
<![CDATA[Banyaknya data-data yang harus dikelola sebuah perguruan tinggi adalah bukan perkara mudah untuk melakukannya. Salah satunya adalah data akademik mahasiswa. Banyak informasi penting yang didapat dari data akademik mahasiswa. Pengolahan data akademik mahasiswa menjadi sebuah informasi penting memerlukan pengetahuan mengenai data-data tersebut. Tidak semua orang dapat melakukannya karena salah pengolahan data akan menghambat pengambilan keputusan strategis untuk perguruan tinggi itu sendiri. Dibutuhkan suatu sistem informasi yang dapat melakukan proses pengolahan data tersebut. Tujuan dari penelitian ini adalah dibangunnya suatu sistem informasi yang dapat mengelola data akademik mahasiswa yang menghasilkan suatu informasi penting. Model extreme programming merupakan salah satu dari model pembangunan dan pengembangan sistem yang dianggap cocok digunakan untuk pembangunan Sistem Informasi Rekap Data Akademik Mahasiswa. Extreme Programming yang terdiri dari fase perencanaan, desain, pengkodean dan pengujian sampai dengan perilisan perangkat lunak, semuanya bekerja dengan pola adaptasi perubahan cepat yang setiap fasenya mengedepankan interaksi dengan user secara berulang-ulang (iterasi) agar semua kebutuhan user dalam pembangunan Sistem Informasi Rekap Data Akademik Mahasiswa dapat terakomodir dengan baik. Dan hasil dari penelitian ini adalah suatu Sistem Informasi Rekap Data Akademik Mahasiswa yang dapat mengolah data-data akademik mahasiswa menjadi informasi yang lebih berarti, yang informasi ini dapat menjadi salah satu alat untuk pendukung keputusan manajemen perguruan tinggi.]]>
<![CDATA[Metode Dynamic Time Warping (DTW) Untuk Pembaca Gerak Tangan dan Kamus Bahasa Isyarat Indonesia (SIBI) Sebagai Media Komunikasi Berbasis Web ]]>
<![CDATA[Dedi Leman]]>;
<![CDATA[Maulia Rahman]]>
<![CDATA[ SATIN - Sains dan Teknologi Informasi Vol 8 No 1 (2022): SATIN - Sains dan Teknologi Informasi ]]>
Publisher : <![CDATA[STMIK Amik Riau ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (1943.552 KB)
|
DOI: 10.33372/stn.v8i1.824
<![CDATA[Para penderita tuna rungu dan tuna wicara menggunakan bahasa isyarat dalam berkomunikasi. Para penderita tuna rungu dan tuna wicara mengalami kesulitan dalam berkomunikasi dengan orang normal karena perbedaan metode komunikasi. Bagi para tuna rungu dan tuna wicara, bahasa isyarat tersebut adalah umum bagi mereka tetapi asing bagi orang normal. Bahasa Isyarat Indonesia yaitu sistem interaksi yang praktis dan efektif untuk menderita tuna rungu Indonesia telah di publikasikan oleh kelompok tuna rungu, sedangkan Sistem Bahasa Isyarat Indonesia (SIBI) adalah tiruan dan buatan dari orang normal untuk berinteraksi dengan orang-orang tuna rungu dan bukan berasal dari penyandang difabel. dikehidupan sehari-hari, penyandang tuna rungu wicara berinterkasi dengan bahasa isyarat yang berpedoman pada SIBI. Kelebihan penelitian ini yaitu untuk mengenali bahasa isyarat pada latar belakang menggunakan aplikasi berbasis web dengan menerapkan metode Dynamic Time Warping (DTW) dan jaringan syaraf tiruan serta melakukan analisa manfaat dan penerimaan terhadap implementasi di SLB – B Santa Lusia Lau Dendang. Dan kekurangan penelitian ini yaitu tidak menggunakan alat tambahan khusus seperti sarung tangan robotik (robotic glove) atau sarung tangan yang diberi warna khusus dalam mengambil bahasa isyarat. Kekurangan pada pendengaran sering berdampak pada kemampuan verbal pada orang dengan gangguan pendengaran, bahkan penderita memakai bahasa isyarat dan bahasa tubuh untuk berinteraksi. Bahasa isyarat merupakan tempat bagi penyandang tuna rungu dan tuna wicara untuk berinteraksi dengan sekitarnya. penyandang tuna rungu dan tuna wicara memiliki kesulitan]]>
<![CDATA[Sistem Monitoring Position Lansia Menggunakan Teknologi Geofencing Berbasis Android ]]>
<![CDATA[Hadi Asnal]]>;
<![CDATA[Kadek Mirnawati]]>;
<![CDATA[Tashid]]>;
<![CDATA[Muhammad Khairul Anam]]>
<![CDATA[ SATIN - Sains dan Teknologi Informasi Vol 8 No 1 (2022): SATIN - Sains dan Teknologi Informasi ]]>
Publisher : <![CDATA[STMIK Amik Riau ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (391.914 KB)
|
DOI: 10.33372/stn.v8i1.830
<![CDATA[Lansia atau lanjut usia merupakan seseorang yang telah memasuki fase terakhir dalam hidupnya yaitu seseorang yang telah berumur 60 tahun keatas. Seseorang yang telah memasuki lansia akan mengalami penurunan fisik dan psikologi seperti berkurangnya penglihatan, kepikunan dan mudah terserang penyakit. Lansia yang masih bisa berjalan dapat melakukan aktifitasnya diluar rumah seperti berolahraga di pagi hari. Setiap anggota keluarga yang merawat lansia tentu memiliki kesibukan tersendiri seperti bekerja maupun sekolah. Jarak tempuh tempat bekerja sangat jauh dari rumah, maka dari itu anggota keluarga kesulitan untuk untuk memantau keberadaan dan aktivitas yang dilakukan oleh lansia. Untuk mengetahui lokasi lansia secara real time adalah dengan membuat sistem monitoring position menggunakan teknologi geofencing. Teknologi geofencing digunakan untuk memberi batasan area untuk lansia dan memberi notifikasi ketika lansia berada diluar area.]]>
<![CDATA[Analisis Penerimaan Aplikasi Shopee Pada Generasi Milenial Dengan Technology Acceptance Model ]]>
<![CDATA[Mia Rosmiati]]>;
<![CDATA[Fandhilah]]>;
<![CDATA[Lusiana Zain]]>
<![CDATA[ SATIN - Sains dan Teknologi Informasi Vol 8 No 1 (2022): SATIN - Sains dan Teknologi Informasi ]]>
Publisher : <![CDATA[STMIK Amik Riau ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (370.567 KB)
|
DOI: 10.33372/stn.v8i1.832
<![CDATA[Shopee merupakan e-commerce yang berbasis aplikasi mobile dan sedang berkembang di Indonesia. Sebagai salah satu aplikasi mobile terbesar di Indonesia, Shopee memberikan tawaran jual beli online yang menyenangkan, gratis dan terpercaya. Sebagai salah satu platform terbesar di Indonesia tidak sedikit juga pengguna aplikasi Shopee yang merasa kecewa dengan pelayanan yang disediakan pada aplikasi ini. Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui tingkat penerimaan pengguna dalam berbelanja menggunakan aplikasi Shopee dengan menggunakan metode Technology Acceptance Model (TAM). Model pada penelitian ini menggunakan 5 variabel yaitu, perceived Ease Of Use, Perceived of Usefulness, Behavior Intention to Use, Actual System Usage dan Attitude Toward Using. Hasil dari penelitian ini diketahui bahwa perceived Ease of Use dari berpengaruh positif dan signifikan terhadap Perceived of Usefulness, perceived Ease of Use dan Attitude Toward Using menunjukkan hasil yang berpengaruh positif, Perceived Of Usefulness berpengaruh positif dan signifikan terhadap Attitude Toward Using, Attitude Toward Using berpengaruh signifikan positif terhadap Behavioral Intention to Use, Behavioral Intention To Use berpengaruh signifikan positif terhadap Actual System Usage. Secara umum penelitian ini menunjukan hasil yang cukup memuaskan. Hasil analisis deskriptif menunjukan bahwa penggunaan aplikasi Shopee sudah baik. Hal ini juga dapat ditunjukan dari minat pengguna terhadap aplikasi Shopee yang memberikan banyak tanggapan baik terhadap masing-masing variabel penelitian.]]>
<![CDATA[Sistem Pendukung Keputusan Hasil Rekomendasi Jurusan Perguruan Tinggi Menggunakan Metode Naive Bayes dan AHP ]]>
<![CDATA[Devina Ninosari]]>;
<![CDATA[Jhoanne Fredricka]]>
<![CDATA[ SATIN - Sains dan Teknologi Informasi Vol 8 No 1 (2022): SATIN - Sains dan Teknologi Informasi ]]>
Publisher : <![CDATA[STMIK Amik Riau ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (456.003 KB)
|
DOI: 10.33372/stn.v8i1.834
<![CDATA[Pada penelitian ini peneliti menggabungkan algoritma naïve bayes dan Analytical Hierarchi Proses untuk membantu calon mahasiswa baru dalam memilih jurusan pada perguruan tinggi sesuai dengan kemampuan bidangya. Naïve bayes digunakan untuk memprediksi calon mahasiswa baru diterima atau tidak diterima, setelah dinyatakan diterima maka akan dikalsifikasikan lagi potensi diterima dan tidak diterima dengan tiga potensi tinggi, sedang dan rendah. Setelah didapatkan potensi maka akan dijadikan salah satu kriteria pada algoritma Analytical Hierarchy Proses untuk selanjutnya dapat mengahsilkan rekomendasi paling tinggi maka akan dijadikan rekomendasi jurusan calon mahasiswa baru. Setelah dilakukan penggabungan kedua metode antara Analytical Hierarchy Proses (AHP) dan Naïve bayes dan dilakukan pengujian secara berulang kali maka didapatkan hasil rekomendasi jurusan yang tepat untuk calon mahasiswa agar terhindar dari heregistrasi jurusan dan Droup out (DO). Akurasi yang dihasilkan pada metode naïve bayes tingkat akurasi yang paling tinggi sebesar 98% presisi sebesar 90% dan nilai eror sebesar 3% dari hassil rekomendasi pada algoritma Analytical Hierarchy Proses didaptkan nilai akurasi 93%, Sistem computer 90% dan akutansi 91, 76%.]]>
<![CDATA[Alat Pendeteksi Ketepatan Penggunaan Masker Berbasis Arduino Menggunakan Bahasa Pemrograman Python ]]>
<![CDATA[Andri Nofiar]]>;
<![CDATA[Muhammad Ridwan]]>
<![CDATA[ SATIN - Sains dan Teknologi Informasi Vol 8 No 1 (2022): SATIN - Sains dan Teknologi Informasi ]]>
Publisher : <![CDATA[STMIK Amik Riau ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (791.472 KB)
|
DOI: 10.33372/stn.v8i1.835
<![CDATA[In early March 2020, Indonesia experienced an outbreak of the virus known as Corona Disease 2019 or covid-19 and has been declared by the World Health Organization as a pandemic on March 9, 2020. To prevent the transmission of the virus, the use of masks is a solution that is considered effective and efficient enough to prevent the spread of the covid-19 virus. But the use of this mask is sometimes still an unusual thing among the public. Detection of the use of masks so far is only done manually through observation by officers and this has some limitations that cannot be done every time and every place. For this reason, researchers make a mask-using precision detection tool made using machine learning. Machine learning works to classify data in the form of images then matched with the image of the face that has been captured, after which the data is sent to arduino as an output. If the facial data is not masked then LCD, red LED and Buzzer will light up. This python program is able to detect mask wearers with an accuracy of 100% at a distance of 50 cm. These results indicate that the problem can be solved properly.]]>
<![CDATA[Penerapan Metode Profile Matching untuk Sistem Penunjang Keputusan Pemilihan Karyawan Terbaik ]]>
<![CDATA[Desty Nurmayanti]]>;
<![CDATA[Tuti Haryanti]]>;
<![CDATA[Laila Septiana]]>;
<![CDATA[Siti Nurdiani]]>
<![CDATA[ SATIN - Sains dan Teknologi Informasi Vol 8 No 1 (2022): SATIN - Sains dan Teknologi Informasi ]]>
Publisher : <![CDATA[STMIK Amik Riau ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (444.101 KB)
|
DOI: 10.33372/stn.v8i1.838
<![CDATA[Karyawan memberikan kontribusi berupa kemampuan, keahlian dan keterampilan yang dimiliki, sedangkan organisasi diharapkan memberikan imbalan dan penghargaan kepada karyawan secara adil sehingga dapat memberikan motivasi kerja. Pada Sekretariat Jendral Biro Umum Kementrian Agama, pemilihan karyawan terbaik masih dilakukan dengan cara menunjuk langsung oleh manajemen dan tidak dengan cara penilaian secara subjektif. Karyawan yang memiliki kriteria untuk memenuhi syarat yang telah ditentukan untuk menerima perhargaan sebagai karyawan terbaik di perusahaanya. Salah satu metode yang dapat diterapkan dalam sistem penunjang keputusan yang penulis ambil adalah dengan menggunakan metode Profile Matching yang digunakan dalam membantu dan menguji untuk memecahkan masalah yang terkait dengan hal pengambilan keputusan. Metode profile matching menggunakan beberapa tahapan perumusan dalam perhitungan yang meliputi Pemetaan Gap, Pembobotan, Perhitungan dan Pengelompokan Core Factor dan Secondary Factor, Perhitungan Nilai Total, Perhitungan Penentuan Ranking. Ada pula beberapa kriteria penilaian dalam karyawan terbaik yaitu: produktivitas (Produktivity), Kualitas (Quality Internal Control), Kerjasama (Teamwork), Inisiatif (Initiative), dan kehadiran (Absence). Dengan menggunakan sampel penelitian sebanyak 83 karyawan, penelitian ini menghasilkan informasi bahwa karyawan atas nama Hapidin menmpunyai nilai rata-rata paling tinggi yaitu 4.7083.]]>
<![CDATA[Rekayasa Ulang Proses Bisnis Dalam Pelaksanaan Ujian Menggunakan Sistem E-Learning (Studi Kasus FISIP Unjani) ]]>
<![CDATA[Tri Widiastuti]]>
<![CDATA[ SATIN - Sains dan Teknologi Informasi Vol 8 No 1 (2022): SATIN - Sains dan Teknologi Informasi ]]>
Publisher : <![CDATA[STMIK Amik Riau ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (382.368 KB)
|
DOI: 10.33372/stn.v8i1.841
<![CDATA[Penelitian ini dilatarbelakangi dari proses bisnis yang dijalankan pada pelaksanaan ujian di FISIP Unjani masih bersifat konvensional, perlu dilakukan perubahan proses bisnis untuk mengikuti perkembangan zaman dimana semua proses pendidikan sudah menggunakan teknologi informasi. Dengan metode rekayasa ulang proses bisnis pelaksanaan ujian dapat dilakukan dengan menggunakan sistem e-learning berbasis moodle dimana tujuannya adalah untuk menghasilkan proses waktu yang lebih cepat, pemangkasan proses, dan mengurangi SDM dalam proses bisnis serta biaya yang hanya sedikit. Dibanding dengan proses manual yang memakan proses yang panjang dan lama dalam persiapan ujian, dan dibutuhkan juga SDM yang sangat banyak dalam pelakasanaanya, serta biaya yang tidak sedikit. Hasil dari perbandingan waktu dari proses manual dengan perubahan proses bisnis menggunakan metode rekayasa ulang proses proses bisnis terlihat jelas bahwa sebelum dilakukan rekayasa ulang proses bisnis waktu yang diperlukan untuk kegiataan pelaksanaan ujian selama 5 jam 40 menit, setelah dilakukan rekayasa ulang proses bisnis menggunakan sistem e-learning waktu yang diperlukan hanya 1 jam 30 menit, dengan demikian dari sisi waktu banyak pemangkasan pekerjaan yang tidak perlu dilakukan dan menghasilkan waktu yang signifikan sehingga pekerjaan menjadi lebih efektif dan efisien serta hasil pelaksanaan ujian dengan metode rekayasa ulang proses bisnis dimana salah satu tujuannya adalah melakukan perubahan secara radikal dianggap berhasil.]]>
