Jurnal Sains, Nalar, dan Aplikasi Teknologi Informasi
Jurnal SNATi publishes original research articles on various topics related to computer science, information technology, systems engineering, and complementary fields.
Articles
49 Documents
<![CDATA[SPEECH RECOGNITION APPLICATION AS AN ANIMATED OBJECT MOVEMENT CONTROLLER SYSTEM ]]>
<![CDATA[Akuwan Saleh]]>;
<![CDATA[Ach. Aflah Jamazy]]>
<![CDATA[ Jurnal Sains, Nalar, dan Aplikasi Teknologi Informasi Vol. 1 No. 1 (2021) ]]>
Publisher : <![CDATA[Department of Informatics Universitas Islam Indonesia ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.20885/snati.v1i1.1
<![CDATA[Technological developments in the world have no boundaries. One of them is Speech Recognition. At first, words spoken by humans cannot be recognized by computers. To be recognizable, the word is processed using a specific method. Linear Predictive Coding Method (LPC) is a method used in this research to extract the characteristics of speech. The result of the LPC method is the LPC coefficient which is the number of LPC orders plus 1. The LPC coefficient is processed using Fast Fourier Transform (FFT) 512 to simplify the process of speech recognition. The results are then trained using Backpropagation Neural Network (BPNN) to recognize the spoken word. Speech recognition on the program is implemented as an animated object motion controller on the computer. The end result of this research is animated objects move in accordance with the spoken word. The optimal BPNN structure in this research is to use traingda training function, number of nodes 3, learning rate 0.05, epoch 1000, performance goal 0,00001. This structure can produce the smallest MSE value that is 0,000009957. So, this structure can recognize new words with 100% accuracy for trained data, 80% for the same respondents with trained data and reach 67.5% for new respondents.]]>
<![CDATA[PENANGANAN IMBALANCE DATA PADA KLASIFIKASI KEMUNGKINAN PENYAKIT STROKE ]]>
<![CDATA[Siti Mutmainah]]>
<![CDATA[ Jurnal Sains, Nalar, dan Aplikasi Teknologi Informasi Vol. 1 No. 1 (2021) ]]>
Publisher : <![CDATA[Department of Informatics Universitas Islam Indonesia ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.20885/snati.v1i1.2
<![CDATA[Penanganan imbalance data dilakukan untuk menangani distribusi data yang tidak imbangnya antar class mayoritas dan class minoritas, hal ini dapat mengakibatkan Machine Learning keliru dalam melakukan klasifikasi. Aritkel ini menyajikan reviu jurnal literatur yang pernah dilakukan dalam kurun tahun 2013-2021 dalam penanganan imbalance data. Penanganan imbalance data digunakan agar distribusi antar data class mayoritas dan class minoritas menjadi seimbang. Metode, akurasi atau performa dan dataset yang digunakan oleh literatur dalam klasifikasi akan dibandingkan. Berdasarkan reviu, performa yang dihasilkan cukup beragam dan terdapat beberapa teknik yang dapat dilakukan untuk menangani Imbalance data. Teknik-teknik tersebut bekerja dengan mendorong class minoritas mengubah distribusi class minoritas dan mayoritas. Teknik yang digunakan yaitu Random oversampling dan Random undersampling pada kemungkinan penyakit stroke. Penanganan Imbalance data dilakukan antar class 1 (Stroke) dan class 0 (tidak stroke) dengan distribusi antar data sama. Hasil yang didapatkan pada penggunaan teknik random oversampling mendapat performa yang lebih tinggi yaitu 95% daripada teknik random undersampling yang mendapat performa 76%.]]>
<![CDATA[KAJIAN PUSTAKA DALAM PENENTUAN TIPE DAN PERMASALAHAN KULIT WAJAH ]]>
<![CDATA[Shinta Dewi Kusumaningrum]]>
<![CDATA[ Jurnal Sains, Nalar, dan Aplikasi Teknologi Informasi Vol. 1 No. 1 (2021) ]]>
Publisher : <![CDATA[Department of Informatics Universitas Islam Indonesia ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.20885/snati.v1i1.3
<![CDATA[Kesadaran masyarakat akan pentingnya merawat kulit wajah makin meningkat seiring dengan banyaknya produk skincare yang ada dipasaran. Masing-masing orang perlu mengetahui tipe kulit dan permasalahan yang dialami sehingga produk yang digunakan dapat membantu untuk memperbaiki kondisi kulit. Artikel ini menyajikan sebuah kajian pustaka untuk mengetahui metode Sistem Pendukung Keputusan (SPK) atau Sistem Pakar yang tepat dalam menentukan tipe kulit agar memberikan hasil yang maksimal. Kajian ini melalui proses pemilihan topik, pencarian sumber kajian, hasil analisis, diskusi, hingga mendapatkan kesimpulan. Dari beberapa literatur yang telah dikaji dapat disimpulkan bahwa metode Certainty Factor dan Naïve Bayes adalah 2 (dua) metode yang mampu memberikan hasil dan validitas yang baik dibandingkan dengan metode lain.]]>
<![CDATA[DETEKSI UJARAN KEBENCIAN PADA TWITTER BAHASA INDONESIA MENGGUNAKAN MACHINE LEARNING: REVIU LITERATUR ]]>
<![CDATA[Aditya Perwira Joan Dwitama]]>
<![CDATA[ Jurnal Sains, Nalar, dan Aplikasi Teknologi Informasi Vol. 1 No. 1 (2021) ]]>
Publisher : <![CDATA[Department of Informatics Universitas Islam Indonesia ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.20885/snati.v1i1.5
<![CDATA[Meningkatnya pengguna media sosial mengakibatkan peningkatan aktifitas komunikasi antar warganet dalam media daring. Misalnya media twitter, warganet dapat berkomunikasi melalui twit. Twit pada twitter dapat memiliki sifat negatif dan sifat ini perlu memiliki perhatian khusus karena kemungkinan besar akan mengandung ujaran kebencian. Kasus ujaran kebencian ini kemudian oleh pemerintah diatasi atau dicegah dengan salah satunya Undangundang Informasi dan Transaksi Elektronik (UU ITE) yang dikeluarkan pada tahun 2018 pasal 28 ayat 2 tentang ujaran kebencian. Machine learning dalam penerapannya mampu mengolah data dalam bentuk teks atau (text analytic). Artikel ini menyajikan reviu terhadap literatur-literatur yang memanfaatkan machine learning untuk membantu mendeteksi teks yang mengandung ujaran kebencian. Hasil reviu menunjukkan bahwa penelitian terhadap kebencian menggunakan machine learning dapat dilakukan untuk mendeteksi kategori teks; apakah tergolong sebagai ujaran kebencian, serta memprediksi kategori dari ujaran kebencian yang terkandung dalam suatu teks. Algoritma RNN ternyata memiliki akurasi yang terbaik jika dibandingkan dengan algoritma lain yaitu 91%.]]>
<![CDATA[TINJAUAN PUSTAKA SISTEMATIS: PREDIKSI PRESTASI BELAJAR PESERTA DIDIK DENGAN ALGORITMA PEMBELAJARAN MESIN ]]>
<![CDATA[Sabar Aritonang Rajagukguk]]>
<![CDATA[ Jurnal Sains, Nalar, dan Aplikasi Teknologi Informasi Vol. 1 No. 1 (2021) ]]>
Publisher : <![CDATA[Department of Informatics Universitas Islam Indonesia ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.20885/snati.v1i1.4
<![CDATA[Penggunaan data profil dan capaian pemelajaran peserta didik dengan pembelajaran mesin untuk memprediksi prestasi belajar peserta didik akan memberi kontribusi penting bagi penyusunan strategi yang tepat dalam peningkatan prestasi belajar. Artikel ini menampilkan tinjauan pustaka sistematis (systematic literature review) terhadap 15 artikel penelitian yang mengimplementasikan algoritma pembelajaran mesin untuk memprediksi prestasi belajar peserta didik. Hasilnya adalah pembelajaran mesin relevan digunakan dalam memprediksi prestasi belajar peserta didik; sementara empat algoritma yang paling sering digunakan untuk memprediksi prestasi belajar peserta didik adalah ANN, Naïve Bayes, Logistic Regression, SVM dan Decision Tree. Temuan lain adalah bahwa pemangku kepentingan yang paling mendapat manfaat dari penelitian sejenis adalah lembaga pendidikan, dan jenis algoritma pembelajaran mesin yang paling banyak digunakan adalah jenis algoritma untuk klasifikasi.]]>
<![CDATA[PENGEMBANGAN SISTEM INFORMASI PENGADAAN BARANG PADA SUPPLY CHAIN MANAGEMENT (STUDI KASUS CV. FIPRO INDONESIA) ]]>
<![CDATA[Sifa Salafiah]]>
<![CDATA[ Jurnal Sains, Nalar, dan Aplikasi Teknologi Informasi Vol. 1 No. 1 (2021) ]]>
Publisher : <![CDATA[Department of Informatics Universitas Islam Indonesia ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.20885/snati.v1i1.6
<![CDATA[Pengadaan barang merupakan suatu aktivitas pembelian barang mentah, barang setengah jadi, atau barang jadi dari supplier. Dalam prosesnya, sistem informasi dapat digunakan untuk membantu mengoptimalkan kegiatan operasional pengadaan barang. CV. Fipro Indonesia merupakan perusahaan dagang yang bergerak di bidang makanan beku. Perusahaan ini berperan sebagai distributor untuk retailer yaitu para agen fipro. Proses pengadaan barang oleh agen kepada CV. Fipro Indonesia masih terbilang manual tanpa bantuan sistem informasi khusus sehingga dalam menjalankan prosesnya memerlukan waktu yang tidak sedikit. Artikel ini menyajikan sebuah prototype sistem informasi pengadaan barang pada supply chain management. Metode pengembangan yang digunakan adalah metode prototyping dengan tahapan pengembangan, yaitu initial requirements, design, prototyping, customer evaluation, dan review and update. Prototype yang dihasilkan diharapkan dapat menjadikan gambaran awal sebagai patokan dalam pengembangan menjadi versi kerja sistem.]]>
<![CDATA[PERANCANGAN SISTEM INFORMASI REKAM MEDIS PADA KLINIK SAFFIRA SENTRA MEDIKA BATAM ]]>
<![CDATA[Faza Muhammad Raihan]]>
<![CDATA[ Jurnal Sains, Nalar, dan Aplikasi Teknologi Informasi Vol. 1 No. 1 (2021) ]]>
Publisher : <![CDATA[Department of Informatics Universitas Islam Indonesia ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.20885/snati.v1i1.7
<![CDATA[Selama hampir dua tahun sejak Klinik Saffira Sentra Medika berdiri, belum terdapat suatu sistem informasi yang dapat mendukung proses bisnis di klinik tersebut. Saat ini proses pendataan, pelayanan, dan pencatatan rekam medis pasien masih menggunakan media tulis. Hal tersebut akan menyulitkan tenaga medis ketika hendak mencari dan menyortir data pasien, rekam medis, dan stok obat di dalam farmasi karena laporan banyak tertimbun di dalam ruang arsip laporan dan harus dicari satu per satu. Sistem informasi dapat membantu tenaga medis di klinik untuk dapat menyimpan dan mengolah berbagai macam data dengan aman dan terorganisir. Artikel ini menyajikan analisis dan perancangan sistem informasi rekam medis pada klinik tersebut. Metodologi pengembangan sistem yang digunakan adalah Waterfall. Hasil analisis kebutuhan dan perancangan, sistem informasi ini memiliki 10 fitur utama.]]>
<![CDATA[PENGEMBANGAN SISTEM INFORMASI PENGELOLAAN KINERJA KARYAWAN (STUDI KASUS: MODENA STRATEGY SYSTEM) ]]>
<![CDATA[Dinastutyasakti Bening Kinasih]]>
<![CDATA[ Jurnal Sains, Nalar, dan Aplikasi Teknologi Informasi Vol. 1 No. 1 (2021) ]]>
Publisher : <![CDATA[Department of Informatics Universitas Islam Indonesia ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.20885/snati.v1i1.8
<![CDATA[Berbagai cara dilakukan perusahaan untuk dapat memaksimalkan pengelolaan kinerja karyawan perusahaan. Pemanfaatan teknologi menjadi salah satu solusi yang ditempuh agar pengelolaan kinerja karyawan dapat terukur dengan baik. Artikel ini menyajikan pengembangan sistem informasi Modena Strategy System (MSS) dengan menggunakan metode pengembangan agile dengan kerangka kerja scrum. MSS ini dibuat karena tata kelola kinerja karyawan yang ada di perusahaan Modena selama ini tidak efektif. Proses pengelolaan evaluasi kinerja sebelumnya dilakukan secara manual dengan menggunakan file dengan format excel/.xlsx sehingga para reviewer, advisor, dan approver memerlukan proses yang lama dalam penyelesaiannya. Implementasi pendekatan scrum untuk MSS terbukti dapat meningkatkan kecepatan dan fleksibilitas untuk pengembangan sistem informasi. Pendekatan scrum memerlukan banyak interaksi dengan klien terkait kebutuhan yang ingin ditambah maupun diubah dalam aplikasi serta bertujuan untuk mencapai proses eksekusi dari pemenuhan kebutuhan dan terlaksananya penyelesaian dari masalah yang dihadapi.]]>
<![CDATA[EFEKTIVITAS PENGGUNAAN TEKNOLOGI INFORMASI UNTUK PEMBELAJARAN DARING DI MASA PANDEMI ]]>
<![CDATA[Trenaldy Adi Sucipto]]>
<![CDATA[ Jurnal Sains, Nalar, dan Aplikasi Teknologi Informasi Vol. 1 No. 2 (2022) ]]>
Publisher : <![CDATA[Department of Informatics Universitas Islam Indonesia ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.20885/snati.v1i2.13
<![CDATA[Penyebaran virus COVID-19 yang sangat cepat di Indonesia, telah memberikan dampak besar pada berbagai bidang di Indonesia terutama pada bidang pendidikan, hal tersebut kemudian menuntut lembaga pendidikan untuk melakukan inovasi dalam proses belajar-mengajar selama masa pandemi COVID-19. Salah satu inovasi yang dilakukan oleh lembaga pendidikan agar proses pembelajaran tetap terlaksanakan di tengah pandemi COVID-19 ini adalah dengan melakukan pembelajaran secara online atau daring dengan memanfaatkan teknologi informasi. Pemanfaatan teknologi informasi untuk pembelajaran daring di masa pandemi menggunakan e-learning menjadi solusi agar kegiatan belajar-mengajar tetap bisa dijalankan. Namun, dalam proses penerapannya tidak serta merta tanpa masalah. Perubahan mendadak dari metode pembelajaran konvensional menjadi pembelajaran jarak jauh (online) dari rumah secara mendadak (karena pandemi COVID-19) membuat proses penerapan pembelajaran daring dirasa kurang efektif. Oleh sebab itu, penting untuk meneliti bagaimana efektivitas penggunaan teknologi informasi terhadap pembelajaran daring di masa pandemi. Jenis penelitian ini adalah penelitian statistik kuantitatif non parametrik dengan teknik pengumpulan data menggunakan studi literatur, wawancara, dan kuesioner serta menggunakan metode uji hipotesis Korelasi Rank Spearman. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa terdapat pengaruh positif dan signifikan antara variabel efektivitas penggunaan teknologi informasi (X) dengan variabel pembelajaran daring di masa pandemi (Y). Hal ini ditunjukkan dengan nilai koefisien korelasi sebesar 0,611 dengan menggunakan sebesar 1% (0,01) dengan nilai signifikansi (2-tailed) sebesar 0,000. Pelaksanaan pembelajaran daring di masa pandemi COVID-19 juga memiliki berbagai kendala dan dampak yang dialami oleh guru, peserta didik, maupun orang tua. Mulai dari lemahnya penguasaan teknologi informasi, hilangnya minat belajar dan motivasi belajar peserta didik, serta keterbatasan sarana dan prasarana pembelajaran.]]>
<![CDATA[Pengukuran Penerimaan Pengguna Pada Aplikasi Kesehatan Halodoc dengan Menggunakan Model Unified Theory Of Acceptance And Use Of Technology 2 ]]>
<![CDATA[Nahdlah Nurul Murhum]]>;
<![CDATA[Yusuf Durachman]]>;
<![CDATA[Elvi Fetrina]]>
<![CDATA[ Jurnal Sains, Nalar, dan Aplikasi Teknologi Informasi Vol. 1 No. 2 (2022) ]]>
Publisher : <![CDATA[Department of Informatics Universitas Islam Indonesia ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.20885/snati.v1i2.12
<![CDATA[Teknologi baru menawarkan peluang besar bagi pengguna dan penyedia layanan kesehatan. Hal ini dimanfaatkan oleh para pelaku bisnis yang memberikan layanan kesehatan untuk mengembangkan usahanya, atau yang saat ini biasa dikenal dengan aplikasi kesehatan online. Aplikasi kesehatan mobile berpotensi mengubah kerja sistem kesehatan dan cara pasien berinteraksi dengannya. Hal ini dikarenakan populasi kaum muda yang besar di Indonesia semakin mencari solusi digital untuk mengakses barang dan jasa. Bisnis, pemerintah, dan organisasi non-pemerintah mencari teknologi kesehatan digital untuk meningkatkan efisiensi perawatan kesehatan dan meningkatkan hasil kesehatan pasien. Halodoc merupakan salah satu aplikasi kesehatan mobile yang memfasilitasi masyarakat untuk mendapatkan pelayanan kesehatan secara online. Untuk bersaing dengan penyedia layanan kesehatan online lainnya, pelaku bisnis harus selalu mengukur seberapa baik dan dapat diterimanya aplikasi tersebut bagi pengguna mereka.Penelitian ini menguji metode Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT2) yang terdiri dari faktor-faktor yang mempengaruhi penerimaan aplikasi kesehatan mobile Halodoc dengan menambahkan variabel Trust. Penelitian menggunakan metode kuantitatif dengan pendekatan teknik analisis PLS-SEM dengan survei menggunakan kuesioner terhadap 304 pengguna aplikasi Halodoc yang berada di wilayah Jakarta. Hasilnya penenlitian ini menunjukkan bahwa dari 11 hipotesis yang diuji, terdapat 6 hipotesis yang diterima dan 5 hipotesis ditolak. Variabel Habit (HT) merupakan faktor dengan perngaruh. Penelitian ini dapat dijadikan sebagai bahan pertimbangan untuk pengembangan aplikasi kesehatan Halodoc kedepannya.]]>
