cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
-
Contact Email
-
Phone
-
Journal Mail Official
-
Editorial Address
-
Location
Kab. sleman,
Daerah istimewa yogyakarta
INDONESIA
Seminar Nasional Informatika (SEMNASIF)
Published by Universitas Pembangunan Nasional Veteran Yogyakarta
ISSN : -     EISSN : -     DOI : -
Core Subject : Science,
Computer Science & IT
Arjuna Subject : -
Articles 767 Documents
 73   74   75   76   77 
Diabetic Retinopathy Severity Level Classification Based on Fundus Image Using Convolutional Neural Network (CNN) MS Hendriyawan Achmad; Wahyu Saputro RM
Seminar Nasional Informatika (SEMNASIF) Vol 1, No 1 (2021): Inovasi Teknologi dan Pengolahan Informasi untuk Mendukung Transformasi Digital
Publisher : Jurusan Teknik Informatika

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

Abstract

Diabetic retinopathy is an eye disease and is a complication of diabetes mellitus. The longer a person suffers from diabetes mellitus, the more likely they are to experience diabetic retinopathy. Diabetic retinopathy is divided into two types, namely Non-Proliferative Diabetic Retinopathy (NPDR) with 4 phases (normal, mild, moderate and severe) and Pre-proliferative Diabetic Retinopathy (PDR). To classify the severity of this disease requires an expert doctor and takes a long time. This study applies the Convolutional Neural Network (CNN) method to fundus image input to classify the severity of diabetic retinopathy, namely mild, moderate, severe, or regular. The fundus image dataset for training and testing was taken from the APTOS 2019 dataset. The pre-processing stage of the fundus image includes: resizing, Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization (CLAHE), and gaussian filtering. After that, classification is carried out using the CNN Model, consisting of a convolution layer, a pooling layer, a dropout layer, and a fully connected layer. The results of the CNN model implementation show a classification accuracy of 75% in the training process and 73% in the model validation process. Meanwhile, in the confusion matrix testing process, the accuracy is 68%, the precision is 69%, and the recall is 68%.
Peran Mediasi Kepercayaan Pada Pengaruh Kualitas Website Dan E-Wom Terhadap Minat Beli Ulang Di Tokopedia Oleh Konsumen Online Generasi Milenial Di Daerah Istimewa Yogyakarta Maria Dwisakti Nettilin Watu; Haddy Suprapto; Dyah Sugandini
Seminar Nasional Informatika (SEMNASIF) Vol 1, No 1 (2021): Inovasi Teknologi dan Pengolahan Informasi untuk Mendukung Transformasi Digital
Publisher : Jurusan Teknik Informatika

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

Abstract

This study aims to analyze the mediating role of trust on the influence of website quality and E-WOM on the repurchase intention at Tokopedia by online consumers of millennial generation in D.I. Yogyakarta. This type of research is quantitative research. The sample in this study is part of the online consumers of millennial generation in D.I. Yogyakarta who have made a purchase at Tokopedia in the last 6 months with a minimum of twice purchases on Tokopedia. The sampling technique used purposive sampling, the data collection method in this study used a questionnaire. Questionnaires were distributed online using google form to 100 respondents. The data analysis technique in this study uses Partial Least Square (PLS) with the SmartPLS 3.3.3 software application. The results show that 1) website quality has a direct effect on repurchase intention, 2) E-WOM has a direct effect on repurchase intention, 3) website quality affects repurchase interest with trust as a mediating variable and 4) E-WOM has an effect on repurchase interest with trust as a mediating variable.
Fuzzy String Matching for Semi-Automatication of Words with Jaro Winkler Distance Algorithm on Microsoft Word Documents Hasna Nur Hanani; Herlina Jayadianti; Heru Cahya Rustamaji
Seminar Nasional Informatika (SEMNASIF) Vol 1, No 1 (2021): Inovasi Teknologi dan Pengolahan Informasi untuk Mendukung Transformasi Digital
Publisher : Jurusan Teknik Informatika

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

Abstract

Tujuan: mengukur pengaruh keberadaan fuzzy string matching pada pemiringan kata asing secara semi-otomatisasi dengan jaro winkler distance terhadap jumlah kata, waktu dan akurasi.Perancangan/metode/pendekatan: menguji ketepatan dan waktu pemrosesan pemiringan kata asing dengan jaro winkler dan menguji ketepatan dan waktu pemrosesan pemiringan kata asing dengan tambahan fuzzy string matching.Hasil: Akurasi semi-otomatisasi kata pada uji data satu menghasilkan nilai 83,73% untuk pemiringan dengan algoritma jaro winkler distance dan 84,33% untuk pemiringan kata dengan fuzzy string matching sedangkan semi-otomatisasi kata pada uji data dua dengan algoritma jaro winkler adalah 98,77%, sedangkan dengan penambahan fuzzy string matching akurasinya menjadi 99,11%. Pengukuran waktu pemrosesan menunjukkan bahwa dengan penambahan fuzzy string matching cenderung lebih cepat. Jumlah kata yang dimiringkan dengan fuzzy string matching lebih banyak dibanding pemiringan kata dengan jaro winkler distance pada kondisi dimana jumlah kata asing pada database sama.Keaslian/ state of the art: Penelitian ini, bermula dari pendeteksian kata asing pada dokume. Apabila kata aing yang merupakan kata dalam bahasa Inggris ditemukan, maka pada pngujian pertama kata tersebut akan diukur dengan algoritma Jaro Winkler distance. Jaro Winkler digunakan untuk mengukur persamaan kata antara kata asing yang ditemukan pada dokumen dengan kata asing pada database. Jika hasil dari jaro winkler distance adalah 1 maka kata akan dicetak miring. Pada pengujian kedua kata asing yang telah diukur dengan jaro winkler akan memiliki nilai persamaan kata yang akan diolah oleh fuzzy string matching. Fuzzy string matching akan memberikan toleransi nilai kepada hasil nilai persamaan kata. Hasil nilai fuzzy string matching akan menentuka kata asing tersebut akan dicetak miring atau tidak.
Application of Data Mining for Rainfall Prediction Classification in Australia with Decision Tree Algorithm and C5.0 Algorithm Irwansyah Saputra; Dinar Ajeng Kristiyanti
Seminar Nasional Informatika (SEMNASIF) Vol 1, No 1 (2021): Inovasi Teknologi dan Pengolahan Informasi untuk Mendukung Transformasi Digital
Publisher : Jurusan Teknik Informatika

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

Abstract

Tujuan: Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi hujan di Australia dengan pendekatan klasifikasi machine learning. Prediksi hujan yang tepat dan akurat sangat penting untuk perencanaan dan pengelolaan sumber daya air, peringatan banjir, kegiatan konstruksi dan operasi penerbangan serta yang lainnya.Perancangan/metode/pendekatan: Metode atau tahapan yang diterapkan dalam melakukan klasifikasi prediksi hujan di Australia yaitu melalui beberapa tahapan diantaranya Pengumpulan Data, Data Pre-processing (termasuk dilakukan penanganan Missing Value didalamnya), Pemodelan Klasifikasi dengan menerapkan dan membandingkan algoritme Decision Tree dan C5.0, Validasi Hasil menggunakan Partisi Dataset dan k-Cross Fold Validation serta Evaluasi Model menggunakan Confussion Matrix.Hasil: Berdasarkan hasil yang diperoleh, evaluasi menggunakan 10-Cross Fold Validation lebih unggul yang memiliki akurasi paling tinggi sebesar 87.35% untuk algoritme Decision Tree dan akurasi sebesar 86.85% untuk algoritme C5.0 Rule-Based Model, dibandingkan dengan metode Split 80:20 pada kasus prediksi hujan di Australia.Keaslian/state of the art: Selain model klasifikasi yang digunakan, validasi dataset baik itu dengan partisi dataset atau k-Cross Fold Validation juga dapat mempengaruhi akurasi hasil prediksi.
Implementasi metode pengujian equivalence partitioning pada pengembangan RESTful API Sistem Informasi Klinik Pratama UPN “Veteran” Yogyakarta. Muhamad Iskhak; Syafaldi Rizkika
Seminar Nasional Informatika (SEMNASIF) Vol 1, No 1 (2021): Inovasi Teknologi dan Pengolahan Informasi untuk Mendukung Transformasi Digital
Publisher : Jurusan Teknik Informatika

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

Abstract

Tujuan:Menerapkan metode blackbox testing dengan teknik equivalence partitioning untuk menguji kualitas RESTful API Sistem Informasi Klinik Pratama UPN “Veteran” Yogyakarta yang sedang dikembangkan.Perancangan/metode/pendekatan:Penelitian ini dilakukan dengan beberapa tahapan, dimulai dari perancangan desain API, implementasi, dan pengujian RESTful API yang telah dibuat.Hasil:RESTful API Klinik Pratama UPN Veteran Yogyakarta berjalan dengan baik dibuktikan dengan tidak ada kesalahan yang terjadi pada sistem ketika dilakukan pengujian dengan menggunakan teknik equivalence partitioning.Keaslian/ state of the art:Penelitian yang dibuat menggunakan metode black box dengan teknik equivalence partitioning dengan objek RESTful API dan studi kasus Sistem Informasi Klinik Pratama UPN Veteran Yogyakarta.
Sentiment Analysis of Depression Detection on Twitter Social Media Users Using the K-Nearest Neighbor Method Arianti Primadhani Tirtopangarsa; Warih Maharani
Seminar Nasional Informatika (SEMNASIF) Vol 1, No 1 (2021): Inovasi Teknologi dan Pengolahan Informasi untuk Mendukung Transformasi Digital
Publisher : Jurusan Teknik Informatika

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

Abstract

Every day, millions of people suffer from depression and only a small percentage of them receive proper treatment. Depression is one of the most common mental health disorders. Mental health is very important for humans as well as physical health in general. Not infrequently media users often provide information about themselves and the complaints they experience on burdensome social media. At this time the detection can be detected from the activities of social media users themselves. Because, not infrequently Twitter social media users often provide information about themselves and the complaints they are experiencing on Twitter social media which is burdensome. Therefore, social media Twitter is an option to detect the level of mental health that is being experienced by someone. In this study, the author aims to analyze the application of the K-Nearest Neighbor method in detecting depression in Twitter social media users and see the accuracy value. Based on tests on the KNN classification using the stages of the confusion matrix, the accuracy obtained is 78.18%.
Classification of Sentiments on Twitter Opinions with The Keyword Sinovac Using Naive Bayes Bagus Muhammad Akbar; Ahmad Taufiq Akbar; Rochmat Husaini
Seminar Nasional Informatika (SEMNASIF) Vol 1, No 1 (2021): Inovasi Teknologi dan Pengolahan Informasi untuk Mendukung Transformasi Digital
Publisher : Jurusan Teknik Informatika

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

Abstract

Tujuan :Menerapkan metode analisis sentimen menggunakan metode Naïve Bayes pada opini twitter mengenai sentimen masyarakat terhadap vaksin covid-19, khususnya jenis sinovac.Metode: Valence Shifter-Lexicon based dan Data mining dengan algoritma Naïve Bayes untuk menentukan kategori sentimen tentang vaksin sinovacHasil : Analisis sentimen menggunakan metode Naïve Bayes menghasilkan 1433 (71,65%) sentimen positif, 403 (20,15%) sentimen negatif, dan 164 (8,2%) untuk sentimen netral. Sedangkan anaisis sentimen menggunakan metode Valence Shifter-lexicon based menghasilkan 903 (45,15%) sentimen positif, 437 (21,85%) sentimen negatif, dan sentimen netral sebesar 660 (33%).. Berdasarkan analisis sentimen dengan 2 metode tersebut, metode Naive bayes lebih signifikan dalam mengklasifikasikan sentimen. Disamping itu, Hasil penelitian ini juga mengisyaratkan bahwa kemunculan vaksin sinovac memberikan kesan positif di kalangan masyarakat.State of the Art:Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah 2 metode yakni Valence Shifter-lexicon based dan Naïve Bayes utuk menentukan sentimen masyarakat tentang vaksin sinovac. Sehingga lebih mengklarifikasi hasil analisis sentimen cenderung positif meskipun tidak dilakukan pelabelan secara manual.
Classification Of Visitor Satisfaction at The Museum Using The Naïve Bayes Algorithm Ayunda Dwi Agustin; Tacbi Hendro Pudjiantoro; Puspita Nurul Sabrina
Seminar Nasional Informatika (SEMNASIF) Vol 1, No 1 (2021): Inovasi Teknologi dan Pengolahan Informasi untuk Mendukung Transformasi Digital
Publisher : Jurusan Teknik Informatika

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

Abstract

Kepuasan ipengunjung iadalah ipengukuran iatau ijasa dengan iproduk-produk iyang iditerima.iData imining memiliki ikarakteristik iteknis, isalah isatunya iadalah klasifikasi. iTeknik iklasifikasi ijuga iterdiri idari beberapa metode iadalah iAlgoritma iNaïve iBayes Classifier. Algoritma iNaïve iBayes iClassifier merupakan isalah isatu metode iyang idigunakan idalam data imining iyang didasarkan ipada iteori ikepuasan Bayes. iPengaruh kepuasan ipengunjung, ijuga menyatakan ibahwa idengan adanya ikepuasan pengunjung iakan imenciptakan loyalitas pengunjung. Kepuasan ipengunjung ijuga imemiliki pengaruh iuntuk meningkatkan ikualitas ipelayanan iPusat Peragaan-IPTEK idikarenakan iadanya ipengujung iyang datang untuk imenggunakan ialat peraga iberulang ikali. Peragaan di Pusat Peragaan-IPTEK dibuat sangat menyenangkan dan menghibur, melalui berbagai program dan peragaan interaktif yang dapat disentuh dan dimainkan. Pusat Peragaan Ilmu Pengetahuan dan Teknologi dibangun dengan maksud menyadarkan masyarakat mengenai perkembangan ilmu pengetahuan dan teknologi dunia secara sangat cepat. Arah perkembangan ini harus didasari agar dapat mengikuti untuk kemudian maju bersama perkembangan. Berdasarkan hasil analisis yang diperoleh dalam penelitian ini dilakukan dengan menerapkan naïve bayes. Metode yang digunakan dengan menggunakan data latih untuk dapatkan peluang setiap kriteria untuk kelas yang berbeda, maka nilai-nilai ini kriteria dapat dioptimalkan untuk memprediksi baru kepuasan pelanggan, yaitu dengan pengujian data.
Pengaruh Promosi Media Sosial Terhadap Keputusan Pembelian Dan Implikasinya Pada Electronic Word Of Mouth Pada Cafe Brick Sleman Hanun Wuryansari
Seminar Nasional Informatika (SEMNASIF) Vol 1, No 1 (2021): Inovasi Teknologi dan Pengolahan Informasi untuk Mendukung Transformasi Digital
Publisher : Jurusan Teknik Informatika

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

Abstract

Penelitian ini bertujuan mengetahui dan menjelaskan pengaruh promosi melalui media sosial Instagram terhadap keputusan pembelian dan implikasinya pada electronic word of mouth pada konsumen di Cafe Brick Sleman. Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif. Sampel penelitian ini adalah 100 konsumen yang sudah pernah berkunjung ke Cafe Brick dengan menggunakan metode purpossive sampling. Instrumen penelitian ini menggunakan kuesioner dan dianalisis menggunakan analisis regresi berganda.Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa promosi menggunakan media sosial memiliki pengaruh terhadap keputusan pembelian serta berimplikasi pada electronic word of mouth pada pelanggan Cafe Brick. Penelitian ini memberikan konstribusi bagi Pemasar Cafe Brick terkait strategi promosi di media sosial dan electronic word of mouth.
THE EFFECT OF SERVICE FEATURES ON LOYALTY IN MEDIATION OF BNI TAPLUS UGM CUSTOMER SATISFACTION Benny Umbara; Haddy Suprapto; Titik Kusmantini
Seminar Nasional Informatika (SEMNASIF) Vol 1, No 1 (2021): Inovasi Teknologi dan Pengolahan Informasi untuk Mendukung Transformasi Digital
Publisher : Jurusan Teknik Informatika

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

Abstract

The increasing number of banking companies are switching to work on the consumer market, resulting in higher competition between banks. This research was conducted to analyze and determine the effect of BNI Taplus service features on customer satisfaction and customer loyalty and the effect of BNI Taplus service features on customer loyalty mediated by customer satisfaction. The data were obtained by distributing surveys to several respondents. The sample consisted of 100 respondents. This research analysis test using path analysis with the SEM method. The results of this research analysis test found several things that service features did not have a significant effect on customer satisfaction and loyalty of BNI Taplus UGM Yogyakarta Branch. While customer satisfaction is able to mediate positively and significantly the effect of service features on customer loyalty at BNI Taplus UGM Yogyakarta Branch.

Page 75 of 77 | Total Record : 767

 73   74   75   76   77 

Filter by Year

2008 2021


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 1, No 1 (2021): Inovasi Teknologi dan Pengolahan Informasi untuk Mendukung Transformasi Digital Vol 1, No 1 (2020): Peran Digital Society dalam Pemulihan Pasca Pandemi Vol 1, No 1 (2018): Landscape Industri Internet Dampak Perilaku Marketing Indonesia Vol 1, No 1 (2018): Landscape Industri Internet Dampak Perilaku Marketing Indonesia Vol 1, No 1 (2017): “e-Defense : Menjaga keamanan data menghadapi cyber warfare untuk memperkokoh ke Vol 1, No 2 (2016): Semnasif 2016 Vol 1, No 2 (2016): Semnasif 2016 Vol 1, No 1 (2015): Informatika Dalam Pengelolaan Sumber Daya Alam Vol 1, No 1 (2015): Informatika Dalam Pengelolaan Sumber Daya Alam Vol 1, No 1 (2014): Business Intelligence Vol 1, No 5 (2013): Network And Security Vol 1, No 4 (2013): Intelligent System dan Application Vol 1, No 3 (2013): Computation And Instrumentation Vol 1, No 3 (2013): Computation And Instrumentation Vol 1, No 2 (2013): Cloud Computing Technology Vol 1, No 1 (2013): Information System and Application Vol 1, No 1 (2013): Information System and Application Vol 1, No 5 (2012): Geoinformatic And GIS Vol 1, No 5 (2012): Geoinformatic And GIS Vol 1, No 4 (2012): Information System and Application Vol 1, No 4 (2012): Information System and Application Vol 1, No 3 (2012): Intelligent System dan Application Vol 1, No 3 (2012): Intelligent System dan Application Vol 1, No 2 (2012): Network And Security Vol 1, No 1 (2012): Computation And Instrumentation Vol 1, No 5 (2011): Information System and Application Vol 1, No 5 (2011): Information System and Application Vol 1, No 4 (2011): Intelligent System dan Application Vol 1, No 3 (2011): Network And Security Vol 1, No 2 (2011): Instrumentational And Robotic Vol 1, No 2 (2011): Instrumentational And Robotic Vol 1, No 1 (2011): Computatinal Vol 1, No 5 (2010): Information System And Application Vol 1, No 5 (2010): Information System And Application Vol 1, No 4 (2010): Intelligent System dan Application Vol 1, No 3 (2010): Network And Security Vol 1, No 3 (2010): Network And Security Vol 1, No 2 (2010): Instrumentational And Robotic Vol 1, No 1 (2010): Computatinal Vol 1, No 1 (2010): Computatinal Vol 1, No 6 (2009): E-Democracy Vol 1, No 6 (2009): E-Democracy Vol 1, No 5 (2009): Information System And Application Vol 1, No 5 (2009): Information System And Application Vol 1, No 4 (2009): Intelligent System dan Application Vol 1, No 3 (2009): Network And Security Vol 1, No 2 (2009): Instrumentational And Robotic Vol 1, No 1 (2009): Computatinal Vol 1, No 1 (2009): Computatinal Vol 1, No 5 (2008): Information System And Application Vol 1, No 5 (2008): Information System And Application Vol 1, No 4 (2008): Network And Security Vol 1, No 3 (2008): Intelligent System dan Application Vol 1, No 3 (2008): Intelligent System dan Application Vol 1, No 2 (2008): Instrumentational And Robotic Vol 1, No 1 (2008): Computational More Issue