Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui dimensi budaya yang mempengaruhi perilaku penggunaan e-commerce di Indonesia. Tulisan ini bertujuan untuk melihat dimensi budaya dan variabel apa saja yang mempengaruhi prediksi perilaku penggunaan e-commerce pada model TPB di Daerah Istimewa Yogyakarta. Ada lima dimensi budaya yang digunakan dalam penelitian ini, yaitu Jarak Kekuasaan, Individualisme, Maskulinitas, Penghindaran Ketidakpastian, dan Orientasi Jangka Panjang.
Uji Hipotesis
Evaluasi Outer Model (Model Pengukuran)
Evaluasi Inner Model (Model Struktural)
Nilai R2 menggambarkan seberapa besar variabel dependen dipengaruhi oleh variabel independen dan dibagi menjadi tiga kategori yaitu Baik jika ≥ 0,67, Sedang jika ≥ 0,33 dan Kurang Baik jika. Berdasarkan Tabel 3 dapat dijelaskan bahwa di Daerah Istimewa Yogyakarta ATD sebagai variabel dependen dipengaruhi oleh LTO sebagai variabel independen sebesar 1,7%, PBC dipengaruhi oleh UAI sebesar 13,4%, SN dipengaruhi oleh MAS, IDV dan PD sebesar 11,9%, INT dipengaruhi oleh PBC, SATV, dan pengaruh sebesar 6,9,1%. PBC→INT berpengaruh positif berpengaruh positif Diterima SN → INT berpengaruh positif berpengaruh positif Diterima ATD → INT berpengaruh positif tidak berpengaruh signifikan Diterima INT → BHV berpengaruh positif berpengaruh positif Diterima UAI → PBC berpengaruh negatif berpengaruh positif Tidak diterima MAS→SN berpengaruh positif berpengaruh positif Tidak diterima IDV → SN berpengaruh negatif berpengaruh tidak signifikan berpengaruh signifikan Tidak diterima.
Evaluasi Hasil Analisis
KESIMPULAN DAN SARAN
Pengaruh inovasi pada adopsi B2C e-commerce: model berdasarkan teori perilaku terencana. Abstrak— Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui tingkat keamanan informasi pada sistem informasi akademik dan memberikan rekomendasi perbaikan pada manajemen keamanan informasi. Kata kunci—Keamanan informasi akademik, Sistem keamanan, Tingkat kematangan, SSE-CMM Abstrak— Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui tingkat keamanan informasi pada sistem informasi akademik untuk memberikan rekomendasi perbaikan dalam manajemen keamanan informasi.
PENDAHULUAN
Berikut adalah beberapa rumusan masalah dalam meneliti apakah sistem keamanan pada sistem informasi akademik yang digunakan sudah sesuai dengan standar dan tingkat kesiapan sistem informasi akademik dalam penerapan standar keamanan informasi [3]. Selain itu, bagaimana peran standardisasi keamanan sistem informasi dalam melindungi informasi yang tersimpan dari berbagai ancaman yang ada. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mendapatkan hasil pengukuran yang akurat dalam hal keamanan informasi pada sistem informasi akademik dan untuk meningkatkan kualitas keamanan informasi sesuai standar ISO 27002.
METODE PENELITIAN
INTENSIF: Jurnal Ilmiah Penelitian dan Penerapan Teknologi Sistem Informasi 15 perhitungan, jawaban Y (Ya) diubah menjadi nilai 1, dan jawaban T (Tidak) diubah menjadi nilai 0 [4]. INTENSIF: Jurnal Ilmiah Penelitian dan Penerapan Teknologi Sistem Informasi 19 Tabel 6. HASIL PERHITUNGAN TINGKAT KEMATANGAN PASAL 11: KEAMANAN FISIK DAN. Berdasarkan perhitungan tingkat kematangan keamanan informasi sistem informasi akademik saat ini bernilai 2,51 (define) untuk masuk ke level 3, dan diharapkan tingkat kematangannya adalah 5 (optimal).
HASIL DAN PEMBAHASAN
Hand gesture recognition atau pengenalan pergerakan tangan yang dilakukan beberapa langkahmeliputi: a) pengambilan data berbasis realtime dan wireless; b) ekstraksi fitur; c)
Manfaat yang diharapkan dari hasil penelitian ini adalah dengan membangun sistem presentasi cerdas menggunakan hand gesture recognition berdasarkan klasifikasi sinyal elektromiografi, 1) Membuat presentasi menjadi lebih efisien, menarik dan mudah dipahami, serta membuat diskusi menjadi lebih interaktif dan meningkatkan komunikasi; Rangkuman – Perkembangan teknologi untuk mendukung sistem pembelajaran saat ini sangat pesat sehingga muncul inovasi teknologi interaktif untuk trend pendidikan. Salah satu teknologi yang diimplementasikan adalah aplikasi presentasi interaktif di kelas multimedia atau smart presentation system.
Salah satu teknologi yang diimplementasikan adalah aplikasi presentasi interaktif di kelas multimedia atau sistem presentasi cerdas. Para peneliti telah banyak melakukan penelitian terhadap teknologi yang menggunakan teknologi multimedia interaktif untuk presentasi, diantaranya adalah pengenalan gerakan tangan untuk mengontrol presentasi menggunakan computer vision [1]. Tingkat akurasi sistem pengenalan gerak menggunakan computer vision sangat bergantung pada posisi presenter pada sensor kamera, sehingga kehadiran presenter sangat dibatasi menggunakan kontrol sensor suara karena sudah ditentukan untuk kontrol sensor suara menggunakan sensor suara. pp. Untuk mengatasi masalah ini, kami mengusulkan perangkat interaktif menggunakan perpindahan tangan dan sensor gerak berdasarkan sensor sinyal elektromiografi. Untuk membangun sistem ini dibagi menjadi beberapa bagian yaitu: sensor pengenalan gerak lengan menggunakan gelang Myo.
Data dari sensor ini akan diproses dalam beberapa langkah, langkah pertama adalah ekstraksi fitur menggunakan Transformasi Wavelet dan kemudian klasifikasi menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan. Hasil klasifikasi kemudian diimplementasikan ke dalam sistem presentasi cerdas, sistem presentasi yang dapat memahami perilaku manusia dan memberikan presentasi yang interaktif. Manfaat yang diharapkan dari hasil penelitian ini adalah dengan membangun sistem presentasi cerdas menggunakan pengenalan gerakan tangan berdasarkan klasifikasi sinyal elektromiografi, 1) membuat presentasi menjadi lebih efektif, menarik dan mudah dipahami, serta membuat diskusi menjadi lebih interaktif dan meningkatkan komunikasi;
Metode smart presentation system menggunakan hand gesture recognition berdasarkan klasifikasi sinyal electromyography (EMG) menggunakan myo bracelet ditunjukkan pada Gambar 1.
Myo Armband
HASIL DAN PEMBAHASAN 3.1. Dataset Pengujian
- Pengenalan Pose GerakanTangan
- Aplikasi Presentasi Cerdas
- Metode Analisis Data
- Pengujian Validitas
- Pengujian Reliabilitas
- Pengujian Inner Model
- Uji Hipotesis
- PENDAHULUAN
- METODE PENELITIAN 1 Deskripsi Sistem
- Retrieve merupakan proses menemukan kasus baru yang mirip dengan kasus lama yang tersimpan dicase base kemudian digunakan kembali untuk mendapatkan solusi
- Reuse menggunakan kembali kasus-kasus yang ada dan dicoba untuk menyelesaikan suatu masalah sekarang. Karena sangat jarang ada kasus baru yang sama persis
- Revise merubah dan mengadopsi solusi yang ditawarkan jika perlu. Terdapat dua tugas utama dari tahapan ini yaitu
- Retain proses penyimpanan dan validasi solusi dari kasus baru kedalam case based
- Representasi Kasus
INTENSIF: Jurnal Ilmiah Penelitian dan Penerapan Teknologi Sistem Informasi 41 Kemudian dilakukan normalisasi data sehingga diperoleh hasil normalisasi pada Gambar 4. Evaluasi sistem informasi merupakan upaya nyata untuk mengetahui keadaan sebenarnya dari implementasi sistem informasi. Evaluasi sistem informasi adalah kegiatan untuk mengukur atau memeriksa semua karakteristik sistem (dalam perencanaan, pengembangan, implementasi atau pengoperasian).
Metode HOT-Fit merupakan salah satu kerangka teoritis yang digunakan untuk mengevaluasi sistem informasi di bidang kesehatan. Metode HOT-Fit juga menargetkan komponen inti dari sistem informasi yaitu Human – Organization – Technology dan kesesuaian hubungan antara ketiga komponen tersebut [2]. Penelitian ini menggunakan metode penelitian deskriptif kuantitatif dengan melakukan survei dan pengumpulan data primer melalui wawancara dengan pemandu yang menyebarkan kuesioner kepada pengguna sistem informasi sebagai responden.
Dalam penelitian ini objek dan bahan penelitian adalah pengguna Sistem Informasi Manajemen Rumah Sakit (SIMRS) di RSUD Dr. Penelitian ini menggunakan model Hot-Fit yang dikembangkan oleh Yusof et al, dengan beberapa modifikasi untuk mengevaluasi keberhasilan penerapan sistem informasi manajemen personalia. INTENSIF: Jurnal Ilmiah Riset dan Penerapan Teknologi Sistem Informasi 53 merupakan pengujian kecukupan variabel dependen untuk menunjukkan koefisien determinasi, nilai R-squared dari dan variabel laten endogen 0,19 pada model struktural yang menunjukkan bahwa model tersebut “baik”, “moderat” dan “lemah” [4].
INTENSIF: Jurnal Ilmiah Penelitian dan Penerapan Teknologi Sistem Informasi 55 H3: Hasil t-statistik KI->KP memiliki nilai 1,38, menunjukkan bahwa nilai t-hitung lebih kecil dari nilai t-tabel 1,96, artinya H3 ditolak atau ada hubungan tidak searah (negatif) antara kualitas informasi dan kepuasan pengguna. INTENSIF: Jurnal Ilmiah Riset dan Penerapan Teknologi Sistem Informasi 59 Sistem pakar adalah sistem yang menggunakan fakta, pengetahuan, dan teknik penalaran untuk memecahkan masalah yang biasanya hanya dapat dipecahkan oleh seorang pakar dalam bidang tertentu [2]. INTENSIF: Jurnal Ilmiah Penelitian dan Penerapan Teknologi Sistem Informasi 63 2.3 Proses Pengambilan Diagnosis Hama dan Penyakit Nilam.
HASIL DAN PEMBAHASAN 3.1 Pengujian Sistem
Evaluasi Sistem
Hasil pengujian sistem dilakukan dengan menghitung nilai akurasi sistem dengan nilai yang didapat yaitu = 80% sehingga dapat dikatakan bahwa sistem CBR yang dibangun dapat mendiagnosa penyakit tanaman nilam dengan baik dan benar.
Tampilan Interface
Hasil penelitian ini menghasilkan sistem informasi layanan pelanggan yang lebih efisien dalam menyimpan dan mengolah data yang besar serta sangat efektif dalam menangani kebutuhan layanan pelanggan yang cepat dan sistematis. INTENSIF: Jurnal Ilmiah Penelitian dan Penerapan Teknologi Sistem Informasi 69 diagram aliran data, metode Kendall dan Kendall. Perubahan sistem pelayanan yang semula konvensional menjadi sistem informasi sangat dibutuhkan untuk mendukung peningkatan proses pelayanan nasabah secara cepat, mudah dan teratur/teratur.
Berdasarkan hasil analisis, langkah selanjutnya adalah merancang proses input dan output dari sistem informasi layanan pelanggan yang akan dibuat. Sedangkan istilah sistem informasi adalah cara-cara yang terorganisir dalam mengumpulkan, memasukkan, mengolah dan menyimpan data, dan cara-cara yang terorganisir dalam menyimpan, mengelola, mengendalikan dan melaporkan informasi sedemikian rupa sehingga suatu organisasi dapat mencapai tujuan yang telah ditetapkan [5]. Proses input yang akan diusulkan untuk dirancang meliputi beberapa form antara lain: form data paket laundry, form data petugas, form data anggota. Pada tahap ini sistem informasi jasa laundry dapat diuji dengan data real di lapangan.
Kesimpulan dari penelitian ini adalah Sistem Informasi Customer Service di CITRA LAUNDRY membantu manajemen untuk menangani penyimpanan data yang besar. Saran-saran yang baik dan konstruktif sangat diperlukan untuk pengembangan sistem ini agar dapat lebih memberikan kontribusi pelayanan pelanggan berbasis kebutuhan pelanggan di masa yang akan datang, misalnya dengan sistem informasi layanan pelanggan secara online. Oleh karena itu, penerapan metode inferensi rantai maju pada sistem pakar untuk mendiagnosa hama dan penyakit tanaman padi dapat memberikan informasi dan pengetahuan yang akan membantu masyarakat atau individu mengetahui jenis hama dan penyakit apa saja yang menyerang tanaman padi mereka, tanpa harus menunggu dan mengharapkan jawaban instan dari pakar.
Menurut harahap dan Tjahjono [2], pengetahuan masyarakat Indonesia tentang hama dan penyakit tanaman padi masih cukup rendah, termasuk pengelolaannya.
METODE PENELITIAN A. Metode Pengumpulan Data
Pengguna membandingkan fakta atau informasi dengan sistem pakar dan kemudian menerima saran dari pakar atau jawaban pakar. Bagian dalam sistem pakar terdiri dari 2 komponen utama yaitu basis pengetahuan yang berisi pengetahuan dan mesin inferensi yang menarik kesimpulan.
Metode Pengembangan Sistem
Analisis Kelayakan Sistem
- HASIL DAN PEMBAHASAN A.Mengidentifikasi Masalah
Hama dan penyakit tanaman padi merupakan faktor utama penyebab rendahnya produktivitas tanaman, yang dapat mengakibatkan gagalnya suatu sistem pertanian pada kondisi tertentu. Banyak kerugian yang disebabkan oleh hama dan penyakit tanaman padi yang terlambat didiagnosa. Masalah pendiagnosaan hama dan penyakit tanaman padi dapat diselesaikan dengan membuat dan mengembangkan suatu sistem yang dapat berperan sebagai pakar atau pakar hama dan penyakit tanaman padi.
Diagram Konteks
Basis Pengetahuan dan Basis Aturan
Selama proses konsultasi digunakan mekanisme inferensi forward chaining yang menguji fakta-fakta yang dimasukkan oleh pengguna, fakta-fakta tersebut merupakan gejala hama dan penyakit tanaman padi, dengan aturan-aturan yang telah disimpan dalam sistem, satu per satu, hingga dapat diambil keputusan. Pada grafik di atas gejalanya adalah apabila diganggu oleh serangga, serangga mempertahankan diri dengan bau (G00024), mekanisme kerusakannya adalah menghisap bulir-bulir bulir yang sedang mengenyangkan (G200023), merusak bulir pada tahap pemasakan (G00022), kerusakan yang ditimbulkan menyebabkan beras berubah warna dan memutih (G00026), bulir menjadi kosong (G00027), selanjutnya penyakit yang menyerang tanaman padi adalah hama Walang Sangit.
Rancangan Antarmuka Menu Hama & Penyakit
![Tabel 5. H ASIL P ERHITUNGAN M ATURITY L EVEL K LAUSUL 9: A KSES K ONTROL [L ANJUTAN ] Kontrol](https://thumb-ap.123doks.com/thumbv2/123dok/9989791.0/22.892.133.764.159.305/tabel-asil-erhitungan-aturity-lausul-ontrol-anjutan-kontrol.webp)
