Klaim Artikel Anda
Verifikasi kepemilikan artikel akademik
Apakah artikel-artikel ini milik Anda?
Daftarkan diri Anda sebagai author untuk mengklaim artikel dan dapatkan profil akademik terverifikasi dengan fitur lengkap.
Badge Verifikasi
Profil terverifikasi resmi
Statistik Lengkap
H-index, sitasi, dan metrik
Visibilitas Tinggi
Tampil di direktori author
Kelola Publikasi
Dashboard artikel terpadu
Langkah-langkah Klaim Artikel:
- 1. Daftar akun author dengan email akademik Anda
- 2. Verifikasi email dan lengkapi profil
- 3. Login dan buka menu "Klaim Artikel"
- 4. Cari dan klaim artikel Anda
- 5. Tunggu verifikasi dari admin (1-3 hari kerja)
Menampilkan 151–160 dari 6244 artikel
Deep Learning-Based Classification of Cognitive Workload Using Functional Connectivity Features
Vineeta Khemchandani
; Alok Singh Chauhan
; Shahnaz Fatima
; Jalauk Singh Maurya
; Abhay Singh Rathaur
; Kumar Sharma, Narendra
; Daya Shankar Srivastava
; Vugar Abdullayev
Advance Sustainable Science, Engineering and Technology (ASSET)
Vol 8
, No 1
(2026)
Cognitive workload plays a vital role in tasks that demand dynamic decision-making, especially under high-risk and time-sensitive conditions. An excessive workload can lead to unexpected and disproportionate risks, whereas insufficient workload may cause disengagement, undermining task performance. This underscores the importance of maintaining an optimal level of mental focus in high-pressure situations to ensure successful task execution. This study leverages deep learning methods alongside fu...
Google Scholar
DOI
Comparison of the Harmony Search and Gravitational Search Algorithms on a Decision Tree for Predicting Focus Levels
JUISI : Jurnal Ilmiah Sistem Informasi
Vol 5
, No 1
(2026)
Tingkat kefokusan merupakan faktor penting dalam produktivitas yang dipengaruhi oleh berbagai variabel seperti durasi tidur, konsumsi kafein, dan kondisi lingkungan kerja. Decision Tree Regressor memiliki potensi untuk memprediksi tingkat kefokusan, namun performanya sangat bergantung pada konfigurasi hyperparameter yang optimal. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan efektivitas algoritma Harmony Search (HS) dan Gravitational Search Algorithm (GSA) dalam mengoptimalkan hyperparameter Deci...
Sumber Asli
Google Scholar
DOI
Evaluasi Usability Sistem Pemesanan Menu Berbasis Web: Pendekatan Mixed-Methods Menggunakan SUS dan UEQ
JUISI : Jurnal Ilmiah Sistem Informasi
Vol 5
, No 1
(2026)
Perkembangan teknologi informasi mendorong sektor hospitality, termasuk café dan guest house, untuk mengadopsi sistem pemesanan berbasis digital guna meningkatkan efisiensi layanan dan kualitas pengalaman pengguna. Di Guest House Gethsemane Salatiga, proses pemesanan menu, pencatatan transaksi, dan pembuatan laporan masih dilakukan secara manual, sehingga diperlukan evaluasi terhadap solusi digital yang dikembangkan. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi tingkat usability dan pengalaman pe...
Sumber Asli
Google Scholar
DOI
Implementasi Metode Vision Transformer (ViT) Dalam Klasifikasi Jenis Tanah
JUISI : Jurnal Ilmiah Sistem Informasi
Vol 5
, No 1
(2026)
This study applies the Vision Transformer (ViT) method to soil-type classification and evaluates its accuracy using digital images. The Vision Transformer (ViT) is a Deep Learning architecture that uses self-attention to extract global features from images, enabling it to recognize texture and color patterns more comprehensively than other convolutional methods. The dataset used consists of eight soil types, each containing 77 image data in “.jpg” format. Each image was processed and augmented t...
Sumber Asli
Google Scholar
DOI
Analisis Sentimen Publik terhadap Pembangunan Ibu Kota Nusantara (IKN) menggunakan Algoritma Naive Bayes
Baginda Oloan Lubis
; Benny Firmansyah
; Hilmy Putra
; Soni Irawan
; Ainindia Nur Alizah
; Muhammad Ibrahim Adnan
; Daniel Marulitua Situmorang
JUISI : Jurnal Ilmiah Sistem Informasi
Vol 5
, No 1
(2026)
Pembangunan Ibu Kota Nusantara (IKN) merupakan salah satu proyek strategis nasional yang banyak mendapatkan perhatian publik karena dampaknya yang luas pada aspek sosial, ekonomi, dan politik di Indonesia. Media sosial, khususnya TikTok, memainkan peran penting dalam membentuk dan merefleksikan opini masyarakat, sehingga menjadi sumber data yang relevan untuk analisis sentimen secara real-time. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen publik terhadap progres pembangunan IKN menggunak...
Sumber Asli
Google Scholar
DOI
Analisis Sentimen Publik terhadap Pembangunan Ibu Kota Nusantara (IKN) menggunakan Algoritma Naive Bayes
Lubis, Baginda Oloan
; Firmansyah, Benny
; Putra, Hilmy
; Irawan, Soni
; Alizah, Ainindia Nur
; Adnan, Muhammad Ibrahim
; Situmorang, Daniel Marulitua
; Lubis, Baginda Oloan
; Firmansyah, Benny
; Putra, Hilmy
; Irawan, Soni
; Alizah, Ainindia Nur
; Adnan, Muhammad Ibrahim
; Situmorang, Daniel Marulitua
JUISI : Jurnal Ilmiah Sistem Informasi
Vol 3
, No 1
(2026)
Pembangunan Ibu Kota Nusantara (IKN) merupakan salah satu proyek strategis nasional yang banyak mendapatkan perhatian publik karena dampaknya yang luas pada aspek sosial, ekonomi, dan politik di Indonesia. Media sosial, khususnya TikTok, memainkan peran penting dalam membentuk dan merefleksikan opini masyarakat, sehingga menjadi sumber data yang relevan untuk analisis sentimen secara real-time. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen publik terhadap progres pembangunan IKN menggunak...
Google Scholar
DOI
Comparison of the Harmony Search and Gravitational Search Algorithms on a Decision Tree for Predicting Focus Levels
JUISI : Jurnal Ilmiah Sistem Informasi
Vol 5
, No 1
(2026)
Tingkat kefokusan merupakan faktor penting dalam produktivitas yang dipengaruhi oleh berbagai variabel seperti durasi tidur, konsumsi kafein, dan kondisi lingkungan kerja. Decision Tree Regressor memiliki potensi untuk memprediksi tingkat kefokusan, namun performanya sangat bergantung pada konfigurasi hyperparameter yang optimal. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan efektivitas algoritma Harmony Search (HS) dan Gravitational Search Algorithm (GSA) dalam mengoptimalkan hyperparameter Deci...
Google Scholar
DOI
Evaluasi Usability Sistem Pemesanan Menu Berbasis Web: Pendekatan Mixed-Methods Menggunakan SUS dan UEQ
Anggono, Sigit Umar
; Achaqie, Haikal Nur Rachmanrachim
; Kuncoro, Wreda Agung
; Huda, N.A. Miftahul
; Anggono, Sigit Umar
; Achaqie, Haikal Nur Rachmanrachim
; Kuncoro, Wreda Agung
; Huda, N.A. Miftahul
JUISI : Jurnal Ilmiah Sistem Informasi
Vol 5
, No 1
(2026)
Perkembangan teknologi informasi mendorong sektor hospitality, termasuk café dan guest house, untuk mengadopsi sistem pemesanan berbasis digital guna meningkatkan efisiensi layanan dan kualitas pengalaman pengguna. Di Guest House Gethsemane Salatiga, proses pemesanan menu, pencatatan transaksi, dan pembuatan laporan masih dilakukan secara manual, sehingga diperlukan evaluasi terhadap solusi digital yang dikembangkan. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi tingkat usability dan pengalaman pe...
Google Scholar
DOI
Implementasi Metode Vision Transformer (ViT) Dalam Klasifikasi Jenis Tanah
Hasbi, Abdilah
; Ardollynata, Ardollynata
; Tumanggor, Benelekser
; Hasbi, Abdilah
; Ardollynata, Ardollynata
; Tumanggor, Benerlekser
JUISI : Jurnal Ilmiah Sistem Informasi
Vol 5
, No 1
(2026)
This study applies the Vision Transformer (ViT) method to soil-type classification and evaluates its accuracy using digital images. The Vision Transformer (ViT) is a Deep Learning architecture that uses self-attention to extract global features from images, enabling it to recognize texture and color patterns more comprehensively than other convolutional methods. The dataset used consists of eight soil types, each containing 77 image data in “.jpg” format. Each image was processed and augmented t...
Google Scholar
DOI
A Hybrid Deep-Learning and Evolutionary Feature-Selection Framework for Skin Lesion Classification: Application to Monkeypox Detection
Advance Sustainable Science, Engineering and Technology (ASSET)
Vol 8
, No 1
(2026)
The recent resurgence of Monkeypox has highlighted the urgent need for fast and accurate diagnostic tools. In this paper, we propose a new framework of hybrid deep learning to combine both DenseNet121 and MobileNetV2 to obtain both rich and supplementary attributes of the skin lesion images. By pooling the outputs of these two models in terms of features, we get the lightweight representation of the images as well as rich representations of the images. To improve the feature set, we use Genetic...
Google Scholar
DOI