Claim Missing Document
Check
Articles

Found 23 Documents
Search

OPTIMALISASI POHON KEPUTUSAN ID3 MENGGUNAKAN PARTICLE SWARM OPTIMIZATION DALAM PREDIKSI ADOPSI LAYANAN DIGITAL PAYMENT Sumarna; Wijaya, Ganda; Suryadithia, Rachmat; Pangesti, Witriana Endah; Yudhistira
Jurnal Informatika dan Rekayasa Elektronik Vol. 8 No. 2 (2025): JIRE November 2025
Publisher : LPPM STMIK Lombok

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36595/jire.v8i2.1711

Abstract

Transformasi digital mendorong peningkatan penggunaan layanan pembayaran digital seperti OVO dan GoPay. Namun, tingkat penggunaan layanan ini belum merata, sehingga diperlukan model prediksi untuk memahami faktor-faktor yang memengaruhi keputusan pengguna dalam mengadopsi layanan tersebut. Penelitian ini mengembangkan model klasifikasi berbasis algoritma ID3 yang dioptimasi menggunakan Particle Swarm Optimization (PSO). Data dikumpulkan melalui kuesioner dari 750 responden, kemudian diproses melalui tahap preprocessing, pelatihan ID3, dan optimasi dengan PSO. Hasil menunjukkan bahwa model ID3+PSO mencapai akurasi 94,53%, lebih tinggi dibandingkan ID3 tanpa optimasi (92,93%). Precision dan recall masing-masing meningkat menjadi 95,41% dan 95,15%, sementara AUC tetap tinggi di angka 98,20%. PSO terbukti efektif menyederhanakan model dan meningkatkan performa klasifikasi. Temuan ini berimplikasi pada peningkatan akurasi sistem rekomendasi dan pengambilan keputusan strategis oleh penyedia layanan digital payment, terutama dalam memahami karakteristik serta potensi adopsi layanan oleh pengguna secara lebih tepat.
Pengembangan Aplikasi Manajemen Keuangan Berbasis Android Terintegrasi AI dengan Metode Scrum Budiarto, Ragil; Safirti, Rizky Ade; Arifin, Yoseph Tajul; Pangesti, Witriana Endah
INSANtek Vol. 6 No. 2 (2025): November 2025
Publisher : LPPM Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/insantek.v6i2.10121

Abstract

Pengelolaan keuangan pribadi merupakan kebutuhan penting dalam mendukung literasi finansial masyarakat. Namun, banyak pengguna masih mengalami kesulitan dalam mencatat transaksi dan menganalisis pola pengeluaran secara efektif. Penelitian ini bertujuan mengembangkan aplikasi manajemen keuangan berbasis Android yang terintegrasi kecerdasan buatan (AI) dengan menerapkan metode pengembangan Scrum yang meliputi tahapan sprint planning, development, review, dan retrospective. Aplikasi yang dikembangkan, yaitu Seimbang.in, menyediakan beberapa fitur utama seperti Optical Character Recognition (OCR) untuk ekstraksi data transaksi, Financial AI Advisor untuk memberikan rekomendasi keuangan berbasis pola pengeluaran pengguna, serta chatbot berbasis model Gemini sebagai asisten interaktif. Metode pengumpulan data meliputi wawancara, observasi, dan studi dokumentasi. Hasil pengujian menunjukkan bahwa aplikasi dapat berfungsi secara optimal dalam membantu pengguna mencatat transaksi, mengelola anggaran, dan memperoleh analisis keuangan secara otomatis. Penelitian ini membuktikan bahwa kombinasi teknologi AI dan metodologi Scrum mampu menghasilkan aplikasi manajemen keuangan yang adaptif, efisien, dan sesuai dengan kebutuhan pengguna modern.
Collaborative Filtering Based Recommender Systems For Marketplace Applications Witriana Endah Pangesti; Rachmat Suryadithia; Priyono; Muhammad Faisal; Bilal Abdul Wahid; Arman Syah Putra
International Journal of Educational Research & Social Sciences Vol. 2 No. 5 (2021): October 2021
Publisher : CV. Inara

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51601/ijersc.v2i5.184

Abstract

The background of this research is to give the best advice to users who still don't know about other marketplaces that they can still use, to find the items they are looking for and at a cheaper price or with promos they can get. The method used in this research is to use a trial based on data obtained from users who use the media marketplace to purchase an item, with this, the real data can be known so that the best advice for an unknown marketplace can be given. In how many countries, a recommender system has been implemented in a marketplace that will provide advice using advertising media on social media, by using social media, users can find out about the marketplace, and are given continuous advice to install the application so that they can make transactions with purchase of a product in the marketplace. The purpose of this research is to give the best advice so that all people, especially marketplace users, can find out which other marketplaces are in order to know and be able to shop at other marketplaces, by doing price comparisons and being able to get promo prices and knowing based on habits, and ratings from the marketplace.