Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.702
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Journal of Emerging Information Systems and Business Intelligence (JEISBI)
Wiyli Yustanti
Program Studi S1 Sistem Informasi Universitas Negeri Surabaya
Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Languange, Linguistic, Communication & Media Library & Information Science

Published : 4 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 4 Documents
Search

 1 
Studi Perbandingan Algoritma Klastering Dalam Pengelompokan Persediaan Produk (Studi Kasus : Subdirektorat Perencanaan Sarana Prasarana Dan Logistik PTN X) Choirun Nisa; Wiyli Yustanti
Journal of Emerging Information Systems and Business Intelligence (JEISBI) Vol. 2 No. 3 (2021): Vol. 02 Issue 03
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26740/jeisbi.v2i3.41103

Abstract

Clustering merupakan metode penganalisaan data yang bertujuan untuk membuat suatu kelompok atau cluster berdasarkan tingkat kemiripian karakter tiap objek. hasil dari Clustering merupakan satu kelas dalam tingkat kemiripan yang tinggi ataupun tingkat kemiripan yang rendah pada antar kelas. Didalam penelitian ini dilakukan studi perbandingan ketiga algoritma Clustering yaitu K-means Clustering, K-Medoids Clustering dan Agglomerative Hierarchical Clustering dalam pengelompokkan persediaan produk di Subdirektorat Perencanaan Sarana Prasarana dan Logistik pada PTN X yang bertujuan untuk membandingkan ketiga metode Clustering dalam mengkelompokkan data persediaan produk dengan optimal. Dari pengujian validitas nilai hasil uji validitas metode Silhoutte Coefficient yang optimal untuk membentuk cluster dari data persediaan produk ialah algoritma K-means Clustering nilai index yang didapatkan sebesar 0,52 sesuai dengan nilai Silhoutte Coefficient diantara ketiga metode hanya K-means yang nilai indexnya mendekati angka 1 yang dapat di interprestasikan bahwa nilai Silhoutte Coefficient untuk Algoritma K-means dalam kategori baik. Dari hasil uji yang telah dilakukan mendapati hasil bahwa algoritma Clustering yang terbaik ialah K-means Clustering maka dari itu akan dilakukannya analisa lanjutan untuk mengevaluasi hasil pengelompokkan data menggunakan algoritma K-means Clustering. Dari analisa lanjutan yang tlah dilakukan metode K-means Clustering berhasil membentuk 2 cluster yaitu cluster produk dalam stok rendah dan produk dalam stok tinggi.
Penerapan Metode Market Basket Analysis dengan Algoritma Eclat dan Prediksi dengan Artificial Neural Network pada Data Transaksi Penjualan Raniar Haristyarini; Wiyli Yustanti
Journal of Emerging Information Systems and Business Intelligence (JEISBI) Vol. 2 No. 3 (2021): Vol. 02 Issue 03
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26740/jeisbi.v2i3.41105

Abstract

Untuk mempertahankan stabilitas kebutuhan pelanggan pada swalayan, maka diperlukan suatu teknik data mining untuk melakukan analisa. Metode Market Basket Analysis dan prediksi dipilih untuk melakukan analaisa terhadap data transaksi penjualan pada swalayan KPRI Pemda Sejahtera. Dengan Market Basket Analysis menggunakan algoritma Eclat maka akan ditemukan pola asosiasi barang yang dibeli secara bersamaan dalam satu transaksi. Dari hasil tersebut selanjutnya akan dilakukan prediksi jumlah barang yang dibeli dengan Artificial Neural Network Backpropagation untuk memprediksi jumlah pembelian barang berdasarkan pola asosiasi. Dari metode Market Basket Analysis didapatkan tiga pola asosiasi atau rule dengan nilai confidence tertinggi. Prediksi menggunakan Artificial Nueral Network pada rule pertama menghasilkan nilai MAPE sebesar 7.462% dengan akurasi 92.538%, rule kedua menghasilkan nilai MAPE sebesar 7.186% dengan akurasi 92.814%, dan rule ketiga menghasilkan nilai MAPE sebesar 8.799% dengan akurasi 91.201%.
Analisis Sentimen Customer Review Aplikasi Ruang Guru Dengan Metode BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) Raden Mas Rizqi Wahyu Panca Kusuma Atmaja; Wiyli Yustanti
Journal of Emerging Information Systems and Business Intelligence (JEISBI) Vol. 2 No. 3 (2021): Vol. 02 Issue 03
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26740/jeisbi.v2i3.41567

Abstract

Google Play Store telah menjadi salah satu layanan distribusi digital terbesar yang digunakan untuk mengunduh dan mengunggah aplikasi yang telah di kembangkan. Penelitian ini dilakukan untuk analisa sentimen terhadap aplikasi Ruang Guru di Google Play Store. Data review komentar diambil dari fitur komentar yang ada di Google Play Store menggunakan teknik scrapping. Data yang digunakan berjumlah 5437 records. Hasil dari analisa sentimen dapat dimanfaatkan untuk melihat respon pengguna Ruang Guru lalu pengembang bisa memaksimalkan fitur yang dirasa kurang oleh pengguna. Wordcloud pada komentar review Ruang Guru berisikan keluhan aplikasi, video yang berbayar, dan seringnya aplikasi crash. Model dan metode yang digunakan adalah model pre-trained BERT. Pada model ini diperoleh nilai F1 Score adalah 98.9% dengan proporsi data latih dan data uji 70:30. Kemudian, dilakukan evaluasi terhadap model dan menghasilkan nilai akurasi sebesar 99%, presisi sebesar 64.13%, recall sebesar 60.51%. Nilai kriteria presentase sentimen memiliki bobot 99% dan dapat dinyatakan valid berdasarkan 10 kali epoch di rata-rata dengan peningkatan yang konsisten.
Analisis Sentimen Kualitas Layanan Teknologi Pembayaran Elektronik pada Twitter (Studi Kasus Ovo dan Dana) Enggarbela Ogi Intan Pratiwi; Wiyli Yustanti
Journal of Emerging Information Systems and Business Intelligence (JEISBI) Vol. 2 No. 3 (2021): Vol. 02 Issue 03
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26740/jeisbi.v2i3.41597

Abstract

Co-Authors Choirun Nisa Enggarbela Ogi Intan Pratiwi Raden Mas Rizqi Wahyu Panca Kusuma Atmaja Raniar Haristyarini