Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
2.338
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Akuntansi Muhammadiyah Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Sebatik JOURNAL OF INFORMATION SYSTEM MANAGEMENT (JOISM) TIN: TERAPAN INFORMATIKA NUSANTARA JURPIKAT (Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat) JIHBIZ :Global Journal of Islamic Banking and Finance. J-Intech (Journal of Information and Technology) DiJITAC : Digital Journal of Information Technology and Communication Jurnal Ilmiah Basis Ekonomi dan Bisnis EKOBIS SYARIAH Jurnal Madinasika: Manajemen dan Keguruan WATHAN: Jurnal Ilmu Sosial dan Humaniora Cognitionis Civitatis et Politicae Variable Research Journal
Yulindawati, Yulindawati
Unknown Affiliation
Religion Aerospace Engineering Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Automotive Engineering Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Dentistry Earth & Planetary Sciences Economics, Econometrics & Finance Education Energy Engineering Environmental Science Health Professions Immunology & microbiology Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Materials Science & Nanotechnology Mathematics Mechanical Engineering Medicine & Pharmacology Neuroscience Nursing Physics Public Health Social Sciences Veterinary Other

Published : 18 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 18 Documents
Search

 1   2 
HALAL TOURISM POTENTIAL OF CEMARA INDAH BEACH IN DEVELOPING THE COMMUNITY BUSINESS SECTOR Yulindawati, Yulindawati
EKOBIS SYARIAH Vol. 9 No. 1 (2025): Islamic-Based Economic and Business Development in the Context of Community Emp
Publisher : Universitas Islam Negeri Ar-Raniry Banda Aceh

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22373/ekobis.v9i1.29288

Abstract

The results of the research show that the tourism potential of Cemara Indah Beach which can support the development of the community's business sector is the location of the tourist attraction close to residential areas so that people can easily open their businesses, Cemara Indah Beach is close to the national road so it has the potential for small businesses from the community, the potential of the sea and a very beautiful beach, the natural beauty around Cemara Indah Beach that supports it, the availability of good facilities and infrastructure, providing tourist facilities for children and adults, the availability of various culinary foods for visitors and the existence of artificial park tourist attractions, sports fields and play areas children. The potential impact of Cemara Indah Beach tourism on the community business sector is the emergence of various types of community businesses such as opening kiosks selling snacks, traditional culinary businesses, the emergence of businesses providing tourist facilities, games rental businesses for visiting children and the existence of a managed culinary business sector. by BUMG Gampong Ujong Batee.
Analisis Pola Penjualan Obat di Apotek Menggunakan Algoritma Apriori Untuk Optimalisasi Stok dan Penjualan Yulindawati, Yulindawati; Yusnita, Amelia; Mayasari, Renni; Melano, M Erick
TIN: Terapan Informatika Nusantara Vol 5 No 2 (2024): July 2024
Publisher : Forum Kerjasama Pendidikan Tinggi (FKPT)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47065/tin.v5i2.5407

Abstract

This research aims to identify product sales patterns at Teluk Bayur Pharmacy to optimize stock management and increase sales by using data mining techniques, especially the Apriori Algorithm. Pharmacies are very instrumental in providing drug-related information and are a form of retail trade that sells medicines at more affordable prices compared to hospital services. However, Teluk Bayur Pharmacy often faces difficulties in managing stock, analyzing product sales patterns and consumer behavior, which causes problems of over stock or under stock. Through the application of Association Rule Mining using the Apriori Algorithm, this research analyzes the correlation between products to find frequent purchase patterns. The methods used include literature study, data collection, data preprocessing, application of Apriori Algorithm, evaluation and interpretation of results, and application of conclusions and recommendations. To analyze sales patterns, the data collected exceeded 100 entries, and 12 transactions were selected that represented the most sales each month. The results of testing the analysis utilizing tanagra 1.4.41 software, by setting a minimum support of 40% and a minimum confidence of 70%, from the results of research and testing show that products that are often purchased together by customers are masks, vegeta, and antimo with a confidence value above 70%. The findings are expected to provide insight for Teluk Bayur Pharmacy in understanding consumer behavior and identifying new sales opportunities.
Komparasi Data Mining Naive Bayes dan Neural Network memprediksi Masa Studi Mahasiswa S1 Azahari, Azahari; Yulindawati, Yulindawati; Rosita, Dewi; Mallala, Syamsuddin
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 7 No 3: Juni 2020
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25126/jtiik.2020732093

Abstract

Prediksi  kelulusan  dibutuhkan  oleh  manajemen  perguruan  tinggi  dalam  menentukan kebijakan  preventif  terkait  pencegahan  dini  kasus drop  out. Lama masa studi setiap mahasiswa bisa disebabkan dengan berbagai faktor.  Dengan  menggunakan data mining algoritma naive bayes dan neural network dapat  dilakukan  prediksi  kelulusan  mahasiswa di  STMIK  Widya  Cipta  Dharma (WiCiDa) Samarinda . Atribut yang digunakan yaitu, umur saat masuk kuliah, klasifikasi kota asal Sekolah Menengah Atas, pekerjaan ayah, program studi, kelas, jumlah saudara, dan Indeks Prestasi Kumulatif (IPK). Sampel mahasiswa yang lulus dan drop-out pada tahun 2011 sampai 2019 dijadikan sebagai data training dan data testing. Sedangkan angkatan 2015–2018 digunakan sebagai data target yang akan diprediksi masa studinya. Sebanyak 3229 mahasiswa, 1769 sebagai data training, 321 sebagai data testing, dan 1139 sebagai data target. Semua data diambil dari data mahasiswa program strata 1, dan tidak mengikut sertakan data mahasiswa D3 dan alih jenjang/transfer.  Dari data testing diperoleh tingkat akurasi hanya 57,63%. Hasil penelitian menunjukkan banyaknya kelemahan dari hasil prediksi naive bayes dikarenakan tingkat akurasi kevalidannya tergolong tidak terlalu tinggi. Sedangkan akurasi prediksi neural network adalah 72,58%, sehingga metode alternatif inilah yang lebih baik. Proses evaluasi dan analisis dilakukan untuk melihat dimana letak kesalahan dan kebenaran dalam hasil prediksi masa studi.AbstractGraduation predictions are required by the higher education institution preventive policies related to the early prevention of drop-out cases. The duration of study, for each student can be caused by various factors. By using the data mining algorithm Naive bayes and neural network, the student graduation in STMIK Widya Cipta Dharma (WiCiDa) can be predicted. The attributes used are as follows: age at admission, classification of cities from high school, father’s occupation, study program, class, number of siblings, and grade point average (GPA). Samples of students who graduated and dropped out between year 2011 and 2019 were used as training data and testing data. While the year class of 2015to 2018 is used as the target data, which will be predicted during the study period. According to the data mining algorithm Naive bayes, there are 3229 students; 1769 as training data, 321 as testing data, and 1139 as target data. All data is taken from students enrolled in undergraduate program and does not include data on diploma students and transfer student. From the testing data, an accuracy rate only 57.63%. The other side, prediction accuracy of the neural network is 72.58%, so this alternative method is the best chosen. The research results show the many weaknesses of the results of prediction of Naive bayes because the level of accuracy of its validity is not high. The evaluation and analysis process are conducted to see where the errors and truths are in the results of the study period predictions.
Pemanfaatan Teknologi Digital Sebagai Peluang Usaha Untuk Meningkatkan Penjualan Dari Hasil Olahan Limbah Organik Yulindawati, Yulindawati; Vilianty Rafida; Amelia Yusnita; Siti Lailiyah; Kusnandar
JURPIKAT (Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat) Vol. 5 No. 1 (2024)
Publisher : Politeknik Piksi Ganesha Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37339/jurpikat.v5i1.1486

Abstract

Sampah merupakan permasalahan terbesar yang membutuhkan perhatian serius, produksi sampah terbesar dalam keseluruhan produksi sampah terdapat pada sampah organik. Sampah yang tidak dikelola dengan baik akan menimbulkan pencemaran lingkungan, sebaliknya sampah yang dikelola dengan baik akan memberikan peluang usaha yang menguntungkan bagi masyarakat. Purileisa adalah tempat usaha yang memproduksi sampah organik sekaligus tempat edukasi pertanian bagi generasi muda dan masyarakat sekitarnya. sampah organik dapat diolah menjadi eco-enzyme, hasil turunan dari eco-enzyme dapat dipasarkan. Karena dipasarkan secara konvensional dan kurangnya promosi dalam penjualan produk, banyak masayarakat yang tidak mengetahui manfaat turunan dari eco-enzyme ini. Mitra dan masyarakat sekitar telah berkerja sama dengan beberapa dosen STMIK Widya Cipta Dharma memberikan pelatihan bagaiman cara memanfaat limbah organik menjadi peluang usaha yang memberikan keuntungan dengan mempromosikannya dan memasarkannya menggunakan teknologi digital. Metode yang digunakan selama pengabdian adalah ceramah dan memberikan praktek pelatihan secara langsung bagaimana cara menggunakan sosial media dan mempromosikan barang di marketplace.
Implementasi Pelayanan Customer Service Pada Produk Tabungan Di Bank Syariah Safitri, Nova; Yulindawati, Yulindawati; Mulia, Rika
Jihbiz: Global Journal of Islamic Banking and Finance Vol. 6 No. 1 (2024)
Publisher : Program Studi Perbankan Syariah FEBI UIN Ar-Raniry

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22373/jihbiz.v6i1.25547

Abstract

Customer Service Bank Syariah Indonesia KCP Takengon Sengeda 1 Aceh Tengah selalu berusaha menjalankan perannya dalam membantu nasabah memilih produk tabungan serta memberikan informasi tentang produk-produk tabungan yang ada pada bank. Dan dalam mengatasi komplain nasabah Customer Service menjalankan dengan standar pelayanan yang sudah diterapkan. Tujuan penelitian ini untuk mengetahui peran Customer Service dalam melayani nasabah yang akan menggunakan produk tabungan dan strategi Customer Service mengatasi komplain nasabah. Penelitian ini merupakan pendekatan deskriptif kualitatif, melalui observasi, dokumentasi, dan wawancara dengan Supervisor Customer Service dan Customer Service. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa Bank Syariah Indonesia KCP Takengon Sengeda 1 Aceh Tengah telah mampu memberikan perannya sebagai Customer Service yang baik Customer Service juga membantu nasabah dalam memilih produk tabungan yang akan digunakan dan mengatasi komplain nasabah sesuai dengan standar pelayanan.
REKOMENDASI PEMILIHAN JUDUL TUGAS AKHIR MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES Yulindawati, Yulindawati; Lailiyah, Siti; Yusnita, Amelia; Hafifah, A.
Journal of Information System Management (JOISM) Vol. 5 No. 2 (2024): Januari
Publisher : Universitas Amikom Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24076/joism.2024v5i2.1383

Abstract

Syarat untuk menjadi sarjana adalah telah menyelesaikan tugas akhir dengan membuat suatu artikel ilmiah dalam bentuk buku atau yang disebut skripsi. Dalam mencari referensi disarankan oleh program studi khusunya program studi teknik informatika adalah sesuai dengan kemampuan dan minat mahasiswa. Vaktor yang menyebabkan mahasiswa tidak lulus tepat waktu adalah mahasiswa kesulitan dalam menentukan topik tugas akhir yang disebabkan oleh kurangnya pengetahuan dari matakuliah pendukung. Berdasarkan hal tersebut dibuatlah sistem yang bersifat rekomendasi pemilihan topik tugas akhir. Sistem rekomendasi menggunakan algoritma naïve bayes dan menggunakan tahapan data mining. metode pengembangannya adalah waterfall, penelitian mengunakan data mahasiswa program studi teknik informatika angkatan 2014-2018, sebanyak 240 data yang digunakan sebagai perhitungan, dari hasil pengelompokan berdasarkan buku kurikulum program studi teknik informatika didapat 7 atribut mata kuliah untuk dijadikan sebagai variabel. Pada tahap desain, alur sistem digambarkan dengan menggunakan flowchart. Hasil implementasinya dalam bentuk aplikasi dimana mahasiswa dapat melakukan penginputan nilai matakuliah yang telah ditempuh, proses perhitungan probabilitas akan menampilkan nilai tertinggi yang akan digunakan sebagai rekomendasi topik tugas akhir.
Application of Artificial Intelligence to the Politics of Criminal Law Pahrudin, Pajar; Yulindawati, Yulindawati; Palayukan, Teresa Dominika
Cognitionis Civitatis et Politicae Vol. 1 No. 3 (2024)
Publisher : Yayasan Adra Karima Hubbi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.70177/politicae.v1i3.1246

Abstract

Abstract This study aims to analyze the implications of artificial intelligence (AI) on criminal law and its potential to transform the legal landscape. It explores the challenges and opportunities presented by AI in the context of criminal justice systems. The research adopts a qualitative approach, utilizing a comprehensive literature review to examine the existing legal frameworks and policies related to AI in criminal law. It also analyzes case studies and examples of AI applications in criminal justice to provide a holistic understanding of the subject matter. The findings reveal that AI has the potential to significantly impact various aspects of criminal law, including crime prevention, investigation, evidence analysis, sentencing, and rehabilitation. AI technologies can enhance efficiency, accuracy, and objectivity in decision-making processes. However, they also raise concerns regarding privacy, bias, accountability, and the potential for misuse. The study highlights the need for a robust legal framework that addresses these challenges while harnessing the benefits of AI in criminal law. This study contributes to the growing body of literature on the intersection of AI and criminal law. By examining the implications and potential of AI in the context of criminal justice systems, it provides insights for policymakers, legal professionals, and scholars. The research emphasizes the importance of proactive regulation and ethical considerations to ensure the responsible and fair implementation of AI technologies in criminal law. Keywords: Artificial Intelligence, Politics, Criminal Law
PERAN DAN PROSPEK PROFESI TEKNOLOGI SISTEM INFORMASI TERHADAP KEAMANAN INFORMASI Pajar Pahrudin; Yulindawati, Yulindawati; Palayukan , Teresa Dominika
VARIABLE RESEARCH JOURNAL Vol. 2 No. 02 (2025): APRIL 2025
Publisher : Media Inovasi Pendidikan dan Publikasi

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

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengeksplorasi peran dan prospek profesi teknologi sistem informasi dalam konteks keamanan informasi, serta untuk mengidentifikasi bagaimana profesi ini dapat berkontribusi terhadap peningkatan keamanan data dan sistem informasi di berbagai organisasi. Penelitian ini menggunakan pendekatan kualitatif dengan analisis studi kasus di beberapa perusahaan yang telah menerapkan teknologi sistem informasi. Data dikumpulkan melalui wawancara dengan para profesional di bidang teknologi informasi dan survei untuk mendapatkan wawasan tentang praktik terbaik dan tantangan yang dihadapi dalam menjaga keamanan informasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa profesi teknologi sistem informasi memiliki peran penting dalam merancang, mengimplementasikan, dan memelihara sistem keamanan informasi yang efektif. Selain itu, terdapat kebutuhan yang semakin meningkat akan profesional yang terampil dalam mengatasi ancaman siber dan menjaga integritas data. Penelitian ini juga menemukan bahwa pendidikan dan pelatihan berkelanjutan sangat penting untuk meningkatkan kemampuan para profesional di bidang ini. Penelitian ini memberikan kontribusi baru dalam memahami hubungan antara profesi teknologi sistem informasi dan keamanan informasi. Temuan ini dapat menjadi referensi bagi organisasi dalam merumuskan strategi keamanan informasi yang lebih baik dan mendukung pengembangan profesional di bidang teknologi informasi.
Co-Authors Amelia Yusnita Amelia Yusnita Aryanda, Muhammad Azahari, Azahari Editia Ari Putra Fachry Abda El Rahman Hafifah, A. Ita Arfyanti Kusnandar Mayasari, Reny Melano, M Erick Mita Sonaria Mulia, Rika Mumek, Trifena Oliviana Nabila, Rifa Pahrudin, Pajar Palayukan , Teresa Dominika Palayukan, Teresa Dominika Patrianto, Wahyu Renni Mayasari Ridla, Ismail Rasyid Rosita, Dewi Safitri, Nova Siti Lailiyah Sitorus, Astrid Napita Sukirman Sukirman Susanti, Agustina Nona Syamsuddin Mallala Themba, Orfyanny S Vilianty Rafida Yunita Yunita Zilfana, Zilfana