Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.61
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Teknika Community Engagement and Emergence Journal (CEEJ) Jurnal Keperawatan Sisthana
Purwasih, Intan
Unknown Affiliation
Humanities Automotive Engineering Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Control & Systems Engineering Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Environmental Science Health Professions Nursing Public Health

Published : 3 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search

 1 
Klasifikasi Penjualan Produk Terlaris Pada Kedai Ira Dengan Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Dan Algoritma K-Nearest Neighbor Purwasih, Intan; Setiawan, Kiki; Sarimole, Frencis Matheos; Tundo, Tundo
TEKNIKA Vol. 18 No. 2 (2024): Teknika Juli - Desember 2024
Publisher : Politeknik Negeri Sriwijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.5281/zenodo.13236656

Abstract

Di dunia ritel dan teknologi saat ini, persaingan sangat kompetitif. Dengan Dengan pertumbuhan dan tersebarnya bisnis ritel di setiap wilayah, kebutuhan konsumen semakin meningkat, dan bisnis ritel berlomba-lomba untuk mengembangkan bisnis mereka dengan menggunakan teknologi saat ini. Data transaksi penjualan harian yang terus meningkat menyebabkan banyaknya penyimpanan. Toko Ira memiliki lebih dari 228 rekaman data transaksi penjualan dari tahun 2023 hingga 2024 yang belum digunakan. Data memerlukan banyak ruang penyimpanan. Selain itu, data tersebut belum digunakan dengan cara yang efektif. Berdasarkan masalah, tujuan penelitian ini adalah untuk menentukan barang mana yang paling laris dengan menggunakan data mining untuk mengklasifikasikan data transaksi penjualan. Studi kasus ini adalah studi kualitatif. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa algoritma K-Nearest Neighbors (KNN) dengan pembagian data 50:50 lebih efektif dalam memprediksi dan mengklasifikasikan penjualan produk laris dan tidak laris di toko kedai ira. Hasilnya menunjukkan bahwa algoritma Naive Bayes memiliki akurasi sebesar 89,91%, sedangkan algoritma K-Nearest Neighbors (KNN) dengan pembagian data 50:50 memiliki akurasi sebesar 89,91%.
KEPUASAN PASIEN DI IGD RSUD DR. (H.C) IR. SOEKARNO PROVINSI KEPULAUAN BANGKA BELITUNG Purwasih, Intan
JURNAL KEPERAWATAN SISTHANA Vol. 10 No. 2 (2025): September : Jurnal Keperawatan Sisthana
Publisher : SEKOLAH TINGGI ILMU KESEHATAN KESDAM IV DIPONEGORO

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55606/sisthana.v10i2.2039

Abstract

Instalasi gawat darurat merupakan unit pelayanan di rumah sakit yang menangani pasien dalam kondisi darurat, kritis, dan membutuhkan tindakan segera. Pelayanan yang berkualitas sangat penting dalam kondisi ini karena berkaitan dengan nyawa seseorang. Dalam kondisi yang menuntut pelayanan cepat dan tepat, kepuasan pasien menjadi penilaian utama terhadap keberhasilan layanan gawat darurat. Kepuasan pasien adalah respon emosional yang muncul karena terpenuhinya ekspetasi pasien terhadap pelayanan. Kepuasan pasien IGD dapat memengaruhi citra rumah sakit. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui faktor-faktor yang berhubungan dengan kepuasan pasien di IGD RSUD Dr. (H.C) Ir. Soekarno Provinsi Kepulauan Bangka Belitung. Penelitian ini adalah penelitian kuantitatif dengan desain cross-sectional yang bertujuan untuk mengkaji apakah terdapat hubungan antara faktor usia, tingkat pendidikan, dan fasilitas pelayanan terhadap kepuasan pasien. Sampel dalam penelitian ini sebanyak 109 pasien. Analisa data menggunakan uji chi-square dengan derajat kepercayaan 95%. Hasil penelitian ini menyimpulkan faktor-faktor yang berhubungan dengan kepuasan pasien di IGD RSUD Dr. (H.C) Ir. Soekarno Provinsi Kepulauan Bangka Belitung adalah fasilitas pelayanan (p=0,018). Sedangkan faktor yang tidak berhubungan adalah usia (p=0,475) dan tingkat pendidikan (p=0,340). Saran dari penelitian ini adalah diharapkan institusi kesehatan dapat meningkatkan kualitas pelayanan di IGD, terutama pada aspek kenyamanan ruang tunggu.
Sistem Informasi Pendataan Warga Berbasis Website Di RT 004 Kelurahan Duren Sawit Jakarta Setiawan, Kiki; Ronald, Michael; Purwasih, Intan; Rifai, Hanna Sabilla; Arini, Dinda Puspita
Community Engagement and Emergence Journal (CEEJ) Vol. 5 No. 1 (2024): Community Engagement & Emergence Journal (CEEJ)
Publisher : Yayasan Riset dan Pengembangan Intelektual

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37385/ceej.v5i1.4385

Abstract

Era digital yang ditandai dengan perkembangan teknologi informasi dan komunikasi ini terus berlangsung dan berkembang begitu cepat. Perkembangannya kini ditandai dengan semakin masifnya penetrasi teknologi yang semakin canggih dalam berbagai aspek kehidupan. Penggunaan teknologi sistem informasi sangat penting dalam berbagai kegiatan karena dengan adanya teknologi, web bisa maju seperti sekarang ini untuk memudahkan semua aktivitas penggunanya. Metode Kualitatif ini yang digunakan dengan observasi melakukan kunjungan dan pengamatan langsung ke rumah ketua rt untuk mengetahui tentang sistem pengolahan data penduduk maupun penerbitan surat-surat, Wawancara ( Interview ) Penulisan melakukan wawancara untuk mengajukan beberapa pertanyaan kepada ketua Rt yang bernama Diding Ubadillah mengenai sistem pengolahan penduduk maupun penebitan surat-surat yang berjalan pada saat ini.  Hasil Dan Kegiatan penelitian ini adalah sebuah teknologi Aplikasi Sistem Informasi Pendataan Penduduk warga masyarakat Rt 004 Rw 003 kelurahan Duren sawit kecamatan Duren Sawit Jakarta timur dapat memudahkan ketua rt mendata warga dan mencarinya dengan mudah mempercepat waktu serta dapat meminimalisirkan kehilangan data dan membantu warga dalam Pendataan lainnya, kesimpulannya Dengan adanya Aplikasi Sistem Informasi Pendataan Penduduk dapat memudahkan admin atau ketua RT mengelolah data kependudukan, memudahkan dan mempercepat waktu saat pencarian nama data yang sedang dicari atau dibutuhkan.
Co-Authors Arini, Dinda Puspita Rifai, Hanna Sabilla Ronald, Michael Sarimole, Frencis Matheos Setiawan, Kiki Tundo, Tundo