Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
3.654
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Computatio : Journal of Computer Science and Information Systems Indonesian Journal on Software Engineering (IJSE) JOURNAL OF APPLIED INFORMATICS AND COMPUTING Jurnal Teknoinfo EVOLUSI : Jurnal Sains dan Manajemen Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi Computer Science (CO-SCIENCE) Jurnal Sistem Informasi Akuntansi Conten : Computer and Network Technology Informatics and Computer Engineering Journal
Dany Pratmanto
Universitas Bina Sarana Informatika
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Economics, Econometrics & Finance Engineering

Published : 34 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 4 Documents
Search
Journal : Conten : Computer and Network Technology

 1 
ALAT PENDETEKSI FORMALIN PADA IKAN SEGAR MENGGUNAKAN SENSOR HCHO BERBASIS ARDUINO Dany Pratmanto; Evita Nur Khasanah; Rousyati Rousyati
CONTEN : Computer and Network Technology Vol. 1 No. 1 (2021): Juni 2021
Publisher : LPPM Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (183.367 KB) | DOI: 10.31294/conten.v1i1.387

Abstract

Maraknya pemberitaan tentang penggunaan formalin yang dilakukan oleh oknum-oknum Nelayan maupun Pedagang ikan di Tempat Pelelangan Ikan menimbulkan kekhawatiran konsumen terhadap ikan yang dikonsumsinya. Formalin yang seharusnya digunakan untuk desinfekan dan pengawet mayat disalahgunakan untuk mengawetkan bahan makanan. Formalin sangat berbahaya bagi manusia jika terkonsumsi. HCHO Sensor gas VOC semikonduktor. Desainnya didasarkan pada WSP2110 yang konduktivitasnya berubah dengan konsentrasi gas VOC di udara. Melalui rangkaian, konduktivitas dapat dikonversi menjadi sinyal keluaran yang sesuai dengan konsentrasi gas. Sensor ini bisa mendeteksi gas yang konsentrasinya sampai 1ppm. Ini cocok untuk mendeteksi formaldehida, benzena, toluena dan komponen volatil lainnya. Dengan menggunakan arduino uno dan memanfaatkan sensor HCHO penulis membuat alat yang berfungsi untuk mendeteksi adanya kandungan formalin pada ikan segar yang diperjualbelikan di Tempat Pelelangan Ikan sekaligus memberi informasi nilai kandungan formalin pada sampel ikan temuan. Sehingga dengan adanya alat yang mempermudah dalam pendeteksian kandungan formalin pada ikan segar dan diharapkan bisa mencegah oknum – oknum nakal yang menggunakan formalin untuk mengawetkan ikan segar.
Perancangan Sistem Informasi Pemesanan Instalasi Listrik Di Cv. Maju Mapan Berbasis Web Muhamad Fahrul Rozzi; Dany Pratmanto
CONTEN : Computer and Network Technology Vol. 1 No. 2 (2021): Desember 2021
Publisher : LPPM Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (382.58 KB) | DOI: 10.31294/conten.v1i2.685

Abstract

Abstrak CV. Maju mapan merupakan salah satu perusahaan pelaksana konstruksi bangunan dan instalasi listrik yang dalam proses melakukan pekerjaannya, pemesanan dilakuan kepada CV. Maju Mapan, masih menggunakan kontak dua arah dan cenderung manual terutama tentang infomasi awal mengenai jenis jasa yang akan dikerjakan. Untuk mengatasi dan mempermudah efisisensi masalah ini salah satu caranya adalah dengan menggunakan sistem informasi berbasis web dengan metode Codeigniter menggunakan bahasa pemrograman PHP dan MySQL sebagai basis data. ditujukan untuk memudahkan pengguna atau calon pelanggan untuk menerima akses dan mengelola berbagai informasi yang dibutuhkan agar menghasilkan proses pemesanan yang efektif dan efisien. Hasil analisis penelitian, penulis menemukan peningkatan pelayanan bentuk pemesanan secara online untuk memperluas pangsa pasar dan efisiensi informasi perusahaan dalam hal untuk memberikan bantuan pelayanan kepada calon pelanggan dalam memesan jasa pemasangan instalasi, Dalam tahapan selanjutnya juga penulis memandang diperlukan pembaruan sistem untuk membantu dan mendukung kebutuhan sistem yang diinginkan, yang tidak menutup kemungkinan menjadi e-commerce. Kata Kunci: Sistem, Informasi, Pemesanan jasa    Abstract CV Maju Mapan is a company who Praticioner building construction and electrical installation in the form of a CV. In the process of doing its work, at the level of orders made to CV. Maju Mapan, still uses two-way contacts and tends to be manual, especially regarding first regular information regarding the type of service to be worked. To overcome this problem, one way is to use a web-based information system with the Codeigniter method using the PHP programming language and MySQL as the database. intended to make it easier for users or prospective customers to receive access and manage various information needed to produce an effective and efficient ordering process. The results of research analysis, the authors found an increase in online ordering services to expand market share and efficiency of company information in terms of providing service assistance to prospective customers in ordering installation services. desired, which does not rule out the possibility of becoming e-commerce. Keywords: System, Information, ordering services
ANALISIS PERBANDINGAN ALGORITMA NAIVE BAYES DAN KNN UNTUK ANALISIS SENTIMEN ULASAN PENGGUNA APLIKASI VIDIO DI GOOGLE PLAY STORE Pratmanto, Dany; Widayanto, Aprih; Kristania, Yustina Meisella; Ubaidillah , Ubaidillah; Wijianto, Ragil
CONTEN : Computer and Network Technology Vol. 4 No. 2 (2024): Desember 2024
Publisher : LPPM Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/conten.v4i2.6891

Abstract

Penelitian ini mengkaji efektivitas algoritma Naive Bayes (NB) dan K-Nearest Neighbors (KNN) dalam analisis sentimen ulasan pengguna aplikasi Vidio di Google Play Store. Evaluasi kinerja kedua model dilakukan menggunakan berbagai metrik, termasuk akurasi, precision, recall, dan Area Under Curve (AUC). Hasil penelitian menunjukkan bahwa KNN mengungguli Naive Bayes dalam beberapa aspek penting. KNN mencapai akurasi 74.92% dibandingkan dengan Naive Bayes sebesar 71.32%. Dalam hal precision, KNN juga menunjukkan performa yang lebih baik dengan nilai 76.52%, sementara Naive Bayes mencapai 71.61%. Meskipun demikian, kedua model menunjukkan kinerja yang sebanding dalam hal recall, dengan KNN mencapai 72.54% dan Naive Bayes 71.46%. Yang menarik, kedua model memiliki nilai AUC yang sangat tinggi dan hampir setara, yaitu 90.10% untuk KNN dan 90.00% untuk Naive Bayes, menunjukkan kemampuan yang sangat baik dalam membedakan sentimen positif dan negatif. Berdasarkan hasil evaluasi secara keseluruhan, algoritma KNN lebih direkomendasikan untuk implementasi analisis sentimen pada ulasan pengguna aplikasi Vidio.
ANALISIS PERBANDINGAN ALGORITMA NAIVE BAYES DAN KNN UNTUK ANALISIS SENTIMEN ULASAN PENGGUNA APLIKASI VIDIO DI GOOGLE PLAY STORE Pratmanto, Dany; Widayanto, Aprih; Kristania, Yustina Meisella; Ubaidillah , Ubaidillah; Wijianto, Ragil
CONTEN : Computer and Network Technology Vol. 4 No. 2 (2024): Desember 2024
Publisher : LPPM Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/conten.v4i2.6891

Abstract

Penelitian ini mengkaji efektivitas algoritma Naive Bayes (NB) dan K-Nearest Neighbors (KNN) dalam analisis sentimen ulasan pengguna aplikasi Vidio di Google Play Store. Evaluasi kinerja kedua model dilakukan menggunakan berbagai metrik, termasuk akurasi, precision, recall, dan Area Under Curve (AUC). Hasil penelitian menunjukkan bahwa KNN mengungguli Naive Bayes dalam beberapa aspek penting. KNN mencapai akurasi 74.92% dibandingkan dengan Naive Bayes sebesar 71.32%. Dalam hal precision, KNN juga menunjukkan performa yang lebih baik dengan nilai 76.52%, sementara Naive Bayes mencapai 71.61%. Meskipun demikian, kedua model menunjukkan kinerja yang sebanding dalam hal recall, dengan KNN mencapai 72.54% dan Naive Bayes 71.46%. Yang menarik, kedua model memiliki nilai AUC yang sangat tinggi dan hampir setara, yaitu 90.10% untuk KNN dan 90.00% untuk Naive Bayes, menunjukkan kemampuan yang sangat baik dalam membedakan sentimen positif dan negatif. Berdasarkan hasil evaluasi secara keseluruhan, algoritma KNN lebih direkomendasikan untuk implementasi analisis sentimen pada ulasan pengguna aplikasi Vidio.
Co-Authors A. Fatakhudin - AMIK BSI Tegal Aep Saprul Mujahid Afida Nurul Yasmin Aji, Sopian Andri Miftahul Akhyar Andrian Eko Widodo Angga Ardiansyah Aprih Widayanto Ayu Amarcia Ananda Santoso Wijoyo Ayu Silvia Azhar, Haikal Akhalul Crisna, Aditia Dhea Savitri Evita Nur Khasanah Fabriyan Fandi Dwi Imaniawan Fakihotun Titiani Fandhilah Fandhilah Fathurrohman Al Ubaidillah Fatmawati, Kulum Fitria Tisa’ Tiffani Gata, Windu Hasani, Maghfur Husni Mubarok Ichsani, Annisa Inggit Ayu Arifiyanti Liesnaningsih Liesnaningsih Liesnaningsih, Liesnaningsih Melly Agustin Muhamad Fahrul Rozzi Nia Kusuma Wardhani, Nia Kusuma Pratama L, Yansen Ragil Wijianto Ratna Kurnia Sari Rousyati Rousyati Rousyati, Rousyati Safuan Adi Saputra Sahal Tsani Musyaffa - AMIK BSI Purwokerto Saifudin Saifudin Saputra, Rangga Diva Sopian Aji Subkhan, Wimas Mutas Suleman Suleman Tasya Desti Setiawan Tazali, Imam Teguh Rijanandi Ubaidilah Ubaidillah , Ubaidillah Vadlya Maarif Wati, Fanny Fatma Yustina Meisella Kristania - STMIK Nusa Mandiri Jakarta, Yustina Meisella Kristania