Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
2.928
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal TAM (Technology Acceptance Model) Jusikom : Jurnal Sistem Komputer Musirawas JUTIM (Jurnal Teknik Informatika Musirawas) Jurnal Teknologi Informasi MURA J-SAKTI (Jurnal Sains Komputer dan Informatika) JUSIM (Jurnal Sistem Informasi Musirawas) J-SAKTI (Jurnal Sains Komputer dan Informatika) BISMA Cendekia Prosiding Seminar Riset Mahasiswa Jurnal Teknologi Informasi Mura Jurnal TAM (Technology Acceptance Model) Jurnal UNIV.BI MENGABDI
Satrianansyah, Satrianansyah
Unknown Affiliation
Religion Aerospace Engineering Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Astronomy Automotive Engineering Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Chemistry Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Dentistry Earth & Planetary Sciences Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering 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 Social Sciences Transportation Veterinary Other

Published : 22 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 22 Documents
Search

 1   2   3 
IMPLEMENTASI DAN ANALISIS ASOSIASION RULE MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI DAN ALGORITMA FP GROWTH Aktavera, Beni; Satrianansyah, Satrianansyah; Elmayati, Elmayati; Wijaya, Harma Oktafia Lingga
Jurnal Teknologi Informasi Mura Vol 16 No 1 (2024): Jurnal Teknologi Informasi Mura JUNI
Publisher : LPPM UNIVERSITAS BINA INSAN

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32767/jti.v16i1.2284

Abstract

Analisis asosiasi merupakan teknik data mining yang digunakan untuk menemukan hubungan atau pola tersembunyi antara item dalam sebuah dataset. Dua algoritma populer yang sering digunakan dalam analisis asosiasi adalah Algoritma Apriori dan Algoritma FP-Growth. Algoritma Apriori bekerja dengan prinsip mencari frekuensi itemset yang muncul dalam dataset. Proses ini dimulai dengan mengidentifikasi item-item yang paling sering muncul, kemudian memperluasnya menjadi kombinasi item yang lebih besar dan memeriksa frekuensinya. Algoritma ini menggunakan konsep support dan confidence untuk mengukur kekuatan asosiasi antara item. Support mengukur seberapa sering suatu itemset muncul dalam dataset, sedangkan confidence mengukur seberapa sering item B muncul di transaksi yang mengandung item A. Meskipun Algoritma Apriori efektif dalam menemukan aturan asosiasi, algoritma ini bisa menjadi tidak efisien pada dataset yang sangat besar karena harus melakukan banyak iterasi dan memindai dataset berkali-kali. Sebagai alternatif, Algoritma FP-Growth menggunakan pendekatan yang berbeda dengan membangun struktur data yang disebut FP-Tree (Frequent Pattern Tree) untuk menyimpan informasi tentang frekuensi itemset dalam dataset [1]. FP-Tree memungkinkan Algoritma FP-Growth untuk memindai dataset hanya dua kali, yang membuatnya lebih efisien dibandingkan dengan Algoritma Apriori. Setelah membangun FP-Tree, algoritma ini kemudian menggunakan teknik divide-and-conquer untuk menemukan itemset yang sering muncul tanpa harus melakukan iterasi berulang kali. Studi perbandingan antara Algoritma Apriori dan FP-Growth menunjukkan bahwa FP-Growth cenderung lebih efisien dalam hal waktu komputasi dan penggunaan memori, terutama pada dataset yang besar. Namun, Algoritma Apriori masih memiliki keunggulan dalam hal interpretasi hasil yang lebih mudah dipahami dan implementasi yang lebih sederhana [2].
IMPLEMENTASI DAN ANALISIS ASOSIASION RULE MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI DAN ALGORITMA FP GROWTH Aktavera, Beni; Satrianansyah, Satrianansyah; Elmayati, Elmayati; Wijaya, Harma Oktafia Lingga
Jurnal Teknologi Informasi Mura Vol 16 No 1 (2024): Jurnal Teknologi Informasi Mura JUNI
Publisher : LPPM UNIVERSITAS BINA INSAN

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32767/jti.v16i1.2284

Abstract

Analisis asosiasi merupakan teknik data mining yang digunakan untuk menemukan hubungan atau pola tersembunyi antara item dalam sebuah dataset. Dua algoritma populer yang sering digunakan dalam analisis asosiasi adalah Algoritma Apriori dan Algoritma FP-Growth. Algoritma Apriori bekerja dengan prinsip mencari frekuensi itemset yang muncul dalam dataset. Proses ini dimulai dengan mengidentifikasi item-item yang paling sering muncul, kemudian memperluasnya menjadi kombinasi item yang lebih besar dan memeriksa frekuensinya. Algoritma ini menggunakan konsep support dan confidence untuk mengukur kekuatan asosiasi antara item. Support mengukur seberapa sering suatu itemset muncul dalam dataset, sedangkan confidence mengukur seberapa sering item B muncul di transaksi yang mengandung item A. Meskipun Algoritma Apriori efektif dalam menemukan aturan asosiasi, algoritma ini bisa menjadi tidak efisien pada dataset yang sangat besar karena harus melakukan banyak iterasi dan memindai dataset berkali-kali. Sebagai alternatif, Algoritma FP-Growth menggunakan pendekatan yang berbeda dengan membangun struktur data yang disebut FP-Tree (Frequent Pattern Tree) untuk menyimpan informasi tentang frekuensi itemset dalam dataset [1]. FP-Tree memungkinkan Algoritma FP-Growth untuk memindai dataset hanya dua kali, yang membuatnya lebih efisien dibandingkan dengan Algoritma Apriori. Setelah membangun FP-Tree, algoritma ini kemudian menggunakan teknik divide-and-conquer untuk menemukan itemset yang sering muncul tanpa harus melakukan iterasi berulang kali. Studi perbandingan antara Algoritma Apriori dan FP-Growth menunjukkan bahwa FP-Growth cenderung lebih efisien dalam hal waktu komputasi dan penggunaan memori, terutama pada dataset yang besar. Namun, Algoritma Apriori masih memiliki keunggulan dalam hal interpretasi hasil yang lebih mudah dipahami dan implementasi yang lebih sederhana [2].
Analisis Tingkat Kepuasan Pengguna Aplikasi Grabfood Dilingkungan Universitas Bina Insan menggunakan Metode Importance Performance Analysis (IPA) Efendi, Shelly Nadia; Zulfauzi, Z; Satrianansyah, S
J-SAKTI (Jurnal Sains Komputer dan Informatika) Vol 7, No 1 (2023): EDISI MARET
Publisher : STIKOM Tunas Bangsa Pematangsiantar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30645/j-sakti.v7i1.610

Abstract

The problem in this study is that the use of services in the Grabfood application still has many shortcomings, including the process of finding drivers who will pick up consumer orders, the rates set by Grabfood are still too expensive, the lack of promos given to consumers, and the lack of existing restaurants. in the city of Lubuklinggau which is registered in the Grabfood application, then whether this problem is a factor or not or customer satisfaction with the grabfood application and will be examined using the Importance Performance Analysis (IPA) method with Service Quality variables (Tangiabels, Reliability, Responsiveness, Assurance, Empathy, Product Quality, Price). This study also uses 2 data including primary data and secondary data. Primary data is observation method (directly involved), interview method (interview), documentation and questionnaire method. While secondary data are journals and books. From the results of the analysis there were 2 items that were considered good, and there were 4 items that were considered not good and this should be improved in the future. The score for customer satisfaction for the Grabfood application at Bina Insan University is 94%, which means it is satisfactory.
Analisis Kualitas Website Institut XYZ Menggunakan Metode Webqual dan IPA Saputra, Jeki; Satrianansyah, S; Wijaya, Harma Oktafia Lingga; Rahman, Taufik
J-SAKTI (Jurnal Sains Komputer dan Informatika) Vol 5, No 1 (2021): EDISI MARET
Publisher : STIKOM Tunas Bangsa Pematangsiantar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30645/j-sakti.v5i1.324

Abstract

A good website is a website that is in great demand by users and provides good information to its users. One of the website applications that can be seen is in universities. To measure the quality of the XYZ Institute website, indicators that affect the quality of the website are needed from the point of view of educators, lecturers and students. Therefore, the methods used to measure the quality of the XYZ Institute website are the Webqual and IPA methods. The description of this research is whether there is an effect of the quality of the XYZ Institute website on usability indicators. Is there an effect of the quality of the XYZ Institute website on the indicators of information quality (Information Quality, is there an effect of the quality of the XYZ Institute website on the indicators of service interaction quality), and, is there an effect of the quality of the XYZ Institute website on the overall indicators. Is there an influence on the quality of the XYZ Institute website with a comparison the level of importance and level of performance in the IPA method. There is a significant influence between usability, quality information and service interaction quality on user satisfaction both partially and simultaneously. In the IPA method in developing the Institute website XYZLubuklinggan In quadrant I has an important priority where the indicators in quadrant I are indicators X16 and X17 and this quadrant is not in accordance with user expectations and has a high level of importance. In Quadrant II the XYZha Institute website rus maintains the indicators are X4, X8, X10, X12, X14, X16, X18, in quadrant III can ignore a little of importance the indicators are X1, X2, X3, X5, X11, X15, and quadrant IV are considered to have a low level of importance but the level of performance on this website is considered very good for users whose indicators are X6 and X7.
Analisis Tingkat Kepuasan Pengguna Aplikasi Grabfood Dilingkungan Universitas Bina Insan menggunakan Metode Importance Performance Analysis (IPA) Efendi, Shelly Nadia; Zulfauzi, Z; Satrianansyah, S
J-SAKTI (Jurnal Sains Komputer dan Informatika) Vol 7, No 1 (2023): EDISI MARET
Publisher : STIKOM Tunas Bangsa Pematangsiantar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30645/j-sakti.v7i1.610

Abstract

The problem in this study is that the use of services in the Grabfood application still has many shortcomings, including the process of finding drivers who will pick up consumer orders, the rates set by Grabfood are still too expensive, the lack of promos given to consumers, and the lack of existing restaurants. in the city of Lubuklinggau which is registered in the Grabfood application, then whether this problem is a factor or not or customer satisfaction with the grabfood application and will be examined using the Importance Performance Analysis (IPA) method with Service Quality variables (Tangiabels, Reliability, Responsiveness, Assurance, Empathy, Product Quality, Price). This study also uses 2 data including primary data and secondary data. Primary data is observation method (directly involved), interview method (interview), documentation and questionnaire method. While secondary data are journals and books. From the results of the analysis there were 2 items that were considered good, and there were 4 items that were considered not good and this should be improved in the future. The score for customer satisfaction for the Grabfood application at Bina Insan University is 94%, which means it is satisfactory.
Analisis Kualitas Website Institut XYZ Menggunakan Metode Webqual dan IPA Saputra, Jeki; Satrianansyah, S; Wijaya, Harma Oktafia Lingga; Rahman, Taufik
J-SAKTI (Jurnal Sains Komputer dan Informatika) Vol 5, No 1 (2021): EDISI MARET
Publisher : STIKOM Tunas Bangsa Pematangsiantar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (882.276 KB) | DOI: 10.30645/j-sakti.v5i1.324

Abstract

A good website is a website that is in great demand by users and provides good information to its users. One of the website applications that can be seen is in universities. To measure the quality of the XYZ Institute website, indicators that affect the quality of the website are needed from the point of view of educators, lecturers and students. Therefore, the methods used to measure the quality of the XYZ Institute website are the Webqual and IPA methods. The description of this research is whether there is an effect of the quality of the XYZ Institute website on usability indicators. Is there an effect of the quality of the XYZ Institute website on the indicators of information quality (Information Quality, is there an effect of the quality of the XYZ Institute website on the indicators of service interaction quality), and, is there an effect of the quality of the XYZ Institute website on the overall indicators. Is there an influence on the quality of the XYZ Institute website with a comparison the level of importance and level of performance in the IPA method. There is a significant influence between usability, quality information and service interaction quality on user satisfaction both partially and simultaneously. In the IPA method in developing the Institute website XYZLubuklinggan In quadrant I has an important priority where the indicators in quadrant I are indicators X16 and X17 and this quadrant is not in accordance with user expectations and has a high level of importance. In Quadrant II the XYZha Institute website rus maintains the indicators are X4, X8, X10, X12, X14, X16, X18, in quadrant III can ignore a little of importance the indicators are X1, X2, X3, X5, X11, X15, and quadrant IV are considered to have a low level of importance but the level of performance on this website is considered very good for users whose indicators are X6 and X7.
IMPLEMETASI METODE SERVQUAL UNTUK LAYANAN JASA JALUR NUGRAHA EKAKURIR EXPRESS KOTA LUBUKLINGGAU Cindi Wulandari; Satrianansyah Satrianansyah
Jurnal TAM (Technology Acceptance Model) Vol 10, No 2 (2019): Jurnal TAM (Technology Acceptance Model)
Publisher : LPPM STMIK Pringsewu

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.56327/jurnaltam.v10i2.771

Abstract

Kota Lubuklinggau memiliki banyak sekali layanan jasa pengiriman barang, salah satunya yakni layanan jasa Jalur Nugraha Ekakurir Express yang tentu saja peningkatan kualitas pelayanan terhadap pelanggan sangat penting dan dapat berpengaruh besar pada manajemen perusahaan, karena belum pernah dilakukan pengukuran faktor-faktor kepuasan pelanggan layanan jasa Jalur Nugraha Ekakurir Express tersebut, maka peneliti berupaya untuk mengimplementasikan metode SERVQUAL hingga dapat mengetahui tingkat kepuasan para pelanggan. Sebanyak 75 responden diberikan kuisioner yang terdiri atas lima variabel yaitu kehandalan (reliability), daya tanggap (responsiveness), jaminan (assurance), empati (emphaty), dan bukti fisik (tangible). Hasil penelitian ini diharapkan bahwa masyarakat memiliki tingkat kepuasan yang sangat tinggi terhadap layanan jasa Jalur Nugraha Ekakurir Exspress sehingga menjadi pilihan utama dalam jasa pengiriman barang, akan tetapi apabila berdasarkan pengolahan data hal tersebut tidak terbukti maka penelitian ini dapat menjadi tolak ukur manajemen layanan jasa Jalur Nugraha Ekakurir Express untuk dapat meningkatkan pelayanan terhadap para pelanggannya. Kata Kunci : Layanan Jasa Jalur Nugraha Ekakurir Express, Tingkat Kepuasan, SERVQUAL
PENERAPAN ALGORITMA NAÏVE BAYES CLASSIFIER PADA PREDIKSI STOK OBAT DI APOTEK K-24 KOTA LUBUKLINGGAU DENGAN PEMROGRAMAN PHYTON Egiyansya, Aag; Karman, Joni; Satrianansyah, Satrianansyah; Elmayati, Elmayati
Jusikom : Jurnal Sistem Komputer Musirawas Vol 9 No 1 (2024): Jusikom : Jurnal Sistem Komputer Musirawas JUNI
Publisher : LPPM UNIVERSITAS BINA INSAN

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32767/jusikom.v9i1.2268

Abstract

tidak terjadi kekurangan maupun kelebihan persediaan obat yang Ada beberapa Indikator prediksi adalah bulan penjualan, stok barang, permintaan barang dan status barang. Sistem prediksi yang dapat digunakan untuk memprediksi berapa stok obat yang harus disediakan dimasa yang akan datang dengan menggunakan metode klasifikasi naïve bayes. Naïve bayes clasiffier didasarkan pada teorema Bayes yang memiliki kemampuan klasifikasi serupa dengan decision tree dan neural network. Bayesian classification terbukti memiliki akurasi dan kecepatan yang tinggi saat diaplikasikan ke dalam database dengan data yang besar Dari pengujian model yang ada didapatkan nilai untuk akurasi yaitu sebesar 91 %, presisi sebesar 90 %, recall sebesar 89 % dan F1 score sebesar 90 %. Dari data tersebut maka model yang dihasilkan dapat digunakan untuk memprediksi stok obat dimasa yang akan datang.
Analisis Tingkat Kualitas Website Terhadap E-Commerce Shopee Dengan Menggunakan Metode Importance Perfomance Analysis (IPA) Sujayanti, Elies Fifit; Satrianansyah, Satrianansyah; Wijaya, Harma Oktafia Lingga; Elmayati, Elmayati
BISMA Cendekia Vol. 4 No. 1 (2023): BISMA Cendekia - September 2023
Publisher : Politeknik Cendana

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

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui tingkat kepuasan pelanggan yang diberikan oleh Shopee kepada konsumennya. Penelitian ini menggunakan 5 dimensi kualitas pelayanan untuk mengetahui tingkat kepuasan pelanggan berdasarkan bukti langsung (tangible), keandalan (reability), daya tanggap (responsiveness), jaminan (assurance), dan kepedulian (empathy). Dalam penelitian ini dapat didefenisikan permasalahan yang terjadi seperti banyaknya pesaing yang menawarkan produk-produk sejenis, terdapat beberapa hal mengenai ketidakpuasan konsumen dari dimendsi bukti langsung (tangible), keandalan (reability), daya tanggap (responsiveness), jaminan (assurance), , dan kepedulian (empathy). Batasan dalam penelitian ini hanya pada analisis kepuasan pelanggan terhadap pelayanan situs online shop Shopee. Teknik pengumpulan data yang digunakan dalam penelitian ini yaitu dengan menggunakan angket, sedangkan analisis data yang dilakukan menggunakan teknik Analisis Importance Performace. Adapun hasil dari penelitian ini yaitu masih terdapat beberapa pelanggan yang merasa kurang puas dengan pelayanan yang diberikan oleh Shopee berdasarkan 5 dimensi kualitas pelayanan pada bukti langsung (tangible), keandalan (reability), daya tanggap (responsiveness), jaminan (assurance), dan kepedulian (empathy).
ANALISIS SENTIMEN MASYARAKAT TERHADAP KENAIKAN HARGA BBM DI MEDIA SOSIAL TWITTER MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE Fauzan, Muazim Rahman; Wijaya, Harma Oktafia Lingga; Satrianansyah, Satrianansyah; Karman, Joni
Prosiding Seminar Riset Mahasiswa Vol 1, No 1: Maret 2023
Publisher : Universitas Islam Sultan Agung

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

Abstract

Melalui media sosial twitter, masyarakat bisa berbagi cuitan tentang kesehariannya, berbagi foto, berita terbaru, cuaca, politik, ataupun menyampaikan pendapat tentang suatu hal yang sedang trending topic. Salah satu isu yang sedang trending topic di twitter pada bulan september 2022 di indonesia adalah harga BBM naik. Indonesia secara resmi menaikan harga BBM dikarenakan meroketnya harga minyak dunia. Sehingga pemerintah tidak dapat lagi menjual harga BBM yang sama seperti sebelumnya kepada masyarakat, hal ini dilakukan pemerintah untuk mengurangai pengeluaran negara yang semakin membesar. Penelitian dilakukan untuk mengetahui sentimen masyarakat terhadap kenaikan harga BBM pada tweets pengguna media sosial twitter menggunakan metode SVM. Data yang di ambil adalah 5000 data tweets yang menggunakan kata kunci “harga bbm naik”. Pada tahap preprocessing dari 5000 data, tersisa menjadi 4209 data. Lebelling data dilakukan otomatis menggunakan library TextBlob. Hasil labelling data menggunakan library TextBlob dibagi menjadi 3 sentimen yaitu sentimen positif sebanyak 1275, sentimen negatif sebanyak 1287, dan sentimen netral sebanyak 1647. Klasifikasi dan evalusi dilakukan menggunakan metode SVM. Berdasarkan nilai perbandingan data training dan testing sebesar 9:1, 8:2, dan 7:3 diperoleh hasil yang paling tinggi menggunakan metode SVM adalah perbandingan data training dan testing 9:1 dengan tingkat akurasi sebesar 76%.Keyword: Analisis Sentimen, harga BBM, Support Vector Machine, Twitter.
Co-Authors Abdullah, Muhammad Malik Akbar, Muhammad Thoriq Aktavera, Beni Anugrah Pratama Armanto, Armanto Arullah, Arsyah Meibe Azizah, Siti Nurul Bella Mutia Budi Santoso Cindi Wulandari Damaiyanti, Winda Efendi, Shelly Nadia Egiyansya, Aag Elmayati, Elmayati Ertalia, Ertalia Fauzan, Muazim Rahman Jeki Saputra Juniansyah, Andri Karman, Joni Kurnia Adha Lestari, Novi Lia, Amel Lingga Wijaya, Harma Oktafia Marhaban Khailani Al - Hafiezd Nabila, Nabila Novi Lestari Novi Lestari Nurdiansyah, Deni Pasha, Fadel Rama Pratama, Ananda Arya Rahman, Rifki Fathur Sri Tita Faulina Sujayanti, Elies Fifit Taufik Rahman Wisnumurti . Zulfauzi, Z Zulfauzi, Zulfauzi