Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
2.612
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JIEET (Journal of Information Engineering and Educational Technology) Applied Technology and Computing Science Journal Abimanyu: Journal of Community Engagement Jurnal Hilirisasi Technology kepada Masyarakat (SITECHMAS) Journal of Informatics and Computer Science (JINACS) Journal of Community Service for Health Journal of Emerging Information Systems and Business Intelligence (JEISBI)
Nerisafitra, Paramitha
Unknown Affiliation
Arts Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Engineering Health Professions Languange, Linguistic, Communication & Media Library & Information Science Nursing Public Health Social Sciences Other

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

Found 5 Documents
Search
Journal : Journal of Informatics and Computer Science (JINACS)

 1 
Analisis Chatbot Pendaftaran Mahasiswa Baru Menggunakan Algoritma Artificial Neural Network (Studi Kasus: Universitas Negeri Surabaya) Reinfa, Felix Febriano; Nerisafitra, Paramitha
Journal of Informatics and Computer Science (JINACS) Vol. 6 No. 03 (2025)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26740/jinacs.v6n03.p842-851

Abstract

Universitas Negeri Surabaya (Unesa) memiliki website Admisi yang khusus digunakan untuk pendaftaran mahasiswa baru. Meskipun website tersebut memiliki informasi yang lengkap, namun masih terdapat banyak pendaftar yang sangat mengandalkan layanan komunikasi dua arah dengan petugas admisi seperti telepon atau chatting yang memiliki keterbatasan pada jam operasionalnya. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan menganalisis chatbot yang menggunakan algoritma ANN dengan arsitektur dua lapisan tersembunyi dengan fungsi aktivasi ReLU, dan Softmax pada lapisan keluaran, dan metode optimasi SGD dengan nilai learning rate sebesar 0.01 dan momentum sebesar 0.9. Pengujian dilakukan terhadap chatbot yang dilatih dengan 90, 190, dan 380 epochs dengan batch size yang sama yakni 5. Hasil evaluasi menunjukkan chatbot yang dilatih dengan 190 epochs memiliki kinerja yang paling optimal dengan nilai akurasi sebesar 82,6%, presisi sebesar 81,81%, recall sebesar 81,81%, spesifisitas sebesar 83,33% dan f1-score sebesar 81,81%, serta terhindar dari underfitting (seperti konfigurasi 90 epochs) dan overfitting (seperti konfigurasi 380 epochs). Kata Kunci— Chatbot, ANN, NLP, Admisi Unesa, website.
Penerapan Payment Gateway Menggunakan Metode Webhook Dalam Pengembangan Bot Reservasi Jiot Gadget Solution Akbar, Muhammad Arsy; Nerisafitra, Paramitha
Journal of Informatics and Computer Science (JINACS) Vol. 6 No. 04 (2025)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26740/jinacs.v6n04.p932-947

Abstract

Abstrak— Perkembangan teknologi informasi memberikan dampak positif bagi individu maupun organisasi, terutama dalam meningkatkan efisiensi dan efektivitas pekerjaan. Salah satu dampak signifikan terlihat pada proses reservasi jasa yang kini dapat dilakukan secara online. Jiot Gadget Solution, penyedia layanan servis gadget sejak 2019, memanfaatkan teknologi chatbot pada aplikasi Telegram dengan metode webhook untuk meningkatkan layanan reservasi. Sistem ini memungkinkan pelanggan memesan layanan, memeriksa status servis, dan melakukan pembayaran secara online, sehingga menciptakan alur kerja yang lebih cepat, efisien, dan fleksibel. Penelitian ini berfokus pada pengembangan bot reservasi Jiot Gadget Solution yang terintegrasi dengan payment gateway Midtrans. Metode webhook dipilih karena keunggulannya dalam merespons informasi dengan cepat dibandingkan metode lainnya. Implementasi payment gateway diharapkan memudahkan pelanggan dalam bertransaksi sekaligus meningkatkan efisiensi operasional perusahaan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem ini mampu meningkatkan pengalaman pelanggan dan mengoptimalkan pengelolaan reservasi serta transaksi secara digital. Kata Kunci— Teknologi Informasi, Reservasi Online, Chatbot, Telegram, Webhook, Payment Gateway, Midtrans.
Perbandingan Metode Support Vector Machine dan Naive Bayes Classifier untuk Klasifikasi Survey Kepuasan Masyarakat terhadap Layanan UPT BLK Surabaya Fadli Rafi, Achmad; Nerisafitra, Paramitha
Journal of Informatics and Computer Science (JINACS) Vol. 7 No. 01 (2025)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26740/jinacs.v7n01.p29-36

Abstract

Abstrak— Teknologi akan terus menerus mengalami perkembangan seiring dengan perkembangan zaman. Hal ini mengakibatkan keperluan manusia untuk dapat mengakses informasi secara cepat , akurat, dan se-efisien mungkin. Salah satu yang mengalami perkembangan adalah dalam pengolahan data. Klasifikasi data adalah teknik untuk membagi data menjadi beberapa kelas menggunakan fitur-fitur yang didapat dari data. Support Vector Machine dan Naïve Bayes Classifier adalah contoh algoritma yang umum digunakan dalam proses klasifikasi. Menurut penelitian yang terdahulu, perbandingan algoritma klasifikasi hanya menggunakan 4 metrik penilaian, yaitu: nilai akurasi, nilai precision, nilai recall, dan nilai f1-score, namun belum banyak penelitian yang juga menyertakan waktu eksekusi dari program tersebut. Dari latar belakang di atas, muncul pertanyaan bagaimana perbandingan performa kinerja dan waktu eksekusi kedua algoritma tersebut. Proses penelitian dimulai dengan mengumpulkan dan mengolah data untuk dapat digunakan dalam proses klasifikasi. Setelah dataset dilakukan pra-pemrosesan, data dapat dibagi menjadi 3 untuk pelatihan, validasi, dan pengujian. Dalam 3 proses ini akan juga dihitung waktu eksekusi dari program. Berdasarkan hasil penelitian, Algoritma SVM unggul dalam 4 metrik dan waktu eksekusi dibandingkan dengan algoritma NBC.   Kata Kunci— Klasifikasi, Support Vector Machine, Naïve Bayes Classifier, Confusion Matrix, Indeks Kepuasan Masyarakat.
Pengujian Sistem Absensi SMPN 2 Parang Menggunakan Metode Black Box Testing Hayuningrum, Tias; Nerisafitra, Paramitha
Journal of Informatics and Computer Science (JINACS) Vol. 7 No. 01 (2025)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26740/jinacs.v7n01.p178-184

Abstract

Abstrak - Penelitian ini bertujuan untuk menguji kelayakan dan kinerja sistem absensi pegawai di SMPN 2 Parang menggunakan metode Black Box Testing. Fokus utama pengujian adalah pada aspek fungsionalitas aplikasi tanpa menganalisis struktur internal atau kode sumber. Aplikasi absensi ini dikembangkan untuk menggantikan sistem manual yang rentan terhadap kesalahan pencatatan dan keterlambatan proses administratif. Fitur utama meliputi login pengguna, absensi masuk dan pulang berbasis foto (selfie), pencarian data pegawai, serta pembuatan laporan absensi harian. Pengujian dilakukan menggunakan pendekatan equivalence partitioning dan boundary value analysis untuk memverifikasi respons sistem terhadap berbagai skenario input. Hasil pengujian menunjukkan bahwa seluruh fungsi utama aplikasi berjalan sesuai dengan spesifikasi. Sistem mampu menangani input valid maupun tidak valid dengan benar dan memberikan umpan balik yang sesuai kepada pengguna. Dari survei kepuasan pengguna yang dilakukan terhadap pegawai SMPN 2 Parang, diperoleh hasil bahwa 91% responden merasa puas, dan 100% menyatakan bahwa aplikasi mudah digunakan dan sesuai dengan kebutuhan mereka. Sistem juga dinilai aman, responsif, dan kompatibel dengan berbagai perangkat. Temuan ini menunjukkan bahwa aplikasi absensi SMPN 2 Parang telah melewati pengujian dengan hasil yang positif dan siap untuk diimplementasikan secara berkelanjutan..   Kata Kunci— Black Box Testing, sistem absensi, pengujian perangkat lunak, kepuasan pengguna, aplikasi sekolah
Penerapan Metode Fuzzy Mamdani untuk Prediksi Stok Guna Optimalisasi Manajemen Persediaan Darah di PMI Kabupaten Magetan Dwi Anggriawan, Ganang; Nerisafitra, Paramitha
Journal of Informatics and Computer Science (JINACS) Vol. 7 No. 01 (2025)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26740/jinacs.v7n01.p206-217

Abstract

Abstrak— Permasalahan keterbatasan stok darah di Unit Donor Darah (UDD) Palang Merah Indonesia seringkali berdampak pada keterlambatan penanganan medis, terutama pada kondisi darurat. Pengelolaan persediaan yang tidak optimal menjadi salah satu penyebab utama ketidaksesuaian antara permintaan dan ketersediaan kantung dara[1]h. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem prediksi stok kantung darah berbasis metode Fuzzy Mamdani guna mengoptimalkan manajemen persediaan. Metode Fuzzy Mamdani dipilih karena kemampuannya menangani ketidakpastian dan kompleksitas data permintaan serta ketersediaan darah. Penelitian ini menggunakan dua variabel input utama, yaitu jumlah permintaan dan jumlah persediaan, yang kemudian diproses melalui sistem inferensi fuzzy untuk menghasilkan output berupa rekomendasi jumlah kantung darah yang perlu disediakan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem yang dibangun mampu memberikan prediksi persediaan dengan akurasi yang memadai dan dapat digunakan sebagai alat bantu pengambilan keputusan dalam pengelolaan stok darah. Implementasi sistem ini berpotensi mengurangi kekurangan pasokan darah secara signifikan serta meningkatkan efisiensi operasional di UDD PMI. Temuan ini memberikan kontribusi terhadap pengembangan sistem pendukung keputusan dalam sektor layanan kesehatan, khususnya dalam manajemen logistik medis yang bersifat kritikal.Top of Form Bottom of Form   Kata Kunci— Prediksi stok darah, fuzzy mamdani, manajemen persediaan, sistem pendukung keputusan, Palang Merah Indonesia.
Co-Authors Aditya Prapanca Akbar, Muhammad Arsy Andini, Ary Ardhini Warih Utami, Ardhini Warih Asroful Abidin aulia, rochmatul Bahtiar, Moh Danang Bahtiar, Mohammad Danang Bayu Rama Laksono Bisma, Rahadian Dwi Anggriawan, Ganang Fadli Rafi, Achmad Fajar Annas Susanto Hayuningrum, Tias Ima Kurniastuti Kusumaningsih, Ambar Lutfiyanti, Ardhia Pramesti Tasya Martini Dwi Endah Susanti Merlyana Dwinda Yanthi Noventi, Iis Nur Ainiyah Putra, S.E., MSA, Rediyanto Rediyanto Putra Reinfa, Felix Febriano Renanda, Daffa Allam Rendra Arief Hidayat ROHMAWATI KUSUMANINGTIAS Ronggo Alit Sabaha, Syekha Nur Suci Rohayati Zahroh, Chilyatiz