Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
13.222
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Proceeding SENDI_U Jurnal Teknik Informatika UNIKA Santo Thomas JurTI (JURNAL TEKNOLOGI INFORMASI) Antivirus : Jurnal Ilmiah Teknik Informatika Jurnal ICT : Information Communication & Technology JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Jurnal Ilmu Teknik dan Komputer JIKA (Jurnal Informatika) MEANS (Media Informasi Analisa dan Sistem) Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi Jurnal Informatika Terpadu Jurnal Saintekom : Sains, Teknologi, Komputer dan Manajemen Jurnal Janitra Informatika dan Sistem Informasi Jurnal Teknik Informatika Unika Santo Thomas (JTIUST) Prosiding Seminar Nasional Sisfotek (Sistem Informasi dan Teknologi Informasi) Jurnal Informatika dan Teknologi Informasi Jurnal Teknologi Ilmu Komputer AMMA : Jurnal Pengabdian Masyarakat NERO (Networking Engineering Research Operation) Jurnal Kecerdasan Buatan dan Teknologi Informasi Jurnal Komtika (Komputasi dan Informatika)
Suarna, Nana
Unknown Affiliation
Humanities Chemistry Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Materials Science & Nanotechnology Nursing

Published : 114 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 114 Documents
Search

 1   2   3   4   5 
Pemetaan Lokasi Wisata Di Kota Cirebon Dengan Penerapan Aplikasi Sistem lnformasi Geografis Setiawan, Andi; Irma Purnamasari, Ade; Suarna, Nana
Jurnal ICT : Information Communication & Technology Vol 18, No 1 (2019): JICT-IKMI, Juli 2019
Publisher : STMIK IKMI Cirebon

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36054/jict-ikmi.v18i1.50

Abstract

Tourism in the city of Cirebon is still tinged with a very diverse religious tour and culturation of culture that is still heavily influenced by Persia, Arabia and China. This can be seen from the palace architectural style which is still influenced by Chinese, Persian, and even Arabic cultures. The results of cultural culture with foreign nations, resulting in a variety of tourist attractions in the city of Cirebon. But the location information of the existence of tourist attractions in the city of Cirebon is still not well publicized. This research will develop an application by utilizing the geographical information system of tourist attractions in the city of Cirebon. The Geographic Information System is very appropriate to map the spread of tourist attractions in the city of Cirebon. The software development model in this study is the system life cycle or the System Development Life Cycle. The results of this study are the value of T count T table (3,230 1,665). This means that the probability is significant α (0.002 0.05). So that geographic information systems mapping tourist attractions in the city of Cirebon can meet expectations by users to find the shortest routes and safer locations.
PENINGKATAN PENJUALAN PRODUK RABBANI MELALUI PENERAPAN BISNIS INTELIJEN DENGAN METODE OLAP (ONLINE ANALYTICAL PROCESS) Laksana, Tri Ginanjar; Jubaedah, Jubaedah; Suarna, Nana
Proceeding SENDI_U 2016: SEMINAR NASIONAL MULTI DISIPLIN ILMU DAN CALL FOR PAPERS
Publisher : Proceeding SENDI_U

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

Abstract

Tahun 2015 reShare rabbani cipto-cirebon mengalami kondisi penjualan yang tidak stabil. Hal ini terjadi karena di daerah tersebut banyak berdiri toko-toko baru dari reShare lain. Akibatnyapenjualan produk rabbani mengalami penurunan omset pada 12 minggu terakhir ditahun 2015.Penelitian ini dilakukan menggunakan metode OLAP (Online Analytical Processing).Metode ini terdiri dari tiga tahapan operasi analisa dasar, diantaranya consolidation (roll-up), drill-down, slicing and dicing. Aplikasi bantu yang digunakan dalam penelitian ini yaituPowerOLAP versi 14. Penelitian ini diharapkan dapat membantu memberikan prediksi pada toko rabbani cipto-cirebon dalam meningkatkan penjualan produknya. Serta dapat membatu dalammemberikan inovasi baru pada produk rabbani agar banyak pengunjung datang. Sehingga dapat menghasilkan informasi yang tepat untuk membantu pihak manajemen dalam meningkatkanproduktifitas penjualan.Kata Kunci: bisnis intelijen, powerolap versi 14, analisa dasar, consolidation, drill-down.
Pemanfaatan Chatgpt Dalam Pembelajaran Persamaan Dasar Akuntansi Rahaningsih, Nining; Suarna, Nana; Dienwati Nuris, Nisa; Ade Kurnia, Dian; Rasyid, Abdul; Frihandiansah, Riyandi
TEMATIK Vol. 10 No. 2 (2023): Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) - Desember 2023
Publisher : LPPM POLITEKNIK LP3I BANDUNG

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

Abstract

Learning Accounting is an essential part of business and finance education. To ensure effective learning, an innovative approach is needed to optimize the understanding of concepts and practical applications in the field of accounting. One technology that has attracted attention in this context is Artificial Intelligence, particularly through the utilization of ChatGPT. However, there are still challenges in teaching accounting. Conventional learning systems are often less interactive and cannot provide adequate individual support to students. Therefore, a new approach is needed to enhance student interaction with instructors. The aim of this research is to analyze and implement the utilization of ChatGPT in the development of accounting educati to improve the understanding of accounting concepts and enhance students' ability to apply accounting knowledge. The research method employs an experimental approach involving a group of students in a learning program utilizing ChatGPT as a virtual assistant. ChatGPT provides explanations, answers questions, and provides feedback to students. To analyze and evaluate the effectiveness of using AI (ChatGPT) in accounting education, the System Usability Scale is used.The results of this research indicate that the use of AI, particularly through ChatGPT, in accounting education can provide significant benefits. Students experience improvements in their understanding of accounting concepts, practical abilities, better individual support, and increased motivation and interest in learning accounting, with an accuracy rate of 80.625%.
Implementasi Metode K-Means Clustering Untuk Menganalisa Penerima Bantuan Di Desa Palasah Mar’atun Sholihah, Oliffia; Suarna, Nana; Dwilestari, Gifthera; R, Nining
Jurnal Informatika dan Teknologi Informasi Vol. 1 No. 3: Januari 2023
Publisher : PT. Bangun Harapan Bangsa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.56854/jt.v1i3.121

Abstract

Overcome welfare problems for the community through direct assistance to very poor families in Palasah Village. Related to the problems that have occurred so far, namely that the assistance program targets for poor people, many people who should not have received the assistance, turned out to be inaccurate and valid. So many residents are not registered and recorded accurately. The purpose of this study was to determine the distribution of the accuracy of aid recipients in Palasah Village, Majalengka Regency. The method used in this study is the k-means clustering method, with stages of data collection, training data and data testing that considers several criteria based on: age, economic conditions, housing conditions, and income. With the K-means clustering test k=10, it can produce davies bouldin with sequence k2=0,587, sequence k3=0,529, sequence k4=0,588, sequence k5=0,581, sequence k6=0,529, sequence k7=0,612, sequence k8=0,653, sequence k9 = 0.639, sequence k10 = 0.669, then the conclusion of the Cluster distance performance process produces the best dbi, which is 0.529 in the 3rd order. Can be implemented grouping the data for sewing equipment recipients with the K-Means clustering method, can find out which cluster residents get assistance with sewing tools in Palasah Village. Keywords: Cluster K-Means Algorithm, Social Assistance
Implementasi Metode K-Means Clustering Untuk Menganalisa Penerima Bantuan Di Desa Palasah Mar’atun Sholihah, Oliffia; Suarna, Nana; Dwilestari, Gifthera; R, Nining
Jurnal Informatika dan Teknologi Informasi Vol. 2 No. 1: Mei 2023
Publisher : PT. Bangun Harapan Bangsa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.56854/jt.v2i1.123

Abstract

Untuk mengatasi masalah kesejahteraan bagi masyarakat melalui bantuan langsung pada keluarga sangat tidak mampu di Desa  Palasah. Terkait permasalahan yang terjadi selama ini yaitu tidak tepat sasaran program bantuan kepada warga yang tidak mampu, banyak warga yang seharusnya tidak mendapatkan bantuan tersebut, ternyata tidak akurat dan valid. Sehingga banyak warga yang tidak terdaftar dan terdata dengan akurat. Tujuan penelitian ini untuk mengetahui penyebaran akurasi penerima bantuan di Desa Palasah Kabupaten Majalengka. Metode yang digunakan dalam penelitian ini yaitu dengan metode k-means klustering, dengan tahapan pengumpulan data, data training dan data testing yang mempertimbangkan beberapa Kriteria berdasarkan: umur, kondisi ekonomi, kondisi hunian, serta penghasilan. Dengan uji K-means clustering k=10, dapat menghasilkan davies bouldin dengan urutan k2=0,587, urutan k3=0,529, urutan k4=0,588, urutan k5=0,581, urutan k6=0,529, urutan k7=0,612, urutan k8=0,653, urutan k9=0,639, urutan k10=0,669, maka kesimpulan dari proses Cluster distance performance menghasilkan  dbi yang terbaik yaitu 0,529 pada urutan ke 3. Dapat diimplementasikan pengelompokan data penerima alat menjahit dengan  metode K-Means clustering,  dapat mengetahui warga mana saja cluster yang mendapat bantuan alat menjahit di Desa Palasah.
Analisa Pengelompokan Dataset Komputer Menggunakan Algoritma X-Means Rokhmatan Khaerullah, Rizal; Suarna, Nana; Nurdiawan, Odi
Jurnal Informatika dan Teknologi Informasi Vol. 1 No. 3: Januari 2023
Publisher : PT. Bangun Harapan Bangsa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.56854/jt.v1i3.135

Abstract

Computer dataset cluster analysis is a data mining technique that aims to identify a group of objects that have the same characteristics. The problem in this research is how to implement the X-Means Clustering algorithm in grouping computer datasets based on computer prices and specifications. The purpose of this study is to determine the implementation of the X-Means Clustering method in classifying computer datasets against prices and specifications. This computer dataset consists of several attributes with a large number of records so we need a process that can group the data, namely clustering. The use of clustering is expected to provide predictions on the grouping of the computer dataset. One of the clustering methods that can be used to group data is X-Means clustering. The results of the research from data mining grouping computer datasets with the x-means Cluster model produced as many as 3 clusters, namely cluster 0 with 710 members, cluster 1 with 136 items and cluster 2 with 15 items. Keywords: Cluster X-Means Algorithm
System Informasi Resto Kuru Yuk Chicken Berbasis Online Untuk Pemesanan Makanan Dan Minuman Samodra Anugrah, Syawal; Suarna, Nana; Dwilestari , Gifthera
Jurnal Informatika dan Teknologi Informasi Vol. 1 No. 3: Januari 2023
Publisher : PT. Bangun Harapan Bangsa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.56854/jt.v1i3.136

Abstract

KuRuyuk Resto is a social interaction center where people can gather, talk, write, read, discuss or just pass the time. To realize customer satisfaction, Resto KuRuyuk must have a good ordering system to increase revenue. The research method used is to use data collection methods starting from observation, interviews, and literature study. As for software development through the R&D approach. The problem with KuRuyuk Resto is having difficulties in serving orders, still using manual recording and not yet computerized or still using conventional recording. The purpose of this research is to improve customer service and satisfaction in ordering food and beverages. The results of this study are that it can facilitate service and the effectiveness of workers' time becomes faster and more efficient. And can produce information quickly, precisely and accurately. After testing with SUS (System Usability Scale) an accuracy value of 76% was obtained.  Keywords: Information system, restaurant, improvement, sales, online based
Klasifikasi Data Kemiskinan Menggunakan Metode Naïve Bayes Untuk Mengetahui Tingkat Kemiskian Studi Kasus: Desa Karangasem Kecamatan Leuwimunding Majalengka Fuadi Ahmad, Cecep; Suarna, Nana; Dwilestari, Gifthera
Jurnal Informatika dan Teknologi Informasi Vol. 2 No. 2: September 2023
Publisher : PT. Bangun Harapan Bangsa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.56854/jt.v2i2.190

Abstract

Kemiskinan merupakan permasalahan paling utama di Negara Indonesia, seperti hal nya di Desa Karangasem, Majalengka. Masalah ini merupakan masalah yang sangat serius bagi berlangsung nya kehidupan manusia. Banyak upaya yang sudah dilakukan untuk menangani masalah kemiskinan, seperti halnya bantuan sosial yang dilakukan oleh pemerintah dengan tujuan untuk memenuhi dan menjamin kebutuhan dasar serta meningkatkan taraf kehidupan. Namun pada kenyataan nya program bantuan tersebut belum tersebar secara merata. Penelitian ini akan melakukan klasifikasi. Metode yang digunakan untuk penelitian ini adalah metode Naïve Bayes dan menggunakan sebuah sistem komputerisasi yaitu aplikasi rapidminer. Data yang digunakan ialah data penduduk miskin yang diperoleh dari Desa Karangasem dengan menggunakan teknik data mining. Atribut yang akan digunakan dalam melakukan klasifikasi penduduk adalah Umur, Pendidikan, Pekerjaan, Penghasilan, Tanggungan, Status (Kawin/Belum Kawin). Hasil penelitian didapatkan nilai akurasi sebesar Precision sebesar 92% dan Recall sebesar 86%. Berdasarkan hal tersebut dapat dinyatakan bahwa sistem klasifikasi yang dibangun dapat gunakan sebagai bahan masukan bagi pengambil keputusan.
Metode Naïve Bayes Untuk Mengetahui Tingkat Kemiskian (Studi Kasus: Desa Karangasem Kecamatan Leuwimunding Majalengka) Fuadi Ahmad, Cecep; Suarna, Nana; Dwilestari, Gifthera
Jurnal Informatika dan Teknologi Informasi Vol. 2 No. 3: Januari 2024
Publisher : PT. Bangun Harapan Bangsa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.56854/jt.v2i3.191

Abstract

Kemiskinan merupakan permasalahan paling utama di Negara Indonesia, seperti hal nya di Desa Karangasem, Majalengka. Masalah ini merupakan masalah yang sangat serius bagi berlangsung nya kehidupan manusia. Banyak upaya yang sudah dilakukan untuk menangani masalah kemiskinan, seperti halnya bantuan sosial yang dilakukan oleh pemerintah dengan tujuan untuk memenuhi dan menjamin kebutuhan dasar serta meningkatkan taraf kehidupan. Namun pada kenyataan nya program bantuan tersebut belum tersebar secara merata. Penelitian ini akan melakukan klasifikasi. Metode yang digunakan untuk penelitian ini adalah metode Naïve Bayes dan menggunakan sebuah sistem komputerisasi yaitu aplikasi rapidminer. Data yang digunakan ialah data penduduk miskin yang diperoleh dari Desa Karangasem dengan menggunakan teknik data mining. Atribut yang akan digunakan dalam melakukan klasifikasi penduduk adalah Umur, Pendidikan, Pekerjaan, Penghasilan, Tanggungan, Status (Kawin/Belum Kawin). Hasil penelitian didapatkan nilai akurasi sebesar Precision sebesar 92% dan Recall sebesar 86%. Berdasarkan hal tersebut dapat dinyatakan bahwa sistem klasifikasi yang dibangun dapat gunakan sebagai bahan masukan bagi pengambil keputusan
Analisa Dataset Penjualan Teh Menggunakan Algoritma Linear Regresi Riyana, Iis; Suarna, Nana; Dwilestari, Gifthera
Jurnal Informatika dan Teknologi Informasi Vol. 2 No. 2: September 2023
Publisher : PT. Bangun Harapan Bangsa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.56854/jt.v2i2.194

Abstract

Dalam industri minuman, analisis penjualan menjadi salah satu faktor kunci untuk keberhasilan bisnis. Dalam konteks ini, analisis dataset penjualan teh dapat memberikan wawasan yang berharga bagi perusahaan teh dalam hal pengambilan keputusan strategis. Dalam penelitian ini menggunakan algoritma linear regresi untuk menganalisis dataset penjualan teh dan mengidentifikasi pola dan tren yang terkait dengan penjualan. Masalah yang dihadapi dalam analisis dataset penjualan teh adalah menemukan hubungan antara variabel penjualan dengan variabel-variabel yang mempengaruhinya, seperti harga, promosi, cuaca, dan sebagainya. Selain itu, juga perlu memahami apakah faktor-faktor ini secara signifikan berdampak pada penjualan teh dan sejauh mana dampak tersebut.  Tujuan penelitian ini adalah untuk menganalisis dataset penjualan teh menggunakan algoritma linear regresi guna menemukan hubungan antara variabel penjualan dengan variabel-variabel yang mempengaruhinya. Selain itu, peneliti bertujuan untuk mengidentifikasi faktor-faktor yang signifikan dalam memprediksi penjualan teh dan memberikan wawasan yang berharga bagi perusahaan teh. Metode dalam penelitian ini menggunakan metode algoritma linear regresi. mengumpulkan dataset penjualan teh yang mencakup variabel-variabel seperti harga teh, promosi, cuaca, dan penjualan harian
Co-Authors Abdul Rasyid Ade Kurnia, Dian Adrian, Teguh Afiasari, Nur Aini Nurul Ainisa, Nurul Al Maeni, Nurul Al Muharom, Nurul Ibnu Alfian Nur Rahmat , Muhammad Alfian Nur Rahmat, Muhammad Alfudola, Mahfudz Amal Rois, Moh. Ichlasul Amalia, Rosnita Amarda, Juan Ameliana, Nikan Amer, Abdu Shobarudin Andi Setiawan Anggara, Doni Anggriani, Sulistia Anita Yuliyanti Apriliana Janatu Marwa Arif Fitriyanto, Goffar Arifqi, Tri Aulia Putri, Adinda Auliya, Suci Awaludin, Ade Ayuni, Putri baihaqqi, Farisky Dadang Sudrajat Dalifah, Nurul Danar Dana, Raditya Dendy Indriya Efendi Dewanty Rafu, Maria Dewi, Sophiyanti Dienwati Nuris, Nisa Dienwati, Nisa Dwi Prasetyo Dwilestari , Gifthera Efendi , Dendy Indriya Effendy, Dendy Indria Fachry Abda El Rahman Fadhil, Fadhil Yudistianto FAUZAN, AKMAL Fikri Ulumudin, Achmad Fikri, Moh.Yusuf Firmansyah, Fajar Frihandiansah, Riyandi Fuadi Ahmad, Cecep Gifthera Dwilestari Gilang Perwati, Intan Hamdan Mubarok, Nabil Hartiansyah, Fernandar Dwi Hermawan, Bagus Hermawan, Ramdan Hidayah, Nurni Hidayat, Pierre Galuh Hidayattullah, Rizky Ibnu Abas, Mohamad Iin, Iin Illahi, Asep Wahyu Indriya Efendi, Dendy Irfan Ali, Irfan Irma Purnamasari, Ade JUBAEDAH JUBAEDAH, JUBAEDAH Julianti, Okta Nur Khaeru, Abdullah Kholifa, Nur Kusmawanti, Nisa Laelatul Azizah, Novi Lestari, Gifthera Dwi Luthfi, Achmad Mar’atun Sholihah, Oliffia Masjunedi, Masjunedi Maulida, Nida Muhamad Andika, Agus Muhammad Taufik Hidayat, Muhammad Muharam, Arbi Adi Muharromah, Oom Mulyawan Mustofa, Kafit Nining Rahaningsih Nugraha, Rifqi Nugroho, Rizwar Adi Nur Amalia, Ocsana Nur Apriliani, Nur Nurdin Nurhayah, Nurhayah Nuri Nuri Nurjanah, Nurul Nurliana, Nicky NURUL AZIZAH Nurwanda, Nurwanda Nurzaman Nurzaman Odi Nurdiawan Oktaviany, Nurul Pajri, Riki Peni Peni Pii, Iwan Pratama, Denni Pratiwi, Intan Pratiwi, Yulita Prihartono, Wiily Prihartono, Willy PUJI LESTARI Purnamasari, Ade Irma Putriana, Puput R, Nining Raditya Danar Dana Rahaning, Nining Rahaningsi, Nining Ramadhan, Gildan Jaya Muhammad Ramdani, Rizki Retnasari, Peni Rinaldi Dikananda, Arif Rinata, Ustri Ani Rini Astuti Riyana, Iis Rohendi, Ghina Fitria Rohman, Dede Rokhmatan Khaerullah, Rizal Sajidan, Dzikri Samodra Anugrah, Syawal Saniyah, Nilta Saputra, Adi Zulkarnaen Sariah Sariah Sayuti Hanapiah, Neneng Sidik, Rahmat Siti Nurhasanah Solihudin, Dodi Suarna, Annisa Annastia Susana, Heliayanti Susana, Heliyanti Talia, Agita Hany Tati Suprapti Taulani, Taulani Tri Ginanjar Laksana Triawan, Eri Triya, Pita Widiya, Putri Wirdiyan, Farhan Azfa Wulandari, Maryam Yudhistira Arie Wijaya Zaelani, Nursehan Zeya Sebastian, Muhammad