Claim Missing Document
Check
Articles

Found 7 Documents
Search

Phyton-Based Machine Learning Algorithm To Predict Obesity Risk Factors In Adult Populations Rahmawati, Mari; Lestari, Ade Fitria; Hardani, Sri
Paradigma - Jurnal Komputer dan Informatika Vol. 26 No. 1 (2024): March 2024 Period
Publisher : LPPM Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/p.v26i1.3242

Abstract

Obesity is a serious health problem because it can lead to a variety of diseases. Adults are prone to obesity due to several factors such as age, physical activity, weight, diet, gender, lifestyle and so on. Machine Learning as one of the methods for predicting and classifying factors of obesity especially in the adult population. In machine learning, there are various types of algorithms that can be used to classify data. In this study, using the K-Nearest Neighbor, Decision Tree and Naïve Bayes algorithms, 2111 datasets were used and processed using the Phyton programming language. The results were obtained from the comparison of the three algoritms with the highest accuracy of 93.6%, the Decision Trees with 79.6% and the Naïv Bayes with 60%.
Pengelolaan Persediaan Makanan Hewan Pada Amazon Petshop Melalui Pemodelan SCRUM Berbasis Sistem Informasi Rahmawati, Mari; Christien, Dahlia; Suminten, Suminten; Agustina, Teni; Saridawati, Saridawati; Hardani, Sri
IMTechno: Journal of Industrial Management and Technology Vol. 5 No. 1 (2024): Vol. 5 No. 1 (2024): Januari 2024
Publisher : LPPM Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/imtechno.v5i1.2676

Abstract

Sistem Informasi Persediaan Makanan Hewan pada Amazon Petshop merupakan suatu sistem yang digunakan untuk mengelola persediaan makanan hewan yang tersedia di toko online Amazon Petshop. Dalam rangka meningkatkan efisiensi dan kecepatan pengembangan sistem ini, telah diimplementasikan pemodelan Scrum yang berbasis web. Pemodelan Scrum adalah suatu pendekatan pengembangan perangkat lunak yang mengutamakan fleksibilitas, kolaborasi, dan tanggung jawab tim. Dalam konteks sistem informasi persediaan makanan hewan, penerapan Scrum berbasis web memungkinkan para anggota tim untuk bekerja secara terorganisir, berkolaborasi, dan merespons perubahan dengan cepat. Dalam konteks sistem informasi persediaan makanan hewan pada Amazon Petshop, penerapan Scrum berbasis web memungkinkan tim untuk secara efektif merespons perubahan permintaan dan kebutuhan pelanggan. Kolaborasi tim yang erat dan siklus pengembangan yang singkat memungkinkan sistem ini untuk terus berkembang dengan cepat dan menghasilkan perbaikan yang konsisten. Dengan demikian, implementasi pemodelan Scrum berbasis web dalam sistem informasi persediaan makanan hewan pada Amazon Petshop memberikan kerangka kerja yang kuat dan efisien untuk pengembangan sistem yang responsif dan berkualitas tinggi. Kata Kunci : Persediaan Makanan Petshop, Metode Scrum, Codeigniter MVC
Pelatihan Pengembangan Sistem Informasi Berbasis Website Pada Yayasan Kopia Raya Insani Jakarta Leliyanah, Leliyanah; Hardani, Sri; Kaafi, Ahmad Al; Suparni, Suparni
SWAGATI : Journal of Community Service Vol. 1 No. 3 (2023): November
Publisher : Universitas AMIKOM Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24076/swagati.2023v1i3.1141

Abstract

Yayasan Kopia Raya Insani yang terletak di Jl. Mampang Prapatan VII adalah sebuah organisasi nonformal. Dalam mensosialisasikan kegiatan dan pendaftaran relawan Kopia, tidak sedikit masyarakat yang kesulitan dalam memperoleh informasi sehingga diharapkan dapat memanfaatkan website yang sudah mereka miliki untuk di improvisasi.Semua organisasi baik formal maupun nonformal memperoleh kemudahan sekaligus tantangan dalam menjalankan visi dan misinya agar relevan dengan perkembangan teknologi dan informasi, termasuk organisasi tersebut. Perlunya pemilihan software yang mudah digunakan juga menjadi faktor terpenting dalam membuat sistem informasi dengan konten yang menarik. Oleh karena itu perlunya pelatihan pengembangan sistem informasi dalam memanfaat media teknologi informasi. Metode Pelaksanaan kegiatan berupa pelatihan pengembangan sistem informasi berbasis website dilakukan dengan beberapa tahapan yang dimulai dari perencanaan, pelaksanaan dan evaluasi. Pelatihan ini lebih menitikberatkan pada kegiatan praktik daripada penyampaian materi secara teoritis. Pelatihan dilaksanakan secara hybrid dengan bantuan media conference dengan materi yang terstruktur secara sistematis. Hasil dari kegiatan pelatihan ini bertujuan untuk peningkatan pemahaman peserta sebesar 85% terhadap pengembangan website sebagai media komunikasi dan informasi.
Analisis Sentimen Ulasan Skintific Peptide Brightening Lip Serum Menggunakan Algoritma Support Vector Machine Hardani, Sri; Leliyanah, Leliyanah; Pudjiarti, Eni; Faizah, Siti
JAIS - Journal of Accounting Information System Vol. 5 No. 01 (2025): Juni
Publisher : LPPM Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/jais.v5i01.9151

Abstract

Dunia kecantikan mengalami kemajuan yang sangat pesat. Tidak hanya berfokus pada make up, tetapi sudah berkembang pada produk untuk perawatan kulit wajah dan perawatan bibir. Bibir merupakan fitur utama wajah bagian bawah yang sangat mudah dipengaruhi oleh kondisi udara dan cuaca sehingga mengakibatkan kerusakan bibir. Untuk menjaga kesehatan bibir, diperlukan pelembab bibir. Skintific, salah satu merk produk perawatan kulit yang terkenal dengan tagline Repair Your Skin Barrier, baru saja mengeluarkan produk perawatan bibir yang diberi nama Skintific Peptide Nourishing Lip Serum. Sebagai produk baru, tentunya Skintific sebagai pemilik merk, membutuhkan ulasan dari pelanggan guna mengetahui respon pelanggan terhadap produknya. Salah satu metode untuk menganalisa ulasan pelanggan adalah dengan Analisa sentimen. SVM (Support Vector Machine) merupakan algoritma yang sering digunakan dalam Analisa sentimen. Terbukti penerapan SVM (Support Vector Machine) kali ini mendapatkan akurasi sebesar 98%, sedangkan untuk precision, recall, dan F1 score masing-masing adalah 97%, 98%, dan 97%. Selain itu, terdapat sentimen negatif terhadap Skintific Peptide Nourishing Lip Serum yang dapat menjadi masukan bagi  Skintific untuk memperbaiki layanan dan kualitas produknya.
The Influence of the Tiktok Application on Cyberbullying Behavior : Case Study: Students of SMP Negeri 5 Depok Maulidia Wati, Nur; Leliyanah; Hardani, Sri
Journal of Innovation Information Technology and Application (JINITA) Vol 6 No 2 (2024): JINITA, December 2024
Publisher : Politeknik Negeri Cilacap

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35970/jinita.v6i2.2491

Abstract

Cyberbullying is threatening, insulting, or intimidating behavior carried out through online media. This cyberbullying behavior is vulnerable to being carried out or felt by teenagers who are still easily instigated by bad actions around them. Therefore, this study aims to determine what effects the TikTok application has on cyberbullying behavior in adolescents and to find out the causes and handling solutions for cyberbullying behavior. The research was conducted using the Technology Acceptance Model (TAM) method and the descriptive quantitative method. The research was conducted from June 11 to June 21, 2024, with a sample size of 91 students determined using the proportionate stratified random sampling method. The results of hypothesis testing with the t-test state that perceived usefulness has no effect on real conditions of use, then perceived ease of use and behavior to continue using positively affect real conditions of use. Meanwhile, attitude towards use harms the real conditions of use. The f-test states that all variables have a simultaneous effect. Meanwhile, the R-Square test states that perceived usefulness, perceived ease of use, attitude towards use, and behavior to continue using contribute 62.4% to the real conditions of use
Pengelolaan Persediaan Makanan Hewan Pada Amazon Petshop Melalui Pemodelan SCRUM Berbasis Sistem Informasi Christien, Dahlia; Suminten, Suminten; Agustina, Teni; Saridawati, Saridawati; Hardani, Sri; Rahmawati, Mari
IMTechno: Journal of Industrial Management and Technology Vol. 5 No. 1 (2024): Vol. 5 No. 1 (2024): Januari 2024
Publisher : LPPM Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/imtechno.v5i1.2676

Abstract

Sistem Informasi Persediaan Makanan Hewan pada Amazon Petshop merupakan suatu sistem yang digunakan untuk mengelola persediaan makanan hewan yang tersedia di toko online Amazon Petshop. Dalam rangka meningkatkan efisiensi dan kecepatan pengembangan sistem ini, telah diimplementasikan pemodelan Scrum yang berbasis web. Pemodelan Scrum adalah suatu pendekatan pengembangan perangkat lunak yang mengutamakan fleksibilitas, kolaborasi, dan tanggung jawab tim. Dalam konteks sistem informasi persediaan makanan hewan, penerapan Scrum berbasis web memungkinkan para anggota tim untuk bekerja secara terorganisir, berkolaborasi, dan merespons perubahan dengan cepat. Dalam konteks sistem informasi persediaan makanan hewan pada Amazon Petshop, penerapan Scrum berbasis web memungkinkan tim untuk secara efektif merespons perubahan permintaan dan kebutuhan pelanggan. Kolaborasi tim yang erat dan siklus pengembangan yang singkat memungkinkan sistem ini untuk terus berkembang dengan cepat dan menghasilkan perbaikan yang konsisten. Dengan demikian, implementasi pemodelan Scrum berbasis web dalam sistem informasi persediaan makanan hewan pada Amazon Petshop memberikan kerangka kerja yang kuat dan efisien untuk pengembangan sistem yang responsif dan berkualitas tinggi. Kata Kunci : Persediaan Makanan Petshop, Metode Scrum, Codeigniter MVC
Phyton-Based Machine Learning Algorithm To Predict Obesity Risk Factors In Adult Populations Lestari, Ade Fitria; Hardani, Sri; Rahmawati, Mari
Paradigma - Jurnal Komputer dan Informatika Vol. 26 No. 1 (2024): March 2024 Period
Publisher : LPPM Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/p.v26i1.3242

Abstract

Obesity is a serious health problem because it can lead to a variety of diseases. Adults are prone to obesity due to several factors such as age, physical activity, weight, diet, gender, lifestyle and so on. Machine Learning as one of the methods for predicting and classifying factors of obesity especially in the adult population. In machine learning, there are various types of algorithms that can be used to classify data. In this study, using the K-Nearest Neighbor, Decision Tree and Naïve Bayes algorithms, 2111 datasets were used and processed using the Phyton programming language. The results were obtained from the comparison of the three algoritms with the highest accuracy of 93.6%, the Decision Trees with 79.6% and the Naïv Bayes with 60%.