Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
7.451
P-Index
This Author published in this journals
All Journal IAES International Journal of Artificial Intelligence (IJ-AI) TEKNIK INFORMATIKA Jurnal Teknologi dan Manajemen Informatika Telematika : Jurnal Informatika dan Teknologi Informasi Jurnal Inovasi Teknologi Pendidikan Jurnal ELTIKOM : Jurnal Teknik Elektro, Teknologi Informasi dan Komputer Sinkron : Jurnal dan Penelitian Teknik Informatika Paradigma Jurnal Ilmiah FIFO JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA SMARTICS Journal Faktor Exacta Rang Teknik Journal JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) STRING (Satuan Tulisan Riset dan Inovasi Teknologi) JURNAL TEKNOLOGI INFORMASI Jurnal Mantik Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi) Scientific Journal of Informatics CICES (Cyberpreneurship Innovative and Creative Exact and Social Science) Journal of Intelligent Decision Support System (IDSS) Community Development Journal: Jurnal Pengabdian Masyarakat Jurnal Teknologi Informatika dan Komputer Journal of Computer Networks, Architecture and High Performance Computing Jurnal Indonesia : Manajemen Informatika dan Komunikasi JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi) Jurnal Ilmiah Multidisiplin (JUKIM) JURNAL ABDI MASYARAKAT INDONESIA (JAMIN) SAGA: Journal of Technology and Information Systems Jurnal Indonesia : Manajemen Informatika dan Komunikasi
Ratih Titi Komalasari
Informatika, Universitas Nasional Jakarta
Aerospace Engineering Humanities Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Earth & Planetary Sciences Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Health Professions Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Mathematics Public Health Social Sciences Other

Published : 90 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 90 Documents
Search

 5   6   7   8   9 
Implementation of K-Nearest Neighbour (KNN) Algorithm and Random Forest Algorithm in Identifying Diabetes Diranisha, Virly; Agung Triayudi; Ratih Titi Komalasari
SAGA: Journal of Technology and Information System Vol. 2 No. 2 (2024): May 2024
Publisher : CV. Media Digital Publikasi Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.58905/saga.v2i2.253

Abstract

Diabetes, one of the noncommunicable diseases (NCDs), is currently a major health threat worldwide. So far, diabetes symptoms have only been diagnosed by people according to known physical characteristics without the support of factual evidence or other medical considerations. With the advancement of technology, it is possible to use algorithms to solve various kinds of problems. One of artificial intelligence (AI), machine learning, concentrates on creating systems that can learn from data. This research uses the K-Nearest Neighbor (KNN) and Random Forest algorithms that can be utilised as testing algorithms to identify diabetes. Classification is done based on training data that has been provided in the dataset. The purpose of this research is to determine the best classification in identifying diabetes with the K-Nearest Neighbor (KNN) algorithm and the Random Forest algorithm and is expected to provide more understanding of the implementation of machine learning models. comparing the two algorithms between the KNN algorithm and the Random Forest algorithm. By dividing the testing data and training data using a ratio of 20%: 80% randomised data 300 times. The results of the accuracy evaluation obtained from the Confusion Matrix show that the Random Forest Algorithm has the best accuracy value of 77%, Precision 89%, Recall 78% and F1-Score 83% with an estimator of 100 trees. While the KNN algorithm obtained accuracy of 73%, Precision 87%, Recall 73% and F1-Score 79% of the value of K = 7. Based on the comparison results of the two algorithms, it shows that the accuracy value obtained is greater than the Random Forest algorithm even though the value obtained is not much different.
Aplikasi Pengingat Dan Pendataan Kenaikan Golongan Gaji Berbasis Web Menggunakan Metode White Box Testing dan Black Box Testing Firman, Firman; Fauziyah, Fauziyah; Komalasari, Ratih Titi
JURNAL TEKNOLOGI INFORMASI Vol 7, No 1 (2021): Jurnal Teknologi Informasi
Publisher : Universitas Respati Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52643/jti.v7i1.1387

Abstract

Universitas Nasional sebagai lembaga pendidikan memiliki sejumlah dosen dan karyawan yang dapat mengajukan diri agar mendapat kenaikan pangkat dan kenaikan gaji secara berkala. Biasanya, kenaikan golongan akan dibarengi oleh kenaikan gaji karyawan. Saat ini, pengajuan kenaikan tersebut masih manual dimana dosen dan karyawan harus memiliki catatan tambahan tersendiri mengenai kenaikan golongan dan gaji mereka. Hal tersebut karena belum terdapat sistem pendataan ataupun pengingat yang membantu mereka dalam melakukan pengajuan tersebut. Apabila dosen dan karyawan tersebut memiliki banyak kesibukan, maka hak kenaikan golongan dan gaji mereka dapat terabaikan. Penelitian ini untuk mengembangkan aplikasi pendataan dan pengingat bagi karyawan di Universitas Nasional sehingga mereka dapat melakukan pengajuan kenaikan golongan dan gaji tepat waktu. Aplikasi tersebut dikembangkan dengan memanfaatkan tool Unified Modelling Language (UML) serta bahasa pemprograman PHP. Hasil dari penelitian ini adalah tersedianya aplikasi pendataan dan pengingat, yang dapat membantu dosen dan karyawan di Universitas Nasional dalam mengajukan kenaikan golongan dan gajinya. Hasil pengujian black box setiap menu yang ada pada aplikasi berjalan sesuai dengan fungsinya, pada hasil pengujian white box menghasilkan nilai Cyclomatic Complexity =30, Region = 30 Indenpenden Path =30, maka ditarik kesimpulan bahwa alur logika system aplikasi pengingat untuk kenaikan golongan dan gaji berbasis web ini sudah benar dan sesuai dan tidak ada error dalam aplikasi yang dirancang.
Aplikasi Augmented Reality Sebagai Media Informasi Museum Fatahillah Dan Museum Wayang Menggunakan Metode Markerless Farhany, Nadia Muis; Andryana, Septi; Komalasari, Ratih Titi
Jurnal ELTIKOM : Jurnal Teknik Elektro, Teknologi Informasi dan Komputer Vol. 3 No. 2 (2019)
Publisher : P3M Politeknik Negeri Banjarmasin

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31961/eltikom.v3i2.140

Abstract

Museum Fatahillah dan Museum Wayang merupakan Museum Sejarah yang berada dikawasan kota tua Jakarta. Namun masalah yang terjadi saat ini adalah kurangnya media untuk mengenalkan kembali sejarah dan pengetahuan berdirinya Museum Fatahillah dan Museum Wayang Maka pada penelitian ini, dirancanglah sebuah aplikasi Augmented Reality berbasis Android sebagai media informasi menggunakan metode markerless 3D Object Tracking. Aplikasi Augmented Reality museum ini menyediakan ftur- fitur yang dapat menarik pengguna dalam mencari informasi. Hasil yang didapatkan pada penelitian ini yaitu berupa sebuah 3D object dengan tambahan informasi berupa teks dan video Animasi, yang bertujuan sebagai salah satu pembelajaran alternativ berbasis teknologi.
Rancang Bangun Game Birokrasi Penyelenggaraan Kegiatan Kemahasiswaan Menggunakan Metode Finite State Machine Puspita, Anna Thasyia; Andryana, Septi; Sari, Ratih Titi Komala
Jurnal ELTIKOM : Jurnal Teknik Elektro, Teknologi Informasi dan Komputer Vol. 4 No. 1 (2020)
Publisher : P3M Politeknik Negeri Banjarmasin

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31961/eltikom.v4i1.141

Abstract

Organisasi dan kegiatan kemahasiswaan adalah hal yang tidak dapat dipisahkan. Kurangnya pengetahuan anggota organisasi tentang birokrasi penyelenggaraan kemahasiswaan disebabkan oleh kurangnya edukasi sebelum pendaftaran organisasi. Berdasarkan permasalahan yang telah diuraikan, maka dibuat game tentang birokrasi penyelenggaraan kegiatan kemahasiswaan dengan tujuan menjadi media pembelajaran kepada calon anggota organisasi tentang prosedur penyelenggaraan kegiatan kemahasiswaan. Game ini dirancang menggunakan metode Finite State Machine dengan tujuan memberikan edukasi terhadap pengguna tentang proses penyelenggaraan kegiatan kemahasiwaan. Dari hasil pengujian game menggunakan skala likert didapat persentase rata – rata 96,76% pengguna menyatakan bahwa game telah sesuai dengan fungsinya, maka dapat dikatakan game ini memenuhi tujuan awal pembuatannya yaitu menjadi media pembelajaran kepada calon anggota organisasi tentang prosedur penyelenggaraan kegiatan kemahasiswaan.
PENGEMBANGAN ABSENSI ONLINE SECARA REAL TIME ALGORITMA SEQUENTIAL SEARCHING MENGGUNAKAN TEKNOLOGI GPS BERBASIS WEB Setiawan, Ikbal Danu; Sari, Ratih Titi Komala
Jurnal Indonesia : Manajemen Informatika dan Komunikasi Vol. 4 No. 3 (2023): September
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM) STMIK Indonesia Banda Aceh

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35870/jimik.v4i3.288

Abstract

The attendance application system is important in an era like this, where many large and small companies that initially used fingerprints to be absent or absent manually by admins have now switched to using online attendance. On the one hand, if you are still using manual attendance documents, it is very dangerous to lose or be damaged, therefore there is no web-based use. This attendance is connected to GPS so that the employee's location can be detected when absent. Therefore, Online Attendance in Real Time Sequential Search Algorithm Using Web-Based GPS (Global Positioning System) Technology is very helpful or makes it easier for admins to recap the manpower whether he is not around the office or not. Attendance using this application is very efficient and time-saving and what often happens in small companies is that the employee is no longer there but the employee is not yet in the office, which is detrimental to the company and operations. To make a report using the Online Attendance method in Real Time, Sequential Searching Algorithm Using Web-Based GPS (Global Positioning System) Technology, which requires interviews, research methods, and libraries. Then the software uses the waterfall method which includes: Design, Needs Analysis, Testing, and then Implementation.
Enhancing image quality using super-resolution residual network for small, blurry images Hindarto, Djarot; Wahyuddin, Mohammad Iwan; Andrianingsih, Andrianingsih; Komalasari, Ratih Titi; Handayani, Endah Tri Esti; Hariadi, Mochamad
IAES International Journal of Artificial Intelligence (IJ-AI) Vol 13, No 4: December 2024
Publisher : Institute of Advanced Engineering and Science

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.11591/ijai.v13.i4.pp4654-4666

Abstract

In the background, when low-resolution images are utilized, image identification tasks are frequently hampered. By employing the residual network super-resolution framework, super-resolution techniques are used to enhance image quality, specifically in the detection and identification of small and blurry objects. Improving resolution, decreasing blur, and enhancing object detail are the main goals of the suggested approach. The novelty of this research resides in its application of the activation exponential linear unit (ELU) to the super-resolution residual network (SR-ResNet) framework, which has been demonstrated to enhance image sharpness. The experimental findings demonstrate a substantial enhancement in the quality of the images, as evidenced by the training data's structural similarity index (SSIM) of 0.9989 and peak signal-to-noise ratio (PSNR) of 91.8455. Furthermore, the validation data demonstrated SSIM 0.9990 and PSNR 92.5520. The results of this study indicate that the implementation of SR-ResNet significantly enhances the capability of the detection system to detect and classify diminutive and opaque entities precisely. The expected and projected enhancement in image quality significantly influences image processing, especially in situations where accuracy and object differentiation are vital.
IDENTIFIKASI MENGANTUK MENGGUNAKAN ALGORITMA CNN Adinne Islamiyati; Ratih Titi Komalasari
Jurnal Ilmiah Multidisiplin Vol. 4 No. 2 (2025): Maret: Jurnal Ilmiah Mutidisiplin
Publisher : Asosiasi Dosen Muda Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.56127/jukim.v4i2.1946

Abstract

Kelelahan dan rasa mengantuk merupakan faktor utama yang berkontribusi terhadap kecelakaan lalu lintas dan insiden kerja yang berbahaya. Deteksi kondisi mengantuk pada individu, terutama pengemudi, menjadi hal yang krusial dalam meningkatkan keselamatan. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem deteksi mengantuk menggunakan Convolutional Neural Network (CNN) berbasis citra wajah. Algoritma CNN memiliki kemampuan unggul dalam mengenali pola visual, termasuk perubahan ekspresi wajah dan pola mata yang menjadi indikator utama kondisi mengantuk. Penelitian ini menggunakan dataset citra wajah yang mencakup kondisi mata terbuka, mata tertutup, menguap, dan tidak menguap sebagai indikator mengantuk. Model CNN yang dikembangkan dilatih dengan menggunakan teknik preprocessing dan augmentasi data guna meningkatkan akurasi dalam mendeteksi kondisi mengantuk dalam berbagai situasi pencahayaan dan sudut wajah. Model diuji menggunakan metrik evaluasi seperti akurasi, presisi, recall, dan F1-score untuk mengukur efektivitas deteksi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model CNN yang dikembangkan mampu mendeteksi kondisi mengantuk dengan akurasi mencapai 96% pada dataset uji. Implementasi model menggunakan TensorFlow Lite juga memungkinkan inferensi berjalan lebih cepat dan efisien pada perangkat dengan spesifikasi terbatas. Sistem ini memiliki potensi untuk diterapkan dalam berbagai aplikasi, seperti Driver Monitoring System (DMS) atau sistem pemantauan kerja yang memerlukan deteksi kewaspadaan pengguna.
The Impact of Big Data on Enterprise Architectural Design: A Conceptual Review Sholihati , Ira Diana; Wedha, Bayu Yasa; Ningsih, Sari; Sari, Ratih Titi Komala
Journal of Computer Networks, Architecture and High Performance Computing Vol. 6 No. 1 (2024): Article Research Volume 6 Issue 1, January 2024
Publisher : Information Technology and Science (ITScience)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47709/cnahpc.v6i1.3449

Abstract

A conceptual analysis of the impact of big data on enterprise architecture design is provided in this article. Within the framework of expanding digitalization, big data has emerged as a pivotal component in delineating the strategy and framework of organizations. The objective of this study is to investigate the ways in which big data can impact and facilitate the growth of efficient enterprise architecture. Qualitative analysis is the method utilized by researchers to comprehend the intricacies of the interaction between enterprise architecture and big data. This article examines several facets by conducting an extensive review of the literature, including the ways in which big data can facilitate the enhancement of analytical capabilities, innovation in business processes, and strategic decision-making. Emerging challenges, including data security, privacy, and the necessity for IT infrastructure adaptation, are also considered in this study. The outcomes of the review indicate that the implementation of big data in enterprise architecture may substantially alter business strategies and operations. These encompass enhanced system adaptability, customized service provision, and predictive functionalities. Nonetheless, these modifications necessitate modifications to privacy policies, risk management, and data governance. This study presents novel findings regarding the influence of big data on enterprise architecture and provides researchers and practitioners with recommendations for developing and executing successful big data strategies. This research thereby enhances the current body of literature and offers practical guidance in the field.
PEMANFAATAN SOCIAL MEDIA MARKETING UNTUK PARA PELAKU BISNIS UMKM Ningsih, Sari; Fauziah, Fauziah; Pamungkasari, Panca Dewi; Hindarto, Djarot; Sholihati, Ira Diana; Handayani, Endah Tri Esti; Sari, Ratih Titi Komala
Community Development Journal : Jurnal Pengabdian Masyarakat Vol. 6 No. 4 (2025): Volume 6 No 4 Tahun 2025
Publisher : Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/cdj.v6i4.47652

Abstract

Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM) memegang peranan krusial dalam mendukung perekonomian nasional, termasuk di wilayah Cikarang Selatan. Dalam era persaingan bisnis yang semakin intens, pelaku UMKM perlu mengadopsi teknologi digital agar tetap mampu bersaing. Salah satu pendekatan yang dinilai efektif adalah pemanfaatan pemasaran melalui media sosial. Berbagai platform seperti Instagram, Facebook, dan Twitter memberikan peluang luas bagi UMKM untuk memperluas jangkauan pasar, meningkatkan kesadaran merek, serta membangun kedekatan dengan konsumen. Program   Pengabdian kepada Masyarakat (PKM) ini bertujuan mengidentifikasi sejauh mana pemanfaatan media sosial oleh pelaku UMKM di Cikarang Selatan serta dampaknya terhadap peningkatan penjualan dan pengenalan produk. Metode yang digunakan adalah survei kualitatif dan wawancara mendalam. Hasil yang diharapkan adalah peningkatan penjualan hingga 30% dalam enam bulan pertama pemanfaatan media sosial. Strategi yang diterapkan meliputi pembuatan konten menarik, penggunaan iklan berbayar, dan interaksi aktif dengan followers. Namun, pelaku UMKM menghadapi tantangan seperti keterbatasan pengetahuan tentang digital marketing dan keterbatasan waktu dalam mengelola akun. Oleh karena itu, pelatihan dan pendampingan diperlukan agar penggunaan social media marketing lebih optimal. Dengan pendekatan yang tepat, media sosial dapat menjadi alat efektif dalam mendukung pertumbuhan UMKM.
Hybrid Artificial Intelligence–Blockchain Approach for Landslide Risk Classification and Recommendation Indriawan, Rizal; Komalasari, Ratih Titi; Hindarto, Djarot; Sani, Asrul
Sinkron : jurnal dan penelitian teknik informatika Vol. 9 No. 4 (2025): Articles Research October 2025
Publisher : Politeknik Ganesha Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33395/sinkron.v9i4.15465

Abstract

Increased rainfall intensity, steep topography, and changes in land use in Indonesia, particularly in Java, such as Garut Regency, have increased the risk of landslides that have a widespread impact on public safety and environmental stability. This study proposes a Hybrid Artificial Intelligence and Blockchain approach to develop an accurate, secure, and transparent landslide risk classification and recommendation system. The model integrates three Multi-Criteria Decision Making (MCDM) methods, namely Analytic Hierarchy Process (AHP), Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS), and VlseKriterijumska Optimizacija I Kompromisno Resenje (VIKOR). These three methods are used sequentially to determine criterion weights, calculate ideal solutions, and produce optimal compromise decisions based on geospatial factors. The dataset used consists of 766 geospatial observation data covering stability, rainfall, vegetation, river distance, slope, prediction, and ground truth parameters, obtained from satellite data and open geospatial repositories in the Java Island region. The research process included pre-processing, normalization, weighting analysis using AHP–TOPSIS–VIKOR, and integration of the results into the Ethereum Blockchain Smart Contract system with a Proof of Authority (PoA) consensus mechanism. The test results showed a 17.8% increase in classification accuracy and a 21.4% increase in data storage efficiency compared to conventional methods. This approach is expected to improve the reliability, security, and transparency of the analysis system and mitigate the risk of landslides based on smart technology in Indonesia.
Co-Authors Abdul Aziz Hasibuan Adinne Islamiyati Aditya Prasetya Afif Maulana Agung Triayudi Ahmad Fahreza Ahmad Khuzaifi Aldisa, Rima Tamara Alfian Cutryanto Alma Bryan Fitri Finika Andriana, Septi Andrianingsih Anwar Anwar Arief, Arya Asep Nurdin Asrul Sani Bayu Abrianto Risnadi Bayu Yasa Wedha Darmawan, Dika Rizki Dede Wandi Dika Rizki Darmawan Diranisha, Virly Doddy Prasetyo Endah Tri Esti Handayani Fachreza, Sodi Farhany, Nadia Muis Fauziah Fauziah Faza Nadhira Fikar Wahyu Tyas Tono Finika, Alma Bryan Fitri Firdhani Novrizal Firman Firman Ghirrid, Aria Andros Gusti Karnawan Handayani, Endah Tri Esti Hasibuan, Abdul Aziz Hindarto, Djarot Ikbal Danu Setiawan Indriawan, Rizal Ira Diana Sholihati Irfan Hadi Putra Kiki Vebiant Ladika, Anwar Wali M Alwi Saepul Zaman M Iwan Wahyuddin M. Iwan Wahyuddin Mardiani, Eri Mochamad Hariadi Moh Iwan Wahyuddin Moh. Iwan Wahyuddin Moh. Iwan Wahyuddin Muhamad Reza Pahlevi Muhammad Hafizhan Muhammad Ikbal Muhammad Ikbal Muhammad Nurdin Muhammad Nurdin Muhammad Rafli Mustofa Kamal Syarifudin Naqiyah, Shofy Novi Dian Nathasia Nur Aprilia Nur Hayati Pamungkasari, Panca Dewi Pandyawan Eka Rizqullah Prasetya, Aditya Puspita, Anna Thasyia Putra, Irfan Hadi Raditya, Muhammad Maheswara Raffi Dima Sampurno Rahmat Azyad Samallo Raja Timor Purba Raka Adji Setiawan Ravi Anwar Rena Cahya Hutama Reza Rifqi Maulana Rifqi Aldy Al Hafizh Harahap Rifqi Naufal Senja Pratama Risnadi, Bayu Abrianto Rizal Maulana Yusuf Effendi Rizki Akbar Mahdafiki Salsabilah, Salsabilah Sampurno, Raffi Dima Sapto Wibowo Sari Ningsih Septi Andriana Septi Andryana Setiawan, Ikbal Danu Setiawan, Raka Adji Shobur Abdusalam Sholihati , Ira Diana Sholihati, Ira Diana Sodi Fachreza Suryana, Muhamad Fajar Teguh Riyono Adi Tyas Tono, Fikar Wahyu Ucuk Darusalam Vebiant, Kiki Wa'asaro Telaumbanua Wahyu Suratman Wahyuddin, M Iwan Wahyuddin, Moh. Iwan Wahyuddin, Mohammad Iwan Wedha, bayu Yasa Wildan Alfy Syahry Wilsen Wilsen Wilsen Wilsen, Wilsen Wulan Widhari Yanuar Bimantoro Yusuf Effendi, Rizal Maulana Zaman, M Alwi Saepul