Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.659
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Ilmiah KOMPUTASI EXPLORE Journal of Artificial Intelligence and Digital Business
Indrati, Aviarini
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Economics, Econometrics & Finance Electrical & Electronics Engineering Engineering

Published : 3 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search

 1 
Membangun Sistem Informasi Inventori CV. Muda Jeans Berbasis Website Menggunakan Metode Rapid Application Development (RAD) Rahman, Erik; Indrati, Aviarini
Jurnal Explore Vol 11, No 1 (2021)
Publisher : STMIK Mataram

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35200/explore.v11i1.469

Abstract

CV. Muda Jeans merupakan usaha milik perseorangan yang bergerak di bidang usaha jual beli dan memproduksi produk jeans wanita. Proses pencatatan dengan menuliskan setiap proses informasi tentang produk ke buku besar. Proses pencatatan tentunya masih banyak kekurangan seperti lembaran kertas buku yang mudah rusak dan hilang. Sistem ini diimplementasikan menggunakan metode Rapid Application Development (RAD) di merancang sistem. Peneliti melaksanakan persyaratan perencanaan untuk mengidentifikasi masalah dan masalah bisnis yang terjadi nanti pada tahap desain bengkel, peneliti membuat bengkel untuk menentukan alur kerja bersama sistem antarmuka dan pada tahap akhir peneliti melakukan pengujian sistem parsial pada tahap implementasi menggunakan metode pengujian kotak hitam. Peneliti ini ingin membangun sistem baru. Peneliti menghasilkan Informasi Inventaris berbasis web Sistem CV. Muda Jeans untuk membantu melakukan pencatatan produk. Kata Kunci : CV. Muda Jeans, Sistem Informasi Inventaris Berbasis Web, Aplikasi Cepat Pengembangan (RAD), pengujian black box.
Implementasi Chatbot Dalam Sistem E-Commerce Menggunakan Natural Language Processing Dengan Metode Extreme Programming Wijaya, Bayu; Indrati, Aviarini
Jurnal Ilmiah Komputasi Vol. 24 No. 2 (2025): Jurnal Ilmiah Komputasi : Vol. 24 No 2, Juni 2025
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32409/jikstik.24.2.3806

Abstract

Perkembangan teknologi saat ini memberikan dampak signifikan dalam bidang teknologi informasi dan telekomunikasi. Berbagai aplikasi bermunculan, menawarkan solusi peningkatan kinerja perusahaan, baik berbasis desktop, mobile, maupun web. Salah satu cabang Artificial Intelligence yang mulai dikenal sejak tahun 1950-an melalui konsep Turing Test adalah chatbot. Chatbot merupakan program yang dapat berinteraksi dengan manusia melalui bahasa alami yang diproses menggunakan teknologi AI. Marketplace X, sebagai situs e-commerce yang menyediakan produk nutrisi, perlengkapan ibu dan anak, makanan, minuman, hingga obat-obatan, saat ini belum optimal dalam pelayanan pelanggan. Dibutuhkan layanan chat commerce untuk mempermudah proses transaksi. Penelitian ini mengimplementasikan chatbot dalam sistem e-commerce menggunakan Natural Language Processing. Data diperoleh melalui studi literatur, kepustakaan, dan wawancara. Pengembangan sistem menggunakan metode Extreme Programming. Hasil penelitian menunjukkan bahwa chatbot berhasil diimplementasikan menggunakan platform Telegram, yang mampu meningkatkan kualitas layanan dan transaksi penjualan. Melalui chatbot ini, pelanggan dapat melakukan pemesanan secara lebih mudah. Berdasarkan pengujian, sistem berfungsi dengan baik sesuai kebutuhan fungsional.
Implementasi Algoritma Random Forest Classifier Dalam Klasifikasi Kelayakan Air Minum Puspa, Aulia; Indrati, Aviarini
RIGGS: Journal of Artificial Intelligence and Digital Business Vol. 5 No. 1 (2026): Februari - April
Publisher : Prodi Bisnis Digital Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/riggs.v5i1.6773

Abstract

Air merupakan komponen esensial bagi tubuh manusia karena berperan penting dalam menjaga keseimbangan fisiologis, metabolisme, serta fungsi organ vital. Kualitas air minum yang tidak memenuhi standar kelayakan dapat berdampak negatif terhadap kesehatan, sehingga diperlukan metode yang efektif untuk mengklasifikasikan kelayakan air minum secara akurat. Salah satu pendekatan yang dapat digunakan adalah machine learning, khususnya algoritma Random Forest Classifier, yang mampu menganalisis pola data dan menghasilkan prediksi yang andal. Penelitian ini bertujuan untuk membangun model klasifikasi kelayakan air minum menggunakan algoritma Random Forest Classifier serta mengevaluasi tingkat akurasi yang dihasilkan oleh model tersebut. Dataset yang digunakan adalah drinking water potability yang diperoleh dari situs Kaggle, yang terdiri dari berbagai parameter kualitas air. Tahapan penelitian meliputi pengumpulan data, praproses data, pemodelan, dan evaluasi model. Proses praproses mencakup penanganan missing value, seleksi fitur, serta pembagian data menjadi data latih dan data uji. Pemodelan dilakukan menggunakan bahasa pemrograman Python dengan bantuan platform Google Colaboratory. Evaluasi model dilakukan menggunakan confusion matrix dan classification report untuk mengukur performa model berdasarkan metrik accuracy, precision, recall, dan F1-score. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Random Forest Classifier mampu mengklasifikasikan kelayakan air minum dengan tingkat akurasi sebesar 82%, sehingga model ini dapat digunakan sebagai metode yang efektif dalam mendukung proses klasifikasi kualitas air minum secara otomatis dan berbasis data.
Co-Authors Bayu Wijaya Puspa, Aulia Rahman, Erik