Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
3.063
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JIEET (Journal of Information Engineering and Educational Technology) Jurnal Abadimas Adi Buana Jurnal MEBIS (Manajemen dan Bisnis) Journal of Advanced in Information and Industrial Technology (JAIIT) International Journal Of Computer, Network Security and Information System (IJCONSIST) Abimanyu: Journal of Community Engagement Journal of Informatics and Computer Science (JINACS) Journal of Emerging Information Systems and Business Intelligence (JEISBI)
Alit, Ronggo
Unknown Affiliation
Arts Humanities Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Library & Information Science Public Health Social Sciences Other

Published : 20 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 9 Documents
Search
Journal : Journal of Informatics and Computer Science (JINACS)

 1 
Analisis Sentimen Masyarakat Twitter Terhadap Kebijakan Pemerintah Dalam Menaikkan Harga Bahan Bakar Minyak Dengan Menggunakan Metode Support Vector Machine 'Adilah, Haifa' Syadza; Alit, Ronggo
Journal of Informatics and Computer Science (JINACS) Vol. 5 No. 02 (2023)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26740/jinacs.v5n02.p201-215

Abstract

Implementasi Sistem Informasi Akademik Berbasis Aplikasi Android Dengan Pendekatan Simple Additive Weighting Pada LBB Amanah Chusyaidin, Muhammad Daniansyah; Alit, Ronggo
Journal of Informatics and Computer Science (JINACS) Vol. 5 No. 02 (2023)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26740/jinacs.v5n02.p232-243

Abstract

Klasifikasi Berita Palsu Berbahasa Inggris Menggunakan Metode Random Forest Dan Naive Bayes Lutfitasari, Irin; Alit, Ronggo
Journal of Informatics and Computer Science (JINACS) Vol. 6 No. 01 (2024)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26740/jinacs.v6n01.p189-198

Abstract

Perancangan Desain User Interface dan User Experience Website Monitoring Siswa dengan Metode Design Thinking Dui Maharani, Kharisma Intan; Alit, Ronggo
Journal of Informatics and Computer Science (JINACS) Vol. 6 No. 02 (2024)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26740/jinacs.v6n02.p557-565

Abstract

Analisis dan Perbaikan User Interface (UI) untuk Meningkatkan User Experience (UX) pada Aplikasi Mobile Siakadu UNESA Menggunakan Metode Double Diamond Rengga, Daniel; Alit, Ronggo
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.p647-660

Abstract

Pesatnya pertumbuhan teknologi smartphone telah merevolusi kehidupan sehari-hari, dengan 58,6% populasi menggunakan smartphone pada tahun 2021. Hal ini menunjukkan dampak yang cukup besar, khususnya di sektor pendidikan. Universitas Negeri Surabaya (UNESA) memiliki aplikasi mobile Siakadu yang memudahkan pengelolaan informasi akademik. Namun, aplikasi yang ada telah dihapus dari Playstore karena peringkat yang buruk dan tidak pernah diperbaharui. Temuan awal menggunakan user experience questionnaire (UEQ) menunjukkan hasil yang kurang memuaskan pada enam aspek yang diuji, dengan aspek kejelasan, efisiensi, dan ketepatan berada dalam kategori di bawah rata-rata (below average), sedangkan aspek daya tarik, stimulasi, dan kebaruan berada dalam kategori buruk (bad). Guna mengatasi hal tersebut, diperlukan desain ulang pada aplikasi mobile Siakadu UNESA. Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan user interface (UI) aplikasi mobile Siakadu UNESA dengan pendekatan double diamond. Hasil dari penelitian ini adalah aplikasi mobile Siakadu UNESA yang lebih menarik, efektif, dan ramah pengguna, sehingga meningkatkan pengalaman pengguna secara keseluruhan. Kata kunci : User Interface (UI), Double Diamond, User Experience Questionnaire (UEQ)
Klasifikasi Penyakit Diabetes Melitus Menggunakan Metode Support Vector Machine (SVM) Rosalya Putri, Pungky Rosalya Putri; Alit, Ronggo
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.p740-746

Abstract

Deteksi dini terhadap risiko diabetes penting untuk meningkatkan pencegahan dan penanganan kondisi medis tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk membangun model prediktif yang mampu mengidentifikasi risiko diabetes pada pasien berdasarkan data medis. Dataset yang digunakan adalah Pima Indians Diabetes, yang berisi informasi medis dan indikator penting seperti Kehamilan, Glukosa, Tekanan darah, Ketebalan kulit, Insulin, BMI, DiabetesPedigreeFunction, Umur. Metode yang digunakan dalam penelitian ini melibatkan preprocessing data untuk membersihkan dan menstandarisasi data, serta membagi data menjadi dua kelompok, yaitu data training (80%) dan data testing (20%). Analisis data eksploratif (Exploratory Data Analysis) dilakukan untuk memahami karakteristik distribusi data dan korelasi antar variabel. Setelah preprocessing dan analisis data, model prediksi dibangun menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM), yang dipilih karena kemampuannya dalam mengklasifikasikan data biner secara efektif. Evaluasi model dilakukan menggunakan metrik akurasi, presisi, recall, dan confusion matrix untuk mengukur kemampuan model dalam mendeteksi kasus diabetes dengan benar. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa model prediksi yang dihasilkan mampu mengidentifikasi pasien berisiko dengan tingkat ketepatan yang baik, sehingga memiliki potensi aplikasi dalam mendukung deteksi dini diabetes. Penelitian ini memberikan kontribusi dalam pemanfaatan data medis untuk prediksi penyakit kronis, khususnya diabetes, yang diharapkan dapat membantu pengambilan keputusan dalam praktik kesehatan. Kata Kunci: Diabetes, Prediksi, Pima Indians Diabetes, Support Vector Machine (SVM), Evaluasi Model.
Rancang Bangun Sistem Tryout CPNS dengan Rekomendasi Materi menggunakan Metode Content Based Filtering Apin; Alit, Ronggo
Journal of Informatics and Computer Science (JINACS) Article In Press
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

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

Abstract

Abstrak— Seleksi Calon Pegawai Negeri Sipil (CPNS) di Indonesia memiliki tingkat persaingan yang sangat ketat sehingga memerlukan strategi persiapan yang terstruktur dan relevan. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sistem tryout CPNS berbasis web yang dilengkapi fitur rekomendasi materi pembelajaran menggunakan metode Content-Based Filtering (CBF). Sistem dikembangkan menggunakan framework Laravel dan MySQL sebagai basis data. Evaluasi sistem dilakukan melalui pengujian Blackbox Testing untuk menguji fungsionalitas sistem yang menunjukkan hasil 100% skenario lulus pada sisi administrator dan pengguna, pengujian System Usability Scale (SUS) yang menunjukkan skor rata-rata 80,51% dalam kategori "Baik" yang mengindikasikan tingkat penerimaan dan kemudahan penggunaan yang tinggi, serta evaluasi efektivitas rekomendasi menggunakan validasi akurasi secara manual terhadap 20 sampel data soal yang menunjukkan tingkat ketepatan 75% yang berarti mayoritas materi relevan dengan kebutuhan pengguna dan metode pretest-posttest dengan analisis Normalized Gain (N-Gain) terhadap 20 pengguna yang menghasilkan rata-rata N-Gain sebesar 50,50% dalam kategori "Cukup Efektif" dengan 70% pengguna mengalami peningkatan skor. Hasil penelitian membuktikan bahwa sistem tryout CPNS berbasis CBF efektif sebagai sarana pendukung belajar untuk meningkatkan kesiapan peserta dalam menghadapi ujian CPNS. Kata Kunci— CPNS, Content Based Filtering, Sistem Rekomendasi, Cosine Similarity, Sistem Tryout.
Rancang Bangun Sistem E-Commerce “BEMMATRONIKA” Untuk Meningkatkan Manajemen Pengelolaan Produk-Produk Dan Rekomendasi Penjualan CV BEMMA Surabaya Rochman, Yogi Yanuar; Alit, Ronggo
Journal of Informatics and Computer Science (JINACS) Article In Press
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

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

Abstract

Abstrak — Perkembangan teknologi informasi dan komunikasi di era digital telah mendorong transformasi di berbagai sektor, termasuk perdagangan. Salah satu tantangan utama yang dihadapi pelaku usaha kecil dan menengah (UKM) adalah adaptasi terhadap sistem digital, khususnya dalam pengelolaan operasional dan pelayanan pelanggan. CV BEMMA Surabaya, perusahaan yang bergerak di bidang perdagangan barang elektronik, masih menggunakan sistem manual dalam pengelolaan stok, transaksi, dan analisis data pelanggan, sehingga menimbulkan berbagai kendala dalam efisiensi operasional dan kualitas layanan. Sebagai solusi, dikembangkanlah BEMMATRONIKA, sebuah platform e-commerce yang dirancang untuk mendukung proses transaksi daring serta meningkatkan kualitas pelayanan melalui fitur-fitur digital. Salah satu fitur utama dalam sistem ini adalah penerapan metode User-Based Collaborative Filtering sebagai sistem rekomendasi produk, yang dapat memberikan saran produk sesuai preferensi pengguna. Penerapan sistem ini diharapkan mampu meningkatkan efisiensi internal perusahaan, memperluas jangkauan pasar, serta meningkatkan kepuasan dan loyalitas pelanggan. Pengembangan BEMMATRONIKA diharapkan tidak hanya memberikan dampak positif bagi CV BEMMA Surabaya, tetapi juga menjadi kontribusi nyata dalam pengembangan e-commerce berbasis teknologi rekomendasi di sektor UKM lokal Indonesia. Kata Kunci— E-commerce, UMKM, Sistem Rekomendasi, Collaborative Filtering, Transformasi Digital, Manajemen Produk, CV BEMMA Surabaya.
Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Bonus Tahunan Karyawan Berdasarkan Kinerja Proyek Dengan Metode SAW Pada PT Wipin Tech Group Ningrum, Windy Aditya; Alit, Ronggo
Journal of Informatics and Computer Science (JINACS) Article In Press
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

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

Abstract

Abstrak— Seleksi Pemberian bonus tahunan karyawan sering menghadapi permasalahan subjektivitas akibat belum tersedianya sistem penilaian kinerja yang terukur dan transparan. Kondisi tersebut berpotensi menurunkan motivasi kerja serta kepercayaan karyawan terhadap manajemen. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) berbasis web dalam menentukan bonus tahunan karyawan pada PT Wipin Tech Group dengan menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW). Penilaian kinerja dilakukan berdasarkan lima kriteria, yaitu durasi proyek, kepuasan pelanggan, kualitas proyek, ketepatan laporan dan dokumen, serta inisiatif dan kemampuan problem solving. Pengembangan sistem mengikuti tahapan Software Development Life Cycle (SDLC) dengan prototype model yang melibatkan pengguna secara iteratif. Hasil penelitian mengungkapkan bahwa sistem mampu melakukan perhitungan skor kinerja, perankingan karyawan, serta penentuan bonus secara objektif dan otomatis. Serta hasil evaluasi menyatakan bahwa metode SAW memiliki tingkat akurasi yang sangat baik dengan persentase kelayakan sebesar 98,68%, sehingga metode ini dinilai efektif dan layak digunakan sebagai metode pendukung pengambilan keputusan dalam sistem penentuan bonus tahunan karyawan. Pengujian sistem menggunakan Black Box, User Acceptance Testing (UAT) dan  UI/UX Testing yang melibatkan user internal perusahaan dan 40 responden eksternal.  Hasil testing memperoleh tingkat penerimaan sebesar 85,12% dengan kategori sangat baik. Dengan demikian, sistem yang dikembangkan dapat mendukung pengambilan keputusan manajemen secara adil, transparan, dan terstruktur. Kata Kunci— Sistem Pendukung Keputusan, Simple Additive Weighting (SAW), Penilaian Kinerja, Bonus Tahunan, Prototype Model.
Co-Authors 'Adilah, Haifa' Syadza Abdul Aziz Aditya Prapanca Aditya Prapanca Agus Prihanto Agus Prihanto Ali Hasbi Ramadani Apin Bonda Sisephaputra Chusyaidin, Muhammad Daniansyah Diana Aqidatun Nisa Dui Maharani, Kharisma Intan Islam, Muhammad Nabil Lutfitasari, Irin Maulana, Hendra Ningrum, Windy Aditya Novita Sari, Handini PRAMUDYA, DANDY ARISNA Rengga, Daniel Ricky Eka Putra Rochman, Yogi Yanuar Rosalya Putri, Pungky Rosalya Putri Saputro, Dany Suryo Suartana, I Made