Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
8.975
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Algoritma Jurnal Informatika Upgris JTAM (Jurnal Teori dan Aplikasi Matematika) Jurnal Inotera Jurnal Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat UNSIQ Indonesian Journal of Applied Informatics Simtek : Jurnal Sistem Informasi dan Teknik Komputer STRING (Satuan Tulisan Riset dan Inovasi Teknologi) Indonesian Journal of Community Services Journal of Electronics, Electromedical Engineering, and Medical Informatics Jurnal Manajemen Informatika dan Sistem Informasi Journal of Information Systems and Informatics bit-Tech JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) INFORMASI (Jurnal Informatika dan Sistem Informasi) G-Tech : Jurnal Teknologi Terapan Jurnal Informa: Jurnal Penelitian dan Pengabdian Masyarakat Journal of Advanced in Information and Industrial Technology (JAIIT) Infotek : Jurnal Informatika dan Teknologi Infotech: Journal of Technology Information Idealis : Indonesia Journal Information System Jurasik (Jurnal Riset Sistem Informasi dan Teknik Informatika) Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) Jurnal FASILKOM (teknologi inFormASi dan ILmu KOMputer) Infotech: Jurnal Informatika & Teknologi Jurnal Pendidikan dan Teknologi Indonesia Jurnal Mandiri IT Jurnal Ilmiah IT CIDA : Diseminasi Teknologi Informasi Jurnal Teknik Informatika Jurnal Sistem Informasi Triguna Dharma (JURSI TGD) Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (Jinteks) Jurnal Algoritma Duta.com : Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi dan Komunikasi Biner : Jurnal Ilmiah Informatika dan Komputer Proceeding of International Conference Health, Science And Technology (ICOHETECH) Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis Prosiding Seminar Informasi Kesehatan Nasional Bengawan :Jurnal Pengabdian Masyarakat SmartComp Kesatria : Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer dan Manajemen) ABDIKOM CSRID Jurnal ilmiah teknologi informasi Asia Teknologi : Jurnal Ilmiah Sistem Informasi
Atina, Vihi
Universitas Duta Bangsa Surakarta
Humanities Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemistry Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Health Professions Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Library & Information Science Materials Science & Nanotechnology Mathematics Mechanical Engineering Medicine & Pharmacology Nursing Physics Public Health Social Sciences Other

Published : 78 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 78 Documents
Search

 4   5   6   7   8 
User Centered Design Approach for Developing a Health Monitoring System for Posyandu Saputri, Okta Ramma; Hanifah Permatasari; Vihi Atina
bit-Tech Vol. 8 No. 1 (2025): bit-Tech
Publisher : Komunitas Dosen Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32877/bt.v8i1.2737

Abstract

Indonesia continues to report high maternal and infant mortality rates, underscoring the urgent need for effective community-based health information systems, particularly in rural areas served by Posyandu (Integrated Health Service Posts). Despite their crucial role in primary healthcare delivery, many Posyandu still rely on manual data recording, resulting in fragmented documentation, delayed health risk detection, and inefficient decision-making processes. This study adopts a design research approach, utilizing the User-Centered Design (UCD) methodology to develop a web-based health monitoring system tailored for non-technical users, specifically Posyandu cadres in Dukuh Village, Boyolali Regency. The UCD process involved four iterative stages: understanding the user context, specifying user requirements, designing high-fidelity interface prototypes using Figma, and conducting usability evaluation through the System Usability Scale (SUS). The developed prototype includes key features such as digital patient data entry, real-time health examination input, visual health monitoring graphs, and automatic report generation by category and period. Usability testing was conducted with five Posyandu cadres who participated in defined usage scenarios and completed the SUS questionnaire. The resulting average SUS score was 84, categorized as “Excellent,” indicating that the system is intuitive, accessible, and efficient for users with limited technological experience. These findings demonstrate that the UCD approach effectively aligns system functionality with user needs, enhancing usability and supporting timely, data-driven health service decisions. This model offers significant potential for scalability and adaptation in other Posyandu settings, contributing to more integrated and responsive public health interventions at the village level.
PERANCANGAN UI UNTUK MENINGKATKAN UX APLIKASI PERIZINAN ANGKUTAN BARANG DENGAN HEURISTIC EVALUATION Amad Tri Yanto; Hanifah Permatasari; Vihi Atina
Jurnal DutaCom Vol 18 No 2 (2025): Dutacom Vol. 18 No. 2
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer Universitas Duta Bangsa Surakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47701/dutacom.v18i2.5092

Abstract

Dinas Perhubungan Kota Surakarta menyediakan layanan aplikasi perizinan angkutan barang yang berfungsi untuk memberikan izin dispensasi angkutan barang yang masuk di Kota Surakarta. Selain melayani perizinan masuk kota angkutan barang juga berfungsi sebagai pengawasan, pengendalian dan pengaturan operasional untuk mengurangi pelanggaran terkait dengan distribusi angkutan barang di Kota Surakarta. Namun pada pelaksanaannya masih terdapat kendala pada penggunaan aplikasi tersebut, baik dari antarmuka pengguna atau User Interface (UI) maupun dari keterlibatan pengguna atau User Experience (UX) nya. Penelitian ini dilakukan untuk membuat rancangan UI/UX yang baru terhadap aplikasi perizinan angkutan barang Dinas Perhubungan Kota Surakarta. Rancangan tampilan yang baru meliputi Halaman utama/ homepage, Halaman login, Halaman Registrasi, Halaman Admin dan Halaman Pemohon Izin. Menggunakan metode 10 prinsip heuristic evaluation dan pengujian system usability testing, didapatkan hasil bahwa aplikasi perizinan angkutan barang yang ada saat ini memang masih bisa digunakan, tetapi dengan rekomendasi masih banyak hal yang perlu diperbaiki. Hasil akhir dari penelitian ini menunjukkan hasil yang baik untuk rancangan tampilan yang baru dengan nilai akhir pengujian sebesar 73,38 atau masuk di grade B dengan interpretasi sangat baik. Untuk penelitian selanjutnya diharapkan dapat menggunakan atau mengkombinasikan dengan metode lain lagi seperti User Centered Design, metode Design Thinking, metode Lean UX, maupun metode Agile untuk pengembangan sistem dalam waktu yang singkat dan interaksi cepat.
Sistem Rekomendasi Program Studi Berdasarkan Preferensi dan Kemampuan Akademik Menggunakan Metode Knowledge Based Filltering Reza Pradana, Areta; Pratiwi, Niken; Kurnia Sari, Vena; Fajrin, Shoffia; Atina, Vihi
Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis (SENATIB) 2025
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer Universitas Duta Bangsa Surakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47701/7jz6mr78

Abstract

Banyak siswa mengalami kebingungan dalam menentukan jurusan yang sesuai dengan minat dan kemampuan akademik, yang sering kali berujung pada ketidaksesuaian studi dan rendahnya motivasi belajar. Penelitian ini bertujuan untuk membangun sistem rekomendasi program studi yang dapat memberikan saran jurusan berdasarkan nilai rapor dan minat siswa dengan pendekatan knowledge-based recommendation. Data yang digunakan berupa 20 sampel program studi dengan atribut seperti deskripsi, nilai minimum, minat studi. Siswa memberikan input berupa nilai rapor dan minat studi yang kemudian diproses oleh sistem untuk menghasilkan rekomendasi prodi yang paling sesuai. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem mampu memberikan rekomendasi yang relevan meskipun tanpa riwayat interaksi sebelumnya (cold-start), dan dapat menjadi alat bantu pengambilan keputusan yang bersifat personal dan objektif bagi siswa. Dengan pendekatan ini, diharapkan kesalahan dalam pemilihan jurusan dapat diminimalisir.
Analisis Perbandingan Model CNN dan IndoBERT Dalam Sentimen Berita Politik Indonesia Ramadhan, Chandra; Atina, Vihi; Permatasari, Hanifah
Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis (SENATIB) 2025
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer Universitas Duta Bangsa Surakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47701/v1r9ka69

Abstract

Penelitian ini membandingkan kinerja dua model deep learning, Convolutional Neural Network (CNN) dan IndoBERT, dalam mengklasifikasikan sentimen berita politik berbahasa Indonesia. Data berasal dari portal berita online dengan topik politik seperti kebijakan publik, kinerja menteri, dan konflik legislatif. Label sentimen ditentukan dengan pendekatan berbasis leksikon (positif, negatif, netral). Proses pemodelan meliputi prapemrosesan teks dan pelatihan model CNN menggunakan embedding layer serta Conv1D, sementara IndoBERT menggunakan arsitektur transformer yang telah dilatih sebelumnya. Evaluasi menggunakan akurasi, presisi, recall, dan f1-score menunjukkan IndoBERT unggul dengan akurasi 92,93%, terutama pada klasifikasi kelas netral. CNN memiliki akurasi 89,13%, namun kesulitan dalam mengklasifikasikan sentimen netral. Hasil ini menunjukkan keunggulan IndoBERT dalam klasifikasi sentimen berita politik dan potensi model berbasis transformer dalam pemrosesan bahasa alami Indonesia (Indonesian Natural Language Processing).
Sistem Rekomendasi Box Speaker dengan Metode Content- Based Filtering Wahyu Kurniawan, Christian; Bagaskara, Ikrar; Akbar Permana, Danny; Hafids Sidiq, Muhammad; Rifan Amirul H, Muhammad; Atina, Vihi
Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis (SENATIB) 2025
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer Universitas Duta Bangsa Surakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47701/z07q0y47

Abstract

Pemilihan box speaker seringkali menjadi tantangan bagi konsumen akibat banyaknya variasi produk dengan spesifikasi teknis yang kompleks. Fenomena kelebihan informasi ini dapat menyulitkan pengambilan keputusan. Penelitian ini bertujuan untuk menghasilkan sebuah rancangan sistem rekomendasi box speaker dengan pendekatan Content-Based Filtering untuk membantu mengatasi masalah tersebut. Metode perancangan yang digunakan mengacu pada fase awal System Development Life Cycle (SDLC) yang mencakup analisis kebutuhan, perancangan arsitektural, perancangan logis, dan perancangan antarmuka. Logika inti sistem dirancang menggunakan kombinasi teknik One-Hot Encoding, Normalisasi, dan metrik Cosine Similarity untuk mengukur kemiripan antar produk. Penelitian ini berhasil menghasilkan tiga artefak utama: (1) sebuah arsitektur sistem yang menggambarkan alur kerja, (2) sebuah simulasi perhitungan manual yang membuktikan kelayakan logika rekomendasi, dan (3) sebuah high-fidelity mockup antarmuka pengguna. Hasil rancangan ini menunjukkan sebuah solusi konseptual yang valid dan terstruktur untuk membantu pengguna dalam memilih box speaker yang relevan.
Perancangan Sistem Rekomendasi Produk Herbal Menggunakan Content-Based Filtering Bawindra Surya, Lintang; Fajrin Fadhilah, Dayinta; Anin Aliya Pahlevi, Khumaira; Imaduddin, Mohamad; Nailurrizqi, Adistya; Atina, Vihi
Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis (SENATIB) 2025
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer Universitas Duta Bangsa Surakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47701/c0nsjt07

Abstract

Penggunaan produk herbal sebagai alternatif pengobatan tradisional semakin diminati masyarakat karena dianggap lebih alami dan minim efek samping. Namun, banyaknya pilihan produk herbal seringkali membuat pengguna kesulitan dalam menentukan produk yang sesuai dengan kebutuhan kesehatannya. Penelitian ini bertujuan untuk merancang sistem rekomendasi produk herbal yang dapat memberikan saran berdasarkan penyakit atau gejala yang dialami pengguna. Metode content-based filtering digunakan dalam sistem ini untuk mencocokkan informasi penyakit dengan manfaat, komposisi, dan deskripsi produk herbal yang tersedia. Sistem dirancang menggunakan basis data relasional yang menyimpan data penyakit, produk herbal, dan relasi antara keduanya. Hasil dari sistem ini berupa daftar rekomendasi produk herbal yang paling relevan dengan input penyakit dari pengguna. Pengujian dilakukan menggunakan data uji gejala umum seperti asam urat, flu, dan kolesterol, yang menunjukkan bahwa sistem mampu memberikan rekomendasi yang sesuai dan informatif. Sistem ini diharapkan dapat menjadi solusi praktis dalam mendukung pengambilan keputusan dalam memilih produk herbal secara tepat dan efisien.
Perbandingan Model Gated Recurrent Unit dan Long Short-Term Memory Dalam Prediksi Harga Saham Ardi Lestari, Sofiana; Atina, Vihi; Hasanah, Herliyani
Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis (SENATIB) 2025
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer Universitas Duta Bangsa Surakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47701/9q31rx63

Abstract

Mengikuti perkembangan ilmu perekonomian yang semakin meluas, pentingnya investasi di pasar modal kini semakin disadari oleh masyarakat. Ketidakstabilan dan risiko yang dialami bagi para investor menjadikan pertimbangan menyeluruh akan strategi dalam menghadapi pergerakan harga saham yang sulit ditebak. Penelitian ini menganalisa harga saham dengan membandingan model terbaik pada PT. Telkom Indonesia Tbk. menggunakan algoritma Gated Recurrent Unit (GRU) dan Long Short-Term Memory (LSTM). Penelitian ini menggunakan JupyterLab sebagai tools mengeksekusi proses pengembangan model. Kedua model dievaluasi berdasarkan nilai metric Root Mean Squared Error (RMSE), Mean Absolute Error (MAE), Mean Absolute Percentage Error (MAPE), dan R2. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model LSTM memiliki tingkat kesalahan minimal, dengan RMSE sebesar 57,41, MAE sebesar 42.76, R2 sebesar 0.95, dan MAPE sebesar 0.02, yang menandakan model LSTM memberikan ketepatan prediksi yang lebih baik dibandingkan dengan model GRU.
Perancangan Sistem Rekomendasi Catering Pernikahan Dengan Metode Content Based Filtering Nur Arifin, Taufiq; Rifdah Azizah, Hani; Sulistiyo, Galih; Tanwal Hu, Wupiwulang; Rizky Setiawan, Fadli; Atina, Vihi
Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis (SENATIB) 2025
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer Universitas Duta Bangsa Surakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47701/vbcrm237

Abstract

Catering merupakan salah satu layanan penting dalam penyelenggaraan acara pernikahan, namun pemilihan vendor catering yang sesuai seringkali menjadi tantangan bagi calon pengantin. Penelitian ini bertujuan untuk merancang sistem rekomendasi catering pernikahan berbasis Content-Based Filtering guna membantu pengguna dalam memilih layanan catering yang sesuai dengan preferensi mereka. Sistem ini menggunakan atribut seperti harga per porsi, menu makanan, kapasitas, dan jenis menu sebagai dasar untuk memberikan rekomendasi. Metode Content-Based Filtering diterapkan dengan memanfaatkan kemiripan antar item untuk menyarankan vendor catering yang relevan dengan kebutuhan pengguna. Hasil dari pengujian terhadap 20 data vendor catering menunjukkan bahwa sistem mampu memberikan rekomendasi yang relevan dan sesuai dengan preferensi input pengguna. Diharapkan sistem ini dapat menjadi solusi digital yang mendukung efisiensi dalam proses pencarian layanan catering, khususnya dalam konteks pernikahan.
ANALISIS SENTIMEN PELANGGAN PADA ULASAN GOOGLE MAPS RESTORAN AL-GHIFF STEAK MENGGUNAKAN MODEL INDOBERT Atmojo, Fernando Winantya; Atina, Vihi; Permatasari, Hanifah
Simtek : jurnal sistem informasi dan teknik komputer Vol. 10 No. 2 (2025): Oktober 2025
Publisher : STMIK Catur Sakti Kendari

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51876/simtek.v10i2.1602

Abstract

Al Ghiff Steak merupakan salah satu restoran populer di Cirebon yang menerima banyak ulasan dari pelanggan melalui Google Maps. Ulasan tersebut mengandung informasi penting mengenai persepsi pelanggan terhadap kualitas makanan, layanan, dan suasana. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan sentimen dalam ulasan pelanggan secara otomatis ke dalam kategori positif, netral, dan negatif menggunakan pendekatan berbasis IndoBERT. Data dikumpulkan dari Google Maps dan diproses melalui tahapan case folding, normalisasi, penghapusan stopword, tokenisasi, serta pelabelan berdasarkan rating. Model IndoBERT dipilih karena kemampuannya dalam memahami konteks bahasa Indonesia. Hasil evaluasi menunjukkan akurasi sebesar 83,89%, precision 81,99%, recall 83,89%, dan f1-score 82,45%. Pendekatan ini dapat membantu manajemen restoran dalam memahami opini pelanggan secara sistematis dan mendukung pengambilan keputusan berbasis data untuk meningkatkan kualitas layanan.
PENGEMBANGAN MODEL REKOMENDASI PRODUK MENGGUNAKAN HYBRID FILTERING PADA TOKO ELSE BRANDED Nurlita, Catarina Ivanda; Atina, Vihi; Permatasari, Hanifah
Simtek : jurnal sistem informasi dan teknik komputer Vol. 10 No. 2 (2025): Oktober 2025
Publisher : STMIK Catur Sakti Kendari

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51876/simtek.v10i2.1603

Abstract

Toko Pakaian Else Branded, sebuah UMKM yang berlokasi di Boyolali, menghadapi tantangan dalam memahami perilaku konsumen dan menentukan strategi promosi produk yang efektif. Untuk menjawab permasalahan tersebut, penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem rekomendasi produk berbasis Hybrid Filtering dengan pendekatan CRISP-DM. Sistem ini menggabungkan Collaborative Filtering dan Content-Based Filtering untuk menghasilkan rekomendasi yang lebih relevan dan seimbang. Data dikumpulkan melalui kuesioner dari 124 tanggapan dan diolah melalui tahap data preparation menggunakan teknik One-Hot Encoding. Model hybrid yang dibangun menunjukkan hasil prediksi rata-rata sebesar 4,10 (skala 1–5) dan performa evaluasi yang tinggi dengan akurasi 92%, serta precision dan recall sebesar 95,45%. Hasil ini membuktikan bahwa pendekatan hybrid mampu meningkatkan kualitas rekomendasi dan mendukung pengambilan keputusan bisnis berbasis data secara efektif dan mudah diterapkan dalam konteks UMKM ritel pakaian.
Co-Authors Adri Surya Kusuma Agung Saputro Agustina Srirahayu Akbar Permana, Danny Aldi Wahyudi Arta Amad Tri Yanto Andi Saputro Andreas Sigit Andreas Anin Aliya Pahlevi, Khumaira Anisatul Farida Anjar Setiawan Aprilisa Arum Sari Ardi Lestari, Sofiana Arlin Govinda Putra Atmojo, Fernando Winantya Bagaskara, Ikrar Bagaskara, Mochammad Naufal Bagus Muhammad Latif Bambang Prasetyo Bawindra Surya, Lintang Chiva Olivia Bilah Dedi Nugroho Dimas Abimanyu Sutrisno Putro Dinita Christy Pratiwi Dwi Hartanti Dwi Hartanti Dwi Hartanti Eko Purwanto Eko Purwanto Ema Sagita Desylawati endra setiyawan Esti Suryani Fajrin Fadhilah, Dayinta Fajrin, Shoffia Faulinda Ely Nastiti FAULINDA ELY NASTITI Hafids Sidiq, Muhammad Hartanti , Dwi Hartanti, Dwi Hasanah, Herliyani Imaduddin, Mohamad Indrastata, Ilham Buyung Infantono, Ardian Intan Oktaviani Janah, Selvi Miftakhul Joni Maulidar Kurnia Sari, Vena Lufti Puspitasari Maulidar, Joni Maulindar, Joni Meraldy Fiko Rastio Ajie Mohd, Farahwahida Muhamad Ridwan Muhammad Alwan Nurdin Muhammad Dhafa Diar Ardhana Muhammad Fahmi Panwar Muhammad Frasha Candra Perdana Nailurrizqi, Adistya Nastiti, Faulinda Eli Niken Pratiwi, Niken Nugroho Arif Sudibyo Nur Arifin, Taufiq Nur Mahar Aji mahar Nurchim Nurchim Nurdin, Muhammad Alwan Nurlita, Catarina Ivanda Nurmalitasari Nurmalitasari Nurmalitasari Nurmalitasari Oktaviani, Intan Pegi Hasyim Rosidi Permatasari, Hanifah Pipin Widyaningsih Pradana, Afu Ichsan Pradityo Utomo Pramoedya Ananta Dzikri Pratiwi, Dinita Christy Purnama, Joel Adikurnia Purwanto, Eko Putra, Hasda Surya Putri, Della K. Putri, Desy Puspa Ragil Saputro, Abdullah Raharisti, Nur Arifah Ramadhan, Chandra Ratmini, Yuli Reza Pradana, Areta Ridwan, Alfian Junior Rifan Amirul H, Muhammad Rifdah Azizah, Hani Rizky Setiawan, Fadli Rudi Susanto Rusdiana Ekawati, Ratih Saputra, Dwi Bagus Saputri, Okta Ramma Saputro, Nurbagus Sejati, Ariya Putra Setiawati, Neha Poetri Sihwi, Sari W. Sopingi Sopingi, Sopingi SRI SUMARLINDA Srisuk, Prattana Sulami, Atik Sulistiyo, Galih Suwandi, Djatmiko Tanwal Hu, Wupiwulang Taufiq NurHidayat Theo Santoso, Daniel Umi Salamah Utomo, Dimas Cahyo Viona Putri Ardiana Vita Aryadi Wahyu Kurniawan, Christian Wibowo, Anita Carolina Wiharto Wiharto Wijiyanto Wijiyanto Wijiyanto, Wijiyanto Yommy Adhiwira Yudha