Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
1.235
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Techno.Com: Jurnal Teknologi Informasi Annual Research Seminar Jurnal Informatika Universitas Pamulang EDUMATIC: Jurnal Pendidikan Informatika BERNAS: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat
Gustina, Sapriani
Universitas Proklamasi 45
Religion Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities Computer Science & IT Dentistry Education Engineering Environmental Science Languange, Linguistic, Communication & Media Mathematics Neuroscience Nursing Public Health Social Sciences Veterinary Other

Published : 8 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 8 Documents
Search

 1 
Perancangan Chatbot di Universitas Proklamasi 45 Hakim, Lukman; Gustina, Sapriani; Putri, Shela Fadila; Faudiah, Sri Ulfa
Jurnal Pendidikan Informatika (EDUMATIC) Vol 4, No 1 (2020): Edumatic : Jurnal Pendidikan Informatika
Publisher : Universitas Hamzanwadi

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

Abstract

Customer Support is a person who serves prospective student questions appropriately and quickly. However, the conventional Customer Support requires high operating costs and has limited working hours. Moreover, in busy times, sometimes Customer Support is slow in responding to questions. In this study, a Chatbot system will be built to answer basic questions from prospective students, so it can improve the efficiency and effectiveness of Customer Support work at the Proklamasi 45 University. The more complex questions will still be directed to conventional Customer Support by the system. The Chatbot system in this study was built using the waterfall method, which consists of the requirements specification, design, implementation, testing, and implementation stages. The intent recognition will be performed using the StarSpace algorithm and Count Vectorizer by the Chatbot System. The frequency of occurrence of words in a sentence will be a reference to determine the purpose of a sentence. Testing is performed by Black box method by sending questions and evaluating the responses given by the system. The test results show that the Chatbot can provide answers with an accuracy of 97.75%. So it can be concluded that the Chatbot system can substitute the role of Customer Support. Accuracy can be improved by adding more data variations to the training data
Sistem Identifikasi Jamur Menggunakan Metode Ekstraksi Ciri Statistik Orde 1 dan Klasifikasi Jarak Sapriani Gustina; Abdul Fadlil; Rusydi Umar
Techno.Com Vol 16, No 4 (2017): November 2017
Publisher : LPPM Universitas Dian Nuswantoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (433.277 KB) | DOI: 10.33633/tc.v16i4.1490

Abstract

Sistem pengenalan identifikasi jamur berbasis komputer merupakan suatu proses memasukkan informasi berupa citra jamur ke dalam sebuah komputer. Selanjutnya komputer akan menerjemahkan serta mengidentifikasi jenis jamur tersebut. Pada penelitian ini telah dilakukan perancangan sistem identifikasi jamur dengan memanfaatkan kamera untuk akuisisi data pada citra jamur. Langkah yang dilakukan yaitu pemrosesan awal, ekstraksi ciri dan pengklasifikasan. Pengembangan sistem tahap pertama yang dilakukan adalah tahap penentuan pola standar referensi  dan tahap kedua yaitu pengujian. Data yang digunakan sebagai standar referensi sebanyak 3 sampel jamur dari 5 jenis jamur yang akan diteliti yaitu Jamur Kancing, Jamur Kuping, Jamur Merang, Jamur Lingzhi Kerang dan Jamur Tiram Merah. Sedangkan untuk pengujian unjuk  kerja sistem menggunakan 27 sampel untuk masing- masing jenis jamur. Pengujian unjuk kerja sistem dilakukan menggunakan metode klasifikasi jarak. Hasil pengujian untuk sistem identifikasi citra jamur menunjukkan tingkat akurasi yang tinggi sebesar 82% dengan metode ekstraksi ciri Statistik Orde 1 dan metode klasifikasi jarak.
Meta-Algorithms untuk Meningkatkan Kinerja Klasifikasi dalam Keberhasilan Telemarketing Perbankan Muhammad Eka Purbaya; Anggit Ferdita Nugraha; Sapriani Gustina; Muhammad Khusaini Azis
Techno.Com Vol 19, No 4 (2020): November 2020
Publisher : LPPM Universitas Dian Nuswantoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33633/tc.v19i4.3725

Abstract

Banyak bank dan perusahaan asuransi berinteraksi dengan pelanggan mereka menggunakan jasa telemarketing agar dapat lebih meningkatkan pendapatan bank dan mencapai target. Kompetisi yang ketat di industri perbankan membuat tenaga penjualan bank mengejar target terutama menjelang akhir tahun. Pelaku telemarketing atau biasa disebut telemarketer pada perbankan bertugas menghubungi nasabah potensial yang dilakukan secara berkala melalui sambungan telepon. Namun tidak semua nasabah mendapatkan respons yang positif, sering kali telemarketing menemui antipati dari nasabah sebelum proses komunikasi dilakukan. Pendekatan yang diusulkan untuk menemukan nasabah potensial adalah dengan cara klasifikasi data nasabah menggunakan pembelajaran mesin (machine learning). Penggunaan algoritme pembelajaran yang dilakukan secara tunggal memungkinkan untuk dikembangkan menggunakan meta-algorithms sehingga akan memaksimalkan kinerja klasifikasi dalam memprediksi target pelanggan atau nasabah yang sesuai dengan kebutuhan perusahaan agar tujuan pemasaran tercapai. Berdasarkan hasil penelitian yang diperoleh, tindakan pra-pemrosesan dan penggunaan meta-algorithms seperti bagging memberikan kontribusi yang baik untuk proses pembelajaran model decission tree pada data telemarketing dengan hasil akurasi terbaik 98,7%.
Perancangan Chatbot di Universitas Proklamasi 45 Lukman Hakim; Sapriani Gustina; Shela Fadila Putri; Sri Ulfa Faudiah
Jurnal Pendidikan Informatika (EDUMATIC) Vol 4, No 1 (2020): Edumatic: Jurnal Pendidikan Informatika
Publisher : Universitas Hamzanwadi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29408/edumatic.v4i1.2157

Abstract

Customer Support is a person who serves prospective student questions appropriately and quickly. However, the conventional Customer Support requires high operating costs and has limited working hours. Moreover, in busy times, sometimes Customer Support is slow in responding to questions. In this study, a Chatbot system will be built to answer basic questions from prospective students, so it can improve the efficiency and effectiveness of Customer Support work at the Proklamasi 45 University. The more complex questions will still be directed to conventional Customer Support by the system. The Chatbot system in this study was built using the waterfall method, which consists of the requirements specification, design, implementation, testing, and implementation stages. The intent recognition will be performed using the StarSpace algorithm and Count Vectorizer by the Chatbot System. The frequency of occurrence of words in a sentence will be a reference to determine the purpose of a sentence. Testing is performed by Black box method by sending questions and evaluating the responses given by the system. The test results show that the Chatbot can provide answers with an accuracy of 97.75%. So it can be concluded that the Chatbot system can substitute the role of Customer Support. Accuracy can be improved by adding more data variations to the training data
Identifikasi Tanaman Kamboja menggunakan Ekstraksi Ciri Citra Daun dan Jaringan Syaraf Tiruan sapriani gustina
Annual Research Seminar (ARS) Vol 2, No 1 (2016)
Publisher : Annual Research Seminar (ARS)

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

Abstract

Jaringan syaraf tiruan dapat diimplementasikan salah satunya pengenalan pola pada daun kamboja. Pola-pola tekstur yang ada pada daun kamboja diperlukan oleh pelaku pertanian untuk  mengenali jenis dan karakteristik dari daun tersebut. Penelitian ini merupakan penerapan jaringan syaraf tiruan untuk menentukan jenis dari bunga kamboja berdasarkan pola daunnya. Penerapan dilakukan dengan algoritma Back Propagation terhadap 2  jenis daun bunga kamboja yaitu Kamboja Jepang dan Kamboja Bali yang masing-masing mempunyai pola bentuk daun yang sama. Arsitektur jaringan syaraf tiruan dirancang dengan menentukan jenis daun kamboja. Hasil input dan output  diuji menggunakan GUI Matlab. Penelitian ini diharapkan mampu mengenali obyek hasil dengan input yang dilatih.
PENERAPAN SUPPLY CHAIN MANAGEMENT DAN INTERNET OF THINGS (IOT) PADA SISTEM PENGELOLAAN SAMPAH YANG BERKELANJUTAN Enda Apriani; M. Sigit Cahyono; M.Noviansyah Aridito; Hb. Sukarjo; Sapriani Gustina; Jemadi Jemadi; Feri Febria Laksana
BERNAS: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Vol. 4 No. 1 (2023)
Publisher : Universitas Majalengka

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (307.72 KB) | DOI: 10.31949/jb.v4i1.3875

Abstract

Sampah merupakan salah satu sumber masalah yang dihadapi oleh manusia apabila tidak dikelola dengan baik. Salah satu cara yang efektif untuk mengurangi jumlah sampah yang dibuang ke TPA adalah melalui penerapan sistem Supply Chain Management (SCM) dan Internet of Things (IoT) mulai dari sumber timbulan sampah sampai di lokasi pengolahan di Tempat Penampungan Sampah (TPS), seperti yang ada di Kelompok Swadaya Masyarakat (KSM) Agung Rejeki, Jetis, Bantul. Tujuan dari kegiatan ini adalah untuk menerapkan sistem SCM dan IoT dalam pengelolaan sampah yang produktif dan ramah lingkungan di KSM Agung Rejeki. Tahap kegiatan ini diawali dengan rapat koordinasi, dilanjutkan dengan pembuatan SCM dan IoT, sosialisasi dan serah terima, pelatihan, pendampingan, dan monitoring evaluasi serta pelaporan. Hasil dari kegiatan ini adalah adanya sistem SCM dan IoT yang diterapkan dengan baik di KSM Agung Rejeki, sehingga bisa membantu meningkatakan efisiensi proses pemilahan di KSM Agung Rejeki. Kata Kunci: supply chain management, internet of things, pengolahan sampah, kelompok swadaya masyarakat
PENERAPAN SUPPLY CHAIN MANAGEMENT DAN INTERNET OF THINGS (IOT) PADA SISTEM PENGELOLAAN SAMPAH YANG BERKELANJUTAN Enda Apriani; M. Sigit Cahyono; M.Noviansyah Aridito; Hb. Sukarjo; Sapriani Gustina; Jemadi Jemadi; Feri Febria Laksana
BERNAS: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Vol. 4 No. 1 (2023)
Publisher : Universitas Majalengka

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31949/jb.v4i1.3875

Abstract

Sampah merupakan salah satu sumber masalah yang dihadapi oleh manusia apabila tidak dikelola dengan baik. Salah satu cara yang efektif untuk mengurangi jumlah sampah yang dibuang ke TPA adalah melalui penerapan sistem Supply Chain Management (SCM) dan Internet of Things (IoT) mulai dari sumber timbulan sampah sampai di lokasi pengolahan di Tempat Penampungan Sampah (TPS), seperti yang ada di Kelompok Swadaya Masyarakat (KSM) Agung Rejeki, Jetis, Bantul. Tujuan dari kegiatan ini adalah untuk menerapkan sistem SCM dan IoT dalam pengelolaan sampah yang produktif dan ramah lingkungan di KSM Agung Rejeki. Tahap kegiatan ini diawali dengan rapat koordinasi, dilanjutkan dengan pembuatan SCM dan IoT, sosialisasi dan serah terima, pelatihan, pendampingan, dan monitoring evaluasi serta pelaporan. Hasil dari kegiatan ini adalah adanya sistem SCM dan IoT yang diterapkan dengan baik di KSM Agung Rejeki, sehingga bisa membantu meningkatakan efisiensi proses pemilahan di KSM Agung Rejeki. Kata Kunci: supply chain management, internet of things, pengolahan sampah, kelompok swadaya masyarakat
Application of the K-Nearest Neighbor (KNN) Algorithm for Stunting Diagnosis in Infants Aged 1-12 Months Moh abdul kholik; Cucut Hariz Pratomo; Sapriani Gustina
Jurnal Informatika Universitas Pamulang Vol 9 No 2 (2024): JURNAL INFORMATIKA UNIVERSITAS PAMULANG
Publisher : Teknik Informatika Universitas Pamulang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32493/informatika.v9i2.40983

Abstract

Stunting in toddlers must be addressed immediately because it has a negative impact on their growth and development. Stunting is a disorder where toddlers experience chronic malnutrition, thus their physical growth and height do not match their age. According to the Indonesian Nutritional Status Survey (SSGI), stunting is more common among toddlers from aged 0 to 1 year than overall. Stunting can have short-term and long-term impacts. This research examines data from the Temanggung District Health Service on 3,999 toddlers aged 0 to 12 months between 2019 and 2022.  Many studies have exclusively looked at stunting in children aged one to five years, especially research on stunting using the KNN method, even though stunting can actually be recognized from an early age. Therefore, researchers are more specific in using the KNN method for cases of babies 1 to 12 months so as to differentiate it from previous researchers. The aim of this research is to use the K-Nearest Neighbor (KNN) algorithm to detect stunting nutritional status in toddlers. K-Nearest Neighbor (KNN) is a classification algorithm that uses a set of K values ​​from the closest data (its neighbors) as a reference to determine the class of incoming data. KNN classifies data based on its similarity or closeness to other data. The dataset used includes parameters of age, gender and height. The research approach is the CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining) method, which begins with business knowledge, followed by EDA and modeling, evaluation, testing and report preparation. The result shows that the KNN algorithm can accurately categorize children as stunted or not based on age (U) and height (TB), with the maximum level of accuracy and the lowest error rate at k = 5. At this optimal value (k), this algorithm has an accuracy of 99.87%, Recall 99.84%, and precision 99.73.
Co-Authors Abdul Fadlil Cucut Hariz Pratomo Enda Apriani Faudiah, Sri Ulfa Faudiah, Sri Ulfa Feri Febria Laksana Hakim, Lukman Hakim, Lukman Hb. Sukarjo Jemadi Jemadi Lukman Hakim Moh Abdul Kholik Muhammad Eka Purbaya Muhammad Khusaini Azis Muhammad Noviansyah Aridito Muhammad Sigit Cahyono Nugraha, Anggit Ferdita Putri, Shela Fadila Putri, Shela Fadila Rusydi Umar Shela Fadila Putri Sri Ulfa Faudiah