Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
7.46
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Teknik Informatika UNIKA Santo Thomas Jurnal Sistem Informasi Kaputama (JSIK) JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) JOINT (Journal of Information Technology MEANS (Media Informasi Analisa dan Sistem) Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi Jurnal Informatika Terpadu Jurnal Teknik Informatika Unika Santo Thomas (JTIUST) AMMA : Jurnal Pengabdian Masyarakat Jurnal Sistem Informasi dan Manajemen SRODJA
Hayati, Umi
Unknown Affiliation
Humanities Chemistry Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Materials Science & Nanotechnology Nursing Social Sciences

Published : 60 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 60 Documents
Search

 1   2   3   4   5 
ANALISIS SYSTEM USABILITY APLIKASI ARtomotif BERBASIS ANDROID Izzat Luthfi , Muhammad; Hayati, Umi; Ali , Irfan
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 7 No. 1 (2023): JATI Vol. 7 No. 1
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v7i1.6344

Abstract

Perkembangan teknologi menghasilkan banyak manfaat bagi para penggunanya, termasuk aplikasi ARtomotif. Aplikasi ARtomotif menjadi salah satu media pembelajaran baru yang bertujuan untuk memudahkan peserta didik dalam mengenal alat-alat otomotif. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis usability aplikasi ARtomotif melalui metode System Usability Scale (SUS). Penelitian dilakukan dengan menyebarkan kuesioner sebagai instrumen penelitian. Kuesioner terdiri dari 5 (lima) indikator yaitu Learnability, Memorability, Effeciency, Error, danUser’s Satisfaction, dimana masing-masing indikator memiliki 5 pernyataan. Dari 5 (lima) indikator tersebut menghasilkan pernyataan bahwa aplikasi ARtomotif telah memenuhi semua indikator usability. pada indikator Learnability dan Memorability memperoleh skor 51,7 sendangkan indikator Effeciency, Error, dan User’s Satisfaction memperoleh skor 84,7. Dengan begitu dapat disimpulkan bahwa aplikasi ARtomotif memiliki tingkat kemudahan yang tinggi bagi para penggunanya.
ANALISIS SENTIMEN APLIKASI BRIMO PADA ULASAN PENGGUNA DI GOOGLE PLAY MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES Khoirul Insan, Moh Khoirul; Hayati, Umi; Nurdiawan, Odi
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 7 No. 1 (2023): JATI Vol. 7 No. 1
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v7i1.6373

Abstract

The development of technology is currently growing rapidly including applications in the field of banking which is currently widely used for mobile transactions without the need to bank. Of course, it is very easy for customer users to transact using the bangking mobile application.Reviews are an important source of information for developers to find out complaints from users or customers. user reviews that contain comments or reviews and user ratings are needed to improve the development of application performance. However, not all user reviews that represent opinions on the application of this research aims to analyze the sentiment of users who use the brimo application on google play with data retrieval through web scraping techniques. Sentiment analysis is the process of evaluating whether a text has positive or negative sentiment. Brimo application users on google play is one of the platforms widely used by BRI customers for banking transactions. The method used in sentiment analysis uses Naive Bayes algorithm. from the results of research on the sentiment analysis of brimo application users into positive and negative categories where data were taken through scraping results from August 2022 to January 2023 as many as 1550 text data, it was found that application users gave positive reviews where from the number of predicted positive sentiment classification results as many as 1012 and negative sentiment as many as 894 text data means that users leave many positive comments on the brimo application, but not a few users also leave negative comments on the brimo application. And classification results using naive bayes method obtained acuracy of 84.52% precision 82.51% and recall 87.62%.
PERBANDINGAN PREDIKSI PENYAKIT HIPERTENSI MENGGUNAKAN METODE RANDOM FOREST DAN NAÏVE BAYES Abdul Khalim, Kharits; Hayati, Umi; Bahtiar, Agus
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 7 No. 1 (2023): JATI Vol. 7 No. 1
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v7i1.6376

Abstract

Hipertensi adalah pengertian medis dari orang yang mengalami tekanan darah tinggi, yaitu sebuah keadaan yang mana tekanan darah seseorang melampoui tekanan darah normal, dimana kondisi darah berada pada angka 140 mmHg atau kondisi darah diastolic melebihi 90 mmHg. Penyakit hipertensi bisa dipengaruhi dari pola hidup yang tidak sehat, selain dari pola hidup penyakit ini juga dapat dipengaruhi dari kondisi medis tertentu seperti sroke, penyakit ginjal dan penyakit jantung, bisa juga dipengaruhi oleh jenis kelamin dan usia. Kebanyakan orang tidak mengetahui bahwa dirinya terkena penyakit hipertensi. Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui kinerja dari algoritma random forest dan naïve bayes dengan softwere orange terhadap penyakit hipertensi dengan menggunakan komponen age, sex, cp, trestbps, chol, fbs, restecg, thalach, exang, oldpeak, slope, ca, dan thal. Dari hasil penelitian yang telah dilakukan dengang cara mengunakan medel algoritma naïve bayes dan random forest dengan softwere orange menunjukkan algorima Naïve Bayes mendapatkan hasil yang lebih rendah dari Random Forest.
ANALISIS USABILITY APLIKASI DISCORD SEBAGAI MEDIA PEMBELAJARAN ONLINE DENGAN METODE USE QUESTIONNAIRE Deva Rian, Rananda; Hayati, Umi; Danar Dana, Raditya
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 7 No. 1 (2023): JATI Vol. 7 No. 1
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v7i1.6539

Abstract

Sosial media merupakan opsi yang bagus untuk melakukan pembelajaran secara online, Dengan memanfaatkan teknologi membuat pembelajaran semakin mudah dan cepat. Sosial Media diartikan sebagai platform digital yang memungkinkan pengguna untuk dapat melakukan aktivitas sosial tanpa dibatasi ruang dan waktu menjadikan sosial media tempat yang bagus untuk berdiskusi. Aplikasi Sosial media yang dianalisa dalam penelitian ini yaitu Discord. Discord adalah aplikasi yang digunakan sebagai komunikasi dengan mengandalkan audio, video dan text. Discord ditujukan untuk gamers dan juga komunitas lain. Dengan Low-latency voice dan video, Discord memberikan pengalaman seperti berada dalam satu ruangan dengan sesama pengguna sehingga memiliki potensi sebagai platform media pembelajaran online. Aplikasi ini masih memiliki kekurangan sebagai media pembelajaran online maka dari itu diperlukan analisa. Penelitian ini bertujuan untuk mengukur tingkat usability pada aplikasi Discord terutama sebagai media belajar online yang dilakukan dengan metode USE Questionnaire dengan aspek Usefulness, Ease of Use, Ease of Learning, dan Satisfaction. Perhitungan akan dilakukan dengan menggunakan SPSS dan Microsoft Excel. Hasil yang didapat pada penelitian ini yaitu aspek Usefulness dengan skor kelayakan 80%, Ease of Use dengan skor kelayakan 71%, Ease of Learning dengan skor kelayakan 79%, Satisfaction dengan skor kelayakan 96% sehingga diperoleh skor usability 79.8% yang membuktikan aplikasi ini layak digunakan sebagai pembelajaran online.
RANCANG BANGUN SISTEM INFORMASI AKUNTANSI MENGGUNAKAN CODEIGNITER DENGAN METODE SCRUM: STUDI KASUS : PT SURYA MARGA SARANA Heriyawan, Ikhsan; Hayati, Umi; Nurdiawan, Odi
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 7 No. 2 (2023): JATI Vol. 7 No. 2
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v7i2.6597

Abstract

PT Surya Marga Sarana adalah Agen LPG yang melakukan pembelian dan penjualan tabung gas LPG kepada pangkalan-pangkalan yang akan diperjualkan kembali. Dalam proses pengelolaan manajemen keuangannya yang meliputi transaksi pembelian dan penjualan terdapat kendala. Penelitian ini bertujuan untuk merancang sistem informasi akuntansi berbasis website dibuat menggunakan framework Codeigniter. Dengan menggunakan framework Codeigniter kode lebih terstruktur rapi karena memisahkan antara tampilan dan proses pengaturan data, sehingga apabila terdapat perubahan tampilan hanya perlu merubah pada bagian View dan jika terdapat perubahan data atau proses dapat dilakukan pada bagian Model dan Controller. Metode pengembangan yang digunakan dalam membuat sistem ini adalah metode Scrum yang memiliki keunggulan untuk merespon perubahan dengan cepat. Dengan tahapan yaitu, product backlog, sprint planning, daily scrum, sprint review, serta sprint retrospective. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem informasi akuntansi yang telah dikembangkan di PT Surya Marga Sarana mampu menghasilkan informasi keuangan dengan lebih cepat dan efektif, serta data yang dihasilkan sesuai dengan kebutuhan perusahaan. Dari penilaian kuesioner, tingkat keefektifan dan kemudahan sistem informasi akuntansi PT Surya Marga Sarana mendapatkan nilai rata-rata sebesar 72%, yang menunjukkan bahwa sistem tersebut layak digunakan
ANALISIS USABILITY TESTING MENGGUNAKAN METODE SYSTEM USABILITY SCALE PADA APLIKASI OPEN DATA KABUPATEN CIREBON Mu'min Azis, Muhammad; Martanto, Martanto; Hayati, Umi
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 7 No. 6 (2023): JATI Vol. 7 No. 6
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v7i6.8154

Abstract

Kemajuan dalam jaringan internet dan teknologi telah menyebabkan informasi menjadi lebih mudah diakses dan terbuka bagi siapa pun. Hal ini terbukti melalui munculnya konsep data terbuka atau open data. Masalah yang sering terjadi pada aplikasi Open Data yang perlu dipertimbangkan adalah adanya keterbatasan fungsionalitas, performa aplikasi yang lambat atau respon yang kurang memuaskan serta desain antarmuka yang kompleks. Memperbaiki dan mengatasi masalah-masalah ini menjadi penting untuk meningkatkan aplikasi Open Data agar lebih responsif terhadap kebutuhan pengguna dan lebih efektif dalam memberikan informasi yang diperlukan. Oleh karena itu, tujuan dari penelitian ini adalah untuk menganalisis tingkat kemanfaatan dan ketergunaan dari aplikasi Open Data yang dikembangkan oleh Kabupaten Cirebon. Metode penelitian yang digunakan adalah metode Usability Testing dan System Usability Scale, Usability Testing digunakan untuk pengidentifikasian permasalahan usability yang terungkap melalui pengujian usability. Sementara System Usability Scale (SUS) digunakan untuk mengukur tingkat kepuasan pengguna terhadap aplikasi Open Data Kabupaten Cirebon. Hasil yang diuraikan berdasarkan Rating Scale SUS Scores memperoleh skor sebesar 80,33 dengan Adjective Rating Good sehingga aplikasi Open Data Kabupaten Cirebon dinyatakan Acceptable.
ANALISIS SENTIMEN TERHADAP PENGGUNAAN APLIKASI GAME ONLINE PUBG MOBILE MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES Haikal, Muhammad; Martanto, Martanto; Hayati, Umi
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 7 No. 6 (2023): JATI Vol. 7 No. 6
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v7i6.8174

Abstract

PUBG Mobile merupakan game online populer di Indonesia. Namun, terdapat dampak negatif yang muncul berupa kecanduan dan gangguan kesehatan. Sehingga, penting untuk melakukan analisis sentimen untuk memahami pengaruh game ini terhadap masyarakat. Tujuan penelitian ini adalah melakukan analisis sentimen terhadap penggunaan PUBG Mobile dengan algoritma Naive Bayes. Metodologi diawali dengan pengumpulan 2000 data ulasan pengguna secara otomatis dengan teknik web scraping. Data tersebut kemudian dilakukan preprocessing text meliputi case folding, tokenisasi, stemming dan labeling lalu dibagi menjadi data latih dan uji. Selanjutnya dilakukan pelatihan model Naive Bayes untuk klasifikasi sentimen dan evaluasi performa menggunakan confusion matrix. Hasil pengujian model menunjukkan akurasi tertinggi pada data uji model Ke-1 yaitu 70%. Evaluasi confusion matrix dari Model Pertama pada data uji menghasilkan nilai presisi sebesar 92.31%, recall sebesar 51.31%, dan F1-Score sebesar 56.5%. Hasil evaluasi confusion matrix mengindikasikan performa yang tidak seimbang pada berbagai kelas sentimen. Penelitian ini menemukan dominasi sentimen negatif ulasan PUBG Mobile sebesar 56,1%, terkait masalah teknis seperti lag, crash dan bug Penelitian ini berkontribusi sebagai masukan untuk pengembang game melakukan perbaikan kualitas dan peningkatan kepuasan pemain.
KLASIFIKASI TINGKAT KEPUASAN PELANGGAN KOPI KENANGAN MENGGUNAKAN METODE DECISION TREE PADA APLIKASI KOPI KENANGAN Fihir, Muhammad; Martanto, Martanto; Hayati, Umi
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 7 No. 6 (2023): JATI Vol. 7 No. 6
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v7i6.8223

Abstract

Pesatnya kemajuan dan inovasi dalam pengolahan kopi didukung dengan kebiasaan masyarakat Indonesia dan dunia dalam mengonsumsi kopi sangatlah tinggi, hingga menjadikan negara Indonesia sebagai penghasil kopi terbesar keempat di dunia. PT Bumi Berkah boga melalui produk Kopi Kenangan sebagai kedai kopi lokal non-waralaba menjadi populer di Indonesia bahkan sampai ke Malaysia, hingga menjadi unicorn dengan metode penjualan melalui pemanfaatan teknologi informasi berupa aplikasi digital. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui klasifikasi tingkat kepuasan pelanggan dalam memesan kopi melalui aplikasi Kopi Kenangan. Metode yang digunakaan adalah data mining menggunakan algoritma decision tree untuk menghasilkan aturan-aturan keputusan. Dalam melakukan analisis data dan visualisasi menggunakan software RapidMiner versi 10.3. Hasil penelitian menunjukan tingkat akurasi sebesar 86,96% nilai presisi pada prediksi puas sebesar 90% dan nilai presisi prediksi tidak puas sebesar 66,67%. Nilai presisi prediksi tersebut akan dijadikan referensi dalam memutuskan untuk menggunakan aplikasi Kopi Kenangan dalam memesan kopi atau produk lainya.
CLUSTERING PRODUK EKSPOR INDONESIA BERDASARKAN TINGKAT PERMINTAAN MENGGUNAKAN METODE K-MEANS TAHUN 2020-2022 Mujibulloh, Mujibulloh; Martanto, Martanto; Hayati, Umi
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 7 No. 6 (2023): JATI Vol. 7 No. 6
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v7i6.8254

Abstract

Indonesia saat ini merupakan salah satu eksportir ke berbagai negara maju dan berkembang. Meski demikian, terdapat permasalahan dalam mengidentifikasi pola dan prospek ekspor yang dapat membantu perusahaan dalam industri ini untuk membuat keputusan yang lebih baik. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis produk ekspor utama Indonesia dan memberikan prospek ekspor bagi perusahaan yang terlibat dalam industri ini dengan menggunakan teknik analisis K-Means Clustering. Peneliti Menggunakan data dari Badan Pusat Statistik Indonesia, penelitian ini mengambil sampel periode 2020-2022 yang kemudian dianalisis untuk mengidentifikasi cluster berdasarkan volume ekspor. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode K-Means efektif dalam mengklasifikasikan produk ekspor ke dalam tiga cluster: ekspor rendah (C0) dengan 99 data, ekspor dan impor sedang (C1) dengan 3 data, dan ekspor tinggi (C2) dengan 1 data. Dengan nilai DBI terkecil sebesar 0.3665 untuk cluster tiga, Hasil ini memberikan kontribusi dalam pemahaman lebih lanjut tentang pola ekspor dan impor dan dapat digunakan sebagai dasar untuk pengambilan keputusan yang lebih baik di dalam industri ini.
ANALISIS POLA CUACA EXTREM MENGGUNAKAN LONG SHORT TERM MEMORY PADA WILAYAH JAWA BARAT Maulana Yusuf, Muhammad; Martanto, Martanto; Hayati, Umi
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 7 No. 6 (2023): JATI Vol. 7 No. 6
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v7i6.8288

Abstract

Perubahan alam dipengaruhi oleh berbagai faktor terutama manusia, kegiatan ekonomi yang tidak mungkin terlepas dengan manusia, menjadi faktor utama. Perubahan lingkungan berdampak berubahnya cuaca, seperti pembangunan Gedung, infrastruktur, dan deforestasi, memengaruhi berubahnnya lingkungan, secara langsung mengakitbatkan berubahnya vegetasi alam, serta cuaca di wilayah tersebut ikut berubah. Perubahan cuaca yang tidak menentu, mengakibatkan munculnya Cuaca extrem, yaitu fenomena yang tidak biasa terjadi serta dapat menjadi masalah serius. Pada berbagai aspek kehidupan Kondisi seperti banjir dan badai contoh hasil cuaca extrem. Cuaca extrem mengakibatkan kerugian bagi mahluk hidup. penelitian ini bertujuan menganalisis terjadinya cuaca extrem menggunakan Long Short Term Memory (LSTM). Model LSTM digunakan untuk mengidentifikasi cuaca extrem, meramalkan terjadinya cuaca extrem di masa depan, memahami faktor yang memengaruhi munculnya cuaca extrem. Model LSTM mampu mengenali pola cuaca extrem dengan akurasi yang memadai. Penelitian ini mengembangkan model LSTM menggunakan 8 kali nilai treshlod value yaitu 28, 31, 34, 37, 40, 43, 46, 49, epoch sebanyak 50 dan model akurasi untuk menentukan keadaan cuaca mencapai 100 %. Data diambil dari website BMKG untuk digunakan pada penelitian. Dari hasil yang didapat, disimpulkan bahwa perbedaan nilai treshlod berpengaruh terhadap nilai prediksi cuaca kedapan selama 7 hari.
Co-Authors Abdillah, Naufal Abdul Khalim, Kharits Ade Rizki Rinaldi Afandi, Fahmi Ahmad Fauzi Aji Dian Permana, Muhamad Aji Saputra, Mohammad Akbari, Muhammad Ali , Irfan Ali Yusri Alif Prayudha, Bimo Andi Ardiansyah Andre Setiawan, Andre Anggraeni, Anggi Asep Surahman Aulia, Linda Sari Ayu Febrian Lesmana, Alfira Azhar, Alwan Aziz Sahidin, Naufal Basysyar, Fadhil Muhammad Chrisna Basila Rahman, Muhammad Danar Dana, Raditya Deva Rian, Rananda Dewi, Aulia Citra Dzulkarnaen, Rizal Faizal Rizqi, Muhammad Farhan Nugraha, Muhamad Fathur Rezki Junaedi, Muhammad Fathurrohman, Fathurrohman Faturany, Roni Fihir, Muhammad Firmansyach, Wildan Attariq Haekal Susanto, Ahmad Hamonangan, Ryan Herdiana, Ruli Heriyawan, Ikhsan Iin, Iin Iksan Maulana, Muhammad Ilham Syahputra, Arief Izzat Luthfi , Muhammad Kaslani Khoirul Insan, Moh Khoirul Kholilullah, Mohammad Kurnia, Dian Ade Kusmiyaty, Agesty Luthfi, Achmad M. Basysyar, Fadhil Ma'arif Syaefullah, Muhammad Manikari, Salsa Loni Martano, Martanto Martanto Martanto . Maulana Yusuf, Muhammad Moruk, Ewaldus Mu'min Azis, Muhammad Muhammad Haikal Mujibulloh, Mujibulloh Munawar, Adi Musyarofah Musyarofah, Musyarofah Nailil Amani, Najiyah Nanita, Nanita Nugraha, Syahrul Odi Nurdiawan Pratama, Hilda Fidyah Hadi Prihartono, Willy Purnama Sari, Ade Irma Putra, Arya Kamandanu Putri, Seni Meilani Raden Mohamad Herdian Bhakti Raditya Danar Dana Rai Fatkaozi, Ahmad Riskandi, Muhammad Rizki Amalia, Dita Rudi Kurniawan Saepudin, Agung Safrudin, Muhamad Saifurridho, Muhammad Samsudin, Risma'ruf Subur, Muhamad Syafiq, Mohammad Sayyid Syam Al ghifari, Muhammad Syamsul Aripin Tati Suprapti Tohidi, Edi Tuti Hartati Wijaya, Yudhistira Yudhistira Arie Wijaya