Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
5.089
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Information System Diploma Program - Informatics Management JAKSTIK Journal Jurnal Ilmiah KOMPUTASI Knowledge Engineering and Data Science Petir ComTech: Computer, Mathematics and Engineering Applications IJIES (International Journal of Innovation in Enterprise System) Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Journal of Applied Engineering and Technological Science (JAETS) JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Jurnal Ilmu Teknik dan Komputer EKOMABIS: Jurnal Ekonomi Manajemen Bisnis Jurnal Ilmu Komputer dan Informatika Journal of Social Research Jurnal Computer and Technology Prosiding SeNTIK STI&K Folia Medica Indonesiana
Ire Puspa Wardhani
STMIK Jakarta STI&K
Humanities Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Health Professions Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Mathematics Medicine & Pharmacology Neuroscience Social Sciences

Published : 100 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 100 Documents
Search

 6   7   8   9   10 
Sistem Human Computer Interaction (HCI) Keamanan Rumah Pintar Berbasis IoT Roviqoh, Vella; Damayanti, Arika; Wardhani, Ire Puspa
Jurnal Ilmu Komputer dan Informatika Vol 3 No 1 (2023): JIKI - Juni 2023
Publisher : CV Firmos

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54082/jiki.29

Abstract

Kejahatan dalam lingkungan rumah banyak terjadi, pencurian berlangsung saat pemilik rumah sedang bepergian dan rumah ditinggal dalam waktu yang cukup lama. Berbagai upaya penncegahan sekaligus mengurangi tingkat kriminalitas di sekitar lingkungan, salah satu upayanya adalah mengantisipasi dengan meningkatkan sistem keamanan di rumah maupun di sekitar rumah. Sistem The Foundation, teknologi keamanan rumah yang dilengkapi dengan hub, sensor pintu, keypad dan sensor gerak. The Haven sebuah teknologi keamanan yang dilengkapi dengan semua yang perlukan user untuk mengamankan rumah berukuran sedang ini termasuk sensor gerak, sensor pintu, kunci utama, dan banyak lagi. Nest Secure adalah teknologi keamanan rumah dengan menggunakan bel dan kamera keamanan dengan sistem keamanan base station, keypad, sensor kontak dan range extender. Teknologi lain yang mewujudkan konsep rumah pintar yang digunakan untuk meningkatkan keamanan rumah dari jarak jauh dengan konsep Human Computer Interaction (Interaksi Manusia dan Komputer). Perlu adanya teknologi yang berkaitan dengan HCI agar dapat memonitor keamanan rumah dari jarak jauh. Oleh sebab itu, dirancanglah sebuah sistem kemanan rumah berbasis IOT, sehingga pemilik rumah dapat mengakses peralatan elektronik dengan cara online melalui smartphone. Internet of thing (IoT) bisa dimanfaatkan untuk mengendalikan peralatan elektronik yang dapat dioperasikan dari jarak jauh melalui jaringan internet dan mampu menberikan pesan melalui telegram kepada pemilik rumah. Internet of Things merupakan sebuah konsep yang bertujuan untuk memperluas manfaat dari konektivitas internet yang tersambung secara terus-menerus. Tujuan dari penelitian ini adalah merancang sistem keamanan rumah berbasis HCI dengan koneksi internet yang berfungsi untuk memonitor rumah dari pergerakan orang yang mencurigakan melalui smartphone.
Rancangan Aplikasi E-Payment Restoran Sop Duren 97 berbasis Web dengan Implementasi Algoritma FCFS menggunakan React JS dan PostgresSQL Ihsan, Muhammad; Riyadi, Agung Slamet; Wardhani, Ire Puspa
Jurnal Ilmu Teknik dan Komputer Vol 8, No 1 (2024)
Publisher : Universitas Mercu Buana

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22441/jitkom.v8i1.002

Abstract

Perkembangan teknologi informasi telah mengubah cara berinteraksi dan bertransaksi dalam bisnis, termasuk melalui platform online atau e-commerce. Banyak restoran masih menerapkan sistem pelayanan konvensional, yang dapat menimbulkan kendala saat pelanggan memesan makanan secara langsung. Hal ini berpotensi membuat pelayan menjadi kelelahan dan menghadapi kesulitan dalam pelayanan. Sebagai solusi, banyak bisnis restoran mengadopsi penggunaan QR Code untuk memesan makanan dan memfasilitasi pembayaran. Dalam konteks ini, penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan aplikasi web E-Duren di Restoran Sop Duren 97 dengan mengintegrasikan teknologi payment gateway midtrans untuk memproses pembayaran. Sistem pesanan akan diatur menggunakan algoritma First Come First Serve (FCFS) guna meningkatkan efisiensi pelayanan dan memodernisasi pelayanan di restoran yang masih menggunakan metode konvensional. Hasil pengujian dari User Acceptance Test (UAT) dengan sampel 30 orang menunjukkan indeks persentase sebesar 83,1%, dengan kesimpulan bahwa aplikasi website E-Duren sudah berjalan lancar dan sesuai dengan kepuasan pengguna. Ujicoba aplikasi dengan blackbox testing untuk menguji fungsionalitas aplikasi untuk menunjukkan bahwa semua fungsi aplikasi telah berjalan lancar.
Data Analisis Permintaan Barang dengan Metode Peramalan: Data Analysis for Demand Parts with Forecasting Method Hendajani, Fivtatianti; Wardhani, Ire Puspa; Widayati, Susi; Soegijanto, Soegijanto
EKOMABIS: Jurnal Ekonomi Manajemen Bisnis Vol. 3 No. 02 (2022): Ekomabis Edisi Juli 2022
Publisher : LPPM Universitas Pelita Bangsa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37366/ekomabis.v3i02.254

Abstract

Di situasi saat ini dimana era pandemic operasional perusahaan berjalan dengan kekuatan organisasi dengan para pelaku manajemen yang berpikir keras bagaimana mengelola permintaan serta kebutuhan dan memasok kebutuhan kepada para pelanggannya. Penulisan artikel ini membahas tentang pengelolaan manajemen perusahaan dengan menggunakan metode peramalan permintaan dalam memenuhi permintaan para intermiten produk suku cadang pada sebuah perusahaan otomotif, dengan sebuah penelitian permintaan intermiten perusahaan yang menunjukkan pola fluktuatif, adanya permintaan dalam jangka waktu tertentu, dan penelitian ini menguji 2 metode peramalan dalam memprediksi permintaan suku cadang yaitu metode Metode ABC, Simple Exponential Smoothing (SES) dan Moving Average Exponential Smoothing dengan menggunakan data permintaan 2017-2020 untuk meramalkan permintaan pada tahun 2021. Kinerja metode peramalan ditentukan berdasarkan mean squared error, dan hasil penelitian ini menunjukkan bahwa penggunaan metode Simple Exponential Smoothing memiliki performansi yang paling baik. Tujuan utama dari penelitian ini adalah untuk membandingkan dan memilih metode peramalan terbaik untuk memprediksi kebutuhan dan permintaan kebutuhan suku cadang perusahaan. In the current situation where the pandemic era has caused many companies to experience crises, the company's operational activities are carried out with organizational strength that makes management actors think hard in managing the needs and supplying the needs of their customers. This study discusses the management of the company by using the demand forecasting method in meeting the demand for intermittent spare parts products in an automotive company. In this study, the company's intermittent demand trend shows a fluctuating pattern with demand within a certain period of time. This study examines 2 forecasting methods in predicting the demand for spare parts, namely ABC analysis, the Simple Exponential Smoothing (SES) method and the Moving Average Exponential Smoothing using 2017-2020 demand data to forecast demand in 2021. The performance of the forecasting method is determined based on the mean squared error, and the research results This shows that the use of the Simple Exponential Smoothing method has the best performance. The main purpose of this study is to compare and choose the best forecasting method to predict the needs and demands of the company's spare parts needs
Evaluasi Rancangan Antarmuka HCI Modern Berbasis Kecerdasan Buatan Salim, Sofyan Nur; Wirawan, Aldy; Wardhani, Ire Puspa
Jurnal Ilmiah Komputasi Vol. 23 No. 4 (2024): Jurnal Ilmiah Komputasi : Vol. 23 No 4, Desember 2024
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32409/jikstik.23.4.3761

Abstract

Perkembangan Kecerdasan Buatan (AI) yang semakin berkembang menjadi elemen penting dalam desain antarmuka pengguna (User Interface/UI). Penelitian ini mengkaji dampak AI terhadap rancangan antarmuka pengguna, terutama dalam konteks impelentasi Human-Computer Interaction (HCI). Penelitian ini juga menyoroti tantangan yang dihadapi oleh desainer dalam mengintegrasikan AI ke dalam UI, serta peluang yang ditawarkan oleh teknologi AI dalam menciptakan pengalaman pengguna yang lebih cerdas dan adaptif. Salah satu tantangan utama yang dihadapi desainer adalah bagaimana membuat AI yang sering kali bersifat kompleks tetap dapat diakses dan dipahami oleh pengguna non-teknis, serta menjaga transparansi dalam proses pengambilan keputusan yang dilakukan AI. Selain itu, kekhawatiran terkait keamanan data dan privasi pengguna menjadi perhatian yang semakin mendesak ketika AI memerlukan data yang lebih mendalam untuk melakukan personalisasi antarmuka. Meskipun demikian, AI juga menawarkan berbagai peluang, seperti kemampuan untuk mempersonalisasi pengalaman pengguna berdasarkan interaksi sebelumnya, meningkatkan efisiensi tugas, dan menyediakan interaksi yang lebih alami melalui pemrosesan bahasa alami (NLP). Fokus dari artikel ini adalah mengevaluasi hasil penelitian tentang bagaimana evaluasi AI mengubah paradigma desain antarmuka pengguna dengan memperkenalkan elemen-elemen adaptif yang merespons secara langsung terhadap kebutuhan dan preferensi pengguna. Dengan pemanfaatan teknologi AI yang maksimal, desain antarmuka pengguna dapat menjadi lebih intuitif, prediktif, dan mampu beradaptasi secara dinamis terhadap perilaku pengguna, membuka potensi untuk pengalaman interaksi manusia komputer yang lebih optimal dan efisien di masa mendatang
PENGGUNAAN METODE ANALYTYCAL HIERARCHY PROCESS UNTUK PEMILIHAN JURU MASAK TERBAIK BERBASIS WEB Wulan Kurniawati; Fivtatianti Hendajani; Ire Puspa Wardhani
Prosiding Seminar SeNTIK Vol. 6 No. 1 (2022): Prosiding SeNTIK 2022
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat

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

Abstract

Pemilihan juru masak terbaik dalam suatu rumah makan merupakan suatu hal yang penting untuk menentukan kualitas rumah makan tersebut. Dalam melaksanakan operasionalnya, suatu rumah makan akan memberikan sebuah penghargaan kepada 5 juru masak terbaik untuk dijadikan sebagai kepala bagian juru masak atau head chef di pusat dan setiap cabang rumah makan. Belum adanya sistem untuk pemilihan dan perhitungan untuk pemilihan juru masak terbaik ini menjadi masalah untuk menentukan siapa yang terbaik . Penerapan suatu sistem diperlukan dalam membantu proses pemilihan. Sistem Pendukung Keputusan (SPK) dengan metode Analytical Hierarchy Process (AHP) digunakan untuk menilai kinerja setiap juru masak. Metode AHP akan memberikan hasil pembobotan setiap alternatif dengan kriteria yang ditetapkan, diantaranya yaitu rasa masakan, kecepatan memasak, kreativitas, kedisiplinan, dan kerjasama. Penggunaan Unified Modeling Language(UML) sangat membantu dalam membuat model dan merancang sistem yang berbasis WEB. Hasil yang didapat adalah pemeringkatan juru masak sehingga bisa diketahui siapa yang terbaik.
PENGEMBANGAN SISTEM LELANG BARANG BERBASIS WEB DENGAN METODE THE CONCCURENT OF DEVELOPMENT Dila Andriyani; Susi Widayati; Ire Puspa Wardhani
Prosiding Seminar SeNTIK Vol. 6 No. 1 (2022): Prosiding SeNTIK 2022
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat

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

Abstract

Sistem lelang pada saat ini masih banyak yang dilakukan secara tradisional. Penjual dan pembeli saling bertemu di suatu tempat untuk melakukan transaksi. Namun dengan adanya kemajuan teknologi yang pesat serta potensi pemanfaatannya secara luas, membuka peluang bagi peneliti untuk menciptakan ruang sistem pelelangan secara online. Dengan adanya lelang elektronik ini diharapkan dapat memudahkan para pelelang, karena mereka tidak perlu berada di satu tempat yang sama untuk melakukan lelang barang. Hal ini yang menguatkan alasan peneliti untuk merancang sistem pelelangan berbasis web dengan menggunakan metode The Concurrent Of Development (COD). Sistem Lelang adalah Sistem penjualan barang yang terbuka untuk umum dengan penawaran harga secara tertulis dan lisan yang semakin meningkat atau menurun untuk mencapai harga tertinggi yang didahului dengan pengumuman lelang [1] sedangkan The Concurrent of Development Model bisa disebut dengan Concurrent Engineering merupakan model yang dapat direpresentasikan dengan skema sebagai series dari kerangka, aksi software engineering dan juga tugas jadwal. Concurrent model dapat mengembangkan semua jenis perangkat lunak, dari perangkat lunak dasar hingga perangkat lunak tingkat tinggi, seperti software untuk perbankan, marketing, games, hingga software dengan fungsi tingkat tinggi [9].Dalam penelitian ini dihasilkan aplikasi sistem Lelang Barang berbasis web ‘diLelangAja’dengan menggunakan metode The Concurrent of Development Model, dan hasil ujicoba aplikasi ini didapatkan persentase sebesar 87% dari 15 responden user, sistem penjualan barang lelang berbasis web dapat menyelesaikan permasalahan dan kebutuhan yang selama ini didapati oleh penjual dan pembeli lelang barang di Indonesia
Segmentasi Warna Citra Hsv Dan Deteksi Objek Kupu-Kupu Dengan Metode Klasifikasi K-Means Ire Puspa Wardhani; Irfan; Susi Widayati
Prosiding Seminar SeNTIK Vol. 3 No. 1 (2019): Prosiding SeNTIK 2019
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat

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

Abstract

Segmentasi Warna Citra Hsv Dan Deteksi Objek Kupu-Kupu Dengan Metode Klasifikasi K-Means
KLASIFIKASI CITRA ANJING DAN KUCING MENGGUNAKAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN) Agung Slamet Riyadi; Ire Puspa Wardhani; Susi Widayati
Prosiding Seminar SeNTIK Vol. 5 No. 1 (2021): Prosiding SeNTIK 2021
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat

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

Abstract

KLASIFIKASI CITRA ANJING DAN KUCING MENGGUNAKAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN)
Metode Penentuan Keyframe Berdasarkan Kesamaan Event Pada Pengelompokanframe Video Menggunakan Histogram Bin Warna HCL Ire Puspa Wardhani; Lussiana, ETP; Sunny Arief Sudiro; Sarifuddin Madenda; Prihandoko
Prosiding Seminar SeNTIK Vol. 2 No. 1 (2018): Prosiding SeNTIK 2018
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat

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

Abstract

Penelitian ini merupakan bagian dari penelitian tentang pencarian video berbasis konten dimana salah satu prosesnya adalah pengelompokan frame video dengan menggunakan metode penentuan keyframe berdasarkan kesamaan event dengan menggunakan histogram bin warna, salah satu tahapan proses penentuan keyframe diawali dengan proses ekstraksi file video yaitu memisahkan frame-frame dalam video tersebut, selanjutnya, frame-frame tersebut diekstraksi berdasarkan fitur warna local dan global dengan menggunakan histogram bin warna 3D. Prosespengelompokan frame-frame ini berada dalam satu event yang sama, sehinggahasilnya berupa cuplikan-cuplikan atau klip-klip video event. Metode penentuan keyframe ini sebagai ID yang akan merepresentasikan setiap klip video event dan menghasilkan tiga jenis data, pertama adalah keyframe-keyframe dengan fitur bin warnanya masing-masing sebagai ID dari setiap klip video event. Kedua adalah klip-klip video event yang masing-masing berisikan kelompok frame sesuai dengan event atau event saat pembuatan video, dan Ketiga adalah data file video itu sendiri. Tiga data ini kemudian disimpan dalam sebuah basis data,, dan metode penentuan keyframe ini sangat berhubungan dengan klip video event yang diwakilkannya dan setiap klip video event memiliki keterhubungan dengan file videonya sendiri sehingga nantinya akan berpengaruh terhadap hasil pencarian dan temu kembali video berbasis konten
Aplikasi Perbandingan Prediksi Harga Bitcoin Menggunakan Deep Learning dengan metode ARIMA, SARIMA, LTSM dan Gradient Boosting Regressor Agung Slamet Riyad; Ire Puspa Wardhani; Irfan; Andi Perdana
Prosiding Seminar SeNTIK Vol. 7 No. 1 (2023): Prosiding SeNTIK 2023
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat

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

Abstract

Sebagai mata uang digital pertama di dunia yang muncul pada tahun 2009 Bitcoin menjadi yang paling populer saat ini selain Ethereum, Binance Coin, Tether, Solana dan sebagainya. Berkembangnya metode untuk melakukan prediksi harga mata uang digital termasuk Bitcoin semakin penting. Penelitian ini menggunakan algoritma deep learning dengan memanfaatkan metode Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA), Seasonal Autogresive Integrated Moving Average (SARIMA), Long Short Term Memory (LTSM) dan Gradient Boosting Regressor untuk memprediksi harga Bitcoin. Data diambil menggunakan dataset seperti harga penutupan harian, volume perdagangan, indikator teknis dan model yang digunakan untuk jaringan saraf buatan atau tiruan sehingga dapat menghasilkan prediksi yang lebih akurat dari empat metode tersebut. Dengan membuat aplikasi berbasis Neural Network yang dapat meningkatkan keakuratan prediksi harga bitcoin dalam memberikan informasi lebih akurat sehingga diketahui harga bitcoin kedepannya. Pengolahan data menggunakan aplikasi berbasis pemrograman phyton. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa dengan pendekatan deep learning mempunyai potensi untuk memiliki kemampuan memprediksi harga bitcoin sehingga dapat dimanfaatkan untuk para pedagang dan investor untuk mengambil keputusan yang lebih tepat dengan hasil penggunaan metode SARIMA lebih baik dibandingkan dengan metode lainnya dengan memiliki nilai lebih rendah atau tingkat kesalahan yang lebih rendah, yaitu dengan nilai RMSE 13692.22 dibandingkan dari metode ARIMA dengan RMSE 14490,55 metode LTSM dengan RMSE 19650,40 dan Gradient Boosting Regressor dengan RMSE 14573,20.
Co-Authors Abdul Hakim Aditya Pranata Admira, Tubagus M. Adrie Agung Slamet Riyad Agung Slamet Riyadi Agung Slamet Riyadi Ahmad Bahrudin Akhriza, Tubagus M. Akhwan Khairul Alam Alby Maulana Sidik Aldi Marwoto Aldy Wirawan Andi Herawati Andi Maulana Ibrohim Andi Perdana Anggar Prasetyo Anggar Prasetyo Annisa Indrayanti Annisa Mutia Putri Annissa Mutia Putri Aqwam Rosadi Kardian Arif Mughni Arif, Dody Armanda, Tubagus Arief Aryo Putra Hadiutama Asep Suryanta Basri, Lody Saladin Bayangkari Karno, Adhitio Satyo Bolivia Dwi Agustiani Cherry Mariz Wibowo Cherry Mariz Wibowo Damayanti, Arika Dapit Dapit Defrizal Defrizal Defrizal Defrizal Devi Devi Devita Rizky Nur Septiani Devita Rizky Nur Septiani Dewi Nur Cahyani Diah Fitaloka Dila Andriyani Dyta Nigtyas Dyta Nigtyas Ega Rudy Graha Ega Rudy Graha Eko Tri Asmoro Elang M Sony Ariestono Fencing Prasetyo Ferri Yusra Ferri Yusra Fipit Aprilyanthi Firhan Okvalino Firhan Okvalino Fitriyanto Rizky Anjasmoro H. Soetirto Sadikin, Drs., MA. H. Soetirto Sadikin, Drs., MA. Handayani, Sri Setya Hasan, Zulfikar Ali hendajani, fivtatianti HENRI SAPUTRA Herlina Herlina Herman Herman Idham Adriansyah Indah Permatasari Cahyaningtyas Indrayanti, Annisa Irfan Irfan Caniago Juwita Juwita Kardian, Aqwam Rosadi Kellek Kurniawan Kenya Puspita Lindri Lussiana Lussiana Lussiana Lussiana Lussiana, ETP Mahda Yulia Astary Maria Sri Wulandari Maria Ulfah Mia Ratwita Andarsini Miftachul Fuad MM SKom Fivtatianti Hendajani Mohamad Afhdal Jauhari Mohamad Chotibul Umam Mohamad Chotibul Umam Mohamad Saefudin Mohammad Afdhal Jauhari Muhammad Badruzaman Muhammad Riefdan Muhammad Riefdan Muhlisa, Nurul Munich Heindari Ekasari Munich Heindari Ekasari Nenny Anggraini Nia Yuningsih Noor Cholis Nur Ali Akbar Nurkholifah Nurkholifah Nurritu Praworo Pramaishella, Deva Putri Prihandoko . Pujiono Pujiono Purwo Hadi Santoso Rere, L.M Rasdi Rijayanih Rijayanih Risandi Aldino Rita Riyanti Pipit Riyadi, Agung Slamet Rojoko Rojoko Roviqoh, Vella Sabrina, Wafa Salim, Sofyan Nur Sarifuddin Madenda Shandy Juniantoro Siti Wirdayatih Soegijanto Soegijanto Sunny Arief Sudiro Supeni Siskawati Supeni Siskawati Susi Widayati Tondi Febriyana Wahyu Hidayat Widi Hastomo Wisnu Sutrisno Wiwiek Pujiningsih Wulan Kurniawati Yayat Sujatna, Yayat Yetti Hernaningsih Yohanes Dwi Cahyono Yokiansyah Sasbriantoyo Yudi Irawan Chandra Yusuf Yusuf