Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
2.47
P-Index
This Author published in this journals
All Journal SITEKIN: Jurnal Sains, Teknologi dan Industri Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Jurnal SOLMA JURTEKSI JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH JSR : Jaringan Sistem Informasi Robotik Journal Computer Science and Informatic Systems : J-Cosys Jurnal Inkofar Jurnal Sistem Informasi Jurnal Masyarakat Madani Indonesia SmartComp Jurnal Pengabdian Sosial Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Bersinergi Inovatif Jurnal Bisantara Informatika
Elfaladonna, Febie
Unknown Affiliation
Religion Humanities Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Medicine & Pharmacology Public Health Social Sciences Transportation Other

Published : 15 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 15 Documents
Search

 1   2 
PENGGUNAAN RAPID MINER UNTUK MELIHAT POHON KEPUTUSAN PENILAIAN KINERJA ACCOUNT REPRESENTATIVE Novita, Nita; Elfaladonna, Febie; Garniadi, M. Aris; P, Andre Mariza
Jurnal Inkofar Vol 7, No 2 (2023)
Publisher : Politeknik META Industri Cikarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.46846/jurnalinkofar.v7i2.295

Abstract

Pengawasan kinerja merupakan suatu hal yang sangat berpengaruh pada setiap aspek kegiatan. Dalam dunia kerja, informasi yang dikelola dan disajikan sangat kompleks karena banyaknya informasi yang dimiliki oleh perusahaan. Hal tersebut tentu akan membingungkan apabila cara penyajian informasi yang sangat banyak tersebut tidak mneggunakan bantuan sistem. Penelitian ini berfokus pada pengujian cara kerja aplikasi Rapid Miner terhadap penilaian kinerja Account Representative dengan menggunakan pohon keputusan. Pohon keputusan merupakan representasi sederhana dari teknik klasifikasi pada data mining. Ini sangat diperlukan untuk menjadi gambaran dalam melakukan perhitungan C.45 yang nanti akan dibandingkan dengan hasil pohon keputusan dari Rapid Miner.
ANALISIS ALGORITMA C.45 PADA APLIKASI MONITORING KINERJA DAN PENCAPAIAN ACCOUNT REPRESENTATIVE DI KANTOR XYZ Elfaladonna, Febie; Novita, Nita; Amelia, Nyimas Rizki
Jurnal Sistem Informasi (JUSIN) Vol 5 No 1 (2024): Jurnal Sistem Informasi
Publisher : ITB Ahmad Dahlan Jakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32546/jusin.v5i1.2530

Abstract

Account Representative is a tax officer who is responsible for the implementation of services and direct supervision of a certain number of taxpayers who have been assigned as their responsibility. Monitoring account representative performance at XYZ Tax Office is less effective because performance and revenue data are updated and presented manually. To address this, the C4.5 Algorithm is proposed to support AR performance decision making. This algorithm forms a decision tree based on three main criteria: All AR Receipts, AR Receipts Per Person, and Target Receipts Per AR. The performance evaluation is performed incrementally based on these criteria. The test results showed that out of 34 account representatives, 14 achieved adequate performance, while 20 did not. Based on this, a decision tree was formed based on the calculation and analysis results of the C.45 algorithm.
Aplikasi Service dan Perawatan Mobil dengan Customer Relationship Management (CRM) (Studi Kasus: CV. JM) Elfaladonna, Febie; Shafiyani, Martha Saena; Sakban, Muhammad
Jurnal Bisantara Informatika Vol. 6 No. 2 (2022): Jurnal Bisantara Informatika (JBI) Vol. 6 No. 2 Tahun 2022
Publisher : Akademi Manajemen Informatika dan Komputer PARBINA NUSANTARA Pematangsiantar

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

Abstract

CV. JM merupakan perusahaan yang bergerak di bidang otomotif perbaikan dan perawatanmobil seperti kontrak service, ganti oli/prefentif maintenance, engine tune up, assemblingdisassembling kopling, stooring, engine overhaul and chassis, electrical, scanner, service unit4x4, sparepart, cek kaki-kaki, radiator dinamo, dan service mobil dengan menggunakanteknologi terbaru. CV. JM menjalin kerjasama dengan berbagai perusahaan dalam menanganiperawatan kendaraan. Selain itu, perusahaan ini juga melayani service dan perawatan mobiluntuk kendaraan pribadi. Sistem booking service di CV. JM saat ini yaitu melalui e-mail yangkemudian dicatat secara manual dalam buku. Hal ini dapat menyebabkan penumpukanpemesanan yang tidak terukur dan ketika pelanggan datang mereka harus menunggu antrianservice sehingga pelayanannya menjadi kurang baik bagi pelanggan karena memakan waktuyang cukup lama. Selain itu, data stok sparepart juga masih dicatat ke dalam buku secaramanual tanpa adanya keterangan secara terperinci pada buku stok sparepart sehingga dalamproses pencatatan stok sparepart sering kali terjadi kesalahan data karena tidak sesuai denganpersediaan yang ada. Perancangan aplikasi dengan menerapkan metode CustomerRelationship Management (CRM) akan membantu konsumen untuk memesan perbaikan danperawatan mobil serta membantu pegawai perusahaan dalam mengatur dan mengawasipersediaan sparepart di CV. JM menjadi lebih akurat dan terarah. Kata kunci— service, sparepart, customer relationship management (CRM)
SOSIALISASI APLIKASI PENENTUAN MINAT DAN BAKAT SISWA SEKOLAH DASAR XYZ KOTA PALEMBANG Elfaladonna, Febie; Sartika, Devi; Octarina, Ayu; P, Andre Mariza; Meiriska, Ienda
Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Bersinergi Inovatif Vol. 2 No. 1 (2024): Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Bersinergi Inovatif
Publisher : PT. Gelora Cipta Nusantara

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

Abstract

Kegiatan sosialisasi ini bertujuan untuk memperkenalkan dan melatih penggunaan aplikasi dalam menentukan minat dan bakat siswa. Aplikasi ini membantu guru untuk mengidentifikasi potensi siswa secara lebih efektif. Kegiatan meliputi perencanaan, pengembangan aplikasi, penyusunan materi, implementasi, evaluasi, dan pemeliharaan. Hasilnya menunjukkan peningkatan pemahaman dan keterampilan guru dalam menggunakan aplikasi. Rekomendasi mencakup pelatihan lanjutan, peningkatan infrastruktur, pendampingan, dan keterlibatan orang tua. Program ini berhasil meningkatkan pemahaman dan keterampilan guru, meskipun perlu perbaikan dan dukungan berkelanjutan.
Sistem Monitoring Terpadu untuk Kelompok Geriatri Menggunakan Fuzzy Mamdani Dan Deep Learning Tofik Isa, Indra Griha; Elfaladonna, Febie
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 12 No 1: Februari 2025
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25126/jtiik.2025128717

Abstract

Geriatri merupakan salah satu kelompok rentan yang membutuhkan monitoring yang intensif untuk meningkatkan kualitas hidup dari kelompok geriatri itu sendiri. Implementasi kecerdasan buatan (AI) memberikan kemudahan bagi pengguna maupun kelompok geriatri. Di dalam penelitian ini dibangun sistem monitoring bagi kelompok geriatri berbasis parameter saturasi oksigen, detak jantung dalam satuan (beats per minute) (BPM) dan temperatur tubuh yang bertujuan untuk memudahkan dalam memonitoring geriatri melalui teknologi AI. Perangkat menggunakan sensor MAX30205 dan sensor MAX30102 yang diintegrasikan dengan mikrokontroler ESP32 sehingga dapat memonitor kondisi geriatri secara real-time. Implementasi pemodelan untuk mendeteksi kondisi geriatri apakah stabil atau tidak stabil menggunakan deep learning (DL) yang dikembangkan berbasis aturan fuzzy mamdani. Terdapat 10 model DL yang dikomparasi dengan arsitektur layer dan epoch yang berbeda, di mana menghasilkan akurasi tertinggi pada model 8 dengan persentasi akurasi 97,8% dan F1-score sebesar 0,98. Pengujian dilakukan dengan mengukur sensitifitas sistem terhadap pembacaan tiga parameter pada kelompok geriatri, di mana menghasilkan nilai MAPE sebesar 1,33% dan akurasi 98,67%. Sementara pengujian persepsi sistem melalui pemodelan DL yang terintegrasi dengan fuzzy mamdani terhadap data riil pada tiga parameter dilakukan dengan melibatkan 15 partisipan. Berdasarkan eksperimen tersebut, dihasilkan 14 pengujian yang menghasilkan data yang sesuai antara nilai aktual dan nilai hasil. Sehingga akurasi persepsi sistem terhadap kondisi stabilitas kelompok geriatri adalah 93,33%. Penelitian ini berkontribusi dalam meningkatkan kualitas hidup kelompok geriatri melalui implementasi monitoring yang terintegrasi dengan AI serta memiliki originalitas di mana sistem yang dibangun mengkombinasikan teknologi DL dengan teknik Fuzzy untuk menghasilkan akurasi data yang optimal.   Abstract Geriatrics represents one of the vulnerable communities that requires intensive monitoring to enhance the quality of life within the geriatric itself. The implementation of artificial intelligence (AI) provides convenience for both users and the geriatric population. In this study, a monitoring system based on oxygen saturation parameters, heart rate in beats per minute (BPM), and body temperature was developed for the geriatric and aims to monitor the geriatric by utilizing AI technology. The device utilizes MAX30205 and MAX30102 sensors integrated with the ESP32 microcontroller to monitor the geriatric condition in real-time. The implementation of modeling to detect whether the geriatric condition is stable or unstable uses deep learning (DL) developed based on Fuzzy Mamdani rules. There are 10 DL models compared with different layer architectures and epochs, resulting in the highest accuracy in model 8 with an accuracy rate of 97.8% and an F1-score of 0.98. Testing was conducted by measuring the system's sensitivity to readings of three parameters in the geriatric group, yielding a Mean Absolute Percentage Error (MAPE) value of 1.33% and an accuracy of 98.67%. Meanwhile, the perception testing of the system through DL modeling on real data for three parameters involved 15 participants. Based on these experiments, 14 tests were conducted, producing data consistent between actual and observed values. Thus, the system's accuracy in perceiving the stability of the geriatric group's condition is 93.33%. This study contributes to improving the quality of life of geriatric groups through implementing monitoring integrated with AI and has originality where the system combines DL technology with fuzzy techniques to gain optimal data accuracy.  
Kombinasi Hybrid K-Means untuk Klasterisasi Multivariat dalam Analisis Stunting Sartika, Devi; Elfaladonna, Febie; Octarina, Ayu
JSR : Jaringan Sistem Informasi Robotik Vol 9, No 1 (2025): JSR: Jaringan Sistem Informasi Robotik
Publisher : AMIK Mitra Gama

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.58486/jsr.v9i1.475

Abstract

Penelitian ini mengintegrasikan metode Principal Component Analysis (PCA) dan K-Means clustering untuk melakukan klasterisasi multivariat pada dataset stunting. PCA diterapkan untuk mengurangi dimensi data yang kompleks, dengan mempertahankan sekitar 69,65% dari variansi total melalui 17 komponen utama, sehingga analisis menjadi lebih efisien tanpa kehilangan informasi penting. Setelah reduksi dimensi, algoritma K-Means digunakan untuk mengelompokkan individu berdasarkan kesamaan karakteristik, dengan jumlah cluster optimal ditentukan menggunakan analisis Within-Cluster Sum of Squares (WCSS). Hasil klasterisasi membagi data menjadi dua cluster yang memiliki perbedaan karakteristik, yang mencerminkan variasi dalam faktor-faktor yang mempengaruhi stunting, seperti status gizi, akses terhadap layanan kesehatan, dan faktor sosial ekonomi. Penerapan PCA dan K-Means clustering memberikan pemahaman yang lebih jelas mengenai pola dan distribusi faktor penyebab stunting, serta mendukung analisis stunting lebih lanjut.
Pelatihan Pembuatan Modul Ajar Interaktif Bagi Guru dengan Menggunakan Canva (Studi Kasus: SDN 204 Palembang) Nadeak, Ebtaria; Elfaladonna, Febie; Malahayati, Malahayati
Jurnal Masyarakat Madani Indonesia Vol. 2 No. 3 (2023): Agustus
Publisher : Alesha Media Digital

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59025/js.v2i3.103

Abstract

Sebagai seorang pendidik dituntut untuk dapat secara kreatif mendesain suatu bahan ajar yang  memungkinkan dapat secara langsung  memanfaatkan sumber belajar yang tersedia.Pembelajran yang masih berpusat pada guru, menjadikan siswa cenderung pasif selama proses pembelajaran. materi ajar yang disajikan juga kurang variatif dan menarik karena hanya berupa uraian kalimat dengan sedikit gambar. Banyak teknologi yang menghadirkan aplikasi yang mendukung dalam pembuatan media pembelajaran secara digital, salah satunya canva.Masih minimnya kompetensi guru di sekolah SDN 204 Palembang dalam memanfaatkan teknologi termasuk dalam penggunaan aplikasi canva, menjadikan canva belum termanfaatkan dengan baik. Untuk membantu guru tersebut dalam memanfaatkan canva, dilakukanlah kegiatan pengabdian. Kegiatan dilakukan dengan metode deskriptif, dengan peserta guru di SDN 204. Materi yang diberikan berupa fitur di canva dan penyusunan modul dengan canva. Hasil kegiatan menujukkan bahwa peserta menjadi lebih paham tentang aplikasi canva yang dapat digunakan untuk membuat media pembelajaran, serta perserta mampu membuat modul ajar dengan memanfaatkan aplikasi canva
IMPLEMENTASI CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK UNTUK KLASIFIKASI CITRA TIGA JENIS BERAS Elfaladonna, Febie; Kusnandar, Meivi; Puja K, Fitrianto; Mariza P, Andre
JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH Vol 8, No 3 (2025): August 2025
Publisher : Smart Education

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54314/jssr.v8i3.4173

Abstract

Abstract: This study aims to develop an image classification model based on Convolutional Neural Network (CNN) to identify five rice varieties: Basmati, Ipsala, Arborio, Jasmine, and Karacadag. The dataset used consists of 75,000 images, with 15,000 images per class. Training was carried out using Python and TensorFlow, employing image augmentation and validation methods. The dataset was split into training, validation, and testing sets in a 70:15:15 ratio. The training results show a validation accuracy of 97.47% and a test accuracy of 97.78%, with a test loss of 0.0688. These results indicate that CNN is highly effective for rice image classification, offering high accuracy and good generalization. The conclusion of this study is that the CNN model can be applied as an assistive system in automated rice processing or sorting. Keywords: image classification; CNN; rice; deep learning; TensorFlow. Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model klasifikasi citra berbasis Convolutional Neural Network (CNN) guna mengidentifikasi lima jenis beras: Basmati, Ipsala, Arborio, Jasmine, dan Karacadag. Dataset yang digunakan terdiri dari 75.000 gambar, masing-masing kelas berjumlah 15.000 gambar. Proses pelatihan dilakukan menggunakan Python dan TensorFlow dengan teknik augmentasi citra dan metode validasi. Dataset dibagi menjadi data pelatihan, validasi, dan pengujian dengan proporsi 70:15:15. Hasil pelatihan menunjukkan akurasi validasi mencapai 97,47% dan akurasi pengujian sebesar 97,78%, dengan nilai loss sebesar 0,0688. Temuan ini menunjukkan bahwa CNN sangat efektif dalam klasifikasi citra beras dengan akurasi tinggi dan generalisasi yang baik. Simpulan dari penelitian ini adalah model CNN dapat digunakan sebagai sistem bantu dalam proses pengolahan atau penyortiran beras secara otomatis. Kata kunci: klasifikasi citra; CNN; beras; deep learning; TensorFlow.
Penerapan Metode Case Based Reasoning Pada Sistem Pakar Untuk Mengenali Jenis Penyakit Sistem Reproduksi Wanita Elfaladonna, Febie; Alfian, Denny
SITEKIN: Jurnal Sains, Teknologi dan Industri Vol 19, No 2 (2022): Juni 2022
Publisher : Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24014/sitekin.v19i2.17185

Abstract

Kanker serviks merupakan tumor ganas yang tumbuh di dalam leher rahim. Penyebabnya adalah Papilloma Virus (HPV) khususnya berasal dari epitel atau lapisan luar pada serviks. Infeksi virus ini sering terdapat pada wanita yang aktif secara seksual. Ada banyak faktor yang bisa menjadi alasan seseorang tidak ingin melakukan pengecekan kesehatan diantaranya adalah kurangnya pengetahuan mengenai jenis-jenis penyakit berbahaya, tidak memiliki rasa waspada yang tinggi terhadap suatu penyakit, lokasi fasilitas kesehatan yang jauh dan tidak terjangkau. Dengan menggunakan sistem pakar diharapkan dapat membantu dan mempermudah seorang untuk mengenal jenis penyakit sistem reproduksi wanita berdasarkan gejala yang dirasakan. Pembuatan aplikasi sistem pakar membutuhkan metode yang telah diuji dan dikonsultasikan terlebih dahulu bersama ahli atau pakar. Salah satu metode yang diusulkan pada penelitian ini adalah Case Based Reasoning dimana cara kerja CBR adalah dengan membandingkan kasus baru dengan kasus lama, jika kasus baru tersebut mempunyai kemiripan dengan kasus lama maka CBR akan memberikan jawaban kasus lama untuk kasus baru tersebut.
Exploratory Data Analysis on the Process of Determining the Relationship between Student Interest and Talent Variables Elfaladonna, Febie
SITEKIN: Jurnal Sains, Teknologi dan Industri Vol 21, No 2 (2024): June 2024
Publisher : Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24014/sitekin.v21i2.26143

Abstract

One of the determinants of a student's success in the future is the maximum management of interests and talents. To support the classification of interests and talents in schools, it can be done by using exploratory data analysis techniques.Exploratory data analysis (EDA) is one of the important stages in the data science cycle. The EDA process carried out on the dataset of elementary school students comes from the student interest and talent questionnaire filled out by parents. EDA processing in this study uses several python programming libraries. as for the purpose of the study is to find the relationship or relationship between items on the dependent variable and the independent variable. this feature will later be carried out on model building. The main methods used in the implementation of EDA are chi square and T-test.
Co-Authors Agustri, Suzan Alfian, Denny Amelia, Nyimas Rizki Amelia, Siti Ananta, Jenny Risca Anjani, Jenni Ariyanti, Maulia Bunga Ebtaria Nadeak, Ebtaria Fransisca Debora Garniadi, M. Aris Haifa, Ayu Izzatin Isa, Indra Griha Tofik Kusnandar, Meivi Kustiawan, Nazwa Meilia Leni Novianti Lutfia S, Siti Malahayati Malahayati Mariza P, Andre Meiriska, Ienda Nita Novita Nurazizah, Aidina Octarina, Ayu P, Andre Mariza Puja K, Fitrianto Putra, Andre M Putra, Andre Mariza Sakban, Muhammad Sari, Nita Winda Sartika, Devi Shafiyani, Martha Saena Tisa Amalia, Tisa Zulkarnaini Zulkarnaini