Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
1.203
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Ilmu Komputer dan Bisnis Jurnal J-PEMAS Jurnal Sistem Informasi dan Teknik Informasi JAIA - Journal of Artificial Intelligence and Applications The Indonesian Journal of Computer Science
SUSI ERLINDA
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Economics, Econometrics & Finance Electrical & Electronics Engineering Engineering Medicine & Pharmacology Other

Published : 6 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 6 Documents
Search

 1 
PENERAPAN GAMIFICATION HAFALAN ALQURAN DAN HADIS BERBASIS ANDROID MENGGUNAKAN METODE SCOTT REZA SEVUTRA; SUSI ERLINDA
Jurnal Ilmu Komputer dan Bisnis Vol. 10 No. 2 (2019): Vol. 10 No. 2 (2019)
Publisher : STMIK Dharmapala Riau

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

Abstract

Menghafal adalah suatu aktifitas menanamkan suatu materi di dalam ingatan, sehingga nantinya dapat diingat kembali, sesuai dengan materi yang asli. Salah satu aktivitas menghafal yang biasa anak lakukan adalah menghafal alquran dan hadis. Rendahnya minat anak untuk menghafal alquran dan hadis membuat ustaz/ustazah bingung untuk meningkatkan minat anak dalam menghafal, hal ini karena anak cenderung cepat bosan dalam menghafal alquran maupun hadis yang baru dipelajarinya. Dengan menganut prinsip Gamification mengubah aktivitas menjadi permainan yang menarik. Konsepnya adalah terdapat tujuh level hafalan, setiap level akan terdapat tantangan hafalan yang harus di selesaikan oleh anak. Anak dapat ke level berikutnya jika berhasil menyelesaikan level sebelumnya. disetiap level akan tersedia Point dan ranking jika berhasil menyelesaikan tantangan hafalan. Agar aplikasi menjadi menarik metode yang digunakan adalah SCOTT. Diharapkan dengan aplikasi ini anak dalam melaksanakan aktivitas menghafal alquran dan hadis lebih menyenangkan sambil bermain.
Peningkatan Kemampuan Pemrograman AJAX Dan jQuery Melalui Pelatihan di SMK Negeri 1 Pagaran Tapah Darussalam Herwin; Susi Erlinda; Khusaeri Andesa; Torkis Nasution; Nurjayadi
J-PEMAS - Jurnal Pengabdian Masyarakat Vol. 1 No. 2 (2020): Jurnal Pengabdian Masyarakat J_PEMAS
Publisher : STMIK Amik Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (846.904 KB)

Abstract

Pelatihan bertujuan meningkatkan kompetensi siswa dalam penguasaan script, merupakan kompetensi wajib yang harus dimiliki siswa lulusan SMKN 1 Pagaran Tapah Darussalam Jurusan Rekayasa Perangkat Lunak. Keterbatasan pengetahuan dasar guru mengenai penguasaan script menjadi masalah utama yang dibahas. Metoda yang diberikan adalah pelatihan dan pendampingan kepada guru dan siswa secara langsung mengenai script, AJAX dan JQuery untuk membuat aplikasi berbasis web. dengan memanfaatkan perangkat jaringan komputer. Kegiatan pelatihan dilakukan selama 5 (lima) hari dengan mengkaji rencana program pembelajaran dan pelatihan berbasis praktikum interaktif yang lebih baik. Hasil dari pengabdian ini didapatkan adanya peningkatan kapasitas keilmuan dan kompetensi sebesar 19,8% untuk pelatihan pemrograman web di SMK Negeri 1 Pagaran Tapah Darussalam.
Workshop Office Integration untuk Pembuatan Laporan Prakerin pada Siswa Magang di STMIK AMIK Riau M. Khairul Anam; Triyani Arita Fitri; Hamdani; Susandri; Susi Erlinda
J-PEMAS - Jurnal Pengabdian Masyarakat Vol. 3 No. 2 (2022): Jurnal Pengabdian Masyarakat J_PEMAS
Publisher : STMIK Amik Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33372/j-pemas.v3i2.851

Abstract

Praktek Kerja Industri (Prakerin) merupakan kegiatan pendidikan, pelatihan, dan pembelajaran bagi siswa SMK (Sekolah Menengah Kejuruan) yang dilakukan di dunia usaha atau dunia industri yang berkaitan dengan kompetensi siswa sesuai bidang yang digelutinya. Kegiatan ini dilaksanakan dalam jangka waktu tertentu sesuai dengan kurikulum dan kebutuhan kerja. Terdapat beberapa persiapan yang harus diketahui oleh para siswa menjelang pelaksanaan kegiatan Prakerin , salah satu persiapan yang esensial adalah penguasaan materi penulisan karya ilmiah, khususnya penyusunan laporan Prakerin. Kondisi yang ditemukan saat ini adalah masih rendahnya tingkat pemahaman dan pengalaman praktis siswa terkait penulisan laporan Prakerin. Kegiatan Pengabdian Kepada Masyarakat (PKM) ini bertujuan untuk melatih dan meningkatkan kemampuan siswa SMK dalam menulis laporan Prakerin. Materi yang diberikan pada pelatihan ini tentang pembuatan daftar isi, gambar, dan tabel secara otomatis. Selain itu juga diberikan cara pembuatan daftar pustaka dengan menggunakan Mendeley. Kegiatan ini diikuti oleh 20 orang siswa dari tiga (7) SMK di kota Pekanbaru yang sedang melaksanankan kegiatan Prakerin di STMIK Amik Riau . Hasil dari kegiatan ini meningkatnya kemampuan siswa dalam menggunakan fitur Office Integration dan Aplikasi Mendeley sebagai library dalam pembuatan laporan Prakerin serta meningkatnya pemahaman siswa dalam penulisan karya ilmiah.
Product Classification Based on Categories and Customer Interests on the Shopee Marketplace Using the Naïve Bayes Method Muhammad Oase Ansharullah; Wirta Agustin; Lusiana; Junadhi; Susi Erlinda; Fransiskus Zoromi
JAIA - Journal of Artificial Intelligence and Applications Vol. 2 No. 2 (2022): JAIA - Journal of Artificial Intelligence and Applications
Publisher : STMIK Amik Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33372/jaia.v2i2.888

Abstract

Marketplace is an electronic product marketing platform that brings together many sellers and buyers to transact with each other. The large variety of products sold on Shopee is one of the reasons this application is in great demand by all walks of life. However, the weakness of the large variety of products sold in a marketplace causes buyers who have no potential to buy these products. To overcome this problem, it is necessary to do a classification to determine which products are most in demand by customers. Product categories consist of: Clothing, Beauty Products, Daily Goods, Electronics, and Accessories. The classification method used is Naïve Bayes and the software used is WEKA. The next data collection is done by distributing questionnaires to the existing customers on social media namely, Whatsapp and Instagram, the distribution of the questionnaire is conducted through Google form. There are 90 questionnaires that will be distributed in this study. Some of the indicators asked in the questionnaire namely, do you like shopping online? And what marketplaces are commonly used. These results will be the training data. Interest categories are divided into 4 categories, namely: Very interested, Interested, Not interested, Very not interested. The results obtained in this study are clothing products (72 respondents) are products that are in great demand, daily goods products (7 respondents) are products of interest, beauty and electronic products (5 respondents) are products that are not in demand, and accessories (1 respondents ) is a product that is not very attractive to customers on the Shopee marketplace
Implementasi Metode User Centered Design Pada Aplikasi Donasi Pakaian Bekas Berbasis Web Fadliellah, Mardiyat; Junadhi, Junadhi; Susi Erlinda; Herwin
Jurnal SANTI - Sistem Informasi dan Teknik Informasi Vol. 5 No. 1 (2025)
Publisher : Yayasan Rahmatan Fiddunya Wal Akhirah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.58794/santi.v5i1.929

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan aplikasi donasi pakaian bekas berbasis web dengan menggunakan metode User Centered Design (UCD). UCD adalah pendekatan desain yang berfokus pada kebutuhan dan preferensi pengguna akhir selama seluruh proses pengembangan aplikasi. Melalui tahapan UCD, mulai dari analisis kebutuhan pengguna, perancangan, prototyping, hingga pengujian, aplikasi ini diharapkan mampu memberikan pengalaman pengguna yang optimal dan memudahkan proses donasi pakaian bekas. Dalam penelitian ini, proses pengembangan aplikasi melibatkan partisipasi aktif dari pengguna potensial untuk memastikan aplikasi memenuhi kebutuhan dan harapan mereka. Setelah tahap pengembangan selesai, aplikasi diuji menggunakan metode blackbox testing untuk memastikan fungsionalitasnya. Blackbox testing dilakukan dengan cara menguji aplikasi berdasarkan input dan output yang dihasilkan tanpa memperhatikan struktur internal atau kode program. Hasil penelitian menunjukkan bahwa implementasi metode UCD pada aplikasi donasi pakaian bekas berbasis web dapat meningkatkan kenyamanan dan kepuasan pengguna. Pengujian dengan blackbox testing menunjukkan bahwa semua fitur aplikasi berfungsi dengan baik sesuai dengan spesifikasi yang diharapkan. Aplikasi ini diharapkan dapat menjadi solusi yang efektif dalam memfasilitasi donasi pakaian bekas secara online, sehingga dapat membantu masyarakat yang membutuhkan.
Heart Failure Disease Classification Using Random Forest Algorithm with Grid Search Cross Validation Technique Septia, Rapindra; Junadhi; Susi Erlinda; Wirta Agustin
The Indonesian Journal of Computer Science Vol. 14 No. 2 (2025): The Indonesian Journal of Computer Science
Publisher : AI Society & STMIK Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33022/ijcs.v14i2.4765

Abstract

Heart failure is one of the leading causes of death worldwide and requires early detection to reduce the risk of serious complications. However, the imbalance in medical data poses a challenge in developing accurate prediction models. This study developed a heart failure classification model using the Random Forest algorithm, optimized with Grid Search Cross Validation to find the best combination of hyperparameters. The dataset consisted of 300 observations with 12 medical features and 1 target feature. Data preprocessing included outlier removal using the Interquartile Range (IQR) and Winsorize methods. The Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) was applied to address class imbalance, resulting in a more balanced training data distribution. The dataset was split into 80% training and 20% testing data using stratified sampling to maintain class proportions. The model was evaluated using accuracy, precision, recall, and F1-score metrics, with results showing 90% accuracy, 0.94 precision for class 0, 0.80 precision for class 1, 0.91 recall for class 0, and 0.86 recall for class 1. The model was implemented in a Streamlit-based application, allowing users to input health parameters and receive interactive predictions. This study demonstrates that optimizing the Random Forest algorithm with Grid Search Cross Validation can improve heart failure classification performance, providing a practical solution for supporting heart failure classification. Keywords: Heart Failure Classification, Random Forest, Hyperparameter Optimization, SMOTE, Model Evaluation.
Co-Authors Anam, M Khairul Andri Setiadi Fadliellah, Mardiyat Fransiskus Zoromi Hamdani Herwin Junadhi Junadhi Junadhi, Junadhi Khusaeri Andesa Lusiana Muhammad Oase Ansharullah Nurjayadi Nurjayadi REZA SEVUTRA Rikko kurnia fitra Septia, Rapindra Susandri, Susandri T.Sy Eiva Fadha Torkis Nasution Triyani Arita Fitri Wirta Agustin