Claim Missing Document
Check
Articles

Analisis Desain Eksperimen Perbandingan Aplikasi Pencarian Lokasi Nurlaili, Afina Lina; Muhsin, Muhsin
SCAN - Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi Vol 16, No 2 (2021): Juni 2021
Publisher : Universitas Pembangunan Nasional "Veteran" Jawa Timur

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33005/scan.v16i2.2658

Abstract

Lokasi memegang peranan penting pada perkembangan teknologi informasi. Hal ini ditunjukkan dengan banyaknya aplikasi layanan berbasis lokasi yang dikembangkan dan digunakan. Beberapa di antaranya bahkan sudah menjadi aplikasi terkemuka dan mendorong pengembangnya menjadi perusahaan dengan kapitalisasi yang sangat besar. Peta digital menjadi dasar dari perkembangan ini, baik yang digunakan oleh aplikasi maupun yang digunakan langsung oleh pengguna. Kebutuhan ini juga mendorong banyaknya peta digital yang dikembangkan, tiga di antaranya adalah Google Maps, Here WeGo, dan Bing. Berdasarkan interaksi manusia dan computer terdapat beberapa faktor yang menjadi pertimbangan pengguna dalam memilih peta digital yang digunakan, terutama adalah kecepatan dan kemudahan dalam penggunaan. Penelitian ini meninjau tiga peta digital terkemuka dan membandingkan produk tersebut berdasarkan dua faktor utama. Pengujian dilakukan menggunakan survey terhadap responden. Hasil survey menunjukkan bahwa aplikasi Google Maps adalah aplikasi peta yang paling banyak diminati masyarakat. DOI : https://doi.org/10.33005/scan.v16i2.2658
Implementasi Process Mining pada Proses Praktik Kerja Lapangan (PKL) Afina Lina Nurlaili; - Muhsin; Eristya Maya Safitri
Techno.Com Vol 20, No 4 (2021): November 2021
Publisher : LPPM Universitas Dian Nuswantoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33633/tc.v20i4.5256

Abstract

Proses yang tidak terdokumentasi dapat menjadi masalah apabila tidak ada suatu prosedur yang mendasarinya, khususnya pada proses yang melibatkan banyak aktivitas. Prosedur dibutuhkan untuk mengatur kegiatan dalam mencapai tujuan tertentu. Dalam hal memenuhi tujuan tersebut, dibuatlah panduan berupa Standar Operasional Prosedur (SOP) yang dapat memberikan manfaat bagi organisasi mana pun yang menerapkannya. SOP juga menjadi dasar dalam proses evaluasi antara kenyataan di lapangan dengan prosedur yang telah dibuat ke dalam SOP sehingga diperlukan suatu teknik untuk mengevaluasi antara SOP dengan kenyataan. Process mining merupakan teknik evaluasi antara suatu model proses dengan data peristiwa atau event log yang terdapat dalam sistem informasi. Berbagai metode process mining telah dikenalkan yaitu algoritma Alpha dan Heuristic Miner. Algoritma Alpha dan Heurisctic pada penelitian ini akan dihitung nilai fitness dan presisi. Fitness dilakukan dengan mengukur kesesuaian antara event log dan model proses. Presisi mengukur apakah suatu algoritma tepat untuk menyelesaikan kasus tertentu. Berdasarkan evaluasi yang dilakukan, algoritma Alpha tidak mampu menggambarkan proses sesuai dengan event log PKL. Hal ini disebabkan karena varian kasus mengandung proses loop/perulangan. Hal ini juga menunjukkan event log yang ada pada proses PKL belum menerapkan SOP PKL. Sedangkan Heuristic Miner mengabaikan proses minor menyebabkan proses-proses yang tidak banyak terjadi, tidak digambarkan ke dalam model proses. Secara keseluruhan proses model yang terbentuk menggunakan algoritma Alpha yang paling mendekati dengan kenyataan karena memiliki fitness 0,96.
A Combination of the Evolutionary Tree Miner and Simulated Annealing Afina Lina Nurlaili; Riyanarto Sarno
Proceeding of the Electrical Engineering Computer Science and Informatics Vol 4: EECSI 2017
Publisher : IAES Indonesia Section

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (747.011 KB) | DOI: 10.11591/eecsi.v4.980

Abstract

In recent years, process mining is important to discover process model from event logs; however the existing methods have not achieved good in overall fitness.  In this context, this paper proposes a combination of the Evolutionary Tree  Miner (ETM) and Simulated Annealing (SA). The ETM aims to reduce randomness of population so that it can improved the quality of individuals. SA aims to increase overall fitness in the population. The results of the proposed method which  was compared to other approaches show that the proposes method had better in overall fitness and better quality of individuals.
Performance Evaluation of Inductive Miner for Internship Program Workflow Afina Lina Nurlaili; Muhsin Muhsin; Dhian Satria Yudha Kartika
Jurnal Mantik Vol. 5 No. 3 (2021): November: Manajemen, Teknologi Informatika dan Komunikasi (Mantik)
Publisher : Institute of Computer Science (IOCS)

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

Abstract

Modern organizations involve a high number of activities in their operations, which can be very complex. Process model is used to simplify these complex activities. Various algorithms for discovering process models have been developed in process mining. Process mining can extract important information from each activity in obtained cases. There are three process mining algorithms commonly used: Alpha, Heuristic Miner, and Inductive Miner. Each of the algorithms has its own characteristics. This paper compares these algorithms for the Internship Program. Based on the obtained evaluation, Alpha algorithm can't describe the process based on PKL event log well. It is because loop processes exist. It is also shown that the PKL process is not implementing the SOP well yet. On the other hand, Heuristic Miner neglects minor processes which do not frequently happen and does not describe it in the process model. Inductive miner combines the working principle of Alpha Miner and Heuristic Miner. Overall, the process model that is formed uses the Alpha algorithm which is closest to reality because it has a fitness of 0.96.
Sectoral dual-polarized MIMO antenna for 5G-NR band N77 base station Muhsin Muhsin; Afina Lina Nurlaili; Aulia Saharani; Indah Rahmawti Utami
Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science Vol 21, No 3: March 2021
Publisher : Institute of Advanced Engineering and Science

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.11591/ijeecs.v21.i3.pp1611-1621

Abstract

Massive internet of things (IoT) in 5G has many advantages as a future technology. It brings some challenges such as a lot of devices need massive connection. In this case, multiple-input multiple-output (MIMO) systems offer high performance and capacity of communications. There is a challenge of correlation between antennas in MIMO. This paper proposes three-sectors MIMO base station antenna for 5G-New Radio (5G-NR) band N77 with dual polarized configuration to reduce the correlation. The proposed antenna has a maximum coupling of -16.90 dB and correlation below 0.01. The obtained bit error rate (BER) performance is very close to non-correlated antennas with bandwidth of 1.87 GHz. It means that the proposed antenna has been well designed.
Pembuatan Aplikasi Penjadwalan Mata Kuliah Menggunakan Algoritma Genetika Ryan Eka Wiratna; Afina Lina Nurlaili; Agung Mustika Rizki
Jurnal Teknologi dan Manajemen Vol 4, No 1 (2023): January
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat ITATS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31284/j.jtm.2023.v4i1.3990

Abstract

Penjadwalan matakuliah yang dilakukan perguruan tinggi merupakan kegiatan yang selalu dilakukan pada setiap semesternya. Pembuatan jadual seringkali dilakukanoleh instansi terkait masih dilaksanakan secara manual sehingga hal tersebut menjadi kurang efisien sehingga membutuhkan waktu lama dan akurasi jadual yang dibuat tidak bisa dipastikan. Berdasarkan dari kondisi tersebut, maka dibuatkan system berbasis website yang digunakan untuk mempermudahkan dalam proses pembuatan jadual matakuliah sehingga pembuatan jadual dapat dilakukan secara otomatis sehingga menjadi efisien. Proses pembuatan jadual menerapkan algoritma genetika sebagai metode mencapai hasil jadwal yang tepat. Algoritma genetika bekerja melalui beberapa tahapan yaitu inisialisasi, seleksi, crossover dan mutasi untuk mendapatkan hasil akhir berupa jadual mata kuliah dengan nilai akhir fitness = 1. Pada penelitian ini terdapat beberapa ujicoba yang dilakukan yaitu melakukan variasi pada indikator algoritma dengan nilai yang berbeda. Hasil yang didapatkan dari keseluruhan ujicoba, jadual yang dihasilkan dari system yang dibuat menghasilkan nilai fitness = 1, sehingga jadwal yang terbentuk tidak bertabrakan dengan jadwal lainnya serta rata – rata jadwal yang dihasilkan pada keseluruhan penelitan membutuhkan waktu 2,8 menit untuk jadwal terbentuk.  
PENGUJIAN USER ACCEPTANCE TEST PADA APLIKASI BANGBELI: (STUDI KASUS: PT. DOA ANAK DIGITAL) I Dewa Gde Satria Pramana Erlangga; Sugiarto Sugiarto; Afina Lina Nurlaili
Jurnal Informatika Dan Tekonologi Komputer (JITEK) Vol. 3 No. 3 (2023): November : Jurnal Informatika dan Tekonologi Komputer
Publisher : Pusat Riset dan Inovasi Nasional

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55606/jitek.v3i3.2003

Abstract

The development of the Bangbeli application is one of the efforts to increase the number of users. However, to ensure that these changes and additions meet the users' needs, user validation is required to verify that the developed application meets the defined business requirements and functionalities, thereby providing benefits to both the company and end users. User acceptance testing aims to determine the respondents' feedback on a system that has been created. The results of this testing yield the user acceptance test results, which consist of three aspects: design interface, user-friendliness, and efficiency. The agreement percentages for each aspect are 69.64%, 71.12%, and 68.76% respectively.
Rancang Bangun Sistem Evaluasi Kepuasan Akademis dan Analisis Topik pada Komentar Menggunakan Latent Dirichlet Allocation Volem Alvaro Azira Azira; Afina Lina Nurlaili; Muhammad Muharrom Al Haromainy
COMSERVA : Jurnal Penelitian dan Pengabdian Masyarakat Vol. 4 No. 12 (2025): COMSERVA: Jurnal Penelitian dan Pengabdian Masyarakat
Publisher : Publikasi Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59141/comserva.v4i12.3113

Abstract

Sistem evaluasi akademik sering bergantung pada alat pihak ketiga seperti Google Forms, yang kurang mampu menganalisis data teks secara mendalam. Gugus Kendali Mutu Fakultas (GKMF) Fakultas Ilmu Komputer UPN Veteran Jawa Timur membutuhkan sistem khusus untuk menganalisis umpan balik mahasiswa secara efisien. Penelitian ini bertujuan untuk (1) merancang sistem evaluasi kepuasan akademik berbasis web menggunakan MERN Stack, (2) menerapkan Latent Dirichlet Allocation (LDA) untuk analisis topik komentar mahasiswa, dan (3) mengintegrasikan Firebase Cloud Messaging (FCM) guna meningkatkan partisipasi melalui notifikasi otomatis. Sistem dikembangkan dengan MERN Stack, LDA untuk pemodelan topik (JavaScript/Node.js), dan FCM untuk notifikasi. Pengujian menggunakan blackbox testing dan USE Questionnaire. Sistem memperoleh skor kepuasan pengguna tinggi (kegunaan: 85,33%, kemudahan penggunaan: 86,67%). LDA menghasilkan 10 topik, dengan koherensi tertinggi (0,495) pada topik "peningkatan kualitas pengajaran." Penelitian ini menyediakan solusi terukur untuk analisis umpan balik akademik dan merekomendasikan pengembangan seperti analisis sentimen dan analitik real-time.
English Language Anya Ningrum Nur'afifah; Anggraini Puspita Sari; Afina Lina Nurlaili
bit-Tech Vol. 8 No. 1 (2025): bit-Tech
Publisher : Komunitas Dosen Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32877/bt.v8i1.2484

Abstract

The increasing prevalence of diseases in pet cats highlights the need for a diagnostic support system that is both fast and accurate. The Certainty Factor (CF) method is widely used in expert systems to represent uncertainty in decision-making. However, its reliance on subjective expert judgment can reduce diagnostic accuracy and system confidence. This study aims to optimize CF values using the Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm, enabling the system to adapt better to actual medical data. CF values were initially collected from two veterinary experts and combined using the median method to minimize bias. These values were then optimized using PSO, with parameter tuning performed individually for each disease to maximize fitness. The dataset used for validation consisted of 100 medical records of cats diagnosed with one of nine common feline diseases, including Ringworm, Scabies, Helminthiasis, and others. The results show an increase in diagnostic accuracy from 85% (using original CF) to 88% (after PSO optimization). Moreover, 70.73% of the cases with consistent diagnoses before and after optimization showed an increase in final CF values, indicating greater confidence in the system’s diagnostic decisions. These findings suggest that the integration of CF with PSO not only improves diagnostic accuracy but also strengthens the reliability of expert systems in the veterinary field, particularly for early and efficient identification of cat diseases.
Optimization of Earthquake B-Value Prediction in Java Using GRU and Particle Swarm Optimization Kesya Nursyahada; Basuki Rahmat; Afina Lina Nurlaili
bit-Tech Vol. 8 No. 1 (2025): bit-Tech
Publisher : Komunitas Dosen Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32877/bt.v8i1.2521

Abstract

Accurate prediction of earthquake parameters is essential for seismic risk assessment and disaster mitigation, particularly in tectonically active regions such as Java Island, Indonesia. This study presents a novel predictive model for estimating the earthquake b-value a fundamental seismological parameter representing the logarithmic relationship between earthquake frequency and magnitude by integrating a Gated Recurrent Unit (GRU) neural network with Particle Swarm Optimization (PSO). The model is trained using earthquake catalog data from 1962 to 2024, sourced from the Indonesian Meteorological, Climatological, and Geophysical Agency (BMKG). The GRU architecture is selected for its effectiveness in modeling temporal dependencies in seismic time series data. PSO is employed to optimize essential hyperparameters, including the number of GRU units, learning rate, and dropout rate. The optimized model achieves notable improvements in predictive performance: Mean Squared Error (MSE) is reduced from 0.00435 to 0.00030, Root Mean Squared Error (RMSE) from 0.0509 to 0.0173, and Mean Absolute Percentage Error (MAPE) from 3.42% to 1.12%. Training time is also reduced from 57 seconds to 33 seconds, indicating greater computational efficiency. The optimal PSO settings include an inertia weight of 0.8, cognitive and social coefficients of 1.0, 40 particles, and 10 iterations. The primary novelty of this study lies in its targeted application of PSO-optimized GRU architecture for b-value prediction in a seismically complex region. These results demonstrate that evolutionary optimization significantly enhances deep learning performance, providing a robust and efficient framework to support earthquake forecasting and risk mitigation efforts in high-risk zones such as Java Island.
Co-Authors Achmad Andrian Maulana Adinda Putri Budi Saraswati Agung Mustika Riski Ajeng Listya Devani Alya Izzah Zalfa Rihadah Ramadhani Nirwana Putri Ananda Rheza Kurniawan Anggraini Puspita Sari Anggraini Puspita Sari Ani Dijah Rahajoe Anya Ningrum Nur'afifah Aulia Saharani Basuki Rahmat Budi Mukhamad Mulyo Dhian Satria Yudha Kartika Egar Firmansyah Enryco Hidayat Erlin Widyastuti Erwin Erdiyanto Eva Yulia Puspaningrum Faisal Muttaqin Faishal Fernando Hutama Fetty Tri Anggraeny Fidela Carissa Aramintha Firlie Aurellia Az-zahra Firyal Wishal Nabili Firza Prima Aditiawan Firza Prima Aditiawan Henni Endah Wahanani I Dewa Gde Satria Pramana Erlangga Ikhsan Nobrian Indah Rahmawti Utami Isfa Fadil Muhammad Kartika Sari Kesya Nursyahada Kevin Iansyah Luthfiyana Mahrurin Abadi M. Muharrom Al Haromainy M. Ryan Nurdiansyah N.A Made Hanindia Prami Swari Maulana, Hendra Moh. Mario Subagio Mohammad Habim Hazidan Rifqi Mohammad Idhom Mohammad Idhom Muhamad Fihris Aldama Muhammad Albert Nur Agathon Muhammad Ariq Hawari Adiputra Muhammad Faizul Ulum Muhammad Muharrom Al Haromainy Muhammad Muharrom Al Haromainy Muhammad Muharrom Al Haromainy Muhammad Rohman Irsyadi Muhsin Mulyani Satya Bhakti Nadia Dita Salsabila Nanda Syarla Hariyanti Nurul Hidajati Raissa Atha Febrianti Retno Mumpuni Retno Mumpuni Riyanarto Sarno Rizki, Agung Mustika Rizky Amelia Ryan Eka Wiratna Ryan Purnomo Safitri, Eristya Maya Silvia Dwi Cahyani Sugiarto, Sugiarto Theressa Marry Christianty Volem Alvaro Azira Azira Yisti Vita Via yisti vita via