Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
3.366
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JUSIFO : Jurnal Sistem Informasi Jurnal Ilmiah Rekayasa dan Manajemen Sistem Informasi Briliant: Jurnal Riset dan Konseptual Seminar Nasional Teknologi Informasi Komunikasi dan Industri INOVTEK Polbeng - Seri Informatika Jurnal Teknologi Sistem Informasi dan Aplikasi JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Building of Informatics, Technology and Science JOURNAL OF INFORMATION SYSTEM RESEARCH (JOSH) Journal of Computer System and Informatics (JoSYC) Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) Jurnal Computer Science and Information Technology (CoSciTech) Jurnal Pendidikan dan Teknologi Indonesia CONSEN: Indonesian Journal of Community Services and Engagement
Muttakin, Fitriani
Unknown Affiliation
Religion Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Environmental Science Industrial & Manufacturing Engineering Mathematics Physics Social Sciences Other

Published : 24 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 24 Documents
Search

 1   2   3 
Analisis Tingkat Kepuasan Pengguna Layanan Aplikasi Pemeliharaan Arsip Keluarga dengan Metode End User Computing Satisfaction Nur Sarifudin, Muhammad; Muttakin, Fitriani
Seminar Nasional Teknologi Informasi Komunikasi dan Industri 2023: SNTIKI 15
Publisher : UIN Sultan Syarif Kasim Riau

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

Abstract

Layanan Aplikasi Pemeliharaan Arsip Keluarga merupakan suatu sistem layanan berbasis situs halaman yang diluncurkan Dinas Perpustakaan dan Kearsipan kota Pekanbaru untuk memfasilitasi masyarakat dalam melakukan aktivitas kearsipan serta perawatan terhadap arsip pribadi. Suatu sistem dinyatakan berkualitas jika mampu memberikan kepuasan terhadap penggunanya. Kepuasan ini tentu memberikan dampak positif terutama dalam hal penilaian untuk peningkatan kualitas layanan. Dengan menggunakan metode End Using Computing Satisfaction, berisikan variabel isi konten, akurasi, bentuk, kemudahan penggunaan, dan waktu. Maka tujuan penelitian ini yakni, guna mengukur tingkat kepuasan pengguna sistem LAPAK. Teknik pengumpulan data yang digunakan adalah dengan cara menyebarkan kuesioner kepada 70 responden pengguna sistem. Berdasarkan hasil yang dianalisis, diterimalah 2 hipotesis yakni Isi dan Waktu. Sedangkan 3 hipotesis lainnya yang ditolak yaitu Akurasi, Bentuk, dan Kemudahan Penggunaan. Hasil yang diperoleh melalui analisis SEM adalah tergolong cukup baik dengan nilai korelasi R-Square sebesar 61,8% untuk variabel kepuasan pengguna. Kata kunci: EUCS, kepuasan, LAPAK, SEM-PLS
Pengelompokan Data Pelayanan Berbasis Density Based Learning Putri, Amanda Iksanul; Marsal, Arif; Muttakin, Fitriani
Seminar Nasional Teknologi Informasi Komunikasi dan Industri 2023: SNTIKI 15
Publisher : UIN Sultan Syarif Kasim Riau

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

Abstract

Pelayanan publik sebagaimana dimaksud dalam Undang-Undang RI Nomor 25 Tahun 2009 adalah setiap tindakan yang dilakukan dalam rangka memenuhi kebutuhan mendasar yang sejalan dengan hak asasi setiap warga negara dan penduduk atas produk, jasa, dan pelayanan administratif yang ditawarkan oleh penyedia layanan terkait dengan pelayanan publik. Kepuasan masyarakat yang tepat diperlukan untuk meningkatkan kualitas pelayanan. Dalam penelitian ini jawaban dari daerah yang mempunyai pola kasus yang sebanding dikelompokkan dengan menggunakan teknik clustering guna dijadikan sebagai tolak ukur standar pelayanan publik yang diberikan.  Algoritma DBSCAN diterapkan pada penelitian ini menggunakan 102 data dari masyarakat yang melakukan pelayanan di Kantor Camat Rumbai Timur untuk mendapatkan hasil klasterisasi. Dengan nilai Eps berkisar antara 3,0 hingga 4,0 dan nilai Minpts 7 dan 8, total uji coba dilakukan sebanyak 22 kali. Pada penelitian ini diperoleh satu cluster disetiap percobaan, dimana cluster tersebut mengelompokkan masyarakat puas terhadap pelayanan yang dilakukan di Kantor Camat Rumbai Timur. Hal tersebut terbukti melalui perhitungan sekala likert dimana semua variable pada data mendapatkan sekala puas dari masyarakat.
Implementasi Metode WASPAS Pada Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Perawat Terbaik Pratama, Arya Yendri; Muttakin, Fitriani; Permana, Inggih; Zarnelly, Zarnelly; Marsal, Arif
Journal of Information System Research (JOSH) Vol 5 No 3 (2024): April 2024
Publisher : Forum Kerjasama Pendidikan Tinggi (FKPT)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47065/josh.v5i3.5068

Abstract

Hospitals are health service institutions that provide various services to the community, including inpatient, outpatient and emergency care. Hospitals as health service institutions require optimal nurse performance in providing quality services to patients. At XYZ Hospital, assessments and calculations are still carried out manually, often experiencing difficulties because in carrying out the assessment all the calculation data is carried out one by one, resulting in large errors and taking quite a long time to obtain the decision results and it is difficult to carry out rankings due to frequent assessment forms. scattered. There are 14 criteria for assessing nurse performance, namely loyalty/loyalty, work performance, responsibility, obedience/discipline, honesty, cooperation, communication, knowledge, competency I nurse (PK I), competency II nurse (PK II), competency III nurse (PK III), the presence of hand washing in the room, the quality of the work carried out by the person concerned, and the availability of ready-to-use facilities & infrastructure for the next shift. To obtain accurate performance assessment results, a decision support system was created using the WASPAS method. The WASPAS method is said to be appropriate for selecting the best nurses because it is ranked based on specified criteria values. It is hoped that the research carried out will help obtain effective results. In this research, the results obtained were that the best nurse at XYZ Hospital was the alternative with a score of 50,038 in the name of EET.
Perbandingan Algoritma LSTM, Bi-LSTM, GRU, dan Bi-GRU untuk Prediksi Harga Saham Berbasis Deep Learning Tshamaroh, Muthia; Permana, Inggih; Salisah, Febi Nur; Muttakin, Fitriani; Afdal, M
Building of Informatics, Technology and Science (BITS) Vol 7 No 1 (2025): June (2025)
Publisher : Forum Kerjasama Pendidikan Tinggi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47065/bits.v7i1.7252

Abstract

Stock price prediction is an important component in making investment decisions. This study aims to compare the performance of four deep learning models, namely LSTM, Bi-LSTM, GRU, and Bi-GRU, in predicting stock prices, in order to find the most optimal model for the implementation of an accurate stock price prediction system. Five years of historical data undergoes normalization, windowing, and is separated into training data, validation data, and test data. Model training is conducted with different settings of batch size, timestep, and three kinds of optimizers (Adam, SGD, RMSprop). Performance assessment employs MSE, RMSE, MAE, and R² measurements. The findings indicate that the Bi-GRU model utilizing Adam optimizer settings, a batch size of 8, and a timestep of 21 yields the highest performance, achieving an MSE of 0.0003, an RMSE of 0.0169, an MAE of 0.0129, and an R² of 0.9438. This model demonstrates a strong capability to identify intricate patterns and long-term temporal relationships, outperforming other models in accuracy. The results advocate for the establishment of a predictive system that aids investors and firms in making strategic decisions based on data.
Co-Authors Ahsyar, Tengku Khairil Andrika, Nadila Angraini Angraini Anjani, Yulia Merry Ardiansah, Yoga Ariansah, Rizky Arif Marsal Auliadi, Maulana Dermawan, Tri Efendi, Harisman Eki Saputra Febi Nur Salisah, Febi Nur Fitri Amillia Hamzah, Muhammad Luthfi Inggih Permana Intan, Sofia Fulvi Jazman, Muhammad M. Afdal Megawati - Mona Fronita, Mona Mubarak MR, Najmuddin Muhammad Fadli Nabillah, Putri Nur Sarifudin, Muhammad Pratama, Arya Yendri Pristiawati, Andani Putri Putri, Amanda Iksanul Rachmawati, Dyana Rahmawati, Rahmawati Rahmawita Munzir, Medyantiwi Sabillah, Dian Ayu Safrudin, Muhammad Salsabila, Salsabila Sarbaini Sarbaini Siregar, Muslim Putra Perdana Siti Monalisa Syahri, Alfi Tasia, Ena Tshamaroh, Muthia Zarnelly Zarnelly