Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
5.393
P-Index
This Author published in this journals
All Journal IJCCS (Indonesian Journal of Computing and Cybernetics Systems) Dinamik Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika (JEPIN) JOIN (Jurnal Online Informatika) Sistemasi: Jurnal Sistem Informasi Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) Jurnal Informatika Universitas Pamulang Applied Information System and Management JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Jurnal Tekno Kompak INTI Nusa Mandiri JTIKOM: Jurnal Teknik dan Sistem Komputer Jurnal Informatika dan Rekayasa Perangkat Lunak Jurnal Data Mining dan Sistem Informasi Jurnal Ilmiah Infrastruktur Teknologi Informasi Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi Journal Social Science And Technology For Community Service Journal of Community Development Jurnal Telematics and Information Technology (TELEFORTECH) Journal of Engineering and Information Technology for Community Service Jurnal Informatika: Jurnal Pengembangan IT Advance Sustainable Science, Engineering and Technology (ASSET) Dharma Nusantara: Jurnal Ilmiah Pemberdayaan dan Pengabdian kepada Masyarakat Jurnal Komputasi
Styawati Styawati
Department Of Computer Engineering, Universitas Teknokrat Indonesia, Indonesia
Arts Humanities Chemistry Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Environmental Science Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Library & Information Science Mathematics Nursing Public Health Social Sciences Other

Published : 37 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 37 Documents
Search

 1   2   3   4 
Workshop Pembuatan Kode Program Mobil RC Berbasis IoT Styawati Styawati; S. Samsugi; Izudin Ismail; Ashabi Tohir; Muhammad Randyka Rojat; Ryan Ajie Prasetyo
Journal of Engineering and Information Technology for Community Service Vol 1, No 3 (2023): Volume 1, Issue 3, January 2023
Publisher : Universitas Teknokrat Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33365/jeit-cs.v1i3.221

Abstract

SMK N 9 Bandar Lampung terdapat jurusan yang mempelajari Internet Of Things (IoT) yaitu jurusan Sistem Informasi Jaringan Dan Aplikasi (SIJA). SMK N 9 Bandar Lampung telah menerapkan IoT pada Mobil RC. Namun dalam pengaplikasiannya masih menggunakan modul aplikasi yang telah disediakan oleh flatform IoT. Pada Penerapan aplikasi IoT dalam menggunakan modul belum banyak fitur yang disediakan contohnya logo aplikasi, menu aplikasi, latar belakang dan warna sehingga siswa belum bisa menciptakan produk aplikasi yang diinginkan. Pada pelaksanakan PkM ini diadakan Workshop Pembuatan Kode Program Mobil RC Berbasis IoT. Tujuan workshop ini yaitu dapat mempermudah para siswa dalam pembuatan aplikasi mobil RC menggunakan construct dan pembuatan kode program yang akan diimplementasikan pada Mobil RC menggunakan Arduino
SISTEM INFORMASI RESERVASI PELAYANAN DAN PENYEWAAN FASILITAS LAPANGAN FUTSAL BERBASIS WEB DENGAN METODE WATERFALL Dani Hidayatullah; Temi Ardiansyah; Styawati Styawati
Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi Vol 3, No 3 (2022): Volume 3 No. 3 September 2022
Publisher : Universitas Teknokrat Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33365/jtsi.v3i3.1994

Abstract

Pada penelitian ini bertujuan untuk mempermudah dalam memberikan informasi penjadwalan, proses penyewaan, dan membuat laporan keuangan. Manfaat penelitian ini dapat mengetahui transaksi pemesanan, laporan keuangan, informasi penjadwalan, serta pelayanan pada Bandar Lampung Sport Center. Untuk metode pengumpulan data menggunakan beberapa metode seperti obeservasi, wawancara, dan studi literature. Sedangkan metode untuk pengembangan sistemnya menggunakan metode waterfall. Lokasi penelitian di Jalan Jati, Tanjung Gading, Kec. Tanjung Karang Timur, Bandar Lampung, Lampung. Untuk hasil dari penelitian ini beruapa sebuah aplikasi berbasis web yang nantinya dapat mempermudah bagi pihak pelanggan maupun pengelola. Hasil dari pengujian yang dilakukan dengan metode Black Box, maka disimpulkan bahwa sistem informasi yang telah dibuat dapat berjalan dengan baik Kata Kunci: Penjadwalan, metode waterfall, aplikasi berbasis web, Black Box.
PENERAPAN SISTEM KEAMANAN GERBANG RUMAH BERBASIS TELEGRAM MENGGUNAKAN ESP8266 Wayan Raditya; Styawati Styawati; Ade Surahman; Aditia Budiawan; Feby Amanda; Nevi Dwi Putri; Sandy Yudha
Jurnal Teknik dan Sistem Komputer Vol 3, No 2 (2022): JURNAL TEKNIK DAN SISTEM KOMPUTER
Publisher : Universitas Teknokrat Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33365/jtikom.v3i2.2353

Abstract

Pemanfaatan perkembangan teknologi yaitu Internet of Things (IoT) telah sangat memudahkan pekerjaan manusia. IoT memungkinkan pengguna untuk mengelola dan mengoptimalkan elektronik dan peralatan listrik yang menggunakan internet. Dengan adanya teknologi IoT ini, maka sistem pengontrolan pintu gerbang bisa menjadi lebih efektif dan efisien. Pada penelitian ini digunakan sebuah mikrokontroler ESP32 yang merupakan otak dari keseluruhan sistem kerja alat, smartphone Android digunakan untuk menampilkan interface pengontrolan, sedangkan software pendukung yang digunakan yaitu MQTT (Message Queuing Telemetry Transport) untuk memberikan perintah yang akan diterima oleh mikrokontroler ESP32. Dalam perancangan rangkaian keseluruhan sistem dari pintu gerbang dengan control Android dibagi menjadi 3 bagian, yaitu: power supply, bagian input dan bagian output. Bagian power supply merupakan input tegangan yang didapat melalui adaptor. Bagian input terdiri dari 1 buah input yaitu MQTT. Bagian output terdiri dari motor servo dan buzzer. Alat ini telah diuji dengan menguji coba alat selama 10 hari untuk mengetahui kelayakan pada alat dan didapat hasil bahwa alat dapat diimplementasikan pada gerbang kosan yang menjadi tempat penelitian.
Study The SVM Kernel For Classification Of Covid-19 Vaccine Data On Twitter Styawati Styawati; Andi Nurkholis; Syahirul Alim; Nadiya Safitri
Jurnal Tekno Kompak Vol 17, No 1 (2023): Februari
Publisher : Universitas Teknokrat Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33365/jtk.v17i1.2254

Abstract

The rapid development of Covid-19 in Indonesia in 2020 caused the government too blige all Indonesian people to carry out the Covid-19 vaccination. The public's response to the policy, some agree and some disagree. The response is widely pouredon social media, one of whichis Twitter. Social media Twitter is ranked 5th in the category of the most used social media with a user percentage of 56%. This shows that there is a very large opportunity for data sources that can be used to find out positive and negative public sentiment regarding the Indonesian government's policy regarding Covid-19 vaccination. The method used to classify in this research is Support Vector Machine with various kernels. The kernels used are Linear, RBF, Polynomial, and Sigmoid. The classification results using the kernel are that the RBF kernel produces an accuracy of 88.8%, the Linear kernel produces an accuracy of 88.3%, the Sigmoid kernel produces an accuracy of 87% and the Polynomial kernel produces an accuracy of 85.5%. Based on the classification process that has been carried out, the highest accuracy is generated by the RBF kernel and the lowest accuracy is generated by the Polynomial kernel.
ANALISA KLASTERISASI PELANGGARAN LALU LINTAS MENGGUNAKAN ALGORITMA K-PROTOTYPE (STUDI KASUS: PENGADILAN NEGERI KOTABUMI) Nadia Apriliza; Auliya Rahman Isnain; Styawati Styawati
Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi Vol 3, No 4 (2022): Volume 3 No. 4 December 2022
Publisher : Universitas Teknokrat Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33365/jtsi.v3i4.1314

Abstract

Terjadinya pelanggaran lalu lintas merupakan salah satu bentuk problematika yang sering menimbulkan permasalahan di jalan raya, seperti kecelakaan dan kemacetan. Salah satu penyebab tingginya kasus pelanggaran lalu lintas adalah kurangnya pengetahuan dan kesadaran pengguna kendaraan dalam mematuhi peraturan lalu lintas. Penelitian ini dilakukan bertujuan untuk mengelompokkan dan menganalisis data pelanggaran lalu lintas di Pengadilan Negeri Kotabumi pada tahun 2020 dengan menggunakan algoritma K-Prototype guna mempermudah dalam mengetahui jenis pelanggaran yang kerap kali dilakukan oleh pengendara. Atribut yang digunakan sebanyak 4 atribut yang terdiri dari jenis pelanggaran, jenis kendaraan, denda, dan pasal. Terdapat sebanyak 3 cluster yang terdiri dari C1 berjumlah 2202 dengan jumlah pelanggaran paling tinggi yaitu pasal 281, C2 berjumlah 861 dengan jumlah pelanggaran paling tinggi yaitu pasal 291(2), dan C3 berjumlah 586 dengan pelanggaran paling tinggi pasal 307. Dari hasil pengujian k optimal menggunakan elbow analysis  didapatkan bahwa jumlah cluster yang optimal yaitu sebanyak 3 cluster.
TERM FREQUENCY-INVERSE DOCUMENT FREQUENCY SUPPORT VECTOR MACHINE UNTUK ANALISIS SENTIMEN OPINI MASYARAKAT TERHADAP TEKANAN MENTAL PADA MEDIA SOSIAL TWITTER Dhira Atika; Styawati Styawati; Ahmad Ari Aldino
Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi Vol 3, No 4 (2022): Volume 3 No. 4 December 2022
Publisher : Universitas Teknokrat Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33365/jtsi.v3i4.2054

Abstract

Twitter adalah media informasi yang tersedia untuk semua pengguna Internet. Indonesia memiliki 19,5 juta pengguna Twitter dari 500 juta di seluruh dunia dan terus bertambah dari waktu ke waktu. Penggunaan Twitter oleh pemerintah dipergunakan dalma melakukan kebijakan pembatasan sosial berskala besar (PSBB) berkaitan dengan sektor perjalanan, sekolah dan usaha. Dalam ilmu psikologi tekanan mental dapat terjadi disebabkan oleh beberapa faktor bisa dari faktor biologis, genetik atau lingkungan. Tekanan mental yang dirasakan mulai dari khawatir terhadap kesehatan, informasi hoax dan tekanan mental yang terkait dengan penghasilan dan pendapatan. tweet Twitter tentang tekanan mental menghasilkan banyak pendapat masyarakat. Komentar tweet pengguna media sosial Twitter akan dapat dijadikan data penelitian. Berdasarkan tweet yang dilakukan pengguna media sosial Twitter pada penelitian ini akan mencari opini masyarakat tentang tekanan mental pengguna Twitter di Indonesia. Salah satu tujuan dari penelitian ini adalah mengetahui tingkat tekanan mental masyakarat pengguna Twitter di Indonesia dengan 2 klasifikasi yaitu terkena tekanan mental dan tidak terkena tekanan mental. Untuk memudahkan proses pengklasifikasian Data tweet Twitter dibutuhkan suatu sentimen analisis. Teknik untuk melakukan klasifikasi pada analisis sentimen diperlukan suatu algoritma dalam penelitian ini menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM) dengan kernel linier, yang dikombinasikan dengan fitur ekstraksi TF-IDF.  Uji validitas yang diterapkan pada penelitian ini menggunakan matrik konfusi. Penggunaan ekstraksi fitur TF-IDF dan metode Support Vector Machine (SVM) mampu melakukan nilai accuracy sebesar 99,34 % artinya bahwa nilai tersebut good classification atau klasifikasi baik. Kata Kunci: Analisis Sentimen, TF-IDF, Support Vector Machine (SVM).
Aplikasi Pencarian Dan Pemesanan Jasa Makeup Dan Pakaian Pengantin Berbasis Android Di Bandar Lampung Ali Hidayahtullah; Styawati Styawati; Temi Ardiansah
Jurnal Informatika dan Rekayasa Perangkat Lunak Vol 4, No 1 (2023): Volume 4 Nomor 1 Maret 2023
Publisher : Universitas Teknokrat Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33365/jatika.v4i1.2463

Abstract

Smartphone android merupakan alat yang dapat digunakan untuk mempermudah aktifitas sehari-hari, seperti memesan jasa layanan dan lain-lain. Dalam penelitian ini ditemukan beberapa  permasalahan antara konsumen dengan penyedia jasa, seperti pengaturan jadwal pemesanan, dan pemilihan jasa yang tepat, sehingga adanya aplikasi ini bisa menghubungkan konsumen dan penyedia jasa makeup saling bertukar informasi.Penelitian ini menggunakan metode pengumpulan data dan wawancara, observasi dan studi literatur. Metode perancangan yang digunakan adalah prototype dan teknik pengujian yang digunakan adalah iso/tec 25010.Dari penelitian ini menghasilkan aplikasi pemesanan jasa makeup dan pakaian pengantin, serta dapat menampilkan daftar profil penyedia jasa, harga yang ditawarkan serta nama dan jenis makeup, aplikasi ini berbasis android yang dapat diakses menggunakan smartphone. Selain itu sistem ini juga telah diuji dengan pengujian Iso 25010, dan berdasarkan pengujian yang dilakukan dapat dikatakan berhasil, karena sudah melampaui batas yaitu 80% sehingga sistem dinyatakan layak untuk digunakan.Berdasarkan kesimpulan hasil pengujian dengan pengujian Iso 25010 menunjukkan bahwa aplikasi ini mudah digunakan dan pengujian yang dilakukan dapat dikatakan berhasil, karena sudah melampaui batas yaitu 80% sehingga sistem dinyatakan layak untuk digunakan oleh konsumen.
Analisis Sentimen Transportasi Online Menggunakan Ekstraksi Fitur Model Word2vec Text Embedding Dan Algoritma Support Vector Machine (SVM) Emi Suryati; Styawati Styawati; Ahmad Ari Aldino
Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi Vol 4, No 1 (2023): Volume 4 Nomor 1 Maret 2023
Publisher : Universitas Teknokrat Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33365/jtsi.v4i1.2445

Abstract

In the era of society 5.0, information technology is growing rapidly, one of which is in the field of transportation. The phenomenon of online transportation services is becoming increasingly popular among the public. With this phenomenon, many people have opinions about online transportation services, both positive and negative comments. The purpose of this study was to conduct a sentiment analysis of comments or users of online transportation service applications on gojek and grab on the Google Play Store. The stages of this research process are data collection, data labeling, data preprocessing, feature extraction and sentiment classification using the Support Vector Machine (SVM) algorithm. Data collection is done by web scraping. Dataset labeling is divided into two classes, namely positive sentiment and negative sentiment. Word2Vec Text Embedding is used as a feature extraction model to represent words in vector form. The architecture of the word2vec model used is the skip-gram model. The Support Vector Machine (SVM) algorithm is used for the data classification process to determine the level of accuracy of the data sentiment used. The results of tests carried out on the classification of sentiment analysis in online transportation applications show quite good performance results, namely for the Gojek application to get an accuracy rate of 87%, a precision of 93%, and a re-call of 84%. While the Grab application gets an accuracy rate of 82%, precision of 89%, and re-call of 83%.
Pelatihan Internet Of Things dengan Database MySQL Bagi Siswa Kelas XII SMKS Bina Latih Karya Selamet Samsugi; Styawati Styawati; M. Fitratullah; Feby Amanda; Dian Tri Saputra; Chafizd Chafizd; Fenty Ariany
Journal of Engineering and Information Technology for Community Service Vol 2, No 1 (2023): Volume 2, Issue 1, Juli 2023
Publisher : Universitas Teknokrat Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33365/jeit-cs.v2i1.260

Abstract

Based on the results of the situation analysis conducted at the Bina Latih Karya SMKS, problems can be solved through PKM. The problem is that the Internet of Things learning has not been implemented due to a lack of teachers who have the ability to teach the Internet of Things. The agency already has an IoT device but there is no implementation of learning yet. Based on the results of the Internet of Things training which has been attended by one class of SMKS Balai Latih Karya students, it can be concluded that this training can help the school in providing IoT material which has not been obtained in class so far. This training is also very interesting for students, marked by the enthusiasm of students in participating in this IoT training activity.
IMPLEMENTASI DATA MINING MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI UNTUK MEMPREDIKSI MEREK PARFUM YANG TERJUAL Ravi Tri Ari Ardani; Jupriyadi Jupriyadi; Styawati Styawati; Andi Wahyu Saputra; Ariandi Basroni
Jurnal Ilmiah Infrastruktur Teknologi Informasi Vol 3, No 1 (2022): JUNI 2022
Publisher : Universitas Teknokrat Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33365/jiiti.v3i1.2324

Abstract

Queen Parfum merupakan salah satu toko yang bergerak dalam industri penjualan parfum yang menjual berbagai macam aroma parfum dengan kualitas premium. Merk parfum yang terjual akan dicatat pada buku penjualan untuk dilaporkan pada pemilik toko. Buku penjualan berisi data penjualan setiap harinya Setiap hari di toko terjadi transaksi penjualan produk parfum. Data penjulan terus bertambah seiring dengan bertambahnya waktu dan menyebabkan data transaksi penjualan bertambah besar. Data inilah yang di manfaatkan untuk mengetahui kombinasi produk parfum yang sering terjual secara bersamaan. Algoritma Apriori menggunakan pengetahuan frekuensi atribut yang telah diketahui sebelumnya untuk memproses informasi selanjutnya. Market basket analysis adalah metodologi untuk melakukan analisis buying habit konsumen untuk menemukan asosiasi antar item yang berbeda dengan memanfaatkan data transaksi penjualan dan diolah untuk mendapatkan sebuah informasi. Tujuan market basket analysis adalah untuk mengetahui produk mana yang akan dibeli secara bersamaan. Berdasarkan hasil yang didapatkan peneliti melakukan analisis dimana dari 3556 data mendapatkan hasil 4 rules yang dengan nilai minimum support 0.002 dan minimum confidence 0.008 menghasilkan : Jika membeli parfum taylor swift maka akan membeli parfum bacarat dengan nilai confidence 0.0802 Jika membeli parfum dunhil blue maka akan membeli parfum bacarat dengan nilai confidence 0.0720. Jika membeli parfum bacarat maka akan membeli parfum taylor swift dengan nilai confidence 0.0466. Jika membeli parfum bacarat maka akan membeli parfum dunhil blue dengan nilai confidence 0.0381. Strategi yang dapat dilakukan setelah mengetahui pola belanja konsumen tersebut yaitu dengan menaruh barang tersebut secara berdekatan supaya lebih mudah dan lebih cepat ketika terdapat konsumen yang membeli.
Co-Authors Ade Surahman Aditia Budiawan Ahmad Ari Aldino aji saputra Akhmad Febriyo Febriyansyah Akhmad Jayadi Alfredo Grasia Valdano Ali Hidayahtullah Alifah Chairul Munawar Alita, Debby Andi Nurkholis Andi Nurkholis Andi Nurkholis Andi Wahyu Saputra Andrey Ferriyan Anton Mahendra Ariandi Basroni Ashabi Tohir Aulia Rahman Isnain Bagus Miftaq Hurohman Budi Riansyah Chafizd Chafizd Choirul Anwar Dani Hidayatullah Dhira Atika Dian Tri Saputra Dina Amelia Emi Suryati Erliyan Redy Susanto Fadhil Riski Allam Pratama Feby Amanda Fenty ariany Ferman Ferdaus Hendi Saputra Heni Ayu Septilia Heni Sulistiani Hilma Putri Fidyandini Ida Bagus Gede Sarasvananda Imelda Dwi Mariska Indah Sari Indra Kurniawan Irwan Tubagus Isnain, Auliya Rahman Izudin Ismail Jefri Andri Rifai Jupriyadi, Jupriyadi Khabib Mustofa Khoirin Nisa Lili Andraini M. Fitratullah Medy Kurniawan Moris Cahyadi Muhammad Fadilah Arfat Muhammad Randyka Rojat Muhammad Syaukani Nadia Apriliza Nadiya Safitri Nevi Dwi Putri Nirwana Hendrastuty Parjito Parjito Pasha, Donaya Ravi Tri Ari Ardani Rizki Devi Anggita Rizki Febrianto Rizky Khoiri Ryan Ajie Prasetyo S. Samsugi Sandy Yudha Susi Susi Syahirul Alim Temi Ardiansah Temi Ardiansyah Wayan Raditya Wulan Amalya Yuri Rahmanto Zaenal Abidin