Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
7.183
P-Index
This Author published in this journals
All Journal IJCCS (Indonesian Journal of Computing and Cybernetics Systems) Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika (JEPIN) JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA Jurnal Komputasi INOVTEK Polbeng - Seri Informatika Jurnal Teknoinfo JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Building of Informatics, Technology and Science Journal of Computer System and Informatics (JoSYC) Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) Jurnal Informatika dan Rekayasa Perangkat Lunak Jurnal Data Mining dan Sistem Informasi Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi Journal Social Science And Technology For Community Service KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer Bulletin of Data Science Jurnal Ilmiah Sistem Informasi Akuntansi (JIMASIA) Journal of Engineering and Information Technology for Community Service Malcom: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science Jurnal Ilmiah Computer Science Jurnal Informatika: Jurnal Pengembangan IT Journal of Artificial Intelligence and Technology Information Journal of Information Technology, Software Engineering and Computer Science International Journal of Informatics and Data Science
Isnain, Auliya Rahman
Fakultas Teknik Dan Ilmu Komputer, Universitas Teknokrat Indonesia
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 Social Sciences Other

Published : 52 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 52 Documents
Search

 1   2   3   4   5 
Rancang Bangun Sistem Informasi Pengelolaan Data Alumni Di SMA Negeri 1 Gedong Tataan Fatriade Saputra; Muhammad Pajar Kharisma Putra; Auliya Rahman Isnain
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.v4i1.2466

Abstract

SMA Negeri 1 Gedong Tataan, merupakan salah satu sekolah menengah atas yang ada di Provinsi Lampung. Pengolahan data di SMA Negeri 1 Gedong Tataan masih menggunakan cara yang konvensional seperti menulis di buku besar serta menggunakan aplikasi microsoft excel, walaupun telah dilakukan secara terkomputerisasi tetapi terdapat kendala yaitu file-file yang tersimpan pada komputer tentang alumni belum tertata dengan baik dan data yang tersedia pada file-file hanya menyajikan data lulusan dalam bentuk berita acara dan data usulan ijazah. Terdapat masalah lain pada sistem yang berjalan yaitu pihak sekolah kesulitan melacak identitas alumni yang telah bekerja, menikah, atau melanjutkan pendidikan, serta pihak sekolah kesulitan dalam memberikan informasi lowongan pekerjaan, perguruan tinggi dan data-data alumni kepada alumni SMA Negeri 1 Gedong Tataan. Metode pengembangan sistem menggunakan metode Prototype dan perancangan sistem menggunakan UML. Agar penelitian ini tidak bersifat subjectif maka penulis juga menggunakan metode penelitian berupa pengamatan, tinjauan pustaka, dokumentasi. Penelitian ini menggunakan pengujian black box. Hasil yang dicapai adalah sebuah sistem informasi yang dapat mengelola atau pencarian data alumni secara online untuk mendata dan mengelola informasi data alumni pada SMA Negeri 1 Gedong Tataan. Sistem yang akan dibangun akan menyampaikan informasi data alumni siswa guna kebutuhan seperti data informasi dan nilai UN alumni yang akan ditampilkan secara grafik.
Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN) Untuk Analisis Sentimen Publik Terhadap Pembelajaran Daring Jepi Supriyanto; Debby Alita; Auliya Rahman Isnain
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.v4i1.2468

Abstract

Penelitian ini dilakukan untuk menerapkan algoritma KNN (K-Nearest Neighbor) dalam melakukan sentimen analisis pengguna Twitter tentang isu terkait kebijakan pemerintah tentang Pembelajaran Daring. penelitian menggunakan data Tweet sebanyak 1825 data tweet Bahasa Indonesia data dikumpulkan sejak tanggal 1 Februari 2020 sampai dengan 30 September 2020. Menggunakan library python yaitu Tweepy .pembobotan kata menggunakan TF-IDF, akan dilakukan klasifikasi nilai sentimen ke dalam dua kelas yaitu positif dan negatif. Setelah dilakukan pengujian dengan K sebanyak 20 didapatkan hasil akurasi tertinggi terdapat Pada saat K = 10 dengan nilai akurasi 84,65% dengan presisi mencapai 87%, recall 86% f measure 87% serta error rate mencapai 0,12% dan di dapatkan pula kecenderungan opini publik terhadap Pembelajaran Daring Cenderung Positif.
Workshop Teknologi Metaverse Sebagai Media Pembelajaran Heni Sulistiani; Auliya Rahman Isnain; Yuri Rahmanto; Very Hendra Saputra; Priskilia Lovika; Rido Febriansyah; Ady Chandra
Journal of Social Sciences and Technology for Community Service (JSSTCS) Vol 4, No 1 (2023): Volume 4, Nomor 1, March 2023
Publisher : Universitas Teknokrat Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33365/jsstcs.v4i1.2642

Abstract

Metaverse is a virtual space where one can interact directly with the real world. In the Education 5.0 era, the use of metaverse technology as a learning medium has begun to be used in the learning process. Using metaverse technology can explain an abstract concept as if it were real with the virtual reality and augmented reality facilities contained in the metaverse, thus, it is likely that learning outcomes will be better than using conventional learning media. However, not all levels of education know and can use this technology. This Community Service activity was carried out at Candipuro State Vocational School, South Lampung to introduce virtual reality and augmented reality-based metaverse technology to students with the aim of students knowing and being able to use the metaverse as a learning medium. The material given in this activity is a workshop in the form of a basic introduction to the metaverse. Students are very enthusiastic in learning this metaverse technology. Based on the results of the questionnaires given to students before and after the workshop, there was an increase related to metaverse knowledge
Workshop Pembuatan Aplikasi Keuangan Sederhana Menggunakan Appsheet di SMK N Candipuro Heni Sulistiani; Auliya Rahman Isnain; Yuri Rahmanto; Very Hendra Saputra; Priskilia Lovika; Rido Febriansyah; Ady Chandra
Journal of Social Sciences and Technology for Community Service (JSSTCS) Vol 4, No 1 (2023): Volume 4, Nomor 1, March 2023
Publisher : Universitas Teknokrat Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33365/jsstcs.v4i1.2645

Abstract

Hard skills are one of the important things for Vocational High School Students (SMK), this is because high school students are prepared to be ready to work, especially in the era of the industrial revolution 4.0. One of the hard skills is being able to use certain applications or software. Hard skills can be obtained apart from the learning process in class, they can also be obtained through training that can improve hard skills. This Community Service activity was carried out at SMK N Candipuro Lampung Selatan, with the aim of providing training to students related to using the appsheet to make simple financial applications, with the aim that students can find out how to make simple financial applications using an appsheet so that it can be used as one of the hard skills in the field technology
Pelatihan Desain Konten Media Sosial menggunakan Canva Auliya Rahman Isnain; Heni Sulistiani; Dedi Darwis; Ikbal Yasin
Journal of Engineering and Information Technology for Community Service Vol 1, No 4 (2023): Volume 1, Issue 4, April 2023
Publisher : Universitas Teknokrat Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33365/jeit-cs.v1i4.239

Abstract

Banyaknya pengguna media sosial di Indonesia saat ini terutama penggunanya adalah anak muda membuat Tim Pengabdian Masyarakat Universitas Teknokrat Indonesia tertarik membantu dalam memberikan pelatihan desain konten media sosial kepada Siswa SMAN 1 Abung Tinggi Lampung Utara. Tujuan pelatihan ini untuk memberikan pemahaman kepada siswa tentang konten media sosial yang akan dibagikan dengan pengguna lain agar desain konten media yang dibuat lebih menarik dan membangun personal image dari anak muda zaman sekarang. Berdasarkan hasil kuisioner yang telah disebar sebelum dan setelah kegiatan, pada saat sebelum kegiatan sebanyak 32 Siswa belum memahami tentang konten media social menggunaka aplikasi canva. Setelah dilakukan pelatihan dan melakukan pengisian kuisioner setelah pemaparan materi terjadi peningkatan yang signifikan terhadap pemahaman konten media social penggunakan canva yaitu 57 Siswa paham akan materi yang diberikan serta dapat membuat konten media social yang manarik menggunakan aplikasi canva.
Membuat Aplikasi Mobile Tanpa Coding menggunakan AppSheet Auliya Rahman Isnain; Heni Sulistiani; Dedi Darwis; Ikbal Yasin
Journal of Engineering and Information Technology for Community Service Vol 1, No 4 (2023): Volume 1, Issue 4, April 2023
Publisher : Universitas Teknokrat Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33365/jeit-cs.v1i4.240

Abstract

Mobile apps themselves are developed by human resources who master the IT field, in which there is a programming system as the main component in developing an application. Based on the results of the questionnaires that were distributed before and after the activity, at the time before the activity as many as 50 students did not understand about making mobile applications without coding using an appsheet. After training and filling out questionnaires after the presentation of the material there was a significant increase in making mobile applications without coding using an appsheet, namely 57 students understood the material provided and were able to make mobile applications without coding using an appsheet.
Penerapan Algoritma Apriori untuk Menentukan Tata Letak Barang (Studi Kasus: Swalayan S&M Mart) Taufiq Martiwansyah; Debby Alita; Auliya Rahman Isnain; Nuroji Nuroji
Jurnal Informatika dan Rekayasa Perangkat Lunak Vol 4, No 2 (2023): Volume 4 Nomor 2 Juni 2023
Publisher : Universitas Teknokrat Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33365/jatika.v4i2.2594

Abstract

Saat ini teknologi informasi berkembang begitu cepat sehingga kebutuhan terhadap informasi semakin meningkat, Begitupun persaingan dunia bisnis untuk senantiasa mengembangkan bisnis mereka dan juga agar selalu bertahan dalam persaingan,Untuk mencapai hal itu dilakukan dengan meningkatkan kualitas produk, penambahan jenis produk, pengurangan biaya operasional dan dilakukan analisis data di sebuah toko, Pengaturan tata letak (layout) merupakan suatu keputusan penting untuk menentukan efisiensi sebuah Manajemen operasional secara jangka panjang. Dengan menggunakan data transaksi penjualan pada tahun 2020-2021 sebanyak 2.024 transaksi dan minimal support 30% dan confidence 80% yang sudah ditetapkan didapatkan hasil 15 rules dengan 2 kombinasi item menghasilkan produk yang sering dibeli bersamaan dengan confidence 0,805 yang terendah sampai dengan confidence 0,836 yang tertinggi, Berdasarkan pembahasan dengan penerapan Algoritma Apriori dalam rapidminer yang sering dibeli bersamaan sehingga disarankan untuk mengoptimasi apakah di pakai promo atau tata letaknya diatur kembali, sehingga produk ini bisa di letakan secara bersamaan atau berdekatan.
Metode Multi-Objective Optimization on the Basis of Simple Ration Analysis Dalam Penentuan Penerima Beasiswa Auliya Rahman Isnain
Jurnal Ilmiah Computer Science Vol. 2 No. 1 (2023): Volume 2 Number 1 July 2023
Publisher : PT. SNN MEDIA TECH PRESS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.58602/jics.v2i1.14

Abstract

Scholarships provide significant benefits by opening the door to access education that previously might have been difficult to reach. The problem in this study arises from the conventional method used in the process of determining scholarship recipients. The Multi-Objective Optimization on the Basis of Simple Ration Analysis method or often known as the MOOSRA method is an innovative approach that combines two important concepts, namely multi-objective optimization and financial ratio analysis. This study aims to apply the MOOSRA method in the selection of scholarship recipients using criteria, namely the average value of report cards, parents' income, and the number of siblings. The ranking results using the MOOSRA method for scholarship recipients were obtained for rank 1, namely with a final grade of 2.17382 by Student C, rank 2 with a final grade of 1.75556 by Student B, and rank 3, namely with a final grade of 1.63415 by Student D.
Comparison of Support Vector Machine and Naïve Bayes on Twitter Data Sentiment Analysis Styawati Styawati; Auliya Rahman Isnain; Nirwana Hendrastuty; Lili Andraini
Jurnal Informatika: Jurnal Pengembangan IT Vol 6, No 1 (2021): JPIT, Januari 2021
Publisher : Politeknik Harapan Bersama

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30591/jpit.v6i1.3245

Abstract

Twitter is a social media that is widely used by the public. Twitter social media can be used to express opinions or opinions about an object. This shows that there is a huge opportunity for data sources, so they can be used for sentiment analysis. There are many algorithms for performing sentiment analysis, including Support Vector Machine (SVM) and Naive Bayes (NB). Because of the many opinions regarding the performance of the two methods, the researcher is interested in classifying the data using the SVM and NB methods. The data used in this study is data on public opinion regarding the Covid-19 vaccination policy. The first classification process is carried out by the SVM method using various kernels. After getting the highest accuracy result, then the accuracy result is compared with the accuracy value from the NB method classification results.
Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap Program Kartu Prakerja Pada Twitter Dengan Metode Support Vector Machine Styawati Styawati; Nirwana Hendrastuty; Auliya Rahman Isnain
Jurnal Informatika: Jurnal Pengembangan IT Vol 6, No 3 (2021): JPIT, September 2021
Publisher : Politeknik Harapan Bersama

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30591/jpit.v6i3.2870

Abstract

Program kartu prakerja diluncurkan pada tahun 2020 melalui peraturan Presiden Nomor 36 tahun 2020 tentang Pengembangan Kompetensi Kerja melalui Program Kartu Pra-Kerja. Maraknya pembahasan program kartu prakerja di twitter membuat penulis tertarik untuk menganalisa sentimen  masyarakat Indonesia terhadap Program kartu Prakerja tentang trobosan upaya pemerintah mengatasi penganguran dan korban PHK tenaga kerja dengan keyword “prakerja”. Sentimen yang digunakan adalah positif, negatif, dan netral. Metode yang digunakan untuk menganalisis opini masyarakat dengan data yang diperoleh pada sosial media twitter menggunakan Support Vector Machine (SVM). Sedangkan untuk mengukur kinerja klasifikasi SVM menggunakan metode Confusion Matrix. Pada penelitian ini dilakukan perbandingan dua kernel yaitu linear dengan RBF. Hasil evaluasi yang dilakukan pada nilai akurasi kernel linear 98.67%, precission 98%, recall 99%, dan F1-Score 98%, sedangkan pada nilai akurasi kernel RBF 98.34%, precission 97%, recall 98%, F1-Score 98%, dapat disimpulkan bahwa sentimen masyarakat dari pengguna twitter terhadap program kartu prakerja dimasa pandemi lebih condong ke netral sebesar 98,34%. Berdasarkan hasil evaluasi yang dilakukan pada nilai akurasi kernel linear menghasilkan nilai akurasi 98.67%, sedangkan kernel RBF menghasilkan akurasi 98.34%. Maka dari sisi akurasi kernel linear lebih akurat dari pada kernel RBF.
Co-Authors Ade Dwi Putra Ade Surahman Ady Chandra Agung Saputra Agus Sihabuddin Ahmad Ari Aldino Aidil Akbar Alita, Debby Andi Nurkholis Andrian, Eka Aprian Nuriansah Aprilia, Ni Wayan Ayu Sekar Ari Wibowo Bagus Miftaq Hurohman Bakti Eka Putra Deby Sintia Amelia Dedi Darwis Dinda Ayu Prasticha Donaya Pasha Elisa, Putri Elvano Delisa Mega Fatriade Saputra Fenty ariany Fikri Hamidy Heni Sulistiani Ikbal Yasin Ikbal Yasin Indah Sari Jepi Supriyanto Jepi Supriyanto Lestari, Rohmah Dewi Lili Andraini Linda Yunita M Agung Saputra Marga, Nurman Satya Mesran, Mesran Muhammad Indigo Muhammad Pajar Kharisma Muhammad Pajar Kharisma Putra Nadia Apriliza Neneng Neneng Nirwana Hendrastuty Nurman Satya Marga Nuroji Nuroji Oktavia, Ingrid Permata Permata Priandika, Adhie Thyo Priandika, Arjuna Priskilia Lovika Prita Dellia Qadhli Jafar Adrian Rido Febriansyah Rika Mersita Romadhona, Waldy Ryan Randy Suryono Sakti, Adam Indra Sanriomi Sintaro Saputra, Dany Eka Sebastian, Dicky Fernanda Setiawan, Samuel Budi Setiawansyah Setiawansyah Styawati Styawati Styawati, Styawati Taufiq Martiwansyah Very Hendra Saputra Wahyudi, Agung Deni Wang, Junhai Yasinta Ismi Yohanes Suyanto Yunita Yunita Yuri Rahmanto Zaenal Abidin Zai, Charles Zeafli Pebriawan Zulfa Nabila