Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
1.066
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Building of Informatics, Technology and Science Jurnal Riset dan Aplikasi Mahasiswa Informatika (JRAMI) Jurnal Rekayasa Komputasi Terapan Seminar Nasional Riset dan Teknologi (SEMNAS RISTEK)
Niswati, Za'imatun
Unknown Affiliation
Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Education Engineering Other

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

Found 6 Documents
Search

 1 
Sistem Pakar Identifikasi Ikan Cupang dengan Algoritma Depth First Search Berbasis Java Rezki, Fraditian; Niswati, Za'imatun
Jurnal Riset dan Aplikasi Mahasiswa Informatika (JRAMI) Vol 5, No 04 (2024): Jurnal Riset dan Aplikasi Mahasiswa Informatika (JRAMI)
Publisher : Universitas Indraprasta PGRI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30998/jrami.v5i4.9681

Abstract

Ikan cupang memiliki variasi yang cukup banyak, diantaranya yaitu veiltail, doubel tail, combtail, halfmoon, plakat, rosetail, giant betta, dan HMPK. Karena terlalu banyaknya, sehingga orang awam dan penghobi sulit membedakannya. Mengembangkan sebuah aplikasi sistem pakar yang dapat memudahkan para pengguna untuk menemukenali jenis ikan cupang. Pengembangan aplikasi dilakukan di toko Timural Betta sebagai tempat melakukan penelitian dikarenakan lengkapnya variasi yang dijual di toko tersebut, serta toko ramai dengan pembeli yang masih suka bingung atau keliru dalam membedakan jenis ikan cupang. Pengembangan aplikasi menggunakan algoritma Depth First Search (DFS) berbasis java. Hasilnya, sistem atau aplikasi yang dibangun dapat berjalan baik. Dengan adanya aplikasi sistem pakar identifikasi jenis ikan cupang ini membantu terjadi kurang pahamnya dalam mengetahui jenis atau mencari fakta-fakta jenis ikan cupang melalui warna-warna yang ada pada tubuh ikan cupang. Adanya aplikasi sistem pakar ini dapat meminimalisir biaya konsultasi dan mempermudah pekerjaan peternak.
Sistem Pengambilan Keputusan Penilaian Kinerja Karyawan Menggunakan Metode SAW pada PT. Telkom Akses Ramadhan, Angki; Niswati, Za'imatun; Pinahayu, Ek Ajeng Rahmi
Jurnal Rekayasa Komputasi Terapan Vol 5, No 02 (2025)
Publisher : Universitas Indraprasta PGRI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30998/jrkt.v5i02.13811

Abstract

Penilaian kinerja karyawan merupakan aspek penting dalam manajemen sumber daya manusia yang memengaruhi pengambilan keputusan terkait promosi, kompensasi, dan pengembangan karier. PT. Telkom Akses menghadapi tantangan dalam mengevaluasi kinerja karyawan secara objektif dan efisien karena masih menggunakan sistem manual yang subjektif. Oleh karena itu, tujuan penelitian ini adalah untuk mengembangkan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) berbasis metode Simple Additive Weighting (SAW) guna meningkatkan objektivitas, transparansi, dan efisiensi dalam proses penilaian kinerja karyawan di PT. Telkom Akses. Penelitian ini menggunakan metode studi pustaka dan studi lapangan, yang mencakup observasi dan wawancara dengan pihak terkait. Algoritma SAW diterapkan untuk menentukan bobot kriteria dan melakukan perankingan berdasarkan hasil perhitungan normalisasi data karyawan. Sistem ini dikembangkan menggunakan bahasa pemrograman Java dan database MySQL untuk memastikan efisiensi dalam pengelolaan data. Hasil dari penelitian ini adalah sebuah aplikasi yang mampu mengotomatisasi proses penilaian kinerja, memberikan peringkat karyawan berdasarkan kriteria objektif, serta meningkatkan transparansi dalam pengambilan keputusan. Implementasi sistem ini diharapkan dapat membantu PT. Telkom Akses dalam meningkatkan efisiensi, akurasi, dan keadilan dalam evaluasi kinerja karyawan.penghargaan dan promosi karyawan.
Aplikasi Pendataan Iuran Warga dan Penggajian Petugas pada Perumahan Griya Tajurhalang Berbasis Java Netbeans Zenuddin, Muhammad Reza; Niswati, Za'imatun; Sulistyaniningsih, Endang
Jurnal Riset dan Aplikasi Mahasiswa Informatika (JRAMI) Vol 6, No 03 (2025): Jurnal Riset dan Aplikasi Mahasiswa Informatika (JRAMI)
Publisher : Universitas Indraprasta PGRI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30998/jrami.v6i03.5578

Abstract

Tujuan penelitian ini adalah untuk mengembangkan sebuah sistem pendataan iuran warga dan penggajian petugas yang dapat menggantikan sistem yang masih menggunakan cara manual. Selain itu, untuk mengimplementasikan sistem pendataan iuran warga dan penggajian petugas menggunakan bahasa pemrograman Java dan basis data MySQL. Metode yang digunakan pada penelitian ini adalah metode kualitatif dengan metode pengumpulan data berupa wawancara dan observasi. Hasil dari penelitian ini adalah adanya aplikasi pendataan iuran warga dan penggajian petugas pada perumahan Griya Tajurhalang Bogor berbasis Java Netbeans.
Milk Production Estimation Model for Cattle Based on Image Processing using Random Forest, XGBoost, and LightGBM Niswati, Za'imatun; Nurdiati, Sri; Buono, Agus; Sumantri, Cece
Building of Informatics, Technology and Science (BITS) Vol 7 No 2 (2025): September 2025
Publisher : Forum Kerjasama Pendidikan Tinggi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47065/bits.v7i2.7585

Abstract

Milk is a livestock product consumed by individuals of all ages. Therefore, it is essential to increase milk production in Indonesia to meet domestic demand. The growth of dairy cattle populations and milk production has not been able to keep up with rising consumption, resulting in a reliance on imports for most dairy products and their derivatives, with imports steadily increasing over the years. Therefore, alternative solutions are needed to enhance the milk production. One approach is to develop a milk production estimation model to determine the optimal number of dairy cattle to be cultivated by farmers and livestock companies to meet domestic demand. The objective of this study was to create a dairy milk production estimation model through image analysis using the Random Forest, XGBoost, and LightGBM algorithms. The milk production estimation model used in this study used CLAHE for contrast enhancement and VGG-16 for feature extraction. The results showed that XGBoost provided the best performance, explaining 74% of the data variation in the Y variable with a relatively small estimation error of 0.92. After parameter tuning using Grid Search, an improvement was observed, where XGBoost explained 86% of the data variation in the Y variable, and the estimation error decreased to 0.72. Image processing and machine learning technologies are part of precision agriculture that aims to improve the efficiency, productivity, and sustainability of livestock operations.
Sistem Informasi Penjualan Barang Bekas pada UD. Sidamukti Jaya Depok Berbasis Java Setiyana, Rizki; Niswati, Za'imatun; Widiyatun, Fita
Jurnal Riset dan Aplikasi Mahasiswa Informatika (JRAMI) Vol 6, No 04 (2025): Jurnal Riset dan Aplikasi Mahasiswa Informatika (JRAMI)
Publisher : Universitas Indraprasta PGRI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30998/jrami.v6i04.5594

Abstract

Bahasa pemograman Java yaitu dapat membuat berbagai bentuk aplikasi seperti desktop, web, dan sebagainya. Aplikasi dengan teknologi Java bersifat multi-platform karena dapat dijalankan pada seluruh mesin yang memiliki Java Runtime Environment (JRE). Neatbeans merupakan sebuah aplikasi Integrated Development Environment (IDE) yang menggunakan bahasa pemograman Java dari Sun Microsystems yang berjalan di atas swing dan banyak digunakan sekarang sebagai editor untuk berbagai bahasa pemrograman.  UD. Sidamukti Jaya Depok merupakan sebuah unit usaha kecil sampai menengah yang dimiliki oleh Bapak Saarih, yang didirikan pada tahun 1987 dengan tujuan untuk mengurangi jumlah barang bekas yang tidak terpakai agar dapat didaur ulang dan dapat digunakan kembali. Sistem penjualan, pembelian dan  masih menggunakan perhitungan manual, sehingga masih ditemukan beberapa kesalahan dan kendala dalam pengolahan data serta pembutaan laporan. Berdasakan masalah tersebut, maka memanfaatkan Java Neatbeans untuk merancang sistem jual beli agar dapat digunakan dengan mudah oleh pengguna dan menyediakan informasi data transaksi penjualan, pembelian serta laporan yang berkaitan dengan data barang daur ulang.
Penerapan Metode K-Means untuk Pengelompokan Data Penjualan Produk pada Toko Uber Moro 2 Kurniansyah, Alfath Adil; Wulan, Rayung; Niswati, Za'imatun
Semnas Ristek (Seminar Nasional Riset dan Inovasi Teknologi) Vol 10, No 1 (2026): SEMNAS RISTEK 2026
Publisher : Universitas Indraprasta PGRI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30998/semnasristek.v10i1.8514

Abstract

Penelitian ini dilakukan untuk membantu Toko Uber Moro 2 dalam mengelola data penjualan produk yang semakin kompleks menjadi lebih sistematis dan efisien melalui penerapan metode K-Means. Tujuan dari penelitian ini adalah membangun sistem analisis yang mampu mengelompokkan produk berdasarkan performa penjualannya. Metode K-Means dipilih karena kemampuannya dalam mengelompokkan data berdasarkan kemiripan nilai dari jumlah produk terjual dan total transaksi produk selama 3 bulan terakhir. Proses iteratif K-Means menghasilkan klaster dengan karakteristik serupa, sehingga memudahkan identifikasi pola penjualan. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu membagi ke dalam tiga kategori penjualan: tinggi, sedang, dan rendah. Secara rinci, terdapat 14 produk dengan penjualan tinggi, 10 produk dengan penjualan sedang, dan 16 produk dengan penjualan rendah. Sistem ini mempermudah pemilik toko dalam melaksanakan operasional toko seperti pengelolaan stok maupun promosi produk secara lebih efektif.
Co-Authors Agus Buono Cece Sumantri Ek Ajeng Rahmi Pinahayu Fita Widiyatun Kurniansyah, Alfath Adil Ramadhan, Angki Rayung Wulan Rezki, Fraditian Setiyana, Rizki Sri Nurdiati Sulistyaniningsih, Endang Zenuddin, Muhammad Reza