Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
2.147
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Teknika Jurnal Pengabdian Masyarakat AbdiMas IJISTECH (International Journal Of Information System & Technology) Building of Informatics, Technology and Science JOURNAL OF INFORMATION SYSTEM MANAGEMENT (JOISM) IJISTECH Journal Automation Computer Information System (JACIS) The Indonesian Journal of Computer Science Research Intechno Journal : Information Technology Journal JURNAL MULTIDISIPLIN BHATARA
Seniwati, Erni
Unknown Affiliation
Religion Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Astronomy Automotive Engineering Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Library & Information Science Materials Science & Nanotechnology Mathematics Mechanical Engineering Nursing Social Sciences

Published : 14 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 14 Documents
Search

 1   2 
Sistem Rekomendasi Film Menggunakan Content Based Filtering Sari, Rizka Amelia; Isnaini , Septi Fajar; Seniwati, Erni
The Indonesian Journal of Computer Science Research Vol. 4 No. 1 (2025): Januari
Publisher : Hemispheres Press

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59095/ijcsr.v4i1.193

Abstract

Sistem rekomendasi merupakan suatu teknik yang digunakan pada perkembangan teknologi untuk memberikan kemudahan dalam menentukan pilihan berdasarkan rekomendasi yang diberikan. Sistem rekomendasi dapat diterapkan pada berbagai area objek data diantara nya pada area wisata, kuliner, buku, e-commerce, fashion, film, musik, dan lainnya. Pada penelitian ini sistem rekomendasi yang dibuat untuk rekomendasi film dengan menggunakan konsep content-based. Dataset yang digunakan berasal dari kaggle yaitu https://www.kaggle.com/datasets/georgescutelnicu/top-100-popular-movies-from-2003-to-2022-imdb. Jumlah data film yang digunakan 2000 data film. Variabel yang digunakan ada 13 yaitu title, rating, year, month, certificate, runtime, directors, stars, genre, filming location, budget, income, dan country of origin. Rekomendasi yang dihasilkan akan memberikan urutan rekomendasi berdasarkan nilai kesamaan. Nilai kesamaan rekomendasi menggunakan metode cosine similarity. Hasil implementasi pada web dengan memilih judul film “Avengers: Infinity Wars” menghasilkan nilai kesamaan tertinggi kemiripan content film nya yaitu 97,53% dengan judul film “Avengers: Endgame”. Sistem rekomendasi yang dibuat dapat digunakan oleh penggemar film untuk membantu memilih film yang content nya mirip dengan film yang digemari.
Web Pembuatan Website Klub Sepatu Roda Black Pegasus Inline Skate untuk Peningkatan Efektifitas Komunikasi Setyanto, Arief; Puspitasari, Nila Feby; Seniwati, Erni; Gibran, Ibrahim El; Shahruri, Rifandi Annas
BHATARA: Jurnal Multidisiplin Ilmu Vol 2 No 1 (2025): January
Publisher : Hemispheres Press

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59095/jmb.v2i1.186

Abstract

Peningkatan efektivitas komunikasi antar anggota komunitas merupakan tantangan yang signifikan, terutama dalam sebuah klub olahraga dengan anggota yang terus bertambah. Klub Sepatu Roda Black Pegasus Inline Skate menghadapi kebutuhan untuk menyempurnakan sistem komunikasi dan koordinasi kegiatan antar anggotanya. Untuk menjawab tantangan ini, telah dikembangkan sebuah website resmi yang dirancang sebagai platform digital terpusat bagi klub. Website ini mencakup fitur-fitur penting seperti Home, About, Pelatihan dan Pemanduan, Pendaftaran, Galery Foto, Video, Buku Tamu dan Contact dan lainnya yang memungkinkan anggota klub untuk mengakses informasi dengan mudah, berbagi pengalaman, serta meningkatkan keterlibatan mereka dalam aktivitas klub. Hasil pelaksanaan kegiatan ini menghasilkan website yang memiliki alamat domain https://pegasusjogja.org. Secara keseluruhan, pembuatan website ini berhasil memenuhi tujuan utama untuk meningkatkan efektivitas komunikasi dalam Klub Sepatu Roda Black Pegasus Inline Skate, serta mendukung pertumbuhan dan penguatan komunitas klub secara keseluruhan.
Sistem Pendukung Keputusan Berbasis Website Pemilihan Supplier Bahan Kain Batik Dengan Metode Perbandingan Eksponential (Studi Kasus: Toko Batik Azriel) Wulandari, Evita Sekar; Seniwati, Erni; Astuti, Yuli; Sidauruk, Acihmah
The Indonesian Journal of Computer Science Research Vol. 3 No. 1 (2024): January
Publisher : Hemispheres Press

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59095/ijcsr.v3i1.78

Abstract

Pada perusahaan yang berada pada bidang bisnis, ada salah satu aspek yang penting yaitu supplier. Peran dari supplier dalam kegiatan bisnis sangat berpengaruh dalam operasional. Peran dari supplier ini dikatakan penting dalam kegiatan proses operasional karena berpengaruh kepada bisnis yang dapat berjalan dengan lancar. Terdapat satu lembaga usaha yang bernama Toko Batik Azriel yang bergerak pada bisnis penjualan batik. Pada Toko Batik Azriel memiliki permasalahan dalam pemilihan Supplier yang tepat untuk mendukung berjalan nya proses bisnis. Pada bidang teknologi yang menerapkan kemampuan komputer terdapat konsep penyelesaian masalah yaitu Sistem Pendukung Keputusan (SPK)/Decision Support System (DSS). Salah satu media bahasa pemrograman yang dapat digunakan untuk menerapkan konsep DSS adalah bahasa pemrograman PHP. Bahasa pemrograman PHP akan mengakomodir konsep DSS dengan berbasis website. Tujuan mengimplementasikan konsep DSS dan bahasa pemrograman PHP agar dapat digunakan oleh pihak Toko Batik Azriel untuk melakukan pengambilan keputusan terhadap supplier yang paling tepat. Sistem pendukung keputusan berbasis website yang dibuat pada penelitian ini menggunakan Metode Perbandingan Eksponential (MPE), metode ini akan diimplementasikan ke dalam sistem berbasis website dengan bahasa pemrograman PHP dan Relational Database Management System MySQL. Konsep dasar metode perbandingan eksponential (MPE) yang merupakan bagian dari Sistem Pendukung Keputusan (SPK) yang akan menentukan urutan prioritas alternatif keputusan dengan menggunakan beberapa kriteria. Hal yang sangat penting dalam penerapan Metode Perbandingan Eksponential (MPE) adalah penentuan derajat kepentingan atau bobot dari setiap kriteria yang ditetapkan, karena akan menentukkan nilai akhir dari setiap pilihan keputusan. Dengan dibuatnya sistem pendukung keputusan berbasis website dengan Metode Perbandingan Eksponential (MPE) ini diharapkan dapat mempermudah dalam melakukan proses pemilihan supplier sesuai dengan yang diinginkan.
Content-Based Filtering untuk Sistem Rekomendasi Produk E-Commerce Pratama, Fiki; Prastio, Sabib; Seniwati, Erni; Hartanti, Ninik Tri; Sudarmanto, Sudarmanto
The Indonesian Journal of Computer Science Research Vol. 5 No. 1 (2026): Januari
Publisher : Hemispheres Press

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59095/ijcsr.v5i1.254

Abstract

Perkembangan pesat platform e-commerce mendorong kebutuhan akan sistem rekomendasi yang mampu membantu pengguna menemukan produk yang relevan secara efektif. Meskipun sistem rekomendasi telah banyak dikembangkan, implementasi yang teruji secara empiris pada dataset produk e-commerce Indonesia masih terbatas. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem rekomendasi produk e-commerce berbasis content-based filtering dengan memanfaatkan kemiripan konten antar produk. Dataset yang digunakan bersumber dari Tokopedia Products 2025 yang diperoleh melalui Kaggle, berisi informasi produk seperti nama, kategori, dan deskripsi. Representasi fitur teks dilakukan menggunakan metode Term Frequency–Inverse Document Frequency (TF-IDF) untuk mengekstraksi karakteristik penting dari setiap produk. Selanjutnya, tingkat kemiripan antar produk dihitung menggunakan Cosine Similarity guna menghasilkan rekomendasi produk yang paling relevan berdasarkan preferensi pengguna. Implementasi dilakukan menggunakan bahasa pemrograman Python dengan pustaka pandas, NumPy, dan scikit-learn. Hasil evaluasi menggunakan berbagai ukuran sampel query dan nilai K yang terdiri dari sample size 50 query yang paling representatif, sistem mencapai Precision@10 sebesar 88.40%, Recall@10 sebesar 46.81%, dan F1-Score@10 sebesar 50.88%, dengan nilai F1-Score optimal dicapai pada K=30 sebesar 66.79%. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kombinasi TF-IDF dan Cosine Similarity mampu memberikan rekomendasi produk yang relevan dengan tingkat akurasi yang baik, sehingga metode ini layak diterapkan sebagai solusi sistem rekomendasi pada platform e-commerce berbasis konten
Co-Authors Achmad Lukman, Achmad Acihmah Sidauruk Ali Mustopa, Ali Arief Setyanto Eko Riswanto, Eko Gibran, Ibrahim El Hafiyyan, Azka Haryoko, H Haryoko, Haryoko Imran, Muhammad Khamjah Bin Isnaini , Septi Fajar JOKO DWI SANTOSO Mulyatun, Sri Nila Feby Puspitasari, Nila Feby NINIK TRI HARTANTI Noviana , Zakia Rahmadhani Pangemanan, Robertus Aldrin Prastio, Sabib Pratama, Fiki Rahman, Bahtiar Rina Pramitasari Sari , Yulviani Puteri Puspita Sari, Rizka Amelia Setiawanto, Irwan Shahruri, Rifandi Annas Sudarmanto Sudarmanto, Sudarmanto TONNY HIDAYAT Wulandari, Evita Sekar Yuli Astuti