Garuda - Garba Rujukan Digital

p-Index From 2021 - 2026

1.94

P-Index

This Author published in this journals

All Journal IAES International Journal of Artificial Intelligence (IJ-AI) Jurnal Informatika Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI) Jurnal Teknik ITS Proceedings of KNASTIK JUTI: Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Teknik dan Ilmu Komputer Seminar Nasional Informatika (SEMNASIF) Journal of Information Systems Engineering and Business Intelligence SISFO CCIT (Creative Communication and Innovative Technology) Journal Journal of Information System,Graphics, Hospitality and Technology ILKOMNIKA: Journal of Computer Science and Applied Informatics JAREE (Journal on Advanced Research in Electrical Engineering) Jurnal Nasional Teknik Elektro dan Teknologi Informasi Sewagati Masip: Jurnal Manajemen Administrasi Bisnis dan Publik Terapan Proceeding of International Conference on Social Science and Humanity

Wiwik Anggraeni

Departemen Sistem Informasi Institut Teknologi Sepuluh Nopember

Author-ID : 228577

Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Dentistry Earth & Planetary Sciences Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Mathematics Mechanical Engineering Public Health Social Sciences Other

Published : 38 Documents Claim Missing Document

Claim Missing Document

Articles

1 2 3 4

Student Satisfaction Analysis of Academic Services in Institusi xzy Nisafani, Amna Shifia; Vinarti, Retno Aulia; Anggraeni, Wiwik
Teknik dan Ilmu Komputer vol. 05 no. 18 April - Juni 2016
Publisher : Teknik dan Ilmu Komputer

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

AbstrakÃÂ Kepuasan mahasiswa terhadap layanan akademik menjadi salah satu hal yang dapat mempengaruhi prestasi mahasiswa utamanya di bidang akademik. Hal ini menjadi krusial untuk bisa mempertahankan kepuasan mahasiswa terhadap layanan tersebut. Layanan yang dimaksud diantaranya adalah layanan yang diberikan oleh Dosen Pengampu, Dosen Wali dan Staf Tata Usaha. Untuk itu, perlu dilakukan analisis kepuasan mahasiswa terhadap layanan akademik di Institusi Pendidikan XYZ. Dari hasil analisis tersebut, diharapkan dapat digunakan untuk menentukan strategi dalam menjaga kepuasan mahasiswa. Adapun metode yang digunakan dalam analisis tersebut adalah menggunakan analisis deskriptif dengan menggunakan empat dimensi pengukuran, yaitu punctuality, availability, appearance, dan hospitality. Hasil dari analisis ini menunjunjukkan bahwa appearance menjadi dimensi dengan nilai kepuasan tertinggi untuk semua objek layanan, dan availability menjadi dimensi dengan nilai kepuasan terendah untuk semua objek layanan. Lebih lanjut, nilai kepuasan terendah untuk objek layanan TU masih memiliki nilai yang lebih tinggi dibandingkan dengan nilai kepuasan terendah objek layanan yang lain. Hal yang menarik adalah rendahnya nilai kepuasan tersebut disebabkaan karena banyaknya mahasiswa yang memberikan respon netral untuk instrumen penilaian tersebut. Secara keseluruhan, mahasiswa cukup puas dengan kinerja layanan akademik dengan rata-rata kepuasan di atas 60%.ÃÂ Kata Kunci: analisis kepuasan; analisis deskriptif; layanan akademik; kualitas layanan, dimensi kualitas.ÃÂ ÃÂ AbstractÃÂ Students satisfaction of academic services is one aspect affecting student achievement especially in the academic field. It is crucial to be able to maintain student satisfaction towards the service. The services in question include services provided by the lecturers, academic advisors and administration staff. To that end, it is necessary to do an analysis of student satisfaction with the academic services of the Educational Institution XYZ. The analysis was expected to be used for determininf the strategy for maintaining student satisfaction. The method used in the analysis was descriptive analysis using four-dimensional measurements like punctuality, availability, appearance, and hospitality. The results of this analysis showed that appearance became a dimension with the highest satisfaction scores for all objects of service, and availability a dimension with the lowest satisfaction score for all service objects. Furthermore, the lowest satisfaction scores for the administration service still had a higher value than the lowest satisfaction score of other services. An interesting finding was that the satisfaction value was low because many students gave neutral responses to the assessment instruments. Overall, students were quite satisfied with the performance of the academic services with an average satisfaction above 60%.Keywords: analysis of satisfaction; Descriptive analysis; academic services; quality of service, quality dimensionÃÂ

ANALISIS KINERJA METODE ANFIS UNTUK PERAMALAN KASUS DEMAM BERDARAH DI KABUPATEN MALANG Anggraeni, Wiwik; Kurniaji, Garis Narendra; Riksakomara, Edwin; Samopa, Febriliyan; Wibowo, Radityo Prasetianto; T, Lulus Condro; Pujiadi, Pujiadi
SISFO Vol 7 No 3 (2018)
Publisher : Department of Information Systems, Institut Teknologi Sepuluh Nopember

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

Demam Berdarah Dengue (DBD) di Kabupaten Malang saat ini telah menjadi kejadian luar biasa nasional di Kabupaten Malang. Pemerintah Malang sudah melakukan upaya preventif untuk menekan jumlah penderita, namun penderita DBD tetap besar. Dibutuhkan peramalan jumlah penderita sebagai dasar informasi untuk tindakan mitigasi (sistem peringatan dini). Penelitian ini mempunyai tujuan untuk menerapkan metode Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) untuk meramalkan jumlah penderita demam berdarah dan kemudian mengetahui bagaimana kinerja metode tersebut dari segi akurasi dan kemampuan mengikuti pola. Dalam melakukan prediksi, daerah di Kabupaten Malang dikelompokkan menjadi 3 berdasarkan ketinggian daerah, yaitu Malang Rendah, Malang Sedang, dan Malang Tinggi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa nilai Mean Absolute Percentage error sebesar 19% untuk daerah Malang Rendah, 24% untuk Malang Sedang dan 15% untuk Malang Tinggi. Sedangkan Mean Directional Accuracy sebesar 50% untuk Malang Rendah, 42% untuk Malang Sedang dan 42% untuk Malang Tinggi.

BLENDED LEARNING DARI PERSPEKTIF PARA GURU SEKOLAH DI PONDOK PESANTREN Muklason, Ahmad; Mahananto, Faizal; Anggraeni, Wiwik; Djunaidy, Arif; Riksakomara, Edwin
SISFO Vol 8 No 2 (2019)
Publisher : Department of Information Systems, Institut Teknologi Sepuluh Nopember

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

To survive the industrial revolution 4.0 which was marked by the massive use of digital technology, educational organizations are expected to do digital transformation. However, unfortunately it is commonly known that there is a gap in the use of technology in Indonesia between big cities and regions, between modern education system and traditional education system. To reduce this gap, blended learning technology training was held aimed for teachers in the Darul Ulum Islamic boarding school in Peterongan, Jombang. Pondok Pesantren Darul Ulum Islamic is a boarding school with almost 10,000 students. In the Darul Ulum Islamic boarding school its self there are various educational units ranging from primary school to higher education. This study focuses on investigating the online learning technology adoption by teachers in Islamic boarding school, especially their perspective on the technology. Our findngs showed that they are very ready to adopt the technology.

IDENTIFIKASI FAKTOR PREDIKSI DIAGNOSIS TINGKAT KEGANASAN KANKER PAYUDARA METODE STEPWISE BINARY LOGISTIC REGRESSION Vinarti, Retno Aulia; Anggraeni, Wiwik
Jurnal Informatika Vol 12, No 2 (2014): NOVEMBER 2014
Publisher : Institute of Research and Community Outreach - Petra Christian University

The World Health Organization (WHO) reported that deaths caused by cancer in the world these last four years has increased significantly. The data also reflected in the increase in breast cancer cases. In Indonesia, two cases also the highest cases of adult female deaths. Based on Hospital Information System, the number of breast cancer patients either inpatient or outpatient care amounted to 28.7%. This fact revealed more than 40% of all cancers can be prevented with early detection cancer. Role of Information Technology can implemented by data mining techniques to shorten the diagnosing time, accuracy and selection of factors early detection of breast cancer. Stepwise binary logistic regression method has the advantage to add and subtract the independent variables in accordance with level of significance of the model. Based on the analysis of weighting method, the highest four variables that should be more aware is the area of cancer (area), fineness (smoothness), the number of dots (concave points) or the nucleus of cancer and grayish level of cancer (texture). So the accuracy and processing speed of diagnosis of the severity of breast cancer can be improved through this method.

PERANCANGAN DAN PEMBUATAN DATA WAREHOUSE UNTUK KEBUTUHAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DI BIDANG AKADEMIK Anggraeni, Wiwik; Rezalini P. S, Restia; Wibowo, Radityo Prasetianto; Hendrawan, Rully Agus
Proceedings of KNASTIK 2010
Publisher : Duta Wacana Christian University

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

Informasi mengenai data mahasiswa dan data IPD (Indeks Prestasi Dosen) dibutuhkan oleh seorang koordinator bidang pengajaran di jurusan Sistem Informasi untuk melihat kondisi akademik. Di sisi lain, ITS hanya menyediakan informasi akademik yang berasal dari database yang terpusat di BAAK (FRS Online). Untuk mengatasi permasalahan tersebut dibangun sebuah data warehouse di Jurusan Sistem Informasi. Data warehouse ini dikembangkan dengan menggunakan Pentaho Business Intelligent Suite. Pentaho adalah sebuah package software opensource yang gratis untuk digunakan dan didistribusikan. Dalam pengerjaan pembangunan data warehouse ini akan melalui proses ETL dan pembuatan Star Schema berupa dimensi-dimensi yang terhubung dengan fact table berupa table peningkatan proses pembelajaran di jurusan Sistem Informasi. Kemudian hasil data warehouse akan dianalisa melalui proses OLAP (On-line Analytical Processing). Penelitian ini menghasilkan output berupa data warehouse yang siap digunakan dan juga dapat digunakan sebagai inputan system aplikasi dashboard yang akan dibangun.

PENGEMBANGAN SISTEM KLASIFIKASI PAPER OTOMATIS MENGGUNAKAN ALGORITMA BACK PROPAGATION NEURAL NETWORK PADA OPEN JOURNAL SYSTEM (OJS) Malays, Fajar Kurnia; Anggraeni, Wiwik; Muklason, Ahmad
Proceedings of KNASTIK 2010
Publisher : Duta Wacana Christian University

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

Klasifikasi dokumen sebenarnya adalah permasalahan yang mendasar dan penting, dan berarti memasukkan suatu dokumen tertentu ke dalam kategori yang ada. Metode yang sekarang ada adalah melakukan tugas klasifikasi secara manual. Hal itu dirasa sangat menyulitkan dan melelahkan apabila dokumen yang ada berjumlah ratusan atau bahkan ribuan. Sehingga perlu dibuat sistem klasifikasi dokumen secara otomatis pada suatu permasalahan tertentu, misalnya pada makalah ini adalah pengklasifikasian dokumen pada OJS. Dalam makalah kali ini, penulis menggunakan algoritma Back Propagation Neural Network untuk memecahkan masalah klasifikasi dokumen. Data dokumen yang digunakan adalah 3 kategori yang diunduh dari jurnal online dengan masing-masing kategori berjumlah 100 dokumen. Untuk pembuatan sistem tersebut digunakan bahasa pemrograman PHP. Hasil menunjukkan bahwa aplikasi klasifikasi dokumen menunjukkan kebenaran pengujian data yang cukup tinggi, yaitu 91-94%. Sistem ini dapat membantu manajer atau pengelola forum (OJS) terutama dalam hal mengklasifikasikan suatu dokumen atau paper yang ada ke dalam kelas yang bersesuaian.

AN EXPERIMENTAL STUDY ON BANK FORECASTING USING REGRESSION DYNAMIC LINIER MODEL Wiwik Anggraeni; Danang Febrian
CCIT Journal Vol 5 No 1 (2011): CCIT JOURNAL
Publisher : Universitas Raharja

Nowadays, forecasting is developed more rapidly because of more systematicaly decision making process in companies. One of the good forecasting characteristics is accuration, that is obtaining error as small as possible. Many current forecasting methods use large historical data for obtaining minimal error. Besides, they do not pay attention to the influenced factors. In this final project, one of the forecasting methods will be proposed. This method is called Regression Dynamic Linear Model (RDLM). This method is an expansion from Dynamic Linear Model (DLM) method, which model a data based on variables that influence it. In RDLM, variables that influence a data is called regression variables. If a data has more than one regression variables, then there will be so many RDLM candidate models. This will make things difficult to determine the most optimal model. Because of that, one of the Bayesian Model Averaging (BMA) methods will be applied in order to determine the most optimal model from a set of RDLM candidate models. This method is called Akaike Information Criteria (AIC). Using this AIC method, model choosing process will be easier, and the optimal RDLM model can be used to forecast the data. BMA-Akaike Information Criteria (AIC) method is able to determine RDLM models optimally. The optimal RDLM model has high accuracy for forecasting. That can be concluded from the error estimation results, that MAPE value is 0.62897% and U value is 0.20262.

PENERAPAN METODE EXPONENTIALLY WEIGHTED QUANTILE REGRESSION UNTUK PERAMALAN PENJUALAN MOBIL Wiwik Anggraeni
Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI) 2011
Publisher : Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Islam Indonesia

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

Kontrol terhadap persediaan sangat dibutuhkan untuk semua jenis produk termasuk produk otomotifseperti mobil, hal ini dilakukan agar dapat memastikan produk yang tersedia dipasar berada dalam level safetystock. Cara yang dapat digunakan untuk memperkirakan jumlah unit yang tersedia di pasar adalah denganmelakukan peramalan.Pada Penelitian ini akan dilakukan peramalan dengan menggunakan metodeexponentially weighted quantile regression (EWQR) yang dikemukakan oleh James W. Taylor pada tahun 2006.Metode ini melakukan pendekatan dengan menggunakan exponential smoothing dari cumulative distributionfunction (cdf). Peramalan dilakukan dengan melihat data penjualan barang pada periode sebelumnya. Hasildari uji coba menunjukkan bahwa peramalan dengan menggunakan metode EWQR memiliki tingkat keakuratanyang tinggi yaitu dengan nilai mean absolute percentage error (MAPE) sebesar 0.0055%, padahal menurutoktafri (2001) hasil peramalan dengan MAPE kurang dari 25% dapat dikatakan baik. Hasil dari metode EWQRini juga lebih baik jika dibandingkan dengan metode Holt’s yang memiliki nilai MAPE 13.3615% dan simpleexponential smoothing yang memiliki nilai 1.2915%

Pembuatan Sistem Pakar Untuk Pendeteksian dan Penanganan Dini Pada Penyakit Sapi Berbasis Mobile Android Dengan Kajian Kinerja Teknik Knowledge Representation Wahyu Ardianto; Wiwik Anggraeni; Ahmad Mukhlason
Jurnal Teknik ITS Vol 1, No 1 (2012)
Publisher : Direktorat Riset dan Pengabdian Masyarakat (DRPM), ITS

Deteksi dan penanganan dini pada penyakit sapi adalah hal penting untuk peningkatan produktivitas daging sapi. Ketergantungan akan keberadaan seorang dokter hewan sangatlah tinggi terutama bagi para peternak di desa. Namun, keberadaan seorang dokter hewan tidak selalu ada setiap saat atau susah ditemui terutama di daerah pedesaan. Maka, Pada tugas akhir sebelumnya mengenai pendeteksian dan penanganan dini pada penyakit sapi telah menghasilkan sebuah aplikasi berbasis desktop yang bertujuan untuk memudahkan para peternak sapi untuk memanfaatkan keahlian seorang pakar dalam bentuk sebuah aplikasi. Penggunaan aplikasi tersebut akan lebih praktis dan efisien ketika diimplementasikan ke dalam aplikasi berbasis mobile, selain perangkat mobile yang sudah banyak dimiliki oleh sebagian besar masyarakat, pengguna aplikasi tersebut bisa mengggunakan aplikasi tersebut dimana saja. Namun, dengan sumber daya komputasi yang terbatas pada perangkat mobile, diperlukan knowledge representation yang tepat sehingga dapat mengoptimalkan kinerja aplikasi pada perangkat mobile. Dengan menggunakan knowledge base yang dihasilkan pada pengerjaan tugas akhir sebelumnya mengenai sistem pakar dalam pendeteksian dan penanganan dini pada penyakit sapi, penulis mengusulkan sebuah aplikasi untuk pendeteksian dan penanganan dini pada penyakit sapi berbasis mobile yang dibangun pada sistem operasi android dengan membandingkan beberapa knowledge representation untuk mengoptimalkan kinerja dari perangkat mobile.

Penerapan Case-Based Reasoning Pada Sistem Cerdas Untuk Pendeteksian dan Penanganan Dini Penyakit Sapi Irlando Moggi Prakoso; Wiwik Anggraeni; Ahmad Mukhlason
Jurnal Teknik ITS Vol 1, No 1 (2012)
Publisher : Direktorat Riset dan Pengabdian Masyarakat (DRPM), ITS

Penyakit sapi memberikan dampak yang signifikan terhadap penurunan produksi daging bagi para peternak sapi. Untuk meminimalisir dampak dari penyakit perlu dilakukan pendeteksian dan penanganan dini untuk mencegah tingginya kerugian yang terjadi. Sistem cerdas dapat memudahkan peternak sapi untuk mendiagnosa secara mandiri. Penelitian sebelumnya menghasilkan sistem cerdas untuk mendiagnosa penyakit sapi menggunakan algoritma Backpropagation Artificial neural Network(ANN). Namun ANN bersifat black-box karena kita tidak dapat melihat informasi yang mendasari hasil diagnosa. Tugas akhir ini memiliki tujuan untuk menjawab permasalahan tersebut, yakni dengan membuat sistem cerdas berbasis Cased-Based Reasoning(CBR) untuk menyempurnakan sistem cerdas yang sebelumnya dibuat menggunakan ANN. CBR memberikan hasil diagnosa berdasarkan permasalahan terdahulu yang dapat direvisi untuk memecahkan permasalahan terbaru. Dari ketiga uji coba dengan case didalam case memory(skenario 1), diluar case memory(skenario 2), dan gejala parsial dari case memory(skenario 3) mendapatkan hasil yang baik dengan nilai precision 100% dan 95.83% untuk skenario 1 dan 3. Serta nilai precision yang memang kurang baik untuk skenario 2 sebesar 59.31%. Dengan demikian, sistem cerdas ini dapat memberikan hasil diagnosa yang akurat dan memudahkan peternak sapi dalam mendiagnosa secara mandiri.

Co-Authors Achmad Holil Noor Ali Adri Gabriel Sooai Agustinus Bimo Gumelar Ahmad Mukhlason Ahmad Muklason Amalia Utamima Amalinda Jayanty Amira Herwindyani Hutasuhut Amna Shifia Nisafani Andreas Agung Kristanto, Andreas Agung Ani Rahmadiani Apol Pribadi Arif Djunaidy Arrizal Kusuma, Moch Farrel Asra Alfathoni Aulia Sidharta, Hanugra Aulia Vinarti Danang Febrian Diah Risqiwati Divka, Princessa Sissy Eko Mulyanto Yuniarno Faizal Mahananto Fajar Kurnia Malays Fandi Cahyo Saputro Febriliyan Samopa Handayani Tjandrasa Hanif Mitsal Mahatta Hardhika Propitadewa Ika Ayu Fajarwati Ilmi Usrotin Choiriyah Imelda Dian Rahmawati Indar Sugiarto Irlando Moggi Prakoso Jeremy Diaz Prasetyo Jihaan Harvi Habibah Kurniaji, Garis Narendra Kusumawardhani, Renny Pradina Lailatul Husniah Laura Wilhelmina Theresia Leivina Kartika Dewi Lia Farihul Mubin M. Fajrul Hakim M. Fiqri Ananda Maria Cendanasari Kurniawan Putri Mauridhi Hery Purnomo Mauridhi Hery Purnomo Meilani, Maulidiya Mochamad Zidan Aqila Kamil Muhammad Ali Fikri Muhammad Arif Nuriman Muhammad Daffa Maulana Muhammad Hisyam Naufal Rafiawan Basara Nazriyah Deni Tsaniyah Nova Eka Budiyanta Novian Tiandini Nur Aini Lestari Nur Khofifah Nur Laila Nur Nindya Risnina Oktania, Teky Budi Perdana, Muhammad Ilham Pujiadi Pujiadi Pujiadi, Pujiadi Purnama, I Putu Adhitya Pratama Mangku Radityo Prasetianto Wibowo Rahma Fauzia Rahmanisa, Fathia Raras Tyas Nurita Raras Tyasnurita Restia Rezalini P. S Retno Aulia Vinarti Rikasakomara, Edwin Riksakomara, Edwin Rizky Praditya Rully Agus Hendrawan Septica Tiara Indah Permatasari Sidharta, Hanugra Aulia Siti Aminatus Zehroh Sudiarti, Yeyen SUGIYANTO Sugiyanto - Supeno M Susiki Nugroho T, Lulus Condro Tresnaning Arifiyah Tri Achmadi Wahyu Ardianto Willy Achmat Fauzi

Title

Found 38 Documents
Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title Search

Found 38 Documents Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title

Found 38 Documents
Search