Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
9.923
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Bianglala Informatika : Jurnal Komputer dan Informatika Akademi Bina Sarana Informatika Yogyakarta Jiko (Jurnal Informatika dan komputer) METHODIKA: Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi Indonesian Journal of Applied Informatics KOMPUTIKA - Jurnal Sistem Komputer Simtek : Jurnal Sistem Informasi dan Teknik Komputer Jurnal Informatika Global STRING (Satuan Tulisan Riset dan Inovasi Teknologi) Journal of Information Systems and Informatics Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi) JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) G-Tech : Jurnal Teknologi Terapan Infotek : Jurnal Informatika dan Teknologi Madaniya Infotech: Journal of Technology Information Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) Jurnal FASILKOM (teknologi inFormASi dan ILmu KOMputer) Infotech: Jurnal Informatika & Teknologi Jurnal SAINTIKOM (Jurnal Sains Manajemen Informatika dan Komputer) International Journal Software Engineering and Computer Science (IJSECS) Jurnal Dinamika Informatika (JDI) Jurnal Sistem Informasi Triguna Dharma (JURSI TGD) Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (Jinteks) Duta.com : Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi dan Komunikasi Jurnal Indonesia Sosial Teknologi Proceeding of International Conference Health, Science And Technology (ICOHETECH) Adopsi Teknologi dan Sistem Informasi Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis Innovative: Journal Of Social Science Research Journal Of Artificial Intelligence And Software Engineering SmartComp Sains Data Jurnal Studi Matematika dan Teknologi Jurnal PETISI (Pendidikan Teknologi Informasi) Jurnal Pengabdian Masyarakat Inovasi Indonesia TEKNOSAINS: Jurnal Sains, Teknologi dan Informatika
Dwi Hartanti
Universitas Duta Bangsa Surakarta
Religion Humanities Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Health Professions Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Mathematics Mechanical Engineering Medicine & Pharmacology Physics Public Health Social Sciences Other

Published : 79 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 79 Documents
Search

 2   3   4   5   6 
Sistem Inventaris Gudang Pada PT Mitra Kasih Perkasa Berbasis Web Setiawan, Jodi Apri; Hartanti, Dwi; Muhammad, Nibras Faiq
Innovative: Journal Of Social Science Research Vol. 4 No. 4 (2024): Innovative: Journal Of Social Science Research
Publisher : Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/innovative.v4i4.13929

Abstract

PT Mitra Kasih Perkasa merupakan suatu perusahaan dengan fokus linear pada perdagangan sistem digital khususnya ­e-parking. Dalam proses pengelolaan inventaris bisnisnya masih dilakukan pencatatan manual. Hal ini menjadi kendala bagi tim gudang dikarenakan perusahaan ini semakin berkembang sehingga inventaris instalasi maupun stok produk semakin bertambah jumlah yang mengakibatkan tidak efisiennya tim gudang. Dengan demikian, penelitian ini menggunakan pokok bahasan sistem informasi inventaris gudang. Menggunakan waterfall sistem Inventaris Gudang ini berbasis website dengan memiliki 2 hak akses admin dan manajer yang memiliki fitur mengelola jenis barang, mengelola barang, mengelola barang masuk dan keluar serta manajemen customer. Hal ini diharapkan sistem yang dikembangkan dapat menjadi jalan keluar bagi permasalahan dalam pengelolaan inventaris gudang PT Mitra Kasih Perkasa.
Pengelompokan Produksi Padi dan Beras Provinsi Jawa Timur dengan Metode Agglomerative Hierarchical Clustering Hasim Azari; Dwi Hartanti; Aprilisa Arum Sari
Infotek: Jurnal Informatika dan Teknologi Vol. 7 No. 2 (2024): Infotek : Jurnal Informatika dan Teknologi
Publisher : Fakultas Teknik Universitas Hamzanwadi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29408/jit.v7i2.26016

Abstract

Paddy is a food crop that produces rice which is widely consumed for basic needs and has become a source of income for the Indonesian people. Often the need for rice continues to increase and cannot only rely on domestic production, so it is necessary to optimize paddy producing areas. Grouping rice-producing areas needs to be done to identify production potentials and areas that require improvement. This research aims to group paddy and rice production based on districts/cities in East Java Province. The method used is Agglomerative Hierarchical Clustering (AHC) with the best algorithm, namely average linkage based on the highest cophenetic correlation of 0.8478. The research results showed 4 clusters: cluster 1 (high) with 4 districts, cluster 2 (low) with 18 districts, cluster 3 (medium) with 7 districts, and cluster 4 (very low) with 9 cities. The silhouette coefficient test is 0.6347, close to 1, thus indicating good clustering. These results can be used as a reference for the government and society in optimizing paddy and rice production to maintain the country's food security
Pengembangan Sistem Deteksi Penyakit Tanaman Tomat Melalui Citra Daun dengan Metode You Only Look Once (YOLO) Berbasis Android Bagus Erwanto; Afu Ichsan Pradana; Dwi Hartanti
G-Tech: Jurnal Teknologi Terapan Vol 8 No 3 (2024): G-Tech, Vol. 8 No. 3 Juli 2024
Publisher : Universitas Islam Raden Rahmat, Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33379/gtech.v8i3.4327

Abstract

Agriculture plays a crucial role in Indonesia's economy, particularly in horticultural sub-sectors like fruit and vegetable production. Cultivation of tomatoes (Lycopersicum esculentum Mill) is one of the flagship commodities, but leaf disease attacks pose a major challenge that can reduce yields. Various studies have highlighted the need for computer vision-based plant disease detection solutions for tomatoes. This research focuses on developing a leaf disease detection application for tomato images on Android using the You Only Look Once (YOLO) method. Model evaluation was conducted using a confusion matrix and metrics such as precision, recall, and mAP (mean Average Precision). The results demonstrate high accuracy in classifying various diseases on tomato leaves. The model showed good performance in classifying different types of tomato leaf diseases, achieving an mAP of 96.6% and recall of 92.2% across all disease classes. Black box testing of the application indicated strong detection capabilities. This application has been successfully developed and released as 'Plantify' on Apkpure.
Sistem pakar diagnosis gangguan tumbuh kembang balita dengan certainty factor Meraldy Fiko Rastio Ajie; Dwi Hartanti; Vihi Atina
INFOTECH : Jurnal Informatika & Teknologi Vol 5 No 1 (2024): INFOTECH: Jurnal Informatika & Teknologi
Publisher : LPPMPK - Sekolah Tinggi Teknologi Muhammadiyah Cileungsi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37373/infotech.v5i1.1162

Abstract

Perkembangan dunia teknologi informasi dan komunikasi semakin pesat dan merambah ke beberapa sektor salah satunya yaitu dunia kesehatan. Salah satu hal yang dapat membantu di Dunia Kesehatan adalah membuat sesuatu yang dapat berfikir dan bertindak lazimnya manusia yang bisa disebut dengan “Sistem Pakar”. Gangguan tumbuh kembang balita berdampak negatif jangka panjang. Akses terbatas ke fasilitas kesehatan, seperti posyandu yang hanya sebulan sekali dan konsultasi dokter anak yang mahal serta waktu praktek terbatas, meningkatkan kasus gangguan tumbuh kembang pada balita. Dalam bidang ini, sistem pakar berguna dalam mendeteksi gangguan tumbuh kembang pada balita. Sistem pakar ini menggunakan metode certainty factor. Metode certainty factor akan berjalan dari fakta yang diimplementasikan dengan bagian IF dan THEN, kemudian melalui rule-rule yang berisi gejala dan penyakitnya, dan akhirnya menghasilkan diagnosis penyakit. Setelah dilakukan pengujian dengan menggunakan 15 sampel data pasien menunjukkan hasil akurasi sebesar 93%. Sistem pakar ini memungkinkan orang tua pasien mendeteksi gangguan tumbuh kembang balita secara dini dengan cepat, sehingga bisa segera mendapatkan perawatan terpadu dari dokter spesialis
Identifikasi Kesehatan Daun Tanaman Padi Menggunakan Klasifikasi Biner Sehat dan Tidak Sehat dengan Algoritma Convolutional Neural Network (CNN) Di Kabupaten Klaten Azizah, Shelvi; Pradana, Afu Ichsan; Hartanti, Dwi
Komputika : Jurnal Sistem Komputer Vol. 13 No. 2 (2024): Komputika: Jurnal Sistem Komputer
Publisher : Computer Engineering Departement, Universitas Komputer Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34010/komputika.v13i2.12771

Abstract

Rice is a vital food crop in Indonesia, where Klaten has become one of the main rice suppliers with a production achievement of 101 thousand tons in 2020. However, the challenge faced is the attack of diseases such as blast, leaf blight, and bacterial wilt which can result in huge losses in yield if not handled effectively. To address this issue, research was conducted using Convolutional Neural Network (CNN), an algorithm commonly used for image processing. In this study, the process involved two main stages namely Feature Extraction and Fully Connected Layer, utilizing a dataset of 2400 images categorized into healthy and unhealthy classes. The results show a very high level of accuracy, with the highest accuracy reaching 0.9653 and validation accuracy reaching 0.8125, as well as low loss with a total of 20 epochs. Through CNN technology, this research makes an important contribution to monitoring the health of rice plants in Klaten Regency, Indonesia, which is expected to help increase productivity and reduce crop losses.
Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Mata Dengan Metode Certainty Factor Bagaskara, Mochammad Naufal; Dwi Hartanti; Vihi Atina
JURNAL FASILKOM Vol. 14 No. 2 (2024): Jurnal FASILKOM (teknologi inFormASi dan ILmu KOMputer)
Publisher : Unversitas Muhammadiyah Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37859/jf.v14i2.7251

Abstract

Perkembangan teknologi informasi telah mengubah cara layanan kesehatan disediakan dengan maraknya layanan kesehatan online yang semakin diminati. Akan tetapi, mengidentifikasi penyakit mata secara online menjadi sebuah tantangan karena kompleksitas gejala yang ada dan kendala dalam pemeriksaan fisik yang terbatas. Pembuatan sistem pakar berbasis website dengan menggunakan metode Certainty Factor (CF) adalah langkah penting dalam mendukung layanan kesehatan mata secara online. Penelitian ini menyoroti pentingnya diagnosis awal yang cepat dan akurat untuk penyakit mata seperti konjungtivitis, glaukoma, atau degenerasi makula. Sistem pakar berbasis CF di Klinik Netra Husada Wonogiri bertujuan untuk memberikan solusi yang efektif terutama ketika akses langsung ke dokter mata terbatas. Pemilihan metode CF karena kemampuannya dalam mengatasi ketidakpastian dalam proses diagnosis dan memberikan estimasi kepercayaan terhadap hasil diagnosis. Selain menyediakan kemudahan akses, sistem ini diharapkan dapat meningkatkan kesadaran masyarakat akan pentingnya perawatan mata. Dengan akses yang lebih mudah, diharapkan masyarakat akan lebih proaktif dalam memantau kesehatan mata mereka sendiri dan mencari bantuan medis jika diperlukan, guna mencegah terjadinya komplikasi serius. Pengembangan sistem pakar berbasis website dengan metode Certainty Factor untuk diagnosis awal penyakit mata memiliki potensi besar dalam meningkatkan aksesibilitas dan kualitas layanan kesehatan mata secara online. Penelitian dilakukan melalui beberapa tahap, dari mulai pengumpulan data hingga pengembangan sistem dengan metode waterfall. Harapannya sistem ini mampu memberikan diagnosis awal dengan cepat, akurat, dan dapat dipercaya, sehingga meningkatkan tingkat kesejahteraan dan kualitas hidup masyarakat.
Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Tanaman Cabai Menggunakan Metode Naive Bayes Ananta, Kevin Yoga; Hartanti, Dwi; Sundari, Sundari
Smart Comp :Jurnalnya Orang Pintar Komputer Vol 14, No 1 (2025): Smart Comp: Jurnalnya Orang Pintar Komputer
Publisher : Politeknik Harapan Bersama

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30591/smartcomp.v14i1.7174

Abstract

Pertanian cabai merupakan sektor penting dalam agrikultura, namun tanaman ini rentan terhadap berbagai peyakit yang dapat mengurangi produktivitas dan kualitas hasil panen. Pengetahuan tentang diagnosis dan pengendalian penyakit cabai sering kali terbatas pada sekelompok ahli tertentu, membuat petani sulit untuk mengakses informasi yang akurat dan tepat waktu. Oleh karena itu tujuan dibuatnya sistem pakar ini  untuk membantu petani dalam mengenali dan megelola penyait tanaman cabai secara lebih baik serta menerapkan metode naïve bayes dalam membangun sistem pakar ini. Dalam penerapan metode naïve bayes dapat diartikan bahwa setiap gejala tidak saling berkaitan satu sama lain, dengan kata lain gejala yang ada dapat digunakan untuk menilai seberapa mungkin suatu penyakit itu terjadi. Hasil dari penelitian ini menunjukan bahwa dengan 17 gejala dan 7 menyakit yang  telah diuji dengan 19 data uji menghasilkan tingkat akurasi sebesar 89, 4 dengan metode naïve bayes
Pengembangan Aplikasi Point of Sales untuk Prediksi Penjualan Harian Usaha Minuman Menggunakan Algoritma Random Forest Regression Verdiyanto, Ricky; Hartanti, Dwi; Purwanto, Eko
Infotek: Jurnal Informatika dan Teknologi Vol. 8 No. 1 (2025): Infotek : Jurnal Informatika dan Teknologi
Publisher : Fakultas Teknik Universitas Hamzanwadi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29408/jit.v8i1.28386

Abstract

The jumbo iced tea business is growing rapidly, but one partner in Solo faced challenges in manual transaction recording and sub-optimal stock management due to sales fluctuations. This problem has an impact on operational efficiency and customer satisfaction. This research aims to design and build a point of sales application with sales prediction features using random forest regression algorithms that are able to cope with non-linear data and have high accuracy. The method used is waterfall, which includes the stages of identification and planning, analysis, system design, implementation, and maintenance. The dataset for prediction is taken from historical daily sales data, with variables used including day of the week, weekend status, previous day's sales, and average sales of the previous 7 days. The test results show that the random forest regression model with a total dataset of 30 data has a good level of accuracy, with an average absolute error percentage of 2.85%. The application system developed is able to improve the operational efficiency of the jumbo iced tea business, support better decision making, increase profitability, and improve customer satisfaction through more structured stock and transaction management
SISTEM REKOMENDASI PEMILIHAN HOTEL DI AREA SURAKARTA MENGGUNAKAN METODE KNOWLEDGE BASED DENGAN PENDEKATAN CONSTRAIN BASED Da Costa, Alexandre; Maulindar, Joni; Hartanti, Dwi
Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (Jinteks) Vol 7 No 1 (2025): EDISI 23
Publisher : Program Studi Informatika Universitas Teknologi Sumbawa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51401/jinteks.v7i1.5403

Abstract

Surakarta, sebagai kota wisata populer di Indonesia, menawarkan berbagai pilihan hotel dengan fasilitas dan harga beragam, namun banyaknya alternatif sering menyulitkan wisatawan dalam memilih akomodasi yang sesuai. Penelitian ini mengembangkan sistem rekomendasi hotel berbasis website menggunakan metode knowledge-based dengan pendekatan constraint-based. Metode knowledge-based memanfaatkan pengetahuan domain untuk memberikan rekomendasi, sementara constraint-based membatasi pilihan berdasarkan kriteria spesifik seperti lokasi, harga, dan fasilitas. Sistem ini dirancang agar mudah diakses melalui internet, memungkinkan pengguna memasukkan preferensi untuk mendapatkan rekomendasi hotel yang relevan. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu memberikan rekomendasi yang akurat dan relevan, mempermudah wisatawan dalam memilih hotel di Surakarta, serta berkontribusi pada pengembangan teknologi rekomendasi di bidang pariwisata.
PENDEKATAN NAIVE BUYES DALAM KLASIFIKASI PENILAIAN KINERJA PEGAWAI Rukmini, Siti; Nurchim, Nurchim; Hartanti, Dwi
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 9 No. 2 (2025): JATI Vol. 9 No. 2
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v9i2.13124

Abstract

Dalam reformasi birokrasi, evaluasi terhadap kinerja Aparatur Sipil Negara (ASN) menjaddi salah satu hal yang diperhatikan dalam pengelolaan sumber daya manusia terutama untuk memperbaiki tata kelola pemerintahan guna meningkatkat efektivitas dan efisiensi organisasi. Akan tetapi setiap ASN memiliki kemampuan kompetensi, produktivitas, dan kontribusi yang berbeda. Oleh karena itu diperlukan pengklasifikasian kinerja untuk menentukan potensi, menilai pencapaian, dan menentukan langkah-langkah yang tepat bagi setiap pegawai. Dalam pengklasifikasian penilaian kinerja sering kali bersifat subjektif dan kurang berbasis data, yang dapat menyebabkan penanganan yang tidak efektif dan tepat sasaran sehingga pimpinan dalam mengambil keputusan atau rekomendasi masih belum tepat sasaran. Untuk mengidentifikasi dan mengklasifikasikan data kinerja pegawai sesuai dengan tingkatannya maka peneliti mengimplementasikan metode Naïve Bayes dalam mengklasifikasi data kinerja PNS di lingkungan Pemerintah Kabupaten Sragen. Penelitian menggunakan data kepegawaian dari aplikasi SIMPEG yang mencakup atribut seperti nama, NIP, golongan, pendidikan, hasil kerja, perilaku kerja. Data tersebut diklasifikasikan ke dalam empat kelas kinerja: sangat baik, baik, butuh perbaikan dan kurang. Model yang dikembangkan dievaluasi menggunakan metrik akurasi, presisi, dan recall untuk memastikan performa algoritma. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa akurasi data yang benar mencapa 94%, akurasi data yang salah sebesar 6%, pressision sebesar 93,6% dan recall sebesar 100%. Dengan demikian hasil ini telah memenuhi ekspektasi peneliti.
Co-Authors Adi Tiyas Ahmad Fathoni Aditya Bagaskara Afu Ichan Pradana Afu Ichsan Pradana Agustina Purwatiningsih Agustina Srirahayu Ahmad Wahyu Saputra, Nur Aldio Tri Bangkit Sanjaya Alfito Muhammad Fernanda Alvian Ahmada Akhbar Amanda Putri Setiawan Ananta, Kevin Yoga Andy Ariyanto Anisatul Farida Anjar Setiawan Aprilisa Arum Sari Aprilisa Arum Sari Aprilisa Arum Sari, S.T, M.Kom Ardhi Tiya Setiawan Arif Wicaksono Septyanto Asa Dilla Safitri Atik Sulami Avianto Adi Pratama Azizah, Shelvi Bagas Muttaqi Bagaskara, Mochammad Naufal Bagus Adi Nugroho Bagus Erwanto Bagus Irfanzah Arda Nugraha Bayu Tri Pramono Bondan Wahyu Pamekas Citra Kusuma Dewi Da Costa, Alexandre Daffa Rizki Putra Noordi Dika Adi Pratama Divangga Revansa Arya Pradhana Dwi Handayani Dwi Kurniawan Saputro Dyah Aprimavista Cahyani Eka Wijanarka Satata Putra Eko Purwanto Enggar Wijaya Putra Erlina Kumala Kusumawati Ester Anugrayningtyas Fadia Aulia Azizah Fany Lestari FAULINDA ELY NASTITI Firdausi, Annisaa' Alam Fitroh Ahmad Abdul Aziz hanif, abdurrohman Hanifah Permatasari Hasanah, Herliyani Hasda Surya Putra Hasim Azari Hilmi Putra Andriano, Muhammad Hiskia Kus Setiawan ibnu - salifi Ilham Tristadika Saputra Indah Nofikasari Indah, Ratna Puspita Intan Febiana Ovianti Iqbal Hanan Junaidi Irawan, Ridwan Dwi Irfan Agus Prastowo Jamilatun Safitri Jihan Amirah Munif Juantino Brata Astungkara Kevien Ollyvie Jolanda Kevin Yoga Ananta Kurnia Sari, Vena Leny Monica Lidia Earlene Rendhiva Lola Sekar Arum M Ainur Syawaludin Maria Rosario Marobo Maskhul Ryan Ibrahim Matin Muhith Maulana Az Zahra Yusuf Maulindar, Joni Meraldy Fiko Rastio Ajie Mira Erlinawati Moh. Muhtarom Muflih Taqiuddin Muhamad Daivany Nur Auilya Saleh Muhammad Arizal Yusuf Hermawan Muhammad Nur Ikhsanuddin Nadia Amalia Putri Nanang Setiawan Neha Poetri Setiawati Nibras Faiq Muhammad Nur Cahyo Nugroho Nurchim Nurkhalis, Danang Otto Santoso Putro Pahlevi, Khumaira Anin Aliya Permatasari, Hanifah Praba Milantino A.R.K Pramono Pramudya Aziz Wisnuadi Puput Dwi Mandiri Raditya Koesyan Dipo Pramukti Rifqi Firdausi Arafad Rizki Hendra Kusuma Robi Wariyanto Abdullah Rukmini, Siti Sandy Yustisio Oktaviandra Saputro, Khoirul Adi Saputro Setiawan, Jodi Apri Shelvi Azizah Silva, Adão Manuel da Sopingi Sopingi Sopingi, Sopingi Sri Lestari Sundari Sundari Syahrul Azhar Faisal Syahrul Rofiq Abdillah Fadli Taufiq Nur Arifin Tri Djoko Santosa Ulhaq, Ahmad Dia Ummi Kultsum Verdiyanto, Ricky Vihi Atina Vincentius Anggarda P.M Wahyu Adi Pratama Wildan Setiawan Wupiwulang Tanwal Hu Yasinta istiqomah Yogi Putra Auditama Yuda Abi Bagaskara Zariel Ardian Ekovih