Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
3.999
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Techno.Com: Jurnal Teknologi Informasi Jurnal Teknologi dan Manajemen Informatika SISFOTENIKA Journal of Information Technology and Computer Science (JOINTECS) JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA JITK (Jurnal Ilmu Pengetahuan dan Komputer) JURNAL TEKNIK INFORMATIKA DAN SISTEM INFORMASI JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) STRING (Satuan Tulisan Riset dan Inovasi Teknologi) INFOMATEK: Jurnal Informatika, Manajemen dan Teknologi Jurnal Mantik Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi) JISA (Jurnal Informatika dan Sains) Jurnal Teknologi Informatika dan Komputer Jurnal Ilmiah Wahana Pendidikan Journal of Technology and Informatics (JoTI) JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi) Bulletin of Information Technology (BIT)
Aris Gunaryati
Universitas Nasional
Religion 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 Mechanical Engineering Social Sciences Other

Published : 49 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 49 Documents
Search

 1   2   3   4   5 
Klasifikasi Penduduk Kurang Mampu Dengan Metode K-Means untuk Optimalisasi Program Bantuan Sosial Bayu Baskoro; Aris Gunaryati; Albaar Rubhasy
INFOMATEK: Jurnal Informatika, Manajemen dan Teknologi Vol. 25 No. 1 (2023): Volume 25 No. 1 Juni 2023
Publisher : Fakultas Teknik, Universitas Pasundan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23969/infomatek.v25i1.7271

Abstract

Kemiskinan merupakan permasalahan yang selalu terjadi pada negara berkembang, khususnya Indonesia. Kemiskinan merupakan kondisi seseorang ketika tidak sanggup untuk menyanggupi kebutuhan sehari-hari. Selama pandemi Covid-19 kemiskinan di DKI Jakarta cenderung meningkat. Pada wilayah Jakarta Selatan jumlah penduduk miskin terdapat 61,77 ribu jiwa (2,73%) per 2019, lalu meningkat menjadi 78,09 ribu jiwa (3,34%) ditahun 2020 dan menjadi 81,50 ribu jiwa (3,56%) pada tahun 2021. Adapun tujuan dari penelitian ini yaitu untuk mengoptimalisasikan program bantuan sosial yang dinilai masih kurang tepat sasaran. Dengan menggunakan metode K-Means penelitian ini mencoba untuk membagi data penduduk kurang mampu kedalam 3 cluster berdasarkan variabel pendidikan, pekerjaan, tanggungan dan pengeluaran. Dari hasil proses K-Means didapatkan kelompok yang setelah dianalisis menghasilkan kelompok layak mendapat bantuan, sangat layak mendapat bantuan dan kurang layak mendapat bantuan dengan hasil pengujian mendapatkan skor DBI (Davies Bouldin Index) yang cukup baik, yaitu -0,996.
PREDICTING MARKET SEGMENTS FROM TWITTER DATA USING ARIMA TIME SERIES ANALYSIS Septi Andryana; Ben Rahman; Aris Gunaryati
JITK (Jurnal Ilmu Pengetahuan dan Teknologi Komputer) Vol. 9 No. 1 (2023): JITK Issue August 2023
Publisher : LPPM Nusa Mandiri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33480/jitk.v9i1.4275

Abstract

Twitter data on social media can be used to predict potential market segments in the future. The continuous nature of Twitter data and data collection sequentially over a certain period uses a text mining process with time series data that matches the actual data. The problem to be solved is to forecast market segments using Twitter data with greater accuracy. Various market segments that are of business interest through the tweets of individual Twitter users have not been utilized optimally. Based on the Twitter data pattern, the research shows that the data pattern is not stationary, so to analyze the data, it is necessary to use the Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) method. This study aims to analyze time series data from Twitter data and predict market segment predictions using the ARIMA method. The ARIMA method is a method that has advantages in flexibility, the ability to handle stationary and non-stationary data, as well as short-term forecasting with a statistical approach in various time series data forecasting applications. Prediction results using the ARIMA method with an accuracy rate of 94.88%. There are several ways to measure model validation including MAD, MSE, RMSE, F1-Score, and MAPE. In this study, MAD, MSE, and MAPE were used with an accuracy rate of 5.22%. This study succeeded in applying the ARIMA method to time series data from Twitter to forecast market segments with high accuracy, opening opportunities for utilizing Twitter data in business strategy.
Memprediksi Kualitas Produk Inspeksi Dalam Meminimalisasi Resiko Produk Ng Meggunakan Algoritma Regresi Linier Dini Rahayu; Aris Gunaryati
Bulletin of Information Technology (BIT) Vol 4 No 3: September 2023
Publisher : Forum Kerjasama Pendidikan Tinggi (FKPT)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47065/bit.v4i3.894

Abstract

Predicting the product is a form of analyzing data, predicting the product is an important factor that determines the smooth running of the product. Utilization of product and defect data can be used in carrying out the process of data mining and modeling stages to predict the number of product defects at one time. The application of the simple Linear Regression algorithm equation model can be implemented where the results also provide a new insight for the prediction needs of the number of product defects. The simple Linear Regression equation model after comparison with actual calculation results (observations) and also with the Rapid Miner application in general shows similar results. Evaluation and testing of the RMSE value was also obtained when evaluating the applied linear regression model, with an RMSE value of 0.984 with a standard deviation of +- 0.0
Implementasi Pengembangan Web Menggunakan Teknologi MERN Stack pada Sistem Informasi Akademik Siswa Berbasis Web Nadya Hanifah Kamal; Aris Gunaryati
JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi) Vol 11, No 3 (2023)
Publisher : Jurusan Informatika Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/justin.v11i3.53350

Abstract

Dalam keadaan pandemi seperti sekarang, sekolah di Indonesia menyelenggarakan aktivitas pembelajaran secara online atau daring untuk mengurangi kegiatan tatap muka. Namun, untuk kegiatan pengambilan laporan nilai atau raport masih dilakukan secara offline sehingga siswa diharuskan datang ke sekolah dimana kegiatan tersebut dinilai kurang efektif.  Dalam penulisan nilai pada raport harus sangat berhati-hati agar meminimalisir kesalahan penulisan. Maka, dengan masalah tersebut dibuatlah sistem informasi akademik siswa berbasis web yang diharapkan dapat bermanfaat bagi guru dan siswa. Web ini dapat diakses kapan saja dan dimana saja dengan menggunakan multiuser yang dapat diakses guru dan siswa sehingga diharapkan menjadi lebih efisien dalam penulisan data dan efektif penggunaannya bagi semua pihak. Dengan menggunakan teknologi MERN Stack (MongoDB, Express, React, Node) yang merupakan kombinasi dari beberapa teknologi tersebut yang bertujuan agar performa web menjadi web dinamis dalam proses kelola datanya. Hasil pengujian dari teknologi MERN Stack dalam web ini sangat dinamis sehingga hasil yang diperoleh sesuai antara input dan outputnya. Penggunaan rata-rata waktu dan memori minimum jika dilakukan percobaan pada 20 user, yaitu untuk metode get waktunya adalah 38 ms dan memorinya 1.3 KB, metode post rata-rata waktu 661 ms dan memori 1.2 KB, kemudian untuk metode put rata-rata waktu 62 ms dan memori 1.4 KB, sehingga teknologi MERN Stack baik untuk pengembangan web.
Pendekatan Knowledge Management System Berbasis Framework Laravel dan Container untuk Kinerja Helpdesk pada BMKG Pusat Meteorologi Penerbangan Mohammad Susilo; Aris Gunaryati
Jurnal Teknologi Informatika dan Komputer Vol 9, No 2 (2023): Jurnal Teknologi Informatika dan Komputer
Publisher : Universitas Mohammad Husni Thamrin

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37012/jtik.v9i2.1672

Abstract

Perkembangan teknologi yang pesat berpengaruh pada semua manusia. Manusia dituntut untuk dapat cerdas mengikuti perkembangan jaman. Perkembangan tersebut selalu berhubungan dengan teknologi informasi yang semakin canggih, baik dari segi perangkat yang digunakan maupun sistem informasinya. Internet dapat menjadi jembatan untuk dapat berkembang. Dalam pelayanan menangani keluhan dari UPT Stasiun Meteorologi Penerbangan kepada bagian terkait yang berada di kantor pusat masih menggunakan whatsapp dan telegram sebagai sarana komunikasi dan pelaporan kendala oleh bagian terkait. Permasalahan yang terjadi oleh sistem tiketing saat ini adalah semakin banyaknya pelaporan oleh UPT Stasiun Meteorologi Penerbangan menggunakan whatsapp dan telegram dinilai kurang maksimal karena sulit melakukan kontrol tiket sehingga dirasa kurang efektif dan efisien. Selain itu dikarenakan banyak tiket yang menumpuk menjadi penyebab terlambatnya penanganan masalah yang melebihi dari waktu estimasi. Berdasarkan latar belakang diatas perlu dilakukan penelitian untuk Meningkatkan Kinerja Helpdesk pada BMKG Pusat Meteorologi Penerbangan. Penelitian menggunakan Pendekatan Knowledge Management System Berbasis Framework Laravel dan Container. Penelitian menggunakan algoritma Knuth Morris Pratt. Fitur yang digunakan adalah pembuatan tiket pelaporan permasalahan di UPT Stasiun Meteorologi Penerbangan. Data yang akan digunakan adalah data cuaca, gempa bumi, iklim dan permasalahan di UPT Stasiun Meteorologi Penerbangan. Sistem telah mampu mengatasi kekurangan-kekurangan yang ada pada BMKG Penerbangan terkait proses pelaporan permasalahan.
Sistem Pakar Diagnosis Awal Penyakit Anemia Menggunakan Metode Naïve Bayes dan Certainty Factor Yustika Maulina; Aris Gunaryati; Rima Tamara Aldisa
STRING (Satuan Tulisan Riset dan Inovasi Teknologi) Vol 8, No 1 (2023)
Publisher : Universitas Indraprasta PGRI Jakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30998/string.v8i1.16468

Abstract

In Indonesia, anemia is a common blood disorder. The absence of red blood cells in the body can cause the disease. The large number of people who still ignore the early symptoms of anemia can worsen the body's condition due to delays in diagnosing the disease they are experiencing. This study will combine the Naïve Bayes and Certainty Factor methods in assisting the initial diagnosis of anemia. The Naïve Bayes method is used to determine the type of anemia a user suffers from based on the symptoms they have. After that, the system will perform a calculation using the Certainty Factor method based on the type of disease that has been determined previously to find out how much the certainty to prove that the user has anemia. A Test on the system produce an accuracy score of 93% from 60 test data.
Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Kulit Balita Menggunakan Metode Certainty Factor dan Forward Chaining Guon Fernando Tarimakase; Aris Gunaryati; Sari Ningsih
STRING (Satuan Tulisan Riset dan Inovasi Teknologi) Vol 8, No 1 (2023)
Publisher : Universitas Indraprasta PGRI Jakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30998/string.v8i1.16469

Abstract

When someone has very weak immunity level, they can develop skin problems. Children, especially babies and toddlers, are prone to skin problems because their immune systems are not fully developed. Developing an application that can help users to be able to diagnose skin diseases in toddlers, especially skin diseases Diaper Rash, Prickly Heat, Chicken Pox, Measles, Eczema, and Impetigo is needed according to needs. This study uses the Forward Chaining inference engine and the Certainty Factor certainty method. The goal is to make an application that can help the experts to get information and solutions about skin diseases in toddlers, as well as to provide accurate presentations about the disease. In the development of this system, the resulted level of accuracy is in accordance with the diagnosis expert, which is equal to 83.33% of 30 medical record data
Presensi Karyawan Berbasis Web dengan Fitur Lokasi Leaflet JS menggunakan Laravel Indah Adinda Marleni; Aris Gunaryati
Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi) Vol 7 No 3 (2023): JULY-SEPTEMBER 2023
Publisher : KITA Institute

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35870/jtik.v7i3.947

Abstract

Technological developments are increasingly sophisticated and along with the times, are able to summarize and simplify human work. Especially in managing attendance manually by recording on an attendance sheet, it will take a long time and entering attendance data one by one. It is possible that an error occurred in the data input process. So, humans take advantage of technology by developing attendance applications that can detect employee presence online that can be connected to the website. With this, the author creates a system for implementing web presence applications, with the Map Leaflet JS Location features by using Laravel which can help calculate employee absences in real time and is able to detect employee locations accurately. This Web Application System, The Extreme Programming design method uses the PHP programming language, MySQL database and Laravel Framework. This Web Application System can be equipped with employee data pricessing features, employee leave permission data to. In order to be able to provide employee absence information and print reports related to employee attendance information.
Pendekatan Knowledge Management System Berbasis Framework Laravel dan Container untuk Kinerja Helpdesk pada BMKG Pusat Meteorologi Penerbangan Mohammad Susilo; Aris Gunaryati
Jurnal Teknologi Informatika dan Komputer Vol. 9 No. 2 (2023): Jurnal Teknologi Informatika dan Komputer
Publisher : Universitas Mohammad Husni Thamrin

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37012/jtik.v9i2.1672

Abstract

Perkembangan teknologi yang pesat berpengaruh pada semua manusia. Manusia dituntut untuk dapat cerdas mengikuti perkembangan jaman. Perkembangan tersebut selalu berhubungan dengan teknologi informasi yang semakin canggih, baik dari segi perangkat yang digunakan maupun sistem informasinya. Internet dapat menjadi jembatan untuk dapat berkembang. Dalam pelayanan menangani keluhan dari UPT Stasiun Meteorologi Penerbangan kepada bagian terkait yang berada di kantor pusat masih menggunakan whatsapp dan telegram sebagai sarana komunikasi dan pelaporan kendala oleh bagian terkait. Permasalahan yang terjadi oleh sistem tiketing saat ini adalah semakin banyaknya pelaporan oleh UPT Stasiun Meteorologi Penerbangan menggunakan whatsapp dan telegram dinilai kurang maksimal karena sulit melakukan kontrol tiket sehingga dirasa kurang efektif dan efisien. Selain itu dikarenakan banyak tiket yang menumpuk menjadi penyebab terlambatnya penanganan masalah yang melebihi dari waktu estimasi. Berdasarkan latar belakang diatas perlu dilakukan penelitian untuk Meningkatkan Kinerja Helpdesk pada BMKG Pusat Meteorologi Penerbangan. Penelitian menggunakan Pendekatan Knowledge Management System Berbasis Framework Laravel dan Container. Penelitian menggunakan algoritma Knuth Morris Pratt. Fitur yang digunakan adalah pembuatan tiket pelaporan permasalahan di UPT Stasiun Meteorologi Penerbangan. Data yang akan digunakan adalah data cuaca, gempa bumi, iklim dan permasalahan di UPT Stasiun Meteorologi Penerbangan. Sistem telah mampu mengatasi kekurangan-kekurangan yang ada pada BMKG Penerbangan terkait proses pelaporan permasalahan.
Co-Authors Abdul Refli Gunawan Adryan Syahputra Agung Sembiring Agung Triayudi Alam Supriyadi Albaar Rubhasy Amalia Khansa Apriliani Wulandari Arif Setyo Pambudi Bagus Tegar Dwi Irianto Bayu Baskoro Ben Rahman Bimo Salasa Putra Danang Aji Pangestu Diana Caniago Dicky Pradana Abdulrahman Julianto Dini Rahayu Fakhrul Mu'minin Fauziah Fauziah Gio Fandi H Nainggolan Guon Fernando Tarimakase Haris Amanullah Indah Adinda Marleni Iskandar Fitri Istiarati Ayustina Anjaswari Krisna Ruliyanto Lasriana Lasriana Mikhael Kristian Mikhael Kristian Mohammad Susilo Muhamad Afriyan Kahfi Muhamad Rayhan Akbar Muhamad Sopiyan Muhammad Reza Akbar Muhammad Taufiq Ismail MUHAMMAD YUSUF Nadhif Azharandi Nadia Aulia Nadya Hanifah Kamal Nizar Nizar Nur Widya Pratiwi Rafli Ramadhan Gunawan Rifqi Zulfikar Rima Tamara Aldisa Riyo Efendi Romantika Sirait Sari Ningsih Septi Andriyana Septi Andryana Singgih Yulianto Bastian Topan Yulianto Tri Ichsan Saputra Ucuk Darusalam Wahyu Mahatma Kurniawan Yustika Maulina