Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
2.345
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Techno.Com: Jurnal Teknologi Informasi International Journal of Advances in Intelligent Informatics Sistemasi: Jurnal Sistem Informasi International Journal of New Media Technology Jurnal ULTIMA InfoSys Jurnal ULTIMATICS JUTIS : Jurnal Teknik Informatika Jurnal Sistem Komputer & Kecerdasan Buatan Journal of Informatics and Computing Prosiding Seminar Nasional Rekayasa dan Teknologi (TAU SNAR- TEK)
widyaningsih, tri wahyu
Universitas Tanri Abeng
Automotive Engineering Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Electrical & Electronics Engineering Engineering

Published : 19 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 19 Documents
Search

 1   2 
Analisis dan Perancangan Human Resource Information System (HRIS) pada Universitas Tanri Abeng Sipahutar, Ayub Boy Sandi; Widyaningsih, Tri Wahyu
Jutis (Jurnal Teknik Informatika) Vol. 11 No. 1 (2023): Jutis (Jurnal Teknik Informatika)
Publisher : Universitas Islam Syekh Yusuf

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33592/jutis.v11i1.3270

Abstract

Abstract—Data management in the human resources division is an important matter in every agency, because it can measure employee performance. After analyzing the system currently running at Tanri Abeng University, an information system called HRIS was developed. HRIS is a web-based information system developed using the Waterfall method and using the UML (Unified Modeling Language) design. The system developed can assist HRD managers in managing and processing employee data, educators, and educational staff such as profile data, leave and permits, attendance, to income calculations. HRIS has carried out the stages of testing by the end user, namely the HRD manager and black box testing.
Analisis Emisi Karbon Pada Kendaraan Dan Peralatan Listrik Rumah Tangga Untuk Mengantisipasi GWP (Global Warming Potential) Reza, Elfira Yolanda; Pradiva, Azriel Putra; Widyaningsih, Tri Wahyu; Fauziah, Fauziah
Techno.Com Vol. 23 No. 3 (2024): Agustus 2024
Publisher : LPPM Universitas Dian Nuswantoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62411/tc.v23i3.11054

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan perhitungan jejak karbon berbasis aplikasi pada kendaraan dan peralatan listrik untuk memahami emisi gas rumah kaca. Analisis yang dilakukan meliputi penghitungan GWP gas rumah kaca, faktor emisi, dan konversi energi. Saran yang mungkin diberikan antara lain meningkatkan akurasi perhitungan emisi, mengintegrasikan data konsumsi bahan bakar dan listrik, serta meningkatkan akurasi perhitungan emisi karbon. Batasan KarbonDioksida(CO2), metana(CH4), dan dinitrogen oksida(N2O) di udara berdampak negatif jika melebihi  batas peraturan.  Emisi karbon dari aktivitas manusia berkontribusi terhadap pemanasan global dan perubahan iklim. Sistem ini dirancang dan diimplementasikan untuk menghitung emisi karbon dari kendaraan dan peralatan listrik, serta memberikan informasi mengenai konsentrasi emisi dan riwayat penghitungan. Analisis emisi karbon dari kendaraan dan peralatan rumah tangga dilakukan untuk memprediksi GWP (Potensi Pemanasan Global). Tujuan analisis ini adalah untuk mengidentifikasi dan mengurangi emisi Gas Rumah Kaca, sehingga dapat mengurangi dampak pemanasan Global. Metode penelitian ini menggunakan algoritma yang menghitung emisi CO2, CH4, dan N2O berdasarkan penggunaan kendaraan dan peralatan listrik pada rumah tangga. Penelitian ini sangat penting agar dapat memahami faktor yang mempengaruhi terhadap emisi karbon dan meningkatkan kesadaran tentang pentingnya perlindungan lingkungan.   Kata kunci: Gas Rumah Kaca, GWP, Perubahan Iklim, Emisi Karbon
Web Pembelajaran Interaktif Klasifikasi Hewan Menggunakan Convolutional Neural Network (CNN) Nur Alfatih, Muhamad Priya; Junenda, Muhamad; Widyaningsih, Tri Wahyu; Fauziah, Fauziah
Techno.Com Vol. 23 No. 3 (2024): Agustus 2024
Publisher : LPPM Universitas Dian Nuswantoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62411/tc.v23i3.11072

Abstract

Aplikasi web interaktif untuk pembelajaran anak usia dini tentang pengenalan hewan merupakan alat edukatif yang penting, dirancang untuk membantu anak-anak mengenali berbagai jenis hewan melalui gambar dan deskripsi hewan yang disediakan. Model Convolutional Neural Network (CNN) digunakan untuk mengklasifikasikan gambar hewan yang diunggah oleh pengguna. Metode yang digunakan melibatkan pengolahan gambar menggunakan CNN untuk mengidentifikasi jenis hewan berdasarkan gambar yang diberikan, kemudian hasil identifikasi ditampilkan dalam antarmuka web yang interaktif. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model CNN mencapai akurasi sebesar 59.93% dan presisi sebesar 59.92%. Namun, model mengalami masalah overfitting, yang terlihat dari performa yang lebih tinggi pada data pelatihan dibandingkan dengan data validasi, menunjukkan bahwa model terlalu mempelajari detail dan noise pada data pelatihan sehingga kurang mampu menggeneralisasi pola pada data baru. Oleh karena itu, diperlukan optimasi lebih lanjut seperti augmentasi data, regulasi model dan peningkatan jumlah data pelatihan untuk meningkatkan performa model dan mengurangi efek overfitting. Pengujian akurasi pengenalan gambar hewan pada aplikasi web ini dilakukan menggunakan dataset gambar hewan yang baru sebanyak 10 data gambar untuk masing-masing kelas, dengan nilai akurasi rata-rata untuk semua kelas hewan sebesar 54.67%. Dari 15 kelas hewan, nilai akurasi tertinggi diperoleh oleh kelas Zebra dengan nilai akurasi 90%, sedangkan kelas hewan Laba-Laba dan Kucing menjadi kelas hewan dengan nilai akurasi terendah sebesar 20%.   Kata kunci: Convolutional Neural Network (CNN), Aplikasi web interaktif, Pengenalan hewan, Klasifikasi gambar.
Sistem Pendukung Keputusan untuk Menentukan Penerimaan Bantuan Langsung Tunai Menggunakan Metode Weighted Product Haidar, Achmad Haidar; Wahyu Widyaningsih, Tri
Jurnal SISKOM-KB (Sistem Komputer dan Kecerdasan Buatan) Vol. 8 No. 2 (2025): Volume VIII - Nomor 2 - Februari 2025
Publisher : Teknik Informatika, Sistem Informasi dan Teknik Elektro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47970/siskom-kb.v8i1.762

Abstract

Bantuan Langsung Tunai (BLT) adalah program yang dibuat oleh pemerintah sebagai bentuk tanggung jawab pemerintah untuk membantu masyarakat mengurangi beban yang ditimbulkan oleh pandemi COVID-19 yang menyebabkan kehilangan mata pencaharian. Masyarakat di RW 001 Kelurahan Duri Kosambi menghadapi masalah ini karena proses penentuan penerima BLT masih dilakukan secara manual, yang memakan waktu yang lama dan tidak objektif karena lebih condong kepada satu atau lebih warga, yang mengakibatkan tidak tepatnya penentuan penerima BLT. Untuk menyelesaikan masalah ini, peneliti menggunakan Sistem Pendukung Keputusan untuk menentukan penerima BLT dengan metode Product Weighted. Dengan memberikan nilai bobot pada setiap kriteria, perhitungan dilakukan, dan perangkingan dilakukan, Ketua RW 001 Kelurahan Duri Kosambi dapat memutuskan dengan tepat, warga mana saja yang benar-benar berhak mendapatkan bantuan langsung tunai (BLT). Hasil yang diperoleh dari data-data yang telah dikumpulkan akan diolah kemudian diproses dengan menggunakan metode Weighted Product yang bertujuan untuk menghasilkan suatu informasi yang akan digunakan sebagai pedoman dalam menentukan penerima BLT. Diharapkan dengan menggunakan metode ini dalam menentukan penerima bantuan langsung tunai (BLT) lebih efektif, efisien dan akurat.
Analisis dan Perancangan Sistem Informasi Prediksi Data Penjualan pada E-commerce Khumaira Cookies & Snack Andina Oktavia, Nayla; Tri Wahyu Widyaningsih, Tri Wahyu Widyaningsih
Jurnal SISKOM-KB (Sistem Komputer dan Kecerdasan Buatan) Vol. 9 No. 1 (2025): Volume IX - Nomor 1 - September 2025
Publisher : Teknik Informatika, Sistem Informasi dan Teknik Elektro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47970/siskom-kb.v9i1.931

Abstract

Abstract—Perkembangan teknologi digital telah mendorong perubahan signifikan dalam dunia bisnis, termasuk cara konsumen berbelanja secara online. Penelitian ini bertujuan mengimplementasikan metode data mining menggunakan pendekatan regresi linear sederhana dalam memprediksi penjualan pada e-commerce Khumaira Cookies & Snack. Permasalahan yang diangkat meliputi sistem penjualan yang masih dilakukan secara manual serta kurangnya pemanfaatan teknologi dalam proses prediksi permintaan pasar. Metode penelitian menggunakan pendekatan Research and Development (R&D) dengan tahapan perencanaan, analisis data, perancangan sistem e-commerce, pengembangan fitur prediksi penjualan, hingga evaluasi sistem. Kebaruan penelitian ini terletak pada integrasi sistem e-commerce dengan fitur prediksi penjualan berbasis data mining yang ditujukan khusus bagi UMKM, yang masih jarang dikaji. Hasil dari analisis regresi menunjukkan bahwa metode ini mampu memberikan gambaran tren penjualan lima tahun ke depan dan membantu bisnis dalam menyusun strategi produksi serta pemasaran yang lebih tepat sasaran. Sistem e-commerce yang dibangun juga berhasil meningkatkan efisiensi transaksi dan pengalaman pengguna. Keterbatasan penelitian iniadalah penggunaan satu variabel independen, sehingga faktor eksternal belum diperhitungkan. Dengan demikian, integrasi sistem digital berbasis prediksi dapat meningkatkan daya saing UMKM dalam era transformasi digital.
Analisis dan Perancangan Sistem untuk Mengukur Kandungan Emisi pada Penggunaan Gas LPG di Wilayah Joglo Azriel Putra Pradiva; Wahyu Widyaningsih, Tri; Rifki, Ahmad
JURNAL TEKNIK INFORMATIKA UNIS Vol. 12 No. 2 (2024): Jutis (Jurnal Teknik Informatika)
Publisher : Universitas Islam Syekh Yusuf

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33592/jutis.v12i2.4723

Abstract

Meningkatnya jumlah penngguna Gas LPG untuk aktivitas sehari-hari dapat meningkatkan pemanasan global.Hal tersebut dikarenakan pengunaan gas lpg menghasilkan emisi yang cukup tinggi yang berdampak pada pemanasan global. Penelitian ini telah menghitung besarnya emisi pada gas LPG dari aktivtas rumah tangga di Wilayah Joglo dan memberikan informasi kepada masyrakat. Senyawa pada gas LPG untuk menghitung jumlah emisi terdiri dari CO2, CH4, dan N2O.Pengumpulan data dilakukan dengan cara wawancara dan melalui google form yang nantinya akan diisi oleh masing masing penduduk di wilayah joglo. Dari hasil analisis yang dilakukan, emisi gas dari rumah tangga di Wilayah Joglo adalah 10.509,5 kgCO2 eq/Tahun. Angka tersebut menunjukan bahwa emisi yang dihasilkan melebihi batas standarisasi pertahun yaitu 2 sampai 10 ton/tahun. Dengan membangun aplikasi untuk menghitung emisi berdasarkan jumlah pengguna gas LPG, dapat membantu proses pengambilan keputusan untuk menjaga lingkungan
IMPLEMENTASI ALGORITMA NAIVE BAYES UNTUK ANALISIS KEPUASAN PELANGGAN PADA SISTEM LAYANAN JASA INTERNET (STUDI KASUS PT. KAWAN LAMA KREATIF) ROKIB, ROKIB; Wahyu Widyaningsih, Tri
JURNAL TEKNIK INFORMATIKA UNIS Vol. 12 No. 2 (2024): Jutis (Jurnal Teknik Informatika)
Publisher : Universitas Islam Syekh Yusuf

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33592/jutis.v12i2.5108

Abstract

Kepuasan pelanggan merupakan faktor kunci yang memengaruhi daya saing suatu perusahaan, terutama dalam industri layanan internet. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan aplikasi penghitung kepuasan pelanggan berbasis web di PT. Kawan Lama Kreatif dengan menggunakan Metode Naive Bayes. Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif dalam pengumpulan data dalam bentuk kuisioner, melalui platform aplikasi web yang dikembangkan khusus. Data kuisioner kemudian dianalisis menggunakan Metode Naive Bayes, untuk mengklasifikasikan tingkat kepuasan pelanggan menjadi beberapa kategori yang relevan dalam menganalisis kualitas PT. Kawan Lama Kreatif. Seperti tingkat kepuasan pada kategori harga paket internet, layanan petugas lapangan, kualitas layanan internet, kelengkapan peralatan, dan kenyamanan bertransaksi. Yang dimana data-data tersebut akan diolah pada aplikasi dan akan memberikan hasil dalam bentuk grafik. Hasil dari penelitian ini, didapatkan tingkat kepuasan dari pelanggan terhadap kinerja PT. Kawan Lama Kreatif berada pada tingkat puas dan juga tingkat netral di berbagai variabel, seperti harga paket internet, layanan petugas lapangan, kualitas layanan internet, kelengkapan peralatan, dan kenyamanan bertransaksi. Maka dengan adanya aplikasi ini, penghitungan kepuasan pelanggan internet di PT. Kawan Lama Kreatif menjadi lebih efektif dan efisien. Serta membantu para pengambil keputusan dalam menganalisis kualitas layanan
Analysis To Predict The Quality Of Toddler Growth By Implementing The KNN And Naïve Bayes Methods Reza, Elfira Yolanda; Widyaningsih, Tri Wahyu
Sistemasi: Jurnal Sistem Informasi Vol 13, No 5 (2024): Sistemasi: Jurnal Sistem Informasi
Publisher : Program Studi Sistem Informasi Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32520/stmsi.v13i5.4121

Abstract

In particular, stunting and being under the Red Line (BGM) are significant issues for society and the healthcare system. This research utilizes machine learning, particularly the K-Nearest Neighbor (KNN) and Naïve Bayes algorithms, for classifying the health of children experiencing stunting or BGM. The training data used comes from the Indonesian Posyandu website, serving as the foundation for classifying new data. This research not only identifies patterns in the data through KNN but also compares the prediction results between KNN and Naïve Bayes in assessing the probability of stunting or BGM in children. This issue reflects nutritional deficiencies and has the potential to cause developmental delays and long-term health impacts. This approach allows for the comparison of predictive outcomes, enhancing the accuracy of children's health assessments. By using the RapidMiner application, the accuracy result for KNN is 70.62% and for Naïve Bayes is 99.47%, providing a deeper understanding of the effectiveness of each algorithm in addressing child health challenges. The aim of this research is to classify new toddler data using the KNN and Naïve Bayes methods, implemented in the form of a Visual Basic application. It is hoped that this will help monitor children's health more effectively and be more easily accessible to interested parties.
Detection of errors in the Indonesian standard mushaf based on pixels to support accelerated verification Widyaningsih, Tri Wahyu; Madenda, Sarifuddin; Salim, Ravi Ahmad; Nugraha, Nurma
International Journal of Advances in Intelligent Informatics Vol 11, No 4 (2025): November 2025
Publisher : Universitas Ahmad Dahlan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26555/ijain.v11i4.1820

Abstract

One effort to maintain the validity of the Al-Qur’an manuscript is the conduct of pentashihan, the analysis and verification of manuscripts by experts (pentashih). Currently, manuscript verification without translation takes 30 working days. Therefore, to support pentashih in checking the manuscript, technology is needed to speed up the pentashih process and avoid analysis errors caused by pentashih fatigue. This study conducts a writing analysis of the target manuscript by referring to the template manuscript, implementing image pre-processing stages, analysing using SSIM, and using the pixel-matching method. This method analyses and checks the manuscript's writing by comparing two block images using pixel-value analysis. Block images are the result of pre-processing the manuscript images before image matching analysis is performed. Image preprocessing consists of cropping the outer frame, cropping the inner frame, segmenting the page into row images, adjusting the margins, aligning the sizes, segmenting the row into block images, and aligning the positions between the two block images. The calculation of pixel value differences is performed at the same positions in each column and row of the template and target block images. Block image positions with pixel values ≥ 200 occur in 5 consecutive columns, adjacent rows with a distance = 1, and an SSIM value ≥ 0.9, both images meet the mismatch criteria. These findings indicate that the proposed approach provides an efficient and accurate solution for automating the verification of the Indonesian Standard Mushaf.
Co-Authors Andina Oktavia, Nayla Andrianingsih Antonius Telaumbanua Ari Maulana Azriel Putra Pradiva Cepi M. Usman Daffa My Honest Anugerah, Mohammad Daffa My Honest Anugerah Didi Didi Fauziah Fauziah Firmansyah Bachtiar Haidar, Achmad Haidar Junenda, Muhamad Meta Amalya Dewi Muhammad Luthfi Nur Alfatih, Muhamad Priya Nurma Nugraha Posma Janius Sianturi Pradiva, Azriel Putra Priya Nur Alfatih, Muhamad Ravi Ahmad Salim Reza, Elfira Yolanda Ribka Kowi Rifqi, Ahmad Rifqi ROKIB, ROKIB Rusmawan Rusmawan Sarifuddin Madenda Setiawan, Anjar Setiawan Sipahutar, Ayub Boy Sandi