Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
3.128
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Techno.Com: Jurnal Teknologi Informasi Swabumi (Suara Wawasan Sukabumi) : Ilmu Komputer, Manajemen, dan Sosial IJCIT (Indonesian Journal on Computer and Information Technology) Jurnal Riset Informatika Abditeknika - Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Computer Science (CO-SCIENCE) Jurnal Pengabdian Masyarakat Bhinneka Justika : Jurnal Sistem Informasi Akuntansi Ladang Artikel Ilmu Komputer
Ita Yulianti
Universitas Bina Sarana Informatika
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Computer Science & IT Economics, Econometrics & Finance Education Engineering Public Health Social Sciences Other

Published : 18 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 18 Documents
Search

 1   2 
ANALISIS KOMPARASI KLASIFIKASI ALGORITMA C4.5 DAN NAïVE BAYES PADA PREDIKSI KEBERHASILAN SOFTWARE REUSE Yulianti, Ita
Swabumi Vol 7, No 1 (2019): Volume 7 Nomor 1 Tahun 2019
Publisher : Universitas Bina Sarana Informatika Kota Sukabumi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/swabumi.v7i1.5637

Abstract

AbstraksiSoftware reuse ­(penggunaan kembali perangkat lunak) diyakini sebagai salah satu pendekatan yang paling efektif untuk memperbaiki proses perangkat lunak secara signifikan, meningkatkan kualitas perangkat lunak dan konsistensi penerapan, dan mengurangi biaya pengembangan dan perawatan. Keberhasilan software reuse ditentukan pada kemampuan untuk memprediksi variabilitas yang dibutuhkan dalam aset masa depan. Oleh karena itu, untuk memastikan berhasil atau tidaknya penerapan software reuse diperlukan suatu analisis yang dapat memprediksi permasalahan tersebut sebagai cara pendekatan terbaik yaitu salah satunya dengan menggunakan data mining. Ada dua metode data mining yang digunakan dalam penelitian ini, yaitu Algoritma C4.5 dan Naïve Bayes. Berdasarkan hasil yang diperoleh, Algoritma C4.5 menjadi metode klasifikasi terbaik dalam memprediksi keberhasilan software reuse.Kata Kunci : Algoritma C4.5, Naïve Bayes, Software Reuse AbstractSoftware reuse is believed to be one of the most effective approaches to significantly improve software processes, improve software quality and consistency of implementation, and reduce development and maintenance costs. The success of software reuse is determined by the ability to predict the variability needed in future assets. Therefore, to ensure the success or failure of the application of reuse software, an analysis that can predict these problems is needed as the best approach, one of which is by using data mining. There are two data mining methods used in this study, namely C4.5 and Naïve Bayes Algorithms. Based on the results obtained, C4.5 algorithm becomes the best classification method in predicting the success of software reuse.Keywords: C4.5 Algorithm, Naïve Bayes, Software Reuse
Optimasi Akurasi Algoritma C4.5 Berbasis Particle Swarm Optimization dengan Teknik Bagging pada Prediksi Penyakit Ginjal Kronis Ita Yulianti; Rizal Amegia Saputra; Muhammad Sukrisno Mardiyanto; Ami Rahmawati
Techno.Com Vol 19, No 4 (2020): November 2020
Publisher : LPPM Universitas Dian Nuswantoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33633/tc.v19i4.3579

Abstract

Penyakit Ginjal Kronis merupakan penyakit dengan tingkat pengeluaran biaya terbesar di dunia. Penyakit tersebut sering kali tidak menunjukkan adanya gejala yang terjadi seperti penyakit pada umumnya. Oleh karena itu, penelitian ini dilakukan dengan tujuan agar dapat mendeteksi dini penyakit tersebut sebelum didiagnosis ke tahap yang lebih serius. Penerapan model algoritma C4.5 individual dan algoritma C4.5 berbasis PSO dengan teknik bagging dilakukan guna mengetahui model mana yang memberikan hasil terbaik dalam mendeteksi penyakit ginjal kronis. Pemilihan kedua model tersebut dipertimbangkan karena algoritma C4.5 merupakan salah satu algoritma terbaik data mining, namun cenderung memiliki kelemahan pada data yang overlap, kelas dan atribut yang banyak. Maka dari itu, teknik optimasi Particle Swarm Optimization (PSO) dan teknik bagging juga dipilih sebagai alternatif dalam mengatasi kelemahan yang ada dalam algoritma C4.5. Dari hasil penelitian diperoleh bahwa model algoritma C4.5 berbasis PSO dengan teknik bagging mampu menyeleksi atribut sehingga dapat meningkatkan nilai akurasi yang lebih baik dengan hasil sebesar 99,70% dibandingkan dengan model individual algoritma C4.5 yang menghasilkan nilai akurasi sebesar 91,72% saja.
Pemanfaatan Aplikasi Pengelolaan Dana Keuangan Penjualan Gas Berbasis Framework Code Igniter Pada PT Selamat Lestari Mandiri Divisi Gas Industri Rizal Amegia Saputra; A Gunawan; Ita Yulianti; Tya Septiani Nurfauzia K
Abditeknika Jurnal Pengabdian Masyarakat Vol. 1 No. 2 (2021): Oktober 2021
Publisher : LPPM Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/abditeknika.v1i2.625

Abstract

Selamat Lestari Mandiri Divisi Gas Industri merupakan salah satu perusahaan yang bergerak dalam bidang penjualan gas industri. Perusahaan tersebut berlokasi di Jl. Pramuka No.17 A Kelurahan Cikondang Kecamatan Citamiang Kota Sukabumi. Permasalahan yang dihadapi perusahaan ini salah satunya yaitu pencatatan pengelolaan dana keuangan penjualan gas yang masih dilakukan secara tulis tangan sehingga tidak heran apabila terjadi kesalahan pencatatan dan sulitnya pengecekan serta pencarian data keuangan dari history transaksi sebelumnya akibat penyimpanan dokumen tidak tertata rapi. Oleh karena itu, sebuah rancang bangun sistem baru dibutuhkan agar dapat membantu mengatasi permasalahan yang saat ini terjadi sehingga dapat memberikan kemudahan khususnya dalam melakukan pengelolaan dana keuangan penjualan gas pada perusahaan tersebut. Kegiatan pengabdian masyarakat ini dilakukan dengan menganalisis kebutuhan sistem terlebih dahulu kemudian dilanjutkan dengan tahap desain, implementasi dan pengujian secara terbatas sehingga dapat diketahui kelemahan dan kelebihan dari sistem yang akan dibangun dan diperlukan pelatihan kepada admin agar dapat menggunakan aplikasi ini dengan baik.
DEVELOPMENT OF MANUFACTURING INVENTORY MANAGEMENT SYSTEM USING MATERIAL REQUIREMENT PLANNING METHOD Ami Rahmawati; Rizal Amegia Saputra; Ita Yulianti
Jurnal Riset Informatika Vol 4 No 1 (2021): Period of December 2021
Publisher : Kresnamedia Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (923.607 KB) | DOI: 10.34288/jri.v4i1.271

Abstract

Inventory has an important role in business activities. This is because inventory has an effect on changes in the production market and anticipates price changes in the demand for many goods. PT. Barkah Jaya Mandiri is a company engaged in manufacturing where the management of inventory at the company is still done conventionally. This causes various problems such as the occurrence of discrepancies in the stock of goods, discrepancies in data and final reports as well as obstacles in the production process in the event of a shortage or excess of raw materials. (Material Requirement Planning) in order to overcome the problems that occur in the company. The combination of the SDLC model and data collection techniques including observation, interviews and literature study were also carried out in this study in order to achieve the system that will be built to suit the targeted needs. With this system, the management of inventory data at this company can be done easily and accurately and save time compared to the previous system, so that the procurement of manufacturing raw materials is optimal and employee performance is better.
Penerapan Framework Codeigniter Pada Pengembangan Website E-Commerce Batik Tulis HR Ambar Monikka Nur Winnarto; Ita Yulianti; Ami Rahmawati
Swabumi Vol 9, No 1 (2021): Volume 9 Nomor 1 Tahun 2021
Publisher : Universitas Bina Sarana Informatika Kota Sukabumi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/swabumi.v9i1.9813

Abstract

Batik Tulis HR Ambar merupakan badan usaha yang menjual kain dan pakaian batik. Sistem pemasaran dilakukan melalui interaksi secara langsung dengan masyarakat dan sistem  penjualan masih secara manual yaitu face to face, hal ini dirasa tidak dapat menjangkau pangsa pasar lebih luas dan tidak dapat meningkatkan jumlah penjualan yang signifikan. Terlebih lagi, di masa pandemi saat ini pembatasan sosial skala besar juga menjadi salah satu kendala dalam melakukan penjualan secara langsung, sehingga keadaan tersebut tentunya menyulitkan pihak Batik Tulis HR Ambar. Oleh karena itu, pembuatan website e-commerce dibutuhkan sebagai salah upaya dalam mengatasi permasalahan yang terjadi pada sistem yang berjalan saat ini. Metode pengumpulan data yang digunakan penelitian ini, meliputi metode observasi, metode wawancara, metode dokumentasi dan metode studi kepustakaan.  Selain itu, model waterfall juga diimplementasikan dalam penelitian sebagai metode pengembangan perangkat lunak dalam pembangunan sistem. Dengan dibuatkannya sistem e-commerce pada Batik Tulis HR Ambar, diharapkan dapat memperluas jangkauan pemasaran, mempermudah proses transaksi dan penyampaian informasi kepada konsumen, sehingga dapat meningkatkan penjualan pada Batik Tulis HR Ambar.
Analisis Algoritma KNN Berbasis Feature Selection untuk Memprediksi Nasabah Pengguna Deposito Melalui Pemasaran Langsung Ami Rahmawati; Ita Yulianti; Yuri Yuliani; Nurhadianto Nurhadianto; Hafifah Bella Novitasari
Swabumi Vol 8, No 1 (2020): Volume 8 Nomor 1 Tahun 2020
Publisher : Universitas Bina Sarana Informatika Kota Sukabumi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/swabumi.v8i1.7581

Abstract

Sebuah bank menggunakan teknik pemasaran langsung dalam menargetkan segmen nasabah dengan cara menghubungi nasabah tersebut untuk memenuhi tujuan tertentu. Setelah menghubungi nasabah, bank mendapatkan informasi apakah nasabah tersebut sudah berlangganan produk yang ditawarkan oleh bank atau belum. Salah satu produk yang ditawarkan oleh bank antara lain yaitu deposito. Dari banyaknya informasi nasabah yang dikumpulkan, bank mampu menawarkan produk dan layanan kepada nasabah. Kemampuan tersebut dapat menggunakan teknologi data mining, seperti tujuan dibuatnya penelitian ini yaitu memprediksi nasabah yang berlangganan deposito dengan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) dan feature selection yang diproses menggunakan tools Anaconda dan bahasa pemrograman python. Dari hasil penelitian yang diperoleh, akurasi dari penggunaan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) sebesar 74,37% dengan nilai K=9, sedangkan akurasi algoritma klasifikasi K-Nearest Neighbor dengan menggunakan feature selection sebesar 89,72% dengan nilai K=3, sehingga didapat selisih peningkatan akurasi sebesar 15,35%.Kata Kunci : Anaconda, Bank Marketing, KNN, Python
Analisis Determinan Tingkat Kepuasan Pengguna Software MYOB Accounting dalam Bidang Akademik Ita Yulianti; Muhamad Abdul Ghani; Ami Rahmawati
Swabumi Vol 10, No 2 (2022): Volume 10 Nomor 2 Tahun 2022
Publisher : Universitas Bina Sarana Informatika Kota Sukabumi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/swabumi.v10i2.12271

Abstract

Perkembangan teknologi sistem informasi yang semakin pesat memberikan dampak begitu signifikan terhadap pada perubahan layanan termasuk dalam siklus akuntansi. Kehadiran software akuntasi membuat kemudahan dalam pencatatan transaksi sampai dengan laporan keuangan karena dilakukan secara otomatis. Ada berbagai jenis software akuntansi, namun pada penelitian ini dilakukan analisis untuk mengetahui determinan yang berpengaruh terhadap tingkat kepuasan MYOB Accounting dalam bidang akademik berdasarkan variabel kualitas layanan sistem informasi, kualitas sistem informasi dan kualitas informasi. Hal ini dipilih karena banyaknya penggunaan software tersebut yang seringkali dijadikan sebagai salah satu uji kompetensi yang biasanya dilakukan pada tataran SMK bahkan perguruan tinggi. Penelitian ini termasuk kedalam penelitian asosiatif dengan jumlah responden sebanyak 100 orang yang diproses menggunakan metode regresi linier berganda. Dari hasil penelitian menunjukkan bahwa secara simultan ketiga variabel yang digunakan berpengaruh dan berhubungan sangat erat terhadap kepuasan pengguna MYOB accounting dalam bidang akademik yang dinyatakan dengan nilai koefisien korelasi 0,672 dan nilai koefisien determinasi sebesar 69,2%.
Optimalisasi Sistem Pembayaran Administrasi Kesiswaan Berbasis Website Ami Rahmawati; Ita Yulianti
JUSTIKA : Jurnal Sistem Informasi Akuntansi Vol 1 No 2 (2021): JUSTIKA : Jurnal Sistem Informasi Akuntansi
Publisher : Program Studi Sistem Informasi Akuntansi Kampus Kota Sukabumi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/justika.v1i2.940

Abstract

Sebagai salah satu lembaga pendidikan formal, SMK (Sekolah Menengah Kejurusan) khususnya SMK Abdi Bangsa selalu berupaya memberikan pelayanan yang terbaik bagi siswa/i khususnya dalam pelayanan administrasi kesiswaan. Namun, pada kenyataannya penyelenggaraan pelayanan yang dilakukan hampir di setiap sekolah masih dihadapkan pada pelayanan yang belum efektif dan efisien. Hal ini dikarenakan pencatatan administrasi kesiswaan pada sekolah tersebut masih dilakukan secara konvensional yang terkadang masih terjadinya kesalahan pencatatan. Oleh karena itu, reformasi dan modernisasi diperlukan dengan memanfaatkan teknologi informasi. Penelitian ini dibuat dengan tujuan untuk membangun sistem yang dapat menyempurnaan sistem yang sebelumnya telah ada dengan memperbaiki dari kekurangannya sehingga kebutuhan pelayanan administrasi kesiswaan dapat berjalan secara efektif dan efisien. Sistem yang dibangun yaitu berupa sistem pembayaran administrasi kesiswaan berbasis website menggunakan bahasa pemrograman PHP dan database MySQL. Sedangkan untuk metode penelitian yang digunakan yaitu ada dua metode yakni metode pengembangan perangkat lunak waterfall dan metode pengumpulan data yang terdiri dari observasi, wawancara dan studi pustaka. Dari hasil sistem yang dibangun menunjukkan bahwa dengan adanya sistem ini dapat mengoptimalkan kinerja pelayanan administrasi karena dapat memberikan kemudahan, kecepatan dan ketepatan pencatatan yang lebih baik jika dibandingkan dengan sistem berjalan sebelumnya.
Pengembangan Sistem Forecasting Penjualan Pada Aplikasi Point of Sales Menggunakan Metode Trend Least Square Ita Yulianti; Ami Rahmawati
Jurnal Larik: Ladang Artikel Ilmu Komputer Vol 2 No 1 (2022): Juli 2022
Publisher : LPPM Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (620.371 KB) | DOI: 10.31294/larik.v2i1.1153

Abstract

The use of cash register as evidence of technology utilization in business activities is not enough to help the sustainability of a business, because it has not fully controlled data collection, especially in terms of information about the development of income and inventory planning. Therefore, for the sake of the business sustainability, the strategy is needed, one of which is to build a system that can manage the transaction process equipped with sales forecasting features that can display product predictions according to market needs. To build a system of data collection techniques, the waterfall system development model and the implementation of the Least Square trend method. Of the three research methods that are applied, the contribution produced is in the form of a desktop-based Point of Sales (POS) system with Java programming languages equipped with additional features, namely sales prediction. Based on the application of the system it is proven that the use of the Trend Least Square method is very appropriate to use because it can display the prediction results of sales for the coming period with predictive error rates of only 0.0067% and this system also helps optimize service activities to customers and can help sales management in terms of Provision of products.
Implementation of the Saw Method to Discover the Optimum Internet Service Recommendations for Online Gaming Gunawan Gunawan; Ita Yulianti; Ami Rahmawati; Tati Mardiana; Nanang Ruhyana
Jurnal Riset Informatika Vol 5 No 3 (2023): Priode of June 2023
Publisher : Kresnamedia Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34288/jri.v5i3.547

Abstract

Currently, the development and use of the Internet have a more complex function so that it can change the paradigm of people's lives, including in aspects of entertainment, especially games. With the rise of numerous ISPs in Indonesia, different internet service packages are now available, particularly for gamers, such as Indihome, Biznet, First Media, and My Republic. The variety of services makes it difficult for users to choose an internet package that suits their needs. Therefore, this research aims to build a decision support system that can facilitate users in choosing the ideal internet service for gamers based on five criteria: quota, network speed, connection, cost, and the number of users using the SAW method. The data collection methods used are observation, questionnaires, and interviews. The research results obtained from data processing using the SAW method through Microsoft Excel are then implemented into a website-based program. With this program, it is hoped that it can be a tool for users in determining the service package to be purchased.
Co-Authors A.Gunawan Ami Rahmawati Ami Rahmawati Ami Rahmawati ANI OKTARINI SARI, ANI OKTARINI Fitrika, Sonia Hafifah Bella Novitasari Lis Saumi Ramdhani Marusanti, Eva Monikka Nur Winnarto Muhamad Abdul Ghani Muhammad Sukrisno Mardiyanto Nanang Ruhyana Nurhadianto Nurhadianto Rahmawati, Ami Ramdiani Azzahra, Dinda Resti Yulistria Rizal Amegia Saputra Siti Nurajizah, Siti Tati Mardiana Taufik Hidayatulloh Tya Septiani Nurfauzia K Tya Septiani Nurfauzia Koeswara Veithzal Rivai Zainal Yuliani, Yuri Yusti Farlina