Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
2.45
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Journal of the Medical Sciences (Berkala Ilmu Kedokteran) Techno.Com: Jurnal Teknologi Informasi Jurnal Pseudocode Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika (JEPIN) JOIV : International Journal on Informatics Visualization Techno Nusa Mandiri : Journal of Computing and Information Technology Jurnal Infomedia JURNAL PengaMAS Information System Journal (INFOS) IJCOSIN : Indonesian Journal of Community Service and Innovation MATRIX : JURNAL MANAJEMEN TEKNOLOGI DAN INFORMATIKA JAMAS: Jurnal Abdi Masyarakat CSRID SWAGATI: Journal of Community Service
Nugraha, Anggit Ferdita
Universitas Amikom Yogyakarta
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Environmental Science Immunology & microbiology Languange, Linguistic, Communication & Media Neuroscience Social Sciences Other

Published : 17 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 17 Documents
Search

 1   2 
Meta-Algorithms untuk Meningkatkan Kinerja Klasifikasi dalam Keberhasilan Telemarketing Perbankan Muhammad Eka Purbaya; Anggit Ferdita Nugraha; Sapriani Gustina; Muhammad Khusaini Azis
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.v19i4.3725

Abstract

Banyak bank dan perusahaan asuransi berinteraksi dengan pelanggan mereka menggunakan jasa telemarketing agar dapat lebih meningkatkan pendapatan bank dan mencapai target. Kompetisi yang ketat di industri perbankan membuat tenaga penjualan bank mengejar target terutama menjelang akhir tahun. Pelaku telemarketing atau biasa disebut telemarketer pada perbankan bertugas menghubungi nasabah potensial yang dilakukan secara berkala melalui sambungan telepon. Namun tidak semua nasabah mendapatkan respons yang positif, sering kali telemarketing menemui antipati dari nasabah sebelum proses komunikasi dilakukan. Pendekatan yang diusulkan untuk menemukan nasabah potensial adalah dengan cara klasifikasi data nasabah menggunakan pembelajaran mesin (machine learning). Penggunaan algoritme pembelajaran yang dilakukan secara tunggal memungkinkan untuk dikembangkan menggunakan meta-algorithms sehingga akan memaksimalkan kinerja klasifikasi dalam memprediksi target pelanggan atau nasabah yang sesuai dengan kebutuhan perusahaan agar tujuan pemasaran tercapai. Berdasarkan hasil penelitian yang diperoleh, tindakan pra-pemrosesan dan penggunaan meta-algorithms seperti bagging memberikan kontribusi yang baik untuk proses pembelajaran model decission tree pada data telemarketing dengan hasil akurasi terbaik 98,7%.
R-Peaks Detection Method for Classifying Arrhythmia Disorder Anggit Ferdita Nugraha; Brahmantya Aji Pramudita; Noor Akhmad Setiawan; Hanung Adi Nugroho
Journal of the Medical Sciences (Berkala Ilmu Kedokteran) Vol 49, No 4 (2017)
Publisher : Journal of the Medical Sciences (Berkala Ilmu Kedokteran)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (711.071 KB) | DOI: 10.19106/JMedSci004904201705

Abstract

Electrocardiography (ECG) is a non-invasive technique that is used to diagnose heartabnormalities. ECG records all heart activities and represent them using bio electricsignals. Arrhythmia is one of the cardiac disorder that can be detected using ECG.Arrhythmia need to be detected early because of an early symptom of heart diseaseas deadly as coronary heart disease and heart failure. Arrhythmia described using thedifference between the R-peaks based on QRS complex. Therefore, R-peaks detection willbe an important factor that can be used to classify arrhythmia disease. One of the widelyused methods to detect R-peaks is Pan-Tompkins method. Pan-Tompkins method used athreshold value approach to get all location of R-peaks point from the ECG signals. Thisstudy proposed a development based on Pan-Tompkins method by change the thresholdvalue using normalize technique and moving windows approach to get all location ofR-peaks point from the ECG signals. This study uses MIT-BIH arrhythmia dataset. Thismethod can show the R-peaks detection with 99.83% sensitivity and 0.40% total errorrate detection. Hence, this method has potential to be used for classifying arrhythmiadisorder based on the R-peaks point.
Penanganan Missing Values Untuk Meningkatkan Kinerja Model Machine Learning Pada Data Telemarketing Anggit Ferdita Nugraha; Yoga Pristyanto; Irfan Pratama
Jurnal Pseudocode Vol 7, No 2 (2020): Volume 7 Nomor 2 September 2020
Publisher : Universitas Bengkulu

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (281.8 KB) | DOI: 10.33369/pseudocode.7.2.165-171

Abstract

Abstrak: Telemarketing menjadi salah satu media pemasaran produk maupun jasa yang sampai saat ini masih banyak digunakan oleh berbagai perusahaan terutama di bidang perbankan, asuransi, dan telekomunikasi. Telemarketing dianggap lebih efektif dibandingkan dengan penggunaan baliho, flyer maupun brosur karena menghubungkan secara langsung antara perusahaan dengan calon pelanggan. Pada proses implementasinya, penggunaan telemarketing ini justru seringkali menemui kegagalan dan bahkan berujung pada sikap antipati calon pelanggan yang dihubungi bahkan sebelum proses komunikasi dilakukan. Salah satu penyebab terjadinya kegagalan dari proses telemarketing adalah tidak adanya proses seleksi untuk mengetahui potensi dari calon pelanggan. Machine learning menjadi salah satu alternatif yang dapat digunakan untuk membantu memilih dan menentukan calon pelanggan potensial dan sesuai dengan target perusahaan. Akan tetapi, missing values yang ada pada data telemarketing seringkali menjadi permasalahan baru yang harus ditangani agar penggunaan machine learning menjadi lebih efektif dan mendukung keberhasilah telemarketing. Pada penelitian ini, K-means digunakan sebagai salah satu cara untuk menangani adanya missing values pada data telemarketing. Hasilnya, terdapat peningkatan hingga sebesar 6% jika diukur berdasarkan nilai akurasi menggunakan model Decision Tree. Kata Kunci: Telemarketing, Machine Learning, Missing Values, K-Means, Klasifikasi.
Penerapan metode Stacking dan Random Forest untuk Meningkatkan Kinerja Klasifikasi pada Proses Deteksi Web Phishing Anggit Ferdita Nugraha; Rifda Faticha Alfa Aziza; Yoga Pristyanto
Jurnal Infomedia:Teknik Informatika, Multimedia & Jaringan Vol 7, No 1 (2022): Jurnal Infomedia
Publisher : Politeknik Negeri Lhokseumawe

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30811/jim.v7i1.2959

Abstract

Ketidakseimbangan kelas seringkali menjadi hal yang diabaikan terutama oleh para peneliti di bidang data mining dan machine learning. padahal dengan melakukan penanganan terhadap ketidakseimbangan kelas, memungkinkan adanya peningkatan kinerja klasifikasi apabila dibandingkan dengan penggunaan model klasifikasi tunggal. Hal tersebut dikarenakan cara kerja klasifikasi tunggal yang cenderung bekerja untuk mengenali pola mayoritas dan mengasumsikan distribusi data secara relative membuat kinerja klasifikasi menjadi kurang maksimal. Oleh karena itu, pada penelitian ini diusulkan sebuah pendekatan level algoritmik yang memanfaatkan algoritma random forest, serta metode stacking yang menggabungkan algoritma decision tree dengan naïve bayes sebagai model klasifikasi pada dua jenis web phising dataset yang masing-masing memiliki imbalanced rasio sebesar 1.25% untuk binary class dan 6.82% untuk multiclass. Ide dasar dilakukannya pendekatan level algoritmik ini karena keunggulannya yang mampu meningkatkan dan memaksimalkan kinerja klasifikasi tanpa merubah komposisi maupun pola dataset sehingga informasi yang ada pada dataset tetap terjaga. Hasilnya, penggunaan algoritma random forest memiliki nilai akurasi tertinggi yakni sebesar 96.4% pada dataset web phising binary class, sedangkan metode stacking yang menggabungkan algoritma decision tree dengan naïve bayes menghasilkan kinerja terbaik pada dataset web phising multiclass berdasarkan nilai akurasi sebesar 88.8%
Hoax news identification using machine learning model from online media in Bahasa Indonesia Inggrid Yanuar Risca Pratiwi; Anggit Ferdita Nugraha
Matrix : Jurnal Manajemen Teknologi dan Informatika Vol. 12 No. 2 (2022): Jurnal Manajemen Teknologi dan Informatika
Publisher : Unit Publikasi Ilmiah, P3M, Politeknik Negeri Bali

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (448.059 KB) | DOI: 10.31940/matrix.v12i2.58-67

Abstract

Information and communication technology that’s developing is one of the main triggers of the information explosion today. Nowadays, various news content is not only easy to obtain but also easy to produce through various platforms on the internet, including popular online media, such as blogs and websites. So a lot of news content on blogs and websites that are currently being circulated leads to fake news content (hoaxes) that can mislead the perception and thoughts of the readers. Therefore, it is important to develop a system that can detect the presence of fake news content to minimize the losses caused by the presence of fake news content. In this study, the Naive Bayes algorithm is proposed as a machine learning model that will be used to detect fake news content in Indonesian language online media. As a result, the global accuracy value reached 71% with recall, precision, and F1-Score values as a whole above 70% which indicates that the proposed model can detect fake news content quite well.
PEMANFAAT INVENTORY SYSTEM UNTUK MENINGKATKAN EFISIENSI DAN KINERJA PADA UMKM MANASTA FOOD Yoga Pristyanto; Anggit Ferdita Nugraha; Rohmad Fajarudin; Lucky Adhikrisna Wirasakti
-
Publisher : UNIVERSITAS KHAIRUN

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33387/pengamas.v5i2.3519

Abstract

Manasta Food merupakan salah satu usaha mikro kecil menengah yang bergerak dibidang penjualan bahan makanan. Manasta Food berlokasi Jalan Jatinom Penggung KM 1 Dusun Jetis, Kelurahan Padas, Kecamatan Karanganom, Kabupatan Klaten, Provinsi Jawa Tengah. Manasta Food didirikan oleh Bapak Sriyanta yang juga selaku pemilik kurang lebih sekitar awal tahun 2020. Pada proses bisnisnya Manasta Food bergerak dalam penjualan bahan makanan beku seperti bakso, olahan ikan, nugget, ayam, sosis dan beberapa produk beku lainnya. Seiring dengan berkembangnya Manasta Food, terdapat kendala dalam proses manajemen persediaan/inventarisasi barang. Selama ini proses manajemen persediaan/inventarisasi barang masih manual sehingga membutuhkan waktu yang cukup lama dalam pemrosesan barang dan transaksi. Oleh karena itu inventory system merupakan solusi untuk mengatasi permasalahan tersebut. Dengan adanya inventory system dapat meningkatkan kinerja dan efisiensi waktu dalam proses manajemen barang dan proses transaksi jual beli poduk. Selain itu sistem ini dapat digunakan juga untuk memantau trend transaksi barang sehingga pemilik Manasta bisa mengetahui barang apa saja yang sedang laris dalam periode waktu tertentu.
Pelatihan Peningkatan Strategi Pemasaran Produk Wedang Uwuh Pada Unit Usaha Saking Griya Restu Rakhmawati; Anggit Ferdita Nugraha; Bayu Nadya Kusuma; Dewi Anisa Istiqomah; Surya Tri Atmaja Ramadhani; Vikky Aprelia Windarni
Indonesian Journal of Community Service and Innovation (IJCOSIN) Vol 3 No 1 (2023): Januari 2023
Publisher : LPPM IT Telkom Purwokerto

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20895/ijcosin.v3i1.897

Abstract

Unit usaha Saking Griya merupakan salah satu bidang usaha minuman tradisional dengan produk utama yang ditawarkan adalah wedang uwuh. Wedang uwuh merupakan minuman tradisional yang menyegarkan dan memiliki berbagai manfaat kesehatan. Sayangnya, di era modern seperti sekarang ini, eksistensi dari wedang uwuh mulai terkikis dan bahkan banyak dari generasi sekarang justru belum mengenal wedang uwuh. Hal tersebut dimungkinkan proses untuk memperkenalkan wedang uwuh seringkali dilakukan secara tradisional dan manual secara mulut ke mulut dan tidak mencakup sampai dengan lintas generasi. Sedangkan adanya teknologi komunikasi dan internet memiliki potensi yang besar untuk dapat membawa wedang uwuh agar dapat dikenal oleh masyarakat luas. Kegiatan pengabdian masyarakat pada unit usaha Saking Griya dimulai dari proses identifikasi permasalahan mitra, dan menemukan masalah yakni proses pemasaran produk yang masih tradisional, serta pemanfaatan media sosial untuk promosi yang belum maksimal. berdasarkan hasil identifikasi dan wawancara dirumuskan adanya solusi dalam bentuk pemaparan dan pendampingan kepada mitra guna meningkatkan strategi pemasaran dan promosi produk wedang uwuh Saking Griya. Selain itu, evaluasi terhadap logo dan pengemasan produk juga dilakukan agar menambah kesan modern dan menarik ketika digunakan sebagai konten promosi melalui media sosial. Berdasarkan proses pemaparan dan pendampingan yang dilakukan kepada mitra, dihasilkan berbagai konten promosi produk wedang uwuh Saking Griya yang dapat digunakan pada media sosial instagram yang nampak modern dan menarik bagi pelanggan yang membuat engagement media sosial instagram saking griya meningkat dan diiringi dengan bertambahnya jumlah followers beberapa waktu setelah strategi pemasaran dilakukan
DETEKSI WEBSITE PHISHING MENGGUNAKAN TEKNIK FILTER PADA MODEL MACHINE LEARNING Vikky Aprelia Windarni; Anggit Ferdita Nugraha; Surya Tri Atmaja Ramadhani; Dewi Anisa Istiqomah; Fiyas Mahananing Puri; Adi Setiawan
Information System Journal Vol. 6 No. 01 (2023): Information System Journal (INFOS)
Publisher : Universitas Amikom Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24076/infosjournal.2023v6i01.1268

Abstract

Phishing merupakan bentuk serangan pada dunia maya yang cukup popular, dimana pengguna dibuat untukmengunjungi situs web yang tidak sah. Pengguna ditipu untuk mengungkapkan informasi pribadinya sepertiusername, password, informasi kartu kredit dan sebagainya. Maraknya phishing membuat kerugian dalam halprivacy, bahkan terjadi penyalahgunaan data yang menyebabkan kerugian finansial. Tujuan dari penelitian iniadalah peneliti ingin menggunakan machine learning dengan memanfaatkan fitur filter yang ada didalamnya yaitupearson correlation dan menerapkan 3 metode Naïve Bayes, Decision Tree dan Random Forest untuk menentukanmetode yang paling efektif dalam mendeteksi web phishing. Terdapat 4 alur penelitian yang digunakan olehpeneliti, yaitu (1) Tahap persiapan, (2) Metode yang digunakan, (3) Analisa, dan (4) Evaluasi. Dari hasil penelitianini didapatkan bahwa penerapan metode Naïve Bayes memiliki nilai akurasi sebesar 60,4%, metode Decision Treememiliki nilai akurasi 94,4% dan metode Random Forest memiliki akurasi sebesar 96,3%. Sehingga dapatdisimpulkan bahwa metode yang paling efektif untuk mendeteksi web phishing adalah menggunakan RandomForest karena memiliki tingkat akurasi sebesar 96.3%. Pada penelitian selanjutnya dapat dilakukan pada kasusyang sama dengan menggunakan algoritma yang berbeda.
DIAGNOSE OF MENTAL ILLNESS USING FORWARD CHAINING AND CERTAINTY FACTOR Marcheilla Trecya Anindita; Yoga Pristyanto; Heri Sismoro; Atik Nurmasani; Anggit Ferdita Nugraha
Jurnal Techno Nusa Mandiri Vol 20 No 2 (2023): Techno Nusa Mandiri : Journal of Computing and Information Technology Period of
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Pada Masyarakat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33480/techno.v20i2.4330

Abstract

The prevalence of mental disorders in Indonesia is increasingly significant, as seen from the 2018 Riskesdas data. Riskesdas records mental, emotional health problems (depression and anxiety) as much as 9.8%. This shows an increase when compared to the 2013 Riskesdas data of 6%. Based on these data, it can be said that many people still suffer from mental disorders. Meanwhile, the number of medical personnel, medicines and public treatment facilities for people with mental disorders is still limited. In addition, the lack of public awareness, concern and knowledge about mental health causes a lack of public interest in consulting a psychologist, so people tend to self-diagnose. One solution for self-diagnosis is to use an expert system. This study developed an expert system using the forward chaining method and certainty factor. Based on the research conducted, the results are as follows. First, the expert-based system that has been developed can help provide the results of a diagnosis that is carried out before there are complaints and will be detected early by efforts to increase awareness of the prevention of mental illness and reduce the tendency to self-diagnose. Second, applying the forward chaining method and certainty factor to this expert system can produce an accuracy rate of 95.918%. An expert has also validated these results; in this study, the expert was a psychologist at a hospital in Yogyakarta.
Smart Fish Farm Budidaya Ikan Nila Menggunakan NodeMCU Terintegrasi Berbasis Internet Of Things Jeki Kuswanto Jeki Kuswanto; Muhammad Koprawir; Anggit Ferdita Nugraha
Computer Science Research and Its Development Journal Vol. 15 No. 2: June 2023
Publisher : LPPM Universitas Potensi Utama

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

Abstract

Fish cultivation technology combined with agriculture is developing rapidly, and many suitable systems have emerged to combine planting media and fish cultivation, one of which is viticulture planting media where this agricultural cultivation system is carried out vertically or in stages in indoor and outdoor scopes. Some processes are still carried out manually, namely watering plants, checking water PH, feeding fish, checking water temperature in ponds, and controlling soil moisture levels, this is done manually. Therefore,. This system is made automated based on IoT (internet of things) is needed to overcome some of these problems by utilizing NodeMCu as a microcontroller which will be connected to soil moisture sensors, temperature sensors, PH meters, DC motors, control and monitoring of watering plants, fish feeding, water condition of water can be done automatically. Smart fish Farm cultivating tilapia and iot (internet of things) based verticulture plants can display appropriate data via a mobile application that can be viewed by the user, starting from the soil moisture level displaying the results of pH levels from 1 to 10 pH levels and displaying pond temperature fish from vulnerable 15 to 32 degrees Celsius and mobile applications can control the fish feed system. Keywords—Internet of things, Smart fish Farm, NodeMCu, Verticulture
Co-Authors Andi Sunyoto Ashari, Wahid Miftahul Atik Nurmasani Bayu Nadya Kusuma Bligania Bligania Brahmantya Aji Pramudita Chatarina Umbul Wahyuni Dewi Anisa Istiqomah Dewi Anisa Istiqomah Fiyas Mahananing Puri Gustina, Sapriani Heri Sismoro Huda, Amirudin Khoirul Ibnu Hadi Purwanto Inggrid Yanuar Risca Pratiwi Inggrid Yanuar Risca Pratiwi Irfan Pratama Istiqomah, Dewi Annisa Jeki Kuswanto Jeki Kuswanto Jeki Kuswanto Jeki Kuswanto, Jeki Kuswanto kiky, vikky Koprawi, Muhammad Lucky Adhikrisna Wirasakti Marcheilla Trecya Anindita Muhammad Eka Purbaya Muhammad Khusaini Azis Muhammad Koprawir Mukarabiman, Zulfikar Noor Akhmad Setiawan Puri, Fiyas Mahananing Putra, Wahyu Sukestyastama Ramadhani, Surya Tri Atmaja Rifda Faticha Alfa Aziza Rohmad Fajarudin Siti Helmyati Surya Tri Atmaja Ramadhani Surya Tri Atmaja Ramadhani Vikky Aprelia Windarni Vikky Aprelia Windarni Windarni, Vikky Aprelia Yoga Pristyanto Yuli Astuti