Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
5.689
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Syntax Jurnal Informatika JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA Conference on Innovation and Application of Science and Technology (CIASTECH) Jambura Journal of Informatics CCIT (Creative Communication and Innovative Technology) Journal Building of Informatics, Technology and Science Techno Xplore : Jurnal Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi Buana Ilmu Jurnal Sisfotek Global JOURNAL OF INFORMATION SYSTEM RESEARCH (JOSH) Journal of Computer System and Informatics (JoSYC) Teknosains : Jurnal Sains,Teknologi dan Informatika Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) Jurnal Pendidikan dan Teknologi Indonesia Jumat Informatika: Jurnal Pengabdian Masyarakat Abdiformatika: Jurnal Pengabdian Masyarakat Informatika Jurnal Sisfotek Global Jurnal Sosial dan Abdimas Scientific Student Journal for Information, Technology and Science Jurnal Algoritma Jurnal Buana Pengabdian Eduvest - Journal of Universal Studies Innovative: Journal Of Social Science Research Jurnal Informatika: Jurnal Pengembangan IT
Juwita, Ayu Ratna
Universitas Buana Perjuangan
Religion Aerospace Engineering Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities Automotive Engineering Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Health Professions Industrial & Manufacturing Engineering Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Medicine & Pharmacology Neuroscience Public Health Social Sciences Other

Published : 46 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 46 Documents
Search

 1   2   3   4   5 
SISTEM INFORMASI UMKM PADA WEBSITE DESA Tohirin Al Mudzakir; Adi Rizky Pratama; Ayu Ratna Juwita
BUANA ILMU Vol 7 No 1 (2022): Buana Ilmu
Publisher : Universitas Buana Perjuangan Karawang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36805/bi.v7i1.3490

Abstract

Permasalahan yang dihadapi masa sekarang ini adalah masih kurangnya pemahaman, pengaplikasian tekonologi didunia nyata dengan baik, efisien, dan maksimal khusus nya disini terkait Usaha Mikro, Kecil, Menengah (UMKM) yang blm banyak tersaji dengan system informasi berbasis website, karena kemungkinan belum pernah ada yang membantu untuk pengembangan. Tujuan dari penelitian ini adalah miningkatkan sistem perekonomian lokal Desa, dan hal ini juga dapat memberikan pengaruh pada perkembangan Desa serta taraf kesejahteraan masyarakat Desa dari UMKM yang system informasinya berbasis web agar tersampaikan secara luas baik lokal dan Dunia. jenis kualitatif, dimana objeknya adalah masyarakat dan para aparatur Desa Segarjaya, Prosedur penelitian menggunakan observasi dan survey, hal ini merupak metode penelitian ini. Hasil dari penelitian ini adalah telah dibuat penambahan fitur-fitur untuk promosi dan pemasarsn produk-produk UMKM yaitu dodol, dan terasi.Berdasarkan hasil dari penelitian yang telah dilakukan maka dapat disimpulkan bahwa aparatur Desa sebagai pengelola website pengelola web sangat terbantu dan masyaraktat sebagai user sangat terbantu dalam hal dari informasi yang sistematis, masyarakat dapat mengenal produk Desa Segarjaya yang unik sampai minat, begitu juga pelaku usaha menjadi mudah memasarkan dan mempromosikan produk UMKM nya ke masyarakat lokal, bahkan dunia. Kata kunci: Desa Segarjaya, Produk, Usaha Mikro, Kecil, Menengah (UMKM), Website The problem faced today is that there is still a lack of understanding, and application of technology in the real world properly, efficiently, and optimally, especially here related to Micro, Small, and Medium Enterprises (MSMEs) which BLM many presents with website-based information systems, because it is likely never been anything to help for development. The purpose of this study is to improve the local economic system of the village, and this can also influence the development of the village and the level of welfare of the village community from MSMEs whose information systems are web-based to be widely conveyed both locally and globally. qualitative type, where the object is the community and the apparatus of Segarjaya Village, The research procedure uses observation and surveys, this is the method of this research. The result of this research is that additional features have been made for the promotion and marketing of MSME products, namely dodol, and shrimp paste. Based on the results of the research that has been carried out, it can be concluded that the Village apparatus as the manager of the web management website is very helpful and the community as users is greatly helped in terms of systematic information, the community can get to know the unique Segarjaya Village products to interests, as well as business actors become easy to market and promote their MSME products to the local community, even the world. Keywords: Segarjaya Village, Products, Micro, Small, Medium Enterprises (MSMEs), Website
Analisis sentimen twitter terhadap steam menggunakan algoritma logistic regression dan support vector machine Edo Ridho Lidinillah; Tatang Rohana; Ayu Ratna Juwita
TEKNOSAINS : Jurnal Sains, Teknologi dan Informatika Vol 10 No 2 (2023): TEKNOSAINS: Jurnal Sains, Teknologi dan Informatika
Publisher : LPPMPK-Sekolah Tinggi Teknologi Muhammadiyah Cileungsi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37373/tekno.v10i2.440

Abstract

Games online yakni hal yang sudah menempel di masyarakat saat ini. Dalam beberapa tahun terakhir, ekspansi internet dan perangkat yang cepat telah mempercepat munculnya games online. Motivasi utama pemain untuk terus bermain games online adalah ketersediaan kemampuan games online multi-pengguna yang dapat diakses di mana saja. Seiring perkembangan teknologi saat ini banyak platform penjualan games online seperti Steam, Epic Games Store, Origin dan sebagainya, opini masyarakat terkadang sulit dikomunikasikan secara eksklusif kepada pengelola khususnya develover Steam sebagai platform penjualan games, Ini mendorong individu untuk mengirimkan komentar, penilaian, dan konten serupa melalui media sosial, salah satu jejaring sosial yang paling terkenal saat ini ialah Twitter. Deretan tweet atau opini asal pengguna Twitter terkait platform Steam yang mana dapat dipergunakan menjadi analisis sentimen. Dalam penelitian ini data yang terkait menggunakan platform Steam dikumpulkan sampai 4363 data ulasan positif dan negatif terhadap platform steam dalam twitter, memakai TextBlob Library yang menyediakan API sederhana buat menyelam ke pada tugas Natural Language Processing (NLP) kemudian diproses menggunakan metode penambangan data (data mining), termasuk penambangan teks, cleaning, case folding, tokenization, filtering stopword, serta wordcloud. Untuk menghitung menggunakan metode Confusion Matrix dalam 2 algoritma yang berbeda buat perbandingan, algoritma yang digunakan adalah Logistic Regression dan Support Vector Machine. Dari percobaan perhitungan 2 metode itu diketahui bahwa algoritma Super Vector Machine mendapatkan nilai yang optimal dengan accuracy 0.81, precision 0.85 serta recall 0.77
Penerapan Algoritma Apriori untuk Memprediksi Pembayaran UKT Juwita, Ayu Ratna; Al Mudzakir, Tohirin; Rizky Pratama, Adi; Nugraha, Bagja; Heryana, Nono
SYNTAX Jurnal Informatika Vol 13 No 01 (2024): Mei 2024
Publisher : Universitas Singaperbangsa Karawang

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

Abstract

Penelitian ini menerapkan algoritma Apriori untuk memprediksi hasil anilsis pola asosiasi pembayaran cicilan uang kuliah di Universitas Buana Perjuangan Karawang. Aturan asosiasi menunjukkan bahwa pembayaran Cicilan 3 memiliki dampak besar terhadap Cicilan 4, dengan tingkat support sebesar 84.60% dan confidence sebesar 93.47%. Ketergantungan positif antara Cicilan 2 dan Cicilan 3 dengan Cicilan 4 juga teridentifikasi dengan nilai support sebesar 84.57% dan nilai confidence sebesar 94.03%. Rekomendasi kebijakan mencakup penggabungan paket pembayaran pada Cicilan 3 dan Cicilan 4 serta insentif pembayaran lebih awal. Pemodelan menggunakan algoritma Apriori dengan implementasi Python dan Google Colaboratory.
Implementasi Algoritma Convolutional Neural Network (CNN) Untuk Klasifikasi Kecacatan Pada Proses Welding di Perusahaan Manufacturing Saefulloh, Nandang; Indra, Jamaludin; Rahmat, Rahmat; Juwita, Ayu Ratna
Building of Informatics, Technology and Science (BITS) Vol 6 No 1 (2024): June 2024
Publisher : Forum Kerjasama Pendidikan Tinggi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47065/bits.v6i1.5321

Abstract

Manufacturing industry has become one of the largest sectors in Indonesia, driven by increasing demand from the public. A primary concern to meet both local and international market needs is product quality. In ensuring high-quality standards, production processes require strict quality control. One common issue in quality control is defects occurring during the welding process, which significantly affects inspection cycle times. To address this, the Convolutional Neural Network (CNN) approach with VGG-16 architecture can help classify defects in the welding process. This method not only expedites the defect classification process but also enhances the accuracy of identifying product defects. The stages of implementing this method include dataset preparation, data preprocessing, CNN model design, model training, and performance evaluation. Evaluation results demonstrate that the use of automatic defect detection technology, especially with balanced data scenarios, can significantly improve quality control performance. Accuracy, precision, recall, and F1-score achieve excellent levels, reaching 92%. Thus, this research provides a significant contribution to enhancing production efficiency and improving product quality in the motorcycle manufacturing industry in Indonesia. It is hoped that the use of this technology will assist manufacturing companies in identifying and addressing production defects more effectively, thereby enhancing the overall competitiveness of Indonesia's manufacturing industry.
Implementasi Metode Resampling Dalam Menangani Data Imbalance Pada Klasifikasi Multiclass Penyakit Thyroid Nugraha, Najmi Cahaya; Hikmayanti, Hanny; Indra, Jamaludin; Juwita, Ayu Ratna
Building of Informatics, Technology and Science (BITS) Vol 6 No 2 (2024): September 2024
Publisher : Forum Kerjasama Pendidikan Tinggi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47065/bits.v6i2.5652

Abstract

It is estimated that at least 17 million Indonesians suffer from thyroid disorders. Interestingly, nearly 60% of those living with a thyroid disorder do not receive a diagnosis. Thus, it is necessary to carry out research that applies methods to predict thyroid disease. Before applying prediction methods, it is crucial to implement classification methods to obtain an accurate prediction model. However, to achieve optimal classification results and to avoid inaccuracies, a balance in the used data is required. Data imbalance is a condition where the ratio between classes in the data is uneven, which can result in the generated model becoming biased. The main objective of the research is to present a solution that can improve the accuracy of early detection of thyroid diseases through addressing data imbalance and implementing appropriate classification algorithms. The research methodology began with the collection and analysis of a dataset consisting of 9172 data points. Preprocessing was then performed, resulting in 5321 training data points and 1331 test data points. The testing phase employed 7 different classification algorithms with 7 different resampling methods and evaluation using a confusion matrix. This research achieved the highest accuracy rate of 98%, obtained from the combination of the Random Forest Algorithm and the Random Over Sampling method. It can be concluded that the combination of the Random Forest Algorithm with the Random Over Sampling resampling method can improve early detection accuracy for thyroid diseases.
Pelatihan Desain Grafis dengan Aplikasi Photoshop bagi Santri Pondok Pesantren Nurul Huda Karawang Mayasari, Rini; Heryana, Nono; Carudin; Juwita, Ayu Ratna
Jurnal Sosial & Abdimas Vol 5 No 1 (2023): Jurnal Sosial & Abdimas
Publisher : LPPM Universitas Adhirajasa Reswara Sanjaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51977/jsa.v5i1.852

Abstract

Kehadiran teknologi di pondok pesantren diharapkan dapat bermanfaat selain sebagai tempat menuntut ilmu agama. Selain mendapatkan ilmu keagamaan yang baik, para santri juga dapat memiliki kemampuan teknologi informasi. Teknologi informasi yang diadaptasi di pesantren ini juga bisa menjadi kunci kebangkitan agama. Pelatihan menggunakan aplikasi photoshop yang akan dilakukan oleh tim pengabdian masyarakat kepada santri-santri Pondok Pesantren Nurul Huda Karawang pada prinsipnya melalui beberapa tahapan yaitu memahami teori desain grafis, menyajikan praktik pembuatan poster, dan memanipulasi gambar menggunakan Photoshop. Pelatihan ini mampu memberikan pengetahuan tentang penggunaan program photoshop untuk membuat spanduk atau poster yang berguna bagi para santri yang akan melaksanakan kegiatan hari besar keagamaan. Materi yang diberikan kepada mahasiswa dapat diterima dan dipahami dengan baik karena antusiasme peserta cukup tinggi dalam menerima pelatihan.
SOSIALISASI DESAIN SISTEM RE GISTRASI PEMBUKUANDI KANTOR DESA CIKAMPEK UTARA Ayu Ratna Juwita; Cici Emilia Sukmawati; Tohirin Al Mudzakir; Adi Rizky Pratama
JURNAL BUANA PENGABDIAN Vol 5 No 1 (2023): JURNAL BUANA PENGABDIAN
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat, Universitas Buana Perjuangan Karawang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36805/jurnalbuanapengabdian.v5i1.3966

Abstract

Dalam era modern ini masyarakat diminta untuk mengetahui dan memahami perkembangan mengenai pentingnya suatu teknologi. Teknologi memberikan kemudahan untuk membantu setiap aktivitas manusia baik dalam dunia akademik, pembangunan dan lain sebagainya, terutama dalam bidang pemerintahan. Dalam bidang pemerintahan pemanfaatan teknologi memiliki tujuan untuk meningkatkan kualitas pelayanan publik. Pelayanan publik ini dapat diterapkan dengan menggunakan sistem berbasis web yang dapat lebih mudah dalam menyampaikan sebuah informasi maupun meringankan pekerjaan dalam bidang pemerintahan, terutama pelayanan pada kantor desa Cikampek Utara. Pada saat ini kantor desa Cikampek Utara masih menerapkan pencataan manual dalam mendata surat atau registrasi surat pada buku register, sehingga data-data surat yang ditulis pada buku register masih kurang efektif, karena apabila digunakan secara tidak baik, buku sangat rentan rusak dan sobek. Untuk meningkatkan kualitas dalam pencatatan data-data surat, sebuah sistem berbasis web sangatlah dibutuhkan karena data-data surat disimpan pada komputer (database). Mengacu pada hal tersebut, maka memberikan sauatu arahan mengenai sosialisasi sistem registrasi pembukuan berbasis web dengan tujuan agar dapat memudahkan dalam mendata surat tanpa harus menggunakan buku dan data[1]data surat dapat tersimpan secara baik.
PEMANFAATAN PENGGUNAAN TEKNOLOGI INTERNET SEHAT UNTUK PENDIDIKAN Ayu Ratna Juwita; Lusiana Rahmatiani; Tohirin Al Mudzakir; Adi Rizky Pratama
JURNAL BUANA PENGABDIAN Vol 5 No 2 (2023): JURNAL BUANA PENGABDIAN
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat, Universitas Buana Perjuangan Karawang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36805/jurnalbuanapengabdian.v5i2.6171

Abstract

Internet merupakan penyedia informasi yang sangat luas. Hamper semua masyarakat dunia sudah menggunakan fasilitas internet, kecanggihan suatu teknologi internet memiliki dapak nilai positif maupun negatif dalam penggunaan internet, oleh karena itu sebagai pengguna internet yang baik dan juga sebgai pern orang tua harus mengawasi aktivitas penguunaan internet khususnya pada siswa pendidik. Tujuan kegiatan ini adalah untuk memberikan edukasi penggunaan atau manfaatkan tentang pemahaman yang cukup mengenai penggunaan internet yang sehat dan bijak sehingga dapat menimbulkan dampak positif bagi pengguna intenet dan meminimalkan dampak negatif dalam penggunaan intenet. Sehingga dapat tercipta siswa yang cerdas dan peroduktif dalam penggunaan teknologi internet yang sehat dan bagaimana cara menggunakan media social secara bijak. Namun harus disadari bahwa penyalahgunaan teknologi informasi dapat menempatkan seseorang dalam bahaya atau mengancam integritas diri dari masyarakat
Klasifikasi Penyakit Serangan Jantung Menggunakan Metode Machine Learning K-Nearest Neighbors (KNN) dan Support Vector Machine (SVM) Arif, Siti Novianti Nuraini; Siregar, Amril Mutoi; Faisal, Sutan; Juwita, Ayu Ratna
JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA Vol 8, No 3 (2024): Juli 2024
Publisher : Universitas Budi Darma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30865/mib.v8i3.7844

Abstract

Cardiovascular disease (CVD) is a general term for disorders related to the heart, coronary arteries, and blood vessels. These diseases are most commonly caused by blocked blood vessels, either due to fat buildup or internal bleeding. According to the WHO, each year, cardiovascular diseases account for 32% of all deaths, which translates to about 17.9 million people annually. The numerous factors causing CVD make it challenging for doctors to diagnose patients who are at low or higher risk of heart attacks. A machine learning model is needed for the early recognition of heart attack symptoms. Supervised learning models such as KNN and SVM were used in previous studies without feature selection, with datasets obtained from Kaggle. PCA was applied to reduce data dimensions to smaller variables. With the use of confusion matrix and ROC curve evaluations, the accuracy results of the previous KNN model improved from 83.6% to 90.16%. The SVM model also saw an accuracy increase from 85.7% to 86.88%. The use of PCA feature selection demonstrated an improvement in accuracy in the study. The KNN model, with a higher accuracy rate of 90.16%, is better for classifying individuals as normal or diagnosed with a heart attack.
Perbandingan Algoritma K-Means dan K-Medoids untuk Clustering Pada Transaksi Penjualan Minimarket Alganiu, Ajeng Shalwa; Juwita, Ayu Ratna; Rahmat, Rahmat; Faisal, Sutan
Journal of Computer System and Informatics (JoSYC) Vol 6 No 1 (2024): November 2024
Publisher : Forum Kerjasama Pendidikan Tinggi (FKPT)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47065/josyc.v6i1.5873

Abstract

When shopping, buyers often have difficulty finding daily necessities. One of the causes of this is because the product arrangement process in minimarkets is still carried out randomly and does not match consumer shopping patterns. On the contrary, buyers usually want to buy products through daily necessities packages, but these packages are usually not yet available in minimarkets. Identifying relationship patterns in minimarket transaction data can help overcome product arrangement and product packaging problems. By using the clustering method, objects are grouped into groups that have many similarities with each other. This method allows the grouping process to be carried out. Some of the methods in clustering include the K-Means and K-medoids methods. The purpose of this study is to group the data on goods in the minimarket which can be a guide for more neatly arranged product planning. Data grouping is divided into 3 categories namely slow, medium and fast. The results obtained show that the two algorithms produce different Davies-Bouldin Index values, with the K Medoids algorithm obtaining a lower value of 0.50387 while K-Means obtains a value of 0.50391 where the K-Medoids clustering results have better quality compared to K-Means. With the results of the grouping of these goods data, minimarkets can balance the stock of goods to prevent excess or shortage of inventory of these goods.
Co-Authors AA Sudharmawan, AA Adi Rizky Pratama Adi Rizky Pratama Adi Rizky Pratma Agustina Mardeka Raya Ahmad Fauzi Alganiu, Ajeng Shalwa Amansyah, Ilham Amril Mutoi Siregar Ardiansyah, Fikri ARIF, SITI NOVIANTI NURAINI Awal, Elsa Elvira Azzahra, Fathimah Noer Baharuddin Risyad Carudin, Carudin Cici Emilia Sukmawati Cici Emilia Sukmawati Dina Wulan Nurjanah Edo Ridho Lidinillah Faisal, Muhamad Agus Faisal, Sutan Fauzi, Farras Ahmad Fitri Nur Masruriyah, Anis Fransiskus Panca Juniawan Hanny Hikmayanti Handayani Heryana, Nono Indra, Jamaludin Irawan, Muhamad Anggi Khairani, Nova Pustita Kukuh Ardy Nugroho Lestari, Santi Arum Puspita Lusiana Rahmatiani Mayasari, Rini Mudzakir, Tohirin Al Mulyana, Assyifa Alif Rahayu Novalia, Elfina Nugraha, Bagja Nugraha, Najmi Cahaya Nurlaelasari, Euis Nurmayanti, Trisya nurul latifah Permana, Tedi Pratama, Adi Rizky Pratama, Adi Rizky Purwani Husodo Rahmat Rahmat Rahmat Sulaiman Rahmat Sulaiman Rifaldi, Rizky Riyandi Aditya Fitrah Rizki Mohamad Eka Marsa Sadjat rizky pratama, adi Rohana, Tatang Saefulloh, Nandang Siregar, Amril Mutoi Siti Silvia Arifin Sugihartono, Tri Sujana, Sylvia Sukmawati, Cici Emilia Tatang Rohana Tejayanda, Rigger Damaiarta Tohirin Al Mudzakir Tohirin Al Mudzakir Tohirn Al Mudzakir Triono Triono Triono Triono Wahiddin, Deden Wenda Adi Kusnaya Yaman, Nuurul Izzati Yana Cahyana Yudi Firmansyah