Garuda - Garba Rujukan Digital

p-Index From 2021 - 2026

0.23

P-Index

This Author published in this journals

All Journal Gaung Informatika Jurnal Ilmiah Sinus Jurnal TIKOMSIN (Teknologi Informasi dan Komunikasi Sinar Nusantara) Jurnal Pengabdian Kolaborasi dan Inovasi IPTEKS

Yustina Retno Wahyu Utami

Unknown Affiliation

Author-ID : 2417680

Agriculture, Biological Sciences & Forestry Computer Science & IT Economics, Econometrics & Finance Education Environmental Science Social Sciences

Published : 21 Documents Claim Missing Document

Claim Missing Document

Articles

1 2 3

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN KANDIDAT PENERIMA BEASISWA BBM (STUDI KASUS STMIK SINAR NUSANTARA) Yustina Retno Wahyu Utami
JURNAL GAUNG INFORMATIKA Vol 3 No 1 (2010): Jurnal Gaung Informatika Vol.3 No.1 Januari Tahun 2010
Publisher : Universitas Sahid Surakarta

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

The scholarship provided for the students who are taking either D3 or bachelor degree (S1) in STMIK SinarNusantara is alocated from Dirjen DIKTI which in here is represented by Regional VI of Kopertis throughSTMIK Sinar Nusantara. So far, the selection process of the scholarship receiver candidates is still carried outmanually so that it is possible enough to have unwanted mistakes appeared either in the data recording process or the determination of the scholarship receiver candidates. To overcome the mentioned problem, it is necessary to develop a decision support system in determining the candidates of the scholarship receiver. This decision support system has 9 criterion and uses mathematic model. The system which is developed uses the help of data flow diagram and entity relationship diagram. the result of this prototype will be able to help the selection team in scoring the candidates whether they are less proper, proper, or very proper to get the scholarship. The score ranking will be able to help the selection team in determining the scholarship receiver.

SISTEM PAKAR PERTUMBUHAN BALITA BERBASIS WEB DENGAN METODE CASE BASED REASONING Mukhammad Shaid; Wawan Laksito YS; Yustina Retno Wahyu Utami
Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi (TIKomSiN) Vol 3, No 1 (2015): JURNAL TIKomSiN
Publisher : STMIK Sinar Nusantara

Sistem Pakar adalah salah satu bagian dari Kecerdasan Buatan yang mengandung pengetahuan dan pengalaman yang dimasukkan oleh banyak pakar ke dalam suatu area pengetahuan tertentu, sehingga setiap orang dapat menggunakannya untuk memecahkan berbagai masalah yang bersifat spesifik, dalam hal ini adalah penentuan gerakan motorik pada Pertumbuhan Balita.Pertumbuhan balita bisa terjadi berdasarkan beberapa factor, yaitu berdasarkan kelahirannya dan pertumbuhan gizi yang dikonsumsi. Dengan memanfaatkan metode Case-base Reasoning, dapat dihasilkan suatu aplikasi untuk mengidentifikasi pertumbuhan balita. Dengan harapan sistem ini nantinya dapat digunakan sebagai sarana atau sebagai pengetahuan dalam menjaga kestabilan pertumbuhan balita dan membantu anda untuk mendapatkan hasil yang optimal dalam menjaga pertumbuhan setiap balita. Metode Case Based Reasoning (CBR) digunakan dalam aplikasi Pertumbuhan Balita dengan menggunakan Perhitungan Nearest Neighbor, Dimana data kasus baru akan dibandingkan perhitungannya dengan data kasus lama yang ada di database, dan kemudian dihitung kriteria kemiripannya berdasarkan rumus atau ketentuan yang berlaku.Kata kunci : sistem pakar, pertumbuhan balita, case based reasoning.

PEMETAAN DAERAH BERPOTENSI TRANSMIGRAN DI KECAMATAN KARTASURA DENGAN METODE FUZZY C-MEANS (FCM) CLUSTERING Mawar Hardiyanti; Yustina Retno Wahyu Utami; Wawan Laksito Yuly Saptomo
Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi (TIKomSiN) Vol 6, No 1 (2018): Jurnal TiKomSiN
Publisher : STMIK Sinar Nusantara

In an attempt to achieve the well-being of Indonesia, one of the Government's policies that need to be implemented are the deployment and implementation of the transmigration program. In General only a transmigration program offered by the Government to all societies without knowing the economic background and his family so that the transmigration program was not right on target. Based on the background of the problems in this research is how to design, build, develop and implement Fuzzy C-Means Clustering on Regional Mapping System for classifying the area potentially Homesteader in Kartasura. The data obtained by conducting interviews at the population administration of the subdistrict of Kartasura, observation, and study of the literature. In this research, the author uses secondary data. Data obtained from Reports in Kartasura Subdistrict number 2015 by BPS (Statistics Indonesia) Sukoharjo Regency. The results obtained are Fuzzy C-Means method can be applied to a system of mapping the area potentially Homesteader in Kartasura can optimize the work of the Government in the implementation of the resettlement program. Testing the cluster with Center validation methods using MPC alternate data criteria in the period the year 2014 and 2015 which States that 3 clusters are the cluster validation.Keywords: Classification, Fuzzy C-Means, Transmigration

PENERAPAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR PADA APLIKASI PENENTU PENERIMA BEASISWA MAHASISWA DI STMIK SINAR NUSANTARA SURAKARTA Hendri Risman; Didik Nugroho; Yustina Retno Wahyu Utami
Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi (TIKomSiN) Vol 3, No 2 (2015): JURNAL TIKomSiN
Publisher : STMIK Sinar Nusantara

Belum adanya sistem aplikasi yang dapat memberikan hasil keputusan alternatif yang dapat dijadikan pertimbangan dalam proses mengambil keputusan saat menentukan calon penerima beasiswa sesuai dengan kriteria dari pihak akademik menjadi kendala. Salah satu solusinya yaitu membuat aplikasi dengan Metode k-Nearest Neighbor dalam membantu membuat keputusan alternatif dalam menentukan calon penerima beasiswa. Untuk itu dibutuhkan sistem komputerisasi yang tepat agar dapat terbentuk sebuah aplikasi penentuan calon penerima beasiswa dengan menggunakan metode k-Nearest Neighbor dan dapat membantu mempermudah tim seleksi beasiswa dalam menentukan calon penerima beasiswa. Metode pengumpulan data dengan wawancara dan observasi, metode analisis sistem dengan diagram Context, HIPO, DAD, desain database dengan ERD, implementasi program dengan PHP dan database mysql. Kriteria dalam penentuan calon penerima beasiswa ini yaitu Semester, Indeks Prestasi Kumulatif (IPK), penghasilan orang tua, dan Tanggungan Orang Tua. Dari pengujian yang dilakukan terhadap 22 data sampel yang di jadikan acuan dalam perhitungan k-Nearest Neighbor dalam menghasilkan keputusan diperoleh nilai kekuratan sebesar 90,90% yang mana dalam algoritma k-Nearest Neighbor nilai tersebut termasuk besar karena algoritma k-Nearest Neighbor tidak menggunakan parameter untuk dijadikan acuan melainkan data sampel yang nilainya bervariasi .Kata kunci : Beasiswa, KNN (K-Nearest Neighbor),Diagram Context, HIPO, Diagram Alir Data

SISTEM UNTUK DETEKSI KERUSAKAN MESIN DIESEL MOBIL PANTHER DENGAN METODE NAÏVE BAYES Wawan Singgih P; Didik Nugroho; Yustina Retno Wahyu Utami
Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi (TIKomSiN) Vol 4, No 1 (2016): JURNAL TIKomSiN
Publisher : STMIK Sinar Nusantara

Penggunakan mobil membuat masyarakat lebih luas untuk memenuhi segala keperluannya, karena mobil merupakan alat transportasi kedua yang banyak digunakan masyarakat setelah sepeda motor. Keterbatasan pengetahuan dalam mengidentifikasi kerusakan yang terjadi pada mobil sering kali menyulitkan pengguna mobil untuk memperbaiki. Sistem ini dibangun untuk memprediksi kerusakan mobil dengan menggunakan penerapan metode naive beyes. Metode ini mampu menjadi solusi dari permasalahan diatas, karena naive beyes mampu memprediksi peluang di masa sebelumnya. Metode ini merupakan metode yang baik untuk pembelajaran berdasarkan data training, dengan menggunakan probabilitas bersyarat sebagai dasarnya dengan tingkat klasifikasi sederhana serta mudah dalam pengimplementasiannya. Sistem ini dibuat dengan mengambil data dari bengkel gunawan yang terdiri dari data kerusakan, gejala dan cara penanganannya yang kemudian akan dimasukkan kedalam rumus naïve bayes, guna mencari hasil yang akurat. Hasil berupa keluaran perhitungan data yang dilakukan sistem adalah menampilkan data kerusakan yang terjadi beserta solusi dari kerusakan. Dari hasil yang telah dilakukan sistem, kemudian akan dihitung dengan akurasi dari data manual dengan data yang dilakukan sistem. Hasil yang didapat dari perhitungan akurasi yaitu 85%, dihitung dari perbandingan data yang diperoleh.Kata kunci: Mesin Diesel, Konsultasi, Naive Bayes, Website

SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT PARU PADA ANAK DENGAN METODE CERTAINTY FACTOR Bayu Kurniawan; Yustina Retno Wahyu Utami; Wawan Laksito Yuly Saptomo
Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi (TIKomSiN) Vol 5, No 2 (2017): Jurnal TiKomSiN
Publisher : STMIK Sinar Nusantara

paru akut dinyatakan menjadi penyebab kematian terhadap 1,2 juta anak setiap tahunnya, atau dapat dikatakan setiap jamnya 230 anak meninggal karena penyakit tersebut. Berbagai upaya telah dilakukan oleh pemerintah, diantaranya menyiapkan perangkat kesehatan tetapi upaya itu belum memberikan hasil yang memadai. Salah satu penyebabnya adalah masih terbatasnya tenaga medis bila dibandingkan jumlah penduduk. Oleh karena itu penulis membuat aplikasi sistem pakar untuk menentukan jenis penyakit paru-paru pada anak yang memiliki kepandaian layaknya seorang dokter atau pakar. Sistem pakar ini untuk memberikan informasi tentang penyakit yang diderita, sehingga upaya pengobatan terhadap penderita dilakukan cepat atau lebih dini akan dapat mencegah tingkat kematian anak. Aplikasi ini menggunakan metode Certainty factor (CF), didapatkan nilai kemungkinan jenis penyakit paru-paru anak yang mungkin terjadi. Aplikasi yang dibuat adalah aplikasi berbasis web dan menggunakan MySQL sebagai basisdatanya. Aplikasi ini menghasilkan data gejala,data pengguna, data jenis penyakit paru-paru, data pengetahuan dan laporan data hasil konsultasi. Berdasarkan hasil 10 kasus diagnosa penyakit paru diatas hasil sistem memiliki parameter index tingkat kepercayaan sangat tinggi yaitu dengan skala 0,80-1,00 dan analisa pakar sama dengan hasil sistem, maka dapat disimpulkan sistem pakar menghasilkan hasil pemeriksaan yang sama dengan perhitungan pakar.Kata Kunci: sistem pakar, Certainty factor, paru-paru anak

PERANCANGAN SISTEM ANTRIAN DIGITAL BERBASIS MIKROKONTROLER DENGAN AT89S51 Wahyu Teguh Santoso; Yustina Retno Wahyu Utami; Bebas Widada
Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi (TIKomSiN) Vol 4, No 1 (2016): JURNAL TIKomSiN
Publisher : STMIK Sinar Nusantara

Dengan semakin cepatnya perkembangan zaman terutama dalam bidang teknologi maka manusia diharapkan untuk dapat mengikuti perkembangan itu agar tidak ketinggalan dengan bangsa lain. Apalagi kebutuhan akan teknologi-teknologi yang baru didalam dunia komputer maupun dalam dunia kerja sangat erat hubungannya dan saling membutuhkan ,misal dalam suatu ruang lingkup kerja ( kantor ) atau tempat pelayanan umum lain yang mempunyai kapasitas yang terbatas, membutuhkan suatu alat antrian yang dapat digunakan untuk memberikan rasa nyaman dalam melakukan antrian. Alat ini bekerja dengan cara dioperasikan oleh admin yang akan menjalankan perintah inputan nomor antrian dan user yang dipanggil melakukan transaksi, dalam transaksi ini bertujuan untuk memberikan kesempatan bagi orang yang datang lebih awal akan mendapatkan pelayanan lebih dahulu dari petugas dibanding orang yang datang berikutnya. Alat tersebuat menggunakan inputan dari software, beserta suara yang akan memanggil nomor antrian dan hasil dari inputan tersebut akan dikirim kedalam rangkaian mikrokontroler, dimana mikrokontroler sebagai rangkaian yang berfungsi sebagai jembatan pengiriman perintah dan diterjemahkan oleh perintah yang ada pada IC AT89S51. Hasil dari perintah telah diterjamahkan oleh AT89S51 akan ditampilkan pada rangkaian seven segment.Kata kunci : antrian, mikrokontroler, AT89S51

IMPLEMENTASI ALGORITMA C 4.5 DALAM PEMBUATAN APLIKASI PENUNJANG KEPUTUSAN PENERIMAAN PEGAWAI CV. DINAMIKA ILMU Joko Purnomo; Wawan Laksito Yuly Saptomo; Yustina Retno Wahyu Utami
Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi (TIKomSiN) Vol 2, No 1 (2014): JURNAL TiKomSiN
Publisher : STMIK Sinar Nusantara

Sebuah perusahaan penerbitan dan percetakan perlu mengadakan penerimaan karyawan secara mandiri dilingkungan perusahaan. Kendala yang sering ditemukan dalam proses penerimaan karyawan di sebuah perusahaan yaitu sulitnya menentukan pelamar mana yang memenuhi kriteria untuk menjadi karyawan sesuai keinginan perusahaan dari sekian banyak pelamar sedangkan pelamar yang diterima menjadi karyawan terbatas. Banyaknya variabel yang digunakan dalam penunjang keputusan penerimaan pegawai di sebuah perusahaan seperti pendidikan terakhir, pengalaman kerja yang sudah pernah dijalani, usia calon karyawan, nilai transkip ijazah, nilai test tertulis, dan nilai test wawancara. Sehingga sulit bagi sebuah perusahaan untuk mengelompokkan nilai dari tiap-tiap variabel sesuai kriteria sebuah perusahaan yang nantinya digunakan sebagai hasil akhir penerimaan pegawai di sebuah perusahaan. Untuk menentukan calon pegawai yang memenuhi kriteria maka dibutuhkan rekomendasi yang tepat. Perekomendasian yang tepat membutuhkan jumlah data yang banyak, Algoritma C4.5 merupakan salah satu metode yang dapat menganalisis data dalam jumlah yang banyak atau biasa disebut data mining. Pada penelitian ini dibuat suatu aplikasi yang mengimplementasikan pohon keputusan dengan algoritma C4.5, data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data calon pegawai. Dalam perancangan aplikasi menggunakan diagram kontek, DFD, dan penyajian aplikasi menggunakan Code Gear RAD Studio Delphi 2009 serta database MySQL. Hasil yang dicapai adalah sebuah Aplikasi Penunjang Keputusan Penerimaan Pegawai yang Implementasinya dapat membantu kepala bagian Human Resource Development (HRD) dalam penyeleksian dan penerimaan calon pegawai.Kata Kunci : Algoritma C 4.5, Sistem Penunjang Keputusan, Data Mining.

IMPLEMENTASI ALGORITMA FUZZY TSUKAMOTO UNTUK MENENTUKAN JUMLAH PRODUKSI ROTI Kurnia Martha Herdiastuti; Bebas Widada; Yustina Retno Wahyu Utami
Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi (TIKomSiN) Vol 5, No 2 (2017): Jurnal TiKomSiN
Publisher : STMIK Sinar Nusantara

Usaha Roti Andika belum mampu memenuhi permintaan pasar karena tidak tentunya jumlah permintaan dan produksi roti yang dihasilkan. Maka penelitian ini bertujuan merancang dan mengimplementasikan sistem untuk penentuan jumlah produksi roti Andika dengan menggunakan algoritma fuzzy tsukamoto. Dalam pembuatan sistem implementasi algoritma fuzzy tsukamoto untuk menentukan jumlah produksi roti, variabel yang digunakan ada 3 yaitu: variabel permintaan, pekerja dan produksi. Hasil dari penelitian ini adalah sistem aplikasi penentuan jumlah produksi roti yang menggunakan algoritma fuzzy tsukamoto. Terciptanya sistem penentuan jumlah produksi roti tersebut menampilkan informasi data user, data agen, data produk, data pesanan, data penentuan jumlah roti dan data keanggotaan fuzzy.Kata kunci : Jumlah Produksi Roti, Fuzzy Tsukamoto, Permintaan, Pekerja.

IMPLEMENTASI K-MEANS CLUSTERING PADA PENGELOMPOKAN POTENSI KERJASAMA PELANGGAN Ragil Prasojo; Yustina Retno Wahyu Utami; Retno Tri Vulandari
Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi (TIKomSiN) Vol 7, No 2 (2019): Jurnal TiKomSiN, Vol.7, No. 2, 2019
Publisher : STMIK Sinar Nusantara

Tight competition in the business world today, the number of MSMEs engaged in the same field, this requires MSMEs to develop strategies to achieve goals. Apart from having to develop products and services, an MSME must also retain customers. Therefore grouping of potential customers is needed. By utilizing data that is an indicator of the customer. This utilization is called data mining. Data mining is run based on data that has been determined that is customer data, number of accessories, cooperation time, and item returns. Therefore in this study, a potential customer collaboration system was designed using the K-Means method, so that potential customers are obtained. The results of this study are a web-based system application that can classify customers with the K-Means method. Grouping into 3 clusters, the first cluster with enough criteria consists of 7 customer data. This criterion consists of customers who have a small number of goods purchased and a large number of goods returned. The second cluster consists of 17 customer data with good criteria. This criterion consists of customers who have a large number of goods purchases and a few goods returns. The third cluster consists of 7 customer data with very good criteria. This criterion consists of customers who have the most number of purchases and the least return of goods.Keywords: customer, Data Mining, K-Means Clustering

Co-Authors Agus Panoto Andriani Kusumaningrum, Bebas Widada Didik Nugroho Dwi Remawati Eky Nur Hidayah Hendri Risman Hendro Wijayanto Joko Purnomo Kurnia Martha Herdiastuti Mawar Hardiyanti Mukhammad Shaid Ragil Prasojo Retno Tri Vulandari Sri Hariyati Fitriasih Sutrisno Sutrisno Tri Irawati Wahyu Teguh Santoso Wawan Laksito YS Wawan Laksito Yuly Saptomo Wawan Singgih P Yudi Setianto

Title

Found 21 Documents
Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title Search

Found 21 Documents Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title

Found 21 Documents
Search