Claim Missing Document
Check
Articles

Rancang Bangun Sistem Informasi Rawa BaTIK Berbasis Web Much Rifani; Jaka Permadi; Winda Aprianti
Jurnal Humaniora Teknologi Vol. 6 No. 1 (2020): Jurnal Humaniora Teknologi
Publisher : P3M Politeknik Negeri Tanah Laut

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34128/jht.v6i1.76

Abstract

Sistem pendaftaran Rawa BaTIK (Ruang Kegiatan Warga Belajar Aplikasi dan TIK) yang dikelola oleh Dinas Komunikasi dan Informatika Kabupaten Tanah Bumbu saat ini masih dilakukan dengan cara manual atau langsung ke kantor Dinas Kominikasi dan Informatika. Kantor Dinas Komunikasi dan Informatika yang jaraknya cukup jauh dari Pusat Kota Tanah Bumbu hal ini tentu saja memberatkan bagi Pelajar atau Masyarakat yang ingin mendaftar. Berdasarkan permasalahan tersebut, diperlukan suatu sistem yang dapat memfasilitasi para calon peserta untuk mendaftar secara online agar tidak perlu lagi datang ke kantor Dinas Komunikasi dan Informatika, maka dibuatlah Sistem Informasi Rawa BaTIK (Ruang Masyarakat Belajar Aplikasi dan TIK) Berbasis Web. Pembuatan sistem ini menggunakan metode waterfall dimana pembangunan sistem informasi menggunakan bahasa pemrograman PHP yang kemudian diuji menggunakan black box. Sistem informasi Rawa BaTIK telah berhasil dibangun dan hasil pengujian juga menunjukkan fungsionalitas sistem dapat berfungsi sesuai dengan hasil yang diharapkan.
BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK TO CLASSIFY SUITABILITY BETWEEN ALUMNI'S OCCUPATION AND STUDY PROGRAM Herfia Rhomadhona; Jaka Permadi; Winda Aprianti
KLIK- KUMPULAN JURNAL ILMU KOMPUTER Vol 9, No 3 (2022)
Publisher : Lambung Mangkurat University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20527/klik.v9i3.531

Abstract

One of the main tasks of Point Career Center (PCC) is to record the suitability of alumni's work with the study program. PCC also provides information about job vacancies. If PCC can predict the suitability of jobs that alumni will get based on academic data and non-academic data, it will help PCC to take policies in an effort to increase the percentage of job suitability of alumni. This research was used BPNN to train dataset with 5 atributtes, namely Grade Point Average, high school background, and competency certificate ownership. Non-academic data are parents’s occupation. BPNN is applied to 70:30, 75:25, 80:20, and 90:10 ratio with several learning rates and several hidden units. The results of this research are accuracy, precision, and recall in all scenarios is above 70%, and the best performance is the ratio of 80:20 and 90:10 with accuracy = 83.33%, precision = 87.50%, and recall = 83.33%. That indicates BPNN is suitable to classify suitability between alumni’s occupation and study program.Keywords: Accuracy, BPNN, Classify, Precision, and Recall
PELATIHAN PEMBUATAN HOTSPOT MENGGUNAKAN MIKROTIK ROUTER BOARD Wiwik Kusrini; Herfia Rhomadhona; Agustian Noor; Winda Aprianti
Jurnal Widya Laksmi: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Vol. 3 No. 1 (2023): Jurnal WIDYA LAKSMI (Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat)
Publisher : Yayasan Lavandaia Dharma Bali

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59458/jwl.v3i1.51

Abstract

Selama masa pandemic kurang lebih 2 (dua) tahun baik siswa, mahasiswa, maupun pegawai melaksanakan aktivitas belajar mengajar dan bekerja secara daring (dalam jaringan) dengan memanfaatkan akses jaringan internet. Hal ini mengakibatkan banyak siswa atau mahasiswa terkendala dalam mengikuti pembelajaran dan pegawai tidak dapat bekerja secara maksimal karena terkendala akses internet, sehingga diperlukan pelatihan pembuatan hotspot. Pembuatan hotspot ini bertujuan agar semua kegiatan yang memerlukan akses internet dapat berjalan dengan baik. Pelatihan dilakukan melalui kegiatan pengabdian kepada masyarakat sebagai solusi dari permasalahaan yang terjadi di masyarakat. Tahapan pelaksanaan pengabdian kepada masyarakat ini terdiri dari 4 (empat) tahapan yaitu tahap pertama persiapan dengan melakukan survey dn wawancara, tahap kedua pelaksanaan pelatihan dilakukan dengan penyampaian materi dan praktek pembuatan hotspot, tahap ketiga dilakukan evaluasi dengan memberikan kuesioner kepada peserta untuk mengetahui pemahaman setiap peserta, dan tahap keempta yaitu pembuatan laporan dan publikasi sebagai luaran hasil kegiatan pengabdian kepada masyarakat. Berdasarkan evaluasi yang telah dilakukan, diketahui bahwa tingkat pemahaman dan pengetahuan peserta pelatihan sangat meningkat.
The Comparison of Decision Tree and K-Nearest Neighbor Performance for Determining Mustahik Noor Amelia; Winda Aprianti
Brilliance: Research of Artificial Intelligence Vol. 3 No. 2 (2023): Brilliance: Research of Artificial Intelligence, Article Research November 2023
Publisher : Yayasan Cita Cendekiawan Al Khwarizmi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47709/brilliance.v3i2.2953

Abstract

The problem of poverty is one of the fundamental issues of concern to the Indonesian government. One of the methods used by Islam to alleviate poverty is through zakat from Badan Amil Zakat Nasional (BAZNAS). Currently, the distribution of zakat is divided into two, namely in the form of consumptive zakat and productive zakat. Productive zakat is aimed at people who need business capital. To assist zakat managers in managing their funds, a mechanism is needed that can process mustahik data so that it can be selected more quickly and precisely using data mining. In this research, the data mining methods that will be used are K-nearest neighbor (KNN) and Decision Tree. The dataset used in this research is data obtained from BAZNAS and has been preprocessed to obtain a dataset with 7 attributes and 144 records. Decision trees, KNN Manhattan, and KNN Euclidean are used to predict mustahik candidates who are worthy of receiving zakat. The performance of the third method was tested using AUC and confusion matrix namely Accuracy, Precision, Recall, and F1 in each dataset split scenario of 70%:30%, 75%:25%, and 80%:20%. Based on the number of false positive and false negative results, the best performance obtained is KNN Euclidean with a dataset division scenario of 80%:20%.
Penerapan WPS Office sebagai Alternatif Administrasi Perkantoran Herfia Rhomadhona; Winda Aprianti; Wiwik Kusrini; Hendrik Setyo Utomo
Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat (MEDITEG) Vol. 5 No. 1 (2020): Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat MEDITEG
Publisher : Pusat Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (P3M) Politeknik Negeri Tanah Laut (Politala)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34128/mediteg.v5i1.61

Abstract

Keberadaan Undang-undang hak cipta masih belum menyadarkan masyarakat untuk menggunakan software secara legal. Hal ini terlihat masih tingginya pengguna software illegal di Indonesia, terutama perusahaan. Sosialisasi dalam rangka meningkatkan kesadaran masyarakat untuk menggunakan software legal juga kurang efektif dikarenakan kewajiban membayar yang dirasa memberatkan bagi masyarakat. Solusi lain yang ditawarkan adalah pengenalan software sejenis yang tidak berbayar. Untuk software pengolah kata, pengolah data, dan presentasi yang digunakan oleh perkantoran, dapat digantikan oleh WPS Office. WPS Office merupakan software tidak berbayar yang paling kompatibel eksistensi filenya dengan Microsoft Office, sehingga cocok untuk dijadikan materi pelatihan bagi perwakilan perkantoran Kabupaten Tanah Laut. Pelatihan ini telah dilaksanakan dan menunjukkan bahwa peserta antusias menerapkan WPS Office sebagai alternatif administrasi perkantoran.
Winda Aprianti Penerapan Algoritma ID3 dan Rough Set untuk Data Tidak Lengkap Aprianti, Winda
Generation Journal Vol 1 No 2 (2017): Generation Journal
Publisher : Universitas Nusantara PGRI Kediri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (4391.507 KB) | DOI: 10.29407/gj.v1i2.11835

Abstract

Abstrak – Kesalahan prosedur manual entry data, pengukuran, dan peralatan membuat sebagian besar database mengalami permasalahan ketidaklengkapan, seperti missing value. Pada penelitian ini, dataset cuaca tidak lengkap ditangani dengan 3 algoritma klasifikasi, yaitu algoritma klasifikasi 1, 2, dan 3. Algoritma klasifikasi 1 adalah algoritma ID3 dengan penghapusan record yang memiliki missing value, sedangkan algoritma klasifikasi 2 adalah algoritma ID3 dengan penggantian missing value dengan nilai rata-rata dari atribut yang bersesuaian dan memiliki kelas keputusan yang sama, serta algoritma klasifikasi 3 yang merupakan pendekatan rough set yang langsung mempelajari rules dari dataset tidak lengkap. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma klasifikasi 1, 2, dan 3 masing-masing menghasilkan 3 rules, 7 rules, serta 10 certain rules dan 16 possible rules, dengan tingkat akurasi 40%, 60%, dan 80%. Hal ini berarti algoritma klasifikasi 3 merupakan algoritma klasifikasi dengan tingkat akurasi tertinggi.
Rancang Bangun Sistem Informasi Rawa BaTIK Berbasis Web Rifani, Much; Permadi, Jaka; Aprianti, Winda
Jurnal Humaniora Teknologi Vol. 6 No. 1 (2020): Jurnal Humaniora Teknologi
Publisher : P3M Politeknik Negeri Tanah Laut

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34128/jht.v6i1.76

Abstract

Sistem pendaftaran Rawa BaTIK (Ruang Kegiatan Warga Belajar Aplikasi dan TIK) yang dikelola oleh Dinas Komunikasi dan Informatika Kabupaten Tanah Bumbu saat ini masih dilakukan dengan cara manual atau langsung ke kantor Dinas Kominikasi dan Informatika. Kantor Dinas Komunikasi dan Informatika yang jaraknya cukup jauh dari Pusat Kota Tanah Bumbu hal ini tentu saja memberatkan bagi Pelajar atau Masyarakat yang ingin mendaftar. Berdasarkan permasalahan tersebut, diperlukan suatu sistem yang dapat memfasilitasi para calon peserta untuk mendaftar secara online agar tidak perlu lagi datang ke kantor Dinas Komunikasi dan Informatika, maka dibuatlah Sistem Informasi Rawa BaTIK (Ruang Masyarakat Belajar Aplikasi dan TIK) Berbasis Web. Pembuatan sistem ini menggunakan metode waterfall dimana pembangunan sistem informasi menggunakan bahasa pemrograman PHP yang kemudian diuji menggunakan black box. Sistem informasi Rawa BaTIK telah berhasil dibangun dan hasil pengujian juga menunjukkan fungsionalitas sistem dapat berfungsi sesuai dengan hasil yang diharapkan.
Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Jagung Manis Menggunakan Runut Maju Permadi, Jaka; Rhomadhona, Herfia; Aprianti, Winda
Jurnal ELTIKOM : Jurnal Teknik Elektro, Teknologi Informasi dan Komputer Vol. 3 No. 2 (2019)
Publisher : P3M Politeknik Negeri Banjarmasin

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31961/eltikom.v3i2.119

Abstract

Budidaya jagung manis (Zea mays saccharata) masih rentan terkena penyakit tanaman dan serangan hama. Pengetahuan terbatas yang dimiliki oleh petani untuk mengatasi permasalahan ini berdampak pada hasil produktivitas jagung manis yang tidak maksimal, bahkan cenderung menghasilkan kerugian bagi para petani. Pembuatan sistem pakar diagnosa penyakit jagung manis menggunakan runut maju diperlukan sebagai bantuan untuk para petani mengetahui solusi yang harus dilakukan jika tanaman jagung manis terkena penyakit atau serangan hama. Sistem pakar dengan metode runut maju yang dibuat menggunakan 12 (dua belas) penyakit dan 44 (empat puluh empat) gejala. Berdasarkan hubungan gejala dan penyakit diperoleh 12 (dua) belas aturan. Diagnosa penyakit tanaman jagung dilakukan dengan memasukkan gejala penyakit jagung manis dan melakukan perhitungan persentase terhadap aturan yang bersesuaian. Kemudian dipilih nilai penyakit dengan persentase terbesar. Setelah memperoleh diagnosa penyakit, dilakukan pengujian menggunakan confusion matrix. Hasil pengujian dari 58 data uji menunjukkan tingkat presisi sebesar 94.27 %, tingkat recall sebesar 81.67 % dan tingkat akurasi sebesar 96.84 %.
Determination of The Best Koperasi Using SAW (Simple Additive Weighting) Ines Saraswati Machfiroh; Widiya Astuti Alam Sur; Jaka Permadi; Winda Aprianti; Herfia Rhomadhona
Eigen Mathematics Journal Vol. 6 No. 1 Juni 2023
Publisher : University of Mataram

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29303/emj.v6i1.158

Abstract

Office of Koperasi, UKM, and Trade of Tanah Laut Regency, South Kalimantan conducts the health of Koperasi by manually checking the financial report data of each Koperasi. This study aims to determine the best Koperasi performance using a decision-making system with the Simple Additive Weighting (SAW) method. Performance evaluation is based on the criteria in the Technical Instructions for the Deputy for Koperasi Number 15 of 2021 concerning Guidelines for Working Papers on Cooperative Health Examination. The criteria to determine the best Koperasi performance were based on the attributes of the governance, risk profile, financial performance, and capital of Koperasi. The SAW method was used to select the best Koperasi by adding up each attribute, then multiplying by the weight of the related attributes. Based on the calculations using the SAW method, Koperasi 33 was selected, with the highest Vector value (V(i)) of 0.944719. Koperasi 33 can be categorized as the best of 100 Koperasi in Tanah Laut Regency, South Kalimantan.
Sistem Pakar Penyakit Sapi Menggunakan Rule Based Reasoning dengan Forward Chaining Alfian, Muhammad; Aprianti, Winda; Rhomadhona, Herfia; Permadi, Jaka
Jurnal Teknomatika Vol 17 No 2 (2024): TEKNOMATIKA
Publisher : Fakultas Teknik dan Teknologi Informasi, Universitas Jenderal Achmad Yani Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30989/teknomatika.v17i2.1541

Abstract

Tanah Laut Regency is a district in South Kalimantan known as a livestock farming hub, particularly for beef cattle farming. The beef cattle population in this regency reached 88,420 heads in 2023. This large number of beef cattle requires greater attention from the local government. The Livestock and Animal Health Office of Tanah Laut Regency has Field Extension Officers (PPL) stationed in every village to monitor and inspect the condition of beef cattle owned by farmers. The issue is that monitoring results are still recorded manually, and farmers lack sufficient knowledge about beef cattle diseases. As a result, diseases are often not detected early, leading to severe conditions and even death. An expert system with forward chaining reasoning is necessary to reduce farmers' dependence on PPL due to their limited knowledge of beef cattle diseases. The expert system was developed based on a knowledge base derived from literature studies and interviews with an expert (one of the PPL officers). Data collected includes 21 diseases and 62 symptoms. The database used for the system consists of six tables. The system's functionality was tested using Blackbox Testing, and all functionalities performed well. The accuracy of the expert system was tested using 10 test data samples, achieving an accuracy rate of 90%.