Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
2.391
P-Index
This Author published in this journals
All Journal ESENSI: JURNAL BISNIS DAN MANAJEMEN AKUNTABILITAS Prosiding Seminar Biologi Interaksi Online Jurnal Akuntansi AKUNESA Proceedings Konferensi Nasional Sistem dan Informatika (KNS&I) JURNAL BIOLOGI INDONESIA Jurnal Penelitian Pertanian Terapan Jurnal Pengabdian UntukMu NegeRI JPP IPTEK (Jurnal Pengabdian dan Penerapan IPTEK) Fair Value: Jurnal Ilmiah Akuntansi dan Keuangan JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Jurnal Untuk Masyarakat Sehat (JUKMAS) JAREE (Journal on Advanced Research in Electrical Engineering) Teknika Sciening : Science Learning Journal EduBiologia: Biological Science and Education Journal Proceeding Biology Education Conference Scientific Journal Jurnal Aplikasi Bisnis dan Komputer Expensive: Jurnal Akuntansi dan Keuangan Proceeding Seminar Nasional IPA IJIS Edu : Indonesian Journal of Integrated Science Education
Fitri Damayanti
Faculty of Economic and Business
Religion Agriculture, Biological Sciences & Forestry Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Environmental Science Health Professions Immunology & microbiology Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Materials Science & Nanotechnology Medicine & Pharmacology Nursing Public Health Social Sciences Other

Published : 25 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 25 Documents
Search

 1   2   3 
ANALISIS SENTIMEN ULASAN PENGGUNA TERHADAP APLIKASI K24KLIK DI GOOGLE PLAY STORE DENGAN ALGORITMA NAÏVE BAYES Damayanti, Fitri; Rahim, Abdul; Azmi Verdikha, Naufal
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 9 No. 2 (2025): JATI Vol. 9 No. 2
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v9i2.13298

Abstract

Aplikasi K24Klik adalah platform yang menyediakan layanan kesehatan dan farmasi sehingga memudahkan siapa saja mendapatkan informasi obat dan melakukan pemesanan tanpa harus mengunjungi apotek secara langsung. Meskipun bermanfaat, pengguna masih mengeluhkan aplikasi K24Klik, seperti keterlambatan pengiriman, pembatalan tanpa persetujuan pengguna, dan sering terjadi gangguan pada sistem. Oleh karena itu, penelitian bertujuan untuk mengetahui efektifitas algoritma Naive Bayes yang diterapkan dalam menganalisis sentimen ulasan pengguna terhadap aplikasi K24Klik di Google Play Store. Pada kajian ini, metode yang diterapkan dalam menganalisis sentimen ulasan pengguna meliputi, Pre-processing data seperti case folding, tokenizing, stopword removal dan stemming, serta Algoritma Naïve Bayes diimplementasikan dalam mengelompokkan sentimen ulasan kedalam kategori positif, netral dan negatif. Dalam penelitian ini dilakukan dengan 3 perbandingan pembagian data latih dan data uji, seperti 90:10, 80:20, dan 70:30, untuk menentukan rasio yang efektif dalam melakukan analisis sentimen. Dari penelitian ini didapatkan hasil dimana rasio 80:20 menunjukkan hasil terbaik dengan akurasi 80%, presisi 83%, recall 96%, dan F1-score 89%. nilai tersebut membuktikan kemampuan algoritma Naïve Bayes dalam menganalisis sentimen ulasan pengguna aplikasi dengan sangat baik. Hasil pengujian ini diharapkan dapat menambah masukan bagi pengelola aplikasi dalam memperbaiki kualitas layanan di masa mendatang.
Determinan Kepatuhan Mengonsumsi Tablet Tambah Darah (TTD) Pada Remaja Putri di SMAN 02 Gunung Putri Kabupaten Bogor Damayanti, Fitri; Kusharisupeni, Kusharisupeni; Adawiyah, Asyifa Robiatul; Hymawati, Hymawati
Jurnal Untuk Masyarakat Sehat (JUKMAS) Vol 9, No 1 (2025): Jurnal Untuk Masyarakat Sehat (JUKMAS)
Publisher : LPPM Universitas Respati Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52643/jukmas.v9i1.4891

Abstract

Kebutuhan zat besi meningkat secara signifikan pada masa remaja karena pertumbuhan yang cepat selama pubertas. Selama masa remaja, kebutuhan zat besi mencapai puncaknya karena pertumbuhan yang pesat terkait dengan pubertas. Ketika seseorang kekurangan zat besi, hal tersebut mengganggu sistem kekebalan tubuh dan menyebabkan produktivitas menurun, serta dapat menyebabkan anemia. Pemerintah memprioritaskan pelaksanaan program pemberian suplemen tablet tambah darah (TTD) untuk mencapai sasaran penurunan angka anemia pada wanita pada tahun 2025. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis determinan kepatuhan mengonsumsi tablet tambah darah pada remaja putri di SMAN 02 Gunung Putri. Pendekatan penelitian yang digunakan adalah metode kuantitatif dengan desain cross-sectional, melibatkan 120 responden sebagai sampel. Variabel dependent yang diteliti meliputi pengetahuan, efek samping, motivasi, sikap, dan dukungan dari teman sebaya, orang tua, guru, serta tenaga kesehatan dan kepatuhan konsumsi tablet tambah darah sebagai variabel independent dalam penelitian ini. Hasil analisis univariat menunjukkan bahwa mayoritas remaja putri tidak mematuhi konsumsi tablet tambah darah (90%), memiliki pengetahuan baik (80%), dan mengalami efek samping ringan (84.2%). Hasil analisis bivariat diuji dengan Uji Chi-Square menunjukkan bahwa efek samping, motivasi, dan dukungan teman sebaya memiliki korelasi yang signifikan dengan kepatuhan terhadap TTD sedangkan pengetahuan, sikap, dukungan orang tua, dukungan guru, dan dukungan tenaga kesehatan tidak memiliki hubungan signifikan dengan kepatuhan. Analisis multivariat dengan regresi logistik menunjukkan bahwa motivasi merupakan faktor dominan yang memengaruhi kepatuhan dengan nilai OR 26.485. Kesimpulan penelitian ini adalah motivasi dan dukungan teman sebaya merupakan faktor yang berhubungan dengan kepatuhan remaja putri mengonsumsi TTD, dukungan dari tenaga kesehatan, efek samping, dukungan orang tua, pengetahuan, dukungan guru, dan sikap merupakan variabel confounding yang memengaruhi hubungan antara motivasi dan dukungan teman sebaya dengan kepatuhan mengonsumsi TTD. Kata Kunci: Kepatuhan, Tablet Tambah Darah, Remaja Putri
PENERAPAN METODE DECISION TREE DALAM KLASIFIKASI PENDERITA PENYAKIT DIABETES MENGGUNAKAN ALGORITMA C4.5 Mashitapasha, Revica; Damayanti, Fitri; Abdul Fatah, Doni
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 9 No. 3 (2025): JATI Vol. 9 No. 3
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v9i3.13532

Abstract

Diabetes merupakan penyakit serius yang disebabkan oleh ketidakmampuan pankreas dalam memproduksi insulin secara optimal. Jika tidak dideteksi dan ditangani dengan baik, diabetes dapat menyebabkan komplikasi berat seperti kebutaan, gagal jantung, bahkan kematian. Faktor-faktor penyebab diabetes antara lain keturunan, berat badan, usia, tekanan darah serta gaya hidup. Namun, gejala awal sering kali tidak terlihat sehingga diperlukan metode deteksi dini untuk mengurangi risiko komplikasi. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan metode klasifikasi dalam data mining menggunakan algoritma C4.5 dalam membentuk pohon Keputusan (Decision Tree) untuk mengklasifikasikan penderita penyakit diabetes. Penelitian ini menggunakan dataset dari Kaggle yang berisi 2.000 data dengan 4 atribut dan 1 label target. Data dilakukan normalisasi dan transformasi sebelum diklasifikasikan menggunakan algoritma Decision Tree C4.5. Pengujian dilakukan menggunakan confusion matrix untuk mengevaluasi performa model berdasarkan akurasi, presisi, dan recall. Dari hasil pengujian menggunakan confusion matrix, diperoleh akurasi sebesar 77%, presisi sebesar 50%, dan recall sebesar 74 %. Hasil ini menunjukkan bahwa model klasifikasi yang diterapkan memiliki kinerja yang cukup baik dalam mengidentifikasi penderita diabetes.
The Comparison of GAN and CNN Models in the Innovation of Coloring Madura and Bali Batik Permana, Yohan; Kurniawati, Arik; Damayanti, Fitri; Purnawan, I Ketut Adi
JAREE (Journal on Advanced Research in Electrical Engineering) Vol 9, No 2 (2025): July
Publisher : Department of Electrical Engineering ITS and FORTEI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/jaree.v9i2.467

Abstract

This study aims to innovate automatic coloring of batik patterns using deep learning models. Specifically, it compares the performance of Generative Adversarial Network (GAN) with pretrained Caffe-based Convolutional Neural Networks (CNN) in coloring images of Madura and Bali batik. The dataset consists of 388 Madura batik images for training, 97 for validation, and 20 distinct images of both Bali and Madura batik for testing. This dataset was obtained through web scraping from batik posts on social media platforms like Instagram, Bing Image Search using specific keywords, and Kaggle, followed by a manual combination and cleaning process. The GAN model was trained with varying epochs (40, 80, 150), while the CNN utilized pretrained Caffe weights. Evaluation was conducted using Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR), Fréchet Inception Distance (FID), Mean Squared Error (MSE), and Structural Similarity Index (SSIM). The results indicate that the GAN model with 150 epochs outperformed the CNN, achieving a PSNR of 29.702, an FID of 84.016, an MSE of 511.8812, and an SSIM of 0.9925, demonstrating superior color creation and artistic detail in batik. Conversely, the CNN model exhibited lower performance, with a PSNR of 28.218, an FID of 200.271, and an SSIM of 0.7925, indicating its limitations in preserving the intricate patterns and colors of batik. This research demonstrates the applicability of GAN in automatic batik coloring, potentially providing innovative solutions for the batik industry while maintaining the cultural and artistic integrity of traditional designs.
Komparasi Yield Nata De Tomato Dengan Nata De Coco Berdasarkan Lama Fermentasi Gresinta, Efri; Pratiwi, Rosa Dewi; Damayanti, Fitri; Putra, Erik Perdana
IJIS Edu : Indonesian Journal of Integrated Science Education Vol 1, No 2 (2019): July 2019
Publisher : UIN Fatmawati Sukarno Bengkulu

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29300/ijisedu.v1i2.2248

Abstract

ABSTRAK Nata adalah bahan menyerupai gel (agar- agar) yang terapung pada medium yang mengandung gula dan asam hasil bentukan mikroorganisme Acetobacter xylinum. Nata pada dasarnya merupakan selulosa. Apabila dilihat dibawah mikroskop akan tampak sebagai suatu massa fibril tidak beraturan yang menyerupai benang atau kapas. Untuk memperoleh hasil yang baik, media harus disesuaikan dengan syarat tumbuh bakteri tersebut. Untuk menghasilkan nata dengan produksi dan kualitas yang tinggi, sifat fisik-kimia media harus sesuai dengan syarat tumbuh dari bakteri A.xylinum.  Nata de coco tanpa ZA dengan lama fermentasi 10 hari memberikan yield paling baik dengan ketebalan 1,1 cm dan berat 600 gram. Sedangkan pada nata de tomato dengan ZA memberikan yiels terbaik dengan ketebalan0,5 cm pada lama fermentasi 10 hari.Hal inimenunjukkan bahwa ketebalan nata de coco dengan nata de tomato berbeda. Hal inidipengaruhi oleh variasi substrat dan komposisi bahan. Pada nata de tomato, ekstrak nata tomato dicampurkan dengan air dengan perbandingan 1:4. Kemungkinan hal inilah yang menyebabkan yield nata de tomato dan coco berbeda. Kandungan nutient atau glukosa pada sari buah tomat lebih sedikit dibandingkan dengan kandungan glukosa pada nata de coco.  Hasil uji organoleptik menyimpulkan bahwa : 1) Panelis lebih menyukai nata dengan tekstur kenyal yang diperolehdari nata decoco pada hari ke-10, 2) Panelis lebih menyukai nata de coco maupun tomatodengan aroma tidak asamkarena pada saat dipanen, nata  dicuci lalu direbus selama 20 menit pada suhu 100°C sehingga aroma asam pada natahilang pada saat pencucian danperebusan.3) Panelis lebih menyukai natadengan rasa enak karena perbedaan lama fermentasi menghasilkan citarasa nata enak yang relatif sama.Kata kunci : nata de tomato, nata de coco, lama fermentasi. ABSTRACTNata is a gel-like material (gelatin) floating on a medium containing sugar and acid formed by microorganisms Acetobacter xylinum. Nata is basically cellulose. When seen under a microscope it will appear as an irregular fibril mass that resembles thread or cotton. To get good results, the media must be adjusted to the conditions for the growth of these bacteria. To produce nata with high production and quality, the physical-chemical properties of the media must comply with the growing requirements of A.xylinum bacteria. Nata de coco without ZA with 10 days fermentation gives the best yield with a thickness of 1.1 cm and weighs 600 grams. While in tomato with ZA, the best yiels were 0.5 cm thick at 10 days fermentation time. This shows that the thickness of nata de coco with tomatoes is different. This is influenced by variations in substrate and material composition. In nata de tomato, nata tomato extract is mixed with water in a ratio of 1: 4. This is probably the reason why the yield of tomato and coco is different. Nutient or glucose content in tomato juice is less than the glucose content in nata de coco. The organoleptic test results concluded that: 1) Panelists preferred nata with chewy texture obtained from the nata decoco on the 10th day, 2) Panelists preferred nata de coco and tomatoes with non-sour aroma because when harvested, the nata was washed and boiled for 20 minutes at 100 ° C so that the aroma of acid in the nata disappears during washing and boiling. 3) Panelists prefer nata with good taste because the differences in fermentation time produce relatively similar tastes of nata.Key words: nata de coco, nata de tomato, fermentation time
Co-Authors Aan Risdiana Abdilqoyyim, Fanky Abdul Fatah, Doni Abdul Rahim Acep Musliman Adawiyah, Asyifa Robiatul Andri Indrawan Ariadi, Deni Arik Kurniawati Ashan, Haves A’ini, Zakiyah Fithah Dessy Herlisnawati Dewi Taurusyanti Efri Gresinta Giry Marhento Hasbullah Hasbullah Hondrizal Hutaperi, Boy Hymawati, Hymawati Idang Nurodin Ika Mariska Ika Roostika Jibran, Mohammad Fadel Jupriadi, Jupriadi Kusharisupeni Kusharisupeni Lintang Ratri Rahmiaji Mashitapasha, Revica Mohammad Syarief, Mohammad Nani Jelmila, Sri Naufal Azmi Verdikha Noer, Shafa Permana, Yohan Pratiwi, Rosa Dewi Purnawan, I Ketut Adi Putra, Erik Perdana Samsurianto Samsurianto Sefudin, Akhmad Setyo B, Gideon Simanullang, Enjel Triastuti Suharsono Suharsono Titiek Hendriama, Titiek Tridahus Susanto, Tridahus Triyono Lukmantoro Wahyudi Setiawan Wahyudi, Muhamad Machrus Ali Wibowo, Kukuh Cokro