Claim Missing Document
Check
Articles

KLASIFIKASI JENIS BIMBINGAN DAN KONSELINGSISWA SMKN 1 KEDIRI MENGGUNAKAN NAIVEBAYES CLASSIFIER DAN NEAREST NEIGHBOR Daniati, Erna -
Nusantara of Engineering (NOE) Vol 1 No 2 (2014)
Publisher : Universitas Nusantara PGRI Kediri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29407/noe.v1i2.61

Abstract

Abstract – Students counseling grouping at “SMKN 1 Kediri “ is based on the school’sexperience in guiding and providing counselingto students  in the past. The form of counselingassistance provided is learning, subjects aresocial assistance, career guidance, mentoringpersonality, spirituality, and special assistance.Naive Bayes Classifier method can be used togroup the data of a student in a group counselingclass. Nearest Neighbor method can be used as amethod of comparison of the classificationprocess. If of all students both methods are equally good..Key Word – Naïve Bayes Classifier , NearestNeighbor , Counseling.Abstrak – Pengelompokan konselingsiswa di SMKN 1 Kediri didasarkan padapengalaman sekolah dalam membimbing danmemberikan konseling pada siswa di masayang lalu. Bentuk konseling yang diberikanadalah pendampingan Belajar,pendampingan mata pelajaran bersifatsosial, pendampingan karir, pendampingankepribadian, kerohanian, danpendampingan khusus. Metode Naïve BayesClassifier dapat digunakan untukmengelompokkan data seorang siswa dalamkelompok kelas konseling. Metode NearestNeighbor dapat dipakai sebagai metodepembanding dari sisi proses klasifikasinya.Jika dari seluruh siswa Kata kunci – Naïve Bayes Classifier ,Nearest Neighbor , Konseling.
Klasifikasi Kelompok Penjaminan Mutu Pada Karyawan Perusahaan XYZ Dengan KNN dan J48 Daniati, Erna -
Nusantara of Engineering (NOE) Vol 2 No 1 (2015)
Publisher : Universitas Nusantara PGRI Kediri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29407/noe.v2i1.118

Abstract

Abstrak – Klasifikasi kelompok penjaminan mutu, menitik beratkan pada pendampingan tim penjaminan mutu yang harus dilaksanakan pada masing-masing devisi pada perusahaan XYZ. Klasifikasi ini diharapkan dapat membantu tim penjaminan mutu , untuk menindak lanjuti karyawan yang membutuhkan pendampingan khusus dari tim penjamin mutu, sesuai dengan yang dibutuhkan oleh masing-masing karyawan dari setiap devisi. Adapun devisi yang dimaksud adalah pada Tukang Potong Rokok, Tukang Giling Rokok, Tukang Pres Putihan, Tukan Pres Abangan,Tukang Pres Rokok Akhir, Tukang Pres Kalengan, SKM Filter Rokok, Tukang Linting Klobot, dan Tukang Pres Klobot. Bentuk pendampingan yang dilakukan adalah pendampingan karyawan mengenai loyalitas kerja, Tanggung Jawab Kerja, Kepemimpinan Kerja dan Prestasi Kerja. Klasifikasi dikerjakan dengan Microsoft Excel yang selanjunya akan di gunakan Weka sebagai tool untuk mengklasifikasi kelompok. KNN dan J48 digunakan untuk membandingkan pengklasifikasian, sehingga akan di peroleh metode mana yang paling cocok digunakan untuk mengklasifikasikan kelompok penjaminan mutu. Kata kunci – Klasifikasi, Weka, KNN, J48
Perbandingan Model BERT dan RNN-LSTM pada Analisis Sentimen Aplikasi BRI Mobile Nngrum, Dea Yuliana Ayu; Daniati, Erna; Muzaki, Muhammad Najibulloh
The Indonesian Journal of Computer Science Research Vol. 4 No. 2 (2025): Juli
Publisher : Hemispheres Press

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59095/ijcsr.v4i2.199

Abstract

Penelitian ini dimaksudkan untuk mengevaluasi serta membandingkan performa dari dua arsitektur deep learning, yakni BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) dan RNN-LSTM (Recurrent Neural Network – Long Short-Term Memory), dalam mengklasifikasikan sentimen pada tanggapan pengguna aplikasi BRImo. Kumpulan data diperoleh melalui teknik web scraping di platform Google Play dengan metode pengambilan acak (random sampling), sehingga terkumpul 10.000 ulasan dari total sekitar satu juta ulasan yang tersedia. Proses preprocessing awal mencakup pembersihan teks, penghapusan simbol, angka, URL, serta tokenisasi. Evaluasi awal menunjukkan bahwa model BERT memiliki akurasi sebesar 54%, sedangkan RNN-LSTM memperoleh akurasi 53%. Selanjutnya, dilakukan eksperimen lanjutan dengan menghilangkan proses tokenisasi tambahan pada preprocessing. Hasilnya, akurasi meningkat secara signifikan menjadi 73% untuk BERT dan 70% untuk RNN-LSTM. Peningkatan ini menunjukkan bahwa tokenisasi ganda dapat menurunkan kualitas input ke dalam model. Secara keseluruhan, model BERT terbukti lebih unggul dalam memahami konteks linguistik dalam bahasa Indonesia, terutama dalam menangani ambiguitas dan struktur kalimat kompleks dalam teks ulasan pengguna aplikasi.
Penerapan Metode First Come First Serve (FCFS) Untuk Pengembangan Sistem Informasi Penjadwalan Produksi Felmidi, Ferdian Ahmat; Daniati, Erna; Ristyawan, Aidina
The Indonesian Journal of Computer Science Research Vol. 4 No. 2 (2025): Juli
Publisher : Hemispheres Press

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59095/ijcsr.v4i2.202

Abstract

Sistem informasi penjadwalan produksi untuk usaha pembuatan box speaker "K3 Production" dikembangkan menggunakan metode prototyping dan model Unified Modeling Language (UML). Sistem ini menerapkan metode First Come First Serve (FCFS) untuk otomatisasi penjadwalan, pengelolaan pesanan, tugas pekerja, dan laporan produksi. Tujuan pengembangan sistem ini untuk meningkatkan efisiensi proses produksi, memperkirakan waktu penyelesaian secara akurat, serta mengatasi masalah penjadwalan manual yang sering menyebabkan keterlambatan dan ketidakteraturan. Sistem ini dirancang agar dapat memenuhi kebutuhan fungsional dan non-fungsional, dilengkapi dengan perangkat keras dan lunak yang sesuai untuk mendukung operasionalnya. Dalam proses pengembangannya, dilakukan pemodelan dan analisis proses bisnis menggunakan BPMN, diagram aktivitas, squence diagram, dan diagram use case guna memberikan visualisasi dari interaksi user dengan sistem. Hasilnya, sistem menyediakan tampilan antarmuka yang memudahkan pengguna seperti halaman utama, input pesanan, jadwal kerja produksi, login, dan laporan produksi. Sistem ini diharapkan dapat membantu UMKM dalam mengelola proses produksi secara otomatis, meningkatkan efisiensi, dan memanfaatkan teknologi informasi secara optimal dalam proses produksi box speaker. Dengan demikian, sistem ini mampu mengatasi tantangan penjadwalan manual dan lonjakan permintaan secara efektif.
Building a Narrative Event Dataset from Andersen’s Fairy Tales for Literary and Computational Analysis Daniati, Erna; Wibawa, Aji Prasetya; Irianto, Wahyu Sakti Gunawan
International Journal of Engineering, Science and Information Technology Vol 5, No 3 (2025)
Publisher : Malikussaleh University, Aceh, Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52088/ijesty.v5i3.910

Abstract

This paper describes building a narrative event dataset for the entire set of 153 fairy tales written by Hans Christian Andersen as?a resource for literary analysis and computational research. The corpus is?built up through semi-automatic annotation for important narrative events: character actions, period transitions, causal communications, and story themes. Each event is augmented with? metadata such as event type, event participants, event temporality (order) and event thematic relevance. This computer-readable structured data is helpful for NLP applications like event detection and temporal reasoning. Still, it supports in-depth literary?studies of plot structures, moral themes and character archetypes in Andersen's stories. Linking the digital humanities with the domain of computational linguistics, the dataset can be jointly used in inter-disciplinary research, and has the potential to reveal new aspects of classical narrative forms and how these findings?and developments can be usefully integrated in AI-supported storytelling systems.
Usability Evaluation of the SiCanTiK Website at SMKN 3 Kota Kediri Using the System Usability Scale and USE Questionnaire Lukman, Muhammad Abi; Daniati, Erna; Wardani, Anita Sari
Journal of Computer Networks, Architecture and High Performance Computing Vol. 7 No. 3 (2025): Articles Research July 2025
Publisher : Information Technology and Science (ITScience)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47709/cnahpc.v7i3.6315

Abstract

The rapid advancement of information technology has driven the transformation of learning systems, especially in vocational education. SMKN 3 Kota Kediri has developed an e-learning platform called SiCantik (Sistem Informasi Canggih Terintegrasi dan Kolaboratif) to support the online learning process. However, despite its potential, the platform faces several usability issues such as difficulties in navigating features and accessing learning content, which may hinder learning outcomes. This study aims to analyze the usability level of the SiCantik website using the System Usability Scale (SUS) and the USE Questionnaire. A descriptive quantitative method was employed, and data were collected from 100 respondents through online questionnaires. Validity and reliability testing were conducted to ensure the accuracy of the instruments. The SUS results showed an average score of 61.8, which falls into the “Poor” category, indicating that the platform's usability is marginally acceptable. Meanwhile, the USE Questionnaire results produced an average usability percentage of 65.5%, which is categorized as “Feasible.” Among the four evaluated dimensions, Ease of Use had the highest score (68.5%), while Ease of Learning had the lowest (63.2%). These results imply that while users generally find the system usable, improvements are still needed, particularly in user guidance and system intuitiveness. This research provides valuable input for system developers and stakeholders to improve the user experience of educational platforms. Further research is recommended to evaluate the technical performance and long-term user engagement of the system.
Pengabdian Masyarakat di Unit Pelaksanaan Teknis Publikasi Ilmiah Universitas Negeri Malang: Analisis dan Rekomendasi Pengelolaan Jurnal Elektronik Daniati, Erna; Ristyawan, Aidina; Pradhana, Akmal Hisyam; Ningrum, Dea Yuliana Ayu; Sucipto, Sucipto; Firliana, Rina; Nugroho, Arie
Kontribusi: Jurnal Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat Vol. 6 No. 1 (2025): November 2025
Publisher : Cipta Media Harmoni

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53624/kontribusi.v6i1.748

Abstract

Latar Belakang: Praktik Kerja Lapangan (PKL) merupakan kegiatan penting yang menjembatani teori akademik dengan praktik profesional. Kegiatan ini memberikan pengalaman kerja nyata dan menjadi wahana pengabdian kepada masyarakat. Tujuan: Tujuan utama kegiatan ini adalah memberikan pengalaman kerja nyata kepada mahasiswa Sistem Informasi, serta menganalisis dan memberikan rekomendasi terkait sistem informasi dan antarmuka pengguna (UI/UX) dari portal jurnal elektronik UM (https://journal2.um.ac.id/ ). Metode: Metode yang digunakan dalam kegiatan pengabdian ini adalah Praktik Kerja Lapangan (PKL) di Unit Pelaksanaan Teknis (UPT) Publikasi Ilmiah Universitas Negeri Malang. Selama PKL, penulis terlibat dalam tahapan pengelolaan jurnal dan menganalisis website menggunakan metode Eight Golden Rules untuk mengevaluasi UI/UX. Hasil: Hasil kegiatan menunjukkan bahwa penulis berhasil berkontribusi dalam proses teknis administrasi jurnal seperti pembuatan issue, pengisian metadata, penambahan contributor, pengunggahan galleys, dan publishing. Kesimpulan: Kegiatan PKL memberikan manfaat nyata bagi UPT Publika UM dalam bentuk bantuan teknis dan masukan perbaikan sistem.
Evaluasi Kesesuaian Implementasi SIMRS Khanza Berdasarkan Model Human-Organization-Technology Fit (HOT-FIT) Alamsyah, Nur; Daniati, Erna; Ristyawan, Aidina
The Indonesian Journal of Computer Science Research Vol. 4 No. 2 (2025): Juli
Publisher : Hemispheres Press

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59095/ijcsr.v4i2.204

Abstract

Sistem Informasi Manajemen Rumah Sakit (SIMRS) merupakan kunci peningkatan efisiensi operasional dan mutu layanan. Wawancara dengan pengguna di unit rekam medis RS Bhayangkara Nganjuk mengungkap kendala seperti inkonsistensi data, kegagalan tampilan informasi, dan kesulitan penyusunan laporan. Penelitian ini mengevaluasi keberhasilan implementasi SIMRS sekaligus mengidentifikasi faktor determinannya menggunakan model Human‑Organization‑Technology Fit (HOT‑FIT). Pengumpulan data dilakukan melalui wawancara, studi literatur, dan kuesioner HOT‑FIT pada 420 pengguna (sampel ditentukan dengan rumus Slovin). Analisis—dijalankan dengan SPSS—mencakup uji validitas, reliabilitas (Cronbach’s Alpha 0,984), uji t, uji F, dan koefisien determinasi. Ketujuh variabel HOT‑FIT berpengaruh signifikan terhadap keberhasilan sistem, dengan R² 0,879 yang menunjukkan 87,9 % variabilitas keberhasilan dapat dijelaskan oleh model. Hasil ini menegaskan bahwa implementasi SIMRS tergolong berhasil namun tetap memerlukan peningkatan pada mutu sistem, mutu informasi, mutu layanan, intensitas penggunaan, kepuasan pengguna, dan dukungan organisasi
Perbandingan Algoritma Machine Learning Dalam Analisis Sentimen Isu Gempa Megathrust Herdika Septa Aulia, Ewanda; Daniati, Erna; Muzaki , Muhammad Najibulloh
The Indonesian Journal of Computer Science Research Vol. 4 No. 2 (2025): Juli
Publisher : Hemispheres Press

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59095/ijcsr.v4i2.206

Abstract

Isu gempa megathrust menjadi perhatian publik yang signifikan mengingat potensi dampaknya yang besar di wilayah Indonesia. Meningkatnya kesadaran dan kekhawatiran masyarakat terhadap isu ini tercermin dari banyaknya diskusi di berbagai platform media sosial, khususnya YouTube. Melihat fenomena tersebut, penelitian ini dilakukan untuk menganalisis dan mengklasifikasikan sentimen publik terhadap video bertema gempa megathrust. Tujuan utama dari penelitian ini adalah untuk mengkaji persepsi masyarakat melalui komentar di YouTube menggunakan pendekatan machine learning. Penelitian ini menggunakan tiga algoritma utama, yaitu Support Vector Machine dengan tiga jenis kernel yaitu linear, RBF, dan polynomial; Naive Bayes dengan Bernoulli dan Multinomial; serta Decision Tree. Data dikumpulkan melalui teknik scraping pada kolom komentar video YouTube yang relevan, dengan total data sebanyak 4337 komentar. Proses analisis dilakukan melalui sembilan tahap, yaitu pengumpulan data, preprocessing teks, pelabelan sentimen menggunakan lexicon VADER, pembobotan kata menggunakan TF-IDF, penyeimbangan data dengan SMOTE, seleksi fitur dengan mutual information, pembuatan model klasifikasi, evaluasi kinerja model, dan analisis hasil. Evaluasi performa model dilakukan menggunakan metrik accuracy, precision, recall, dan F1-score. Hasil menunjukkan bahwa algoritma SVM dengan kernel linear memberikan performa terbaik dengan akurasi mencapai 87%. Temuan ini mengonfirmasi bahwa pendekatan machine learning efektif untuk menganalisis opini publik terhadap isu kebencanaan, serta dapat menjadi landasan dalam pengambilan kebijakan mitigasi risiko bencana berbasis persepsi masyarakat.
Pendekatan BERT Dalam Analisis Sentimen Terhadap Kominfo Di Media Sosial X Faruqziddan, Muhammad; Daniati, Erna; Muzaki, Muhammad Najibulloh
The Indonesian Journal of Computer Science Research Vol. 4 No. 2 (2025): Juli
Publisher : Hemispheres Press

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59095/ijcsr.v4i2.207

Abstract

Perkembangan media sosial telah mengubah pola komunikasi masyarakat, termasuk dalam menyampaikan opini terhadap isu-isu publik. Salah satu isu yang sering dibahas adalah Kementerian Komunikasi dan Informatika (Kominfo). Media sosial X menjadi salah satu platform utama yang digunakan masyarakat untuk menyuarakan pendapat secara terbuka. Oleh karena itu dibutuhkan metode analisis yang mampu menangkap dan memahami sentimen publik. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen masyarakat terhadap Kominfo menggunakan algoritma Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT), yang dikenal memiliki kemampuan unggul dalam memahami text. Data dikumpulkan melalui teknik scraping dengan kata kunci "kominfo", kemudian dilakukan tahapan pre-processing seperti cleaning, case folding, translation, tokenization, stopwords removal, dan stemming. Data yang telah dibersihkan kemudian diberi label sentimen menggunakan metode leksikon VADER dan diklasifikasikan ke dalam tiga kategori, positif, netral, dan negatif. Model BERT dilatih menggunakan data yang telah diproses dengan pembagian 80% untuk training, 10% validation, dan 10% testing. Hyperparameter yang digunakan meliputi epoch sebanyak 10, batch size 16, max length 100, learning rate 2e-5, dan dropout 0.3. Hasil evaluation menunjukkan bahwa model BERT mampu mengklasifikasikan sentimen dengan accuracy sebesar 84%, serta nilai precision, recall, dan F1-score yang seimbang di seluruh kelas. Kesimpulan dari penelitian ini adalah bahwa BERT efektif dalam menganalisis opini publik terhadap instansi pemerintah melalui media sosial X.
Co-Authors Abadi, Ahmad Fajar Abadi, Kevin Risky Abimanyu, Dimas Abu Tholib Achmad, Ridho Adam, Rizal Syihab Saputra Afrinza, Laurenhia Salsabella Afrizal Ahmad Bayu P Agata, Cristina Juwita Agustama, Andri Tri Agustin, Enggar Rahma Agustin, Rizma Aidina Ristyawan Aidina Ristyawan, Aidina Aji Prasetya Wibawa Akbar, Muhammad Farizal Akmal Hisyam Pradhana Alamsyah, M Alfianto Alfarisi, Adam Risqi Ali Imron Aliyyah Fitri Nur'aini Alja, Farhan Maulana Amarya, Theo Krisna Amelia Nur Fadhila Ameliya, Putri Amri, Khoiri Aditya Anas, Yulva Irfan Andy G, Asye Candra Anita Sari Wardani ANUARIDLO, Mochamad Aldi Yusuf Anusua Ghosh, Anusua Ardiansyah , Bima Ardyansyah, Fikri Arie Nugroho, Arie Arie, Theo Yan ARMYANTO, JODI Arti Romansa, Shasya Aryadi, Dicky Aulia, Ewanda Herdika Septa Aulia, Nurun Nihayatur Rifqiyah Azis, Mochamad Abdul Azzahra, Salsabila Dini Azzahro, Zia Ulhaq Bachti, Achmad Syauqi Bastian Dwiki Prasetyo Bilbina, Arinda Sekar Christy Atika Sari Cintiana Adisti, Talita Dewanti, Suci Dewi, Candrika Arlita Diah Kurniawati, Virginia Dwi Hariani Dwi Harini Dwi Harini Dzatama, Krisna Fahrizal Efendi, Moh. Hasan Eka Fauziah Eko Hari Rachmawanto Ery Mintorini Fadhila, Amelia Nur Fadli Hidayat, M Noer Fadli Hidayat, M. Noer Faisal, Mohammad Farhan Gagat Retnanto Faruq, Umar Al Faruqziddan, Muhammad Fatayasya, Ikhfal fatmawati, Anita Fauzi, Mohammad Ainun Naja Felmidi, Ferdian Ahmat Ferdiansyah, Rayhan Firlian, Rina Firmansyah, Achmad Ali Fitriono, Deri Hastari Utama Herdika Septa Aulia, Ewanda Huda, Miftaqul Hyperastuty, Agoes Santika Ilahi, Ferlita Putri Anugerah Intan Aprilia Rahman Irfa’udin, Muhammad Islami, Bifadhlillah Marsheila Jauhar, Moh. Iqbal Iqza Juniati, Wiwik Kamilatutsaniya, Nila Khalid, Muhammad Iqbal Laila, Anis Faizul Latifah, Umul Leonel Hernandez, Leonel Lestari, Afifah Kurnia Lukman, Muhammad Abi Maemunah, Mei Maha Shelin Sahira Masruro, Ahlihi Moh Kusen Mufid, Muhammad Fauzan Aditiya MUHAMMAD FAHMI Muhammad Fikri Pratama Muhammad Imron Amrulloh Muhammad Najibulloh Muzaki Mustofa, Mohammad Annan Makruf Mutia, Sherla Dian Muzaki, Muhammad Reza Nafalski, Andrew Nanda, Thoyib Fernanda Ningrum, Dea Yuliana Ayu Nngrum, Dea Yuliana Ayu Nugroho , Arie Nugroho, Andhi Gunawan Nugroho, Arie Nur Alamsyah, Nur Nurfajriana, Intan Melinda Nurlailli, Mediana Oka Satria, Yongki Dyno Penengah, Pita Permadani, Trisna Wahyu Intan Pradhana, Akmal Hisyam Pramudya, Yoga Reksa Prasetya, Dika Adi Pratama, Ady Yoga Pratama, Irwanto Pratama, Wildan Septian Prayitna, Jovan Putra Prayogi, Anindita Puspa Ayu Priyanto, Evania Putra, Regi Candra Purnama Putri Wahyuni, Hesti Putri, Fitria Dessela Putri, Thisya Aisyah Putriani, Dewi Ramadhan, Erlangga Fajar Ratih Kumalasari Niswatin Respati, Aditya Arya Resty Wulanningrum Rina Firliana Rini Indriati Rini Indriati Rino Adi Kurniawan Ristiyawan, Aidina Ristyawan , Aidina Rizki Wahyu Nugroho Rizqulloh, Naufal Rosyidah Jayanti Vijaya, Rosyidah Jayanti rozikin, Moh.khoirur Sahira, Maha Shelin Sakin, Kharisma Santoso, Heru Teguh Saputra, M. Abdilah Saputri, Cindy Avitaselly Bambang Sari Wardani, Anita Sasongko, Muhammad Zuhdi Setiawan, Fachruddin Ari Setiawan, Galang Setiawan, Heris Setiawan, Moch. Andri Shella, Shella Ayu Shofyana, Altha Inas Sri Ngudi Wahyuni, Sri Ngudi Sucipto Sucipto sugandhi sugandhi saputra Sulistyowati, Intan Supri yono Supri Yono, Supri Syafa’at, Achmadhin Tristan Syahputra, Firdita Rizky Syahrul S, Ditto Teguh Andriyanto Teguh Andriyanto Teguh Andriyanto, Teguh Theo Krisna Amarya Tiara, Sherly Dian UBAIDILAH, M. DIMAS Utama, Hastari Varuq, M Nizar Bahri Al Wahiid, Hermawan Nur Wahyu Sakti Gunawan Irianto Wardana, Aldestra Bagas Wardani , Anita Sari Wardani, Anita Sari Wardani, Saylendra Arga Wardhani, Aurel Fransisca Kusuma Wibisono, Angga Wijayanto, Ardhi Feisal Wiranata, Hadi Wulandari, Putri Widya Ayu Septi Wulandari, Rindi Febri Yustiar, Muhammad Hafiz Yuszril Herdianzah Yuszril Zuhriya, Tasbi Khatuz