Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
1.896
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Ilmiah Teknik Industri Heuristic Jurnal Sistem dan Manajemen Industri Tekinfo | Scientific Journal of Industrial and Information Engineering JURNAL TEKNIK INFORMATIKA DAN SISTEM INFORMASI JIEMS (Journal of Industrial Engineering and Management Systems) Journal of Informatics, Information System, Software Engineering and Applications (INISTA) Jurnal Abdimas Berdaya : Jurnal Pembelajaran, Pemberdayaan dan Pengabdian Masyarakat Journal of Industial Engineering and Technology Jurnal Karya Abdi Masyarakat
Febriani, Atik
Institut Teknologi Telkom Purwokerto
Religion Aerospace Engineering Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Astronomy Automotive Engineering Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Chemistry Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Dentistry Earth & Planetary Sciences Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Health Professions Immunology & microbiology Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Materials Science & Nanotechnology Mathematics Mechanical Engineering Medicine & Pharmacology Neuroscience Nursing Physics Public Health Social Sciences Transportation Veterinary Other

Published : 16 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 16 Documents
Search

 1   2 
PENERAPAN MULTI-LEVEL ASSOCIATION RULE MINING PADA ANALISA KECACATAN PROYEK KONSTRUKSI Febriani, Atik; Purnomo, M. Ridwan Andi; Mansur, Agus
Heuristic Vol 15 No 01 (2018)
Publisher : Fakultas Teknik Universitas 17 Agustus 1945 Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30996/he.v15i01.1517

Abstract

Proyek konstruksi melibatkan banyak peserta (multiparties) untuk melakukan berbagai macam kegiatan yang direncanakan. Masing-masing peserta saling berinteraksi satu sama lain sehingga semua pekerjaan yang sudah dijadwalkan bisa selesai dikerjakan. Permasalahan utama dalam pelaksanaan proses konstruksi adalah ketidakefisienan. Ketidakefisienan tersebut berupa penggunaan sumber daya yang tidak menghasilkan nilai seperti yang diharapkan. Sehingga dalam pelaksanaannya seringkali ditemukan adanya cacat konstruksi. Pekerjaan yang cacat menyebabkan adanya keterlambatan dan pembengkakan biaya, serta memicu adanya sengketa antar pelaksana pada masa konstruksi dan operasi. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, perlu dilakukan identifikasi faktor-faktor penyebab kecacatan dalam proyek konstruksi. Dengan mengetahui faktor-faktor tersebut, diharapkan pihak menejemen dapat mengontrol dan mengendalikan pekerjaan. Penelitian ini menggunakan pendekatan Multilevel Association Rule Mining untuk menemukan pola kecacatan tersebut. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode ini dapat menemukan pola kecacatan dalam industri konstruksi yang kemudian digunakan sebagai dasar pembuatan mitigation plan dalam upaya mencegah kerugian perusahaan.Kata Kunci : multi level association rule mining, kecacatan proyek konstruksi
IDENTIFIKASI KETIDAKSESUAIAN HSE MENGGUNAKAN ASSOCIATION RULE MINING PADA PROYEK INFRASTRUKTUR DI MAKASSAR Febriani, Atik; Syahrullah, Yudi
Heuristic Vol 16, No 2 (2019)
Publisher : Fakultas Teknik Universitas 17 Agustus 1945 Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30996/he.v16i2.2967

Abstract

Proyek konstruksi melibatkan banyak peserta melakukan berbagai macam kegiatan yang direncanakan. Masing-masing kegiatan diatur dalam sebuah peraturan, baik oleh pihak internal maupun pihak eksternal. Salah satu yang menyita perhatian dalam sebuah proyek adalah sistem manajemen kesehatan dan keselamatan kerja. Permasalahan utama dalam sistem manajemen kesehatan dan keselamatan kerja adalah penerapan yang tidak konsisten sehingga sering kali ditemukan adanya ketidaksesuaian atau yang biasa disebut Non Conformity. Penelitian ini menggunakan pendekatan Association Rule Mining untuk menemukan pola ketidaksesuaian tersebut. Diperoleh empat rule pola ketidaksesuaian dengan menggunakan nilai min. Support 10% dan min  Confidence 70%. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode ini dapat menemukan pola ketidaksesuaian dalam sistem manajemen kesehatan dan keselamatan kerja dengan harapan dapat digunakan upaya mencegah kegagalan proyek.
Calculation of mental load from e-learning student with NASA TLX and SOFI method Anastasia Febiyani; Atik Febriani; Jauhar Ma'Sum
Jurnal Sistem dan Manajemen Industri Vol. 5 No. 1 (2021)
Publisher : Universitas Serang Raya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (632.855 KB) | DOI: 10.30656/jsmi.v5i1.2789

Abstract

The learning process between students and lecturers usually occurs face-to-face in class. Technological developments and a continuous pandemic change the learning process to be a face-to-face e-learning process. The mental load during face-to-face learning is very different from learning in e-learning. This study was built using ergonomic thinking that is integrated with the use of e-learning. Cognitive ergonomics see from the point of view of students' comfort in cognitive thinking processes when doing e-learning. Data processing and testing will use a questionnaire derived from the NASA-TLX method. The results obtained from this study are the mental load calculations of each NASA TLX calculation. NASA TLX calculations show that efforts with a value of 267.29 dominate students. It could indicate that in e-learning lectures, students need more effort in conducting lectures. In addition, students experience fatigue while participating in online learning. It can be seen from the average SOFI measurement, which is only 1.26.
Implementasi Algoritma Decision Tree (J.48) untuk Memprediksi Resiko Kredit pada BMT Atik Febriani; Violita Anggraini
Tekinfo: Jurnal Ilmiah Teknik Industri dan Informasi Vol 9 No 2 (2021)
Publisher : Program Studi Teknik Industri Universitas Setia Budi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31001/tekinfo.v9i2.904

Abstract

Credit is crucial in financial institutions that affects the growth and development of these institutions. Weak supervision and management in the process of extending credit to customers can lead to high non-performing loans. This problem occured in one of the financial institutions that provides credit to customers, namely BMT X. Data for 2019 showed that there were 600 applications for multipurpose loans. Of these, only about 76% showed good collectability. The condition of credit collectability that is not optimal causes BMT X to spend more to collect installments that must be paid by the debtor directly. This bad credit causes losses to the financial institution. Thus, in providing credit, BMT X must be smart in assessing customer’ feasibility. The purpose of this research is to design credit policies in order to minimize the prediction errors of customers with bad credit category. The technique used in this research is classification data mining with the J.48 algorithm. To measure the effectiveness of an attribute in classifying a data sample set, it is necessary to select the attribute that has the greatest information gain which will be placed at the root node. This research produces six rules with an accuracy level of 80,2% so as it can be used by BMT X to search customer’s feasibility to gain credit. Keywords: Algorithm J.48, data mining, decision tree, credit risk
Penerapan Association Rule Mining Berbasis Algoritma Frequent Pattern Growth untuk Rekomendasi Penjualan Didi Supriyadi; Ardelia Mahardika; Atik Febriani
JATISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi) Vol 7 No 2 (2020): JATISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian pada Masyarakat (LPPM) STMIK Global Informatika MDP

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35957/jatisi.v7i2.339

Abstract

The level of competition and complexity of sales problems at retail companies, requires each retail company to be able to compete with other companies. One thing that can be done is through making decisions regarding sales that are more appropriate and effective. The amount of transactional data on retail company sales can be extracted useful information. The method that can be used to gather information is through the application of association rule mining. Association Rule Mining is a data mining method that focuses on transaction patterns by extracting associations or relationships of events. The market basket in a computerized retail company is the best way to provide scientific decision support support by determining the relationship between items purchased simultaneously in each transaction. FP-growth algorithm is used to determine the set of datasets that most often appear (frequent itemset) in a group of data. This research resulted in a minimum support value of 0.1% and a minimum value of 60% confidence in the number of rules produced amounted to 116457, a minimum value of 70% confidence in the number of rules produced amounted to 84086, and a minimum value of 80% confidence in the number of rules generated amounted to 48623 from the data processed in a number 22191. The results of this rule can be used for product marketing strategies. The minimum value of support is 0.1% where the greater the minimum value of confidence will result in fewer rules.
PENERAPAN METODE KLASIFIKASI DECISION TREE UNTUK MEMPREDIKSI KELULUSAN TEPAT WAKTU Jauhar Ma’sum Atik Febriani Dina Rachmawaty
Journal of Industrial Engineering and Technology Vol 2, No 1 (2021): Desember 2021
Publisher : Universitas Muria Kudus

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24176/jointtech.v2i1.7432

Abstract

Pendidikan adalah usaha sadar dan terencana untuk mewujudkan suasana belajar dan proses pembelajaran agar peserta didik secara aktif mengembangkan potensi dirinya. Minimnya pemanfaatan data yang tersimpan membuat data ini kurang memberikan nilai tambah terhadap institusi. Oleh sebab itu, diperlukan adanya pemanfaatan data-data tersebut agar menghasilkan sebuah pengetahuan yang bermanfaat bagi program studi dan perguruan tinggi. IT Telkom memiliki 3 fakultas, terdiri dari 12 program studi S1 dan 1 program studi D3. Pada tahun 2017, jalur masuk yang dibuka oleh IT Telkom Purwokerto adalah Mandiri, Kemitraan, dan Prestasi Tujuan dari penelitian ini adalah untuk memprediksi perfomansi mahasiswa dalam menyelesaikan masa studi tepat waktu. Batasan penelitian ini yaitu hanya pada program sarjana Institut Teknologi Telkom Purwokerto. Atribut yang digunakan pada penelitian ini adalah cluster asal daerah berdasarkan PDRB, program studi, jalur masuk, asal sekolah, bidang keahlian, IPK semester ganjil 2019/2020, dan status kelulusan TA 1 dan Seminar Proposal. Sumber data pada penelitian ini diperoleh dari bagian Penerimaan Mahasiswa Baru (PMB), Akademik Institusi, dan SISFO. Metode yang digunakan pada penelitian ini adalah metode klasifikasi decision tree. Penelitian ini menghasilkan 63 rules dengan akurasi 68,49% dengan nilai precision 79,63% dan nilai recall 55,13%.
PEMODELAN DAN SIMULASI SISTEM ANTRIAN PELAYANAN SERVER TERHADAP PELANGGAN PERCETAKAN XYZ MENGGUNAKAN ARENA Wahyu Bagas Laksana, Atik Febriani, Dina Rachmawaty
Journal of Industrial Engineering and Technology Vol 1, No 2 (2021): Juni 2021
Publisher : Universitas Muria Kudus

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (352.763 KB) | DOI: 10.24176/jointtech.v1i2.6493

Abstract

Antrian merupakan suatu permasalahan yang terjadi ketika jumlah pelanggan lebih banyak dibanding dengan jumlah sumber daya yang ada pada pelayanan, sehingga menyebabkan pelanggan menunggu sebelum dilayani. Permasalahan yang terjadi di Percetakan XYZ yaitu antrian yang terjadi pada pelayanan di masing-masing server. Hal ini dikarenakan akibat jumlah sumber daya pelayanan yang tesedia tidak sebanding dengan jumlah pelanggan yang ada. Oleh karena itu diperlukan solusi perbaikan untuk meminimasi waktu antri dan memaksimalkan jumlah pelanggan yang dapat dilayani. Simulasi dilakukan menggunakan software Arena untuk menggambarkan kegiatan antrian dalam sistem pelayanan sesuai sistem yang ada. Hasil yang diperoleh untuk mengurangi waktu antri dan memaksimalkan pelayanan adalah dengan menambah satu loket di masing-masing server.
ANALISA TERHADAP LAYANAN PASIEN PADA DATA WAREHOUSE RSUD DR.R. GOETENG TAROENADIBRATA PURBALINGGA MENGGUNAKAN LAPORAN OLAP DENGAN NINE-STEP METHODOLOGY Pradika Destarini; Agus Priyanto; Atik Febriani
Journal of INISTA Vol 2 No 1 (2019): November 2019
Publisher : LPPM INSTITUT TEKNOLOGI TELKOM PURWOKERTO

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20895/inista.v2i1.84

Abstract

RSUD dr.R.Goeteng Taroenadibrata Purbalingga merupakan salah satu rumah sakit pemerintahan daerah yang sebagai pusat layanan kesehatan di Purbalingga. Setiap hari hampir ratusan pasien yang harus dilayani oleh rumah sakit tersebut, sehingga semakin bertambahnya data kunjungan pasien khususnya rawat inap dan rawat jalan yang harus dikelolapun semakin banyak. Data warehouse sendiri merupakan salah satu cara yang digunakan dalam proses analisa serta pembuatan laporan yang di butuhkan suatu perusahaan atau instansi pemerintahan pada data dengan jumlah yang banyak. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data kunjungan pasien rawat jalan dan rawat inap periode tahun 2013 sampai dengan 2017. Adanya sistem laporan Online Analytical Processing (OLAP) berfungsi untuk mempermudah dan mempercepat proses pengumpulan data untuk penyajian informasi sesuai dengan kebutuhan pihak rumah sakit. Nine-Step Methodology digunakan dalam penelitian ini sebagai pengembangan data warehouse yang meliputi Pemilihan Proses, Pemilihan Grain,Identifikasi dan Penyesuaian, Pemilihan Fakta, Penyimpanan Pre-calculation di tabel fakta, Memastikan tabel dimensi, Pemilihan durasi database, Melacak perubahan dimensi secara perlahan, serta Penentuan prioritas dan model query. Hasil yang di dapat dalam penelitian ini dapat mempercepat dalam penyajian informasi sesuai kebutuhan sehingga mampu memaksimalkan dalam menganalisis informasi tersebut.
Penerapan X Means Clustering Pada UMKM Kab Banyumas Yang Mendukung Mega Shifting Consumer Behavior Akibat Covid-19 Rifki Adhitama; Auliya Burhanuddin; Atik Febriani
Journal of INISTA Vol 4 No 1 (2021): November 2021
Publisher : LPPM INSTITUT TEKNOLOGI TELKOM PURWOKERTO

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20895/inista.v4i1.429

Abstract

The Covid-19 has become a epidemic that is troubling the public because of the extent and speed of the virus spreading. The Covid-19 has resulted in people being unable to move outside their homes freely so that household consumption has decreased. This condition is similar to the crisis in 1997-1998, where MSMEs and small traders could survive. In Banyumas district, the percentage of MSMEs are in the large, medium, and small groups that can support the habit of Mega Shifting, or businesses that can be done at home so that they can be an economic savior in the covid-19. Clustering is a method of grouping similar objects which are taken from several criteria. X-Means is a grouping method that can be used to effectively calculate the value of K. As for testing the quality of a cluster using the Purity test method, it is said to be "Good" if the results of this Purity are close to 1. The total of MSMEs in the Banyumas district which be grouped is 27,574 MSMEs. The purity based on the results of the cluster is 0.9892 (3 groups), 0.9894 (4 groups), 0.9928 (5 groups), and 0.9677 (6 groups). In 3 groups, the results of grouping are 58 MSMEs belong to large groups, 381 MSMEs belong to medium groups, and 26,602 MSMEs belong to small groups. The recommended MSMEs sectors to face mega shifting are food stalls, culinary, agriculture, snacks, traders, craftsmen, workshops, furniture, constructions, and grocery stores.
Komposting dan Ecobrick Pada Pengelolaan Sampah Rumah Tangga Berbasis Masyarakat dan Kawasan (Studi Kasus Desa Sirau, Banyumas) Atik Febriani; Hari Widi Utomo; Achmad Sultoni
Jurnal Abdimas Berdaya : Jurnal Pembelajaran, Pemberdayaan dan Pengabdian Masyarakat Vol 4, No 01 (2021): Jurnal Abdimas Berdaya
Publisher : Universitas Islam Lamongan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30736/jab.v4i01.93

Abstract

Co-Authors Achmad Sultoni Agus Mansur, Agus Agus Priyanto Anastasia Febiyani Ardelia Mahardika Arief Rais Bahtiar Auliya Burhanuddin Bunga Zati Hulwani Didi Supriyadi Guntur Samodro Hari Widi Utomo Jauhar Ma'Sum Ma'Sum, Jauhar Muhammad Ridwan Andi Purnomo Novian Adi Prasetyo Pradika Destarini Rifki Adhitama, Rifki Syahfara Ashari Putri Syahrullah, Yudi Syarif Hidayatuloh Titi Indarwati Violita Anggraini Wahyu Andi Saputra Wahyu Bagas Laksana