Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
3.816
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Jurnas Nasional Teknologi dan Sistem Informasi Sistemasi: Jurnal Sistem Informasi Dinamisia: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Jurnal Infomedia INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer EDUMATIC: Jurnal Pendidikan Informatika Jurnal Informasi dan Teknologi Community Engagement and Emergence Journal (CEEJ) International Journal of Electrical, Energy and Power System Engineering (IJEEPSE) ARSY : Jurnal Aplikasi Riset kepada Masyarakat Bulletin of Computer Science Research Simpatik: Jurnal sistem Informasi dan Informatika Jurnal Nasional Teknik Elektro dan Teknologi Informasi Jurnal Sistem Informasi dan Teknik Informasi Jurnal Teknik Informatika Journal of Applied Business and Technology PROCEEDING OF INTERNATIONAL CONFERENCE ON BUSINESS MANAGEMENT AND ACCOUNTING Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem Informasi The Indonesian Journal of Computer Science E-Amal: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat
Desnelita, Yenny
Institut Bisnis Dan Teknologi Pelita Indonesia
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Health Professions Library & Information Science Medicine & Pharmacology Social Sciences Other

Published : 28 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 28 Documents
Search

 1   2   3 
Implementasi Metode Analitycal Hierarchy Process dan Multi-Objective Optimization by Ratio Analysis Untuk Rekomendasi Laptop Darwin, Ricalvin; Irwan, Irwan; Desnelita, Yenny; Siddik, Muhammad; Gustientiedina, Gustientiedina
Bulletin of Computer Science Research Vol. 5 No. 5 (2025): August 2025
Publisher : Forum Kerjasama Pendidikan Tinggi (FKPT)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47065/bulletincsr.v5i5.746

Abstract

Laptops have become essential in the world of work, education, and society. With a laptop, tasks such as creating reports, sending data, learning, and even entertainment become easier. However, the variety of laptops available with different specifications can confuse people when choosing one that suits their profession and status. This confusion often leads to wasted time and the risk of choosing a laptop that does not meet their needs. Therefore, a decision support system (DSS) is needed to provide laptop recommendations based on desired criteria. In this study, the method used is a collaboration of Analytical Hierarchy Process (AHP) and Multi-Objective Optimization By Ratio Analysis (MOORA). AHP is used to calculate the weight of laptop criteria according to desired criteria, while MOORA is used to rank the recommended laptop values suitable for use. The implementation of the AHP and MOORA methods in this study resulted in laptop recommendations that meet the desired criteria and specifications of the community. Based on manual calculations in this study, the top-ranked laptop recommendation is alternative A8, the HP Victus Gaming Laptop 15 with a Yi of 0.424, followed by alternative A2, the HP Pavilion Gaming 15 with a Yi of 0.382. This study is considered successful because the results of manual calculations and those of the system built are consistent. Thus, the implementation of AHP and MOORA methods in a web-based system can be used for laptop recommendations.
Penerapan Algoritma K-Means Untuk Clustering Data Obat-Obatan Pada RSUD Pekanbaru Gustientiedina Gustientiedina; M. Hasmil Adiya; Yenny Desnelita
Jurnal Nasional Teknologi dan Sistem Informasi Vol 5 No 1 (2019): April 2019
Publisher : Departemen Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Andalas

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25077/TEKNOSI.v5i1.2019.17-24

Abstract

Perencanaan dari kebutuhan obat-obatan yang tepat dapat membuat pengadaan obat-obatan menjadi efektif dan efisien sehinggaobat-obatan dapat tersedia dengan cukup sesuai dengan kebutuhan serta dapat diperoleh pada saat yang diperlukan. Menganalisa pemakaian obat, perencanaan dan pengendalian obat-obatan dapat dilakukan pada data miningyaitu dengan clusterisasi.Metode yang akan di pakai untuk clustering data obat-obatan adalah algoritma K-Means yang mana merupakan metode clustering dengan non hirarki yang mempartisi data – data  kedalam cluster dimana data – datadengan karakteristik sama akan dikelompokkan padasatu cluster dan data – data dengan karakteristik yang berbeda akan dikelompokkan padacluster lainnya.Tujuan penelitian ini yaitumengelompokkan data obat-obatan pada rumah sakitsehingga dapat digunakan dalam acuan pengambilan keputusan perencanaan dan pengendaliaan persediaan obat-obatan di rumah sakit.
Aplikasi Simulasi Tes Hanyu Shuiping Kaoshi Menggunakan Algoritma Collaborative Filtering Suyan, Suyan; Oktarina, Dwi; Desnelita, Yenny; Gusrianty, Gusrianty
Simpatik: Jurnal Sistem Informasi dan Informatika Vol. 5 No. 2 (2025): Desember 2025
Publisher : LPPM Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/simpatik.v5i2.11228

Abstract

Mandarin has become one of the most important global languages, particularly in the fields of education and business. The HSK exam, as a standard measure of Mandarin language proficiency, requires effective and structured preparation. However, the manual methods still used by language institutions such as Happy Mandarin Course are considered inefficient in helping students identify their personal weaknesses. This study aims to design a web-based HSK exam simulation application equipped with a question recommendation system using the Collaborative Filtering algorithm. The recommendation system is supported by similarity calculations using the Pearson Correlation Coefficient to match questions to users' abilities based on previous results. The application was developed using the waterfall approach, implemented with the Python programming language and the Flask framework. Testing results show that the system can recommend questions adaptively, assist students in improving their skills, and ease the teaching process for instructors. The application can identify users’ weaknesses individually and provide targeted practice, thus offering an effective and adaptive solution for enhancing HSK exam readiness.
Dampak SMOTE terhadap Kinerja Random Forest Classifier berdasarkan Data Tidak seimbang Erlin Erlin; Yenny Desnelita; Nurliana Nasution; Laili Suryati; Fransiskus Zoromi
MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer Vol. 21 No. 3 (2022)
Publisher : Universitas Bumigora

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30812/matrik.v21i3.1726

Abstract

Dalam aplikasi machine learning sangat umum ditemukan kumpulan data dalam berbagai tingkat ketidakseimbangan mulai dari ketidakseimbangan kecil, sedang sampai ekstrim. Sebagian besar model machine learning yang dilatih pada data tidak seimbang akan memiliki bias dengan memberikan tingkat akurasi yang tinggi pada kelas mayoritas dan sebaliknya rendah pada kelas minoritas. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengevaluasi dampak dari SMOTE (Synthetic Minority Oversampling Technique) pada pengklasifikasi Random Forest untuk memprediksi penyakit jantung. Data berjumlah 299 berasal dari UCI Machine learning Repository digunakan untuk membangun model prediksi berdasarkan 12 variabel independen dan 1 variabel dependen. Kelas minoritas dalam dataset pelatihan di oversampling menggunakan teknik SMOTE (Synthetic Minority Oversampling Technique). Model dievaluasi tidak hanya menggunakan ukuran kinerja Accuracy dan Precision saja, namun juga menggunakan alternatif ukuran kinerja lainnya seperti Sensitivity, F1-score, Specificity, G-Mean dan Youdens Index yang lebih baik digunakan untuk data yang tidak seimbang. Hasil penelitian menunjukkan bahwa teknik SMOTE (Synthetic Minority Oversampling Technique) mampu mengurangi overfitting sekaligus meningkatkan kinerja model Random Forest pada semua indikator. Peningkatan skor Accuracy sebesar 3.45%, Precision 4.8%, Sensitivity 7.1%, F1-score 4.8%, Specificity 2.1%, G-Mean 4.4%, dan Youdens Index 6.3%. Penelitian ini membuktikan bahwa dalam menentukan pengklasifikasi dengan algoritma machine learning seperti Random Forest, kemiringan kelas dalam data perlu diperhitungkan dan diseimbangkan untuk hasil kinerja yang lebih baik.
Analisis Sentimen Terhadap Ulasan Aplikasi IKD di Play Store Menggunakan Random Forest Kelvin H.; Erlin; Yenny Desnelita; Dwi Oktarina
Jurnal Nasional Teknik Elektro dan Teknologi Informasi Vol 14 No 3: Agustus 2025
Publisher : This journal is published by the Department of Electrical and Information Engineering, Faculty of Engineering, Universitas Gadjah Mada.

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22146/jnteti.v14i3.20473

Abstract

The rapid growth of digital applications in population administration services has increased the importance of sentiment analysis to understand user perceptions more deeply. This study focuses on the Digital population identity (Identitas Kependudukan Digital, IKD), a digital identity application developed by the Indonesian government. It aims to classify user reviews of the IKD application into positive, neutral, and negative sentiments using the random forest algorithm. The dataset consisted of 28,134 user reviews from the Google Play Store, including usernames, review texts, timestamps, and star ratings. The research stages included data preprocessing, labeling, handling missing values, and text processing (cleansing, tokenizing, stopword removal, and stemming). The data were divided into 80% training and 20% testing sets. The best-performing model used the parameters: max_depth=None, max_features=log2, min_samples_leaf=1, min_samples_split=2, and n_estimators=300, achieving an average accuracy of 83.78%. To address class imbalance, the synthetic minority oversampling technique (SMOTE) was applied, resulting in improved performance with an accuracy of 86.29%. Evaluation metrics before SMOTE showed 83.85% accuracy, 80.40% precision, 83.85% recall, and 81.73% F1 score. After SMOTE, precision increased to 81.22%, while accuracy and recall slightly decreased to 80.86%, with an F1 score of 81.03%. Furthermore, sentiment trend analysis using N-gram techniques (unigram, bigram, trigram) was conducted to identify frequently mentioned topics and user concerns. These insights support the research objective of guiding application improvements aligned with user needs and enhancing the overall digital service experience.
Pengendalian Stok Barang dengan Metode Just In Time Berbasis Web Zulyasdi, Ivan Afriyan; Ramalia Nora Putri; Yenny Desnelita; Zulfikri
Jurnal SANTI - Sistem Informasi dan Teknik Informasi Vol. 5 No. 3 (2025)
Publisher : Yayasan Rahmatan Fiddunya Wal Akhirah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.58794/santi.v5i3.1383

Abstract

Aplikasi pengendalian stok barang berbasis website adalah sebuah solusi inovatif yang dirancang untuk mengendalikan stok barang masuk, keluar, dan retur. Aplikasi ini bertujuan untuk mencegah terjadinya cheating terhadap bahan yang akan diproduksi oleh perusahaan dan mempermudah dalam beroperasional. Aplikasi ini menawarkan berbagai fitur statistik data barang masuk dan keluar, termasuk data customer maupun data karyawan, data barang masuk, data barang keluar, barang retur, harga, dan tahun. Selain itu admin dan owner dapat memonitor kegiatan yang dilakukan pada platform mengenai data barang, kondisi barang, statistik, dan jumlah kebutuhan pada perusahaan. Dengan adanya aplikasi pengendalian stok barang berbasis website ini, diharapkan dapat mempermudah proses pengendalian barang, mengurangi terjadinya kecurangan dalam bahan produk, serta meningkatkan transparansi dalam transaksi stok barang. Selain itu, aplikasi juga dapat mempermudah bagi perusahaan dalam mengupayakan meminimalisir terjadinya kecurangan dalam bahan produksi. implikasi dari penelitian ini adalah bahwa implementasi konsep Just-in-Time dapat meningkatkan efisiensi operasional dan pengendalian biaya di perusahaan guna meningkatkan kinerja operasional perusahaan.
Optimalisasi Komersialisasi Produk Industri Serai Wangi UKM Siti Hajar Pekanbaru Yusrizal, Yusrizal; Desnelita, Yenny; Rahman, Sarli; Gustientiedina, Gustientiedina; Fadrul, Fadrul
Community Engagement and Emergence Journal (CEEJ) Vol. 3 No. 3 (2022): Community Engagement & Emergence Journal (CEEJ)
Publisher : Yayasan Riset dan Pengembangan Intelektual

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37385/ceej.v3i3.1076

Abstract

Minyak serai wangi merupakan salah satu komunitas UKM Siti Hajar yang berdiri sejak tahun 2020. UKM ini memproduksi minyak serai wangi mempunyai aroma terapi yang nama produknya Citronella Oil HOMEMADE by Komunitas UKM Siti Hajar. Produk serai wangi UKM Siti Hajar selama ini belum diarahkan dan dikembangkan menjadi suatu produk bernilai jual. Permasalahan yang ditemukan dari UKM Siti Hajar yaitu dalam strategi produksi kemasan yang masih belum memuaskan karena masih dikerjakan secara manual belum memanfaatkan teknologi. Dan produk juga belum didaftarkan ke badan BPOM dan belum mempunyai sertifikat halal MUI. Jumlah produk yang dihasilkan masih kurang dalam memenuhipermintaan serta belum adanya jaminan kualitas produk; dan belum memiliki branding kemasan sebagai keunikan dan ciri khas dari usaha UKM SitiHajar terhadap minyak serai wangi. Solusi yang ditawarkan kepada UKM Siti Hajar untuk menyelesaikan masalah tersebut yaitu dengan cara: 1).pendampingan cara pemilihan, pemanfaatan bahan baku dan penggunaan mesin produksi untuk proses pengisian dan packing botol minyak serai yang higienis, 2). Mendesain packaging kemasan minyak serai wangi, dan 3) pendampingan pendaftaran produk ke Badan POM dan sertifikat Halal MUI. Kegiatan dilakukan melalui sosialisasi dan pelatihan penggunaan teknologi yang digunakan serta pendampingan izin produk minyak serai wangi. Melalui kegiatan PkM ini dapat membantu UKM Siti Hajar dalam kemampuan menggunakan teknologi dan kemampuan manajemen meningkat, serta produk memiliki sertifikat bermutu. Kata Kunci: Optimalisasi Produk, Minyak Serai Wangi, Teknologi, Manjemen, UKM Siti Hajar
Penguatan Produksi Dan Pemasaran UMKM Batik Riau Purwati, Astri Ayu; Sitompul, Silvia Sari; Suriyanti, Linda Hetri; Desnelita, Yenny; Selvi, Selvi; Mery, Silvia; Fadhillah, Maisya; Sianturi, Lioni; Syawal, Mohd. Elvisrafi
Community Engagement and Emergence Journal (CEEJ) Vol. 4 No. 3 (2023): Community Engagement & Emergence Journal (CEEJ)
Publisher : Yayasan Riset dan Pengembangan Intelektual

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37385/ceej.v4i3.3436

Abstract

Tujuan kegiatan ini berfokus pada penguatan produksi dan pemasaran UMKM Batik Riau, khususnya UMKM Candafa Batik dan UMKM Bujang Batik. Analisis menunjukkan beberapa permasalahan yang dihadapi oleh kedua UMKM ini, seperti pasokan bahan baku yang terbatas, kurangnya peralatan produksi memadai, proses produksi yang tidak efisien, serta belum adanya strategi untuk meningkatkan penjualan dan pendapatan. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, kegiatan ini menyarankan dua langkah utama: pengadaan dan pelatihan. Pengadaan melibatkan pemenuhan kebutuhan mitra atas peralatan produksi dan fasilitas usaha yang sudah kurang memadai dengan teknologi. seperti alat-alat produksi seperti gawangan baja ringan untuk membatik dan kompor listrik. Sementara itu, pelatihan juga dilakukan untuk meningkatkan kualitas SDM organisasi melalui pembelajaran keterampilan tertentu. Beberapa program pelatihan yang lakukan yaitu pelatihan fotografi dan pemasaran produk berbasis teknologi.
Co-Authors Adiya, M. Hasmil Alfina Tiurmida Sitanggang Alyauma Hajjah Angriawan, Sherkhing Astri Ayu Purwati Cesar, Mario Darwin, Ricalvin Debi Setiawan Dewi Nasien Dwi Oktarina Dwi Oktarina Erlin Erlin Fadhillah, Maisya Fadrul, Fadrul Feri Candra Fransiskus Zoromi Gusrianty Gusrianty Gusrianty Gusrianty, Gusrianty Gusrio Tendra Gustientiedina Gustientiedina Hajjah, Alyaumah Hamzah, Muhammad Luthfi Harry Kurniawan Harry Kurniawan Hendri Hendri Irwan Irwan Irwan Irwan Kartika, Mega Kelvin H. Laili Suryati Manurung, Marisah Elfrida Marvin Marwan, Deinike Wanita Mery, Silvia Mimelientesa Irman Muhammad Luthfi Hamzah Muhammad Siddik Nurliana Nasution, Nurliana Purwati, Astri Ayu Rahman, Sarli Ramalia Nora Putri Ramalia Noratama Putri Rivaldo Famren Silaen Roni Sanjaya Rusilawati, Ermina Sarli Rahman Selvi Selvi Sianturi, Lioni Siddik, Muhammad Silvia Sari Sitompul Sitompul, Silvia Sari Sri Fitria Retnawaty Sunarti Suriyanti, Linda Hetri Suyan, Suyan Syawal, Mohd. Elvisrafi Wahyu Joni Kurniawan, Wahyu Joni Wilda Susanti Yermias Duha Yusrizal Yusrizal Yusrizal Zulfikri Zulyasdi, Ivan Afriyan