Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
10.916
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Informatika dCartesian: Jurnal Matematika dan Aplikasi Jurnal Simetris Jurnal Ilmiah Teknik Elektro Komputer dan Informatika (JITEKI) Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan SMATIKA Jurnal Informatika IJCIT (Indonesian Journal on Computer and Information Technology) Jurnal EMT KITA JIKO (Jurnal Informatika dan Komputer) JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA Jurnal Pilar Nusa Mandiri Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia JUTEI (Jurnal Terapan Teknologi Informasi) JURNAL TEKNIK INFORMATIKA DAN SISTEM INFORMASI METHOMIKA: Jurnal Manajemen Informatika & Komputerisasi Akuntansi MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer Jurnal ULTIMA Computing J-SAKTI (Jurnal Sains Komputer dan Informatika) JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) Jurnal Informatika JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) ComTech: Computer, Mathematics and Engineering Applications Jutisi: Jurnal Ilmiah Teknik Informatika dan Sistem Informasi Progresif: Jurnal Ilmiah Komputer Jurnal Informatika dan Rekayasa Perangkat Lunak Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi) Jurnal Tekinkom (Teknik Informasi dan Komputer) Aiti: Jurnal Teknologi Informasi Jurnal Teknologi Informatika dan Komputer IJECS: Indonesian Journal of Empowerment and Community Services J-SAKTI (Jurnal Sains Komputer dan Informatika) Jurnal Ekonomi JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi) Jurnal Indonesia : Manajemen Informatika dan Komunikasi Kesatria : Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer dan Manajemen) JuTISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi)
Magdalena Ariance Ineke Pakereng
Universitas Kristen Satya Wacana
Religion 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 Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Mathematics Public Health Social Sciences Other

Published : 95 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 95 Documents
Search

 3   4   5   6   7 
Prediksi Volume Penyaluran Air Minum Kota Salatiga Tahun 2021 Berdasarkan Time Data Series Menggunakan Regresi Linear Diva Christalivea; Magdalena A. Ineke Pakereng
Jurnal EMT KITA Vol 7 No 2 (2023): APRIL 2023
Publisher : Lembaga Otonom Lembaga Informasi dan Riset Indonesia (KITA INFO dan RISET) - Lembaga KITA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35870/emt.v7i2.1031

Abstract

One of our most basic needs is water, water needed for the body and the need for cooking, washing, and other needs. Based on the number of customers, this study seeks to predict the volume of water that will be distributed. Valid data must be available for a long time to make accurate predictions. This is the benchmark for predicting patterns that are used to predict the next year, the data taken is a five-year timeframe, which is to predict the next year. A method used to predict, namely linear regression technique. A technique called linear regression is used to determine how close the relationship between the effect variable and the causal variable is. After forecasting, predictive data is generated in 2021, and compared to the previous year, there has been a change in the number of distribution volumes and customers. Where the total volume is predicted to be 4927284 and it is predicted that there will be 282126 customers in 2021.
Pembuatan Aplikasi Peramalan Kriminalitas Berbasis Web Menggunakan Framework CodeIgniter Adam Belo Paembonan; Magdalena A. Ineke Pakereng
Syntax Literate Jurnal Ilmiah Indonesia
Publisher : Syntax Corporation

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (294.763 KB) | DOI: 10.36418/syntax-literate.v7i12.10216

Abstract

Kriminalitas memIliki beberapa motif kejahatan yaitu perampokan, pengancaman, curanmor, penipuan, aniaya biasa, pengeroyokan, hingga penggelapan. Masyarakat perlu mengetahui jenis kriminal dengan tingkat kriminalitas yang tinggi sehingga masyarakat beserta pihak yang berwajib dapat meminimalisir tingkat kriminalits yang terjadi di daerah tersebut. Berdasarkan masalah yang ada maka dilakukan perancangan aplikasi peramalan kriminalitas berdasarkan sampel data yang telah didapatkan dibeberapa tahun sebelumnya dan akan menghasilkan peramalan kriminalitas yang akan terjadi di beberapa tahun berikutnya. Perancangan aplikasi berbasis web menggunakan framework codeigniter dan untuk melakukan peramalan kriminalitas menggunakan metode double exponential smoothing holt’s. Penelitian yang dilakukan menghasilkan aplikasi peramalam kriminalitas berbasis web yang dapat memberikan informasi peramalan kriminalitas yang akan terjadi dari tahun 2022 sampai dengan tahun 2025.
Analisis Tingkat Kepuasan Pengguna Website Tanggap COVID-19 Provinsi Jawa Tengah Menggunakan Metode Kano Chrys Nathanael Santoso; Magdalena A. Ineke Pakereng
Syntax Literate Jurnal Ilmiah Indonesia
Publisher : Syntax Corporation

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (296.464 KB) | DOI: 10.36418/syntax-literate.v8i3.11497

Abstract

Pemerintah Provinsi Jawa Tengah melakukan terobosan dalam bidang teknologi yaitu menciptakan sebuah aplikasi berbasis website yang dinamakan “ Tanggap COVID – 19 Provinsi Jawa Tengah”, yaitu merupakan sebuah website yang dibentuk untuk menyajikan informasi, data, dan visualisasi tentang penyebaran, pencegahan, penanggulangan Covid-19, data vaksinasi, RS rujukan, dan juga berita seputar pandemi di Jawa Tengah. Analisa tingkat kepuasan pengguna terhadap website Tanggap Covid-19 Provinsi Jawa Tengah ini dilakukan untuk mendapatkan sebuah penilaian dari masyarakat pengguna website tersebut. Penilaian kepuasan pengguna terhadap website tersebut merupakan suatu hasil dan penilaian keberhasilan. Berdasarkan permasalahan tersebut akan dilakukan sebuah analisis tingkat kepuasan pengguna menggunakan metode KANO sebagai masukan untuk pengembangan system selanjutnya. Hasil dari pengukuran tingkat kepuasan pengguna menggunakan metode KANO memberikan hasil yang berada pada attractive dan must-be, dimana hasil evaluasi menyatakan bahwa kepuasan pengguna sangat berpengaruh terhadap system
Analisis Sentimen Tweet Pengguna Twitter Terkait Diabetes Menggunakan Metode Naive Bayes Afiyatar Asyer Asyer; Magdalena A. Ineke Pakereng Ineke Pakereng
Jutisi : Jurnal Ilmiah Teknik Informatika dan Sistem Informasi Vol 12, No 2: Agustus 2023
Publisher : STMIK Banjarbaru

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35889/jutisi.v12i2.1234

Abstract

Diabetes is a disease that has serious implications for the health and overall well-being of individuals, and there are diverse perspectives within society regarding this condition, leading to prolonged debates. Twitter is a popular platform where public opinions are often shared, and sentiment analysis on Twitter can provide insights into users' perceptions of diabetes, whether positive, negative, or neutral, to understand the health literacy regarding obesity among Twitter users. Sentiment analysis was conducted using text mining methodology, with a total of 26,038 crawled tweets, resulting in a sample of 4,635 data points. Through the Naïve Bayes algorithm, the sentiment analysis yielded 22% positive sentiment, 14% negative sentiment, and 64% neutral sentiment. The accuracy rate achieved was 87%. The sentiment analysis of tweets related to diabetes using text mining leaned more towards neutral sentiment than negative or positive sentiment. The accuracy of the Naïve Bayes algorithm falls within the category of "Good Classification".Keywords: Sentiment Analysis; Text Mining; Twitter: Diabetes: Naïve Bayes. AbstrakDiabetes merupakan suatu penyakit yang berdampak serius terhadap kesehatan dan seluruh bagian tubuh penderitanya, banyak pandangan dari masyarakat terhadap penyakit diabetes yang menimbulkan perdebatan berkepanjangan. Twitter merupakan pilihan platform yang sering digunakan untuk memberikan opini publik, analisis sentimen di Twitter dapat memberikan gambaran persepsi pengguna terhadap diabetes baik secara positif, negatif ataupun netral untuk mengetahui literasi kesehatan terhadap persepsi obesitas pengguna platform Twitter. Analisis sentimen dilakukan dengan metode text maining dengan jumlah crawling sebanyak 26,038 dan menghasilkan sampel 4,635 data. Melalui algoritme Naïve Bayes hasil analisis sentimen didapatkan sentimen positif sebesar 22%, sentimen negatif sebesar 14%, dan sentimen netral sebesar 64%. Nilai akurasi dihasilkan sebesar 87%. Analisis sentimen tweet terkait diabetes menggunakan text maining lebih mengarah pada sentimen netral dibandingkan sentimen negatif dan sentimen positif. Nilai dari akurasi algoritme Naïve Bayes masuk dalam kategori “Good Classification”. 
Visualisasi Algoritma Kruskal dan Prim dalam Mencari Rute Terpendek Berbasis Unity 3D William Chrisnando Ekasaputra; Magdalena A. Ineke Pakereng
Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi) Vol 7 No 3 (2023): JULY-SEPTEMBER 2023
Publisher : KITA Institute

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35870/jtik.v7i3.866

Abstract

Kruskal and Prim algorithms are two Minimum Spanning Tree search algorithms on a graph that has similarities. With the speedy development of technology, a new learning media emerged, namely games. This research was conducted to design and test a game that can explain and visualize how Kruskal and Prim's algorithm works. The result of this research is expected to prove the efficiency of learning Kruskal and Prim algorithm easier and at better efficiency than traditional way of studying. The data in this research originated from a questionnaire distributed to game users who are still students or students. The results showed an increasing number of game users who understood the Kruskal and Prim algorithms.
PERANCANGAN UI/UX APLIKASI SISTEM PEMBERKASAN BIDANG PERTANAHAN KABUPATEN MIMIKA BERBASIS WEB MENGGUNAKAN METODE DESIGN THINKING Deni Supimum Jaya; Magdalena A. Ineke Pakereng
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol 12, No 3 (2024)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v12i3.5064

Abstract

Bidang Pertanahan sebagai pijakan utama pembangunan suatu daerah tidak bisa dipandang sebelah mata dengan memahami peran sentral bidang pertanahan dalam menyediakan layanan publik yang efisien. Upaya untuk meningkatkan kualitas pelayanan, maka perlu merancang Aplikasi Sistem Pemberkasan Bidang Pertanahan yang berbasis web , mengusung konsep Design Thinking yang inovatif . Pengujian prototipe Aplikasi Sistem Pemberkasan Bidang Pertanahan dilakukan dengan menerapkan tata System Usability Scale (SUS) sebagai landasan yang digunakan dalam ventilasi desain yang telah ditampilakan. Dalam proses penghitungan System Usability Scale (SUS), dilakukan melalui pengisian kuesioner yang berisi 10 pernyataan sesuai dengan format pertanyaan standar. Aplikasi Sistem Pemberkasan Bidang Pertanahan mendapat jawaban positif berdasarkan identifikasi masalah yang telah diidentifikasi waktu mendesain web, dimana mendapat nilai rata-rata pengujian desain menggunakan tata SUS adalah mendapat 76.67. Masuk dalam pendapat yang Baik, dan keseluruhannya berarti desain berfungsi dengan optimal.
IDENTIFIKASI PENGARUH KUALITAS UDARA TERHADAP KONDISI PASIEN COVID-19 DENGAN 1 ALGORITMA NAIVE BAYES Monica Dias Febriyanti; Alz Danny Wowor; Magdalena A. Ineke Pakereng
JURNAL INFORMATIKA DAN KOMPUTER Vol 8, No 2 (2024): September 2024
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat - Universitas Teknologi Digital Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26798/jiko.v8i2.867

Abstract

Pandemi Covid-19 atau corona virus sangat meresahkan bagi masyarakat Indonesia karena penyebarannyayang sangat mudah, virus ini dapat ditularkan melalui tetesan kecil (droplet) dari mulut maupun hidung pen-derita covid-19. Pada kasus tertentu virus ini juga bisa menginfeksi pernafasan berat sehingga menyebabkanpneumonia (infeksi paru-paru). Masyarakat yang memiliki daya tahan tubuh lemah sangat mudah tertular virusini, salah satu penyebab daya tahan tubuh melemah yaitu kualitas udara yang tidak bagus oleh karena itu pene-litian ini melakukan identifikasi pengaruh dari kualitas udara terhadap kondisi pasien covid-19 menggunakanalgoritma Naïve Bayes. Data diperoleh melalui website corona.jakarta.go.id dan Jakarta OpenData, setelah prep-rocessing diperoleh 610 data yang dibagi menjadi 80% data training dan 20% data testing. Penggunaan denganAlgoritma Naïve Bayes menunjukkan nilai akurasi yang tinggi yaitu 82,73%. Hasil identifikasi berdasarkan al-goritma naïve bayes dalam empat class, class sangat berpengaruh 2,3%, class berpengaruh 62,8%, class kurangberpengaruh 34,5%, dan class tidak berpengaruh 0.4%. Dengan demikian kualitas udara ikut mempengaruhikondisi pasien covid-19 di wilayah Propinsi DKI Jakarta.
Penerapan Text Mining Untuk Advertising Pada Data Tweets Zalora Indonesia Dengan Menggunakan Metode K-Means Clustering Feybiola Agustine Andrea Ompo; Magdalena A. Ineke Pakereng
Progresif: Jurnal Ilmiah Komputer Vol 20, No 1: Februari 2024
Publisher : STMIK Banjarbaru

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35889/progresif.v20i1.1576

Abstract

Zalora Indonesia is one of the online retail business people who use Twitter social media as a means to do advertising. The purpose of this study is to determine the type of tweets content that is widely liked and retweeted by Zalora Indonesia followers to advertise to Twitter users. The collection of tweets data is done by integrating the Twitter API and Python programming language. The data analysis method is carried out by utilizing 2 tools, namely the Python programming language for text preprocessing and Rapidminer for data processing using the K-Means algorithm. The results of the application of the K-Means algorithm are 4 clusters, including Zalora cashback (cluster 1), skincare and woman style (cluster 2), payday and shopping time (cluster 3), as well as holiday promos (cluster 4). Based on the calculation of the average number of likes and retweets in each cluster, the type of content with the most likes and retweets was obtained, namely regarding holiday promos (cluster 4). So that business people can take advantage of the like and retweet features as a means for advertising to Zalora Indonesia users.Kata kunci: Zalora Indonesia; Text Mining; Clustering; K-Means; Twitter AbstrakZalora Indonesia merupakan salah satu pelaku bisnis retail online yang menggunakan media sosial Twitter sebagai sarana untuk melakukan advertising. Tujuan dari penelitian ini yaitu untuk mengetahui jenis konten tweets yang banyak dilakukan likes dan retweet oleh followers Zalora Indonesia untuk melakukan advertising kepada pengguna Twitter. Pengumpulan data tweets dilakukan dengan mengintegrasikan Twitter API dan bahasa pemrograman Python. Metode analisis data dilakukan dengan memanfaatkan 2 tools yaitu bahasa pemrograman Python untuk proses text preprocessing serta Rapidminer untuk pengolahan data menggunakan algoritma K-Means. Hasil dari penerapan algoritma K-Means terdapat 4 klaster, diantaranya mengenai cashback zalora (cluster 1), skincare dan woman style (cluster 2), payday dan waktu belanja (cluster 3), serta promo hari raya (cluster 4). Berdasarkan perhitungan jumlah rata-rata like dan retweet pada tiap klaster, diperoleh jenis konten dengan like dan retweet terbanyak yaitu mengenai promo hari raya (cluster 4). Sehingga pelaku bisnis dapat memanfaatkan fitur like dan retweet sebagai sarana untuk advertising kepada pengguna Zalora Indonesia.Kata kunci: Zalora Indonesia; Text Mining; Clustering; K-Means; Twitter
ANALISIS KEPUASAN PENGGUNA E-COMMERCE LAZADA DI INDONESIA MENGGUNAKAN METODE IMPORTANCE PERFORMANCE ANALYSIS (IPA) Simamora, Lasriama Agnes E; Pakereng, Magdalena A. Ineke
JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Vol 9, No 2 (2024)
Publisher : STKIP PGRI Tulungagung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29100/jipi.v9i2.4696

Abstract

E-Commerce membawa peluang besar di dunia bisnis dengan menyediakan beberapa produk dan dijual secara online. Penggunaan E-Commerce sendiri tergolong mudah,efisien, dan  biaya lebih murah membuat banyak pelanggan beralih dari belanja langsung toko ke E-Commerce sebagai alat proses transaksi belanja. Lazada adalah salah satu aplikasi E-Commerce yang sedang banyak dikunjungi oleh konsumen. Aplikasi ini adalah produk dari perusahaan E-Commerce Asia Tenggara yang didirikan oleh Rocket Internet dan Pierre Poignant pada 2012 lalu. Peneliti menggunakan metode Importance Performance Analysis yang mempunyai fungsi utama untuk menampilkan informasi mengenai faktor-faktor pelayanan yang menurut konsumen sangat mempengaruhi kepuasan, loyalitasnya, serta pelayanan yang perlu diperbaiki dan pada saat ini mungkin belum memuaskan pelanggan sepenuhnya. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis tingkat kepuasan konsumen terhadap layanan E-Commerce Lazada di Indonesia. Kepuasan terhadap layanan yang diberikan oleh E-Commerce Lazada ini sangat diperlukan agar perusahaan mendapatkan keuntungan tersendiri. Penelitian ini menggunakan dataset Kaggle dan didapatkan hasil tingkat kesesuaian antara tingkat kepuasan dan kepentingan diatas hasil terbesar yang didapatkan yaitu sebesar 99,17%, yang termasuk kedalam kategori sangat baik dan hampir sempurna, akan tetapi dari 99,17%, konsumen masih terdapat kesenjanjangan -0,02% konsumen yang merasa kinerja E-Commerce Lazada belum sesuai dengan keinginan atau harapan konsumen.
IMPLEMENTASI PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS PADA K-MEANS UNTUK KLASTERISASI TINGKAT PENDIDIKAN PENDUDUK KABUPATEN SEMARANG Dewi, Syarafina; Pakereng, Magdalena A. Ineke
JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Vol 8, No 4 (2023)
Publisher : STKIP PGRI Tulungagung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29100/jipi.v8i4.4101

Abstract

Indonesia diperkirakan akan menghadapi bonus demografi pada tahun 2035. Sebagai upaya untuk menghadapi hal tersebut, negara Indonesia membutuhkan sumber daya manusia yang berkualitas salah satunya melalui pendidikan. Namun ditinjau dari Angka Partisipasi Kasar (APK) untuk tingkat pendidikan tinggi di Kabupaten Semarang masih tergolong rendah, yaitu 19,25%. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan tingkat pendidikan berdasarkan jenis kelamin, umur, dan status individu dalam keluarga dengan menggunakan algoritma K-Means dan reduksi dimensi melalui metode Principal Component Analysis (PCA). Penelitian ini dilakukan dengan mengolah data hasil Survei Sosial Ekonomi Nasional 2021 Maret (KOR) Wilayah Kabupaten Semarang yang bersumber dari data Badan Pusat Statistik (BPS). Setelah dilakukan analisis, dihasilkan dua komponen utama dengan proporsi kumulatif mencapai 70%. Kemudian, setelah dilakukan reduksi dimensi dengan menggunakan metode PCA, analisis klaster dilakukan dengan menggunakan algoritma K-means yang menghasilkan empat kelompok dengan karakteristik yang berbeda untuk masing-masing klaster.
Co-Authors Adam Belo Paembonan Afiyatar Asyer Asyer Afril Caesar Muhammad Hanif Agnes Meilosa Callysta Alvira Karisma Putri Alz Danny Wowor Andeka Rocky Tanaamah Angela Putri Larasati Darakay Anggara, Richardus Sapta Antonius Bintang Timur Aziiz, Anriza Kurnia Bramantya, Samuel Dwi Canavaro, Claudio Chrys Nathanael Santoso Deni Supimum Jaya Devara Putra Aryasa Dewi, Syarafina Dimara, Indri Dio Yudha Perdana Diva Christalivea Dwayne Jeremy Euagellino Prihanto Dwi Hosanna Bangkalang Eirene Claudia Ratmoko Ellen Arnetta Ellen Yumanda Erwien Christianto Evangs Falensky, Lee Valdho Federick Jonathan Felik Darmawan Wijaya Felix David Fernando, Fery Ferryan Nur Setyawan Feybiola Agustine Andrea Ompo Geraldie Tanu Saputra Getsemani Salisa Margaretha Harjono, Rhaka Pradena Heinricho Dimas Prasetya Hendrawan Suprayogi Jesajas, Marthen Billy Jessica Christiani Irawan Jonathan Nandika Gustin Juan Andrew Suthendra Julio, Erry Kaferin, Eggia Kevin Alexander Harjanto Kevin Setiawan Klaudius Nikotino P Kristoko Dwi Hartomo Kumbara, Perdana Bagas Tirta Letuna, Noliyanti Ria Mei Irawati Michael, Sean Mochammad Iqbal Tawakal Monica Dias Febriyanti Muhammad Haidar Wijaya Nadya Glorya Najoan Najoan, Nadya Glorya Nanda Choirul Ngantung, Ronaldo Kristoforus Ni Made Grace Advendi Nina Setiyawati Obidje, Bhilton Mesianus Pali'pangan, Prihart Julian Pattipeilohy, Rioldy Leonard Perdana Bagas Tirta Kumbara Prasetya, Ezra Inti Pratama, Leonnyndra Putra Prihantoro Manahan Tobing Puspitasari, Pipit Putra, Arios Wardana Putra, Oktavian Alle Mahenswa Radithya Airlangga Ramos Somya Ririn Ayu Ardila Rizki, Muhammad Bagus Salama, Aditya Saputra, Denny Agusto Simamora, Lasriama Agnes E Sindhi Diah Ayu Palupi Sofia Sofia Sonny Endrawan Susanto, Vincent Exelcio Talahaturuson, Januar C. Tarigan, Aldy Alvharo Tuah, Oliver Vincent Virgelius Hendrawan Taralandu Wicaksana, Prasetya Wicaksono, Embang Aulia William Chrisnando Ekasaputra Yoridi, Maria Leonila Yawa Yos Richard Beeh Yos Richard Beeh Yosepinus Trinaldo Yoshua Kenny Nugroho