Articles
<![CDATA[PENGEMBANGAN APLIKASI ABSENSI FACE RECOGNATION MENGGUNAKAN OPENCV LIBRARY DAN ALGORITMA SIFT ]]>
<![CDATA[Muammar Khadapi]]>;
<![CDATA[Astrid Noviriandini]]>;
<![CDATA[Roni Andarsyah]]>;
<![CDATA[Kurniawati Kurniawati]]>;
<![CDATA[Siti Lestari]]>
<![CDATA[ Jurnal Informatika Kaputama (JIK) Vol 5 No 2 (2021): Volume 5, Nomor 2, Juli 2021 ]]>
Publisher : <![CDATA[STMIK KAPUTAMA ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.59697/jik.v5i2.269
<![CDATA[Kehadiran karyawan di dalam sebuah perusahaan merupakan salah satu aspek yang akan ditingkatkan karena menjadi faktor penilaian bagi atasan. Sebagian besar perusahaan masih menggunakan metode manual untuk absensi karyawan sebagai tanda tangan absen sehingga bisa menjadi celah ketidakjujuran karyawan dalam proses absensi. Hal ini dirasakan pula oleh manajemen koperasi pegawai PT. Telekomunikasi Indonesia, dimana kondisi yang berjalan saat ini, kehadiran karyawan diketahui dengan melakukan input NIK ke dalam form absensi. Kekurangan yang dirasakan selama ini adalah memungkinkan karyawan tersebut melakukan tindakan kecurangan dengan menginputkan NIK karyawan lainnya yang belum tentu waktu kedatangannya secara bersamaan. Dewasa ini, sistem absensi sudah berkembang,salah satunya adalah sistem absensi dengan pengenalan wajah. Pengenalan wajah merupakan teknologi biometrik yang telah diterapkan secara luas dalam sistem keamanan selain pengenalan retina mata, pengenalan sidik jari, dan iris mata. Pengenalan wajah adalah salah satu teknologi berbasis pemrosesan gambar yang menggunakan beberapa atau semua wajah untuk proses otentikasi. Sehingga tingkat keamanan untuk sistem lebih kuat. Aplikasi ini menggunakan kamera untuk menangkap wajah seseorang kemudian dibandingkan dengan wajah yang sebelumnya disimpan dalam database tertentu. Berdasarkan hal itu, diperlukan sebuah sistem yang dapat mengatur absensi secara komputerisasi dengan menggunakan teknologi pengenalan wajah agar data tersebut tersimpan dan terarsip dengan baik. Dalam penelitian ini, telah dilakukan pengembangan sistem absensi dengan rekaman wajah yang disimpan di dalam database kemudian data tersebut ditamplikan dalam web aplikasi sebagai user interfacenya agar mudah untuk digunakan. Setelah itu, dilakukan pengembangan lagi dengan pencocokan wajah pada aplikasi absensi dengan menggunakan algoritma SIFT, dimana mendapatkan tingkat keberhasilan kecocokan gambar mencapai 80% dengan waktu total proses kurang dari 20 detik.]]>
<![CDATA[ANALISA SENTIMEN TERHADAP BELAJAR ONLINE PADA MASA COVID-19 MENGGUNAKAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE BERBASIS PARTICLE SARM OPTIMIZATION ]]>
<![CDATA[Hermanto Hermanto]]>;
<![CDATA[Astrid Noviriandini]]>
<![CDATA[ Jurnal Informatika Kaputama (JIK) Vol 5 No 1 (2021): Volume 5, Nomor 1, Januari 2021 ]]>
Publisher : <![CDATA[STMIK KAPUTAMA ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.59697/jik.v5i1.311
<![CDATA[Coronavirus 19 (COVID-19) merupakan infeksi virus menular yang saat ini sudah merambah ke berbagai negara salah satunya di Indoenesia. Pemantauan penyebaran COVID-19 di Indonesia ditangani langsung oleh Pemerintah Indonesia terutama. Pemerintah Indonesia langsung menindak lanjuti kasus tersebut. Salah satu tindakan pemerintah adalah melakukan Social Distancing selama 14 hari untuk meminimalisir penyebaran virus tersebut. Kegiatan pembelajaran online ini dilakukan untuk mengganti kegiatan pembelajaran secara langsung. Pembelajaran online memiliki beberapa kelemahan yakni penggunaan jaringan internet membutuhkan infrastruktur yang memadai, membutuhkan banyak biaya, komunikasi memalui internet terdapat berbagai kendala/lamban. Komentar masyarakat di twitter mengenai belajar online cukup banyak. Namun memantau komentar dari masyarakat umum bukanlah hal yang mudah, dikarenakan jumlahnya sangat banyak untuk diproses sehingga peneliti ingin mengetahui sejauh mana analisa sentimen masyarakat berdasarkan komentar positif dan negatif dengan menggunakan teknik klasifikasi yaitu menggunakan Algoritma Support Vector Machine Berbasis Particle Swarm Optimization. Hasil pengujian dengan nilai akurasi dan nilai AUC yaitu yaitu untuk SVM + PSO nilai akurasi = 71.39% dan nilai AUC = 0.762. Untuk itu, Dalam penelitian ini dapat disimpulkan bahwa penggunaan Particle Swarm Optimization (PSO) pada model algoritma support vector machine (SVM) dapat menjadi solusi meningkatkan akurasi dan AUC analisa sentiment masyarakat mengenai belajar online pada masa covid-19 dapat digunakan untuk memberikan solusi terhadap permasalahan analisis sentimen Komentar masyarakat di twitter ada masa covid-19.]]>
<![CDATA[Prediksi Penyakit Liver Dengan Menggunakan Metode Naïve Bayes Dan K-Nearest Neighbour (KNN) ]]>
<![CDATA[Astrid Noviriandini]]>;
<![CDATA[Popon Handayani]]>;
<![CDATA[Syahriani Syahriani]]>
<![CDATA[ Prosiding TAU SNARS-TEK Seminar Nasional Rekayasa dan Teknologi Vol. 1 No. 1 (2019): Prosiding TAU SNAR-TEK Seminar Nasional Rekayasa dan Teknologi 2019 ]]>
Publisher : <![CDATA[Fakultas Teknik dan Teknologi - TANRI ABENG UNIVERSITY ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
<![CDATA[Keakuratan dalam memprediksi suatu penyakit di bidang kesehatan menjadikannya satu hal yang penting, Karena ini menyangkut kehidupan pasien. Seperti sampel data pada penelitian kami yaitu Liver. Kita tahu bahwa penyakit Liver dapat merusak salah satu organ tubuh manusia yaitu Hati. Ada beberapa factor yang menyebabkannya seperti penggunaan alcohol, merokok dengan berlebihan, ataupun adanya virus. Untuk itulah kami menggunakan metode Naïve Bayes dan K-Nearest Neighbour untuk mengetahui tingkat keakuratan pada penyakit liver ini. Hasil dari penelitian ini adalah K-Neares Neighbour lebih tinggi nilai keakuratannya dari pada Naïve Bayes]]>
<![CDATA[Penerapan Metode Simple Queue dalam manajemen Bandwith Jaringan Komputer Local Area Network (LAN) Pada PT. Uni Gemilang Sentosa Jakarta: Jaringan Komputer Local Area Network (LAN) ]]>
<![CDATA[Septyani, Herlina]]>;
<![CDATA[Noviriandini, Astrid]]>;
<![CDATA[Indriyani, Luthfi]]>
<![CDATA[ JURNAL TEKNOLOGI DAN ILMU KOMPUTER PRIMA (JUTIKOMP) Vol. 7 No. 1 (2024): Jurnal Teknologi dan Ilmu Komputer Prima (JUTIKOMP) ]]>
Publisher : <![CDATA[Fakultas Teknologi dan Ilmu Komputer Universitas Prima Indonesia ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.34012/jutikomp.v7i1.4900
<![CDATA[The Internet is a familiar part of business, government education, industry, and even offices, as at PT. Uni Gemilang Sentosa. Network system problems at PT. Ulni Gelmilang Selntosa is the absence of bandwidth management, which regulates the speed of the Internet for the Internet, so that the speed of the Internet is unstable between one and the other, which causes the use of the Internet not to be optimal, especially if someone is carrying out uploads and downloads. Bandwidth management controls and measures communications (network traffic and packets) on a network link to avoid congestion and poor performance. Simple queue is a method for limiting bandwidth by dividing bandwidth from small to medium and managing each user's upload and download bandwidth. One solution for bandwidth to be used more optimally is having bandwidth management using the simple queue method available on the network using MikroTik with bandwidth management at PT. Uni Gemilang internet access becomes smooth between one user and another according to their respective capacities. ]]>
<![CDATA[SISTEM INFORMASI LOWONGAN KERJA BERBASIS WEB ]]>
<![CDATA[Safitri, Maryanah]]>;
<![CDATA[Novianti, Aldhila]]>;
<![CDATA[Noviriandini, Astrid]]>
<![CDATA[ Jurnal Pilar Nusa Mandiri Vol 14 No 1 (2018): Pilar Nusa Mandiri : Journal of Computing and Information System Periode Maret 2 ]]>
Publisher : <![CDATA[LPPM Universitas Nusa Mandiri ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (835.504 KB)
|
DOI: 10.33480/pilar.v14i1.89
<![CDATA[Pelamar masih menggunakan cara-cara konvensional dalam menemukan informasi lowongan kerja, mereka datang ke perusahaan-perusahaan untuk melihat papan pengumuman lowongan kerja, pencarian juga dilakukan di media cetak seperti koran, majalah, brosur atau informasi dari orang ke orang. Hal yang sama juga dilakukan perusahaan yang ingin membuka lowongan pekerjaan. Proses tersebut memiliki kekurangan yaitu tidak efektif dan efisien sebab memerlukan waktu dan biaya yang relatif besar. Untuk itu, perlu dibangun sistem informasi lowongan kerja berbasis web dengan menggunakan prorotype model, dengan teknik pengumpulan data menggunakan observasi dan studi pustaka serta pengujian menggunakan WAPT 9.7. Sistem ini dapat memberikan kemudahan terhadap pelamar maupun perusahaan, dimana pelamar mendapatkan informasi lowongan pekerjaan dan mengirimkan lamaran secara online sedangkan perusahaan dapat memberikan informasi lowongan pekerjaan melalui website.]]>
<![CDATA[IMPLEMENTASI ALGORITMA DIJKSTRA UNTUK MENENTUKAN JALUR TERPENDEK WILAYAH PISANGAN DAN KAMPUS NUSA MANDIRI TANGERANG ]]>
<![CDATA[Noviriandini, Astrid]]>;
<![CDATA[Safitri, Maryanah]]>
<![CDATA[ Jurnal Pilar Nusa Mandiri Vol 13 No 2 (2017): Pilar Nusa Mandiri : Journal of Computing and Information System Periode Septemb ]]>
Publisher : <![CDATA[LPPM Universitas Nusa Mandiri ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (732.113 KB)
<![CDATA[Congestion in Tangerang has become a daily sight. Many steps have been taken by the government to overcome congestion. However, congestion still happens. Therefore road users must find their own way to solve the problem. One effective way is to find the shortest alternative route that can be traversed by using Dijkstra Algorithm. The use of Dijkstra's Algorithm can provide a solution because Dijkstra's algorithm gives the output of the fastest and shortest path from the origin to the destination.]]>
<![CDATA[LAN Bandwidth Management Using the Queue Tree Method ]]>
<![CDATA[Safinatunnaza, Salwa]]>;
<![CDATA[Noviriandini, Astrid]]>;
<![CDATA[Indriyani, Luthfi]]>;
<![CDATA[Fauziah, Sifa]]>
<![CDATA[ Golden Ratio of Data in Summary Vol. 5 No. 1 (2025): November - January ]]>
Publisher : <![CDATA[Manunggal Halim Jaya ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.52970/grdis.v5i1.887
<![CDATA[The advancement of technology, particularly in computer networks, has enabled global connectivity through the Internet. Computer networks connecting various devices allow for information sharing and communication. One common issue is slow internet speed due to suboptimal bandwidth utilization. To address this issue, bandwidth management becomes crucial, especially in managing multiple applications at PT. XYZ, bandwidth management is implemented using a Mikrotik router using the Queue Tree method. This method allows for flexible and fair bandwidth allocation, ensuring every device has a stable internet connection. This method helps enhance efficiency and ensures bandwidth allocation is aligned with user needs, resulting in smooth and evenly distributed connectivity across the network.]]>
<![CDATA[Customer Loyalty Classification With Random Forest Algorithm ]]>
<![CDATA[Sari, Anggi Puspita]]>;
<![CDATA[Noviriandini, Astrid]]>;
<![CDATA[Fauziah, Sifa]]>
<![CDATA[ IJISTECH (International Journal of Information System and Technology) Vol 9, No 1 (2025): The June Edition ]]>
Publisher : <![CDATA[Sekolah Tinggi Ilmu Komputer (STIKOM) Tunas Bangsa ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.30645/ijistech.v9i1.393
<![CDATA[Customer loyalty is very important for the survival of the company. Because with customers who have customer loyalty, they will make purchases regularly. Customer loyalty needs to be maintained to increase profits. The method is to classify loyal customers with non-loyal ones, in order to retain loyal customers and set strategies for non-loyal customers. The method used is classification with random forest with cleaning stages that can clean data from noise or empty data or data that does not match, selection that can select some data to be processed for classification, transformation that can change data into two or three formats, classification with random forest with split validation using testing data and training data and with rapidminer software. Evaluation by checking the results of the classification with random forest in the form of accuracy, precision, recall, and AUC. The results of the classification show from the accuracy table that the prediction of loyal and true loyal customers is 129 more than the prediction of not loyal and true not loyal customers which is 32. The accuracy result is 96.41% which shows that the data is really accurate with very high results. The recall result is 98.47%, while the precision result is 96.99%.]]>
<![CDATA[Customer Loyalty Classification With Random Forest Algorithm ]]>
<![CDATA[Sari, Anggi Puspita]]>;
<![CDATA[Noviriandini, Astrid]]>;
<![CDATA[Fauziah, Sifa]]>
<![CDATA[ IJISTECH (International Journal of Information System and Technology) Vol 9, No 1 (2025): The June Edition ]]>
Publisher : <![CDATA[Sekolah Tinggi Ilmu Komputer (STIKOM) Tunas Bangsa ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.30645/ijistech.v9i1.393
<![CDATA[Customer loyalty is very important for the survival of the company. Because with customers who have customer loyalty, they will make purchases regularly. Customer loyalty needs to be maintained to increase profits. The method is to classify loyal customers with non-loyal ones, in order to retain loyal customers and set strategies for non-loyal customers. The method used is classification with random forest with cleaning stages that can clean data from noise or empty data or data that does not match, selection that can select some data to be processed for classification, transformation that can change data into two or three formats, classification with random forest with split validation using testing data and training data and with rapidminer software. Evaluation by checking the results of the classification with random forest in the form of accuracy, precision, recall, and AUC. The results of the classification show from the accuracy table that the prediction of loyal and true loyal customers is 129 more than the prediction of not loyal and true not loyal customers which is 32. The accuracy result is 96.41% which shows that the data is really accurate with very high results. The recall result is 98.47%, while the precision result is 96.99%.]]>
<![CDATA[Perancangan Jaringan Virtual Local Area Network Menggunakan Cisco Packet Tracer Pada SMK Islam Assa’adatul Abadiyah ]]>
<![CDATA[Noviriandini, Astrid]]>;
<![CDATA[Bachtiar, Denny]]>;
<![CDATA[Indriyani, Luthfi]]>
<![CDATA[ JUKI : Jurnal Komputer dan Informatika Vol. 5 No. 2 (2023): JUKI : Jurnal Komputer dan Informatika, Edisi Nopember 2023 ]]>
Publisher : <![CDATA[Yayasan Kita Menulis ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.53842/juki.v5i2.389
<![CDATA[Computer network is a relationship between two or more separate computer systems, through a communication medium to carry out data communication with one another in order to share resources. SMK Islamic Assa’adatul Abadiyah was founded in 1984, which stands on a land area of 1237 m2, which has three majors namely: Office Administration, Accounting, Commerce. However, in 2011 SMK Islamic Assa’adatul Abadiyah added a competency competency department, namely the competency competency in Computer and Network Engineering. Internet network is one of the human needs to date. So many human activities have become easier with the internet network. However, problems arise on a network that is not working properly, making information and communication managers less optimal in the process of sending data and teaching/learning processes in the school lab. The solution provided to deal with problems on a network that is less than optimal is to design a VLAN (Virtual Local Area Network) network and change a HUB component to a Switch as network integration, install premium antivirus on computers, allow users to access the network without any problems and security on computers are safer.]]>
