Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
8.401
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Informatika Jurnal Ilmiah KOMPUTASI Jurnal Pengabdian UntukMu NegeRI Journal of Information Technology and Computer Science Jurnal Obsesi: Jurnal Pendidikan Anak Usia Dini Journal of Information Technology and Computer Science (JOINTECS) Teknika: Engineering and Sains Journal Jurnal Sains dan Informatika Jurnal Ilmiah Soulmath : Jurnal Edukasi Pendidikan Matematika BAREKENG: Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) JOISIE (Journal Of Information Systems And Informatics Engineering) JSAI (Journal Scientific and Applied Informatics) Building of Informatics, Technology and Science Jurnal Pengabdian Masyarakat IPTEKS Jurnal ABDINUS : Jurnal Pengabdian Nusantara Jurnal Tekinkom (Teknik Informasi dan Komputer) Abdimas Galuh: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Academia Open Indonesian Journal of Cultural and Community Development Indonesian Journal of Law and Economics Review Jurnal Penelitian Sekolah Tinggi Ilmu Kesehatan Nahdlatul Ulama Tuban Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) Community Empowerment JPM: JURNAL PENGABDIAN MASYARAKAT Proceedings Series on Physical & Formal Sciences PELS (Procedia of Engineering and Life Science) Procedia of Social Sciences and Humanities Jurnal Algoritma Indonesian Journal of Islamic Studies Publikasi Pengabdian Masyarakat Komputer dan Teknologi (PUNDIMASKOT) JOINCS (Journal of Informatics, Network, and Computer Science) SAGA: Journal of Technology and Information Systems Jurnal Penelitian Innovative Technologica: Methodical Research Journal PEDAMAS (Pengabdian Kepada Masyarakat) SAINTEK Physical Sciences, Life Science and Engineering Indonesian Journal of Applied Technology Journal of Internet and Software Engineering Prosiding Seminar Nasional Unimus Advances in Cancer Science Journal of Electrical Engineering Manajemen Pelayanan Kesehatan IJHCS Smatika Jurnal : STIKI Informatika Jurnal
Uce Indahyanti
Universitas Muhammadiyah Sidoarjo
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 : 64 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 64 Documents
Search

 2   3   4   5   6 
Implementasi Online Marketplace pada Industri Rumahan di Desa Bluru Permai Sidoarjo Damasta, Ifanda Reza; Rosid, Mochamad Alfan; Eviyanti, Ade; Indahyanti, Uce
Innovative Technologica: Methodical Research Journal Vol. 2 No. 4 (2023): December
Publisher : Indonesian Journal Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47134/innovative.v2i4.90

Abstract

UMKM atau Usaha Mikro Kecil Menengah merupakan kegiatan yang dapat memperluas lapangan pekerjaan dan dapat membantu ibu-ibu rumah tangga yang kreatif. Dengan adanya UMKM ibu-ibu dapat mengasah kekreatifan dan inovasi-inovasi, dan tidak hanya itu hasil dari kekreativitasannya dapat menghasilkan uang tambahan dengan cara di jual di pasar atau di rumah. Akan tetapi di era modern seperti ini UMKM sulit berkembang dikarenakan banyaknya saingan-saingan seperti perusahaan-perusahaan besar. Perkembangan UMKM pada saat ini terbilang lambat dikarenakan ketertinggalan, menggunakan atau mengadopsi teknologi modern. Dengan adanya perusahan-perusahan ini UMKM harus mengikuti kemajuan teknologi seperti ini agar dapat bersaing dengan perusahaan-perusahan besar ini dan dapat melebarkan target customer mereka. Dengan adanya permasalahan ini terdapat sebuah solusi yaitu pembuatan program atau web. Dengan adanya web atau program ini di harapkan dapat membantu meringankan permasalah-permasalahan yang ada di umkm tersebut. web ini di buat dengan metode waterfall, Metode waterfall adalah pendekatan terstruktur dan terurut dalam pengembangan perangkat lunak yang dimulai dengan analisis kebutuhan pengguna dan diakhiri dengan dukungan terhadap perangkat lunak yang dikembangkan secara keseluruhan. Pendekatan ini meliputi tahapan perencanaan, permodelan, konstruksi, dan penyerahan sistem ke pengguna akhir. dengan metode ini dapat terbuatlah sebuah web yang dapat membantu umkm tersebut.
Educational Data Mining on Student Academic Performance Prediction: A Survey: Educational Data Mining Pada Prediksi Kinerja Akademik Mahasiswa : Sebuah Survey Indahyanti, Uce; Azizah, Nuril Lutvi; Setiawan, Hamzah
Procedia of Social Sciences and Humanities Vol. 3 (2022): Proceedings of the 1st SENARA 2022
Publisher : Universitas Muhammadiyah Sidoarjo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21070/pssh.v3i.344

Abstract

Student academic performance prediction has become a hot research topic, and is still a research trend in the field of educational data mining (EDM). The application of data mining in the education domain can find some hidden knowledge and patterns, which help in decision making for management to improve the education system. This study presents survey results in the form of systematic mapping of literature related to EDM, which aims to identify methods, datasets, and results obtained by researchers in the last five years.
Fitur Ekstraksi pada Pemodelan Topik Menggunakan Metode Latent Dirichlet Allocation pada Peristiwa Kebocoran Data Ariansyah, Achmad; Indahyanti, Uce
Indonesian Journal of Applied Technology Vol. 1 No. 2 (2024): April
Publisher : Indonesian Journal Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47134/ijat.v1i2.3041

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mencari fitur ekstraksi terbaik serta menerapkan pemodelan topik dari data Twitter tentang kebocoran data pribadi, salah satu trending topik akibat ulah oknum hacker bjorka dimana data yang tersebar merupakan data penting seperti NIK dan SIM Card rakyat Indonesia. Penelitian dilakukan dengan metode Latent Dirichlet Allocation (LDA) menggunakan fitur ekstraksi Bag of Word (BoW) dan TF-IDF, dan data yang digunakan terdiri dari 11.067 tweet dari platform twitter. Pemodelan dengan menggunakan fitur ekstraksi BoW menghasilkan score coherences terbaik bernilai 0.47 dengan 3 topik utama terkait kebocoran data seperti kominfo lindungi data pribadi, johnny g plate bertanggung jawab atas kasus kebocoran data ulah hacker bjorka dan perlindungan data pribadi rakyat memalui ruu pdp. Sementara itu, dengan fitur ekstraksi TF-IDF mendapatkan score coherences terbaik bernilai 0.47 dengan 5 topik utama, akan tetapi topik tersebut tidak dapat di interpretasikan dengan baik seperti menggunakan fitur ekstraksi BoW.
Prediksi Angka Harapan Hidup Penduduk Menggunakan Metode XGBoost Kurniawan, Wildan; Indahyanti, Uce
Indonesian Journal of Applied Technology Vol. 1 No. 2 (2024): April
Publisher : Indonesian Journal Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47134/ijat.v1i2.3045

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi angka harapan hidup di beberapa negara wilayah Asia menggunakan algoritma XGBoost Regressor. Data yang digunakan berasal dari UCI Machine Learning Repository. Dalam penelitian ini, peneliti membangun model prediksi menggunakan pendekatan machine learning dan melakukan evaluasi berdasarkan tingkat akurasi dan Mean Absolute Error (MAE). Hasil penelitian menunjukkan bahwa model XGBoost Regressor memiliki tingkat akurasi sebesar 96,8% dalam memprediksi angka harapan hidup. Nilai MAE yang diperoleh adalah sebesar 0,97. Temuan ini menunjukkan potensi algoritma XGBoost Regressor sebagai alat yang efektif dalam memprediksi angka harapan hidup di wilayah Asia. Hasil ini dapat memiliki implikasi positif dalam pengambilan keputusan berbasis data serta perencanaan kebijakan kesejahteraan masyarakat.
Analisis Jumlah Prediksi Penyebaran HIV/AIDS di Kabupaten Sidoarjo menggunakan Metode Multiple Linier Regression Azizah, Risma Nur; Nisak, Umi Khoirun; indahyanti, Uce
Physical Sciences, Life Science and Engineering Vol. 1 No. 1 (2023): December
Publisher : Indonesian Journal Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47134/pslse.v1i1.163

Abstract

Berdasarkan sumber data yang diperoleh dari Dinas Komunikasi dan Informasi Provinsi Jawa Timur, jumlah kasus HIV/AIDS di Indonesia menempati urutan keempat terbanyak yaitu Provinsi Jawa Timur termasuk Kabupaten Sidoarjo. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk memprediksi bahwa jumlah penderita HIV/AIDS di Kabupaten Sidoarjo yang semakin meningkat dari tahun ke tahun. Sumber data penelitian ini bersifat privat dari Dinas Kesehatan Kabupaten Sidoarjo. Data yang digunakan adalah dataset pada tahun 2020-2022, yang meliputi atribut dengan hasil prediksi penderita HIV/AIDS positif dengan nilai prediksi pada tahun 2023 yaitu 795,667, pada tahun 2024 934,167, sedangkan pada tahun 2025 1072,667. Data diolah dengan rapid miner menggunakan metode yang dipilih yaitu multiple linier regression berganda, karena data atribut yang dikumpulkan lebih dari satu. Untuk performa model regresi linier berganda yang dihitung dengan uji validasi root mean squared error (RSME) dengan hasil nilai 0.816 yang dimana semakin kecil hasil prediksinya maka semakin valid.
Sistem Informasi Perekrutan Karyawan di Rumah Sakit menggunakan Metode Analisis Pieces Fahmi, M. Yusril; Indahyanti, Uce
Journal of Internet and Software Engineering Vol. 1 No. 1 (2024): January
Publisher : Indonesian Journal Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47134/pjise.v1i1.2246

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan dan mengimplementasikan sistem rekrutmen berbasis digital di Rumah Sakit Siti Khodijah Muhammadiyah Cabang Sepanjang. Dalam konteks perubahan menuju era digitalisasi, penelitian ini mengisi kesenjangan dalam pemahaman mengenai efisiensi dan pengelolaan rekrutmen karyawan di rumah sakit. Metode pengembangan sistem meliputi analisis kebutuhan, desain sistem, pengembangan perangkat lunak, dan implementasi sistem. Hasil dari penelitian ini berdasarkan uji fungsionalitas dengan menggunakan metode blackbox didapatkan hasil system informasi perekrutan karyawan sesuai dengan apa yang diharapkan. Penelitian ini berkontribusi dalam meningkatkan pemahaman tentang penerapan teknologi digital dalam manajemen sumber daya manusia di rumah sakit.
Prediksi Penyakit Hipertensi Menggunakan Metode Decison Tree dan Random Forest: Aditya, M. Fahrul Rizki; Azizah, Nuril Lutvi; Indahyanti, Uce
Jurnal Ilmiah Komputasi Vol. 23 No. 1 (2024): Jurnal Ilmiah Komputasi : Vol. 23 No 1, Maret 2024
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32409/jikstik.23.1.3503

Abstract

Hipertensi merupakan isu kesehatan masyarakat yang penting dimana jarang menyebabkan gejala nyata pada kesehatan fungsional pasien. Hipertensi merupakan faktor resiko utama pada penyakit jantung coroner, gagal jantung serta stroke. Faktor penyebab terjadinya hipertensi adalah umur, jenis kelamin, Riwayat keluarga, genetic, kebiasaan merokok, obesitas, kurang aktivitas fisik, stress, dan penggunaan esterogen. Saat ini teknologi semakin berkembang. Dalam konteks perkembangan teknologi, komunitas medis diberikan kemudahan dengan adanya solusi berbasis teknologi. Salah satu di antaranya adalah program yang memanfaatkan kecerdasan buatan untuk deteksi penyakit hipertensi, dengan implementasi dalam bidang kecerdasan mesin (machine learning). Penelitian ini bertujuan memberikan kontribusi terhadap pengembangan aplikasi yang dapat membantu para profesional medis, terutama dokter dan rumah sakit, dalam mendiagnosis penyakit hipertensi dengan tingkat akurasi yang optimal. metode yang digunakan dalam penelitian ini yaitu decision tree dan random forest. tTahapannya meliputi pemrosesan ulang data hingga evaluasi. Metode decision tree menghasilkan akurasi mencapai 100%, dan hasil yang sama juga diperoleh dari metode random forest. Dengan keduanya meraih akurasi maksimal, penelitian ini memperkuat kemampuan kedua metode tersebut dalam mendiagnosis serta mengelola penyakit hipertensi secara efektif
Prediksi Kelayakan Pemberian Kredit Menggunakan Metode Random Forest Firmansah, Noval; Uce Indahyanti; Ade Eviyanti
Jurnal Ilmiah Komputasi Vol. 22 No. 4 (2023): Jurnal Ilmiah Komputasi : Vol. 22 No 4, Desember 2023
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32409/jikstik.22.4.3515

Abstract

Penelitian ini menggunakan data dari Kaggle, yang terdiri dari 32,581 baris dan 12 kolom, untuk mengembangkan model prediksi kelayakan kredit. Tujuan penelitian adalah mengidentifikasi faktor-faktor yang memengaruhi kelayakan kredit dan mengembangkan model yang akurat dalam memprediksi apakah seorang peminjam layak atau tidak menerima kredit. Penelitian melibatkan langkah-langkah pra-pemrosesan data, termasuk imputasi missing value dan penanganan outlier, serta pembagian dataset menjadi data latih dan data uji. Hasil menunjukkan bahwa model mencapai akurasi sebesar 93,28%, dengan parameter terbaik 'max_depth': 30, 'min_samples_leaf': 1, 'min_samples_split': 2, dan 'n_estimators': 100. Penelitian ini memberikan kontribusi dalam pemahaman kelayakan kredit dan pengembangan model prediksi yang dapat digunakan oleh lembaga keuangan untuk pengambilan keputusan kredit yang lebih tepat.
Revolutionizing Hospital IT Security through ISO 27001 Launched in Indonesia Rafiiqa, Tasya; Indahyanti, Uce; Nisak , Umi Khoirun
Academia Open Vol 9 No 2 (2024): December
Publisher : Universitas Muhammadiyah Sidoarjo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21070/acopen.9.2024.7052

Abstract

This study examines the security of the E-HOS System at RSUD Ibnu Sina Kab. Gresik, identifying critical threats and vulnerabilities, and offering mitigation strategies. Using qualitative methods, including interviews, observations, and documentation, data was collected from December 2022 to May 2023. The OCTAVE framework revealed 17 potential risk events, with user-related risks being the most significant, showing an RPN as high as 162 for access rights abuse. The study recommends implementing ISO 27001 controls—Access Control, Human Resource Security, and Communications Security—to enhance system security. These findings highlight the importance of robust IT security governance in healthcare settings. Highlight: Critical Risks: 17 events, highest risk in user access rights abuse. Methodology: Used OCTAVE framework, interviews, observations, documentation. Recommendations: Implement ISO 27001 controls: Access Control, HR Security, Communications Security. Keyword: E-HOS System, SIMRS security, OCTAVE method, risk assessment, ISO 27001
IMPLEMENTASI DATA MINING DALAM KLASIFIKASI DIAGNOSA KANKER PAYUDARA MENGGUNAKAN ALGORITMA LOGISTIC REGRESSION Yahya Anugerah Dwi Khurrota A'yunan; Uce Indahyanti; Suhendro Busono
Jurnal Tekinkom (Teknik Informasi dan Komputer) Vol 6 No 2 (2023)
Publisher : Politeknik Bisnis Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37600/tekinkom.v6i2.948

Abstract

Breast cancer is a very dangerous disease. It is considered as one of the most serious threats to women's health. To treat breast cancer, surgery and chemotherapy are two common approaches. It is important to diagnose breast cancer early to minimize the severity and increase the chance of cure. This study aims to classify breast cancer diagnoses using Logistic Regression. The data used is secondary data downloaded from Kaggle.com totaling 569 records. The data is processed through encoding to change the data type into numeric. Data must also go through outlier handling to remove the same data or excess data that does not match the z-score requirements. Then the data that is ready to be processed is then divided into training and testing data with a ratio of 70%: 30%. This study produces an accuracy rate of 98% on the prediction of breast cancer patients after classification modeling and model testing using the confusion matrix method.
Co-Authors Abidin, Husnul Ade Eviyanti Ade Eviyanti Aditya, M. Fahrul Rizki Afidah, Dewi Nur Aisha Hanif Alfinda Ayu Hadikasari Anis Farihah, Anis Ariansyah, Achmad Arif Senja Fitrani Arif Senja Fitroni Aris Hendra Prayoga Astutik, Ika Ratna Indra Awalludin, Krisna Azizah, Risma Nur Azmuri Wahyu Azinar Berlian Putri Pertiwi Busono, Suhendro Cecep Kusmana Cholifah, Cholifah Cholifah, Cholifah Cindy Cahyaning Astuti Dafit Setiawan Jaya Damasta, Ifanda Reza Deby Kurniawan Armananda Dewi Komala Sari Edi Widodo, Edi Eko Agus Suprayitno Eriyanto, Sandi Eko Fahmawati, Zaki Nur Fahmi, M. Yusril Fery Febbyanto Firdausi Usqi Salsabilah Firmansah, Noval Fitri Nur Latifah Fitroni, Arif Senja Hadikasari, Alfinda Ayu Hamzah Setiawan Ika Ratna Indra Astutik Irwan Alnarus Kautsar Khubro, Jamaluddin Jumadil Krisfianto, Moh Ifan Krisnaningsih, Diah Kurniawan, Wildan Lely Ika Mariyati Lily Puspa Dewi Maghfiroh, Alfiah Malihatin S, Ulfah Mauliana, Metatia Intan Metatia Intan Mauliana Moch. Aji Bagus Firmansyah Mochamad Alfan Rosid Mochammad Donni Kurniawan Muhammad Arsyad Dhani Muhammad Syamsuddin Nisak , Umi Khoirun Novia Ariyanti Nuril Lutvi Azizah Pertiwi, Berlian Putri Prayugah, Indra Putra, Rolando Jordan Permana Rafiiqa, Tasya Ramdansyah, Adiffanani Ratih Puspitasari Rohman Dijaya Rolando Jordan Permana Putra Setiawan, Hamzah Siti Nur Haliza Suhendro Busono Suhendro Busono Sukarjadi Sukarjadi Sumadyo, Sasmito Bagus Sumarno Sumarno Suryani, Siti Dwi Suseno Ardiansyah Syahrul Ibnu Rafi Tutut Anjarsari Umi Khoirun Nisak Usabili, Syaikhina Vevy Liansari via nabila banda Wahyu Santoso Yahya Anugerah Dwi Khurrota A'yunan Yoyok Supriyono Yulian Findawati Yulius Hari Yunianita Rahmawati Yunianita Rahmawati, Yunianita Yuwanto, Mahmud Adi Zaki Nur Fahmawati Zamorano, Ifan