Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
4.169
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Tekno : Jurnal Teknologi Elektro dan Kejuruan Techno.Com: Jurnal Teknologi Informasi Jurnal Sosioteknologi Jurnal Transformatika JUSIFO : Jurnal Sistem Informasi Jurnas Nasional Teknologi dan Sistem Informasi Sistemasi: Jurnal Sistem Informasi JMM (Jurnal Masyarakat Mandiri) SELAPARANG: Jurnal Pengabdian Masyarakat Berkemajuan MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer Multitek Indonesia : Jurnal Ilmiah Jurnal Tecnoscienza JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Journal of Advanced in Information and Industrial Technology (JAIIT) Sewagati Jurnal Informatika Polinema (JIP)
Endah Septa Sintiya
Politeknik Negeri Malang
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Chemistry Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Environmental Science Health Professions Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Mathematics Medicine & Pharmacology Nursing Public Health Social Sciences Other

Published : 29 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 29 Documents
Search

 1   2   3 
Analyzing the Application of Optical Character Recognition: A Case Study in International Standard Book Number Detection Imam Fahrur Rozi; Ahmadi Yuli Ananta; Endah Septa Sintiya; Astrifidha Rahma Amalia; Yuri Ariyanto; Arin Kistia Nugraeni
MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer Vol. 24 No. 2 (2025)
Publisher : Universitas Bumigora

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30812/matrik.v24i2.4367

Abstract

In the era of advanced education, assessing lecturer performance is crucial to maintaining educational quality. One aspect of this assessment involves evaluating the textbooks authored by lecturers. This study addresses the problem of efficiently detecting International Standard Book Numbers (ISBNs) within these textbooks using optical character recognition (OCR) as a potential solution. The objective is to determine the effectiveness of OCR, specifically the Tesseract platform, in facilitating ISBN detection to support lecturer performance assessments. The research method involves automated data collection and ISBN detection using Tesseract OCR on various sections of textbooks, including covers, tables of contents, and identity pages, across different file formats (JPG and PDF) and orientations. The study evaluates OCR performance concerning image quality, rotation, and file type. Results of this study indicate that Tesseract performs effectively on high-quality, low-noise JPG images, achieving an F1 score of 0.97 for JPG and 0.99 for PDF files. However, its performance decreases with rotated images and certain PDF conditions, highlighting specific limitations of OCR in ISBN detection. These findings suggest that OCR can be a valuable tool in enhancing lecturer performance assessments through efficient ISBN detection in textbooks.
Pengembangan Chatbot Berbasis Framework RASA pada Website Bank Sampah Sriwilis Vista, Candra Bella; Tundjung, Mellyana; Fatmawati, Triana; Sintiya, Endah Septa
Jurnal Informatika Polinema Vol. 12 No. 2 (2026): Vol. 12 No. 2 (2026)
Publisher : UPT P2M State Polytechnic of Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33795/jip.v12i2.9569

Abstract

Perkembangan teknologi informasi dalam bidang Natural Language Processing (NLP) membuka peluang pemanfaatan chatbot sebagai solusi layanan informasi berbasis website yang interaktif dan responsive di tengah keterbatasan tenaga pelayanan dan waktu operasional. Chatbot memungkinkan pengguna memperoleh informasi secara real-time tanpa keterlibatan operator manusia secara langsung, sehingga dapat meningkatkan efisiensi dan ketersediaan layanan. Penelitian ini bertujuan mengembangkan chatbot berbasis Framework Really Awesome Software Automation (RASA) pada Website Bank Sampah Sriwilis serta menganalisis pengaruh konfigurasi pipeline Natural Language Understanding (NLU) terhadap performa klasifikasi intent. Metode pengembangan sistem menggunakan model Waterfall yang meliputi tahap analisis kebutuhan, perancangan sistem, implementasi, dan pengujian. Dataset disusun dalam bahasa Indonesia, terdiri dari 9 intent dengan total 250 kalimat. Eksperimen dilakukan terhadap tiga konfigurasi pipeline, yaitu DIETClassifier sebagai model baseline, DIETClassifier dengan penambahan fitur leksikal melalui RegexFeaturizer dan LexicalSyntacticFeaturizer, serta LogisticRegressionClassifier sebagai model pembanding. Evaluasi kinerja model dilakukan menggunakan metrik accuracy, precision, recall, dan F1-score. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model berbasis DIETClassifier memberikan peningkatan performa akurasi sebesar 5% dibandingkan Logistic Regression. Konfigurasi model dengan penambahan pipeline RegexFeaturizer dan LexicalSyntacticFeaturizer menghasilkan nilai accuracy terbaik sebesar 93%, precision 93%, recall 91%, dan F1-score 91%. Dengan demikian, pemilihan konfigurasi pipeline yang tepat serta penerapan fitur tambahan berpengaruh signifikan terhadap peningkatan performa chatbot berbasis RASA pada layanan informasi Bank Sampah Sriwilis.
Bahasa Inggris Usman Nurhasan; Dian Hanifudin Subhi; Anugrah Nur Rahmanto; Endah Septa Sintiya; Deddy Kusbianto Purwoko Aji
MULTITEK INDONESIA Vol 20 No 1 (2026): July
Publisher : Universitas Muhammadiyah Ponorogo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24269/mtkind.v20i1.13681

Abstract

Automated evaluation of flowchart representations is essential for the facilitation of the acquisition of basic programming concepts. Nevertheless, traditional evaluation systems that rely exclusively on structural matching demonstrate some of their most fundamental limitations. The false negative misclassification rates of such systems are frequently high when students create visually distinct structures for algorithmic logic that are semantically equivalent. A hybrid assessment framework is introduced in this study to improve the reliability and efficacy of code evaluation in order to address this challenge. The model that has been proposed combines the probabilistic feature extraction capabilities of Graph Convolutional Networks (GCNs) with mathematical logic verification through symbolic execution of an SMT Solver. While the SMT Solver deterministically establishes functional equivalence, the GCN module adaptively manages graph topological variations. Use of a real-world dataset consisting of 3.600 flowcharts generated by novice students was implemented to assess the hybrid system's functionality. According to quantitative experimental results, the proposed framework obtained a peak F1 Score of 0.88, which is a substantial improvement over conventional Abstract Syntax Tree (AST) methods (F1 Score 0.75). Additionally, the 77.4% reduction in false negative rates was achieved by incorporating the SMT Solver in comparison to a pure GCN configuration. Finally, the semantic equivalence and structural divergence issues that arise during algorithm assessment are effectively resolved by this dual architectural integration. By implementing the proposed system, higher education institutions are equipped with a more dependable mechanism for reducing human error, thereby improving the impartiality, accuracy, and efficiency of the evaluation process.
Teknik Elisitasi Kebutuhan Perangkat Lunak: Literatur Review Ari Cahaya Puspitaningrum; Endah Septa Sintiya
JUSIFO : Jurnal Sistem Informasi Vol 8 No 1 (2022): June
Publisher : Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Islam Negeri Raden Fatah Palembang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.19109/jusifo.v8i1.11569

Abstract

The selection of software requirements elicitation techniques is very important for organizations as the first step in the software development process. This study is motivated by the existence of problems, where the organization does not understand the type of software being developed, so it is difficult to determine the right need elicitation technique. In this study, a literature review was used by collecting existing studies. Used 17 studies related to the discussion of elicitation techniques used. This study aims to review previous studies so as to produce recommendations for software requirements elicitation techniques. Based on the study, it can be concluded that interview, prototyping and JAD are most often used in software projects. In addition, for the small-medium scale software projects, more use of interviews, JAD, and ERD-based specifications. Meanwhile, the large-scale software projects involve more stakeholders with elicitation techniques such as group discussions, interviews, and parallel discussions to find joint solutions.
RANCANG BANGUN SISTEM INFORMASI BERBASIS EXTREME PROGRAMMING UNTUK TRANSPARANSI PENGELOLAAN DONASI PANTI ASUHAN Endah Septa Sintiya; Candra Bella Vista; Dimas Wahyu Wibowo; Arya Kusumawardana; Ari Cahaya Puspitaningrum
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 9 No. 1 (2025): JATI Vol. 9 No. 1
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v9i1.12328

Abstract

Tantangan hingga saat ini bahwa panti asuhan kesulitan dalam pengelolaan data anak asuh, pencatatan donasi, serta pelaporan keuangan seringkali dilakukan secara manual. Hal ini rentan terhadap kesalahan dan memakan waktu yang lama untuk pencarian hingga pelaporan. Panti asuhan memerlukan dukungan karena mempunyai tujuan mulia dalam membantu anak-anak yatim piatu dan kaum dhuafa seperti yang dilakukan panti asuhan Mawaddah Warohmah. Tujuan penelitian ini melakukan implementasi sistem Big Data, panti asuhan agar dapat mengumpulkan, menyimpan, dan menganalisis data dalam jumlah besar dari berbagai sumber donasi. Penerapan pengelolaan Big Data diharapkan dapat meningkatkan profesionalisme dan kepercayaan masyarakat terhadap panti asuhan, serta memaksimalkan pemanfaatan donasi untuk kesejahteraan anak asuhan. Metode yang digunakan yaitu extreme programming dengan tahap Planning, Design, Coding dan Testing. Hasil pengembangan sistem informasi berisikan fitur lengkap dengan pengelolaan acara panti, dana donatur dan administrasi dengan menggunakan framework Laravel berbasis MVC yang memudahkan dalam manajemen website yang digunakan. Hasil Pengujian  fungsional (BlackBox) terbukti sesuai atau valid, dan User Acceptance Testing (UAT) dengan presentase 96,8% hal ini terbukti sistem ini membantu dalam pengelolaan administrasi dan donasi kegiatan panti asuhan.
ANALISIS SENTIMEN MULTI-PLATFORM UNTUK STRATEGI PEMASARAN DIGITAL PADA DESTINASI WISATA Endah Septa Sintiya; Syahira Azizah Rendra Putri; Gunawan Budi Prasetyo; Candra Bella Vista
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 10 No. 3 (2026): JATI Vol. 10 No. 3
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v10i3.18253

Abstract

Media sosial dan platform ulasan digital berperan penting dalam membentuk citra destinasi wisata, namun perbedaan karakteristik antar platform sering menghasilkan distribusi sentimen yang tidak merata. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen publik terhadap destinasi wisata melalui pendekatan multi-platform serta merumuskan strategi pemasaran digital yang efektif. Data dikumpulkan dari Google Maps, TikTok, dan Instagram menggunakan teknik scraping. Pelabelan sentimen dilakukan dengan pendekatan hybrid yang mengombinasikan metode lexicon-based dan Support Vector Machine (SVM). Proses klasifikasi menggunakan algoritma Random Forest dengan fitur TF-IDF, serta evaluasi model dilakukan menggunakan 10-Fold Cross Validation. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model Random Forest mencapai akurasi sebesar 87,60%, precision 87,68%, recall 87,93%, dan F1-score 87,55%. Analisis distribusi sentimen mengungkap perbedaan karakteristik antar platform, di mana Google Maps didominasi sentimen negatif (47,4%), Instagram cenderung netral (46,1%), dan TikTok menunjukkan dominasi sentimen netral (53,5%). Selain itu, hasil analisis divisualisasikan menggunakan Priority Action Matrix yang mengidentifikasi strategi Quick Wins seperti peningkatan respons pada Google Maps dan kampanye user-generated content sebagai prioritas utama karena berdampak tinggi dengan upaya rendah. Penelitian ini memberikan kontribusi dalam pengembangan analisis sentimen multi-platform serta perumusan strategi pemasaran digital berbasis data pada destinasi wisata.
Analisis Ketersediaan Beras Menggunakan Sistem Dinamik Sebagai Pendukung Kebijakan Ketahanan Pangan Endah Septa Sintiya
JURNAL TECNOSCIENZA Vol. 7 No. 2 (2023): JURNAL TECNOSCIENZA
Publisher : JURNAL TECNOSCIENZA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51158/tecnoscienza.v7i2.852

Abstract

Ketersediaan pangan menjadi isu global dalam memberikan jaminan warga negara dari ancaman peningkatan kelaparan. Sektor pertanian menjadi hal penting sebagai penghasil kebutuhan pangan dalam mendukung program Sustainable Development Goals. Indonesia sebagai salah satu negera pertanian ternyata masih menemui kendala dalam meningkatkan ketersediaan beras sebagai komoditas utama. Permasalahan terjadi ketika produksi beras fluktuatif mengikuti pola tanam, sementara konsumsi beras stabil dan dapat meningkat setiap tahun yang tidak diikuti dengan peningkatan ketersediaan beras. Beberapa variabel mempengaruhi dinamika padi dan ketersediaan beras. Sehingga diperlukan pemodelan sistem dinamik untuk memberikan rekomendasi model dan skenario dalam penentuan kebijakan strategis peningkatan ketersediaan beras untuk 10 tahun mendatang melalui uji validasi dan peramalan. Terdapat tiga jenis skenario yang dapat digunakan sebagai pilihan keputusan. Hasil terbaik terdapat pada skenario 2 dengan melakukan peningkatan jumlah beras ekspor, menaikkan jumlah cadangan beras pemerintah diikuti dengan menambah produksi padi terbukti paling tinggi nilai rata-ratanya dalam 10 tahun yang akan datang. Validasi menghasilkan nilai error rate 0.00131% dan Error Variance 0.08196%. Sehingga terbukti dari beberapa pilihan tersebut dapat dijadikan alternatif dukungan dalam membuat keputusan strategis.
Metode MOORA Sebagai Pendukung Keputusan Rekrutmen Pekerja Part Time Untuk Mahasiswa Jurusan Teknologi Informasi Dhebys Suryani Hormansyah; Endah Septa Sintiya; Luqman Affandi
JURNAL TECNOSCIENZA Vol. 8 No. 1 (2023): JURNAL TECNOSCIENZA
Publisher : JURNAL TECNOSCIENZA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51158/tecnoscienza.v8i1.1045

Abstract

Mahasiswa membutuhkan pengalaman kerja sebagai bekal dalam bekerja di industri. Mahasiswa dengan kemampuan IT kesulitan untuk mencari pekerjaan part time pada platform penyedia jasa yang besar. Mereka dituntut bersaing dengan senior IT yang sudah memiliki pengalaman lebih banyak, untuk mengatasi tantangan ini dibutuhkan konsep sistem pendukung keputusan untuk menampung minat kerja mahasiswa dilengkapi dengan fitur perangkingan. Hal ini akan mempermudah penyedia kerja dalam memilih pegawai dari kalangan mahasiswa yang sesuai. Metode yang digunakan yaitu MOORA (Multi-Objective Optimization by Ratio) untuk menyesuaikan rasio kebutuhan pekerjaan. Kriteria yang digunakan program studi, pengalaman kerja dan magang, sedang menempuh skripsi, pengalaman organisasi, jumlah setifikasi keahlian, kemampuan pengerjaan project, pengalaman project penelitian dosen, dan pengalaman project pengabdian dosen. Sehingga penelitian ini dapat digunakan sebagai dasar rekrutmen dengan perangkingan pegawai mahasiswa sehingga mudah dan informatif.
Sistem Informasi Manajemen Posyandu Harmoni untuk Mendukung Digitalisasi Data Kesehatan Balita dan Ibu Endah Septa Sintiya; Rizdania; Afifah Nurul Izzati; Septyana Riskitasari; Deasy Sandhya Elya Ikawati
JURNAL TECNOSCIENZA Vol. 9 No. 2 (2025): JURNAL TECNOSCIENZA
Publisher : JURNAL TECNOSCIENZA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51158/wmkz8n26

Abstract

Pelayanan data kesehatan balita dan ibu di Posyandu masih banyak dilakukan secara manual, yang rentan terhadap kesalahan pencatatan, kehilangan data, serta keterbatasan akses informasi. Permasalahan ini menghambat efektivitas pengelolaan layanan dan pemantauan tumbuh kembang anak serta kesehatan ibu. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan Sistem Informasi Manajemen Posyandu Harmoni sebagai solusi digital dalam mendukung proses pencatatan dan pengelolaan data kesehatan secara lebih terstruktur dan efisien. Metode pengembangan sistem yang digunakan adalah Extreme Programming (XP), yang menekankan pada iterasi pendek, kolaborasi intensif dengan pengguna, dan pengujian berkelanjutan. Fitur utama sistem mencakup pengelolaan data balita, data ibu, pencatatan imunisasi, pemeriksaan kesehatan, serta laporan kegiatan posyandu. Pengujian dilakukan menggunakan pendekatan User Acceptance Testing (UAT) dengan melibatkan sepuluh responden, terdiri dari admin posyandu dan perwakilan donatur.Hasil pengujian menunjukkan tingkat kepuasan pengguna yang sangat tinggi, dengan rata-rata persentase sebesar 96,4%. Hal ini membuktikan bahwa sistem telah memenuhi kebutuhan pengguna baik secara fungsional maupun usability. Penelitian ini merekomendasikan implementasi sistem secara luas di berbagai Posyandu serta pengembangan fitur integrasi dengan sistem kesehatan daerah.
Co-Authors Adevian Fairuz Pratama Affandi, Luqman Afifah Nurul Izzati Agung Nugroho Pramudhita Ahmadi Yuli Ananta Amalia, Astrifidha Rahma Amanda, Sely Ruli Ananta, Ahmadi Yuli Andhani, Yasmine Navisha Anugrah Nur Rahmanto Anugrah Nur Rahmanto Apol Pribadi Apol Pribadi Ari Cahaya Puspita Ningrum Ari Cahaya Puspitaningrum Ari Cahaya Puspitaningrum Ari Cahaya Puspitaningrum Arin Kistia Nugraeni Arya Kusumawardana Ashri Shabrina Afrah Astrifidha Rahma Amalia Bekti Cahyo Hidayanto Candra Bella Vista Candra Bella Vista Deasy Sandhya Elya Ikawati Deddy Kusbianto Purwoko Aji Dhebys Suryani Hormansyah, Dhebys Suryani Dian Hanifudin Subhi Dimas Wahyu Wibowo Dodit Suprianto Eka Larasati Amalia Ekojono Ekojono Ekojono, Ekojono Erfan Rohadi Farida Ulfa Fayra, Syahla' Syafiqah Feby Artwodini Muqtadiroh Fitrani, Laqma Dica Furqon, Muhammad Ariful Gunawan Budi Prasetyo Hidayah, Hilda Khoirotul Ikawati, Deasy Sandhya Elya Imam Fahrur Rozi Imam Fahrur Rozi Irmasari Hafidz Irsyad Arif Mashudi Izzati, Afifah Nurul Khakim Ghozali Kusumawardana, Arya Latif, Ummi Khaira Luqman Affandi Luqman Affandi Mahfud Jiono Mohammad Al Hafidz Muhammad Afnan Habibi Najwa, Nina Fadilah Nugraeni, Arin Kistia Pramudhita, Agung Pratama, Adevian Fairuz Rafandi, Hanif Naufal Rita Sari Rita Sari Rizdania Rizdania, Rizdania Sely Ruli Amanda Sely Ruli Amanda SEPTYANA RISKITASARI Sofyan Noor Arief Syahira Azizah Rendra Putri Tony Dwi Susanto Triana Fatmawati Tundjung, Mellyana Ulfa, Farida Usman Nurhasan Yuri Ariyanto Yuri Ariyanto