Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
3.753
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Informasi dan Komputer Jurnal Teknologi Informasi dan Pendidikan Infotekmesin Zonasi: Jurnal Sistem Informasi JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) G-Tech : Jurnal Teknologi Terapan Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) Jurnal Puan Indonesia Jurnal Akuntansi Keuangan dan Bisnis Tedc Journal of Informatics and Electronics Engineering Journal of Economics, Accounting, Tax and Management Media Elektrik JPPkM: Jurnal Pengabdian dan Pemberdayaan kepada Masyarakat Journal of Applied Information Technology and Innovation
Novita Lestari Anggreini
Politeknik TEDC
Religion Humanities Automotive Engineering 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 Energy Engineering Environmental Science Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Materials Science & Nanotechnology Mathematics Mechanical Engineering Physics Public Health Social Sciences Transportation Veterinary Other

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

Found 5 Documents
Search
Journal : Tedc

 1 
TEKNIK CLUSTERING DENGAN ALGORITMA K-MEANS UNTUK MENANGANI STRATEGI PROMOSI DI POLITEKNIK TEDC BANDUNG Novita Lestari Anggreini; Indra Budi
Jurnal TEDC Vol 13 No 1 (2019): Jurnal TEDC
Publisher : UPPM Politeknik TEDC Bandung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (208.231 KB)

Abstract

Berdasarkan data promosi yang telah dilakukan di tahun-tahun yang lalu, dapat dilihat suatu fakta bahwa penyebaran informasi mengenai Politeknik TEDC Bandung terjadi secara tidak merata dalam kegiatan Penerimaan Mahasiswa Baru. Jangkauan pengenalan kampus ini melalui koran Tribun Jabar hanya menjaring mahasiswa baru sebesar 10%, sedangkan dari wawancara peneliti dengan Ketua Penerimaan Mahasiswa Baru 2017 dapat memperoleh mahasiswa baru sebesar 40% melalui presentasi ke sekolah-sekolah yang ada di Cimahi, Bandung dan sekitarnya, promosi melalui para alumni dapat menjaring sebanyak 45% mahasiswa baru, sedangkan promosi dengan media baliho dan website dapat menjaring mahasiswa baru sebesar 5%. Kegiatan promosi-promosi ini mengakibatkan penyebaran jumlah mahasiswa baru di tiap-tiap program studi menjadi tidak merata. Untuk dapat melakukan promosi-promosi yang lebih efektif dan efisien, pada penelitian ini akan mengolah semua data yang telah didapatkan dari calon mahasiswa baru yang telah mendaftar, sehingga dapat mengetahui pola dari data-data tersebut dan akhirnya dapat diambil informasi-informasi yang tersembunyi dari data-data tersebut. Pengolahan data yang dilakukan adalah melalui klasterisasi dengan algoritma K-Means terhadap data para pendaftar yaitu tentang Nama Pendaftar, Tempat dan Tanggal lahir, Alamat, Agama, Nomor Telepon, Asal Sekolah, Program Studi Pilihan, dan Pembawa Informasi, yang mana data ini diperoleh dari kegiatan promosi tahun 2015 sampai tahun 2017. Setelah dilakukan pembersihan dan perbaikan data, kemudian dapat diperoleh suatu dataset yang harus dibuat lebih detail dan dapat memberikan informasi yang lebih spesifik dalam pengelompokkan data. Bilamana diperlukan maka ada juga beberapa data yang dibuang agar lebih efektif dalam melakukan pengujian dalam proses klasterisasi. Hasil akhir dari klasterisasi ini diperoleh adalah informasi dalam bentuk chart bars yang menunjukkan bahwa cara promosi yang paling vital adalah dengan kerjasama Politeknik TEDC Bandung dengan sekolah-sekolah lanjutan atas, juga dapat diketahui bahwa para pendaftar terbanyak adalah berasal dari Jawa Barat dan Sumatera Selatan, selain itu dapat diperoleh informasi bahwa program studi Sistem Informasi paling banyak yang diminati para lulusan SMA, dan para lulusan SMK lebih memilih program studi Teknik Informatika.
GAME EDUKASI MENGENAL SEJARAH PANCASILA BERBASIS MOBILE Diky Fermana; Novita Lestari Anggreini; Ari Sudrajat; Ratna Rizky Wulandari
Jurnal TEDC Vol 16 No 1 (2022): JURNAL TEDC
Publisher : UPPM Politeknik TEDC Bandung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (503.07 KB)

Abstract

Dimasa pandemi ini sekolah SMP Darul Hikmah di anjurkan untuk melakukan pembelajaran di rumah atau secara daring (online), tujuannya agar siswa tidak berkumpul sehingga menimbulkan kerumunan di lingkungan sekolah, tetapi pembelajaran di rumah ini masih kurang efektif di karenakan pembelajaran yang berlangsung dalam bentuk pemberian tugas, dan hilangnya motivasi belajar siswa dikarenakan sudah terlalu lama belajar secara daring (online), oleh karena itu dibuatlah media pembelajaran berbasis Game Edukasi agar para siswa tidak lagi merasa bosan dan termotivasi saat belajar di masa pandemi ini. Media pembelajaran berbasis Game Edukasi mengenal Sejarah Pancasila ini merupakan sebuah media alternatif untuk pembelajaran daring (online) di saat pandemi, media pembelajaran ini dibangun untuk membantu pembelajaran dan mengetahui pentingnya Sejarah Pancasila, Media pembelajaran ini dibuat menggunakan Adobe Illustrator dan Construct 2. Berdasarkan hasil pengujian User Acceptance Test (UAT) bahwa Game Edukasi mengenal Sejarah Pancasila mendapatkan hasil yang cukup baik dengan persentase 82,29%. Kata Kunci: game Edukasi, pandemi, Sejarah pancasila
KOMPARASI ALGORITMA K-MEANS DAN K-MEDOIDS UNTUK MENANGANI STRATEGI PROMOSI DI POLITEKNIK TEDC BANDUNG Novita Lestari Anggreini; Shandy Tresnawati
Jurnal TEDC Vol 14 No 2 (2020): Jurnal TEDC
Publisher : UPPM Politeknik TEDC Bandung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (503.542 KB)

Abstract

Penelitian ini membahas mengenai perbandingan antara Algoritma K-Means dan Algoritma K-Medoids dalam klasterisasi, dan hasilnya dapat diusulkan menjadi pertimbangan untuk memutuskan dalam menangani strategi promosi di Politeknik TEDC Bandung dalam kegiatan Penerimaan Mahasiswa Baru. Peneliti melakukan pengamatan langsung dan juga melalui sesi wawancara di bagian Promosi Penerimaan Mahasiswa Baru Politeknik TEDC Bandung untuk mengumpulkan data-data dan informasi yang dibutuhkan. Wawancara tersebut dilakukan langsung dengan mahasiswa tahun akademik 2015 sampai dengan tahun akademik 2017 mengenai seberapa mudah mereka mendapatkan informasi tentang Penerimaan Mahasiswa Baru di Politeknik TEDC Bandung. Proses klasterisasi memerlukan beberapa data sebagai data masukan yang meliputi Nama Pendaftar, Tempat dan Tanggal lahir, Alamat, Agama, Nomor Telepon, Asal Sekolah, Program Studi Pilihan, dan Pembawa Informasi, yang diperoleh dari data promosi tahun akademik 2015 sampai dengan tahun akademik 2017. Setelah dilakukan pembersihan dan perbaikan data, dapat diperoleh suatu dataset yang harus dibuat lebih detail, seperti data Alamat yang kemudian dipecah lagi menjadi Kecamatan, Kota dan Propinsi agar dapat memberikan informasi yang lebih spesifik dalam pengelompokkan data. Ada juga beberapa data yang tidak digunakan sehingga oleh peneliti dibuang agar lebih efektif dalam melakukan pengujian seperti Nama Pendaftar, Tempat dan Tanggal lahir, Agama, dan Nomor Telepon. Dalam penelitian ini juga peneliti menambahkan atribut baru seperti Jenis Sekolah yang dapat dibagi menjadi dua yaitu SMA dan SMK. Atribut ini dibuat agar dapat terlihat lebih jelas mengenai jenis sekolah yang mana yang lebih banyak mendaftar ke Politeknik TEDC Bandung.
INOVASI TEKNOLOGI AI DI BIDANG ALAT BERAT INDONESIA Nuhgraha, Yoddy Agung; Anggreini, Novita Lestari; Rohmayani, Dini
Jurnal TEDC Vol 19 No 2 (2025): JURNAL TEDC
Publisher : UPPM Politeknik TEDC Bandung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.70428/tedc.v19i2.1259

Abstract

The increasing need for efficiency and productivity in the Indonesian heavy equipment sector requires technological innovation to improve performance and reduce operational costs. This article aims to develop and implement Artificial Intelligence (AI) technology in heavy equipment in Indonesia, so that it can improve efficiency and productivity. By using an AI system development approach consisting of several stages, namely data collection, model development, testing, and implementation and also conducting needs analysis and identification of the potential for implementing AI technology in heavy equipment in Indonesia. The results show that AI technology can improve the efficiency and productivity of heavy equipment in Indonesia by reducing operational time and maintenance costs. In addition, AI technology can also improve work safety and reduce the risk of accidents. The conclusion obtained is that AI technology innovation can be an effective solution to improve efficiency and productivity in the Indonesian heavy equipment sector. Therefore, it recommends the application of AI technology to heavy equipment in Indonesia to improve performance and reduce operational costs.
PERANCANGAN SISTEM INFORMASI TEMPAT TIDUR BERBASIS WEB DI RUMAH SAKIT TNI. AU. DR. M. SALAMUN Pujilestari, Intan; Albaar, Sy Nur Qamaria; Anggreini, Novita Lestari
Jurnal TEDC Vol 17 No 2 (2023): JURNAL TEDC
Publisher : UPPM Politeknik TEDC Bandung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.70428/tedc.v17i2.703

Abstract

Penyelenggaraan pelayanan kesehatan secara paripurna, rumah sakit membutuhkan suatu sistem informasi yang akurat dan handal serta cukup memadai untuk meningkatkan pelayanan kepada pasien serta lingkungan yang terkait lainnya. Petugas Rekam Medik khususnya pada bagian pendaftran rawat inap harus berkomunikasi dl uke ruang rawat inap terlebih dahulu melalui media telepon untuk bertanya ada tidaknya status kamar yang kosong ketika ada pasien yang harus segera dirawat inap. Sehingga dapat mempengaruhi mutu pelayan di rumah sakit dimana pasien harus menunggu lagi untuk menerima informasi ketersediaan ruangan atau tempat tidur. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk membangun sistem informasi ketersediaan tempat tidur rawat inap di Rumah Sakit TNI. AU. Dr. M. Salamun. Metode pengerjaan sistemnya menggunakan metode waterfall dan di uji menggunakan Black Box Testing atau disebut Behavioral Testing dan User Acceptance Test (UAT). Hasil penelitian dan pengujian yang telah dilakukan untuk sistem informasi tempat tidur ini, diketahui 80% pengguna merasa sistem ini baik untuk digunakan, 9% pengguna merasa aplikasi ini sudah sangat baik, 9% lagi merasa aplikasi ini cukup baik, 1% merasa kurang baik, 1% lagi merasa sangat kurang baik. Proses pengecekan ketersediaan tempat tidur di rumah sakit TNI. AU. Dr. M. Salamun saat ini masih menggunakan media telepon untuk mengetahui status kamar yang kosong, dan perancangan sistem informasi tempat tidur di rumah sakit ini dibuat dalam bentuk web agar mudah diakses oleh petugas bahkan oleh masyarakat.
Co-Authors Ade Yuliana Al-Dayyeni, Wissam Albaar, Sy Nur Qamaria Alya Shafira, Salma Andiva, Anindita Nur Aqmal Mulqy Bagja Laksana Ari Sudrajat Aris Haris Rismayana Auliya Rahmawati Ayu Hendrati Rahayu Castaka Agus Sugianto Diky Fermana Dini Rohmayani Fitrah, Nuzul Karimah Hasbi Nur Ichsan Heldi Akbar Kosasih Heri Abijono Ichsan Perdana Putra Ichsan, Hasbi Nur Indra Budi Iskandar, Rachmat Miliani, Fera Muhammad Ridwan Muhammad Yusuf Fadhlan Nia Ekawati Nia Ekawati Nia Ekawati, Nia Nuhgraha, Yoddy Agung Prasanth, G. Rafi Pujilestari, Intan Puput Santoso Purnama Oktavia, Irma Ramdan, Dadan Saepul Ratna Rizky Wulandari Risman, Riski Shandy Tresnawati Shandy Tresnawati Shandy Tresnawati Tresnawati, Shandy Tri Pratiwi Olivia Riska Bokings