Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
5.364
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Pixel : Jurnal Ilmiah Komputer Grafis Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Infotech Journal Jurnal Khatulistiwa Informatika JURNAL PETIK TELKA - Telekomunikasi, Elektronika, Komputasi dan Kontrol Jurnal Informatika Global Jutisi: Jurnal Ilmiah Teknik Informatika dan Sistem Informasi Progresif: Jurnal Ilmiah Komputer JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Santika : Jurnal Ilmiah Sains dan Teknologi JOURNAL OF INFORMATION SYSTEM RESEARCH (JOSH) Journal of Informatics, Information System, Software Engineering and Applications (INISTA) Idealis : Indonesia Journal Information System Jurnal FASILKOM (teknologi inFormASi dan ILmu KOMputer) Jurnal Pengabdian Masyarakat Indonesia Jurnal SAINTIKOM (Jurnal Sains Manajemen Informatika dan Komputer) Bit (Fakultas Teknologi Informasi Universitas Budi Luhur) "JAMASTIKA" Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika Dedication : Jurnal Pengabdian Masyarakat
Winda Apriandari
Universitas Muhammadiyah Sukabumi
Humanities Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Materials Science & Nanotechnology Public Health Social Sciences Other

Published : 43 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 43 Documents
Search

 1   2   3   4   5 
Implementasi Azure Cognitive Services dalam Pengembangan Chatbot Layanan Informasi Skripsi Nur Asiah Ramdani; Asriyanik Asriyanik; Winda Apriandari
Pixel :Jurnal Ilmiah Komputer Grafis Vol 15 No 1 (2022): Vol 15 No 1 (2022): Jurnal Ilmiah Komputer Grafis
Publisher : STEKOM PRESS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51903/pixel.v15i1.751

Abstract

The Thesis is a compulsory subject that must be followed by undergraduate students to complete their study period. The Thesis is different from other courses related to the procedures in it. In the Informatics Engineering study program at Muhammadiyah University of Sukabumi, the dissemination of thesis information was spread through 5 different media, but this was not effective because it took a lot of time and made the work repeated. Therefore, to facilitate the dissemination of information, the researchers created a chatbot application that can answer questions about thesis information automatically without human supervision. To produce a smart chatbot, Microsoft Azure Cognitive Services QnA Maker service is used in its manufacture. The chatbots were tested using alpha and beta testing and concluded that making chatbot applications with Azure Cognitive Services QnA Maker made finding thesis information more accurate, effective, and efficient.
An Extreme Programming Approach for Instructor Performance Evaluation System Development Agung Pambudi; Winda Apriandari
Journal of INISTA Vol 5 No 2 (2023): May 2023
Publisher : LPPM INSTITUT TEKNOLOGI TELKOM PURWOKERTO

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20895/inista.v5i2.1050

Abstract

The aim of this research was to develop an instructor performance evaluation system for Information Technology Training Center (ITTC) of Islamic State University (UIN) Sunan Kalijaga Yogyakarta using Extreme Programming (XP) methodology. The system was designed to evaluate the performance of instructors in the ICT (Information and Communication Technology) Training process based on certain criteria. The XP method was an agile software development approach that emphasizes iterative development, continuous testing, and customer involvement. The proposed system was developed through several iterations that involve continuous feedback from the ITTC management. The development of the system followed the XP process, which was included planning, designing, coding, testing, refactoring, and integrating. Trainees can access the system to evaluate instructors, and the system helped the ICT training management to determine the instructor's performance for future employment contracts. The system has undergone functionality testing, which resulted in a 100% functionality test and 95,5% of usability test. This system was an effective tool for evaluating the performance of ICT training instructors and can be used to determine the effectiveness of training programs. The system's usability and functionality had been tested and proven to be highly effective, making it a valuable resource for ICT training management.
Pengembangan Usaha Mandiri Masyarakat Desa Melalui Badan Usaha Milik Desa Asep Budiman Kusdinar; Winda Apriandari
Dedication : Jurnal Pengabdian Masyarakat Vol 7 No 1 (2023)
Publisher : LPPM Universitas PGRI Argopuro Jember

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31537/dedication.v7i1.1033

Abstract

Usaha mandiri masyarakat Desa merupakan kegiatan usaha yang dilakukan oleh perseorangan ataupun kelompok dan berkesinambungan. Usaha ini meningkatkan potensi dan produktifitas pelaku usaha terhadap popularitas Desa di Lingkungannya. Tujuannya untuk meningkatkan produk usaha yang berkualitas agar daya beli masyarakatnya meningkat. Usaha mandiri tersebut sebelumnya sudah dilakukan berupa produk industri rumahan, paket gula merah, pengadaan pupuk buatan masyarakat Desa, dan jasa pengiriman bahan baku keripik singkong. Cara yang dilakukan untuk mengolah produk tersebut berupa integrasi bahan-bahan olahan menjadi produk jadi yang hasilnya siap untuk dipasarkan. Keberhasilan usaha mandiri tersebut telah tercapai sebesar 85% sedangkan sisanya sebesar 15% melalui pengembangan usaha melalui dukungan pemerintah Desa dalam bentuk Badan Usaha Milik Desa (BUMDes). Dengan demikian, produk usaha mandiri ini berhasil apabila masyarakatnya mau menjual secara luas lewat pedagang eceran maupun lewat media elektronik, media sosial, dan internet.
Prediksi Hasil Pertandingan Liga Serie A Menggunakan Metode Naïve Bayes Ridwan Adi Pratama; winda apriandari; didik indrayana
Jurnal SAINTIKOM (Jurnal Sains Manajemen Informatika dan Komputer) Vol 22, No 2 (2023): Agustus 2023
Publisher : PRPM STMIK TRIGUNA DHARMA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53513/jis.v22i2.8448

Abstract

Sepak bola adalah olahraga yang sangat populer di seluruh dunia, dengan banyak penggemar yang melakukan prediksi hasil pertandingan. Metode yang digunakan untuk memprediksi hasil pertandingan dapat mempengaruhi akurasi prediksi tersebut. Dalam penelitian ini, dilakukan prediksi hasil pertandingan Liga Serie A menggunakan metode algoritma Naïve Bayes.Penelitian ini terdiri dari beberapa tahap, di antaranya adalah Data Selection, Preprocessing Dataset, Transformation Dataset, Klasifikasi Naïve Bayes, Pengujian dan Evaluasi Model. Data yang digunakan dalam penelitian ini diperoleh melalui web scraping dari situs www.football-data.uk, dan terdiri dari data Liga Serie A dari tahun 2017 hingga 2022. Setelah melalui tahap preprocessing, dataset diubah menjadi bentuk angka menggunakan metode transformation dataset agar dapat digunakan dalam algoritma Naïve Bayes. Kemudian dilakukan klasifikasi menggunakan metode Naïve Bayes untuk memprediksi hasil pertandingan. Hasil pengujian menunjukkan bahwa metode Naïve Bayes berhasil mencapai tingkat akurasi sebesar 75,79% dengan menggunakan data 1900 pertandingan. Empat teratas yaitu Juventus, Inter, Milan dan Napoli diprediksi akan lolos ke Liga Champions. Selanjutnya, model prediksi yang telah dibuat diimplementasikan dalam bentuk aplikasi. Aplikasi ini memungkinkan pengguna untuk melihat prediksi hasil pertandingan Liga Serie A dan menampilkan tampilan visual yang informatif. Dalam kesimpulan, penelitian ini berhasil melakukan prediksi hasil pertandingan Liga Serie A dengan menggunakan metode Naïve Bayes. Hasil pengujian menunjukkan tingkat akurasi yang baik. Penelitian ini memberikan kontribusi dalam pengembangan metode prediksi hasil pertandingan sepak bola dengan menggunakan algoritma Naïve Bayes. Kata Kunci : Prediksi, Serie A, Naïve Bayes, Akurasi, Web scrapping
Algoritma Naïve Bayes untuk Rekomendasi Seleksi Peserta Paskibraka Berbasis Website Mohamad Nurizki; Winda Apriandari; Asriyanik Asriyanik
Journal of Information System Research (JOSH) Vol 4 No 4 (2023): Juli 2023
Publisher : Forum Kerjasama Pendidikan Tinggi (FKPT)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47065/josh.v4i4.3574

Abstract

In the series of intensive Paskibraka activies, each individual strives to build strong character. Paskibraka serves as a means to cultivate a sense of love for the homeland. Every year, on the commemoration of the raising ceremony is conducted on August 17th. One important part of the ceremony is the hosting of the red and white flag by Paskibraka member. PASKIBRAKA (Flag Raising Troop) represent the selected new generation of Indonesia through a selection process participated by student from various high school. The PASKIBRAKA selection involves several stages, and to facilitate the selection process, a guideline for activities has been formulated in the Minister of Youth and Sports Regulation (Permenpora) No. 0065 of 2015. The classification appiled utilizes the Naïve Bayes algorithm with the Knowladge Discovery in Databases (KDD) method. The naïve bayes algorithm is a data mining and statistical classification algorithm that applies Bayes’theorem under the assumption of independence between variables. The advantages of the naïve bayes algorithm lie in its scability in handing the number of predictors and data points, its ability to make probability prediction, and its capability to handle both continuous and discrate data. The result of this research have achieved the from of automated classification of the eligibility of Paskibraka participant selection, data mining whether the are aligible or not to become members of Paskibraka in Sukabumi Regency.
Implementation Of the Naive Bayes Algorithm for Analysis Sentiment of Alun-Alun as A Public Open Space in Sukabumi Regency Fadhil, Farikh; Asriyanik, Asriyanik; Apriandari, Winda
Bit (Fakultas Teknologi Informasi Universitas Budi Luhur) Vol 20, No 2 (2023): SEPTEMBER 2023
Publisher : Universitas Budi Luhur

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36080/bit.v20i2.2434

Abstract

Kabupaten Sukabumi merupakan salah satu Kabupaten di Jawa Barat yang memiliki beberapa fasilitas dan prasarana, salah satunya ruang terbuka publik yang menjadi sebuah tempat yang bermanfaat untuk aktivitas bagi kebutuhan dan kepentingan masyarakat umum sehari-hari seperti contohnya alun-alun yaitu Alun-alun Cisaat, Alun-Alun Palabuhanratu, Alun-Alun Jampang Kulon, Alun-Alun Purabaya dan Alun-Alun Cicurug. Namun di Kabupaten Sukabumi juga masih terdapat alun-alun yang kurang terawat sehingga terdapat artikel atau opini dari pengunjung yang kurang baik mengenai alun-alun tersebut. Oleh karena itu perlu dilakukan pengembangan atau evaluasi oleh pemerintah setempat untuk menjadikan ruang terbuka publik di Kabupaten Sukabumi lebih baik lagi. Sebelum melakukan pengembangan dan evaluasi diperlukan terlebih dahulu informasi data atau analisis terkait opini publik terhadap ruang terbuka publik tersebut salah satunya dengan melakukan analisis sentimen. Penelitian ini melakukan analisis sentimen publik terhadap alun-alun sebagai ruang terbuka publik di Kabupaten Sukabumi menggunakan algoritma Naïve Bayes dalam melakukan analisis sentimen dan data yang diambil dari ulasan pengunjung tempat tersebut pada periode 2019-2023 di website Google Maps dan didapatkan data sentimen sebanyak 2698 yang terdiri dari data sentimen positif sebanyak 2254 dan data sentimen negatif 444 data dengan hasil akurasi dari algoritma yang digunakan pada model yang dibuat yang dibuat memiliki ketepatan akurasi sebesar 92%, nilai precision sebesar 90%, nilai recall sebesar 53% dan fi-score sebesar 67%. Frekuensi kata yang diperoleh dari hasil analisis sentimen mendapati 5 kata yang paling banyak muncul berdasarkan kelas sentimennya yaitu sentimen positif adalah mantap, bagus, bersih, nongkrong dan enak. Sedangkan 5 Frekuensi kata negatif adalah adalah sampah, kotor, kumuh, macet dan tata. Hasil dari penelitian ini terkait analisis sentimen diharap dapat membantu pemerintah setempat terutama Dinas Pertanahan dan Tata Ruang Kabupaten Sukabumi untuk dijadikan informasi sebagai bahan acuan atau rekomendasi untuk pengembangan dan evaluasi objek ruang terbuka publik di Kabupaten Sukabumi kedepannya.
Classification Of the Effectiveness of Sukabumi Relocation Food Center Policy Using the Naïve Bayes Classifier Algorithm Ismuhamdan, M. Elki; Prajoko, Prajoko; Apriandari, Winda
Bit (Fakultas Teknologi Informasi Universitas Budi Luhur) Vol 20, No 2 (2023): SEPTEMBER 2023
Publisher : Universitas Budi Luhur

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36080/bit.v20i2.2459

Abstract

Program yang menjadi perbincangan di Kota Sukabumi yaitu pembangunan dan penataan Jalan Ir. H. Juanda atau “Dago” sebagai pusat jajanan Kota Sukabumi yang disertai dengan kebijakan relokasi Pedagang Kaki Lima ke Jalan Dewi Sartika. Kebijakan ini masih dipertanyakan keefektivitasannya karena menimbulkan dampak yang kurang baik dan menimbulkan polemik bagi berbagai pihak serta belum ada penelitian yang mengukur nilai efisiensi dan efektivitas dari penerapan kebijakan relokasi pedagang kaki lima tersebut. Penelitian ini dilaksanakan untuk mengklasifikasi dan mengukur nilai efektivitas kebijakan relokasi pusat jajanan Kota Sukabumi berdasarkan klasifikasi dari pendapat masyarakat Kota Sukabumi dan pedagang-pedagang di area relokasi dengan membuat sistem yang dapat mengukur efektivitas kebijakan tersebut menggunakan algoritma Naïve Bayes Classifier dengan metode penelitian Knowledge Discovery in Database. Algoritma Naïve Bayes Classifier merupakan salah satu algoritma Data Mining yang mengaplikasikan Teorema Bayes [1]. Hasil akhir dari penelitian ini yaitu dari 368 data pendapat, sebanyak 52,45% atau sebanyak 193 pendapat diklasifikasi “Efektif” dan sebanyak 47,55% atau sebanyak 175 pendapat diklasifikasi “Tidak Efektif” dengan nilai akurasi yang diperoleh sebesar 97,02%. Kebijakan relokasi pusat jajanan Kota Sukabumi dapat disimpulkan Efektif, karena nilai Efektif lebih besar daripada nilai Tidak Efektif walaupun memiliki selisih nilai yang sangat tipis dengan hasil nilai akurasi yang sangat tinggi.
Channa Fish Disease Consultation Using The Certainty Factor Algorithm Web Based Prayoga, Rio Agung; Apriandari, Winda; Pambudi, Agung
Bit (Fakultas Teknologi Informasi Universitas Budi Luhur) Vol 21, No 1 (2024): APRIL 2024
Publisher : Universitas Budi Luhur

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36080/bit.v21i1.2722

Abstract

The health of Channa fish is a fundamental foundation for successful cultivation. Accurate diagnosis of diseases remains a serious challenge for cultivators. Lack of understanding about diseases, difficulty accessing reliable knowledge sources, and limited information on Channa fish health issues are concerning factors. This research aims to diagnose Channa fish diseases based on observed symptoms and identifiable behaviors and conditions in the fish. Challenges include cultivators' lack of knowledge about Channa fish diseases, difficulty obtaining assistance from aquatic veterinarians, and limited information on Channa fish diseases from previous research. The objective of this study is to support Channa fish cultivators, especially in disease control, to achieve successful reproduction and reduce reproductive losses. The research utilizes knowledge obtained from experts experienced in Channa fish disease control, implementing it into a web-based expert system to address these issues. The Certainty Factor method is employed to measure the confidence level of Channa fish disease diagnoses in this research. The results show that the expert system is capable of diagnosing Gyrodactylus sp disease in Channa fish with an accuracy of 89.25%, equivalent to the manually calculated percentage. The novelty of this research lies in its focus on developing a Channa fish disease diagnosis system using the Certainty Factor algorithm. The system integrates inference engines and the Certainty Factor algorithm, presenting results through a website interface. Thus, this system successfully combines the Certainty Factor for Channa fish disease diagnosis and can be used as a guide for fisheries practitioners.
ANALISIS SENTIMEN BERBASIS ASPEK TERHADAP ULASAN APLIKASI MYPERTAMINA MENGGUNAKAN SUPPORT VECTOR MACHINE Maulana, Ikram; Apriandari, Winda; Pambudi, Agung
IDEALIS : InDonEsiA journaL Information System Vol 6 No 2 (2023): Jurnal IDEALIS Juli 2023
Publisher : Universitas Budi Luhur

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36080/idealis.v6i2.3022

Abstract

PT. Pertamina (Persero), sebagai BUMN terbesar di bidang minyak dan gas bumi di Indonesia, memiliki tanggung jawab untuk menyalurkan BBM bersubsidi secara tepat sasaran dan sesuai kuota yang ditetapkan oleh pemerintah. Sejak 1 Juli 2022, aplikasi MyPertamina menjadi syarat untuk pembelian BBM Pertalite dan Biosolar. Dengan lebih dari 10 juta unduhan dan peringkat 2,5 di Google Play Store berdasarkan data pada Oktober 2022, penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi aplikasi MyPertamina dengan mengelompokkan ulasan ke dalam dua kelas sentimen dan tiga kelas aspek. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Knowledge Discovery in Database (KDD) dengan menerapkan algoritma Support Vector Machine (SVM). Hasil penelitian menunjukkan bahwa MyPertamina dinilai membantu pengguna dalam pembelian BBM, meskipun terdapat kendala yang dirasakan pengguna. Kendala tersebut meliputi kesulitan dalam mendaftar akun dan sering mengalami kegagalan login pada aspek Bug, kerumitan dalam penggunaan pada aspek kegunaan, serta kadang-kadang tidak muncul barcode pada aspek pembayaran. Evaluasi model klasifikasi sentimen dan aspek menghasilkan tingkat akurasi rata-rata sebesar 92% dan 96% secara berturut-turut. Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa model yang telah dikembangkan cukup andal dalam melakukan klasifikasi pada data ulasan aplikasi MyPertamina.
Analisis Sentimen Pelanggan Terhadap Layanan Jasa Ekspedisi Barang Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier Pada Twitter Eka Fitriah, Tika; Asriyanik, Asriyanik; Apriandari, Winda
SANTIKA is a scientific journal of science and technology Vol. 14 No. 1 (2024): SANTIKA
Publisher : The Faculty of Science and Technology

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Abstrak — Dengan meningkatnya pengguna internet yang berhasil mempengaruhi pertumbuhan e-commerce di Indonesia, membuat banyak didirikannya layanan jasa ekspedisi barang di Indonesia. Menurut Top Brand Award Indonesia terdapat dua layanan jasa ekspedisi barang yang menduduki peringkat tertinggi di Indonesia yaitu J&T express dan JNE express. Untuk menempati peringkat tersebut tentunya setiap jasa ekspedisi mempunyai cara dalam memberikan pelayanannya kepada pelanggan. Dan untuk mengetahui pelayanan yang telah diberikan oleh masing-masing jasa ekspedisi dapat dilihat dari bagaimana tanggapan pelanggan mengenai layanan jasa ekspedisi tersebut. Salah satu cara untuk mengetahui tanggapan tersebut yaitu dengan memanfaatkan media sosial twitter. Karena banyak masyarakat dan pelanggan yang memberikan tanggapannya terkait layanan jasa ekspedisi barang J&T express dan JNE express di media sosial twitter. oleh karena itu diperlukan proses analisis sentimen terhadap tanggapan tersebut dan mengklasifikasikannya kedalam sentimen positif atau negatif serta mengklasfikasi komentar kedalam tiga kategori pelayanan (pengiriman, jaminan dan ketanggapan). Algoritma Naïve Bayes Classifier adalah salah satu algoritma yang digunakan untuk proses klasifikasi pada suatu data dengan menggunakan probabilitas untuk menghitung kemungkinan suatu tanggapan mengandung sentimen positif atau negatif. Proses klasifikasi menggunakan Naïve Bayes Classifier ini cenderung menghasilkan komentar negatif yang lebih banyak. Lalu hasil dari pengujian menggunakan confusion matrix menghasilkan akurasi sebesar 86% untuk kategori pengiriman, 82% kategori ketanggapan dan 94% untuk kategori jaminan pada dataset J&T Express. Sedangkan dalam dataset JNE Express terdapat nilai akurasi sebesar 85% untuk kategori pengiriman, 94% untuk kategori ketanggapan serta jaminan. Sementara pengujian kedua menggunakan k-fold cross validation berhasil meningkatkan nilai akurasi dengan menghasilkan nilai akurasi sebesar 82% untuk kategori layanan pengiriman, 92% untuk kategori jaminan, dan 94% untuk kategori ketanggapan pada jasa ekspedisi J&T Express. Selain itu pada dataset JNE Express menghasilkan nilai akurasi sebesar 88% untuk kategori pengiriman, 97% untuk kategori ketanggapan dan 98% untuk kategori jaminan.
Co-Authors Abdillah, Muhammad Fadhil Abhista Hibatullah, Akbar Adi Sunarto, Asril Agung Pambudi Agung Pambudi Ahmad, Nouval Aulia Anadella, Shakira Anasya, Zalfa Alfiah Andriyana, Rifki Argia Pranselga Arief Setiawan Arliansyah, Tanaya Salsabila Asep Budiman Asep Budiman Kusdinar Ashwin Sasongko Asriyanik Asriyanik . Asriyanik, A. Asriyanik, Asriyanik Dasep M Luay Didik Indrayana Dinda Joana Laksana Eka Fitriah, Tika Fadhil, Farikh Fajar Hikmal Gunawan Fajr, M. Iqbal Fadhiil Fathia Frazna Az-Zahra Febriani, Rani Fitri, Raina Rahmawati Gusti Aldy Reynaldy Hamdi, Us Baetul Hary Purnomo Haryono, Wasis Hilmiah, Mia Hoqi Agustian Ihbar Madyan IMAS, IMAS Ismuhamdan, M. Elki Isyam, Moch. Nur Iwan Rizal Setiawan kania, euis Lela Mukmilah Yuningsih Maulana, Ikram Mega Putri, Delinda Mohamad Nurizki Mulyadi , Dikdik Nasrul, Elvan Nesta Suandana, Ilham Nisrina, Khansa Nur Asiah Ramdani Nurfiana, Neng Lina Pambudi, Agung Prajoko . Prajoko Prajoko Pratama Putra, Muhammad Rizki Prayoga, Rio Agung Putra Rizki, Fariz Rahayu, Eneng Ramadhan, Dzaka Farish Ramadhan, Dzaky Rijal Reni Mulyani Ridwan Adi Pratama Robial, Siti Muawanah Rohim, Enggal Miftahul Rustiandi, Ryan Salamah, Siti Ruhu Santi Saksenai Santiastry, Sany Shilva Imanibillah Steviana, Vivie Salma Syafira Zahara Syahrizky, Cindy Aulia Ulya, Ramadhan Makarim Wicaksana, Septiar Agung Zakia Nurul Aini