Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
6.912
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Techno.Com: Jurnal Teknologi Informasi Jurnal Simetris Jurnal Sains dan Teknologi Prosiding SNATIF E-Dimas: Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat Sistemasi: Jurnal Sistem Informasi Jurnal DISPROTEK Jurnal Teknologi Informasi MURA Journal of Dedicators Community Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi EDUMATIC: Jurnal Pendidikan Informatika Jurnal SITECH : Sistem Informasi dan Teknologi JURSIMA (Jurnal Sistem Informasi dan Manajemen) JOURNAL OF INFORMATION SYSTEM RESEARCH (JOSH) Jurnal Sistem Informasi dan Sistem Komputer Journal of Information Technology Ampera Indonesian Journal of Technology, Informatics and Science (IJTIS) Jurnal Computer Science and Information Technology (CoSciTech) Journal of Software Engineering Ampera Jurnal Program Kemitraan dan Pengabdian Kepada Masyarakat Jurnal UNITEK Jurnal Mahasiswa Sistem Informasi (JMSI) GANESHA: Jurnal Pengabdian Masyarakat ABDIPRAJA (Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat) Indonesian Journal of Networking and Security - IJNS Muria Jurnal Layanan Masyarakat Jurnal Teknik Informatika PROSISKO : Jurnal Pengembangan Riset dan observasi Rekayasa Sistem Komputer Prosiding Seminar Nasional Pengabdian Kepada Masyarakat Jurnal Sains Informatika Terapan (JSIT) Al-DYAS : Jurnal Inovasi dan Pengabdian kepada Masyarakat Jurnal Teknik Indonesia JURSIMA Jurnal Teknologi Informasi Mura JRIIN :Jurnal Riset Informatika dan Inovasi Jurnal Sistem Informasi dan Manajemen
Diana Laily Fithri
Unknown Affiliation
Religion Aerospace Engineering Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Automotive Engineering 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 Library & Information Science Mechanical Engineering Neuroscience Public Health Social Sciences Transportation Other

Published : 90 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 90 Documents
Search

 5   6   7   8   9 
ANALISIS KLASIFIKASI KELULUSAN SISWA MENGGUNAKAN METODE KNN (K-NEAREST NEIGHBOR) RANDOM FOREST PADA DATASET "STUDENTS PERFORMANCE" Muhammad Rizki Arrohman; Nikmatul Khoiriyah; Arina Fawaida; Diana Laily Fithri
Jurnal Mahasiswa Sistem Informasi (JMSI) Vol. 6 No. 2 (2025): Jurnal Mahasiswa Sistem Informasi (JMSI)
Publisher : Program Studi DIII Sistem Informasi - Universitas Muhammadiyah Metro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24127/jmsi.v6i2.9102

Abstract

Keberhasilan siswa menjadi indikator penting dalam menilai kualitas sistem pendidikan. Oleh karena itu, prediksi kelulusan siswa berdasarkan data demografis dan akademik sangat penting untuk membantu institusi pendidikan melakukan tindakan pencegahan. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menganalisis dan membandingkan kinerja dua algoritma klasifikasi, K-Nearest Neighbor (KNN) dan Random Forest, ketika digunakan untuk memprediksi kelulusan siswa. Dataset kinerja siswa mencakup informasi seperti jenis kelamin, kelompok etnis, pendidikan orang tua, status makan siang, program persiapan ujian, matematika, membaca, dan nilai ujian menulis. Nilai rata-rata dari ketiga mata pelajaran tersebut digunakan untuk menentukan kelulusan siswa. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Random Forest memiliki akurasi 100% dan KNN memiliki akurasi 90%. Hasil penelitian ini diharapkan dapat digunakan sebagai referensi dalam pengembangan sistem pendukung keputusan berbasis data di bidang pendidikan
PREDIKSI PENJUALAN GAME MENGGUNAKAN ALGORITMA LINEAR REGRESSION Narendra Saputra; Shifaul Akmal Dzauqi; Dwika Mahendra; Diana Laily Fithri
Jurnal Mahasiswa Sistem Informasi (JMSI) Vol. 6 No. 2 (2025): Jurnal Mahasiswa Sistem Informasi (JMSI)
Publisher : Program Studi DIII Sistem Informasi - Universitas Muhammadiyah Metro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24127/jmsi.v6i2.9105

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk meramalkan penjualan global video game menggunakan algoritma Linear Regression berdasarkan beberapa fitur seperti platform, genre, dan tahun rilis. Dataset yang digunakan memiliki 1.659 entri dan 11 atribut. Data mengalami proses preprocessing seperti pembersihan nilai kosong dan one-hot encoding. Hasil pengujian menunjukkan bahwa Linear Regression tidak cocok digunakan pada dataset ini, karena nilai R² yang negatif (-0.1111) dan MSE yang cukup tinggi (7.5634). Penelitian ini merekomendasikan penggunaan algoritma machine learning lain yang lebih kompleks
Pemanfaatan Metode Naive Bayes untuk Klasifikasi Diabetes Berdasarkan Data Medis Muhammad Rafif Rabbani; Iftikhar Rizqullah; Muhammad Wifqi Aufal Maulana; Diana Laily Fithri
Jurnal Riset Informatika dan Inovasi Vol 3 No 1 (2025): JRIIN : Jurnal Riset Informatika dan Inovasi
Publisher : shofanah Media Berkah

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

Abstract

Penelitian ini mengimplementasikan algoritma Naive Bayes untuk klasifikasi risiko penyakit diabetes berdasarkan dataset Pima Indians Diabetes. Dataset tersebut berisi data medis dari perempuan keturunan Pima Indian berusia ≥21 tahun. Proses analisis mencakup preprocessing data, seperti penanganan missing values dan normalisasi, serta evaluasi model menggunakan RapidMiner dan perhitungan manual. Hasil menunjukkan akurasi sebesar 75.25%, dengan precision 61.57% dan recall 65.48%. Temuan ini memperlihatkan bahwa Naive Bayes mampu memberikan prediksi yang layak dan dapat dijadikan referensi dalam sistem pendukung keputusan medis.
Analisa Data Penjualan Coklat Menggunakan Asosiasi Algoritma Fp-Growth Nesicha, Yutia Nia; Handayani, Anisa; Salsabila, Syafira; Firdausiyah, Auliya; Fithri, Diana Laily
Jurnal Riset Informatika dan Inovasi Vol 3 No 1 (2025): JRIIN : Jurnal Riset Informatika dan Inovasi
Publisher : shofanah Media Berkah

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

Abstract

Penelitian ini bertujuan menganalisis data penjualan cokelat untuk menemukan pola asosiasi antar produk menggunakan algoritma FP-Growth. Dalam era digital, data transaksi menjadi aset penting untuk mendukung pengambilan keputusan bisnis berbasis data. Menggunakan dataset penjualan cokelat dari Kaggle, penelitian ini menerapkan data mining untuk mengidentifikasi keterkaitan produk dalam satu transaksi. Tahapan analisis meliputi pembersihan data, penambahan ID transaksi, dan transformasi data ke format binomial sesuai kebutuhan algoritma. FP-Growth dipilih karena mampu mengekstraksi frequent itemsets secara efisien tanpa membentuk kandidat itemset seperti pada metode Apriori, sehingga lebih cepat dan hemat sumber daya. Hasil analisis berupa frequent itemsets dan association rules digunakan untuk mengenali kombinasi produk yang sering dibeli bersama. Temuan ini berguna untuk strategi pemasaran seperti bundling, penataan rak, dan sistem rekomendasi pada platform digital. Penelitian ini diharapkan dapat mendukung pengembangan strategi bisnis berbasis analisis data, serta memperkuat penerapan data mining dalam sistem informasi, khususnya pengelolaan penjualan ritel di sektor makanan ringan seperti cokelat.
Teknologi Cerdas untuk Memonitoring Sungai: Solusi IoT dalam Pengelolaan Kualitas, Debit, dan Tinggi Air serta Drainase untuk Mitigasi Banjir Mohammad Fajar Sirullah; Moh Adi Kurniawan; Gutti Zaidan Syauqi; Diana Laily Fithri
Jurnal Riset Informatika dan Inovasi Vol 3 No 1 (2025): JRIIN : Jurnal Riset Informatika dan Inovasi
Publisher : shofanah Media Berkah

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

Abstract

Banjir merupakan salah satu bencana alam yang sering terjadi di Indonesia, khususnya di daerah tropis dengan curah hujan tinggi seperti Kabupaten Kudus. Dampaknya sangat merugikan, baik dari segi material maupun non-material, seperti kerusakan infrastruktur, terganggunya aktivitas ekonomi, serta hilangnya nyawa. Upaya penanggulangan banjir yang telah dilakukan sejauh ini masih kurang efektif, sehingga diperlukan solusi teknologi yang lebih canggih dan cepat tanggap. Salah satu solusi inovatif yang dikembangkan adalah River Monitoring System (RIMONS). Sistem ini menggunakan teknologi Internet of Things (IoT) untuk memonitoring kualitas, debit, dan ketinggian air secara real-time di sungai-sungai. RIMONS terdiri dari sensor kualitas air, sensor debit air, dan sensor ketinggian air yang terhubung dengan NodeMCU ESP8266 dan Arduino Uno. Data yang dikumpulkan dapat diakses melalui antarmuka web, memberikan informasi penting tentang potensi banjir dan membantu proses mitigasi bencana. Proses pembuatan RIMONS melibatkan beberapa tahap mulai dari analisis kebutuhan, desain sistem, implementasi, hingga pengujian dan pemeliharaan. Hasil dari penerapan RIMONS diharapkan dapat memberikan solusi yang efektif untuk memantau kondisi sungai, memprediksi potensi banjir, serta membantu masyarakat dalam mengambil langkah antisipatif sebelum banjir terjadi. Dengan pengembangan dan pemeliharaan berkelanjutan, RIMONS tidak hanya menjadi alat pencegahan banjir, tetapi juga membantu menjaga kelestarian lingkungan di daerah rawan banjir. Sistem ini diharapkan dapat menjadi salah satu langkah mitigasi yang efektif dalam mengurangi dampak bencana banjir di masa depan.
Design and Development of a Web-based Self-Service Ordering and Product Review System at Jalur Langit Coffee kurniawan, Muhammad David; Arifin, Muhammad; Fithri, Diana Laily
Sistemasi: Jurnal Sistem Informasi Vol 14, No 5 (2025): Sistemasi: Jurnal Sistem Informasi
Publisher : Program Studi Sistem Informasi Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32520/stmsi.v14i5.5284

Abstract

Digital transformation in the culinary industry, particularly in coffee shops like Jalur Langit Coffee, demands innovative solutions to address service inefficiencies and long queues that often hinder customer satisfaction. This study aims to design an interactive and responsive web-based information system that facilitates ordering, payment, and product reviews through a self-service model using QR code technology. The system was developed using the Waterfall methodology, encompassing requirements analysis, system design using Unified Modeling Language (UML), implementation, testing, and ongoing maintenance. It also incorporates a Customer Relationship Management (CRM) approach by applying the Customer Satisfaction Score (CSAT) metric to evaluate customer ratings of products. The results indicate a 95% success rate in ordering and payment processes, with the kopi tubruk product receiving a 78% satisfaction level based on CSAT scores. This research is limited to a single café location and does not yet support integration with external payment platforms. The system enhances service efficiency, product review management, and overall product quality, while also strengthening customer loyalty through review data analysis.
Prediction of Graduate Career Relevance Based on Academic and Non-Academic Aspects using Machine Learning Ijlal, Muhammad Yusuf Luthfi; Setiawan, Arif; Fithri, Diana Laily
Sistemasi: Jurnal Sistem Informasi Vol 14, No 4 (2025): Sistemasi: Jurnal Sistem Informasi
Publisher : Program Studi Sistem Informasi Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32520/stmsi.v14i4.5364

Abstract

One of the key indicators for assessing the quality of higher education is the career success of its graduates. However, not all graduates succeed in securing employment in fields relevant to their area of study. This study aims to analyze the influence of academic and non-academic factors on career alignment and to develop a predictive model using machine learning algorithms. The data used in this study were obtained from an alumni tracer study and student academic records at Universitas Muria Kudus (UMK), comprising a total of 311 records after data transformation. The predictor variables include Grade Point Average (GPA), length of study, teamwork skills, and scholarship participation, with a single target variable representing career alignment. Three classification algorithms were applied: Decision Tree, Random Forest, and Support Vector Machine (SVM). The results show that teamwork skills and scholarship participation have a moderate positive correlation with career alignment, while length of study has a negative correlation, and GPA has a very weak positive correlation. Random Forest demonstrated the best performance with an AUC score of 0.86 and a Cohen’s Kappa score of 0.62, indicating good and stable classification quality. The findings from the variable analysis and classification model can be utilized in developing a career alignment prediction system and as a basis for decision-making in strategies to improve graduate quality in line with labor market needs.
Implementasi Metode Customer Relationship Management untuk Kepuasan Pelanggan dan Pemesanan Makanan pada Pondok Roso Rumah Makan dan Catering Putri, Noor Syafa’ah Kusuma; Setiawan, R. Rhoedy; Fithri, Diana Laily
Jurnal Teknik Indonesia Vol. 4 No. 2 (2025): Jurnal Teknik Indonesia
Publisher : Publica Scientific Solution

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.58860/jti.v4i2.637

Abstract

Penelitian ini membahas digitalisasi layanan pemesanan di Pondok Roso, sebuah bisnis katering yang masih menggunakan sistem manual. Kendala yang dihadapi, seperti keterlambatan pencatatan, potensi kesalahan pemesanan, dan kurangnya efektivitas dalam pengelolaan data pelanggan, mempengaruhi kepuasan pelanggan. Untuk mengatasi masalah tersebut, penelitian ini mengusulkan pengembangan sistem informasi berbasis web dengan metode Customer Relationship Management (CRM). Sistem ini dirancang untuk meningkatkan efisiensi layanan serta kepuasan pelanggan. Pengukuran tingkat kepuasan dilakukan menggunakan Customer Satisfaction Score (CSAT) yang memberikan umpan balik langsung dari pelanggan mengenai pengalaman mereka. Dengan sistem yang terintegrasi, Pondok Roso dapat mengelola data pelanggan dengan lebih baik, memungkinkan strategi bisnis yang lebih efektif. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan digitalisasi melalui metode CRM berpotensi meningkatkan kepuasan pelanggan dan efisiensi layanan. Sistem ini tidak hanya mempermudah proses pemesanan tetapi juga mendukung optimalisasi manajemen data. Dengan demikian, penelitian ini memberikan kontribusi penting dalam meningkatkan kualitas layanan di industri katering, serta menjadi referensi bagi bisnis kecil yang ingin bertransformasi ke dalam sistem yang lebih modern dan efisien.
Penerapan Metode Eoq Dalam Sistem Manajemen Penjualan Dan Pengendalian Stok Untuk Efisiensi Operasional Aditya Firman Syah; Noor Latifah; Diana Laily Fithri
JEKIN - Jurnal Teknik Informatika Vol. 5 No. 1 (2025)
Publisher : Yayasan Rahmatan Fidunya Wal Akhirah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.58794/jekin.v5i1.1280

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem informasi manajemen penjualan di   Biromedia Electric Securindo dengan menerapkan metode Economic Order Quantity (EOQ). Masalah utama yang dihadapi adalah pengelolaan persediaan yang masih dilakukan secara manual, yang menyebabkan ketidakakuratan data stok dan kerugian akibat selisih barang. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk merancang dan membangun sistem yang dapat mengoptimalkan pengelolaan stok dengan menggunakan metode EOQ, serta meningkatkan komunikasi dengan pelanggan melalui notifikasi berbasis WhatsApp. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem informasi yang dikembangkan dapat meningkatkan efisiensi dalam pengelolaan persediaan, mengurangi kerugian akibat kesalahan stok, dan meningkatkan kepuasan pelanggan. Sistem ini dibangun dengan menggunakan Rapid Application Development (RAD) dan mendukung berbagai platform berbasis web.
Implementasi Customer Relationship Management Pada Sistem Informasi Pemesanan Sewa-Beli Produk Feno.Florist Menggunakan Upsell And Cross-Sell Rate Sebagai Indikator Penawaran Promo Oktafiyani, Feby; Yudie Irawan; Diana Laily Fithri
JEKIN - Jurnal Teknik Informatika Vol. 5 No. 1 (2025)
Publisher : Yayasan Rahmatan Fidunya Wal Akhirah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.58794/jekin.v5i1.1291

Abstract

Abstrak - Feno.florist, sebuah bisnis di sektor jasa toko bunga dan kerajinan, menghadapi tantangan dalam mengelola pesanan produk dan ketersediaan papan bunga secara manual, sehingga meningkatkan risiko kesalahan dan pemesanan berlebih. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem pemesanan layanan sewa-beli berbasis Customer Relationship Management (CRM) untuk meningkatkan efisiensi operasional dan loyalitas pelanggan dengan mengintegrasikan seluruh proses bisnis. Sistem ini menggabungkan strategi upselling dan cross-selling sebagai indikator promosi untuk meningkatkan penjualan. Pengumpulan data dilakukan melalui wawancara dan observasi, sedangkan pengembangan sistem menggunakan metode prototype. Sistem dirancang menggunakan Unified Modeling Language (UML) dan dikembangkan dengan bahasa pemrograman PHP dan database MySQL. Hasilnya menunjukkan bahwa sistem informasi yang dikembangkan secara efektif mengelola data pesanan, inventaris, transaksi, dan promosi, sehingga mengurangi kesalahan dan meningkatkan pengalaman pelanggan.
Co-Authors - Sucipto - Supriyono Achmad Ridwan Achmad Ridwan, Achmad Aditiya, Natasya Aditya Firman Syah Adiyono, Soni Agil Rafsanjani, Ahmad Syaifudin Andani, Indah Setia Andy Prasetyo Utomo Andy Prasetyo Utomo Anindya, Dika Mufti Anteng Widodo Aprilia Damayanti Arif Setiawan Arif Setiawan Arina Fawaida Arkanda, Rizal Naufal Farras Ashari Mahfud Aulia Ina Rahma Budi Gunawan Budiman, Nita Adriyani Budiman, Nita Andriani Burhanuddin, Anas Deni Agus Haryadi Diah Ayu Susanti Dian Aditya Dwika Mahendra Edris Zamroni Eka Wakhyu Agustina Eko Darmanto Fajar Nugraha Fajar Nugraha Fajar Nugraha Fandi Ahmad Fathon, Ulil Firdausiyah, Auliya Gutti Zaidan Syauqi Habibullah, Eggy Agusti Handayani, Anisa Hidayah, Lisna Iftikhar Rizqullah Ijlal, Muhammad Yusuf Luthfi Indah Lestari, Indah Indah Setia Andani Kurniawan, Muhammad David Lina Anjelina Mochammad Imron Awalludin Moh Adi Kurniawan Moh. Rizal Alfi Na'im Mohammad Fajar Sirullah Muhammad Arifin Muhammad Rafif Rabbani Muhammad Rizki Arrohman Muhammad Wifqi Aufal Maulana Mukhamad Taqwa Nuddin, Mukhamad Taqwa Narendra Saputra Natasya Aditiya Nesicha, Yutia Nia Nikmatul Khoiriyah Noor Latifah Noor Latifah Oktafiyani, Feby Oktavia, Adinda Bintang Paramitha Sylvia Dewi Pratama, Wildan Pratomo Setiaji Putri Kurnia Handayani Putri, Fadina Salwa Aulia Putri, Noor Syafa’ah Kusuma R Rhoedy Setiawan Rahmawati, Sinta Devi Ratri Rahmawati Rika Santi Risnawati, Heni Rizkysari Meimaharani Rochim, Galuh Nur Rochmad Winarso Rochmad Winarso Rokhman, Arif Maulana Romadhon, Zainur Safera, Asywila Huda Safrida Ika Febrianti Saidun Basyar, Aminun Fais Salsabila, Syafira Sandi Ashriel Nugraha Santoso Santoso Sari, Nesti Listia Setiawan, Dave Andre Setiawan, Dave Andre Setyawan, Moh Dodi Shifaul Akmal Dzauqi Silvia Himmatul Aliyyah Sonia Shekha Anggriani Sri Mulyani Sulistiowati Apriliya Eka Wardani Supriyono Supriyono Susanti, Diah Ayu Susanto, Muhammad Amzis Syaputa, Muhammad Rioardian Taufiq Hidayat Wiwit Agus Triyanto Yudie Irawan Yudie Irawan Zulfa Himmatul Ulya