Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.888
P-Index
This Author published in this journals
All Journal EXPERT: Jurnal Manajemen Sistem Informasi dan Teknologi Jurnal Dakwah Risalah Jurnal Komputasi SENSITEK INOVTEK Polbeng - Seri Informatika
Erna Zuni Astuti
Universitas Dian Nuswantoro
Computer Science & IT Education

Published : 5 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 5 Documents
Search

 1 
Implementasi Algoritma Breadth First Search Pada Pencarian Rute Terpendek Tempat Kos Di Semarang Tengah Surya Tarmiandi; Erna Zuni Astuti; Setia Astuti
Proceeding Seminar Nasional Sistem Informasi dan Teknologi Informasi 2018: Proceeding Seminar Nasional Sistem Informasi dan Teknologi Informasi (SENSITEK)
Publisher : STMIK Pontianak

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30700/pss.v1i1.298

Abstract

Perkembangan teknologi di era globalisasi saat ini berlangsung sangat cepat. Teknnologi informasi sudah menjadi hal yang sangat lumrah dan sebuah keharusan dalam segala aspek kehidupan.Tak hanya itu, saat ini teknologi bahkan telah menjadi tulang punggung kehidupan manusia dalam penyediaan dan pemberian informasi.Keberadaan sebuah informasi yang yang real time,cepat dan akurat menjadi hal yang sangat penting bagi kelangsungan hidup manusia saat ini. Data dan informasi yang diperlukan tentu harus mudah diakses dengan efektif dan efisien oleh berbagai pihak yang berkepentingan. Permasalahan yang terjadi adalah data tempat kos yang belum dicatat dengan baik dan belum adanya aplikasi yang menyediakan informasi tentang tempat kos. Metode pencarian akan menemukan solusi yang biasanya diawali dari state awal dan berakhir pada state tujuan. Jenis metode pencarian dapat dibagi menjadi pencarian tidak terbimbing atau uninformed search dan pencarian terbimbing atau disebut juga dengan informed search. Breadth First Search sendiri merupakan jenis dari pencarian tidak terbimbing dan mempunyai kelebihan selalu menemukan solusi yang optimal. Kesimpulan dari penelitian ini adalah penentuan jarak terdekat  metode BFS bisa diterapkan untuk merekomendasikan pemilhan tempat kos dengan tingkat akurasi yang cukup baik. Kata kunci: Tempat kos, Algoritma BFS, Semarang Tengah
Identitas Gaya Fesyen Islami pada Sivitas Akademika di Perguruan Tinggi Kota Semarang (Identity of Islamic Fashion among Academic Staffs at Higher Education in Semarang City) Arni Ernawati; Erna Zuni Astuti; Teguh Hartono Patriantoro; Rustono Farady Marta; Jouns Candy Felice Lang
Jurnal Dakwah Risalah Vol 31, No 2 (2020): December 2020
Publisher : Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24014/jdr.v31i2.11087

Abstract

Identity characterizes each individual, especially for scholars, both lecturers, and students. This study aims to explore the identity of Islamic fashion styles within the scope of higher education in the city of Semarang. This research uses a qualitative approach with a case study method. The research informants consisted of four lecturers and four students at private and public campuses in the city of Semarang. The findings of this study indicate that one way to express an identity for muslim scholars to use islamic clothing or clothing. Clothing has now gone beyond its function to protect the body but has become a means of communication that can express one's identity. With the development of the times, clothing also has a role that changes with time. Now islamic fashion is a necessity for muslim scholars to follow trends while maintaining self-respect and covering their aurat (i.e. body parts required by Islam to be covered).
Peningkatan Kemenangan Non-Playable Character dalam Permainan Triple Triad Menggunakan Alpha-Beta Pruning Benedictta Dinda Permatasari; Hanny Haryanto; Erna Zuni Astuti; Erlin Dolphina
Jurnal Komputasi Vol 10, No 1 (2022)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/komputasi.v10i1.2952

Abstract

Non-Playable Character (NPC) merupakan salah satu elemen yang paling penting dalam video game. Umumnya, NPC menyediakan tantangan bagi pemain dalam menyelesaikan misi di dalam game, dimana NPC berarti bertindak sebagai musuh. Peran sebagai musuh menyebabkan tingkat kemenangan menjadi salah satu tujuan utama dari kecerdasan buatan yang diaplikasikan ke NPC. Tantangan yang disediakan NPC ini sangat penting untuk menjaga agar pemain tetap melanjutkan permainan. Untuk mendapatkan pengalaman yang sama menyenangkannya dengan saat bermain dengan orang lain, NPC harus dapat menyediakan tantangan yang seimbang layaknya manusia. Masalah yang terjadi adalah rendahnya tingkat kemenangan yang diraih oleh NPC, sehingga pemain dapat merasa bosan. Algoritma alpha-beta pruning merupakan salah satu algoritma pengambil keputusan yang sering diterapkan pada permainan yang memerlukan pemain lebih dari atau sama dengan dua. Karena itu algoritma ini cocok untuk diterapkan pada objek penelitian yaitu permainan Triple Triad. Permainan Triple Triad adalah permainan papan yang dimainkan oleh dua pemain. Permainan Triple Triad petama kali diperkenalkan sebagai sebuah mini-game yang terdapat dalam game Final Fantasy VIII. Permainan ini merupakan gabungan dari permainan kartu (card game) dan juga permainan papan (board game). Dalam penelitian ini, algoritma alpha-beta pruning terbukti dapat meningkatkan tingkat kemenangan (win rate) NPC. Hal ini ditunjukkan dengan hasil perbandingan win rate NPC yang memilih langkah secara acak yaitu sebesar 17.5% dengan NPC yang sudah diterapkan algoritma alpha-beta pruning yaitu sebesar 55%. Disini terlihat peningkatan win rate yang cukup signifikan.
Pergerakan Non-Playable Character dalam Game Stealth Menggunakan Finite State Machine Angga Adetiya; Hanny Haryanto; Erlin Dolphina; Erna Zuni Astuti; Muljono Muljono
EXPERT: Jurnal Manajemen Sistem Informasi dan Teknologi Vol 13, No 1 (2023): June
Publisher : Universitas Bandar Lampung (UBL)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36448/expert.v13i1.2858

Abstract

Movement of Non-Playable Character in Stealth Game using Finite State Machine - Stealth is a game genre that relies on hiding skills and strategizing to complete missions. Challenges in the form of enemy Non-Playable Character (NPC) are one of the vital elements of this genre game. However, NPCs generally only move according to a predetermined line or path of movement, so that their movements can be estimated easily after the player has seen them several times. This causes the movement of NPCs to look monotonous and not challenging. Finite State Machine (FSM) is an artificial intelligence method that can simply model enemy behavior. FSM consists of states and transitions where the state is the current state of the NPC, while the transition is the state of a state. This study models the behavior of enemy NPCs in stealth games using FSM so that it is not easy to predict their movements by adjusting idle time, walking, and moving speed The results of this study indicate that NPC can have nine variations of behavior that can change according to these conditions.
Application of Random Forest Method for Television Malfunction Prediction Elfira Aulia Septrian; Erna Zuni Astuti
INOVTEK Polbeng - Seri Informatika Vol. 10 No. 1 (2025): Maret
Publisher : P3M Politeknik Negeri Bengkalis

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35314/ymcj1j22

Abstract

 In repairing a television (TV), it is necessary to understand the symptoms experienced by the TV. Therefore, technicians need to conduct an initial analysis of the causes of these symptoms. Analysis of the causes of TV damage can be predicted using a technological approach, one of which is by using an expert system. This study will focus on developing an expert system to predict the causes of TV damage. This study will apply the Random Forest method to predict TV damage based on historical datasets obtained from company X. Company X is a company engaged in the repair of electronic devices, one of which is TV. The data obtained will be used as training data to create a model that can predict the causes of TV damage. Then the experiment was carried out with a quantitative approach with experiments to optimise the model in increasing prediction accuracy. The model was evaluated using accuracy metrics. The results of the study showed that Random Forest has very good performance in classifying the causes of TV damage with a high level of accuracy reaching 100%. However, this study is only limited to certain historical data and does not consider external factors that influence damage to the TV.
Co-Authors Angga Adetiya Arni Ernawati Benedictta Dinda Permatasari Elfira Aulia Septrian Erlin Dolphina Hanny Haryanto Jouns Candy Felice Lang Muljono, - Rustono - Setia Astuti Surya Tarmiandi Teguh Hartono Patriantoro