Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
8.127
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Ilmu Komputer Jurnal Pendidikan Teknologi dan Kejuruan Semantik Syntax Jurnal Informatika Scan : Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi Telematika : Jurnal Informatika dan Teknologi Informasi Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Transformasi: Jurnal Pengabdian Masyarakat Jurnal Pamator : Jurnal Ilmiah Universitas Trunojoyo Madura Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan CESS (Journal of Computer Engineering, System and Science) JOIV : International Journal on Informatics Visualization JIKO (Jurnal Informatika dan Komputer) JUTIK : Jurnal Teknologi Informasi dan Komputer Jurnal Sains dan Informatika SINTECH (Science and Information Technology) Journal Jurnal RESISTOR (Rekayasa Sistem Komputer) WIDYA LAKSANA Jurnal Nasional Pendidikan Teknik Informatika (JANAPATI) JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Jurnal Teknologi Terpadu Antivirus : Jurnal Ilmiah Teknik Informatika Jurnal Mantik Jusikom: Jurnal Sistem Informasi Ilmu Komputer bit-Tech JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) CICES (Cyberpreneurship Innovative and Creative Exact and Social Science) Gestalt : Jurnal Desain Komunikasi Visual Jifosi Jurnal Info Sains : Informatika dan Sains International Journal Of Computer, Network Security and Information System (IJCONSIST) Abdimas Altruis: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Jurnal WIDYA LAKSMI (Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat) Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (Jinteks) Jurnal Ilmiah Edutic : Pendidikan dan Informatika Jurnal Krisnadana Jurnal Ilmiah Teknik Informatika dan Komunikasi Harmoni: Jurnal Ilmu Komunikasi Dan Sosial Jurnal Krisnadana Jurnal Inovatif Wira Wacana Jurnal Indonesia : Manajemen Informatika dan Komunikasi Kesatria : Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer dan Manajemen) Jupiter: Publikasi Ilmu Keteknikan Industri, Teknik Elektro dan Informatika Modem : Jurnal Informatika dan Sains Teknologi KOMET Jejak digital: Jurnal Ilmiah Multidisiplin
Made Hanindia Prami Swari
Universitas Pembangunan Nasional Veteran Jawa Timur
Religion Aerospace Engineering Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities Automotive Engineering Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering 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 Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Mathematics Public Health Social Sciences Other

Published : 73 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 73 Documents
Search

 3   4   5   6   7 
PENERAPAN METODE REGRESI LINEAR UNTUK PREDIKSI PENJUALAN SUKU CADANG Wariyanti Nugroho Putri; Made Hanindia Prami Swari; Retno Mumpuni
Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (Jinteks) Vol 5 No 4 (2023): EDISI 18
Publisher : Program Studi Informatika Universitas Teknologi Sumbawa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51401/jinteks.v5i4.3462

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk memperkirakan berapa banyak suku cadang yang akan terjual di Bengkel New Perdana di masa depan. Penting untuk memperkirakan penjualan suku cadang karena kekurangan stok dapat membuat pelanggan kecewa dan kelebihan stok dapat menimbulkan biaya dan ruang yang tidak perlu. Oleh karena itu, sangat penting untuk memperkirakan stok yang dibutuhkan untuk periode berikutnya. Penelitian ini menggunakan metode Regresi Linear untuk memperkirakan penjualan suku cadang di masa depan. Data yang digunakan adalah data penjualan suku cadang dari Januari hingga Desember 2022, dengan total 105 jenis suku cadang. Hasil pengujian menunjukkan bahwa metode regresi linear dapat memprediksi penjualan suku cadang dengan eror sekitar 42.2177803% berdasarkan pengujian sMAPE. Penelitian ini diharapkan dapat membantu Bengkel New Perdana mengelola suku cadang mereka dengan lebih efisien dengan memberikan proyeksi yang lebih akurat.
PENGARUH OPTIMASI DALAM KLASIFIKASI TUMOR OTAK DENGAN HIBRIDA CNN-VIT Sukandar, Ivan Christopher; Tri Anggraeny, Fetty; Hanindia Prami Swari, Made
Antivirus : Jurnal Ilmiah Teknik Informatika Vol 18 No 1 (2024): Mei 2024
Publisher : Universitas Islam Balitar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35457/antivirus.v18i1.3557

Abstract

A tumor is an abnormality in cells that causes cells that should live and die at a certain time to remain alive and grow abnormally. Tumors can affect all parts of the human body such as the brain. In diagnosing tumors, artificial intelligence can be used to perform classification or detection quickly. The use of artificial intelligence such as Convolutional Neural Network (CNN) has been commonly used to enter the medical field. Besides CNN, there are also other algorithms such as Vision Transformer (ViT) to do similar work. Therefore, a hybrid of the two methods is used to support the advantages of each algorithm and get satisfactory results. The results of the CNN-ViT hybrid used in this study obtained the highest results with an Adam Optimization with Learning Rate of 0.001% with an accuracy of 94%, recall and f1 score of 94% and precision of 95%.
SISTEM PELAPORAN KEGIATAN KEMAHASISWAAN MENGGUNAKAN ALGORITMA BOYER MOORE UNTUK PENGECEKAN JUDUL KEGIATAN Tentra Olivia; Pratama Wirya Atmaja; Made Hanindia Prami Swari
JIFOSI Vol. 2 No. 2 (2021): Penggunaan Media Sosial pada Keterlibatan Pengguna Website
Publisher : UPN "Veteran" Jawa Timur

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33005/jifosi.v2i2.90

Abstract

Sistem Pelaporan Kegiatan Kemahasiswaan adalah suatu sistem yang sangat bermanfaat dalam hal pengelolaan suatu agenda kegiatan atau hasil kinerja yang diajukan oleh wakil dekan 3 bidang kemahasiswaan dari beberapa fakultas di lingkungan UPN “Veteran” Jawa Timur. Pada setiap fakultas pasti memiliki beberapa agenda kegiatan atau hasil kinerja yang berbeda-beda dan memiliki banyak data yang dihimpun dalam melangsungkan suatu kegiatan. Sehingga, dengan terbentuknya sistem pelaporan kegiatan kemahasiswaan ini dapat membantu monitoring hasil kinerja atau kegiatan dari seluruh wakil dekan 3 ditingkat fakultas. Dan dengan adanya sistem informasi seperti ini maka suatu instansi seperti kampus UPN “Veteran” Jatim dapat terjamin kualitas pengelolaan data nya terkait kegiatan yang akan dilakukan. Penerapan Algoritma Boyer-Moore dalam Sistem Pelaporan Kegiatan Kemahasiswaan ini disertai dengan penggunaan framework Codeignter dan database MySQL. Algoritma Boyer-Moore adalah suatu metode pencocokan string yang dimana dalam sistem informasi ini bermanfaat untuk membantu user (wakil dekan 3) dalam memberikan informasi terkait judul hasil kinerja, pekerjaan atau kegiatan sudah terisikan dengan baik atau tidak.
Implementasi SuperTML Untuk Klasifikasi Genre Musik Indonesia Joni Bastian; Made Hanindia Prami Swari; Andreas Nugroho Sihananto
Harmoni: Jurnal Ilmu Komunikasi dan Sosial Vol. 1 No. 4 (2023): Desember : Harmoni : Jurnal Ilmu Komunikasi dan Sosial
Publisher : Lembaga Pengembangan Kinerja Dosen

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59581/harmoni-widyakarya.v1i4.1516

Abstract

Music genres are becoming increasingly diverse, and many people listen to music because it has benefits such as refreshing, motivating or therapeutic. However, with the increasing number of genres, some listeners have a tendency towards the type of genre they like. In Indonesia itself, there are several popular music genres such as pop, folk, rock, indie and dangdut. Classification of music genres is an interesting topic when looking at this behaviour. Several approaches to classify popular music genres include audio and tabular data approaches. In this research, classifying music genres using an image approach by implementing SuperTML to change the form of tabular data into image form, which is then trained using a pre-trained CNN Densenet, succeeded in achieving an accuracy of 67%.
Pemanfaatan Data Ulasan Pengguna untuk Membangun Sistem Klasterisasi berdasarkan Pain Points menggunakan Algoritma K-Means Ulummuddin, Ikhya; Sari, Anggraini Puspita; Swari, Made Hanindia Prami
Jurnal Teknologi Terpadu Vol 10 No 1 (2024): Juli, 2024
Publisher : LPPM STT Terpadu Nurul Fikri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54914/jtt.v10i1.1252

Abstract

In design thinking, empathizing and defining stages are part of UX research. The goal is to analyze pain points or complaints experienced by users using qualitative data. However, this process is always done manually, which can be time-consuming and resource-intensive. The objective of this research is to develop a system for clustering qualitative data based on problem topics using K-Means clustering and several evaluation methods, namely silhouette score, Davies-Bouldin Index, and Calinski-Harabasz Index, implemented in Python programming language and run on Google Colaboratory. User review data for the Gojek app version 4.9.3 from November 2021 to January 2024, obtained from Kaggle and preprocessed, will be used as the object for system development. Based on testing for each cluster number, the results obtained are 14 clusters or problem topics with a silhouette score of 0.65, Davies-Bouldin Index of 0.35, and Calinski-Harabasz Index of 40.7, where each evaluation method has good accuracy. The system requires a computation time of 127.4 seconds. The K-Means algorithm is effective when clustered user review data based on complaint topics. UX researchers can utilize the system from this research to assist them in analyzing pain points more quickly and efficiently.
Implementasi AES 256 Untuk Pengamanan Data Pada Supply Chain Management BUMDes Sarining Winangun Kukuh Swari, Made Hanindia Prami; Maulana, Hendra; Handika, I Putu Susila; Satwika, I Kadek Susila
Jurnal RESISTOR (Rekayasa Sistem Komputer) Vol. 6 No. 1 (2023): Jurnal RESISTOR Edisi April 2023
Publisher : Prahasta Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31598/jurnalresistor.v6i1.1332

Abstract

SCM (Supply Chain Management) merupakan suatu metode atau pendekatan proses pengintegrasian informasi dari aliran rantai dalam memperoleh bahan mentah yang dilanjutkan kegiatan transformasi sehingga menjadi produk dalam proses, sehingga menjadi produk jadi. Hal utama dari konsep SCM ini yaitu bagaimana mengurangi kesia siaan produk dan bagaimana caranya mengoptimalkan nilai produk tersebut pada rantai pasok yang berkaitan. Supply Chain Management mengutamakan arus barang antar perusahaan dari hulu ke hilir (dari perusahaan ke toko) dan melibatkan supplier sampai dengan pelanggan. Dalam penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan Sistem SCM untuk mempermudah manajemen rantai pasok pada BUMDes Sarining Winangun Kukuh, khususnya pada unit usaha pertokoan. Dimana sistem yang akan dikembangkan terintegrasi dengan sistem lain, yakni sistem akuntansi BUMDes. Sehingga seluruh proses bisnis pada unit usaha pertokoan BUMDes Sarining Winangun Kukuh, yakni proses keluar masuk barang, maupun proses keuangannya akan seluruhnya tercatat pada sistem berbasis web. Untuk mengamankan data yang terlibat dalam proses SCM, maka dilakukan pula implementasi AES 256, dan berdasarkan hasil pengujian menggunakan black box dapat dinyatakan bahwa SCM yang dikembangkan pada penelitian telah memenuhi seluruh fungsionalitas sistem dengan rata-rata waktu enkripsi selama 0.00001518 detik dan rata-rata waktu dekripsi selama 0.00001518 detik.
Utilization Of Discord Bots In Providing Manhwa Recommendations Using Content-Based Filtering Method Muhammad Farhan Maulana; Ani Dijah Rahajoe; Made Hanindia Prami Swari
Jurnal Sistem Informasi dan Ilmu Komputer Vol. 8 No. 1 (2024): JUSIKOM: JURNAL SISTEM INFROMASI ILMU KOMPUTER
Publisher : Fakultas Teknologi dan Ilmu Komputer Universitas Prima Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34012/jurnalsisteminformasidanilmukomputer.v8i1.5600

Abstract

The high number of manhwa released today makes it difficult for readers to find manhwa that match their preferences, especially when trying to find manhwa that are similar to ones they have read before. The manual search process, either through recommendations from communities or online forums, often results in subjective and inconsistent suggestions. To address this issue, a Discord bot was developed that utilizes the Content-Based Filtering method as an automated solution to manhwa recommendation. This method uses the Cosine Similarity algorithm to measure the similarity between manhwa based on features such as title, genre, synopsis, and author. For comparison, the Euclidean Distance algorithm is used to evaluate the accuracy and performance of the recommendation. From the test results, the Cosine Similarity algorithm showed superior performance in providing recommendations based on the questionnaire results and showed a high level of user satisfaction with the developed Discord bot.
IMPLEMENTASI ARSITEKTUR ALEXNET DAN RESNET34 PADA KLASIFIKASI CITRA PENYAKIT DAUN KENTANG MENGGUNKAN TRANSFER LEARNING Kevin Santosa, Mochammad; Hanindia Prami Swari, Made; Nugroho Sihananto, Anderas
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 7 No. 5 (2023): JATI Vol. 7 No. 5
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v7i5.7337

Abstract

Penelitian ini mengimplementasikan arsitektur Alexnet dan Resnet34 dengan teknik transfer learning pada klasifikasi citra penyakit daun kentang. Kentang adalah komoditas penting dalam pertanian global, tetapi sering terkena penyakit seperti Late blight dan Early blight, yang mengancam hasil panen. Penelitian bertujuan untuk mengevaluasi akurasi transfer learning menggunakan Alexnet dan Resnet34 dalam mengklasifikasikan penyakit daun kentang. Kami juga membandingkan waktu pelatihan kedua model. Tujuan penelitian adalah mencapai tingkat akurasi yang tinggi dalam identifikasi penyakit daun kentang untuk membantu petani mengambil tindakan pencegahan yang cepat dan efektif. Kami melatih kedua model selama 16 Epoch dengan batch size 14 dan parameter yang telah ditentukan. Learning rate dan weight decay diatur pada nilai tertentu. Model Alexnet mencapai akurasi 98% dengan waktu pelatihan 82 menit, sedangkan model Resnet34 mencapai akurasi 99% dalam waktu yang sama. Kedua model mampu memberikan hasil identifikasi yang sangat baik pada citra penyakit daun kentang. Penelitian ini penting untuk meningkatkan produktivitas pertanian dan memberikan solusi efisien dalam mengatasi masalah penyakit pada tanaman kentang.
SISTEM INFORMASI ADMINISTRASI KEPENDUDUKAN DENGAN ALGORITMA C5.0 UNTUK KLASIFIKASI PENERIMA PROGRAM KELUARGA HARAPAN (PKH): STUDI KASUS: DESA PERNING, KECAMATAN JATIKALEN, KABUPATEN NGANJUK Damayanti, Alfina; Hanindia Prami Swari, Made; Mumpuni, Retno
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 8 No. 1 (2024): JATI Vol. 8 No. 1
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v8i1.8720

Abstract

Desa Perning terletak di Kecamatan Jatikalen, Kabupaten Nganjuk mengalami kendala dalam pendataan penduduk karena sistem pembukuan manual yang memakan waktu. Administrasi data penduduk membutuhkan usaha manual yang rentan terhadap kesalahan. Program Keluarga Harapan (PKH) di Desa Perning juga mengalami kendala dalam seleksi penerima bantuan yang dilakukan secara manual, menyebabkan ketidaksinkronan data dan pemrosesan yang lama. Penelitian ini mengusulkan sistem informasi yang dapat mengelola data kependudukan berbasis web dan mengklasifikasi penerima PKH dengan menggunakan algoritma C5.0. Algoritma C5.0 dipilih karena dapat menangani data yang bersifat kontinu dan diskrit, serta dapat mengurangi kesalahan dalam pengambilan keputusan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem berhasil dirancang menggunakan Codeigniter 3, PHP, dan MySQL, meningkatkan efisiensi pelayanan administrasi. Pengujian menggunakan confussion matrix pada sistem dengan algoritma C5.0 mencapai akurasi sebesar 88% pada pengujian dengan 75 data. Sistem berhasil mengenali calon penerima PKH dengan baik.
PERANCANGAN SISTEM PAKAR DIAGNOSIS PENYAKIT TBC PARU DENGAN METODE CERTAINTY FACTOR DAN DEMPSTER SHAFER Aurora Prameswaty, Almira; Hanindia Prami Swari, Made; Syaifullah Jauharis Saputra, Wahyu
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 8 No. 5 (2024): JATI Vol. 8 No. 5
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v8i5.10735

Abstract

Tuberculosis (TBC) merupakan sebuah penyakit menular yang dapat ditularkan melalui udara yang disebabkan oleh bakteri Mycobacterium tuberculosis yang bisa menyerang dibeberapa organ tubuh pada manusia contohnya seperti paru-paru. Paru-paru menjadi organ pertama yang biasanya akan terinfeksi virus TBC sebelum menyerang organ-organ lain dalam tubuh manusia, penyakit ini juga menjadi salah satu penyakit yang menyebabkan resiko kematian tertinggi secara global dengan angka mencapai 10,6 juta kasus pada tahun 2021. Indonesia menjadi salah satu negara dengan kasus TBC tertinggi di dunia yang disebabkan oleh kurangnya tingkat kesadaran masyarakat terhadap kebersihan dan kesehatan diri. Dengan pesatnya perkembangan teknologi saat ini maka dibuatlah sebuah sistem pakar dengan tujuan untuk dapat membantu mendeteksi dini TBC dimana pada penelitian ini akan membahas lebih spesifik mengenai TBC paru dan bagaimana cara mengimplementasikan sebuah algoritma pada sistem. Pembuatan sistem pakar pada penelitian ini menggunakan metode Certainty Factor dan Dempster Shafer dengan memanfaatkan Certainty Factor untuk menghasilkan nilai massa baru dari setiap gejala sebagai premis tanggal dan kombinasi Dempster Shafer untuk menghitung semua massa gejala. Adapun hasil yang didapatkan dari pengujian pada penelitian ini mencapai 88,2% untuk akurasi dengan jumlah data uji sebanyak 17 data dan data latih sebanyak 68 data.
Co-Authors Abdul Azis Naufal Farizqi Naufal Farizqi Agung Mustika Rizki, Agung Mustika Aileena Solicitor Costa Rica El Chidtian Akbar, Fawwaz Ali Andreas Nugroho Sihananto Andreas Nugroho Sihananto Andreas Nugroho Sihanto Anggraini Puspita Sari Ani Dijah Rahajoe Arifan, Miftakhul Askara Raditya Aurora Prameswaty, Almira Azhari SN Basuki Rahmat Damayanti, Alfina Daniel Bergas Prasetyo Diyasa, I Gede Susrama Mas Dwi Wahyuningtyas Eva Yulia Puspaningrum Faisal Muttaqin Faisal Muttaqin Fawwaz Ali Akbar Fetty Tri Anggraeny Firmansyah Firdaus Anhar Firza Prima Aditiawan Gilang Gema Ramadhan Handika, I Putu Susila Heaven Ade Aldrico Henni Endah Wahanani Hutagaol, LeonHoss I Gede Susrama Mas Diyasa I Gede Susrama Mas Diyasa I Gede Winaya I Gusti Ngurah Agung Mahendra I Kadek Susila Satwika I Kadek Susila Satwika I Nyoman Sujana I Putu Susila Handika I Putu Susila Handika I WAYAN SUDIARSA Ika Nur Habibah Jannatul Firdaus Joni Bastian Joni Bastian Julastri, Bregsi Atingsari Kartika Maulida Hindrayani Kevin Santosa, Mochammad Lintang Perdana Rochmat Sugiharto Mandyartha, Eka Prakarsa Martoni Martoni Maulana, Hendra Maurisa Arimbi Putri Mordekhai Gerin Lumangkun Muhammad Ariq Hawari Adiputra Muhammad Farhan Maulana Muhammad Hakam Fardana Muhammad Rifki Bahrul Ulum Muhammad Syafril Hidayat Muttaqin, Faisal Muttaqin, Faisal Nabila Rizky Amali Putri Nathanael Gordon Tanu Ngurah Agus Sanjaya ER Nine Alvariqati Varqa Ansori Nugroho Sihananto, Anderas Nurlaili, Afina Lina Permana, Eriko Indra Phitria, Shaum Pratama Wirya Atmaja Pratiwi, Nisa Prismahardi Aji Riyantoko Putra Perdana Putra, Chrystia Aji Rafi Rabbani Rahel Widya Arianti Rahel Widya Arianti Rahmadsyach, Mochammad Taufiq Rahmawati F. Tias Retno Mumpuni Risnaldy Novendra Irawan Rizki, Agung Mustika Satwika, I Kadek Susila Sugiarto Sukandar, Ivan Christopher Tasya Ardhian Nisaa' Tentra Olivia Tresna Maulana Fahrudin Tresna Maulana Fahrudin Ulummuddin, Ikhya Vinza Hedi Satria Wahyu Syaifullah Jauharis Saputra Wariyanti Nugroho Putri Wariyanti Nugroho Putri Wayan Gede Suka Parwita Welda Wirya Atmaja, Pratama Yuniar Purbasari, Intan