p-Index From 2020 - 2025
8.548
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Farmasains : Jurnal Farmasi dan Ilmu Kesehatan Journal of Food and Pharmaceutical Science Animal Agricultural Journal Pharmaciana: Jurnal Kefarmasian The Indonesian Accounting Review MEDISAINS Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan JURNAL PHARMASCIENCE Majalah Obat Tradisional Nutri-Sains: Jurnal Gizi, Pangan dan Aplikasinya JURNAL FARMASI DAN ILMU KEFARMASIAN INDONESIA SMARTICS Journal Jurnal Riset Akuntansi dan Keuangan JRST (Jurnal Riset Sains dan Teknologi) JURNAL TEKNIK INFORMATIKA DAN SISTEM INFORMASI Jurnal Inotera Jiko (Jurnal Informatika dan komputer) Fair Value: Jurnal Ilmiah Akuntansi dan Keuangan JURNAL EKONOMI Jurnal Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat UNSIQ KOMPUTIKA - Jurnal Sistem Komputer Simtek : Jurnal Sistem Informasi dan Teknik Komputer Jurnal Riset Informatika JUTIS : Jurnal Teknik Informatika Jusikom: Jurnal Sistem Informasi Ilmu Komputer Journal of Information Systems and Informatics Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi) JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Jurnal Kesehatan Journal of Applied Science, Engineering, Technology, and Education Sport and Nutrition Journal Infotek : Jurnal Informatika dan Teknologi Infotech: Journal of Technology Information SKANIKA: Sistem Komputer dan Teknik Informatika International Journal Of Science, Technology & Management (IJSTM) Jurnal FASILKOM (teknologi inFormASi dan ILmu KOMputer) Jurnal Pendidikan dan Teknologi Indonesia Jurnal Riset dan Aplikasi Mahasiswa Informatika (JRAMI) Golden Ratio of Marketing and Applied Psychology of Business Jurnal Ilmiah Ibnu Sina (JIIS): Ilmu Farmasi dan Kesehatan Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (Jinteks) Duta.com : Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi dan Komunikasi Pharmaceutical Sciences and Research (PSR) Makara Journal of Science Medika Respati : Jurnal Ilmiah Kesehatan Jurnal Ilmiah MEA (Manajemen, Ekonomi, dan Akuntansi) Mamangan Social Science Journal Hexatech: Jurnal Ilmiah Teknik Proceeding of International Conference Health, Science And Technology (ICOHETECH) Jurnal Pengabdian Kreativitas Pendidikan Mahakam (JPKPM) Adopsi Teknologi dan Sistem Informasi Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis Innovative: Journal Of Social Science Research SmartComp Media Farmasi Jurnal Tumbuhan Obat Indonesia Jurnal Kefarmasian Indonesia Indonesian Journal of Jamu
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 6 Documents
Search
Journal : SmartComp

Pemodelan Analisis Sentimen Pada Ulasan Produk Toko Online By_andwe Dengan Algoritma Lexicon Ridwan, Avin Nolis; Hartanti, Dwi; Sumarlinda, Sri
Smart Comp :Jurnalnya Orang Pintar Komputer Vol 13, No 4 (2024): Smart Comp: Jurnalnya Orang Pintar Komputer
Publisher : Politeknik Harapan Bersama

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30591/smartcomp.v13i4.6874

Abstract

Saat ini kegiatan berbelanja online menjadi hal biasa bagi kebanyakan manusia. Hal ini membuat segala kebutuhan manusia dapat terpenuhi dengan efektif dan efisien. Namun, dibalik manfaat positif yang diberikan, terdapat juga hal negatif yang dirasakan. Maraknya penipuan yang dilakukan oknum penjual online membuat banyak calon pembeli menjadi jauh lebih selektif, hal ini berpotensi mengurangi niat beli. 75% pembeli online selalu melakukan investigasi ke toko bersangkutan sebelum melakukan pembelian. Ketidakpercayaan pembeli menjadi tantangan serius bagi seller online untuk dapat mengevaluasi layanan yang diberikan. By_andwe merupakan salah satu toko online yang terkena dampak. Penjualan yang cenderung stagnan, persaingan dengan toko online besar, hingga kesulitan mengevaluasi kinerja toko menjadi masalah yang kini dihadapi. Penelitian dilakukan untuk mengatasi permasalahan dengan menganalisis sentimen ulasan produk dengan algoritma lexicon. Metode lexicon pada penelitian ini menggunakan kamus InSet  lexicon berbahasa Indonesia. Tahapan penelitian yang dilakukan adalah pengambilan data, pre-processing data, pelabelan data, dan pengembangan sistem menggunakan waterfall. Hasil analisis sentimen menunjukan nilai positif sebesar 79.64%, negatif sebesar 15%, dan netral sebesar 5.36% dengan nilai akurasi sebesar 84.2% dari total 280 data ulasan. Pemodelan desain menggunakan UML dengan cakupan use case dan activity diagram yang hanya berfokus pada proses sentimen, serta ditambahkan dengan beberapa rancangan interface untuk sistem.Kata Kunci – Toko Online; Analisis Sentimen; Algoritma Lexicon; InSet Lexicon; Waterfall
Analisis Sentimen Pengguna Aplikasi Udemy dengan Menggunakan Metode Naïve Bayes Susanto, Joko; Hartanti, Dwi; Nurmalitasari, Nurmalitasari
Smart Comp :Jurnalnya Orang Pintar Komputer Vol 13, No 4 (2024): Smart Comp: Jurnalnya Orang Pintar Komputer
Publisher : Politeknik Harapan Bersama

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30591/smartcomp.v13i4.6884

Abstract

Berkembangnya pembelajaran online telah memungkinkan lebih banyak orang untuk belajar dalam berbagai bidang tanpa batasan waktu atau tempat. Banyak pengguna memilih Udemy, sebuah platform yang menawarkan berbagai kursus online dalam berbagai bidang seperti bahasa asing, teknologi, desain, dan bisnis. Penelitian memeiliki tujuan untuk menerapkan algoritma Naive Bayes dalam sistem analisis sentimen pada komentar pengguna yang terkait dengan aplikasi Udemy untuk menilai apakah pengalaman belajar di Udemy memenuhi harapan pengguna atau tidak. Pemilihan algoritma Naive Bayes karena mudah digunakan dan efisien, serta dapat menghasilkan hasil yang baik pada dataset yang kecil. Proses analisis ini melibatkan pengumpulan data komentar pengguna, pra-pemrosesan teks untuk membersihkan dan menormalkan data, dan kemudian menerapkan algoritma Naive Bayes serta mengelompokan komentar menjadi positif, negatif, atau netral. Diharapkan analisis ini akan meningkatkan pemahaman tentang bagaimana pengguna menilai dan merespons kursus online pada aplikasi Udemy. Studi ini juga dapat membantu pengembang platform pendidikan lainnya mengoptimalkan layanan mereka berdasarkan umpan balik pengguna. Studi ini mengklasifikasikan sentimen menjadi tiga jenis: positif, netral, dan negatif, dan tingkat akurasi keseluruhan yang diperoleh adalah 75.61% untuk train-test split 10%, 71.78% untuk train-test split 20%, dan 70.49% untuk train-test split 30%.
Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Tanaman Cabai Menggunakan Metode Naive Bayes Ananta, Kevin Yoga; Hartanti, Dwi; Sundari, Sundari
Smart Comp :Jurnalnya Orang Pintar Komputer Vol 14, No 1 (2025): Smart Comp: Jurnalnya Orang Pintar Komputer
Publisher : Politeknik Harapan Bersama

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30591/smartcomp.v14i1.7174

Abstract

Pertanian cabai merupakan sektor penting dalam agrikultura, namun tanaman ini rentan terhadap berbagai peyakit yang dapat mengurangi produktivitas dan kualitas hasil panen. Pengetahuan tentang diagnosis dan pengendalian penyakit cabai sering kali terbatas pada sekelompok ahli tertentu, membuat petani sulit untuk mengakses informasi yang akurat dan tepat waktu. Oleh karena itu tujuan dibuatnya sistem pakar ini  untuk membantu petani dalam mengenali dan megelola penyait tanaman cabai secara lebih baik serta menerapkan metode naïve bayes dalam membangun sistem pakar ini. Dalam penerapan metode naïve bayes dapat diartikan bahwa setiap gejala tidak saling berkaitan satu sama lain, dengan kata lain gejala yang ada dapat digunakan untuk menilai seberapa mungkin suatu penyakit itu terjadi. Hasil dari penelitian ini menunjukan bahwa dengan 17 gejala dan 7 menyakit yang  telah diuji dengan 19 data uji menghasilkan tingkat akurasi sebesar 89, 4 dengan metode naïve bayes
Implementasi Algoritma Naïve Bayes dan Certainty Factor pada Sistem Pakar Deteksi Penyakit Diabetes Mellitus Tahap Awal Ridwan, Alfian Junior; Atina, Vihi; Hartanti, Dwi; Putri, Desy Puspa
Smart Comp :Jurnalnya Orang Pintar Komputer Vol 14, No 2 (2025): Smart Comp: Jurnalnya Orang Pintar Komputer
Publisher : Politeknik Harapan Bersama

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30591/smartcomp.v14i2.7327

Abstract

Penyakit diabetes mellitus merupakan masalah kesehatan yang semakin memprihatinkan di Indonesia, termasuk di Kota Surakarta. Rumah Sakit Universitas Sebelas Maret Surakarta adalah salah satu rumah sakit yang memiliki visi untuk meningkatkan layanan kesehatan dalam pemeriksaan penyakit diabetes mellitus. Proses pemeriksaan dan deteksi penyakit diabetes mellitus di Rumah Sakit Universitas Sebelas Maret Surakarta biasanya dilakukan dengan cara mengumpulkan riwayat rekam medis, pemeriksaan dan tes medis serta pemeriksaan tambahan lainya. Data yang sudah terkumpul disimpan dalam catatan medis fisik dalam bentuk kertas yang disimpan dalam arsip. Sistem tersebut memiliki masalah dalam hal keterbatasan aksesibilitas serta membutuhkan ruang penyimpanan yang besar, data manual yang begitu banyak menyebabkan tidak efisien dalam hal analisis penyakit diabetes mellitus dengan cepat dan tepat. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengembangkan sebuah sistem pakar yang menggunakan algoritma Naïve Bayes dan Certainty Factor dalam deteksi penyakit diabetes mellitus pada tahap awal dengan studi kasus di Rumah Sakit Universitas Sebelas Maret Surakarta. Penulis pada penelitian ini menggunakan Metode SDLC (System Development Life Cycle) model Waterfall, pada proses implementasi sistem pakar menggunakan bahasa pemrograman php dan basis data MySQL. Hasil dari penelitian ini adalah sebuah sistem pakar yang memiliki fitur manajemen data pasien, data pengguna, data gejala, data penyakit, basis pengetahuan, data training dan konsultasi pasien. Sistem pakar dapat membantu tenaga medis dalam melakukan manajemen sistem pada penyakit diabetes mellitus dan membantu pasien dalam mendeteksi penyakit diabetes mellitus secara mandiri dan memberikan pengetahuan tentang penyakit tersebut.
Klasifikasi Penentuan Gizi Balita dengan Algoritma K-Nearest Neighbor (Studi Kasus: Puskesmas Bringin) Nurcholifah, Lilik; Hartanti, Dwi; Sundari, Sundari
Smart Comp :Jurnalnya Orang Pintar Komputer Vol 14, No 2 (2025): Smart Comp: Jurnalnya Orang Pintar Komputer
Publisher : Politeknik Harapan Bersama

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30591/smartcomp.v14i2.7244

Abstract

Proses penentuan status gizi balita yang dilakukan di Puskesmas  Bringin menggunakan hitungan manual antropometri. Metode tersebut dirasa kurang dapat mendeteksi status gizi dalam waktu singkat karena pada perhitungannya cukup membutuhkan ketelitian sehingga kesalahan pengukuran dapat mempengaruhi akurasi dan validitas. Melalui penerapan algoritma K-nearest neighbors dalam penentuan gizi balita di Puskesmas Bringin diharapkan dapat memberikan solusi dari permasalahan yang ada. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membuat sistem  klasifikasi penetuan gizi balita menggunakan metode K-Nearest Neighbor di Puskesmas Bringin. Metode penelitian menggunakan Extreme Programming dalam metode pengembangan sistem, kemudian dalam proses perancangan sistem menggunakan bahasa pemrograman PHP dan basis data MySQL. Hasil dari penelitian adalah sebuah sistem yang dapat digunakan untuk mempercepat dalam penentuan status gizi balita dan dapat membantu Puskesmas Bringin dalam melakukan penanganan kasus gizi balita.
Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Supplier Kebutuhan Pokok Pada Toserba Alikha Gondang Menggunakan Metode Profile Matching Berbasis Website Nurkhalis, Danang; Hartanti, Dwi; Srirahayu, Agustina
Smart Comp :Jurnalnya Orang Pintar Komputer Vol 14, No 2 (2025): Smart Comp: Jurnalnya Orang Pintar Komputer
Publisher : Politeknik Harapan Bersama

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30591/smartcomp.v14i2.7224

Abstract

Ketersediaan kebutuhan pokok sangat penting bagi masyarakat karena memenuhi konsumsi energi yang diperlukan untuk aktivitas sehari-hari. Toserba Alikha Gondang, sebuah toko ritel di Kabupaten Sragen, Jawa Tengah, memainkan peran penting dalam menyediakan kebutuhan pokok bagi penduduk setempat. Memilih supplier yang tepat adalah kunci untuk memastikan ketersediaan produk berkualitas dengan harga yang kompetitif. Oleh karena itu, tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengembangkan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) berbasis website untuk memilih supplier kebutuhan pokok di Toserba Alikha Gondang menggunakan metode Profile Matching. Metode Profile Matching dipilih karena kemampuannya untuk membandingkan kompetensi individu dengan standar yang telah ditetapkan, sehingga dapat mengurangi perbedaan (gap) dan memberikan penilaian yang lebih tinggi terhadap pilihan yang sesuai. Dalam konteks pemilihan supplier, metode ini mempertimbangkan faktor-faktor seperti kualitas produk, ketersediaan, lokasi, dan waktu pengiriman. Hasil dari penelitian ini adalah sebuah platform web yang dapat memberikan rekomendasi supplier terbaik bagi Toserba Alikha Gondang. Sistem ini diharapkan dapat meningkatkan efisiensi proses pemilihan supplier dan, pada akhirnya, meningkatkan keuntungan Toserba Alikha Gondang. Implementasi SPK ini diharapkan dapat menjadi solusi efektif dalam pengambilan keputusan yang lebih terstruktur dan berbasis data.
Co-Authors Abdul Aziz, Fitroh Ahmad Abdul Haris Mulyadi Agus Mulyono Agus Siswanto Agustina Srirahayu Agustina, Rinawati Ahmad Wahyu Saputra, Nur Ajeng Ayu Arumsari Alwani Hamad Ananta, Kevin Yoga Andestia Sinaga, Risda Yunita Andi Aslindah, Andi Ani Aminiati, Ani Anindhiasti Ayu Kusuma Asri Anisa Rahmawati Apriliana, Anggie Aprilisa Arum Sari Ardiana, Reni Arianingsih, Elfa Arif Wirahadi Kusuma, Arif Wirahadi Arinda Nur Cahyani Asmiyenti Djaliasrin Djalil Atina, Vihi Awaludin, Toni Ayuningtyas, Yulita Pratiwi Azizah, Shelvi Binar Asrining Dhiani Charisma, Shintia Lintang Christyana Anggraeni, Christyana Cing, Marta Tania Gabriel Ching Da Costa, Alexandre Diah Permatasari, Diah Diniatik Diniatik Ebel, Rainer Eddy Soemardi Eka Prasetyo Agung Pambudi Eko Purwanto Eli Nurlaeli, Eli Emi Rahma Wulandari, Emi Rahma Eny Tantini Setiatin Erlinawati, Mira Esih Jayanti Fadlilah, Intan Nur Farradhi, Muhammad Fathurahman, Jofan Ferdinand Munthe, Hans Firdausi, Annisaa' Alam Ganesha, Irena Gunawan Indrayanto Gustina Nurkhayatun, Gustina Handoyo Handoyo hanif, abdurrohman Hartanto, Didik Mayur Hasanah, Herliyani Hilmi Putra Andriano, Muhammad I WAYAN SUDARTA Ichsan Pradana, Afu Ika Yuni Astuti Imam Purnomo Sugiarto, Imam Purnomo Indri Hapsari Intan Febiana Ovianti Iskandar Soedirman, Iskandar Iskandar Sudirman Istifah Istifah, Istifah JOKO SUSANTO Khairunnisa, Rifdah Yuri Kristiana , Dorothea Dian Kusumawati, Erlina Kumala Lero, Eunike Erlita Lestari, Fany Lia Amelia Linda Kurniawati, Linda Lindawati Damidjan, Lindawati M Sholeh M. Gigih Panji Mahardika, M. Gigih Panji Mandiri, Puput Dwi Maulindar, Joni Mawarni, Dinda Rima Mutmainah Melani Setiowati Muhtarom, Moh Nasrun Hidayat, Nasrun Naveed, Mubshair Nia Kurnia Nibras Faiq Muhammad Nofikasari, Indah Nofrianti Nofrianti Noor Erma Sugijanto Noordi, Daffa Rizki Putra Nunuk Aries Nurulita Nur Rohmani, Mayda Nurchim Nurchim Nurcholifah, Lilik Nurkhalis, Danang Nurlaili, Dewi Nurmalitasari Nurmalitasari Oktaviani, Intan Permana, Aditya Candra Permatasari, Hanifah Permatasari, Indah Sartika Pradana, Afu Ichsan Pradani, Dea Yulinestria Prastowo, Irfan Agus Pratama, Fandi Aziz Pri Iswati Utami Purwanti, Diah Intan Puspitasari, Adinda Putra, Enggar Wijaya Putri, Desy Puspa Putro, Herdayanto Sulistyo Ragil Setiyabudi, Ragil Raharisti, Nur Arifah Rahman, Agung Dwi Rahmani Prastiwati Ranti Kartikasari, Ranti Rateb, Mostafa Ezzat Ratno Subekhi, Ratno Rema Rahmalia, Rema Renny Amelia Retno Wahyuningrum Ridwan, Alfian Junior Ridwan, Avin Nolis Rinawati, Jeri Risda Yunita, Risda Riyad Khomsidin, Riyad Roselina Wulandari Rudi Susanto Rukmini, Siti Sabikis Sabikis, Sabikis Sagala, Agus Junianto Santosa, Tri Djoko Saputra, Ilham Tristadika Saputra, Rafi'i Dwi Saputro, Nurbagus Sekar, Lola Setiawan, Jodi Apri Shella Diana Oktaviani, Shella Diana Sopingi Sopingi Sopingi, Sopingi Sudarso Sudarso Sugiarto, Muhammad Aqsha Rizki Sugijanto, Noor Erma N Sumarlinda, Sri Sundari Sundari Supriyanto, July Suryani, Fajar Sutopo Sutopo Syah Putri, Tina Syarifah, Arini Tatik Mulyati Theo Santoso, Daniel Tjiptasurasa Tjiptasurasa, Tjiptasurasa Tri Utami Kurniawati, Elizabeth Triyo Nova, Triyo Unik Fajriyah, Unik Verdiyanto, Ricky Wahyu Pamekas, Bondan Wahyu Utaminingrum Wardani, Eunike Rindayu Pradnya Paramitya Wardani, Tri Kusuma Wicaksana, Firman Widya Cahya Ariswati, Widya Cahya Wijanarko, Restu Gilang Wiranti Sri Rahayu Wongso, Suwidji Yulianingsih, Nur Yulianti , Henti Zaenuar Erfandi