Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
4.173
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Proceedings Konferensi Nasional Sistem dan Informatika (KNS&I) JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA Jurnal Ilmiah Matrik Journal of Education and Instruction (JOEAI) METHODIKA: Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi Indonesian Journal of Applied Informatics CSRID (Computer Science Research and Its Development Journal) Journal of Information Systems and Informatics IT (INFORMATIC TECHNIQUE) JOURNAL JOURNAL OF INFORMATION SYSTEM MANAGEMENT (JOISM) Jurnal Ilmiah Intech : Information Technology Journal of UMUS Jurnal Dialektika Informatika (Detika) Jurnal Altifani Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat Journal Automation Computer Information System (JACIS) Abdiformatika: Jurnal Pengabdian Masyarakat Informatika Nursing Information Journal The Indonesian Journal of Computer Science Research Formosa Journal of Computer and Information Science JAMU : Jurnal Abdi Masyarakat UMUS Fahma : Jurnal Informatika Komputer, Bisnis dan Manajemen Intechno Journal : Information Technology Journal
Hartatik
Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Amikom Yogyakarta
Religion Aerospace Engineering Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Automotive Engineering Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Dentistry Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Environmental Science Health Professions Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Library & Information Science Mathematics Medicine & Pharmacology Nursing Public Health Social Sciences Transportation Other

Published : 37 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 6 Documents
Search
Journal : journal automation computer information system jacis

 1 
Sistem Rekomendasi Wisata Kuliner di Yogyakarta dengan Metode Item-Based Collaborative Filtering Hartatik Hartatik; Sri Devi Nurhayati; Wiwi Widayani
Journal Automation Computer Information System (JACIS) Vol. 1 No. 2 (2021): November
Publisher : Indonesian Journal Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47134/jacis.v1i2.8

Abstract

Sistem rekomendasi adalah sistem yang mampu memberikan rekomendasi item-item yang mungkin disukai oleh pengguna. Metode Collaborative Filtering merupakan salah satu metode pada sistem rekomendasi. Metode ini memanfaatkan penilaian pengguna berupa rating untuk memprediksi item yang mungkin diminati. Berdasarkan rating pengguna dari 1 - 5, nilai kemiripan dihitung menggunakan adjusted cosine similarity. Berdasarkan nilai kemiripan antar makanan, nilai prediksi rating makanan dicari menggunakan weighted sum. Penelitian ini menggunakan 23 makanan dan 22 pengguna sebagai data. Dalam mengimplementasikan metode item - based collaborative filtering, penulis melakukan metode pengumpulan data, perancangan tampilan, melakukan perhitungan manual, pembangunan sistem dan implementasi metode item - based collaborative filtering, melakukan pengujian MAE, pengujian Confusion Matrix, dan pengujian F1 Score. Dari hasil pengujian yang telah dilakukan diperoleh prediksi yang cukup akurat dengan 6 neighbor dan akurasi 83 %.
Diagnosa Penyakit Kulit Menggunakan Bayesian Network Hartatik Hartatik; Shintya Wulan Safitri
Journal Automation Computer Information System (JACIS) Vol. 1 No. 2 (2021): November
Publisher : Indonesian Journal Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47134/jacis.v1i2.19

Abstract

Kulit merupakan organ terluar yang menjadi pelindung pertama bagi tubuh manusia. Selain itu kulit juga salah satu penunjang hidup manusia yaitu sebagai indra peraba dan penampilan dalam kehidupan sehari-hari. Penyakit kulit banyak dijumpai di Indonesia, hal ini disebabkan karena Indonesia beriklim tropis. Iklim tersebut mempermudah perkembangan bakteri, parasit maupun jamur. Penanganan yang lambat dan kurang tepat dapat membahayakan kondisi seseorang. Namun jika penanganan awal dilakukan dengan benar, maka besar kemungkinan penyakit tersebut bisa ditangani agar tidak lebih parah atau bahkan menular ke orang lain. Berlandaskan masalah tersebut, penulis membuat sebuah sistem diagnosis penyakit kulit yang mampu melakukan diagnosis berdasarkan pada gejala yang dialami. Sistem diagnosis bertindak layaknya seorang pakar atau dokter, dimana pada sistem ini terdapat gejala-gejala yang didapat dari hasil wawancara. Data-data gejala kemudian diolah dengan metode Bayesian network untuk menghitung probabilitas penyakit kulit. Langkah-langkah dalam penerapan Bayesian network dimulai dari penentuan parameter, membuat Conditional Probability Table (CPT), menentukan Joint Probability Distribution (JPD), menghitung posterior probability, dan terakhir melakukan inferensi probabilistik. Berdasarkan probabilitas penyakit kulit ini, dihasilkan diagnosa sementara mengenai kemungkinan penyakit kulit yang diderita serta pencegahan dan penanganan pertama yang harus dilakukan. Dengan adanya sistem ini, diharapkan dapat membantu masyarakat mengenali penyakit kulit yang diderita lebih cepat dan melakukan penangan yang tepat
Penerapan Algoritma MOORA Dalam Pembelian Laptop Sesuai Kebutuhan Pengguna Hartatik Hartatik; Nur Safariatun
Journal Automation Computer Information System Vol. 3 No. 1 (2023): Mei
Publisher : Indonesian Journal Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47134/jacis.v3i1.52

Abstract

Di era teknologi informasi yang semakin maju seperti sekarang ini hampir membuat semua lapisan masyarakat menggunakan leptop guna keperluan pekerjaan, pendidikan, bisnis sampai dengan bermain games. Namun sayangnya pengetahuan masyakarat mengenai spesifikasi penggunaan leptop masih belum merata. Selama ini masyarakat masih memanfaatkan internet guna mencari informasi tentang laptop, akan tetapi informasi yang didapat tidak selalu sesuai dengan kebutuhan, oleh karena itu dibutuhkan sistem untuk membantu calon pembeli dalam menentukan pilihannya. Banyak laptop dipasaran dengan berbagai merek, kualitas dan harga yang saling bersaing, setiap merek laptop memiliki fitur yang berbeda-beda, hal ini akan menimbulkan kebingungan dalam memilih. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan algoritma MOORA untuk membantu pengambilan keputusan dalam memilih laptop sesuai kebutuhan pengguna. Berdasarkan hasil validitas perhitungan MOORA didapatkan bahwa hasil perbandingan proses disistem dengan proses yang dilakukan manual didapatkan hasil yang sama untuk proses input nilai bobot kriteria alternatif dengan hasil rekomendasi yang dilakukan. Pengujian secara blackbox testing secara equivalence partitioning juga dilakukan guna meyakinkan bahwa sistem telah terbebas dari berbagai kesalahan input. Hasilnya menunjukkan bahwa sistem mampu memberikan respon sesuai dengan yang diharapkan
Analisis Sentimen Pengguna Twitter Terhadap Layanan Provider Indihome Menggunakan Algoritma Naive Bayes Hartatik Hartatik; Muhammad Enggar Aziz Hibbannuari
Journal Automation Computer Information System Vol. 3 No. 1 (2023): Mei
Publisher : Indonesian Journal Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47134/jacis.v3i1.53

Abstract

Indihome merupakan salah satu penyediaan layanan internet (ISP) yang ada di Indonesia yang jangkauan layanan sudah tercakup ke seluruh wilayah Indonesia. Sebuah penyedia layanan seperti Indihome pasti memiliki keluhan atau aduan tentang kepuasan atau kelayakan menggunakan Indihome, melalui data pengguna Twitter untuk mendapatkan akurasi nilai positif dan negatif terhadap layanan Indihome. Menggunakan data tweet pada Twitter merupakan memanfaatkan layanan yang disediakan untuk keluhan ataupun aduan terhadap Indihome. Pengambilan data tweet pada Twitter menggunakan script Bahasa Python. Data tersebut di klasikasi menggunakan Naive Bayes Classifier. Naive Bayes Classifier merupakan algoritma yang memanfaatkan perhitungan probabilitas dan statistik yang dikemukakan oleh Ilmuwan Inggris Thomas Bayes, yaitu memprediksi probabilitas di masa mendatang berdasarkan data pada masa sebelumnya. Analisis Sentimen memiliki tahapan yaitu crawling, pre-processing, pembobotan kata, pembentukan model dan klasifikasi sentimen. Pada pembobotan kata digunakan metode TF - IDF. Data yang ada akan diklasifikasikan ke dalam 2 kelas, yaitu positif dan negatif. Data tersebut akan diuji melalui confusion matrix dengan parameter akurasi, recall dan precision
Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Burung Merpati Dengan Metode Certainty Factor Galih Candra Adi Saputra; Hartatik Hartatik
Journal Automation Computer Information System Vol. 3 No. 2 (2023): November
Publisher : Indonesian Journal Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47134/jacis.v3i2.58

Abstract

Pengaruh perkembangan teknologi komputer yang pesat saat ini telah menjamah berbagai bidang, seperti halnya pada bidang peternakan. Pada bidang peternakan sendiri memerlukan seorang ahli yang dapat membantu para pemula dalam menyelesaikan masalah. Dengan teknologi komputer saat ini kecerdasan manusia bisa dipadukan menjadi sebuah sistem yakni sistem pakar. Sistem pakar dapat membantu seorang yang bukan ahli memiliki kecerdasan yang sama dengan dibantu melalui sistem pakar tersebut. Pada penelitian ini peneliti akan merancang sebuah sistem pakar yang dapat membantu para pecinta burung merpati dalam merawat burung peliharaanya. Penelitian ini menggunakan metode certainty factor untuk menentukan keputusan yang diambil dalam permasalahan yang ada. Serta menggunakan metode penelitian Systems Development Life Cycle (SDLC) dalam penelitiannya. Dengan memanfaatkan dua metode tersebut akan menghasilkan sistem pakar yang baik guna mempermudah para pecinta burung merpati dalam merawat burung peliharaannya. Penelitian ini menghasilkan sistem pakar berbasis web dengan menggunakan metode certainty factor dalam menentukan keputusan pakar. Hasil dari pengujian sistem pada penelitian ini memperoleh ketepatan 90.9% atau bisa dikatakan layak oleh para pakar. Penelitian ini belum sempurna, maka bagi peneliti selanjutnya dapat merancang sistem pakar penyakit burung merpati menggunakan metode lain dan juga berbasis operasi sistem lainnya.
Pembuatan Sistem Rekomendasi Pariwisata Yogyakarta Menggunakan Triangle Multiplaying Jaccard Eva Suhailah; Hartatik Hartatik
Journal Automation Computer Information System Vol. 3 No. 2 (2023): November
Publisher : Indonesian Journal Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47134/jacis.v3i2.62

Abstract

Yogyakarta adalah satu-satunya daerah Istimewa di Indonesia yang dikenal karena sejarahnya, selain dikenal karena sejarahnya, Yogyakarta termasuk kota yang memiliki berbagai macam jenis dan tempat wisata yang menarik untuk dikunjungi. Yogyakarta memiliki berbagai macam obyek wisata dari berbagai macam jenis, mulai dari wisata budaya, wisata edukasi, wisata alam, wisata belanja dan lain sebaigainya., untuk memudahkan wisatawan dalam mencari dan mengetahui rekomendasi tentang wisata yang paling sesuai sesuai dengan obyek wisata yang pernah dikunjungi sebelumnya maka Penelitian ini dilakukan untuk membuat suatu sistem rekomendasi obyek wisata menggunakan algoritma Triangle Multiplying Jaccard, yaitu algoritma yang mencari kesamaan (similarity) untuk tujuan rekomendasi. Berdasarkan perhitungan secara MAE, RMSE dan Confusion Matrix maka didapatkan rata-rata akurasi yang dihasilkan adalah 70% dengan nilai presisi yang relative rendah yaitu 45% dengan recall 1% namun dengan hasil dari F1 Score sebesar 65% dari 20 data yang diolah.
Co-Authors A'la, Fiddin Yusfida Abdul Mizwar A. Rahim Achmad Alvi Yudanuari Afdhal Walidy Al Abdul Rohim Aliyani, Ade Surya Ananda, Fadhilah Dwi Andri Syafrianto Anggit Dwi Hartanto Anggit Dwi Hartanto Anggit Dwi Hartanto, Anggit Dwi Arifa Satria Dwi Cahya Bagas Satrio Utomo Bayu Setiaji Berliana Kusuma Riasti Dwi Lestari Eko Harry Pratisto Ema Utami Endang Yuswatiningsih Eva Suhailah Faishal Arif Wibowo Feskariani, Dwi Galih Candra Adi Saputra Harliana Harliana Haryoko Kanoena, Melcior Paitin Kencana, Adi Kresna Khairullah, Irfan Khalil Krisnawati Krisnawati Kurniawan, Aas Andri Kusnawi Kusnawi Lucky Adhikrisna Wirasakti Muhammad Aldi Muhammad Enggar Aziz Hibbannuari Nanang Maulana Yoeseph NINIK TRI HARTANTI Nur Safariatun Pattimura, Yudha Bagas Purwandari, Elce R.M.Herdian Bhakti Rahmadita Sabrina Islahany Ramadhani, Zanuarestu Rony Permadi Rosyid Rosyid Safira, Livia Setiadi F., A. Farhan Shintya Wulan Safitri Sri Devi Nurhayati Sri Yanti Supriatin Supriatin, Supriatin Syafrianto, Syafrianto Taufiq Nashrullah Utama, Hastari Windha MP Dhuhita Wiwi Widayani Wiwi Widayani, Wiwi Wulandari, Irma Rofni Yamamah, Muhammad Al Mubarokul Yusa, Aldo