Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
2.826
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Ilmiah Mikrotek Jurnal Simantec Indonesian Journal of Tropical and Infectious Disease Seminar Nasional Informatika (SEMNASIF) Lingua Franca: Jurnal Bahasa, Sastra, dan Pengajarannya JURNAL INSTEK (Informatika Sains dan Teknologi) KOMPUTEK Perspektif Pendidikan dan Keguruan Revitalisasi : Jurnal Ilmu Manajemen jurnal Teknik Industri - Unisi Attractive : Innovative Education Journal Jurnal Pendidikan, Sains, Geologi, dan Geofisika (GeoScienceEd Journal) Diversity: Jurnal Ilmiah Pascasarjana Journal of Science Instruction and Technology TOFEDU: The Future of Education Journal Pendekar: Jurnal Pendidikan Berkarakter Manajemen Pendidikan Folia Medica Indonesiana
Sri Herawati
Unknown Affiliation
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemistry Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Earth & Planetary Sciences Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Health Professions Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Mathematics Mechanical Engineering Medicine & Pharmacology Neuroscience Physics Public Health Social Sciences Other

Published : 26 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 4 Documents
Search
Journal : Jurnal Simantec

 1 
IMPLEMENTASI METODE HOLT WINTER ADDITIVE UNTUK PREDIKSI KUNJUNGAN WISATAWAN NUSANTARA KABUPATEN SUMENEP Ainun Nawawi; Sri Herawati; Novi Prastiti
Jurnal Simantec Vol 10, No 1 (2021)
Publisher : Universitas Trunojoyo Madura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21107/simantec.v10i1.12466

Abstract

Adanya peningkatan kunjungan wisatawan di Kabupaten Sumenep yang tidak dapat diduga, sehingga perlu dilakukan peramalan untuk memprediksi jumlah kunjungan wisatawan di Kabupaten Sumenep pada periode yang akan datang. Dalam kesempatan penelitian kali ini dilakukan peramalan kunjungan wisatawan di Kabupaten Sumenep menggunakan metode hold-winters exponential  smoothing additive, metode hold-winters exponential  smoothing additive merupakan metode yang didasarkan pada tiga persamaan smoothing yaitu smoothing level, smoothing trend, serta smoothing musim. Data yang digunakan dalam penelitian ini berupa data time series kunjungan wisatawan Kabupaten Sumenep dari bulan Januari 2015 – Februari 2020. Hasil dari penelitian yang telah dilakukan diperoleh nilai akurasi peramalan SMAPE terbaik sebesar 13,65%, dengan nilai . Berdasarkan hasil nilai akurasi peramalan SMAPE yang telah didapat, metode peramalan hold-winters exponential smoothing additive dapat menjadi rujukan untuk penyusunan strategi pembangunan dan pemasaran wisata di Kabupaten Sumenep. Sehingga dapat meningkatkan efektivitas dalam pengambilan keputusan dan meningkatkan perekonomian di Kabupaten Sumenep.
PENGEMBANGAN SISTEM INFORMASI LAYANAN PPDB PADA YAYASAN SABILILLAH SAMPANG MADURA Yudha Dwi Putra Negara; Sri Herawati; Faisol Arif Efendi
Jurnal Simantec Vol 10, No 1 (2021)
Publisher : Universitas Trunojoyo Madura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21107/simantec.v10i1.12801

Abstract

Untuk meningkatkan peran Pendidikan dalam sekolah diperlukan layanan yang mendukung dalam mewujudkan Pendidikan sekolah yang dapat membangun karakter bangsa. Penerimaan perserta didik Baru merupakan salah satu layanan Pendidikan. Pelaksanaan PPDB tahun 2021 tentu berbeda dari tahun-tahun sebelumnya. Pelaksanaan PPDB tahun sebelumnya masih manual dan dilakukan secara madiri setiap sekolahan. Hal tersebut menjadi permasalahan ketika mengelolah data pendaftaran seluruh sekolah secara terpusat akan menjadi sulit sehingga mengakibatkan keterlambatan hasil pengumuman dan pelaksanaan proses belajaran mengajar karena pengelolahan yang lambat. Pihak yayasan berharap meningkatkan pelayanan pendataran peserta didik Baru dengan mengintregrasikan seluruh pendaftaran secara terpusat. Oleh karena itu penelti bermaksud meningkatkan layanan pendidikan sekolah untuk pelayanan pendaftaran perserta didik baru secara daring dengan mengembangkan Sistem Informasi Pendaftaran Peserta Didik Baru untuk meningkatkan layanan pendidikan pada Yayasan Sabilillah Sampang untuk Sekolah RA, MI, SMP, dan SMA sehingga dapat meningkatkan layanan pendidikan pada sekolah tersebut. Model perancangan dan pembangunan pengembangan perangkat perangkat lunak dengan konsep waterfall, yang secara umum memiliki tahapan: identifikasi kebutuhan sistem, study literature, pengumpulan data, analisa dan desain sistem, implementasi sistem, pengujian sistem dan target luaran. Selain itu peneliti akan melakukan evaluasi dan monitoring sistem informasi yang digunakan. Penelitian ini menghasilkan 10 kebutuhan fungsional dan desain dan perancangan menggunakan notasi diagram Unified Modelling Language (UML), dan menghasilkan sebuah sistem yang akan di uji. Pengujian black box menghasilkan hasil implementasi sistem 100% valid. Pengujian User Acceptance Test (UAT) mendapatkan hasil 100% sistem dapat diterima dan digunakan oleh pengguna.
PERAMALAN HARGA MINYAK MENTAH MENGGUNAKAN GABUNGAN METODE ENSEMBLE EMPIRICAL MODE DECOMPOSITION (EEMD) DAN JARINGAN SYARAF TIRUAN Sri Herawati; Arif Djunaidy
Jurnal Simantec Vol 4, No 1 (2014)
Publisher : Universitas Trunojoyo Madura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21107/simantec.v4i1.1347

Abstract

ABSTRAKSalah satu metode peramalan harga minyak mentah yang ditujukan untuk mengakomodasi sifat harga minyak mentah yang cenderung nonlinier dan nonstasioner serta dipengaruhi banyak faktor adalah peramalan yang megintegrasikan metode empirical mode decomposition (EMD) dan jaringan syaraf tiruan (JST). Dalam metode EMD, serangkaian fungsi waktu dari data masukan ditranformasikan menjadi sejumlah modus yang terdiri dari beberapa intrinsic mode functions (IMF) dan sinyal residu. Namun, metode EMD mempunyai kelemahan karena dapat menimbulkan terjadinya modus campuran dimana sebuah IMF tunggal dapat terdefinisikan menjadi beberapa sinyal dengan skala yang berbeda atau sebuah sinyal dengan skala yang sama terbentuk dalam beberapa komponen IMF yang berbeda. Dalam penelitian ini, metode EMD diganti dengan metode ensemble EMD (EEMD) dan menambahkan sinyal white noise untuk mengkompensasi modus cam-puran yang dapat terbentuk. JST berbasis feedforward neural networkdigunakan untuk memperoleh model peramalan dari masing-masing IMF dan sinyal residu. Semua IMF dan residu yang dihasilkan dijadikan masukan pada sebuah adaptive linear neural network (Adaline) untuk menghasilkan proses peramalan. Model peramalan yang telah berhasil dikembangkan dalam penelitian ini dibangun dan diuji menggunakan data bulanan harga minyak mentah West Texas Intermediate (WTI) dan Brent. Hasil uji coba menunjukkan bahwa metode peramalan yang menggabungkan EEMD dan JST menghasilkan kinerja yang lebih baik dibandingkan metode yang menggabungkan EMD dan JST. Hasil uji coba untuk data bulanan jenis minyak WTI menghasilkan RMSE sebesar 0,0330 dan Dstat sebesar 65,3061%, sedangkan untuk jenis minyakBrent menghasilkan RMSE sebesar 0,0433 dan Dstat sebesar 78,0488%.Kata kunci: Peramalan Harga Minyak Mentah, Empirical Mode Decomposition (EMD), Ensemble EMD (EEMD), Jaringan Syaraf Tirun, Adaptive Linear Neural Network (Adaline). ABSTRACTOne method of forecasting crude oil price which is intended to accommodate the nature of crude oil prices tend to be nonlinear and nonstationary and is influenced by many factors that integrated forecasting method empirical mode decomposition (EMD) and neural network (ANN). In the EMD method, the time series of the function of the input data being transformed into a mode that consists of several intrinsic mode functions (IMF) and the residual signal. However, EMD method has drawbacks because it can lead to a mixed mode where a single IMF can be defined into several signals with different scales or a signal of the same scale are formed in several different IMF components. In this study, EMD method is replaced with the ensemble method EMD (EEMD) and adding white noise signal to compensate for the blend mode that can be formed. ANN based feedforward neural network used to obtain forecasting model of each IMF and the residual signal. All IMF and the resulting residue used as input to an adaptive linear neural network (Adaline) to generate forecasting process. Forecasting model has been successfully developed in this study was built and tested to use monthly data price of West Texas Intermediate crude oil (WTI) and Brent. The experimental results show that the forecasting method that combines EEMD and ANN produce a better performance than methods that incorporate EMD and ANN. Test results for monthly data types WTI oil yield of 0.0330 and a RMSE of 65.3061% dstat, while Brent oil for this type produces RMSE of 0.0433 and 78.0488% of dstat.Keyword: forecasting crude oil prices, empirical mode decomposition (EMD), ensemble EMD (EEMD), neural networks, adaptive linear neural network (Adaline)
IMPLEMENTASI METODE LONG SHORT TERM MEMORY UNTUK PERAMALAN PERTUMBUHAN JUMLAH UMKM Herawati, Sri; Prastiti, Novi
Jurnal Simantec Vol 12, No 2 (2024): Jurnal Simantec Juni 2024
Publisher : Universitas Trunojoyo Madura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21107/simantec.v12i2.28929

Abstract

Usaha Kecil Mikro dan Menengah (UMKM) berperan penting dalam pertumbuhan perekonomian suatu daerah.  Perkembangan UMKM khususnya di Madura cukup baik yang didukung dengan adanya jembatan Suramadu. UMKM menjadi salah satu solusi dan pendorong kondisi perekonomian yang lebih stabil. UMKM memiliki potensi besar untuk meningkatkan kesejahteraan masyarakat. UMKM ini memiliki hubungan yang erat dengan ekonomi kreatif. Saat ini, pelaku usaha dituntut untuk lebih kreatif dan inovatif dalam pengembangan usahanya, baik dari segi produk, pemasaran, distribusi, maupun sistem lainnya Sehingga, penelitian ini mencoba  melakukan peramalan tingkat pertumbuhan ekonomi kreatif di Madura. Peramalan  dapat memantau fluktuasi pertumbuhan ekonomi kreatif suatu daerah yang berdampak pada pertumbuhan ekonomi daerah. Penelitian ini menggunakan metode Long Short-Term Memory (LSTM) untuk prediksi jumlah UMKM. Hasil dari peramalan ini adalah nilai MAPE terbaik yaitu 0,0184 % didapatkan dari kombinasi parameter epochs 500, batch size 4, dan neuron hidden 30, serta dengan learning rate 0,1 dan pembagian data training : data testing yaitu 70 % : 30 %. Kesimpulan yang didapatkan adalah peramalan Jumlah UMKM dengan metode Long Short-Term Memory mempunyai kinerja bagus karena nilai MAPE berada di bawah 10%.Kata kunci: Peramalan, Long Short Term Memory (LSTM), Usaha Kecil Mikro dan Menengah (UMKM).
Co-Authors Ainun Nawawi Aksono HP., Eduardus Bimo Amelia, Meita Apri Budianto, Apri Arafat, Yasir Arif Djunaidy Arman Budi Soesilo Faisol Arif Efendi Farida Amalia, Farida Firdha Firdha Hariana, Siti Rohana Herman, Ferey M Latif, M M Tahir Muberok Muhammad Fikri Muhammad Khairunnasri Mustikaningtyas, Elida Novi Prastiti Novi Prastiti, Novi Nuha, Alvin Vikrun Perdana, Rizka Fathoni Prajaniti, Ni Nyoman Windra Purna Hijjah Puspita, Yenni Romdhoni, Achmad C ROSIDA VIVIN NAHARI Saffak, Mohammad Sahdi, Sahdi Samsudin Sari, Dewi Anitia Selamet Riadi Jaelani Septi Andriana Shaumy, Rizki Lolina SISWOYO Siti Rohana Hariana Intiana, Siti Rohana Hariana Sofwan Adiputra, Sofwan Suroso, Bakti Usman Yudha Dwi Putra Negara, Yudha Yuliarti Mutiarsih Yuliati, Ni Nyoman