Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
2.78
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI) Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer IJoICT (International Journal on Information and Communication Technology) Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) IJAIT (International Journal of Applied Information Technology) Journal of Applied Science, Engineering, Technology, and Education Prosiding Konferensi Nasional PKM-CSR Jurnal Indonesia Sosial Teknologi eProceedings of Engineering
Angelina Prima Kurniati
Universitas Telkom Bandung, Indonesia
Humanities Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Environmental Science Industrial & Manufacturing Engineering Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Nursing Public Health Social Sciences Other

Published : 34 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 34 Documents
Search

 1   2   3   4 
PERENCANAAN STRATEGIS SISTEM INFORMASI BERBASIS TOGAF ADM PADA DINAS PARIWISATA DAN KEBUDAYAAN KOTA YOGYAKARTA Arfive Gandhi; Angelina Prima Kurniati
Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI) 2012
Publisher : Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Islam Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Dinas Pariwisata dan Kebudayaan (Disparbud) Kota Yogyakarta merupakan pengelola aktivitas kepariwisataan dan kebudayaan secara umum di lingkup Kota Yogyakarta dengan berbagai proses bisnis, baik yang bersifat utama maupun penunjang. Kompleksitas proses bisnis tersebut menjadi pertimbangan perlunya implementasi sistem informasi di lingkungan Disparbud melalui perencanaan strategis. Framework yang dapat dipergunakan dalam menyusun perencanaan strategis sistem informasi di lingkungan organisasi Disparbud Kota Yogyakarta adalah TOGAF (The Open Group Architecture Framework) dengan fokus pada delapan komponen Architecture Development Method (ADM) disertai artifak dari tiap komponen terkait perencanaan tersebut. TOGAF ADM terdiri atas : architecture vision, business architecture,information system architecture, technology architecture, opportunities and solution, migration planning, implementation governance, serta architecture change management. Penggunaan TOGAF ADM ini mengacu peraturan hukum yang berlaku, visi, misi, dan target berjangka dinas, pemilihan framework sebagai pendekatan logis, aktivitas bisnis yang dijalankan, gap analysist, serta sumber daya. Pengumpulan informasi kebutuhan proses bisnis dilakukan melalui observasi dan wawancara. Melalui perencanaan strategis di ruang maka dapat diperoleh rancangan implementasi sistem informasi di Disparbud Kota Yogyakarta yang disusun secara berjangka sehingga pelaksanaan fungsi Disparbud pada tugas pokok maupun fungsi internal kerumahtanggaan dapat dioptimalkan.
Analisis Kesiapan Penerapan Process Mining pada Sistem Manajemen Pembelajaran Universitas Telkom Angelina Prima Kurniati; Gede Agung Ary Wisudiawan
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 8 No 6: Desember 2021
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25126/jtiik.2021863875

Abstract

Sistem manajemen pembelajaran (Learning Management System/ LMS) berbasis komputer telah banyak digunakan untuk mengelola pembelajaran dalam institusi pendidikan, termasuk universitas. LMS merekam dan mengelola akses pengguna secara otomatis dalam bentuk event log. Data dalam event log tersebut dapat dianalisis untuk mengenali pola penggunaan LMS sebagai pertimbangan pengembangan LMS. Salah satu metode yang dapat diadopsi adalah process mining, yaitu menganalisis data event log berbasis proses. Analisis data berbasis proses ini bertujuan untuk memodelkan proses yang terjadi dan terekam dalam LMS, mengecek kesesuaian pelaksanaan proses dengan prosedur, dan mengusulkan pengembangan proses di masa mendatang. Makalah ini mengeksplorasi kesiapan data penggunaan LMS di Universitas Telkom sebagai subjek penelitian untuk dianalisis dengan pendekatan process mining. Sepanjang pengetahuan kami, belum ada penelitian sebelumnya yang melakukan analisis data berbasis proses pada LMS ini. Kontribusi penelitian ini adalah eksplorasi peluang untuk menganalisis proses pembelajaran dan pengembangan metode pembelajaran berbasis LMS. Analisis kesiapan LMS dilakukan berdasarkan daftar pengecekan komponen yang dibutuhkan dalam process mining. Makalah ini mengikuti tahap-tahap utama dalam Process Mining Process Methodology (PM2). Studi kasus yang dieksplorasi adalah proses pembelajaran pada satu mata kuliah dalam satu semester berdasarkan event log yang diekstrak dari LMS. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa analisis data dalam LMS ini dapat digunakan untuk menganalisis performansi pembelajaran di Universitas Telkom dari kelompok pengguna yang berbeda-beda dan dapat dikembangkan untuk menganalisis data pada studi kasus yang lebih besar. Studi kelayakan ini diakhiri dengan diskusi tentang kelayakan LMS untuk dianalisis dengan process mining, evaluasi oleh tim ahli LMS, dan usulan pengembangan LMS di masa mendatang.  AbstractComputer-based Learning Management Systems (LMS) are commonly used in educational institutions, including universities. An LMS records and manages user access logs in an event log. Data in an event log can be analysed to understand patterns in the LMS usage to support recommendations for improvements. One promising method is process mining, which is a process-based data analytics working on event logs. Process mining aims to discover process models as recorded in the LMS, conformance checking of process execution to the defined procedure, and suggest improvements. This paper explores the feasibility of Telkom University LMS usage data to be analysed using process mining. To the best of our knowledge, there was no previous research doing process-based data analytics on this LMS. This paper contributes to explore opportunities to analyse learning processes and enhance LMS-based learning methods. The feasibility study is based on a data component checklist for process mining. This paper is written following the main stages on the Process Mining Project Methodology (PM2). We explore a case study of the learning process of a course in a semester, based on an event log extracted from the LMS. The results show that data analytics on this LMS can be used to analyse learning process performance in Telkom University, based on different user roles. This feasibility study is concluded with a discussion on the feasibility of the LMS to be analysed using process mining, an evaluation by the representative of the LMS expert team, and a recommendation for improvements.
Usability Improvement based on Hierarchical Task Analysis (Case Study on i-Caring) Muhammad Zafif Muttaqy; Angelina Prima Kurniati; Yanuar Firdaus A.W
International Journal on Information and Communication Technology (IJoICT) Vol. 1 No. 1 (2015): December 2015
Publisher : School of Computing, Telkom University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21108/IJOICT.2015.11.5

Abstract

i-Caring (IT Telkom i-Gracias Collaboration and e-learning) is an LMS (Learning Management System)-based e-learning integrated in i-Gracias own by IT Telkom Bandung. This application is being used to facilitate the implementation of learning activities supporting the face-to-face discussion in class. I-Caring supports some functionalities, such as instructional material storage, assignment, quizzes, and communication through chats and forum. But the great functionalities are not supported by an interactive interface, which is not comply to QUIM (Quality in Use Integrated Measurement) standard. This paper explains our research results of evaluation and recommendation process. This research is using Hierarchical Task Analysis (HTA) which has some indicators to analyze the behavior of a sample lecturers and students which are randomly selected. Based on the questionnaires answers, we analyze the relations of each points on HTA principles using SPSS Statistics 20 tools. The recommendations are then formulated to improve i-Gracias user interface quality.
Analysis of Expertise Group Using The Fuzzy K-NN Classification Algorithm (Case Study: School of Computing Telkom University) Jodi Kusuma; Angelina Prima Kurniati; Ichwanul Muslim Karo Karo
JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) Vol 9, No 3 (2022): Juni 2022
Publisher : STMIK Budi Darma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30865/jurikom.v9i3.4215

Abstract

The School of Computing at Telkom University has four Expertise Groups that defines the lectures taken by students. Deciding the Expertise Group, will be influential in deciding elective courses and raising the topic of the Final Project. There are many students who are still having difficulty in deciding the Expertise Group and finally only decide based on the most popular Expertise Group without seeing their potential and abilities. The impact of wrong decision of the Expertise Group are delays in graduation time. It will then affect accreditation of study program and university rank, especially in the timely graduation indicator. Therefore, it is necessary to have a system that can predict the decision of the Expertise Group for the School of Computing students based on their academic scores. In this study, prediction using the Fuzzy K-Nearest Neighbor classification algorithm was chosen because it can determine the class based on the nearest neighbor and consider ambiguous data because of the weighting value in each class. There are five tests carried out to get the best model, namely (1) examine the best split training and validation data, (2) examine the best K value, (3) compare Fuzzy K-Nearest Neighbor with Naïve Bayes and Decision Tree (C4.5) which is a commonly used classification algorithm, (4) examine the values of accuracy, precision, recall, f1-score, and (5) examine the values of accuracy using Cross-Validation method. The result is that the model made using Fuzzy K-Nearest Neighbor has an accuracy value of 72% in the case of imbalance data, 62% in the case of applying the undersampling technique, and 56% in the case of applying oversampling. Based on experiments with the other two algorithms, it was found that compared to the other two algorithms, the Fuzzy K-Nearest Neighbor has a higher accuracy value in the case of imbalance data and the case of applying to undersampling, but it has a lower accuracy in the case of applying oversampling, due to the lack of Fuzzy K-Nearest Neighbor in handling small minority data variations.
Process Mining for Disease Trajectory Analysis on the Indonesia Health Insurance Data Angelina Prima Kurniati; Guntur Prabawa Kusuma; Gede Agung Ary Wisudiawan
JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) Vol 9, No 5 (2022): Oktober 2022
Publisher : STMIK Budi Darma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30865/jurikom.v9i5.4924

Abstract

Process mining has been implemented in many domains, including healthcare. In healthcare, process mining projects aimed to inform sequential patterns of processes based on the actual process executions as they are recorded in the event log. Event log as the main input of process mining tasks can be extracted from the automatically recorded data of patient treatments or diagnoses. By understanding common patterns of patient diagnoses, we can analyse disease trajectories of a cohort of patients. Disease trajectory analysis has been used to describe the course or progression of diseases, especially chronic diseases, as experienced over time. We applied process mining as the main methodology for disease trajectory analysis, following the process mining project methodology, to analyse patient records on the Indonesia Health Insurance  (BPJS Kesehatan) Data Samples. We extracted the data samples, transform them into an event log, discover the disease trajectories based on process discovery algorithm, analyse it to inform their conformance to the event log. Contributions of our research are to promote process mining for disease trajectory analysis and to open wider opportunities to analyse Indonesia Health Insurance data representing Indonesia health conditions. As a case study, we explored disease trajectory of cancer patients
Process Mining using Inductive Miner Algorithm to Determine the actual Business Process Model Muhammad Wanda Wibisono; Angelina Prima Kurniati; Gede Agung Ary Wisudiawan
JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) Vol 9, No 4 (2022): Agustus 2022
Publisher : STMIK Budi Darma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30865/jurikom.v9i4.4769

Abstract

At the beginning of 2019, the COVID-19 pandemic entered the country of Indonesia resulting in all learning activities being carried out online in all cities of Indonesia. Likewise, Telkom University concentrates all teaching and learning activities online using the CeLOE Learning Management System. Learning Management System is a system that helps lecturers in managing teaching and learning activities independently in educational institutions. CeLOE is a learning management system of Telkom University developed based on Moodle. In this study, we analyse the CeLOE event log using the process mining method. The goal is to find out the learning patterns of students using CeLOE during the COVID-19 pandemic. This research case study focuses on the activities of students of the Telkom University S1 Informatics study program for the first semester of 2020/2021 in using CeLOE LMS. The analysis of this study conducted a comparison of the performance of three variants of the inductive miner (IM) algorithm through conformance checking values. The results of the analysis obtained are value of conformance checking from the three variants of the inductive miner (IM) algorithm have an average fitness value of up to 1 prove that the inductive miner (IM) algorithm can make a model based on the event log well. Besides that, it has a fairly high precision value with a value range of 0.750-0.850 shows that the inductive miner (IM) makes a process model with relatively many variations of activities outside the event log and the IM process model is "overfit-ting" for all variants of the IM algorithm. Inductive miner (IM) is the best inductive miner (IM) algorithm variant with a fitness value of 1.0, precision value of 0.750, and the generalization value of this algorithm is relatively high (0.984). It is hoped that this research can contribute to the addition of new perspectives related to the implementation of process mining using inductive miner (IM) algorithm in the field of education
Analisis Dan Implementasi Process Mining Menggunakan Fuzzy Mining (studi Kasus: Dataset Bpi Challenge 2014) Muhammad Agung Agung; Angelina Prima Kurniati; Alfian Akbar Gozali
eProceedings of Engineering Vol 2, No 2 (2015): Agustus, 2015
Publisher : eProceedings of Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Abstrak Meningkatnya fokus suatu organisasi dan perusahaan dalam mengembangkan proses bisnis untuk mendapatkan proses bisnis yang lebih efektif dan efisien menyebabkan mereka mulai melakukan pengembangan terhadap proses bisnis tersebut. Dengan proses bisnis yang lebih efektif dan efisien, kinerja sistem dari organisasi maupun perusahaan tersebut akan menjadi lebih baik. Salah satu proses bisnis yang terjadi pada Rabobank Netherlands Group ICT adalah proses penerimaan, perekaman, dan penanganan masalah yang dilakukan oleh bagian service desk dan IT operations yang dibantu oleh sistem ITIL Service Management yang disebut sebagai HP Service Manager. Namun pembuatan model proses yang sederhana berdasarkan data yang kompleks tidak mudah dimana model proses yang sederhana dapat memudahkan pihak analis Rabobank Netherlands Group ICT untuk menganalisisnya. Process mining dapat digunakan untuk membuat model proses tersebut sehingga proses bisnis dapat ditingkatkan kinerjanya. Untuk dapat memperoleh model tersebut, process discovery perlu dilakukan terlebih dahulu dari event log yang ada. Event log yang diperlukan dalam melakukan process mining untuk memperoleh model proses ini adalah event log Rabobank Netherlands Group ICT, dimana pada kasus data real-life biasanya data lebih kompleks atau kurang terstruktur sehingga model proses yang dihasilkan sering “spaghetti-like”. Oleh karena itu, diperlukan pendekatan yang dapat menghasilkan model proses yang tidak “spaghetti-like” salah satunya adalah fuzzy mining [1].
Analisis Implementasi Syntatic Label Matching Similarity Untuk Memeriksa Kemiripan Label Pada Model Proses Bisnis Angdini Dea Nurillaily; Dana Sulistiyo Kusumo; Angelina Prima Kurniati
eProceedings of Engineering Vol 2, No 1 (2015): April, 2015
Publisher : eProceedings of Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Similarity checking ini dilakukan untuk mencari tingkat kemiripan dari dua proses bisnis yang dibandingkan. Dalam melakukan pencarian kemiripan proses bisnis memiliki tiga metode yang digunakan, berdasarkan label, perilaku, dan struktural. Pada penelitian ini, dilakukan pengecekan kemiripan proses bisnis berdasarkan label. Pada label similarity ada beberapa teknik yaitu syntatic dan semantic. Penilitian ini berfokus pada syntatic similairity. Pengecekan ini melakukan perhitungan berdasarkan sintaks. Untuk dapat melakukan perhitungan tersebut, maka dapat dilakukan mapping untuk pencarain kata yang mirip pada kedua proses bisnis tersebut. Selanjutnya, untuk melakukan pencarian tingkat kemiripan proses bisnis dapat dilakukan perhitungan label matching similarity. Pemodelan yang dilakukan untuk menggambarkan proses bisnis adalah Business Process Modelling and Notation (BPMN). Hasil perbandingan yang dilakukan dengan metode syntatic label matching similarity menghasilkan nilai perbandingan antara Reklame dan Usaha Bidang Penanaman Modal mendapatkan nilai 98,66%, perbandingan antara Reklame dan Surat Tanda Daftar Perusahaan 80% dan perbandingan Surat Tanda Daftar Perusahaan dan Usaha Bidang Penanaman Modal adalah 72,72%. Kata Kunci : Proses Bisnis, Similarity Checking, Label Similarity, Syntatic Similarity, Label Matching Similairity, BPMN.
Penilaian Terhadap Implementasi It Governance Pada Proses Pemungutan E-Psc Di Pt.Aplikasi Data Lintas Penumpang Dengan Menggunakan Framework Cobit Versi 5 Pada Domain Mea I Putu Nana Sugianta Mandra; Angelina Prima Kurniati; Toto Suharto
eProceedings of Engineering Vol 2, No 1 (2015): April, 2015
Publisher : eProceedings of Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

PT.ACCON (Aplikasi Data Lintas Penumpang) adalah perusahaan jasa yang bekerjasama dengan PT. Angkasa Pura 1 untuk proses pemungutan E-PSC (Electronic Passenger Service Charge) dengan visi dan misi menjadi perusahan jasa sistem pelayanan dan pengamanan pendapatan yang tersebar di seluruh Indonesia dan misi perusahaan adalah membentuk System Management Revenue Safeguarding dan peningkatan pelayanan untuk usaha pelanggan khususnya pihak PT.Angkasa Pura 1. PT.ACCON perusahaan yang mengatur manajemen pemungutan E-PSC dan menjalankan sistem aplikasi E-PSC di lingkungan bandara berikut dengan pengembangannya memerlukan perhatian lebih pada implementasi IT Governance saat ini dengan mengoptimalkan alokasi IT Resource berserta penyelarasan proses bisnis dikarenakan pemasukan perusahaan bergantung pada management fee dari hasil pemungutan E-PSC. Oleh karena itu perlu dilakukan evaluasi terhadap implementasi IT Governance, berupa penilaian capability level, rekomendasi perbaikan dan evaluasi IT Governance. Pada penelitian tugas akhir ini framework yang digunakan adalah COBIT 5, karena berfokus pada tata kelola maupun manajemen dan memiliki kontrol untuk setiap proses TI. Berdasarkan hasil mapping strategi bisnis yang didapatkan dari rencana strategi PT.ACCON dipetakan ke dalam Enterprise & IT Related Goal COBIT 5, didapatkan 3 proses untuk dinilai yaitu MEA01,MEA02, dan MEA03. Hasil penilaian menunjukkan proses MEA01, MEA02, dan MEA03 berada pada level 1 yaitu performed di mana proses TI sudah diimplementasikan dan mencapai tujuannya. Opportunity for Improvement (OFI) berdasarkan skala prioritas diharapkan dapat mencapai target optimalnya pada level 3 capability level yaitu Established. Kata Kunci : Teknologi Informasi, COBIT 5, MEA, PT.ACCON
Process Mining pada Proses Pengadaan Buku dengan Algoritma Heuristic Miner (Studi Kasus : Perpustakaan Universitas Telkom) Harin Veradistya Maharani; Angelina Prima Kurniati; Imelda Atastina
eProceedings of Engineering Vol 2, No 1 (2015): April, 2015
Publisher : eProceedings of Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Adanya SOP dan rekap menunjukkan bahwa organisasi memperhatikan proses yang terjadi. Pada pengaplikasiannya sehari-hari, rekap hanya digunakan sebagai dokumentasi proses yang dilaksanakan, tidak ada kontrol terhadap proses yang terjadi, tidak tahu apakah selama ini proses dilaksanakan sesuai dengan SOP. Oleh karena itu perlu pemodelan untuk kumpulan proses tersebut sehingga lebih mudah untuk melihat behaviour dari aktivitas yang dilakukan. Pada Tugas Akhir ini diaplikasikan Process Mining untuk proses pengadaan buku pada Unit Perpustakaan Universitas Telkom. Algoritma yang digunakan untuk memodelkan proses adalah algoritma heuristic miner. Proses yang dimodelkan dari sistem tesebut akan diukur kesesuaiannya dengan aktivitas yang sebenarnya terjadi dan pada akhirnya akan dihasilkan rekomendasi terhadap model proses. Hasil pengujian menunjukkan bahwa tidak semua aktivitas pada SOP dilakukan pada proses pengadaan buku. Selain itu terdapat aktivitas baru yang belum didefinisikan sebelumnya. Kata kunci : SOP, process mining, heuristic miner, pengadaan buku, event log
Co-Authors Adrian Senoaji Teguh Yudhoyono Aji Gunadi, Gagah Al Giffari, Muhammad Zacky Alfian Akbar Gozali Angdini Dea Nurillaily Angga Auliya Akbar Annisa Fajri Hayati Arfive Gandh Arfive Gandhi Arummi Muyasaroh Assyifa Harnanti Aulia Rahman Arif Wahyudi Dana Sulistiyo Kusumo Dana Sulistyo Kusumo Ersy Ervina Fadhilah Dwiyanti Basri Firdaus Hafidz Gabriella Ayu Pramesti Gede Agung Ary Wisudiawan Guntur Prabawa Kusuma Harin Veradistya Maharani I Gede Dito Wisnu Murti I Putu Nana Sugianta Mandra Ichwanul Muslim Karo Karo Imelda Atastina Indra Lukmana Sardi Irfan Rihan Arifin Jodi Kusuma Mayang Pristantya Mira Kania Sabariah Moc. Arif Bijaksana Muhammad Agung Agung Muhammad Reynaldi Mujantara Muhammad Tegar Zharfan Humam Setiabakti Muhammad Wanda Wibisono Muhammad Zafif Muttaqy Mutalib, Sharifah Sakinah Syed Abd. Nugroho, Raditya Pradhyatama Osman, Nurul Aida Owen Ashby Johnson Purwanto, Zadosaadi Brahmantio Rani Puspitasar Rendy Setiadi Mangunsong Septia Dusitella Sembiring Supra Yogi Toto Suharto Wahyu Aji Tirta Gumelar Warih Maharani Wijaya, Yaffazka Afazillah Wildan Khalidy Yanuar Firdaus A.W Yanuar Firdaus Arie Wibowo Yusoff, Wan Nur Syahidah Wan Zaidan Muhammad Arkan Zulhelmy