Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
2.981
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 : 36 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 36 Documents
Search

 1   2   3   4 
Implementasi Process Mining Menggunakan Algoritma Genetika (Studi Kasus: Event Log Rekam Medis Pasien Rumah Sakit Umum Pusat Sanglah Denpasar) I Gede Dito Wisnu Murti; Imelda Atastina; 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

Setiap organisasi menggunakan sistem informasi dalam menunjang efektivitas dan efisiensi kegiatan operasional organisasi. Salah satu organisasi yang menggunakan sistem informasi adalah rumah sakit. Rumah sakit berusaha untuk memberikan pelayanan perawatan medis terbaik kepada pasien. Setiap pasien mendapat perawatan medis yang berbeda sesuai dengan masalah kesehatan masing-masing pasien. Sehingga standar perawatan medis yang berlaku di rumah sakit pada prakteknya sering berbeda dengan keadaan sebenarnya. Perlu dilakukan audit untuk mengevaluasi organisasi dan proses yang terjadi untuk memastikan validitas dan kehandalan informasi pada organisasi dan proses yang berkaitan. Audit dilakukan dengan process mining karena memiliki kemampuan untuk melakukan ekstraksi event log pada data rekam medis yang digunakan untuk penelitian. Hasil dari process mining berupa model proses. Mining dilakukan dengan algoritma genetika karena menggunakan strategi pencarian global dimana fitness pada kandidat model dihitung dengan membandingkan model proses dengan semua traces pada event log sehingga proses pencarian menjadi sangat global. Model proses terbaik ditentukan dari hasil algoritma genetika dengan fitness terbaik. Dari hasil percobaan diperoleh model proses terbaik dengan nilai populasi 100, generasi 4000, fitness 0.974. Kemudian dilakukan conformance checker untuk melihat kesesuaian antara model proses dengan event log. Rekomendasi diberikan berdasarkan hasil analisa dari conformance checker dan performance analysis with petri net. Ditemukan bottleneck pada aktivitas GEN dan PRO, maka rekomendasi yang bisa diberikan menambah sarana medis, tenaga medis dan mencatat secara otomatis hasil uji laboratorium dan resep obat. Kata kunci : Audit, Process Mining, Algoritma Genetika.
Peringkasan Multi-dokumen Berita Berbahasa Indonesia menggunakan Conditional Random Fields (CRF) Angga Auliya Akbar; Mira Kania Sabariah; 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

Peringkasan multi-dokumen dibutuhkan agar pencarian informasi dapat berjalan lebih efektif dan efisien. Sistem peringkasan ini menggunakan framework ekstraksi yang telah secara luas digunakan untuk meringkas dokumen, dimana hasil ringkasan merupakan kalimat- kalimat yang telah diekstraksi dari dokumen. Peringkasan dokumen dapat dilakukan dengan melihat nilai informasi suatu kalimat dari dokumen tersebut berdasarkan fitur yang diterapkan pada kalimat yang ada. Fitur tersebut diantaranya adalah fitur linguistik dan statistikal seperti posisi kalimat. Conditional Random Fields (CRF) merupakan salah satu model probabilistik untuk mengatasi segmentasi dan pemberian label pada data sekuens. CRF digunakan untuk mengkombinasikan fitur- fitur untuk mendapatkan model yang akan digunakan untuk menilai tingkat kepentingan kalimat. Fitur yang digunakan adalah basic feature dan complex feature. Sistem akan dinilai akurasinya menggunakan F- Measure, dengan membandingkan ringkasan yang dibuat oleh sistem dengan ringkasan yang dibuat oleh ahli. Hasil pengujian menunjukkan bahwa rata- rata akurasi yang dihasilkan sebesar 62,5% dengan menentukan nilai threshold sebesar 0.45 dimana nilai tersebut digunakan untuk mengklasifikasikan kalimat summary dan non- summary. Kata kunci : Peringkasan multi-dokumen, Conditional Random Fields, Basic Feature, Complex Feature, F- Measure
Analisis Kemiripan Model Proses Bisnis Menggunakan Algoritma Heuristik Septia Dusitella Sembiring; Dana Sulistiyo Kusumo; Angelina Prima Kurniati
eProceedings of Engineering Vol 2, No 3 (2015): Desember, 2015
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Setiap organisasi maupun perusahaan memiliki satu atau beberapa proses bisnis untuk mendukung analisis, desain ulang dan implementasi dari sebuah aktivitas. Permasalahan yang terjadi adalah ketika satu atau beberapa proses bisnis memiliki beberapa kesamaan sehingga harus mengidentifikasi efektifitas maupun efisiensi pada model proses bisnis yang berbeda. Pada penelitian ini penulis akan menganalisis kemiripan model proses bisnis dengan metode struktural menggunakan algoritma heuristik pada studi kasus pelaksanaan Tugas Akhir (TA) Universitas Telkom. Hasil dari penelitian ini yaitu penentuan tingkat kemiripan dilakukan dengan cara menghitung string edit distance, string edit similairty, pemetaan dengan algoritma heuristik, graph edit distance dan graph edit similarity secara berurutan. Juga tingkat kemiripan antara dua proses bisnis dan perbandingan cara kerja pada algoritma heuristik dibandingkan dengan menggunakan A*. Kata kunci : proses bisnis, kemiripan struktural, algoritma heuristik, A*
Analisis Business Process Model Similarity Checking Menggunakan Teknik Greedy Graph Matching Fadhilah Dwiyanti Basri; Dana Sulistiyo Kusumo; Angelina Prima Kurniati
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 –Business combination menghasilkan proses bisnis dalam jumlah besar sehingga seringkali terdapat proses bisnis yang sama dengan tujuan yang sama pula. Oleh sebab itu, dibutuhkan sistem yang dapat mengecek kesamaan proses bisnis sehingga nantinya dapat membantu user dalam mengambil keputusan jika ingin melakukan redesign atau penggabungan proses bisnis. Kata kunci : business process similarity checking, greedy graph matching, syntactic similarity, node insertions/ deletions, edge insertions/deletions, node substitutions
Implementasi Process Mining pada Prosedur Pengendalian Dokumen dengan Menggunakan Algoritma Heuristic Miner (Studi Kasus : Institut Teknologi Telkom) Wildan Khalidy; 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

Prosedur Pengendalian Dokumen (PPD) di Institut Teknologi Telkom merupakan suatu contoh proses bisnis yang dapat digali informasinya menggunakan teknik Process Mining. Proses bisnis tersebut sedang mengalami perubahan, akibat pergantian status perguruan tinggi, dari Institut Teknologi Telkom menjadi Telkom University sehingga sedang dilakukan pengkajian lebih lanjut terhadap proses bisnis tersebut. Salah satu tipe dari proses mining adalah Enhancement, yaitu perluasan atau peningkatan sebuah model proses yang ada dengan menggunakan informasi pada event log, hal ini akan digunakan sebagai bahan rekomendasi terhadap perubahan PPD. Algoritma Heurisristic Miner merupakan salah satu algoritma yang dapat diterapkan pada Process Mining, dimana algoritma ini akan menggabungkan frekuensi antar event dengan trace dalam event log untuk membangun sebuah model proses. Tahapan yang dijalankan dalam penelitian ini adalah Discovery yaitu pembentukan model proses dari event log, Conformance yaitu pemeriksaan model proses dengan event log, dan Enhancement yang bertujuan untuk menghasilkan sebuah model proses yang baru. Selain membuat model proses baru, keluaran dari pengerjaan tugas akhir ini adalah analisis terhadap komponen threshold dalam pembangun model proses. Kata kunci: proses bisnis, process mining, discovery, conformance, enhancement, heuristic miner algorithm
Analisis dan Implementasi Process Mining dengan Algoritma Heuristic Miner studi kasus: event logs Rabobank Group ICT Netherlands Rendy Setiadi Mangunsong; Angelina Prima Kurniati; Mira Kania Sabariah
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

Process mining dapat meningkatkan analisis proses bisnis pada perusahaan dengan lebih akurat. Ide dasarnya adalah dengan memanfaatkan informasi berupa event log yang terekam dalam sistem informasi perusahaan. Berdasarkan event log tersebut, process mining dapat menyajikan struktur proses bisnis perusahaan yang ada beserta berbagai elemen dan masalah yang mungkin ada dan terjadi di dalam perusahaan. Pada tugas akhir ini process mining dilakukan terhadap event log dari Rabobank Group ICT, sebuah bank yang sedang meningkatkan pelayanannya dengan menelusuri aktifitas yang sudah berlangsung dan memberikan rekomendasi berdasarkan hasil penelusuran tersebut. Process mining dilakukan dengan menggunakan framework process mining, yaitu PROM 5.2 dan plugins Heuristic Miner. Algoritma heuristic miner dipilih karena kemampuannya untuk menangani event logs dengan noise, dan dapat menampilkan main behavior dari proses bisnis yang ada[1]. Dengan melakukan process discovery terhadap event logs yang ada, diharapkan proses bisnis yang ada dapat dimodelkan secara utuh dan dapat dilakukan analisis lebih lanjut. Hal ini kemudian dapat digunakan untuk melakukan rekomendasi yang bermanfaat untuk peningkatan kualitas layanan Rabobank ICT ke depannya. Kata kunci: process mining, event log, proses bisnis, heuristic miner, process discovery, rekomendasi
Klasifikasi Argumen Semantik Menggunakan Head Word Of Prepositional Phrase Dan First And Last Word / Pos In Constituent Rani Puspitasar; Moc. Arif Bijaksana; Angelina Prima Kurniati
eProceedings of Engineering Vol 2, No 3 (2015): Desember, 2015
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Dalam bidang lingustik, argumen semantik merupakan sebuah ekspresi yang digunakan untuk membantu mempelajari makna dari suatu predikat didalam sebuah kalimat. Penggunaan teknik yang tepat dan akurat dalam menganotasikan teks yang memiliki struktur argumen semantik dapat memfasilitasi penemuan pola informasi dalam teks berukuran besar dan dapat memberikan anotasi Who, What, Whom, When, Where, Why, dan How pada kalimat dalam sebuah teks. Penelitian tentang klasifikasi argumen semantik mengimplementasikan penggunaan metode Support Vector Machines (SVM) dalam database PropBank, menggantikan algoritma stastistical classification yang digunakan dalam penelitian sebelumnya, kemudian mengevaluasi perubahan- perubahan yang ada untuk meningkatkan hasil performansi. Selain itu, penelitian menggunakan algoritma SVM tersebut juga memberikan fitur-fitur baru yang diharapkan dapat memberikan kemajuan performansi yang sebelumnya memiliki hasil yang kurang baik. Tugas Akhir ini mengimplementasikan 2 fitur baru yang digunakan bersamaan dengan fitur utama baseline, yaitu Head Word of Prepositional Phrase dan First and Last Word/POS in Constituent yang kemudian diklasifikasikan menggunakan bantuan metode SVM Sequential Minimal Optimization (SMO). Hasil dari pengimplementasian kedua fitur ini secara bersamaan dengan fitur utama memberikan hasil akurasi rata-rata sebesar 67,99%. Kata Kunci: klasifikasi argumen semantik, fitur, Support Vector Machines.
Implementing Process Mining in Indonesia Health Care: Challenges and Potentials Guntur Prabawa Kusuma; Angelina Prima Kurniati; Firdaus Hafidz; Owen Ashby Johnson
IJAIT (International Journal of Applied Information Technology) Vol 07 No 01 (May 2023)
Publisher : School of Applied Science, Telkom University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25124/ijait.v7i01.4688

Abstract

Indonesia has become one of the countries having the biggest single-payer national insurance with a population-based membership. The insurance had helped up to 217 million patients since its inception in 2014. Capturing insights from a large-scale electronic health record has the potential to give a valuable improvement to the health care processes quality. Process mining is an emerging approach to “bridge” between the domain of data science and process science. It has also been recognized to contribute to the domain of health care where complex and multi-discipline processes are happening. The BPJS Kesehatan data containing routinely collected medical records becomes a valuable source of knowledge to improve the quality of health care. In contrast to its benefits, exploiting and managing population-based health care data for research brings challenges and potential. This paper presents the challenges of conducting process mining projects in the perspective of diversity, data quality, ethics, and security. Process mining in health care also brings potentials in care process comparisons, precision medicine, audit and compliance, and the opportunities of using virtual research environment to conduct research using a population-based data set based on unique characteristics of human biology.
Process Mining pada Proses Penerimaan Mahasiswa Baru di Telkom University dengan Genetic Miner Supra Yogi; Angelina Prima Kurniati; Ichwanul Muslim Karo Karo
Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) Vol 7 No 5 (2023): October 2023
Publisher : Ikatan Ahli Informatika Indonesia (IAII)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29207/resti.v7i5.5241

Abstract

The selection process for new students at Telkom University, also known as SMB Telkom University has been running for years and already has its process flow. However, the existing process flow can be further improved to better reflect the actual field processes and become more accurate. Process mining can enhance this process flow by creating a new process flow based on event logs or previously executed processes. One of the algorithms in process mining is genetic process mining, where process mining is performed multiple times over several generations and genetic algorithms such as crossover and mutation are applied to generate a more accurate process model compared to other process mining algorithms such as heuristic and inductive mining. After conducting experiments, the best process model that was produced was at the 100th generation which has a fitness point of 0.755910819 and precision point of 0.742857143, after examining the parameters and the resulting Petri net or process flow that was produced it was concluded that the process model obtained from the application of Genetic Process Mining to SMB Telkom University is not very good because the resulting Petri net has several duplicate activities and appears to be non-linear. This could be due to several factors i.e., incompatible, or inaccurate data.
Implementasi Website sebagai Media Promosi Desa Wisata Kemawi Kusuma, Guntur Prabawa; Prima Kurniati, Angelina; Atastina, Imelda; Maharani, Warih; Ervina, Ersy; Aji Gunadi, Gagah; Wijaya, Yaffazka Afazillah; Purwanto, Zadosaadi Brahmantio; Al Giffari, Muhammad Zacky
Prosiding Konferensi Nasional Pengabdian Kepada Masyarakat dan Corporate Social Responsibility (PKM-CSR) Vol 6 (2023): INOVASI PERGURUAN TINGGI & PERAN DUNIA INDUSTRI DALAM PENGUATAN EKOSISTEM DIGITAL & EK
Publisher : Asosiasi Sinergi Pengabdi dan Pemberdaya Indonesia (ASPPI)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37695/pkmcsr.v6i0.2060

Abstract

Desa wisata merupakan salah satu jenis destinasi wisata yang berpotensi meningkatkan kegiatan ekonomi suatu desa. Namun sering kali informasi tentang potensi desa hanya tersebar terbatas dengan metode promosi lisan. Hasil identifikasi awal diKelompok Sadar Wisata Desa Kemawi di Kecamatan Sumowono, Jawa Tengah, telah menunjukkan bahwa desa mereka memiliki potensi wisata alam, pertanian, perkebunan, dan budaya. Salah satu yang dibutuhkan adalah sarana promosi desa wisata menggunakan website. Website dapat menyebarkan informasi secara cepat dan menjadi “landing page” sebagai muara jalur informasi yang disebarkan melalui media sosial seperti Instagram. Website sebagai sarana promosi desa wisata perlu dipelihara agar dapat berjalan dengan baik secara terus-menerus. Pengelolaan website desa wisata oleh tenaga-tenaga lokal desa wisata sangat diperlukan untuk menjamin keberlanjutan konten website. Selain itu, diperlukan pula pelatihan tentang penyusunan paket wisata secara komprehensif untuk mempromosikan seluruh potensi wisata dan meningkatkan kualitas layanan. Kegiatan pengabdian masyarakat ini memberikan kontribusi berupa pembangunan website sebagai sarana promosi Desa Wisata Kemawi, pembentukan tim pengelola website, pelatihan pengelola website, dan peningkatan kualitas layanan desa wisata. Aparat desa dan tim pengelola website telah merasakan manfaat dari kegiatan pengabdian masyarakat ini dan menyatakan siap untuk: 1) melanjutkan pengelolaan website sebagai media promosi desa wisata, serta 2) memasarkan potensi desa wisata.
Co-Authors Aji Gunadi, Gagah Al Giffari, Muhammad Zacky Alfian Akbar Gozali Alneta, Isyraqi Putra Angdini Dea Nurillaily Angga Auliya Akbar Arfive Gandhi Arif Wahyudi, Aulia Rahman Dana Sulistiyo Kusumo Ersy Ervina Fadhilah Dwiyanti Basri Fauzi, Fahlar Reva Firdaus Hafidz Gabriella Ayu Pramesti Gandh, Arfive Gede Agung Ary Wisudiawan Guntur Prabawa Kusuma Harin Veradistya Maharani Harnanti, Assyifa Hayati, Annisa Fajri I Gede Dito Wisnu Murti I Putu Nana Sugianta Mandra Ichwanul Muslim Karo Karo Imelda Atastina Indra Lukmana Sardi Jodi Kusuma Kusumo, Dana Sulistyo Mira Kania Sabariah Moc. Arif Bijaksana Muhammad Agung Agung Muhammad Arkan, Zaidan Muhammad Wanda Wibisono Muhammad Zafif Muttaqy Mujantara, Muhammad Reynaldi Mutalib, Sharifah Sakinah Syed Abd. Muyasaroh, Arummi Nugroho, Raditya Pradhyatama Osman, Nurul Aida Owen Ashby Johnson Pristantya, Mayang Purwanto, Zadosaadi Brahmantio Rani Puspitasar Rendy Setiadi Mangunsong Rihan Arifin, Irfan Septia Dusitella Sembiring Setiabakti, Muhammad Tegar Zharfan Humam Supra Yogi Tirta Gumelar, Wahyu Aji Toto Suharto Warih Maharani Wijaya, Yaffazka Afazillah Wildan Khalidy Wisudawan, Gede Agung Ary Yanuar Firdaus A.W Yanuar Firdaus Arie Wibowo Yudhoyono, Adrian Senoaji Teguh Yusoff, Wan Nur Syahidah Wan Zulhelmy