Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
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 
Klasterisasi Data Kompetisi Mahasiswa Menggunakan Algoritma K-Modes Nugroho, Raditya Pradhyatama; Kurniati, Angelina Prima; Wibowo, Yanuar Firdaus Arie
eProceedings of Engineering Vol. 12 No. 3 (2025): Juni 2025
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Kompetisi adalah salah satu aspek penting dalam duniapendidikan. Salah satu fungsi utama partisipasi dalamkompetisi adalah dapat mengukur kemampuan diri. Selainitu, kompetisi juga memiliki berbagai manfaat, yakni dapatmenciptakan inovasi baru dalam pemecahan suatu masalah,memberikan pengalaman baru, dan mengenal/memahamipersaingan antar peserta. Peserta kompetisi di bidangpendidikan, tidak lepas dari dukungan universitas yangmewadahi segala fasilitas dan penunjang dalam aspeklainnya. Untuk lebih mengenal perkembangan kompetisipeserta dalam suatu universitas, diperlukan analisis datayang dapat memberikan gagasan baru. Teknik analisis datayang efektif adalah dengan pendekatan penambangan data,lebih rincinya klasterisasi. Klasterisasi memiliki banyakvariasi algoritma dengan salah satu contohnya K-Modes yangmampu menangani data kategorikal seperti data kompetisi.Sebagai perguruan tinggi dengan peraih prestasi yang cukupbanyak dan menjadi salah satu universitas swasta terbaik diIndonesia, Universitas Telkom menjadi subjek yang menarikuntuk implementasi algoritma K-Modes. Penelitian inibertujuan untuk melakukan klasterisasi K-Modes pada datakompetisi Mahasiswa Universitas Telkom dan ditambahdengan metode Silhouette Score dan Davies-Bouldin Indexuntuk membantu menentukan jumlah klaster yang optimal.Hasil penelitian menunjukkan jumlah klaster optimal adalah13 klaster dengan Silhouette Score bernilai 0,23 (jangkauannilai -1 hingga 1) dan Davies-Bouldin Index bernilai 1,95(jangkauan nilai mulai dari 0 ke bilangan positif).Selanjutnya penelitian ini memberikan visualisasi klasterklaster K-Modes dari perhitungan metode PrincipalComponent Analysis (PCA) dan hasil identifikasi berupainformasi analisis setiap klaster. Kata kunci: Davies-Bouldin Index, K-Modes, Klasterisasi, PCA, Silhouette Score, Universitas Telkom
Robust Principal Component Analysis in Multivariate Applications Mutalib, Sharifah Sakinah Syed Abd.; Yusoff, Wan Nur Syahidah Wan; Kurniati, Angelina Prima; Osman, Nurul Aida; Zulhelmy, Zulhelmy
Journal of Applied Science, Engineering, Technology, and Education Vol. 7 No. 2 (2025)
Publisher : PT Mattawang Mediatama Solution

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35877/454RI.asci3948

Abstract

Principal component analysis (PCA) is one of the multivariate methods that aims to construct components, each of which contains a maximal amount of variation from the data unexplained by the other components. Classical PCA (CPCA) is based on the classical covariance, which is easily affected by outliers. Additionally, the outliers may distort the PCA result. Robust statistics is one of the methods to overcome the outliers. Therefore, in this study, an alternative technique for robust principal component analysis (RPCA) is presented. Index Set Equality (ISE) is used as a robust estimator to robustify the CPCA and hence produce robust PCA (RPCA). The Hawkins-Bradu Kass dataset is used to illustrate the robustness of RPCA towards outliers compared to CPCA. The score plot, diagnostic plot, and performance measures are used to evaluate and illustrate the robustness of the RPCA. From the plots and performance measures, RPCA successfully identifies all outliers and is unaffected by masking and swamping effects. However, CPCA can only detect 0.2857 outliers, has 0.7143 masking effects, but does not have swamping effects. This study shows that RPCA, by using ISE as the robust estimator is a promising approach.
Analisis Kesiapan Penerapan Process Mining pada Sistem Manajemen Pembelajaran Universitas Telkom Kurniati, Angelina Prima; Wisudiawan, Gede Agung Ary
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.
Analysis of the Quality of Patient Treatment Data in MIMIC-IV Using Alpha, Heuristic, and Inductive Miner Mujantara, Muhammad Reynaldi; Prima Kurniati, Angelina
Jurnal Indonesia Sosial Teknologi Vol. 6 No. 1 (2025): Jurnal Indonesia Sosial Teknologi
Publisher : Publikasi Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59141/jist.v6i1.2232

Abstract

MIMIC-IV (Medical Information Mart for Intensive Care IV), is a medical dataset used for research in the fields of medicine and health computer science. This dataset contains health information collected from intensive care units (ICUs) at the Beth Israel Deaconess Medical Center in Boston, MA. This research uses process mining to analyze data quality of patient treatment in the MIMIC-IV dataset using the Alpha Miner, Heuristic Miner, and Inductive Miner algorithms. It begins with planning and justification, followed by database reconstruction, data quality assessment, and data extraction, leading to the development of a control flow model. Subsequently, conformance checking is performed, and the study concludes with an evaluation of the results. It is expected that the results of this study will provide a better understanding of the quality of patient care process data in the MIMIC-IV dataset and a positive contribution to developing more effective health services.
Analisis Dan Perancangan Ulang Navigasi Web Seleksi Masuk Bersama (SMB) Universitas Telkom Menggunakan Kombinasi Metode Trunk Test dan Navigation Stress Test Hayati, Annisa Fajri; Kusumo, Dana Sulistyo; Kurniati, Angelina Prima
eProceedings of Engineering Vol. 10 No. 3 (2023): Juni 2023
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Abstrak-Website merupakan platform yang banyak digunakan untuk mencari informasi. Salah satu yang memanfaatkannya adalah universitas. Penggunaan website sebagai media komunikasi dan promosi dari universitas dan menampilkan informasi yang menarik untuk ditampilkan kepada publik. Website Seleksi Masuk Bersama (SMB) merupakan salah satu website milik Universitas Telkom. Namun terdapat masalah navigasi web SMB yaitu tidak terdapat indikator posisi pengguna saat mengunjungi website. Selain terdapat menu yang tidak disadari oleh pengguna saat mengunjungi website karena lokasi penempatannya yang kurang tepat sehingga tidak disadari oleh pengguna. Navigasi merupakan komponen penting dalam membangun website, karena navigasi dapat membantu pengguna menelusuri website dengan mudah karena terdapat jalur atau penunjuk dimana informasi dapat ditemukan. Dari masalah navigasi pada web SMB Universitas Telkom, solusi yang ditawarkan dengan menggunakan kombinasi metode Trunk Test dan Navigation Stress Test. Pengujian dilakukan 2 kali untuk melihat perbandingan hasil dari evaluasi sebelum dan sesudah perancangan ulang navigasi. Dari hasil perbandingan yang didapat setelah pengujian yaitu sebelum dilakukan perbaikan navigasi, matriks task success yang didapat 46.67% menjadi 83.33% setelah perbaikan. Pada matriks time on task, terdapat peningkatan dari yang sebelum perbaikan waktu penyelesaian tugas dengan waktu 37.69 detik menjadi 16.96 detik setelah perbaikan. Kata Kunci-Navigasi, Website, Trunk Test, Navigation Stress Test.
Implementasi Heuristic Miner pada Mata Kuliah Algoritma Pemrograman untuk Mengetahui Pola Belajar Mahasiswa Setiabakti, Muhammad Tegar Zharfan Humam; Wisudiawan, Gede Agung Ary; Kurniati, Angelina Prima
eProceedings of Engineering Vol. 10 No. 3 (2023): Juni 2023
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Abstrak-Learning Management System merupakan sistem yang membantu dosen dalam mengelola kegiatan belajar secara mandiri di instansi. LMS adalah sistem manajemen pembelajaran Universitas Telkom yang berbasis Moodle. Penelitian ini dilakukan process mining pada event log dari LMS pada mata kuliah Algoritma Pemrograman tahun ajaran 2021/2022 semester genap. Metode process mining digunakan untuk mengetahui pola belajar mahasiswa yang lulus dan tidak lulus selama perkuliahan online dengan melihat pola mahasiswa yang digambarkan dalam suatu model proses, sehingga dosen mengetahui pola belajar mahasiswa selama perkuliahan menggunakan LMS. Penerapan algoritma heuristic miner menggunakan Process Mining for Python (PM4PY). Setelah mendapatkan model proses, dilakukan conformance checking nilai fitness, mahasiswa yang lulus nilai fitness 0,98461 dan untuk mahasiswa yang tidak lulus nilai fitness 0,98535. Meskipun nilai precision yang dihasilkan tidak cukup baik yaitu, mahasiswa yang lulus nilai precision 0,18111 dan untuk mahasiswa yang tidak lulus nilai precision 0,27291, Hasilnya underfitting, behavior dari model proses yang dihasilkan tidak menggambarkan behavior yang ada pada event log. Nilai generalization yang dihasilkan menunjukkan nilai cukup baik. Mahasiswa yang lulus nilai generalization 0,70013 dan untuk mahasiswa yang tidak lulus nilai generalization 0,57563. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi perspektif baru mengenai implementasi proses mining di Universitas Telkom menggunakan algoritma heuristic miner.Kata kunci-learning management system (LMS), process mining, heuristic miner, Conformance Checking, PM4PY
Analisis dan Evaluasi User Experience Membaca Buku Digital pada Aplikasi Buku Digital Menggunakan Heart Framework (Studi Kasus: Gramedia Digital) Pristantya, Mayang; Sardi, Indra Lukmana; Kurniati, Angelina Prima
eProceedings of Engineering Vol. 10 No. 3 (2023): Juni 2023
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Abstrak-Seiring berkembangnya dunia digital sekarang ini, buku digital juga saat ini sudah semakin banyak diminati di kalangan pembaca buku di Indonesia. Di era digital sekarang ini, teknologi dalam bidang literasi juga semakin berkembang. Sudah banyak platform yang menyediakan buku digital, salah satunya aplikasi buku digital. Saat ini sudah banyak bermunculan berbagai aplikasi buku digital yang familiar di kalangan penggemar buku lokal maupun internasional. Berdasarkan survey pra-riset yang sudah dilakukan, aplikasi Gramedia Digital menjadi salah satu aplikasi buku digital yang banyak digunakan oleh pembaca buku di Indonesia. Berdasarkan hasil pra- riset yang sudah dilakukan kepada 21 orang, ditemukan beberapa fakta yang muncul dari pengguna aplikasi Gramedia Digital. Hal-hal tersebut dinilai dapat mempengaruhi kenyamanan dan kepuasan pengguna dalam membaca buku digital. Oleh karena itu, tujuan dari penelitian ini yaitu untuk mengukur UX kepada pengguna aplikasi Gramedia Digital menggunakan HEART Framework. HEART (Happiness, Engangement, Adoption, Retention, Task Success) Framework, dipilih untuk dapat menentukan user-centered metric agar sesuai dengan kebutuhan pengguna. Melalui pengukuran UX pada aplikasi Gramedia Digital diharapkan akan muncul saran dan perbaikan dengan melakukan re-design dengan menggunakan metode UCD (User-Centered-Design) pada aplikasi Gramedia Digital.Keywords-User Experience, HEART Framework, User-Centered-Design, Digital Book, Gramedia Digital
Analisis Kualitas Sistem dan Kualitas Informasi Terhadap Kepuasan Pelanggan (Studi Kasus KitaLulus) Yudhoyono, Adrian Senoaji Teguh; Gandhi, Arfive; Kurniati, Angelina Prima
eProceedings of Engineering Vol. 10 No. 3 (2023): Juni 2023
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Abstrak-Pada era digital saat ini, lowongan pekerjaan juga semakin banyak dicari oleh kalangan jobseeker di Indonesia. Lowongan pekerjaan secara daring juga semakin berkembang dan banyak platform yang mempersiapkan seperti KitaLulus. Oleh karena itu KitaLulus hadir sebagai platform untuk mencari informasi-informasi seputar perusahaan yang sedang membuka lowongan pekerjaan. Berdasarkan survey pra-riset sebanyak 11 dari 20 orang kecewa terhadap platform KitaLulus dikarenakan tidak memenuhi ekspetasi mereka seperti Curriculum Vitae (CV) karena koneksi yang mudah terputus dan ketika melaksanakan update aplikasi dibutuhkan login mengalami kendala akun belum terdaftar yang sebelumnya sudah terdaftar. Melalui penelitian ini penulis memanfaatkan analisa regresi liner berganda dengan menghitung dua variabel independen Kualitas Sistem (X1) memiliki 5 dimensi untuk melaksanakan pengukuran, yakni Ease of Use, Response Time, Reliability, Flexibility, dan Security dan Kualitas Informamsi (X2) memperoleh tiga dimensi untuk dilaksanakan pengukuran, yakni Relevancy, Accuracy, dan Timeliness dengan variabel dependen Kepuasan Pelanggan (Y) memiliki tiga dimensi untuk dilaksanakan pengukuran, yakni Kepuasan Informasi, Kepuasan Menyeluruh, dan Keinginan Berulang. Setelah melakukan penelitian dan nilai kualitas sistem dan kualitas informasi berpengaruh secara negatif atau tidak terdapat pengaruh terhadap variabel kepuasan pelanggan akan dilakukan perbaikan prototype yang diharapkan dapat meningkatkan nilai pada variabel kualitas sistem (X1) dan kualitas informasi (X2) terhadap variabel kepuasan pelanggan(Y).Kata kunci- kualitas sistem, kualitas informasi, kepuasan pelanggan, regresi linier berganda
Process Mining on BPJS Kesehatan Data Sample for Disease Trajectory Analysis with Secondary Diagnosis Arif Wahyudi, Aulia Rahman; Prima Kurniati, Angelina; Prabawa Kusuma, Guntur
eProceedings of Engineering Vol. 10 No. 5 (2023): Oktober 2023
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Abstract— Disease trajectory, the course of a disease over time, and secondary diagnoses, additional medical conditions that a patient may have in addition to their primary diagnosis, can greatly impact patient outcomes, treatment, and management. This study analyzed the feasibility of disease trajectory analysis with secondary diagnoses using the Indonesia Health Insurance (BPJS Kesehatan) 2015-2018 data sample. The study followed the established Process Mining Project Methodology (PM2). We extract the data set from the BPJS Kesehatan data sample, generate an event log from them, discover the disease trajectory by doing process discovery using Heuristic Miner, assess the discovered model using conformance checking, and evaluate it. By analyzing the data sample of Acute Myocardial Infarction (AMI) patients, similar patterns were identified in the 2,100 cases with secondary diagnoses, which can be used to take proactive measures to prevent or manage these secondary diagnoses and gain a more comprehensive understanding of how patients' health changes over time.Keyword — process mining, healthcare, disease trajectory, secondary diagnosis
Evaluasi dan Perancangan Ulang User Experience Pada Aplikasi Media Sosial Xyz Menggunakan Metode User Experience Questionnaire (UEQ) Muhammad Arkan, Zaidan; Gandhi, Arfive; Prima Kurniati, Angelina
eProceedings of Engineering Vol. 10 No. 5 (2023): Oktober 2023
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Abstrak — Dari laporan berita digital, Xyz merupakan aplikasi media sosial yang terpopuler. Aplikasi Xyz merupakan aplikasi media sosial dengan jumlah pengguna terbanyak. Namun setelah dilakukan pengamatan oleh penulis melalui Google Play Store, Xyz merupakan aplikasi media sosial dengan rating terendah jika dibandingkan dengan aplikasi media sosial kompetitor lainnya. Dengan adanya hal ini, penulis melakukan penelitian menggunakan metode User Experience Questionnaire (UEQ) untuk mengetahui aspek apa saja yang dibutuhkan peningkatan dalam layanan aplikasi Xyz. Metode UEQ digunakan karena metode tersebut dapat mengukur tingkat Attractive, Efficiency, Perspicuity, Dependability, Novelty dan Stimulation dengan akurat. Hasil penelitian ini adalah nilai-nilai aspek attractive, Efficiency, Perspicuity, Dependability, Novelty dan Stimulation yang didapatkan dari survei terhadap responden. Hasil penelitian ini memberikan rekomendasi untuk pemangku kepentingan aplikasi media sosial Xyz untuk meningkatkan User Experience aplikasi Xyz. Metode perancangan ulang yang digunakan yaitu User Centered Design (UCD). Metode UCD merupakan metode yang berfokus pada kebutuhan dan permasalahan yang disampaikan oleh user. Penelitian ini melakukan dua kali pengujian yaitu pengujian awal dan akhir. Setiap pengujian membutuhkan 100 responden dan metode yang sama. Setelah dilakukannya pengujian akhir, didapatkan bahwa tingkat user experience meningkat dan lebih baik dari pengujian awal. Sehingga, penelitian dianggap berhasil karena terjadinya peningkatan tingkat user experience pada aplikasi ini.Kata kunci— Xyz, Google Play Store, User Experience Questionnaire, User Experience. Redesign, User Centered Design.
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