Garuda - Garba Rujukan Digital

p-Index From 2021 - 2026

5.927

P-Index

This Author published in this journals

All Journal KARMAPATI (Kumpulan Artikel Mahasiswa Pendidikan Teknik Informatika) ISSN: 2252-9063 Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Informatics for Educators and Professional : Journal of Informatics KOPERTIP: Jurnal Ilmiah Manajemen Informatika dan Komputer Jurnal ICT : Information Communication & Technology Jurnal Teknologi Informasi dan Multimedia Jurnal Sistem informasi dan informatika (SIMIKA) Jurnal Informatika dan Rekayasa Perangkat Lunak Jurnal Accounting Information System (AIMS) INTERNAL (Information System Journal) JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Media Informatika MEANS (Media Informasi Analisa dan Sistem) Jurnal SAINTIKOM (Jurnal Sains Manajemen Informatika dan Komputer) Jurnal Informatika Terpadu D'computare: Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer AMMA : Jurnal Pengabdian Masyarakat Jurnal Informatika: Jurnal Pengembangan IT Jurnal Accounting Information System (AIMS) INTERNAL (Information System Journal) Jurnal Kecerdasan Buatan dan Teknologi Informasi Jurnal Komtika (Komputasi dan Informatika)

Raditya Danar Dana

Manajemen Informatika; STMIK IKMI CIREBON

Author-ID : 3159753

Humanities Chemistry Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Engineering Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Materials Science & Nanotechnology Nursing Other

Published : 53 Documents Claim Missing Document

Claim Missing Document

Articles

2 3 4 5 6

Rancang Bangun Aplikasi E-Sertifikat Berbasis Web pada DPK Apindo Kota Cirebon Syafiq, Mohammad Sayyid; Hamonangan, Ryan; Dana, Raditya Danar; Tohidi, Edi; Hayati, Umi
MEANS (Media Informasi Analisa dan Sistem) Volume 7 Nomor 1
Publisher : LPPM UNIKA Santo Thomas Medan

DPK APINDO Kota Cirebon is an association consisting of Entrepreneurs and or Companies domiciled in Cirebon City. Every member registered with DPK APINDO Kota Cirebon has a certificate as proof that the company has become a member. However, the creation of this membership certificate is still manual so that in the creation of the certificate takes a long time and is inefficient, for that the author tries to make the final task regarding the e-certificate application of membership in DPK APINDO Kota Cirebon. In solving this problem, the author designing the application uses prototype development methods. E-certificate membership application was created based on the website in DPK APINDO Kota Cirebon by using the PHP programming language with mysql as a database and And FPDF is a PHP library that serves as converting PHP syntax into PDF.

Rancang Bangun Aplikasi Persediaan Barang pada Toko Endo Tani Arianto , Adji; Amalia, Dita Rizki; Dana, Raditya Danar; Ajiz, Abul; Hamonangan, Ryan
MEANS (Media Informasi Analisa dan Sistem) Volume 7 Nomor 1
Publisher : LPPM UNIKA Santo Thomas Medan

ABSTRACT - In this modern era, technology is developing rapidly in various aspects of life, where technology that is already known for its effectiveness has also begun to be widely used both from the education sector, government, and in the trade sector. Endo Tani shop is a type of trading business that sells various types of agricultural fertilizers, which is located at Jl. Parakan - Trajaya Blok Rabu RT/RW 004/005 Parakan Leuwimunding Village. As for the problems that exist at the Endo Tani Store, the data processing of incoming goods and outgoing goods is still using a manual system, namely by writing in books or on paper that has been provided, the data search process becomes constrained and inefficient because they have to search first in the document. This is of course less effective and efficient, considering that paper bags can be damaged or lost, which allows inventory data to be lost. Therefore, there is a need for a solution to these problems, namely designing a computerized inventory system. In the process of collecting data with the aim of solving problems, the authors use primary data sources, namely (Observation and Interview). The software methodology used for development is the prototype method, this inventory system is built using the PHP (Hypertext Preprocessor) programming language and the data is stored in a MySQL database. The final result obtained in this study is an inventory application that is expected to help and facilitate shop owners in processing goods data, searching for goods, and being able to produce the information and reports needed quickly, precisely, and accurately.

Pengelolaan Aplikasi Layanan Administrasi pada Kelurahan Argasunya Garsandi, Akmal Maulana; Mulyawan; Dana, Raditya Danar; Kaslani; Tohidi, Edi
MEANS (Media Informasi Analisa dan Sistem) Volume 7 Nomor 1
Publisher : LPPM UNIKA Santo Thomas Medan

Argasunya Village is a combined area of several Rukun Warga (RW). Government at the village and sub-district levels is an element of government that is directly related to the community. Kelurahan is also an administrative division under the subdistrict. The village office has not used the system in making a Business Certificate. Therefore, the author tries to make a service application for making a business certificate based on a web application with the hope of simplifying the procedures for making a business certificate, the author uses data sources (Observation and Interviews). The programming language used is PHP language with MySql database. For system design, the author uses the Prototype method. From the results of the tests carried out, the system functionality can run well and the making of online and onsite business certificates is appropriate and can run well..

Analisis Keterkaitan Penjualan Obat melalui Penerapan Algoritma FP-Growth guna Optimalisasi Strategi Pemasaran Kharomiyah, Kharomiyah; Rahaningsih, Nining; Dana, Raditya Danar
Jurnal SAINTIKOM (Jurnal Sains Manajemen Informatika dan Komputer) Vol 23 No 1 (2024): Februari 2024
Publisher : PRPM STMIK TRIGUNA DHARMA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53513/jis.v23i1.9495

Penelitian ini bertujuan untuk mengeksplorasi pola penjualan dan menerapkan algoritma FP-Growth dalam konteks analisis data, dengan tujuan meningkatkan strategi pemasaran di sektor farmasi. Data penjualan obat dari September hingga Oktober 2023 telah dikumpulkan dan dianalisis menggunakan algoritma FP-Growth, yang dikenal efektif dalam mengidentifikasi asosiasi item dalam transaksi data. Hasil analisis menyoroti keterkaitan antara jenis obat tertentu, waktu pembelian, dan karakteristik pelanggan. Untuk memperbaiki strategi pemasaran, penelitian ini menggunakan metode Knowledge Discovery in Databases (KDD) dan menerapkan Algoritma FP-Growth. Proses identifikasi pola asosiasi melibatkan beberapa langkah, mulai dari pengumpulan data penjualan, pemilihan atribut yang relevan, preprocessing data, hingga analisis asosiasi dataset dan evaluasi pola yang muncul. Dengan menggunakan parameter support minimum 0.005, confidence minimum 7.5, dan lift minimum 1.0, berhasil ditemukan 21 aturan asosiasi yang melibatkan 12 produk pembentuk. Penerapan Algoritma FP-Growth dalam membentuk aturan asosiasi ini bertujuan untuk meningkatkan efisiensi strategi penjualan dengan menyajikan informasi rinci mengenai pola pembelian produk oleh konsumen dan tingkat peluang keberhasilan. Temuan dari analisis data digunakan untuk mengidentifikasi peluang baru dan mengoptimalkan strategi pemasaran. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan Algoritma FP-Growth dalam analisis data penjualan obat dapat memberikan wawasan berharga untuk mendukung keputusan strategi pemasaran. Studi ini juga memberikan kontribusi penting dalam pemahaman perilaku konsumen di industri farmasi dan dapat menjadi dasar untuk penelitian lanjutan dalam bidang ini.

OPTIMASI ANALISIS SENTIMEN APLIKASI GLINTS MENGGUNAKAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) Rahmasari, Fanny; Rahaningsih, Nining; Dana, Raditya Danar; Rohmat, Cep Lukman
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol. 13 No. 1 (2025)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v13i1.5681

Teknologi informasi telah mengubah cara orang mencari pekerjaan, dan aplikasi seperti Glints adalah salah satu contohnya. Namun, lebih banyak ulasan pengguna membuat analisis sentimen sulit. Pengelolaan fitur yang relevan dan pemilihan parameter yang ideal adalah masalah utama. Dengan menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM), penelitian ini mengoptimalkan analisis sentimen ulasan Glints. Sebanyak 2000 ulasan dari Playstore dikumpulkan melalui scraping, dengan 69,2% positif, 16,6% netral, dan 14,2% negatif. Dalam proses pra-pemrosesan, case folding dan transformasi fitur menggunakan TF-IDF dengan unigram dan bigram dilakukan. Model SVM memiliki tingkat akurasi tinggi sebesar 92 persen, presisi sebesar 87%, recall sebesar 86%, dan F1-Score sebesar 86%. Implementasi berbasis Streamlit memungkinkan analisis sentimen dalam waktu nyata. Hasil ini membantu pengembang Glints meningkatkan layanan yang diberikan oleh pengguna.Keyword : Analisis Sentimen, Support Vector Machine (SVM), Aplikasi Glints, Klassifikasi Sentimen.

ANALISIS SENTIMEN PENGGUNA APLIKASI MYBLUEBIRD DENGAN ALGORITMA NAÏVE BAYES DI PLAYSTORE Prasetia, Deni; Rahaningsih, Nining; Dana, Raditya Danar; Rohmat, Cep Lukman
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol. 13 No. 1 (2025)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v13i1.5687

Transportasi berbasis aplikasi digital, termasuk MyBlueBird , menjadi kebutuhan penting di era modern. Namun, kualitas layanan aplikasi ini sering menjadi sorotan, terutama dari ulasan pengguna yang mengindikasikan adanya keluhan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen ulasan pengguna aplikasi MyBlueBird guna memancarkan kualitas layanannya. Analisis dilakukan menggunakan algoritma Naïve Bayes untuk mengklasifikasikan ulasan menjadi sentimen positif, negatif, dan netral. Penelitian menggunakan data sekunder dari Google Playstore dengan total 1.000 ulasan yang diproses melalui tahapan pengumpulan data, preprocessing teks, dan evaluasi model menggunakan akurasi, presisi, dan recall. Hasil menunjukkan algoritma Naïve Bayes mampu mengklasifikasikan sentimen dengan akurasi 92%. Sebagian besar ulasan bersifat positif, menunjukkan tingkat kepuasan yang tinggi, meskipun terdapat keluhan terkait kelemahan pengemudi dan kualitas kendaraan. Analisis ini menjadi alat strategi untuk meningkatkan layanan berbasis data pengguna dan dapat diterapkan pada sektor lain.

IMPLEMENTASI MODEL ANALISIS SENTIMEN TERHADAP GRUP MUSIK BTS MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES Riyandona, Siti Aiwastopa; Rahaningsih, Nining; Dana, Raditya Danar; Mulyawan, -
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol. 13 No. 1 (2025)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v13i1.5816

Abstrak. BTS saat ini sedang menjalani masa hiatus karena beberapa anggota memenuhi kewajiban wajib militer di Korea Selatan. Meski tidak aktif secara grup, pencapaian individu dan kolaborasi para anggota tetap menarik perhatian. Namun, isu negatif yang beredar di media sosial berpotensi memengaruhi pandangan publik terhadap grup ini. Penelitian ini bertujuan menganalisis sentimen pengguna Twitter terhadap BTS selama masa hiatus dengan algoritma Naïve Bayes, yang efektif untuk analisis sentimen teks. Data dikumpulkan menggunakan teknik crawling pada tweet terkait BTS selama Mei–Oktober 2024, lalu diproses melalui pembersihan data, normalisasi, tokenisasi, dan pembobotan menggunakan Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF). Model klasifikasi menghasilkan akurasi 78,33%, Presisi 79,25%, Recall 78,33%, dan F1-Score 78,49% dengan sentimen positif dominan, mencerminkan dukungan penggemar yang kuat, meski sentimen negatif dan netral juga muncul. Penelitian ini memberikan wawasan tentang reaksi penggemar dan membuktikan efektivitas analisis sentimen dalam memahami interaksi di media sosial. Abstract. BTS is currently on hiatus as some members fulfill their mandatory military service in South Korea. Although they are not active as a group, the individual achievements and collaborations of the members continue to attract attention. However, negative issues circulating on social media have the potential to affect the public's perception of this group. This study aims to analyze Twitter users' sentiment towards BTS during their hiatus using the Naïve Bayes algorithm, which is effective for text sentiment analysis. Data was collected using crawling techniques on tweets related to BTS during May–October 2024, then processed through data cleaning, normalization, tokenization, and weighting using Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF). The classification model produced an accuracy of 78.33%, Precision of 79.25%, Recall of 78.33%, and an F1-Score of 78.49% with a dominant positive sentiment, reflecting strong fan support, although negative and neutral sentiments also appeared. This research provides insights into fan reactions and demonstrates the effectiveness of sentiment analysis in understanding interactions on social media.

PENINGKATAN AKURASI ANALISIS SENTIMEN PADA APLIKASI LOKLOK DENGAN METODE NAÏVE BAYES Azhari, Shazifa; Rahaningsih, Nining; Dana, Raditya Danar; ., Mulyawan
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol. 13 No. 1 (2025)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v13i1.5848

Penelitian ini berfokus pada analisis sentimen pengguna aplikasi Loklok dengan memanfaatkan ulasan yang tersedia di Google Play Store. Metode Naïve Bayes diterapkan untuk mengklasifikasikan sentimen ke dalam kategori positif, negatif, dan netral, dengan memanfaatkan teknik TF-IDF sebagai pembobot fitur guna meningkatkan akurasi model. Dataset yang digunakan terdiri dari 1.000 ulasan yang dikumpulkan melalui teknik web scraping, kemudian diproses menggunakan langkah prapemrosesan seperti tokenisasi, penghapusan kata umum (stopword), dan stemming.

PEMANFAATAN K-MEANS UNTUK PEMETAAN EPIDEMIOLOGI KASUS KUSTA DI KABUPATEN CIREBON Dimin, Egi Susanto; Rahaningsih, Nining; Dana, Raditya Danar; Rohmat, Cep Lukman
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol. 13 No. 2 (2025)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v13i2.6276

Kusta merupakan masalah kesehatan masyarakat di Kabupaten Cirebon, dengan 240 kasus aktif pada 2022–2023. Penyebaran penyakit ini menunjukkan perlunya strategi pengendalian berbasis data. Penelitian ini menerapkan algoritma K-Means untuk mengelompokkan wilayah berdasarkan tingkat kerawanan kasus kusta karena kemampuannya mengidentifikasi pola distribusi epidemiologi. Metode yang digunakan mencakup pengumpulan data dari portal data terbuka Kabupaten Cirebon, preprocessing untuk memastikan kualitas data, penerapan K-Means, serta evaluasi hasil klasterisasi menggunakan Davies-Bouldin Index. Dataset terdiri dari jumlah kasus, lokasi geografis, jenis kusta, dan faktor demografi. Hasil analisis menunjukkan bahwa wilayah Kabupaten Cirebon terbagi dalam tiga klaster kerawanan: tinggi, sedang, dan rendah. Wilayah dengan tingkat kerawanan tinggi memiliki kepadatan kasus lebih besar serta keterbatasan akses layanan kesehatan. Temuan ini dapat menjadi dasar bagi pemerintah dalam menyusun kebijakan intervensi yang lebih terarah, seperti distribusi tenaga medis dan edukasi masyarakat. Studi ini menekankan pentingnya pemanfaatan teknologi berbasis data untuk meningkatkan efektivitas program pengendalian kusta di masa depan.

PENINGKATAN KLASIFIKASI KEMISKINAN INDONESIA MENGGUNAKAN METODE DECISION TREE Danil, Supta; Rahaningsih, Nining; Dana, Raditya Danar; ., Mulyawan
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol. 13 No. 2 (2025)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v13i2.6336

Kemiskinan masih menjadi permasalahan signifikan di Indonesia, terutama dalam hal ketidaktepatan sasaran dalam pemerataan ekonomi. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model klasifikasi kemiskinan di tingkat kabupaten/kota di Indonesia menggunakan algoritma Decision Tree. Penelitian ini mengangkat beberapa rumusan masalah, antara lain pengembangan model klasifikasi, pengukuran performa model, dan analisis pengaruh pemilihan fitur terhadap akurasi model. Dataset yang digunakan bersumber dari Kaggle, terdiri dari 514 data dengan variabel seperti pengeluaran per kapita, Indeks Pembangunan Manusia (IPM), dan akses terhadap sanitasi layak.Proses penelitian mencakup tahapan preprocessing data, meliputi seleksi atribut, pembersihan data, dan transformasi atribut kategorikal menjadi numerik. Model klasifikasi yang dihasilkan menunjukkan akurasi hingga 87%, dengan analisis yang menyoroti pengeluaran per kapita dan akses terhadap sanitasi sebagai faktor utama yang memengaruhi tingkat kemiskinan. Evaluasi kinerja model dilakukan menggunakan matriks kebingungan, presisi, recall, dan F1-score, yang menunjukkan performa baik dalam membedakan kategori "miskin" dan "tidak miskin".

Co-Authors ., Mulyawan Abdul Ajiz, Abdul Abdul Koda Ade Irma Purnamasari Ade Rizki Rinaldi Agis Maulana Robani Ahmad Faqih Ahmad Rifai Ajiz, Abul Al Muharom, Nurul Ibnu Amalia, Dita Rizki Andi Andi Andri Yanto Angraeni, Devita Fitri Arianto , Adji Arif Rinaldi Dikananda Az Zahroh, Luthfia Fahmi Azarine, Divia Azhari, Shazifa Bahrul Jawahir, Muhammad Cep Lukman Rohmat Dadang Sudrajat Danil, Supta Dikananda, Arif Rinaldi Dimin, Egi Susanto Dita Rizki Amalia Fadhil Muhamad Basysya Fadhil Muhammad Bsysyar Fadilah, Mochammad Fauzan Fathrurrahman Fatihanursari Dikananda Garsandi, Akmal Maulana Gifthera Dwilestari Hamonangan, Ryan Harry Budi Santoso Hayati, Umi Herawati Hermawan, Bagus Iin Iis Mulyati Irfan Ali Kamelia Faridah Kanda Muhamad Ishak Kaslani Kencana, Junaedi Surya Kharomiyah, Kharomiyah Lingga Sabdha Auraly Martanto . Mira Miranda Moch Rifki Firdaus Mulyawan Mulyawan Mulyawan, - Nana Suarna Narasati, Riri Narasati Nining Rahaningsih Nugraha, Syahrul Nurrochmah, Dina Siti Nurul Ibnu Al Muharom Octavia Ningrum, Eka Puspita Prasetia, Deni Primandani Arsi Rahmasari, Fanny Rahmat Mauludin Ramdhan, Dadan Riyandona, Siti Aiwastopa Rizkia Amelia Rohmat, Cep Lukman Roni Saputra, Roni Saeful Anwar Saeful Karim Sri Muflikah Kurniarti Suarna, Nana Syafiq, Mohammad Sayyid Tati Suprapti Tohidi, Edi Wahyu Saputra Willy Prihartono

Title

Found 53 Documents
Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title Search

Found 53 Documents Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title

Found 53 Documents
Search