Garuda - Garba Rujukan Digital

Sistem Pendukung Keputusan PemberianKreditPadaLembaga Perkreditan Desa Pejeng Ni Made Astiti; Ni Luh Ratniasih
Jurnal Sistem dan Informatika (JSI) Vol 12 No 2 (2018)
Publisher : Bagian Perpustakaan dan Publikasi Ilmiah - Institut Teknologi dan Bisnis (ITB) STIKOM Bali

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (297.833 KB)

Sistem Pendukung Keputusan (SPK) adalah sistem yang dapat membantu seseorang dalammengambil keputusan yang akurat dan tepat sasaran.Banyak permasalahan yang dapatdiselesaikan dengan menggunakan SPK, salah satunya adalah penentuan kelayakan nasabahpenerima kredit.LPD Desa Pejeng merupakan salah satu LPD yang melayani dan menawarkan kredit kepada masyarakat sekitarnya.Terdapat permasalahan dalam proses pemberian kredit pada LPD Desa Pejeng karena proses penentuan kredit masih dilakukan secara manual. Pada penelitian ini dibangun sebuah sistem pendukung keputusan pemberian kredit pada LPD Desa Pejeng dengan menggunakan metode Bayes.Tujuan penelitian adalah mengahsilkan sebuah sistem pendukung keputusan yang diharapkan dapat membantu pihak LPD dalam menentukan siapa yang layak menerima kredit, sehingga lebih efisien.Penelitian ini difokuskan pada implementasi dan pengujian sistem. Kriteria yang digunakan dalam penilaian kredit ini adalah watak, Capital (modal), Capacity (kemampuan), Collateral (jaminan), Condition of economy (kondisi ekonomi).Sistem dibangun dengan menggunakan visual studio 2008 dan MySQL sebagai database sistem.Sistem menghasilkan nilai ambang dari masing – masing kriteria yang digunakan untuk menentukan layak atau tidak menerima kredit. Ambang total merupakan nilai batas bawah kelayakan dari calon nasabah dalam hal penerimaan kredit, dimana nilai ambang total adalah 4.95.Apabila hasil perhitungan kelayakan penerimaan kredit calon nasabah lebih besar atau sama dengan ambang total, maka calon nasabah dinyatakan layak menerima kredit, sedangkan apabila lebih kecil nasabah akan ditolak.

Sistem Pakar untuk Mendiagnosa Penyakit Meningitis Menggunakan Metode Naïve Bayes Berbasis Web Ni Luh Ratniasih
Jurnal Sistem dan Informatika (JSI) Vol 12 No 2 (2018)
Publisher : Bagian Perpustakaan dan Publikasi Ilmiah - Institut Teknologi dan Bisnis (ITB) STIKOM Bali

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (230.111 KB)

Sistem pakar adalah sistem yang berusaha mengadopsi pengetahuan manusia ke komputer, agar komputer dapat menyelesaikan masalah seperti yang dilakukan para ahli. Meningitis merupakan salah satu penyakit mematikan bagi penderitanya. Penyakit ini disebabkan oleh bakteri, virus maupun jamur. Kurangnya informasi tentang gejala – gejala penyakit meningitis serta minimnya informasi tentang penyakit ini menjadi penyebab utama tingginya tingkat kematian di kalangan masyrakat. Sehingga diperlukan sebuah sistem yang dapat memberikan informasi tentang penyakit meningitis. Tujuan penelitian ini adalah menghasilkan sebuah sistem pakar untuk mendiagnosa penyakit meningitis berbasis web. Penelitian ini difokuskan pada iplementasi sistem dan pengujian sistem. Sistem pakar ini diharapkan dapat membantu masyarakat dalam memperoleh informasi gejala – gejala penyakit meningitis serta solusinya. Sistem menerima masukan dari user berupa gejala yang dialami kemudian menghasilkan keluaran berupa kesimpulan apakah user menderita penyakit meningitis atau tidak. Metode yang digunakan dalam sistem pakar ini adalah metode Naïve Bayes. Sistem ini dibuat dengan menggunakan bahasa pemrograman PHP dan MySQL sebagai databasenya.

OPTIMASI DATA MINING MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES DAN C4.5 UNTUK KLASIFIKASI KELULUSAN MAHASISWA Ni Luh Ratniasih
Jurnal Teknologi Informasi dan Komputer Vol 5, No 1 (2019): Jurnal Teknologi Informasi dan Komputer
Publisher : LPPM Universitas Dhyana Pura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (958.233 KB)

ABSTRACTPresentation of data to produce information values is often displayed in the form of tabulations. If the data displayed has a small capacity, it may not be difficult to process the information. But if the data presented has a very large capacity, it is feared there are obstacles to absorbing information accurately and quickly. This is because that it takes a long time to read the data displayed in detail until the end of the data. The data to be discussed in this study are data of STMIK STIKOM Bali students. Historical data displayed will be converted into a decision tree. Thus the absorption of information will become easier. This research implements data mining disciplines using the naïve bayes method comparison with C4.5 algorithm which is a method for performing classification techniques and applied with Rapid Miner tools.Keywords : C4.5, KNN, Student GraduationABSTRAKPenyajian data untuk menghasilkan nilai informasi sering kali ditampilkan dalam bentuk tabulasi. Apabila data yang ditampilkan memiliki kapasitas kecil, mungkin tidak terlalu sulit untuk mencerna kandungan informasi tersebut. Tetapi apabila data yang disajikan memiliki kapasitas yang sangat besar, dikawatirkan adanya kendala untuk menyerap informasi secara tepat dan cepat. Hal ini dikarenakan bahwa dibutuhkan waktu yang cukup lama untuk membaca data yang ditampilkan secara rinci hingga akhir data. Data yang akan dibahas dalam penelitian ini adalah data mahasiswa STMIK STIKOM Bali. Data historis yang ditampilkan akan dikonversi menjadi bentuk pohon keputusan. Dengan demikian penyerapan informasi akan menjadi lebih mudah. Penelitian ini mengimplemen-tasikan disiplin ilmu data mining menggunakan komparasi metode naïve bayes dengan algoritma C4.5 yang merupakan sebuah metode untuk melakukan teknik klasifikasi serta diaplikasikan dengan tools Rapid Miner.Kata kunci : C4.5, KNN, Kelulusan Mahasiswa

PENERAPAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOUR (K-NN) UNTUK PENENTUAN MAHASISWA BERPOTENSI DROP OUT Ni Luh Ratniasih
Jurnal Teknologi Informasi dan Komputer Vol 5, No 3 (2019): Jurnal Teknologi Informasi dan Komputer
Publisher : LPPM Universitas Dhyana Pura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (736.623 KB)

ABSTRACTDrop out is a situation where students are expelled from college because of several factors, one of which is because the status of lectures is not active beyond 5 semesters for undergraduate students. The high level of success and low failure of students can reflect the quality of education in higher education. The high level of student drop outs can affect the value of Higher Education accreditation so that it will affect the level of public trust. Student data drop out becomes something important to be researched and analyzed, so it can be seen how the characteristics of students who have the potential to drop out as early as possible. The data of ITB STIKOM Bali students is very much so that they can utilize data mining techniques for data classification. In this study the K-NN method was implemented to classify students as potential drop outs and the student data used in this study were students of the 2014 Information Systems study program using 6 attributes, namely gender, age, religion, class status, practical work, and grades GPA. The results showed that the accuracy of the method was 81.50%.Keywords: KNN, Drop Out, ITB STIKOM BaliABSTRAKDrop out adalah suatu keadaan dimana mahasiswa dikeluarkan dari perguruan tinggi karena beberapa faktor salah satunya karena status perkuliahannya tidak aktif melebihi 5 semester untuk mahasiswa S1. Tingginya tingkat keberhasilan dan rendahnya kegagalan mahasiswa dapat mencerminkan kualitas pendidikan di perguruan tinggi. Tingginya tingkat drop out mahasiswa dapat mempengaruhi nilai akreditasi Perguruan Tinggi sehingga akan mempengaruhi tingkat kepercayaan masyarakat. Data mahasiswa drop out menjadi sesuatu hal yang penting untuk diteliti dan dianalisa, sehingga dapat diketahui bagaimana karakteristik mahasiswa yang berpotensi drop out sedini mungkin. Data mahasiswa ITB STIKOM Bali sangat banyak sehingga dapat memanfaatkan teknik data mining untuk klasifikasi data. Pada penelitian ini diimplementasikan metode K-NN untuk klasifikasi mahasiswa berpotensi drop out dan data mahasiswa yang digunakan dalam penelitian ini adalah mahasiswa program studi Sistem Informasi angkatan 2014 dengan menggunakan 6 atribut yaitu jenis kelamin, umur, agama, status kelas, kerja praktek, dan nilai IPK. Hasil penelitian menunjukkan bahwa tingkat akurasi metode sebesar 81.50%.Kata kunci: KNN, Drop Out, ITB STIKOM Bali

PENERAPAN ALGORITMA KLASIFIKASI UNTUK PENENTUAN MAHASISWA BERPOTENSI DROP OUT Ni Luh Ratniasih
Jurnal Teknologi Informasi dan Komputer Vol 6, No 3 (2020): Jurnal Teknologi Informasi dan Komputer
Publisher : LPPM Universitas Dhyana Pura

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

ABSTRACTThe use of data mining is very helpful in the classification of students who have the potential to drop out. There are several algorithms that can be applied in its implementation so that in this study a comparison of the two classification algorithms is carried out by comparing the level of accuracy produced by the two algorithms. The classification algorithms compared in this study are the K-Nearest Neighbor algorithm and the C4.5 algorithm. The data used in this study were students of the ITB STIKOM Bali class of 2014 using 6 attributes, namely gender, age, religion, class status, practical work, and GPA value. The results showed that the accuracy rate of the K-Nearest Neighbor algorithm was 81.50% while the accuracy level of the C4.5 algorithm was 80.54%.Keywords: KNN, C4.5, Student Drop OutABSTRAKPemanfaatan data mining sangat membantu dalam klasifikasi mahasiswa yang berpotensi drop out. Terdapat beberapa algoritma yang dapat diterapkan dalam implementasinya sehingga dalam penelitian ini dilakukan komparasi dua algoritma klasifikasi dengan membandingkan tingkat akurasi yang dihasilkan kedua algoritma. Algoritma klasifikasi yang dibandingkan dalam penelitian ini adalah algoritma K-Nearest Neighbour dan algoritma C4.5. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah mahasiswa ITB STIKOM Bali angkatan tahun 2014 dengan menggunakan 6 atribut yaitu jenis kelamin, umur, agama, status kelas, kerja praktek, dan nilai IPK. Hasil penelitian menunjukkan bahwa tingkat akurasi algoritma K-Nearest Neighbour sebesar 81.50% sedangkan tingkat akurasi algoritma C4.5 sebesar 80.54%.Kata kunci: KNN, C4.5, Mahasiswa Drop Out

Konversi Data Training Tentang Pemilihan Kelas Menjadi Bentuk Pohon Keputusan Dengan Teknik Klasifikasi Ni Luh Ratniasih
Jurnal Eksplora Informatika Vol 4 No 2 (2015): Jurnal Eksplora Informatika
Publisher : Bagian Perpustakaan dan Publikasi Ilmiah - Institut Teknologi dan Bisnis STIKOM Bali

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (151.837 KB)

Penyajian data untuk menghasilkan nilai informasi sering kali ditampilkan dalam bentuk tabulasi. Apabila data yang ditampilkan memiliki kapasitas kecil, mungkin tidak terlalu sulit untuk mencerna kandungan informasi tersebut. Tetapi apabila data yang disajikan memiliki kapasitas yang sangat besar, dikawatirkan adanya kendala untuk menyerap informasi secara tepat dan cepat. Hal ini dikarenakan bahwa dibutuhkan waktu yang cukup lama untuk membaca data yang ditampilkan secara rinci hingga akhir data. Data yang akan dibahas dalam penelitian ini adalah data calon mahasiswa STMIK STIKOM Bali. Selama ini STMIK STIKOM Bali belum mampu melakukan klasifikasi pemilihan kelas yang sesuai untuk dapat direkomdasikan kepada mahasiswa baru, sehingga dari data historis yang ditampilkan akan dikonversi menjadi bentuk pohon keputusan. Variabel yang digunakan untuk klasifikasi adalah jurusan di SMA/K, status pekerjaan, pekerjaan orang tua, umur, status calon mahasiswa, dan status pernikahan. Dengan demikian penyerapan informasi akan menjadi lebih mudah untuk dilakukan. Penelitian ini mengimplementasikan disiplin ilmu data mining menggunakan teknik klasifikasi pohon keputusan serta diaplikasikan dengan tools Rapid Miner 4.1

Aplikasi Pengenalan Binatang Berbasis Mobile Untuk Anak TK Ni Luh Ratniasih; I Ketut Suardika Artana; I Kadek Hedy Sugiantara; I Gede Arya Suartika
Jurnal Eksplora Informatika Vol 4 No 1 (2014): Jurnal Eksplora Informatika
Publisher : Bagian Perpustakaan dan Publikasi Ilmiah - Institut Teknologi dan Bisnis STIKOM Bali

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (642.898 KB)

Perkembangan teknologi mobile saat ini begitu cepat. Kita dapat lihat pada perkembangan teknologi hadphone, dimana handphone saat ini tidak hanya digunakan sebagai alat untuk berkomunikasi saja melainkan sebagai media pembelajaran. Handphone saat ini dapat digunakan sebagai alat pembelajaran bagi anak usia dini khususnya anak TK. Penelitian ini akan merancang sebuah aplikasi pembelajaran pengenalan binatang berbasis mobile, yang menampilkan kumpulan jenis-jenis binatang yang ada di sekitar alam ini, disertai dengan gambar untuk memberikan informasi dari masing - masing jenis binatang dan contoh dari suara yang dihasilkan dari binatang tersebut. Aplikasi ini dirancang menggunakan bahasa pemograman Java dengan editor Eclipse dan hanya bisa berjalan pada sistem operasi android maksimal dengan operation system support versi 4.1 (Jelly Bean). Aplikasi yang dibuat berjenis client server, dimana aplikasi server berbasis web dan aplikasi client berbasis android dan terkoneksi menggunakan teknologi web service (Json). Aplikasi ini diperuntukkan untuk anak-anak sehingga membutuhkan bimbingan guru atau orangtua yang difasilitasi ponsel berbasis android.

Sistem Informasi Inventory pada Taman Kanak-Kanak Kumara Lestari berbasis Web I Gusti Ngurah Nyoman Bagiarta; Ni Luh Ratniasih; I Putu Agus Devayana; Gusti Ngurah Mega Nata
Jurnal Sistem dan Informatika (JSI) Vol 16 No 2 (2022): Jurnal Sistem dan Informatika (JSI)
Publisher : Direktorat Penelitian,Pengabdian Masyarakat dan HKI - Institut Teknologi dan Bisnis (ITB) STIKOM Bali

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30864/jsi.v16i2.466

Taman Kanak-Kanak Kumara Lestari merupakan sebuah lembaga pendidikan swasta pra sekolah yang berlokasi di Jl. P. Batanta No.41 Denpasar Barat. Didirikan pada tanggal 27 Agustus 1997 dan memiliki izin operasional pada tanggal 6 Agustus 1998 yang dikelola oleh Yayasan Banjar Abian Tegal. Taman Kanak-Kanak Kumara Lestari menggunakan sarana dan prasarana yang berperan penting dalam menunjang proses pembelajaran sehingga menjadi hal penting dalam pengelolaannya. Namun terdapat permasalahan yakni pengelolaan data barang dan proses pencarian data yang masih manual menggunakan kertas dan ditulis tangan membuat data menjadi mudah rusak, terjadi kehilangan data dan proses pencarian data menjadi lebih lama dan tidak efisien, pembuatan laporan tidak efektif karena masih melakukan input manual satu per satu sehingga rentan terjadi kesalahan input data. Proses pengadaan barang yang belum efisien karena proses pengajuan serta persetujuan membutuhkan waktu yang cukup lama. Maka dari itu, pada paper ini dihasilkan sebuah Sistem Informasi Inventory Pada Taman Kanak-Kanak Kumara Lestari Berbasis Web yang dirancang dan dibangun untuk membantu para staff dan pegawai dalam mengelola data barang. Metode Pengembangan Sistem menggunakan metode waterfall dan menggunakan text editor Visual Studio Code. Bahasa pemrograman yang digunakan yaitu PHP dan design munggunakan HTML dan CSS. MariaDB untuk pembuatan sistem basisdata. untuk pengujian sistem menggunakan Black Box Testing dan kuesioner. Dari hasil metode Black Box Testing didapatkan bahwa seluruh fungsionalitas dari sistem sudah sesuai dengan hasil perancangan yang telah dibuat sebelumnya dan berdasarkan hasil pengujian kuesioner melalui 40 responden dengan menggunakan 10 pertanyaan telah didapatkan hasil presentase sebesar 55,5% “Sangat Baik”, 42% “Baik” dan 2.5% “Cukup”.

PELATIHAN MANAJEMEN KEUANGAN PADA USAHA PENEK DI DESA PELAGA KECAMATAN PETANG Ni Luh Ratniasih
COVIT (Community Service of Tambusai) Vol. 5 No. 1 (2025): Maret 2025
Publisher : Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/covit.v5i1.15961

Banten atau sesajen memiliki makna, fungsi dan bentuk yang berbeda – beda namun memiliki tujuan yang sama yaitu sebagai bentuk rasa syukur dan terima kasih kepada Ida Sang Hyang Widhi Wasa. Salah satu bahan utama banten adalah penek, tumpeng, dan gibungan dan hampir semua banten menggunakan bahan tersebut. Kegiatan persembahyangan menggunakan banten atau sesajen oleh umat agama Hindu hampir dilakukan setiap hari sehingga kebutuhan akan penek, tumpeng, dan gibungan sangat tinggi. Berdasarkan kondisi tersebut, usaha penek, tumpeng, dan gibungan sangat berpeluang tinggi seperti usaha penek yang dimiliki oleh Ibu Wayan Ceraki. Usaha penek Ibu Wayan Ceraki merupakan salah satu usaha penek yang beralamat di Banjar Bukian, Desa Pelaga, Kecamatan Petang. Permasalahan utama yang ditangani dalam kegiatan ini adalah minim dan terbatasnya alat produksi, kurangnya pengetahuan mitra tentang manajemen keuangan. Permasalahan tersebut akan ditangani dengan pemberian alat produksi dan pelatihan manajemen keuangan. Indikator capaian adalah meningkatkan jumlah produksi mitra serta meminimalkan waktu produksi hingga 50%, mampu meningkatkan pengetahuan mitra dalam manajemen keuangan hingga 100%.

Pengembangan Bahan Ajar Berbasis Teknologi Informasi dan Komputer Pada Guru Sekolah Dasar Ni Luh Ratniasih; Harsemadi, I Gede; P, I Gst Agung Ayu Uttami Vishnu
Jurnal Ilmiah Pengabdian dan Inovasi Vol. 3 No. 1 (2024): Jurnal Ilmiah Pengabdian dan Inovasi (September)
Publisher : Insan Kreasi Media

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.57248/jilpi.v3i1.455

Bahan ajar berbasis Teknologi Informasi Komputer (TIK) menjadi salah satu tuntutan sekolah dalam pengembangan metode pembelajaran. Sekolah Dasar (SD) Negeri 1 Celuk adalah salah satu sekolah dasar negeri yang berada di wilayah Kabupaten Gianyar. Permasalahan yang saat ini terjadi dalam proses belajar mengajar adalah kurangnya peralatan teknologi pendukung pembelajaran yang dapat digunakan oleh para guru seperti LCD proyektor. Kemampuan para guru dalam membuat materi pembelajaran yang menarik masih sangat kurang. Pengelolaan kelas dan tugas siswa saat ini masih dilakukan secara sederhana yaitu siswa mengerjakan pada buku tugas kemudian mengumpulkannya di kelas. Solusi permasalahan yang dimiliki sekolah adalah pengadaan peralatan teknologi pendukung pembelajaran, pelatihan penggunaan canva dalam pengembangan materi pembelajaran, serta pelatihan penggunaan google classroom dalam manajemen pembelajaran. Luaran kegiatan pengabdian ini adalah menambah sarana pendukung pembelajaran berbasis TIK hingga 50% dari sebelumnya, 90% Tenaga Pendidik/Guru mampu membuat materi pembelajaran yang menarik dengan aplikasi canva, 100% Tenaga Pendidik/Guru mampu melakukan manajemen pembelajaran dengan Google Classroom.

Title

Found 10 Documents
Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title Search

Found 10 Documents Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title

Found 10 Documents
Search