Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
2.049
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Management Studies and Entrepreneurship Journal (MSEJ) SKANIKA: Sistem Komputer dan Teknik Informatika Academic Journal of Computer Science Research (AJCSR) Jurnal Tren Bisnis Global JPEG Jurnal Topik Global
Nunung Nurmaesah
Institut Teknologi dan Bisnis Bina Sarana Global
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Mathematics Social Sciences

Published : 13 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 13 Documents
Search

 1   2 
Sistem Informasi Prediksi Penjual Palsu di Platform Belanja Online Menggunakan K-Nearest Neighbor Sekar Kemala; Achmad Sidik; Nunung Nurmaesah
Academic Journal of Computer Science Research Vol 8, No 1 (2026): Academic Journal of Computer Science Research (AJCSR)
Publisher : Institut Teknologi dan Bisnis Bina Sarana Global

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.38101/ajcsr.v8i1.15973

Abstract

Penipuan oleh pihak penjual yang tidak sah di platform belanja online semakin meningkat dan menimbulkan kerugian serta menurunkan kepercayaan konsumen. Untuk mengatasi masalah ini, dikembangkan sebuah sistem informasi yang memanfaatkan pendekatan data mining guna mengidentifikasi pola perilaku penjual yang mencurigakan. Metode klasifikasi yang digunakan adalah K-Nearest Neighbor, yang bekerja dengan membandingkan data baru terhadap sejumlah tetangga terdekat berdasarkan fitur tertentu seperti volume transaksi, tingkat pengembalian, jumlah keluhan, lama operasional toko, dan skor penilaian. Data yang dianalisis terlebih dahulu melalui proses normalisasi untuk menjaga konsistensi skala antaratribut. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu memprediksi penjual palsu dengan akurasi tinggi, menunjukkan potensi penerapan nyata dalam pemantauan aktivitas penjual secara otomatis. Sistem ini dapat membantu penyedia platform dalam mengurangi risiko penipuan melalui identifikasi awal terhadap penjual berisiko. Dengan demikian, pendekatan ini menawarkan kontribusi praktis dalam meningkatkan keamanan dan kepercayaan pengguna pada platform belanja daring.
Sistem Informasi Monitoring Data Divisi Quality Control dengan Metodologi Berbasis Objek pada PT XYZ Nunung Nurmaesah; Rudi Setiyanto; Nadya Alifia
Academic Journal of Computer Science Research Vol 8, No 1 (2026): Academic Journal of Computer Science Research (AJCSR)
Publisher : Institut Teknologi dan Bisnis Bina Sarana Global

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.38101/ajcsr.v8i1.16184

Abstract

PT XYZ adalah perusahaan manufaktur makanan di Indonesia yang menghadapi masalah dalam pencatatan laporan pada divisi Quality Control (QC). Proses pencatatan masih dilakukan dengan menggunakan formulir kertas, sehingga sering terjadi keterlambatan, kesalahan input, dan risiko kehilangan data. Tujuan penelitian ini adalah merancang sistem informasi yang lebih efisien, akurat, dan terstruktur untuk mendukung proses pencatatan dan pengendalian mutu di divisi QC. Metode pengembangan yang digunakan adalah metodologi berbasis objek. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem informasi yang dirancang mampu mempercepat proses pencatatan, mengurangi kesalahan dan meningkatkan akurasi dalam analisis data uji kualitas produk. Kesimpulannya, sistem yang diusulkan berhasil meningkatkan efisiensi operasional divisi QC dan mempercepat pengambilan keputusan, sehingga mendukung kelancaran proses produksi di PT XYZ
RANCANG BANGUN EARLY WARNING SYSTEM BANJIR TERINTEGRASI MONITORING CUACA BERBASIS IOT DAN LOGIKA FUZZY Alfa Hardinata Wibowo; Halim Agung; Makmun ZA; Nunung Nurmaesah
SKANIKA: Sistem Komputer dan Teknik Informatika Vol 9 No 2 (2026): Jurnal SKANIKA Juli 2026
Publisher : Universitas Budi Luhur

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36080/skanika.v9i2.3704

Abstract

Sistem peringatan dini banjir berbasis Internet of Things (IoT) dikembangkan sebagai upaya mitigasi risiko banjir yang terjadi secara tiba-tiba akibat tingginya curah hujan. Penelitian ini bertujuan merancang dan menguji sistem monitoring lingkungan yang mampu memberikan informasi kondisi cuaca dan risiko banjir secara real-time. Sistem menggunakan sensor ultrasonik untuk mengukur ketinggian air, sensor YF-S201 untuk kecepatan aliran air, sensor DHT22 untuk suhu dan kelembapan, sensor hujan untuk intensitas curah hujan, serta sensor LDR untuk kondisi cahaya, dengan ESP32 sebagai pengendali utama. Data sensor diproses menggunakan metode Fuzzy Logic Mamdani untuk menentukan tingkat risiko banjir dan mendukung pengambilan keputusan secara real-time. Hasil perhitungan selanjutnya dikirimkan kepada pengguna melalui notifikasi otomatis pada aplikasi Telegram. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu mengklasifikasikan status peringatan banjir ke dalam kategori Aman, Waspada, dan Bahaya dengan tingkat akurasi rata-rata sebesar 97,52%. Dengan demikian, sistem ini berpotensi menjadi solusi pendukung mitigasi banjir yang sederhana, efektif, dan mudah diterapkan di lingkungan masyarakat.
Co-Authors Achmad Sidik Aldian Ridho Kusuma Alfa Hardinata Wibowo Ardiansyah Jamil Cherly Octifa Nirwana Destar Nauli Dheanisa Pipit Kisetyomadhan Dinda Fitrah Nur Ramadhan Halim Agung Hanif Annaafi Findayah Heriyanto Heriyanto Ken Sabardiman Soetjipto Luthfi Buhori Makmun ZA Mila Avita Nadya Alifia Presma Dana Scendi Sumarna Rahmat Tullah Rosana Junita Sirait Rudi Setiyanto Saskia Rahmadanti Sekar Kemala Sri Rahayu Sulastri Sulastri Triono Triono Vanie Anggi Indriani