Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
5.303
P-Index
This Author published in this journals
All Journal IAES International Journal of Artificial Intelligence (IJ-AI) Jurnal Ilmiah Teknologi dan Rekayasa SITEKIN: Jurnal Sains, Teknologi dan Industri Sinkron : Jurnal dan Penelitian Teknik Informatika Journal of Information Technology and Computer Science (JOINTECS) Jurnal Pilar Nusa Mandiri J I M P - Jurnal Informatika Merdeka Pasuruan JSiI (Jurnal Sistem Informasi) Ensiklopedia of Journal Minda Baharu Jurnal Riset Informatika JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) STRING (Satuan Tulisan Riset dan Inovasi Teknologi) Jurnal Mantik Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi) JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Jurnal Teknik Informatika C.I.T. Medicom Journal of Computer System and Informatics (JoSYC) Community Development Journal: Jurnal Pengabdian Masyarakat Jurnal PkM (Pengabdian kepada Masyarakat) JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi) Jurnal Pengabdian Masyarakat : Pemberdayaan, Inovasi dan Perubahan Innovative: Journal Of Social Science Research Journal of Research and Publication Innovation SAGA: Journal of Technology and Information Systems SWADIMAS: JURNAL PENGABDIAN KEPADA MASYARAKAT Journal of Computer Science and Information Technology
Endah Tri Esti Handayani
Universitas Nasional
Religion Arts Humanities Automotive Engineering Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Environmental Science Health Professions Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Materials Science & Nanotechnology Mathematics Public Health Social Sciences Other

Published : 59 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 59 Documents
Search

 2   3   4   5   6 
Application of Academic Potential Test for New Student Admission Using Fisher-Yates Shuffle Algorithm Abdul Azis; Agung Triayudi; Endah Tri Esthi Handayani
SAGA: Journal of Technology and Information System Vol. 2 No. 1 (2024): February 2024
Publisher : CV. Media Digital Publikasi Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.58905/saga.v2i1.254

Abstract

The selection process of new students in educational institutions, such as in Sekolah Menengah Kejuruan (SMK) Wisata Indonesia which still uses conventional methods using paper, has several challenges. One of the main challenges is test cheating, where prospective students may try to manipulate their test results to increase their chances of being accepted. In addition, another challenge faced by SMK Wisata Indonesia is that when the number of prospective students who register is very large, managing answers and exam results can become more complicated. This research aims to design and build an Android-based Academic Potential Test application by applying the Fisher-Yates Shuffle algorithm to randomize the order of questions. This research also uses the RUP (rational Unified Process) system development technique which has several phases, namely the Inception phase, Elaboration phase, Construction phase and Transition phase. The validation testing carried out obtained overall valid results so that the application that has been designed is in accordance with user needs. Meanwhile, usability testing in the Academic Potential Test Application using the SEQ method resulted in an average Likert score for students of 6.63 with a user-friendliness percentage of around 94%. As for teachers, the Likert average score is 6.53 with a percentage of ease of use of around 93%. This shows that the Academic Potential Test Application that has been built is EASY TO USE
IMPLEMENTASI ALGORITMA HAVERSINE UNTUK PERHITUNGAN JARAK ANTARA LOKASI PERUSAHAAN DENGAN KARYAWAN PADA PT MEGA GIGA SOLUSIND Luthfia Nur Aini; Endah Tri Esti Handayani; Rini Nuraini
Journal of Research and Publication Innovation Vol 2 No 4 (2024): OCTOBER
Publisher : Journal of Research and Publication Innovation

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

Abstract

Luthfia Nur Aini, 227064426164, Informatics Study Program. The use of mobile devices has significantly expanded in Indonesia, including in employee attendance systems. However, many companies still rely on manual attendance methods, such as fingerprint systems, which present several drawbacks, particularly in supporting remote work and operational efficiency. This study aims to develop a mobile attendance application using the Haversine algorithm to calculate the distance between employees' locations and the office at PT Mega Giga Solusindo. The Haversine algorithm is employed to ensure accurate distance calculation based on geographical coordinates, facilitating automated and real-time attendance tracking. This application is expected to address the challenges of manual attendance and enhance the company's operational efficiency. The research methodology involves software development using the Agile approach, and the application is tested through blackbox testing to ensure its functionality.
CLASSIFICATION OF HEART DISEASE USING THE K-NEAREST NEIGHBOR ALGORITHM AND LOGISTIC REGRESSION Sugitha, I Kadek Agga; Triayudi, Agung; Handayani, Endah Tri Esti
Jurnal Pilar Nusa Mandiri Vol. 20 No. 2 (2024): Pilar Nusa Mandiri : Journal of Computing and Information System Publishing Pe
Publisher : LPPM Universitas Nusa Mandiri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33480/pilar.v20i2.5742

Abstract

Heart disease is a major cause of death in the world, including in Indonesia, with increasing rates and death rates that carry a huge burden on health and society. Lack of awareness of early signs contributes significantly to this challenge. This study aims to prevent heart disease through early diagnosis using K-Nearest Neighbor (K-NN) and Logistic Regression algorithms. The database, obtained from Kaggle.com, includes 15 clinical units for cardiac diagnosis. The test shows that the K-NN method with k = 3 achieves the highest performance on the experimental data (30%), with 90% precision, 93% precision, 87% recall, and 90% f1 - score. In comparison, Logistic Regression and sigmoid achieved 86% precision, 83% precision, 90% recall, and 86% f1-score on the same experimental data. These results show that K-Nearest Neighbor is better than Logistic Regression as a classification algorithm for heart disease database. Applying these findings to the web-based Streamlit system is expected to improve the efficiency and timeliness of heart disease screening.
PENINGKATAN PENJUALAN UMKM ALBY KEY DENGAN PEMASARAN DIGITAL Mardiani, Eri; Rahmansyah, Nur; Ningsih, Sari; Handayani, Endah Tri Esti; Hidayatullah, Deny; Desmana, Satriawan; Lantana, Dhieka Avrilia; Fachry, Fachry; Suhatmojo, Guing Tri; Nurfaiz, Kelfin; Perdana, Muhammad Rizky; Putro, Prayogo Dwi Cahyo; Dhema, Salestinus Petrus; Prasetyo, Yoga Dwi
MINDA BAHARU Vol 7, No 1 (2023): Minda Baharu
Publisher : Universitas Riau Kepulauan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33373/jmb.v7i1.5330

Abstract

Pandemi covid-19 sangat berdampak sekali terhadap UMKM serta bagi yang baru membuat wirausaha, dengan kondisi peralihan dari masa pandemi ke endemi, penjualan dengan secara konvensional sangat tidak efektif, agar penjualan dapat berjalan dengan baik, maka pelaku usaha harus dapat mengembangkan usahanya. Untuk bangkit kembali mengembangkan usahanya maka pelaku usaha harus mampu meningkatkan potensi diri menyesuaikan kondisi saat ini sehingga pelaku melakukan wirausaha dengan efisien, salah satu untuk meningkatkan penjualan, pelaku usaha harus mengoptimalkan pemasaran penjualan dengan sistem digital, dengan menggunakan potensi diri dan keinginan pelaku usaha untuk mengembangkan pemasaran maka peningkatan penjualan menggunakan sistem digital jauh lebih mudah untuk mengembangkan usaha. Dengan menggunakan Social Customer Relationship Management (SCRM) untuk membantu end-user memanfaatkan jejaring sosial, data internal dan eksternal, umpan berita, serta konten penjualan dan pemasaran yang ada dengan lebih baik. Contohnya dengan menggunakan e-commerce dan media sosial untuk mempermudah promosi. Karena era digital saat ini, pemasaran produk UMKM menggunakan situs web yang tepat, memiliki manfaat yang sangat besar karena promosi penjualan atau pemasaran dapat menjangkau target konsumen dengan jangkauan yang lebih luas dan dengan jaminan layanan yang optimal dengan biaya yang relatif murah dan lebih efisien. Untuk sukses di era digital, UMKM juga perlu mengelola strategi pemasarannya dengan memanfaatkan teknologi digital.
Enhancing image quality using super-resolution residual network for small, blurry images Hindarto, Djarot; Wahyuddin, Mohammad Iwan; Andrianingsih, Andrianingsih; Komalasari, Ratih Titi; Handayani, Endah Tri Esti; Hariadi, Mochamad
IAES International Journal of Artificial Intelligence (IJ-AI) Vol 13, No 4: December 2024
Publisher : Institute of Advanced Engineering and Science

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.11591/ijai.v13.i4.pp4654-4666

Abstract

In the background, when low-resolution images are utilized, image identification tasks are frequently hampered. By employing the residual network super-resolution framework, super-resolution techniques are used to enhance image quality, specifically in the detection and identification of small and blurry objects. Improving resolution, decreasing blur, and enhancing object detail are the main goals of the suggested approach. The novelty of this research resides in its application of the activation exponential linear unit (ELU) to the super-resolution residual network (SR-ResNet) framework, which has been demonstrated to enhance image sharpness. The experimental findings demonstrate a substantial enhancement in the quality of the images, as evidenced by the training data's structural similarity index (SSIM) of 0.9989 and peak signal-to-noise ratio (PSNR) of 91.8455. Furthermore, the validation data demonstrated SSIM 0.9990 and PSNR 92.5520. The results of this study indicate that the implementation of SR-ResNet significantly enhances the capability of the detection system to detect and classify diminutive and opaque entities precisely. The expected and projected enhancement in image quality significantly influences image processing, especially in situations where accuracy and object differentiation are vital.
OPTIMALISASI KARTU STOK PRODUK DENGAN METODE PERPETUAL Muhammad Rival; Endah Tri Esti Handayani; Frenda Farahdina
Journal of Computer Science and Information Technology Vol. 2 No. 3 (2025): Juni
Publisher : Yayasan Nuraini Ibrahim Mandiri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.70248/jcsit.v2i3.2019

Abstract

Manajemen persediaan yang efisien menjadi faktor krusial dalam meningkatkan produktivitas dan efektivitas operasional suatu perusahaan. Salah satu metode yang dapat diterapkan untuk mengoptimalkan pencatatan stok adalah metode perpetual, yang memungkinkan pencatatan secara real-time dan lebih akurat. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dampak penerapan metode perpetual dalam optimalisasi kartu stok produk guna meningkatkan efisiensi sistem manajemen persediaan. Metode ini juga berkontribusi pada digitalisasi sistem pergudangan serta mendukung kebijakan ramah lingkungan dengan mengurangi penggunaan kertas.Hasil penelitian menunjukkan bahwa implementasi metode perpetual berdampak positif terhadap pengelolaan stok barang. Dengan adanya pencatatan secara otomatis dan terintegrasi, efisiensi kerja karyawan gudang meningkat, waktu pencatatan dan pelacakan stok menjadi lebih singkat, serta risiko kesalahan dalam pencatatan dapat diminimalisir. Selain itu, sistem ini membantu perusahaan dalam menyusun strategi pengadaan barang secara lebih akurat berdasarkan data real-time, sehingga dapat mengurangi risiko kelebihan atau kekurangan stok. Pembahasan dalam penelitian ini juga mengungkapkan bahwa adopsi metode perpetual mendorong digitalisasi sistem pergudangan, yang sejalan dengan perkembangan teknologi di era industri 4.0. Dengan mengurangi pencatatan manual berbasis kertas, metode ini turut mendukung program keberlanjutan lingkungan serta menghemat biaya operasional perusahaan dalam jangka panjang. Oleh karena itu, penerapan metode perpetual dalam manajemen persediaan tidak hanya meningkatkan efisiensi operasional, tetapi juga memberikan manfaat ekonomi dan lingkungan yang lebih luas.
ANALISIS SENTIMEN KUALITAS APLIKASI DISCORD MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES DAN SUPPORT VECTOR MACHINE Dicki Fareza, Ichsan; Tri Esti Handayani, Endah
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 9 No. 3 (2025): JATI Vol. 9 No. 3
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v9i3.13362

Abstract

Awalnya Discord merupakan aplikasi yang sering digunakan oleh para gamer sebagai platform komunikasi, namun seiring berjalannya waktu, Discord telah memperluas basis penggunanya untuk mencakup beragam komunitas besar. Jumlah pengguna Discord yang kian bertambah, sangat dipengaruhi oleh persepsi dan ulasan positif dari para pengguna. Namun, tidak dapat dipungkiri bahwa masih ada ulasan negatif yang menunjukkan adanya aspek-aspek tertentu yang perlu diperbaiki. Sebagian besar ulasan pengguna Discord di Google Play Store memiliki rating di bawah 5 bintang dan banyak pengguna mengeluhkan adanya bug atau kendala dalam aplikasi. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui tingkat kepuasan pengguna terhadap aplikasi Discord, serta memberikan masukan atau support kepada pengembang Discord mengenai aspek aplikasi yang perlu ditingkatkan atau perlu diperbaiki. Dengan menggunakan algoritma Naïve Bayes dan Support Vector Machine untuk melakukan klasifikasi pada analisis sentimen ulasan pengguna aplikasi Discord, kita dapat memahami lebih jauh bagaimana persepsi tersebut memengaruhi kualitas Discord. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model SVM memiliki kinerja yang lebih baik dibandingkan Naive Bayes, dengan nilai akurasi keseluruhan mencapai 88%. Sementara itu Naive Bayes memperoleh akurasi keseluruhan sebesar 78%.
PEMANFAATAN SOCIAL MEDIA MARKETING UNTUK PARA PELAKU BISNIS UMKM Sari Ningsih; Fauziah Fauziah; Panca Dewi Pamungkasari; Djarot Hindarto; Ira Diana Sholihati; Endah Tri Esti Handayani; Ratih Titi Komala Sari
Community Development Journal : Jurnal Pengabdian Masyarakat Vol. 6 No. 4 (2025): Volume 6 No 4 Tahun 2025
Publisher : Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/cdj.v6i4.47652

Abstract

Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM) memegang peranan krusial dalam mendukung perekonomian nasional, termasuk di wilayah Cikarang Selatan. Dalam era persaingan bisnis yang semakin intens, pelaku UMKM perlu mengadopsi teknologi digital agar tetap mampu bersaing. Salah satu pendekatan yang dinilai efektif adalah pemanfaatan pemasaran melalui media sosial. Berbagai platform seperti Instagram, Facebook, dan Twitter memberikan peluang luas bagi UMKM untuk memperluas jangkauan pasar, meningkatkan kesadaran merek, serta membangun kedekatan dengan konsumen. Program   Pengabdian kepada Masyarakat (PKM) ini bertujuan mengidentifikasi sejauh mana pemanfaatan media sosial oleh pelaku UMKM di Cikarang Selatan serta dampaknya terhadap peningkatan penjualan dan pengenalan produk. Metode yang digunakan adalah survei kualitatif dan wawancara mendalam. Hasil yang diharapkan adalah peningkatan penjualan hingga 30% dalam enam bulan pertama pemanfaatan media sosial. Strategi yang diterapkan meliputi pembuatan konten menarik, penggunaan iklan berbayar, dan interaksi aktif dengan followers. Namun, pelaku UMKM menghadapi tantangan seperti keterbatasan pengetahuan tentang digital marketing dan keterbatasan waktu dalam mengelola akun. Oleh karena itu, pelatihan dan pendampingan diperlukan agar penggunaan social media marketing lebih optimal. Dengan pendekatan yang tepat, media sosial dapat menjadi alat efektif dalam mendukung pertumbuhan UMKM.
DETEKSI ANOMALI PERGERAKAN KAPAL MENGGUNAKAN ISOLATION FOREST DAN ONE CLASS SVM DI PELABUHAN TANJUNG PRIOK Sari Ningsih; Panca Dewi Pamungkasari; Tunggul Puliwarna; Babag Purbantoro; Endah Tri Esti Handayani; Ratih Titi Komala Sari; Ahmad Rifqi; Fauziah Fauziah; Muhammad Zahran Alfarizi; Erina Rahmazani
Jurnal Pengabdian Masyarakat: Pemberdayaan, Inovasi dan Perubahan Vol 6, No 3 (2026): JPM: Pemberdayaan, Inovasi dan Perubahan
Publisher : Penerbit Widina, Widina Media Utama

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59818/jpm.v6i3.2907

Abstract

Ship movement activities in busy port areas have the potential to generate abnormal movement patterns that may disrupt maritime security and operational efficiency. The main problem addressed in this program is the need for an early detection system capable of identifying vessel movement anomalies quickly and accurately. This Community Service Program (PKM) aimed to develop an anomaly detection model for ship movements at Tanjung Priok Port using the Isolation Forest and One Class Support Vector Machine (OC-SVM) methods. The novelty of this program lies in the integration of these two methods into a maritime traffic data-based anomaly detection system developed collaboratively with the Indonesian Maritime Security Agency (Bakamla RI) to support smarter and more adaptive maritime surveillance. The implementation method consisted of ship movement data collection, data preprocessing, machine learning model development, system testing, and dissemination of results to the Indonesian Maritime Security Agency (Bakamla RI) as the partner institution. The results showed that the developed model was able to identify abnormal ship movement patterns, such as sudden direction changes, unusual speed, and movement outside designated shipping lanes. The resulting system provided faster data visualization and anomaly information, thereby supporting more effective and efficient maritime surveillance processes. This activity also created opportunities for broader implementation across Indonesian waters. ABSTRAKAktivitas pergerakan kapal di kawasan pelabuhan yang padat memiliki potensi terjadinya pola pergerakan tidak normal yang dapat mengganggu keamanan dan kelancaran operasional maritim. Permasalahan utama yang dihadapi adalah kebutuhan akan sistem deteksi dini yang mampu mengidentifikasi anomali pergerakan kapal secara cepat dan akurat. Kegiatan Pengabdian Kepada Masyarakat (PKM) ini bertujuan mengembangkan model deteksi anomali pergerakan kapal di Pelabuhan Tanjung Priok menggunakan metode Isolation Forest dan One Class Support Vector Machine (OC-SVM). Kebaruan kegiatan ini terletak pada penerapan dan integrasi kedua metode tersebut dalam sistem deteksi anomali berbasis data pelayaran yang dikembangkan bersama Bakamla RI untuk mendukung pengawasan maritim secara lebih cerdas dan adaptif. Metode pelaksanaan dilakukan melalui tahapan pengumpulan data pergerakan kapal, praproses data, pemodelan menggunakan algoritma machine learning, pengujian sistem, serta sosialisasi hasil kepada mitra Badan Keamanan Laut Republik Indonesia (Bakamla RI). Hasil kegiatan menunjukkan bahwa model yang dikembangkan mampu mengidentifikasi pola pergerakan kapal yang menyimpang dari rute normal, seperti perubahan arah mendadak, kecepatan tidak wajar, dan pergerakan di luar jalur pelayaran. Sistem yang dihasilkan memberikan visualisasi data dan informasi anomali secara lebih cepat sehingga mendukung proses pengawasan maritim yang lebih efektif dan efisien. Kegiatan ini juga membuka peluang implementasi sistem pada wilayah perairan Indonesia secara lebih luas.
Co-Authors Abdul Azis Adi Firman Ari Saputra Adi Yulianto Aditya Nur Rohman Agung Triayudi Ahmad Rifqi Alica Dwi Fahira Andrianingsih Anggira Ganda Kusuma Arie Gunawan Astri Pertiwi Atikah Suhaimah Azzaleya Agashi Lombu Babag Purbantoro Bagos Fitrianto Wibowo Cintia Marito Sihombing Darussalam, Ucuk Daud Iswandii Dendy Virgiawan Deny Hidayatullah Deny Hidayatullah Deny Hidayatullah Desmana, Satriawan Dhema, Salestinus Petrus Dhieka Avrilia Lantana Dhieka Avrilia Lantana Dicki Fareza, Ichsan Dimas Tri Pamungkas Djarot Hindarto Dwi Ifan Ramadhan Eri Mardiani Eri Mardiani Erina Rahmazani Fachry, Fachry Fardila Inastiana Fauziah Fauziah Febry, Fransiskus Ferina Gunawan Frankly Sept Genius Zendrato Fransiskus Febry Frenda Farahdina Handoko, Suhandio Hindarto, Djarot Imelta Natalia Ginting Inastiana, Fardila Indra Mahendra Ira Diana Sholihati Iskandar Fitri Iskandar Fitri, Iskandar Kartika Salma Nadhiva Kasmara, Bib Nugraha Keysha Belynda Tyva Panggabean Luthfia Nur Aini Mardiani, Eri Mochamad Hariadi Mohammad Iwan Wahyuddin Muhammad Farhan Adistyra Muhammad Prabowo Chaniago Muhammad Rival Muhammad Zahran Alfarizi Mutiara Mala Khairunnisa Nabila Puspita Wulandana Nabilah Ananda Pratiwi Nathasia, Novi Dian Nur Iskandar Zulkarnaen Nur Rahmansyah Nur Rahmansyah Nurfaiz, Kelfin Oka Saputra Oka Saputra Olipa Sarta Matilda Purba Panca Dewi Pamungkasari Perdana, Muhammad Rizky Prasetyo, Yoga Dwi Putro, Prayogo Dwi Cahyo Rahmansyah, Nur Ratih Titi Komalasari Ratih Tri Lestari Rini Nuraini Rizky Ramadhan Rizky Ramadhan, Rizky Rosyidah Rahmah Rudi Adityawan Rudi Priyana Sari Ningsih Setiono, Aji Shafira Shalehanny Sisca Budyarti Sugitha, I Kadek Agga Suhaimah, Atikah Suhatmojo, Guing Tri Sultana Namira Teuku Feraldy Ramadhani Trie Widiarti Ningsih Tunggul Puliwarna Ucuk Darussalam Utami, Yulianti Pratiwi Wahyuddin, Mohammad Iwan Yulianti Pratiwi Utami Yuni Latifah Yusriana Chusna Fadilah