Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
2.217
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Prosiding Seminar Nasional Sains Dan Teknologi Fakultas Teknik Sinkron : Jurnal dan Penelitian Teknik Informatika JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA International Journal of Supply Chain Management Jurnal Statistika dan Matematika (Statmat) Abdiformatika: Jurnal Pengabdian Masyarakat Informatika IJCOSIN : Indonesian Journal of Community Service and Innovation International Journal of Technology, Innovation and Humanities Jurnal HUMMANSI (Humaniora, Manajemen, Akuntansi) SOROT: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat SmartComp
Diandra Chika Fransisca
Institut Teknologi Telkom Purwokerto
Religion Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities Chemistry Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Environmental Science Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Mathematics Mechanical Engineering Social Sciences Transportation Other

Published : 16 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 16 Documents
Search

 1   2 
Pelatihan Tableau Untuk Visualisasi Data Secara Cepat dan Mudah FRANSISCA, DIANDRA CHIKA; Raharja, Pradana Ananda
SOROT : Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Vol 3 No 1 (2024): Januari
Publisher : Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer (FASTIKOM) UNSIQ

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32699/sorot.v3i1.6331

Abstract

Human consumption of data and information has become very large due to the enormous growth of data. On the other hand, the increasing need for data visualization in various information media (online or offline) has also become very interesting. Data visualization is not only about beautifying the appearance of data but also about making data more quickly understood and engaging. Tableau specializes in data visualization, data storytelling and dashboards. Training to operate Tableau can answer the needs of pupils, students, the general public, teachers and lecturers as participants. This training aims for participants to apply interactive data visualization quickly and easily using Tableau in dashboard creation activities to explain data in visual form. The methods used in implementing this training are preparation methods and implementation methods as well as training. As a result of this training, 34 participants learned about the importance of data visualization. They learned Tableau as a data visualization tool and visualization training using Tableau to create self-ordered dashboards for examples of COVID-19 cases worldwide.
Classification of Instagram and TikTok Addiction Levels among University Students Using the Naive Bayes Classifier Silalahi, Indri Monica Cristiani; Athiyah, Ummi; Fransisca, Diandra Chika
Sinkron : jurnal dan penelitian teknik informatika Vol. 10 No. 1 (2026): Article Research January 2026
Publisher : Politeknik Ganesha Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33395/sinkron.v10i1.15583

Abstract

The widespread use of gadgets and internet connectivity has become an essential aspect of daily life, especially through intensive interaction with social media platforms. Excessive usage can lead to addictive behaviors that disrupt students’ academic productivity and concentration. Although research on social media addiction continues to grow, few studies specifically examine platform-level addiction (Instagram vs. TikTok) using multi-class classification approaches. Therefore, this study aims to assess the level of social media addiction among university students, focusing on users of Instagram and TikTok at Telkom University Purwokerto. The analysis employs the Naive Bayes Classifier algorithm using data collected from 100 respondents. Model performance is evaluated through a multi-class confusion matrix to compute accuracy, precision, recall, and F1-score. Separate datasets for Instagram and TikTok are used to enable platform-specific behavioral assessment. The results show that the Naive Bayes Classifier achieves strong performance, with 93% accuracy for the Instagram dataset and 90% for the TikTok dataset. Precision scores reach 95% and 91%, recall values 93% and 90%, and F1-scores 93% and 90%, respectively. These findings confirm that Naive Bayes is effective for classifying students’ levels of social media addiction. Overall, this research contributes a reliable machine-learning–based approach for evaluating digital behavior and provides insights for early detection, enabling universities to design targeted interventions for students at risk of problematic usage. The methodology may also be extended to analyze engagement patterns on emerging social media platforms in future studies.
Personalisasi Otomatis Aplikasi Caca (Cari Cafe) Berbasis Artificial Intelligence Pusriwijayanti, Salma; Prasetiadi, Agi; Fransisca, Diandra Chika
Smart Comp :Jurnalnya Orang Pintar Komputer Vol 12, No 4 (2023): Smart Comp: Jurnalnya Orang Pintar Komputer
Publisher : Politeknik Harapan Bersama

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30591/smartcomp.v12i4.5570

Abstract

Peningkatan produksi kopi menciptakan peluang bisnis olahan kopi, memunculkan banyak cafe. Dalam mengikuti perkembangan zaman, pengusaha perlu menggunakan teknologi terkini dengan menyediakan aplikasi reservasi cafe untuk meningkatkan kepuasan pelanggan dan bersaing di pasar yang semakin kompetitif. Penelitian sebelumnya mengenai aplikasi berbasis mobile dengan Extreme Programming yang fokus pada kepuasan pelanggan, memungkinkan pemesanan makanan lebih awal, dan memantau pesanan pelanggan melalui website. Penelitian ini membuat aplikasi CACA (Cari Cafe) yang dirancang untuk melakukan reservasi cafe dan menyediakan informasi tentang cafe-cafe pada satu aplikasi berbasis website. Dalam mencapai personalisasi otomatis, teknologi artificial intelligence seperti Optical Character Recognition (OCR), Convolutional Neural Network (CNN), dan Siamese Neural Network (SNN) digunakan. Personalisasi otomatis aplikasi CACA melibatkan pembacaan e-KTP sebagai data registrasi, pengenalan gambar wajah pengguna untuk memberikan rekomendasi cafe berdasarkan kesukaan atau kebiasaan, dan pencocokan wajah pengguna untuk verifikasi akun member. Penelitian ini berhasil mengimplementasikan OCR pada gambar e-KTP dengan bounding box di mana nilai box_loss sebesar 0.05211 dan nilai cls_loss sebesar 0.01598. Penggunaan transfer learning model VGG16 dengan fungsi aktivasi sigmoid untuk menebak 11 komponen kesukaan atau kebiasaan pengguna juga mencapai tingkat keberhasilan yang optimal. Selain itu, metode verifikasi menggunakan SNN juga memberikan hasil yang baik, dengan mencocokan foto pada gambar e-KTP dengan foto selfie dan mencapai akurasi sebesar 0.9285 dengan nilai loss 0.0170.
Sistem Pakar dalam Identifikasi Penyakit Pada Ikan Nila dengan Menggunakan Metode Forward Chaining dan Certainty Factor Shafira, Alifta Salma; Burhanuddin, Auliya; Fransisca, Diandra Chika
Smart Comp :Jurnalnya Orang Pintar Komputer Vol 11, No 3 (2022): Smart Comp: Jurnalnya Orang Pintar Komputer
Publisher : Politeknik Harapan Bersama

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30591/smartcomp.v11i3.3788

Abstract

Ikan nila merupakan salah satu jenis ikan air tawar yang melimpah dan mudah dibudidayakan karena pertumbuhannya yang sangat cepat. Salah satu kendala dalam pengembangan budidaya ikan nila adalah sulitnya pengendalian hama dan penyakit ikan nila. Petani ikan nila di desa tidak mengetahui penyakit ikan, oleh karena itu, diperlukan seorang ahli di bidang ini. Namun menggunakan tenaga ahli atau ahli ikan tentunya akan menimbulkan masalah, salah satunya terbatasnya ketersediaan di suatu daerah, dan biaya yang cukup besar. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk membuat sistem pakar untuk mengidentifikasi penyakit pada ikan nila. Tujuan penggunaan sistem pakar adalah sistem yang berusaha mengadopsi atau menyerupai pengetahuan manusia (ahli) ke komputer. Metode yang digunakan untuk mengidentifikasi penyakit pada ikan nila dalam penelitian ini adalah metode forward chaining dan metode certainty factor. Metode forward chaining digunakan karena penelitian ini akan dimulai dengan beberapa fakta dari pengguna kemudian diproses oleh sistem. Metode certainty factor digunakan untuk mengatasi ketidakpastian. Data yang digunakan merupakan hasil wawancara dengan pakar ikan nila. Alur kerja sistem diawali dengan menginputkan gejala pada ikan, selanjutnya akan masuk ke proses forward chaining untuk menentukan penyakitnya. Kemudian masuk ke certainty factor dan hasilnya berupa diagnosis penyakit serta solusinya. Hasil akurasi sistem juga cukup memuaskan sebesar 91.67% dari total pengujian yang telah dilakukan
Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Tujuan Wisata Di Cilacap Menggunakan Metode Weighted Product Nizar, Hasan; Burhanuddin, Auliya; Fransisca, Diandra Chika
Smart Comp :Jurnalnya Orang Pintar Komputer Vol 12, No 3 (2023): Smart Comp: Jurnalnya Orang Pintar Komputer
Publisher : Politeknik Harapan Bersama

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30591/smartcomp.v12i3.5234

Abstract

Penelitian ini dilatar belakangi permasalahan yang sering muncul untuk wisatawan yaitu masih merasa kurang puas karena  pemilihan  obyek  wisata kurang sesuai dengan keinginan. Akibatnya, calon wisatawan  hanya  mengunjungi  obyek-obyek  wisata yang menurut orang lain bagus padahal  belum tentu kriteria sesuai yang diinginkan. Tujuan dari penelitian ini adalah membuat sebuah sistem pendukung keputusan yang mampu memberikan rekomendasi wisata terbaik di Kabupaten Cilacap sesuai keinginan pengguna. Kriteria yang digunakan adalah harga tiket masuk, kelengkapan fasilitas, jarak wisata dengan terminal kota Cilacap dan Nilai review wisata. Metode yang digunakan adalah Weight Product dengan proses awal pemberian bobot pada tiap kriteria dan bobot tersebut kemudian di normalisasi untuk selanjutnya mencari nilai Vektor S dan Vektor V. Penelitian ini akan berbentuk web. Hasil dari perhitungan sistem dan perhitungan manual mengeluarkan rekomendasi wisata yang sesuai. Sistem ini menghasilkan kesimpulan dari hasil perankingan sistem tersebut, maka didapatkan hasil 5 wisata terbaik dengan inputan bobot kepentingan Harga Tiket Masuk Murah, Kelengkapan Fasilitas Cukup Lengkap, Jarak dari Terminal Kota Sangat Dekat dan Nilai Review Baik adalah 1. Benteng Pendem sebesar 5,243%, 2. Hutan Manggroove/ Payau Kampung laut sebesar 5,209%, 3. Pantai Pasir Putih Nusakambangan sebesar 5,093%, 4. Wisata Hutan Payau sebesar  4,926% dan Pantai Teluk Penyu sebesar  4,673%.
Perancangan UI/UX Website Pengaduan Wanita dan Anak Menggunakan Metode Design Thinking Ramadlana, Adhe Nuzula; Prasetyo, Novian Adi; Fransisca, Diandra Chika
Smart Comp :Jurnalnya Orang Pintar Komputer Vol 12, No 4 (2023): Smart Comp: Jurnalnya Orang Pintar Komputer
Publisher : Politeknik Harapan Bersama

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30591/smartcomp.v12i4.5569

Abstract

DPPKBP3A (Dinas Pengendalian Penduduk dan Keluarga Berencana, Pemberdayaan Perempuan dan Perlindungan Anak) dan UPTD PPA (Unit Pelaksana Teknis Daerah Perlindungan dan Pemberdayaan Anak) Kabupaten Banyumas merupakan lembaga instansi pemerintah yang bertugas memberikan pelayanan dan perlindungan pada wanita dan anak di Kabupaten Banyumas. Sampai saat ini, masih banyak yang belum mengetahui cara melaporkan kasus kekerasan yang dialami dan menganggap jika pengaduan membutuhkan biaya dan tidak efisien. Berdasarkan permasalahan tersebut, diperlukan perancangan sebuah website SIPAA dengan tampilan UI/UX melalui metode design thinking untuk menghasilkan tampilan website yang dibutuhkan pengguna. Perancangan ini menghasilkan dua tampilan yaitu tampilan pengguna dan admin yang terbatas pada tampilan front-end. Hasil dari pengujian usability testing melalui penyebaran kuesioner SUS mendapatkan skor rata-rata nilai SUS sebesar 80,97 yang menandakan jika website SIPAA mampu diterima oleh pengguna, yang diperkuat dengan adanya analisis hipotesis H0 ditolak dan H1 diterima. Perbaikan juga dilakukan dengan menganalisis hasil umpan balik pengguna berdasarkan tingkat prioritas.
Co-Authors Agi Prasetiadi Alifta Salma Shafira Auliya Burhanuddin Bita Parga Zen Hasan Nizar Iqsyahiro Kresna A Linri, Spanica Pamfilia Muhammad Afrizal Amrustian Muhammad Eka Purbaya Nizar, Hasan Novian Adi Prasetyo Paath, David Kristian Padosroha Marbun Pradana Ananda Raharja Pusriwijayanti, Salma Ramadlana, Adhe Nuzula Safar Dwi Kurniawan Shafira, Alifta Salma Sidiq, Muhammad Fajar Silalahi, Indri Monica Cristiani Trihastuti Yuniati Ummi Athiyah