Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.817
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JPP IPTEK (Jurnal Pengabdian dan Penerapan IPTEK) Prosiding Seminar Nasional Sains dan Teknologi Terapan KERNEL: Jurnal Riset Inovasi Bidang Informatika dan Pendidikan Informatika Prosiding Seminar Nasional Teknik Elektro, Sistem Informasi, dan Teknik Informatika (SNESTIK)
Rani Rotul Muhima
Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya
Computer Science & IT Electrical & Electronics Engineering Other

Published : 5 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 5 Documents
Search

 1 
Rancang Bangun dan Pelatihan Penggunaan Sistem Administrasi Taman Pendidikan Al-Quran Al Mursyidien Surabaya Rani Rotul Muhima; Andy Rachman; Rahmi Rizkiana Putri; Farida Farida; Danang Haryo Sulaksono
JPP IPTEK (Jurnal Pengabdian dan Penerapan IPTEK) Vol 3, No 2 (2019)
Publisher : LPPM ITATS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31284/j.jpp-iptek.2019.v3i2.562

Abstract

The administration of TPA Al-Mursyidien was still manual. TPA, which is located on Jalan Semolowaru No. 114-118, Semolowaru Surabaya, has had a number of students to hundreds of santri. This is troublesome for the teacher who is also the TPA administration. TPA already has information and communication technology infrastructure facilities but is still not optimally utilized. In fact, ICT can be used to assist TPA’s administration management. Based on these problems, at the ITATS Informatics Engineering Program (PPM) was made application called the "Al-Mursyidien APP". This application is used as a database of santri, instructors, management of data in and out of students, in and out of lecturers, management of student tuition fees and management of teacher payroll at TPA Al-Mursyidien In addition to making these applications, training on the application is used as well as making modules for application usage "APP's Al-Mursyidien".
Pengelompokan Data Hotspot Menggunakan Metode LOF K-Means Pambudi O.T.; Muchamad Kurniawan; Rani Rotul Muhima; Maftahatul Hakimah
Prosiding Seminar Nasional Sains dan Teknologi Terapan 2020: Memberdayakan Riset dan Inovasi untuk Teknologi yang Berkelanjutan
Publisher : Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya

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

Abstract

Kebakaran hutan menjadi salah satu permasalahan di Indonesia. Dari awal tahun hingga September pada tahun 2019, kebakaran hutan dan lahan di Indonesia mencapai 857.756 hektar. Dampak kebakaran hutan dapat mengganggu kesehatan, transportasi bahkan hubungan bilateral dengan negara tetangga. Titik panas bumi atau hotspot merupakan indikasi adanya kebakaran hutan atau lahan. Pengelompokan data hotspot sebagai cara analisa data hotspot sangat penting untuk mencegah terjadinya kebakaran hutan atau lahan menjadi lebih besar. Pada penelitian sebelumnya, pengelompokan data hotspot berdasarkan fitur latitude, longtitude dengan LOF K-Means memberikan hasil lebih baik dibandingkan K-Means. Penelitian ini dilakukan pengelompokan data hotspot dengan metode LOF K-Means berdasarkan fitur latitude, longtitude dan brightness. Tujuan penelitian ini untuk mengetahui hasil perbandingan antara pengelompokan data hotspot berdasarkan fitur latitude, longtitude dengan pengelompokan data hotspot berdasarkan fitur latitude, longtitude dan brightness. Hasil penelitian ini dijadikan landasan untuk penelitian selanjutnya sebagai upaya pencegahan kerugian akibat kebakaran hutan dan lahan yang lebih besar. Berdasarkan hasil penelitian, penambahan fitur brightness sebagai dasar pengelompokan menggunakan metode LOF K-Means tidak memberikan hasil yang lebih baik
Pemodelan Jumlah Kasus Baru Covid-19 di Masa Kenormalan Baru Menggunakan Metode Pencocokan Kurva Maftahatul Hakimah; Muchamad Kurniawan; Rani Rotul Muhima
Prosiding Seminar Nasional Sains dan Teknologi Terapan 2020: Memberdayakan Riset dan Inovasi untuk Teknologi yang Berkelanjutan
Publisher : Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya

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

Abstract

Artikel ini bertujuan mendapatkan model matematika pertambahan jumlah kasus baru penderita Covid-19 di masa kenormalan baru. Model matematika yang digunakan adalah polinom interpolasi Lagrange; polinom interpolasi Newton dan Fungsi Eksponensial dengan pendekatan regresi linier. Interpolasi dan regresi sering dikenal dengan metode pencocokan kurva. Pada model interpolasi, titik-titik data dipilih berdasarkan periode 1 bulan, 15 hari dan 20 hari. Derajat polinom yang dikaji diperoleh dari titik data yang dipilih berdasarkan periode tersebut. Berdasarkan evaluasi kesalahan, polinom Lagrange dan polinom Newton berderajat 4 memberikan hasil yang paling bagus dalam pencocokan kurva dataset jumlah kasus baru Covid-19. Setelah model matematika diperoleh, prediksi jumlah kasus baru Covid-19 diperoleh dengan memproyeksikan fungsi hampiran untuk periode berikutnya. Hasil prediksi polinom Newton derajat 3 dan Fungsi Eksponensial menunjukkan jumlah kasus penderita Covid-19 perharinya semakin meningkat. Secara kontradiktif, polinom Lagrange dan Newton derajat 4 menunjukkan jumlah kasus penderita Covid-19 perharinya mengalami penurunan. Salah satu faktor yang mempengaruhi hasil prediksi pada interpolasi adalah penentuan titik-titik data yang dilibatkan pada pembentukan polinom interpolasi.
ANALISA SENTIMEN REVIEW PRODUK HANDPHONE PADA SITUS AMAZON MENGGUNAKAN PENDEKATAN LEXICON BERDASARKAN SENTIWORDNET Anugerah Tri Siswanto; Rani Rotul Muhima; Septiyawan Rosetya Wardhana
KERNEL: Jurnal Riset Inovasi Bidang Informatika dan Pendidikan Informatika Vol 3, No 1 (2022)
Publisher : Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31284/j.kernel.2022.v3i1.1928

Abstract

Sentiment analysis is part of opinion mining, is the process of understanding, extracting and processing textual data automatically to obtain information. It is done to find out the attitude of a speaker or writer later to be classified into positive or negative sentiment groups. In this study, the determination of the word value in the document is determined using Lexicon Sentiwordnet as a benchmark for word value, the review document will go through several pre-processing stages including Delete URLs, Remove Punctuation, Casefolding, Delete Stopwords, POS Tagging, Sentence tokens, and tokens. word so that the review document data are structured. Furthermore, the Sentiwordnet Interpretation calculation is carried out to determine the value of a term or word in the document to determine whether the word is a positive or negative word based on its category in the POS Tagging process. Then do the calculation of the term score summation, calculate the value of the sentence, calculate the text score, and the results of the rating system that will generate a rating to determine the quality of a mobile phone product based on user reviews.
Penerapan Metode Regresi Linier Sederhana dalam Memprediksi Jumlah Kebutuhan Ekspor Migas dan Non-Migas di Indonesia Kevin Ahmad Revaldi; Faktul Diki Cahyono; Maftahatul Hakimah; Rani Rotul Muhima
Prosiding Seminar Nasional Teknik Elektro, Sistem Informasi, dan Teknik Informatika (SNESTIK) 2023: SNESTIK III
Publisher : Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31284/p.snestik.2023.4246

Abstract

Indonesia merupakan negara yang kaya akan sumber daya alam. Sehingga Indonesia dapat menjual sumber daya tersebut dalam bentuk komoditas ke luar negeri (ekspor). Dari komoditas ekspor tersebut, contoh komoditas migas Indonesia yang diekspor ke luar negeri adalah gas alam dan minyak bumi, sedangkan sisanya adalah komoditas nonmigas. Tujuan penelitian ini adalah untuk membuat prediksi jumlah ekspor migas dan nonmigas.Ekspor migas-nonmigas di Indonesia masih berupa data saja yang mana itu masih memperlihatkan data dari bulan atau tahun sebelumnya adapun untuk prediksi kedepannya masih belum ada. Maka pada persoalan ini dapat diatasi dengan mengimplementasikan metode regresi linier sederhana yang dapat digunakan sebagai salah satu pendekatan untuk menghasilkan informasi berupa hasil prediksi jumlah ekspor migas dan nonmigas. Hasil yang diperoleh dari penelitian ini, model regresi linier terbaik berdasarkan nilai MAPE terkecil untuk komoditi migas dan non migas terbaik masing-masing sebesar 8,01% dan 9,18%. Setelah model diterapkan untuk prediksi ekspor migas dan nonmigas untuk 7 Bulan berikutnya nilai tertinggi yang didapat untuk migas di Bulan Desember 2022 sebesar 1905,4 ton sedangkan untuk nonmigas di Bulan Juni 2023 sebesar 51865,80 ton. Kata kunci: Migas-nonmigas; Prediksi; Metode Regresi Linier Sederhana
Co-Authors Andy Rachman Anugerah Tri Siswanto Danang Haryo Sulaksono, Danang Haryo Faktul Diki Cahyono Farida Farida Kevin Ahmad Revaldi Maftahatul Hakimah Muchamad Kurniawan Pambudi O.T. Rahmi Rizkiana Putri Septiyawan Rosetya Wardhana