Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
2.636
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Gaussian Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) JURNAL TEKNIK INFORMATIKA DAN SISTEM INFORMASI EMBRIO : Jurnal Kebidanan Jurnal Inventa Jurnal Ilmiah Media Sisfo Jurnal Ilmiah Tatengkorang Indonesian Journal of Intellectual Publication (IJI Publication) Jurnal Mandiri IT Jurnal Sistem Informasi dan Teknik Informasi Jurnal Teknik Informatika JoEELE Journal of Artificial Intelligence and Digital Business Jurnal Pengabdian Masyarakat Bangsa Lokawati: Jurnal Penelitian Manajemen dan Inovasi Riset EcoProfit : Sustainable and Environtment Business Kurva: Jurnal Ekonomi Manajemen Keuangan dan Bisnis Indonesian Journal of Intellectual Publication (IJI Publication)
Ira Puspita Sari
Unknown Affiliation
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Earth & Planetary Sciences Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Health Professions Immunology & microbiology Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Mathematics Medicine & Pharmacology Nursing Physics Public Health Social Sciences Other

Published : 23 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 23 Documents
Search

 1   2   3 
Metode Bayesian Network Untuk Menentukan Probabilitas Indikasi Gangguan Bipolar Sari, Ira Puspita; Elvitaria, Luluk; Izah Yoelanda
JEKIN - Jurnal Teknik Informatika Vol. 4 No. 2 (2024)
Publisher : Yayasan Rahmatan Fidunya Wal Akhirah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.58794/jekin.v4i2.717

Abstract

Bayesian Network adalah metode yang menggambarkan sebab-akibat antar variabel dan menghitung probabilitas. Metode ini diterapkan untuk mendiagnosis bipolar dengan akurasi tinggi dan mengurangi kompleksitas dibandingkan naive bayes, karena gejala penyakit berbeda dan variabel tidak saling bebas. Penelitian ini bertujuan mendiagnosis bipolar sejak awal menggunakan sistem pakar, memudahkan ahli dalam diagnosis. Pada 2019, 40 juta orang mengalami bipolar, yang ditandai dengan episode depresi dan manik. Selama episode depresi, penderita merasa sedih, mudah marah, hampa, atau kehilangan minat dalam aktivitas hampir sepanjang hari. Data dikumpulkan melalui studi pustaka, wawancara, dan survei. Perhitungan menggunakan Bayesian Network dengan Matlab membantu tenaga kesehatan mengindikasi gangguan bipolar.
Aplikasi D’laundry Berbasis Android Menggunakan Model Design Thinking Sari, Ira Puspita; Setiawan, Debi
Indonesian Journal of Intellectual Publication Vol. 2 No. 3 (2022): Juli 2022, IJI Publication
Publisher : Unit Publikasi Ilmiah Perkumpulan Intelektual Madani Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51577/ijipublication.v2i3.335

Abstract

Permasalahan umum yang dirasakan oleh masyarakat perkotaan yang mayoritas pekerja, baik di instansi pemerintahan, ataupun di perusahaan yaitu bekerja 8 jam sehari, cuaca yang tidak mendukung dan kembali kerumah untuk beristirahat. Apalagi dimasa pendemi covid 19 dan PPKM (Perberlakukan Pembatasan Kegiatan Masyarakat) bagi kegiatan perkantoran di sektor yang non-esensial) yang sedang berjalan saat ini, membuat masyarakat ekstra penuh mengelola waktu dan melakukan skala prioritas antara rumah dan kantor. Kesibukan ini menjadi permasalahan yang diangkat pada penelitian ini. Solusi yang ditawarkan adalah membuatkan aplikasi pesan antar loundry yang mampu menjawab tantangan dengan model pelayanan yang prima yaitu antar jemput ke lokasi pelanggan sehingga pengguna dapat bekerja dengan tenang tanpa harus disibukan untuk menjemput ke lokasi loundry. Tujuan dari penelitian ini adalah Dengan aplikasi yang terinstal pada perangkat gadget pada sistem operasi Android, layanan administrasi dan pesan antar dapat diakses lebih praktis dan penggunaannya sangat mudah, serta keuntungan lainnya dapat menghemat waktu dan biaya. Aplikasi ini merupakan sistem informasi dengan berbasis mobile device yang kembangkan dengan model Design Thinking. Design Thinking adalah suatu proses atau metode pola pikir untuk berempati terhadap permasalahan dan masalah yang berpusat pada manusia. Pemikiran desain juga dikaitkan dengan inovasi produk dan layanan dalam bisnis dan sosial.
Smart Detector Kebocoran Gas LPG Menggunakan Sensor MQ-2 IoT Berbasis Android Sari, Ira Puspita; Salamun, Salamun; Farras, Aqil
RIGGS: Journal of Artificial Intelligence and Digital Business Vol. 4 No. 4 (2026): November - January
Publisher : Prodi Bisnis Digital Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/riggs.v4i4.5543

Abstract

Penggunaan Liquefied Petroleum Gas (LPG) yang semakin luas di masyarakat meningkatkan risiko terjadinya kebocoran gas yang dapat berujung pada kebakaran dan membahayakan keselamatan jiwa. Data menunjukkan bahwa insiden kebocoran gas masih sering terjadi akibat keterlambatan deteksi dan kurangnya sistem peringatan dini yang efektif. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem pendeteksi kebocoran gas LPG berbasis Internet of Things (IoT) yang mampu memberikan peringatan secara real-time melalui suara dan aplikasi Android. Metode penelitian yang digunakan adalah Research and Development (R&D) dengan tahapan perancangan, implementasi, pengujian, dan analisis sistem. Perangkat keras utama terdiri dari sensor MQ-2 sebagai pendeteksi gas LPG, mikrokontroler NodeMCU ESP8266 sebagai pengolah data dan penghubung jaringan, serta modul DFPlayer Mini dan speaker sebagai media peringatan suara lokal. Perangkat lunak dikembangkan menggunakan Arduino IDE untuk pemrograman mikrokontroler, Firebase sebagai media komunikasi data, dan Android Studio untuk aplikasi notifikasi. Data hasil pengujian dianalisis secara deskriptif kuantitatif untuk mengevaluasi akurasi deteksi dan kecepatan respons sistem. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem mampu mendeteksi kebocoran gas dengan baik serta memberikan peringatan suara dan notifikasi Android secara cepat dan akurat. Integrasi peringatan lokal dan notifikasi jarak jauh menjadikan sistem ini lebih andal dibandingkan penelitian sebelumnya. Dengan demikian, sistem yang dirancang berpotensi menjadi solusi praktis dan efektif dalam meningkatkan keamanan lingkungan rumah tangga maupun usaha skala kecil dari bahaya kebocoran gas LPG.  
Co-Authors Anindita, Arzeti Aqil Farras Ariif, Fatihah Mohd Astuti Setiyani As’ad Isma Azaria, Damarati Bambang Hadi Sugito Darjati Debi Setiawan, Debi Dedi Kurniawan Demes Nurmayanti Diana Dwi Astuti Endarini, Lully Hani Evi Yunita N Fadhilah, Muhammad Naufal Farras, Aqil Hadi Suryono Hakim, Ridho Abdul Hasbi Yasin Hustinawati Ilmi, Mainatul Indah Lestari, Indah Isfentiani, Dina Izah Yoelanda Jacky Junaidi Juliana Christyaningsih Kartika Rahayuningsih, Christ Khambali, Khambali Kiaonarni OW Lembunai Tat Alberta, Lembunai Tat Liadesvita, Rinne Liza Trisnawati Luluk Elvitaria, Luluk Muhamasri, Crisna Mutiarawati, Diah Titik N. S. Widodo Noni, Nurdin NUR AENI Nur Hatijah Nurjanah, Dinda Rajma Pengge, Nuning Marina Pratiwi, Yuharika Puspita Dewi, Teresia Retna Putri, Zhena Younantha Verronika Rahmadani, Ade Rahmantya, Yanneri Elfa Kiswara Ramalia Noratama Putri Rudiansyah Sahputri, Sella Inda Salamun Salamun Sambas, Febriana Sasongkowati, Retno Siagian, Hotmaida Siti Alfiah Sukri Sukri Suliati Sumasto, Hery Triastuti Wuryandari Victor Diwantara Wahyudi, Mochammad Erlangga Wahyuni, Maulida Yusianti Silviani