Garuda - Garba Rujukan Digital

p-Index From 2020 - 2025

2.63

P-Index

This Author published in this journals

All Journal CogITo Smart Journal Sebatik Indonesian Journal of Data and Science TEPIAN Jurnal Agriment Ilmu Komputer untuk Masyarakat

Khoirunnita, Aulia

Amikom University

Author-ID : 3781044

Agriculture, Biological Sciences & Forestry Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Education Electrical & Electronics Engineering Mathematics Other

Published : 14 Documents Claim Missing Document

Claim Missing Document

Articles

1 2

KLASIFIKASI PERINGKAT APLIKASI ANDROID DI GOOGLE PLAY STORE MENGGUNAKAN ALGORITMA RANDOM FOREST DENGAN PREPROCESSING SQL SERVER Maringka, Rodney Giovanni; Khoirunnita, Aulia; Maringka, Raissa
Sebatik Vol 24 No 2 (2020): Desember 2020
Publisher : STMIK Widya Cipta Dharma

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

Semakin banyaknya aplikasi Android yang tersedia di Google Play Store dengan keuntungan yang didapatkan pengembangnya telah menarik perhatian banyak pengembang aplikasi Android. Untuk mendapatkan keuntungan dari mengembangkan aplikasi Android, salah satu caranya adalah dengan mengetahui karakteristik aplikasi berperingkat tinggi di Google Play Store. Penelitian ini akan menyelidiki fitur size, installs, reviews, type(gratis/bayar), rating, category, content rating, dan price pada aplikasi di Google Play Store untuk mengetahui karakteristik aplikasi berperingkat tinggi. Penelitian ini menggunakan algoritma Random Forest untuk mengidentifikasi fitur yang paling berpengaruh pada aplikasi dengan peringkat tinggi di Google Play Store. Pada tahap preprocessing, penelitian ini menggunakan metode data cleaning dan data reduction menggunakan sql server. Penelitian ini menggunakan feature important untuk mengetahui atribut yang paling berpengaruh pada peringkat tinggi aplikasi Android di Google Play Store. Untuk mengklasifikasi aplikasi berperingkat tinggi penulis menggunakan 8-fold cross validation menggunakan algoritma Random Forest dan mendapatkan hasil yang lebih baik dibandingkan dengan algoritma Gradient Boost, K-NN, dan Decision Tree yaitu dengan akurasi sebesar 83% . Hasil dari algoritma Random Forest ini juga mempunyai performa yang lebih baik dibandingkan dengan algoritma dari kesimpulan penelitian sebelumnya, dengan 0,8% penambahan akurasi.

MENINGKATKAN KUALITAS BASIS DATA DENGAN MENERAPKAN ASPEK KONSISTENSI PADA PENAMAAN FIELD DAN TABEL Khoirunnita, Aulia; Maringka, Raissa; Maringka, Rodney Giovanni
Sebatik Vol 24 No 2 (2020): Desember 2020
Publisher : STMIK Widya Cipta Dharma

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

Basis data merupakan salah satu tolak ukur yang berpengaruh pada kualitas sistem informasi. Suatu sistem informasi efektif tentunya memiliki basis data yang berkualitas. Aspek-aspek yang dapat diukur untuk menentukan kualitas basis data adalah aspek kebenaran, konsistensi, jangkauan, tingkat detail, kelengkapan, minimalitas, kemampuan untuk berintegrasi dan kemampuan untuk dibaca. Salah satu kesalahan yang sering didapati dalam basis data adalah berhubungan dengan aspek konsistensi. Aspek konsistensi yang tidak terlalu diperhatikan penerapannya dapat menimbulkan konflik data akibat ambiguitas serta duplikasi data. Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan kualitas basis data dengan menerapkan konsistensi pada penamaan field dan tabel. Suatu metode penamaan untuk menghasilkan konsistensi dalam standarisasi diterapkan pada penelitian ini. Dari hasil pengujian menggunakan SQL Server didapati bahwa metode yang ditawarkan dalam penelitian ini dapat menjadi salah satu solusi dari penamaan field dan tabel yang tidak konsisten dan menimbulkan ambiguitas.

Improving Database Quality by Applying Consistency Aspects to Naming Fields and Tables Raissa Maringka; Aulia Khoirunnita; Rodney Maringka; Ema Utami; Kusnawi
TEPIAN Vol 2 No 1 (2021): March 2021
Publisher : Politeknik Pertanian Negeri Samarinda

The database is one of the benchmarks that affect the quality of information systems. An effective information system certainly has a quality database. Aspects that can be measured to determine the quality of the database are aspects of truth, consistency, range, level of detail, completeness, minimalism, ability to integrate and readability. One of the mistakes that are often encountered in databases is related to the consistency aspect. Consistency aspects that are not paid much attention to its application can lead to data conflicts due to ambiguity and data duplication. This study aims to improve the quality of the database by applying consistency to the naming of fields and tables. A naming method to produce consistency in standardization was applied in this study.

Android App Rating Classification on Google Play Store Using Random Forest Algorithm with SQL Server Preprocessing Raissa Maringka; Aulia Khoirunnita; Rodney Maringka; Erna Utami; Kusnawi
TEPIAN Vol 2 No 2 (2021): June 2021
Publisher : Politeknik Pertanian Negeri Samarinda

The increasing number of Android applications available on the Google Play Store with the benefits the developers get has attracted the attention of many Android application developers. To benefit from developing Android apps, one way is to know the characteristics of highly rated apps on the Google Play Store. This research will investigate the features of size, installs, reviews, type (free / paid), rating, category, content rating, and price on applications on the Google Play Store to determine the characteristics of high-rated applications. This study uses the Random Forest algorithm to identify the most influential features in high ranking applications on the Google Play Store. At the preprocessing stage, this research uses data cleaning methods and data reduction using SQL Server. This study uses feature important to find out the attributes that most influence the high ranking of Android apps on the Google Play Store. To classify high-ranking applications, the authors use 8-fold cross validation using the Random Forest algorithm and get better results than the Gradient Boost, K-NN, and Decision Tree algorithms with an accuracy of 83%. The results of the Random Forest algorithm also have better performance than the algorithm from the previous research conclusions, with a 0.8% increase in accuracy. To classify high-ranking applications, the authors use 8-fold cross validation using the Random Forest algorithm and get better results than the Gradient Boost, K-NN, and Decision Tree algorithms with an accuracy of 83%. The results of the Random Forest algorithm also have better performance than the algorithm from the previous research conclusions, with a 0.8% increase in accuracy. To classify high-ranking applications, the authors use 8-fold cross validation using the Random Forest algorithm and get better results than the Gradient Boost, K-NN, and Decision Tree algorithms with an accuracy of 83%. The results of the Random Forest algorithm also have better performance than the algorithm from the previous research conclusions, with a 0.8% increase in accuracy.

Analysis of Indonesian Public Opinion Sentiment on Policy on Twitter Social Media “PPKM” Using K-Nearest Neighbor Aulia Khoirunnita; Kusnawi
TEPIAN Vol 2 No 4 (2021): December 2021
Publisher : Politeknik Pertanian Negeri Samarinda

COVID-19 or Coronavirus disease 2019 is currently a pandemic that is spreading very quickly throughout the world, including Indonesia. Various handling and policies have been carried out, one of which is called “PPKM” policy or what can also be called the Enforcement of Restrictions on Community Activities issued by the Indonesian government. “PPKM” is currently one of the topics that is often discussed by the public, one of which is on the Twitter social media platform. The existence of opinions given by the community, it is necessary to have a sentiment analysis. Sentiment analysis is an analytical process obtained from various social media platforms and the internet. The aim is to find out how the public's sentiment towards the implementation of “PPKM” policies in Indonesia is through tweets and comments on the Twitter social media platform. In this study, the process of analyzing public opinion regarding the “PPKM” policy will be carried out by classifying opinions into 3 sentiments, namely positive, negative or neutral. Classification is done using the K-Nearest Neighbor algorithm. The K-Nearest Neighbor (K-NN) algorithm is a classification method for a set of data based on previously classified data learning. Included in supervised learning, where the results of the new query instance are classified based on the majority of the distance proximity of the categories in K-NN. The results of data preprocessing and sentiment classification, in the first test positive sentiment 37.6% of 261 data, negative sentiment 65.9% of 636 data and neutral sentiment 9.

Analisa Perkembangan Musik Pada Spotify Menggunakan Structured Query Language (SQL) Raissa Camilla Maringka; Aulia Khoirunnita; Rodney Maringka; Ema Utami; Kusnawi Kusnawi
CogITo Smart Journal Vol 7, No 1 (2021): Cogito Smart Journal
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Klabat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31154/cogito.v7i1.287.1-14

Musik mengalami perubahan dan berevolusi hingga mencapai abad ke 21. Tidak seperti jaman purbakala, generasi digital saat ini dapat menggunakan teknologi dalam menikmati musik. Spotify menjadi salah satu aplikasi yang banyak digunakan sebagai platform dalam music streaming. Perubahan musik yang signifikan setiap tahunnya mempengaruhi pembentukan pola pikir masyarakat terhadap preferensi pilihan musik. Oleh karena itu perlu dilakukan pemantauan terhadap trend perkembangan musik serta mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhinya untuk melihat perubahan apa saja yang terjadi serta menjadi tolak ukur untuk membantu industri musik dalam menghasilkan musik yang layak didengarkan serta membawa pengaruh positif. Penelitian ini akan memberikan hasil analisa dari perkembangan trend perkembangan musik khususnya pada aplikasi Spotify menggunakan Structured Query Language. Dari hasil analisa didapatkan visualisasi dari trend genre musik dan fitur audio dalam jangkauan tahun 2010 hingga 2020 yang diolah menggunakan Power BI. Diharapkan hasil tersebut dapat membantu indusri musik dalam menghasilkan musik yang digemari serta memberikan pengetahuan yang baik terhadap penggemar musik.Kata kunci—Musik, Spotify, SQL, Power BI

UPAYA PENINGKATAN LITERASI DIGITAL DAN KESEHATAN: PROGRAM “EDITEKES” UNTUK POKMAS SEKUMPUL Astuti, Indah Fitri; Rohmah, Nur; Ramdan, Iwan Muhamad; Cahyadi, Dedy; Khoirunnita, Aulia
Sebatik Vol. 28 No. 1 (2024): June 2024
Publisher : STMIK Widya Cipta Dharma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.46984/sebatik.v28i1.2455

Kesenjangan digital dan rendahnya kualitas kesehatan merupakan tantangan yang dihadapi oleh Kelompok Masyarakat (Pokmas) Pengajian Sekumpul Sempaja Selatan. Dampak banjir adalah masalah kesehatan yang sering dialami Pokmas ini. Program Edukasi Teknologi Informasi dan Kesehatan (Editekes) dirancang untuk mengatasi masalah ini dengan memberikan edukasi tentang penggunaan teknologi digital dan Pola Hidup Bersih dan Sehat (PHBS) kepada Pokmas rentan terdampak masalah kesehatan. Kegiatan pengabdian masyarakat ini bertujuan untuk mengembangkan dan mengevaluasi efektivitas program Editekes dalam meningkatkan literasi digital khususnya dalam PHBS, dan kualitas hidup masyarakat. Program Editekes dikembangkan di teknik pengembangan multimedia mulai dari tahap, konsep, desain, sampai distribusi. Program Editekes mengajarkan tentang 10 keterampilan PHBS bagi rumah tangga, mulai dari, persalinan ditolong oleh tenaga kesehatan, memberi bayi asi eksklusif, menimbang bayi dan balita, menggunakan air bersih, mencuci tangan dengan air bersih dan sabun, menggunakan jamban sehat, memberantas jentik di rumah, makan buah dan sayur setiap hari, melakukan aktivitas fisik setiap hari, dan tidak merokok di dalam rumah. Data dikumpulkan melalui alpha testing dan UAT, hasil kegiatan pengabdian masyarakat menunjukkan bahwa program Editekes efektif dalam meningkatkan literasi digital dalam membentuk PHBS. Hasil kegiatan pengabdian masyarakat ini diharapkan dapat menjadi dasar bagi pengembangan program multimedia edukasi kesehatan serta memberikan kontribusi dalam meningkatkan pemahaman tentang keterkaitan antara literasi digital, kesehatan masyarakat, dan teknologi informasi dalam konteks kualitas kesehatan rumah tangga.

Digitalisasi Pelayanan Administrasi Desa Menggunakan Website E-surat Pada Desa Handil Terusan Rosmasari, Rosmasari; Nanda, Arya; Jamil, Muh; Khoirunnita, Aulia; Alex, Rasni
Ilmu Komputer untuk Masyarakat Vol 5, No 2 (2024)
Publisher : Universitas Muslim Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33096/ilkomas.v5i2.2525

Teknologi telah mengubah lanskap pelayanan publik dengan memberikan solusi efisien dan tepat waktu. Salah satu tantangan yang dihadapi Kantor Desa Handil Terusan adalah proses manual pembuatan surat keterangan yang mengalami berbagai kendala, seperti keterbatasan waktu pelayanan, kurangnya informasi dokumen yang diperlukan, dan masalah ketidakhadiran perangkat desa. Untuk mengatasi masalah ini, penulis merencanakan pengembangan sistem informasi berbasis web dengan menerapkan Metode WDLC. Sistem ini dirancang untuk memberikan solusi yang lebih optimal dengan meningkatkan kemudahan, akurasi, dan kecepatan dalam pelayanan penduduk. Dengan implementasi sistem berbasis web, pemohon kini dapat mengakses layanan surat keterangan dari berbagai lokasi tanpa harus datang ke kantor desa secara fisik. Selain itu, sistem ini menyediakan informasi yang jelas mengenai dokumen yang diperlukan, meningkatkan efisiensi pelayanan, dan meminimalkan waktu tunggu pemohon. Dokumentasi perancangan sistem meliputi model interaksi objek dalam diagram sequence, model objek dalam diagram kelas, diagram usecase, rancangan basis data, dan rancangan antarmuka. Hasil pengujian sistem dengan metode Black box menunjukkan persentase keberhasilan fungsional sebesar 100% dari 7 responden karena tidak ditemukan error, sehingga dapat disimpulkan bahwa aplikasi yang telah dibuat dapat berjalan dengan baik dan efektif mengatasi kendala yang ada. Dengan demikian, implementasi teknologi dalam pelayanan publik di Kantor Desa Handil Terusan diharapkan dapat meningkatkan kualitas hidup masyarakat dan efisiensi operasional instansi pemerintah

Sugeno Fuzzy Logic for IoT-based Chicken Farm Drinking Water Quality Monitoring Rosmasari; Nur Rahmad , Didi; Prafanto, Anton; Khoirunnita, Aulia; Jamil, Muh
Indonesian Journal of Data and Science Vol. 6 No. 1 (2025): Indonesian Journal of Data and Science
Publisher : yocto brain

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.56705/ijodas.v6i1.229

Introduction: The quality of drinking water plays a crucial role in the health and productivity of broiler chickens. In Indonesia, many poultry farms still rely on manual water testing using litmus paper, which may yield inaccurate results. This study aims to develop an Internet of Things (IoT)-based system integrated with the Sugeno fuzzy logic method to monitor and assess the quality of drinking water for broiler chickens in real time. Methods: An IoT prototype was developed using an ESP32 microcontroller, pH and turbidity sensors, and a cloud-based mobile application. Water quality data from 1,975 samples were collected over three days from a broiler farm in East Kalimantan using water sourced from a former mining lake. The system applies the Sugeno fuzzy inference system with 15 expert-defined rules to classify water quality into four categories: Very Good, Good, Bad, and Very Bad. Performance was evaluated using a Confusion Matrix. Results: The system achieved a classification accuracy of 96.76%, precision of 97.52%, recall of 98.79%, and F1-score of 98.15%. The results demonstrate the system's effectiveness in identifying water quality, with the majority of predictions falling into the correct class. The system also successfully transmitted real-time data to an Android application for monitoring purposes. Conclusions: The integration of IoT and Sugeno fuzzy logic provides a reliable, accurate, and scalable solution for real-time water quality monitoring in poultry farming. This system enhances decision-making for farmers, supports animal welfare, and can be further developed to include additional environmental parameters for broader livestock health monitoring

Development of a Microservices-Based Geographic Information System for Mapping Flora and Fauna in Kutai National Park Alex, Rasni; Sari, Nur Maulida; Khoirunnita, Aulia; Astuti, Indah Fitri; Cahyadi, Dedy; Kridalaksana, Awang; Khamidah, Ida Maratul
JURNAL AGRIMENT Vol. 10 No. 1 (2025): Juni 2025
Publisher : Politeknik Pertanian Negeri Samarinda

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51967/jurnalagriment.v10i1.3308

Kutai National Park serves as a vital habitat for diverse flora and fauna, yet the park faces challenges in achieving comprehensive and efficient mapping of its biodiversity. In alignment with the 2019–2029 Long-Term Management Plan, which prioritizes completing a robust mapping system, this study proposes the development of a Geographic Information System (GIS) based on a microservices architecture. The system aims to streamline data management and support area conservation efforts. Utilizing the Extreme Programming methodology, the project leverages React JS for the web interface, React Native for mobile applications, and MongoDB for database management. System testing incorporates Postman for microservices, Selenium for web applications, and Black-Box testing for mobile apps. Feasibility evaluations use Equivalence Partitioning and the Mean Opinion Score (MOS) method, reflecting high acceptance among staff (71% Strongly Agree, 29% Agree) and visitors (47.9% Strongly Agree, 43% Agree, 3.8% Neutral). The results demonstrate the system's potential to enhance biodiversity management while fostering stakeholder engagement in conservation initiatives

Co-Authors Asro Nasiri Awang Harsa Kridalaksana Dedy Cahyadi, Dedy Dewi Fitri Ema Utami Erna Utami Fajar Ramadhani Harpad, Bartolomius Husmul Beze, Husmul Ida Maratul Khamidah Indah Fitri Astuti, Indah Fitri Iwan Muhamad Ramdan Jamil, Muh Kridalaksana, Awang Kusnawi Kusnawi Maringka, Raissa Maringka, Rodney Giovanni Nanda, Arya Nur Rahmad , Didi Nur Rohmah Nurul Ikhsan Prafanto, Anton Rasni Alex Reza Andrea Rodney Maringka Rosmasari Rosmasari , Rosmasari Rosmasari Rosmasari, Rosmasari Rudito Rudito Sari, Nur Maulida Wing Wahyu Winarno

Title

Found 14 Documents
Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title Search

Found 14 Documents Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title

Found 14 Documents
Search