Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
1.037
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Khazanah Informatika: Jurnal Ilmu Komputer dan Informatika Sistemasi: Jurnal Sistem Informasi JOISIE (Journal Of Information Systems And Informatics Engineering) EDUMATIC: Jurnal Pendidikan Informatika Archive: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat
Gusrianty Gusrianty
Faculty Of Computer Science, Institut Bisnis Dan Teknologi Pelita Indonesia
Religion Agriculture, Biological Sciences & Forestry Computer Science & IT Education Electrical & Electronics Engineering Public Health

Published : 6 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 6 Documents
Search

 1 
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DENGAN METODE PROMETHEE UNTUK MENENTUKAN KEPUASAN PELANGGAN PENJUALAN SEPEDA MOTOR BEKAS Gusrianty Gusrianty; Dwi Oktarina; Wahyu Joni Kurniawan
Sistemasi: Jurnal Sistem Informasi Vol 8, No 1 (2019): Sistemasi: Jurnal Sistem Informasi
Publisher : Program Studi Sistem Informasi Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (700.113 KB) | DOI: 10.32520/stmsi.v8i1.419

Abstract

Sistem Penunjang Keputusan adalah salah satu cara mengorganisir informasi yang dimaksudkan untuk digunakan dalam membuat keputusan. Untuk menentukan tingkat kepuasan pelanggan pembelian sepeda motor yang baik maka perlu adanya suatu cara untuk mengevaluasi tingkat kepuasan pelanggan dalam hal ini adalah pelanggan sepeda motor. Kepuasan pelanggan dipengaruhi oleh kualitas, harga, waktu pengiriman dan pelayanan. Evaluasi dalam meningkat pelayanan terhadap pelanggan masih kurang optimal. Untuk mengetahui tingkat kepuasan pelanggan dengan menggunakan metode PROMETHEE (Preference Ranking Organizational Method for Enrichment Evaluation). Dengan adanya sistem pengambilan keputusan mengenai penilaian kepuasan pelanggan dapat membantu mengefisiensikan proses analisa tingkat kepuasan pelanggan terhadap pelayanan yang diberikan.Kata Kunci:Sistem Penunjang Keputusan, Metode Promethee, Kepuasan Pelanggan,
Analysis of Slow Moving Goods Classification Technique: Random Forest and Naïve Bayes Deny Jollyta; Gusrianty Gusrianty; Darmanta Sukrianto
Khazanah Informatika Vol. 5 No. 2 December 2019
Publisher : Department of Informatics, Universitas Muhammadiyah Surakarta, Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23917/khif.v5i2.8263

Abstract

Classifications techniques in data mining are useful for grouping data based on the related criteria and history. Categorization of goods into slow moving group or the other is important because it affects the policy of the selling. Various classification algorithms are available to predict labels or class labels of data. Two of them are Random Forest and Naïve Bayes. Both algorithms have the ability to describe predictions in detail through indicators of accuracy, precision, and recall. This study aims to compare the performance of the two algorithms, which uses testing data of snacks with labels for package type, size, flavor and categories. The study attempts to analyze data patterns and decides whether or not the goods fall into the slow moving category. Our research shows that Random Forest algorithm predicts well with accuracy of 87.33%, precision of 85.82% and recall of 100%. The aforementioned algorithm performs better than Naïve Bayes algorithm which attains accuracy of 84.67%, precision of 88.33% and recall of 92.17%. Furthermore, Random Forest algorithm attains AUC value of 0.975 which is slightly higher than that attained by Naïve Bayes at 0.936. Random Forest algorithm is considered better based on the value of the metrics, which is reasonable because the algorithm does not produce bias and is very stable.
ANALISIS PENGUKURAN NUMERIK PADA OPTIMALISASI CLUSTER OBAT DI APOTEK X MENGGUNAKAN DAVIES BOULDIN INDEX Gusrianty Gusrianty; Muhammad Siddik
JOISIE (Journal Of Information Systems And Informatics Engineering) Vol 5 No 1 (2021)
Publisher : Institut Bisnis dan Teknologi Pelita Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35145/joisie.v5i1.1350

Abstract

Penggunaan teknik ukur yang berbeda dalam pengelompokkan mengakibatkan hasil pengelompokkan yang berbeda pula. Pengujian data terhadap sejumlah k uji menjadikan penempatan anggota cluster obat tidak sama pada setiap pengukuran sehingga kemudian diperlukan optimalisasi cluster. Hal ini dapat menimbulkan keraguan bagi para pengguna data yang ingin memperoleh informasi yang akurat. Penelitian dilakukan untuk mengkaji perbandingan hasil optimalisasi cluster obat dengan menggunakan variabel ketegori, jenis dan satuan obat yang dikelompokkan dengan pengukuran numerik yakni Manhattan Distance, Canberra Distance dan Dynamic Time Warping Distance (DTWD) menggunakan teknik evaluasi cluster Davises Bouldin Index (DBI). Hasil pengujian yang diproleh melalui aplikasi RapidMiner menujukkan bahwa cluster optimal dari ketiga pengukuran tersebut terdapat pada k=2, k=3 dan k=2 dengan nilai DBI adalah 0,752, 0,873, dan 0, 868. Manhattan terpilih sebagai teknik ukur numerik yang lebih baik dari pada dua teknik lainnya karena memiliki nilai DBI terendah yang di uji pada k 2.
DIAGNOSA PENYAKIT IKAN GURAMI MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES CLASSIFIER BERBASIS WEB Gustientiedina Gustientiedina; Wahyu Joni Kurniawan; Gusrianty Gusrianty; Roni Sanjaya; Dictia Diantika
JOISIE (Journal Of Information Systems And Informatics Engineering) Vol 6 No 2 (2022)
Publisher : Institut Bisnis dan Teknologi Pelita Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35145/joisie.v6i2.2795

Abstract

Ikan gurami merupakan salah satu jenis ikan air tawar yang banyak digemari masyarakat. Dalam membudidayakan ikan gurami tidak akan terlepas dari serangan penyakit yang dapat mengancam kelangsungan hidup ikan gurami. Penyakit yang melanda ikan gurami merupakan masalah bagi peternak ikan gurami, menyebabkan penurunan kualitas dan kuantitas produksi ikan gurami, dan dapat juga menimbulkan kematian secara masal yang mengakibatkan gagal panen. Untuk membantu mengatasi permasalahan ini dibutuhkan bantuan seorang pakar yaitu seorang ahli perikanan yang ahli dalam melakukan diagnosis, penanganan dan pengobatan penyakit ikan gurami. Namun faktanya para pakar perikanan tidak selalu dapat hadir untuk membimbing para peternak ikan gurami, oleh karena itu dibutuhkan sistem pakar yang dapat membantu para peternak dalam mendiagnosis penyakit ikan gurami berdasarkan pada gejalanya. Metode yang digunakan forward chaining berbasis aturan dan metode naïve bayes classifier. Pada penelitian ini metode naïve bayes classifier digunakan untuk menentukan nilai tingkat keyakinan pada sistem pakar yang dibuat. Perangkat lunak sistem pakar berbasis web yang dibuat dapat membantu masyarakat khususnya peternak ikan gurami dalam mengindentifikasi penyakit ikan gurami secara cepat, dan dilengkapi dengan solusi untuk pengobatan pada ikan gurami yang sudah terjangkit penyakit, dengan tingkat akurasi 90%.
Media Pembelajaran Kimia menggunakan Mobile Learning berbasis Android David David; Gusrio Tendra; Wilda Susanti; Gusrianty Gusrianty; Dwi Oktarina
Jurnal Pendidikan Informatika (EDUMATIC) Vol 7 No 1 (2023): Edumatic: Jurnal Pendidikan Informatika
Publisher : Universitas Hamzanwadi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29408/edumatic.v7i1.13000

Abstract

Chemistry is a relatively new material for Xth grade high school students, but many high school students still do not understand the basic concepts of chemistry and the lack of use of technology. The purpose of this research is to design and build learning media to make it easier for students to get to know chemistry using the Android platform. The method used in building this application is the SDLC (System Development Life Cycle) method, which starts by collecting data for system testing. Data collection was carried out around the Kalam Kudus Christian High School school environment in Pekanbaru with 40 students as research subjects. The system design is designed so that every high school student can use the application independently using a personal account. The tests used are black box testing and mean opinion score (MOS) testing. The result of black box testing is that the display or menu can run smoothly. while for MOS results, around 95% state that the application that was built gets very decent results from high school students. So that this application is used in accordance with the needs of high school students in helping to recognize basic chemical concepts.
Membangun Mutu Melalui Peningkatan Kualitas Perangkat Lunak Menggunakan Metode TELOS Deny Jollyta; Gusrianty Gusrianty; Alyauma Hajjah; Wahyu Joni Kurniawan; Gustientiedina Gustientiedina; Johan Johan; Dwi Oktarina; Hutri Rizkiyah Alda; Hadi Dwi Putra; Darmanta Sukrianto; Loneli Costaner
Archive: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Vol. 3 No. 2 (2024): Juni 2024
Publisher : Asosiasi Pengelola Publikasi Ilmiah Perguruan Tinggi PGRI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55506/arch.v3i2.108

Abstract

Seiring dengan bertambahnya data dan kebutuhan operasional kerja, fungsi perangkat lunak memerlukan pembaharuan dan peningkatan. Pentingnya kegiatan pengabdian ini dilakukan karena permasalahan muncul saat tidak memahami cara maupun metode yang tepat untuk meningkatkan kualitas perangkat lunak, termasuk oleh Sekolah Menengah Kejuruan Negeri (SMKN) di Pekanbaru. Pengabdian ini bertujuan untuk memberikan pemahaman sekaligus pelatihan kepada guru dan siswa SMKN di Pekanbaru tentang metode yang tepat untuk peningkatan kualitas perangkat lunak. Metode yang diusulkan adalah Technical, Economic, Legal, Operational dan Schedule atau disebut TELOS. Metode ini digunakan untuk menentukan kelayakan terhadap kualitas sistem informasi akademik sekolah yang perlu ditingkatkan. Sistem dianalisis melalui 5 aspek TELOS secara objektif melalui 50 responden pengguna sistem dari lingkungan sekolah. Hasil TELOS menunjukkan bahwa sistem informasi akademik sekolah layak untuk ditingkatkan kualitasnya dengan rata-rata nilai TELOS adalah 7.812.
Co-Authors Alyauma Hajjah Darmanta Sukrianto Darmanta Sukrianto David David Deny Jollyta Desnelita, Yenny Dictia Diantika Dwi Oktarina Dwi Oktarina Dwi Oktarina Gusrio Tendra Gustientiedina Hadi Dwi Putra Harry Kurniawan Hutri Rizkiyah Alda Johan Johan Loneli Costaner Muhammad Siddik Roni Sanjaya Wahyu Joni Kurniawan Wahyu Joni Kurniawan Wilda Susanti