Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
1.116
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Ilmiah FIFO Petir Kilat Jurnal Komunika : Jurnal Komunikasi, Media dan Informatika Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science
Efy Yosrita
Efy.yosrita@sttpln.ac.id
Automotive Engineering Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Electrical & Electronics Engineering Energy Languange, Linguistic, Communication & Media Social Sciences

Published : 10 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 10 Documents
Search

 1 
SISTEM E-KONSELING TERINTEGRASI WEB DALAM UPAYA MENINGKATKAN KUALITAS BIMBINGAN AKADEMIK MAHASISWA Abdurrasyid Abdurrasyid; Efy Yosrita; Fikri Amarullah
Jurnal Ilmiah FIFO Vol 9, No 1 (2017)
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22441/fifo.2017.v9i1.003

Abstract

Bimbingan akademik di Perguruan Tinggi merupakan layanan sangat penting dalam membantu proses perencanaan kuliah dan kendala akademik dari seorang mahasiswa. Masalah yang dihadapi pada proses pelaksanaan bimbingan akademik adalah menentukan waktu dan tempat untuk bimbingan akademik secara langsung (tatap muka), selain itu data yang masih tersimpan manual(buku bimbingan akademik) sulit untuk dievaluasi. Untuk itu dibuat sebuah media alternatif untuk melakukan bimbingan akademik berupa aplikasi bimbingan akademik berbasis web. Aplikasi ini menggunakan metode pengembangan sistem waterfall, metode cognitive walkthrough digunakan dalam evaluasi kebutuhan dan evaluasi hasil untuk mengetahui sampai sejauh mana pemahaman user akan aplikasi tanpa diajari, untuk menguji fungsi kerja aplikasi digunakanlah metode blackbox testing. Hasil dari penelitian ini adalah aplikasi bimbingan akademik berbasis web yang disesuaikan dengan kebutuhan user serta prosedur kegiatan bimbingan akademik. Aplikasi ini digunakan oleh tiga user, yaitu admin, mahasiswa dan dosen pembimbing akademik. Selain membantu mahasiswa dalam melaksanakan bimbingan akademik data dari aplikasi ini dapat digunakan sebagai bahan evaluasi karna sudah berbentuk digital
THE AUTOMATIC DOORS INTEGRATED ABSENCE AND USER ACCESS USING FINGERPRINT Rizqia Cahyaningtiyas; Efy Yosrita; Rakhmat Arianto
Jurnal Ilmiah FIFO Vol 8, No 2 (2016)
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer

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

Abstract

This research aims to design Accompanied Door Access System Automation Absence and User Access Rights Using Integrated Fingerprint Database on Basic Computer Lab Informatics STT-PLN. What is meant by "Absent Automation and User Access Rights" among other computerized attendance automatically using fingerprint and right into a room on a predetermined schedule of lectures on computer lab space. System design method used is the method of evolutionary prototype, using MySQL database and coding using Visual C # .NET. These results indicate that the Door Access System Automation Accompanied Absence and User Access Rights Using Integrated Fingerprint Database can help assistants in attendance processing, computer lab room becomes more secure and computerized
APLIKASI BUKU DIGITAL BIDANG TEKNOLOGI INFORMASI BERBASIS ANDROID MOBILE PADA PERPUSTAKAAN BPPKI SURABAYA BADAN LITBANG KEMENTERIAN KOMINFO Adithya Marhaendra Kusuma; Efy Yosrita
KOMUNIKA : Jurnal Komunikasi, Media dan Informatika Vol 5, No 2 (2016): KOMUNIKA
Publisher : BPSDMP KOMINFO Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (788.835 KB) | DOI: 10.31504/komunika.v5i2.842

Abstract

Kurang optimalnya penggunaan fasilitas perpustakaan bagi karyawan BPPKI dan perkembangan informasi teknologi yang ada, memunculkan kebutuhan akan adanya media alternatif yang memungkinkan karyawan BPPKI dapat mengakses dan membaca dengan cara yang sesuai dengan teknologi yang tersedia. Aplikasi buku digital dapat menjadi salah satu alternatif yang dapat menjawab kebutuhan tersebut. Aplikasi buku digital ini terdiri dari 2 bagian, dimanabagian pertama didisain bagi admin untuk mengatur dan mengawasi penggunaan aplikasi dan bagian kedua ditujukan bagi pengguna aplikasi. Model pengembangan perangkat lunak yang digunakan untuk mengembangkan aplikasi buku digital adalah metode Water fall, yang dengan tahapan modeling, software requirement analysis, design, coding, dan testing. Aplikasi ini dibuat menggunakan PHP, Android Studio, dan notepad. Hasil dari penelitian ini diuji dalam pengujian blackbox setelah menggunakan aplikasi yang menyimpulkan bahwa aplikasi ini dapat menjadi alternatif bagi karyawan BPPKI untuk mengakses dan membaca buku dengan mudah.
Pendeteksian Susut Daya Pelanggan Dalam Upaya Meningkatkan Efisiensi Penggunaan Energi Yessy Ecy Asri; Dwina Kuswardani; Efy Yosrita; Ferdinand Hendrik Wullur
PETIR Vol 13 No 2 (2020): PETIR (Jurnal Pengkajian Dan Penerapan Teknik Informatika)
Publisher : Sekolah Tinggi Teknik - PLN

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33322/petir.v13i2.1067

Abstract

Automatic Meter Reading (AMR) adalah sistem pembacaan atau pengambilan data hasil pengukuran energi listrik pada konsumen, baik secara lokal maupun jarak jauh. Salah satu fungsi sistem ini adalah untuk menghitung kerugian atau penyusutan distribusi. Salah satu masalah yang dihadapi oleh PLN adalah penyusutan non-teknis yang tinggi dari pelanggan AMR potensial karena kesalahan pemasangan dan pemeliharaan serta tindakan tidak jujur ​​yang dilakukan oleh beberapa konsumen, ini memiliki pengaruh besar pada kerugian daya listrik. PT. PLN Disjaya saat ini memiliki 34.000 pelanggan dan menghadapi kesulitan dalam memilih pelanggan mana yang harus diperiksa terlebih dahulu, karena jumlah personel di lapangan sekitar 5 orang, sehingga petugas yang melakukan sweep di lapangan hanya dapat menemukan sedikit kerusakan. Ini memotivasi penulis untuk melakukan pengelompokan yang dapat digunakan untuk memfasilitasi analisis dan evaluasi data. Metode K-Means digunakan dalam penelitian ini untuk mengelompokkan data berdasarkan riwayat penggunaan daya listrik dan untuk menentukan jumlah kelompok yang paling optimal digunakan metode Davies-Bouldin Index (DBI). Berdasarkan hasil pengujian dengan 2-6 set cluster, hasil set cluster yang paling optimal adalah set cluster 4 karena memiliki nilai DBI terkecil, yaitu 0,893, yang berarti set cluster 4 memiliki kepadatan masing-masing objek dengan centroid terbaik dan jarak antar cluster juga dipisahkan dengan baik. Cluster 1 memiliki 12 anggota, klaster 2: 54 anggota, klaster 3: 34 anggota dan klaster 4: 3 anggota. Himpunan 4 cluster memiliki kinerja terbaik dalam pengelompokan data tentang penggunaan daya historis pelanggan AMR (Automatic Meter Reading) di kelas bisnis, setiap titik pusat atau titik pusat dari masing-masing cluster digunakan sebagai atribut dan nilai penggunaan daya pelanggan AMR bagan bisnis di PT. PLN (Persero) Distribusi Jakarta Raya. Tahap pengujian yang diuji adalah data 3 pelanggan yang dikategorikan sebagai pelanggan dengan daya listrik penggunaan tidak normal. Pengujiannya adalah, dengan menentukan jarak dari masing-masing objek pengujian data ke setiap centroid dalam kelompok 4 set. Diharapkan bahwa sistem ini dapat digunakan oleh petugas karyawan di sektor Distribusi, Efisiensi, Pengukuran dan Kualitas Sub Sistem Sistem Distribusi untuk menetapkan target operasi P2TL di kantor distribusi PT. PLN (Pesero) Distribusi Jakarta Rayatau kehilangan listrik adalah salah satu hasil dari penerapan sistem pembacaan daya listrik historis, AMR (Automatic Meter Reading). Salah satu jenis kerugian yang memberi dampak besar terhadap kerugian listrik adalah kerugian Non-Teknis. Saat ini untuk mendeteksi kerugian itu sendiri, petugas masih memeriksa data secara langsung dari setiap pelanggan yang masuk untuk menganalisis dan mengevaluasi data. Terkait hal ini, diperlukan suatu sistem untuk memudahkan analisis dan evaluasi data. Metode K-Means digunakan dalam penelitian ini untuk mengelompokkan data berdasarkan riwayat penggunaan daya listrik dan untuk menentukan jumlah kelompok yang paling optimal digunakan metode Davies-Bouldin Index (DBI). Berdasarkan hasil pengujian aplikasi dengan 2-6 set cluster, hasil set cluster yang paling optimal adalah set cluster 4 karena memiliki nilai DBI terkecil, yaitu 0,893, yang berarti set cluster 4 memiliki kepadatan setiap objek dengan centroid terbaik dan jarak antara cluster juga dipisahkan dengan baik. Cluster 1 memiliki 12 anggota, klaster 2: 54 anggota, klaster 3: 34 anggota dan klaster 4: 3 anggota. Himpunan 4 cluster memiliki kinerja terbaik dalam pengelompokan data tentang penggunaan daya historis pelanggan AMR (Automatic Meter Reading) di kelas bisnis, setiap titik pusat atau titik pusat dari masing-masing cluster digunakan sebagai atribut dan nilai penggunaan daya pelanggan AMR grafik bisnis di PT. PLN (Persero) Distribusi Jakarta Raya. Tahap pengujian yang diuji adalah data 3 pelanggan yang dikategorikan sebagai pelanggan dengan daya listrik penggunaan tidak normal. Pengujiannya adalah, dengan menentukan jarak dari masing-masing objek pengujian data ke setiap centroid dalam kelompok 4 set. Diharapkan aplikasi ini dapat digunakan oleh petugas karyawan di sektor Distribusi, Efisiensi, Pengukuran dan Kualitas Sub Sistem Sistem Distribusi untuk menetapkan target operasi P2TL di kantor distribusi PT. PLN (Pesero) Distribusi Jakarta Raya.
Klasifikasi Sinyal EEG Menggunakan Model K-Nearest Neighbor Untuk Pengenalan Kata Yang Dibayangkan Abdul Rauf; Efy Yosrita; Rosida Nur Aziza
PETIR Vol 15 No 1 (2022): PETIR (Jurnal Pengkajian Dan Penerapan Teknik Informatika)
Publisher : Sekolah Tinggi Teknik - PLN

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33322/petir.v15i1.1335

Abstract

Locked in syndrome (LIS) is a condition of complete paralysis in which people with LIS are conscious but unable to move or communicate verbally except to move their eyes or blink. One way that can help LIS sufferers to communicate and interact is through recording brain signals called Electroencephalogram (EEG). In this study, the data from the recording of the EEG signal has gone through the extraction stage. The extracted data is preprocessed and classified using the K-Nearest Neighbor (K-NN) algorithm to be visualized using a web-based application. The results of the classification using the K-Nearest Neighbor algorithm with a value of K = 1 resulted in 82% accuracy, 82% precision and 82% recall. Keywords: LIS, EEG, K-Nearest Neighbor.
Sistem Pendukung Keputusan Untuk Pemilihan Vendor Berdasarkan Evaluasi Kinerja Menggunakan Metode Naïve Bayes (Studi Kasus: PT. PLN (Persero) Unit Pelaksana Pembangkitan Bukittinggi) Kuntum Khaira Ummah; Dine Tiara Kusuma; Efy Yosrita
PETIR Vol 15 No 1 (2022): PETIR (Jurnal Pengkajian Dan Penerapan Teknik Informatika)
Publisher : Sekolah Tinggi Teknik - PLN

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33322/petir.v15i1.1356

Abstract

Dalam proses pengadaan barang dan jasa, pemilihan vendor yang tepat akan membantu kelancaran pelaksanaan proyek. Pemilihan vendor yang dilakukan tanpa pertimbangan tertentu, seringkali menimbulkan kerugian bagi PT. PLN (Persero) Unit Pembangkitan Pelaksana Bukittinggi dari segi kualitas, biaya, dan waktu diakibatkan tidak profesionalnya vendor tersebut. Untuk memecahkan masalah tersebut maka dibutuhkan metode Naive Bayes sebagai sistem pendukung keputusan untuk pemilihan vendor proyek. Naive Bayes merupakan metode pengklasifikasian ada ciri tertentu dari sebuah kelas. Enam atribut pemilihan vendor proyek yaitu waktu, komunikasi, kelengkapan data, lingkungan & K3, harga dan mutu. Dari hasil perangkingan menggunakan metode Naive Bayes peringkat pertama diduduki oleh PT. Valvindo Mandiri dengan nilai 0.096799. Dengan menggunakan data sebanyak 150 yang terdiri dari variabel A, B, C, D, dan E. Hasil dari klasifikasi menggunakan metode Naive Bayes menghasilkan akurasi 86.67%, presisi 88.89% dan recall 88.89%.
Fuzzy C-Means Dalam Klasifikasi Histori Data Susut Daya Pelanggan AMR Tidak Wajar Pada PT. PLN Distribusi Jakarta Raya Widya Nita Suliyanti; Yessy Asri; Efy Yosrita; Akh. Farhan Ramadani
PETIR Vol 15 No 1 (2022): PETIR (Jurnal Pengkajian Dan Penerapan Teknik Informatika)
Publisher : Sekolah Tinggi Teknik - PLN

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33322/petir.v15i1.1460

Abstract

Susut daya merupakan masalah yang selalu dihadapi oleh PT. PLN khususnya Distribusi Jakarta Raya. Susut non-teknis banyak menyebabkan kerugian besar bagi PT. PLN Distribusi Jakarta Raya. AMR (Automatic Meter Reading) digunakan untuk pembacaan atau pengambilan data hasil pengukuran energi listrik pada masing-masing konsumen secara lokal maupun jarak jauh. Diperlukan metode dengan keoptimalan yang tinggi agar dapat mengukur susut yang terjadi. Penelitian ini menggunakan metode clustering Fuzzy C-Means dengan tujuan membandingkan dengan metode K-Means. Keoptimalan suatu cluster ditentukan dengan nilai DBI (Davies-Bouldin index) yang minimum. Semakin kecil nilai DBI, maka suatu cluster dikatakan optimal untuk melakukan clustering data. Hasil penelitian membuktikan bahwa metode Fuzzy C-Means lebih optimal dibandingkan metode K-Means dengan nilai DBI metode Fuzzy C-Means sebesar 0.54532171146831 di set cluster 2 sedangkan nilai DBI metode K-Means sebesar 0.893 di set cluster 4.
Penentuan Penerimaan Mahasiswa Terhadap Aplikasi Menghitung Invers Matrik Ordo 3x3 Dan 4x4 Dengan Pendekatan User Acceptance Test Efy Yosrita; Rakhmat Arianto
KILAT Vol 6 No 1 (2017): KILAT
Publisher : Sekolah Tinggi Teknik - PLN

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (976.254 KB) | DOI: 10.33322/kilat.v6i1.662

Abstract

Simulation application calculate the inverse order of 3x3 and 4x4 matrices developed to help students understand the process of finding the inverse of a matrix. To find out how the rate of admissions to the simulation application calculate the inverse matrix of order 3x3 and 4x4 tested using the method of User Acceptance Test. In this test data taken are students who have used the application. Based on the experiments, we concluded simulation application calculate the inverse matrix can be used as a medium of learning for students
Denoising of EEG signal based on word imagination using ICA for artifact and noise removal on unspoken speech Efy Yosrita; Rosida Nur Aziza; Rahma Farah Ningrum; Givary Muhammad
Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science Vol 22, No 1: April 2021
Publisher : Institute of Advanced Engineering and Science

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.11591/ijeecs.v22.i1.pp83-88

Abstract

The purpose of this research is to observe the effectiveness of independent component analysis (ICA) method for denoising raw EEG signals based on word imagination, which will be used for word classification on unspoken speech. The electroencephalogram (EEG) signals are signals that represent the electrical activities of the human brain when someone is doing activities, such as sleeping, thinking or other physical activities. EEG data based on the word imagination used for the research is accompanied by artifacts, that come from muscle movements, heartbeat, eye blink, voltage and so on. In previous studies, the ICA method has been widely used and effective for relieving physiological artifacts. Artifact to signal ratio (ASR) is used to measure the effectiveness of ICA in this study. If the ratio is getting larger, the ICA method is considered effective for clearing noise and artifacts from the EEG data. Based on the experiment, the obtained ASR values from 11 subjects on 14 electrodes amounted are within the range of 0,910 to 1,080. Thus, it can be concluded that ICA is effective for removing artifacts from EEG signals based on word imagination.
Clusterization of customer energy usage to detect power shrinkage in an effort to increase the efficiency of electric energy consumption Yessy Asri; Dwina Kuswardani; Efy Yosrita; Ferdinand Hendrik Wullur
Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science Vol 22, No 1: April 2021
Publisher : Institute of Advanced Engineering and Science

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.11591/ijeecs.v22.i1.pp10-17

Abstract

Automatic meter reading (AMR) is a reading system result the measurement of electrical energy consumen, both locally and remotely. The problems faced is the high non-technical shrinkage of AMR customers due to installation, maintenance errors as well as dishonest actions some consumers, this has a major influence on electrical power losses. PT. PLN Disjaya currently faces difficulties having to choose which customers should be checked first, so the field can only find a little damage. The K-means method based on historical electric power usage and determine the most optimal number of groups the davies-bouldin index (DBI) method. Based on the results of testing with 2-6 sets of clusters, the cluster set results are the most optimal is set cluster 4 because it has the smallest DBI value 0.893. The set of 4 clusters has the best performance in data grouping of historical power usage of AMR customers the business class, each centroid of each cluster is used as an attribute and value of the AMR customer power usage business chart. The testing phase is customers who categorized as customers with un-normal usage electricity power. The test is, by determining the distance data testing each centroid in the cluster 4 set.
Co-Authors Abdul Rauf Abdurrasyid, Abdurrasyid Adithya Marhaendra Kusuma Akh. Farhan Ramadani Asri, Yessy Aziza, Rosida Nur Dwina Kuswardani Dwina Kuswardani Ferdinand Hendrik Wullur Ferdinand Hendrik Wullur Fikri Amarullah Givary Muhammad Kuntum Khaira Ummah Ningrum, Rahma Farah Rakhmat Arianto Rakhmat Arianto Rizqia Cahyaningtiyas Rosida Nur Aziza Tiara Kusuma, Dine Widya Nita Suliyanti