Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.61
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi Jurnal Riset dan Aplikasi Mahasiswa Informatika (JRAMI)
Nilma Nilma
Indraprasta PGRI University
Aerospace Engineering Automotive Engineering Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Electrical & Electronics Engineering Engineering Neuroscience Transportation

Published : 3 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search

 1 
Aplikasi Pendataan Pasien Rumah Sakit Kebayoran Baru Berbasis Desktop Dina Febriani Siregar; Nilma Nilma; Ria Asep Sumarni
Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi (JNKTI) Vol 4, No 4 (2021): Agustus 2021
Publisher : Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik. Universitas Serambi Mekkah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32672/jnkti.v4i4.3191

Abstract

Rumah Sakit Umum Daerah Kebayoran Baru awalnya adalah Puskesmas Kelurahan Cipete Selatan. Pada umumnya setiap instansi Rumah Sakit tidak akan terlepas dari masalah dalam aktivitasnya untuk mencapai tujuan yang diinginkan yaitu memberikan pelayanan yang baik kepada pasien yang datang sering terjadi permasalahan pada pelayanan rumah sakit disebabkan penginputan data memerlukan waktu yang lama. Dalam kegiatanya setiap pasien yang datang akan didata secara manual dan belum terintegrasi kedalam system dengan baik maka dari masalah.ini peneliti akan menggunakan metode Grounded Research dimana penelitian ini mendasarkan kepada fakta dan menggunakan analisa perbandingan bertujuan untuk mengadakan generelasi empiris, menetapkan konsep- konsep, membuktikan teori dan mengembangkan teori dimana pengumpulan data dan analisa data berjalan pada waktu yang bersamaan. Sistem ini dirancang untuk mempermudah dalam pendataan dan proses rekam data pasien di RSUD Kebayoran Baru.
Aplikasi Pendataan Pasien Rumah Sakit Kebayoran Baru Berbasis Desktop Dina Febriani Siregar; Nilma Nilma; Ria Asep Sumarni
Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi (JNKTI) Vol 4, No 4 (2021): Agustus 2021
Publisher : Program Studi Teknik Komputer, Fakultas Teknik. Universitas Serambi Mekkah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32672/jnkti.v4i4.3191

Abstract

Rumah Sakit Umum Daerah Kebayoran Baru awalnya adalah Puskesmas Kelurahan Cipete Selatan. Pada umumnya setiap instansi Rumah Sakit tidak akan terlepas dari masalah dalam aktivitasnya untuk mencapai tujuan yang diinginkan yaitu memberikan pelayanan yang baik kepada pasien yang datang sering terjadi permasalahan pada pelayanan rumah sakit disebabkan penginputan data memerlukan waktu yang lama. Dalam kegiatanya setiap pasien yang datang akan didata secara manual dan belum terintegrasi kedalam system dengan baik maka dari masalah.ini peneliti akan menggunakan metode Grounded Research dimana penelitian ini mendasarkan kepada fakta dan menggunakan analisa perbandingan bertujuan untuk mengadakan generelasi empiris, menetapkan konsep- konsep, membuktikan teori dan mengembangkan teori dimana pengumpulan data dan analisa data berjalan pada waktu yang bersamaan. Sistem ini dirancang untuk mempermudah dalam pendataan dan proses rekam data pasien di RSUD Kebayoran Baru.
Implementasi Algoritma Random Forest untuk Prediksi Keterlambatan Produksi pada PT Pelangi Grafika Dennis Ichwan Pratama; Nilma Nilma
Jurnal Riset dan Aplikasi Mahasiswa Informatika (JRAMI) Vol. 7 No. 03 (2026): Jurnal Riset dan Aplikasi Mahasiswa Informatika (JRAMI)
Publisher : Program Studi Teknik Informatika, FTIK, Universitas Indraprasta PGRI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30998/jrami.v7i03.2100

Abstract

Production delays are one of the problems that can affect operational effectiveness and customer satisfaction in the printing industry. PT Pelangi Grafika still identifies potential production delays based on experience, making it necessary to develop a system capable of providing more objective predictions. This study aims to implement the Random Forest algorithm in a web-based application to predict production delays using historical production data. The dataset consists of order quantity, product type, deadline, estimated production time, number of machines, number of operators, difficulty level, number of revisions, and production queue. The research stages include data preprocessing, training and testing data splitting, Random Forest model construction, and model evaluation using a Confusion Matrix with accuracy, precision, recall, and F1-score metrics. The results indicate that the proposed model achieves excellent classification performance in predicting production delay status. Furthermore, the developed application assists the company in identifying potential production delays at an earlier stage, thereby supporting more effective decision-making.  
Co-Authors Dennis Ichwan Pratama Dina Febriani Siregar Ria Asep Sumarni