Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
6.513
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer JAIS (Journal of Applied Intelligent System) Faktor Exacta Jurnal Informatika Universitas Pamulang Jurnal Tekno Insentif Jurnal Informatika SIMANTIK JSI (Jurnal sistem Informasi) Universitas Suryadarma Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research Progresif: Jurnal Ilmiah Komputer Jurnal Teknologi Informatika dan Komputer Journal of Computer Networks, Architecture and High Performance Computing SKANIKA: Sistem Komputer dan Teknik Informatika Jurnal SAINTIKOM (Jurnal Sains Manajemen Informatika dan Komputer) PROFICIO: Jurnal Pengabdian Masyarakat Bulletin of Information Technology (BIT) International Journal Software Engineering and Computer Science (IJSECS) Academic Journal of Computer Science Research (AJCSR) Pelita Teknologi : Jurnal Ilmiah Informatika, Arsitektur dan Lingkungan Jurnal Ilmiah SIGMA: Informatics Engineering Journal of UPB Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (Jinteks) Malcom: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science SABAJAYA Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Jurnal Pelita Pengabdian SAINTEK Jurnal Indonesia : Manajemen Informatika dan Komunikasi Jurnal Pengabdian Nasional (JPN) Indonesia Journal of Informatics and Information Security JIS
Nawangsih, Ismasari
Universitas Pelita Bangsa
Religion Aerospace Engineering Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities Astronomy Automotive Engineering Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Environmental Science Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Social Sciences Other

Published : 59 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 59 Documents
Search

 2   3   4   5   6 
Identifikasi Pola Tingkat Kesenjangan Ketuntasan Pendidikan Di Indonesia Dengan Menggunakan Metode K-Medoids Clustering Kamalia, Antika Zahrotul; Nawangsih, Ismasari
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 12 No 2: April 2025
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25126/jtiik.2025129219

Abstract

Pendidikan memiliki peran penting dalam pembangunan sosial dan ekonomi, namun masih ada kesenjangan ketuntasan pendidikan antar provinsi di Indonesia. Kesenjangan ini disebabkan oleh perbedaan akses fasilitas, kualitas pengajaran, dan kondisi ekonomi, yang mempengaruhi tingkat ketuntasan pendidikan. Penelitian ini menggunakan metode K-Medoids Clustering untuk mengelompokkan wilayah di Indonesia berdasarkan data ketuntasan pendidikan dari Badan Pusat Statistik Indonesia (BPS) 2018-2023 untuk sebagai pusat Cluster (medoids), dan dipilih karena keunggulannya dalam mengelompokkan data berdasarkan median, yang pada gilirannya membuatnya lebih tahan terhadap pengaruh data outlier. Temuan utama penelitian ini menunjukkan kesenjangan pendidikan tinggi yaitu berada di wilayah Indonesia bagian tengah dan timur yaitu seperti provinsi Nusa Tenggara Timur (NTT) dan provinsi Papua, menjadi refleksi nyata dari keterbatasan akses dan fasilitas pendidikan di wilayah tersebut. Rendahnya tingkat ketuntasan pendidikan pada jenjang SD, SMP, dan SMA turut berdampak pada minimnya angka partisipasi di pendidikan tinggi dan disparitas signifikan dalam ketuntasan pendidikan dengan kondisi seperti ini mencerminkan perlunya kebijakan berbasis data, peningkatan infrastruktur pendidikan, serta program dukungan untuk siswa dan guru guna memperbaiki kesenjangan pendidikan. Wilayah Indonesia bagian barat dengan ketuntasan pendidikan lebih tinggi, seperti Jawa, Sumatra, dan Bali, diharapkan dapat berbagi praktik terbaik untuk mendukung wilayah yang tertinggal.   Abstract Education plays a crucial role in social and economic development; however, there are still significant disparities in educational completion rates across provinces in Indonesia. These disparities are caused by differences in access to facilities, teaching quality, and economic conditions, which affect educational outcomes. This study uses the K-Medoids Clustering method to group regions in Indonesia based on educational attainment data from Statistics Indonesia (BPS) 2018-2023, using this data as the cluster centers (medoids). This method was chosen for its effectiveness in clustering data based on the median, making it more resilient to the influence of outlier data. The main findings of this study reveal significant educational disparities in central and eastern Indonesia, such as in East Nusa Tenggara (NTT) and Papua provinces, reflecting the limited access to and availability of educational facilities in these regions. Low completion rates at the elementary, junior high, and high school levels also affect participation in higher education and significant disparities in educational attainment. This underscores the need for data-driven policies, improved educational infrastructure, and support programs for students and teachers to address educational inequalities. Western regions of Indonesia with higher educational attainment, such as Java, Sumatra, and Bali, are expected to share best practices to support underdeveloped regions.
Komparasi Algoritma Klasifikasi Machine Learning Dengan Penerapan Metode Ensemble Stacking untuk Menganalisa Sentimen terhadap Kesehatan Mental Annisa Maulana Majid; Karina Imelda; Ismasari Nawangsih
SKANIKA: Sistem Komputer dan Teknik Informatika Vol 8 No 2 (2025): Jurnal SKANIKA Juli 2025
Publisher : Universitas Budi Luhur

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36080/skanika.v8i2.3561

Abstract

Mental health often goes undetected due to the absence of physical symptoms, which hinders timely and appropriate intervention. Many individuals choose to express their emotions on social media rather than access professional services. However, the use of social media can potentially worsen mental health conditions and even impact physical well-being. Therefore, early detection through the analysis of digital data, particularly social media posts, using machine learning approaches is essential. Previous research on mental health sentiment analysis has utilized classification algorithms, but accuracy improvement remains necessary. This study compares single classification algorithms and applies an ensemble stacking method that combines multiple classifiers as base learners and a meta-learner. The results show that the stacking method achieves a higher accuracy of 88.13%.
Pengenalan ChatGPT dalam Proses Pembelajaran di SMK Brahari untuk Mendukung Pembelajaran Mandiri dan Efektif Nawangsih, Ismasari; Widodo, Edy; Budiarto, Eko; Majid, Annisa Maulana; Purnamasari, Pupung
Jurnal Pengabdian Nasional (JPN) Indonesia Vol. 6 No. 3 (2025): September
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM) STMIK Indonesia Banda Aceh

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.63447/jpni.v6i3.1582

Abstract

This research aims to introduce the use of ChatGPT in the learning process at Brahari Vocational School as an effort to support independent and effective learning for students. In today's digital era, artificial intelligence technology, such as ChatGPT, can be a very useful tool in improving students' learning experiences, especially at the secondary education level. ChatGPT allows direct interaction that can help students understand material, solve problems, and answer various questions in real-time. This research examines the implementation of ChatGPT in various subjects at Brahari Vocational School, with a focus on how this technology supports students in independent learning outside formal lesson hours. The method used is a qualitative approach through interviews with teachers and students, as well as observations of the use of ChatGPT in learning activities. The research results show that using ChatGPT can increase student motivation, make it easier to understand difficult material, and accelerate the achievement of more effective learning outcomes. In addition, students also show an increase in the ability to search for information independently and develop critical skills. This research concludes that ChatGPT has great potential to support more flexible and sustainable learning at Brahari Vocational School, as well as contributing to more effective independent learning.
Implementasi Sistem Informasi Berbasis Web Untuk Manajemen Gudang (Studi Kasus Pada Sistem Warehouse) Ahmad, Asyari; Nawangsih, Ismasari; Hadikristanto, Wahyu; Badruzzaman, Aceng; Gunawan, Ahmad
Jurnal SIGMA Vol 15 No 3 (2024): Desember 2024
Publisher : Teknik Informatika, Universitas Pelita Bangsa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37366/sigma.v15i3.6039

Abstract

Penggunaan komputer sebagai tonggak utama dalam teknologi abad ke-21 telah menjadi pendorong utama dalam pengelolaan informasi. Sistem komputer berbasis teknologi semakin penting untuk meningkatkan efisiensi dan efektivitas proses. PT. Maruhachi Indonesia, seperti banyak perusahaan lainnya, dapat menghadapi tantangan dalam mengelola gudang secara efisien dan efektif. Pendekatan manajemen gudang secara manual atau konvensional sering kali rentan terhadap kesalahan input data, kesulitan dalam pemantauan persediaan secara real-time, serta tantangan dalam mengoptimalkan proses penyimpanan dan pengambilan barang. Masalah-masalah ini dapat menyebabkan lambatnya respons terhadap permintaan pelanggan, meningkatnya biaya operasional, dan hilangnya peluang bisnis. Sistem berbasis teknologi memungkinkan akses data secara real-time dari mana saja dan kapan saja melalui internet, sehingga memungkinkan manajer gudang untuk memantau persediaan dengan lebih akurat, mengelola pesanan dan pengiriman dengan lebih efisien, serta meningkatkan visibilitas terhadap seluruh rantai pasok. Namun, penerapan sistem ini tidak selalu berjalan mulus dan dapat menghadapi berbagai tantangan teknis, finansial, dan organisasi yang perlu ditangani dengan cermat. Kasus PT. Maruhachi Indonesia sangat relevan dalam konteks ini.
Perbandingan Metode Ensemble Untuk Meningkatkan Akurasi Algoritm Machine Learning Dalam Memprediksi Penyakit Breast Cancer (Kanker Payudara) Majid, Annisa Maulana; Nawangsih, Ismasari
Jurnal SAINTIKOM (Jurnal Sains Manajemen Informatika dan Komputer) Vol 23 No 1 (2024): Februari 2024
Publisher : PRPM STMIK TRIGUNA DHARMA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53513/jis.v23i1.9563

Abstract

Machine Learning merupakan suatu teknologi pembelajaran mesin yang dapat digunakan untuk memudahkan pekerjaan berbagai bidang, salah satunya yaitu pada bidang kesehatan.  Machine Learning dalam bidang kesehatan dapat digunakan dalam memprediksi atau mendiagnosa suatu penyakit yang dihasilkan berdasarkan dataset. Kanker payudara (breast cancer) merupakan salah satu penyakit yang mematikan khususnya banyak diderita oleh wanita, oleh karena itu perlu adanya diagnosa dini terkait penyakit kanker payudara agar penanganan dapat dilakukan dengan tepat serta mencegah adanya penyebaran kanker pada tubuh. Penelitian sebelumnya telah membahas tentang diagnosa penyakit kanker payudara namun tingkat akurasi masih rendah sehingga perlu adanya teknik peningkatan akurasi untuk dapat memberikan informasi yang akurat. Tujuan dalam penelitian ini yaitu membandingkan metode Ensemble menggunakan algoritma Machine Learning yaitu Decision Tree, Naïve Bayes, dan K-Nearest Neighbor (KNN), untuk meningkatkan akurasi dalam memprediksi penyakit Kanker Payudara. Metode ensemble yang digunakan dalam penelitian ini yaitu Adaboost dan Bagging. Hasil penelitian menunjukan bahwa terdapat peningkatan pada algoritma klasifikasi menggunakan metode ensemble. Metode paling unggul yaitu Algoritma Decision Tree dan Metode ensamble yang menghasilkan akurasi sebesar yaitu 82.76%. Pada nilai AUC tertinggi diperoleh dari algoritma KNN yang dikombinasikan dengan metode Bagging yaitu sebesar 0.950 dengan kategori sangat baik.
Naive Bayes Algorithm for Sentiment Analysis on Spider-Man Movie: No Way Home: Data Mining Makarim, Ziddan; Nawangsih, Ismasari; Sanudin, Sanudin
Journal of Computer Networks, Architecture and High Performance Computing Vol. 6 No. 4 (2024): Articles Research October 2024
Publisher : Information Technology and Science (ITScience)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47709/cnahpc.v6i4.4845

Abstract

The rapid development of streaming platforms has significantly changed the landscape of movie consumption. The ease of access and social interaction in online communities has led to the creation of a new pop culture around movies. One interesting phenomenon is the movie Spider-Man: No Way Home, which sparked heated and viral conversations on various social media platforms. This research aims to analyze audience sentiment towards the movie Spider-Man: No Way Home using Naïve Bayes algorithm. Review data collected from online platforms was processed to identify positive and negative sentiments. The choice of Naïve Bayes algorithm is based on its efficiency and ability to classify text. The results showed that the model built was able to classify sentiment with an accuracy of 72.34%. The model is more effective in identifying positive reviews than negative, indicating a positive response from the majority of viewers. However, the model still needs to improve its performance in classifying negative sentiments. This research makes an important contribution in understanding audience preferences and evaluating the success of a movie, especially in the context of the digital era. The results can be utilized by the film industry to improve production quality, marketing strategies, and content development that is more relevant to audience preferences. In addition, this research also opens up opportunities for further development, such as the use of more complex algorithms or combining with other sentiment analysis techniques, as well as application to various types of social media content.
Pelatihan Implementasi Pembiayaan (Sustainable Finance) Untuk Mendorong Pertumbuhan Ekonomi Hijau di Kalangan UMKM Kotabaru Kabupaten Karawang Zuliawati Zed, Etty; Purnamasari, Pupung; Nugroho, Djoko; Nawangsih, Ismasari
SABAJAYA Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Vol. 3 No. 01 (2025): SABAJAYA : Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat
Publisher : SABA JAYA PUBLISHER

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59561/sabajaya.v3i01.537

Abstract

Kegiatan Pelatihan Literasi Keuangan Hijau yang dilaksanakan di Kotabaru, Karawang, bertujuan untuk meningkatkan pemahaman dan kesadaran pelaku Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM) mengenai pembiayaan berkelanjutan dan konsep ekonomi hijau. Melibatkan 50 peserta, pelatihan ini berhasil menunjukkan peningkatan signifikan dalam pemahaman peserta terhadap pentingnya pembiayaan berkelanjutan dalam mendukung pertumbuhan ekonomi yang ramah lingkungan. Sebelum pelatihan, hanya 40% peserta yang memahami konsep ekonomi hijau, namun setelah pelatihan, angka ini meningkat menjadi 80%. Selain itu, kesadaran peserta tentang pembiayaan berkelanjutan meningkat dari 30% menjadi 75%, dan pemahaman tentang prinsip Environmental, Social, and Governance (ESG) meningkat dari 25% menjadi 70%. Melalui materi yang komprehensif dan diskusi interaktif, peserta belajar tentang manfaat dan peluang yang ditawarkan oleh pembiayaan berkelanjutan, serta bagaimana mengintegrasikan prinsip ESG dalam operasional bisnis mereka. Hasil pelatihan menunjukkan bahwa peningkatan literasi keuangan hijau dapat berkontribusi pada keberlanjutan usaha UMKM dan mendukung pertumbuhan ekonomi hijau di daerah tersebut. Pengetahuan yang diperoleh peserta diharapkan dapat menjadi langkah awal untuk mengadopsi praktik bisnis yang lebih ramah lingkungan dan berkelanjutan di masa depan.
ANALISIS KINERJA JARINGAN WIRELESS LAN MENGGUNAKAN METODE QoSPADA PT. ANUGRAH ARGON MEDICA NDC Soer, U. Darmanto; Nawangsih, Ismasari
Jurnal Informatika SIMANTIK Vol 4 No 2 (2019): Jurnal Informatika SIMANTIK
Publisher : Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Panca Sakti Bekasi

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

Abstract

Quality of Service (QoS) adalah kemampuan sebuah jaringan untuk menyediakan layanan yang lebih baik lagi bagi layanan lalu lintas yang melewatinya terutama dalam hal lalu lintas internet yang di bahas dalam penelitian ini. Dari hasil pengambilan data yang dilakukan bahwa QoS jaringan internet diperoleh hasil yang baik. Mengacu pada pentingnya kualitas layanan jaringan dan belum dilakukannya pengukuran yang pasti yang dapat di gunakan untuk mengukur seberapa besar kualitas layanan yang harus di penuhi, maka masalah pokok dalam penelitian ini adalah “Bagaimana menganalisa kinerja jaringan wireless LAN menggunakan metode QoS pada PT. Anugrah Argon Medica NDC” Alat yang digunakan dalam penelitian ini adalah Wireshark. Sedangkan metode yang digunakan adalah action research dengan model sistem monitoring QoS. Dari hasil pengukuran parameter QoS yang terdiri throughput, delay, dan packet loss. Faktor-faktor yang bisa mempengaruhi QoS jaringan adalah redaman, distorsi, noise dan kapasitas bandwidth
PENGEMBANGAN UMKM IKAN PATIN BERBASIS ZERO WASTE: MENUJU EKONOMI SIRKULAR DI DESA CIPAYUNG Suriyanti; Putri Maharani, Nanda; Purnamasari, Pupung; chandra H, Desy; Nawangsih, Ismasari; Fauziah, Sifa
Jurnal Pengabdian Masyarakat FKIP UTP Vol 7 No 1 (2026): PROFICIO : Jurnal Abdimas FKIP UTP
Publisher : FKIP UNIVERSITAS TUNAS PEMBANGUNAN SURAKARTA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36728/jpf.v7i1.5771

Abstract

t Desa Cipayung memiliki potensi besar dalam budidaya ikan patin, namun pemanfaatannya oleh pelaku UMKM masih terbatas pada produk mentah tanpa pengolahan lanjutan. Hal ini menyebabkan rendahnya nilai tambah produk serta meningkatnya limbah organik yang belum dikelola secara optimal. Kegiatan pengabdian kepada masyarakat ini bertujuan untuk memberdayakan UMKM lokal melalui pelatihan pengolahan ikan patin berbasis zero waste untuk mendukung implementasi ekonomi sirkular. Metode yang digunakan meliputi penyuluhan, pelatihan teknis pembuatan produk olahan (seperti abon, kerupuk kulit, kaldu tulang), serta pendampingan manajemen usaha dan pemasaran digital. Hasil kegiatan menunjukkan peningkatan pengetahuan dan keterampilan peserta dalam mengolah ikan patin secara menyeluruh, dengan limbah organik yang dapat dimanfaatkan kembali sebagai bahan baku produk baru. Kegiatan ini memberikan dampak positif terhadap peningkatan pendapatan UMKM dan pengurangan limbah domestik. Diharapkan pendekatan ini dapat direplikasi di wilayah lain yang memiliki potensi serupa.
Co-Authors Adi Rusdi Widya Adi Tio Ilhasa Agus Setiawan Agus Suwarno, Agus Ahmad Tholud Ahmad Tholud2 Ahmad, Asyari Amali Amali Amali, Amali Andri Firmansyah Anggi Muhammad Rifa’i Annisa Maulana Majid Annisa Maulana Majid Antika Zahrotul Kamalia Antika Zahrotul Kamalia Ardi Gunawan Arfan, Ibnu Soffi Asep Arwan Sulaeman Asti Setyaningsih Asty Setyaningsih Avifah Dian Permatasari Badruzzaman, Aceng Budiarto, Eko Cecep Wiranto chandra H, Desy Djoko Nugroho Donny Maulana Edora Edora Edy Widodo Edy Widodo Elgi Ginanjar Fazri Setyawan Ferawati, Eva Gatot Tri Pranoto Gunawan, Ahmad Hari Puji Saputro Indradewa, Rhian Ismamudi Ismamudi Ismamudi, Ismamudi Junisa Sahar Karina Imelda Kurniadi, Nanang Tedi Majid, Annisa Maulana Majid, Annisa Maulana Makarim, Ziddan Maulana Majid, Annisa Maulana, Donny Miftahul Jannah Miftakul Huda Muhamad Adhi Mukti Naya, Candra Pupung Purnamasari Pupung Purnamasari Putri Maharani, Nanda Rachmat Hidayat Rahardjo, Sugeng Budi Reza Puspita Riady, Sasmitoh Rahmad Rianti Kinasih Rismawati Sanudin Sanudin Sellina, Sesri Septian Arie Prayoga Sifa Fauziah Siti Rahayu SITI SETIAWATI Soer, U. Darmanto Soer, U. Darmanto Sri Rejeki Sri Rejeki Sugeng Budi Rahardjo Sugeng Budi Raharjo Suherman Suherman Sulaeman, Asep Arwan Suriyanti Susanto, Dede Agus Suwaryo, Niko Tedi, Nanang Tri Ngudi Wiyatno Wahyu Hadikristanto Widya, Adi Rusdi Wiyanto Wiyanto Wiyanto Wiyatno, Tringudi Zed, Etty Zuliawati Zuliawati zed, Etty