Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
1.363
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Elkom: Jurnal Elektronika dan Komputer Madaniya Transformasi Jurnal Informasi Sains dan Teknologi (ISAINTEK) Jurnal Cakrawala Informasi (JCI)
Prihati .
Institut Teknologi Dan Bisnis Semarang
Religion Humanities Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Education Electrical & Electronics Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Mathematics Other

Published : 8 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 4 Documents
Search
Journal : Jurnal Cakrawala Informasi (JCI)

 1 
Perancangan Sistem Informasi Wisata Kopeng Berbasis Web dengan Metode Waterfall Aji Priyambodo; Prihati Prihati; Kristiawan Nurdianto
Jurnal Cakrawala Informasi Vol 2 No 1 (2022): Juni 2022
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat (LPPM) - Institut Teknologi dan Bisnis Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1403.806 KB) | DOI: 10.54066/jci.v2i1.176

Abstract

Kopeng merupakan salah satu tempat wisata yang sangat diminati masyarakat. Tempat wisata yang ada terus bertambah dari waktu ke waktu. Sistem informasi Wisata Kopeng berbasis web dibuat dengan tujuan memberi kemudahan bagi masyarakat untuk memperoleh informasi tentang tempat-tempat wisata yang ada di Kopeng dan sekitarnya sesuai dengan kategori yang diinginkan oleh masyarakat dan untuk mengelola file-file tempat wisata, toko oleh-oleh, atau penginapan yang sudah bergabung dengan sistem. Pemakai dari sistem ini terdiri dari masyarakat umum, toko oleh-oleh, penginapan dan tempat wisata. Masyarakat dapat melakukan pencarian tempat wisata yang diinginkan, mengisi buku tamu dan kontak dengan administrator. Tempat wisata, penginapan, dan toko oleh-oleh yang sudah bergabung dalam sistem dapat melakukan hal yang sama dengan masyarakat umum, selain itu juga dapat melakukan login anggota, upload file, dan membuat direktori. Administrator dapat melakukan pengaktifan dan menonaktifkan anggota sistem. Sistem informasi dalam penelitian ini diimplementasikan dengan bahasa pemrograman web PHP dan basis data MySQL yang dalam pengembangannya digunakan pendekatan system development life cycle yang meliputi analisa, desain, implementasi, dan pengujian.
Analisis dan Komparasi Algoritma Klasifikasi untuk Prediksi Kerugian Tower Provider Akibat Penalti yang Diberikan oleh Operator Telekomunikasi karena Keterlambatan Penyelesaian Pekerjaan oleh Tower Provider Siska Narulita; Prihati Prihati; Aji Priyambodo
Jurnal Cakrawala Informasi Vol 2 No 2 (2022): Desember: Jurnal Cakrawala Informasi
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat (LPPM) - Institut Teknologi dan Bisnis Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1261.312 KB) | DOI: 10.54066/jci.v2i2.233

Abstract

Penalti adalah denda yang diberikan oleh operator telekomunikasi selaku pemberi pekerjaan kepada tower provider (perusahaan penyedia menara telekomunikasi). Penalti ini diberikan karena waktu penyelesaian pekerjaan melebihi batas waktu yang ditentukan. Untuk mengurangi tingkat kerugian perusahaan yang diakibatkan oleh penalti dari operator telekomunikasi, maka tower provider itu sendiri harus bisa mengambil langkah untuk mencegah atau menghindari penalti dari operator telekomunikasi dengan cara memprediksi penalti yang akan akan diterima oleh tower provider. Pada penelitian ini digunakan algoritma klasifikasi seperti decision tree (C4.5), naive bayes, k-nearest neighbor, logistic regression, dan neural network. Dengan kelima algoritma klasifikasi ini dilakukan perbandingan untuk mendapatkan tingkat akurasi dari masing-masing algoritma klasifikasi menggunakan metode validasi 10-fold cross validation dan metode perbandingan uji beda parametrik t-test. Dari uji parametrik t-test diperoleh hasil algoritma decision tree (C4.5) lebih dominan daripada algoritma yang lain, berikutnya bisa dikatakan algoritma naive bayes, logistic regression, dan neural network memiliki akurasi yang sama, namun demikian algoritma logistic regression dan neural network tidak lebih baik dari algoritma k-nearest neighbor.
Perancangan Sistem Informasi Wisata Kopeng Berbasis Web dengan Metode Waterfall Aji Priyambodo; Prihati Prihati; Kristiawan Nurdianto
Jurnal Cakrawala Informasi Vol 2 No 1 (2022): Juni 2022
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat (LPPM) - Institut Teknologi dan Bisnis Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54066/jci.v2i1.176

Abstract

Kopeng merupakan salah satu tempat wisata yang sangat diminati masyarakat. Tempat wisata yang ada terus bertambah dari waktu ke waktu. Sistem informasi Wisata Kopeng berbasis web dibuat dengan tujuan memberi kemudahan bagi masyarakat untuk memperoleh informasi tentang tempat-tempat wisata yang ada di Kopeng dan sekitarnya sesuai dengan kategori yang diinginkan oleh masyarakat dan untuk mengelola file-file tempat wisata, toko oleh-oleh, atau penginapan yang sudah bergabung dengan sistem. Pemakai dari sistem ini terdiri dari masyarakat umum, toko oleh-oleh, penginapan dan tempat wisata. Masyarakat dapat melakukan pencarian tempat wisata yang diinginkan, mengisi buku tamu dan kontak dengan administrator. Tempat wisata, penginapan, dan toko oleh-oleh yang sudah bergabung dalam sistem dapat melakukan hal yang sama dengan masyarakat umum, selain itu juga dapat melakukan login anggota, upload file, dan membuat direktori. Administrator dapat melakukan pengaktifan dan menonaktifkan anggota sistem. Sistem informasi dalam penelitian ini diimplementasikan dengan bahasa pemrograman web PHP dan basis data MySQL yang dalam pengembangannya digunakan pendekatan system development life cycle yang meliputi analisa, desain, implementasi, dan pengujian.
Analisis dan Komparasi Algoritma Klasifikasi untuk Prediksi Kerugian Tower Provider Akibat Penalti yang Diberikan oleh Operator Telekomunikasi karena Keterlambatan Penyelesaian Pekerjaan oleh Tower Provider Siska Narulita; Prihati Prihati; Aji Priyambodo
Jurnal Cakrawala Informasi Vol 2 No 2 (2022): Desember: Jurnal Cakrawala Informasi
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat (LPPM) - Institut Teknologi dan Bisnis Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54066/jci.v2i2.233

Abstract

Penalti adalah denda yang diberikan oleh operator telekomunikasi selaku pemberi pekerjaan kepada tower provider (perusahaan penyedia menara telekomunikasi). Penalti ini diberikan karena waktu penyelesaian pekerjaan melebihi batas waktu yang ditentukan. Untuk mengurangi tingkat kerugian perusahaan yang diakibatkan oleh penalti dari operator telekomunikasi, maka tower provider itu sendiri harus bisa mengambil langkah untuk mencegah atau menghindari penalti dari operator telekomunikasi dengan cara memprediksi penalti yang akan akan diterima oleh tower provider. Pada penelitian ini digunakan algoritma klasifikasi seperti decision tree (C4.5), naive bayes, k-nearest neighbor, logistic regression, dan neural network. Dengan kelima algoritma klasifikasi ini dilakukan perbandingan untuk mendapatkan tingkat akurasi dari masing-masing algoritma klasifikasi menggunakan metode validasi 10-fold cross validation dan metode perbandingan uji beda parametrik t-test. Dari uji parametrik t-test diperoleh hasil algoritma decision tree (C4.5) lebih dominan daripada algoritma yang lain, berikutnya bisa dikatakan algoritma naive bayes, logistic regression, dan neural network memiliki akurasi yang sama, namun demikian algoritma logistic regression dan neural network tidak lebih baik dari algoritma k-nearest neighbor.
Co-Authors Aditya Eka Widyantoro Aji Priyambodo Andreas Tigor Oktaga, Andreas Chrisna Hidayat Kartika Imam Santoso Kristiawan Nurdianto Martinus Apun Heses Munadi Munadi Siska Narulita Sri Waluyo