Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
4.572
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Seminar Nasional Informatika (SEMNASIF) KLIK (Kumpulan jurnaL Ilmu Komputer) (e-Journal) Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) Jurnal Teknovasi : Jurnal Teknik dan Inovasi Mesin Otomotif, Komputer, Industri dan Elektronika J-SAKTI (Jurnal Sains Komputer dan Informatika) KOMIK (Konferensi Nasional Teknologi Informasi dan Komputer) The IJICS (International Journal of Informatics and Computer Science) Journal of Computer System and Informatics (JoSYC) Jurnal Sistem Komputer dan Informatika (JSON) JUKI : Jurnal Komputer dan Informatika TIN: TERAPAN INFORMATIKA NUSANTARA Brahmana : Jurnal Penerapan Kecerdasan Buatan Journal of Computer Networks, Architecture and High Performance Computing Jurasik (Jurnal Riset Sistem Informasi dan Teknik Informatika) RESOLUSI : REKAYASA TEKNIK INFORMATIKA DAN INFORMASI JPM: JURNAL PENGABDIAN MASYARAKAT Jurnal Manajemen Informatika Jayakarta Journal of Informatics Management and Information Technology Journal of Social Responsibility Projects by Higher Education Forum KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer International Journal of Basic and Applied Science J-SAKTI (Jurnal Sains Komputer dan Informatika) JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi) BEES: Bulletin of Electrical and Electronics Engineering TECHSI - Jurnal Teknik Informatika JOMLAI: Journal of Machine Learning and Artificial Intelligence Prosiding SeNTIK STI&K Jurnal Inovasi Artificial Intelligence & Komputasional Nusantara (JRSIKOM) Jurnal Riset Sistem Informasi dan Aplikasi Komputer
Sundari Retno Andani
STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar
Aerospace Engineering Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Astronomy Automotive Engineering Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Dentistry Earth & Planetary Sciences Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Health Professions Immunology & microbiology Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Materials Science & Nanotechnology Mathematics Mechanical Engineering Medicine & Pharmacology Neuroscience Nursing Physics Public Health Social Sciences Transportation Veterinary Other

Published : 54 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 54 Documents
Search

 2   3   4   5   6 
Sistem Pendukung Keputusan Produksi Kue Rumahan berbasis Fuzzy Inferensi dengan Algoritma Tsukamoto Nurhasanah; Diki Irmansyah; Chikita Indah Felisa; Sundari Retno Andani
Jurnal Inovasi Artificial Intelligence & Komputasional Nusantara Vol. 1 No. 1 (2024): Volume 1 No 1 Tahun 2024
Publisher : PT Siantar Codes Academy Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.260396/k1m1r748

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan algoritma fuzzy tsukamoto agar untuk memprediksi produk pada Risol Pasir dan untuk meningkatkan produksi yang lebih efektif. Variabel yang digunakan untuk memprediksi produk Risol pasir adalah permintaan, persediaan, produksi. Sumber data penelitian ini diperoleh dengan cara wawancara dan observasi langsung ke tempat Produksi Risol Pasir yang berada di Mahanda Kec.Siantar, Kab. Simalungun. Diharapkan hasil penelitian ini dapat membantu para pengusaha risol Pasir dalam memproduksi risol Pasir khususnya bagi pengusaha risol yang berada di rumahan. 
Penerapan Fuzzy Mamdani Untuk Sistem Pendukung Keputusan Dalam Pemilihan Universitas Terbaik Di Kota Pematang Siantar Anbia Nuansyah; Sandy Hardiansyah; Samantha Arta Sinuhaji; Sundari Retno Andani
Jurnal Inovasi Artificial Intelligence & Komputasional Nusantara Vol. 1 No. 1 (2024): Volume 1 No 1 Tahun 2024
Publisher : PT Siantar Codes Academy Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.260396/hg9ree71

Abstract

Dalam era globalisasi dan persaingan yang semakin ketat di duniapendidikan tinggi, pemilihan universitas merupakan keputusan penting bagicalon mahasiswa yang dapat memengaruhi jalur karir dan perkembanganpribadi mereka. Kota Pematang Siantar, seperti banyak kota lainnya diseluruh dunia, menawarkan beragam institusi pendidikan tinggi denganberbagai program studi, fasilitas, dan reputasi. Namun, proses memilihuniversitas yang sesuai dengan kebutuhan dan aspirasi sering kali rumit danmenantang.Dalam menghadapi kompleksitas ini, sistem pendukung keputusan (SPK)menjadi instrumen penting untuk membantu calon mahasiswa dalammengatasi ketidakpastian dan memperoleh keputusan yang lebihterinformasi. Teknologi yang semakin maju memungkinkan pengembanganSPK yang lebih canggih dan tepat sasaran. Salah satu pendekatan yangmenjanjikan adalah penerapan logika fuzzy, khususnya metode FuzzyMamdani, yang efektif dalam menangani ketidakpastian dan kompleksitasdalam pengambilan keputusan.Studi ini bertujuan untuk menerapkan teknik Fuzzy Mamdani dalamkonteks pemilihan universitas terbaik di Kota Pematang Siantar. Denganmempertimbangkan faktor-faktor seperti reputasi universitas, biayapendidikan, jarak, dan fasilitas, kami membangun model SPK yang dapatmemberikan rekomendasi yang tepat kepada calon mahasiswa.
Fuzzy Mamdani Menentukan Siswa Teladan Pada Sekolah Madrasah Aliyah Swasta Islam Tanah Jawa Yumni Syabrina Agustina Lubis; Laila Kumalasari; Fikri Wicaksono; Sundari Retno Andani
Jurnal Inovasi Artificial Intelligence & Komputasional Nusantara Vol. 1 No. 1 (2024): Volume 1 No 1 Tahun 2024
Publisher : PT Siantar Codes Academy Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.260396/y9sqpz94

Abstract

Menentukan siswa teladan merupakan salah satu kegiatan pentingdisekolah untuk mengevaluasi prestasi dan perilaku baik siswa. Namunmenentukan siswa teladan sering kali melibatkan kriteria dan penilaianyang subjektif dan kompleks. Penelitian ini bertujuan untukmengembangkan sistem pendukung keputusan berbasis logika fuzzymamdani, yang membantu menentukan siswa teladan secara lebih objektifdan terukur. Metode fuzzy mamdani digunakan untuk memodelkanpengambilan keputusan dengan mempertimbangkan beberapa kriteriaevaluasi seperti absensi, prestasi, dan kepribadian. Hasil pengujianmenunjukkan bahwa sistem pendukung keputusan berbasis logika fuzzymamdani dapat memberikan rekomendasi kepada siswa teladan denganlebih obyektif dan sesuai dengan kriteria evaluasi yang telah ditetapkanpihak sekolah. Penelitian ini diharapkan dapat membantu sekolahmengatasi penentuan siswa teladan secara lebih terorganisir dan transparan
Assessment of Student Learning at Nusantara Private Junior High School Tanah Jawa Using the Fuzzy Tsukamoto Method Purba, Jodika Putra Markus; Nailah Hafsah; Harahap, Nesa Pratiwi; Nurhalizah, Shanda; Andani, Sundari Retno
(JRSIKOM) Jurnal Riset Sistem Informasi dan Aplikasi Komputer Vol. 1 No. 2 (2025): Volume 1 Nomor 2 Tahun 2025
Publisher : PT Siantar Codes Academy Publisher

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

Abstract

Student learning assessment is an essential part of the educational process, aimed at determining the achievement of student competencies. However, in practice, assessments often involve elements of subjectivity, particularly in evaluating attitude and participation. Therefore, an approach capable of handling uncertainty and imprecise data is needed. This study aims to develop a student learning assessment system using the Fuzzy Tsukamoto method at Nusantara Private Junior High School Tanah Jawa. The system uses three input variables: assignment scores, exam scores, and student participation. The output of the system is categorized into four assessment levels: Poor, Fair, Good, and Excellent. The results of this study indicate that the Fuzzy Tsukamoto approach can produce outcomes consistent with teacher evaluations and help improve the objectivity of student assessments.
EVALUATION OF SOCIAL ASSISTANCE RECIPIENT ELIGIBILITY BASED ON INCOME AND NUMBER OF DEPENDENTS USING THE FUZZY MAMDANI APPROACH Andhini, Avrillia; Amelia, Alin; Antika, Anggi; Harianja, Lexa; Andani, Sundari Retno
(JRSIKOM) Jurnal Riset Sistem Informasi dan Aplikasi Komputer Vol. 1 No. 2 (2025): Volume 1 Nomor 2 Tahun 2025
Publisher : PT Siantar Codes Academy Publisher

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

Abstract

This study aims to evaluate the eligibility of social assistance recipients by considering income and family dependents using the Mamdani fuzzy logic approach. A key issue in the current selection process of social assistance recipients lies in the limitations of binary classification methods, which are rigid and incapable of fully representing the diversity of socioeconomic conditions in society. By applying the Mamdani fuzzy method, this research incorporates linguistic variables such as "low income" and "large number of dependents" into a more adaptive and continuous assessment system.The study employs primary data collected from 20 respondents, with income ranging from Rp100,000 to Rp900,000 and family dependents ranging from 1 to 6 individuals. The developed fuzzy model uses three membership functions for each input and output variable to enhance the system’s sensitivity to data variations. Fuzzy inference is conducted based on Mamdani rules, while defuzzification utilizes the centroid method to produce eligibility scores on a continuous scale of 0 to 100. The findings demonstrate that the Mamdani fuzzy approach yields a more equitable, transparent, and realistic classification of eligibility for social assistance.As a practical contribution, this study also provides a MATLAB script implementation that can be easily adapted and applied by local governments or social organizations in data-driven selection processes for social assistance recipients.
Enhancing Lung Cancer Detection: Optimizing CNN Architectures through Hyperparameter Tuning Sundari Retno Andani; Poningsih; Abdul Karim
Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) Vol 9 No 4 (2025): August 2025
Publisher : Ikatan Ahli Informatika Indonesia (IAII)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29207/resti.v9i4.6357

Abstract

TThis study aimed to compare the performance of various Convolutional Neural Network (CNN) architectures, including LeNet, ResNet, AlexNet, GoogleNet, VGGNet, and the proposed model, in medical image classification for disease detection. The proposed model was developed by adding additional layers and fine-tuning the hyperparameters in the ResNet architecture to enhance its ability to extract complex features. The training and testing processes were conducted using an augmented X-ray image dataset to increase the data diversity. The results indicate that the proposed model achieved the highest testing accuracy of 76.33%, surpassing other models in terms of accuracy, precision, recall, and F1-score. Although there are some limitations in specificity and the Matthews Correlation Coefficient (MCC), the proposed model still demonstrates better generalization ability, with an AUC-ROC score approaching an optimal value. These findings suggest that the proposed model has advantages in medical image classification and holds potential for further development to enhance disease classification accuracy.
Implementasi Algoritma C4.5 Untuk Mengukur Tingkat Kepuasan Mahasiswa yang Berlangganan Wifi Indihome Kiswara, Qodrat; Safii, M.; Andani, Sundari Retno; Lubis, Muhammad Ridwan; Renaldi, Renaldi
TIN: Terapan Informatika Nusantara Vol 4 No 9 (2024): February 2024
Publisher : Forum Kerjasama Pendidikan Tinggi (FKPT)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47065/tin.v4i9.4918

Abstract

The urgency of research on satisfaction levels is closely related to the success and desires of a business or organization. Without a good understanding of customer satisfaction, a company or organization may lose market share, face declining sales, or even face failure. Therefore, this research must be carried out regularly and continuously. The purpose of this research is to determine the level of customer satisfaction and to determine the dominant service quality that influences the quality of service provided by PT Telkom Indihome to customers. In this research, researchers used the C4.5 Algorithm data mining technique. The research data source used was by making observations and distributing questionnaires to customers of PT Telkom Pematangsiantar City. In this case, researchers used assessment attributes, namely service quality, accessibility and product quality. This research is expected to provide information and input to PT Telkom Indihome in the form of evaluations in improving network quality. The results of the research conducted by the author obtained the following conclusion, namely that Data Mining with the C4.5 Algorithm can classify the measurement of satisfaction levels of STIKOM Tunas Bangsa students who subscribe to Indihome WiFi. The accuracy results obtained by this research were 75.00% with the average student who subscribed to Indihome WiFi stating that they were satisfied.
ANALISA TINGKAT KEPUASAN REKANAN PADA CV KARYA ABSHOR PEMATANG SIANTAR MENGGUNAKAN ALGORITMA C4.5 Ardilla, Ririn; Andani, Sundari Retno; Safii, M.
Jurnal Manajamen Informatika Jayakarta Vol 4 No 1 (2024): JMI Jayakarta (February 2024) Seleksi Paper SENATIKA-4 (October 2023)
Publisher : Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Jayakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52362/jmijayakarta.v4i1.1307

Abstract

CV Karya Abshor Pematang Siantar is a company engaged in the procurement of goods and services, where this company can meet consumer needs such as operational support equipment, photocopy printing, contractors, leveransir, distributors and suppliers. There are many goods and services procurement businesses that offer various promos, prizes, and at low prices. If the customer is not satisfied with it, all will be in vain. The purpose of this study is to help CV owners. Karya Abshor knows the benchmark for partner satisfaction to be able to compete with other partner companies. Researchers will analyze partner satisfaction with attributes of service, performance, speed, convenience, cooperation, and satisfaction. By utilizing data mining techniques from the three tests that have been carried out on the partner satisfaction dataset distributed to 73 partners, it can be predicted using the C4.5 algorithm (decision tree) with an accuracy result of 95.45% with the help of the RapidMiner 8.1 tool. With these results, it can be used to measure the level of partner satisfaction with the procurement company CV Karya Abshor.[1] The author suggests that this research can be developed again using other methods and algorithms to get a comparison of results and steps to use them. And it's best to use more data and attributes to produce more accurate rules and be able to compare the classification process.
Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Karyawan Terbaik Pada Kantor Badan Pusat Statistik Dengan Menggunakan Metode Mamdani Destian, Rizieq; Akhfa Sinaga, Fatika Fajar; Aulya, Agil; Sundari Retno Andani
(JRSIKOM) Jurnal Riset Sistem Informasi dan Aplikasi Komputer Vol. 1 No. 3 (2025): Volume 1 Nomor 3 Tahun 2025
Publisher : PT Siantar Codes Academy Publisher

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

Abstract

Penilaian kinerja karyawan merupakan aspek penting dalam menentukan kualitas sumber daya manusia di suatu organisasi. Namun, proses evaluasi ini seringkali bersifat subjektif dan tidak konsisten. Untuk mengatasi masalah tersebut, penelitian ini menerapkan metode Mamdani Fuzzy Inference System sebagai alat bantu dalam pengambilan keputusan guna menentukan karyawan terbaik berdasarkan tiga kriteria utama: Disiplin, Produktifitas, dan Kerja Sama. Setiap kriteria diklasifikasikan ke dalam tiga tingkat keanggotaan fuzzy, yaitu Bagus, Sedang, dan Buruk (untuk Produktifitas dan Kerja Sama) serta On Time, Terlambat, dan Selalu Terlambat (untuk Disiplin). Proses fuzzyfikasi dilakukan untuk menentukan derajat keanggotaan dari masing-masing nilai input, dilanjutkan dengan proses inferensi menggunakan 27 aturan fuzzy yang telah ditentukan sebelumnya. Hasil dari inferensi kemudian dideskripsikan melalui proses defuzzifikasi menggunakan metode centroid untuk menghasilkan nilai akhir (crisp value) sebagai dasar peringkat karyawan. Hasil implementasi menunjukkan bahwa metode ini mampu memberikan penilaian yang lebih adil dan objektif. Contohnya, karyawan atas nama Fitriani Siboro memperoleh nilai tertinggi yaitu 88.57, karena memiliki kombinasi nilai disiplin, produktifitas, dan kerja sama yang optimal. Dengan demikian, metode Mamdani fuzzy terbukti efektif digunakan sebagai sistem pendukung keputusan dalam penilaian karyawan terbaik.
Penerapan Metode Fuzzy Mamdani untuk Menentukan Jumlah Produksi Tempe Arjun Darma Hutasuhut; Dipa Fahrezy Situmorang; Fadli Alfaridz Sinuraya; Giffari Zakka Waly; Sundari Retno Andani
(JRSIKOM) Jurnal Riset Sistem Informasi dan Aplikasi Komputer Vol. 1 No. 3 (2025): Volume 1 Nomor 3 Tahun 2025
Publisher : PT Siantar Codes Academy Publisher

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

Abstract

Menentukan jumlah produksi tempe yang optimal merupakan tantangan signifikan bagi pelaku UMKM, karena berbagai faktor seperti fluktuasi permintaan pasar, ketersediaan bahan baku, serta kondisi suhu lingkungan yang berubah-ubah sangat mempengaruhi keputusan produksi. Kesalahan dalam penetapan jumlah produksi dapat berakibat pada pemborosan bahan baku, stok berlebih, atau kekurangan pasokan, yang dapat menghambat efisiensi bisnis. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, penelitian ini bertujuan untuk merancang sistem pendukung keputusan berbasis metode Fuzzy Mamdani, yang memungkinkan penyesuaian jumlah produksi secara lebih adaptif dan rasional. Sistem ini menggunakan tiga variabel input utama, yaitu permintaan pasar, persediaan kedelai, dan suhu lingkungan, yang masing-masing dikategorikan ke dalam tiga kelas linguistik. Kombinasi ketiga variabel tersebut menghasilkan 27 aturan fuzzy berbasis logika IF-THEN, yang digunakan dalam proses inferensi dengan pendekatan Mamdani. Hasil akhirnya diperoleh melalui metode defuzzifikasi centroid, yang mengubah hasil inferensi fuzzy menjadi keputusan produksi yang dapat diimplementasikan.Sistem ini diimplementasikan menggunakan MATLAB dan diuji melalui data simulasi untuk menilai keakuratan dan efektivitasnya dalam memberikan rekomendasi produksi. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu menghasilkan rekomendasi jumlah produksi yang sesuai dengan kondisi input yang diberikan. Dengan demikian, sistem ini dapat menjadi alat bantu yang fleksibel dan efisien bagi pelaku usaha tempe dalam mengambil keputusan produksi yang lebih optimal serta mengurangi risiko pemborosan atau kekurangan pasokan.
Co-Authors Abdul Karim Abdullah Ahmad Achmad Noerkhaerin Putra Agung Pratama Agus Perdana Windarto Akhfa Sinaga, Fatika Fajar alfin, alfin Amelia, Alin Aminuyati Anas Santriaji Anbia Nuansyah Andhini, Avrillia Angga Riadi Angga Wisesa Antika, Anggi Aprilia Syahputri Ardilla, Ririn Aritonang, Romulo P. Arjun Darma Hutasuhut Aulya, Agil Bellarmino Wira Permana Chikita Indah Felisa Damayanti, Elok Dedi Suhendro Dedy Hartama Delima Syah Putri Sinaga Destian, Rizieq Dewi Fortuna Efendi Dewi, Rafiqa Diki Irmansyah Dinata, Agin Dipa Fahrezy Situmorang Dyla Tri Aulia Fadli Alfaridz Sinuraya Farhan Khadafi Fikri Wicaksono Fitri Amalia Giffari Zakka Waly Gultom, Devi Hady Nurwahid , Teguh Handrizal Handrizal Handrizal Handrizal Harahap, Nesa Pratiwi Harianja, Lexa Hasudungan Siahaan Hendry Qurniawan Iin Parlina Ika Okta Kirana Ika Purnama Sari Ilham Syahputra Saragih Indra Gunawan Irawan Irawan Irawan Irawan Irfan Sudahri Damanik Jalalludin Jalalludin Jalaluddin Jalaluddin Jaya Tata Hardinata Khoriatul Sadrina Zendrato Kiki Aidi Saputra Kiswara, Qodrat Laila Kumalasari MARIA BINTANG Mario Junianto Manurung Mawada, Mawada Mhd Gading Sadewo Muhammad Ifnu Suhada Muhammad Irfan Muhammad Ridwan Lubis Muhammad Ridwan Lubis Muhammad Ridwan Lubis Muhammad Safii Muhammad Soleh Nailah Hafsah Naufal Azmi Ginting Niken Ayunda Nur, Khairun Nisa Arifin Nurhalizah, Shanda Nurhasanah Nurhasni, Dhyna Poning Sih Poningsih Poningsih Poningsih Poningsih Poningsih Poningsih Poningsih Poningsih Poningsih Poningsih Poningsih, Poningsih Pray Argalova Sinaga Purba, Jodika Putra Markus Qurniawan, Hendry Rafiqa Dewi Rafiqa Dewi Renaldi Renaldi Rika Asma Dewi Rika Nur Adiha Rizal Efendi Rizki Pratama Rusmansyah Rusmansyah Sadewo, Mhd Gading Safii, M. Sahendra Fahreza Samantha Arta Sinuhaji Sandy Hardiansyah Simanjuntak, Apriando Sinaga, Rahmadani Fitri Sinurat, Michael Sergio Vernandez Siregar, Zulia Almaida Solikhun Solikhun Solikhun Solikhun Solikhun Solikhun Solikhun, Solikhun Suci Rizki Ramadhani Damanik Suhada Suhada, Suhada Sumarlin, S Syafwan, Chalik Syahrul Ramadan Wanto, Anjar Wibowo, Subastian Widodo Saputra Yumni Syabrina Agustina Lubis Zepri Pratama Ziyan, Yan Zulaini Masruro Nasution Zulia Almaida Siregar