Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
5.066
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Transportasi Rekayasa Sipil Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Jurnal Teknik Sipil SemanTIK : Teknik Informasi Jurnal Ilmiah Universitas Batanghari Jambi JURNAL PENDIDIKAN TAMBUSAI Indonesian Journal of Applied Informatics Simtek : Jurnal Sistem Informasi dan Teknik Komputer Sang Pencerah: Jurnal Ilmiah Universitas Muhammadiyah Buton Stabilita : Jurnal Ilmiah Teknik Sipil Fakultas Teknik Universitas Halu Oleo Kendari JMTS: Jurnal Mitra Teknik Sipil INTEGRITAS : Jurnal Pengabdian JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) JTIULM (Jurnal Teknologi Informasi Universitas Lambung Mangkurat) Jurnal Pengabdian Masyarakat Ilmu Terapan (JPMIT) Edu Society: Jurnal Pendidikan, Ilmu Sosial dan Pengabdian Kepada Masyarakat Journal of Artificial Intelligence and Digital Business Indonesian Journal of Multidisciplinary on Social and Technology JPNM : Jurnal Pustaka Nusantara Multidisiplin J-SIGN (Journal Of Informatics, Information System, And Artificial Intelligence) ANIMATOR SISFOTENIKA Jurnal PETISI (Pendidikan Teknologi Informasi)
Statiswaty
Halu Oleo University
Religion Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Social Sciences Transportation Other

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

Found 8 Documents
Search
Journal : animator

 1 
Naive NAÏVE BAYES CLASSIFIER TERHADAP SENTIMENT ANALYSIS MENGENAI PSSI SETELAH TRAGEDI KANJURUHAN MALANG Ahmad Faldhi Yudianto; Statiswaty; Natalis Ransi; Ihsan Sarita
Jurnal Informatika Ilmu Komputer dan Sistem Informasi Vol. 1 No. 2 (2023): Volume 1 Nomor 2 Tahun 2023
Publisher : Jurnal Informatika Ilmu Komputer dan Sistem Informasi

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

Abstract

Informasi merupakan sesuatu yang penting dikarenakan dari informasi seseorang dapat mengetahui info yang ada seperti kondisi dalam masyrakat saat ini, dalam beberapa kumpulan informasi dapat menghasilkan informasi baru, hal ini disebut penggalian data atau biasa disebut data mining, penerapan data mining dapat membantu untuk menganalisa data yang diperoleh menjadi sebuah inofrmasi yang sebelumnya tidak dapat terlihat oleh mata pembaca, salah satu variasi tersebut yaitu text mining. Salah satu bentuk implementasi text mining adalah analisis sentimen yang merupakan proses menganalisis potongan teks dengan menentukan nada emosional yang mereka bawa, apakah itu positif ataupun negatif. Penelitian ini berfokus pada analisis sentimen masyarakat pada platform Twitter tragedi Kanjuruhan yang berfokus kepada kinerja PSSI menggunakan metode Naïve Bayes Classifier. Naïve Bayes Classifier adalah metode klasifikasi statistik yang dapat memprediksi probabilitas keanggotaan kelas. Berdasarakan hasil penelitian menggunakan 1500 dataset, dengan dataset 80:20 memiliki evaluasi yang cukup baik untuk efektivitas pada metode Naive Bayes Classifier pada kasus analisis sentimen. Penggunaan metode tersebut memiliki hasil sentimen negatif yang banyak dari masyarakat terhadap PSSI daripada sentimen positif setelah tragedi Kanjuruhan.
IMPLEMENTASI METODE PEWARNAAN GRAF MENGGUNAKAN ALGORITMA GREEDY UNTUK MENENTUKAN JADWAL MATA PELAJARAN PADA SMKN 4 KENDARI: Studi kasus : SMK Negeri 4, Kota Kendari Provinsi Sulawesi Tenggara Muhammad Fadel; Bambang Pramono; Statiswaty
Jurnal Informatika Ilmu Komputer dan Sistem Informasi Vol. 1 No. 2 (2023): Volume 1 Nomor 2 Tahun 2023
Publisher : Jurnal Informatika Ilmu Komputer dan Sistem Informasi

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

Abstract

Dalam pembuatan jadwal mata pelajaran di SMK Negeri 4 Kendari masih dikerjakan secara manual, yaitu menggunakan Microsoft Office Excel. Sistem penjadwalan manual yang diterapkan saat ini adalah berdasarkan hasil rapat guru. Selain itu, masih terdapat kesalahan-kesalahan yang terjadi, seperti adanya mata pelajaran dan guru yang akan mengajar di waktu yang sama tetapi di kelas yang berbeda. Untuk membantu pengolahan jadwal mata pelajaran, diperlukan adanya suatu sistem informasi penjadwalan agar jadwal kegiatan belajar mengajar dapat terselesaikan dengan cepat dan akurat serta mengurangi tingkat kesalahan yang biasa terjadi. Metode yang diterapkan pada sistem yang akan dikembangkan adalah metode pewarnaan graf dengan menggunakan algoritma greedy. Pewarnaan graf yaitu pemberian warna pada elemen graf yang akan dijadikan subjek dalam memahami suatu permasalahan dengan menentukan jumlah hasil minimum pada pewarnaan graf adalah algoritma Greedy. Algoritma ini dapat mencari solusi untuk penjadwalan mata pelajaran dengan cara menggunakan tolak ukur mata pelajaran, kelas, dan jam pelajaran yang telah terhubung dengan masing-masing guru mata pelajaran sekolah. Penerapan algoritma greedy dapat membantu penjadwalan pada sekolah tersebut mulai dari penentuan komponen yang digunakan pada saat penjadwalan hingga penentuan hari pada masing-masing mata pelajaran untuk tiap kelas.
SEGMENTASI PEMETAAN PELANGGAN POTENSIAL MENGGUNAKAN ALGORITMA DBSCAN DENGAN RFM MODEL BERBASIS WEB Ipa Rezky Cahyani Pata; Statiswaty; Natalis Ransi
Jurnal Informatika Ilmu Komputer dan Sistem Informasi Vol. 1 No. 2 (2023): Volume 1 Nomor 2 Tahun 2023
Publisher : Jurnal Informatika Ilmu Komputer dan Sistem Informasi

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

Abstract

Analisis perilaku pelanggan adalah salah satu cara bagi perusahaan untuk mendapatkan pemahaman lebih baik mengenai selera pasar dan menciptakan kesempatan bisnis baru dengan cara menggunakan tahap analisis data yang sistematik untuk memahami dan berhubungan dengan pelanggan menjadi pembahasan menarik dalam pengelolaan hubungan pelanggan. Kemampuan menghasilkan informasi yang bermanfaat dari data menjadi isu penting dalam pengelolaan industri, menunjukkan pentingnya pengelola industri melakukan teknik penggalian data untuk menemukan informasi tersembunyi pelanggan yang diperoleh dari data pelanggan terdahulu dan menentukan strategi pengelolaan hubungan pelanggan yang efektif. Pada penelitian ini digunakan kombinasi antara RFM Model dan algoritma algoritma Density-Based Spatial Clustering Of Aplication With Noise (DBSCAN) dalam proses penerapan guna mengetahui segmentasi pelanggan potensial. Selain itu, penelitian ini bertujuan untuk menerapkan algoritma DBSCAN dengan RFM Model Berbasis Web pada sebuah sistem segmentasi pemetaan pelanggan potensial. Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan, memiliki beberapa kesimpulan antara lain : (1) Sistem informasi segmentasi pelanggan yang telah dibangun telah berhasil menerapkan algoritma DBSCAN dan RFM Model. (2) Berdasarkan pengujian nilai silhoutte coefficient yang ditunjukkan menunjukkan bahwa hasil cluster yang terbentuk dapat dikatakan sebagai hasil cluster dengan struktur baik dikarenakan nilai silhoutte coefficient keseluruhan memenuhi berdasarkan interval nilai struktur baik yakni 0,51 – 0,70.
SISTEM MONITORING PINTU PEMBENDUNG AIR OTOMATIS MENGGUNAKAN ALGORITMA FUZZY BERBASIS PROTOTYPE: Studi Kasus (Bendungan Larobay) Harninda Wulandari; Statiswaty; Ilham Julian Effendi; Sutardi
Jurnal Informatika Ilmu Komputer dan Sistem Informasi Vol. 1 No. 2 (2023): Volume 1 Nomor 2 Tahun 2023
Publisher : Jurnal Informatika Ilmu Komputer dan Sistem Informasi

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

Abstract

Desa Bahutara, Kecamatan Kontukowuna, Kabupaten Muna merupakan salah satu daerah yang jika curah hujan tinggi maka akan terjadi bencana banjir. Hal ini terjadi dikarenakan meluapnya bendungan di daerah tersebut sehingga merugikan masyarakat yang tinggal di sekitaran sungai yang mengakibatkan beberapa rumah warga tergenang air. Apabila hujan turun secara tiba-tiba dan dengan curah yang sangat deras maka akan membuat warga kesulitan untuk membuka tutup pintu bendungan tersebut. Dikarenakan adanya kesulitan dalam membuka pintu bendungan saat terjadi hujan, sehingga perlu dirancang dan dibangun sistem monitoring pintu bendungan otomatis. Sistem yang akan dibangun menggunakan algoritma fuzzy dikarenakan proses perhitungan yang cepat dan akurat serta tidak perlu melewati proses defuzzyfikasi yang membuat proses perhitungan menjadi lama. Adapun tujuan penelitian ini yaitu untuk membangun sistem monitoring dan alat pendeteksi pintu pembendung air secara otomatis Pada pengujian keakuratan sensor dilakukan dalam 9 kali percobaan, pada percobaan pertama sampai percobaan ketiga dan pada percobaan ketujuh dan kesembilan ketinggian air dalam wadah dengan pembacaan sensor sangat akurat dengan selisih 0 dan nilai galatnya 0. Pada percobaan keempat hingga keenam dan kedelapan keakuratan pembacaan sensor dengan hasil pengukuran manual berkurang dan mendapatkan selisih saat dilakukan percobaan dan mendapatkan rata-rata error 0.013%.
The IMPLEMENTASI DATA MINING MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI PADA SISTEM PERSEDIAAN OBAT Ismiranty Hamsar; Statiswaty; Natalis Ransi
Jurnal Informatika Ilmu Komputer dan Sistem Informasi Vol. 1 No. 2 (2023): Volume 1 Nomor 2 Tahun 2023
Publisher : Jurnal Informatika Ilmu Komputer dan Sistem Informasi

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

Abstract

Persediaan obat di apotek sangat penting untuk memenuhi kebutuhan konsumen akan resepobat. Permasalahan muncul dari batasan tanggal kadaluwarsa setiap obat yang harus dibenahi agarapotek tidak menumpuk persediaan obat sehingga menimbulkan kerugian, karena jenis obatkadaluwarsa cukup banyak, sehingga diperlukan data mining untuk memodelkan yang terbaik.penjualan jenis obat menggunakan algoritma A-prior. Metode asosiasi diperlukan untuk mendeteksikorelasi antara beberapa atribut. Misalnya, jika konsumen membeli obat A, mereka juga akan membeliobat B. Analisis apriori untuk menentukan persyaratan dukungan dan kepercayaanminimum. Berdasarkan hasil pengujian yang dilakukan dapat menunjukan obat yang paling banyakdipakai yang ditunjukkan dengan nilai support yang tinggi yaitu Vitamin B Kompleks tablet 36,13%,Asam Askorbat (Vit C) tablet 50 mg 31,64%, Klorfeniramin Maleat (CTM) tab. 4 mg 31,64%. Tidakada jenis obat yang memiliki nilai support lebih dari 20% dari data transaksi selama bulan November2021.
Komparasi Algoritma Equivalence Class Transformation (ECLAT) dan FP-Growth pada Analisis Data Penjualan Fahrul Ardian Nugroho; Bambang Pramono; Isnawaty; Statiswaty
Jurnal Informatika Ilmu Komputer dan Sistem Informasi Vol. 2 No. 1 (2024): Volume 2 Nomor 1 Tahun 2024
Publisher : Jurnal Informatika Ilmu Komputer dan Sistem Informasi

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

Abstract

Minimarket Sinar Mart Kendari menghadapi persaingan ketat dalam sektor ritel. Masalah pemahaman perilaku konsumen menjadi hal yang harus menjadi perhatian. Saat ini, data penjualan yang berlimpah merupakan sumber yang belum dimanfaatkan secara maksimal. Pemanfaatan data dapat dilakukan dengan teknik data mining, khususnya analisis keranjang belanja. Terdapat beragam algoritma data mining, namun fokus penelitian ini adalah perbandingan algoritma ECLAT dan FP-Growth. Algoritma ini dipilih karena sesuai karakteristik data dan tujuan penelitian. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem analisis menggunakan algoritma ECLAT dan FP-Growth berhasil dibuat. Hal ini terlihat dari suksesnya pengujian black box, manual, dan validitas. Dalam eksperimen menggunakan data 76.168 transaksi, dengan nilai minimum support 0.005%, 0.010%, 0.015%, 0.020%, 0.025% dan 0.030%, serta minimum confidence sebesar 60%, didapati jumlah aturan yang dihasilkan sama. Selain itu pada eksperimen tersebut dapat disimpulkan bahwa ECLAT lebih efisien dalam hal konsumsi memori, sementara FP-Growth lebih cepat dalam menganalisis pola asosiasi baik ketika data yang diproses kecil maupun besar.
Implementasi Metode VCIRS Pada Sistem Pendiagnosa Penyakit Ayam Berbasis Web Statiswaty; Milawati; Tajidun L.M
Jurnal Informatika Ilmu Komputer dan Sistem Informasi Vol. 2 No. 1 (2024): Volume 2 Nomor 1 Tahun 2024
Publisher : Jurnal Informatika Ilmu Komputer dan Sistem Informasi

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

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk merancang sistem untuk mendiagnosa penyakit pada ayam menggunakan metode Variable Centered Intelligent Rule System (VCIRS) dan akurasi diagnosis penyakit pada ayam dengan melihat variabel-variabel yang perlu dipertimbangkan dalam proses diagnosis penyakit pada ayam menggunakan VCIRS, dan bagaimana pengaruhnya terhadap ketepatan hasil diagnosa. Teknik pengumpulan data yang digunakan dalam penelitian ini yaitu kajian pustaka, dan wawancara. Teknik analisis data yang digunakan dalam penelitian ini adala pengumpulan data, analisis data, analisis nilai, analisis variabel, penyajian data, dan penarikan kesimpulan. Metode Variabel Centered Intelligent Rule System (VCIRS) menggunakan pendekatan sistem kecerdasan buatan untuk pengambilan keputusan, dan perhatiannya pada variabel yang relevan dengan masalah yang dihadapi dan aturan-aturan yang dibuat berdasarkan pada pengetahuan yang tersedia tentang variabel-variabel tersebut. Simpulan penelitian ini adalah Metode Variable Centered Intelligent Rule System (VCIRS) dapat diterapkan untuk mendiagnosa penyakit pada ayam berbasis web dengan hasil yang menunjukkan bahwa dari perhitungan pada gejala yang dipilih oleh user setelah memilih inisialisai awal memiliki persentase tingkat keakuratan tertinggi 98,47% dan terendah 50,43% sebagai diagnosa awal penyakit-penyakit pada ayam. Sistem diagnosa penyakit pada ayam berhasil dibangun dengan platform website dan dapat membantu dalam diagnosa penyakit pada ayam
Implementasi Logika Fuzzy Dalam Rancang Bangun Sistem Otomatisasi Ruangan Pemeliharaan Ayam Berbasis Internet Of Things Rifki Muhammadi; Statiswaty; Subardin
Jurnal Informatika Ilmu Komputer dan Sistem Informasi Vol. 2 No. 2 (2024): Volume 2 Number 2 Tahun 2024
Publisher : Jurnal Informatika Ilmu Komputer dan Sistem Informasi

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

Abstract

Peternakan merupakan mata pencaharian penting di Indonesia, umumnya dilakukan secara tradisional. Permasalahan yang sering dialami peternak adalah kondisi kandang yang tidak ideal yang merupakan salah satu faktor penting dalam peningkatan produksi peternakan. Kondisi kandang ayam ideal yang bertujuan membuat keadaan ayam agar terhidar ayam terkena stres dan penyakit. Untuk membantu para peternak dalam melakukan pemantauan diperlukannya teknologi dalam memeriksa keadaan kandang ayam. Alat pemantauan kondisi kandang ayan berbasis android bertujuan untuk membantu peternak dalam mengawasi dan memantau kondisi suhu kelembaban dan gas amonia pada kandang ayam. Untuk mendeteksi suhu serta kelembaban digunakan sensor DHT11 dan untuk mengetahui kondisi gas amonia pada kandang ayan digunakan sensor MQ-135. Dalam Penerapan fuzzyvikasi dilakukan pemantauan suhu kelembaban dan gas amonia untuk pemantauan secara real time dengan tingkat akurasi dan efisien yang baik. Perancangan sistem monitoring kandang ayam dengan memanfaatkan sensor DHT11 dan MQ-135 dari hasil pengujian yang telah didapat, Sistem monitoring kandang ayam dapat berjalan sesuai dengan yang diharapkan yaitu sensor DHT11 mendeteksi suhu serta kelembaban dan MQ-135 dapat mendeteksi gas amonia dan dapat mengatur kecepatan kipas dan tingkat kecerahan lampu Hal tersebut membuktikan bahwa dapat memadukan kondisi kandang meskipun pengguna berada di rumah atau berapa di luar rumah.
Co-Authors Abbas, Muhammad Akram Adiyaksa, Reza Adnan Hakim Adris Ade Putra Ahmad Faldhi Yudianto Aisyah, Pratiwi Nur Anita Puspita Dewi Anshari Nur, Muh. Nadzirin Ardiyanti Putri Aretzy, Alfia Arsyad, La Ode Muhammad Nurrakhmad Asa Hari Wibowo Asmin Asmin, Asmin Aulia Salsabita, Adza Ayu Pratiwi Ayustina Samudin Azis Jaelani, Nasir Bambang Pramono Bambang Pramono Bambang Pramono Baso Mursidi, Baso Christine Florence Kiswanto Esy Anugerah Rahayu Kasim Fadhil Husni Putra Fahrul Ardian Nugroho Firayati Firayati Hadijah, Sitti Nur Harninda Wulandari Hastuti Hastuti I Nyoman Aditia Idzanul Iksan Sinatra Ihsan Sarita Ika Purwanti Ningrum Ika Purwanti Ningrum Ika Purwanti Ningrum, Ika Purwanti Ikhsan, Ainusalbi Al Ilham Julian Efendi Ilham Julian Effendi Ipa Rezky Cahyani Pata Ismiranty Hamsar Isnawaty Isnawaty Isnawaty Isnawaty Isnawaty Isnawaty Isnawaty, Isnawaty Jumadil Nangi Koedoes, Y.A. La Ane La Ode Apriadi La Ode Muhamad Nurrakhmad Arsyad La Welendo Laode Ikhwanul Uzlah Laode M. Iradat Lirna Frischa Dwi Putri LM Bahtiar Aksara LM. Fid Aksara LM. Tajidun LM. Tajidun M. Yamin Mandaya , Iradaf Masikki, Sultan Machmud Hasan Milawati Muh. Ihsan Sarita Muh. Yamin Muh. Yamin Muhammad Budi Dharmawan Muhammad Fadel Muhammad Ihsan Sarita Muhammad Syarif Prasetia, Muhammad Syarif Muhammad Usgan Muntarti, Yun Natalis Ransi Natalis Ransi, Natalis Ni Putu Yuli Sukmarani Ningrati, Zalda Nurafiah, Siti Nurfatzma Ayu Nurfatzma Ayu Pratama, Elko Edy Pratiwi, Arby’in Rahmat Ramadhan Rahmat Ramadhan Ramadhan Tosepu Raviq Gandhu Lahadi Retno Yuliawanti Ridwan Boki Rifki Muhammadi Riska Ayu Pratiwi Riswan M Rizal Rizal Adi Saputra Rizaldy Setiawan Hasanuddin Rosalina Royani, Waode Rusnia Rusnia Ryan Rinaldi Hadistio Santi Santi Silondae, Saskia Randawula Siti Rahmah Basri Sri Wahyuni Sri Wayun Wardani Subardin Subardin Subardin Sulha Sulha Sumiartin Sumiartin Sunarjo, Ida Sriwaty Susilowati Susilowati Susilowaty, Susilowaty Sutardi Sutardi Sutardi Sutardi Sutardi Sutardi Tajidun L.M Try Sugiyarto Soeparyanto Umriati, Umriati Uniadi Mangidi Wa Ode Fahmi Ramadhani Wa Ode Nurhayah Kadir Yulianti Khusumawardani