Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
4.93
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 : 58 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 58 Documents
Search

 2   3   4   5   6 
APLIKASI KASIR BERBASIS WEB TERINTEGRASI DENGAN LAPORAN PENJUALAN MENGGUNAKAN ALGORITMA FLUXSORT (STUDI KASUS: TOKO JOEL, KELURAHAN PUNGGOLAKA, KOTA KENDARI) Laode Ikhwanul Uzlah; Statiswaty Statiswaty; Jumadil Nangi
Simtek : jurnal sistem informasi dan teknik komputer Vol. 11 No. 1 (2026): April 2026
Publisher : STMIK Catur Sakti Kendari

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51876/simtek.v11i1.1772

Abstract

Manual transaction recording in a business triggers calculation errors, difficulties in data retrieval, and delays in reporting. This study aims to develop a web-based cashier application by implementing the Fluxsort algorithm as a data sorting method at the application layer. The system is built using Python/Flask and an SQLite database, and operates offline on a local network. The Fluxsort algorithm is integrated to sort the product list in the Cashier module and sales aggregation reports in the Admin module. This approach effectively avoids repeated query latency on the database server and handles multi-table aggregation values. Functional testing results achieved a 100% success rate across 11 test scenarios. Performance testing proved that the Fluxsort algorithm is capable of completing the sorting of 1,000 random data entries in 16.508 milliseconds. Black Box Testing validated 20 interface scenarios with 100% valid results. User Acceptance Testing (UAT) involving 5 respondents yielded a feasibility index of 91% (Very Good). Therefore, this system is rated Very Feasible and reliable as a digitalization solution for MSME operational needs.
Implementasi Multi-Attribute Utility Theory (MAUT) dan Content-Based Filtering Untuk Pemilihan Dosen Pembimbing dan Dosen Penguji Tugas Akhir I Nyoman Aditia; Statiswaty Statiswaty; Asa Hari Wibowo; LM Fid Aksara; Bambang Pramono; Rizal Adi Saputra
Indonesian Journal of Multidisciplinary on Social and Technology Vol. 4 No. 3 (2026): Juli - Oktober
Publisher : PT Ilmu Data Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.69693/ijmst.v4i3.11695

Abstract

Pemilihan dosen pembimbing dan dosen penguji tugas akhir merupakan proses penting yang sangat memengaruhi kualitas bimbingan, objektivitas penilaian, dan kelancaran penyelesaian studi mahasiswa. Namun, pada banyak perguruan tinggi proses ini masih dilakukan secara manual dan cenderung subjektif, tanpa analisis kesesuaian topik penelitian maupun pemerataan beban akademik dosen secara sistematis. Kondisi tersebut berpotensi menimbulkan ketidaksesuaian antara keahlian dosen dan topik tugas akhir mahasiswa serta distribusi beban bimbingan yang tidak merata. Penelitian ini bertujuan merancang dan membangun sistem pendukung keputusan berbasis web yang mengintegrasikan metode Content-Based Filtering (CBF) dan Multi-Attribute Utility Theory (MAUT). Metode CBF digunakan untuk mengukur kesesuaian antara judul tugas akhir mahasiswa dan publikasi dosen melalui teknik TF-IDF dan Cosine Similarity, sedangkan MAUT menggabungkan nilai kemiripan tersebut dengan kriteria jabatan fungsional, jumlah publikasi lima tahun terakhir, dan beban akademik dosen untuk menghasilkan perangkingan rekomendasi. Sistem dikembangkan menggunakan metode Rational Unified Process (RUP). Pengujian metode dilakukan menggunakan Precision, Recall, F1-Score, dan Korelasi Rank Spearman, sedangkan penerimaan pengguna diukur dengan User Acceptance Testing (UAT). Hasil pengujian CBF memperoleh rata-rata F1-Score 0,5309 untuk kategori pembimbing dan 0,4539 untuk kategori penguji, sedangkan MAUT memperoleh nilai korelasi Spearman 0,40 (pembimbing) dan -0,12 (penguji). Hasil UAT memperoleh nilai penerimaan keseluruhan 84,33% yang termasuk kategori sangat baik. Dengan demikian, sistem yang dikembangkan dinilai dapat diterima dan mampu membantu proses pemilihan dosen secara lebih objektif, efisien, dan terukur.
Deteksi Dini Gejala Stres pada Mahasiswa Berdasarkan Faktor-Faktor Penyebabnya Menggunakan Metode Logistic Regression Auliya Afifah Adnan Hakim; Rizal Adi Saputra; Statiswaty Statiswaty
IJAI (Indonesian Journal of Applied Informatics) Vol 8, No 2 (2024)
Publisher : Universitas Sebelas Maret

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20961/ijai.v8i2.83441

Abstract

Abstrak Di era saat ini, kesehatan mental seringkali diabaikan dibandingkan dengan kesehatan fisik. Hal ini sangat berlaku bagi mahasiswa yang berjuang dengan tekanan yang meningkat dalam kehidupan kuliah. Oleh karena itu, ada kebutuhan mendesak untuk solusi yang dapat mendukung kesehatan mental, salah satunya adalah metode Logistic Regression. Penelitian ini menegaskan efektivitas metode Logistic Regression dalam memprediksi dan mendeteksi dini gejala stres berdasarkan faktor penyebabnya. Eksplorasi fitur dan parameter mengungkap variasi tingkat akurasi, mencapai puncak 95%, diikuti oleh 88% dan 61%. Menganalisis hasil menggunakan Counseling_Service_Use sebagai output menunjukkan keahlian model dalam memprediksi hasil positif, meskipun dengan kecenderungan untuk memprediksi data negatif sebagai positif, dan sebaliknya. Sementara itu, model yang menggunakan Chronic_Illness dan Stress_Level sebagai output menunjukkan kinerja luar biasa dalam memprediksi semua kelas. Secara keseluruhan, penelitian ini memberikan dukungan kuat untuk efektivitas Logistic Regression dalam memprediksi gejala stres, memperkaya pemahaman tentang penerapannya dalam konteks kesehatan mental. Ini menunjukkan bahwa metode ini dapat digunakan sebagai alat yang efektif untuk deteksi dini gejala stres.===============================================AbstractIn the current era, mental health often takes a backseat compared to physical health. This is particularly true for students who are grappling with the increasing pressures of college life. Therefore, there is an urgent need for solutions that can support mental health, one of which is the Logistic Regression method. This study affirms the effectiveness of the Logistic Regression method in predicting and early detecting symptoms of stress based on their causative factors. Exploration of features and parameters revealed variations in accuracy rates, reaching a peak of 95%, followed by 88% and 61%. Analyzing results using Counseling_Service_Use as the output demonstrated the model’s proficiency in predicting positive outcomes, albeit with a tendency to predict negative data as positive, and vice versa. Meanwhile, models employing Chronic_Illness and Stress_Level as outputs exhibited outstanding performance in predicting all classes. Overall, this research provides robust support for the effectiveness of Logistic Regression in predicting stress symptoms, enriching the understanding of its application in the context of mental health. This shows that this method can be used as an effective tool for early detection of stress symptoms.
Penerapan Algoritma Dynamic Priority Scheduling Pada Sistem Pengaduan Tumpukan Sampah Berbasis Web Nurfatzma Ayu; Statiswaty; Sutardi
JPNM Jurnal Pustaka Nusantara Multidisiplin Vol. 3 No. 3 (2025): October : Jurnal Pustaka Nusantara Multidisiplin
Publisher : SM Institute

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59945/jpnm.v3i3.785

Abstract

Permasalahan pengelolaan sampah di wilayah perkotaan seperti di Kelurahan Kambu, Kota Kendari semakin kompleks seiring dengan peningkatan volume sampah yang signifikan. Masyarakat sering kali kesulitan dalam menyampaikan laporan tumpukan sampah, sementara pihak Dinas Lingkungan Hidup menghadapi kendala dalam melakukan penanganan secara cepat karena terbatasnya armada pengangkut dan belum tersedianya sistem pengaduan yang terstruktur. Oleh karena itu, diperlukan sebuah sistem pengaduan yang mampu memproses laporan secara efisien, transparan, dan berbasis skala prioritas. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem berbasis web yang mengelola pengaduan tumpukan sampah menggunakan Algoritma Dynamic Priority Scheduling untuk menentukan urutan penanganan berdasarkan tingkat prioritas. Sistem memprioritaskan laporan berdasarkan empat parameter, yaitu dampak lingkungan (bobot 4), volume sampah (bobot 3), waktu pengaduan (bobot 2), dan jarak lokasi (bobot 1) yang dihitung menggunakan formula Haversine. Data penelitian mencakup informasi lokasi (koordinat geografis), volume sampah, dampak lingkunga dengan 10 sub-kriteria, dan waktu pelaporan. Sistem dibangun menggunakan Laravel, PHP, MySQL, dan LeafletJS, Serta dirancang untuk masyarakat sebagai pelaporan dan admin Dinas Lingkungan Hidup sebagai dirancang untuk masyakat sebagai pelapor dan admin Dinas Lingkungan Hidup sebagai pengelola pengaduan. Pengujian sistem dilakukan melalui evaluasi Algoritma Dynamic Priority Scheduling dengan skenario implementasi perhitungan manual dan User Acceptance Testing (UAT) yang melibatkan 5 responden msyarakat dan 5 responden admin/petugas. Hasil pengujian menunjukkan sistem mampu menghasilkan urutan prioritas yang logis dan objektif dengan tingkat penerimaan sangat baik, yaitu 88.8% untuk masyarakat dan 93.6% untuk admin/petugas. Sistem ini di harapkan dapat meningkatkan efektivitas penanganan pengaduan, transparansi pelayanan publik, partisipasi aktif masyarakat dan responsivitas Dinas Lingkungan Hidup Kota Kendari dalam mengelola tumpukan sampah di Kelurahan Kambu secara berkelanjutan.
Penerapan Algoritma Fuzzy Tsukamoto Pada Analisis Kesesuaian Tanaman Jagung di Sulawesi Tenggara Berbasis Web GIS Sumiartin Sumiartin; Statiswaty Statiswaty; Ilham Julian Efendi
JURNAL PETISI (Pendidikan Teknologi Informasi) Vol. 7 No. 2 (2026): JURNAL PETISI (Pendidikan Teknologi Informasi)
Publisher : Universitas Pendidikan Muhammadiyah Sorong

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36232/jurnalpetisi.v7i2.4436

Abstract

Indonesia merupakan negara agraris di mana sektor pertanian memegang peranan penting dalam pembangunan nasional. Jagung menjadi salah satu komoditas strategis karena digunakan sebagai bahan pangan, pakan ternak, dan bahan baku industri. Sulawesi Tenggara memiliki potensi besar dalam pengembangan jagung, namun produktivitasnya masih tergolong rendah dibandingkan provinsi tetangga. Kondisi ini menunjukkan perlunya strategi pemetaan wilayah yang tepat berdasarkan faktor lingkungan untuk mendukung peningkatan produksi. Seiring kemajuan teknologi, pemanfaatan Web Geographic Information System (Web GIS) memungkinkan analisis spasial yang efisien untuk menentukan wilayah potensial dalam pengembangan jagung. Dalam penelitian ini, algoritma Fuzzy Tsukamoto diterapkan untuk menganalisis kesesuaian wilayah potensial tanaman jagung pada Kabupaten/Kota di Provinsi Sulawesi Tenggara. Kriteria yang digunakan mencakup curah hujan, temperatur, kelembapan udara, dan penyinaran matahari. Metode inferensi fuzzy ini digunakan untuk mengolah data yang bersifat tidak pasti sehingga menghasilkan rekomendasi nilai kesesuaian lahan yang lebih terukur. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem berhasil melewati pengujian black box dengan seluruh fungsi berjalan sesuai kebutuhan pengguna. Selain itu, algoritma Fuzzy Tsukamoto telah diimplementasikan dengan benar dengan nilai MAE sebesar 0.005, yang menandakan hasil perhitungan sistem sangat mendekati perhitungan manual. Sistem Web GIS yang dikembangkan mampu memvisualisasikan variasi tingkat kesesuaian wilayah tanaman jagung di Sulawesi Tenggara, di mana Kolaka, Konawe, Konawe Selatan, dan Konawe Utara masuk kategori Sangat Sesuai (S1); Bombana, Buton Selatan, Buton Tengah, Buton Utara, Kolaka Timur, Muna Barat, Muna, dan Baubau masuk kategori Sesuai (S2); sementara Buton, Kolaka Utara, Konawe Kepulauan, Wakatobi, dan Kendari masuk kategori Sesuai Marginal (S3).
Segmentasi Pelanggan Menggunakan Model RFM dengan Algoritma K-Means++ (Studi Kasus: Mondae Coffee) Wa Ode Fahmi Ramadhani; Bambang Pramono; Statiswaty Statiswaty
RIGGS: Journal of Artificial Intelligence and Digital Business Vol. 5 No. 2 (2026): Mei-Juli
Publisher : Prodi Bisnis Digital Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/riggs.v5i2.11102

Abstract

Mondae Coffee di Kota Kendari masih mengelola pelanggan secara umum sehingga promosi dan program loyalitas belum sepenuhnya dilakukan secara tepat sasaran. Penelitian ini bertujuan menerapkan model Recency, Frequency, Monetary (RFM) dan algoritma K-Means++ untuk melakukan segmentasi pelanggan berbasis data transaksi serta mengimplementasikannya dalam sistem berbasis website. Tahapan penelitian meliputi pra-pemrosesan data, perhitungan nilai RFM, pemberian skor RFM berbasis kuartil, normalisasi data, penentuan jumlah cluster optimal menggunakan Metode Elbow pada rentang K = 2 sampai K = 10, dan proses clustering menggunakan K-Means++. Sistem dikembangkan dengan metode Rational Unified Process (RUP) menggunakan Laravel dan MySQL. Hasil implementasi sistem menunjukkan bahwa nilai K optimal adalah 4 dengan total 500 pelanggan yang berhasil dikelompokkan. Segmentasi menghasilkan empat kelompok pelanggan, yaitu Champions sebanyak 204 pelanggan, Loyal Customers sebanyak 141 pelanggan, Potential Loyalists sebanyak 114 pelanggan, dan New Customers sebanyak 41 pelanggan. Cluster Champions memiliki rata-rata skor RFM tertinggi sebesar 3,26 sehingga layak menjadi target utama strategi pemasaran. Pengujian Black Box terhadap 27 skenario menunjukkan tingkat keberhasilan 100%. Penelitian ini menunjukkan bahwa integrasi RFM, K-Means++, dan sistem berbasis website dapat membantu usaha kedai kopi menyusun strategi pemasaran yang lebih efektif dan berbasis data.
Web-Based Warehouse Logistics and Inventory Management Application Using the Priority Queue Algorithm (Case Study: PT Arga Morini Indotama) Rosalina; Statiswaty Statiswaty; Ryan Rinaldi Hadistio
RIGGS: Journal of Artificial Intelligence and Digital Business Vol. 5 No. 2 (2026): Mei-Juli
Publisher : Prodi Bisnis Digital Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/riggs.v5i2.12797

Abstract

PT Arga Morini Indotama is a nickel mining company whose warehouse logistics and inventory management activities are still handled manually, potentially causing delays in information processing, recording errors, and difficulties in monitoring stock availability. This study aims to design and develop a web-based logistics and warehouse inventory management application to improve the effectiveness of inventory management. The system was developed using the Rational Unified Process (RUP) methodology, which consists of four phases: inception, elaboration, construction, and transition. The application implements the Rank Order Centroid (ROC) method to determine the priority weights of decision criteria and the Priority Queue algorithm to prioritize goods requests based on stock criticality, departmental urgency, and frequency of use. The application was developed using PHP, the Laravel framework, and MySQL as the database management system. System testing was conducted using Black Box Testing and User Acceptance Testing (UAT) involving 12 respondents. The results indicate that the Priority Queue algorithm successfully prioritizes goods requests accurately and consistently with manual calculations. The UAT results show an average user acceptance rate of 85.84%, consisting of 85.84% for efficiency and productivity, 85.84% for functional suitability, 84.17% for performance efficiency, and 87.50% for user interface and user experience. Therefore, the developed system is considered feasible for supporting logistics and warehouse inventory operations at PT Arga Morini Indotama more effectively, efficiently, and accurately, while also supporting inventory management decision-making. The system is also expected to improve logistics service quality, accelerate the goods request process, and minimize administrative errors in warehouse inventory management.
Rancang Bangun GIS Area Rawan Dampak Pertambangan di Kabupaten Konawe Selatan Menggunakan Algoritma Random Forest Ayustina Samudin; Statiswaty; Bambang Pramono
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol. 14 No. 3 (2026)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v14i3.10004

Abstract

Aktivitas pertambangan di Kabupaten Konawe Selatan memerlukan penyajian informasi spasial agar wilayah yang berpotensi rawan terhadap dampak pertambangan dapat dipahami secara lebih jelas. Penelitian ini bertujuan membangun Web GIS untuk memetakan area rawan dampak pertambangan menggunakan algoritma Random Forest. Parameter geospasial yang digunakan meliputi kemiringan lereng, curah hujan, dan tutupan lahan. Pengolahan data dilakukan pada Google Earth Engine, sedangkan visualisasi hasil klasifikasi dikembangkan menggunakan HTML, CSS, JavaScript, dan Leaflet.js. Data sampel berjumlah 300 titik, terdiri atas 222 data training dan 78 data testing. Hasil klasifikasi menunjukkan bahwa area penelitian didominasi kelas sedang seluas 527,43 ha (64,2%), diikuti kelas aman 230,23 ha (28,0%), dan kelas rawan 63,31 ha (7,7%). Evaluasi model menghasilkan accuracy 84,00%, precision 87,28%, recall 84,49%, F1-score 84,13%, dan kappa index 0,7695. Hasil tersebut menunjukkan bahwa Random Forest mampu mendukung klasifikasi kerawanan dan Web GIS dapat menyajikannya secara interaktif sebagai informasi awal, bukan sebagai dasar keputusan resmi tanpa validasi lapangan dan kajian tambahan.
Co-Authors Abbas, Muhammad Akram Adiyaksa, Reza 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 Auliya Afifah Adnan Hakim Ayu Pratiwi Ayustina Samudin Azis Jaelani, Nasir Bambang Pramono Bambang Pramono 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 Ransi 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 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