Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
1.468
P-Index
This Author published in this journals
All Journal TEKNIK INFORMATIKA CESS (Journal of Computer Engineering, System and Science) Petir SWADIMAS: JURNAL PENGABDIAN KEPADA MASYARAKAT
Harni Kusniyati
Universitas Mercu Buana
Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Computer Science & IT Control & Systems Engineering Economics, Econometrics & Finance Electrical & Electronics Engineering Other

Published : 14 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 14 Documents
Search

 1   2 
Evaluasi Performa Naive Bayes dan SVM dalam Analisis Sentimen Kendaraan Listrik di Media Sosial Twitter Hendrawan, Gigih Nur; Kusniyati, Harni
CESS (Journal of Computer Engineering, System and Science) Vol. 9 No. 1 (2024): January 2024
Publisher : Universitas Negeri Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24114/cess.v9i1.54086

Abstract

Perkembangan teknologi dalam industri otomotif telah mengalami kemajuan yang signifikan, Salah satu pendorong utama perubahan ini adalah kebutuhan untuk mengatasi masalah lingkungan terutama pencemaran udara yang dihasilkan kendaraan bermotor yang berkontribusi terhadap perubahan iklim global. Kendaraan listrik dinilai sebagai salah satu solusi yang lebih ramah lingkungan dan berkelanjutan. Kendaraan listrik adalah jenis kendaraan yang menggunakan listrik sebagai sumber daya utama untuk menggerakkan mesin atau motor yang menggerakkan kendaraan tersebut. Jenis penelitian yang dipergunakan adalah penelitian kuantitatif yang mengacu pada pendekatan penelitian dengan cara mengumpulkan data yang dapat diukur secara numerik atau menggunakan metode statistik untuk menganalisis data tersebut. Tujuan utama penelitian ini adalah untuk memperbandingkan kinerja antara Algoritma Naïve Bayes dan Support Vector Machine (SVM) dalam mengklasifikasikan sentimen masyarakat terhadap kendaraan listrik di media sosial Twitter, dengan fokus pada mengukur tingkat akurasi, recall, dan presisi dari kedua algoritma tersebut. Evaluasi komparatif antara Support Vector Machine (SVM) dan Naive Bayes dalam klasifikasi sentimen data Twitter menunjukkan bahwa SVM secara signifikan lebih unggul dengan akurasi 95.79% dibandingkan Naive Bayes yang memiliki akurasi 87.39%. SVM menonjol dalam mengklasifikasikan sentimen ''negatif'' dan ''positif'' dengan lebih akurat, sementara Naive Bayes cenderung melakukan lebih banyak kesalahan klasifikasi, walaupun SVM menunjukkan hasil yang menjanjikan, terdapat kekhawatiran mengenai overfitting.
Komparasi Performa VGG19, ResNet50, DenseNet121 dan MobileNetV2 Dalam Mendeteksi Gambar Deepfake Angeline, Angeline; Kusniyati, Harni
CESS (Journal of Computer Engineering, System and Science) Vol. 9 No. 2 (2024): July 2024
Publisher : Universitas Negeri Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24114/cess.v9i2.58671

Abstract

Deepfake secara pesat menjadi potensi ancaman keamanan siber yang dapat memanipulasi gambar, video, bahkan audio dengan sangat realistis sehingga manusia mengalami kesulitan dalam membedakan apakah sebuah media adalah asli atau merupakan hasil manipulasi kecerdasan buatan. CNN menjadi salah satu metode yang dikembangkan sebagai solusi. Banyaknya varian model CNN membuka potensi untuk pengembangan lebih lanjut. Penulis mengumpulkan dari berbagai sumber 1,000 citra wajah asli dan 1,000 citra wajah deepfake yang kemudian diperluas dengan teknik augmentasi data untuk melatih, memvalidasi, dan menguji empat varian model CNN yaitu VGG19, ResNet50, DenseNet121, dan MobileNetV2, dengan tujuan untuk menentukan varian yang paling efektif sebagai basis model yang dapat dikembangkan menjadi detektor deepfake. Evaluasi dan perbandingan performa dengan teknik confusion matrix menunjukkan bahwa di antara keempat model, ResNet50 memiliki performa terbaik dengan akurasi 91,5%, presisi 90%, dan recall 91,3%.
Aplikasi Chatbot sebagai Alat Bantu Manajemen Stok Barang: Studi Kasus pada PT. Universal Dimensi Komputer Lourenza, Cynthia; Kusniyati, Harni
CESS (Journal of Computer Engineering, System and Science) Vol. 9 No. 2 (2024): July 2024
Publisher : Universitas Negeri Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24114/cess.v9i2.60342

Abstract

Penelitian ini menyelidiki penerapan chatbot sebagai alat bantu dalam manajemen stok barang di PT. Universal Dimensi Komputer, dengan tujuan meningkatkan efisiensi operasional. Perusahaan menghadapi tantangan seperti keterlambatan dan ketidakakuratan data dalam manajemen stok, dan chatbot diharapkan dapat memberikan solusi efektif. Penelitian ini mengintegrasikan chatbot ke dalam sistem manajemen stok dan mengevaluasi kinerjanya berdasarkan waktu respons, akurasi informasi, dan beban kerja manajerial. Telegram menjadi pilihan utama karena paling mudah diakses oleh semua kalangan. Penggunaan bot ini untuk tim penjualan untuk mengetahui jumlah stok barang atau mengurangi stok jika terjadi penjualan secara mudah. Temuan ini menunjukkan bahwa chatbot sangat efektif dalam mempercepat proses, memastikan data yang tepat, dan memungkinkan fokus yang lebih besar pada pengambilan keputusan strategis. Penelitian ini memberikan wawasan berharga mengenai penerapan teknologi chatbot dalam manajemen stok barang dan menawarkan rekomendasi untuk adopsi yang lebih luas di industri distribusi.
PENDAMPINGAN PERHITUNGAN CAPACITY PLANNING UNTUK APLIKASI UJIAN ONLINE DI SMPN 206 JAKARTA BARAT Yusuf, Raka; Kusniyati, Harni; Rifqi, Muhammad
SWADIMAS: JURNAL PENGABDIAN KEPADA MASYARAKAT Vol 4, No 1 (2026): SWADIMAS EDISI JANUARI 2026
Publisher : Institut Teknologi dan Bisnis Swadharma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.56486/swadimas.vol4no1.1177

Abstract

The use of online exam applications in schools requires a well-prepared information technology infrastructure to ensure optimal learning evaluation. SMPN 206 West Jakarta has implemented an online exam application, but it still faces potential system performance constraints due to insufficient capacity planning. This Community Service activity aims to calculate the capacity planning of the online exam application to ensure the system can serve user needs simultaneously and stably. The methods used include user needs analysis, technical data collection, server and network capacity calculations, and mentoring the school. The results indicate that the capacity planning calculations provide a quantitative overview of the system’s minimum and ideal capacity requirements, including server resources, network bandwidth, and application performance. Implementing these calculations is expected to improve the reliability of the online exam application, minimize technical disruptions during exams, and support the implementation of effective and sustainable learning evaluation at SMPN 206 West Jakarta.Pemanfaatan aplikasi ujian online di lingkungan sekolah menuntut kesiapan infrastruktur teknologi informasi agar proses evaluasi pembelajaran dapat berjalan secara optimal. SMPN 206 Jakarta Barat telah menerapkan aplikasi ujian online, namun dalam pelaksanaannya masih berpotensi menghadapi kendala kinerja sistem akibat belum adanya perencanaan kapasitas yang terukur. Kegiatan Pengabdian kepada Masyarakat ini bertujuan untuk menghitung capacity planning aplikasi ujian online guna memastikan sistem mampu melayani kebutuhan pengguna secara serentak dan stabil. Metode yang digunakan meliputi analisis kebutuhan pengguna, pengumpulan data teknis, perhitungan kapasitas server dan jaringan, serta pendampingan kepada pihak sekolah. Hasil kegiatan menunjukkan bahwa perhitungan capacity planning memberikan gambaran kuantitatif mengenai kebutuhan kapasitas minimum dan ideal sistem, meliputi sumber daya server, bandwidth jaringan, dan kinerja aplikasi. Penerapan hasil perhitungan ini diharapkan dapat meningkatkan keandalan aplikasi ujian online, meminimalkan gangguan teknis saat ujian berlangsung, serta mendukung pelaksanaan evaluasi pembelajaran yang efektif dan berkelanjutan di SMPN 206 Jakarta Barat.
Co-Authors Angeline angeline Arum Waruju Jono Putro Erick Estrada Hendrawan, Gigih Nur Lourenza, Cynthia Muhammad Hanafi Saputra Muhammad Rifqi Nicky Saputra Pangondian Sitanggang Raihan Hidayat Raka Yusuf Raka Yusuf Raka Yusuf, Raka Yoga Hapsara Mursidigama Yuyus Mohayus