Claim Missing Document
Check
Articles

Found 39 Documents
Search

Optimasi Preprocessing Model Random Forest untuk Prediksi Stroke Ristyawan, Aidina; Nugroho, Arie; Amarya, Theo Krisna
JATISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi) Vol 12 No 1 (2025): JATISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi)
Publisher : Universitas Multi Data Palembang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35957/jatisi.v12i1.9587

Abstract

Stroke is a serious brain dysfunction disease that occurs when blood flow to the brain suddenly stops due to blockage or rupture of blood vessels. This disease is very dangerous and life-threatening. Early detection of stroke symptoms is very important to predict and prevent long-term impacts because it can save lives. Among the early detection efforts is using the Random Forest method in machine learning to predict stroke and successfully achieving 94% accuracy. This study proposes optimization of preprocessing / data preparation with interference of missing value handlers in the stroke prediction model using KNNImputer. The result is that the Random Forest method is able to improve the accuracy performance from initially having an accuracy value of 94% to between 95% - 96%. In addition, it also reduces the standard deviation or standard deviation of the Random Forest model. However, the strategy for the sequence of work between missing value handlers and categorical feature transformations does not affect the performance of the Random Forest model.
Penerapan Metode First Come First Serve (FCFS) Untuk Pengembangan Sistem Informasi Penjadwalan Produksi Felmidi, Ferdian Ahmat; Daniati, Erna; Ristyawan, Aidina
The Indonesian Journal of Computer Science Research Vol. 4 No. 2 (2025): Juli
Publisher : Hemispheres Press

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59095/ijcsr.v4i2.202

Abstract

Sistem informasi penjadwalan produksi untuk usaha pembuatan box speaker "K3 Production" dikembangkan menggunakan metode prototyping dan model Unified Modeling Language (UML). Sistem ini menerapkan metode First Come First Serve (FCFS) untuk otomatisasi penjadwalan, pengelolaan pesanan, tugas pekerja, dan laporan produksi. Tujuan pengembangan sistem ini untuk meningkatkan efisiensi proses produksi, memperkirakan waktu penyelesaian secara akurat, serta mengatasi masalah penjadwalan manual yang sering menyebabkan keterlambatan dan ketidakteraturan. Sistem ini dirancang agar dapat memenuhi kebutuhan fungsional dan non-fungsional, dilengkapi dengan perangkat keras dan lunak yang sesuai untuk mendukung operasionalnya. Dalam proses pengembangannya, dilakukan pemodelan dan analisis proses bisnis menggunakan BPMN, diagram aktivitas, squence diagram, dan diagram use case guna memberikan visualisasi dari interaksi user dengan sistem. Hasilnya, sistem menyediakan tampilan antarmuka yang memudahkan pengguna seperti halaman utama, input pesanan, jadwal kerja produksi, login, dan laporan produksi. Sistem ini diharapkan dapat membantu UMKM dalam mengelola proses produksi secara otomatis, meningkatkan efisiensi, dan memanfaatkan teknologi informasi secara optimal dalam proses produksi box speaker. Dengan demikian, sistem ini mampu mengatasi tantangan penjadwalan manual dan lonjakan permintaan secara efektif.
Pengabdian Masyarakat di Unit Pelaksanaan Teknis Publikasi Ilmiah Universitas Negeri Malang: Analisis dan Rekomendasi Pengelolaan Jurnal Elektronik Daniati, Erna; Ristyawan, Aidina; Pradhana, Akmal Hisyam; Ningrum, Dea Yuliana Ayu; Sucipto, Sucipto; Firliana, Rina; Nugroho, Arie
Kontribusi: Jurnal Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat Vol. 6 No. 1 (2025): November 2025
Publisher : Cipta Media Harmoni

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53624/kontribusi.v6i1.748

Abstract

Latar Belakang: Praktik Kerja Lapangan (PKL) merupakan kegiatan penting yang menjembatani teori akademik dengan praktik profesional. Kegiatan ini memberikan pengalaman kerja nyata dan menjadi wahana pengabdian kepada masyarakat. Tujuan: Tujuan utama kegiatan ini adalah memberikan pengalaman kerja nyata kepada mahasiswa Sistem Informasi, serta menganalisis dan memberikan rekomendasi terkait sistem informasi dan antarmuka pengguna (UI/UX) dari portal jurnal elektronik UM (https://journal2.um.ac.id/ ). Metode: Metode yang digunakan dalam kegiatan pengabdian ini adalah Praktik Kerja Lapangan (PKL) di Unit Pelaksanaan Teknis (UPT) Publikasi Ilmiah Universitas Negeri Malang. Selama PKL, penulis terlibat dalam tahapan pengelolaan jurnal dan menganalisis website menggunakan metode Eight Golden Rules untuk mengevaluasi UI/UX. Hasil: Hasil kegiatan menunjukkan bahwa penulis berhasil berkontribusi dalam proses teknis administrasi jurnal seperti pembuatan issue, pengisian metadata, penambahan contributor, pengunggahan galleys, dan publishing. Kesimpulan: Kegiatan PKL memberikan manfaat nyata bagi UPT Publika UM dalam bentuk bantuan teknis dan masukan perbaikan sistem.
Peningkatan Akurasi Deteksi Liver Disease melalui Hyperparameter Tuning pada Algoritma Random Forest Azzaria, Cinta; Erna Daniati; Ristyawan, Aidina
The Indonesian Journal of Computer Science Research Vol. 4 No. 2 (2025): Juli
Publisher : Hemispheres Press

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59095/ijcsr.v4i2.198

Abstract

Penyakit liver merupakan salah satu penyebab utama kematian global, sehingga deteksi dini sangat penting untuk mendukung penanganan medis yang cepat dan tepat. Penelitian ini bertujuan meningkatkan akurasi deteksi penyakit liver menggunakan algoritma Random Forest. Dataset yang digunakan adalah Indian Liver Patient Dataset (ILPD) yang terdiri dari 583 entri. Penelitian mengikuti pendekatan CRISP-DM dan menerapkan teknik SMOTE untuk mengatasi ketidakseimbangan kelas serta Grid Search CV untuk optimasi hyperparameter. Berbeda dengan penelitian sebelumnya, studi ini menggabungkan SMOTE dan Grid Search secara sistematis untuk meningkatkan performa model pada dataset ILPD. Hasil menunjukkan bahwa akurasi model meningkat dari 74% menjadi 75%, dengan perbaikan pada precision dan recall, khususnya untuk kelas pasien yang terdiagnosis liver disease.Temuan ini menunjukkan bahwa Random Forest yang dioptimalkan melalui pendekatan ini dapat menjadi metode andal dalam mendukung diagnosis dini penyakit liver.
Evaluasi Kesesuaian Implementasi SIMRS Khanza Berdasarkan Model Human-Organization-Technology Fit (HOT-FIT) Alamsyah, Nur; Daniati, Erna; Ristyawan, Aidina
The Indonesian Journal of Computer Science Research Vol. 4 No. 2 (2025): Juli
Publisher : Hemispheres Press

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59095/ijcsr.v4i2.204

Abstract

Sistem Informasi Manajemen Rumah Sakit (SIMRS) merupakan kunci peningkatan efisiensi operasional dan mutu layanan. Wawancara dengan pengguna di unit rekam medis RS Bhayangkara Nganjuk mengungkap kendala seperti inkonsistensi data, kegagalan tampilan informasi, dan kesulitan penyusunan laporan. Penelitian ini mengevaluasi keberhasilan implementasi SIMRS sekaligus mengidentifikasi faktor determinannya menggunakan model Human‑Organization‑Technology Fit (HOT‑FIT). Pengumpulan data dilakukan melalui wawancara, studi literatur, dan kuesioner HOT‑FIT pada 420 pengguna (sampel ditentukan dengan rumus Slovin). Analisis—dijalankan dengan SPSS—mencakup uji validitas, reliabilitas (Cronbach’s Alpha 0,984), uji t, uji F, dan koefisien determinasi. Ketujuh variabel HOT‑FIT berpengaruh signifikan terhadap keberhasilan sistem, dengan R² 0,879 yang menunjukkan 87,9 % variabilitas keberhasilan dapat dijelaskan oleh model. Hasil ini menegaskan bahwa implementasi SIMRS tergolong berhasil namun tetap memerlukan peningkatan pada mutu sistem, mutu informasi, mutu layanan, intensitas penggunaan, kepuasan pengguna, dan dukungan organisasi
Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi Chatgpt Menggunakan Algoritma Support Vector Machine dan Lexicon Based Fitriono, Deri; Indriati, Rini; Ristyawan, Aidina
JSITIK: Jurnal Sistem Informasi dan Teknologi Informasi Komputer Vol. 3 No. 2 (2025): Juni 2025
Publisher : Cipta Media Harmoni

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53624/jsitik.v3i2.719

Abstract

Latar Belakang: ChatGPT adalah aplikasi berbasis kecerdasan buatan yang semakin populer. Namun, penilaian berbasis rating bintang di Google Play Store belum cukup untuk memahami kepuasan atau keluhan pengguna secara mendalam. Tujuan: Menganalisis ulasan pengguna agar dapat memahami persepsi mereka secara lebih akurat. Metode: Penelitian menggunakan pendekatan SEMMA (Sample, Explore, Modify, Model, Assess), dengan metode lexicon-based dan algoritma machine learning. Sebanyak 3.000 ulasan dikumpulkan dari 10 Oktober 2024 hingga 28 Februari 2025. Sentimen diberi label menggunakan leksikon bahasa Indonesia, lalu diklasifikasikan dengan algoritma Support Vector Machine (SVM), dengan pembagian data 80% untuk pelatihan dan 20% untuk pengujian. Hasil: Model mencapai akurasi 96,49%, precision 96,02%, recall 98,37%, dan F1-score 97,10%. Ini menunjukkan bahwa kombinasi pendekatan leksikon dan SVM efektif untuk klasifikasi sentimen. Kesimpulan: Pendekatan leksikon dan algoritma SVM efektif untuk menganalisis sentimen ulasan pengguna ChatGPT dan mampu mengeneralisasi dengan sangat baik.
Analisis Risiko Website Sistem Keamanan Informasi Menggunakan Metode Fmea dan Framework ISO/IEC 27002:2022 Sahira, Maha Shelin; Indriati, Rini; Ristyawan, Aidina
JSITIK: Jurnal Sistem Informasi dan Teknologi Informasi Komputer Vol. 3 No. 2 (2025): Juni 2025
Publisher : Cipta Media Harmoni

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53624/jsitik.v3i2.722

Abstract

Latar Belakang: Keamanan informasi digital menjadi isu penting di era serangan siber yang semakin meningkat. Website RadarKediri.id sebagai portal berita lokal juga rentan terhadap berbagai ancaman keamanan. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi dan menganalisis potensi risiko keamanan informasi yang ada. Tujuan: Untuk mengetahui risiko-risiko keamanan informasi pada website RadarKediri.id dan memberikan rekomendasi pengendalian risiko berdasarkan standar internasional. Metode: Penelitian ini merupakan studi kualitatif yang menggunakan metode Failure Mode and Effect Analysis (FMEA) untuk analisis risiko serta framework ISO/IEC 27002:2022 untuk evaluasi kontrol keamanan. Hasil: Ditemukan dua risiko dengan tingkat tinggi, enam risiko sedang, dan dua risiko sangat rendah. Evaluasi efektivitas kontrol berdasarkan 37 kontrol ISO/IEC 27002:2022 menghasilkan skor sebesar 74%, yang masuk kategori "kurang baik, perlu perbaikan". Aspek yang paling memerlukan peningkatan adalah backup data, pemantauan log aktivitas, dan pengendalian hak akses. Kesimpulan: Sistem keamanan informasi pada RadarKediri.id masih memiliki kelemahan yang signifikan. Kombinasi metode FMEA dan standar ISO/IEC 27002:2022 terbukti efektif dalam mengidentifikasi celah dan memberikan arahan perbaikan. Penelitian selanjutnya disarankan untuk menerapkan kontrol secara langsung dan mengukur dampaknya secara kuantitatif.
Optimization of Random Forest Algorithm Performance for Early Detection of Stroke Disease Using Medical Record Data Amarya, Theo Krisna; Ristyawan, Aidina; Firliana, Rina
Jurnal Informatika: Jurnal Pengembangan IT Vol 10, No 3 (2025)
Publisher : Politeknik Harapan Bersama

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30591/jpit.v10i3.8424

Abstract

Stroke is a medical condition that occurs when blood flow to the brain is blocked, causing damage to brain tissue. Stroke is the second largest cause of death and disability in the world, this disease can affect all ages and is influenced by various risk aspects, such as unhealthy lifestyles, high blood pressure, high blood sugar levels, and other risks. It is very important to detect stroke in patients as soon as possible to prevent it. This study proposes the optimization of the performance of the Random Forest algorithm as an early detection model for stroke by utilizing a hybrid sampling method called SMOTETomek and also conducting several experiments on the parameter settings of the Random Forest algorithm. The results of this study show an increase compared to the previous one which had an accuracy was 94% with a standard deviation of 2%, In this study, it managed to reach accuracy of 96% with a standard deviation of 0% with a ROC curve (AUC) value of 0.96 or 96%. The algorithm that has 96% accuracy in the discussion is Random Forest Algorithm as estimator of AdaBoost.
Penerapan Sistem Pemesanan Online Berbasis Web sebagai Strategi Efisiensi Pelayanan pada Usaha Kuliner Kedai Tilik Sawah Aini, Ersa Dwi Nur; Firliana, Rina; Ristyawan, Aidina; Sucipto, Sucipto
Insand Comtech : Information Science and Computer Technology Journal Vol 10, No 2 (2025): Insand Comtech
Publisher : Universitas Madura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53712/jic.v10i2.2699

Abstract

ABSTRAK Di era digital saat ini, penerapan teknologi informasi dalam bisnis kuliner menjadi sangat penting untuk meningkatkan efisiensi pelayanan dan kepuasan pelanggan. Penelitian ini membahas implementasi sistem pemesanan online berbasis web pada usaha kuliner Kedai Tilik Sawah sebagai strategi untuk mempercepat proses pemesanan dan pengelolaan transaksi. Sistem ini dikembangkan menggunakan basis data MySQL dan antarmuka web interaktif yang memungkinkan pelanggan melakukan pemesanan secara mudah dan cepat. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem ini mampu meningkatkan kecepatan pelayanan, mengurangi kesalahan input data, serta memudahkan pemantauan stok dan laporan penjualan. Dengan demikian, penerapan sistem pemesanan online ini dapat menjadi solusi efektif dalam menunjang efisiensi operasional usaha kuliner. Kata kunci : Sistem pemesanan online, usaha kuliner, efisiensi pelayanan, basis data MySQL, aplikasi web. 
Co-Authors Abadi, Ahmad Fajar Achmad, Ridho Afdholul Faathin, Achmad Afrizal Ahmad Bayu P Aini, Ersa Dwi Nur Alamsyah, M Alfianto Alja, Farhan Maulana Amarya, Theo Krisna Andi Sunyoto Andy G, Asye Candra Ardyansyah, Fikri Arie Nugroho, Arie Arighy, Erza Farrel Aulia, Ewanda Herdika Septa Azzahra, Salsabila Dini Azzaria, Cinta Diniati, Erna Dwi Harini Dzatama, Krisna Fahrizal Erna Daniati Erna Daniati Ervin Kusuma Dewi, Ervin Kusuma Fadhila, Amelia Nur Farhan Gagat Retnanto Faruq, Umar Al Faruqziddan, Muhammad Fatayasya, Ikhfal Fauzi, Mohammad Ainun Naja Felmidi, Ferdian Ahmat Firmansyah, Achmad Ali Fitriono, Deri Ilahi, Ferlita Putri Anugerah Indrawan, Dea Rizky Irfa’udin, Muhammad Islami, Bifadhlillah Marsheila Jatmiko Jatmiko Jauhar, Moh. Iqbal Iqza Kamilatutsaniya, Nila Khasanah, Reka Ainul Kusrini Kusrini Muhammad Najibulloh Muzaki Mustofa, Mohammad Annan Makruf Muzaki, M. Majibulloh Muzaki, Muhammad Reza Nalsa Cintya Resti Ningrum, Dea Yuliana Ayu Nur Alamsyah, Nur Nurfajriana, Intan Melinda Pradhana, Akmal Hisyam Pradikdo, Angga Cahyo Prayogi, Anindita Puspa Ayu Priyanto, Evania Putra, Regi Candra Purnama Putri, Fitria Dessela Putri, Ravega Widyawati Putriani, Dewi Rina Firliana Rini Indriati Sahira, Maha Shelin Santoso, Heru Teguh Shofyana, Altha Inas Sucipto Sucipto Syafa’at, Achmadhin Tristan Teguh Andriyanto, Teguh Tri Febriyanto, Moch Tri Puji Saputra, Alfian Varuq, M Nizar Bahri Al Wahiid, Hermawan Nur Wardani, Saylendra Arga Wardhani, Aurel Fransisca Kusuma Wibisono, Ryan Marcell Widodo Widodo