Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
2.57
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Information System Diploma Program - Informatics Management Jurnal Ilmiah KOMPUTASI Petir JISICOM (Journal of Information System, Infomatics and Computing) Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Jurnal SASAK : Desain Visual dan Komunikasi EKOMABIS: Jurnal Ekonomi Manajemen Bisnis Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat Jurnal Esensi Infokom: Jurnal Esensi Sistem Informasi dan Sistem Komputer Jurnal Akselerasi Merdeka Belajar dalam Pengabdian Orientasi Masyarakat (Jurnal AMPOEN) Kesatria : Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer dan Manajemen) Jurnal Computer and Technology Prosiding SeNTIK STI&K
Susi Widayati
STMIK JAKARTA STI&K
Religion Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Environmental Science Languange, Linguistic, Communication & Media Public Health Social Sciences Other

Published : 30 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 30 Documents
Search

 1   2   3 
Data Analisis Permintaan Barang dengan Metode Peramalan: Data Analysis for Demand Parts with Forecasting Method Hendajani, Fivtatianti; Wardhani, Ire Puspa; Widayati, Susi; Soegijanto, Soegijanto
EKOMABIS: Jurnal Ekonomi Manajemen Bisnis Vol. 3 No. 02 (2022): Ekomabis Edisi Juli 2022
Publisher : LPPM Universitas Pelita Bangsa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37366/ekomabis.v3i02.254

Abstract

Di situasi saat ini dimana era pandemic operasional perusahaan berjalan dengan kekuatan organisasi dengan para pelaku manajemen yang berpikir keras bagaimana mengelola permintaan serta kebutuhan dan memasok kebutuhan kepada para pelanggannya. Penulisan artikel ini membahas tentang pengelolaan manajemen perusahaan dengan menggunakan metode peramalan permintaan dalam memenuhi permintaan para intermiten produk suku cadang pada sebuah perusahaan otomotif, dengan sebuah penelitian permintaan intermiten perusahaan yang menunjukkan pola fluktuatif, adanya permintaan dalam jangka waktu tertentu, dan penelitian ini menguji 2 metode peramalan dalam memprediksi permintaan suku cadang yaitu metode Metode ABC, Simple Exponential Smoothing (SES) dan Moving Average Exponential Smoothing dengan menggunakan data permintaan 2017-2020 untuk meramalkan permintaan pada tahun 2021. Kinerja metode peramalan ditentukan berdasarkan mean squared error, dan hasil penelitian ini menunjukkan bahwa penggunaan metode Simple Exponential Smoothing memiliki performansi yang paling baik. Tujuan utama dari penelitian ini adalah untuk membandingkan dan memilih metode peramalan terbaik untuk memprediksi kebutuhan dan permintaan kebutuhan suku cadang perusahaan. In the current situation where the pandemic era has caused many companies to experience crises, the company's operational activities are carried out with organizational strength that makes management actors think hard in managing the needs and supplying the needs of their customers. This study discusses the management of the company by using the demand forecasting method in meeting the demand for intermittent spare parts products in an automotive company. In this study, the company's intermittent demand trend shows a fluctuating pattern with demand within a certain period of time. This study examines 2 forecasting methods in predicting the demand for spare parts, namely ABC analysis, the Simple Exponential Smoothing (SES) method and the Moving Average Exponential Smoothing using 2017-2020 demand data to forecast demand in 2021. The performance of the forecasting method is determined based on the mean squared error, and the research results This shows that the use of the Simple Exponential Smoothing method has the best performance. The main purpose of this study is to compare and choose the best forecasting method to predict the needs and demands of the company's spare parts needs
PENGEMBANGAN SISTEM LELANG BARANG BERBASIS WEB DENGAN METODE THE CONCCURENT OF DEVELOPMENT Dila Andriyani; Susi Widayati; Ire Puspa Wardhani
Prosiding Seminar SeNTIK Vol. 6 No. 1 (2022): Prosiding SeNTIK 2022
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat

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

Abstract

Sistem lelang pada saat ini masih banyak yang dilakukan secara tradisional. Penjual dan pembeli saling bertemu di suatu tempat untuk melakukan transaksi. Namun dengan adanya kemajuan teknologi yang pesat serta potensi pemanfaatannya secara luas, membuka peluang bagi peneliti untuk menciptakan ruang sistem pelelangan secara online. Dengan adanya lelang elektronik ini diharapkan dapat memudahkan para pelelang, karena mereka tidak perlu berada di satu tempat yang sama untuk melakukan lelang barang. Hal ini yang menguatkan alasan peneliti untuk merancang sistem pelelangan berbasis web dengan menggunakan metode The Concurrent Of Development (COD). Sistem Lelang adalah Sistem penjualan barang yang terbuka untuk umum dengan penawaran harga secara tertulis dan lisan yang semakin meningkat atau menurun untuk mencapai harga tertinggi yang didahului dengan pengumuman lelang [1] sedangkan The Concurrent of Development Model bisa disebut dengan Concurrent Engineering merupakan model yang dapat direpresentasikan dengan skema sebagai series dari kerangka, aksi software engineering dan juga tugas jadwal. Concurrent model dapat mengembangkan semua jenis perangkat lunak, dari perangkat lunak dasar hingga perangkat lunak tingkat tinggi, seperti software untuk perbankan, marketing, games, hingga software dengan fungsi tingkat tinggi [9].Dalam penelitian ini dihasilkan aplikasi sistem Lelang Barang berbasis web ‘diLelangAja’dengan menggunakan metode The Concurrent of Development Model, dan hasil ujicoba aplikasi ini didapatkan persentase sebesar 87% dari 15 responden user, sistem penjualan barang lelang berbasis web dapat menyelesaikan permasalahan dan kebutuhan yang selama ini didapati oleh penjual dan pembeli lelang barang di Indonesia
Segmentasi Warna Citra Hsv Dan Deteksi Objek Kupu-Kupu Dengan Metode Klasifikasi K-Means Ire Puspa Wardhani; Irfan; Susi Widayati
Prosiding Seminar SeNTIK Vol. 3 No. 1 (2019): Prosiding SeNTIK 2019
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat

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

Abstract

Segmentasi Warna Citra Hsv Dan Deteksi Objek Kupu-Kupu Dengan Metode Klasifikasi K-Means
KLASIFIKASI CITRA ANJING DAN KUCING MENGGUNAKAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN) Agung Slamet Riyadi; Ire Puspa Wardhani; Susi Widayati
Prosiding Seminar SeNTIK Vol. 5 No. 1 (2021): Prosiding SeNTIK 2021
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat

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

Abstract

KLASIFIKASI CITRA ANJING DAN KUCING MENGGUNAKAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN)
PERANCANGAN APLIKASI EDUKASI MENTAL HEALTH “KIND TO MIND” MENGGUNAKAN MODEL AGILE BERBASIS WEB MOBILE Susi Widayati; Yudi Irawan Chandra; Andre Pratama Putra
Prosiding Seminar SeNTIK Vol. 7 No. 1 (2023): Prosiding SeNTIK 2023
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat

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

Abstract

Kesehatan mental merupakan kondisi dimana individu yang terbebas dari segala macam gangguan jiwa dan juga gangguan mental. Yang diharapkan agar dapat menjalankan hidupnya secara normal kembali. Kind to Mind ini adalah wadah dimana untuk memberi edukasi seputar Kesehatan mental dan tips untuk para orang orang yang terdampak. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengurangi para penderita Kesehatan mental agar memiliki pandangan yang positif. Dengan adanya ini, diharapkan dapat meningkatkan kesadaran mental dan juga untuk orang orang yang memiliki keluarga ataupun kerabat mempunyai penyakit Kesehatan mental ini menurun dengan adanya berbagai macam solusi yang ada di dalam website ini. Website ini dibuat dengan metode System Development Life Cycle (SDLC) berdasarkan rancangan yang telah dilakukan dengan menggunakan PHP dengan framework Bootstrap di versi 5.1 dengan MySQL sebagai database penyimpanan data. Dalam model Agile, pengembangan perangkat lunak dibagi menjadi iterasi pendek yang disebut sprint. Setiap sprint melibatkan perencanaan, analisis, desain, pengkodean, pengujian, dan evaluasi. Berdasarkan hasil uji coba dengan menggunakan metode blackbox, semua fungsi yang ada pada website telah berjalan dengan baik dan juga sesuai harapan
USAHA PEMBUATAN FASHION DENGAN BANTUAN AI PADA PROSES RANCANGAN BAJU SECARA VIRTUAL Ani Rachmaniar; Susi Widayati; Kokoy Rokoyah
Prosiding Seminar SeNTIK Vol. 8 No. 1 (2024): Prosiding SeNTIK 2024
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat

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

Abstract

Usaha Mikro Kecil dan Menengah (UMKM) "Rachmaniar Fashion Taylor" merupakan bisnis jahit baju yang berfokus pada pembuatan fashion custom sesuai permintaan pelanggan [2]. Dalam menjalankan bisnis ini, prosesnya dimulai dengan pengumpulan data pelanggan, meliputi biodata diri seperti nama, alamat, kontak, postur tubuh, dan deskripsi fashion yang diinginkan, termasuk warna, ukuran, dan jenis fashion. Data ini kemudian digunakan untuk mendesain dan menjahit pakaian yang sesuai dengan kebutuhan dan preferensi pelanggan. Dalam upaya meningkatkan efisiensi dan kualitas pelayanan, Rachmaniar Fashion Taylor mengadopsi teknologi Artificial Intelligence (AI) untuk mendukung proses bisnisnya, terutama dalam hal desain fashion dan penyesuaian ukuran yang lebih presisi. Metode pengembangan sistem yang digunakan dalam penelitian ini adalah pendekatan Agile, yang memungkinkan pengembangan sistem secara bertahap dan berkelanjutan. Dalam metode ini, sistem AI dikembangkan melalui beberapa iterasi, di mana setiap iterasi mencakup analisis kebutuhan, desain sistem, pengujian, dan penyempurnaan berdasarkan umpan balik dari pengguna akhir. Teknologi AI yang digunakan meliputi pemrosesan citra untuk analisis postur tubuh dan algoritma pembelajaran mesin untuk memberikan rekomendasi desain fashion yang sesuai dengan data pelanggan. Selain itu, sistem juga dilengkapi dengan fitur penyesuaian ukuran otomatis yang dapat mengurangi risiko kesalahan dalam pembuatan pakaian. Hasil dari pengembangan sistem ini menunjukkan peningkatan efisiensi dalam proses produksi, dengan waktu yang dibutuhkan untuk membuat satu setelan pakaian dapat dipangkas hingga 30%. Selain itu, tingkat kepuasan pelanggan meningkat, ditunjukkan dengan penurunan jumlah revisi yang diminta pelanggan setelah pakaian selesai dibuat. Penerapan AI dalam bisnis proses Rachmaniar Fashion Taylor tidak hanya meningkatkan produktivitas, tetapi juga memperluas jangkauan pasar dengan menawarkan layanan yang lebih personal dan presisi. Dengan demikian, adopsi teknologi ini menjadi solusi yang efektif dalam menghadapi persaingan di industri fashion yang semakin ketat.
ANALISIS SENTIMEN ULASAN GANJAR PRANOWO DALAM DEBAT CALON PRESIDEN MENGGUNAKAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE Adinda Zahro R.P; Lussiana Lussiana; Susi Widayati
Prosiding Seminar SeNTIK Vol. 8 No. 1 (2024): Prosiding SeNTIK 2024
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat

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

Abstract

Maraknya media sosial dan semakin mudahnya masyarakat menyampaikan berbagai ulasan secara terbuka menimbulkan keingintahuan yang besar mengenai ulasan tersebut, apakah setuju (positif) atau sebaliknya menolak (negatif), yang dikenal dengan analisis sentimen. Gegap gempita pemilihan presiden periode 2024-2029 melalui debat calon presiden memunculkan banyak ulasan masyarakat baik pendukung atau sebaliknya. Tujuan penelitian ini melakukan analisis sentiment masyarakat terhadap ulasan Ganjar Pranowo terkait debat calon presiden menggunakan algoritma Support Vector Machine. Hasil evaluasi menunjukkan hasil akurasi 90%, precision untuk positif 91% dan negatif 81% recall didapatkan nilai positif sebesar 97% dan negatif sebesar 61%. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa algoritma Support Vector Machine dapat mengidentifikasi ulasan secara efektif.
STRATEGI DIGITAL BRANDING YANG EFEKTIF UNTUK UMKM MENGGUNAKAN TIKTOK Diana Novita; Susi Widayati; Diyah Rury Irawati; Kokoy Rokoyah; Melani Dewi Lusita
J-ABDI: Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat Vol. 2 No. 1: Juni 2022
Publisher : Bajang Institute

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53625/jabdi.v2i1.2243

Abstract

Saatnya melihat sisi positif dari pandemi. Meskipun tidak semua orang setuju, pandemi tidak hanya di Indonesia tetapi di seluruh dunia telah memberi kita kesempatan untuk "beradaptasi" dengan perubahan bisnis. Saat ini, ide bisnis tidak hanya dipengaruhi oleh pasar, perusahaan, pesaing, tetapi juga oleh perubahan. Semua orang, bahkan perusahaan besar, harus mengakui ini. Untuk mempertahankan aspek “ekonomi” masyarakat, berbagai penelitian telah dilakukan untuk mengkaji alternatif strategi pemasaran yang baik. Kajian ini berfokus pada usaha kecil dan menengah (UKM). Hal ini karena UKM telah menjadi bagian dari ekonomi kreatif. Berdasarkan situasi ini, peneliti didorong untuk mengkaji strategi digital branding mana yang paling banyak dijalankan oleh UKM. Penelitian ini menggambarkan bagaimana memanfaatkan strategi didalam meningkatkan engagement dari produk. Bagaimana menjadikan produk kita dikenali oleh masyarakat luas melalui perantaraan media social serta bagaimana memilih media social yang paling efektif untuk memasarkan produk – produk tersebut. Penelitian ini menggunakan metode deskriptif kualitatif, yaitu penelitian kepustakaan melalui buku, jurnal, dan website yang relevan. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa brand strategy sangat penting bagi perkembangan UMKM dan dapat lebih mudah diimplementasikan bagi UMKM melalui digital.;
SISTEM REKOMENDASI PRODUK E-COMMERCE MENGGUNAKAN COLLABORATIVE FILTERING DAN CONTENT-BASED FILTERING Rachmaniar, Ani; Widayati, Susi; Rokoyah, Kokoy
Journal of Information System, Informatics and Computing Vol 9 No 1 (2025): JISICOM (Journal of Information System, Informatics and Computing)
Publisher : Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Jayakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52362/jisicom.v9i1.1904

Abstract

Sistem rekomendasi merupakan salah satu komponen utama dalam platform e-commerce yang bertujuan untuk meningkatkan pengalaman pengguna, mempercepat proses pencarian produk, serta mendorong terjadinya transaksi penjualan. Semakin berkembangnya volume data interaksi pengguna dan variasi produk, kebutuhan akan sistem rekomendasi yang cerdas dan adaptif menjadi sangat penting. Pendekatan tradisional yang hanya mengandalkan satu jenis metode rekomendasi seringkali menghadapi tantangan seperti masalah cold start (pengguna atau produk baru) dan data sparsity (ketimpangan data interaksi). Penelitian ini mengembangkan sebuah sistem rekomendasi hibrida yang menggabungkan dua pendekatan populer: Collaborative Filtering dan Content-Based Filtering untuk mengatasi keterbatasan tersebut. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah kombinasi dari dua pendekatan rekomendasi. Collaborative Filtering berfungsi dengan menganalisis pola interaksi pengguna, seperti pemberian rating terhadap produk, guna mengidentifikasi kesamaan preferensi antar pengguna. Teknik ini mengandalkan matriks interaksi pengguna–produk dan menghitung kesamaan menggunakan metode seperti cosine similarity. Content-Based Filtering merekomendasikan produk berdasarkan kemiripan deskripsi atau fitur konten produk dengan riwayat interaksi pengguna sebelumnya, dengan memanfaatkan teknik text vectorization seperti TF-IDF. Evaluasi kinerja sistem digunakan metrik evaluasi umum dalam sistem rekomendasi, yaitu precision, recall, dan F1-score, terhadap dataset transaksi pengguna e-commerce yang telah dikurasi. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa pendekatan hibrida ini lebih unggul dalam memberikan rekomendasi yang relevan dibandingkan jika hanya menggunakan salah satu metode secara tunggal. Aplikasi sistem rekomendasi ini dikembangkan menggunakan bahasa pemrograman Python dan dijalankan di lingkungan Jupyter Notebook. Pengembangan meliputi pengolahan dataset produk dan interaksi pengguna, implementasi algoritma Collaborative Filtering manual berbasis matriks kemiripan antar item, serta Content-Based Filtering berbasis kemiripan deskripsi produk. Sistem juga menyediakan fitur rekomendasi hibrida, yang menggabungkan skor rekomendasi dari kedua pendekatan dengan parameter weighting yang dapat disesuaikan. Visualisasi data juga diintegrasikan untuk mendukung pemahaman pengguna terhadap hasil rekomendasi dan distribusi data. Pendekatan sistem rekomendasi mampu menyajikan hasil yang bersifat personal dan kontekstual terhadap setiap pengguna, serta dapat diadaptasi untuk platform e-commerce skala kecil hingga menengah
PENGEMBANGAN APLIKASI PENYUSUNAN RUTE PERJALANAN WISATA JAKARTA BERBASIS WEBSITE DENGAN METODE ALGORITMA ANT COLONY Wardhani, Ire Puspa; Anggraini, Nenny; Widayati, Susi; Sabrina, Wafa
Journal Computer and Technology Vol. 3 No. 1 (2025): Juli 2025
Publisher : Ninety Media Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.69916/comtechno.v3i1.354

Abstract

Jakarta merupakan kota yang memiliki trafik padat, masalah rute perjalanan di Jakarta menjadi perhatian tersendiri bagi pengguna jalan. Pencarian jalur terpendek dalam jaringan transportasi di Jakarta seperti mengurangi kemacetan lalu lintas, rekomendasi rute terpendek untuk perjalanan dinas dan pengiriman barang atau mencapai lokasi wisata. Penelitian tentang Aplikasi penyusunan rute perjalanan wisata dengan metode algoritma ant colony ini merupakan penelitian yang ingin menyelesaikan permasalahan lamanya waktu menyusun rute perjalan wisata. Data yang diperoleh dari pengumpulan data melalui wawancara dengan pengusahan tour dan travel yaitu diperlukannya waktu minimal satu hari untuk menyusun rute perjalanan wisata. Sebagai salah satu solusi perlu aplikasi berbasis web yang dapat menyusun rute perjalanan wisata berdasarkan jarak terpendek. Aplikasi ini merupakan aplikasi berbasis website, dengan input data objek wisata. Metode pengembangan aplikasi penggunakan RAD dan algoritma ant colony untuk proses penyusunan rute perjalanan wisata terpendek yang terdiri atas 2 (dua) user. Output berupa aplikasi penyusunan rute perjalanan wisatayang menyusun rute perjalanan wisata terpendek.
Co-Authors Adinda Zahro R.P Aditya Pranata Agung Slamet Riyadi Agung Slamet Riyadi Andre Pratama Putra Andriana Bahy Andriana Bahy Ani Rachmaniar Ani Rachmaniar Annisa Mutia Putri Annissa Mutia Putri Dewi Nur Cahyani Diana Novita Dila Andriyani Diyah Ruri Diyah Rury Irawati Firhan Okvalino Firhan Okvalino hendajani, fivtatianti hurnaningsih Indra Purnama Alam Ire Puspa Wardhani Irfan Irfan Caniago Julisawati, Elly Agustina Juwita Juwita Kokoy Rokoyah Kokoy Rokoyah Kristina Airinia Lussiana Lussiana Maria Sri Wulandari Melani Dewi Lusita MM SKom Fivtatianti Hendajani MMSI SKom Diyah Ruri Irawati Mohamad Chotibul Umam Mohamad Chotibul Umam Nenny Anggraini, Nenny Nugraeni, Amelia Prayogi Pangestu Prayogi Pangestu Rachmaniar, Ani Rahmad Hargianto Rokoyah, Kokoy Sabrina, Wafa Soegijanto Soegijanto Suminah Suminah Yudi Irawan Chandra