Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
1.235
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JISKa (Jurnal Informatika Sunan Kalijaga) Jurnal Studi Inovasi Malcom: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science DIPANEGARA KOMPUTER TEKNOLOGI INFORMATIKA (DIPAKOMTI) DIPANEGARA KOMPUTER SISTEM INFORMASI (DIPAKOMSI)
Angdy Erna
Universitas Dipa Makassar
Humanities Automotive Engineering Computer Science & IT Control & Systems Engineering Economics, Econometrics & Finance Electrical & Electronics Engineering Environmental Science Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Social Sciences

Published : 7 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 7 Documents
Search

 1 
Strategi Analisis Faktor-faktor Penurunan Prestasi Belajar Matematika dengan Pendekatan Data Mining Angdy Erna; Muhammad Syahlan Natsir; Abdul Kadir Jailani; Yaury Riski Wicaksono; Putri Nurainun Yusuf
Jurnal Studi Inovasi Vol. 2 No. 4 (2022): Jurnal Studi Inovasi
Publisher : Inovbook

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52000/jsi.v2i4.122

Abstract

Minat belajar mengacu pada kecenderungan siswa untuk memperoleh pengetahuan dan keterampilan dalam mata pelajaran tertentu. Salah satu penentu keberhasilan proses pembelajaran adalah minat belajar. Siswa yang memiliki minat belajar yang tinggi akan mencapai hasil belajar yang baik. Ada dua faktor utama dalam menentukan minat belajar; faktor internal dan eksternal. Investigasi awal di SMP 3 Sungguminasa mengungkapkan bahwa hasil belajar matematika siswa mengalami penurunan dari tahun 2019 ke tahun 2021, oleh karena itu perlu dilakukan penelitian lebih lanjut mengenai permasalahan tersebut. Pendekatan data mining dapat dimanfaatkan untuk mengekstrak informasi penting dan relevan dari data siswa untuk mengetahui faktor-faktor apa saja yang mempengaruhi penurunan dalam pembelajaran matematika. Populasi data dalam penelitian ini adalah 1093 siswa SMPN 3 Sungguminasa. Penulis mengambil 15% dari total populasi sebagai sampel yang representatif. Variabel penelitian terdiri dari faktor internal (perhatian, rasa ingin tahu, hobi, kecerdasan, gaya belajar, kesehatan psikologis), dan faktor eksternal (aspek sekolah, aspek keluarga, dan aspek masyarakat). Berdasarkan pendekatan yang diusulkan, penulis mengidentifikasi bahwa faktor utama penyebab penurunan minat belajar siswa adalah faktor eksternal, yaitu fasilitas sekolah. Fasilitas sekolah seperti media/alat pengajaran yang tepat akan menentukan keberhasilan proses belajar mengajar matematika. Faktor-faktor seperti hobi, disiplin guru, suasana rumah, dan kondisi ekonomi merupakan faktor lain yang mempengaruhi minat belajar matematika siswa SMPN 3 Sungguminasa.
Identifikasi Strategi Pengembangan Bisnis para Penggiat UMKM Menggunakan SWOT Analisis: Identification of Business Development Strategies for UMKM Activities Using SWOT Analysis Sitti Harlina; Angdy Erna; Akbar Bahtiar; Marsellus Otong Kadang
MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science Vol. 3 No. 2 (2023): MALCOM October 2023
Publisher : Institut Riset dan Publikasi Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.57152/malcom.v3i2.884

Abstract

Strategi bisnis adalah rencana jangka panjang yang dirancang oleh suatu organisasi untuk menetapkan arah umum, sasaran bisnis yang ingin dicapai, serta cara-cara yang akan dilakukan untuk mencapai tujuan organisasi. Penyelesaian masalah dalam penelitian ini dengan menggunakan metode analisa deskriftif kualitatif dengan teknik analisa konten yang dipadukan dengan matriks Strength, Weakness, Opportunity and Threats (TOWS/ SWOT). Kesimpulan berupa strategi yang cocok untuk mengembangkan bisnis para penggiat UMKM yaitu, Sumber kekuatan UMKM Bonto Mate’ne Jenepontodan hasil olah data pada kategori ini menunjukkan bahwa konten “kualitas” makanan menduduki percentage coverage tertinggi dimana kualitas dapat merujuk ke makna yang meliputi ukuran, bentuk, warna, konsistensi, tekstur dan rasa. Disusul konten “promo”, “kemasan”, “pemanfaatan medsos”, “murah” dan “komunikasi” dengan pelanggan  Pendekatan ini dilakukan dengan tujuan untuk mengungkapkan makna dan pesan yang terkandung dalam data kualitatif. 2 hal yang menjadi sumber kelemahan UMKM Togotogo, yaitu masalah produk kadaluarsa, pelayanan pengiriman/ transportasi, dan masalah teknik promosi. Hal kedua adalah modal yang terbatas dan peralatan masak yang belum memadai, selanjutnya untuk kategori peluang. Hasil analisis mengidentifikasi bahwa UMKM ini masih memiliki peluang dari sisi inovasi dalam pelayanan ke pelanggan seperti inovasi produk, membuat produk baru, layanan COD untuk transaksi online, membuka cabang baru.
Penentuan Ruangan Warga Binaan Lapas Kelas 1 Kota Makassar Menggunakan Algoritma Profile Matching Aji Muh. Al Ilham; Nur Hafifah; Angdy Erna; Andi Irmayana
Dipanegara Komputer Teknologi Informatika Vol 16 No 1 (2023): Jurnal Dipanegara Komputer Teknik Informatika (DIPAKOMTI)
Publisher : Dipanegara Komputer Teknologi Informatika

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

Abstract

Lembaga pemasyarakatan akan mengkategorikan ruangan yang ada berdasarkan kondisi Warga Binaan. Saat ini belum ada pengecekan data untuk dapat menentukan ruangan mana yang paling tepat untuk untuk ditempatkan. Jika terjadi kekeliruan pada penempatan ruangan bagi warga binaan maka bisa berdampak kurang maksimal dan efisiennya proses pembinaan tersebut. Maka diusulkan Aplikasi Penentuan Ruangan Warga Binaan Lembaga Pemasyarakatan Kelas I Kota Makassar Algortima Profile Matching Berbasis Web. Metode Profile Matching dapat membantu memberikan keputusan penambahan warga binaan pada lapas dengan memperoses penilaian berdasarkan standar dari masing-masing blok Lapas. Hasil pengujian menggunakan metode blackbox yaitu dengan 8 skenario pengujian dan didapatkan hasil sesuai dengan harapan oleh karena itu dapat disimpulkan bahwa fungsional sistem yang dibangun sesuai dengan fungsi yang diharapkan dan bebas dari kesalahan.
Analisis Website Berita Online di Sulawesi Selatan Menggunakan Metode Usability Testing dan Heuristic Evaluation Muh. Dippo Arbianto; Richard Agustiawan; Yesaya Tommy Paulus; Angdy Erna
Dipanegara Komputer Sistem Informasi Vol 16 No 2 (2022): Jurnal Dipanegara Komputer Sistem Informasi (DIPAKOMSI)
Publisher : Dipanegara Komputer Sistem Informasi

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

Abstract

Situs berita online adalah salah satu media penyiaran berita yang sangat bermanfaat bagi masyarakat. Dengan adanya kemudahan dalam memperoleh informasi dari situs berita online tentu sangat dibutuhkan website dengan kualitas yang baik sehingga pengguna tidak mengalami kendala selama menggunakan aplikasi berbasis web tersebut. Oleh sebab itu pada penelitian ini kami melakukan penelitian terhadap enam website berita online di Sulawesi selatan untuk mengetahui aspek-aspek yang berpengaruh terhadap kepuasan pengguna dan juga untuk mengetahui website terbaik dari keenam website tersebut. Untuk memperoleh hasil tersebut kami melakukan penelitian dengan melakukan dua eksperimen yaitu usability testing dan heuristic evaluation. Dari penelitian yang telah dilakukan, kami menemukan bahwa aspek yang paling berpengaruh terhadap kualitas suatu website adalah kemudahan suatu website digunakan (learnability) 86,667% dan keindahan desain website tersebut (aesthetic) 40%. Sedangkan website terbaik dari keenam website tersebut adalah website tribun dengan 5 poin pada usability testing dan 2 poin pada heuristic evaluation.
SISTEM INFORMASI PEMESANAN E-TICKETING BERBASIS WEB PADA TERMINAL REGIONAL DAYA Cikal Dara; Winda Tri Anggaraini; Angdy Erna; Sadly Syamsuddin
Dipanegara Komputer Sistem Informasi Vol 17 No 1 (2023): Jurnal Dipanegara Komputer Sistem Informasi (DIPAKOMSI)
Publisher : Dipanegara Komputer Sistem Informasi

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

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk merancang sistem informasi berbasis web untuk mempermudah proses pemesanan dan pembelian tiket bus secara online (e-ticketing). Sistem ini memungkinkan calon penumpang untuk memilih rute tujuan, harga, fasilitas yang ada pada bus, informasi keberangkatan sesuai dengan kota tujuan, serta melakukan pembayaran melalui aplikasi. Dalam perancangan sistem ini, peneliti mengimplementasikan konsep analisis dan desain berorientasi obyek (OOAD) dengan Unified Modeling Languange (UML) untuk pemodelannya. Penelitian yang dilakukan merupakan jenis kualitatif dengan pendekatan deskriptif yaitu dengan melakukan serangkaian observasi kegiatan, wawancara dan dokumentasi di Terminal Regional Daya kota Makassar guna memperoleh berbagai data dan informasi. Untuk mengetahui fungsionalitas dari sistem yang diusulkan, peneliti menggunakan teknik pengujian kotak hitam (black box testing). Sistem ini sangat bermanfaat bagi calon penumpang dalam melakukan pemesanan tiket online yang dapat diakses dimanapun dan kapanpun serta meminimalisir resiko kehilangan tiket. Sistem ini juga diharapkan dapat membantu pihak pengelola bus pada Terminal Regional Daya untuk meningkatkan pelayanan pelanggan dengan manajemen tiket dan informasi penjadwalan yang lebih efisien dan efektif.
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN PEMASOK RUMPUT LAUT TERBAIK PADA KOSPERMINDO MENGGUNAKAN METODE ROC DAN METODE SAW Nurhudaya Nurhudaya; Lara Sidney Shinta; Angdy Erna; Hasriani Hasriani
Dipanegara Komputer Sistem Informasi Vol 17 No 2 (2023): Jurnal Dipanegara Komputer Sistem Informasi (DIPAKOMSI)
Publisher : Dipanegara Komputer Sistem Informasi

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

Abstract

Proses pemberdayaan dan pengembangan rumput laut di KOSPERMINDO dimulai dari pengambilan bahan mentah (rumput laut) dari pemasok-pemasok diberbagai daerah. Kemudian dilakukan penjualan ke luar dan dalam negeri. Karena banyaknya jumlah barang yang masuk seringkali datang secara bersamaan, menyebabkan terjadinya penumpukan barang. Rumput laut yang menumpuk dalam waktu lama akan jadi lembab, sehingga harus dijemur lagi untuk menurunkan tingkat kelembapannya, menyebabkan pula melambatnya perputaran uang. Transaksi Penjualan rumput laut di KOSPERMINDO mengalami penurunan dalam 3 tahun terakhir yaitu 412.55 kg pada tahun 2020, menurun jadi 184.700 kg pada tahun 2021 dan 135.28 kg pada tahun 2022. Olehnya itu SPK dengan penerapan ROC dan SAW menjadi solusi dari permasalahan di atas. Sistem akan menghasilkan perankingan, kemudian pemasok dengan ranking pertama teratas akan didahulukan untuk di atur jadwal pengiriman barangnya, ranking kedua dan seterusnya. Hasil dari penelitian memperlihatkan ROC hasilnya menjadi lebih objektif. Nilai bobot kriteria yang diperoleh dari metode ROC digabung ke metode SAW dalam penentuan rumput laut. Berdasarkan hasil uji coba sistem dapat ditarik kesimpulan bahwa tujuan penelitian ini tercapai yaitu sistem mampu menentukan pemasok rumput laut terbaik berdasarkan kriteria. Hasil perhitungan Tingkat akurasi saw dan roc-saw dalam perhitungan confusion matrix yaitu 71.4% dan dalam perhitungan mape 24%
Analisis Performa Normalisasi Data untuk Klasifikasi K-Nearest Neighbor pada Dataset Penyakit Allorerung, Petronilia Palinggik; Erna, Angdy; Bagussahrir, Muhammad; Alam, Samsu
JISKA (Jurnal Informatika Sunan Kalijaga) Vol. 9 No. 3 (2024): September 2024
Publisher : UIN Sunan Kalijaga Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.14421/jiska.2024.9.3.178-191

Abstract

This study investigates four normalization methods (Min-Max, Z-Score, Decimal Scaling, MaxAbs) across prostate, kidney, and heart disease datasets for K-Nearest Neighbor (K-NN) classification. Imbalanced feature scales can hinder K-NN performance, making normalization crucial. Results show that Decimal Scaling achieves 90.00% accuracy in prostate cancer, while Min-Max and Z-Score yield 97.50% in kidney disease. MaxAbs performs well with 96.25% accuracy in kidney disease. In heart disease, Min-Max and MaxAbs attain accuracies of 82.93% and 81.95%, respectively. These findings suggest Decimal Scaling suits datasets with few instances, limited features, and normal distribution. Min-Max and MaxAbs are better for datasets with numerous instances and non-normal distribution. Z-Score fits datasets with a wide range of feature numbers and near-normal distribution. This study aids in selecting the appropriate normalization method based on dataset characteristics to enhance K-NN classification accuracy in disease diagnosis. The experiments involve datasets with different attributes, continuous and categorical data, and binary classification. Data conditions such as the number of instances, the number of features, and data distribution affect the performance of normalization and classification.
Co-Authors Abdul Kadir Jailani Aji Muh. Al Ilham Akbar Bahtiar Alam, Samsu Allorerung, Petronilia Palinggik Andi Irmayana Bagussahrir, Muhammad Cikal Dara Harlina, Sitti Hasriani Hasriani Lara Sidney Shinta Marsellus Oton Kadang Muh. Dippo Arbianto Muh. Syahlan Natsir Nur Hafifah Nurhudaya Nurhudaya Putri Nurainun Yusuf Richard Agustiawan Sadly Syamsuddin Winda Tri Anggaraini Yaury Riski Wicaksono Yesaya Tommy Paulus