Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
1.037
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Ilmiah Informatika Komputer Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia Jurnal Minfo Polgan (JMP) Digital Transformation Technology (Digitech)
Endah Kurniasari
Universitas Gunadarma
Humanities Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Education Environmental Science Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Mathematics Social Sciences Other

Published : 5 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 5 Documents
Search

 1 
CLUSTERING RELATIONSHIP BERDASARKAN BOBOT PEMBENTUK SOCIAL TRUST NETWORK UNTUK SISTEM REKOMENDASI PADA MEDIA SOSIAL INSTAGRAM Murniyati Murniyati; Tristiyanti Yusnitasari; Endah Kurniasari; Dody Pernadi
Jurnal Ilmiah Informatika Komputer Vol 27, No 3 (2022)
Publisher : Universitas Gunadarma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35760/ik.2022.v27i3.7557

Abstract

Instagram merupakan media sosial yang banyak digunakan untuk media pemasaran. Banyaknya informasi di media sosial menyebabkan sulitnya pengguna untuk mendapatkan informasi yang sesuai dengan kebutuhan pengguna. Jejaring sosial yang semakin berkembang memberikan kesempatan kepada para peneliti untuk memanfaatkannya pada penelitian diberbagai bidang. Social Network Analysis (SNA) adalah proses untuk menemukan keberadaan komunitas yang berisi sekumpulan orang dengan beberapa kesamaan seperti minat, hobi, gaya hidup, tujuan, lokasi maupun profesi kemudian membentuk sebuah komunitas atau klaster, Deteksi komunitas merupakan salah satu tugas dari SNA. Social network dapat dikatakan mempengaruhi user behavior sehingga pada penelitian ini dilakukan pembentukan klastering relationship yang berdasarkan relasi yang diperoleh dari social network dengan tahapan yang dilakukan adalah melakukan scrapping terhadap data pengguna pada media sosial instagram terlebih dahulu untuk mendapatkan relasi antara pengguna yang ada pada akun Instagram, kemudian melakukan pembentukan klaster dengan menggunakan algoritma Louvain. Hasil pembentukan klaster didapat nilai modularitas terbaik sebesar 0,879 dengan jumlah klaster sebanyak 27 klaster pada data yang digunakan adalah akun instagram toko buku gramedia pustaka utama dimana anggota klaster yang terbentuk adalah anggota yang mempunyai relasi atau keterkaitan. Pembentukan klastering relationship ini bisa dimanfaatkan untuk merekomendasikan hal yang terkait dengan postingan pada media sosial instagram.
Pembuatan Company Profile Berbasis Website sebagai Media Informasi dan Promosi pada Hari Hari Pasar Swalayan Oktaviani Oktaviani; Endah Kurniasari; Rosdiana Rosdiana; Witari Aryunani; Yeni Setiani
Syntax Literate Jurnal Ilmiah Indonesia
Publisher : Syntax Corporation

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (258.001 KB) | DOI: 10.36418/syntax-literate.v7i8.9191

Abstract

Semakin hari kebutuhan informasi semakin meningkat, banyak pelanggan yang membutuhkan informasi pada Hari Hari Pasar Swalayan namun tidak ada media online untuk menemukan informasi tersebut sehingga menjadi permasalahan yang menyebabkan pelanggan harus datang langsung ke tempatnya untuk mendapatkan informasi atau mengetahui promosi yang ditawarkan. Seiring berkembangnya teknologi, banyak lembaga atau perusahaan mulai menerapkan suatu teknologi yang dapat membantu suatu pekerjaan menjadi lebih efisien. Oleh karena itu, dibuatlah Company Profile Berbasis Website Sebagai Media Informasi dan Promosi Pada Hari Hari Pasar Swalayan. Pembuatan website ini menggunakan PHP dan MySQL dan perancangan UML (United Modelling Language) meliputi Use Case Diagram, Activity Diagram, dan Class Diagram. Website ini terdapat informasi tentang promo, informasi kontak dan juga lokasi dari Hari Hari Pasar Swalayan melalui fitur yang tersedia di navigasi web. Berdasarkan uji coba maka diperoleh hasil bahwa dengan menggunakan web browser Google Chrome, website beserta fiturnya dapat berjalan dengan baik sesuai fungsinya tanpa kendala.
Implementasi Sistem Rekomendasi Demographic Pada Website Toko Online (Studi Kasus UD. Anugrah) Rosdiana; Murniyati; Endah Kurniasari; Muhammad Rofi
Digital Transformation Technology Vol. 3 No. 2 (2023): Artikel Periode September 2023
Publisher : Information Technology and Science(ITScience)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47709/digitech.v3i2.3387

Abstract

Perkembangan teknologi digital telah membawa perubahan dalam berbagai sektor salah satunya sektor bisnis. Website sebagai platform toko online yang menjembatani perusahaan untuk terhubung dengan dunia digital. Pembuatan website untuk meningkatkan pendapatan, memperluas pemasaran dengan penambahan informasi produk yang paling banyak diminati oleh konsumen menjadikan sebuah web mempunyai nilai lebih. Informasi produk yang direkomendasi dinilai dengan menggunakan metode sistem rekomendasi demographic. Sistem rekomendasi demographic merekomendasikan produk secara umum yang disukai oleh pembeli. Penilaian produk yang disukai dengan cara pemberian rating terhadap produk yang kemudian akan dilakukan perhitungan rata-rata rating. Nilai Rating yang tertinggilah yang akan menjadi produk yang direkomendasi pada web. Metode Waterfall merupakan salah satu metode SDLC (System Development Life Cycle) atau siklus hidup pengembang sistem. Metode waterfall untuk perancangan sistem dengan tahapan penelitian yang dilakukan dimulai dengan analisis, desain, pembuatan, implementasi dan pengujian. Hasil penelitian menunjukan bahwa setelah melalui pengujian metode black box, website toko UD. Anugrah berjalan sesuai dengan harapan dan telah memenuhi tujuan pembuatan website.
Penerapan Metode Design Thinking Dalam Perancangan UI/UX Aplikasi Tafsir Mimpi Menggunakan Figma Endah Kurniasari; Ristiafif Naufal Reyhandera; Oktaviani Oktaviani; Suci Br Kembaren
Jurnal Minfo Polgan Vol. 13 No. 2 (2024): Artikel Penelitian
Publisher : Politeknik Ganesha Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33395/jmp.v13i2.14415

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk merancang User Interface (UI) dan User Experience (UX) Aplikasi Tafsir Mimpi berbasis android dengan menggunakan Figma. Penelitian ini melibatkan calon pengguna aplikasi, yaitu masyarakat yang ingin mengetahui tafsir mimpi yang dialaminya terutama mimpi yang sampai mengganggu kualitas tidur, membuat perasaan menjadi cemas atau takut, hingga berdampak pada kehidupan sehari-hari. Perancangan UI/UX dibuat berdasarkan lima tahapan Design Thinking, yaitu Empathy, Define, Ideate, Prototype dan Testing. Hasil dari penelitian ini adalah prototipe UI/UX aplikasi Tafsir Mimpi “About Your Dream” berbasis android yang dibuat menggunakan software Figma. Uji coba dilakukan pada calon pengguna untuk mengetahui respons dan pemahaman calon pengguna terhadap desain yang dibuat. Pengujian dilakukan menggunakan System Usability Scale (SUS) untuk mengevaluasi kemudahan penggunaan aplikasi. Hasil pengujian prototipe aplikasi dengan SUS mendapat skor SUS sebesar 82,33, yang masuk dalam kategori “Good” dengan nilai B pada grade scale sehingga dapat disimpulkan prototipe aplikasi Tafsir Mimpi ini dapat diterima dengan baik dan sudah memenuhi kebutuhan pengguna.
Pemanfaatan Metode Naïve Bayes untuk Analisis Sentimen Terkait Insiden Server Down dan Peretasan pada Pusat Data Nasional Oktaviani Oktaviani; Endah Kurniasari; Rosdiana Rosdiana; Faturachman Kurniawan Putra
Jurnal Minfo Polgan Vol. 14 No. 1 (2025): Artikel Penelitian
Publisher : Politeknik Ganesha Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33395/jmp.v14i1.14929

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen pengguna platform X terhadap insiden gangguan layanan dan peretasan yang menimpa Pusat Data Nasional (PDN). Metode Naïve Bayes digunakan untuk mengklasifikasikan 1004 tweet berbahasa Indonesia yang dikumpulkan selama bulan Juni hingga Juli 2024. Proses penelitian mencakup tahapan crawling data, preprocessing, klasifikasi sentimen, evaluasi model, hingga visualisasi hasil. Dataset dibagi menjadi 80% data latih dan 20% data uji. Hasil menunjukkan bahwa model mencapai akurasi sebesar 83% dengan f1-score untuk sentimen positif sebesar 0,83 dan negatif sebesar 0,87, sementara performa untuk sentimen netral masih rendah. Temuan ini memperlihatkan efektivitas metode Naïve Bayes dalam memetakan opini publik terhadap isu keamanan data nasional.
Co-Authors Dody Pernadi Dody Pernadi Faturachman Kurniawan Putra Muhammad Rofi Murniyati Murniyati Oktaviani . Oktaviani Oktaviani Ristiafif Naufal Reyhandera Rosdiana Rosdiana Suci Br Kembaren Tristiyanti Yusnitasari Witari Aryunani Yeni Setiani