Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal INFORMASI (Jurnal Informatika dan Sistem Informasi) JUTEKOM - Jurnal Teknologi dan Ilmu Komputer
Primadela Antari
ITS Khatulistiwa
Computer Science & IT

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
Rancang Bangun E-Commerce Jasa Fotografi di Kota Padang Berbasis Web Fanny Septiani Bufra; Primadela Antari; Deni Yuza Mahendra
INFORMASI (Jurnal Informatika dan Sistem Informasi) Vol 15 No 1 (2023): INFORMASI (Jurnal Informatika dan Sistem Informasi)
Publisher : LPPM STMIK Indonesia Mandiri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37424/informasi.v15i1.217

Abstract

Penelitian ini memaparkan tentang e-commerce jasa fotografi di Kota Padang berbasis web menggunakan bahasa pemrograman PHP dan database MySQL. Dari penelitian yang telah dilakukan pada beberapa fotografer di komunitas Minang Landscaper Kota Padang dapat disimpulkan bahwa kendala atau permasalahan yang sering dialami oleh fotografer adalah mempromosikan jasa fotografinya belum maksimal karena masih belum menggunakan website, sehingga informasi jasa fotografinya belum terlalu menyebar. Oleh karena itu, para customer sulit untuk mendapatkan informasi fotografer yang diinginkan. Aplikasi e-commerce jasa fotografi ini dibangun untuk membantu para fotografer khususnya di Kota Padang mendapatkan lebih banyak customer yang akan menggunakan jasa mereka. Metode pengembangan yang digunakan dalam penelitian ini adalah System Development life Cycle atau SDLC yang mana metode ini dapat memberikan gambaran input dan output yang jelas dari tahap awal hingga akhir. Diharapkan dengan adanya aplikasi ini para fotografer dapat mempromosikan dan mempublikasikan jasa fotografi sehingga terjadi transaksi antara fotografer dan customer yang saling memberikan keuntungan serta mendapatkan update portofolio dari setiap fotografer secara cepat.
Klasifikasi Risiko Stunting 1000 HPK Menggunakan Algoritma K-Means di Aia Gadang Timur Mila Yudia; Primadela Antari; Yuli Hartati; Fanny Septiani Bufra
Jurnal Teknologi informasi dan Ilmu Komputer Vol. 2 No. 1 (2026): Januari 2026
Publisher : Nolsatu Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.65258/jutekom.v2.i1.51

Abstract

Stunting is a public health problem that impacts child growth and development, particularly during the First 1,000 Days of Life (1000 HPK). This study aims to apply the K-Means Clustering algorithm to classify stunting risk levels based on 1000 HPK data in Nagari Aia Gadang Timur. The data used include maternal and child health indicators, such as maternal nutritional status, prenatal check-up history, birth weight, exclusive breastfeeding, and child growth measurements. The K-Means algorithm was used to group the data into several clusters. The results showed that the formed clusters were able to clearly distinguish low, medium, and high stunting risk groups. The application of K-Means Clustering can facilitate early identification of stunting risk and support data-driven decision-making in planning stunting prevention and intervention programs at the nagari level.
Co-Authors Deni Yuza Mahendra Fanny Septiani Bufra Mila Yudia Yuli Hartati