Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
1.288
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Teknik Komputer AMIK BSI Jurnal Khatulistiwa Informatika JOURNAL OF INFORMATICS AND TELECOMMUNICATION ENGINEERING Informatics for Educators and Professional : Journal of Informatics Scientific Journal of Informatics Jurnal Infortech Jurnal Sistem Informasi dan Sistem Komputer Jurnal Sistem Informasi Indonesian Journal of Networking and Security - IJNS
Sucitra Sahara
Universitas Bina Sarana Informatika
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Library & Information Science Other

Published : 11 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 11 Documents
Search

 1   2 
PenerapanMetode Support Vector Machine (SVM) Guna Menentukan Tingkat Lulus Mahasiswa E-Learning Sahara, Sucitra
Jurnal Sistem Informasi Vol 6 No 2 (2017)
Publisher : STMIK ANTAR BANGSA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (360.584 KB)

Abstract

Abstract—Elearning system is a web -based communication platform that enables learners , without limitation of place and time , to access a variety of learning tools such as discussion forums , assessment , content repositories , and document sharing system . E -Learning can be just as effective as face-to- face in a conventional classroom teaching and learning , if proper teaching techniques and well-organized ( Oztekin et al . 2013 ) . Based on the data processing has been done with membandingakan algorithm and Support Vector Machine Support Vector Machine by using the log data of students . Later in the test to get the accuracy and AUC values of each algorithm so that the highest test results obtained by using support vector machine an accuracy of 81.02%, and AUC value of 0.810 . Intisari-E-Learning adalahsistemwebplatform komunikasiberbasisyang memungkinkanpeserta didik, tanpa batasantempatdan waktu, untuk mengaksesberbagai alatbelajar, sepertiforum diskusi, penilaian, repositorikonten, dansistemsharing dokumen. E-Learning bisa samaefektifnya dengantatap mukadalampengajaran di kelaskonvensional danbelajar, jikateknik mengajaryang tepatdanterorganisir dengan baik(Oztekin et al.2013). Berdasarkanpengolahan datayang telah dilakukandenganalgoritmamembandingkandanSupport VectorMachineSupport VectorMachinedengan menggunakandatalogdarisiswa.Kemudian ditesuntuk mendapatkanakurasidan nilai-nilaiAUCsetiapalgoritmasehinggahasil tesyang tertinggidiperoleh dengan menggunakanmesindukunganvektordengan akurasi 81.02%, dan nilaiAUC0.810
Implementation AHP Method in Selection of Outstanding Students at MI Sirojul Athfal 1 Bogor Sulaeman Hadi Sukmana; Syifa Fauziah; Sucitra Sahara; Erma Delima Sikumbang; Rizqi Agung Permana
JOURNAL OF INFORMATICS AND TELECOMMUNICATION ENGINEERING Vol 5, No 2 (2022): Issues January 2022
Publisher : Universitas Medan Area

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31289/jite.v5i2.6128

Abstract

At the beginning of 2020, precisely in March 2020, the government announced that Indonesia was affected by the Covid-19 outbreak. Since then, Indonesia has also been faced with a pandemic period, where all sectors of life have been affected, including the education sector. The primary school of MI Sirojul Athfal 1 Bogor conducts learning from home, this causes a lack of effective learning between teachers and students, and teachers find it difficult to determine student achievement. The Decision Support System (DSS) is one system that is able to assist researchers in making decisions accurately and in accordance with the objectives in determining outstanding students at the school. The Analytical Hierarchy Process (AHP) is capable of solving complex multi-criteria problems. From the results of this study and calculations carried out using the Expert Choice tool, it was concluded that the highest priority score was obtained by Muamar students with a value of 0.447. From this study, the results of the CR hypothesis for all criteria value are less than 0.1 or less than 10%, therefore the overall hierarchy produces consistent values.
Particle Swarm Optimization pada Analisa Review Software Antivirus Menggunakan Metode K-Nearest Neighbors Sucitra Sahara; Rizqi Agung Permana; Hariyanto Hariyanto
INFORMATICS FOR EDUCATORS AND PROFESSIONAL : Journal of Informatics Vol 4 No 2 (2020): INFORMATICS FOR EDUCATORS AND PROFESSIONAL : JOURNAL OF INFORMATICS (Juni 2020)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat Universitas Bina Insani

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (812.613 KB) | DOI: 10.51211/itbi.v4i2.1313

Abstract

Abstrak: Virus pada komputer menjadi hal yang membahayakan bagi para pengguna komputer perorangan maupun perusahaan yang telah menerapkan sistem terkomputerisasi. Virus program yang didesain untuk tujuan jahat dapat merusak bagian tertentu dari komputer, bahkan yang paling merugikan adalah dapat merusak data penting pada perusahaan. Dalam hal ini maka diciptakanlah sebuah software anti virus, perkembangan anti virus selalu lebih lambat dari virus itu sendiri, sehingga peneliti akan mengadakan penyeleksian software anti virus pada suatu opini atau berdasarkan komentar masyarakat yang telah menggunakan software anti virus produk tertentu dan dituangkan ke media online seperti komentar pada suatu situs penjualan produk tersebut. Berdasarkan ribuan komentar akan diolah dan dikelompokkan pada jenis kata teks positif dan teks negatif, dan peneliti membuat klasifikasi data dengan menggunakan metode algoritma k-Nearest Neighbor (k-NN), algoritma k-NN adalah salah satu algoritma yang sesuai dalam penelitian kali ini. Peneliti menemukan bahwa algoritma k-NN mampu mengolah data set yang sudah dikelompokan pada teks positif dan negatif khususnya dalam pemilihan teks, dan penerapan metode optimasi Particle Swarm Optimization (PSO) yang dikombinasikan dengan k-NN diharapkan mampu meningkatkan nilai akurasi sehingga datanya lebih kuat dan valid. Sebelum data set diolah menggukanan optimasi PSO hanya menggunakan metode k-NN akurasi data yang diperoleh 70,50% sedangkan hasil akurasi setelah penggunaan metode k-nn dan optimasi PSO didapatkan nilai akurasi sebesar 83,50%. Dapat disimpulkan bahwa penggunaan optimasi PSO dan metode k-NN sangat sesuai pada konsep text mining dan penyeksian pada data set berupa text. Kata kunci: Analisis Review, Optimasi Particle Swarm Optimization, Metode k-Nearest Neighbor. Abstract: Viruses on computers become dangerous for individual computer users and companies that have implemented computerized systems. Virus programs that are designed for malicious purposes can damage certain parts of the computer, even the most detrimental is that it can damage important data on the company. In this case an anti-virus software is created, the development of anti-virus is always slower than the virus itself, so researchers will conduct an anti-virus software selection on an opinion or based on public comments that have used a particular product's anti-virus software and poured it into online media such as comment on a product sales site. Of the thousands of comments will be processed and grouped on the type of positive and negative text words, and researchers make data classification using the k-Nearest Neighbor (k-NN) algorithm method, the k-NN algorithm is one of the appropriate algorithms in this study. The researcher found that the k-NN algorithm is able to process data sets that have been grouped in positive and negative texts, especially in text selection, and the application of the Particle Swarm Optimization (PSO) optimization method combined with k-NN is expected to be able to increase the accuracy value so that the data is stronger and valid. Before the data set is processed using PSO optimization only using the k-NN method the accuracy of the data obtained is 70.50% while the accuracy results after the use of the k-nn method and PSO optimization obtained an accuracy value of 83.50%. It can be concluded that the use of PSO optimization and the k-NN method are very compatible with the concept of text mining and correction of text data sets. Keywords: Analysis Review, k-Nearest Neighbor Method, Particle Swarm Optimization optimization
Metode Support Vector Machine Sebagai Penentu Kelulusan Mahasiswa pada Pembelajaran Elektronik Rizqi Agung Permana; Sucitra Sahara
Jurnal Khatulistiwa Informatika Vol 7, No 1 (2019): Periode Juni 2019
Publisher : Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (666.044 KB) | DOI: 10.31294/jki.v7i1.5743

Abstract

Pembelajaran Elektronik adalah sistem web platform komunikasi berbasis yang memungkinkan peserta didik, tanpa batasan tempat dan waktu, untuk mengakses berbagai alat belajar, seperti forum diskusi, penilaian, repositori konten, dan sistem sharing dokumen. Pembelajaran Elektronik bisa sama efektifnya dengan tatap muka dalam pengajaran di kelas konvensional dan belajar, jika teknik mengajar yang tepat dan terorganisir dengan baik. Berdasarkan pengolahan data yang telah dilakukan dengan algoritma membandingkan dan Support Vector Machine Support Vector Machine dengan menggunakan data log dari siswa. Kemudian di tes untuk mendapatkan akurasi dan nilai-nilai AUC setiap algoritma sehingga hasil tes yang tertinggi diperoleh dengan menggunakan mesin dukungan vektor dengan akurasi 85.02%, dan nilai AUC 0.710.
Metode Waterfall Sistem Informasi Akademik dengan Konsep Pemrograman Terstruktur pada SMP Gala Juara Bekasi Sucitra Sahara
Jurnal Sistem Informasi Vol 7 No 1 (2018): JSI Periode Februari 2018
Publisher : LPPM STMIK ANTAR BANGSA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (878.553 KB) | DOI: 10.51998/jsi.v7i1.202

Abstract

Abstract— SMP Gala Juara Bekasi is one of educational institution in Bekasi. SMP Gala Juara Bekasi requires software to facilitate communication between the school and parents. Computerized system of academic information, which can overcome academic problems that occurs SMP Gala Juara Bekasi. The approach that used in this reserach is a structured approach that uses several tools and construction techniques such as Use Case Diagram, Activity Diagram, Entity Relationship Diagram, and Logical Record Structure. Testing method that used in the design of academic information system in SMP Gala Juara Bekasi use Black Box Testing. With the implementation of the design of web-based academic information system in SMP Gala Juara Bekasi on-line and uses programming languages such as PHP, Javascript, and MySQL, writer expect this web-based information system can give facilitation for better communication between the school and the parents and make it easier to manage students academic data without afraid about data redudancy and errors in data processing. So the school can manage student academic data more maximum, more effective, and more efficient.Intisari— Perancangan perangkat lunak yang dapat mempermudah komunikasi antara pihak sekolah dan orang tua atau wali siswa. Salah satunya adalah sistem informasi akademik yang terkomputerisasi, yang dapat mengatasi masalah-masalah akademik yang sering terjadi di SMP Gala Juara Bekasi. Adapun pendekatan yang digunakan dalam penelitian ini adalah pendekatan terstruktur yang menggunakan beberapa alat bantu dan teknik pengerjaan seperti Use Case Diagram, Activity Diagram, Entity Relationship Diagram, dan Logical Record Structure. Metode Pengetesan yang digunakan dalam perancangan sistem informasi akademik di SMP Gala Juara Bekasi menggunakan metode Black Box Testing. Dengan diterapkannya perancangan sistem informasi akademik berbasis web pada SMP Gala Juara Bekasi secara on-line dan menggunakan bahasa pemrograman PHP, Javascript, dan mySQL, diharapkan dapat membantu mempermudah komunikasi antar pihak sekolah dan orang tua atau wali siswa serta mempermudah mengelola data akademik siswa tanpa takut untuk terjadi redudansi data dan kesalahan dalam pengolahan data. Sehingga pihak sekolah dapat mengelola data akademik siswa secara lebih maksimal, efektif, dan efisien.Kata Kunci— Sistem Informasi Akademik, Web Based
Penerapan SDLC Waterfall Berbasis Web pada Toko Giant Komputer Depok Rizqi Agung Permana; Sucitra Sahara
Jurnal Sistem Informasi Vol 7 No 2 (2018): JSI Periode Agustus 2018
Publisher : LPPM STMIK ANTAR BANGSA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (540.942 KB) | DOI: 10.51998/jsi.v7i2.281

Abstract

Abstract— Dengan semakin ketatnya persaingan bisnis, maka tiap badan usaha dituntut untuk dapat memberikan pelayanan sebaik mungkin terhadap pelanggan serta dapat memperluas daerah pemasaran untuk menghadapi persaingan yang ada. E-Commerce merupan solusi tepat yang dapat digunakan untuk memberikan pelayanan pembelian secara online kepada para pelanggan dan memberikan informasi secara lengkap dan mengelola data produk. Toko Giant Komputer yang notabennya bergerak dalam penjualan komputer dengan produk yang relatif berkembang dan beranekaragam serta semakin ketatnya persaingan membutuhkan solusi untuk melakukan pengenalan dan sarana promosi melalui. Sistem yang di bangun dengan menggunakan bahasa pemrograman PHP, Apache sebagai server dan MySQL sebagai databases server. Dengan adanya domain dan hosting maka sistem ini bisa dilakukan dengan lebih optimal. Intisari— Dunia e-commerce akhir-akhir ini mengalami perkembangan yang cukup pesat. Banyak sekali bermunculan toko-toko virtual melalui marketplace. Sehingga daya saing pun semakin terbuka lebar. Memiliki website penjualan sendiri dan katalog barang yang lengkap akan memberikan nilai tambah dan kepercayaan pelanggan maupun calon pelanggan. Website ini di rancang dengan menggunakan siklus hidup pengembangan sistem (System Development Life Cycle) atau SDLC. Dengan pendekatan UML versi dua yang hanya mencakup 4 tahap waterfall metodelogi. Diantaranya Planning, Analisa, Desaign dan Implementation. Dengan hanya menggunakan empat tahap ini di harapkan dapat mempercepat proses pembuatan website sehingga lebih efisian dan sesuai dengan kebutuhan. Website ini di bangun dengan bahasa pemrograman PHP native, dengan database mysql dan library JQuery. Kata Kunci— E-commerce, Web Based
K-NN Method for Review Analys Product Accounting Software Sucitra Sahara; Rizqi Agung Permana
Jurnal Ilmiah Informatika Vol. 5 No. 2 (2020): Jurnal Ilmiah Informatika
Publisher : Department of Science and Technology Ibrahimy University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35316/jimi.v5i2.948

Abstract

Many companies have not implemented accounting software in financial management. Even though the current era of technology is increasingly updated and developing, more and more superior products are being issued by software development companies, especially in accounting software. There are not a few software products whose quality is still below standard or incomplete with features and facilities. So that researchers concentrate on companies or individual businesses that still use manual methods in processing their finances by helping and making it easier to choose the software product they will choose. Researchers first carry out the accounting software product selection stage based on an opinion or opinion of the public who have bought and used the software they choose and they pour this opinion into online media such as comments on a product selling site. Thousands of comments will be processed and grouped into data sets and this time the researcher processes the data classification using the k-Nearest Neighbor (K-NN) algorithm. By using the K-NN method, it is expected to be able to produce the expected accuracy value so that the data set processing is stronger and more valid. It turns out that after applying the data accuracy value obtained by 80.50%, it can be concluded that the K-NN method is very suitable for the concept of text mining this time and for selecting the data set in the form of text.
METODE KNN PADA SENTIMENT ANALISIS REVIEW PRODUK GAME ANDROID Sucitra Sahara - Universitas BSI; Rizqi Agung Permana - STMIK Antar Bangsa
Indonesian Journal of Networking and Security (IJNS) Vol 11, No 2 (2022): IJNS Juni 2022
Publisher : APMMI - Asosiasi Profesi Multimedia Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55181/ijns.v11i2.1769

Abstract

Abstract - Of the many comments that have been reviewed to obtain data set of positive and negative form of text that will be researchers for data classification by using the k-Nearest Neighbors (k-NN), k-NN is one of the most popular algorithms for pattern recognition. The rapid mushrooming android based application allows the vendor nor the parties competing businesses competing to create a variety of applications, ranging quality and high performance to quality is often questionable, so investigators held a screening of the application for android opinions or comments by people who have used the application and poured into the online media. Based on the data processing that has been done by comparing the Naive Bayes algorithm, Neural Network, Decision Tree and Machine Support Vector Machine using log data from students. Later in the tests to get the accuracy and AUC values of each algorithm so that the highest test results obtained by using support vector machine.
Review Analisis Platform CICD dengan Metode Systematic Literature Review Rizqi Agung Permana; Sucitra Sahara; Marlina Marlina
Jurnal Teknik Komputer AMIK BSI Vol 9, No 1 (2023): JTK Periode Januari 2023
Publisher : Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/jtk.v9i1.13954

Abstract

Abstrak  - Banyak aplikasi yang dibentuk, mulai dari aplikasi mobile maupun berupa website. Selain itu adanya pandemi juga turut mendorong pertumbuhan iklim digital di segala sektor. Hampir setiap organisasi baik industri, pendidikan maupun pemerintahan terus berlomba untuk berinovasi menciptakan dan menggunakan teknologi digital. Fitur dan layanan aplikasi pun terus berkembang dan beradaptasi dengan experience pengguna. Perubahan atau release terhadap aplikasi pun di tuntut semakin cepat dan zero error. Proses deployment ke production server tersebut menjadi semakin sering dilakukan. Sehingga kebutuhan akan tools atau platform CICD sangat tinggi. Berdasarkan hasil penelitian analisis review terhadap jurnal scopus yang terbit antara tahun 2019 sampai 2021  yang memiliki peringkat di scimagojr Q1 sampai Q4 dengan keyword CICD dan /atau DevOps. Terdapat 6 paper yang menyebutkan platform Jenkins. Sedangkat jika keyword di rubah menjadi Jenkins dengan type journal terdapat 193 paper yang mencantumkan Jenkins. Kemudian untuk metode deployment rollout di pakai dalam 10 paper penelitian dan menjadi metode terbanyak yang di pakai. Sedangkan untuk arsitektur applikasi yang paling banyak di pakai adalah microservice dengan 20 paper.  
Algoritma Klasifikasi Multilayer Perceptron Dalam Analisa Data Kebakaran Hutan Haryani Haryani; Cucu Ika Agustyaningrum; Artika Surniandari; Sucitra Sahara; Ratna Kurnia Sari
Jurnal Infortech Vol 5, No 1 (2023): JUNI 2023
Publisher : Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/infortech.v5i1.15792

Abstract

Kebakaran hutan atau yang sering disebut dengan wildfire merupakan salah satu isu lingkungan yang utama karena berdampak negatif terhadap kelestarian hutan, merugikan lingkungan dan ekonomi, serta merugikan masyarakat. Kebakaran hutan adalah kondisi di mana hutan terbakar, merusak hasil hutan dan menyebabkan kerusakan ekologi dan ekonomi. Tujuan dari peramalan kebakaran hutan adalah untuk mengetahui seberapa sering terjadi kebakaran hutan. Oleh karena itu, proses analisis data dilakukan dengan menggunakan teknik machine learning tradisional melalui metode Random Forest, Decision Tree, Logistic Regression, Naive Bayes dan Multilayer Perceptron. Mengetahui keakuratan dan nilai hasil F1 memungkinkan membandingkan metode ini dengan bahasa pemrograman Python. Hasil pengujian menunjukkan bahwa pendekatan Multilayer Perceptron mengungguli metode Random Forest, Decision Tree, Logistic Regression dan Nave Bayes dengan nilai akurasi masing-masing sebesar 93,35% dan F1 Score 93,69% dengan ukuran hidden layer sebesar 64,64. Dibandingkan dengan pendekatan lain yang dipelajari, nilai metode multilayer perceptron cukup signifikan. Penelitian ini dapat membantu menentukan kemungkinan kebakaran hutan.
Co-Authors Artika Surniandari Cucu Ika Agustyaningrum Erma Delima Sikumbang Hadi Sukmana, Sulaeman Hariyanto Haryani Marlina Marlina Ratna Kurnia Sari Rizqi Agung Permana Rizqi Agung Permana Rizqi Agung Permana Rizqi Agung Permana Rizqi Agung Permana - STMIK Antar Bangsa Rizqi Agung Permana - STMIK Antar Bangsa Syifa Fauziah