Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.562
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Logistik
Nur Tri Ramadhanti Adiningrum
Universitas Logistik dan Bisnis Internasional
Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Industrial & Manufacturing Engineering Transportation

Published : 3 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search

 1 
Analisis Penyebab Keterlambatan Pengiriman Barang Pada Pos Express Menggunakan Metode Six Sigma Charles Marsello Hersanto; Nur Tri Ramadhanti Adiningrum; Dani Leonidas Sumarna
LOGISTIK Vol 16 No 01 (2023): Logistik
Publisher : Universitas Negeri Jakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21009/logistik.v16i01.34614

Abstract

The speed and accuracy of the distribution of goods is an important factor that is continuously driven by shipping service companies. Service quality has a very important impact on determining the quality of the company. Pos Indonesia has a next day (H+1) goods delivery service product under the name Pos Express. However, in cases that occur in the field, Pos Express has problems in shipping goods in the form of delays in delivery. These problems have an impact on the quality of services provided by Pos Indonesia to its consumers. The purpose of this study is to analyze the causes of delays in delivery of goods and provide recommendations for improvements to Pos Express products. The method used in this research is Six Sigma with the DMAIC approach. The results of this study are delivery delays that are influenced by human error factors (counter clerk errors, inexperienced couriers, and sorting officer errors) which can be overcome by providing guidance and imposing sanctions on related workers, less prime vehicle conditions which can be overcome by periodic checking just before leaving, transportation planning errors that can be overcome through re-planning by considering the vehicle's load capacity and the number of goods on hand, and traffic jams that can be overcome by determining delivery routes and delivery times that are far from heavy traffic flows.
RANCANG BANGUN APLIKASI PREDIKSI KANKER PAYUDARA DENGAN PENDEKATAN MACHINE LEARNING Nur Tri Ramadhanti Adiningrum; Resa Rianti; Cahyo Priyanto
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol 11, No 3s1 (2023)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v11i3s1.3351

Abstract

Kanker payudara merupakan penyakit terbanyak yang ditemukan pada wanita dan angka kematiannya menempati posisi kedua kasus kanker yang dapat mempengaruhi lebih dari 2,1 juta orang pada tahun 2020. Berdasarkan kasus tersebut dapat diketahui kanker payudara adalah kanker penyebab utama kematian wanita. Namun kematian ini dapat dikurangi dengan melakukan deteksi dini terhadap sel kanker. Oleh karena itu, pencegahan kanker berperan penting dalam proses pengobatan dan membantu meningkatkan angka pemulihan hidup. Prediksi kanker dapat membantu pasien untuk berkonsultasi dengan dokter lebih cepat. Sehingga, prediksi kanker yang tepat sangat penting untuk memperbarui perawatan pasien kanker payudara. Teknik Machine Learning dapat dilakukan untuk memprediksi kanker payudara karena dapat menangkap interaksi tingkat tinggi antar data yang mungkin menghasilkan prediksi yang lebih baik untuk membedakan antara jinak dan ganas. Oleh karena itu, penelitian ini digunakan pendekatan klasifikasi yang efektif Support Vector Machine (SVM). SVM adalah model yang digunakan untuk melakukan prediksi kanker payudara. Untuk mempermudah proses prediksi, hasil prediksi kanker payudara diterapkan dalam bentuk web base dengan framework Django untuk dapat digunakan oleh dokter dalam menentukan keputusan dengan cepat. Hasil modeling menunjukkan bahwa prediksi kanker payudara menggunakan SVM memperoleh akurasi sebesar 98,24%. Sehingga model yang dibuat sangat baik sehingga aplikasi akan bekerja untuk memprediksi dengan baik.
RANCANG BANGUN APLIKASI PREDIKSI KANKER PAYUDARA DENGAN PENDEKATAN MACHINE LEARNING Nur Tri Ramadhanti Adiningrum; Resa Rianti; Cahyo Priyanto
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol 11, No 3s1 (2023)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v11i3s1.3351

Abstract

Kanker payudara merupakan penyakit terbanyak yang ditemukan pada wanita dan angka kematiannya menempati posisi kedua kasus kanker yang dapat mempengaruhi lebih dari 2,1 juta orang pada tahun 2020. Berdasarkan kasus tersebut dapat diketahui kanker payudara adalah kanker penyebab utama kematian wanita. Namun kematian ini dapat dikurangi dengan melakukan deteksi dini terhadap sel kanker. Oleh karena itu, pencegahan kanker berperan penting dalam proses pengobatan dan membantu meningkatkan angka pemulihan hidup. Prediksi kanker dapat membantu pasien untuk berkonsultasi dengan dokter lebih cepat. Sehingga, prediksi kanker yang tepat sangat penting untuk memperbarui perawatan pasien kanker payudara. Teknik Machine Learning dapat dilakukan untuk memprediksi kanker payudara karena dapat menangkap interaksi tingkat tinggi antar data yang mungkin menghasilkan prediksi yang lebih baik untuk membedakan antara jinak dan ganas. Oleh karena itu, penelitian ini digunakan pendekatan klasifikasi yang efektif Support Vector Machine (SVM). SVM adalah model yang digunakan untuk melakukan prediksi kanker payudara. Untuk mempermudah proses prediksi, hasil prediksi kanker payudara diterapkan dalam bentuk web base dengan framework Django untuk dapat digunakan oleh dokter dalam menentukan keputusan dengan cepat. Hasil modeling menunjukkan bahwa prediksi kanker payudara menggunakan SVM memperoleh akurasi sebesar 98,24%. Sehingga model yang dibuat sangat baik sehingga aplikasi akan bekerja untuk memprediksi dengan baik.
Co-Authors Cahyo Priyanto Charles Marsello Hersanto Dani Leonidas Sumarna Resa Rianti