Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
1.325
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Teknologi Informasi, Komputer, dan Aplikasinya (JTIKA ) Indonesian Journal of Data and Science TIERS Information Technology Journal Jurnal Ilmiah Telsinas Elektro, Sipil dan Teknik Informasi Hikamatzu Journal of Multidisciplinary Research
Ni Wayan Jeri Kusuma Dewi
Institut Bisnis dan Teknologi Indonesia
Religion Humanities Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Electrical & Electronics Engineering Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Library & Information Science Mathematics

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

Found 7 Documents
Search

 1 
Analisis Kualitas Interaksi Pengunjung Dengan Website Bali Vulcano Jeep: Pendekatan Kuesioner UX Ni Wayan Jeri Kusuma Dewi; I Gede Made Yudi Antara
Jurnal Ilmiah Telsinas Vol 6 No 1 (2023)
Publisher : Universitas Pendidikan Nasional

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.38043/telsinas.v6i1.4471

Abstract

Bali volcano Jeep atau sering disingkat dengan BVJ merupakan perusahaan penyedia Biro perjalanan untuk menjelajahi area lava hitam sekitar gunung Batur dengan jeep. Untuk menunjang kualitas pelayanan dari kegiatan usaha ini, BVJ mempunyai sebuah sistem informasi pemesanan, namun selama pembuatannya belum pernah dilaksanakan evaluasi untuk mengetahui aspek usability mengenai kepuasan pengguna dalam menggunakan website Pemesanan pada Bali Vulcano Jeep. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetaui kepuasan pengguna dalam menggunakan Sistem Informasi pada BVJ adapun metode yang digunakan untuk mengetahui pengalaman pengguna yaitu metode User Experiences Quesioner (UEQ). UEQ merupakan tools untuk pengolaha data survey terkait pengalaman pengguna secara subjektif, terdapat enam aspek yang dinilai dalam UEQ ini yaitu: Daya tarik, Kejelasan, Efisiensi, Ketepatan, Stimulasi, Kebaruan, dari keenam aspek tersebut terdiri dari 26 pertanyaan UEQ, yang terdiri dari pertanyaan positif dan negative yang ditampilkan secara acak. Jumlah responden dalam penelitian ini adalah sebanyak 39 orang, dimana responden baru pertama kali menggunakan aplikasi ini. Dari hasil penelitian diperoleh untuk aspek daya tarik memiliki nilai kepercayaan 0,269, aspek Kejelasan 0,251, Efisiensi 0,292, Ketepatan 0,259, Stimulasi 0,2882 sedangkan Kebaruan 0,275. Kemudian dari hasil Benchmark Efisiensi, ketepatan, Stimulasi dan Kebaruan dari Sistem Informasi BVJ dengan hasil kategori Good, yang artinya 10% produk dalam dataset lebih baik dan 75% produk lainnya lebih buruk. Sedangkan untuk aspek Daya Tarik masuk kedalam kategori Excellent, hal ini berarti Sistem Informasi BVJ termasuk dalam kisaran 10% hasil terbaik. Dari hasil tersebut maka responden sudah meraka puas dalam menggunakan Sistem Informasi Pemesanan pada BVJ. Namun karena terbatasnya waktu, peneliti hanya melakukan penelitian untuk mengetahui kepuasan pengguna dalam Mengunakan Sistem Informasi Pemesanana pada BVJ. Bagi Peneliti selanjutnya, disaranakan untuk melakukan penelitian dengan menggunakan teknik lain, sehingga akan memeproleh hasil evaluasi yang beranekaragam dan dapat diketahui secara luas, sehingga nantinya hasilnya bisa dibandingkan.
Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Karyawan Toko Terbaik: Pendekatan AHP di PT. Warna Abadi Ni Wayan Jeri Kusuma Dewi; I Gede Made Yudi Antara
Jurnal Ilmiah Telsinas Vol 6 No 2 (2023)
Publisher : Universitas Pendidikan Nasional

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.38043/telsinas.v6i2.4776

Abstract

Proses pemilihan karyawan pada PT. Warna Abadi yang berjalan selama ini dilakukan dengan voting oleh rekan kerjanya. Tujuan dari penelitian ini adalah membuat Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Karyawan Toko Terbaik pada PT. WA dengan menggunakan metode Analytical Hierarchy Process (AHP). AHP merupakan sebuah metode yang dapat merangking alternatif keputusan serta memilih alternatif terbaik dari setiap kriteria untuk dijadikan acuan dalam pengambilan keputusan. Tahapan dalam AHP adalah mulai dari menggambarkan permasalahan, menentukan prioritas dari kriteria yaitu Absensi, Tanggung Jawab, Kerja Sama, Scoreboard Penjualan (Penjualan Produk Unggulan) serta Kerapian Berpakaian, selanjutnya adalah dilakukan sintesis berpasangan untuk mendapatkan nilai prioritas, memaparkan matrik ke dalam angka desimal  tujuannya adalah mengkalikan matrik tersebut menggunakan matriksnya sendiri, selanjutnya adalah menjumlahkan hitungan dari proses perkalian matriks, menjumlahkan matrik normalisasi (baris), kemudian membagi tiap jumlah baris dengan nilai akhir baris,  hasil rata-rata nilai tersebut disebut dengan eigenvector, tahap terakhir adalah resume nilai eigenvector. Dalam matrik perbandingan dikatakan konsisten apabila Concictency Ratio < 0.1, apabila belum konsisten, maka akan diulang kembali. Hasil akhir diperoleh dari mengkalikan bobot dari masing-masing kriteria dengan bobot dari masing-masing karyawan Nilai Karyawan Terbaik kode A02 dengan nilai 0.306, A01 dengan nilai 0.302, A04 dengan nilai = 0.222 serta peringkat terakhir dengan kode karyawan A03 dengan nilai 0,17 dari kelima kriteria penilaian.  Dari Sistem Pemilihan Karyawan Terbaik tersebut, bisa dijadikan acuan dalam pemilihan karyawan terbaik secara objektif dengan lima kriteria penilaian oleh bagian Decision Maker dan pemilihan tidak dilakukan secara manual lagi serta hasil akhirnya bisa dilihat oleh karyawan langsung.  Untuk Peneliti selanjutnya, disaranakan agar melakukan penelitian dengan metode yang lain, sehingga hasilnya penelitian yang beranekaragam dan hasilnya bisa dibandingkan.
Application of The Waterfall Method to the Website-Based JM Leather & Shoes Point of Sales Information System Ni Wayan Jeri Kusuma Dewi; I Gede Made Yudi Antara; Defri Sucahyono
TIERS Information Technology Journal Vol. 5 No. 1 (2024)
Publisher : Universitas Pendidikan Nasional

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.38043/tiers.v5i1.5116

Abstract

Trading business is a type of business that has the basic concept of buying supplies of goods and reselling them with the aim of making a profit. In the current era, people continue to flock to set up a place of business, this is due to changes in market conditions as well as increasingly sophisticated economy and technology. JM Leather & Shoes continues to supervise and record the processing of goods data, supplier data, expenditure data, sales transactions, purchase transactions, and the preparation of reports which are always evaluated every month by superiors. During this time, both cashiers and administration record in the ledger. This of course causes various problems. Where the process of making reports takes a relatively long time, because the administration must first adjust the real stock at the place of business with the stock in the records until finally the difference between the two is found. One effort that can be made is to create an application that can help facilitate business process activities and minimize the occurrence of errors that could have a negative impact on the company's future. With this system, the data processing process from searching, adding, changing, to creating reports as evaluation material becomes easier and faster. The risk of data loss or damage can also be reduced to a minimum because it has been stored in the database, making it more effective and efficient. Future researchers are expected to add features for forecasting the items that are most and least desired by customers.
Sales Forecasting Analysis Using Fuzzy Time Series and Simple Linear Regression Methods at Toko Ari Ni Luh Sri April Yanti; Ni Wayan Jeri Kusuma Dewi; I Gede Made Yudi Antara; Desak Made Dwi Utami Putra; Putu Wirayudi Aditama
Indonesian Journal of Data and Science Vol. 6 No. 3 (2025): Indonesian Journal of Data and Science
Publisher : yocto brain

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.56705/ijodas.v6i3.368

Abstract

Introduction: Forecasting, often referred to as prediction, can actually help assess conditions or predict future sales. In the business world forecasting is crucial because it can help companies plan their future operations especially when faced with sudden increases and decreases in sales and stockpiles. Especially in retail forecasting is extremely helpful in purchasing merchandise, managing inventory in the warehouse, and reducing losses due to changing customer preferences. Ari's shop, located on Jalan Raya Samu, Singapadu Kaler, Gianyar, Bali, also experiences increases and decreases in monthly sales. Therefore, it is hoped that this sales forecasting can help maintain more stable and smooth operations. Methods: This study used two methods to forecast sales: Fuzzy Time Series (FTS) and Simple Linear Regression (SLR), to predict figures from Ari's shop's monthly sales data. Both methods use the same dataset, which is Ari's Store sales data for 13 months, from January 2024 to January 2025. The forecast results are then compared using the Mean Absolute Percentage Error (MAPE), which measures the model's accuracy in predicting results. Results: Based on the sales forecasts performed, both models produced fairly accurate predictions due to their low MAPE values, below 10%. Of the two methods, Simple Linear Regression provided more accurate results with a MAPE of 3.57%. Meanwhile, the Fuzzy Time Series method produced a MAPE of 5.53%. This difference in values indicates that the linear regression model is more appropriate for Ari's Store sales data, especially since the data pattern tends to follow a linear trend.
Comparison of Naïve Bayes and SVM in Sentiment Analysis of ChatGPT for Learning on X and YouTube Ni Putu Eka Swari; Ni Wayan Jeri Kusuma Dewi; Ni Ketut Utami Nilawati; Aniek Suryanti Kusuma; Ni Luh Wiwik Sri Rahayu Ginantra
Indonesian Journal of Data and Science Vol. 7 No. 1 (2026): Indonesian Journal of Data and Science
Publisher : yocto brain

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.56705/ijodas.v7i1.382

Abstract

The rapid development of artificial intelligence technology has encouraged users to actively express opinions on social media platforms such as X and YouTube, including discussions on the use of ChatGPT as a learning support tool. This study aims to analyze public sentiment toward the use of ChatGPT in learning contexts by comparing the performance of the Naïve Bayes and Support Vector Machine (SVM) classification methods. A total of 5,500 comments from platform X and 5,543 comments from YouTube were collected through a crawling process using relevant keywords during the period from January 2023 to December 2025. The data were preprocessed and labeled into three sentiment classes (positive, negative, and neutral) using a lexicon-based approach with the INSET Lexicon. Feature extraction was conducted using the Term Frequency–Inverse Document Frequency (TF-IDF) method, and the dataset was divided into training and testing sets with an 80:20 ratio. Model performance was evaluated using accuracy, precision, recall, and F1-score. The results show that the SVM classifier consistently outperformed the Naïve Bayes method on both platforms. On platform X, SVM achieved an accuracy of 76.67%, while Naïve Bayes obtained 74.60%. On YouTube, SVM achieved an accuracy of 73.10%, significantly higher than Naïve Bayes at 62.04%. These findings indicate that SVM is more effective for sentiment analysis of social media data related to the use of ChatGPT in learning environments
Evaluasi Sistem Informasi Manajemen Pelayanan Publik Menggunakan Metode System Usability Scale pada Kantor Kelurahan Sanur Anak Agung Gede Oka Kessawa Adnyana; I Wayan Surya Pramana; Ni Wayan Jeri Kusuma Dewi; I Wayan Shandyasa
Hikamatzu | Journal of Multidisciplinary Vol. 3 No. 2 (2026): Multidisciplinary Approach
Publisher : Hikamatzu | Journal of Multidisciplinary

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

Abstract

Kantor Kelurahan Sanur memegang peranan strategis dalam menyelenggarakan berbagai layanan administrasi kependudukan dan perizinan bagi masyarakat. Namun, proses pengelolaan surat-menyurat yang sebelumnya berjalan manual memicu timbulnya kompleksitas birokrasi dan ketidakefisienan kerja. Guna mengatasi permasalahan tersebut, sebuah Sistem Informasi Manajemen Pelayanan Publik berbasis TALL (Tailwind, Alpine.js, Livewire, Laravel) stack telah diimplementasikan. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi tingkat usability serta mengukur penerimaan teknologi sistem baru tersebut secara empiris oleh aparatur sipil yang bertugas. Evaluasi dilakukan dengan menerapkan metode System Usability Scale (SUS) yang melibatkan 14 responden staf internal sebagai pengguna akhir. Instrumen penelitian yang digunakan adalah 10 butir pernyataan standar SUS berskala Likert yang disebarkan selama kegiatan pelatihan. Hasil perhitungan kuantitatif menunjukkan bahwa sistem informasi ini memperoleh nilai rata-rata SUS sebesar 84,11. Berdasarkan parameter interpretasi standar, skor tersebut menempatkan sistem pada kategori Acceptable (Layak Diterima) dengan skala penilaian Grade B dan predikat Excellent. Penerapan sistem ini terbukti memuaskan bagi pengguna serta mampu mentransformasi birokrasi manual yang tidak efisien menjadi ekosistem kerja digital modern yang akuntabel
PENGGUNAAN ALGORITMA TEXTRANK UNTUK PERINGKASAN OTOMATIS BERITA BAHASA INDONESIA I Putu Mahesa Kama Artha; Ni Wayan Jeri Kusuma Dewi; Ni Luh Wiwik Sri Rahayu
JTIKA (Jurnal Teknik Informatika, Komputer dan Aplikasinya) Vol 8 No 1 (2026): Maret 2026
Publisher : Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Mataram

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29303/jtika.v8i1.574

Abstract

Situs berita sering menyajikan paragraf atau kalimat yang panjang, disertai dengan berbagai detail tambahan yang tidak selalu relevan dengan kebutuhan informasi pembaca. Oleh karena itu, diperlukan metode seperti Textrank untuk melakukan peringkasan otomatis. Penelitian ini membahas penerapan algoritma Textrank dalam peringkasan otomatis berita berbahasa Indonesia. Hasil evaluasi menunjukkan nilai ROUGE-1 dengan Precision 0.7708, Recall 0.6930, dan F1-Score 0.7216. ROUGE-2 dengan Precision 0.6936, Recall 0.6212, dan F1-Score 0.6480, serta ROUGE-L dengan Precision 0.7210, Recall 0.6465, dan F1-Score 0.6741. Hasil rata-rata matriks evaluasi ROUGE akhir sebesar 0.6812 mengindikasikan bahwa sistem memiliki performa yang baik dalam menghasilkan ringkasan.
Co-Authors Anak Agung Gede Oka Kessawa Adnyana Aniek Suryanti Kusuma Defri Sucahyono Desak Made Dwi Utami Putra I Gede Made Yudi Antara I Putu Mahesa Kama Artha I Wayan Shandyasa I Wayan Surya Pramana Ni Ketut Utami Nilawati Ni Luh Sri April Yanti Ni Luh Wiwik Sri Rahayu Ni Luh Wiwik Sri Rahayu Ginantra Ni Putu Eka Swari Putu Wirayudi Aditama