Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
1.633
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Transformatika JOURNAL OF APPLIED INFORMATICS AND COMPUTING Kilat Jurnal Review Pendidikan dan Pengajaran (JRPP) Journal of Computer Science and Engineering (JCSE) Indonesian Journal of Technology, Informatics and Science (IJTIS) Transformasi EXERO : Journal of Research in Business and Economics Jurnal Kabar Masyarakat Jurnal Pengabdian Masyarakat Teknologi dan Pendidikan (MANTAP)
Wardhani, Anindya Khrisna
Universitas Diponegoro
Religion Arts Humanities Automotive Engineering Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Mathematics Mechanical Engineering Social Sciences Other

Published : 13 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 13 Documents
Search

 1   2 
Optimization of the Decision Tree Method using Pruning on Liver Disease Classification Wardhani, Anindya Khrisna; Nugraha, Ega; Ulfiana, Qonita
Journal of Applied Informatics and Computing Vol. 6 No. 2 (2022): December 2022
Publisher : Politeknik Negeri Batam

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30871/jaic.v6i2.4350

Abstract

The amount of data about liver disease can be used to become information that can be extracted using the decision tree data mining method. However, there is a weakness in the decision tree method, namely over-fitting the resulting tree can produce a good model in training data but normally cannot produce a good tree model when applied to unseen data. Based on experiments conducted using datasets taken from The UCI Machine Learning Repository database is the ILPD dataset which contains 583 clinical data with 10 attributes with a target output of 416 positive liver and 167 negative liver. The results show that the decision tree algorithm using pruning and without pruning has been tested showing an increase in accuracy. The results of the decision tree performance without pruning generated in the confusion matrix for the accuracy measure, which is 73.58 %. While the results of the system performance using the pruning method have an accuracy of 73.76%. Although the accuracy value is slightly adrift, it can prove that the decision tree method using the pruning method has much better accuracy. In addition, the models and rules generated by the decision tree can be used as the basis for developing a prototype application for liver disease classification.
IMPLEMENTASI E-CATALOG MENU MAKANAN BERBASIS AUGMENTED REALITY UNTUK MENINGKATKAN PENGALAMAN PENGGUNA DI RESTORAN DAN CAFÉ BATAS KOPI Putri, Astrid Novita; Sari, Yuhana Indah; Wardhani, Anindya Khrisna
Jurnal Review Pendidikan dan Pengajaran Vol. 8 No. 2 (2025): Volume 8 No. 2 Tahun 2025
Publisher : LPPM Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/jrpp.v8i2.46784

Abstract

Perkembangan teknologi saat ini ke berbagai sektor salah satunya ke sektor kuliner. Teknologi yang sedang diberkembangkan saat ini adalah teknologi augmented reality. Teknologi ini dikembangkan ke beberapa aplikasi yang diharapkan dapat memudahkan penggunanya dalam memesan menu makanan dengan melihat katalog makanan dalam bentuk 3D.Hal ini merupakan sangat bermanfaat bagi restoran maupun cafe maupun konsumen. Kemudian fungsi menu itu sendiri untuk memberikan informasi mengenai jenis makanan dan minuman yang dapat dipesan. Namun dalam dunia kuliner baik itu di cafe atau resto pada tampilan menu makanan masih belum ada inovasi dan kurang informasinya. Sehingga tidak efektif dan efisien serta kurang menarik di mata konsumen.Oleh sebab itu diperlukan suatu inovasi baru dengan menggembangkan teknologi Augmented Reality yang menyajikan bentuk 3D dengan informasi yang lebih detail. Aplikasi ini dapat memudahkan pembeli dalam memilih makanan yang akan di pesan dan juga memberikan pengalaman baru dalam memilih menu makanan. Pembuatan aplikasi ini menggunakan Vuforia sebagai database Augmented reality 3D, Metode Marker-based tracking, dan menu makanan menggunakan 3D Blender untuk memvisualkan 3 Dimensinya. Hasil penelitian augmented reality yang dibangun ini adalah aplikasi electronic catalog menu makanan dan minuman dengan fitur Augmented Reality yang di kembangkan dengan platform Android yang memvisualkan bentuk makanan dan minuman dalam bentuk 3D dan memudahkan pengguna untuk melihat bentuk makanan dan informasi detail yang akan di pesan dengan sistem pemesanan makanan yang memudahkan dalam hal memesan menu makanan atau minuman.
PREDIKSI PENYEBARAN TUBERKULOSIS DI INDONESIA MENGGUNAKAN SINGLE MOVING AVERAGE Wardhani, Anindya Khrisna; Putri, Astrid Novita; Sari, Nur Latifah Dwi Mutiara
TRANSFORMASI Vol 19, No 2 (2023): TRANSFORMASI
Publisher : STMIK BINA PATRIA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.56357/jt.v19i2.386

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk meramalkan penyebaran Tuberkulosis (TB) di Indonesia menggunakan metode Single Moving Average (SMA) dengan tiga variasi ordo: 10, 5, dan 3, berdasarkan data jumlah penderita TB dari tahun 2000 hingga 2022. Hasil prediksi menunjukkan bahwa SMA berordo 3 memberikan kinerja terbaik dengan Mean Squared Error (MSE) sebesar 45,315, Root Mean Squared Error (RMSE) sebesar 952, dan Mean Absolute Deviation (MAD) sebesar 287,542. Model ini lebih sensitif terhadap perubahan dalam data, memberikan prediksi yang lebih akurat dibandingkan dengan ordo 5 dan 10. Kesimpulan menyoroti bahwa penggunaan SMA berordo 3 dapat memberikan informasi yang lebih akurat tentang tren penyebaran TB di Indonesia. Rekomendasi penelitian lebih lanjut mencakup eksplorasi metode analisis prediktif lainnya dan mempertimbangkan faktor-faktor tambahan yang dapat memengaruhi penyebaran TB, seperti faktor lingkungan dan kebijakan kesehatan.
Co-Authors Adinugroho, Suryo Arina Nuraliza Romas Arlieza Anindyaputri Astrid Novita Putri Astrid Novita Putri, Astrid Ega Nugraha Erba Lutfina Nugraha, Ega Nur Latifah Dwi Mutiara Sari Pratama Angga Buana Qonita Ulfiana Sari, Yuhana Indah Tito Bimantoro Ulfiana, Qonita