Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Journal of Information System Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi
Anggraeni, Dwi Suci
Unknown Affiliation
Computer Science & IT

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

Found 2 Documents
Search

 1 
Pengelompokkan Data Kemiskinan Provinsi Jawa Barat Menggunakan Algoritma K-Means dengan Silhouette Coefficient R, Nabila Nur Fransiska; Anggraeni, Dwi Suci; Enri, Ultach
TEMATIK Vol 9 No 1 (2022): Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) - Juni 2022
Publisher : LPPM POLITEKNIK LP3I BANDUNG

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.38204/tematik.v9i1.901

Abstract

Serious poverty is still one of the problems in Indonesia, especially in West Java Province. The level of underdevelopment and unemployment is still the basis for poverty. Poverty in each region is certainly different. The government needs to know which areas fall into the categories of high poverty levels and low poverty levels so that they can make solutions to set priorities for assisting. Therefore, a data mining technique is needed that can classify the poverty level of areas in West Java, namely the clustering technique with the K-Means algorithm. The purpose of this research is to classify poverty data in West Java Province so that it can be used as information to determine the right policy to distribute aid to the community from the West Java government. The results obtained based on the test, the clusters obtained were 2 clusters with cluster 0 of the high poverty level in as many as 14 regions and cluster 1 of the low poverty level in as many as 13 regions. Based on the test, the K-Means Algorithm obtains a Silhouette Coefficient of 0.576 and is included in the medium structure category. With the results of grouping poverty data, the government can channel aid more precisely.
Sistem Pakar Pemilihan Biji Kopi Pasca Roasting Untuk Menghasilkan Kopi Berkualitas Menggunakan Metode Forward Chaining Anggraeni, Dwi Suci; Voutama, Apriade; Garno, Garno
JOINS (Journal of Information System) Vol. 9 No. 1 (2024): Edisi Mei 2024
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Dian Nuswantoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33633/joins.v9i1.7055

Abstract

Biji kopi menjadi salah satu produk perdagangan yang memerlukan kualitas bagus agar selalu dapat bersaing di pasar perdagangan. Penentuan biji kopi berkualitas memerlukan ketepatan pada proses pemilihannya yang akhirnya sesuai kebutuhan yang diinginkan oleh konsumen. Maka, dibutuhkan sistem yang memiliki pengetahuan seperti seorang pakar untuk pemilihan biji kopi pasca roasting yang dapat menghasilkan kopi berkualitas berdasarkan bentuk fisik, aroma dan kadar kafein. Penelitian ini mengembangkan sistem pakar pemilihan biji kopi dengan metode forward chaining. Metode ini dimulai dengan menjawab 17 pertanyaan mengenai ciri-ciri biji kopi yang kemudian mencari kaidah cocok sehingga dapat ditarik kesimpulan berdasarkan pertanyaan yang telah dipilih. Hasil sistem ini berupa identifikasi jenis biji kopi yang berkualitas atau tidak yang sesuai dengan fakta atau pertanyaan yang dipilih. Terdapat 3 jenis biji kopi yang diidentifikasi yaitu biji kopi arabika, robusta, dan liberika. Pembangunan sistem menggunakan metodologi ESDLC yang terdiri dari tahap penilaian, akuisisi pengetahuan, desain, pengujian dan dokumentasi. Hasil dari pengujian user acceptance testing tingkat penerimaan pengguna terhadap sistem pakar pemilihan biji kopi dari segi tampilan mencapai 90,41% dan segi manfaat mencapai 86,87%, berdasarkan tabel kriteria interpretasi hasilnya adalah sangat baik.
Co-Authors Apriade Voutama Enri, Ultach garno, Garno R, Nabila Nur Fransiska