Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
2.635
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi SOSIOLOGI: Jurnal Ilmiah Kajian Ilmu Sosial dan Budaya AMMA : Jurnal Pengabdian Masyarakat
Dienwati Nuris, Nisa
Unknown Affiliation
Arts Humanities Chemistry Computer Science & IT Environmental Science Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Materials Science & Nanotechnology Nursing Social Sciences Other

Published : 19 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 19 Documents
Search

 1   2 
Pemanfaatan Chatgpt Dalam Pembelajaran Persamaan Dasar Akuntansi Rahaningsih, Nining; Suarna, Nana; Dienwati Nuris, Nisa; Ade Kurnia, Dian; Rasyid, Abdul; Frihandiansah, Riyandi
TEMATIK Vol. 10 No. 2 (2023): Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) - Desember 2023
Publisher : LPPM POLITEKNIK LP3I BANDUNG

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

Abstract

Learning Accounting is an essential part of business and finance education. To ensure effective learning, an innovative approach is needed to optimize the understanding of concepts and practical applications in the field of accounting. One technology that has attracted attention in this context is Artificial Intelligence, particularly through the utilization of ChatGPT. However, there are still challenges in teaching accounting. Conventional learning systems are often less interactive and cannot provide adequate individual support to students. Therefore, a new approach is needed to enhance student interaction with instructors. The aim of this research is to analyze and implement the utilization of ChatGPT in the development of accounting educati to improve the understanding of accounting concepts and enhance students' ability to apply accounting knowledge. The research method employs an experimental approach involving a group of students in a learning program utilizing ChatGPT as a virtual assistant. ChatGPT provides explanations, answers questions, and provides feedback to students. To analyze and evaluate the effectiveness of using AI (ChatGPT) in accounting education, the System Usability Scale is used.The results of this research indicate that the use of AI, particularly through ChatGPT, in accounting education can provide significant benefits. Students experience improvements in their understanding of accounting concepts, practical abilities, better individual support, and increased motivation and interest in learning accounting, with an accuracy rate of 80.625%.
PENERAPAN ASOSIASI MENGGUNAKAN ALGORITMA FP-GROWTH PADA POLA TRANSAKSI PENJUALAN DI TOKO ROTI Nurarofah, Eva; Herdiana, Ruli; Dienwati Nuris, Nisa
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 7 No. 1 (2023): JATI Vol. 7 No. 1
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v7i1.6299

Abstract

Pertumbuhan industri roti yang berkelanjutan mengharuskan setiap perusahaan roti menerapkan rencana bisnis inovatif yang sesuai. Dipengaruhi oleh tata letak produk dalam katalog yang tidak sesuai, pelanggan mungkin sering mengalami kesulitan selama proses pembelian. Dalam situasi ini, perlu untuk menganalisis strategi asosiasi. Hal ini dapat dilakukan dengan beberapa cara, namun yang paling efektif adalah dengan melakukan analisis terhadap berbagai jenis produk roti yang sering dibeli konsumen bersamaan dengan jenis lainnya. Hal ini dilakukan agar jenis produk roti yang berbeda memiliki varian yang bermakna atau mempengaruhi sifat asosiatif. Asosiasi data mining dengan penggunaan algoritma FP-Growth adalah metode yang digunakan untuk mengatasi masalah ini. Dan selama implementasi, program yang digunakan adalah Rapidminer Studio. Dalam penelitian ini menghasilkan empat aturan asosiasi yang dapat digunakan sebagai bahan pertimbangan dalam membuat keputusan strategi penjualan yang efektif.
KLASIFIKASI PENERIMA BANTUAN SOSIAL UMKM MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES Azlil Huriah, Dara; Dienwati Nuris, Nisa
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 7 No. 1 (2023): JATI Vol. 7 No. 1
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v7i1.6300

Abstract

Dalam masa digital dikala ini, data ialah perihal yang sangat berarti dalam mendukung aktivitas bisnis. Tetapi, dalam perihal pemberian bantuam sosial UMKM, namun banyak data yang tidak digunakan secara efektif. Karena itu, diperlukan sesuatu tata cara yang bisa mencerna data tersebut serta menciptakan prediksi yang akurat tentang penerima bantuan sosial UMKM. Riset bertujuan untul memaksimalkan penerima bantuan sosial UMKM dengan memakai metode Data Mining. Metode Naive Bayes hendak diterapkan untuk menganalisis data yang terdapat serta membuat prediksi yang akurat tentang penerima bansos. Permasalahan yang hendak dibahas dalam riset ini merupakan bagaimana memaksimalkan penerima bantuan sosial UMKM dengan memakai metode Data Mining serta metode Naive Bayes. Tujuan dari tugas akhir ini merupakan untuk meningkatkan sistem yang bisa menolong pengambil keputusan dalam memastikan penerima bantuan sosial UMKM dengan membagikan prediksi yang akurat. Sistem tersebut diharapkan bisa meningkatkan daya guna penyaluran bansos dengan mengurangi jumlah penerima yang tidak layak serta meningkatkan jumlah penerima yang layak. 177 lembar data yang digunakan memiliki property yang dikategorikan sesuai dengan persyaratan kelas Nik, Nama, Alamat, Bidang Usaha, Pekerjaan dan Hasil. Beberapa probabilitas ingin mengetahui keakuratan prediksinya, dan setelah diperiksa menggunakan Algoritma Naïve Bayes, diperoleh temuan dengan persentase Accuracy 95,43%, Precision 97,87%, dan Recall 93,88% untuk akurasi prediksi.
RANCANG BANGUN APLIKASI PENJUALAN KUE BERBASIS WEB PADA HOME INDUSTRY MAUSHI CAKE CIREBON Abdhu Syukur, Ilhan; Dienwati Nuris, Nisa
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 7 No. 1 (2023): JATI Vol. 7 No. 1
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v7i1.6530

Abstract

Penggunaan teknologi informasi dalam berbisnis telah menjadi hal yang umum di era digital. Home industry Maushi Cake merupakan salah satu usaha kecil menengah dicirebon yang memproduksi berbagai jenis kue dengan jumlah produksi yang terbatas. Namun, dengan semakin meningkatnya permintaan pelanggan, Maushi Cake kesulitan dalam memenuhi permintaan dan mengorganisir pesanan. Dalam observasi yang dilakukan, masalah yang ditemukan adalah adanya kesulitan dalam mengelola pesanan pelanggan dan pencatatan stok bahan baku. Serta, proses penjualan yang dilakukan saat ini masih terbatas di rumah. Orang tahu hanya dari mulut ke mulut saja dan belum dilakukan penjualan secara online. Maushi Cake juga kesulitan dalam menghasilkan laporan penjualan yang akurat dan efisien. Penelitian ini memiliki tujuan untuk membangun sebuah aplikasi penjualan kue yang berbasis web. Dengan menggunakan metode perancangan waterfall. Aplikasi tersebut akan menghasilkan manajemen stok yang terintegrasi dan laporan penjualan yang akurat. Dengan aplikasi ini, Maushi Cake akan dapat mengelola pesanan pelanggan dan pencatatan stok bahan baku dengan lebih efisien, serta memberikan kemudahan bagi pelanggan dalam melakukan pemesanan atau sekadar melihat stok kue yang tersedia secara online. Sehingga dapat memperluas pasar bisnis Maushi Cake dan meningkatkan omzet penjualan.
RANCANG BANGUN SISTEM PENJUALAN MAKANAN DAN MINUMAN BERBASIS ONLINE PADA CAFÉ LARISS’O Firdaus, Jingga; Dienwati Nuris, Nisa
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 7 No. 2 (2023): JATI Vol. 7 No. 2
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v7i2.6535

Abstract

Setelah masa pandemi covid 19 penjualan online semakin marak. Banyak hal yang bisa dijual secara online, seperti makanan, barang, bahkan jasa dapat dijual secara online. Café Lariss’o adalah salah satu tempat yang menjual makanan cepat saji. Di Café Lariss’o kami memiliki menu-menu makanan dan minuman diantaranya Mie Ayam, Kentang & Nuget, Baso, Nasi Goreng, Pisang Goreng, Es Teh Manis, Es Jeruk, Capuccino, Milk Shake. Sistem penjualan masih seperti penjual pada umumnya, yaitu membuka lapak yang digelar di sebuah bangunan. Cafe ini masih sedikit orang yang tahu. Omset penjualan masih belum ada peningkatan yang signifikan. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk merancang bangun sistem penjualan makanan dan minuman instan berbasis online pada Café Lariss’o. Metode yang digunakan untuk membangun sistem adalah metode waterfall. Tahapan dalam penelitian ini pertama requirement analysis, pada tahap ini peneliti menganalisa kebutuhan dari sistem, tahap kedua desain, pada tahap ini peneliti melakukan desain sistem yang akan dibuat, desain tersebut meliputi desain sistem, desain database dan desain antar muka. Tahap selanjutnya adalah implementasi, pada tahap ini peneliti menerapkan sistem yang telah dirancang. Tahap ke empat adalah testing, pada tahap ini melakukan pengujian sistem yang telah dibuat menggunakan metode black box dan white box. Tahap terakhir adalah perbaikan, pada tahap ini peneliti melakukan perbaikan jika ditemukan sistem yang tidak sesuai setelah dilakukan pengujian. Hasil dari penelitian ini menghasilkan sistem penjualan makanan dan minuman instan berbasis online pada café lariss’o, sehingga omset penjualan menjadi meningkat dan lebih banyak dikenal masyarakat. Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa pengembangan sistem penjualan makanan dan minuman instan berbasis online pada Café Lariss’o memiliki manfaat yang signifikan bagi pengelola kafe dan pelanggan.
ANALISIS SENTIMEN TERHADAP REVIEW APLIKASI BRIMO DI GOOGLE PLAY STORE MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES Nuraini, Asyifa; Faqih, Ahmad; Dwilestari, Gifthera; Dienwati Nuris, Nisa; Narasati, Riri
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 7 No. 6 (2023): JATI Vol. 7 No. 6
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v7i6.8228

Abstract

Dalam era perkembangan teknologi informasi, khususnya dalam ranah analisis sentimen menggunakan algoritma Naive Bayes, dampak signifikan terlihat pada aplikasi Brimo, platform perbankan internet dan mobile yang dikembangkan oleh Bank BRI. Analisis sentimen terhadap ulasan pengguna di Google Play Store dengan Naive Bayes menghadapi tantangan, seperti tingkat ketidak pastian dalam hasil analisis. Algoritma ini cenderung memperlakukan kata-kata secara terpisah, mengabaikan konteks, dan berpotensi menghasilkan hasil yang kurang akurat, terutama pada sentimen kompleks seperti ironi atau sarkasme. Pentingnya text mining, penggunaan metode klasifikasi, dan proses Knowledge Discovery in Database (KDD) muncul dalam mendukung analisis sentimen. Penelitian ini menggunakan metode KDD dan Naive Bayes untuk menganalisis sentimen ulasan pengguna Brimo di Google Play Store. Tahapan melibatkan seleksi data, pembersihan data, transformasi dengan TF-IDF, data mining dengan Naive Bayes, dan evaluasi pola. Hasil menunjukkan tingkat akurasi tinggi sebesar 89.58%, dengan nilai presisi 85.94%, Recall 89.58%, dan F1-Score 86.90%. Meskipun demikian, perhatian khusus diperlukan untuk sentimen negatif guna meningkatkan performa Recall. Proses implementasi model Naive Bayes pada data baru menunjukkan efisiensi melalui penggunaan joblib dan visualisasi hasil prediksi. Penelitian ini memberikan kontribusi dalam meningkatkan pemahaman evaluasi sentimen pengguna, mendukung pengambilan keputusan, dan mengembangkan strategi bisnis yang efektif pada aplikasi Brimo.
ANALISIS SENTIMEN DATA ULASAN PENGGUNA APLIKASI GOOGLE KELAS PADA GOOGLE PLAY STORE MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES Nurwahidah, Dalilah; Dwilestari, Gifthera; Dienwati Nuris, Nisa; Narasati, Riri
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 7 No. 6 (2023): JATI Vol. 7 No. 6
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v7i6.8245

Abstract

Dalam era digital yang semakin berkembang, aplikasi Google Kelas telah menjadi salah satu platform utama untuk pembelajaran jarak jauh di Indonesia. Namun, pemahaman tentang sentimen pengguna terhadap aplikasi ini menjadi krusial dalam meningkatkan kualitas layanan Pendidikan online. Oleh karena itu, tujuan dari penelitian ini adalah untuk menganalisis sentimen dari data ulasan pengguna Aplikasi Google Kelas di Indonesia yang tersedia di Google Play Store.Data yang digunakan dalam penelitian ini akan diperoleh dari ulasan pengguna Aplikasi Google Kelas yang telah dipublikasikan di Google Play Store. Data tersebut mencakup beragam aspek, seperti penilaian pengguna, komentar dan saran yang akan digunakan untuk analisis sentimen.Penelitian ini akan mengikuti beberapa tahapan. Tahap awal adalah pengumpulan data dari ulasan pengguna. Selanjutnya, data akan dibersihkan dan diproses untuk analisis sentiment. Metode Naïve Bayes digunakan untuk mengklasifikasikan sentimen ulasan menjadi positif, negatif atau netral. Analisis sentimen melibatkan pemahaman lebih mendalam tentang persepsi pengguna terhadap aplikasi Google Kelas. Proses penelitian ini melibatkan pengolahan data, pelatihan model Naïve Bayes, evaluasi model dan analisis hasil. Data ulasan diproses untuk menghasilkan fitur- fitur yang relevan, dan kemudian model Naïve Bayes dilatih menggunakan data tersebut. Evaluasi model memastikan keakuratan analisis sentiment.Dengan menyelesaikan penelitian ini, diharapkan dapat memahami lebih baik bagaimana penguna di Indonesia merasakan aplikasi Google Kelas. Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan, hasil analisis sentimen pengguna aplikasi google kelas menghasilkan akurasi 82%, presisi 82%, recall 82% dan F-1 Score 81%. Dapat disimpulkan bahwa klasifikasi algoritma naïve bayes bisa digunakan untuk analisis sentimen aplikasi Google Kelas.
PENERAPAN ALGORITMA FP-GROWTH UNTUK MENENNTUKAN POLA PENJUALAN PRODUK ELEKTRONIK Febiyanto, Anggi; Faqih, Ahmad; Herdiyana, Ruli; Dienwati Nuris, Nisa; Narasati, Riri
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 7 No. 6 (2023): JATI Vol. 7 No. 6
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v7i6.8286

Abstract

Di era perkembangan pasar yang pesat, analisis pola penjualan sangat penting untuk meningkatkan efisiensi dan keuntungan perusahaan salah satunya perusahaan yang menjual produk elektronik. Produk elektronik mengacu pada berbagai perangkat dan perlengkapan yang menggunakan teknologi elektronik untuk berfungsi. Elektronik mencakup berbagai kategori, mulai dari perangkat konsumen seperti telepon seluler dan televisi hingga peralatan industri seperti sensor dan sistem kendali otomatis. Dalam suatu toko kerap kali terjadi masalah over stock, kehabisan stock, dan tata letak barang yang tidak beraturan dikarenakan pihak toko tidak mengetahui pola penjualan barang. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi pola penjualan produk elektronik di toko Sinar Mentari menggunakan algoritma analisis data. Penulis menggunakan metode pemrosesan data tingkat lanjut untuk mengekstrak informasi berharga dari data penjualan dalam jumlah besar.Di era pesatnya perkembangan e-commerce, analisis pola penjualan sangat penting untuk meningkatkan efisiensi dan keuntungan perusahaan. Penelitian ini mengidentifikasi pola penjualan produk elektronik di toko Sinar Mentari menggunakan algoritma FP-Grow. Langkah pertama yaitu mengumpulkan dan membersihkan data penjualan elektronik dari Toko Sinar Mentari. Selanjutnya, menerapkan algoritma FP-Grow untuk mengidentifikasi pola pembelian serupa dan mengelompokkan produk berdasarkan perilaku pembelian pelanggan. Dengan cara ini Penulis dapat mengidentifikasi tren penjualan, penawaran paket hemat, preferensi pelanggan dan tata letak barang. Penelitian ini menghasilkan kombinasi pola penjualan produk elektronik yang sudah dilakukan perhitungan menggunakan RapidMiner, hasil kombinasi pola penjualannya yaitu : apabila pelanggan membeli Colokan Lubang 4 maka pelanggan juga akan membeli Kabel Transparant dengan nilai support 32,5 % dan nilai confidance 53,7 %penelitian ini diharapkan dapat memberikan wawasan tentang pola penjualan produk elektronik Toko Sinar Mentari, memberikan informasi dalam pengambilan keputusan, dan meningkatkan daya saing di pasar e-commerce yang sangat kompetitif.
OPTIMASI ANALISIS CLUSTERING UNTUK AKTIVITAS DAN RESPON PENGGUNA MEDIA SOSIAL DENGAN K-MEANS Nur Afrilia, Mela; Rahaningsih, Nining; Danar Dana, Raditya; Dienwati Nuris, Nisa
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 8 No. 1 (2024): JATI Vol. 8 No. 1
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v8i1.8334

Abstract

Media sosial sebagai platform utama interaksi dan aktivitas online memiliki peran sentral dalam membentuk pola perilaku pengguna. Analisis clustering aktivitas dan respons pengguna di media sosial menjadi penting untuk pengembangan strategi pemasaran dan manajemen platform yang efektif. Dalam lingkungan yang semakin kompleks ini, diperlukan pendekatan analisis yang sistematis. Penelitian ini bertujuan mendalami perilaku pengguna media sosial melalui algoritma K-Means dan Davies Bouldin Index (DBI) untuk mengoptimalkan jumlah cluster, sehingga memperkaya pemahaman pola aktivitas dan respons pengguna. Dengan menggunakan RapidMiner, penelitian berhasil mengidentifikasi tiga cluster optimal, dengan Cluster 1 menonjol sebagai yang paling dominan, diisi oleh pengguna yang menunjukkan tingkat aktivitas dan respons lebih tinggi dibandingkan kelompok lainnya. Temuan ini dapat memberikan panduan berharga bagi pengembangan strategi media sosial yang lebih tepat sasaran.
ANALISIS SENTIMEN TERHADAP OPINI PATRIARKI MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES Kurmasih, Masih; Rahaningsih, Nining; Danar Dana, Raditya; Dienwati Nuris, Nisa
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 8 No. 3 (2024): JATI Vol. 8 No. 3
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v8i3.8798

Abstract

Dalam era digital saat ini, media sosial telah menjadi saluran utama di mana opini masyarakat disuarakan. Salah satu isu yang menjadi sorotan dalam ranah sosial adalah masalah patriarki, yaitu sistem sosial yang memberikan dominasi dan kontrol yang lebih besar kepada laki-laki dalam berbagai aspek kehidupan masyarakat. Patriarki menciptakan hierarki gender di mana pria mendominasi dan memiliki kendali atas keputusan dan sumber daya. Pandangan dan opini terkait patriarki sering kali menjadi subjek diskusi yang hangat dan kontroversial dalam berbagai komunitas online. Tujuan penelitian ini dilakukan dengan berfokus melihat sentiment publik berdasarkan opini-opini yang beredar di sosial media. Dengan menggunakan metode Naïve Bayes yang telah terbukti berhasil dalam analisis sentiment. Metode ini dapat digunakan untuk mengkategorikan opini masyarakat menjadi positif (mendukung patriarki), negatif (menentang patriarki). Oleh karena itu, penelitian ini memilih metode Naïve Bayes sebagai pendekatan analisis sentimen terhadap opini patriarki karena kemampuannya yang terbukti dalam menganalisis teks dengan konteks sosial yang kompleks. Data yang diperoleh untuk menganalisis sentiment terhadap opini patriarki terdapat sebanyak 200 data yang telah dikategorikan kedalam kategori positif dan negative kemudian diolah menggunakan Algoritma Naïve Baye. Hasil dari pengujian algoritma Naïve Bayes ini menghasilkan bahwa nilai akurasi diperoleh sebesar 92.50%, nilai presisi diperoleh sebesar 0.0%, sementara nilai recall untuk opini positif diperoleh sebesar 0,0%, dan untuk opini negative diperoleh sebesar 100%. Maka dapat dikatakan dari hasil pengujian algoritma Naïve Bayes untuk analisis sentimen ini memiliki performa yang baik.
Co-Authors Abdhu Syukur, Ilhan Abdul Rasyid Ade Kurnia, Dian Ahmad Faqih Alfian Nur Rahmat , Muhammad Alia Cahyani, Cica Azlil Huriah, Dara Danar Dana, Raditya Destiawati, Deby Febiyanto, Anggi Firdaus, Jingga Frihandiansah, Riyandi Gifthera Dwilestari Herdiana, Ruli Herdiyana, Ruli Hery Widijanto Ibnu Abas, Mohamad Irfan Ali, Irfan Khalda Rifdan, Ghina Kurmasih, Masih Maulana, Ajay Narasati, Riri Narasati Nining Rahaningsih Nur Afrilia, Mela Nuraini, Asyifa Nurarofah, Eva Nursaniah, Rini Nurwahidah, Dalilah Nuryadi Suarna, Nana Triya, Pita Yati Ningrum, Riska