Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.61
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Buletin Sistem Informasi dan Teknologi Islam Jurnal Salome (Multidisipliner Keilmuan)
Rizqa Zahrotun Nafiah
Program Studi Informatika, Universitas PGRI Semarang, Kota Semarang, Indonesia
Religion Humanities Computer Science & IT Social Sciences

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

Found 2 Documents
Search

 1 
SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS PEMETAAN BANYAKNYA KEJADIAN BENCANA ALAM DI PROVINSI JAWA BARAT BERBASIS WEB Rizqa Zahrotun Nafiah; Bambang Agus Herlambang; Ahmad Khoirul Anam
Jurnal Salome : Multidisipliner Keilmuan Vol. 2 No. 1 (2024): Jurnal Salome: Multidisipliner Keilmuan
Publisher : CV. ADIBA AISHA AMIRA

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

Abstract

West Java Province is one of the areas in Indonesia that is often affected by natural disasters, such as floods, landslides, and earthquakes. According to the West Java BPBD, in 2023 there were 970 disaster events in West Java Province, which resulted in 26 deaths and 98,860 people displaced. As a disaster-prone area, information about disasters is needed by the community to monitor disasters that occur. This research aims to develop a Geographic Information System (GIS) mapping the number of natural disasters in West Java Province used to store and display disaster distribution maps. This GIS was developed using HTML, CSS, and Javascript programming languages. The results of this research are in the form of a geographic information system mapping the number of natural disaster events in West Java Province where users can view data in tabulation and graphics.
Sistem Prediksi Pendapatan Penjualan Berbasis Web Menggunakan LSTM Rizqa Zahrotun Nafiah; Bambang Agus Herlambang; Noora Qotrun Nada
Buletin Sistem Informasi dan Teknologi Islam (BUSITI) Vol 7, No 3 (2026)
Publisher : Universitas Muslim Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33096/busiti.v7i3.3468

Abstract

Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM) memainkan peran penting dalam pembangunan ekonomi, namun banyak UMKM menghadapi ketidakpastian dalam perencanaan pendapatan penjualan akibat fluktuasi permintaan dan terbatasnya pemanfaatan alat peramalan berbasis data. Penelitian ini mengusulkan sistem prediksi pendapatan penjualan berbasis web untuk UMKM menggunakan metode Long Short-Term Memory (LSTM) guna memodelkan data penjualan harian yang memiliki karakteristik nonlinier dan temporal. Dataset yang digunakan terdiri dari data pendapatan penjualan harian selama lima tahun dari UMKM Rayanzza Fashion, dengan total 1.827 data. Arsitektur stacked LSTM dengan tiga lapisan LSTM digunakan dan dievaluasi menggunakan Mean Absolute Error (MAE), Root Mean Squared Error (RMSE), dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Hasil eksperimen menunjukkan bahwa model mampu memprediksi pendapatan penjualan harian secara efektif, dengan nilai MAE sebesar 5.708 rupiah, RMSE sebesar 7.122 rupiah, dan MAPE sebesar 1,71% pada data pengujian. Hasil ini menunjukkan kemampuan generalisasi yang baik serta pembelajaran yang efektif terhadap tren penjualan dan pola musiman, meskipun performa menurun pada periode fluktuasi ekstrem. Model yang telah dilatih kemudian diintegrasikan ke dalam sistem berbasis web menggunakan React.js sebagai frontend, Express.js sebagai backend, dan FastAPI untuk penyajian model. Penelitian ini memberikan kontribusi berupa sistem prediksi pendapatan penjualan end-to-end yang dapat diimplementasikan untuk mendukung pengambilan keputusan berbasis data pada UMKM.      
Co-Authors Ahmad Khoirul Anam Bambang Agus Herlambang, Bambang Noora Qotrun Nada