Garuda - Garba Rujukan Digital

Implementasi Data Warehouse Dan Data Mining Untuk Pengembangan Sistem Rekomendasi Pemilihan SMA Nugroho, Yusuf Sulistyo; Salma, Triana Dewi; Rokhanuddin, Sigid
Khazanah Informatika Vol. 2 No. 2 Desember 2016
Publisher : Universitas Muhammadiyah Surakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23917/khif.v2i2.2333

Jumlah penyelenggara pendidikan di Sragen telah mengalami peningkatan dalam kurun beberapa tahun terakhir. Hal ini juga salah satu akibat dari semakin banyaknya jumlah siswa di wilayah tersebut. Namun dengan adanya peningkatan jumlah ini ternyata tidak diimbangi dengan pengelolaan data sekolah yang baik misalnya menggunakan teknologi informasi. Tidak adanya pusat data yang terintegrasi secara baik dapat menyebabkan pihak sekolah bahkan masyarakat sulit untuk mendapatkan informasi yang valid sehingga banyak calon siswa yang mengalami kesulitan untuk menentukan sekolah menengah tingkat atas yang akan dituju. Berdasarkan hal tersebut, sebuah data warehouse diperlukan sebagai pengelola data sekolah-sekolah secara terintegrasi dengan baik di Sragen dan dikembangkan sistem rekomendasi dengan menerapkan teknik data mining. Dengan demikian, data-data sekolah dapat digali untuk menghasilkan suatu informasi strategis yang dapat dimanfaatkan sebagai rekomendasi bagi calon siswa sekolah menengah atas untuk menentukan pilihan sekolah yang dituju.Suatu diagram snowflake dirancang sebagai langkah awal dalam pengembangan data warehouse. Sementara itu, sistem rekomendasi dibangun menggunakan metode na?ve bayes dengan cara menghitung probabilitas masing-masing kriteria yang diajukan dalam perhitungan. Adapun kriteria yang digunakan yaitu biaya sekolah, jarak sekolah, nilai akreditasi, tingkat kelulusan, dan nilai rerata ujian akhir nasional.Hasil penelitian menunjukkan bahwa sebuah data warehouse telah berhasil dibangun sebagai pengelola data sekolah di Sragen yang terintegrasi dan terhubung dengan sistem rekomendasi untuk membantu calon siswa memilih sekolah yang sesuai berdasarkan kriteria-kriteria yang diajukan. Rekomendasi yang dihasilkan oleh sistem berdasarkan nilai confidence tertinggi dari setiap variabel masing-masing sekolah, prioritas variabel, serta urutan peringkat sekolah.

Sistem Rekomendasi Pemilihan Sekolah Menengah Tingkat Atas Menggunakan Metode Naive Bayes Salma, Triana Dewi; Nugroho, Yusuf Sulistyo
Khazanah Informatika Vol. 2 No. 2 Desember 2016
Publisher : Universitas Muhammadiyah Surakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23917/khif.v2i2.2306

Setiap tahun pendidikan di Indonesia semakin maju dan berkembang seiring dengan semakin bertambahnya jumlah sekolah atau lembaga pendidikan. Sementara itu berdasarkan data dari Dinas Pendidikan Kabupaten Sragen, bertambahnya jumlah sekolah yang berdiri juga diimbangi dengan jumlah siswa yang semakin meningkat pada tiap tahunnya. Sekolah-sekolah ini tidak jarang didirikan dalam jarak yang berdekatan dalam satu wilayah seperti halnya dengan sekolah menengah atas sederajat di kota Sragen. Dewasa ini, sekolah tersebut tidak hanya bersaing dalam hal akademik melalui prestasi sekolah maupun akreditasi, namun juga bersaing dalam mutu pendidikan yang baik untuk menarik minat calon siswa. Namun, permasalahan yang sering dihadapi yaitu banyak faktor-faktor yang akhirnya melatarbelakangi siswa untuk memilih sebuah calon sekolah baik faktor eksternal sekolah maupun internal. Sehingga siswa dituntut cerdas dalam menentukancalon sekolah terbaik dan sesuai dengan kriterianya. Penelitian ini dilakukan dalam rangka membantu siswa? untuk memilih calon sekolah menengah tingkat atas terbaik sesuai dengan kriteria-kriteria yang diinginkan. Penerapan metode Na?ve Bayes digunakan dalam penelitian ini untuk merekomendasikan calon sekolah terbaik bagi siswa dengan memanfaatkan data sekolah menengah atas di Kota Sragen. Metode Na?ve Bayes diterapkan untuk mencari probabilitas terbesar dari semua instance pada atribut target seperti jarak, biaya SPP, akreditasi, tingkat kelulusan dan nilai rata-rata minimal UAN. Hasil dari penelitian ini yaitu sebuah sistem rekomendasi yang dapat membantu menyajikan informasi sekolah-sekolah menengah atas yang sesuai dengan kriteria. Sehingga dapat menjadi pertimbangan bagi siswa untuk memilih calon sekolah menengah atas yang terbaik sesuai dengan kriteria yang diajukan.

Implementasi Data Warehouse Dan Data Mining Untuk Pengembangan Sistem Rekomendasi Pemilihan SMA Yusuf Sulistyo Nugroho; Triana Dewi Salma; Sigid Rokhanuddin
Khazanah Informatika Vol. 2 No. 2 Desember 2016
Publisher : Department of Informatics, Universitas Muhammadiyah Surakarta, Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23917/khif.v2i2.2333

Jumlah penyelenggara pendidikan di Sragen telah mengalami peningkatan dalam kurun beberapa tahun terakhir. Hal ini juga salah satu akibat dari semakin banyaknya jumlah siswa di wilayah tersebut. Namun dengan adanya peningkatan jumlah ini ternyata tidak diimbangi dengan pengelolaan data sekolah yang baik misalnya menggunakan teknologi informasi. Tidak adanya pusat data yang terintegrasi secara baik dapat menyebabkan pihak sekolah bahkan masyarakat sulit untuk mendapatkan informasi yang valid sehingga banyak calon siswa yang mengalami kesulitan untuk menentukan sekolah menengah tingkat atas yang akan dituju. Berdasarkan hal tersebut, sebuah data warehouse diperlukan sebagai pengelola data sekolah-sekolah secara terintegrasi dengan baik di Sragen dan dikembangkan sistem rekomendasi dengan menerapkan teknik data mining. Dengan demikian, data-data sekolah dapat digali untuk menghasilkan suatu informasi strategis yang dapat dimanfaatkan sebagai rekomendasi bagi calon siswa sekolah menengah atas untuk menentukan pilihan sekolah yang dituju.Suatu diagram snowflake dirancang sebagai langkah awal dalam pengembangan data warehouse. Sementara itu, sistem rekomendasi dibangun menggunakan metode naïve bayes dengan cara menghitung probabilitas masing-masing kriteria yang diajukan dalam perhitungan. Adapun kriteria yang digunakan yaitu biaya sekolah, jarak sekolah, nilai akreditasi, tingkat kelulusan, dan nilai rerata ujian akhir nasional.Hasil penelitian menunjukkan bahwa sebuah data warehouse telah berhasil dibangun sebagai pengelola data sekolah di Sragen yang terintegrasi dan terhubung dengan sistem rekomendasi untuk membantu calon siswa memilih sekolah yang sesuai berdasarkan kriteria-kriteria yang diajukan. Rekomendasi yang dihasilkan oleh sistem berdasarkan nilai confidence tertinggi dari setiap variabel masing-masing sekolah, prioritas variabel, serta urutan peringkat sekolah.

Sistem Rekomendasi Pemilihan Sekolah Menengah Tingkat Atas Menggunakan Metode Naive Bayes Triana Dewi Salma; Yusuf Sulistyo Nugroho
Khazanah Informatika Vol. 2 No. 2 Desember 2016
Publisher : Department of Informatics, Universitas Muhammadiyah Surakarta, Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23917/khif.v2i2.2306

Setiap tahun pendidikan di Indonesia semakin maju dan berkembang seiring dengan semakin bertambahnya jumlah sekolah atau lembaga pendidikan. Sementara itu berdasarkan data dari Dinas Pendidikan Kabupaten Sragen, bertambahnya jumlah sekolah yang berdiri juga diimbangi dengan jumlah siswa yang semakin meningkat pada tiap tahunnya. Sekolah-sekolah ini tidak jarang didirikan dalam jarak yang berdekatan dalam satu wilayah seperti halnya dengan sekolah menengah atas sederajat di kota Sragen. Dewasa ini, sekolah tersebut tidak hanya bersaing dalam hal akademik melalui prestasi sekolah maupun akreditasi, namun juga bersaing dalam mutu pendidikan yang baik untuk menarik minat calon siswa. Namun, permasalahan yang sering dihadapi yaitu banyak faktor-faktor yang akhirnya melatarbelakangi siswa untuk memilih sebuah calon sekolah baik faktor eksternal sekolah maupun internal. Sehingga siswa dituntut cerdas dalam menentukancalon sekolah terbaik dan sesuai dengan kriterianya. Penelitian ini dilakukan dalam rangka membantu siswa untuk memilih calon sekolah menengah tingkat atas terbaik sesuai dengan kriteria-kriteria yang diinginkan. Penerapan metode Naïve Bayes digunakan dalam penelitian ini untuk merekomendasikan calon sekolah terbaik bagi siswa dengan memanfaatkan data sekolah menengah atas di Kota Sragen. Metode Naïve Bayes diterapkan untuk mencari probabilitas terbesar dari semua instance pada atribut target seperti jarak, biaya SPP, akreditasi, tingkat kelulusan dan nilai rata-rata minimal UAN. Hasil dari penelitian ini yaitu sebuah sistem rekomendasi yang dapat membantu menyajikan informasi sekolah-sekolah menengah atas yang sesuai dengan kriteria. Sehingga dapat menjadi pertimbangan bagi siswa untuk memilih calon sekolah menengah atas yang terbaik sesuai dengan kriteria yang diajukan.

Analisis Sentimen Berbasis Transformer: Persepsi Publik terhadap Nusantara pada Perayaan Kemerdekaan Indonesia yang Pertama Salma, Triana Dewi; Kurniawan, Muhammad Ferdi; Darmawan, Rizqi; Basri, Amat
Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi) Vol 9 No 2 (2025): APRIL-JUNE 2025
Publisher : Lembaga Otonom Lembaga Informasi dan Riset Indonesia (KITA INFO dan RISET)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35870/jtik.v9i2.3535

The inaugural Indonesian Independence Day celebration in the new capital, Nusantara, marked a historic milestone. This study analyzes public sentiment toward this event using the IndoBERT model. Data was collected from Twitter during the celebration period and classified into positive, negative, and neutral sentiments. Three main approaches were employed: IndoBERT as a baseline, IndoBERT fine-tuned with IndoNLU data, and IndoBERT applied to TextBlob-labeled data. Results indicate that the TextBlob-IndoBERT model outperforms the others, effectively processing informal Indonesian text with high accuracy. These findings provide strategic insights for the government in understanding public perception regarding the development of Nusantara and demonstrate the potential of Transformer-based sentiment analysis for the Indonesian language. The study recommends further exploration of factors influencing sentiment and analysis on other social media platforms.

Analisis Sentimen Berbasis Transformer: Persepsi Publik terhadap Nusantara pada Perayaan Kemerdekaan Indonesia yang Pertama Salma, Triana Dewi; Kurniawan, Muhammad Ferdi; Darmawan, Rizqi; Basri, Amat
Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi) Vol 9 No 2 (2025): APRIL-JUNE 2025
Publisher : Lembaga Otonom Lembaga Informasi dan Riset Indonesia (KITA INFO dan RISET)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35870/jtik.v9i2.3535

The inaugural Indonesian Independence Day celebration in the new capital, Nusantara, marked a historic milestone. This study analyzes public sentiment toward this event using the IndoBERT model. Data was collected from Twitter during the celebration period and classified into positive, negative, and neutral sentiments. Three main approaches were employed: IndoBERT as a baseline, IndoBERT fine-tuned with IndoNLU data, and IndoBERT applied to TextBlob-labeled data. Results indicate that the TextBlob-IndoBERT model outperforms the others, effectively processing informal Indonesian text with high accuracy. These findings provide strategic insights for the government in understanding public perception regarding the development of Nusantara and demonstrate the potential of Transformer-based sentiment analysis for the Indonesian language. The study recommends further exploration of factors influencing sentiment and analysis on other social media platforms.

ANALISIS CLUSTERING PERILAKU UNTUK MENENTUKAN PREFERENSI MEREK PRODUK IT PELANGGAN DI PT. XYZ Darmawan, Rizqi; Salma, Triana Dewi; Surahmat, Asep
Nusantara Hasana Journal Vol. 5 No. 2 (2025): Nusantara Hasana Journal, July 2025
Publisher : Yayasan Nusantara Hasana Berdikari

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59003/nhj.v5i2.1653

This study discusses customer segmentation strategies based on purchasing behavior and brand preferences for information technology products at PT. XYZ. The main objective of this research is to identify customer purchasing patterns and classify them into several segments with different characteristics. The historical transaction data used includes attributes such as the brand of purchased products, purchase frequency within one year, and total transaction value. After the data cleaning and normalization process, a centroid-based clustering technique was applied to identify homogeneous groups in the database. The clustering results show three main clusters, each representing different consumer behaviors in terms of brand loyalty, price sensitivity, and spending level. The analysis indicates that customers with high transaction values tend to select specific brands and make purchases more frequently. These findings provide strategic insights for the company in designing more personalized marketing approaches, improving the effectiveness of product offerings, and strengthening relationships with customers in each segment.

Risk Management Evaluation Based on ISO/IEC 27005 Framework: A Case Study of ABC Company IT Workshop Room Kurniawan, Muhammad Ferdi; Salma, Triana Dewi
International Journal Software Engineering and Computer Science (IJSECS) Vol. 5 No. 2 (2025): AUGUST 2025
Publisher : Lembaga Komunitas Informasi Teknologi Aceh (KITA)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35870/ijsecs.v5i2.4549

ABC Company operates as a technology firm based in France, maintaining its research and development operations in Jakarta. The company produces digital security technologies—biometrics, facial recognition systems, and digital identity solutions—alongside telecommunications and payment products including SIM cards, banking cards, and smart cards. Given how much the company relies on technology and secure information handling, it needs strong systems and infrastructure, especially when dealing with sensitive data. Yet no one has conducted a risk management assessment of the IT workshop room. Several problems have emerged with the physical security of this important area, such as people misusing access privileges and assets going missing. This research evaluates how the company manages information security risks by first identifying what's causing these problems through a fishbone diagram that looks at people, technology, and processes. We then assessed risks using the ISO/IEC 27005:2018 standard across 12 assets, examining threats, current controls, weak points, and what treatments are needed. Our analysis shows three assets (A5, A6, A7) carry high risk, three others (A4, A9, A12) have medium risk, and six assets (A1, A2, A3, A8, A10, A11) present low risk. Using these results, we developed specific recommendations for handling risks associated with each asset to improve information security throughout the company.

Title

Found 8 Documents
Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title Search

Found 8 Documents Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title

Found 8 Documents
Search