Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.562
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Komtekinfo Digital Transformation Technology (Digitech) Journal of Information System and Education Development
Honestya, Gabriela
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Education Languange, Linguistic, Communication & Media Library & Information Science Other

Published : 3 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search

 1 
Penerapan Naive Bayes untuk Memilih Produk Berdasarkan Jenis Kulit di Toko Kosmetik Honestya, Gabriela; Defit, Sarjon; Nurcahyo, Gunadi Widi
Jurnal KomtekInfo Vol. 11 No. 4 (2024): Komtekinfo
Publisher : Universitas Putra Indonesia YPTK Padang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35134/komtekinfo.v11i4.559

Abstract

Pemilihan produk skincare dan kosmetik yang sesuai dengan jenis kulit wajah merupakan salah satu faktor penting dalam menjaga kesehatan dan kecantikan kulit. Masih banyak ditemukan konsumen yang mengalami kesulitan dalam menentukan produk yang tepat sehingga menyebabkan beberapa permasalahan terhadap kulit wajah. Kesalahan dalam memilih produk dapat menyebabkan masalah kulit yang lebih serius. Diperlukan sistem rekomendasi yang dapat membantu konsumen dalam memilih produk yang tepat. Penelitian ini bertujuan untuk memberikan persentase ketepatan dan kecocokan pemilihan produk skincare dan kosmetik dengan menggunakan metode Naïve Bayes, yang dapat membantu konsumen dalam memilih produk yang sesuai dengan jenis kulit wajah mereka. Studi kasus dilakukan di Inti Makeup Store Padang, di mana data dikumpulkan dari riwayat pembelian dan survei langsung kepada pelanggan. Metode Naïve Bayes dipilih karena kemampuannya dalam mengklasifikasikan data berdasarkan probabilitas, sehingga memungkinkan sistem untuk memberikan rekomendasi yang akurat berdasarkan jenis kulit wajah konsumen. Data yang digunakan dalam penelitian ini berjumlah 1074 records dari 87 koresponden pelanggan Inti Makeup Store yang mencakup informasi tentang kecocokan pemakaian produk yang pernah mereka gunakan sebelumnya. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem rekomendasi yang dikembangkan mampu memberikan rekomendasi produk skincare dan kosmetik dengan tingkat akurasi kecocokan sebesar 93.18%, sehingga dapat meningkatkan kepuasan konsumen dalam memilih produk yang tepat. Penerapan metode Naïve Bayes dalam pemilihan produk skincare dan kosmetik tidak hanya bermanfaat bagi konsumen, tetapi juga dapat memberikan nilai tambah bagi toko dalam memahami kebutuhan pelanggan, mengoptimalkan stok dan meningkatkan penjualan produk. Penelitian ini diharapkan dapat menjadi landasan bagi pengembangan lebih lanjut dalam bidang sistem rekomendasi produk kecantikan. Kata kunci: Teknologi Informasi, Pemilihan Produk, Naive Bayes, Jenis Kulit Wajah, Inti Makeup Store.
Systematic Literature Review : Pengaruh Digital Marketing Terhadap Penjualan Produk Kecantikan Honestya, Gabriela; Veri, Jhon
Digital Transformation Technology Vol. 4 No. 1 (2024): Periode Maret 2024
Publisher : Information Technology and Science(ITScience)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47709/digitech.v4i1.4205

Abstract

Kecantikan adalah industri yang dinamis dan terus berubah, dengan digital marketing menjadi salah satu faktor kunci dalam kesuksesan penjualan produk tersebut. Tinjauan literatur ini menyelidiki berbagai studi dan artikel yang telah dipublikasikan untuk memahami bagaimana strategi digital marketing seperti media sosial, iklan online, dan konten digital mempengaruhi perilaku konsumen dan penjualan produk kecantikan. Digital marketing merupakan alat yang sangat penting dan efektif dalam mendorong penjualan produk kecantikan. Perusahaan di industri kecantikan harus mengoptimalkan strategi digital marketing mereka untuk mencapai hasil penjualan yang lebih baik dan bersaing di pasar yang semakin kompetitif. Temuan utama dari tinjauan ini adalah bahwa digital marketing memiliki dampak signifikan terhadap peningkatan kesadaran merek, preferensi konsumen, dan akhirnya penjualan produk kecantikan. Implikasi praktis dari tinjauan ini menyarankan perusahaan kecantikan untuk mengintegrasikan strategi digital marketing yang efektif untuk memaksimalkan potensi pasar mereka dan mencapai keunggulan kompetitif di era digital saat ini
Klasifikasi Jenis Daun Herbal Klasifikasi Jenis Daun Herbal Menggunakan Metode Logistic Regression dan Decision Tree Classifier Berdasarkan Fitur (Warna dan Bentuk) Honestya, Gabriela; Sajida, Mayang; Ramadhanu, Agung
Journal of Information System and Education Development Vol. 2 No. 1 (2024): Journal of Information System and Education Development
Publisher : Manna wa Salwa Foundation (Yayasan Manna wa Salwa)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62386/jised.v2i1.59

Abstract

Penelitian ini membandingkan metode klasifikasi citra daun herbal menggunakan Logistic Regression dan Decision Tree Classifier. Ekstraksi fitur dilakukan berdasarkan warna (HSV), dan bentuk (eksentrisitas dan metrik). Fitur yang digunakan untuk mengenali jenis daun meliputi bentuk, warna, dan tekstur. Tidak semua jenis fitur perlu digunakan untuk melakukan komputasi hasil ektraksi, namun perlu diseleksi beberapa fitur yang paling berpengarauh dalam sistem temu kembali citra daun. Analisis keterkaitan korelasi antar fitur melalui seleksi fitur juga dikombinasikan dengan penggunaan kedekatan dalam menghitung similaritas pada sistem temu kembali. Dari data uji sebanyak 40 buah dan 3 jenis klasifikasi daun herbal (anggur, Ketapang, dan pisang) diperoleh keberhasilan pengujian sebanyak 37 data dengan tingkat akurasi yang layak. Hasil Berdasarkan hasil pengujian menggunakan 40 sampel citra daun, dimana masing-masing jenis daun digunakan 4 sampai 6 sampel citra, memberikan persentase keberhasilan dalam identifikasi sebesar 80,93%.
Co-Authors Gunadi Widi Nurcahyo Ramadhanu, Agung Sajida, Mayang Sarjon Defit Veri, Jhon