Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
6.928
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Explore: Jurnal Sistem Informasi dan Telematika (Telekomunikasi, Multimedia dan Informatika) Scan : Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Jurnal IPTEK Jurnal Sistem Informasi dan Bisnis Cerdas JURNAL INSTEK (Informatika Sains dan Teknologi) Prosiding Seminar Nasional Sains dan Teknologi Terapan JURNAL TEKNOLOGI DAN OPEN SOURCE Data Science: Journal of Computing and Applied Informatics Jurdimas (Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat) Royal IJEEIT : International Journal of Electrical Engineering and Information Technology Applied Technology and Computing Science Journal Journal of Information Systems and Informatics Abdimas Universal bit-Tech Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Aviation Electronics, Information Technology, Telecommunications, Electricals, Controls (AVITEC) JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) International Journal of Advances in Data and Information Systems Jifosi Nusantara Science and Technology Proceedings KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer Jurnal Penelitian Inovatif Konstelasi: Konvergensi Teknologi dan Sistem Informasi PELS (Procedia of Engineering and Life Science) NUSANTARA: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Jurnal Teknik Mesin, Industri, Elektro dan Informatika Prosiding Seminar Nasional Rekayasa Teknologi Industri dan Informasi ReTII Jurnal Ilmiah Teknik Informatika dan Komunikasi Madani: Multidisciplinary Scientific Journal Scientica: Jurnal Ilmiah Sains dan Teknologi Student Research Journal Jurnal Informatika Polinema (JIP) Merkurius: Jurnal Riset Sistem Informasi dan Teknik Informatika Neptunus: Jurnal Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi Jurnal ilmiah teknologi informasi Asia
Amalia Anjani Arifiyanti
Universitas Pembangunan Nasional “Veteran” Jawa Timur
Religion Aerospace Engineering Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Automotive Engineering Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Earth & Planetary Sciences Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Materials Science & Nanotechnology Mechanical Engineering Medicine & Pharmacology Physics Public Health Social Sciences Transportation Other

Published : 66 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 66 Documents
Search

 3   4   5   6   7 
KLASIFIKASI CALON PENDONOR DARAH POTENSIAL MENGGUNAKAN ALGORITMA DECISION TREE DI UTD PMI KOTA SURABAYA Elfaretta, Syifa Saskia; Arifiyanti, Amalia Anjani; Fitri, Anindo Saka
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol. 12 No. 3 (2024)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v12i3.4957

Abstract

Darah merupakan komponen yang vital dalam tubuh manusia. Kurangnya jumlah darah pada tubuh akan memengaruhi kerja dari organ lain. Oleh karena itu, PMI berperan aktif dalam menyediakan kebutuhan stok darah nasional. Untuk memastikan bahwa darah yang diterima oleh resipien aman dan berkualitas baik, maka perlu dilakukan klasifikasi calon pendonor darah potensial. Penelitian ini menggunakan beberapa algoritma Decision Tree dalam proses klasifikasi data. Algoritma yang digunakan adalah CART, C4.5, dan Random Forest. Hasil perbandingan dari tiga algoritma menunjukkan bahwa Random Forest memiliki nilai terbaik dibandingkan algoritma lainnya. Algoritma Random Forest mendapatkan akurasi dengan nilai 97% dan AUC ROC dengan nilai 99%. Oleh karena itu, algoritma Random Forest diimplementasikan dalam sistem klasifikasi calon pendonor darah potensial berbasis web. Hasil uji validasi sistem menunjukkan akurasi dengan angka 97%.
RANCANG BANGUN APLIKASI DONOR DARAH DARURAT DONORA BERBASIS ANDROID DENGAN KONSEP GAMIFIKASI MENGGUNAKAN KOTLIN AryaRafa, Daud; Dyar Wahyuni, Eka; Anjani Arifiyanti, Amalia
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol. 12 No. 3 (2024)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v12i3.5025

Abstract

Dalam menghadapi permasalahan yang ada di masyarakat terkait keterbatasan pasokan darah darurat, Donora hadir sebagai solusi profesional dan inovatif. Kami mengakui adanya kesulitan yang sering dihadapi oleh masyarakat saat mereka membutuhkan darah darurat dalam situasi darurat seperti kecelakaan atau setelah menjalani operasi besar,salah satu masalah utama yang kami identifikasi adalah kelangkaan stok darah di rumah sakit dan unit transfusi darahAgile Scrum adalah salah satu metode pengembangan produk yang terintegrasi dan berkelanjutan dalam menyelesaikan proyek secara bertahap. Kelebihan utama dari metode ini adalah memungkinkan dengan cepat menyesuaikan dengan perubahan yang mungkin terjadi selama pengembangan produk Ada lima prinsip dari metode pengembangan Agile, yaitu customer involvement, incremental delivery, people not process, embrace change, dan maintain simplicity kami melakukan analisis pesaing untuk menganalisis berbagai fitur yang dapat dikembangkan dalam aplikasi Donora sebagai solusi masalah yang telah diidentifikasi sebelumnya. Dengan melibatkan tim pengembang dan stakeholders, kami menentukan prioritas fitur yang paling penting , memastikan fokus pengembangan pada solusi yang paling efektif danbermanfaat bagi pengguna Donora.Setelah berdiskusi , kami pun membuat product backlog dan menentukan prioritas tiap backlogDalam pengembangan aplikasi donor ini kami menggunakan agile scrum.pada pengembangan mobile apps berbasis android  ini kami menggunakan Bahasa pemrograma kotlin. 
KLASTERISASI TRACER STUDY ALUMNI UNIVERSITAS XYZ MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS Fernaldy, Fabiyan Atha; Arifiyanti, Amalia Anjani; Kartika, Dhian Satria Yudha
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol. 13 No. 1 (2025)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v13i1.5581

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dan mengelompokkan data alumni berdasarkan Indeks Prestasi Kumulatif (IPK) dan masa tunggu untuk mendapatkan pekerjaan menggunakan algoritma K-Means. Metode Elbow dan Silhouette Score diterapkan untuk menentukan jumlah cluster yang optimal. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa untuk dataset yang dianalisis, jumlah cluster optimal untuk dataset pertama adalah tiga, sedangkan untuk dataset kedua adalah dua, dengan nilai Silhouette Score tertinggi masing-masing 0.497656 dan 0.502767. Deskripsi hasil clustering mengungkapkan perbedaan karakteristik antara cluster, di mana cluster dengan rata-rata IPK tertinggi memiliki masa tunggu terendah untuk mendapatkan pekerjaan. Temuan ini memberikan wawasan berharga bagi pengembangan kurikulum dan program bimbingan karir, serta meningkatkan pemahaman tentang pola karir alumni. Penelitian ini diharapkan dapat menjadi referensi untuk studi lebih lanjut dalam bidang analisis data dan pengembangan pendidikan.
ASPECT-BASED SENTIMENT ANALYSIS PADA ULASAN APLIKASI ACCESS BY KAI MENGGUNAKAN METODE TF-IDF DAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE Nur Rachman Nidhi Suryono, Muhammad; Amalia Anjani Arifiyanti; Dhian Satria Yudha Kartika
Jurnal INSTEK (Informatika Sains dan Teknologi) Vol 10 No 2 (2025): OCTOBER
Publisher : Department of Informatics Engineering, Faculty of Science and Technology, Universitas Islam Negeri Alauddin, Makassar, Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24252/instek.v10i2.57155

Abstract

Access by KAI merupakan aplikasi layanan transportasi digital dari PT Kereta Api Indonesia yang mempermudah pengguna dalam mengakses layanan perjalanan kereta api. Untuk meningkatkan kualitas layanan dan pengalaman pengguna, penelitian ini melakukan analisis sentimen terhadap ulasan pengguna aplikasi menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM). Tiga aspek utama yang dianalisis yaitu Financial Transactions, Technical Issues and Performance, serta User Experience and Interface. Penelitian menggunakan kombinasi metode sampling (SMOTE dan Non-SMOTE), kernel (Linear, RBF, Polynomial), dan pembagian data (80:20 dan 70:30) untuk menemukan model terbaik. Hasil terbaik untuk aspek Financial Transactions diperoleh dari model SMOTE dengan kernel RBF dan rasio 70:30 (akurasi 0.9270). Untuk Technical Issues and Performance, model terbaik adalah Non-SMOTE dengan kernel Linear dan rasio 70:30 (akurasi 0.8718). Sedangkan untuk User Experience and Interface, model Non-SMOTE dengan kernel Linear dan rasio 80:20 memberikan akurasi tertinggi sebesar 0.8825. Model terbaik ini diimplementasikan dalam aplikasi web berbasis Flask yang dapat memprediksi sentimen, mengekspor hasil dalam bentuk .csv, serta menampilkan visualisasi data. Hasil implementasi menunjukkan bahwa kombinasi model terpilih mampu memberikan pemetaan sentimen yang konsisten dan terstruktur terhadap ulasan pengguna, sehingga dapat digunakan sebagai dasar evaluasi berbasis data dalam pengembangan fitur aplikasi.
Application of Ensemble Machine Learning Methods for Aspect-Based Sentiment Analysis on User Reviews of the Wondr by BNI App Hardiartama, Rendi; Arifiyanti, Amalia Anjani; Ana Wati3, Seftin Fitri
JURNAL TEKNOLOGI DAN OPEN SOURCE Vol. 8 No. 1 (2025): Jurnal Teknologi dan Open Source, June 2025
Publisher : Universitas Islam Kuantan Singingi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36378/jtos.v8i1.4297

Abstract

This study analyzes user perceptions of the Wondr by BNI app using Aspect-Based Sentiment Analysis (ABSA) and a stacking ensemble learning approach on user reviews. Data were collected from the Google Play Store and App Store through scraping, then processed and labeled. The study involves two classification stages: aspect identification and sentiment classification for each aspect. The stacking ensemble model without resampling showed the best performance, with F1-scores of 99.4% for UI (User Interface), 99.3% for Authentication, and 99% for Transaction. For sentiment classification, F1-scores reached 82.2% User Interface (UI), 87.8% (Authentication), and 92.4% (Transaction). The use of LIME (Local Interpretable Model-Agnostic Explanations) improved model interpretability by highlighting keywords influencing the classification results. The final output of this research is a website capable of performing aspect-based sentiment classification
Classification and Mapping of Online Gambling Based on News Articles Using NER and SVM Wisnu Mukti Darwansah; Amalia Anjani Arifiyanti; Rizka Hadiwiyanti
JURNAL TEKNOLOGI DAN OPEN SOURCE Vol. 8 No. 2 (2025): Jurnal Teknologi dan Open Source, December 2025
Publisher : Universitas Islam Kuantan Singingi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36378/jtos.v8i2.4707

Abstract

The phenomenon of online gambling in Indonesia has developed rapidly, posing serious social and economic threats. This thesis aims to classify and map online gambling activities based on digital news using the Support Vector Machine (SVM) algorithm and Named Entity Recognition (NER). Data were collected from the news portals Detik.com, Kompas.com, and Tribunnews from 2017 to 2024 through a web scraping approach. The research process included setup and library import, data upload, data exploration, data labeling according to Law No. 1 of 2023, data preprocessing, data filtering, location normalization and extraction, and location data cleaning. Subsequently, the SVM model was trained for risk classification and followed by prediction. Evaluation was conducted using accuracy and F1-score metrics to assess overall model performance and classification balance. Based on the evaluation results, the Normal SVM model demonstrated the best performance with an accuracy of 96.94% and an F1-score of 0.97. The findings indicate that the combination of NER and SVM effectively identifies the location and risk level of online gambling activities. This research is expected to contribute to law enforcement authorities and policymakers in their efforts to prevent and address online gambling activities in Indonesia.
Co-Authors Abdul Rezha Efrat Najaf Achmad Fauzi Afandi, Mohamad Irwan Aghni Qisthina Al Rahma Agung Brastama Putra Agung Brastama Putra Akira Permata Ramadhani Al Rahma, Aghni Qisthina alathoillah, abdul hanif Ana Wati3, Seftin Fitri Ananda Lakunti A Andhyni, Cyntia Prisya Anggy Oktaviana Syafira Anita Wulansari Anita Wulansari, S.Kom., M.Kom Annisa Lusyani Zahra Anwar Sodik, Anwar Aprilia, Eka Fahira AryaRafa, Daud Audrey Septya Rosanti Bagus Utomo Basma Eno Ketherin Brahmantio Widyo Trenggono Brastama Putra, Agung Daniar, Ivan Faiz Devi, Ditha Lozera Dewi Safitri, Triyatul Dewi, Heni Lusiana Dharmawan, Ega Dhian Satria Yudha Kartika Diana Aqidatun Nisa Ditha Lozera Devi Eka Putri, Siti Oktavia Elfaretta, Syifa Saskia Fachrurrozy Nurqoulby Fandi, Rico Satria Farhan Setiyo Darusman Farhan Setiyo Darusman Fariska, Rahmah Putri Ferdiansyah, Rizky Fernaldy, Fabiyan Atha Fidyah Salsabila Putri Sillehu Firsttama, Risav Arrahman Fitri, Anindo Saka Hardiartama, Rendi I Gusti Ayu Sri Deviyanti Indira Setia Amalia Indra Fajar Novian Irwan Afandi, Mohamad Jannatuzzahra, Khoirunisa Ketherin, Basma Eno Kusumantara, Prisa Marga Kusumantara, Prisa Marga Luhur Indayanti Sugata, Tri M. Rizal Abdullah Rozi Mahanani, Anajeng Esri Edhi Marga Kusumantara, Prisa Marisca Amanda Hidayat Mashita Kustyani Maulana Arrasyid, Nizar Maulana Kharyska Abadi, Muhammad Mochamad Suhri Ainur Rifky Mochammad Fuad Pandji Mohamad Irwan Afandi Muhammad Burhanuddin F Narendra, Efriza Cahya Nilwanda, Leona Elsa Novian, Indra Fajar Nur Cahyo Wibowo Nur Rachman Nidhi Suryono, Muhammad Nurisa Rahma Shantika Nurjanti Takarini Oktania Purwaningrum Oktania Purwaningrum Oktania Purwaningrum Pandu Rizki Maulidiah Permatasari, Reisa Pradana, Rhendy May Putra, Satrio Honggonagoro Pramono Putri, Youlan Indira Putu Anggi Suryantari Rafi Purwa Syahputra Raihana Sakhi Aswanda Rendi Panca Wijanarko Rhendy May Pradana Rizka Hadiwiyanti Saka Fitri, Anindo Salma Nabila Seftin Fitri Ana Wati Sembilu, Nambi Sidhi Pamekas, Afu Solehudin Al Ayyubi Sudewantoro N M Sugata, Tri Luhur Indayanti Sulistyowati Sulistyowati Sulistyowati Sulistyowati Tri Diana Rimadhani Tri Luhur Indayanti Sugata Ubaidillah Fahmi, Rohmat Wahyuni, Eka Dyar Wati , Seftin Fitri Ana Wati, Seftin Fitri Ana Wibisono, Mahendra Priyo Wisnu Mukti Darwansah Yudha Yunanto Putra Yudha Yunanto Putra Zahra, Nabila Athifah