Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Journal of System and Computer Engineering Advances in Computer System Innovation Journal (ACSI Journal)
Ayu Asrhi, Nur
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management

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

Found 2 Documents
Search

 1 
APLIKASI PENYEDIA INFORMASI NILAI DAN INFORMASI KEHADIRAN DOSEN BERBASIS SMS Ayu Asrhi, Nur; Sasmita, Dhilan
Advances in Computer System Innovation Journal Vol. 2 No. 2: Agustus 2024, ACSI Journal
Publisher : Unit Publikasi Ilmiah Perkumpulan Intelektual Madani Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51577/acsijournal.v2i2.557

Abstract

Teknologi informasi dan telekomunikasi merupakan dua hal yang saling mendukung satu sama lain. Teknologi informasi dan komunikasi tanpa kabel (nir kabel) berkembang dengan pesat. Kemajuan ini memberi peluang bagi perkembangan berbagai jenis aplikasi yang memanfaatkan teknologi informasi dan telekomunikasi tanpa kabel, baik dari segi infrastruktur, protokol, spesifikasi, maupun piranti teknologi informasi dan komunikasi itu sendiri. Salah satu aplikasi yang memanfaatkan teknologi informasi dan telekomunikasi tanpa kabel adalah aplikasi SMS (Short Messages Service). Bahasan utama dari laporan tugas akhir ini adalah aplikasi penyedia informasi nilai dan informasi kehadiran dosen berbasis sms. Disusun untuk menjawab kebutuhan informasi real time bagi mahasiswa untuk mengetahui nilai hasil UAS per matakuliah, mengetahui nilai IPK, mengetahui status kehadiran dosen yang akan mengajar dan mendayagunakan handphone secara lebih optimal. Dalam laporan tugas akhir ini akan dibahas tentang konsep teknologi SMS, koneksi handphone ke komputer dengan menggunakan perintah AT Command. Kemudian pembahasan akan dilanjutkan dengan analisis dan perancangan arsitektur sistem. Berikutnya membahas mengenai  implementasi dan pengujian
Classification of Chocolate Consumption Using Support Vector Machine Algorithm Aziz, Firman; Jeffry, Jeffry; Ayu Asrhi, Nur; La Wungo, Supriyadi
Journal of System and Computer Engineering Vol 6 No 2 (2025): JSCE: April 2025
Publisher : Universitas Pancasakti

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.61628/jsce.v6i2.1860

Abstract

Chocolate, derived from the processing of cocoa beans (Theobroma cacao), is a widely consumed product with potential health risks when consumed excessively. This study investigates the classification of chocolate consumption behaviors using the Support Vector Machine (SVM) algorithm and evaluates its classification performance. A benchmark dataset on chocolate consumption was employed, partitioned into nine folds for training and testing purposes. To mitigate issues related to data imbalance, the Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE) was applied. The experimental findings indicate that SVM, enhanced by SMOTE, demonstrates a reliable capacity for classifying chocolate consumption categories. Performance evaluation across multiple experiments revealed variations in Accuracy, Precision, Recall, and F1-Score, with overall accuracies ranging from 50% to 60%, suggesting moderate but consistent classification performance.
Co-Authors Firman Aziz Jeffry Jeffry La Wungo, Supriyadi Sasmita, Dhilan